Kaum ein Unternehmen kommt an diesem Dilemma im Supply Chain Management vorbei: Zu hohe Lagerbestände treiben die Kosten in die Höhe, während zu geringe Bestände das Risiko von Lieferengpässen und unzufriedenen Kunden steigern. Hier die richtige Balance zu finden, ist entscheidend – doch gerade in einem volatilen Markt mit schwankender Nachfrage, unsicheren Lieferketten und ständig steigenden Rohstoffpreisen stellt dies Bestandsmanager vor eine enorme Herausforderung.

In diesem Blogbeitrag erhalten Sie einen Überblick, welchen Beitrag Software und ihre entscheidungsintelligenten Algorithmen (Decision Intelligence) leisten können, um diesen Zielkonflikt zu lösen. 

Was bedeutet Bestandsoptimierung für Unternehmen?

Bestandsoptimierung bedeutet, die Lagerbestände eines Unternehmens so auszurichten, dass die Lieferfähigkeit maximiert und die Gesamt-Kosten gleichzeitig gesenkt werden. Das Ziel ist, die richtige Menge zur richtigen Zeit am richtigen Ort verfügbar zu haben – und das, ohne Kapital in überflüssigen Lagerbeständen zu binden oder Lieferengpässe zu riskieren.

Warum ist Bestandsoptimierung wichtig für ein erfolgreiches Supply Chain Management?

Besonders in einer zunehmend komplexen und volatilen Geschäftswelt, geprägt von kürzeren Produktlebenszyklen ist die Optimierung der Bestände ein entscheidender Hebel für ein erfolgreiches Supply Chain Management. Eine optimierte Bestandsplanung hilft, Lagerkosten zu senken und die Kapitalbindung zu minimieren.  Gleichzeitig wird die Kundenzufriedenheit durch verlässliche Lieferungen sichergestellt. Zudem ermöglicht eine verlässliche, dynamische Bestandsführung eine hohe Flexibilität, um schneller auf Marktveränderungen und Nachfrageschwankungen reagieren zu können.

Welche verschiedenen Bestandsarten gibt es im Bestandsmanagement?

Im Bestandsmanagement gibt es zahlreiche Bestandsarten, die eine zentrale Rolle für eine effiziente Warenwirtschaft spielen. Sie dienen dazu, Bedarfe mit schwankendem Verhalten zu decken, etwa durch Nachfragespitzen, Einbrüche, Strukturveränderungen oder saisonale Effekte. Die Vielzahl an Bestandsarten und ihre dynamischen Wechselwirkungen verdeutlichen, wie komplex und entscheidend ein effektives Bestandsmanagement für eine stabile und reaktionsfähige Lieferkette ist.

Beispiele:

• Sicherheitsbestände dienen als Puffer, um unerwartete Nachfrageschwankungen oder plötzliche Lieferverzögerungen abzufedern.
• Frei verfügbare Bestände sind Lagerbestände, die nicht durch bestehende Aufträge oder Reservierungen gebunden sind und daher sofort für neue Aufträge genutzt werden können.
• Reservierte Bestände sind bereits für Kunden- oder Produktionsaufträge vorgesehen und werden daher nicht mehr als verfügbarer Bestand gewertet.
• Gesperrte Bestände entstehen, wenn Artikel während der Qualitätskontrolle temporär oder dauerhaft gesperrt werden (z. B. Retouren, die erst geprüft werden müssen, oder ablaufkritische Produkte).
• Eiserne Bestände sind gezielt für spezielle Anforderungen zurückgehalten und nicht für den regulären Verbrauch vorgesehen. (z. B. Brennstoffe oder Rohstoffe für kritische Infrastrukturen, die jederzeit abrufbereit sein müssen)
• Transitbestände befinden sich bereits im eigenen Besitz und sind meist im Bestandswert erfasst, aber noch auf dem Transportweg per Schiff oder LKW – und somit noch nicht verfügbar.
• Restbestände sind Materialien oder Produkte, die aufgrund unzureichender Länge oder geringem Volumen nicht als verfügbar gelten, sich jedoch weiterhin im Lager befinden (z. B. Reststücke aus der Metallverarbeitung, die für reguläre Aufträge zu klein sind, sich aber dennoch im Lager befinden).

