Entwicklung von Kennzahlensystemen für die Logistik

Inhalt

Abbildungsverzeichnis

1 Problemstellung

2 Kennzahlensysteme als Instrument des Logistik-Controllings
2.1 Kennzeichnung von Kennzahlen
2.1.1 Klassifizierung von Kennzahlen
2.1.2 Funktionen und Grenzen von Kennzahlen
2.2 Kennzeichnung von Kennzahlensystemen
2.2.1 Merkmale und Struktur von Kennzahlensystemen
2.2.2 Anforderungen und Probleme eines Logistik-Kennzahlensystems

3 Methoden zur Generierung eines Kennzahlensystems für die Logistik
3.1 Ansätze zur Ableitung von Logistik-Kennzahlen
3.2 Darstellung eines Gegenstromverfahrens zur Entwicklung eines Logistik-Kennzahlensystems
3.2.1 Ableitung von Top-down-Kennzahlen aus der Logistikstrategie
3.2.2 Ableitung von Bottom-up-Kennzahlen aus den Logistikprozessen
3.2.3 Zusammenführung der Top-down- und Bottom-up-Kennzahlen

4 Beurteilung der Entwicklungsansätze

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: „Systematisierung von Logistik-Kennzahlen“

Abbildung 2: „Funktionen von Kennzahlen“

Abbildung 3: „Ableitung logistischer Kennzahlen aus der Logistikstrategie“

Abbildung 4: „Formen der Zusammenführung von nach unterschiedlichen Methoden generierten Kennzahlen“

1 Problemstellung

Die Logistik betrachtet das Unternehmen als Fließsystem, da sich sowohl innerhalb der Unternehmung als auch zwischen ihr und ihren Partnern ein ständiger Fluss von Objekten (Güter, Informationen, Gelder, Personen) vollzieht.¹ Die zentrale Aufgabe der Logistik besteht im effektiven und effizienten Management dieser Objektflüsse. Das Controlling, das in diesem Rahmen als Logistik-Controlling auftritt, trägt eine unterstützende Funktion, indem es das Logistikmanagement mit entscheidungsrele- vanten Informationen versorgt und die logistischen Prozesse koordiniert. Zu diesen Aufgaben gehören u.a. die Gestaltung eines auf die Logistik ausgerichteten Kosten- und Leistungsrechnungssystems und die laufende Kontrolle, Planung und Steuerung der Wirtschaftlichkeit logistischer Tätigkeiten.²

Ein grundlegendes Instrument zur Erfüllung dieser Aufgaben sind Kennzahlen. Mit ihrer Hilfe lassen sich Ziele und Vorgaben eindeutig formulieren, Abweichungen frühzeitig erkennen, Mitarbeiterleistungen beurteilen und Ergebnisse messen. Die Aufgabe des Controllings besteht darin, diese Kenngrößen zu ermitteln, sie zu einem geschlossenen System zu verbinden und dieses ständig auf die veränderten Umstände abzustimmen.³

Die Entwicklung eines solchen Kennzahlensystems für die Logistik ist Gegenstand der vorliegenden Arbeit. Da aufgrund der beträchtlichen Schwierigkeiten und Anfor- derungen ein hoher praktischer Bedarf existiert und viele der bisher in der Literatur erschienenen Ansätze nicht überzeugend sind, besitzt dieses Thema Aktualität und Relevanz.⁴

Vor diesem Hintergrund besteht das wesentliche Anliegen des vorliegenden Beitrages in der Klärung der folgenden Fragestellungen:

- Was sind Logistik-Kennzahlen?
- Was ist ein Logistik-Kennzahlensystem?
- Welche Anforderungen stellt die Logistik an ein Kennzahlensystem?
- Welche Methoden zur Herleitung von Kennzahlensystemen für die Logistik liefert die Wissenschaft?
- Führen die vorgeschlagenen Ansätze zu Kennzahlensystemen, die den Anforderungen der Logistik genügen?

2 Kennzahlensysteme als Instrument des Logistik-Controllings

2.1 Kennzeichnung von Kennzahlen

2.1.1 Klassifizierung von Kennzahlen

Kennzahlen sind quantitative Größen, die in verdichteter und übersichtlicher Form die komplexe Realität abbilden, um über messbare Sachverhalte zu informieren.⁵ In der Logistik haben sie den Zweck, komprimierte Informationen über führungsrelevante Tatbestände und Entwicklungen des Fließsystems zu liefern.⁶ Abbildung 1 gibt einen Überblick über die Möglichkeiten, Kennzahlen zu strukturieren.

