Strategien zur Optimierung der Logistikqualität unter Budgetrestriktion
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Diplomarbeit aus dem Jahr 2003 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 1,7, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät, Betriebswirtschaftslehre), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Problemstellung:Im Rahmen einer Zusammenarbeit mit dem IBM Forschungslaboratorium in Rüschlikon / Schweiz wird auf der Basis der Simulationsumgebung Supply Chain Analyzer (SCA) von IBM ein Supply Chain-Modell entwickelt. Mithilfe von Simulations- und Modellierungstechniken können innerhalb des Planungs- und Entscheidungsproz...
Diplomarbeit aus dem Jahr 2003 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 1,7, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät, Betriebswirtschaftslehre), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Problemstellung:
Im Rahmen einer Zusammenarbeit mit dem IBM Forschungslaboratorium in Rüschlikon / Schweiz wird auf der Basis der Simulationsumgebung Supply Chain Analyzer (SCA) von IBM ein Supply Chain-Modell entwickelt. Mithilfe von Simulations- und Modellierungstechniken können innerhalb des Planungs- und Entscheidungsprozesses die Komplexität, Intransparenz und Dynamik einer Supply Chain (SC) untersucht werden, um so frühzeitig potenzielle Fehlentscheidungen zu entdecken, bevor diese in die Realität umgesetzt werden.
Das in vorliegender Arbeit vorgestellte Modell einer Supply Chain wird hinsichtlich der erzielbaren Logistikqualität unter vorgegebenen Budgetrestriktionen untersucht. Es werden verschiedene Einflussgrößen und Störungen in unterschiedlichen Szenarien modelliert und evaluiert. Die dabei eingesetzte Evaluierungsmethode ist die Simulation. Unter Logistikqualität wird eine hohe Termintreue bei kurzen Durchlauf- bzw. Lieferzeiten verstanden. Dies ist zum Beispiel mit kurzen Transport-, Produktions- und Lagerzeiten zu erreichen. Einflussgrößen sind die Lagergröße und der Lagerbestand, die Transportmittel und deren Kosten sowie die Anzahl an Mitarbeitern etc. Diese Faktoren sind so zu variieren, dass innerhalb der SC ein optimales Verhältnis zwischen Kosten und angestrebtem Ziel erreicht wird. Hierbei kommen vor allem Sensitivitätsanalysen zum Einsatz.
Ein Hauptproblem ist, strategische Planungen und taktische Entscheidungen zu evaluieren und deren Auswirkungen und Implikationen zu analysieren und möglichst genau abzuschätzen. Dabei ist von entscheidender Bedeutung herauszufinden, welchen Einfluss Restriktionen hinsichtlich des Gesamtbudgets auf die Leistungsfähigkeit der SC haben. Die Budgetrestriktion ist eine monetäre Grenze entlang der gesamten SC, unterhalb der alle anfallenden Kosten liegen müssen. Dabei gilt das ökonomische Prinzip, den gegebenen Servicegrad mit minimalem Aufwand zu erreichen. Es stellt sich die Frage, ob es eine strukturelle Budgetuntergrenze gibt, unterhalb derer die Qualität der SC drastisch leidet, und inwieweit Störungen wie Nachfrage- oder Produktionsschwankungen diese Untergrenze verändern oder verschieben. Das Ziel besteht darin, den Servicegrad bei gleichzeitiger Einhaltung der Budgetrestriktion zu maximieren.
Es werden Szenarien entworfen, denen jeweils der gleiche Servicegrad von 95% zugrunde liegt. Der Servicegrad lässt sich aus dem Verhältnis der Anzahl der termingerecht eingetroffenen Aufträge zu der Anzahl aller Aufträge errechnen. Durch Variation der Inputfaktoren sollen nicht nur so genannte Flaschenhälse aufgedeckt, sondern auch Maßnahmen aufgezeigt werden, mit denen sich diese Engpässe beheben oder zumindest entschärfen lassen. Neben der Einflussgrößenvariation, die für jedes Szenario jeweils fixiert wird, werden während der Simulationsläufe Störungen berücksichtigt. Diese werden über statistische Verteilungen modelliert. Der Begriff Störung ist dabei sehr weit zu fassen. Nicht nur verlängerte Transportzeiten oder Maschinenausfälle, sondern auch strukturelle Änderungen des Modells, wie eine Fusion, werden darunter gefasst.
In der Richtlinie 3633 untergliedert der Verein Deutscher Ingenieure (VDI) die Vorgehensweise zur Durchführung einer Simulation (Design of Experiments, DoE) in die Phasen Vorbereitung, Durchführung und Auswertung [VDI93, Richtlinie 3633, Blatt 1]. Diese Phasen lassen sich noch weiter unterteilen.
