Autor: Arne E Jacobsen

Zulieferer in der Automobilindustrie erhalten die Bestellungen ihrer Kunden i. d. R. in Form täglich oder wöchentlich übermittelter Lieferabrufe. Lieferabrufe enthalten zum einen die verbindlich beim Zulieferer bestellten Mengen für die aktuelle Periode, zum anderen Vorhersagen für zukünftige Perioden. Diese Vorhersagen dienen dazu, dem Zulieferunternehmen eine vorausschauende Planung zu ermöglichen; allerdings ist ihre Zuverlässigkeit in der Praxis oft nicht zufriedenstellend. Mengenänderungen im Ausmaß von 20 Prozent einen Tag vor der gewünschten Lieferung sind keine Seltenheit. Dennoch wird von den Zulieferern erwartet, die Bestellungen mengen- und termingerecht zu erfüllen. Es existiert bereits eine Anzahl wissenschaftlicher Ansätze, um das dynamische Unternehmensumfeld zu erklären, zu beschreiben oder in seinen negativen Auswirkungen zu dämpfen, u. a. die Untersuchungen zum Peitscheneffekt. Eine Methode, die den speziellen Anforderungen aufgrund der Nachfrageschwankungen in Lieferabrufsystemen Rechnung trägt, existierte aber bis jetzt nicht. In dieser Arbeit wird daher eine Methode vorgestellt, mit der die Nachfragedynamik in Lieferabrufsystemen und die unter diesen Bedingungen erbrachte logistische Agilität eines Zulieferunternehmens gemessen und visualisiert werden können. Auf dieser Basis kann anschließend eine logistische Positionierung erfolgen. Die vorgestellte Methode bildet die Nachfragedynamik ab, indem sie zwei unterschiedliche Formen der Dynamik unterscheidet und diese mit Kennzahlen definiert. So beschreibt die Kennzahl Nachfragevolatilität die Schwankungen der realen Bestellungen, während die Kennzahl Vorhersagegüte die Zuverlässigkeit der in den Lieferabrufen getroffenen Vorhersagen abbildet. Im Portfolio der Nachfragedynamik werden die beiden Kennzahlen gemeinsam dargestellt und gestatten die Ableitung von Strategien und entsprechender operativer Maßnahmen. Die logistische Agilität, die als die Fähigkeit der Produktion definiert wird, sich den schwankenden Kundenbestellungen anzupassen, wird im Rahmen der Methode ebenfalls durch zwei Kennzahlen charakterisiert, Reichweite und ugangsvolatilität. Diese werden im Portfolio der Synchronität zusammen mit der Nachfragevolatilität visualisiert und ermöglichen eine Bewertung und Positionierung der Artikel. Da empirische Untersuchungen keine positive Korrelation zwischen Vorhersagegüte und Nachfragevolatilität erkennen lassen, wird die Zweckmäßigkeit des vorgestellten Ansatzes unterstrichen. In der Beurteilung der Methode müssen ihre großen Freiheitsgrade ambivalent betrachtet werden. Nachteilig sind ihre großen Anforderungen an die Datenqualität sowie ihre Komplexität. Vorteile der Methode sind ihre Übertragbarkeit, die Möglichkeit einer automatisierten Auswertung einer großen Anzahl von Artikeln und die Erweiterung des Verständnisses durch einen differenzierten Dynamikbegriff.