Abbildung 1: „Systematisierung von Logistik-Kennzahlen“

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Göpfert, I. (2000), S. 341

Für die Praxis und das Thema der vorliegenden Arbeit (vgl. Kap. 3.2) hat insbeson- dere die Differenzierung nach der zeitlichen Dimension (Planungshorizont) Relevanz, die zwischen Kennzahlen zur strategischen Systemgestaltung und zur ope- rativen Steuerung unterscheidet. In der Logistik werden sie aus den langfristigen (strategischen) und den kurz- und mittelfristigen (operativen) Zielen abgeleitet, um diese zu operationalisieren.⁷ Zu den strategischen Logistik-Kennzahlen gehören z.B.

die durchschnittliche Bestandshöhe, der Anteil der Logistikkosten an den Gesamt- kosten, die Fertigungstiefe, die durchschnittliche Durchlaufzeit pro Auftrag und der Lieferservicegrad. Die operativen Kennzahlen umfassen Größen wie Kosten der Be- schaffungslogistik pro Quartal, Kommissionierungen pro Stunde, Transporte pro Tag oder Umschlagshäufigkeit der Lagerbestände.⁸ Ein Schwachpunkt dieser Untertei- lung besteht darin, dass Logistik-Kennzahlen häufig nicht eindeutig einer der beiden Gruppen zugeordnet werden können, weil sie sowohl auf strategischer als auch auf operativer Ebene Anwendung finden.⁹

2.1.2 Funktionen und Grenzen von Kennzahlen

Der große Wert, den Kennzahlen für das Logistik-Controlling darstellen, lässt sich anhand der Funktionen (vgl. Abbildung 2) verdeutlichen, die sie erfüllen:¹⁰

Abbildung 2: „Funktionen von Kennzahlen“

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: in Anlehnung an Friedl, B. (2003), S. 401

Gegenstand der Operationalisierungsfunktion ist, dass sich Leistungen und Ziele - sowie deren Erreichung - mit Hilfe von Kennzahlen quantifizieren lassen. Da sie es ermöglichen, Auffälligkeiten, Abweichungen, Chancen und Risiken früh- zeitig zu erkennen und somit zu Veränderungsmaßnahmen motivieren, erfüllen sie eine Anregungsfunktion.

Aus der Fähigkeit von Kennzahlen, die Qualität und die Effizienz von Informationen zur Unterstützung des Logistikmanagements zu verbessern, leitet sich die Informati- onsfunktion ab.

Das grundlegende Motiv für die Verwendung von Logistik-Kennzahlen besteht in der Koordinationsfunktion. Hier geht es darum, die Entscheidungen und Tätigkeiten sowohl der Logistikbereiche (Beschaffungs-, Produktions-, Absatz- und Entsor- gungslogistik) als auch der Ebenen (strategisch, taktisch und operativ) auf ein gemeinsames Ziel auszurichten. Aufgrund der zunehmenden Dezentralisierung von Entscheidungen hat diese Aufgabe eine wesentliche Bedeutung. Koordination kann mit Hilfe von Vorgaben erzielt werden; d.h., dass den Entscheidungsträgern Inhalt und Ausmaß von Zielen (Sollgrößen), die mit Kennzahlen formuliert werden, zur Erreichung bis zum Ende der Planperiode vorgegeben werden. Der realisierte Zieler- reichungsgrad (Istgröße) wird ermittelt, um die erbrachte Leistung zu kontrollieren. Außerdem lassen sich Kennzahlen für den Einsatz von Anreizsystemen heranziehen, indem sie als Bemessungsgrundlage verwendet werden. Daraus ergeben sich eine Vorgabe-, Kontroll- und Anreizfunktion.

