Ein optimaler Lagerbestand bei hoher Lieferfähigkeit und gleichzeitig geringen Kapitalbindungskosten ist nur möglich, wenn die richtige Ware zur richtigen Zeit am richtigen Ort ist. Dazu bedarf es strategischer Bestandsentscheidungen, die nur auf Basis fundierter Prognosen und Analysen getroffen werden können. Hier kommen ERP-Systeme schnell an ihre Grenzen, da sie nur über die Grundfunktionalitäten für Bestandsmanagement und Bedarfsplanung verfügen. So bleibt großes Potenzial in Bezug auf Lieferfähigkeit, Reduzierung der Lagerhaltungskosten und Transparenz schlicht ungenutzt. Die Lösung ist eine fortschrittliche Add-On-Software zur Bestandsoptimierung wie „Slim4“, die sich gemäß dem Ansatz „Best-of-Breed“ nahtlos in jedes vorhandene ERP-System integrieren lässt. Sie vereinfacht mit ausgefeilten, teils KI-gestützten Prognosen und Analysemöglichkeiten die Steuerung der Bedarfsplanung und automatisiert damit einhergehende Prozesse.

Herausforderungen für ERP-Systeme in der Bestandsoptimierung

Die genaue Prognoseerstellung bleibt für viele mittelständische Unternehmen, die bereits ein ERP-System im Einsatz haben, eine große Herausforderung. Der Grund: Die meisten ERP-Systeme generieren ihre Daten alleine auf Grundlage von Min- und Max-Beständen bzw. greifen auf Absatzzahlen aus dem System zurück. Diese Berechnungen sind nur wenig dynamisch. Eine Bedarfsplanung lediglich auf Grundlage der Daten der letzten Geschäftsjahre gestaltet sich somit schwierig. Verlässliche Forecasts über die zukünftige Entwicklung des Bedarfs sind kaum realistisch möglich, da entsprechende Analyse-Tools mit Einbezug von Servicelevel, Produktlebenszyklen, Saisonalitäten etc. nicht im ERP-System integriert sind. Weitere Funktionen wie die optimale Berechnung von EOQ (Economic Order Quantity) oder Aktionsmanagement fehlen oft gänzlich.

Komplexe Analyse und Prognosen transparent und effizient

Das Servicelevel-getriebene Prognose- und Bestandsmanagementsystem „Slim4“ lässt sich nahtlos in jedes vorhandene ERP-System integrieren und setzt dort an, wo diese an ihre Grenzen stoßen. Entlang der gesamten Supply Chain sorgt die Lösung für eine präzise Planung und effiziente digitale Bestandsverwaltung. Das inkludiert einen hohen Automatisierungsgrad bei gleichzeitig schneller Reaktionsmöglichkeit auf neue Ereignisse und Verfügbarkeitsinformationen, die neben dem Logistiknetzwerk mit allen Lagerorten auch stationäre Filialen, Webshops und Co. mit einbeziehen. Basierend auf statistisch gesicherten Prognosen und reellen Zahlen wird die Nachfrage vorausgesagt. Dies setzt die Lösung mithilfe verschiedener statistischer Methoden unter Verwendung von maschinellem Lernen sowie der Berücksichtigung von Saisons, Trends und individuell festlegbaren Gegebenheiten – bspw. lokale Besonderheiten und Lieferantenkenntnisse – um. Alle Parameter fließen in die monatlichen, wöchentlichen und täglichen Prognosen ein. Die Bestands-, Bedarfs- sowie Beschaffungsplanungen sind mit „Slim4“ voll automatisiert und aufeinander abgestimmt. So lassen sich Lagerbestände um bis zu 30 % reduzieren, ohne Verfügbarkeitsengpässe befürchten zu müssen. Gleichzeitig zeichnet sich die Software durch eine hohe Bedienerfreundlichkeit aus – jederzeit und von überall, per App oder Webclient. Dabei sorgen diverse Alarm- und To-do-Funktionen für einen umfassenden Überblick und ermöglichen tagesaktuelle Anpassungen innerhalb des automatisierten Prozesses – alles basierend auf dem zuvor festgelegten Servicelevel des jeweiligen Unternehmens.

So garantiert „Slim4“, als Ergänzung für das bestehende ERP-System, ein effizientes und transparentes Bestandsmanagement. Denn so dynamisch wie der Markt, gibt sich auch Anbieter Slimstock in seiner Update-Strategie: Um stets ein zukunftssicheres Umfeld auf dem aktuellen Stand der Dinge zu garantieren, lässt der Software-Anbieter im Drei- bis Vier-Wochen-Takt, wahlweise voll automatisiert oder auf Abruf, Verbesserungen und neue Funktionen in seine Lösung „Slim4“ einfließen.

0 Kommentare

Hinterlasse ein Kommentar

An der Diskussion beteiligen?
Hinterlasse uns deinen Kommentar!

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.