Warum das Lager optimieren?
Die digitalisierte Arbeitswelt von heute bietet dank innovativer Steuerungssoftware und automatisierter, vernetzter Systeme ausreichend Potenzial für eine stetige Optimierung der Situation im Lager. Denn was nützt das beste und modernste Lager, wenn die Prozesse dahinter nicht funktionieren?
Passend dazu:
Wenn SEO die Kür ist, ist Lageroptimierung die Pflicht
Die Vorteile eines effizienten Lagermanagements insbesondere im E-Commerce sind daher wie folgt:
Mehr Produktivität im Lager führt zu besserer Wettbewerbsfähigkeit
Niedrigere Kosten wegen verringertem Personalbedarf, höherer Ausnutzung vorhandener Flächen sowie dem ressourcensparenden Betrieb der Systeme
Hohe Kundenzufriedenheit durch schnelle und präzise Bereitstellung sowie Versand
Optimale Raumausnutzung aufgrund hochverdichteter Lagerung
Übersicht & Sicherheit dank moderner Softwaresteuerung
Skalierbarkeit & Flexibilität durch modular erweiterbare Lagersysteme
Mit der Berechnung der durchschnittlichen Lagerdauer können wir unsere Lagerpolitik immer wieder überprüfen, ob es noch Verbesserungspotenzial gibt.
Die bekannten Formeln
Ø Lagerdauer = 360 Tage * Ø Lagerbestand / Jahresverbrauch
oder
Ø Lagerdauer = 360Tage / Lagerumschlagshäufigkeit
sollen uns helfen uns stetig zu verbessern (Kaizen).
Mit der Umschlagsdauer können wir überprüfen, wie lange die Ware durchschnittlich im Lager verweilt. Die durchschnittliche Lagerdauer ist eine Kennzahl, die uns helfen soll, Schnelldreher zu erkennen und somit besser im Lager zu positionieren. Die Priorisierung von Schnelldrehern (Renner) und Langsamdreher hilft uns dabei, die Ware im Lager zu optimieren.
KAIZEN für die Lageroptimierung
Kaizen kommt aus dem japanischen und steht für “Veränderung, Wandel zum Besseren, Veränderung zum Besseren”.
Seinen Ursprung hat Kaizen aber im Automotive. Genauer gesagt, kommt es von Toyota. Japan befand sich nach dem 2. Weltkrieg wirtschaftlich am Boden. Die gesamtwirtschaftlichen Probleme belasteten auch Toyota. Ziel war es, durch eine wiederkehrende Methode an der fortlaufenden Verbesserung nicht nur der Produkte, sondern auch an den Prozessen, Strukturen und Menschen zu arbeiten. In Maschinen investiert man, werden abgeschrieben und am Ende verschrottet. Neues kommt. Prozesse und Strukturen bleiben. Auch Mitarbeiter bleiben. Es ist also sinnvoll, auch hier die Fähigkeit der Arbeiter und Angestellten kontinuierlich zu verbessern und ihr Wissen, ihre Erfahrung und Arbeitsleistung zu nutzen.
Kaizen findet aber auch in Unternehmen und Organisationen aus anderen Branchen immer mehr Anklang. So wird Kaizen beispielsweise in der Logistik, vor allem in der Intralogistik eingesetzt.
Mit Kaizen werden mehrere Ziele verfolgt. Wesentliches Ziel ist eine höhere Kundenzufriedenheit, da Kundengewinnung teurer ist als Kundenbindung. Um Kundenzufriedenheit zu gewährleisten, stehen vier Faktoren im Vordergrund:
Kostensenkung
Qualitätssicherung
Schnelligkeit (Zeiteffizienz)
Flexibilität
Die Befürworter der Kaizen-Methode gehen davon aus, dass der gegenwärtige Zustand verbesserungswürdig ist und man immer weiter an ihm arbeiten muss, um ihn zu verbessern.
Des Weiteren sind Veränderungen (“Change”) im Bereich der Mitarbeiter erwünscht. So soll deren Engagement durch ständige Weiterbildung gewährleistet werden, innerbetriebliche Hierarchien sind so anzupassen, dass jeder Mitarbeiter darin mitwirken kann.
Die Kaizen-Philosophie plädiert für eine starke Einbindung aller Bereiche eines Unternehmens im stetigen Bemühen, ein besseres Arbeitsumfeld für alle Beteiligten zu schaffen mittels Prozessverbesserungen, die wiederum für die beste Qualität der Produkte garantieren sollen. Es gilt also, die stetige Verbesserung in alle Bereiche zu tragen.
Berechnung der durchschnittlichen Lagerdauer
Mit der Berechnung der durchschnittlichen Lagerdauer können wir:
die Wirtschaftlichkeit erhöhen
die Lagerzeiten verkürzen
die Kapitalbindung niedrig halten
Modifizierter Beitrag aus Intralogistik & Lageroptimierung: Berechnung der durchschnittlichen Lagerdauer
Mehr dazu hier:
Intralogistik: Durchschnittliche Lagerdauer berechnen
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