planabweichungen in automobilen supply chain-systemen – ergebnisse einer vda-studie
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Automotive Kooperation – 4. Quartalsmeeting 2008 18. November 2008 Oliver Hülsmann, Universität Stuttgart. Planabweichungen in automobilen Supply Chain-Systemen – Ergebnisse einer VDA-Studie. 1. Problemstellung 2. VDA-Projekt 3. VDA-Studie 4. VDA-Empfehlung. Lieferanten. OEM. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Planabweichungen in automobilen Supply Chain-Systemen –Ergebnisse einer VDA-Studie
Automotive Kooperation – 4. Quartalsmeeting 200818. November 2008
Oliver Hülsmann, Universität Stuttgart
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Planabweichungen in automobilen Supply Chain-Systemen –Ergebnisse einer VDA-Studie
Oliver Hülsmann Automotive Kooperation – 4. Quartalsmeeting 2008
Universität StuttgartLehrstuhl für Planung und
Strategisches Management
1. Problemstellung
2. VDA-Projekt
3. VDA-Studie
4. VDA-Empfehlung
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Oliver Hülsmann Automotive Kooperation – 4. Quartalsmeeting 2008
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Planabweichungen in Supply Chains führen zu hohen Unruhekosten und Leistungsauswirkungen.
• Leistungsdefizite (Qualität etc.)• Spannungen• Motivation
Produktionskosten• Sonderschichten
• Rüstkosten
• Störungen in der Produktion
• Programmplanung
• Wartungskosten
Logistikkosten
• Sonderfahrten
• Sicherheitsbestand
• Engpassmanagement
• Lagerhaltung
Beschaffungskosten
Planabweichungen verursachen Unruhekosten in vielen Bereichen:
Darüber hinaus wirken Abweichungen auf die Leistungserbringung negativ:
LieferantenLieferantenLieferantenLieferanten OEMOEM OEMOEM KundenKundenKundenKunden
Bestimmungs-größenBedarfe
• Produktprogramm• Änderungen von Produkten oder Prozessen • Gleichteileumfänge und Plattformen• markt- oder produktspezifische Vorgaben• Produktionskapazität und Fertigungstiefe
Einflussfaktorenauf
dynamischesVerhalten
• Planungsrhythmus des Managements• Verhältnis von Aktion und Reaktion• funktionale Gliederung des Konzerns• Incentive-Regeln• Struktur und Stufigkeit des Zuliefer-Netzwerkes
Faktoren haben alle ihr eigenes Zeitprofil: z.B. Marktbedarf oder SOP
viele individuelle Einflüsse, lange Prozesszeiten, lange Totzeiten Kleinste Störungen können zu größten Auswikungen führen
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1. Problemstellung
2. VDA-Projekt
3. VDA-Studie
4. VDA-Empfehlung
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Die VDA-Projektgruppe „Programmplanung/Forecast“ bestand aus 8 VDA-Mitgliedern.
Start: November 2006Ende: Juni 2008Gruppenmitglieder: Vertreter folgender Firmen
Projektleitung:• Oliver Hajek – Volkswagen AG• Dr. Thomas Pütz – Robert Bosch GmbH
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Das Hauptziel der VDA-Projektgruppe „Programmplanung/Forecast“ ist die Reduzierung von Unruhekosten mit Hilfe der Nutzung von Kennzahlen.
Analyse von Forecast-/Abruf-Schwankungen Durchführung Benchmark mit OEMs und Lieferanten Nutzung/Harmonisierung vorhandener VDA-Empfehlungen Entwicklung Fragebogen Studie Erarbeitung einer neuen VDA-Empfehlung
Vorgehensweise
Ziele des Projekts
Reduzierung von Planabweichungen bei den Lieferanten stabilere Prozessketten bessere/verlässlichere Abrufe weniger Umplanung Reduzierung der Unruhekosten in den Supply Chains
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1. Problemstellung
2. VDA-Projekt
3. VDA-Studie
4. VDA-Empfehlung
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Die VDA-Studie „Dynamik in automobilen Supply Chain-Systemen – Treiber, Auswirkungen, Stellhebel“ war eine Kooperation vom VDA mit der Universität Stuttgart.
Anonyme Fragebogen-Aktion mit VDA-Lieferanten Experten-Interviews mit OEMs und Lieferanten
Vorgehensweise
Beteiligte Institutionen
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An der Studie beteiligten sich 45 der größten deutschen Automobilzulieferern.
