Die Lagerbewirtschaftung ist eine der wichtigsten dispositiven Aufgaben indu strieller Produktion. Es ist daher nicht verwunderlich, daß schon zu Beginn unse res Jahrhunderts der Versuch unternommen wurde, die Disposition von Lägern quantitativ zu beschreiben und sogar "optimal" zu gestalten. "Optimal" heißt hierbei, daß man hinsichtlich vorgegebener Beurteilungskriterien den günstigsten Bestellzeitpunkt und die bestmögliche Bestellmenge zu ermitteln versucht. Lagerhaltungssituationen können sehr unterschiedlich sein, und so nimmt es nicht wunder, daß mit dem Einsatz mathematischer Verfahren…mehr
Die Lagerbewirtschaftung ist eine der wichtigsten dispositiven Aufgaben indu strieller Produktion. Es ist daher nicht verwunderlich, daß schon zu Beginn unse res Jahrhunderts der Versuch unternommen wurde, die Disposition von Lägern quantitativ zu beschreiben und sogar "optimal" zu gestalten. "Optimal" heißt hierbei, daß man hinsichtlich vorgegebener Beurteilungskriterien den günstigsten Bestellzeitpunkt und die bestmögliche Bestellmenge zu ermitteln versucht. Lagerhaltungssituationen können sehr unterschiedlich sein, und so nimmt es nicht wunder, daß mit dem Einsatz mathematischer Verfahren in den Wirt schafts- und Sozialwissenschaften seit etwa 30 Jahren eine unermeßliche Flut von Veröffentlichungen sich dem Problem der Lagerhaltung angenommen hat. Diese Beliebtheit der Lagerhaltung als Studienobjekt des "Theoretikers" liegt in der Tatsache begründet, daß sich viele Lagerhaltungsprobleme vergleichsweise leicht aus dem übrigen betrieblichen Umfeld herauslösen lassen. Nur geringebetriebs wirtschaftliche Kenntnisse sind zur isolierten Untersuchung von nöten, und häu fig dient ein Lagerhaltungsmodell als sinnfälliges Experimentierfeld für neu ent wickelte Algorithmen. So konnten z. B. die Theorie Markoff'scher Entschei dungsprozesse, die Theorie der Warteschlangen, Netzflußalgorithmen und Ver fahren der ganzzahligen Programmierung an Lagerhaltungsfragestellungen illu striert werden.
I. Industrielle Lagerhaltungsmodelle.- 1. Industrielle Lagerhaltungsvorgänge.- 1.1 Anwendungsbereich industrieller Lagerhaltungsmodelle.- 1.2 Das Lagerdispositionsproblem.- 1.3 Disposition des Einkaufslagers in dem mittelständischen Industrieunternehmen KIEBACK UND PETER.- 1.3.1 Kurzbeschreibung des Unternehmens und seiner Produktion.- 1.3.2 Allgemeine Beschreibung der Lagerbewirtschaftung.- 1.3.3 Bedarfsermittlung.- 1.3.4 Die Bestellregel.- 1.3.5 Technische Lagerbewirtschaftung.- 1.3.6 Dispositionstätigkeit.- 1.3.7 Anmerkungen.- 2. Probleme quantitativer Modellbildung.- 2.1 Betriebliche Planungsphasen.- 2.2 Einige Begriffe der Systemtheorie.- 2.3 Entscheidungsmodelle.