QuantiLoPe - Quantitative Analyse und Bewertung der Ursachen einer geringen logistischen Performance entlang der unternehmensinternen Lieferkette

Ausgangslage:

Der Erreichung einer hohen logistischen Performance kommt für Unternehmen eine stets größer werdende Bedeutung zu, da sie sich neben Preis, Qualität und Funktionalität zu einer zentralen Einflussgröße bei der Kaufentscheidung auf Seiten des Kunden entwickelt. Gleichzeitig bietet die Realisierung einer hohen logistischen Performance Unternehmen die Möglichkeit, sich im Wettbewerbsumfeld gegenüber Konkurrenten optimal zu positionieren, um langfristig am Markt erfolgreich bestehen zu können.

Es wird ein durchgängiges Controlling der produktionslogistischen Prozesse zur Sicherstellung einer hohen logistischen Performance benötigt. Neben der Identifikation der Symptome einer geringen logistischen Performance ist dabei insbesondere der Analyse ihrer Ursachen eine hohe Bedeutung beizumessen. Erst wenn die Primärursachen einer unzureichenden Performance bekannt sind, können nachhaltige Verbesserungsmaßnahmen abgeleitet werden, die an der Problemursache ansetzen. Trotz des großen Potentials stehen gerade KMU bei der Umsetzung eines systematischen Produktionscontrollings bislang noch vor großen Herausforderungen. Aufgrund der Komplexität logistischer Zusammenhänge werden häufig lediglich die offensichtlichen Symptome bekämpft. Die eigentlichen Ursachen liegen jedoch regelmäßig in ganz anderen Bereichen der Lieferkette als zunächst vermutet und bleiben im Verborgenen. Somit führen gewählte Maßnahmen häufig nicht zu dem gewünschten Ergebnis und verfehlen ihre erhoffte Wirkung.

Projektziel:

Das Ziel des Forschungsprojekts ist es, insbesondere KMU zu befähigen, eigenständig eine Analyse der Logistikperformance entlang ihrer innerbetrieblichen Lieferkette durchzuführen, Verbesserungsmaßnahmen abzuleiten und nachhaltig die Logistikperformance zu steigern. Zur Zielerreichung werden zusammenfassend folgende Teilziele angestrebt:

• Aufbau allgemeingültiger Symptom-Ursachen-Beziehungen zur transparenten Darstellung kausaler Wirkzusammenhänge innerhalb komplexer unternehmensinterner Lieferketten
• Entwicklung eines Vorgehensmodells zur datenbasierten und kennzahlgestützten Ursachenanalyse unter Anwendung geeigneter logistischer Modelle
• Ableitung eines umfassenden Maßnahmenkatalogs zur Behebung der identifizierten Primärursachen
• Umsetzung des Vorgehens in einem softwaregestützten Workshop-Konzept

Förderkennzeichen: IGF-Vorhaben Nr.: 19223 N