Leere Regale füllen: Wie ein nordböhmischer 3PL-Dienstleister die Lagerauslastung von 58 % auf 84 % steigerte

Halbvolle Lager. Ständige Fehlbestände. Abwandernde Kunden. Das Paradoxon: 58 % Lagerauslastung bei 85 % Lieferbereitschaft gegenüber einem SLA-Ziel von 95 %. Die Ursache war nicht fehlender Platz — sperrige Langsamdreher beanspruchten ihn. Eine kapazitätsbeschränkte Servicelevel-Optimierung gab 2.800 m³ frei, hob die Lieferbereitschaft auf 96 % und verschob eine Lagererweiterung im Wert von 12 Mio. Kč.

Der Kunde

Ein Kontraktlogistik-Dienstleister (3PL) mit Sitz bei Ústí nad Labem in Nordböhmen. Zwei Lager: 8.000 m² Normallager und 5.000 m² Multitemperaturlager mit Kühlzone. Rund 15.000 aktive SKUs in den Bereichen FMCG, Haushaltswaren und Einzelhandel — Betreuung von 6 Hauptkunden mit SLA-Vereinbarungen zur Lieferbereitschaft. Bestands- und Nachschubsteuerung über Odoo.

Das Paradoxon: Leerer Platz, leere Regale

Die Gesamtauslastung lag bei 58 %, dennoch beschwerten sich Kunden regelmäßig über Fehlbestände und nicht eingehaltene SLAs. Die Lieferbereitschaft lag bei 82–88 % gegenüber dem Ziel von 95 %. Im vergangenen Jahr waren zwei Kunden wegen schlechter Servicequalität abgewandert.

Die Ursache war eine fehlerhafte Platzzuweisung. Der Lagerleiter teilte Platz nach Produktkategorie zu, nicht nach Umschlagshäufigkeit oder Wert. Palettiertes Flaschenwasser belegte 22 % des Normallagers, drehte sich aber nur einmal alle 45 Tage. Gleichzeitig hatten schnelldrehende Molkerei- und Getränke-SKUs nur 3–4 Tage Bestand und ständige Nachschubprobleme.

Schritt 1: Flächen- vs. Wertanalyse

Wir kartierten jede SKU nach verbrauchten Kubikmetern, täglichem Durchsatz und Umsatz pro Kubikmeter und Tag. Ergebnis: 12 % der SKUs verbrauchten 45 % des gesamten Lagervolumens, trugen aber nur 8 % zum Durchsatzumsatz bei. Die Hauptverursacher waren 24er-Wasserpaletten (3,2 m³ je Palette, 40-Tage-Umschlag), Waschmittelgebinde (2,8 m³, 55-Tage-Umschlag) und Großpackungen Toilettenpapier (4,1 m³, 35-Tage-Umschlag). Gekühlte Molkereiprodukte generierten den 6-fachen Umsatz pro m³, erhielten aber nur 15 % der Kühlzonenkapazität.

Schritt 2: Lieferzeitverteilungen

Aus 2 Jahren Wareneingangs-Daten erstellten wir empirische Lieferzeitprofile. Lokale FMCG-Lieferanten lieferten in 2–5 Tagen (P90: 5 Tage). Import-Non-Food (Waschmittel, Papier) dauerte 25–60 Tage (P90: 55 Tage). Import-Getränke lagen bei 30–90 Tagen (P90: 80 Tage). Lange Lieferzeiten bei Importware erzwangen hohe Sicherheitsbestände — die den Platz unverhältnismäßig beanspruchten.

Schritt 3: Kapazitätsbeschränkte Servicelevel

Für jede SKU berechneten wir das wirtschaftlich optimale Servicelevel (τ) und wendeten dann die Lagerkapazitätsbeschränkung an. Sowohl ein schnelldrehender Snack (τ = 0,99) als auch eine sperrige Wasserpalette (τ = 0,98) erfordern ein hohes Servicelevel. Wenn aber das gesamte benötigte Volumen die Lagerkapazität übersteigt, senkt der Optimierer gezielt τ bei den SKUs mit dem niedrigsten Grenzwertbeitrag.

Bei sperrigen Importartikeln wurde τ von 0,93–0,98 auf 0,55–0,65 gesenkt, wodurch rund 2.800 m³ Lagerfläche freigesetzt wurde. Schnelldreher behielten τ auf dem Niveau von 0,95+. Das ist ein bewusster Kompromiss, den kein Standard-ERP-System automatisch berechnet.

Schritt 4: Simulation

Wir simulierten 6 Monate Betrieb unter drei Szenarien. Status quo: 58 % Auslastung, 85 % Lieferbereitschaft. Optimierte Bestellpunkte allein: 71 % Auslastung, 91 % Lieferbereitschaft. Optimierung plus Auslisten/Verlagern sperriger Langsamdreher: 84 % Auslastung, 96 % Lieferbereitschaft. Die dritte Variante verlagerte 800+ SKUs in gemieteten Containerlagerplatz vor Ort zu einem Drittel der Kosten pro m³ und listete 200 SKUs mit negativem Deckungsbeitrag aus.

Die Lösung

Kapazitätsbeschränkte Bestellpunkte für alle 15.000 SKUs wurden in die Odoo-Nachbestellregeln geschrieben. Die Auslist-/Verlagerungsliste wurde mit Umsetzungspriorität geliefert: Top 200 SKUs für sofortige Wirkung. Freigewordene Lagerzonen wurden umgewidmet: Die Kühlmolkereisektion wurde um 40 % erweitert und eine dedizierte Schnellkommissionierzone für die Top-500-SKUs nach Umschlagshäufigkeit geschaffen. Servicelevel werden wöchentlich neu berechnet und passen sich automatisch an saisonale Nachfrageschwankungen an.

Ergebnisse

Die höhere Lieferbereitschaft sicherte zwei gefährdete Kundenverträge im Gesamtwert von rund 4,5 Mio. Kč/Jahr. Die Platzoptimierung verschob eine geplante Lagererweiterung mit geschätzten Investitionskosten von 12 Mio. Kč.