107 4 Einsatz logistischer Methoden 4.1 ABC-XYZ-Analyse als Methode der Beschaffungslogistik im internationalen Katastrophenmanagement 4.1.1 Grundlagen der ABC-XYZ-Analyse Durch den Einsatz der ABC-XYZ-Analyse lässt sich eine Klassifizierung, z. B. von Materialen, nach Werten (ABC) und Schwankungen (XYZ) vornehmen. In der Beschaffungslogistik wird die ABC-XYZ-Analyse beispielsweise im Bereich der Disposition eingesetzt, um aus einer entsprechenden Klassifizierung eine Vorauswahl geeigneter Beschaffungskonzepte zu treffen, und im Bereich des Lagers, um Entscheidungen über die Positionierung der Materialien im Lager zu unterstützen.317 Die ABC-Analyse geht von dem empirisch nachweisbaren Grundgedanken aus, dass einem relativ kleinen Mengenanteil einer Grundgesamtheit ein relativ hoher Wertanteil entspricht.318 „Der ABC-Analyse liegt ein eindeutig zu klassifizierendes Wertkriterium zugrunde“,319 wie z. B. Verbrauchswert, Bestandswert, Bedarfswert, Reichweite und in Einzelfällen auch Mengengrößen je Zeiteinheit.320 Es wird ein Mengen-Wert-Verhältnis ermittelt, das die relative Bedeutung – z. B. einer Materialart – widerspiegelt. Entsprechend der Wert-Mengen-Relationen lassen sich die zu klassifizierenden Objekte in die Klassen A, B und C einteilen:321 ? A-Objekte haben einen hohen Anteil am Gesamtwert (ca. 70-80%) und einen geringen Anteil an der Gesamtmenge (ca. 10-20%), ? C-Objekte haben einen geringen Anteil am Gesamtwert (ca. 5-15%) und einen hohen Anteil an der Gesamtmenge (ca. 40-60%) und ? B-Artikel weisen mittlere Wert- und Mengenanteile auf. Die zu klassifizierenden Objekte können Materialien, aber auch Lieferanten, Kunden oder andere Objekte bilden.322 Die Klassengrenzen werden nicht fest vorgegeben, da diese individuell im Rahmen der Berechnungen zu bilden sind; auch die Bildung von nur zwei Klassen oder mehr als drei Klassen ist je nach Anwendungsfall möglich.323 317 Vgl. Fortmann, Klaus-Michael / Kallweit, Angela (2007), S. 57-60; Sommerer, Gerhard (1994), S. 161. 318 Vgl. Ehrmann, Harald (2005), S. 139. 319 Schulte, Christof (2005), S. 308. 320 Vgl. Gudehus, Timm (2007a, S. 133. 321 Vgl. Ehrmann, Harald (2005), S. 139; Schulte, Christof (2005), S. 308; Vahrenkamp, Richard (2007), S. 76. 322 Weitere Objekte benennt z. B. Gudehus, Timm (2007a), S. 133. 323 Vgl. z. B. Ehrmann, Harald (2005), S. 139. 108 Am Beispiel der Materialdisposition lässt sich diese Erkenntnis über Wert-Mengen- Relationen beispielsweise für die (Vor-) Auswahl geeigneter Beschaffungskonzepte nutzen. Dieser Auswahl liegt die Zielsetzung zugrunde, ein hohes (gegebenes) Niveau im Bereich servicelogistischer Zielgrößen zu geringen Logistikkosten realisieren zu können.324 Für die relativ geringe Anzahl wertvoller A-Materialien kann sich eine produktionssynchrone Anlieferung (Just-in-time) eignen, da eine Vorhaltung der wertvollen Güter im Lager mit hohen Kapitalbindungskosten verbunden wäre.325 Im Gegensatz dazu eignet sich für die vielen geringwertigen C-Güter eher das Konzept der Verbrauchssteuerung, das eine Vorhaltung der Güter bewusst vorsieht. Die Lagerung geringwertiger C-Güter verursacht eine geringere Kapitalbindung