Vor dem Hintergrund der genannten Vorzüge ist zu berücksichtigen, dass Einzel- Kennzahlen einen begrenzten Aussagewert haben. Da sie schwer überschaubare Da- tenmengen zu wenigen Informationen verdichten, können sie bei isolierter Betrachtung zu Mehrdeutigkeiten und Fehlentscheidungen führen. Um die Bezie- hungen zwischen den Kennzahlen zu berücksichtigen und falsche Interpretationen auszuschließen, ist es notwendig, sie zu einem Kennzahlensystem zusammenzufü- gen.¹¹

2.2 Kennzeichnung von Kennzahlensystemen

2.2.1 Merkmale und Struktur von Kennzahlensystemen

Ein Kennzahlensystem setzt sich aus einer Menge von Kennzahlen zusammen, zwi- schen denen eine Beziehung besteht oder die sich gegenseitig ergänzen bzw. erklären. Alle Variablen des Systems sind auf ein übergeordnetes Ziel ausgerichtet.¹² Nach ihrer Struktur lassen sich Kennzahlensysteme in drei Gruppen unterteilen:¹³ Wenn zwischen den Kenngrößen eine mathematische bzw. definitionslogische Ver- knüpfung besteht, wird das Konzept als Rechensystem bezeichnet. Ein solches Sys- tem hat die Form einer Pyramide, da sich jede Kennzahl - bis zu einem gewissen Detailliertheitsgrad - algebraisch zerlegen lässt. Zu dieser Kategorie gehört z.B. das DuPont-Kennzahlensystem¹⁴, an dessen Spitze der Return on Investment steht. Sind die Kennzahlen ausschließlich sachlogisch miteinander verbunden, so liegt ein Ordnungssystem vor. D.h., dass die Beziehungen zwischen den Variablen und ihre Wirkungen aufgrund von Erfahrungen bekannt sind. Das Rentabilit ä ts- und Liquidi- t ä ts- bzw. RL-Kennzahlensystem¹⁵ ist ein Beispiel für diese Konzeptart. Um die Vorteile beider Ansätze zu nutzen, besteht die Möglichkeit von Kombinati- onsformen. Hier geht es darum, Ursache-Wirkungs-Beziehungen auf rechentechnischem Wege abzuleiten. Das ZVEI-Kennzahlensystem¹⁶ stellt eine sol- che Mischform dar.

Die drei exemplarisch genannten Kennzahlenkonzepte beinhalten zwar Größen, die für die Logistik relevant sind; dennoch sind sie für den Einsatz in diesem Bereich nicht geeignet. Der Grund liegt in den spezifischen Forderungen der Logistik, die die herkömmlichen Kennzahlensysteme nicht erfüllen.¹⁷

2.2.2 Anforderungen und Probleme eines Logistik-Kennzahlensystems

Die Kriterien, anhand derer ein Kennzahlensystem beurteilt wird, und die Eigenheiten der Logistik machen das Ausfindigmachen eines geeigneten Konzeptes zu einer anspruchsvollen Aufgabe.

Die zentrale Anforderung stellt die Ü bersichtlichkeit dar. Die Auswahl der aufzu- nehmenden Größen sollte stets unter Berücksichtigung des Grundsatzes „Weniger ist mehr!“ erfolgen. Nur die aussagekräftigsten und entscheidungsrelevanten Logistik- Kennzahlen dürfen enthalten sein. Ineffiziente Informationsbeschaffung sollte ver- mieden werden, weil sie zu überflüssigen Datenansammlungen bzw. „Zahlenfriedhöfen“ führt.

Außerdem sollte das Verhältnis zwischen Nutzen und Gestaltungsaufwand stimmen. Daher empfiehlt es sich, das Kennzahlensystem weitestgehend aus dem logistischen Informationssystem abzuleiten.

Um die spätere Akzeptanz zu sichern, empfiehlt es sich, die Mitarbeiter an der Gestaltung zu beteiligen. Ein System funktioniert lediglich, wenn es von den betroffenen Entscheidungsträgern angenommen wird.