Diese Bestandsarten treten auf allen Lagerstufen auf – von Rohwaren über Halbfertigwaren bis hin zu Endprodukten und Handelswaren. 

Wie unterstützen entscheidungsintelligente Algorithmen bei der Bestandsoptimierung?

Entscheidungsintelligente Algorithmen unterstützen das Bestandsmanagement, in dem sie Berechnungen und Analysen in unzähligen Datensätzen durchführen, Muster erkennen und daraus sekundenschnell fundierte Handlungsvorschläge zur Optimierung der Bestände ableiten – eine Aufgabe, der der Mensch allein heute kaum noch gewachsen ist.  

Beispiele für den Einsatz entscheidungsintelligenter Algorithmen (Decision Intelligence) im Bestandsmanagement: 

1. Sicherheitsbestände im Bestandmanagement optimieren

Viele Unternehmen setzen Sicherheitsbestände nach Bauchgefühl fest. Entscheidungsintelligente Algorithmen hingegen analysieren historische Bedarfs- und Lieferdaten, saisonale Schwankungen und Lieferzeiten, um Sicherheitsbestände dynamisch anzupassen. So werden unnötige Kosten durch Überbestände vermieden, während gleichzeitig eine hohe Lieferfähigkeit sichergestellt wird.

2. Präzisere Bedarfsprognosen für eine schlanke Lagerhaltung im Bestandsmanagement

Moderne Prognosetools auf Basis von künstlicher Intelligenz erkennen Trends und Saisonalitäten frühzeitig und passen Bedarfsmengen entsprechend an. Besonders bei unregelmäßiger Nachfrage, z. B. bei Ersatzteilen oder saisonalen Artikeln, kann KI-gestützte Software, helfen fundierte Vorhersagen zu treffen, sodass sowohl teure Überbestände als auch Engpässe minimiert werden.

3. Kosteneinsparungen durch smarte Sortimentsanalysen im Bestandsmanagements

Nicht jeder Artikel im Sortiment hat denselben Stellenwert. Der Einsatz entscheidungsintelligenter Algorithmen (Decision Intelligence) hilft insbesondere bei umfangreichen Sortimenten, den Bestand zu analysieren und Ladenhüter von umsatzstarken Produkten zu unterscheiden. So lassen sich gezielte Maßnahmen ergreifen, um nicht benötigte Bestände abzubauen und Lagerflächen effizienter zu verwalten.

4. Automatisierte Disposition für mehr Effizienz im Bestandsmanagement

Die manuelle Bestellplanung und damit verbundene Bestellverfahren sind fehleranfällig und zeitaufwendig. KI-gestützte Systeme können hier Routineaufgaben übernehmen und Bestellmengen und -Termine automatisch anpassen. So bleibt der Bestand konstant auf einem idealen Niveau – ohne manuelle Eingriffe.

5. Besser vorbereitet mit KI-gestützten Szenarioanalysen

KI-gestützte Software kann verschiedene Szenarien simulieren, etwa verlängerte Lieferzeiten oder plötzliche Nachfragespitzen. Diese Analysen unterstützen Unternehmen, flexible Beschaffungsstrategien zu entwickeln und sich auf unterschiedliche Szenarien einzustellen.

Fazit: Effiziente Bestandsoptimierung dank Decision Intelligence

In einer Zeit wirtschaftlicher Unsicherheiten ist eine intelligente Bestandsoptimierung entscheidender denn je. Entscheidungsintelligente Algorithmen bieten hierfür eine leistungsstarke Unterstützung: Sie ermöglichen präzisere Bedarfsprognosen, helfen Sicherheitsbestände zu optimieren und Überkapazitäten durch smarte Sortimentsanalysen zu reduzieren. Zudem sorgt die Automatisierung von Dispositionsprozessen für mehr Effizienz und entlastet Mitarbeitende von zeitaufwendigen, fehleranfälligen Aufgaben.

Durch den Einsatz von Decision Intelligence können Unternehmen den Zielkonflikt zwischen Kostenreduktion und hoher Verfügbarkeit erfolgreich lösen. Wer auf KI-gestützte Bestandsoptimierung im Supply Chain Management setzt, gewinnt nicht nur an Effizienz, sondern stärkt auch die Resilienz des Unternehmens.

Welche Methoden nutzen Sie, um Ihren Lagerbestand zu optimieren? 

Schreiben Sie mir gerne eine E-Mail.