und demnach vergleichsweise geringe Kapitalbindungskosten.326 Die Vorauswahl der Beschaffungskonzepte bedarf einer zusätzlichen Beachtung weiterer Kriterien, z. B. der Verbrauchsschwankungen auf Basis einer XYZ-Analyse sowie ggf. einer LMN-Analyse auf Basis des Volumens der Materialarten (Ausführungen hierzu folgen im Anschluss an die ABC-Analyse). Die ABC-Analyse läuft z. B. bei einer Einteilung der Materialien nach Jahresverbrauchswerten in folgenden Schritten ab:327 1. Ermittlung der Jahresverbrauchswerte für jede Materialart (absolut und relativ gemessen am gesamten Jahresverbrauchswert) 2. Sortierung der Materialarten nach absteigenden Jahresverbrauchswerten 3. Kumulation der relativen Anteile am gesamten Jahresverbrauchswert 4. Ermittlung der Jahresverbrauchsmengen für jede Materialart (absolut und relativ gemessen an der gesamten Jahresverbrauchsmenge) 5. Kumulation der relativen Anteile an der gesamten Jahresverbrauchsmenge (in der in Punkt 2. vorgenommenen Reihenfolge) 6. Definition der Klassengrenzen (A, B, C) Die Ergebnisse der ABC-Analyse lassen sich in einer Lorenz-Kurve (vgl. Abbildung 27) grafisch darstellen. Dabei bilden die oben angegebenen Berechnungsschritte 1. bis 3. die Werte der y-Achse (Bewertungsmaßstab in %, kumuliert) und die Berechnungsschritte 4. bis 5. die Werte der x-Achse (Mengengröße in % kumuliert). Der charakteristische Verlauf der Konzentrationskurve entsteht durch die Sortierung der Klassifizierungsobjekte nach absteigenden relativen Werten im Berechnungsschritt 2. Die Klasseneinteilung in A, B und C orientiert sich in Schritt 6 nach dem Bewertungsmaßstab (und nicht nach der Mengengröße). 324 Vgl. Schulte, Christof (2005), S. 291-292. 325 Zum Beschaffungskonzept Just-in-time vgl. z. B. Schulte, Christof (2005), S. 293. 326 Zum Beschaffungskonzept der Verbrauchssteuerung bzw. Vorratsbeschaffung vgl. z. B. Schulte, Christof (2005), S. 292. 327 Vgl. z. B. Schulte, Christof (2005), S. 308-309; Sommerer, Gerhard (1994), S. 161. 109 C B A Bewertungsmaßstab (%), z. B. Jahresverbrauchswert(%), kumuliert Mengengröße (%), z. B. Jahresverbrauchsmenge (%), kumuliert 100% 50% 100% 50% Abbildung 27: Lorenzkurve als Ergebnis einer ABC-Analyse328 Sowohl im Rahmen der Auswahl geeigneter Beschaffungskonzepte als auch in anderen Anwendungsfeldern der ABC-Analyse wird diese bei Bedarf durch eine XYZ- Analyse ergänzt, durch die Schwankungen erfasst werden. Im Bereich der Materialdispositionen betreffen die Schwankungen Verbrauchs- bzw. Bedarfsschwankungen der zu beschaffenden Materialien oder Materialarten. 329 Auch die Grundidee der XYZ-Analyse lässt sich empirisch nachweisen: Für einen hohen Mengenanteil einer Grundgesamtheit liegen geringe Verbrauchs- bzw. Bedarfsschwankungen vor, für diese gilt demnach eine hohe Vorhersagegenauigkeit und folglich eine hohe Prognosesicherheit.330 Das Klassifizierungskriterium der XYZ-Analyse stellt eine Maßgrö- ße für Schwankungen dar, so z. B. nach Punktwerten331 oder nach statistischen Grö- ßen, wie Nullperiodenanteil332 und Variationskoeffizient.333 Im weiteren Verlauf wird der Variationskoeffizient als Maßgröße für die Schwankungen und