Aus der Koordinationsfunktion - genauer der Vorgabefunktion - ergibt sich die An- forderung der Zielkonsistenz; d.h. dass die Kennzahlen, die die Vorgaben quantifizieren, mit den Zielen des Logistikmanagements vereinbar sind. So lassen sich die Handlungen in die gewünschte Richtung lenken. Außerdem muss der Ent- scheidungsträger im Rahmen der ihm verfügbaren Handlungsalternativen die vorgegebene Größe realisieren können; d.h., auch die Beeinflussbarkeit ist bei der Kennzahlenauswahl zu berücksichtigen. Schließlich gilt es zu beachten, dass die zur Kontrolle erforderlichen Daten mit den Größen des Kennzahlensystems ermittelbar sind (vgl. Operationalisierungsfunktion).¹⁸

Bei der Gestaltung eines Kennzahlensystems im Bereich der Logistik ergibt sich zusätzlich zu den dargestellten Anforderungen eine Reihe von spezifischen Schwierigkeiten:¹⁹

Da es sich bei der Logistik um eine Service- bzw. Dienstleistungsfunktion handelt, die sehr heterogene Leistungsarten erbringt, erfordert ihre Erfassung unterschiedliche Messgrößen. Hinzu kommt, dass die Ergebnisse logistischer Aktivitäten in der Regel nicht monetär bewertbar sind, weil kein Marktbezug besteht. Stattdessen werden flussbezogene Messgrößen benötigt, deren Beschaffung und Anwendung ungewohnte Ansprüche stellen. Außerdem kommen die Serviceleistungen der Logistik in allen Teilen der Unternehmung zum Tragen. Dies führt dazu, dass ein logistisches Kennzahlensystem eine Vielzahl von Messpunkten abzudecken hat.

3 Methoden zur Generierung eines Kennzahlensystems für die Logistik

3.1 Ansätze zur Ableitung von Logistik-Kennzahlen

Die Logistik einer Unternehmung benötigt ein Kennzahlensystem, das auf ihre indi- viduellen Ansprüche und Umstände abgestimmt ist. Zu diesen Kontextfaktoren gehören z.B. die Größe des Unternehmens, die Qualifikationsstruktur der Mitarbei- ter, die Unternehmensstrategie (Kostenführerschaft, Differenzierungsstrategie, etc.) oder das Entwicklungsniveau der Logistik im Unternehmen. Da es ausgeschlossen

[...]

¹ Vgl. G ö pfert, I. (2000), S. 19.

² Vgl. G ö pfert, I. (2000), S. 52-56; J ü nemann, R. (1989), S. 70.

³ Vgl. G ö pfert, I. (2000), S. 345; Grochla, E. et al. (1983), S. 63.

⁴ Vgl. Lasch, R. (1998), S. 70; Weber, J. et al. (1997), S. 438; G ö pfert, I. (1993), S. 225.

⁵ Vgl. G ö pfert, I. (2000), S. 340; BIFOA-Forschungsgruppe MAWI (1980), S. 20 f.; Lachnit (1979), S. 15 ff.; Reichmann, T./ Lachnitt, L. (1976), S. 706.

⁶ Vgl. G ö pfert, I. (2000), S. 340 u. 344.

⁷ Vgl. G ö pfert, I. (2000), S. 360.

⁸ Vgl. G ö pfert, I. (2000), S. 347, 352 u. 353; Lasch, R. (1998), S. 69.

⁹ Vgl. G ö pfert, I. (2000), S. 354.

¹⁰ Vgl. Trossmann, E. (1996), S. 521 ff.

Dellmann, K./ Pedell, K.L. (1994), S. 109 ff.

¹¹ Vgl. G ö pfert, I. (1993), S. 225; BIFOA-Forschungsgruppe MAWI (1980), S. 20 f.

¹² Vgl. G ö pfert, I. (2000), S. 340 f.; Reichmann, T. (1997), S. 23; Staehle, W.H. (1973), S. 223.

¹³ Vgl. G ö pfert, I. (2000), S. 341; Lasch, R. (1998), S. 70.

¹⁴ Vgl. B ü hner, R. (1996), S. 135.

¹⁵ Vgl. Reichmann, T. (1997), S. 32-38 u. 53-61.

¹⁶ Vgl. Reichmann, T. (1997), S. 30-32.

¹⁷ Vgl. G ö pfert, I. (2000), S. 341 f.; Lasch, R. (1998), S. 70.

¹⁸ Vgl. Friedl, B. (2003), S. 402 f.; G ö pfert, I. (2000), S. 362 f.; Reichmann, T. (1997), S. 24; Pfohl, H.-C. (1994), S. 212 f.

¹⁹ Vgl. Weber, J. et al. (1997), S. 438.