Methoden der Materialbedarfsplanung unter besonderer Berücksichtigung der ABC- und XYZ-Analyse

INHALTSVERZEICHNIS

1 Einleitung

2 Materialbedarfsplanung im Unternehmen
2.1 Datenbasis
2.2 ABC-Analyse
2.2.1 Allgemeines
2.2.2 Beispiel in Excel
2.3 XYZ-Analyse
2.3.1 Allgemeines
2.3.2 Beispiel in Excel
2.4 Die ABC- und XYZ-Analyse in Kombination
2.4.1 Allgemeines
2.4.2 Beispiel in Excel

3 Methoden der Bedarfsplanung
3.1 Materialbedarfsarten
3.2 Deterministische Methoden
3.2.1 Analytische Betrachtung
3.2.2 Synthetische Betrachtung
3.3 Verbrauchsgebundene Methoden
3.3.1 Mittelwert
3.3.2 Gleitender Mittelwert
3.3.3 Gewichteter gleitender Mittelwert
3.3.4 Exponentielle Glättung 1. Ordnung
3.4 Subjektive Schätzung

4 Bereitstellungsprinzipien
4.1 Einzelbeschaffung im Bedarfsfall
4.2 Verbrauchssynchrone Beschaffung
4.2.1 Reines JIT
4.2.2 Nachfragemonopolistisches JIT
4.3 Produktionsentkoppelt
4.4 Verbrauchsentkoppelt
4.4.1 Angebotsmonopolistisches JIT
4.4.2 Konzept des Konsignationslagers

5 Fazit

ABBILDUNGS- UND TABELLENVERZEICHNIS

Tabelle 2.1: Ausschnitt der Datenbasis

Abbildung 2.1: Schematische Darstellung einer ABC-Einteilung

Tabelle 2.2: Ausschnitt der ergänzten Daten zur ABC-Analyse

Abbildung 2.2: Grafische Darstellung der ABC-Analyse

Tabelle 2.3: Datenbasis des Stapeldiagramms

Abbildung 2.3: Stapeldiagramm der ABC-Klassifizierung

Tabelle 2.4: Ausschnitt der aufbereiteten Daten zur XYZ-Analyse

Abbildung 2.4: Grafische Darstellung der XYZ-Analyse (1)

Abbildung 2.5: Grafische Darstellung der XYZ-Analyse (2)

Tabelle 2.5: Ausschnitt der Daten zur ABC&XYZ-Analyse

Tabelle 2.6: Bezugsdaten für das ABC&XYZ-Diagramm

Abbildung 2.6: ABC&XYZ-Analyse

Tabelle 3.1: Übersicht über die Materialbedarfsarten

Abbildung 3.1: Gozinto-Graph

Tabelle 4.1: Kombination von ABC- und XYZ-Analyse zur JIT-Teileauswahl

1 Einleitung

Der Bereich der Materialbedarfsplanung spielt in der Wirtschaft seit jeher eine bedeutende Rolle, hat jedoch in jüngster Zeit und allgemein in Zeiten schlechter Wirtschaftslage weiter an Wichtigkeit gewonnen¹. Ohne vernünftige, d.h. rational nachvollziehbare und tragfähige Kon- zepte für Disposition und Einkauf ist ein wirtschaftliches Führen einer Unternehmung nicht möglich. Diese Aussage trifft selbstverständlich auch auf andere Bereiche innerhalb eines Unternehmens zu, aber im Einkauf eines durchschnittlichen Industrieunternehmens des pro- duzierenden Sektors liegt einer der Kostenschwerpunkte, und so kommt ihm eine erhöhte Bedeutung und damit auch mehr Aufmerksamkeit im Vergleich zu anderen Abteilungen zu.

Die Materialbedarfsplanung unterstützt die Disposition und den Einkauf in ihrem Bestreben nach Kosteneffizienz, indem sie u.a. über diverse in den Kapiteln 2 und 3 kurz vorgestellte Techniken und Methoden die zu bestellende Menge eines Gutes so zu bestimmen versucht, dass Bestell- (sekundär) und Lagerkosten (primär) minimal gehalten werden².

Nun lohnt sich eine exakte Planung nicht für jedes zu beschaffende Teil, so dass sich die Bedarfsplanung selbst auf Methoden stützt, welche die Güter klassifizieren und so kenn- zeichnen, ob eine Detailplanung sinnvoll ist oder nicht. In den meisten Fällen wird dazu die ABC-Analyse (z.T. in Kombination mit der XYZ-Analyse) genutzt, die durch relativ simple mathematische Verfahren die zu betrachtenden Güter klassifizieren kann³. Das Ergebnis kann anschließend z.B. in einer Tabellenkalkulation grafisch dargestellt und so anschaulich gemacht werden. Im Rahmen dieser Arbeit wird dazu MS Excel benutzt, das mittlerweile als Standardwerkzeug gilt und weit verbreitet ist.

