Wie das neue Release die Supply-Chain-Optimierung durch detaillierte Netzwerkanalyse und Profitabilitätsbewertung erweitert
Die Optimierung von Lieferketten basiert häufig auf aggregierten Kennzahlen wie Gesamtkosten oder durchschnittlichen Transportkosten. Diese Sicht ist hilfreich, greift jedoch oft zu kurz.
Denn viele wirtschaftliche Ineffizienzen entstehen nicht auf Netzwerkebene, sondern im Detail. Genau hier setzt das Konzept Cost-to-Serve an, das mit dem aktuellen Release von anyLogistix 3.4.2 stärker in den Fokus rückt.
Warum klassische Supply-Chain-Optimierung an Grenzen stößt
In der Praxis zeigen viele Projekte zur Netzwerkanalyse ein ähnliches Bild:
- Das Netzwerk ist formal optimiert
- Gesamtkosten erscheinen wettbewerbsfähig
- Strategische Entscheidungen basieren auf Durchschnittswerten
Dennoch bleiben zentrale Fragen unbeantwortet:
- Welche Kunden sind tatsächlich profitabel
- Welche Produkte verursachen überproportionale Kosten
- Welche Transportstrukturen sind langfristig wirtschaftlich
Studien und Projekterfahrungen zeigen, dass häufig 20 bis 30 Prozent der Kunden nicht profitabel sind, obwohl das Gesamtnetzwerk effizient wirkt.
Die Ursachen liegen meist in:
- individuellen Bestellmustern
- komplexen Lieferanforderungen
- ungünstigen Routen oder kleinen Sendungsgrößen
Diese Effekte bleiben in aggregierten Analysen verborgen.
Die Cost-to-Serve-Analyse als Erweiterung der Netzwerkanalyse
Der Cost-to-Serve-Ansatz erweitert die klassische Supply-Chain-Optimierung um eine entscheidende Dimension: die kostenbasierte Bewertung auf Einzelbeziehungs-Ebene.
Statt nur Gesamtkosten zu betrachten, werden Kosten entlang der gesamten Lieferkette detailliert zugeordnet:
- pro Produkt
- pro Kunde
- pro Transportweg
Damit entsteht eine durchgängige Transparenz von der Quelle bis zum Ziel.
Welche Kosten werden berücksichtigt
Eine fundierte Cost-to-Serve-Analyse integriert verschiedene Kostenarten:
- Transportkosten
- Prozesskosten
- Produktions- und Beschaffungskosten
- weitere operative Kosten
Zusätzlich werden Erlöse und Margen einbezogen. Dadurch entsteht eine konsistente Verbindung zwischen operativer Planung und finanzieller Bewertung.
