Die Umstrukturierung einer Lieferkette wirft viele Fragen auf: Wie viele Lager wollen wir betreiben? Und welche Größe sollten sie haben? Wo sollten wir sie platzieren, um die Lieferung zu optimieren? Wie viel Bestand halten wir an jedem Standort vor? Welche Transportmethoden und -routen sollen wir einsetzen? Viele dieser Herausforderungen lassen sich durch die Analyse von Daten bewältigen. Mithilfe der Daten, die häufig bereits im ERP-System vorhanden sind, können wir die Marktmerkmale unseres Zielmarktes untersuchen. Durch die Quantifizierung der Kosten können wir dann mithilfe eines mathematischen Modells das optimale Szenario bestimmen.
Für einen landesweit tätigen Konsumgüterhersteller analysierten wir die Verteilung seines Kundenstamms über das ganze Land. Anschließend berieten wir bei der optimalen Platzierung und Anzahl der Lagerhäuser. Bei dieser Bewertung können Faktoren berücksichtigt werden, die über die reinen Kosten hinausgehen, wie z. B. die Liefergeschwindigkeit oder die CO2-Emissionen. Durch die Anwendung eines mathematischen Ansatzes auf alle verfügbaren Daten vermeiden wir Vermutungen oder das Verlassen auf Durchschnittswerte. Dies ist besonders wichtig, da Ausreißer oft die größten Chancen bieten. Das hier angewandte Modell basiert auf akademischen Modellen, die zwar allgemein bekannt sind, aber in der Praxis oft nur in teurer Software zu finden sind.
Mit Hilfe eines mathematischen Modells können wir objektiv die günstigsten Lagerstandorte auf der Grundlage der Kriterien des Unternehmens ermitteln. Doch damit sind die Herausforderungen in der Regel noch nicht zu Ende: Wie viel Bestand sollte an diesen Standorten gelagert werden? Und wie füllen wir die Umschlagplätze aus den zentralen Lieferungen wieder auf? Auch bei diesen Dilemmas sind wir zuversichtlich, dass die mathematische Optimierung dabei helfen wird, eine objektive, auf Ihre Umstände zugeschnittene Entscheidung zu treffen.
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