Gleichwohl ist zu beachten, dass durch die fortschreitende Verbreitung der EDV-Systeme die hier getroffenen Aussagen relativiert werden; heutzutage ist es ohne weiteres möglich, für jedes Teil in einem Unternehmen mit Hilfe des Computers eine exakte Planung zu erstellen. Aus Effizienz- und Zeitgründen wird jedoch weitgehend darauf verzichtet, da die zu erwar- tenden Einsparungen nicht nur bei C-Teilen selbst in der Summe nahezu unbedeutend wä- ren. So spricht PULIC unter anderem von einer „Steigerung der Wirtschaftlichkeit“⁴.

2 Materialbedarfsplanung im Unternehmen

Die Beschaffung ist neben der Produktion, dem Vertrieb sowie der Forschung und Entwick- lung eines der klassischen Teilgebiete einer Unternehmung. Im Rahmen des strategischen Managements und dort innerhalb der funktionalen Strategien findet sich die Beschaffungs- strategie, die auf den zunehmend dynamischeren und komplexeren Beschaffungsmärkten Anhaltspunkte für zu treffende Entscheidungen zu geben versucht⁵.

Rein betriebswirtschaftlich und zweckorientiert gesehen ist die Aufgabe der Materialwirt- schaft, die Materialbeschaffung unter Berücksichtigung der betriebswirtschaftlichen Ziele zu optimieren. Als Ziele werden in der Literatur durchaus verschiedene, jedoch in zumindest drei Punkten übereinstimmende genannt: Welches Material zu welchem Zeitpunkt an wel- chem Ort verfügbar sein muss⁶. Die im Vergleich dazu wohl modernste Variante der Definiti- on von Effizienz in der Versorgung eines Unternehmens ist die der „7R“ der Logistik⁷:

- in der richtigen Menge
- mit den richtigen Objekten
- am richtigen Ort
- zum richtigen Zeitpunkt
- in der richtigen Qualität
- zu den richtigen Kosten
- mit dem richtigen Service

Um dies bewerkstelligen zu können, ist zunächst eine Bedarfsanalyse durchzuführen, mit deren Hilfe der Bedarf nach dem „Verzehrscharakter“ der Güter, dem Verwendungszweck, der Breite des Bedarfsspektrums, dem Umfang des Bedarfs, der Stetigkeit und Regelmäßig- keit des Bedarfs, der Voraussehbarkeit des Bedarfs sowie nach den Phasen der Bedarfser- mittlung gegliedert wird. Der resultierende Gesamtbedarf an Verbrauchs- und Gebrauchsgü- tern wird dann unterteilt in Brutto-, Netto- und Vorratsbedarf und ergibt schließlich den Ein- kaufsbedarf⁸.

Als nächstes sind diejenigen Materialien auszuwählen, für die eine detaillierte Planung erfor- derlich und sinnvoll ist. Diese Auswahl geschieht über eine Klassifikation der zu bestellenden Materialien mit Hilfe der ABC- und XYZ-Analyse, deren Aussagen darüber entscheiden, wel- che Methode der Bedarfsplanung für welches Material angewendet wird. Vertiefend kann die ABC-Analyse aber auch sowohl mit der XYZ- als auch der GMK-Analyse kombiniert werden, was hier jedoch ausgeklammert wird. Lediglich die Kombination der ersten beiden soll er- gänzend betrachtet werden.

2.1 Datenbasis

Zur Veranschaulichung wurde eine beispielhafte Datenbasis in Microsoft Excel aufgebaut, die 2.000 unterschiedliche Artikel enthält. Jeder Artikel besitzt eine laufende Nummer, eine Bezeichnung, einen Preis pro Einheit und die Angabe des Jahresbedarfes. Anhand dieser Daten kann eine ABC-Analyse durchgeführt werden. Die zusätzliche Angabe der Voraussa- gesicherheit dient später der XYZ-Analyse als Grundlage, ist im Rahmen der isolierten ABC- Analyse jedoch nicht von Bedeutung. Die folgende Tabelle zeigt einen Ausschnitt aus der Datenbasis.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2.1: Ausschnitt der Datenbasis