als Klassifizierungskriterium der XYZ-Analyse eingesetzt, da statistische Größen eine im Vergleich zu subjektiven Punktwerten verlässlichere Datenbasis bilden. Der Variationskoeffizient als relatives Streuungsmaß lässt sich ermitteln, indem für Bedarfs- oder Verbrauchsverläufe der Klassifizierungsobjekte das absolute Streuungsmaß Standardabweichung durch den Mittelwert geteilt wird.334 Entsprechend der auf Basis des Variationskoeffizienten gebildeten Streuungs-Mengen-Relationen lassen sich die 328 In Anlehnung an Gudehus, Timm (2007a), S. 134; Martin, Heinrich (2006), S 35; Schulte, Christof (2005), S. 308; Vahrenkamp, Richard (2007), S. 77. 329 Vgl. Schulte, Christof (2005), S. 310; Sommerer, Gerhard (1994), S. 161-162; Vahrenkamp, Richard (2007), S. 77. 330 Vgl. Ehrmann, Harald (2005), S. 142; Schulte, Christof (2005), S. 310. 331 Vgl. Sommerer, Gerhard (1994), S. 164, Wannenwetsch, Helmut (2004), S. 69-71. 332 Vgl. Gudehus, Timm (2007a), S. 291-293. 333 Vgl. Schulte, Christof (2005), S. 309. 334 Vgl. Bleymüller, Josef / Gehlert, Günther / Gülicher, Herbert (2004), S. 22, vgl. auch Formel in Abschnitt 4.1.2. 110 zu klassifizierenden Objekte in die Klassen X, Y und Z einteilen (analog zur ABC- Analyse lässt sich auch die tatsächliche Einteilung in die Klassen X, Y und Z erst im Rahmen der individuellen Berechnungen festlegen, sodass die folgenden Werte als Richtgrößen zu verstehen sind):335 ? X-Objekte weisen eine geringe relative Streuung auf (der Variationskoeffizient selbst liegt unter 20% bzw. alternativ bei unter 20% an der Summe aller Variationskoeffizienten) und haben einen hohen Anteil an der Gesamtmenge (ca. 40- 60%). Die Vorhersagegenauigkeit und Prognosesicherheit sind hoch. ? Z-Objekte weisen hohe Schwankungen auf (der Variationskoeffizient selbst liegt bei über 50% bzw. alternativ bei über 50% an der Summe aller Variationskoeffizienten) und weisen demnach eine geringe Vorhersagegenauigkeit auf. Der Anteil an der Gesamtmenge ist in der Regel gering (10-20%). ? Y-Artikel weisen eine mittlere Streuung und mittlere Mengenanteile auf. Der Ablauf der XYZ-Analyse ist mit dem der vorgestellten ABC-Analyse vergleichbar. Die Berechnungsschritte 1 bis 3 erfolgen nun auf Basis der Variationskoeffizienten.336 1. Ermittlung der Variationskoeffizienten für jede Materialart (ggf. auch als Anteil an der Summe aller Variationskoeffizienten), z. B. auf Basis der Monatswerte eines Jahres 2. Sortierung der Materialarten nach aufsteigenden Variationskoeffizienten 3. Kumulation der (relativen Anteile der) Variationskoeffizienten 4. Ermittlung der Jahresverbrauchsmengen für jede Materialart (absolut und relativ gemessen an der gesamten Jahresverbrauchsmenge) 5. Kumulation der relativen Anteile an der gesamten Jahresverbrauchsmenge (in der in Punkt 2. vorgenommenen Reihenfolge) 6. Definition der Klassengrenzen (X, Y, Z) auf Grundlage der Variationskoeffizienten als Maß für die relativen Streuung Abbildung 28 stellt eine Zusammenfassung der Berechnungsergebnisse der XYZ- Analyse dar. Der charakteristische Verlauf dieser Konzentrationskurve entsteht durch die Sortierung der Klassifizierungsobjekte nach aufsteigenden Variationskoeffizienten im Berechnungsschritt 2. 