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Wie stellt ihr sicher, dass der Meldebestand eurer Lagerbestände effizient berechnet wird? Nutzt ihr deterministische oder wahrscheinlichkeitsbasierte Methoden, und welche Herausforderungen habt ihr dabei?

Servus! In vielen Unternehmen ist die genaue Berechnung des Meldebestands entscheidend, um Lieferengpässe und Überbestände zu vermeiden. Bei der deterministischen Methode geht man von konstanten Bedarfen aus, was in stabilen Märkten wie der Lebensmittel- oder Pharmaindustrie gut funktioniert. Die wahrscheinlichkeitsbasierte Methode hingegen wird eher in Branchen wie Mode oder Elektronik verwendet, wo die Nachfrage oft schwankt. Auf Plattformen wie https://www.munz-ldb.de/logistik-lexikon/meldebestand/ findet man hilfreiche Rechenbeispiele, um den Meldebestand basierend auf Tagesverbrauch und Lieferzeit zu ermitteln. Dabei gilt es, den Mindestbestand so zu definieren, dass genügend Puffer für unvorhergesehene Nachfragespitzen bleibt. Unternehmen, die moderne Softwarelösungen einsetzen, können dabei sogar Echtzeitdaten integrieren und ihre Berechnungen dynamisch anpassen. Wie löst ihr solche Aufgaben, und welche Tools oder Strategien haben sich bei euch bewährt?