Einkaufslexikon
Days Inventory Outstanding (DIO): Kennzahl für Lagerdauer und Kapitalbindung
November 19, 2025
Days Inventory Outstanding (DIO) ist eine zentrale Kennzahl im Beschaffungsmanagement, die angibt, wie viele Tage ein Unternehmen durchschnittlich benötigt, um seine Lagerbestände zu verkaufen oder zu verbrauchen. Diese Metrik misst die Effizienz der Lagerhaltung und zeigt auf, wie lange Kapital in Vorräten gebunden ist. Erfahren Sie im Folgenden, wie DIO berechnet wird, welche Zielwerte anzustreben sind und wie diese Kennzahl zur Optimierung der Beschaffungsstrategie beiträgt.
Key Facts
- DIO berechnet sich aus: (Durchschnittlicher Lagerbestand ÷ Wareneinsatz) × 365 Tage
- Niedrigere DIO-Werte bedeuten schnellere Lagerumschläge und geringere Kapitalbindung
- Branchenspezifische Unterschiede: Einzelhandel 30-60 Tage, Automobilindustrie 15-25 Tage
- Zusammen mit DSO und DPO bildet DIO den Cash-to-Cash-Cycle
- Optimale DIO-Werte balancieren Verfügbarkeit und Kosteneffizienz
Inhalt
Definition und Bedeutung von Days Inventory Outstanding (DIO)
Days Inventory Outstanding quantifiziert die durchschnittliche Anzahl von Tagen, die ein Unternehmen benötigt, um seine Lagerbestände vollständig umzuschlagen.
Grundlagen und Berechnung
Die DIO-Formel lautet: (Durchschnittlicher Lagerbestand ÷ Wareneinsatz pro Tag) oder alternativ (Durchschnittlicher Lagerbestand ÷ Wareneinsatz) × 365. Der durchschnittliche Lagerbestand ergibt sich aus dem Mittelwert von Anfangs- und Endbestand einer Periode.
- Wareneinsatz entspricht den Kosten der verkauften Waren (COGS)
- Lagerbestand wird zu Anschaffungskosten bewertet
- Betrachtungszeitraum meist ein Geschäftsjahr
DIO vs. andere Lagerkennzahlen
Im Gegensatz zur Lagerumschlagshäufigkeit, die angibt, wie oft pro Jahr das Lager umgeschlagen wird, drückt DIO dies in Tagen aus. Während Fill Rate die Lieferfähigkeit misst, fokussiert DIO auf die Kapitalbindungsdauer.
Bedeutung von DIO im Einkauf
Für Einkaufsorganisationen ist DIO ein kritischer Indikator für die Effizienz der Bestandsplanung und Lieferantensteuerung. Eine optimierte DIO reduziert Working Capital-Anforderungen und verbessert die Liquidität, ohne die Servicegrade zu gefährden.
Messung, Datenbasis und Berechnung
Die präzise Ermittlung von DIO erfordert verlässliche Datenquellen und standardisierte Berechnungsmethoden.
Datenerfassung und Systemintegration
Moderne ERP-Systeme liefern die Grunddaten für DIO-Berechnungen automatisiert. Entscheidend sind korrekte Lagerbewertungen und zeitnahe Buchungen aller Warenbewegungen.
- Tägliche Bestandserfassung für präzise Durchschnittswerte
- Integration von Wareneingangsdaten und Verbrauchsstatistiken
- Berücksichtigung saisonaler Schwankungen durch rollende Durchschnitte
Segmentierte Analyse
DIO sollte nicht nur gesamtunternehmerisch, sondern auch nach Produktkategorien, Lieferanten oder Standorten differenziert betrachtet werden. Die ABC-Analyse hilft dabei, kritische Bestände zu identifizieren.
Benchmarking und Zielwertdefinition
Branchenvergleiche und historische Entwicklungen bilden die Basis für realistische DIO-Zielwerte. Dabei müssen spezifische Unternehmensanforderungen wie Lead Times und Nachfrageschwankungen berücksichtigt werden.

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Interpretation & Zielwerte für DIO
Die richtige Interpretation von DIO-Werten erfordert branchenspezifische Benchmarks und strategische Kontextualisierung.
Branchenspezifische Zielwerte
Optimale DIO-Werte variieren erheblich zwischen Industrien. Während Fast-Moving-Consumer-Goods-Unternehmen DIO-Werte von 20-40 Tagen anstreben, akzeptieren Maschinenbauunternehmen 60-120 Tage aufgrund längerer Produktionszyklen.
- Einzelhandel: 30-60 Tage
- Automobilindustrie: 15-25 Tage
- Pharmaindustrie: 90-150 Tage
- Technologiebranche: 40-80 Tage
Performance-Monitoring
Regelmäßige DIO-Überwachung ermöglicht frühzeitige Korrekturmaßnahmen. Trendanalysen zeigen Entwicklungen auf und unterstützen die Bewertung von Optimierungsmaßnahmen. Die Termintreue der Lieferanten beeinflusst dabei die erforderlichen Sicherheitsbestände.
Integration in Gesamtkennzahlensystem
DIO sollte immer im Kontext des Cash-to-Cash-Cycles betrachtet werden. Die Kombination mit Days Sales Outstanding und Days Payable Outstanding liefert ein vollständiges Bild der Working Capital-Effizienz.
