ABC-Analyse


ABC-Analyse

Die ABC-Analyse ist eine betriebswirtschaftliche Methode zur Einteilung von Objekten oder Verfahren, das 1951 von H. Ford Dickie, einem Manager bei General Electric, vorgestellt wurde. Bei diesem Analyseverfahren werden die betrachteten Sachverhalte mit einer für die Analyse relevanten Kenngröße (z. B. Wert, Rendite, Ressourcenverbrauch, Kundenumsatz) beschrieben und dann nach dieser sortiert, also gewichtet. So entsteht eine Rangfolgeliste von wichtigen (Kategorie A) über weniger wichtige (Kategorie B) zu nachrangigen Elementen (Kategorie C).

Die Grenzen zwischen den Kategorien werden im Einzelfall festgelegt, oft angelehnt an das Pareto-Prinzip, auch 80 : 20-Regel genannt. Vereinfacht sagt dieses aus, dass 80 % eines Ergebnisses mit 20 % des Einsatzes erzielt werden können, eine 100 %ige Zielerreichung aber – wenn überhaupt möglich – die übrigen 80 % des Aufwands beansprucht. Ziele, die mit einem Minimum an Aufwand (20 %) einen Großteil des Ergebnisses (80 %) liefern, sind also zu priorisieren und der Kategorie A zuzurechnen; eine übliche weitere Aufteilung ist die nach weiteren 15 % und 5 % der Zielerreichung, die oftmals mit 30 % und 50 % des Aufwands korrespondieren und die Kategorien B und C bilden. Zur genauen Gruppierung der verschiedenen Klassen werden in der Betriebswirtschaft häufig Clusteranalysen durchgeführt. Gibt es nur geringe Unterschiede zwischen den einzelnen Kategorien, ist die ABC-Analyse überflüssig.

Die ABC-Analyse ist ein generell anwendbares Verfahren. Die Anwendungsbereiche reichen von Vertrieb (ABC-Kunden) und Materialwirtschaft (ABC-Materialien, ABC-Lieferanten) über Kostenrechnung (ABC-Fix-/variable Kosten) und Controlling (ABC-Ressourcen) bis hin zu Organisation (ABC-Prozesse) und Zeitmanagement (ABC-Dringlichkeit, ABC-Wichtigkeit). Große Bedeutung hat die ABC-Analyse im Bereich der Materialwirtschaft, da sie sich auch mit der XYZ-Analyse kombinieren lässt.

Diese Einordnung in drei Kategorien A, B und C bildet statisch die Ist-Situation ab – indem sie beispielsweise angibt, welche Produkte oder Kunden am stärksten am Umsatz eines Unternehmens beteiligt sind (A) und welche am wenigsten (C). Da das Unternehmensumfeld ständig in Bewegung ist, sollten ABC-Analysen regelmäßig wiederholt werden.

Eingesetzt wird die ABC-Analyse, um Prioritäten setzen zu können und daraus Maßnahmen abzuleiten, um z. B.

  • die Wirtschaftlichkeit zu steigern,
  • Rationalisierungsschwerpunkte zu setzen,
  • Verschwendung zu vermeiden.

Die einzelnen Elemente können dann je nach ihrer Kategorisierung A – C unterschiedlich behandelt werden, indem Maßnahmen und Ressourcen zielgerichtet dort eingesetzt werden, wo sie die größte Effektivität bzw. Effizienzsteigerung versprechen.

Beispiel ABC-Kunden:

  • A-Kunden sollten an das Unternehmen gebunden werden, da sie hauptverantwortlich für Umsatz und Rendite sind. Sie sollten von einer intensiveren Betreuung, besseren Lieferbedingungen oder höheren Rabatten profitieren.
  • B-Kunden haben Potenzial. Die Zusammenarbeit mit ihnen sollte ausgebaut und intensiviert werden, um Umsatz und Rendite langfristig z. B. durch Zusatzkäufe zu steigern.
  • C-Kunden als große Masse der wenig profitablen Abnehmer bzw. Gelegenheitskäufer sollten hinsichtlich ihrer Bedürfnisse und Erwartungen analysiert werden, um möglicherweise die Produktpalette mit wenig Aufwand auf sie erweitern zu B-Kunden entwickeln zu können.

Vorteile bietet die ABC-Analyse insbesondere unter diesen Aspekten:

  • Analyse komplexer Probleme mit einem vertretbaren Aufwand durch die Beschränkung auf die wesentlichen Faktoren;
  • Verbesserung der Effizienz von Führungsentscheidungen durch die Möglichkeit eines gezielten Einsatzes;
  • einfache Anwendbarkeit;
  • übersichtliche grafische Darstellung der Ergebnisse.

Von Nachteil sind folgende Aspekte:

  • grobe und willkürliche Einteilung in drei Klassen;
  • einseitige Ausrichtung auf ein Kriterium, auch wenn Faktoren kombiniert werden können;
  • qualitative Faktoren werden kaum berücksichtigt;
  • fehlende Dynamik;
  • Bereitstellung konsistenter Daten ist Voraussetzung.
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