335 Vgl. Schulte, Christof (2005), S. 309-310; Sommerer, Gerhard (1994), S. 162. 336 Vgl. z. B. Schulte, Christof (2005), S. 309. 111 Z Y X Anteil am gesamten Streuungsmaß(%), z. B. Anteil an der Summe der Variationskoeffizienten, kumuliert 100% 50% 100% 50% Mengengröße (%), z. B. Jahresverbrauchsmenge (%), kumuliert Abbildung 28: Grafische Darstellung der XYZ-Analyse337 Das Beispiel der ABC-Analyse für die Auswahl geeigneter Beschaffungskonzepte wird nun mit den Empfehlungen einer XYZ-Analyse kombiniert. Eine produktionssynchrone Anlieferung (Just-in-time) eignet sich für X-Materialien, da diese regelmäßig verbraucht werden. In der Wertigkeit der X-Güter konzentriert sich die produktionssynchrone Anlieferung auf die hochwertigen A-Güter, um für diese eine Lagerhaltung und hohe Kapitalbindung zu vermeiden. Für regelmäßig verbrauchte X-Güter mit geringen Wertanteilen (C-Güter) eignet sich eher eine Verbrauchssteuerung in Kombination mit der Auswahl geeigneter Dispositionsverfahren, wie der optimalen Bestellmenge.338 Für die unregelmäßig eingesetzten Z-Güter eignet sich weder die Verbrauchssteuerung noch Just-in-time. Die Komplexität der unregelmä- ßigen Anlieferung im Rahmen von Just-in-time wäre nicht beherrschbar bzw. mit unverhältnismäßig hohen Kosten verbunden, und eine Verbrauchssteuerung würde bei einem sporadischen Verbrauch zu einem Aufbau hoher Lagerbestände führen. Für diese Güter kann sich eine Bedarfssteuerung (auch Einzelbeschaffung im Bedarfsfall) – insbesondere für hochwertige Güter A-Güter – eignen.339 Bei einem geringen Wertanteil der Z-Güter sollte überprüft werden, ob diese tatsächlich benötigt werden, oder ob auf eine Beschaffung der Materialien verzichtet werden kann (Sortenbereinigung).340 337 In Anlehnung an Fortmann, Klaus-Michael / Kallweit, Angela (2007), S. 61; Schulte, Christof (2005), S. 309. 338 Das Dispositionsverfahren der optimalen Bestellmenge eignet sich für C-Güter, da bewusst Lagerbestände gehalten werden, beruht aber auf der Annahme eines regelmäßigen Verbrauchs, sodass es sich nur für X-Güter zielgerichtet einsetzen lässt. Vgl. zur Bestellrechnung z. B. Schulte, Christof (2005), S. 395-399. 339 Zum Beschaffungskonzept der Bedarfssteuerung vgl. z. B. Schulte, Christof (2005), S. 292. 340 Vgl. Schulte, Christof (2005), S. 312; Sommerer, Gerhard (1994), S. 165-166. 112 Eine zusammenfassende Darstellung über die Kombination der ABC- mit der XYZ- Analyse findet sich in Abbildung 29. Die Einteilung in vier anstelle von 9 Feldern soll dabei zum Ausdruck bringen, dass im Übergang zu B- bzw. Y-Artikeln die Eignung der jeweiligen Beschaffungskonzepte im Einzelfall zu prüfen ist. Verbrauchssteuerung X Y Z gering hoch Wert Vorhersagegenauigkeit hoch gering A B C Just in time Bedarfssteuerung Sortenbereinigung Abbildung 29: ABC-XYZ-Analyse, Vorauswahl von Beschaffungskonzepten341 Im Bereich des Katastrophenmanagements eignen sich die ABC- und XYZ- Analyse für mehrere Anwendungsfelder, von denen im Folgenden zwei Einsatzgebiete ausführlich durch Berechnungsbeispiele vorgestellt werden. Das erste Berechnungsbeispiel