Themen-
bereiche
Treiber der
Dynamik
Auswirkungen
und Maßnahmen
Stellhebel
zum
verbesserten
Management
RückläuferFragebögen
45 Lieferantenzum Großteil
über1 Mrd. €Umsatzin der
Automobil-industrie
auf1st und 2nd tier
EbeneL
iefe
ran
ten
clu
ster
Cluster 1: „Unbetroffener“Ruhige, plantreue Supply Chain
Cluster 2: „Beherrscher“Beherrschung der Dynamik mit geringem Aufwand
Cluster 3: „Betroffener“Regelmäßige Notwendigkeit kostspieliger Maßnahmen
Cluster 4: „Stark Betroffener“Kostspielige Maßnahmen sind „Tagesgeschäft“
Konzept Fragebogen
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4% „Unbetroffene“
30% „Beherrscher“
62% „Betroffene“
4% „Stark Betroffene“
In der deutschen Automobilindustrie sind Unruhekosten in Milliardenhöhe verborgen.
Ca. 2 Drittel der Lieferanten sind zumindest „betroffen“ von Planabweichungen.
Durchschnittlicher Anteil der Unruhekosten am Umsatz: 3-5%
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Die Treiber für Planabweichungen beim OEM werden durch eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst.
Volumen Eigenschaften
I. Marktentwicklungen
Anläufe (SOP) und Ausläufe (EOP) Qualitätsbedingte Sperrungen
II. Technik
Wechselwirkungen zwischen Supply Chains
III. Restriktionen
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Kurzfristige Planabweichungen in Höhe von 5-15% erzeugen die höchsten Unruhekosten.
Häufigkeit der Abweichungen
84% „häufig“ bzw. „sehr häufig“
0% „selten“ bzw. „nie“
sehr häufig27%
häufig57%
mittel16%
seltenbzw. nie
0%
sehr hoch7%
hoch37%
mittel27%
wenig29%
kein0%
Aufwand je Ereignis
44% „hoch“ bzw. „sehr hoch“
29% „wenig“ bzw. „kein“
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Kurzfristige Planabweichungen über 15% erzeugen auch hohe Unruhekosten.
Häufigkeit der Abweichungen
mittel51%
sehr häufig5%
häufig29%
selten10%
(fast) nie5% sehr hoch
26%
hoch37%
mittel32%
wenig5%
kein0%
Häufigkeit der Abweichungen
34% „häufig“ bzw. „sehr häufig“
15% „selten“ bzw. „nie“
Aufwand je Ereignis
63% „hoch“ bzw. „sehr hoch“
5% „wenig“ bzw. „kein“
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Mittelfristige Planabweichungen in Höhe von 15-30% erzeugen auch hohe Unruhekosten.
mittel55%
sehr häufig4%
häufig25%
selten8%
(fast) nie8% sehr hoch
5%
mittel50%
wenig20%
kein0%
hoch25%
Häufigkeit der Abweichungen
29% „häufig“ bzw. „sehr häufig“
16% „selten“ bzw. „nie“
Aufwand je Ereignis
30% „hoch“ bzw. „sehr hoch“
20% „wenig“ bzw. „kein“
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I. Präventivmaßnahmen
II. Ad-hoc-Maßnahmen
III. Weitere Auswirkungen
Kosten- und Leistungsauswirkungen von Planabweichungen.
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Präventivmaßnahmen zur Reduktion von Ad-hoc-Maßnahmen.
zum Teil35% eher ja
15%
voll35%
eher nicht15%
Kapazitätsauslastung
Produktionsflexibilität
Vielfalt auf Linienicht 8%
Lagerbestand
eher nicht4%
zum Teil42%
voll19%
eher ja35%
eher nicht4%
zum Teil38%
voll21%
eher ja29%
nicht 22%
eher nicht17%
zum Teil9%
voll22%
eher ja35%
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Ad-hoc-Maßnahmen zur Sicherung der Lieferfähigkeit.
nie selten
Ausschöpfen Toleranzgrenzen
Alternativverbau
Zusatzschichten Werktag
Reichweitenanalysen
Zusatzschichten Wochenende
NeuverteilungProduktionsprogramm
mittel häufig
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Weitere Auswirkungen von Planabweichungen.
Qualitätseinbußen
Spannungen mit Lieferanten
eher ja30%
Demotivation Werker/MA
Spannungen mit Kunden
zum Teil48%
voll9%
eher nicht13%
zum Teil27%
eher ja36%
voll23%
eher nicht14%
eher nicht4%
voll4%
zum Teil50%
eher ja42%
eher nicht35%
voll10%
eher ja25%
zum Teil30%
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Stellhebel aus Sicht der Lieferanten.
