Sanjib Das: Global statt lokal – Wann Ersatzteil-Pooling sinnvoll ist (Teil 4)

Teil 4 unserer Serie mit Reliability-Experte Sanjib Das

In Teil 1 zeigte Sanjib Das, wie ein transparentes Bewertungsmodell Emotionen aus der Ersatzteilplanung verbannt. Teil 2 beleuchtete, warum „Ersatzteile für alle Fälle“ durch Haltbarkeitsprobleme und Konservierungsaufwand Kapital vernichten. In Teil 3 wurde deutlich, wie die richtige Bevorratung das „Konsequenzfenster“ bei Ausfällen massiv verkürzt.

In Teil 4 weiten wir den Blick: Was passiert, wenn ein Unternehmen mehrere Standorte betreibt – teils global, teils grenznah – und jedes Werk seine eigenen „kritischen“ Reserven hortet?

Sanjib hat hierzu eine einfache, aber selten konsequent genutzte Erkenntnis:Man braucht nicht jedes Teil an fünf Standorten. Manchmal reicht ein einziges.

Die Logik hinter regionalen Ersatzteilpools

Sanjib stützt seine Strategie auf Erfahrungen in Singapur, Malaysia und Thailand:

„Wer mehrere Standorte führt, muss entscheiden, welche Teile lokal lagern müssen und welche global gemanagt werden können.“

Das Prinzip folgt der Kritikalität:

• Hohe Kritikalität = Lokale Bevorratung: Haben Ausfälle gravierende Folgen für Sicherheit oder Produktion, ist das Teil vor Ort zwingend.
• Mittlere Kritikalität = Globales/Regionales Pooling: Sind die Konsequenzen beherrschbar und die Lieferzeiten kalkulierbar, ist ein gemeinsamer Pool die wirtschaftlichste Lösung.

Das Ergebnis: Die Kosten sinken drastisch. Statt drei oder fünf identische Teile dezentral zu binden, wird ein gemeinsamer Bestand aufgebaut – exakt dimensioniert nach dem Modell aus Teil 1.

Warum Pooling funktioniert: Die drei Effizienzhebel

Sanjib identifiziert drei zentrale Faktoren für den Erfolg:

1. Mittel-kritische Teile werden selten gleichzeitig benötigt

‍Wenn ein Teil teuer ist, eine lange Lieferzeit hat und selten ausfällt, ist die Wahrscheinlichkeit extrem gering, dass es an mehreren Standorten gleichzeitig gebraucht wird.

„Passiert ein Ausfall bei mittel-kritischen Teilen doch häufig, war schlicht die Bewertung falsch.“

Pooling basiert also auf korrekten Daten, nicht auf Spekulation.

2. Planbare Logistik schlägt Sicherheitsbestand

‍Pooling steht und fällt nicht mit der Entfernung, sondern mit der Prozesssicherheit: Zollabwicklung, Transportzuverlässigkeit und das akzeptable Zeitfenster für den Stillstand. Kann ein Werk ein paar Tage Risiko abfedern, ist der Pool die logische Wahl.

3. Zentrale Optimierung skaliert Einsparungen

‍Pooling reduziert nicht nur den Lagerwert, sondern senkt auch den Konservierungsaufwand, den Flächenbedarf und die Komplexität im Einkauf. Über fünf oder mehr Werke hinweg potenzieren sich diese Effekte schnell.

Die Voraussetzungen für erfolgreiches Pooling

Sanjib stellt unmissverständlich klar: Pooling ist kein Selbstläufer. Das Modell funktioniert nur dann nachhaltig, wenn drei essenzielle Bedingungen erfüllt sind:

1. Eine einheitliche Kritikalitätsbewertung

Alle Standorte müssen Ersatzteile nach derselben Logik klassifizieren.

„Es muss absolutes Verständnis herrschend: Das Teil wurde als ‚Medium‘ eingestuft, deswegen bekommen wir das volle Buy-in des Managements.“

Sobald die Definitionen (z. B. was als „kritisch“ oder „medium“ gilt) zwischen den Werken divergieren, bricht das gesamte Modell in sich zusammen.

