Im letzten Blogbeitrag sind wir bereits auf die Allokationsstrategien für Initial Allocation (Erstbefüllung der Filialen zu Beginn einer Saison) eingegangen. Heute dagegen werden wir die Allokationsstrategien zu den Geschäftsszenarien In Season Fill-In und In Season Manual Push erläutern.
In Season Fill-In – Allokationsstrategien
Folgend beschriebene Allokationsstrategien werden empfohlen, um eine automatische Nachbefüllung von Filialen während einer Saison durchzuführen.
Target-Stock driven In-Season Fill-In
Die Allokationslogik dieser Strategie basiert hauptsächlich auf den Sollbestand der zu befüllenden Filiale. Identisch zu der Sollbestandsgesteuerten Erstallokation, wird die Filiale auf den Sollbestand aufgefüllt. Allerdings nicht zu Beginn einer Saison, sondern währenddessen.
Forecast driven In-Season Fill-In
Diese Strategie nutzt für den Allokationsalgorithmus als Input Prognosewerte in einer spezifischen Demand Data Foundation Tabelle. Die CAR Komponente UDF (Unified Demand Forecast) liefert diese Bedarfsprognosen. Forecast driven In-Season Fill-in konsumiert die Prognosen auf Produktebene und führt eine Größenaufteilung anhand einer Distributionskurve durch, die mit einer Distributionskurvenanalyse im SAP CAR berechnet wird.
Der Allokationsalgorithmus des Forecast driven In-Season Fill-In geht dabei nach folgenden Schritten vor:
- Ermittlung des verfügbaren Bestands in Verteilzentrum
- Ermittlung des Lieferdatums für jede Filiale (auf Grundlage der Customizing Konfiguration)
- Ermittlung der „effektiven Bedarfsperiode“ für jede Filiale (Beschreibt den Zeitraum, für den der Nettobedarf pro Filiale und pro Größe ermittelt werden soll. Das bedeutet, dass die (ideale) Allokationsmenge der aktuellen Allokationsberechnung den effektiven Bedarfszeitraum decken soll)
- Lesen der Prognosedaten aus UDF für jede Filiale im Zeitraum der effektiven Bedarfsperiode
- Ermittlung der relevanten Eingabedaten für die Ermittlung des Filialbedarfs. Je nachdem, zu welchem Datum verteilt wird, werden unterschiedliche Bedarfsquellen als Input verwendet. Wie in folgender Grafik zu sehen, werden dabei meist die Forecasts von UDF genutzt.
- Ermittlung des Nettobedarfs nach Größe und Filiale. Je nach Input (Initial target stock oder UDF Prognosewerte) wird der Nettobedarf unterschiedlich berechnet.
- Runden nach Rundungsregeln
- Abgleich des Nettobedarfs mit der zulässigen Verteilungsmenge (Rationierung)
- Prüfung auf maximalem Bestand
- Prüfung, ob die Mindestkommissioniermenge erreicht ist
Refill to Initial Allocation Quantity
Diese Strategie setzt voraus, dass das Produkt bereits von dem betreffenden Verteilzentrum initial verteilt wurde. Diese Information wird in dem SAP Allocation Management Objekt „allocation lifecycle“ gespeichert.
Der Zweck dieses Algorithmus ist es, die ursprüngliche Allokationsentscheidung beizubehalten. Völlig unabhängig davon, ob die Entscheidung beispielsweise durch die Übernahme von Plandaten aus einem Sortimentsplanungstool (Assortment plan-based Initial Allocation) oder mit dem Sollbestand (Target-Stock driven Initial Allocation) getroffen wurde.
In Season Manual Push – Allokationsstrategien
Folgend beschriebene Allokationsstrategien werden empfohlen, um eine manuelle Nachbefüllung von Filialen während einer Saison durchzuführen.
Top-Down In-Season Manual Push
Diese Strategie verteilt eine manuell definierte Gesamtverteilungsmenge an die Filialen und kann dabei aussagekräftige KPIs berücksichtigen, die den Anteil bestimmen, den eine einzelne Filiale für dieses Produkt erhält. Die Strategie setzt voraus, dass das Produkt bereits initial verteilt worden ist (Initial Allocation ist bereits mit diesem Produkt erfolgt). Außerdem muss die verfügbare Menge im DC als Bestand vorhanden sein, d.h. keine offene Bestellungen oder eingehende Lieferungen.
Beispielhafte Use Cases zu Top-Down In-Season MP:
- Auf der Grundlage von KPIs, wie z. B. einer herausragenden Verkaufsleistung eines Produkts, beschließt der Verteiler, proaktiv eine zusätzliche Menge dieses Produkts an die Filialen zu verteilen, um einen ausreichenden Bestand zu gewährleisten.
- Bei der Erstbefüllung war die verfügbare Menge nicht ausreichend, so dass einige Filialen nicht teilnehmen konnten. Im Verteilzentrum ist eine verspätete Lieferung eingegangen, und nun besteht die Möglichkeit, die Filialen zu bedienen, die sich zunächst nicht beteiligen konnten.
- Es steht eine Sonderaktion an, die nicht systemunterstützt ist (z.B. nicht durch SAP PMR). Der Verteiler wählt nun die entsprechenden Produkte aus und verteilt diese an die Filialen.
- Gegen Ende einer Saison will der Verteiler das Verteilzentrum räumen und schiebt deshalb den Restbestand in die Filialen.
- Ein Filialleiter kontaktiert den Verteiler und möchte, dass bestimmte Produkte mit hoher Priorität geliefert werden.
Top-Down In-Season Manual Push with Store Inventory and open Orders
Zusätzlich zu Top Down In-Season Manual Push berücksichtigt diese Strategie auch Produktbestände, die sich bereits in der Filiale befinden oder auf dem Weg zur Filiale sind. Diese bereits eingegangenen oder erwarteten Produktmengen verringern die Nachfrage der Filiale während der manuellen Nachbefüllung. Infolgedessen werden der Echtzeit-Filialbestand und die offenen Bestellungen von den vorläufigen Verteilungsmengen abgezogen. Das Vorgehen des dahinter stehenden Allokationsalgorithmus wird daher nur minimal angepasst, indem der Filialbestand und offene Bestellungen integriert werden.
Fazit
Nicht nur die Allokationsstrategien für die Erstbefüllung bieten umfangreiche und variable Möglichkeiten zur optimalen Warenverteilung, sondern ebenso diejenigen zur Nachbefüllung während einer laufenden Saison. Neben „klassischen“ Befüllungsstrategien, wie die sollbestandsgesteuerte Allokation während einer Saison (Target-Stock Driven In-Season Fill-In), bietet SAP AM zudem innovative Möglichkeiten: zum Beispiel mit der Befüllung basierend auf UDF-Prognosen (Forecast driven In-Season Fill-In).
Bei Interesse oder Fragen können Sie sich gerne jederzeit melden – unser SAP CAR Expertenteam steht Ihnen sehr gerne zur Verfügung!