- 2.3.1 Konstruktionsgesichtspunkte für Untermodelle.- 2.3.2 Auswahl eines Untermodells.- 3. Standard-Modelle der Lagerhaltung.- 3.1 Allgemeine Rahmenbedingungen.- 3.2 Das allgemeine Einprodukt-Einlager-Modell.- 3.3 Übersicht über spezielle Einprodukt-Einlager-Modelltypen.- 3.4 Standard-Modelle.- 3.4.1 Das klassische Losgrößenmodell.- 3.4.2 Deterministische dynamische Modelle.- 3.4.2.1 Wagner-Whitin Modell.- 3.4.2.2 Gleitende Losgröße.- 3.4.2.3 Das Kostenabgleich-Verfahren.- 3.4.2.4 Das klassische Losgrößen-Modell als Grenzfall des Dynamischen Losgrößen-Modells.- 3.4.2.5 Das adaptive (s, S)-Modell.- 3.4.3 Stochastische Modelle.- 3.4.3.1 Ein stationäres stochastisches Modell.- 4. Die Kosten in der Lagerhaltung.- 4.1 Kostenarten in der Lagerhaltung.- 4.1.1 Bestellkosten.- 4.1.2 Lagerungskosten.- 4.1.3 Fehlmengenkosten.- 4.2 Kostenparameterbestimmung als Problem der Parameteranpassung.- 4.2.1 Die Bedeutung der Kostenparameter in Einprodukt-Modellen.- 4.2.2 Lenkkostenparameter.- 4.3 Produktart-Gemeinkosten in der Lagerhaltung.- 4.3.1 Zur Problematik der üblichen Gemeinkostenbehandlung in der Lagerhaltung.- 4.3.2 Gemeinkostenberücksichtigung durch Lenkkosten.- 4.3.3 Lenkkosten im klassischen Losgrößenmodell.- 4.4 Standardmodell-Auswahl.- 5. Prognosen und Sicherheitsbestände.- 5.1 Rollende Planung.- 5.1.1 Zum Begriff der rollenden Planung.- 5.1.2 Formale Beschreibung der rollenden Planung.- 5.2 Nachfrageprognosen.- 5.2.1 Voranalyse.- 5.2.2 Prognose bei konstanter glatter Komponente.- 5.2.2.1 Gleitende Durchschnitte.- 5.2.2.2 Exponentielle Glättung 1. Ordnung.- 5.2.3 Prognose bei nichtkonstanter glatter Komponente.- 5.2.3.1 Prognose von Zeitreihen mit Trend.- 5.2.3.2 Prognose von Zeitreihen mit Saisonkomponenten.- 5.2.4 Prognosefehler.- 5.2.5 Strukturbruch und Kontrollsignal.- 5.3 Sicherheitsbestand und Servicegrade. - Vorläufige Überlegungen.- 6. Standardmodell-Einbettung in den Gesamtmodellzusammenhang.- 6.1 Definition einer Standard-Situation und deren Reduktion auf ein Standard-Modell.- 6.2 Lagerhaltungs-Software.- 6.2.1 Generelle Vorgehensweise.- 6.2.2 Bestimmung eines Sicherheitsbestandes nach der Methode von Brown.- 6.2.3 Kritik am Einsatz des Verfahrens von Brown.- 6.3 Lagerhaltungssysteme mit periodischer Überprüfung.- 6.3.1 Das instationäre stochastische Ausgangsmodell.- 6.3.2 Ein stationäres Ersatzmodell.- 6.3.3 Vergleich mit dem Verfahren von Brown.- 6.3.4 Instationäre Nachfrage.- 6.4 Modellkonstruktion und Modellauswahl.- 6.4.1 Modellkonstruktion.- 6.4.2 Modellauswahl.- II. Fallstudien.- 7. Fallstudie: Distribution. Das Schmierstoff-Distributions-System der Esso AG.- 7.1 Vorbemerkung.- 7.2 Das Schmierstoff-Distributions-System der Esso AG.