Problemstellung
Die Micro Labs GmbH, die deutsche Tochtergesellschaft des globalen Pharmaunternehmens Micro Labs mit Niederlassungen in über 50 Ländern, sah sich aufgrund eines fragmentierten Lieferkettenplanungsprozesses mit erheblichen operativen Herausforderungen konfrontiert. Die Verwaltung erfolgte größtenteils über manuelle Tabellenkalkulationen und heterogene Datenquellen, was zu langsamen Entscheidungsprozessen, mangelnder Transparenz an den über 14 Produktionsstätten und dem Fehlen einer zentralen Datenquelle führte.
Um sein Wachstum aufrechtzuerhalten und den Service zu verbessern, benötigte das Unternehmen eine skalierbare, in Echtzeit integrierte Plattform, um die Bedarfs- und Angebotsplanung über seine Fertigungs-, Vertriebs- und Betriebsteams hinweg zu synchronisieren.
Wichtigste Herausforderungen
- Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage: Ungefähr 5 % der Artikel waren jeden Monat nicht vorrätig.
- Datenfragmentierung: Drei verschiedene Datenquellen wurden von drei separaten Teams verwendet, sodass es keine einheitliche Datenquelle gab.
- Manuelle Berichterstattung: Die Erstellung kritischer Strafberichte war ein arbeitsintensiver Prozess, der 2,5 Mann-Tage in Anspruch nahm.
- Bestandsrisiko: Ein hohes Risiko wurde festgestellt, da 30 % der Artikel eine Deckung von weniger als sechs Monaten aufweisen.
- Operative Ineffizienz: Die Integration eines neuen Produkts in das System verlief langsam und dauerte einen ganzen Tag.
Architektur mit dem besten Technologie-Stack
Lösung implementiert
- Integrierte Plattform: Anaplan wurde als umfassende Analyselösung für die durchgängige Bedarfs- und Angebotsplanung eingesetzt.
- Automatisierte Datenerfassung: Anaplan Connect wurde eingesetzt, um einen sicheren Datenfluss aus SAP- und 3PL-Systemen zu automatisieren und so konsistente Datenzyklen zu gewährleisten.
- Kundenspezifische Analysen: Entwicklung eines maßgeschneiderten Modells mit spezifischen KPIs, Tabellen und dynamischer Varianzberichterstattung, um den unterschiedlichen Benutzeranforderungen gerecht zu werden.
- Statistische Prognose: Es wurde ein Bedarfsprognoseprozess entwickelt, der Saisonalität und Fehlbestandsszenarien auf jeder Granularitätsebene berücksichtigt.
- Bestandsoptimierung: Zur Sicherstellung einer ausreichenden Abdeckung wurden automatisierte Nachbestellauslöser, Sicherheitsbestandsniveaus und eine Bestandsaltersanalyse implementiert.
Gibt es irgendwelche Herausforderungen?
Unsere Branchenexperten können Ihr Problem lösen.
