Ein High-Tech-Hersteller, der in einem unbeständigen Markt agiert, verzeichnete innerhalb von zwei Jahren einen drastischen Anstieg seines Bestands. Dies führte gleichzeitig zu Über- sowie Unterbeständen, die Ineffizienzen zur Folge hatten und interne Spannungen verschärften. Miebach wurde beauftragt, die Ursache zu finden, umsetzbare Lösungen zu entwickeln und diese in messbare Ergebnisse zu überführen.
Die Herausforderung
Die Komplexität verstehen
Ein High-Tech-Hersteller in einem sehr unbeständigen Markt kämpfte gleichzeitig mit Überbeständen und Unterbeständen. Dies störte nicht nur den Betrieb, sondern führte auch zu Kundenunzufriedenheit. Interne Abteilungen hatten in Folge mit Ineffizienzen zu kämpfen, und Schuldzuweisungen führten schließlich zu weiteren Spannungen, anstelle einer strukturellen Problemlösung.
Die Komplexität des hochpreisigen SKU-Portfolios verstärkte die Problematik zusätzlich. Miebachs Auftrag war klar: Die Ursachen aufdecken, gezielte Lösungen implementieren und den Bestand optimieren – ohne die Servicelevels zu gefährden.
Unser Ansatz
Datenbasierte Erkenntnisse für messbare Ergebnisse
Miebachs Ansatz basierte auf dem Einsatz von Data-Mining-Techniken und der Einführung eines Target Operating Model (TOM), um nachhaltige Veränderungen zu erzielen. Hierbei waren die wichtigsten Schritte:
Ergebnisse
Herausforderungen in Chancen verwandeln
Die Analyse ergab einen Überbestand von 55 %, mit folgenden Optimierungspotenzialen:
Basierend auf einer detaillierten Datenanalyse ermöglichte die Einführung eines Target Operating Model nicht nur Überbestände zu reduzieren, sondern auch eine nachhaltige Grundlage für zukünftige Bestandskontrollen zu etablieren.
Seien Sie auf die nächste Case Study gespannt, in der wir zeigen, wie ein Inventory Control Tower das Bestandsmanagement transformieren kann.
Wenn Sie Fragen haben oder weitere Informationen zu diesem Thema möchten, zögern Sie bitte nicht, uns zu kontaktieren.
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