So kannst du mit der XYZ-Analyse deine Lagerhaltung optimieren

Ziel einer effizienten Lagerhaltung ist es, keine Versorgungslücken entstehen zu lassen, aber auch die Kosten gering zu halten. Dazu gehören die Kosten, deren Ursache in zu hohen Lagerbeständen liegt. Denn das so gebundene Kapital könnte im Unternehmen an anderer Stelle Gewinn bringen.

Andererseits darf es auch nicht zu Engpässen kommen, die zur Unzuverlässigkeit bei der Auftragserfüllung führen. Das könnte zum Beispiel Vertragsstrafen nach sich ziehen und hätte sicher auch zur Folge, dass das Unternehmen Kunden verliert.

Aber auch die Überwachung der Materialwirtschaft und der Lagerhaltung verursacht Aufwand, der so gering wie möglich bleiben sollte. Die XYZ-Analyse ist, besonders in Verbindung mit der ABC-Analyse, ein geeignetes Instrument zur Vereinbarung dieser Zielsetzungen.

Was ist die XYZ-Analyse?

Die XYZ-Analyse dient zur Mengensteuerung bezüglich des Einkaufs von Gütern im Rahmen der Lagerhaltung. Die Verbrauchsstruktur der Güter ist die Basis der Analyse. Dabei werden die Güter in X-Güter, Y-Güter und Z-Güter eingeteilt. X-Güter sind Waren und Produkte die im Zeitraum der Analyse konstant konsumiert wurden. Waren, die hohe Schwankungen im Verbrauch aufweisen, werden als Y-Güter bezeichnet. Schließlich zeigen Z-Güter einen unregelmäßigen Verbrauch an. Diese Einteilung soll dazu helfen, eine geeignete Bestellhäufigkeit der benötigten Produkte festzulegen. Die XYZ-Analyse stellt automatisch eine Verbindung zur ABC-Analyse her, welche dazu dient die Stückkosten eines Produktes zu minimieren.

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Mit der XYZ-Analyse die Regelmäßigkeit des Verbrauchs überprüfen

Die XYZ-Analyse ordnet zu lagernde Güter danach, ob der Verbrauch regelmäßig, schwankend oder sehr unregelmäßig erfolgt. Davon hängt ab, wie gut sich der Bedarf planen lässt, wie hoch eventuelle Sicherheitsreserven sein sollten und welche Artikel einen höheren Überwachungsaufwand erfordern.

Die XYZ-Analyse eignet sich sowohl für die Beschaffungs- als auch für die Vertriebslogistik im Unternehmen. Was die Beschaffung angeht, so haben die Ergebnisse der XYZ-Analyse Einfluss auf Verhandlungen mit Lieferanten. So kann es sinnvoll sein, für bestimmte Güter eine Lieferung Just-in-Time zu vereinbaren. Die Lagerung fertiger Artikel für den Vertrieb lässt sich hingegen durch die Produktionsplanung beeinflussen. Dabei sind natürlich immer mehrere Faktoren zu bedenken, die Einfluss auf die Abläufe im Unternehmen haben. Diese lassen sich nicht in jedem Fall hinsichtlich einer optimierten Lagerhaltung beeinflussen.

 

 

Klassen, Eigenschaften und Handlungsempfehlungen

Typisch ist die Anwendung der XYZ-Analyse in der Beschaffungslogistik. Hier folgen aus der Einteilung der Artikel in die Klassen X, Y und Z verschiedene Beschaffungs- und Überwachungsstrategien. Die einzelnen Klassen sind durch folgende Merkmale gekennzeichnet:

 

 

X Y Z
Verbrauch regelmäßig in Zeitablauf und Menge schwankend, oft saisonal beeinflusst unregelmäßig, kaum vorhersehbar
Planbarkeit gut mittelmäßig schlecht
Handlungsempfehlungen Just-in-Time-Belieferung oder zumindest möglichst bedarfssynchron bei saisonalen Schwankungen Beschaffung daran ausrichten, sonst entsprechende Bevorratung Bevorratung oder Kauf nach Bedarf, je nach Wichtigkeit der Artikel

 

 

XYZ-Analyse auf der Grundlage des Variationskoeffizienten

Aber wie erfolgt diese Klassifizierung? Ein häufig genutztes Verfahren zur Analyse des Verbrauchs mithilfe der XYZ-Analyse ist die Bestimmung des Variationskoeffizienten. Das ist eine statistische Größe. Für die Berechnung verwendest du Daten, die im Unternehmen in der Vergangenheit mithilfe der Buchführung erfasst wurden. Beispielsweise kann der monatliche Verbrauch verschiedener Artikel in den letzten beiden Jahren eine gute Grundlage für die Berechnung des Variationskoeffizienten sein. Du kannst auch einen anderen Zeitraum oder andere Intervalle wählen.

