Strategische Bestandsallokation – Eine Retail-Case-Study mit Total-Cost-To-Serve-Modellen

Ein führendes Einzelhandelsunternehmen mit über 20 Lägern und einem Portfolio von mehr als 25.000 SKUs stand vor der Herausforderung, die bestehende Strategie zur Bestandsallokation zu optimieren. Das Unternehmen musste entscheiden, ob die Bestände zentral in einem Hauptlager, dezentral in regionalen Lagern oder direkt im Markt verteilt werden sollten. Die Komplexität wurde zusätzlich durch saisonale Nachfrageschwankungen, Werbeaktionen und der aktuell fehlenden Kostentransparenz gesteigert.

Um diese Herausforderungen anzugehen, arbeitete das Unternehmen mit Miebach zusammen und implementierte sogenannte „Total Cost to Serve (TCTS)-Modelle“, die die Strategie zur Bestandsallokation neu aufstellten. Damit konnten deutliche finanzielle sowie betriebliche Vorteile erreicht werden.

Komplexität und Kostendruck

In einem wettbewerbsintensiven Retail-Umfeld stand das Unternehmen vor mehreren Herausforderungen:

• Balance zwischen Servicelevel und Kosten:
  Mit mehr als 20 Distributionszentren hatten Entscheidungen zur Bestandsallokation erhebliche Auswirkungen auf Transportkosten, Lagerauslastung und Servicezuverlässigkeit.
  
  
• Mangelnde Kostentransparenz:
  Die vollständigen Kosten entlang der Supply Chain waren schwer nachzuvollziehen, was eine Optimierung der Allokationsstrategie erschwerte.
  
  
• Saisonale und promotionsbedingte Schwankungen:
  Bestandsstrategien müssen aufgrund von saisonalen Peaks und Werbekampagnen flexibel angepasst werden.
  
  
• Unterauslastung des zentralen Lagers:
  Kapitalintensive Lagerartikel mit geringer Umschlagshäufigkeit belegten unnötig Platz in regionalen Lagern, während das zentrale Lager nicht effizient genutzt wurde.

Optimierung der Platzierung mit TCTS-Modellen

Das Projekt konzentrierte sich auf den Aufbau eines robusten TCTS-Modells, um die Bestandsallokation zu analysieren und zu optimieren. Diese datenbasierte Methode ermöglichte es dem Einzelhändler, eine Balance zwischen Kosteneffizienz und Serviceanforderungen zu finden.

1. Umfassende Kostenanalyse

Das TCTS-Modell ermöglichte eine detaillierte Transparenz der Kosten in jeder Phase der Supply Chain – vom Lieferanten bis zum Markt. Dabei wurden Transport-, Lager- und Handlingskosten für zentrale, regionale und direkte Marktlieferungen aufgeschlüsselt.

Gewonnene Erkenntnisse:

• Klare Identifikation der Bereiche, die hohe Kosten in der Supply Chain verursachen.
• Vergleich der Cost-to-Serve-Kosten pro SKU, Kunde und Vertriebskanal
• • Szenarioanalysen, um Kostenunterschiede zwischen zentraler und regionaler Allokation zu bewerten
  
  

2. Szenario-basierte Entscheidungsfindung

Mit dem TCTS-Modell konnte das Unternehmen verschiedene Allokationsstrategien unter unterschiedlichen Szenarien evaluieren:

• Zentrales Lager: Ideal für kapitalintensive Lagerartikel mit geringer Umschlagshäufigkeit – optimiert die Flächennutzung und senkt Lagerhaltungskosten
• Regionale Lager: Optimal für SKUs mit hoher Umschlagshäufigkeit und kurzen Lieferzeiten
• Direkte Marktzustellung: Geeignet für großvolumige Lieferungen während saisonaler Spitzen oder Werbekampagnen zur Minimierung von Lieferzeiten.

3. Dynamische Anpassung für Saisonalität und Werbeaktionen

Das TCTS-Modell ermöglichte flexible, unterjährige Anpassungen der Bestandsallokation, sodass das Unternehmen seine Bestände je nach Promotion-Aktivitäten oder saisonalen Peaks zwischen zentralen und regionalen Lagern verlagern konnte.

Greifbare Vorteile

Die Implementierung der TCTS-Modelle führte zu erheblichen Verbesserungen:

• Kostentransparenz: Der Einzelhändler erhielt eine detaillierte Übersicht über die gesamten Supply Chain-Kosten vom Lieferanten bis zum Point-of-Sale, was eine bessere Planung und fundierte Entscheidungen ermöglichte.

• Einsparungen bei Transportkosten: Durch optimierte Lieferwege und die Bündelung von Sendungen konnten Transportkosten im zweistelligen Prozentbereich eingespart werden.
  
  
• Verbesserte Lagerauslastung: Das zentrale Lager wurde effizienter für hochwertige, Produkte mit geringer Umschlagshäufigkeit genutzt, während in den regionalen Lagern mehr Platz für Waren mit hohem Umlauf geschaffen wurde.
  
  
• Operative Flexibilität: Die dynamische Bestandsallokation für saisonale und promotionsbedingte Nachfrageschwankungen erhöhte die Reaktionsfähigkeit auf Marktanforderungen.
  
  
• Optimierte Servicelevels durch eine strategische Bestandsplatzierung.
  
  
• Nachhaltige Verbesserungen in der Kostenstruktur und Effizienz.

Eine neue Ära des Bestandsmanagements

Durch die Implementierung von TCTS-Modellen konnte der Einzelhändler seine Bestandsallokationsstrategie erfolgreich transformieren. Das Projekt zeigte, wie ein datenbasierter Ansatz dazu beiträgt, Servicelevels, Kosten und operative Flexibilität optimal auszubalancieren.

Durch Kostentransparenz und dynamische Anpassungen konnte das Unternehmen signifikante Effizienzsteigerungen und Wettbewerbsvorteile erzielen.

Diese Case Study unterstreicht, wie strategische Bestandsallokation komplexe Supply Chain-Herausforderungen bewältigen und nachhaltige Erfolge sichern kann.

Weitere Erfolgsgeschichten zur Nutzung innovativer Tools und Methoden zur Supply Chain-Optimierung folgen.

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