Kategorie A: Bereitstellung von Bedarfszahlen an Lieferanten
• Erhöhung des Detaillierungsgrads in Abhängigkeit des Zeithorizonts
• Erhöhung des Vorschauzeitraums
• Proaktive Informationen (frühe Übermittlung von Bedarfsveränderungen)
Kategorie B: Vereinbarungen über Verbindlichkeiten
• Frozen Zone (Abruffixierung)
• Bindender Forecast von allen Kunden über mehrere Monate
• Sicherheitsbestandsvereinbarungen
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In der bilateralen Kommunikation steckt viel Optimierungspotential.
sehr22%
mittel54%
nicht12%
gar nicht6%
keine Infos6%
mittel41%
sehr38%
nicht7%
gar nicht6%
kein Kontakt8%
Proaktive Informationen
78% „Optimierungspotenzial“
22% „sehr zufrieden“
Aussagekraft Ansprechpartner
62% „Optimierungspotenzial“
38% „sehr zufrieden“
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3. VDA-Studie
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Neue VDA-Empfehlung 5009: Forecast-Qualitätskennzahl: Definition und Anwendung“
Hauptziel
Entwicklung von Kennzahlen zurMessung der Forecast-Qualität zur
• Analyse• Steuerung
von Forecast-/Abruf-Schwankungen.
Nutzen
• Schaffung einer einheitlichen Mess- und Kommunikations-grundlage im bilateralen Kunden-Lieferanten-Verhältnis
• Identifikation und Vermeidung von potenziellen Störgrößen• Erhöhung der Vorhersagegenauigkeit• Reduzierung der Kosten in der Supply Chain
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Berechnung der Forecast-Qualitäts-Kennzahl FQ
FQ = FQ =
nn
ii = = 11 PPi i -- RR
R R ** nn
+ ++ +FQ = FQ =
600 600 ** 33
540 540 -- 600600540 540 -- 600600 510 510 -- 600600510 510 -- 600600 630 630 -- 600600630 630 -- 600600==
60 + 90 + 3060 + 90 + 30
600 600 ** 33
450
500
550
600
650
30.09.2007
Be
da
rfs
me
ng
e
Pi = Prognostizierte Bedarfe
R = Referenzbedarf
31.10.2007 30.11.2007 29.02.2008
R = 600
P3 = 630
P2 = 510
P1 = 540
|-60| |-90|
|+30|
n = Anzahl prognostizierter Bedarfe
==0,1 + 0,15 + 0,050,1 + 0,15 + 0,05
33==
0,1 + 0,15 + 0,050,1 + 0,15 + 0,05
33= 10%
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Berechnung des Tracking-Signals TS
450
500
550
600
650
30.09.2007
Be
da
rfs
me
ng
e
Pi = Prognostizierte Bedarfe
R = Referenzbedarf
31.10.2007 30.11.2007 29.02.2008
R = 600
P3 = 630
P2 = 510
P1 = 540
|-60| |-90|
|+30|
n = Anzahl prognostizierter Bedarfe
= - 0,667
nn
ii = = 11TS = TS =
(P(Pii –– R)R)
nn
ii = = 11 PPi i -- RR
nn
ii = = 11TS = TS =
(P(Pii –– R)R)
nn
ii = = 11 PPi i -- RR
TS = TS =
(P(Pii –– R)R)
nn
ii = = 11 PPi i -- RR
+ ++ +(510 (510 –– 600)600)TS = TS =
(540 (540 –– 600)600) (630 (630 –– 600)600)
+ ++ +540 540 -- 600600540 540 -- 600600 510 510 -- 600600510 510 -- 600600 630 630 -- 600600630 630 -- 600600
==-- 60 60 -- 90 + 3090 + 30
60 + 90 + 3060 + 90 + 30==
--120120
180180
d.h. [-1 ≤ TS ≤ +1]
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Klassifizierung der Forecast-Qualitäts-Kennzahl
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Peter Kreuzer
Verband der Automobilindustrie e.V. (VDA)
Westendstraße 6160325 Frankfurt Tel.: +49 - (0)69 - 97507 - 281 E-Mail: [email protected]: http://www.vda.de
Oliver Hülsmann
Universität StuttgartLehrstuhl für Planung und StrategischesManagement (BWI, Abt. IV)
Heilbronner Straße 770174 StuttgartTel.: +49 - (0)711 - 685 - 83547E-Mail: [email protected]: http://www.bwi.uni-stuttgart.de
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Vielen Dank fürIhre Aufmerksamkeit
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