 

Gut zu wissen:
Je länger der in die XYZ-Analyse einbezogene Zeitraum ist, desto höher ist die Vorhersagegenauigkeit. Zwei Probleme können in diesem Zusammenhang auftreten.

  • Erstens muss gewährleistet sein, dass der Verbrauch auch zeitnah gebucht wird. Sammelbuchungen können die Datengrundlage verfälschen.
  • Zweitens spielen in einigen Branchen Trends eine große Rolle, sodass die verschiedenen Jahre nicht unbedingt miteinander vergleichbar sind.

 

 

Berechnung des Variationskoeffizienten

Den Variationskoeffizienten kannst du immer für eine Reihe von Beobachtungswerten ermitteln. Im Fall der XYZ-Analyse berechnest du ihn von den Entnahmemengen gelagerter Artikel innerhalb festgelegter Zeitintervalle, und das über einen längeren Zeitraum hinweg. Im nachfolgenden Beispiel handelt es sich dabei um einen monatlichen Verbrauch, der über den Zeitraum von einem Jahr analysiert wird. Aus Vereinfachungsgründen liegt hier dieser relativ kurze Zeitraum zugrunde. Es ist empfehlenswert, mindestens zwei Jahre in die Analyse einzubeziehen, um aussagekräftige Werte zu erhalten.

Gemäß seiner Definition ist der Variationskoeffizient der Quotient aus der Standardabweichung und dem Mittelwert aller einzeln registrierten Verbrauchsmengen. Die Standardabweichung misst die Streuung der Werte um diesen Mittelwert. Sie ergibt sich als Quadratwurzel aus der Varianz. Da ein hoher Mittelwert meist auch eine höhere Varianz zur Folge hat, eignet sich der Variationskoeffizient besser für Vergleichszwecke als die Varianz oder die Standardabweichung. Je höher er im konkreten Fall der XYZ-Analyse ist, desto unregelmäßiger ist der Verbrauch. Ist er größer als 1, so ist die Standardabweichung größer als der Mittelwert.

 

Tipp:

  • In Excel berechnest du die Standardabweichung mit der Formel =WURZEL(VARIANZEN(Anfangsfeld:Endfeld)).
  • Für den Mittelwert gibt es die Funktion =MITTELWERT(Anfangsfeld:Endfeld).
  • Angenommen, die Datenreihe umfasst die Felder C5 bis C35, so lautet die Formel für den Variationskoeffizienten: =WURZEL(VARIANZEN(C5:C35))/MITTELWERT(C5:C35).
  • Du kannst die Standardabweichung und den Mittelwert auch einzeln berechnen und danach den Quotienten bilden.

 

Je höher der Variationskoeffizient ist, desto unregelmäßiger ist der Verbrauch und desto eher handelt es sich um ein Z-Gut. Es gibt bei der XYZ-Analyse keine feste Regel zur Festlegung der Grenzen zwischen den Klassen X, Y und Z. Hier spielt auch eine Rolle, um welches Unternehmen es sich handelt. Orientiere dich bei der Klassifizierung an den Ergebnissen und an den Erfahrungen der Vergangenheit. Beachte bei diesen Überlegungen auch, inwiefern man die Artikel verschiedener Klassen später unterschiedlich behandelt.

 

 

Beispiel zur XYZ-Analyse mithilfe des Variationskoeffizienten

Am folgenden Beispiel kannst du die Berechnung des Variationskoeffizienten und die daraus folgende XYZ-Analyse nachvollziehen. Es ist natürlich stark vereinfacht, denn die Anzahl der gelagerten Artikel ist in der Praxis deutlich höher. Im Beispiel kann es sich um eine Näherei oder ein Stoffgeschäft handeln. Du siehst bereits an den Verbrauchsreihen, dass der Verbrauch von Dekostoff und Spezialgewebe deutlich unregelmäßiger erfolgt als bei den anderen Textilien. Die Höhe der Variationskoeffizienten bestätigt diesen ersten Eindruck. Die Grenzziehung zwischen den Klassen erfolgte hier bei 0,5 und 1.

