Bestandsoptimierung: Bedarfsprognose und Nachschub in Excel

Hohe Servicelevel bei niedrigen Haltekosten zu balancieren, ist eine der größten Herausforderungen im modernen Supply Chain Management. In diesem umfassenden, textbasierten Kurs lernen Sie, wie Sie Ihren Lagerbestand mit bewährten mathematischen Modellen und praktischen Excel-Formeln systematisch optimieren. Sie werden vom Schätzen von Bestellmengen zur Implementierung datengesteuerter Nachschubstrategien übergehen, die Ausfälle minimieren und kostspielige Überbestände beseitigen. Was Sie lernen werden: - Klassifizieren Sie den Bestand effektiv mit Multi-Kriterien-ABC-XYZ-Analyse, um hochwertige Artikel zu priorisieren. - Wenden Sie statistische Prognosemethoden an, einschließlich Simple Exponential Smoothing (SES) und Holt-Winters, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen. - Berechnen Sie optimale Auftragsgrößen mit dem Modell Economic Order Quantity (EOQ) und seinen modernen Erweiterungen. - Entwickeln Sie robuste Nachschubrichtlinien wie kontinuierliche (s, Q) und periodische (R, S) Überprüfungssysteme. - Bewerten Sie die Nachfrageunsicherheit mit dem Newsvendor-Modell, um den Sicherheitsbestand für saisonale und verderbliche Artikel zu optimieren. - Verstehen Sie die Prinzipien der Multi-Echelon-Lieferkette, um die Lagerbestände über mehrere Lagerebenen hinweg zu koordinieren. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Bestandskonzepten und -terminologie, bevor Sie Schritt für Schritt durch Prognoseformeln, Wiederbeschaffungslogik und praktische Excel-Implementierungen geführt werden. Sie lernen, diese quantitativen Modelle von Grund auf mit schriftlicher, schrittweiser Logik und klaren Formeln zu konstruieren. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in der Lieferkette, Logistikkoordinatoren und Bestandsanalysten, die ihren Betrieb mit rigorosen Daten unterstützen möchten. Es ist kein fortgeschrittener mathematischer Hintergrund erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihr Bestandsmanagement von einer reaktiven Brandbekämpfung in eine strukturierte, kostensparende Wissenschaft zu verwandeln.