Lieferengpässe sind keine abstrakte Gefahr mehr – sie treffen Unternehmen konkret und plötzlich. Aus meiner Arbeit mit Gründern und Mittelständlern weiß ich: Wer Engpässe früh erkennt, kann Einkauf und Budget gezielt steuern. In diesem Beitrag erkläre ich, wie Sie mit einem 90‑Tage‑Lieferanten‑Scoring relevante Risiken vorhersagen und Ihre Einkaufsbudgets präzise anpassen. Ich beschreibe die Logik, die Kennzahlen, die technischen Umsetzungen und die praktischen Maßnahmen, die Sie sofort anwenden können.
Warum 90 Tage?
Die Wahl des Zeitfensters ist kein Zufall. 90 Tage bilden einen pragmatischen Kompromiss zwischen kurzfristiger Reaktionsfähigkeit und strategischer Planbarkeit:
- Lieferzeiten, Produktionszyklen und Beschaffungsverträge entfalten in diesem Zeitraum oft ihre Wirkung.
- Prognosen für 4–12 Wochen sind in vielen Supply‑Chains noch zuverlässig genug, um Handlungen auszulösen.
- Budgetzyklen (Quartal) und operative Planung lassen sich so direkt verknüpfen.
Was ist ein 90‑Tage‑Lieferanten‑Scoring?
Im Kern ist es ein Score, den Sie jedem Lieferanten täglich oder wöchentlich zuweisen, basierend auf Indikatoren, die innerhalb der nächsten 90 Tage relevant sind. Der Score ist nicht nur „gesund/krank“, sondern ein mehrstufiges Signal (z. B. grün‑gelb‑rot), das konkrete Maßnahmen triggert: Einkauf erhöhen, Sicherheitsbestände anpassen, Alternative qualifizieren, Vertragsgespräch ansetzen.
Wichtige Datenquellen
Für ein belastbares Scoring benötigen Sie mehrere Datenquellen:
- Interne Bestands- und Verbrauchsdaten (ERP, z. B. SAP, Microsoft Dynamics).
- Bestellungen und Lieferstatus (PO‑Aging, Lieferavise).
- Lieferantenkommunikation und vertragliche SLAs.
- Markt‑ und Branchendaten (Rohstoffpreise, Logistikstörungen). Ich nutze gern Datenfeeds von Bloomberg oder spezialisierten Lieferketten‑Anbietern.
- Externe Risikoindikatoren: Insolvenzwarnungen, politische Risiken, Wetter‑Events.
Die Kennzahlen, die wirklich zählen
Nicht jede Kennzahl ist gleich wichtig. Für das 90‑Tage‑Scoring haben sich diese Indikatoren bewährt:
- OTD (On‑Time Delivery) der letzten 90 Tage – Gewichtung hoch.
- Durchschnittliche Lieferzeitabweichung gegenüber vereinbarter Lead Time.
- Auftragsrückstände (Backorders) und % der verspäteten Positionen.
- Bestellvolatilität (Änderungen im Volumen/Termin innerhalb von 30 Tagen).
- Zahlungsverhalten und Bonitätsindikatoren des Lieferanten.
- Logistik‑Risikofaktoren (z. B. Hafenstörungen, Kapazitätsengpässe).
Ein einfaches Scoring‑Modell
Sie brauchen kein Machine‑Learning, um nützliche Ergebnisse zu erzielen. Ein gewichteter Score aus 5 Kennzahlen reicht oft. Beispiel-Gewichtung:
| Kriterium | Gewichtung | Interpretation |
|---|---|---|
| OTD (90 Tage) | 35% | Hohes Gewicht — Kernindikator für Zuverlässigkeit |
| Lieferzeitabweichung | 25% | Zeigt Trend zu Verzögerungen |
| Backorder‑Anteil | 15% | Direkter Indikator für Engpässe |
| Bonität / Zahlung | 15% | Frühsignal für operative Probleme |
| Markt‑/Logistikrisiken | 10% | Externe Treiber (z. B. Rohstoffpreise) |
Jedes Kriterium wird auf eine Skala 0–100 normalisiert. Der gewichtete Mittelwert ergibt den Gesamtscore. Schwellenwerte (Beispiel): >75 = grün, 50–75 = gelb, <50 = rot.