 

Monat Verbrauch in Meter
Jeansstoff Baumwolljersey Dekostoff Futtertaft Spezialgewebe
Januar 321 70 0 257 0
Februar 526 214 0 481 0
März 415 350 0 256 0
April 322 370 0 741 0
Mai 521 488 0 852 0
Juni 165 425 0 645 2.685
Juli 392 286 0 317 0
August 287 180 0 985 32
September 441 130 311 120 0
Oktober 198 122 478 471 0
November 362 98 753 782 0
Dezember 241 124 395 465 0
Mittelwert 349 238 161 531 226
Standardabweichung 112 135 248 259 741
Variationskoeffizient 0,32 0,57 1,53 0,49 3,27
Klasse X Y Z X Z

 

 

Nachteil dieser Methode

Ein Problem bei dieser Methode der XYZ-Analyse besteht darin, dass saisonal bedingte und damit durchaus planbare Schwankungen ebenso zu einem hohen Variationskoeffizienten führen wie ein vollkommen unvorhersehbarer Verbrauch. Im Beispiel siehst du, dass der Dekostoff in beiden Jahren in den Herbst- und Wintermonaten verkauft wurde, was vermutlich am winterlichen Design liegt. Beim Spezialgewebe ist eine solche saisonale Entwicklung hingegen nicht erkennbar. Trotzdem gehören beide Artikel zur Z-Klasse.

 

 

XYZ-Analyse auf der Grundlage des Schwankungskoeffizienten

Aufgrund dieses Nachteils existiert noch eine andere Methode der XYZ-Analyse, welche die Planbarkeit des Verbrauchs mit beachtet, und zwar die Berechnung des Schwankungskoeffizienten. Neben dem Ist-Verbrauch vergangener Perioden, der auch bei der Berechnung des Variationskoeffizienten die Datengrundlage bildete, brauchst du hierfür den Plan-Verbrauch. Der Mittelwert des Verbrauchs sowie erkennbare saisonale Schwankungen sind dafür gute Ausgangspunkte. Bei einem regelmäßigen Verbrauch, wie er im Beispiel beim Jeansstoff oder beim Futtertaft gegeben ist, kann sich der Plan-Verbrauch am Mittelwert orientieren. Diesen kannst du auch bei einem unvorhersehbaren Verbrauch zugrunde legen, wie es beim Spezialgewebe der Fall ist. Leichte saisonale Schwankungen weist der Artikel Baumwolljersey auf, was an der Jahreszeit liegen kann. Stärker, aber planbar, sind die Schwankungen beim Dekostoff.

 

Tipp:
Setze bei der Berechnung im Tabellenkalkulationsprogramm den Plan-Verbrauch nicht auf null, auch wenn du für diese Periode keinen Verbrauch erwartest. Trage stattdessen 1 ein, da es sonst zu einer Division durch 0 kommen würde.

 

 

Der Sicherheitsfaktor und andere Bestandteile der Formel

Die Formel für den Schwankungskoeffizienten bezieht sowohl die Abweichungen zwischen Plan- und Ist-Verbrauch als auch die Schwankungen in den Vorperioden mit ein. Eine weitere Größe, die eine Rolle spielt, ist der Sicherheitsfaktor. Dieser kann zwischen 0 und 3,75 liegen und hängt vom Servicegrad ab. Der Servicegrad ist wiederum eine Kennzahl, welche die Wahrscheinlichkeit angibt, mit der ein nachgefragter Artikel vorhanden ist. Je wichtiger der Artikel für das Unternehmen ist, desto höher sollte der Servicegrad sein. Es existieren Tabellen, aus denen du den Sicherheitsfaktor zu verschiedenen Servicegraden ablesen kannst. Für einen Servicegrad von 99,9% beträgt der Sicherheitsfaktor beispielsweise 3,09, für 99% liegt er bei 2,33.

 

 

Anleitung Schritt für Schritt

  • Teile den Ist-Verbrauch durch den Plan-Verbrauch.
  • Ziehe diesen Wert von 1 ab und verwende für die weitere Berechnung vom Ergebnis den Betrag.
  • Multipliziere diesen Wert mit dem Sicherheitsfaktor.
  • Addiere dazu den Schwankungskoeffizienten der Vorperiode. (In der ersten Periode entfällt dieser Schritt.)
  • Multipliziere den erhaltenen Wert mit 0,5.
  • Führe diese Berechnung für jede Periode durch.
  • Berechne den Mittelwert des Schwankungskoeffizienten.
  • Lege die Grenzen fest und nimm die Klasseneinteilung vor. Für die Grenzen gibt es wiederum keine festen Vorgaben.

