Mehrkriterielle Bestandsklassifizierung unter Berücksichtigung der Nachfrage-Stabilität

Warum die richtigen Ersatzteile vorrätig zu halten wichtig ist

Stellen Sie sich vor, Sie betreiben eine Baustelle, auf der riesige Tunnelbohrmaschinen U-Bahn-Strecken unter einer Stadt ausheben. Fehlt bei einem Maschinenschaden ein wichtiges Ersatzteil, kann die gesamte Baustelle zum Stillstand kommen. Lagert man dagegen zu viele falsche Teile, liegt Geld ungenutzt im Regal und manche Teile werden nie verwendet. Dieser Beitrag untersucht eine intelligentere Methode, um zu entscheiden, welche Ersatzteile besondere Aufmerksamkeit verdienen — und zwar nicht nur nach Menge, sondern auch danach, wie gleichmäßig oder sprunghaft die Nachfrage tatsächlich ist.

Die übliche Vorgehensweise bei der Einordnung von Lagerbeständen

Die meisten Werke haben Tausende unterschiedlicher Ersatzteile, sogenannte Lagerhaltungseinheiten (SKUs). Zur Bewältigung nutzen sie häufig die ABC-Klassifizierung: eine kleine Gruppe von „A“-Teilen erhält die engste Kontrolle, eine mittlere Gruppe „B“ mäßige Aufmerksamkeit und eine große Gruppe „C“ einfachere, kostengünstigere Regeln. Klassisch basiert diese Einordnung auf Kennzahlen wie dem Jahresverbrauch in Geld oder der durchschnittlichen Nachfrage. Viele weiterentwickelte Verfahren kombinieren mehrere solcher Kriterien, etwa durch Expertenurteile, Optimierungsmodelle oder künstliche Intelligenz. Fast alle behandeln die Nachfrage jedoch als eine einzige Zahl und ignorieren weitgehend, wie stark diese Nachfrage im Zeitverlauf schwankt.

Ein neuer Fokus auf die Wankungen der Nachfrage

Die Autoren argumentieren, dass die Stabilität der Nachfrage genauso wichtig ist wie ihr Umfang. Ein Teil, der jeden Monat in gleichmäßigen Mengen verkauft wird, ist relativ leicht zu handhaben, selbst wenn die Mengen hoch sind. Ein Teil dagegen, dessen Nachfrage stark schwankt — plötzliche Spitzen gefolgt von Trockenperioden — ist deutlich schwerer zu planen. Unterschätzt man diese Schwankungen, drohen schmerzhafte Engpässe und Notkäufe. Reagiert man über, kauft man möglicherweise zu viel und riskiert veralteten Bestand. Um dieses Verhalten zu erfassen, nutzt die Studie drei einfache Kennzahlen aus vergangenen Monatsnachfragen: das mittlere Niveau, die Breite der Variation und die Differenz zwischen dem höchsten und dem niedrigsten Monat. Alle drei werden so behandelt, dass größere Werte anzeigen, dass ein Artikel stärkere Aufmerksamkeit verdient.

Wie die zweistufige Methode Ersatzteile einstuft

Im Zentrum der Arbeit steht ein zweiphasiges Bewertungsverfahren namens Double Ng-Modell oder D-Ng-Modell. Es baut auf einem früheren, tabellenfreundlichen mathematischen Werkzeug auf, das mehrere Kriterien zu einer einzigen Punktzahl kombiniert, ohne Manager zu zwingen, Gewichtungen zu schätzen. In der ersten Phase betrachtet die Methode nur die drei nachfragebezogenen Kennzahlen und wandelt sie für jede SKU in eine „Nachfrage-Stabilitäts“-Punktzahl um. In der zweiten Phase wird diese Punktzahl mit weiteren praktischen Faktoren kombiniert, etwa den Kosten des Teils und der Wiederbeschaffungsdauer, um eine endgültige Prioritätswertung zu erzeugen. Die Teile werden dann von kritisch bis weniger kritisch sortiert und gemäß den üblichen ABC-Proportionen in A-, B- bzw. C-Gruppen eingeteilt.

Test der Idee an Teilen für Tunnelbohrmaschinen

Um zu prüfen, ob der neue Ansatz wirklich hilft, wandten die Autoren ihn auf 52 Ersatzteile an, die zur Wartung von Tunnelbohrmaschinen bei einem chinesischen Hersteller verwendet werden. Die Nachfrage nach diesen Teilen ist berüchtigt schwer vorherzusagen, weil Projekte von staatlichen Vorgaben, lokalen Bodenverhältnissen und unterschiedlichen Wartungspraktiken abhängen. Die Forscher verglichen das neue D-Ng-Modell mit dem traditionellen Ng-Modell, das die Nachfrage-Stabilität nicht explizit misst. Sie stellten fest, dass sich mehrere Teile zwischen den Klassen verschoben, wenn die Instabilität berücksichtigt wurde: Einige Artikel mit moderater Durchschnittsnachfrage, aber sehr unregelmäßigem Verbrauch wurden in wichtigere Gruppen hochgestuft, während andere mit stabilerer Nachfrage zurückgestuft wurden. Mit standardisierten Formeln für Bestandsniveaus und Servicegrade simulierten sie anschließend, wie sich jede Klassifizierung in der Praxis auswirkt.

Was bessere Einordnung in der Praxis bedeutet

Die Analyse zeigte, dass die neue nachfragebewusste Methode über verschiedene Ziel-Servicegrade hinweg leicht höhere Raten termingerecht erfüllter Bestellungen erzielte und gleichzeitig die Kosten für Sicherheitsbestände senkte. Die Verbesserungen waren prozentual moderat, aber in Geldbeträgen bedeutsam, da auch kleine Einsparungen bei vielen Teilen über lange Zeiträume summieren. Sensitivitätsuntersuchungen zu Bestellmengen zeigten außerdem, dass einfaches Mehrkaufen zwar die Servicegrade erhöht, dies aber mit schnell abnehmendem Ertrag und wachsendem Risiko veralteter Bestände verbunden ist. Für Manager ergibt sich eine klare Botschaft: Auf die Rauheit der Nachfrage zu achten — nicht nur auf ihr Volumen — hilft, Aufwand und Kapital auf die Teile zu konzentrieren, die am ehesten Probleme verursachen, und führt so zu zuverlässigerem Service bei geringeren Gesamtkosten.

Zitation: Wang, C., Ning, G. Multi-criteria inventory classification considering demand stability. Sci Rep 16, 10664 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42590-0

Schlüsselwörter: Bestandsklassifizierung, Nachfragevariabilität, Verwaltung von Ersatzteilen, ABC-Analyse, Fertigungslogistik