Material Requirements Planning (MRP) ist ein computergestütztes System zur Berechnung von Materialbedarfen und optimalen Bestellzeitpunkten basierend auf Stücklisten, Lagerbeständen und Produktionsplänen. Für den Einkauf ermöglicht es eine präzise, zeitgerechte Beschaffung und verhindert sowohl Materialengpässe als auch überhöhte Lagerbestände.
Beispiel: Ein Automobilzulieferer nutzt MRP, um für die Produktion von 1.000 Steuergeräten pro Woche den exakten Bedarf von 4.000 Mikrochips, 2.000 Platinen und 6.000 Gehäuseteilen zu ermitteln und diese unter Berücksichtigung der Lieferzeiten (6 Wochen für Mikrochips, 3 Wochen für Platinen) rechtzeitig zu beschaffen.
Material Requirements Planning (MRP) ist ein systematisches Verfahren zur Planung und Steuerung von Materialbedarfen in Produktionsunternehmen. Es stellt sicher, dass die benötigten Materialien in der richtigen Menge und zum richtigen Zeitpunkt verfügbar sind, um einen reibungslosen Produktionsprozess zu gewährleisten. MRP berücksichtigt Produktionspläne, Stücklisten, Lagerbestände und Lieferzeiten, um Einkäufern eine präzise Bedarfsprognose zu ermöglichen.
Im Einkauf spielt MRP eine entscheidende Rolle für eine effiziente Materialversorgung und Kostenoptimierung. Durch genaue Bedarfsplanung können Einkäufer Bestellungen besser bündeln, Mengenrabatte nutzen und Lagerbestände reduzieren. MRP hilft, Überbestände zu vermeiden und das Risiko von Materialengpässen zu minimieren, was direkt zur Steigerung der Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens beiträgt.
Die Materialbedarfsplanung (MRP) verwendet Produktionspläne, Stücklisten und Lagerbestände, um den genauen Materialbedarf und den optimalen Bestellzeitpunkt zu ermitteln. Sie ermöglicht es Einkäufern, Bestellungen effektiv zu planen und Engpässe oder Überbestände zu vermeiden.
Beispiel: Ein Unternehmen plant, im nächsten Monat 500 Einheiten eines Produkts herzustellen. Jede Einheit benötigt 2 Stück der Komponente A.
1. Bruttobedarf ermitteln:
Bruttobedarf = Geplante Produktionsmenge × Bedarf pro Einheit
Bruttobedarf = 500 Einheiten × 2 Stück = 1.000 Stück
2. Nettobedarf berechnen:
Lagerbestand von Komponente A = 200 Stück
Nettobedarf = Bruttobedarf − Lagerbestand
Nettobedarf = 1.000 Stück − 200 Stück = 800 Stück
3. Bestellzeitpunkt festlegen:
Lieferzeit für Komponente A = 2 Wochen
Bestelltermin = Produktionsstartdatum − Lieferzeit
Angenommen, Produktionsstart am 1. Oktober → Bestelltermin spätestens am 17. September
Ergebnis für den Einkauf:
Der Einkäufer sollte eine Bestellung über 800 Stück der Komponente A bis spätestens zum 17. September platzieren, um die Produktion sicherzustellen.
→ Datengenauigkeit: Präzise Stücklisten und aktuelle Lagerbestandsdaten sind essentiell für zuverlässige MRP-Berechnungen
→ Systemintegration: Nahtlose Verbindung zwischen ERP, Lagerverwaltung und Einkaufssystem für effiziente Prozesse
→ Lieferantenmanagement: Verlässliche Lieferzeiten und flexible Kapazitäten der Zulieferer sicherstellen
→ Dynamische Märkte: Schwankende Lieferzeiten und Materialverfügbarkeiten erschweren präzise Planung
→ Systemkomplexität: Hoher Pflegeaufwand für Stammdaten und Planungsparameter
→ Bedarfsschwankungen: Kurzfristige Änderungen im Produktionsprogramm erfordern flexible Anpassungen
Zukunftstrends und Entwicklungen:
"Die Integration von KI und Machine Learning wird MRP-Systeme intelligenter und adaptiver machen."
→ Predictive Analytics für Bedarfsprognosen
→ Automatisierte Anpassung von Sicherheitsbeständen
→ Echtzeitoptimierung von Bestellmengen
→ KI-gestützte Lieferantenauswahl
→ Digitalisierung: Investition in moderne MRP-Systeme mit KI-Funktionalitäten
→ Prozessoptimierung: Kontinuierliche Verbesserung der Planungsgenauigkeit durch Datenanalyse
→ Kompetenzaufbau: Schulung der Mitarbeiter in datengetriebener Entscheidungsfindung
Material Requirements Planning (MRP) ist ein unverzichtbares Werkzeug für moderne Produktionsunternehmen. Es ermöglicht eine präzise Materialbedarfsplanung, optimiert Lagerbestände und reduziert Beschaffungskosten. Trotz Herausforderungen wie Marktdynamik und Systemkomplexität bieten neue Technologien wie KI und Machine Learning vielversprechende Möglichkeiten zur Weiterentwicklung. Der Erfolg von MRP hängt maßgeblich von der Datenqualität, Systemintegration und einem effektiven Lieferantenmanagement ab.