 

Tipp:
Wenn du mit Excel arbeitest, kannst du folgende Formeln verwenden:

  • Angenommen wird, dass der Sicherheitsfaktor im Feld B1 steht, der Ist-Verbrauch in der Spalte C, der Plan-Verbrauch in der Spalte D und die Datenreihen in der Zeile 6 beginnen.
  • Für die erste Periode berechnest du den Schwankungskoeffizienten mit dieser Formel: =0,5*$B$1*ABS(1-C6/D6).
  • Für die nächste Periode verwendest du: =0,5*(E6+$B$1*ABS(1-C7/D7)).
  • Diese Formel kannst du für die folgenden Perioden kopieren.

 

 

Beispiel zur XYZ-Analyse mithilfe des Schwankungskoeffizienten

Im Beispiel beträgt der Sicherheitsfaktor 3. Die Grenzen für die Klassifizierung liegen bei 1 und 5. Es handelt sich um die gleichen Ist-Verbrauchsreihen wie im ersten Beispiel.

 

Monat Verbrauch in Meter
Jeansstoff Baumwolljersey Dekostoff Futtertaft Spezialgewebe
Ist Plan SK Ist Plan SK Ist Plan SK Ist Plan SK Ist Plan SK
Januar 251 330 0,36 95 100 0,08 0 1 1,50 257 525 0,77 0 250 1,50
Februar 132 330 1,08 186 200 0,14 0 1 2,25 481 525 0,51 0 250 2,25
März 485 330 1,24 286 300 0,14 0 1 2,63 256 525 1,02 2.541 250 14,87
April 362 330 0,77 362 400 0,21 0 1 2,81 741 525 1,13 0 250 8,94
Mai 154 330 1,18 521 500 0,17 0 1 2,91 852 525 1,50 0 250 5,97
Juni 325 330 0,61 398 400 0,09 0 1 2,95 645 525 1,09 850 250 6,58
Juli 265 330 0,60 311 300 0,10 0 1 2,98 317 525 1,14 0 250 4,79
August 452 330 0,86 198 200 0,07 0 1 2,99 985 525 1,88 0 250 3,90
September 312 330 0,51 88 100 0,21 251 300 1,74 120 525 2,10 0 250 3,45
Oktober 299 330 0,40 110 100 0,26 350 600 1,49 471 525 1,20 0 250 3,22
November 451 330 0,75 98 100 0,16 987 800 1,10 782 525 1,34 0 250 3,11
Dezember 216 330 0,89 115 100 0,30 398 200 2,03 465 525 0,84 0 250 3,06
Mittelwert Schwankungskoeffizient: 0,77 0,16 2,28 1,21 5,14
Klasse: X X Y Y Z

 

Im Vergleich zur ersten Tabelle, in der die XYZ-Analyse mithilfe des Variationskoeffizienten durchgeführt wurde, ergeben sich drei Veränderungen. Der Baumwolljersey ist kein Material der Y-Klasse mehr, sondern gehört zur X-Klasse, da die saisonalen Schwankungen in die Planung eingeflossen sind. Aus den gleichen Gründen wechselte der Dekostoff von der Z- in die Y-Klasse. Eine Veränderung in die andere Richtung gab es beim Futtertaft, der kein X-Material mehr ist, sondern jetzt zur Y-Klasse gehört.

 

 

Die ABC/XYZ-Analyse

Besonders aussagekräftig ist die Kombination der XYZ-Analyse mit der ABC-Analyse. Mit der ABC-Analyse klassifizierst du die Artikel eines Lagers entsprechend ihres Anteils am Gesamtwert in Güter der A-, B- und C-Klasse. Aus den Kombinationen der ABC- mit den XYZ-Klassen ergeben sich noch detailliertere und effizientere Strategien als durch Verwendung dieser Methoden im Einzelnen. Die Kombination von XYZ-Analyse und ABC-Analyse lässt sich im Unternehmen sowohl für die Materialwirtschaft als auch für die Vertriebslogistik nutzen.

