Motek, Stuttgart
Internationale Fachmesse für Produktions- und Montageautomatisierung
8. bis 11. Oktober
www.motek-messe.de
Bilder: leogistics GmbH
In Zeiten eines schwierigen Marktumfelds ist es wichtig, alle Potenziale zu realisieren, die zum Unternehmenserfolg nachhaltig beitragen. In diesem Artikel werden die gängigsten Ursachen für Verschwendung im Behältermanagement betrachtet und Lösungen für ein effizientes Behältermanagement der Zukunft aufgezeigt.
Das Behältermanagement umfasst die Steuerung von Behälterkreisläufen mit dem Ziel, die Versorgungssicherheit der Fertigung sowie der rechtzeitigen Belieferung der Kunden sicherzustellen. Oftmals erweist sich dieses Ziel wegen fehlender Transparenz und sich stetig ändernder äusserer Einflüsse als problematisch. Durch Überbestände wird versucht, das Risiko von Versorgungsausfällen zu minimieren, was jedoch zu Fehlallokationen, Mehraufwänden und letztlich zu höheren Kosten führt, also zu Verschwendung und ineffizienten Behälterkreisläufen.
Ursachen der Verschwendung
Hauptursache aus Sicht der Operative ist die mangelnde Transparenz rund um Bestände, Bedarfe und Eigentumsverhältnisse. Unsicherheiten bei der Planung von Packmitteln sind die Folge. Hier riskieren Unternehmen vermeidbare Effizienzverluste sowie zusätzliche Kosten, zum Beispiel für Mieten oder Sonderfahrten. Der Ursprung für mangelnde Bestandstransparenz liegt häufig in der unzureichenden Integration zum vorgelagerten ERP/WMS-System. Durch fehlende Integration von Warenbewegungen sowie Statusinformationen für volle beziehungsweise leere Behälter werden Intransparenz sowie Ineffizienz verstärkt. Daneben mangelt es an einer ganzheitlichen Planungssicht für die Packmittelbedarfe aller Teilnehmer im Netzwerk. Oftmals werden die Bedarfe aus dem ERP-System per Excel extrahiert und dort als Planungsgrundlage manuell aufbereitet. Aufgrund der Änderung von Produktionsreihenfolgen oder Mengen können Daten bereits am Abend wieder veraltet sein.
Abgesehen von der fehlenden Transparenz verbrauchen manuelle Tätigkeiten wie das Zählen von Beständen und E-Mail-Kommunikation mit Tauschpartnern bis zu 50 Prozent der Arbeitszeit der betrauten Mitarbeiter. Neben der mangelnden Automatisierung führt der fehlende Zugang zur gleichen Datenbasis zu Konflikten innerhalb des Netzwerks, die oft mit hohem Zeitaufwand verbunden sind. Letztendlich leidet durch Unterbesetzung sowie hohe manuelle Aufwände die Motivation und damit die Disziplin der Mitarbeiter. Die aufgeführten Ursachen führen mittel- bis langfristig zu Fehlallokationen von Behältern, zusätzlichen Logistikkosten sowie Unzufriedenheit bei den Mitarbeitern.
Der Weg aus dem Dornröschenschlaf
Am Anfang steht die Integration des Behältermanagements Systems wie SAP Returnable Packaging Management (RPM) an das vorgelagerte ERP-System, um Stammdaten wie Geschäftspartner, Materialstämme, Bestands- und Bedarfsinformation automatisiert und in Echtzeit zur Verfügung zu haben. Der Transparenzgewinn führt zu einer Reduzierung der Bestände im Kreislauf: Behälter werden nur dann geordert oder bereitgestellt, wenn Bedarf besteht.
Zudem ist es wichtig, dass Unternehmen ihren Tauschpartnern eine Kommunikation auf Augenhöhe mittels gleicher Datenbasis ermöglichen. Hier schaffen kollaborative Plattformen wie SAP RPM Abhilfe. Durch den «digitalen Handschlag» können Partner ihre Tauschkonten abstimmen, Be- sowie Entlastung innerhalb der gemeinsam genutzten Software zentral dokumentieren und abrufen, Meldungen von Behälterbedarfen einsehen und durch Chat-Funktionen in direkte Kommunikation treten.
Es empfiehlt sich die Vorteile eines digitalen Behältermanagements zu nutzen und nicht wertschöpfende Tätigkeiten zu automatisieren. Kontoabstimmung, Inventuraufforderungen oder die Freigabe von Leergutbestellungen können bereits heute durch geeignete Software übernommen werden.
Durch den Einsatz geeigneter Analyse-Software wie SAP Analytics Cloud erhalten Anwender Kenntnis über wichtige Kennzahlen wie Slow Mover/Umschlagshäufigkeit oder Mietgebühren sowie die Anzahl abgestimmter Konten.
Darüber hinaus sorgt maschinelles Lernen und die Einbindung von KI-Assistenten für Effizenz. Grosse Datenmengen können in kurzer Zeit aufbereitet oder Prognosen anhand von Vergangenheitsdaten erstellt werden, zum Beispiel für die Budgetierung des Gesamtbestands an Leerbehälter «X» für das kommende Kalenderjahr.
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