Die Bestandsverwaltung ist eine zentrale Herausforderung für jedes Unternehmen, das einen Bestand an Produkten oder Rohstoffen verwaltet. Lagerbestände sind wichtig, um die Kundennachfrage zu erfüllen und die betriebliche Effizienz aufrechtzuerhalten, können aber auch teuer sein. Überschüssige Lagerbestände können zu unnötigen Betriebskapitalkosten und dem Risiko führen, dass Produkte nicht verkauft werden, während sich Engpässe negativ auf die Kundenzufriedenheit und Rentabilität auswirken können.
Bestandsverwaltung mit mathematischer Programmierung
Unternehmen greifen zunehmend auf die mathematische Optimierung als Instrument zur Verbesserung der Bestandsverwaltung zurück . Bei der mathematischen Optimierung werden Algorithmen und mathematische Modelle eingesetzt, um optimale Lösungen für komplexe Planungs- und Ressourcenallokationsprobleme, einschließlich der Lagerverwaltung, zu finden.
Mathematische Modelle für die Bestandsverwaltung können verwendet werden, um die optimale Menge an Lagerbeständen zu bestimmen, die jederzeit in der gesamten Lieferkette gehalten werden müssen , mit dem Ziel, die Gesamtbestandskosten zu minimieren und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit sicherzustellen. Diese Modelle berücksichtigen mehrere Variablen und Einschränkungen, wie z. B. mehrstufige Lagerbestände, Kundennachfrage, Lieferantenlieferzeiten, Lager- und Bestellkosten usw.
Vorhersagemodelle können auch zur Ergänzung und Verbesserung von Optimierungsmodellen in der Bestandsverwaltung eingesetzt werden . Diese Modelle nutzen Datenanalysetechniken wie maschinelles Lernen, um die historischen Kaufmuster der Kunden zu untersuchen und die zukünftige Nachfrage mit angemessener Genauigkeit vorherzusagen , sodass Unternehmen ihre Lagerbestände vorhersehen, anpassen und Bestellungen effektiver planen können.
Die Kombination aus mathematischen Optimierungsmodellen und Vorhersagemodellen kann eine noch effektivere Bestandsverwaltungsstrategie ermöglichen.
Vorteile und zu berücksichtigende Punkte
Unternehmen, die mathematische Optimierung zur Verbesserung des Bestandsmanagements anwenden, senken die Kosten erheblich und verbessern den Service. Beispielsweise deckt eine im International Journal of Production Economics veröffentlichte Studie den Fall eines Konsumgüterunternehmens in Europa auf, dem es gelungen ist, seinen Lagerbestand zu optimieren und seine Kosten um 30 % zu senken. Ein weiteres Beispiel ist der in der Zeitschrift Computers & Industrial Engineering erläuterte Fall, in dem ein Elektronikhersteller in Asien mithilfe eines mathematischen Optimierungsmodells seine Lagerkosten um 10 % senkte und seinen Kundendienst um 5 % verbesserte.. Prozentsätze, die in großen Unternehmen Kosteneinsparungen in Millionenhöhe und eine verbesserte Rentabilität bedeuten können.
Bei der Anwendung dieser Art von Technologie müssen mehrere Dinge berücksichtigt werden. Zunächst ist es wichtig, über Spezialisten zu verfügen , die eine gründliche Problemanalyse durchführen und die Modelle bei Bedarf anpassen können, um ihre Anwendbarkeit und ihren Erfolg in der spezifischen Situation des Unternehmens zu gewährleisten .
Andererseits sollte eine optimale Lagerverwaltung nicht als statischer und isolierter Prozess betrachtet werden, sondern in einen umfassenderen und strategischeren Ansatz für das Supply Chain Management integriert werden. Die Bestandsoptimierung sollte in Verbindung mit anderen Lieferkettenaktivitäten wie Produktionsplanung, Nachfragemanagement und Lieferantenmanagement in Betracht gezogen werden, um die Effizienz und Effektivität der Lieferkette als Ganzes sicherzustellen . Obwohl ein Unternehmen mit der Anwendung eines Modells für die Inventur beginnen und nach und nach weitere Modelle einbeziehen kann, muss immer die mögliche zukünftige Verbindung zwischen den verschiedenen Lösungen berücksichtigt werden.
Es ist klar, dass die Anwendung mathematischer Optimierungstechniken in der Bestandsverwaltung eine wirksame Strategie zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz, zur Reduzierung der Lagerkosten und zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit sein kann. Die Unternehmen, die diese Strategie übernommen haben, haben bedeutende Ergebnisse erzielt, und deshalb wenden immer mehr Unternehmen sie an.
Wirtschaftsingenieur mit Interesse an Optimierung, Simulation und mathematischer Modellierung in R, SQL, VBA und Python
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