Studie über Kennzahlen für die Lieferkette

Was nicht definiert ist, kann nicht gemessen werden. Was nicht gemessen wird, kann nicht verbessert werden. Was nicht verbessert wird, verschlechtert sich stets. (William Thomson Kelvin (Lord Kelvin), britischer Physiker und Mathematiker (1824 – 1907)

Die Bedeutung der Messung Ihrer Supply Chain

Eines der wichtigsten Merkmale erfolgreicher Unternehmensorganisationen beruht auf der Einbindung unterstützender Elemente bei der Steuerung und Kontrolle ihrer Tätigkeit. Diese Elemente ermöglichen es, die verschiedenen Prozesse unmittelbar zu bewerten und Abweichungen durch die Einleitung von Korrekturmaßnahmen zu vermeiden.

Die Lieferkette oder Supply Chain ist einer dieser grundlegenden Pfeiler erfolgreicher Organisationen, vor allem weil sie verstanden haben, dass die Supply Chain keine „Commodity“, sondern ein echter Differenzierungsfaktor gegenüber dem Wettbewerb ist. Das Ergebnis ist, dass wir einen Trend zu stärkerer Kontrolle und Messung der Lieferkette beobachten können – Kennzahlen wie KPI (englische Abkürzung für Key Performance Indicator) sind bereits in aller Munde.

Wir müssen messen – aber was messen wir?

Kennzahlen helfen uns, die Leistung der von uns als Unternehmen festgelegten Strategie zu erkennen. Die verschiedenen Messungen ermöglichen es, eine „Momentaufnahme“ des Erfüllungsgrads der gesetzten Ziele zu erstellen. Die Theorie ist relativ einfach und klar, doch zu Beginn des Prozesses kann der Fehler unterlaufen, nicht die richtigen Indikatoren anzuwenden.

Innerhalb der Lieferkette finden wir eine sehr große Anzahl an Kennzahlen aller Art, die eine Vielzahl unterschiedlicher Messungen vornehmen. Einer der häufigsten Fehler besteht darin, zu versuchen, alle Kennzahlen zu nutzen, wodurch deren eigentliches Ziel völlig aus den Augen verloren wird – in diesem Moment wird das Ziel der Kennzahlen lediglich zur reinen Rückmeldung. Diese Situation sollten wir unbedingt vermeiden: Die falsche Auswahl der Kennzahlen kann das Risiko eines Informationsmangels oder einer Informationsflut bergen, was zu einer Verlängerung der Entscheidungsfindung oder sogar zu falschen Schlussfolgerungen führen kann. 

Sobald wir festgelegt haben, welche Kennzahlen und Indikatoren unserer Lieferkette wir kontrollieren möchten, besteht der nächste Schritt darin, zu entscheiden, wie diese dargestellt werden sollen. In diesem zweiten Schritt besteht der häufigste Fehler darin, unterschiedliche Darstellungsformen für diese Daten zu verwenden, obwohl die beste Lösung darin besteht, alle Kennzahlen an einem einzigen Ort zu bündeln – in einem Dashboard bzw. einer Steuerungsübersicht, die eine grafische und ganzheitliche Überwachung der Supply Chain ermöglicht.

Innerhalb der Lieferkette sind alle Aktivitäten messbar und somit steuerbar. Dies stellt uns vor die Aufgabe, festzulegen, welche Kennzahlen für uns am interessantesten sind und visualisiert werden sollen. Es ist klar, dass die Kennzahlen und Messgrößen mit dem größten Einfluss auf unser Unternehmen vertreten sein müssen, ebenso wie jene Indikatoren, die wir als besonders relevant für die Leistungsmessung der verschiedenen Unternehmensbereiche einschätzen, die mit der Lieferkette in Verbindung stehen (Einkauf, Vertrieb, Verwaltung, Buchhaltung usw.).

Die 6 wichtigsten Kennzahlen der Lieferkette

Bei der Überwachung einer Lieferkette können zwischen 40.000 und 50.000 verschiedene KPIs zum Einsatz kommen, was uns dazu zwingt, sehr sorgfältig zu bestimmen, welche davon Teil des Dashboards bzw. der Steuerungsübersicht sein sollen, die uns die Kontrolle der Aktivität ermöglicht.

Diese Vielzahl an KPIs lässt sich in 6 große Gruppen unterteilen – die 6 wichtigsten Kennzahlen der Lieferkette:

1. Lieferanten: Alle Kennzahlen, die uns Informationen über unsere Lieferanten liefern und mit dem Einkaufsbereich zusammenhängen. Hierzu zählen Indikatoren für Ausgaben, Einheiten, Qualität, Lieferzeiten usw.

2. Transport: Die zweite große Gruppe umfasst alle Kennzahlen, die sich sowohl auf den externen Transport (Wareneingänge und -ausgänge) als auch auf den internen Transport (Bewegungen innerhalb der Organisation) beziehen. Diese Kennzahlen zeigen die täglich bearbeiteten Aufträge, die Häufigkeit und Menge der Ein-/Ausgänge usw.

3. Lagerhaltung: Die Kennzahlen zur Lagerhaltung beziehen sich auf die Verwaltung des Lagers, dessen Effizienz, Arbeitszeiten und -geschwindigkeiten, Warenumschlag sowie Raumauslastung. Je nach Unternehmenstätigkeit kann die Bedeutung einzelner Kennzahlen variieren, doch werden in der Regel Indikatoren wie die Kommissionierungsquote oder die Anzahl der Transaktionen pro Artikel und Auftrag berücksichtigt.

4. Bestandsmanagement: Wie der Name schon sagt, handelt es sich um Kennzahlen, die Informationen über die Verwaltung des gelagerten Bestands liefern. Die am häufigsten verwendeten Kennzahlen beziehen sich auf den Lagerbestand, die Kosten für Verwaltung und Instandhaltung des Bestands, den durchschnittlichen Bestandswert usw.

5. Marketing und Vertrieb: In dieser Gruppe werden die Kennzahlen dargestellt, die uns bei der Erstellung von Verkaufsprognosen helfen. Die Vorhersage von Verkaufszahlen auf Basis historischer Daten sowie Bewertungen der Marketing- und Vertriebsteams gehören zu den in dieser Gruppe üblicherweise verwendeten Kennzahlen.

6. Customer Service: Wir dürfen nicht vergessen, dass das letztendliche Ziel der Unternehmenstätigkeit darin besteht, eine zufriedenstellende Kauferfahrung für den Kunden zu erreichen. Daher liefert die sechste Gruppe von Kennzahlen Informationen über die Kundenbeziehung – von der Anzahl der Bestellungen über termingerecht und korrekt gelieferte Aufträge bis hin zu beschädigten Produkten oder Rücksendequoten.

Die 6 wichtigsten Kennzahlen decken die gesamte Lieferkette vollständig ab. Deshalb ist es unerlässlich, sie in einem einzigen Dashboard bzw. einer einzigen Steuerungsübersicht abzubilden. Um ein solches Dashboard zu entwickeln, arbeiten wir bei Baitech an der Erstellung dieser Dashboards auf Basis eines neuen Konzepts der datenbasierten Logistikberatung, das sich auf neue Technologien wie Big Data oder Künstliche Intelligenz stützt.

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