 

 

ABC/XYZ-Analyse in der Materialwirtschaft

Anleitung für die ABC-Analyse im Materiallager:

  • Summiere für alle Artikel den Verbrauch innerhalb einer repräsentativen Periode.
  • Multipliziere den Verbrauch mit dem Preis je Mengeneinheit.
  • Sortiere die Tabelle absteigend nach der Spalte mit dem ermittelten Gesamtwert je Artikel.
  • Bilde die Summe dieser Spalte.
  • Ermittle mithilfe dieser Summe den Wertanteil der einzelnen Artikel in Prozent.
  • Kumuliere in der nächsten Spalte diese Prozentsätze von oben nach unten.
  • Du siehst jetzt, welche Materialien den größten Anteil am Gesamtwert haben. Lege die Grenzen für die ABC-Klassifizierung fest und teile die Artikel entsprechend ein.

Meist ergibt sich aus der ABC-Analyse, dass nur relativ wenige gelagerte Materialien einen großen Anteil am Gesamtwert ausmachen. Das sind die A-Güter. Artikel der C-Klasse sind hingegen mengenmäßig stark vertreten, haben aber nur einen geringen Anteil am Gesamtwert.

 

 

Beispiel für die ABC/XYZ-Analyse in der Materialwirtschaft

Für die Grenzsetzung gibt es keine Vorschriften. Im Beispiel liegen sie bei 55 % und 85%. Die Ergebnisse der XYZ-Analyse stammen aus der Klassifizierung mithilfe des Schwankungskoeffizienten.

 

Verbrauch in m Preis in €/m Gesamtwert in € Wertanteil Wertanteil kumuliert ABC-Klasse XYZ-Klasse
Jeansstoff 4.191 7 29.337 31% 31% A X
Dekostoff 1.937 10 19.370 20% 51% A Y
Spezialgewebe 2.717 7 19.019 20% 71% B Z
Baumwolljersey 2.857 5 14.285 15% 87% C X
Futtertaft 6.372 2 12.744 13% 100% C Y
94.755

 

Aus dem Beispiel ergeben sich folgende Resultate der ABC/XYZ-Analyse:

 

A B C
X Jeansstoff Baumwolljersey
Y Dekostoff Futtertaft
Z Spezialgewebe

 

 

Handlungsempfehlungen aus der ABC/XYZ-Analyse für die Beschaffungslogistik

 

A B C
X hoher Wertanteil und regelmäßiger Verbrauch: möglichst Just-in-Time-Belieferung mittlerer Wertanteil und regelmäßiger Verbrauch: bedarfsnahe Belieferung geringer Wertanteil und regelmäßiger Verbrauch: bedarfsgerechte Bevorratung
Y hoher Wertanteil und schwankender Verbrauch: geringe Sicherheitsreserve bilden und wenn möglich Belieferung nach Bedarf vereinbaren (Saison beachten) mittlerer Wertanteil und schwankender Verbrauch: Sicherheitsreserve bilden, möglichst bedarfsnahe Belieferung (Saison beachten) geringer Wertanteil und schwankender Verbrauch: Sicherheitsreserve bilden, (Saison beachten)
Z hoher Wertanteil und sehr unregelmäßiger Verbrauch: sehr genaue Beobachtung notwendig, geringe Sicherheitsreserve bilden und möglichst Belieferung nach Bedarf vereinbaren mittlerer Wertanteil und sehr unregelmäßiger Verbrauch: gut beobachten und nicht zu hohe Sicherheitsreserve bilden geringer Wertanteil und sehr unregelmäßiger Verbrauch: Sicherheitsreserve bilden

 

 

ABC/XYZ-Analyse in der Vertriebslogistik

Auch die Lagerung fertiger Produkte lässt sich mit der Kombination aus ABC-Analyse und XYZ-Analyse effizienter gestalten. Ausschlaggebend für die ABC-Analyse ist hierbei der Anteil am Gesamtgewinn je Artikel. Die XYZ-Analyse beschreibt die Regelmäßigkeit und Planbarkeit der Nachfrage nach den einzelnen Produkten durch die Kunden. Die Handlungsempfehlungen, die sich aus dieser Untersuchung für das Unternehmen ergeben, unterscheiden sich leicht von denen im Beschaffungsbereich.

 

Tipp:
Bedenke, dass Artikel mit einer hohen Gewinnmarge im Normalfall auch einen hohen Wert haben und damit bei einer zu langen Lagerung unnötig viel Kapital binden.

