In früheren Beiträgen haben wir die Vorteile von ABC-Klassifizierungsmodellen erörtert und wie sie zur Verbesserung der Bestandskontrolle und -verwaltung eingesetzt werden können. Die ABC-Analyse kann ein einfaches und effektives Mittel für Bestandsplanungsteams sein, um ihre Arbeit zu priorisieren und Zeit bei der Bestandsverwaltung zu sparen. Allerdings hat sie auch ihre Grenzen.
Die eindimensionalen Bewertungskriterien der ABC-Klassifikation sind meist zu vereinfacht. Sie vernachlässigen andere wichtige Faktoren der Bestandsverwaltung, indem sie die Artikel lediglich nach ihrem Wert einstufen. Diese anderen Faktoren haben jedoch auch Einfluss auf den Bestand, den Sie führen sollten, und die Frage, worauf Sie Ihre Zeit konzentrieren.
Dies bedeutet, dass Sie Artikel zustätzlich nach ihrer Vorhersehbarkeit segmentieren können, z. B. nach der Wahrscheinlichkeit, dass ihre Nachfrage von der Prognose abweicht.
Um dieses Problem zu lösen, kann man die ABC-XYZ-Analyse oder die ABC-XYZ-Klassifikation einführen.
Die XYZ-Analyse ist ein Framework zur Klassifizierung von Artikeln auf der Grundlage ihrer Nachfrageschwankungen.
Die ABC-XYZ-Klassifikationen können in die Bestandsverwaltungsprozesse einfließen, um optimale Bestellpläne und Service-Level festzulegen.
Unternehmen können beispielsweise mehr in ihre X-Artikel investieren – um den konstanten Verbrauch dieser stets decken zu können – und die Investitionen in Y- und Z-Artikel reduzieren, um eine Überbevorratung und mögliche Veralterung zu vermeiden.
Da X-Artikel eine geringe Nachfrageschwankung aufweisen und sich leichter vorhersagen lassen, sollten sie am häufigsten bestellt werden. Aufgrund von verschiedenen Einflussfaktoren sollten Y-Artikel je nach Nachfrageschwankungen weniger häufig bestellt werden. Wegen der hohen Nachfrageschwankungen bei Z-Artikeln sollten diese am seltensten bestellt werden.
Sie berechnen die Nachfrageschwankungen eines Lagerartikels, indem Sie die durchschnittliche Nachfrage nach einem Produkt während eines bestimmten Zeitraums ermitteln. Es ist wichtig, einen geeigneten Zeitraum für die Bewertung der Nachfragevolatilität festzulegen. Wenn Sie zum Beispiel Artikel mit saisonaler Nachfrage haben, ist es sinnvoll, 12 Monate an Daten mit einzubeziehen.
Ermitteln Sie dann die Differenz zwischen der Nachfrage an jedem Datenpunkt und dem Durchschnitt. Quadrieren Sie nun jede Differenz und ermitteln Sie den Durchschnitt. Mit der Quadratwurzel des Durchschnitts können Sie dann die Variabilität der Nachfrage ermitteln.
Statistisch gesehen kann die Variabilität der Nachfrage als Variationskoeffizient ausgedrückt werden. Um Ihre Produkte in X, Y und Z zu kategorisieren:
Wenn Sie Ihre ABC- und XYZ-Kategorien identifiziert haben, können Sie eine Matrix wie die unten abgebildete erstellen und jeder Gruppe zuordnen:
Wenn Sie Ihren Bestandsklassifizierungsprozess um eine weitere Ebene erweitern, können Sie fundiertere Bestell- und Lagerbestandsentscheidungen treffen. So ist es beispielsweise sinnvoll, wertvolle AX-Artikel mit konstanter Nachfrage anders zu behandeln als AZ-Artikel mit schwankender Nachfrage. Wenn die Nachfrage konstant und leicht vorhersehbar ist (X-Artikel), können Sie niedrigere Sicherheitsbestände anlegen als bei Produkten mit schwankender Nachfrage (Z-Artikel).
Die XYZ-Analyse bietet einen ausgefeilteren Ansatz für die Kategorisierung von Beständen, macht aber zeitaufwändige, manuelle Berechnungen in Tabellenkalkulationen nicht überflüssig. Manuelle Tabellenkalkulationen erschweren es außerdem, die Berechnungen auf dem neuesten Stand zu halten, wenn sich das Umsatzvolumen ändert und Produkte zwischen Kategorien wechseln.
Ein Bestandsoptimierungs-Tool wie EazyStock kann den Prozess automatisieren, um ihn weniger mühselig zu gestalten. EazyStock kategorisiert Ihren Bestand anhand mehrdimensionaler Kriterien wie Nachfrage, Verkaufshäufigkeit, Anzahl der Entnahmen und Jahresverbrauchswert. Das System analysiert und klassifiziert Ihre Bestände automatisch täglich neu, so dass die Produkte immer nach der relevantesten Bestandsrichtlinie verwaltet werden.
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