Xeniath

Automobilzulieferer: 39 Mio. € Bestandsreduktionspotential

Bei 356 A- und B-Materialien haben wir ein Einsparpotential von in Summe 39 Mio. € Working Capital aufgezeigt.
Bei 35 A- und B-Materialien wurden Risiken für Stock-Outs identifiziert.
Planlieferzeit als wichtigster Treiber für DIO identifiziert. Teilweise deutliche Abweichungen von tatsächlicher Lieferzeit behinderten die Bedarfsplanung. Anpassungen für 137 Materialien vorgenommen.
Lange Lieferzeiten und starke Fluktuationen in den Lieferzeiten treiben DIO. 14 Lieferanten sind betroffen. Maßnahmen sind eingeleitet.
Saisonale Fluktuationen beim Absatz in Spanien und Frankreich wurden bisher nicht systematisch prognostiziert. Signifikante Verbesserungen durch einen neuen Demand Forecast.
Stornierungen von größeren Bestellungen von Kunden in GB. Auch hier wurde der Forecast verbessert.

Untersuchung der Bestände und Lieferfähigkeiten eines Werks.
Besonderer Fokus auf einer Produktgruppe mit 15 Bulkmaterialien und insgesamt ca. 280 Materialien.

Für sieben der 15 Bulkmaterialien wurde ein Reduktionspotential zwischen 15 % und 36 % identifiziert.
27 Materialien ohne Materialbewegung in den letzten sechs Monaten.
15 Materialien mit Risiken für Stock-Outs identifiziert.
Anpassungen von MRP Parametern bei 102 Materialien. Die Parameter werden jetzt regelmäßig überprüft.

Fokus des Projekts lag auf der Sales-Seite.
Reduzierte Datenbasis: Materialbewegungen, Materialbewertungen und Lieferungen lagen vor, aber keine Daten aus Einkauf und Stücklisten (BoM).
Herausforderung: 99,5 % service level für perfekte Liefertreue (Liefertermin und -menge müssen dem Kundenwunsch entsprechen).

Wir haben ein Reduktionspotential von 17 % für den Bestandswert von A- und B-Materialien identifiziert.
Gleichzeitig identifizierten wir bei 98 B-Materialien ein Risiko für Stock-Outs.
Etliche unterschiedliche MRP-Parameter wurden angepasst.

Für 47 Produkte wurde ein erhebliches Risiko gefunden. Bestellungen konnten teilweise nicht bedient werden. Für alle Produkte wurde eine neue Forecast-Methode implementiert.
Für einige Materialien sehen wir Korrelationen zwischen Lieferfähigkeit und Bulk-Produktion. Hier wurde die Produktionsplanung entsprechend optimiert.
7 Materialien zeigten einen wachsenden Bestand, damit wachsende DIO. Ursache war ein niedrigerer als erwarteter Absatz in Frankreich. Der Kunde hat daraufhin eine Rabattaktion gestartet.
Bei einem Produkt entstanden Lieferengpässe durch starke Fluktuationen bei den Lieferzeiten von Vorprodukten und Verpackungen. Hier wurde die Planung entsprechend angepasst und der Sicherheitsbestand höher eingestellt.
Für ein Produkt für den italienischen Markt gab es in der Vergangenheit wachsende Fluktuationen in der Nachfrage und als Reaktion höhere Bestände für verschiedene Bestandteile dieses Produkts. Auch hier griff die neue Forecast-Methode, die Bestände konnten reduziert werden.

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