Bestands- und Servicegrad-Optimierung im Ersatzteilbereich

Die Sicherstellung eines hohen Liefer- und Service­grades bei Ersatz­teilen zählt zu den zentralen Erfolgs­faktoren moderner Service­logistik. Kunden erwarten heute eine nahezu sofortige Verfüg­barkeit selbst seltener Komponenten – insbesondere in industriellen An­wendungen, in denen Maschinen­stillstände hohe Kosten ver­ursachen. Gleich­zeitig stehen Unternehmen unter erheblichem wirtschaftlichem Druck, ihre Bestände, Kapital­bindung und Lager­kosten zu reduzieren. Die Balance zwischen Service­grad und Bestand bildet daher einen klassischen Ziel­konflikt, der eine daten­basierte, systematische und dynamische Steuerung der Disposition erfordert.

Der Schlüssel zur Auf­lösung dieses Spannungs­feldes liegt in der Entwicklung eines regel­basierten Dispositions­systems, das auf fundierter Daten­analyse und Simulation beruht. Ausgangs­punkt ist eine umfassende Aus­wertung des logistischen Verhaltens sämtlicher Artikel­nummern – also von Bedarfs­verläufen, Wieder­beschaffungs­zeiten, Liefer­zuverlässig­keiten, Sicher­heits­beständen und Verbrauchs­frequenzen. Diese Analyse schafft Transparenz über Nachfrage­strukturen, saisonale Muster, Ausreißer und Lebens­zyklen.

Auf dieser Daten­grundlage erfolgt eine systematische Klassifizierung der Artikel nach einem definierten Schema, meist basierend auf kombinierten Methoden wie ABC-/XYZ-Analysen, FSN-Analysen (Fast, Slow, Non-moving) oder Service­kritikalitäts­bewertungen. Während die ABC-Analyse die wirtschaftliche Be­deutung eines Artikels bestimmt, differenziert die XYZ-Analyse die Prognostizier­barkeit des Bedarfs. Ergänzend können Kriterien wie Ersatz­teilwert, Beschaffungs­risiko oder Kunden­segment­zugehörigkeit einfließen. Ziel ist eine präzise Segmentierung, die eine differenzierte Dispositions­strategie ermöglicht – beispiels­weise verbrauchs­orientiert für A/X-Artikel, bedarfs­orientiert für B/Y-Artikel oder auftrags­bezogen für C/Z-Artikel.

Zur Auslegung und Optimierung der Dispositions­parameter kommt das ebp-eigene Analyse- und Simulations­tool zum Einsatz. Dieses Werkzeug erlaubt die Variation und Bewertung unter­schiedlicher Szenarien hinsichtlich Liefer­bereitschaft, Sicherheits­bestände, Wieder­beschaffungs­zeiten und Kapital­bindung. Durch die Simulation werden komplexe Wechsel­wirkungen sichtbar – etwa, wie sich eine Reduktion der Wieder­beschaffungs­zeit um 10 % auf den notwendigen Sicher­heits­bestand oder den Service­grad auswirkt. So können Unter­nehmen daten­basiert entscheiden, welche Service­level bei welchen Kosten realistisch erreichbar sind.

Ein besonderer Mehr­wert liegt in der Möglich­keit, Servicegrad-Kenn­linien (z. B. Füll­grad, Zyklus­servicegrad oder Liefer­positions­servicegrad) zu modellieren. Diese Kenn­linien machen die Effizienz­grenze zwischen Bestand und Service mess­bar und bilden die Basis für fakten­basierte Management­entscheidungen. Auf diese Weise entsteht ein transparentes Regelwerk, das die Disposition systematisiert und zugleich Raum für operative Flexibilität lässt.

Die erfolgreiche Um­setzung eines solchen Systems setzt aller­dings mehr voraus als nur technische Analyse­kompetenz. Entscheidend ist die Qualifizierung der Disponenten, die die Methoden ver­stehen und im All­tag anwenden müssen. Schulungen und praxisnahe Trainings sichern das Ver­ständnis für Kenn­zahlen, Parameter­zusammen­hänge und die dynamische Anpassung der Dispositions­logistik. Denn ein einmal eingestelltes System bleibt nur dann leistungs­fähig, wenn Dispositions­parameter kontinuierlich über­wacht, validiert und angepasst werden – beispiels­weise bei veränderten Nachfrage­mustern, neuen Produkten oder geänderten Lieferanten­strukturen.

Zunehmend werden diese Prozesse durch digitale Lösungen unterstützt: moderne ERP- oder APS-Systeme (Advanced Planning & Scheduling) ermöglichen eine automatische Nach­justierung von Parametern, Prognosen auf Basis von Machine Learning sowie Dash­boards zur Echt­zeit­überwachung von Service­grad und Bestand. Dadurch wird aus einem statischen Regel­werk ein dynamisches, lernendes System.

Unsere Projekt­erfahrungen zeigen, dass sich durch die Kombination aus daten­basierter Simulation, methodischer Klassifizierung und gezieltem Kompetenz­aufbau Service­grade deutlich steigern lassen – oft bei gleichzeitiger Reduktion der Bestände um 15 bis 30 %. Die nach­haltige Wirkung entsteht dabei nicht durch Einzel­maßnahmen, sondern durch ein ganz­heitliches System­verständnis, das Strategie, Daten, Systeme und Menschen integriert.

Damit wird die Bestands- und Service­grad­optimierung im Ersatz­teilbereich zu einem ent­scheidenden Hebel auf dem Weg zur Operational Excellence in der Service­logistik – mit mess­baren Vorteilen in Verfüg­barkeit, Wirtschaftlich­keit und Kunden­zufriedenheit.