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Lagerumschlagskurve

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Das Original: Gabler Wirtschaftslexikon

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    Ausführliche Definition im Online-Lexikon

    1. Definition: Die Lagerumschlagskurve zeigt den durchschnittlichen Lagerbestand in Abhängigkeit vom Lagerdurchsatz für ein bestimmtes Unternehmen. Sie kann aus Lagerbestandsberichten hergeleitet werden und zur Abschätzung des durchschnittlichen Lagerbestands (nicht nur des Sicherheitsbestands wie etwa beim Portfolio-Effekt) für jeden (geplanten) Lagerdurchsatz (Lagerabsatz oder -verkauf) ohne die Beschränkungen des Portfolio-Effekts und der Square-Root-Law verwendet werden. Folglich können die Auswirkungen einer Zentralisierung, Dezentralisierung oder Kombination von Lagern (Veränderung der Anzahl und/oder Größe von Lagern) auf den durchschnittlichen Lagerbestand in der Standort- und Netzwerkplanung sowie die Leistung des Bestandsmanagements, alternative Lagerhaltungs- bzw. Bestellpolitiken und Einflüsse verschiedener Parameter (z. B. Nachfrage, Lieferzeit und Kundenservicegrad) für ein bestimmtes Unternehmen eingeschätzt werden.

    2. Modell: Die Lagerumschlagskurve kann wie folgt formuliert werden:

    wobei

    BG = gesamter Lagerbestand im Netzwerk in Geld- oder Mengeneinheiten;

    Di = jährlicher Durchsatz am Lager i in Geld- oder Mengeneinheiten;

    n = Anzahl der Lager, in denen die betrachteten Produkte gehalten werden;

    v, s, m, α = Konstanten, die mit den zu modellierenden Umschlagshäufigkeiten (Lagerdurchsatz dividiert durch den durchschnittlichen Lagerbestand) der Lager eines Unternehmens bestimmt werden.

    Die Terme in Gleichung (1) haben die folgende allgemeine Bedeutung:

    v = durchschnittlicher Verkaufsförderungs- und Produktionsüberschussbestand sowie spekulativer und veralteter Lagerbestand pro Lager;

    sDi = Sicherheitsbestand am Lager i;

    mDiα= mittlerer Bestand am Lager i, der ggf. auch etwas Sicherheitsbestand enthalten könnte.

    Da die Koeffizienten des Modells durch Anpassen der allgemeinen Gleichung (1) an die Lagerumschlagshäufigkeiten der Lager des Netzwerks bestimmt werden, wird von Lagerumschlagskurve gesprochen.

    3. Anwendung: Üblicherweise sind nicht alle Terme der Gleichung (1) statistisch signifikant. Sie an die Daten anzupassen kann schwierig sein und zu Interpretationsproblemen führen. Die folgenden Funktionen scheinen am besten empirische Daten in der Lagerumschlagskurve wiederzugeben und damit am nützlichsten in der Praxis zu sein:

    Lineare Funktionen der Form

    wobei v manchmal Null sein kann;

    Potenzfunktionen der Form

    Wenn v > 0, können (2) und (3) gleichermaßen die Beziehung zwischen Nachfragen und Lagerbeständen darstellen.

    Die folgende Tabelle zeigt exemplarisch übliche Exponenten α der Lagerumschlagskurve in Abhängigkeit von praktischen Bestellpolitiken:

    Bestellpolitik

    Exponent α

    Beispiele

    Streng verfolgte wirtschaftliche Bestellmenge (Economic-Order-Quantity (EOQ)), keine Liefer- oder Nachfrageunsicherheit

    0,5

    Chemieunternehmen, Kleinelektrogerätersatzteile, Drogerieartikel

    Gut geführte Lagerbestände, die abnehmend mit zunehmender Nachfrage ansteigen

    0,65 – 0,75, Mittelwert: 0,7

    Fotokamerahersteller (hochwertige Güter), Chemieunternehmen, Reinigungsmittel, Staubsauger, Schiffsteile und ‑zubehör, medizinische Nadeln und Spritzen, Süßigkeiten

    „Lagern nach Nachfrage“ (Stock-to-Demand bzw. Replacement-Principle): Lagerbestände werden im direkten Verhältnis zur (prognostizierten) Nachfrage bestimmt und überwacht, leicht verständlich und ausführbar

    ≈ 1

    Fruchtproduzent, Zementhersteller, Trockenlebensmittelhändler, Möbeleinzelhändler, Stahlhändler, freiverkäufliche Medikamente, Hersteller von Außenbordmotoren, medizinische Handschuhe, Schuhe, Outdoor-Artikel, Ersatzteile für Großmaschinen

    Ungewöhnlich: Lagerbestände steigen im Vergleich zur Nachfrage oder größere Lager nehmen unverhältnismäßig mehr Lagerbestand auf als kleine

    > 1

    Militär oder Hilfsorganisationen füllen Lager mit Beständen über längeren Zeitraum, um für Verbrauch innerhalb kurzer Zeit in einem Konflikt oder einer Krise gewappnet zu sein.

    Es wird empfohlen

    (1) verschiedene Lagerumschlagskurven für unterschiedliche Lagerbestandsklassen (z. B. A-, B- und C-Güter) und Lagerhaltungsfunktionen (z. B. Regionallager, Zentrallager und Regionallager, die auch als Zentrallager im Rahmen von selektiver Lagerhaltung dienen) zu bestimmen sowie

    (2) mindestens 3 Lager bzw. Datenpunkte,

    (3) lediglich Lieferungen an Kunden und nicht an andere Unternehmenslager (Lateral-Transshipments) und

    (4) für Betrachtungszeiträume von weniger als einem Jahr monatliche Durchschnitte zur Verringerung der Variabilität und Erhöhung der Representativität

    bei der Bestimmung der Lagerumschlagskurve zu verwenden.

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    Ballou, R. H. : Estimating and auditing aggregate inventory levels at multiple stocking points.
    1981, S. In: Journal of Operations Management 1 (3): 143–153
    Ballou, R. H. : Evaluating inventory management performance using a turnover curve.
    2000, S. In: International Journal of Physical Distribution & Logistics Management 30 (1/2): 72–88
    Ballou, R. H. : Expressing inventory control policy in the turnover curve.
    2005, S. In: Journal of Business Logistics 26 (2): 143–64
    Oeser, G./Romano, P. : An empirical examination of the Square Root Law for inventory centralisation and decentralisation.
    2016, S. In: International Journal of Production Research 54 (8): 2298-2319

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