Wie lassen sich Ausgabeautomaten an mehreren Standorten verwalten?

Ausgabeautomaten an mehreren Standorten lassen sich über eine zentrale Bestandsverwaltungssoftware steuern, die Artikelbestände, Entnahmen und Nachfüllungen standortübergreifend zusammenführt. Mit Business Intelligence, Bestandsanalysen und Forecasting können Unternehmen darüber hinaus Verbrauchsunterschiede erkennen, Nachschubmengen optimieren und ihre Materialversorgung gezielt an den tatsächlichen Bedarf anpassen.

Zentrale Bestandsverwaltung statt isolierter Automaten

Die wichtigste Voraussetzung für eine standortübergreifende Verwaltung ist eine gemeinsame Datenbasis. Jeder Ausgabeautomat wird darin als eigener Bestands- beziehungsweise Ausgabestandort geführt. Artikel, Mengen und Buchungen lassen sich so eindeutig zuordnen.

Entnimmt ein Mitarbeiter beispielsweise ein Paar Schutzhandschuhe aus einem Automaten in Werk A, wird die Bewegung dem entsprechenden Standort zugewiesen. Eine Nachfüllung in Werk B verändert dagegen ausschließlich den dortigen Bestand.

Für die Materialwirtschaft entsteht eine Gesamtübersicht über alle angeschlossenen Ausgabeautomaten. Gleichzeitig bleiben die einzelnen Standorte separat auswertbar.

Besonders wichtig ist diese Trennung bei identischen Artikeln. Ein Gesamtbestand von 500 Schutzbrillen hilft wenig, wenn davon 450 an einem Standort liegen und die übrigen fünf Automaten zusammen nur 50 Stück verfügbar haben.

Bestandsanalysen zeigen Unterschiede zwischen Standorten

Eine zentrale Bestandsübersicht beantwortet zunächst, wie viel Material vorhanden ist. Für die eigentliche Optimierung müssen Unternehmen jedoch untersuchen, wie schnell und unter welchen Bedingungen die Artikel verbraucht werden.

Eine besonders aussagekräftige Kennzahl ist die durchschnittliche tägliche Entnahmemenge je Artikel und Automatenstandort.

Verbraucht ein Ausgabeautomat innerhalb von 30 Tagen insgesamt 600 Paar Schutzhandschuhe, ergibt sich ein durchschnittlicher Tagesbedarf von 20 Paar. Ein zweiter Automat benötigt im selben Zeitraum lediglich 90 Paar beziehungsweise drei Paar pro Tag.

Obwohl beide Standorte denselben Artikel führen, unterscheiden sich ihre Anforderungen erheblich. Einheitliche Nachfüllmengen würden entweder unnötig Kapital binden oder wiederkehrende Engpässe verursachen.

Mit Business Intelligence lassen sich solche Unterschiede nach Standort, Artikelgruppe, Zeitraum oder Abteilung darstellen. Besonders interessant ist dabei der Vergleich von Verbrauchsmengen mit Mitarbeiterzahlen, Produktionsvolumen oder Schichtmodellen.

Bestandsreichweiten machen Versorgungsrisiken sichtbar

Die reine Bestandsmenge sagt noch nicht aus, wie lange ein Ausgabeautomat zuverlässig versorgt bleibt. Dafür eignet sich die Bestandsreichweite.

Bestandsreichweite = aktuell verfügbarer Bestand ÷ durchschnittlicher Tagesverbrauch

Ein Automat enthält noch 120 Paar Schutzhandschuhe. Bei einem durchschnittlichen Verbrauch von 20 Paar täglich beträgt die rechnerische Reichweite sechs Tage.

An einem anderen Standort reichen dieselben 120 Paar bei einem Tagesverbrauch von drei Paar dagegen ungefähr 40 Tage.

Diese Kennzahl ermöglicht es, Nachfüllungen nach Dringlichkeit zu priorisieren. Allerdings sollte die Berechnung nicht ausschließlich auf Durchschnittswerten beruhen. Starke Verbrauchsschwankungen, bevorstehende Produktionsspitzen und Lieferzeiten können die tatsächliche Reichweite deutlich verändern.

Für eine zuverlässige Versorgung sind deshalb zusätzliche Sicherheitsbestände und standortspezifische Mindestmengen sinnvoll.

Welche Artikel bleiben zu lange im Ausgabeautomaten?

Nicht jeder hohe Bestand ist ein Zeichen guter Versorgung. Werden Artikel über längere Zeit kaum entnommen, blockieren sie wertvolle Automatenfächer und binden Kapital.

Eine Bestandsanalyse kann beispielsweise zeigen, dass bestimmte Schutzhandschuhgrößen in einem Werk regelmäßig nachgefüllt werden, während andere Größen über Monate nahezu unverändert liegen bleiben.

