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Harrington

Harrington Plastics macht Schluss mit schwammigen Vorhersagen und verbessert die Netzwerkintegration und -transparenz

Einleitung

Als 60-jähriger Marktführer im Großhandelsvertrieb für Industrierohrsysteme hat Harrington mit großer Wahrscheinlichkeit das, was Kunden brauchen und wo sie es brauchen. Das Unternehmensnetzwerk erstreckt sich von Hawaii bis Florida und umfasst etwa 550.000 Artikel/Lager-Kombinationen. Zum Hauptkundenstamm gehören OEMs und Auftragnehmer. Das Unternehmen beliefert eine breite Palette von Branchen: von der Halbleiterherstellung und Wasseraufbereitung bis hin zu Arzneimitteln und Schwimmbädern. Ganz gleich, ob Sie Rohrventile und -armaturen, Pumpen, Tanks und Filter oder andere korrosionsfeste Produkte benötigen, Sie werden sie in einer der 57 landesweiten Niederlassungen finden können.

Ergebnisse

Einfache Integration eines brandneuen Vertriebszentrums Besseres Verständnis der Nachfrage Erhöhte Sichtbarkeit zwischen den Teams

Herausforderungen

Wie viele Unternehmen suchte auch Harrington nach einer Möglichkeit, seine Bestandsinvestitionen mit Servicezielen in Einklang zu bringen. Die Planer tendierten dazu, den Bestand schlank zu halten, mussten jedoch Bestandslevel wählen, die den Service nicht gefährdeten.

Was hielt sie davon ab?

Eine Herausforderung war das Planungssystem von Harrington, das mit viel Rätselraten und ineffizienten Prognosemethoden verbunden war. David Burnett, Director of Strategic Supply Chain, erklärt: „Unsere Herausforderungen glichen jenen vieler Unternehmen in unserer Branche. Wir verwendeten einen einfachen Durchschnitt und ziemlich manuelle Mathematik, um einen Großteil unserer Prognosen zu erstellen. Oder wir verließen uns in Ermangelung einer Datenanalyse einfach auf jemanden, der seinen Markt kannte und uns einen geschätzten Min/Max-Wert für jedes Produkt oder jede Produktlinie nennen konnte. Das ist etwas, womit sich die Leute wohl fühlten, weil es schon lange so gemacht wurde, aber in Wirklichkeit war es einfach kein enorm genauer oder datengestützter Ansatz.“

Das System war nicht nur ungenau, sondern auch umständlich. „Wir mussten jede Kombination aus Artikel und Lager manuell überprüfen und wir hatten nicht die Ressourcen, dies so oft wie nötig zu tun“, sagt Scott Gudat, Sr. Inventory Logistics Manager, der bereits seit 35 Jahren bei Harrington beschäftigt ist und ein detailliertes Wissen über das Unternehmen verfügt. „Zu dieser Zeit ordneten wir einem Operations Manager wahrscheinlich acht oder neun verschiedene Standorte zu. Für eine manuelle Überprüfung all dieser Artikel könnte er einen Monat brauchen. Zwischen dem Rest seines Arbeitspensums befasste er sich vielleicht einmal im Jahr mit jedem Standort.“

Diese intensive manuelle Planungsmethode machte Harrington zu einem Zusammenschluss aus unabhängigen Niederlassungen statt zu einem einheitlichen Unternehmen. Burnett, der hinzugezogen wurde, um bei der Integration der Lagerbestandsverwaltung im gesamten Netzwerk zu helfen, erklärt: „Sicherlich wollen wir, dass alle unsere Niederlassungen ihre Märkte bedienen und vollständig auf sie reagieren können, aber wir wollen auch unseren Lagerbestand und unsere Infrastruktur bestmöglich nutzen, damit wir weiterhin ein hohes Serviceniveau bieten können und das, ohne unserer operativen Basis viele zusätzliche Kosten zu verursachen.“

Lösungen

Wie also hat Harrington diese Herausforderung bewältigt, das Rätselraten beseitigt und ein kohärenteres Netzwerk geschaffen? Durch die Implementierung von ToolsGroups Service Optimizer 99+ (SO99+) ist Harrington in der Lage, seine Nachfrage besser zu verstehen und seinen Bestand schlank zu halten, ohne den Service zu untergraben. „SO99+ gab uns die Möglichkeit, Funktionen wie die berechnete Rangfolge und die entsprechenden Servicegrade zu nutzen, um unsere Investitionen in den Sicherheitsbestand gezielt zu steuern; es ermöglichte uns auch, einige detaillierte Simulationen zur Optimierung unserer Nachschubpfade an mehreren wichtigen Stellen unseres Netzwerk zu erstellen“, so Burnett. „Es war viel schwieriger, mit dem manuellen Prozess und einem Durchschnittswert zu arbeiten, wie wir ihn zuvor verwendet hatten.“

