Losgrößenoptimierung ist die systematische Ermittlung der wirtschaftlich optimalen Bestellmenge unter Berücksichtigung gegenläufiger Kosten wie Bestellkosten und Lagerkosten. Für den Einkauf ermöglicht dies die Balance zwischen minimalen Gesamtkosten und maximaler Versorgungssicherheit bei gleichzeitiger Vermeidung von Überbeständen.
Beispiel: Ein Automobilzulieferer optimiert seine Bestellmenge für Standardschrauben von bisher wöchentlich 1.000 Stück auf monatlich 4.000 Stück und reduziert dadurch die jährlichen Gesamtkosten um 2.400 Euro durch Einsparungen bei Bestellabwicklung und Transportkosten bei gleichbleibender Versorgungssicherheit.
Die Losgrößenoptimierung bezieht sich auf die Bestimmung der optimalen Bestell- oder Produktionsmenge, um die Gesamtkosten im Beschaffungs- und Produktionsprozess zu minimieren. Dabei werden Lagerkennzahlen und Bestellkosten in ein Gleichgewicht gebracht. Ziel ist es, durch die Anpassung der Losgrößen sowohl die Effizienz in der Materialwirtschaft zu steigern als auch Ressourcen und Kosten optimal zu nutzen.
Im Einkauf ist die Losgrößenoptimierung essenziell, um Kosten zu senken und die Effizienz der Lieferkette zu erhöhen. Durch die optimale Bestimmung der Losgrößen können Unternehmen Lagerbestände reduzieren und Kapital freisetzen, ohne die Lieferfähigkeit zu gefährden. Dies führt zu einem schlankeren Lagerbestand, geringeren Lagerhaltungskosten und verbessert die Flexibilität in der Beschaffung.
Aufbauend auf den theoretischen Grundlagen der Losgrößenoptimierung ist die praktische Anwendung entscheidend für die Effizienz von Beschaffungsprozesse und Produktionsprozessen. Die richtige Bestimmung von Bestell- oder Produktionsmengen beeinflusst direkt die Lagerhaltungskosten und die Lieferfähigkeit eines Unternehmens. In einer zunehmend dynamischen Marktumgebung mit schwankender Nachfrage wird die Anpassung von traditionellen Methoden an moderne, flexible Ansätze immer wichtiger.
Traditioneller Ansatz: Bei der traditionellen Losgrößenplanung werden feste Bestellmengen berechnet, oft unter Verwendung der Andler-Formel. Diese Methode geht von konstanten Bedarfen und festen Kostenstrukturen aus. Unternehmen nutzen sie, um durch größere Losgrößen die Anzahl der Bestellungen zu reduzieren und somit Bestell- und Rüstkosten zu minimieren. Die Werkzeuge sind hierbei meist einfache Tabellen oder in ERP-Systemen integrierte Berechnungsmodelle. Allerdings führen diese starren Verfahren häufig zu hohen Lagerbeständen, erhöhter Kapitalbindung und mangelnder Flexibilität bei Nachfrageschwankungen.
Dynamic Lot Sizing: Die moderne Losgrößenoptimierung setzt auf dynamische Modelle, die aktuelle Marktdaten und Prognosen einbeziehen. Durch Advanced Planning and Scheduling (APS) Systeme werden Losgrößen flexibel an veränderte Bedarfe angepasst. Schlüsselinnovationen wie Echtzeit-Datenanalyse, KI-basierte Nachfrageprognosen und das Einbeziehen variabler Kosten ermöglichen eine präzisere Steuerung. Dies führt zu niedrigeren Lagerbeständen, da nur noch bedarfsgerecht produziert oder bestellt wird. Zudem verbessern sich die Reaktionsfähigkeit auf Marktveränderungen und die Servicelevel gegenüber Kunden.
Ein Automobilzulieferer implementierte eine dynamische Losgrößenoptimierung mithilfe eines KI-gestützten APS-Systems. Durch die Umstellung sank der durchschnittliche Lagerbestand um 35%, was einer Kapitalfreisetzung von 2 Millionen Euro entsprach. Gleichzeitig konnte die Lieferzuverlässigkeit auf 98% gesteigert werden. Die Flexibilität in der Produktion ermöglichte eine schnellere Anpassung an Kundenanforderungen, wodurch die Durchlaufzeiten um 20% reduziert wurden. Insgesamt führte dies zu einer jährlichen Kosteneinsparung von 500.000 Euro und einer erheblichen Stärkung der Marktposition.
Die Losgrößenoptimierung ist ein unverzichtbares Instrument für effizientes Supply Chain Management. Sie ermöglicht durch die systematische Berechnung optimaler Bestell- und Produktionsmengen eine signifikante Kosteneinsparung bei gleichzeitiger Sicherstellung der Lieferfähigkeit. Während die klassische Andler-Formel als Grundlage dient, erfordern moderne Herausforderungen wie schwankende Bedarfe und komplexe Lieferantenbeziehungen zunehmend dynamische, KI-gestützte Lösungsansätze. Der Erfolg der Losgrößenoptimierung hängt maßgeblich von präzisen Daten, regelmäßigen Anpassungen und einer guten Systemintegration ab.