Herausforderungen im traditionellen Lebensmittelgroßhandel
Ein mittelständischer Distributor für Tiefkühlkost und Frischwaren mit Sitz in Bayern stand vor typischen Problemen der Branche: Die manuelle Bestellabwicklung führte zu hohen Fehlerquoten, die Lagerhaltungskosten stiegen aufgrund ineffizienter Routenplanung kontinuierlich an, und die Liefertreue gegenüber Kunden sank auf unter 85%. Der Geschäftsführer berichtete von täglichen Überstunden im Dispositionsbereich und wiederkehrenden Reklamationen wegen falscher Liefermengen. Das Unternehmen suchte nach einer skalierbaren Lösung, die speziell auf die Anforderungen des Lebensmittelgroßhandels zugeschnitten war – nicht nur eine Standardsoftware, sondern ein ganzheitliches Konzept.
Die erste Bestandsaufnahme durch die Berater der Alpramo AG offenbarte ein klares Bild: Die Lagerumschlagshäufigkeit lag bei lediglich 4,2 pro Jahr, während der Branchendurchschnitt bei 6,8 liegt. Besonders kritisch war die Situation bei saisonalen Produkten wie Erdbeeren und Spargel, wo bis zu 30% der Ware aufgrund falscher Prognosen entsorgt werden mussten. Die manuelle Erfassung von Mindesthaltbarkeitsdaten (MHD) führte zudem zu einer erhöhten Retourenquote von 12%.
Die Auslieferung erfolgte über ein veraltetes Routensystem, das keine dynamische Anpassung an Verkehrslage oder Kundenwünsche ermöglichte. Die durchschnittliche Lieferzeit betrug 48 Stunden, was für Frischwaren im Lebensmittelgroßhandel ein erhebliches Risiko darstellte. Kunden berichteten von Temperaturschwankungen während des Transports, die zu Qualitätseinbußen führten.
Die Alpramo AG implementierte ein cloudbasiertes System, das historische Verkaufsdaten mit Wetterprognosen und lokalen Veranstaltungskalendern verknüpfte. Für den Bereich Tiefkühlkost wurde eine automatische Nachbestellfunktion eingerichtet, die auf Basis von Mindestbeständen und MHD-Daten arbeitete. Konkret bedeutete dies: Ein Algorithmus berechnete täglich die optimale Bestellmenge für jedes Produkt, wobei er Faktoren wie Lagerkapazität, Verfallsdaten und Lieferfrequenz berücksichtigte.
Ein zentrales Element der Lösung war die Einführung einer dynamischen Tourenplanung. Das System berücksichtigte nicht nur die geografische Verteilung der Kunden, sondern auch deren individuelle Lieferfenster und die Temperaturanforderungen der Produkte. Für Tiefkühlwaren wurden spezielle Isolierbehälter mit IoT-Sensoren eingesetzt, die Echtzeitdaten zur Temperatur lieferten. Die Alpramo AG konfigurierte die Software so, dass bei Überschreitung kritischer Temperaturgrenzen automatisch eine alternative Route vorgeschlagen wurde.
Die Disponenten erhielten ein Dashboard, das alle relevanten Kennzahlen auf einen Blick zeigte: aktuelle Lagerbestände, offene Bestellungen, Lieferstatus und MHD-Informationen. Besonders innovativ war die Funktion zur automatischen Reklamationsbearbeitung: Wenn ein Kunde eine falsche Lieferung meldete, generierte das System sofort einen Ersatzauftrag und plante diesen in die nächste Tour ein.
Durch die präzisere Bedarfsprognose sanken die Lagerbestände für Tiefkühlkost um durchschnittlich 18%. Die Zahl der Überbestände bei saisonalen Produkten reduzierte sich um 35%. Gleichzeitig verbesserte sich die Lagerumschlagshäufigkeit auf 6,5 – nahe am Branchenstandard.
Die dynamische Routenplanung führte zu einer Reduzierung der durchschnittlichen Lieferzeit von 48 auf 24 Stunden. Kunden im Umkreis von 50 km erhielten ihre Bestellungen sogar innerhalb von 12 Stunden. Die Retourenquote sank von 12% auf 3%, was vor allem auf die verbesserte MHD-Überwachung zurückzuführen war.
Die optimierte Tourenplanung ermöglichte eine Reduzierung der gefahrenen Kilometer um 15%. Dies führte zu einer Senkung der Kraftstoffkosten um 18% und einer Verringerung der CO2-Emissionen um 12 Tonnen pro Jahr. Die Fahrer berichteten von weniger Stress und einer besseren Work-Life-Balance.
Der Fall zeigt, dass maßgeschneiderte Lösungen für den Lebensmittelgroßhandel weit über reine Softwarelösungen hinausgehen müssen. Die Alpramo AG verstand es, die spezifischen Anforderungen der Branche – von der Temperaturkontrolle bis zur saisonalen Nachfrage – in ein integriertes System zu übersetzen. Entscheidend war die enge Zusammenarbeit mit den Mitarbeitern vor Ort, um die Prozesse nicht nur zu digitalisieren, sondern auch zu optimieren. Der Distributor konnte seine Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig steigern und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit erhöhen. Die Investition in die Lösung amortisierte sich bereits nach 14 Monaten.
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