- 7.2.1 Allgemeine Beschreibung.- 7.2.2 Allgemeine Beschreibung des maschinellen Dispositionssystems.- 7.2.3 Das Modell.- 7.2.3.1 Die Bestellregel.- 7.2.3.2 Nachfrageprognose.- 7.2.3.3 Festlegung der Modellparameter.- 7.2.4 Arbeitsweise des Schmierstoff-Distributions-Systems.- 7.2.4.1 Organisatorischer Ablauf.- 7.2.4.2 Lagerbestandsbericht.- 7.3 Projektabwicklung und Erfahrungsbericht.- 7.3.1 Projektabwicklung.- 7.3.2 Erfahrungsbericht.- 7.4 Zur Bestimmung der Parameter des eingesetzten (s, S)-Modells.- 7.4.1 Bestimmung der Politikparameter.- 7.5 Standardmodell-Auswahl.- 7.5.1 Wagner-Whitin Modell.- 7.5.2 Vergleich der adaptiven (s, S)-Regel und der Entscheidungen aufgrund der Wagner-Whitin Politik.- 7.5.3 Modellauswahl aus der Sicht eines weiteren Modellzusammenhanges.- 8. Fallstudie: Einkauf. Der Einkauf von Packstoffen bei Staffelpreisen durch die Lever Sunlicht GmbH.- 8.1 Vorbemerkung.- 8.2 Beschreibung von DYNLOS.- 8.2.1 Beschreibung des Einkaufsdispositions-Problems.- 8.2.2 Das Optimierungsproblem.- 8.2.3 Modellformulierung.- 8.2.4 Errechnung einer Bestellpolitik.- 8.2.5 Einsatz des Dispositions-Modells.- 8.3 Erfahrungen mit dem Einsatz von DYNLOS.- 8.4 Vermeidung von Rundungsfehlern im Dynamischen Programm.- 8.5 Die Einbettung von DYNLOS in den weiteren Modellzusammenhang.- 8.5.1 Das Modellogramm zur Einkaufsdisposition.- 8.5.2 Risikoberücksichtigung.- 8.5.2.1 Darstellung eines erweiterten Modells.- 8.5.2.2 Die Auswirkungen von maximaler Bestellmenge und Mindestbestellabstand.- 8.5.2.3 Anpassung an LHt.- 8.5.3 Anpassung der rollenden Planung.- 9. Fallstudie: Lagerkapazitätsbemessung. Ein Investitionsprojekt der Mineralölindustrie.- 9.1 Vorbemerkung.- 9.2 Schilderung des Investitionsvorhabens.- 9.3 Technisch-organisatorische Rahmenbedingungen.- 9.3.1 Rahmenbedingungen für die Zulieferung.- 9.3.2 Rahmenbedingungen für die Tankkapazität.- 9.4 Das Modell.- 9.4.1 Vorüberlegungen.- 9.4.2 Das Bestellverfahren.- 9.5 Die generelle Vorgehensweise der Simulation.- 9.6 Ergebnisse.- 10. Fallstudie: Ersatzteilbewirtschaftung. Optimale Bewirtschaftung eines Systems von Ersatzteillägern des Atlas- Verbundes durch die Deutsche Lufthansa AG.- 10.1 Vorbemerkung.- 10.2 Verschleißteilebewirtschaftung.- 10.3 Verbale Modellbeschreibung.- 10.3.1 Nachschubmodell.- 10.3.2 Aufteilungsmodell.- 10.3.3 Umverteilungsmodell.- 10.4 Übersicht über die mathematische Modellformulierung und Optimierung.- 10.4.1 Nachschubmodell.- 10.4.2 Aufteilungsmodell.- 10.4.3 Umverteilungsmodell.- 10.5 Mathematische Modellbeschreibung und Optimierung.- 10.5.1 Nachschubmodell.- 10.5.2 Aufteilungsmodell.- 10.5.3 Umverteilungsmodell.- 10.6 Simulationsstudien am Gesamtmodell.