2. Strategisches Management-Alignment

Pooling verändert die Verteilung von Verantwortlichkeiten grundlegend. Die einzelnen Standorte benötigen die Gewissheit, dass sie trotz zentralisierter Bestände nicht im Regen stehen gelassen werden. Vertrauen entsteht durch:

• Lückenloses Monitoring der globalen Bestände.
• Strikte Einhaltung definierter Meldebestände.
• Transparente und verlässliche Transportzeiten.
• Die Garantie, dass kein Standort einem unkalkulierbaren Versorgungsrisiko ausgesetzt wird.

3. Standards für die Instandhaltung gelagerter Ersatzteile

Ein global genutztes Ersatzteil muss jederzeit einsatzbereit sein. Das erfordert strikte Konservierungs- und Lagerstandards:

• Lagerklima: Trockenluft und kontrollierte Luftfeuchtigkeit.
• Wartung: Regelmäßiges Drehen bei rotierendem Equipment.
• Inspektion: Durchführung zyklischer Funktionsprüfungen.

4. Ein glasklares Regelwerk für die Entnahme

Sanjib unterstreicht, dass es hier vor allem darum geht, Emotionen aus dem Prozess zu eliminieren. Pooling basiert auf Daten, nicht auf Bauchgefühl:

• Keine „Sicherheitsentnahmen“: Entnahmen erfolgen nur bei echtem Bedarf, nicht „nur für alle Fälle“.
• Stopp dem „Stockpiling“: Die Bevorratung durch einzelne Standorte auf eigene Faust ist untersagt.
• Keine Schattenlager: Transparenz ist Pflicht; informelle Bestände untergraben das System.

Das Ziel ist ein Paradigmenwechsel: Die Bevorratung wird durch kalkulierte Risiken gesteuert, nicht durch die Angst vor Engpässen.

Wie SPARROW globales Pooling ermöglicht

Effektives Pooling braucht harmonisierte Daten und eine konsistente Bewertung über alle Standorte hinweg.

SPARROW.Clean bereinigt die Materialstämme standortübergreifend und gleicht sie mit einem Masterkatalog von über 40 Millionen Teilen in Neun Sprachen ab. So arbeiten Instandhalter in China und Tschechien auf derselben Datenbasis – jeweils in ihrer Landessprache. Pooling-Potenziale werden so erst sichtbar.

SPARROW.Plan wendet das einheitliche Bewertungsmodell automatisiert an. Kritikalität, Lieferzeit und Ausfallverhalten werden überall gleich gewichtet.

SPARROW.Pool setzt die Strategie operativ um – sowohl intern zwischen eigenen Werken als auch extern über ein Netzwerk verifizierter Anbieter. So wird die Bestandsbasis erweitert, ohne das eigene Kapital zu binden.

Im Zusammenspiel ermöglichen diese Tools es Unternehmen, genau jenen disziplinierten Ansatz, den Sanjib entwickelt hat, skalierbar umzusetzen – kontinuierlich, automatisiert und über fünf, zehn oder zwanzig Standorte gleichzeitig hinweg.

Praxisbeispiel: In unserer Royal Avebe-Fallstudie erfahren Sie, wie drei Standorte ihre Bestände konsolidiert und Pooling-Vorteile realisiert haben, ohne das Risiko zu erhöhen.

Wie es weitergeht

Wir haben die Psychologie (Teil 1), die Kosten (Teil 2), die Stillstandsverkürzung (Teil 3) und nun die globale Effizienz (Teil 4) betrachtet.

Sanjib schließt das Interview mit der Schilderung seines Weges ab: Er begann, seine komplexen Excel-Formeln in Code zu übersetzen, der Live-Daten direkt aus SAP und Maximo bezieht:

„KI und Machine Learning machen unser Leben leichter ... das System wird dadurch dynamisch.“

Im finalen Artikel unserer Serie untersuchen wir:

• Das Ende der Starrheit: Warum statische Tabellenkalkulationen zwangsläufig scheitern.
• Automatisierter Datenfluss: Wie ERP-Daten Ihre Scoring-Modelle in Echtzeit aktualisieren.
• Adaptive Logistik: Wie „dynamische Bevorratungsregeln“ in der Praxis aussehen.
• KI als Effizienztreiber: Wie Werke ihre Zuverlässigkeit maximieren und gleichzeitig die Kosten senken.

👉 Weiter zu Teil 5: Excel ist statisch. Ausfälle nicht – Ersatzteilentscheidungen dynamisch machen.