 

A B C
X hoher Gewinnanteil und regelmäßige Nachfrage: möglichst Just-in-Time-Steuerung mittlerer Gewinnanteil und regelmäßige Nachfrage: Just-in-Time oder bedarfsgerechte Planung geringer Gewinnanteil und regelmäßige Nachfrage: bedarfsnahe Bevorratung
Y hoher Gewinnanteil und schwankende Nachfrage: bedarfsnahe Planung und Bevorratung mittlerer Gewinnanteil und schwankende Nachfrage: bedarfsnahe Planung und Bevorratung geringer Gewinnanteil und schwankende Nachfrage: geringe Bevorratung
Z hoher Gewinnanteil und sehr unregelmäßige Nachfrage: besonders überwachen, auch um eventuell besser planen zu können, Bevorratung empfehlenswert, aber nicht zu hoch mittlerer Gewinnanteil und sehr unregelmäßige Nachfrage: möglichst bedarfsnahe Planung und Bevorratung geringer Gewinnanteil und sehr unregelmäßige Nachfrage: eventuell Bereinigung des Produktprogramms

 

 

Beispiel zur ABC/XYZ-Analyse in der Vertriebslogistik

Das folgende Beispiel beschreibt die Kombination von XYZ-Analyse und ABC-Analyse im Vertriebsbereich eines Bekleidungsunternehmens. Die XYZ-Klassifizierung ist eine beispielhafte Annahme. Die Grenzen für die ABC-Klassifizierung liegen bei 55% und 85%.

 

Produkt XYZ Verkaufspreis Kosten Gewinnmarge Nachfrage Gewinn ABC
absolut prozentual kumuliert
Mantel Y 98 € 52 € 46 € 123 € 5.658 € 7% 7% A
Jacke X 87 € 44 € 43 € 251 € 10.793 € 14% 21% A
Anzug Z 56 € 19 € 37 € 321 € 11.877 € 15% 37% A
Rock Z 48 € 13 € 35 € 478 € 16.730 € 22% 58% B
Hose X 52 € 23 € 29 € 251 € 7.279 € 9% 68% B
Bluse Y 25 € 11 € 14 € 489 € 6.846 € 9% 76% B
Hemd Y 25 € 12 € 13 € 365 € 4.745 € 6% 83% B
Shirt X 19 € 8 € 11 € 368 € 4.048 € 5% 88% C
Kleid Z 25 € 14 € 11 € 321 € 3.531 € 5% 92% C
Top Z 15 € 6 € 9 € 451 € 4.059 € 5% 98% C
Pullover X 20 € 13 € 7 € 269 € 1.883 € 2% 100% C
77.449 €

 

A B C
X Jacke Hose Shirt, Pullover
Y Mantel Bluse, Hemd
Z Anzug Kleid, Top

 

 

Vor- und Nachteile der XYZ-Analyse

Vorteile:

  • Die XYZ-Analyse kannst du mithilfe eines Tabellenkalkulationsprogramms relativ einfach durchführen.
  • Die notwendigen Daten lassen sich im Normalfall aus der Unternehmenssoftware übernehmen.
  • Je länger du die XYZ-Analyse regelmäßig durchführst, desto höher wird die Vorhersagegenauigkeit.

 

Nachteile:

  • Verbrauchsentwicklungen verlaufen nicht immer gleichmäßig. Trends, Preisschwankungen, Marktentwicklung und andere Faktoren können ebenfalls eine Rolle spielen. Diese kann die XYZ-Analyse nicht erfassen.
  • Um keine verfälschten Werte zu erhalten, muss die Buchung der Bestandsbewegungen zeitnah erfolgen.
  • Wie auch bei der ABC-Analyse gibt es keine festen Regeln für Festlegung der Klassengrenzen.

Verwende die XYZ- oder die ABC/XYZ-Analyse regelmäßig. So erhältst du mit relativ geringem Aufwand Handlungsempfehlungen für eine effiziente Lagerhaltung im Unternehmen. Beachte aber auch immer zusätzliche Einflussfaktoren, welche weder die ABC-Analyse noch die XYZ-Analyse bewerten können.

 

Autor Frank-Steffen Schäfer ist Senior Produkt & Sales Manager bei weclapp. Er hat Wirtschaftswissenschaften an der Philipps-Universität Marburg studiert und schreibt für diesen Blog über Warenwirtschaftsthemen.

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