Losgrößen optimieren: das Ende der Bauchgefühl-Formel
Die klassische Losgrößenformel stammt aus einer Welt stabiler Nachfrage und konstanter Kosten. Im heutigen Auftragsmix ist die 'optimale' Losgröße ein bewegliches Ziel — und wer sie quartalsweise in Excel festlegt, verschenkt an beiden Enden Geld.
Warum die Lehrbuch-Formel versagt
Andler und Co. unterstellen konstante Nachfrage, feste Rüstkosten und unbegrenzte Kapazität. Die Realität: Nachfrage schwankt, Rüstzeiten hängen von der Auftragsreihenfolge ab, Kapazität ist knapp und Lagerplätze kosten. Die tatsächlich wirtschaftliche Losgröße ändert sich mit jeder dieser Größen — teils wöchentlich. Statische Vorgaben sind darum systematisch falsch: mal zu große Lose, die Kapital binden, mal zu kleine, die Rüstzeit fressen.
Dynamisch statt statisch rechnen
Ein KI-Planungsassistent rechnet die Abwägung laufend neu — mit aktuellen Rückständen, echten Rüstzeiten aus der Historie, Lagerkosten und Liefertreue-Risiken. Er schlägt vor, wo größere Lose Rüstblöcke sparen und wo kleinere Lose Termintreue retten, und begründet jeden Vorschlag nachvollziehbar.
- Rüstzeiten aus der Ist-Historie statt aus Stammdaten von 2019
- Reihenfolge-Effekte: rüstoptimale Sequenzen statt isolierter Losentscheidungen
- Bestands- und Kapitalbindungskosten fließen automatisch ein
- Was-wäre-wenn: Wirkung einer Losgrößenänderung vor der Freigabe simulieren
Der Zusammenhang mit Rüstzeit und Reihenfolge
Losgröße und Rüstreihenfolge sind zwei Seiten derselben Medaille — wer nur eine optimiert, verliert an der anderen. Wie Sie Rüstzeiten systematisch senken, zeigt Rüstzeiten reduzieren mit KI; die Kapazitätssicht ergänzt Szenarien in der Kapazitätsplanung.
Realistisch sind fünf bis fünfzehn Prozent weniger Rüst- und Bestandskosten — ohne neue Maschine, nur durch bessere Entscheidungen auf vorhandenen Daten.
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