I. Industrielle Lagerhaltungsmodelle.- 1. Industrielle Lagerhaltungsvorgänge.- 1.1 Anwendungsbereich industrieller Lagerhaltungsmodelle.- 1.2 Das Lagerdispositionsproblem.- 1.3 Disposition des Einkaufslagers in dem mittelständischen Industrieunternehmen KIEBACK UND PETER.- 1.3.1 Kurzbeschreibung des Unternehmens und seiner Produktion.- 1.3.2 Allgemeine Beschreibung der Lagerbewirtschaftung.- 1.3.3 Bedarfsermittlung.- 1.3.4 Die Bestellregel.- 1.3.5 Technische Lagerbewirtschaftung.- 1.3.6 Dispositionstätigkeit.- 1.3.7 Anmerkungen.- 2. Probleme quantitativer Modellbildung.- 2.1 Betriebliche Planungsphasen.- 2.2 Einige Begriffe der Systemtheorie.- 2.3 Entscheidungsmodelle.- 2.3.1 Konstruktionsgesichtspunkte für Untermodelle.- 2.3.2 Auswahl eines Untermodells.- 3. Standard-Modelle der Lagerhaltung.- 3.1 Allgemeine Rahmenbedingungen.- 3.2 Das allgemeine Einprodukt-Einlager-Modell.- 3.3 Übersicht über spezielle Einprodukt-Einlager-Modelltypen.- 3.4 Standard-Modelle.- 3.4.1 Das klassische Losgrößenmodell.- 3.4.2 Deterministische dynamische Modelle.- 3.4.2.1 Wagner-Whitin Modell.- 3.4.2.2 Gleitende Losgröße.- 3.4.2.3 Das Kostenabgleich-Verfahren.- 3.4.2.4 Das klassische Losgrößen-Modell als Grenzfall des Dynamischen Losgrößen-Modells.- 3.4.2.5 Das adaptive (s, S)-Modell.- 3.4.3 Stochastische Modelle.- 3.4.3.1 Ein stationäres stochastisches Modell.- 4. Die Kosten in der Lagerhaltung.- 4.1 Kostenarten in der Lagerhaltung.- 4.1.1 Bestellkosten.- 4.1.2 Lagerungskosten.- 4.1.3 Fehlmengenkosten.- 4.2 Kostenparameterbestimmung als Problem der Parameteranpassung.- 4.2.1 Die Bedeutung der Kostenparameter in Einprodukt-Modellen.- 4.2.2 Lenkkostenparameter.- 4.3 Produktart-Gemeinkosten in der Lagerhaltung.- 4.3.1 Zur Problematik der üblichen Gemeinkostenbehandlung in der Lagerhaltung.- 4.3.2 Gemeinkostenberücksichtigung durch Lenkkosten.- 4.3.3 Lenkkosten im klassischen Losgrößenmodell.- 4.4 Standardmodell-Auswahl.- 5. Prognosen und Sicherheitsbestände.- 5.1 Rollende Planung.- 5.1.1 Zum Begriff der rollenden Planung.- 5.1.2 Formale Beschreibung der rollenden Planung.- 5.2 Nachfrageprognosen.- 5.2.1 Voranalyse.- 5.2.2 Prognose bei konstanter glatter Komponente.- 5.2.2.1 Gleitende Durchschnitte.- 5.2.2.2 Exponentielle Glättung 1. Ordnung.- 5.2.3 Prognose bei nichtkonstanter glatter Komponente.- 5.2.3.1 Prognose von Zeitreihen mit Trend.- 5.2.3.2 Prognose von Zeitreihen mit Saisonkomponenten.- 5.2.4 Prognosefehler.- 5.2.5 Strukturbruch und Kontrollsignal.- 5.3 Sicherheitsbestand und Servicegrade. - Vorläufige Überlegungen.- 6. Standardmodell-Einbettung in den Gesamtmodellzusammenhang.- 6.1 Definition einer Standard-Situation und deren Reduktion auf ein Standard-Modell.- 6.2 Lagerhaltungs-Software.- 6.2.1 Generelle Vorgehensweise.- 6.2.2 Bestimmung eines Sicherheitsbestandes nach der Methode von Brown.- 6.2.3 Kritik am Einsatz des Verfahrens von Brown.- 6.3 Lagerhaltungssysteme mit periodischer Überprüfung.- 6.3.1 Das instationäre stochastische Ausgangsmodell.- 6.3.2 Ein stationäres Ersatzmodell.