Auch bei IT-Zubehör entstehen solche Unterschiede. Ein Standort benötigt häufig Ladekabel und Headsets, während an einem anderen vor allem Ersatz-MDE-Geräte ausgegeben werden.

Für die Optimierung können Unternehmen Entnahmehäufigkeit, durchschnittliche Lagerdauer und vorhandene Mengen miteinander vergleichen.

Daraus ergeben sich konkrete Maßnahmen: selten benötigte Artikel aus einzelnen Automaten entfernen, Fachkapazitäten anders verteilen oder Bestände zwischen Standorten umlagern.

Voraussetzung ist allerdings, dass die Artikel am Zielstandort tatsächlich benötigt werden und sich wirtschaftlich transportieren lassen.

Forecasting verbessert die standortübergreifende Nachschubplanung

Historische Entnahmedaten bilden die Grundlage für eine vorausschauende Materialversorgung. Mit Forecasting lassen sich erwartete Verbrauchsmengen für einzelne Ausgabeautomaten abschätzen.

Ein Beispiel: In einem Produktionswerk steigt der Bedarf an Gehörschutz regelmäßig während zusätzlicher Wochenendschichten. Ein anderes Werk verzeichnet dagegen weitgehend konstante Entnahmen.

Eine Prognose kann diese unterschiedlichen Muster berücksichtigen und frühzeitig auf einen steigenden Nachschubbedarf hinweisen.

Die Ergebnisse unterstützen die Festlegung von Bestellmengen, Sicherheitsbeständen und Nachfüllintervallen. Gleichzeitig lässt sich prüfen, ob einzelne Artikel zentral vorgehalten und erst bei Bedarf auf die Standorte verteilt werden sollten.

Besonders interessant ist die Verbindung mit der innerbetrieblichen Transportlogistik. Statt jeden Automaten nach einem festen Rhythmus anzufahren, können Nachfüllaufträge anhand tatsächlicher Bedarfe gebündelt und geeigneten Transporttouren zugeordnet werden.

Process Mining untersucht Verzögerungen beim Nachfüllen

Neben Bestandsanalysen kann auch die Untersuchung der Nachschubprozesse wertvolle Erkenntnisse liefern.

Process Mining rekonstruiert anhand digitaler Ereignisdaten, welche Schritte ein Nachfüllauftrag tatsächlich durchlaufen hat. Voraussetzung sind eindeutige Vorgangskennungen und Zeitstempel für die einzelnen Aktivitäten.

So kann sichtbar werden, dass bestimmte Automaten regelmäßig erst mehrere Stunden nach einer Nachschubanforderung beliefert werden. Vielleicht werden Transportaufträge verspätet übernommen oder benötigte Artikel müssen zunächst aus einem anderen Lagerbereich beschafft werden.

Während Business Intelligence die Nachschubdauer und die Häufigkeit solcher Verzögerungen zeigt, hilft Process Mining dabei, wiederkehrende Prozessabweichungen zu identifizieren.

Damit können Unternehmen nicht nur die Bestandsmengen optimieren, sondern auch die Versorgung ihrer Ausgabeautomaten organisatorisch verbessern.

Unterschiedliche Artikel benötigen unterschiedliche Verwaltungsregeln

Eine standortübergreifende Automatenverwaltung sollte zwischen Verbrauchsmaterialien und individuell zugeordneten Betriebsmitteln unterscheiden.

Bei Schutzhandschuhen oder Verpackungsmaterial steht die mengenmäßige Bestandsführung im Vordergrund. Bei Laptops, Tablets oder MDE-Geräten sind dagegen individuelle Seriennummern, Ausgabeempfänger und Gerätestatus relevant.

Wird beispielsweise ein defektes MDE-Gerät an einem Standort zurückgegeben, muss es gegebenenfalls aus dem verfügbaren Ausgabebestand ausgeschlossen und einem Reparaturprozess zugeordnet werden.

Diese Unterscheidung ist entscheidend, damit Analysen nicht nur korrekte Mengen liefern, sondern auch die tatsächliche Verfügbarkeit der jeweiligen Betriebsmittel abbilden.

Zentrale Steuerung schafft lokale Versorgungssicherheit

Ausgabeautomaten an mehreren Standorten sollten nicht ausschließlich als einzelne Schließfachsysteme betrachtet werden. Erst durch eine gemeinsame Bestandsverwaltung entsteht die Möglichkeit, Verbrauchsmuster zu vergleichen, Überbestände abzubauen und drohende Engpässe frühzeitig zu erkennen.

Business Intelligence liefert dafür die notwendige Transparenz, Forecasting unterstützt die zukünftige Materialplanung und Process Mining kann Schwachstellen in den Nachschubabläufen aufdecken.

So lässt sich die dezentrale Materialausgabe zentral steuern, ohne die unterschiedlichen Anforderungen der einzelnen Standorte aus dem Blick zu verlieren.