Die Aufgaben- und Problemstellung für diese Arbeit beinhaltet die Modellierung einer SC, in der Produzenten, Lieferanten, Händler, Kunden sowie Transportunternehmen auftreten. Ziel ist es,...
Im Rahmen einer Zusammenarbeit mit dem IBM Forschungslaboratorium in Rüschlikon / Schweiz wird auf der Basis der Simulationsumgebung Supply Chain Analyzer (SCA) von IBM ein Supply Chain-Modell entwickelt. Mithilfe von Simulations- und Modellierungstechniken können innerhalb des Planungs- und Entscheidungsprozesses die Komplexität, Intransparenz und Dynamik einer Supply Chain (SC) untersucht werden, um so frühzeitig potenzielle Fehlentscheidungen zu entdecken, bevor diese in die Realität umgesetzt werden.
Das in vorliegender Arbeit vorgestellte Modell einer Supply Chain wird hinsichtlich der erzielbaren Logistikqualität unter vorgegebenen Budgetrestriktionen untersucht. Es werden verschiedene Einflussgrößen und Störungen in unterschiedlichen Szenarien modelliert und evaluiert. Die dabei eingesetzte Evaluierungsmethode ist die Simulation. Unter Logistikqualität wird eine hohe Termintreue bei kurzen Durchlauf- bzw. Lieferzeiten verstanden. Dies ist zum Beispiel mit kurzen Transport-, Produktions- und Lagerzeiten zu erreichen. Einflussgrößen sind die Lagergröße und der Lagerbestand, die Transportmittel und deren Kosten sowie die Anzahl an Mitarbeitern etc. Diese Faktoren sind so zu variieren, dass innerhalb der SC ein optimales Verhältnis zwischen Kosten und angestrebtem Ziel erreicht wird. Hierbei kommen vor allem Sensitivitätsanalysen zum Einsatz.
Ein Hauptproblem ist, strategische Planungen und taktische Entscheidungen zu evaluieren und deren Auswirkungen und Implikationen zu analysieren und möglichst genau abzuschätzen. Dabei ist von entscheidender Bedeutung herauszufinden, welchen Einfluss Restriktionen hinsichtlich des Gesamtbudgets auf die Leistungsfähigkeit der SC haben. Die Budgetrestriktion ist eine monetäre Grenze entlang der gesamten SC, unterhalb der alle anfallenden Kosten liegen müssen. Dabei gilt das ökonomische Prinzip, den gegebenen Servicegrad mit minimalem Aufwand zu erreichen. Es stellt sich die Frage, ob es eine strukturelle Budgetuntergrenze gibt, unterhalb derer die Qualität der SC drastisch leidet, und inwieweit Störungen wie Nachfrage- oder Produktionsschwankungen diese Untergrenze verändern oder verschieben. Das Ziel besteht darin, den Servicegrad bei gleichzeitiger Einhaltung der Budgetrestriktion zu maximieren.
Es werden Szenarien entworfen, denen jeweils der gleiche Servicegrad von 95% zugrunde liegt. Der Servicegrad lässt sich aus dem Verhältnis der Anzahl der termingerecht eingetroffenen Aufträge zu der Anzahl aller Aufträge errechnen. Durch Variation der Inputfaktoren sollen nicht nur so genannte Flaschenhälse aufgedeckt, sondern auch Maßnahmen aufgezeigt werden, mit denen sich diese Engpässe beheben oder zumindest entschärfen lassen. Neben der Einflussgrößenvariation, die für jedes Szenario jeweils fixiert wird, werden während der Simulationsläufe Störungen berücksichtigt. Diese werden über statistische Verteilungen modelliert. Der Begriff Störung ist dabei sehr weit zu fassen. Nicht nur verlängerte Transportzeiten oder Maschinenausfälle, sondern auch strukturelle Änderungen des Modells, wie eine Fusion, werden darunter gefasst.
In der Richtlinie 3633 untergliedert der Verein Deutscher Ingenieure (VDI) die Vorgehensweise zur Durchführung einer Simulation (Design of Experiments, DoE) in die Phasen Vorbereitung, Durchführung und Auswertung [VDI93, Richtlinie 3633, Blatt 1]. Diese Phasen lassen sich noch weiter unterteilen.
Die Aufgaben- und Problemstellung für diese Arbeit beinhaltet die Modellierung einer SC, in der Produzenten, Lieferanten, Händler, Kunden sowie Transportunternehmen auftreten. Ziel ist es,...
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