Nach einer achtmonatigen Implementierung gewannen die Filialen von Harrington immer mehr Vertrauen in das neue System. Wie Gudat erklärt: „Wir hatten ein loses Netz von einzelnen Filialen, jede mit einem Manager, der sein eigenes Ding durchzog. Wenn wir also vom Unternehmensstandpunkt aus reinkamen und anfingen, ihnen einen differenzierteren Blick darauf zu geben, was sie in ihrem Bestand haben sollten, zeigten wir ihnen, wie hoch die Zahlen sein würden und sie sahen, dass ihnen der Bestand nicht ausgehen würde.“

 

Wir sind in der Lage, verschiedene Szenarien, Serviceklassen und Vorlaufzeiten zu betrachten, um herauszufinden, ob wir das Serviceniveau erhöhen oder senken müssen. Die Bedarfsplanung hilft mir dabei, selbst Artikel mit einer sporadischen Nachfrage zuversichtlich vorherzusagen.“
– Matthew Fuller, Inventory Planner bei Harrington.

 

Ein weiterer wichtiger Akteur bei der Umsetzung und täglichen Verwaltung von SO99+ ist Matthew Fuller, Inventory Planner bei Harrington. Fuller verfügt über 10 Jahre Erfahrung bei Harrington und kümmert sich um den größten Teil des täglichen Arbeitsablaufs. Er schätzt die Einfachheit der Datenüberprüfung und Feinabstimmung von Prognosen. „Ich denke, es ist ein sehr intuitives System“, sagt Fuller. „Es funktioniert gut, und ich genieße die Tatsache, dass man die Daten ohne viel zusätzliches Hin und Her überprüfen und verarbeiten kann. Wir sind in der Lage, uns verschiedene Szenarien, Serviceklassen und Vorlaufzeiten anzusehen, um herauszufinden, ob wir das Serviceniveau erhöhen oder senken müssen. Die Bedarfsplanung hilft mir dabei, selbst Artikel mit einer sporadischen Nachfrage zuversichtlich vorherzusagen.“

Durch die Automatisierung der Routinearbeit kann Harrington Ausnahmen besser verwalten und dabei Servicegrad-Einstellungen überprüfen, um festzustellen, wo Serviceziele aggressiver erreicht werden können. Außerdem wird der Arbeitsablauf flüssiger, da die Ergebnisse leicht ausgetauscht werden können. „Im Ganzen funktioniert das System perfekt“, sagt Fuller. „Wenn ich die Daten analysiere und meinen normalen täglichen Arbeitsablauf durchlaufe, bin ich in der Lage, Informationen mit anderen Beteiligten auszutauschen, die mit dem Prozess nicht so vertraut sind. Es ergibt für sie mehr Sinn, wenn sie in einer Grafik oder in einem Report sehen können, wie die tatsächliche Nutzung bei einigen unserer Artikel aussieht.“

Ergebnisse

Einer der größten Vorteile wurde evident, als das Unternehmen ein brandneues Vertriebszentrum im Mittleren Westen eröffnete. „Mit SO99+ konnten wir die Auswirkungen der Verlegung all unserer Nachfüllpfade für eine bestehende Reihe von Filialen auf einen neuen Standort simulieren, der in unserem Produktionssystem noch nicht existierte“, sagt Burnett. „Das ersparte uns den Versuch, all diese Zweigstellenanforderungen manuell zu addieren und sicherzustellen, dass wir keine Nachfrage in den Roll-ups duplizieren. Das war sicherlich ein großer Gewinn für uns und einer, den wir in Zukunft sicherlich wieder nutzen werden, wenn wir uns nach den besten Stellen umsehen, um Dinge wie den konsolidierten Einkauf und das regionale Bestandsmanagement zu erledigen.“ Diese erfolgreiche Netzwerksimulation wird Harrington bei der künftigen Implementierung eines Hub-and-Spoke-Netzwerks helfen. „Wir werden prüfen, wie wir einen Teil der bestehenden Netzwerkinfrastruktur besser nutzen können, um den Einkauf und das Bestandsmanagement zu konsolidieren und noch mehr Effizienz aus dem System herauszuholen.“

Harrington hat jetzt eine größere Transparenz und ein besseres Verständnis der Nachfrage zwischen den Teams und möchte sein Lieferkettenmanagement weiter verbessern. Laut Fuller „geht es nur darum, einige der Parameter kontinuierlich zu verfeinern und sicherzustellen, dass [sie] in der Lage sind, den wichtigsten Entscheidern, genaue Daten zu liefern.“

Harrington wird es jedoch nicht dabei belassen. Der nächste Schritt ist eine granulare Betrachtung ihrer Vorhersagegenauigkeit. Laut Burnett „verwenden [sie] einen guten datengesteuerten Ansatz mit Prognosegenauigkeit und Servicegraden, um auf Basis der Prognose genau abzustimmen, worin [sie] die meiste Zeit investieren sollten und um den Mehrwert des Systems für das Unternehmen wirklich zu quantifizieren.“

 

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