Bestandsoptimierung

Bestandsoptimierung bezeichnet in der Logistik und im Supply-Chain-Management die systematische Planung, Steuerung und Abstimmung von Lagerbeständen, um Kosten zu minimieren und den Kundendienst zu maximieren. Ziel ist es, die richtige Menge eines Artikels am richtigen Ort zur richtigen Zeit bereitzuhalten, bei gleichzeitig möglichst geringer Kapitalbindung, wenig Veralterung und reduzierten Fehlmengen.

Kernkonzepte umfassen die Bestandsarten, wie Roh-, Zwischen- und Fertigwaren, sowie Strategien wie ABC-Analyse zur Priorisierung, Sicherheitsbestand zur Absicherung gegen Nachfrageschwankungen, und unterschiedliche Bestell- und Lagerhaltungsmodelle (Economic Order Quantity, EOQ; (s, S)-Policy, oder Base-Stock-Modelle). Service Level, Vorratsdauer, und Kostenarten (Halten, Beschaffung, Fehlmengen) bilden die Zielgrößen. Die Optimierung berücksichtigt Nachfragedaten, Lieferzeiten, Beschaffungsvolumen und Saisonität. Mehrstufige Lagerhaltungsmodelle (Multi-Echelon) adressieren Vernetzungen zwischen Lieferanten, Verteilzentren und Filialen.

Methoden reichen von deterministischen Modellen und einfachen Policies bis zu stochastischen Optimierungen, Simulationen oder Heuristiken. In der Praxis kommen ERP- oder spezialisierten Inventory-Optimization-Tools zum Einsatz. Typische Policies sind die Bestandsregelungen (s, S)-Policy oder Basis-Stock-Modelle, die auf Prognosen und Sicherheitsbeständen basieren.

Anwendungsgebiete liegen in Handel, Fertigung, Logistikdienstleistung und E-Commerce. Leistungskennzahlen umfassen Servicegrad, Fill Rate, Lagerumschlag, Gesamtkosten des Inventars, Kapitalbindung und Veralterungsquoten. Eine gute Bestandsoptimierung erfordert Datenqualität, klare Prozesse und regelmäßige Anpassung an Markt- und Lieferantenbedingungen.

Herausforderungen sind Demand Volatility, Lieferverzögerungen, ungenaue Prognosen, Produktlebenszyklen, saisonale Muster und Abhängigkeiten zwischen Artikeln. Fehler in der Modellierung können zu Überbeständen oder Fehlmengen führen, daher ist eine kontinuierliche Validierung wichtig.