LagerkennzahleN (Inventory KPI)

Die Hierarchie der SUpPly-Chain-Kennzahlen

Der Prozess, bei dem die Kompromisse zwischen verschiedenen Lieferkettenmetriken vielleicht am offensichtlichsten sind, ist das Sales & Operations Planning. Hier müssen Entscheidungen getroffen werden, um sowohl die Kosten in der Lieferkette als auch die Liquidität und die Lieferleistung in Einklang zu bringen, damit Rentabilität und Serviceziele erreicht werden können. Der Aspekt der Kompromisslösung, der ein immer wiederkehrendes Thema bei der Entscheidungsfindung in der Lieferkette ist, betont die Verflechtung der Kennzahlen und die Tatsache, dass sie nicht isoliert gehandhabt werden können, sondern in Beziehung zueinander gesehen werden müssen. Bestandsmetriken bzw. entsprechende Lagerkennzahlen bilden da keine Ausnahme. Tatsächlich sind sie sogar besonders wichtig, da sie ein Bindeglied zwischen den Aktivitäten in der Lieferkette (durch das Betriebskapital) und den Jahresabschlüssen eines Unternehmens darstellen [1].

Daher erfordert die Einbettung von Bestandskennzahlen in einen zusammenhängenden Satz von Lieferkettenmetriken, die in einer Kausalkette verbunden sind, die bis zu den Kennzahlen der obersten Ebene führt, wie z. B. den „SCM Gesamtkosten“ (SCM Costs) und die „perfekte Auftragserfüllung“ (Perfect Order), ein Rahmenwerk für das Leistungsmanagement. Eines das, die Verflechtung zwischen den Metriken transparent macht und darüber hinaus dazu beiträgt, Kompromisse in einer Weise zu lösen, die mit den übergreifenden Unternehmenszielen vereinbar ist. Die Hierarchie der Supply-Chain-Kennzahlen von Gartner ist ein solcher Ansatz für das Leistungsmanagement, der dieses Problem angeht, indem er eine Vorlage zur Verfügung stellt, die die Bedeutung eines abgestimmten Satzes von Kennzahlen betont.

 

DIE DREI EBENEN DER KENNZAHLENHIERARCHIE UND DEREN NUTZUNG

In der von Gartner bereitgestellten allgemeinen Vorlage (siehe  Abbildung 3), die je nach Branche und anderen kundenspezifischen Anforderungen angepasst werden kann, sind die Kennzahlen in einer Hierarchie angeordnet, die in drei Ebenen gruppiert ist - wenn eine zusammenfassende Kennzahl der obersten Ebene eine unbefriedigende Leistung anzeigt, können verbundene diagnostische Kennzahlen in der mittleren Ebene betrachtet werden, um bei der Ursachenanalyse zu helfen, die zu Korrekturen führt, die zuerst auf der untersten Ebene der operativen Kennzahlen spürbar werden.

 

Nehmen wir ein Beispiel aus dem Kontext des Bestandes: Eine unterdurchschnittliche Leistung bei einer Prüfmetrik wie "SCM-Kosten" könnte zu einer Diagnose führen, die eine unterdurchschnittliche Leistung im "Bestand" (Gesamtbestand) aufdeckt, und möglicherweise zu Korrekturmaßnahmen zur Reduzierung des "Rohstoffbestands" führt, der anscheinend am meisten zu der schlechten Gesamtleistung des Bestandes beiträgt.

Abbildung 3: Bestandskennzahlen in einer Kennzahlenhierarchie (Quelle: Gartner [2])
Abbildung 3: Bestandskennzahlen in einer Kennzahlenhierarchie (Quelle: Gartner [2])

Die wichtigsten Bestandskennzahlen in der Hierarchie

 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die wichtigsten bestandsbezogenen Kennzahlen in der Hierarchie folgende sind (siehe Abbildung 3):

  • "Cash to Cash" eine zusammengesetzte Kennzahl, die die benötigte Zeit misst, bis Geldwerte durch die Lieferkette fließen, und welche ihrerseits aus folgenden Kennzahlen besteht (alles in Tagen gemessen):
    • Kreditorenbuchhaltung
    • Lagerbestand (einschließlich Fertigwaren, Rohmaterial und unfertige Erzeugnisse)
    • Debitorenbuchhaltung
  • Rohstoffbestand (Umschlagshäufigkeit und Wert)
  • Bestand an unfertigen Erzeugnissen (Umschlagshäufigkeit und Wert)
  • Bestand an Fertigerzeugnissen (Umschlagshäufigkeit und Wert)

 

Eine Möglichkeit, diese Kennzahlmetriken in der Supply Chain zu überwachen und beim Über- oder Unterschreiten vorher festgelegter Schwellwerte Ausnahmemeldungen zu erzeugen sowie von dort aus in die Ursachenanalyse einzusteigen, sind sogenannte Supply Chain Control Tower (SCCT) Lösungen, wie unter SAP IBP -   Supply Chain Control Tower beschrieben.

 

[1] Hofman, D., 2015. The Hierarchy Of Supply Chain Metrics: Diagnosing Your Supply Chain Health. [online] Gartner. Available at: <https://www.gartner.com/en/documents/3083323/the-hierarchy-of-supply-chain-metrics-diagnosing-your-su> [Accessed 11 May 2020].[2] Spooner, M. and Hofman, D., 2016. Using Supply Chain Metrics In The S&OP Process. [online] Gartner. Available at: <https://www.gartner.com/en/documents/3232317/using-supply-chain-metrics-in-the-s-op-process> [Accessed 11 May 2020].