Aufgrund des Beispielcharakters wurden alle Werte per Zufall generiert. So entstand die Arti- kelbezeichnung aus der Formel:

=VERKETTEN(ZEICHEN(ZUFALLSBEREICH(65;90));ZUFALLSBEREICH(100;999))

Die Funktion Zeichen() liefert in Excel das mit dem als Parameter übergebenen Wert korres- pondierende ASCII-Zeichen, der Wertebereich zwischen 65 und 90 bezeichnet die Groß- buchstaben im lateinischen Alphabet. Dieser zufällige Buchstabe wird dann mit Hilfe der Funktion Verketten() mit einer dreistelligen Zufallszahl zwischen 100 und 999 ergänzt, so

dass eine fiktive Teilenummer entsteht. Die anderen Zahlenwerte wurden analog mit der Funktion Zufallsbereich() erstellt, wobei die Jahresmenge zwischen 1 und 200.000, der Preis zwischen 0 und 800 (multipliziert mit einer durch Zufallszahl() erzeugten Zahl zwischen 0 und

1) und das Intervall für die Voraussagesicherheit zwischen 50 und 99% liegt.

2.2 ABC-Analyse

2.2.1 Allgemeines

Wie bereits mehrfach angedeutet, dient die betriebswirtschaftliche ABC-Analyse der Klassifi- kation von Gütern anhand der kumulierten anteiligen Jahresmenge und des kumulierten an- teiligen Wertes dieser Menge. Oder, wie es das Medieninstitut Bremen im Glossar ausdrückt:

„ABC-Analyse: Pareto-Analyse. Hilft bei allen Problemen, die klassifiziert werden können.“⁹

Güter, die mit einem geringen Anteil an der Jahresmenge einen hohen Wert aufweisen, sind A-Güter, solche mit hohem Mengen-, aber geringem Wertanteil sind C-Güter. Die Klasse der B-Güter liegt zwischen den beiden Extremen. Idealtypisch ist die sog. 80/20-Regel, d.h. mit 20% der Güter werden ca. 80% des Wertes umgesetzt¹⁰. In der Realität hingegen ist es durchaus nicht ungewöhnlich, dass mehr oder weniger geringe Abweichungen von diesen Werten auftreten.

Es soll aber auch nicht unerwähnt bleiben, dass die beschriebene Einteilung in A-, B- und C- Cluster lediglich „gängige Praxis“ ist, jedoch ohne weiteres modifiziert werden kann. So ist es manchmal durchaus sinnvoll, auch einen zusätzlichen D-Cluster zu bilden. Im Rahmen die- ser Arbeit wird allerdings die „klassische“ ABC-Analyse mit einer Einteilung in drei Klassen benutzt. Stellt man diese Analyse grafisch dar, erhält man eine Lorenzkurve, anhand derer man jedes Gut entsprechend der drei Klassen einordnen kann.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.1: Schematische Darstellung einer ABC-Einteilung

2.2.2 Beispiel in Excel

Um auf Basis der erstellten Daten eine ABC-Analyse durchführen zu können, müssen die generierten (normalerweise natürlich aus echten Erhebungen zusammengetragenen) Daten zuerst aufbereitet werden. Dazu werden der Jahreswert (Preis * Menge / 1000) sowie die anteilige Menge und der anteilige Wert jedes Gutes berechnet (Menge/Spaltensumme*100 bzw. Wert/Spaltensumme*100) und die Daten anschließend nach ihrem Wertanteil abstei- gend sortiert. Darauf aufbauend können die kumulierten Mengen und Anteile (jeweils in Pro- zent angegeben) bestimmt werden, die dann die Ausgangsdaten für die ABC-Analyse bilden. Tabelle 2.2 zeigt einen Ausschnitt aus der ergänzten Datenbasis.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2.2: Ausschnitt der ergänzten Daten zur ABC-Analyse

In der grafischen Aufbereitung sieht die Analyse dann folgendermaßen aus:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.2: Grafische Darstellung der ABC-Analyse

Zu erkennen ist, dass der Idealfall nicht erreicht wird – 80% Wertanteil wird erst mit 50% der Güter erreicht. Eine mögliche Einteilung ist hier, die A-Güter in Grenzen von 0-50%, die B- Güter von 50-85% und die C-Güter von 85-100% Mengenanteil einzuteilen¹¹.

Wie bereits einleitend erwähnt wurde, sind die zugrunde liegenden Werte ausnahmslos zu- fallsgeneriert worden. Von einer nachträglichen optimierenden manuellen Modifikation wurde abgesehen, da das Ergebnis zwar wenig realistisch, aber für Demonstrationszwecke durch- aus brauchbar ist.