Wie ich das technisch aufbaue
Für viele Kundenteams reicht eine Kombination aus ERP‑Export, Excel/Power Query und Power BI. So gehe ich vor:
- Automatisierter Datenexport aus dem ERP (täglich oder wöchentlich).
- ETL mit Power Query: Bereinigung, Zeitfensterbildung (90 Tage) und Berechnung der Kennzahlen.
- Scoring‑Berechnung in Power BI oder in einem Python‑Notebook (pandas) für mehr Flexibilität.
- Dashboard mit Ampel‑Status, Zeitreihen und Treiberanalyse (Warum ist ein Lieferant gelb/rot?).
Handlungslogik: Was tun bei Gelb oder Rot?
Ein Score ist nur so wertvoll wie die Maßnahmen, die er auslöst. Ich arbeite mit klaren Playbooks:
- Gelb: Erhöhung Sicherheitsbestand um definierten Faktor, tägliche Überwachung, Kontakt zum Lieferanten, Prüfung alternativer Transportrouten.
- Rot: Sofortiger Eskalationspfad: Notfallbestellung bei alternativen Lieferanten, Umlagerung aus anderen Lagern, Einkaufsverhandlungen für Priorisierung.
- Finanzielle Anpassung: Umschichtung des Einkaufsbudgets in kurzfristige Beschaffungen oder Zuschläge für schnellere Lieferungen.
Einkaufsbudget präzise anpassen
Präzision entsteht, wenn Score‑Signale mit Bedarfsprognosen verbunden werden. Vorgehen:
- Ermitteln Sie für jede Materialgruppe den erwarteten Bedarf der nächsten 90 Tage.
- Multiplikation mit Ausfallwahrscheinlichkeit (extrapoliert aus Score: z. B. rot = 60% Ausfallrisiko, gelb = 25%).
- Berechnen Sie den zusätzlichen Beschaffungsbedarf und die Kosten (Expresslieferung, Zuschläge).
- Priorisieren Sie nach Wertbeitrag: Für A‑Teile werden Budgets bevorzugt verschoben.
So wird aus einem subjektiven Bauchgefühl ein nachvollziehbarer Budgetplan mit Kennzahlen: zusätzliche Menge, erwartete Zusatzkosten und ROI (Vermeidung Produktionsausfall vs. Mehrkosten).
Praxisbeispiel aus Kundenprojekten
Bei einem Maschinenbauer hatte ein Hauptlieferant für Elektroteile plötzlich OTD‑Werte unter 60%. Mit dem 90‑Tage‑Scoring erkannten wir einen abnehmenden Trend zwei Wochen früher als die operative Abteilung. Maßnahmen:
- Sicherheitsbestand für kritische Komponenten sofort um 30% erhöht.
- Alternative Lieferanten aktiviert und qualifiziert (zwei kurzfristige Lieferanten, ein langfristiger Ersatz).
- Einkaufsbudget um kurzfristige Mehrkosten von 8% erhöht — im Vergleich dazu hätte ein Produktionsstopp Kosten von 40% des Umsatzes pro betroffener Anlage verursacht.
Ergebnis: Keine Produktionsunterbrechung und geringerer finanzieller Schaden. Das Scoring war das Entscheidungsinstrument für eine schnelle, datenbasierte Handlung.
Tipps für die Implementierung
- Starten Sie schlank: 5 Kennzahlen und tägliche Updates sind besser als ein perfektes Modell, das nie fertig wird.
- Binden Sie Einkauf, Produktion und Finanzen früh ein — nur so werden Maßnahmen umgesetzt.
- Automatisieren Sie Datenflüsse schrittweise; manuelle Exporte sind anfangs okay, aber langfristig unbrauchbar.
- Dokumentieren Sie Playbooks für Gelb/Rot‑Fälle und messen Sie die Wirkung (z. B. vermiedene Produktionsausfälle).
Wenn Sie möchten, kann ich Ihnen eine Excel‑Vorlage für das 90‑Tage‑Scoring und ein Beispiel‑Power‑BI‑Dashboard vorbereiten, das Sie direkt an Ihre ERP‑Exporte anschließen können. Sprechen Sie mich an – gemeinsam bringen wir Ihre Beschaffung von reaktiv auf vorausschauend.
