Lieferzeitanalysen

Lieferzeitanalysen bezeichnet die systematische Untersuchung von Lieferzeiten in einer Lieferkette oder Auftragsabwicklung, mit dem Ziel, Zeiten zu messen, zu verstehen und zu optimieren. Typische Teilbereiche sind die Bearbeitungszeit, Transitzeit und Gesamtdurchlaufzeit vom Auftrag bis zur Zustellung (Lead Time). Die Analysen helfen, Verzögerungen zu identifizieren, service grade zu verbessern und Bestände effizienter zu planen.

Datenbasis und Kennzahlen: Quellen sind ERP-, WMS- und TMS-Systeme, Auftragsdaten, Transportdokumente und ggf. IoT-Sensoren. Eine gute Datenqualität und konsistente Zeitstempel sind entscheidend. Wichtige Kennzahlen umfassen durchschnittliche Lieferzeit, Median, Standardabweichung, 95. Perzentil, On-Time-Delivery-Rate (Liefertermintreue) und Lieferzuverlässigkeit. Ebenfalls relevant sind die Transportzeit, Bearbeitungszeit und der Gesamtdurchlauf.

Methoden: Lieferzeitanalysen nutzen deskriptive Statistik, Zeitreihenanalysen (z. B. ARIMA), Regressionsanalysen zur Identifikation von Treibern (Lieferant, Transportmodus, Bestellgröße, Wochentag) und Modellierung von Vorhersagen. Prozesskontrolle (SPC) mit Kontrollkarten dient der Überwachung. Monte-Carlo-Simulationen können Unsicherheiten berücksichtigen. Visualisierungen unterstützen das Verständnis von Mustern und saisonalen Effekten.

Anwendung: Ergebnisse dienen der Optimierung von Lieferantenmanagement, Routenplanung, Lager- und Bestandsmanagement, Kundendienst und Vertriebsplanung. Vorgehen umfasst Zieldefinition, Datenerhebung und -bereinigung, Kennzahlenberechnung, Ursachenanalyse, Modellbildung, Implementierung von Maßnahmen und kontinuierliches Monitoring. Herausforderungen sind Datenqualität, fehlende Daten, hohe Variabilität externer Faktoren und Datenschutz. Vorteile sind verbesserte Lieferzuverlässigkeit, geringere Lagerbestände und erhöhte Kundenzufriedenheit.