Durchlaufzeit Einlagerung bis Entnahme
jtl_einlagerung_bis_entnahme
Was das Tool macht
Misst je Artikel die Zeit zwischen einem Wareneingang und der ersten darauf folgenden Entnahme. Lange Zeiten bedeuten, dass zu früh oder zu viel beschafft wurde und Kapital liegt; sehr kurze Zeiten markieren Artikel, die praktisch durchgereicht werden und sich für Cross-Docking eignen. Nutze dieses Tool für 'Wie lange liegt Ware bei uns?', 'Welche Artikel gehen sofort wieder raus?', 'Liegezeit im Lager', 'Cross-Docking-Kandidaten'.
Eingaben
| skuoptional | Einzelne SKU - leer lassen für alle Artikel mit Bewegung im Zeitraum |
| tageoptional | Betrachtungszeitraum in Tagen (Default 180) |
| maxArtikeloptional | Max. Artikel in den Listen (Default 40) |
Die Eingaben füllt die KI aus deiner Frage. Du musst dir keine Parameternamen merken.
So wird gerechnet
Der Rechenweg in der Reihenfolge, in der das Tool arbeitet: Abruf, Filter, Berechnung, Ausgabe. Aus dem Tool-Code abgeleitet, damit nachvollziehbar ist, warum eine Zahl so ist. Dieselbe Auskunft liefert das Tool kiuser_tool_logik direkt im KI-Chat.
- 1Lädt Bestandsbuchungen über REST v1.3 stocks/changes ab Startdatum (Default 180 Tage zurück, 30 bis 730) in Seiten zu 1.000 bis maximal 25.000 Buchungen.
- 2Gruppiert die Buchungen je Artikel-Id und sortiert sie chronologisch; die Bewegungsart wird per Kommentar-Heuristik (Wareneingang, Warenausgang, Umlagerung, Korrektur, Sonstige) bestimmt.
- 3Paart nach FIFO: jeder Wareneingang wird vorgemerkt, jede spätere Entnahme schließt den ältesten offenen Eingang und liefert die Spanne in Tagen; Umlagerungen und Korrekturen werden ignoriert.
- 4Entnahmen ohne offenen Eingang bleiben unberücksichtigt; nur Artikel mit mindestens einer gemessenen Spanne kommen in die Auswertung.
- 5Artikelnamen werden über REST v1.3 items/{id} für höchstens 400 Artikel aufgelöst (8 parallel); je Artikel: Wareneingänge, gemessene Durchläufe, Median, schnellster und langsamster Durchlauf.
- 6Bei SKU-Filter bleibt nur der Artikel mit exakt dieser SKU; die Gesamtkennzahlen (Median, 25er-, 75er-, 90er-Perzentil) werden trotzdem über alle gepaarten Artikel gebildet.
- 7Ausgabe: langsamste Artikel absteigend nach Median-Tagen und Cross-Docking-Kandidaten mit Median bis 3 Tage, je bis maxArtikel (Default 40, maximal 300), plus die 15 häufigsten Buchungstexte.
Annahmen und Grenzen
- JTL verknüpft Ein- und Auslagerung nicht; die FIFO-Paarung ist eine Näherung auf Buchungsebene.
- Mengen werden nicht verrechnet: eine Entnahme schließt einen ganzen Eingang, unabhängig von der Stückzahl.
- Eingänge vor dem Zeitraum sind unbekannt, daher können frühe Entnahmen ohne Paar bleiben.
- Bei mehr als 400 gepaarten Artikeln bleiben die übrigen ohne Namen und sind über den SKU-Filter nicht erreichbar.
- Die Bewegungsart stammt aus dem Kommentartext, nicht aus einem API-Feld.
So sieht eine Antwort aus
Ich habe 1.840 Durchläufe über 312 Artikel gemessen – also Wareneingänge, denen im Zeitraum eine Entnahme folgte. Im Median liegt Ware 34 Tage im Lager, bevor sie zum ersten Mal wieder angefasst wird. Das untere Viertel schafft es in 9 Tagen, das obere Viertel braucht 78 Tage, die langsamsten 10 % über 140 Tage. Am längsten liegt 100781 „Reinigungsspray 250ml“ mit 156 Tagen im Median – dort wurde deutlich zu früh oder zu viel beschafft. Am anderen Ende: Sieben Artikel gehen im Median innerhalb von 3 Tagen wieder raus, allen voran 100234 mit 1,4 Tagen. Die werden praktisch durchgereicht und wären Kandidaten fürs Cross-Docking – man könnte sie am Wareneingang direkt in die Kommissionierung geben, statt sie einzulagern. Methodischer Hinweis: JTL verknüpft Ein- und Auslagerung nicht miteinander. Gepaart wird nach FIFO auf Buchungsebene, das Ergebnis ist eine belastbare Näherung, keine exakte Chargenverfolgung.
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