Messrisiken und Bias bei DIO
Bei der DIO-Analyse können verschiedene Verzerrungen und Messfehler die Aussagekraft beeinträchtigen.
Bewertungsverzerrungen
Unterschiedliche Bewertungsmethoden (FIFO, LIFO, gewichteter Durchschnitt) führen zu abweichenden DIO-Werten. Inflationseffekte und Währungsschwankungen können zusätzliche Verzerrungen verursachen.
- Inkonsistente Bewertungsansätze zwischen Perioden
- Vernachlässigung von Wertminderungen und Obsoleszenz
- Saisonale Schwankungen ohne entsprechende Normalisierung
Datenqualitätsprobleme
Unvollständige oder fehlerhafte Bestandsdaten verfälschen DIO-Berechnungen erheblich. Besonders kritisch sind nicht erfasste Warenbewegungen oder verzögerte Systembuchungen, die sich auf die Three-Way-Match-Rate auswirken können.
Strategische Fehlinterpretationen
Eine isolierte Betrachtung von DIO ohne Berücksichtigung von Servicelevels oder Marktdynamik kann zu suboptimalen Entscheidungen führen. Zu aggressive DIO-Reduktionen gefährden die Lieferfähigkeit und können höhere Kosten durch Eilbestellungen verursachen.
Praxisbeispiel
Ein Automobilzulieferer mit einem Jahresumsatz von 500 Millionen Euro und durchschnittlichen Lagerbeständen von 25 Millionen Euro berechnet seine DIO wie folgt: (25 Mio. € ÷ 300 Mio. € Wareneinsatz) × 365 = 30,4 Tage. Durch die Implementierung einer Just-in-Time-Strategie und verbesserte Lieferantenintegration konnte das Unternehmen die DIO auf 22 Tage reduzieren, was eine Kapitaleinsparung von 7 Millionen Euro bedeutete.
- Analyse der aktuellen Lagerstruktur und Identifikation von Optimierungspotenzialen
- Verhandlung kürzerer Lieferzyklen mit Schlüssellieferanten
- Einführung automatisierter Nachbestellsysteme basierend auf Verbrauchsprognosen
Aktuelle Entwicklungen und Auswirkungen
Digitalisierung und veränderte Marktbedingungen beeinflussen die DIO-Optimierung erheblich.
KI-gestützte Bestandsoptimierung
Künstliche Intelligenz revolutioniert die Lagerhaltung durch präzisere Nachfrageprognosen und dynamische Bestellpunktanpassungen. Machine Learning-Algorithmen analysieren komplexe Muster und reduzieren DIO bei gleichzeitig höherer Verfügbarkeit.
- Predictive Analytics für bessere Bedarfsplanung
- Automatisierte Nachbestellungen basierend auf Verbrauchsmustern
- Echtzeitoptimierung von Sicherheitsbeständen
Supply Chain Resilience
Globale Lieferkettenunterbrechungen haben das Bewusstsein für Versorgungssicherheit geschärft. Unternehmen balancieren niedrige DIO-Werte mit strategischen Pufferbeständen, um Lieferrisiken abzufedern.
Nachhaltigkeit und Kreislaufwirtschaft
Umweltbewusstsein treibt die Entwicklung nachhaltiger Lagerstrategien voran. Reduzierte DIO-Werte minimieren nicht nur Kapitalbindung, sondern auch Obsoleszenz-Risiken und Entsorgungskosten, was zur Qualitätssicherung beiträgt.
Fazit
Days Inventory Outstanding ist eine unverzichtbare Kennzahl für effizientes Beschaffungsmanagement, die die Balance zwischen Kapitalbindung und Versorgungssicherheit widerspiegelt. Durch systematische DIO-Optimierung können Unternehmen ihre Liquidität verbessern und gleichzeitig die operative Effizienz steigern. Der Schlüssel liegt in der branchenspezifischen Interpretation und der Integration in ein ganzheitliches Kennzahlensystem, das sowohl finanzielle als auch operative Aspekte berücksichtigt.
FAQ
Was ist ein guter DIO-Wert?
Ein optimaler DIO-Wert hängt stark von der Branche ab. Generell sind niedrigere Werte besser, da sie geringere Kapitalbindung bedeuten. Wichtig ist jedoch, dass die Lieferfähigkeit nicht gefährdet wird. Werte zwischen 20-60 Tagen gelten in vielen Branchen als gut.
Wie kann DIO reduziert werden?
DIO lässt sich durch bessere Nachfrageprognosen, optimierte Bestellmengen, kürzere Lieferzeiten und effizientere Lagerprozesse reduzieren. Auch die Eliminierung von Slow-Moving-Artikeln und verbesserte Lieferantenkoordination tragen zur Senkung bei.
Welche Risiken birgt eine zu niedrige DIO?
Zu niedrige DIO-Werte können zu Stockouts, verpassten Verkaufschancen und höheren Beschaffungskosten durch Eilbestellungen führen. Ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Kapitalbindung und Versorgungssicherheit ist entscheidend.
Wie unterscheidet sich DIO von der Lagerumschlagshäufigkeit?
Während die Lagerumschlagshäufigkeit angibt, wie oft pro Jahr das Lager komplett umgeschlagen wird, drückt DIO dasselbe in Tagen aus. DIO = 365 ÷ Lagerumschlagshäufigkeit. Beide Kennzahlen messen die Lagereffizienz aus unterschiedlichen Perspektiven.



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