Tool-Tipp: Die ABC-Analyse

Vielen Menschen fällt es schwer, Prioritäten zu setzen. Bei einer Fülle von Möglichkeiten und Notwendigkeiten kann man schon mal den Überblick verlieren. Und hier setzt die ABC-Analyse an.

Mit ihrer Hilfe kann man in eine Datenmenge eine Struktur schaffen, die es ermöglicht, Wichtiges von weniger Wichtigem und von gänzlich Unwichtigem zu trennen.

Einkäufer nutzen die Methode häufig dafür herauszufinden, bei welchen Materialien oder Lieferanten sich Preisverhandlungen am ehesten rechnen. Wo ein zehntel Prozent die meiste Wirkung zeigt.

Aber die ABC-Analyse kann auch dafür angewandt werden um Lieferanten oder Materialien zu klassifizieren. Wie das genau funktioniert, beschreibe ich im vorliegenden Artikel.

Warum und wofür wird die ABC-Analyse häufig verwendet?

Mit der ABC-Analyse werden Objekte in Klassen eingeteilt, um die Wichtigkeit dieser Objekte innerhalb einer Gesamtheit objektiv zu erkennen.
Diese Methode wird häufig in Vertriebs- oder Einkaufsabteilungen verwendet, um festzustellen, welche Kunden bzw. Lieferanten mengen- und wertmäßig den größten Anteil ausmachen. Das Resultat kann dann für strategische Zwecke verwendet werden.

Wo sollten Marketing-Projekte gestartet werden? An welchen Stellen hätte ein Projekt zur Kostenoptimierung den größten Nutzen?
Dabei ist es unerheblich, ob Sie die Objekte in drei Kategorien A, B und C einteilen oder ob Sie eine feinere Einteilung anstreben.

Das Pareto-Prinzip ist die Basis

Die ABC-Analyse basiert im Wesentlichen auf dem Pareto-Prinzip. Es ist benannt nach Vilfredo Pareto und auch unter dem Namen 80-zu-20-Regel bekannt. Diese Regel besagt, dass man mit 20 % eines bestimmten Aufwands 80 % Ergebnis erzielt. Im Umkehrschluss bedeutet es, dass man für die Erreichung der restlichen 20 % ganze 80 % Aufwand investieren muss.

Das Prinzip ist vielfältig anwendbar:

  • Wenn Sie Ihr Auto nur in die Waschanlage fahren, erreichen Sie mit 20 % Aufwand 80 % Ergebnis. Für die restlichen 20 % (Türeinstiege, Dichtungs-Gummis, Tür-Scharniere, etc.) benötigen Sie 80 % der Zeit. Der Unterschied ist für Außenstehende fast nicht erkennbar.

     

  • Wenn Sie 20 % Ihrer häufigsten Fehlerursachen vermeiden, erreichen Sie eine 80%ige Verbesserung. Die restlichen 20 % an Verbesserungen kosten Sie stolze 80 % zusätzlichen Aufwand.

     

  • Die 80-zu-20 Regel gilt mehr oder weniger sogar für die Kleidung, die wir täglich tragen: Die 20 % unserer Lieblingsstücke tragen wir zu 80 % unserer Zeit – und umgekehrt.

Würden wir immer nach dem Pareto-Prinzip vorgehen, wir würden wesentlich weniger zeitliche und finanzielle Ressourcen für minimale Ergebnisse verwenden.

Wie können Sie die ABC-Analyse im Qualitätsmanagement anwenden?

Wie bereits weiter oben beschrieben, wird die ABC-Analyse sehr häufig dafür verwendet, mengen- und wertmäßige Einteilungen vorzunehmen. Genauso können Qualitätsmanager aber Erhebungen über Menge und Qualität von Waren vornehmen. Oder über Werte von Einkaufsmengen und Mängelrügen.

In nur fünf Schritten erstellen Sie beliebig anwendbare ABC-Analysen. Zur Veranschaulichung habe ich ein Beispiel vorbereitet. So können Sie jeden Schritt auch visuell nachvollziehen.

Schritt 1: Was wollen Sie kategorisieren?

Im ersten Schritt erstellen Sie eine Liste über die Objekte, die Sie in Kategorien einteilen möchten. Folgende Objekte werden dabei häufig verwendet:

  • Kunden
  • Verkaufsartikel
  • Lieferanten
  • Rohstoff-Artikel / Materialien
  • Produktionsanlagen
  • Standorte / Werke
  • Mitarbeiter/innen (z.B. im Außendienst)

Sie können natürlich auch mehrstufig vorgehen: In einer Artikelliste haben Sie eine Spalte mit dem entsprechenden Lieferanten oder Kunden (wenn eindeutig zuordenbar) und mittels einer Pivot-Tabelle verdichten Sie die Daten und machen aus einer Datentabelle zwei ABC-Analysen.

Als Beispiel dient eine Tabelle mit fiktiven Beschaffungsdaten von insgesamt 10 Artikeln:

Schritt 2: Wo liegen Ihre Prioritäten?