In einem gestapelten Balkendiagramm, wie in Abbildung 2.3 gezeigt, kann die getroffene Klassifikation der Güter optisch besser präsentiert werden. Um diese Darstellung zu ermögli- chen, benötigt man eine Zusammenstellung der Mengen- und Wertanteile der Klassen, wie sie in der Tabelle 2.3 abgebildet ist. In Excel wird dies durch die SUMMEWENN – Funktion ermöglicht. Der Anteil der A-Güter an der Gesamtmenge wird z.B. wie folgt berechnet (leicht modifiziert dargestellt):

=SUMMEWENN(Spalte Klasse;"A";Spalte anteil. Menge)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2.3: Datenbasis des Stapeldiagramms

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.3: Stapeldiagramm der ABC-Klassifizierung

2.3 XYZ-Analyse

2.3.1 Allgemeines

Die XYZ-Analyse klassifiziert die Güter anhand ihrer Verbrauchsverläufe. X-Güter haben einen konstanten Verbrauch mit seltenen Schwankungen und haben daher eine hohe Vor- hersagegenauigkeit. Y-Güter schwanken schon stärker und besitzen eine mittlere Vorhersa- gegenauigkeit, während Z-Güter nur unregelmäßig benötigt werden und eine niedrige Vor- hersagegenauigkeit aufweisen¹².

2.3.2 Beispiel in Excel

Wieder muss zunächst die Ausgangsdatenbasis angepasst werden, aber nicht mehr in glei- chem Umfang wie zuvor bei der ABC-Analyse. Es reicht, mit einer einfachen Wenn – Dann – Formel die Kategorie festzulegen und die Tabelle anschließend nach dieser Spalte aufstei-

gend zu sortieren. Tabelle 2.4 zeigt auch hier wieder einen Ausschnitt aus der Datenbasis. Damit ist eine Darstellung in einem Diagramm möglich. Die hier benutzte Formel lautet (zur besseren Verständlichkeit wurden die Zellbezüge durch den betreffenden Spaltennamen ersetzt):

=WENN(Voraussagesicherheit>95;"X";WENN(Voraussagesicherheit>70;"Y";"Z"))

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2.4: Ausschnitt der aufbereiteten Daten zur XYZ-Analyse

Diese Art der Sortierung ermöglicht eine grafische Darstellung, wie sie in Abbildung 2.4 zu sehen ist. Auch hier wäre ein gestapeltes Balkendiagramm als Alternative denkbar, aller- dings wird durch die hier gezeigte Diagrammform eine direkte Zuordnung der Teile zu Kate- gorien schon aus der Grafik heraus möglich. Die unterschiedlichen Klassen sind deutlich anhand der Sprünge in der Funktion zu erkennen. Offenbar fallen die ersten 150 Teile in die Kategorie X, die folgenden 1.000 in die Kategorie Y und der Rest bildet die Kategorie Z.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.4: Grafische Darstellung der XYZ-Analyse (1)

Eine alternative Darstellung ergibt sich, wenn die Tabelle nach der Vorhersagegenauigkeit absteigend sortiert wird. Man erhält dann eine lineare, stetige Funktion, die aber meiner Mei- nung nach eher schlechter als die vorherige interpretierbar ist.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.5: Grafische Darstellung der XYZ-Analyse (2)

[...]

¹ Vgl. Arnold 1982, S. 24 ff.

² Vgl. Wöhe 2002, S. 504

³ Vgl. Becker 1999; Pulic 2002

⁴ Vgl. Pulic 2002: Sinn & Zweck der ABC-Analyse

⁵ Vgl. Welge 2001, S. 404 ff.; konkrete Vorgehensweisen und Instrumente bei Reibnitz 1978 und Pe- kayvaz 1985, S. 75, S. 130, S. 151

⁶ Vgl. www.iascon.de

⁷ Ergänzt nach Münster 2001, S. 1

⁸ Vgl. Männel 1985, S. 146 ff.

⁹ Vgl. Medieninstitut Bremen

¹⁰ Saltzman nennt auch die 90/10 – Regel, Becker (1999) spricht hingegen von einer 60/20 – Auftei- lung.

¹¹ Spezifische, direkt aus der Einteilung eines Gutes in eine Klasse folgende Maßnahmen schlägt Becker (1999) vor

¹² Vgl. Pulic 2002: Sinn und Zweck der XYZ-Analyse