Wenn Ihr ERP an ihre Grenzen stoßen: Wie eine traditionelle Bestell-Logik jeden Monat Tausende Euro kostet – und wie Sie es stoppen

Viele KMU verlassen sich bei der Lager- und Materialwirtschaft blind auf ihr ERP-System – ohne zu hinterfragen, wie „smart“ die dahinterliegenden Bestellvorschläge wirklich sind. Die Wahrheit ist: ERP-Systeme denken nicht mit – sie rechnen nur nach. Und das kann teuer werden.

ERP-Systeme wie proALPHA, Microsoft Dynamics oder Infor bieten solide Grundfunktionalität in der Materialwirtschaft: Meldebestände, Mindestmengen, fixe Bestellintervalle.

Was sie aber nicht standardmäßig leisten, ist:

• dynamische Anpassung an volatile Nachfrage

• Modellierung von Unsicherheiten (Lieferverzug, Ausfallraten)

• Vorhersagebasierte Steuerung auf Basis echter Prognosequalität

• Optimierung von Bestellzeitpunkten und -mengen unter Zielkonflikten (Lagerkosten vs. Servicegrad)

Das Ergebnis: Entweder ist zu viel da – oder es fehlt, wenn es gebraucht wird.

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Rechenbeispiel – Wie teuer ist das wirklich?

Für ein besseres Verständnis schauen wir uns ein einfaches Rechenbeispiel an. Dazu nehmen wir ein mittelständisches Unternehmen mit:

• 1.500 lagerhaltigen Artikeln

• Ø Bestand je Artikel: 800 €

• durchschnittlichem Lagerumschlag: 2,0 (≙ 180 Tage Lagerreichweite)

• Kapitalkosten (inkl. Lager, Versicherung etc.): 20 % p.a.

Ist-Situation (mit ERP-Logik):

Gesamtbestand = 1.500 × 800€ = 1.200.000€

Kapitalkosten p.a.= 1.200.000€ × 20% p.a. = 240.000 € pro Jahr

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🎯 Optimierungspotenzial:

Angenommen durch bessere Klassifikation, bedarfsgerechte Reorder-Points und Unsicherheitsmodellierung kann der Bestand um 20 % reduziert werden – bei gleichem Servicelevel.

Einsparungspotenzial = 240.000€ × 20% = 48.000 € pro Jahr

Ergebnis:

🔻 48.000 € jährlich gebundenes Kapital freisetzen – allein durch intelligenteres Bestellwesen. Und das ohne ein neues ERP – sondern durch bessere Nutzung der bestehenden Daten.

ERP-Systeme sind Buchhalter – keine Planer.Wer sich nur auf sie verlässt, verschenkt bares Geld.

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Was schauen wir uns konkret an, und wie gehen wir vor? - hier eine kurze Übersicht:

1. Ist-Analyse der Lager- und Bestellprozesse

• Welche Nachschubregeln sind im Einsatz? (Meldebestand, Losgröße fix, Intervallsteuerung…)

• Welche Steuerungsgrößen werden verwendet? (ABC/XYZ-Klassifikation? Saisonprognosen?)

• Wie oft werden Planungsparameter manuell angepasst?

• Wie ist die operative Entscheidungslogik dokumentiert (z. B. in Excel)?

  
  

2. Kennzahlenanalyse (auf Basis von realen ERP-Daten)

• Servicelevel vs. Lagerumschlag

• Kapitalbindung pro SKU-Gruppe

• Bestandsschwankungen über Zeit

• Häufigkeit und Höhe von Fehlmengen

• Forecast Accuracy (falls vorhanden)

  
  

3. Benchmarking & Gap-Analyse

• Einordnung im Branchenvergleich (z. B. Servicegrad vs. Kapitalbindung)

• Simulation: „Was wäre wenn?“ mit smarteren Reorder-Algorithmen

• Erste Quantifizierung des Potenzials in Euro:

  • Lagerkostenreduktion

  • Senkung von Obsolet-Bestand

  • Reduktion manueller Korrekturen

    
    

4. Empfehlung: Handlungspfade

• Quick Wins: Parametrierung verbessern, dynamische Klassifikation, unsicherheitsbasierte Reorder Points

• Mid-Term: Integration smarter Planungsmodelle (ML, probabilistisch)

• Strategisch: ERP-Erweiterung mit Partner-Tools oder Custom-Integration

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