im folgenden Abschnitt 4.1.2 schließt an die Auswahl geeigneter Beschaffungskonzepte aus diesem Abschnitt an und passt die Berechnungen und Aussagen aus der ABC-XYZ-Analyse an die Bedürfnisse des Katastrophenmanagements an. Auf der Grundlage einer Klassifizierung mehrerer Hilfsgüter nach Verbrauchswerten und -schwankungen wird die Eignung von Beschaffungskonzepten im Rahmen der Katastrophenbewältigung am Beispiel Kenias mit Daten aus dem Jahr 2008 aufgezeigt. Der darauf folgende Abschnitt 4.1.3 widmet sich den Einsatzpotenzialen der ABC-XYZ-Analyse im Bereich der Katastrophenvorsorge (im Speziellen im Bereich der Vorbeugung). Auf Basis der bereits in Abschnitt 2.1 verwendeten Daten der EM-DAT (Emergency Events database), die durch das CRED (Centre for Research on the Epidemiology of Disasters) erfasst und bereitgestellt 341 In Anlehnung an Fortmann, Klaus-Michael / Kallweit, Angela (2007), S. 62; Sommerer, Gerhard (1994), S. 165. 113 werden, erfolgt eine ABC-XYZ-Analyse nach Regionen und Katastrophenarten.342 Die Ergebnisse lassen sich unter anderem einsetzen, um eine Vorauswahl möglicher Standorte für Zentralläger der Hilfsorganisationen zu treffen. Die endgültige Auswahl von Standorten erfordert weitere Berechnungen unter Einsatz von Methoden der Standortplanung, die in Abschnitt 4.2.2 vorgestellt werden. Weitere Einsatzgebiete aber auch Grenzen der ABC-XYZ-Analyse schließen das Kapitel ab. Abbildung 30 ordnet diese beiden benannten Anwendungsfelder der ABC-XYZ- Analyse in den bekannten Kreislauf des Risikomanagements ein und benennt Ansätze weiterer Einsatzgebiete der ABC-XYZ-Analyse. Katastrophenvorsorge Vorbeugung ? Vorauswahl geeigneter Regionen für Zentralläger auf Basis einer ABC-XYZ-Analyse über Orte, Ausmaß und Arten von Katastrophen (als Grundlage für die Standortplanung) Katastrophenbewältigung Monitoring / Frühwarnung ? Zukunftsbezogene Szenarien auf Basis einer ABC-XYZ-Analyse. Die Grundlage bilden Prognosedaten aus Monitoring / Frühwarnung Weitere humanitäre Hilfe ? Siehe sofortige Rettungsmaßnahmen Wiederaufbau ? Aktualisierung der ABC-XYZ- Analyse ? Auswahl zukünftiger Beschaffungskonzepte auf der Grundlage einer aktualisierten Datenbasis Risikoanalyse ? Analyse über Streuungen auf Basis einer XYZ-Analyse ? Analyse über Schadenwerte auf Basis einer ABC-Analyse Sofortige Rettungsmaßnahmen ? Auswahl geeigneter Beschaffungskonzepte gemäß den Ergebnissen einer ABC-XYZ- Analyse ? Datenerfassung für weitere Analysen Abbildung 30: ABC-XYZ-Analyse, Kreislauf des Katastrophenmanagements343 4.1.2 ABC-XYZ-Analyse für Hilfsgüter (Kenia, Eldoret) Die nachfolgenden Inhalte verdeutlichen an einem überschaubaren realen Beispiel die Durchführung, Ergebnisdarstellung und Auswertung einer ABC-XYZ-Analyse für Gestaltungsfragen der Katastrophenbewältigung. Diese sind auf die Klassifizierung von Hilfsgütern gerichtet, um die Auswahl geeigneter Beschaffungskonzepte im internationalen Katastrophenmanagement zielgerichtet zu unterstützen. 342 Vgl. www.emdat.be; Guha-Sapir, Debarati u.a. (2004); Hoyois, P. u.a. (2007), S. 13; Tschoegl, Liz u.a. (2007). 343 Eigene Darstellung, in Ergänzung zu Abbildung 12.