Donnerstag, 13. Dezember 2007

Mit BayAPS® Flexibilität und Lieferzuverlässigkeit erzielen

Bestände dynamisch steuern

Hohe Lieferzuverlässigkeit und Produktionsflexibilität bei gleichzeitig hoher Anlagenauslastung und niedriger Kapitalbindung sind kritische Erfolgsfaktoren in der Prozessindustrie. Die Software-Suite BayAPS^® von Bayer Technology Services (BTS) generiert Lieferzuverlässigkeit mittels einer flexiblen Bestandssteuerung. In zahlreichen Fällen setzte BTS seine Konzepte zur Optimierung komplexer Supply-Chain-Netzwerke – zur Minimierung der globalen Produktions- und Distributionskosten bei Erhalt einer hohen Flexibilität und Lieferbereitschaft – bereits erfolgreich um.

Optimierung von Losgrößen und Kampagnenlängen

Prinzipiell orientiert sich die Losgrößen- oder Kampagnenoptimierung an der Minimierung der mit der Produktbereitstellung und -lagerung einhergehenden Kosten. Kleine Losgrößen können lange unproduktive Zeiten für das Umrüsten von Mehrprodukt-Anlagen notwendig machen. Dies reduziert die frei verfügbare Zeit der Anlagen, mit der flexibel auf Marktänderungen und unerwartete Nachfragen reagiert werden kann. Wird hingegen mit großen Losen produziert, resultiert dies in hohen Beständen, für die ausreichend Lagerplatz vorhanden sein muss. Hohe Bestände sind darüber hinaus gebundenes Kapital, das Kosten verursacht. Sie stellen ein Risiko dar, das sich negativ auf die Unternehmensbewertung auswirkt.

Für die Losgrößenoptimierung sind in der Praxis technische, kapazitive oder auch organisatorische Restriktionen relevant. BayAPS^®-LS von BTS optimiert Losgrößen hinsichtlich dieser praxisrelevanten Rahmenbedingungen. Und das mit Erfolg: So konnte beispielsweise in einem Produktsegment aus dem Life-Science-Bereich die produktive Nutzung der Anlagen durch optimierte Losgrößen um 15 Prozent gesteigert werden, und das bei einer gleichzeitigen Kostensenkung von 500.000 Euro pro Jahr.

Sicherheitsbestandsverteilung global optimieren

Bei weltweit operierenden Unternehmen wie den Bayer-Teilkonzernen finden Produktion und Distribution über viele Stufen in globalen Netzwerken statt. Auf jeder dieser oft selbstständigen Stufen werden Bestände aus unterschiedlichen Motiven gehalten, z. B. um Lieferbarkeit bei ungewisser Nachfrage und Beschaffung sicherzustellen. Folglich steigt der gesamte Bestand. Für die Wahrnehmung am Markt ist letztendlich aber nur die Lieferbereitschaft zum Kunden relevant. BayAPS^®-TIP ist in der Lage, das Bestandsreduktionspotenzial in mehrstufigen Supply Chains zu erschließen. Das zugrunde liegende nichtlineare Optimierungsproblem löst die innovative Software mit Methoden der Dynamischen Programmierung sowie Genetischen Algorithmen.

Dass sich die skizzierten Potenziale tatsächlich erschließen lassen, zeigt ein weiteres Projektbeispiel aus der Life-Science-Industrie. Hier konnte  der Bestand um eine Million Euro gesenkt werden, indem strategisch die Sicherheitsbestände nur auf bestimmte Stufen der Supply Chain verteilt wurden. Die optimale Verteilungsstrategie für einen Produktstrang hing dabei stark davon ab, ob das Endprodukt in mehreren oder nur einem Land vertrieben wurde.

Doch Bestandsoptimierung ist mehr als nur Bestandsreduzierung, wie ein Projekt aus der chemischen Industrie zeigt: Hier ließ sich die Lieferzuverlässigkeit durch die Umverteilung der Sicherheitsbestände um zehn Prozent steigern.

Senkungen von bis zu 50 Prozent durch dynamisches Bestandsmanagement

Dynamisches Bestandsmanagement steuert die Bestände durch ausreichende und erreichbare Bestandsziele. Dynamisch sind die Zielbestände, weil sie die Schwankungen der Nachfrage und der Nachfrageunsicherheit im Zeitablauf, etwa bei saisonalen Einflüssen, antizipieren. Ausreichend sind die Zielbestände, da sie die Lieferfähigkeit zum Endkunden auch bei Produktionsausfällen oder einer unerwarteten Nachfrage gewährleisten. Und erreichbar sind sie, weil Produktions- und Beschaffungsengpässe in den Zielbeständen so berücksichtigt sind, dass eine entsprechende Vorproduktion oder frühzeitige Beschaffung veranlasst wird.

Eine derartige Optimierung der Ziellagerbestände in globalen Produktions- und Distributionsnetzwerken wird ebenfalls durch die Software BayAPS^®-TIP ermöglicht. Diese berechnet für jede Produkt-Lagerort-Kombination einer Supply Chain einen ausreichenden und erreichbaren Ziellagerbestand, der bei minimalen Bestandshaltungskosten ein vorgegebenes Endkundenserviceniveau sicherstellt. Spezifika der Prozessindustrie, wie z. B. Kuppelproduktion, Nebenausbeuten oder eine beschränkte Lagerfähigkeit der Produkte, sind abbildbar. In der operativen Anwendung wurden durch das koordinierte Bestandsmanagement in Projekten mit mehreren tausend Produkt-Lagerort-Kombinationen und einer bis zu achtstufigen Produktionsstruktur Bestandssenkungen von bis zu 50 Prozent um 10.000 Tonnen erreicht.

Projektexpertise

Die von BTS durchgeführten Projekte gliedern sich in mehrere Phasen. Zuerst ermittelt man die Bestandstreiber und die Reduktionspotenziale für die Supply Chain, um darauf aufbauend gezielt dort zu optimieren, wo die größten Hebel vorhanden sind. Diese liegen häufig in der Losgrößen- oder Sicherheitsbestandsplanung, so dass dementsprechend die Losgrößen und Sicherheitsbestände optimiert werden. Aber auch Potentiale, die sich z. B. aus der Produktionstechnik oder dem Prozessablauf ergeben, werden identifiziert.

Bei einer operativen Steuerung der Bestände wird BayAPS-TIP mit den vorhandenen ERP-Systemen (wie z. B. SAP R/3, SAP APO) verbunden, um im Planungsrhythmus des Kunden Ziellagerbestände oder Zielreichweiten vorzuschlagen. Die Auswirkung eines veränderten Kapazitätsangebotes durch die Erweiterung der Produktionsstraßen oder veränderte Produkt-Standort-Zuordnungen sowie eine Sensitivitätsanalyse des Bestandes in Bezug auf die Lieferzuverlässigkeit und die Vorhersagegenauigkeit sind typische Untersuchungen, die in Projekten mit strategischem Fokus durchgeführt werden. Unsere Projekte zeigen den Erfolg einer integrierten Anwendung der Konzepte: Simultan wird der Bestand minimiert, eine hohe Lieferbereitschaft durch richtig dimensionierte und positionierte Sicherheitsbestände etabliert und die Kapazitätssteuerung flexibilisiert.