Case Study: Wie ein Pharma- und Biotech-Unternehmen seine Lagerkapazitätsplanung für strategisches Wachstum transformierte

Mehr Transparenz für bessere Entscheidungen

Mit dem globalen Wachstum eines Pharma- und Biotech-Unternehmens stieg auch die Komplexität in der Lagerlogistik. Unterschiedliche Standorte, vielfältige Produktflüsse und begrenzte Flächen machten eine präzise Kapazitätsplanung zunehmend schwierig. Standortleiter und Planer standen vor zentralen Fragen:
Wie wird der Lagerraum aktuell genutzt? Welche Materialien verursachen Engpässe in bestimmten Temperaturzonen? Und wie viel Kapazität wird künftig benötigt?

Um diesen Herausforderungen zu begegnen und zukünftiges Wachstum zu unterstützen, entschied sich das Unternehmen für eine Zusammenarbeit mit Miebach.   Gemeinsam wurde die Lagerkapazitätsplanung durch ein digitales Modell neu aufgestellt, wodurch Entscheidungsprozesse auf Standort- und Unternehmensebene erheblich verbessert werden konnten.

Ein globales, datenbasiertes Planungstool

Der Kunde entwickelte zusammen mit Miebach ein strukturiertes, datengestütztes Planungsmodell, das detaillierte Standortanalysen mit einer übergeordneten, globalen Sicht auf einer zentralen Plattform verbindet.

Als End-to-End-Partner unterstützte Miebach das Projekt von der Datenstrukturierung und -validierung über die Tool-Architektur und die Entwicklung von Szenarien bis hin zu praxisnahen Trainings vor Ort. So entstand eine Lösung, die nicht nur funktioniert, sondern auch nachhaltig im Unternehmen verankert und langfristig skalierbar ist.

Zentrale Funktionen des globalen Kapazitätstools: Dynamische Baseline-Berechnungen Nutzer können die aktuelle Auslastung und Lagerreichweite in Echtzeit analysieren, manuelle Berechnungen entfallen. Szenarienbasierte Prognosen Das Tool simuliert zukünftige Flächenbedarfe unter verschiedenen Forecast-Szenarien, sodass Engpässe frühzeitig erkannt werden können. Interaktive Drill-Downs und Filter Lagerbestände lassen sich nach Produkt, Temperatur oder Lagerart analysieren. So werden Ursachen für Engpässe schnell sichtbar. Warnungen bei nicht bewegten Beständen Stagnierende Paletten werden identifiziert, um Kapazität zu schaffen. Globale Transparenz Das Supply-Chain-Management erhält eine einheitliche Datenbasis, um Standorte zu vergleichen, Schwachstellen zu erkennen und Investitionen strategisch auszurichten.

Von operativer Effizienz bis strategischer Weitsicht

Das Tool schlägt erfolgreich die Brücke zwischen operativen Daten und strategischer Planung, mit messbaren Ergebnissen:

• Schnellere Entscheidungen
  Analysen, die früher Tage oder Wochen dauerten, sind nun in Echtzeit möglich.
  
  
• Mehr freie Lagerflächen
  Nicht bewegte Bestände werden systematisch identifiziert, um Kapazitäten freizusetzen.
  
  
• Gezieltere Investitionen
  Langfristige Prognosen ermöglichen fundierte Entscheidungen zu Automatisierung, Outsourcing oder Flächenerweiterung, wodurch Fehlinvestitionen vermieden werden.
  
  
• Globale StrategieEine einheitliche Datenquelle erlaubt Vergleiche zwischen Standorten, zeigt zukünftige Engpässe auf und ermöglicht weltweit abgestimmte Logistikstrategien.

Integration in Bedarfs- und Produktionsplanung

Nachdem das digitale Lagerkapazitätsmodell erfolgreich eingeführt wurde, arbeitet das Pharma- & Biotech-Unternehmen bereits am nächsten Schritt: der Integration des Tools in die Bedarfs- und Produktionsplanung. Damit entsteht eine durchgängige Synchronisierung über die gesamte Supply Chain hinweg.

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