Mit BayAPS® Kosten senken durch optimale Losgrößen

Neben Forderungen und Verbindlichkeiten bilden die Bestände an Rohstoffen, Zwischenprodukten und Fertigwaren häufig den größten Posten im Umlaufvermögen eines Unternehmens. Sie sind damit der vielversprechendste, erfahrungsgemäß aber auch der anspruchvollste Ansatzpunkt, wenn es um die Senkung des Working Capital geht. Dabei kommt den Produktionslosgrößen eine besondere Rolle zu: Denn sie ermöglichen eine rein betriebsinterne Optimierung der Bestände – im Gegensatz zum Beispiel zu Änderungen des Lieferservicegrades oder der Genauigkeit der Bedarfsprognose, bei denen immer auch die Geschäftsbeziehung zu den Kunden zu berücksichtigen ist.

Betriebswirtschaftlicher und technischer Hintergrund für die Zusammenfassung einzelner Bedarfe oder Bedarfsprognosen für dasselbe Produkt zu Fertigungslosen ist, dass Produktwechsel auf einer Produktionsanlage Zeit und Kosten in Anspruch nehmen und deshalb möglichst vermieden werden sollen. Andererseits werden durch diese Art der Produktion Vorräte an Fertigprodukten aufgebaut, die zusätzliches Kapitel binden. Das gilt auch dann, wenn die letzte Produktionsstufe nur eine Verpackung mit geringen Herstellkosten ist, denn das gleiche Endprodukt liegt dann in verschiedenen Verpackungen im Lager, und für jede dieser Verpackungen gilt die „Formel von Little“: Bestand = Produktionsmenge pro Zeit x mittlere Verweilzeit im Lager. Hieraus ergibt sich die Faustformel für den Losgrößenbestand: Für jedes Produkt steht im Mittel mindestens die halbe Losgröße im Lager.

Es gibt verschiedene Verfahren, Losgrößen zu bestimmen. SAP-ERP kennt zum Beispiel statische, periodische und mit der Planungskomponente SCM-APO optimierende Losgrößenverfahren. Statische Losgrößen können z.B. durch einen Batchansatz vorgegeben sein oder es wird genau so viel produziert, dass der Bedarf genau gedeckt oder ein vorgegebener Höchstbestand erreicht wird. Bei periodischen Losgrößen werden die Artikel in festen Zeitabständen produziert. Die Losgröße ergibt sich aus dem aktuellen Bestand, dem (erwarteten) Bedarf bis zur nächsten Produktion und eventuell einer zusätzlichen Reichweite als Sicherheitsbestand.

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Die optimierenden Losgrößenverfahren bauen alle auf dem Ansatz der klassischen Andlerformel auf. Die Grafik zeigt den Ansatz: Kleine Losgrößen bedeuten häufige Produktwechsel und daher hohe Kosten für das Umrüsten. Dagegen sind die Bestände bzw. die Bestandskosten gering. Bei großen Losgrößen ist es umgekehrt: Geringe Produktwechselkosten stehen hohen Bestandskosten gegenüber. Das Optimum, d.h. das Minimum aus der Summe beider Kostenblöcke, liegt „irgendwo in der Mitte“ und kann mathematisch bestimmt werden.

Nicht nur in SAP sondern auch in vielen anderen Programmen zur automatischen Produktionsplanung sind die Andlerformel oder Ableger von ihr implementiert. Die Andlerformel hat aber mehrere Stolpersteine:

Die Andlerformel berücksichtigt keine Produktionskapazitäten. Es kann daher sein, dass kostenoptimale kleine Losgrößen nicht realisierbar sind, weil die Rüstkosten zwar klein, die Rüstzeiten aber so hoch sind, dass die für die Produktion verbleibende Zeit nicht ausreicht, um die benötigte Menge zu produzieren.
Nebenbedingungen wie zum Beispiel minimale Losgröße, inkrementelle Losgröße,
minimale und maximale Anzahl von Produktionen oder produktabhängige Rüstzeiten werden nicht berücksichtigt.
Rüstkosten beinhalten einen hohen Anteil an Personalkosten, die im Planungshorizont fixe Kosten und damit nicht entscheidungsrelevant sind. Wenn die Kostenrechnung diese Kosten künstlich variabilisiert, werden die Rüstkosten überbetont, so dass die Andlerformel zu große Losgrößen mit resultierenden höheren Beständen berechnet.
Die Kurve der Gesamtkosten ist oft sehr flach, die Kurven ihrer beiden Komponenten sind es nicht. Ungenauigkeiten bei der Ermittlung der einzelnen Kostensätze können daher eine unerwartet starke Wirkung auf die Bestände haben, ohne an den Gesamtkosten etwas zu ändern.

Zur Beseitigung dieser Probleme rund um die Andlerformel hat Bayer Technology Services
(BTS) einen neuen Algorithmus entwickelt, der die Ergebnisse des Andler-Ansatzes deutlich verbessert: Denn neben den Gesamtkosten werden auch die Bestände konsequent reduziert.

Weil der Algorithmus die oben genannten Nebenbedingungen strikt einhält, können
die optimierten Losgrößen auch immer realisiert werden. BTS hat diesen Algorithmus u.a.
in den BayAPS^®Produkten zur Produktionsplanung integriert. Er ist aber auch in einer separaten Software-Bibliothek verfügbar und steht dadurch für kundenspezifische individuelle Modifikationen und Erweiterungen z.B. von SAP-ERP oder Microsoft^® Office Excel zur Verfügung. Die genaue Art der Einbindung in SAP-ERP hängt davon ab, welche der genannten Nebenbedingungen tatsächlich vorhanden sind und wie sie sich aus den Stammdaten ableiten lassen.

Neben dem operativen Einsatz beim Kunden nutzt BTS die Software-Bibliothek für Potenzialstudien im Kundenauftrag. Anhand historischer Daten, typischerweise für ein Jahr, kann mit geringem Aufwand berechnet werden, welche Bestandssenkungen bei den Fertigprodukten möglich sind, wenn der BTS-Algorithmus in der Produktionsplanung eingesetzt wird. Typisches Ergebnis bei einem vielfältigen Sortiment ist ein Reduktionspotenzial von 15 – 20% des Bewegungsbestands.