- 6.3.3 Vergleich mit dem Verfahren von Brown.- 6.3.4 Instationäre Nachfrage.- 6.4 Modellkonstruktion und Modellauswahl.- 6.4.1 Modellkonstruktion.- 6.4.2 Modellauswahl.- II. Fallstudien.- 7. Fallstudie: Distribution. Das Schmierstoff-Distributions-System der Esso AG.- 7.1 Vorbemerkung.- 7.2 Das Schmierstoff-Distributions-System der Esso AG.- 7.2.1 Allgemeine Beschreibung.- 7.2.2 Allgemeine Beschreibung des maschinellen Dispositionssystems.- 7.2.3 Das Modell.- 7.2.3.1 Die Bestellregel.- 7.2.3.2 Nachfrageprognose.- 7.2.3.3 Festlegung der Modellparameter.- 7.2.4 Arbeitsweise des Schmierstoff-Distributions-Systems.- 7.2.4.1 Organisatorischer Ablauf.- 7.2.4.2 Lagerbestandsbericht.- 7.3 Projektabwicklung und Erfahrungsbericht.- 7.3.1 Projektabwicklung.- 7.3.2 Erfahrungsbericht.- 7.4 Zur Bestimmung der Parameter des eingesetzten (s, S)-Modells.- 7.4.1 Bestimmung der Politikparameter.- 7.5 Standardmodell-Auswahl.- 7.5.1 Wagner-Whitin Modell.- 7.5.2 Vergleich der adaptiven (s, S)-Regel und der Entscheidungen aufgrund der Wagner-Whitin Politik.- 7.5.3 Modellauswahl aus der Sicht eines weiteren Modellzusammenhanges.- 8. Fallstudie: Einkauf. Der Einkauf von Packstoffen bei Staffelpreisen durch die Lever Sunlicht GmbH.- 8.1 Vorbemerkung.- 8.2 Beschreibung von DYNLOS.- 8.2.1 Beschreibung des Einkaufsdispositions-Problems.- 8.2.2 Das Optimierungsproblem.- 8.2.3 Modellformulierung.- 8.2.4 Errechnung einer Bestellpolitik.- 8.2.5 Einsatz des Dispositions-Modells.- 8.3 Erfahrungen mit dem Einsatz von DYNLOS.- 8.4 Vermeidung von Rundungsfehlern im Dynamischen Programm.- 8.5 Die Einbettung von DYNLOS in den weiteren Modellzusammenhang.- 8.5.1 Das Modellogramm zur Einkaufsdisposition.- 8.5.2 Risikoberücksichtigung.- 8.5.2.1 Darstellung eines erweiterten Modells.- 8.5.2.2 Die Auswirkungen von maximaler Bestellmenge und Mindestbestellabstand.- 8.5.2.3 Anpassung an LHt.- 8.5.3 Anpassung der rollenden Planung.- 9. Fallstudie: Lagerkapazitätsbemessung. Ein Investitionsprojekt der Mineralölindustrie.- 9.1 Vorbemerkung.- 9.2 Schilderung des Investitionsvorhabens.- 9.3 Technisch-organisatorische Rahmenbedingungen.- 9.3.1 Rahmenbedingungen für die Zulieferung.- 9.3.2 Rahmenbedingungen für die Tankkapazität.- 9.4 Das Modell.- 9.4.1 Vorüberlegungen.- 9.4.2 Das Bestellverfahren.- 9.5 Die generelle Vorgehensweise der Simulation.- 9.6 Ergebnisse.- 10. Fallstudie: Ersatzteilbewirtschaftung. Optimale Bewirtschaftung eines Systems von Ersatzteillägern des Atlas- Verbundes durch die Deutsche Lufthansa AG.- 10.1 Vorbemerkung.- 10.2 Verschleißteilebewirtschaftung.- 10.3 Verbale Modellbeschreibung.- 10.3.1 Nachschubmodell.- 10.3.2 Aufteilungsmodell.- 10.3.3 Umverteilungsmodell.- 10.4 Übersicht über die mathematische Modellformulierung und Optimierung.- 10.4.1 Nachschubmodell.- 10.4.2 Aufteilungsmodell.- 10.4.3 Umverteilungsmodell.- 10.5 Mathematische Modellbeschreibung und Optimierung.- 10.5.1 Nachschubmodell.- 10.5.2 Aufteilungsmodell.- 10.5.3 Umverteilungsmodell.- 10.6 Simulationsstudien am Gesamtmodell.
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