Heute gut – morgen schlecht?

Sehen lernen in der Supply Chain

Kürzlich hatte ich beim Kunden ein interessantes Erlebnis. Wir standen vor einer manuell geführten Grafik vor Ort in der Produktion, die die Ablieferpünktlichkeit der Fertigungsaufträge zeigte.  Eine waagrechte Kalenderskala teilte das Flipchart Blatt in eine obere und eine untere Hälfte.  Für Aufträge, die früher fertig wurden, gab es einen roten Punkt unterhalb der Linie, verspätete Aufträge wurden oberhalb der Linie registriert (Skala in Tagen +/-). Parallel dazu war unmittelbar darunter und nach dem gleichen Schema die Pünktlichkeit der Werkzeugbereitstellung dokumentiert, ebenfalls auftragsbezogen.

Die sechs Teilnehmer des Runden Tischs in der Fertigung blickten diesmal auf ein weniger erfreuliches Bild. Rote Punkte aus den letzten vier Tagen markierten zu viele Terminausreißer nach oben. Bei den Werkzeugen darunter fast das gleiche Bild. Die Schlussfolgerung lag auf der Hand. Probleme in der Werkzeugbereitstellung bremsten die Fertigung und verhinderten die Termineinhaltung. Einen kurzen Augenblick leuchtete das auch mir ein. Aber …

Stopp: Denkfehler – gedanklich Luft holen. Lieferketten sind dynamische Systeme. Es gibt wenige harte Faktoren, die die Laufzeit von Aufträgen (egal ob in Planung, Produktion oder Transport) stark bestimmen und es gibt viele zusätzliche Einflüsse, die diese Zeiteffekte verstärken oder dämpfen. In Prozessabschnitten, die nicht „robust“ laufen, erscheinen die Ergebnisse dann wie zufällig oder neutraler ausgedrückt eben sehr dynamisch.

Der härteste Faktor in unserem Fall sind die aktuell ein gelasteten Aufträge im Verhältnis zur tatsächlich vorhandenen, produktiv nutzbaren Kapazität. Oder simpler ausgedrückt, wenn der Durchsatz, beispielsweise bedingt durch Störungen, kleiner wird, hilft es nur weniger neue Aufträge in die Pipeline zu stecken. (Dazu darf man diese Aufträge aber nicht schon Wochen vorher fest terminiert haben.) Ist die Kapazität überlastet, erwischt es terminlich zuerst die Aufträge, bei denen ein weiterer Faktor hinzu kommt, etwa eine kurzfristige Reparatur an der Maschine, zwei konkurrierende Aufträge für die gleiche Maschine oder eben eine verzögerte Werkzeugbereitstellung.

Zu den erwähnten Einflussfaktoren auf die Durchlaufzeit zählen auch spezialisierte Anlagen oder optimiertes Rüsten (EPEI, Rüst-Rad, ad-hoc Rüstoptimierung). Alles kein Problem, wenn Kapazitäten reichlich und Belastungsschwankungen (in Menge und Mix) gering sind. Nur widerspricht das dem Sinn von Optimierung. Um es kurz zu machen, von einander unabhängige Kostenoptimierungen können fatale Wirkungen auf die Durchlaufzeit und Pünktlichkeit von Aufträgen haben, damit auf Lieferfähigkeit und Bestände und am Ende auch auf die Kosten selbst.

Auch ohne aufwändige Simulation im (realitätsnahen) Computer-Modell lässt sich bei genauem Hinschauen erkennen, wo der Hase im Pfeffer liegt. Beim Hinsehen jedoch sind wir alle geprägt von unseren speziellen Blickwinkeln und individuellen Erfahrungen. Der kostengetriebene Produktionsmann sieht etwas anderes als die engagierte Vertriebschefin oder der Supply Chain Direktor, der niedrigen Bestand und hohen Lieferservice unter einen Hut bringen will. Sehen lernen heißt im ersten Schritt, den gemeinsamen Maßstab finden und im zweiten Schritt, das nötige Rüstzeug zu erwerben. Sonst dreht man sich immer im gleichen Kreis; keine untypische Erfahrung in vielen Betrieben. Basiskompetenz in Supply Chain Management ist daher für alle operativen Führungsfunktionen eine gute Investition.

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2 comments

  1. Hmm, und was war die Ursache im geschilderten Fall? Schlage die Brücke vom Konzept zur Realität für meine begrenzte Sichtweise.

  2. Die Haupt-Ursache war vermutlich eine zu hohe Belastung der Fertigung mit Aufträgen. Sie kam zustande, weil der durchschnittliche Output aufgrund technischer Probleme kurzfristig etwas abgesackt war. So reichte dann die Kapazität einfach nicht. Beim Einlasten neuer Aufträge hat man das jeeoch nicht sofort berücksichtigt. In diesem Fall war es eine nützliche Lernschleife.

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