In diesem Beispiel liegt die Priorität aufseiten der Beschaffung beim Einkaufsvolumen je Artikel. Demzufolge wird für jedes Material die Einkaufsmenge mit dem Einkaufspreis pro Stück multipliziert. Damit haben Sie für die spätere Analyse den Einkaufswert gesamt pro Artikel als Priorität definiert.

Je nachdem wie Ihre Grunddaten beschaffen sind, können Sie auch Qualitätsmängel und die daraus resultierenden Fehlerkosten in solch eine Tabelle integrieren. Wie das dann aussieht, beschreibe ich später.

Schritt 3: Prozent-Werte für die Periode ermitteln

Im dritten Schritt ermitteln Sie je Artikel den prozentualen Anteil am gesamten Einkaufswert über alle zehn Artikel hinweg (die Summe ergibt 100 %):

Wir sehen nun, welches die wichtigsten Materialien für unseren Einkauf sind.

Schritt 4: Legen Sie die Rangfolge fest

Im vierten Schritt wird die oben zusammengetragene Liste so sortiert, dass der größte Einkaufswert den Rang 1 und der niedrigste Einkaufswert den Rang 10 ergibt (Funktioniert mit Excel per „Rang“-Formel):

Für dieses fiktive Beispiel ist schon relativ deutlich sichtbar, welches wohl unsere späteren A-, B- und C-Materialien sein werden.

Schritt 5: Teilen Sie in A, B und C ein

Für unser Beispiel treffe ich folgende Annahmen:

  • Klasse A: 80 % Einkaufswert
  • Klasse B: 15 % Einkaufswert
  • Klasse C: 5 % Einkaufswert

Das kann man natürlich variabel gestalten, je nachdem, wie die Daten beschaffen sind und welches Ergebnis man erzielen möchte (meint: Wie viele A-Lieferanten als Resultat übrig bleiben sollen). Wie im Pareto-Prinzip weiter oben gelernt, ist das Beispiel aber so konstruiert, dass 20 % der Materialien einen Einkaufswert von 80 % ausmachen. 30 % der Materialien werden als B klassifiziert (mit einem Einkaufswert von insgesamt rund 15 %) und 50 % der Materialien entfallen auf Klasse C, tragen einen Einkaufswert von nunmehr 5 % bei.

Material 38 rutscht in Klasse B, da der Wert auf eine ganze Zahl aufgerundet wird. Je nach Beschaffenheit schwankt natürlich die Anzahl der A-, B- und C-Materialien. Zur Verdeutlichung habe ich die Werte aber so angepasst, dass es zum gezeigten Ergebnis führt.

ABC-Analyse mit qualitativen Parametern

Damit die Einsatzmöglichkeiten auch für qualitative Parameter deutlich werden, zeige ich Ihnen die fünf Teilschritte anhand eines weiteren Beispiels. Ich habe die Artikelliste mit fiktiven Mängel-Zahlen und Mängel-Kosten angereichert.

Schritt 1 & Schritt 2: Daten und Priorität

Schritt 3: Prozentanteil ermitteln

Schritt 4: Rangfolge festlegen

Schritt 5: Klassifizierung in A, B und C

In diesem Beispiel steht „A“ natürlich für die qualitativ schlechtesten Lieferanten. Indem Sie die Formel der Klassen ändern, können Sie die Tabelle natürlich auch umdrehen, sodass die Materialien mit den niedrigsten Qualitätsfehlerkosten als „A“ klassifiziert werden.

Beim Vergleich der jeweiligen Screenshots in Schritt 5 fällt auf, dass sich Material 39 hinsichtlich des Einkaufswerts am letzten Platz und bezüglich Qualitätsfehlerkosten auf dem ersten Platz befindet. Ein hoher Stückpreis und in Relation zur geringen Liefermenge eine relativ hohe Anzahl an Qualitätsmängeln sind die Ursache.

Die Vorteile der ABC-Analyse

Mit der ABC-Analyse kann mit wenigen Schritten eine zunächst unübersichtliche Datenmenge strukturiert und kategorisiert werden. Die Anwendung des Pareto-Prinzips ermöglicht es dann, gezielt an den wichtigsten Dingen zu arbeiten und die weniger wichtigen zunächst zu ignorieren.

Gerade in der heutigen Zeit, da allerorts Risikobetrachtungen gefordert werden, kann die ABC-Analyse dabei helfen, die richtigen Schwerpunkte zu setzen. Zwar zeigen vor allem die dargestellten Beispiele, dass das eigene Zahlengefühl oft schon zu ähnlichen Ergebnissen führt, mittels dieser Methode ist aber eine sachliche Begründung und deren Dokumentation möglich.

Außerdem kann mit wenigen Handgriffen der Einfluss durchgeführter Änderungen veranschaulicht werden.

Fazit

Aus meiner Sicht kann man der Methodenkompetenz nicht genug Beachtung schenken. Immer häufiger übernehmen Softwarelösungen die Erstellung von Auswertungen durch die Anwendung dieser Methoden.
Wir müssen aber zumindest im Grundsatz verstehen, was bei der Auswertung passiert um deren Aussagekraft richtig einschätzen zu können.

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