APS Matrix als Referenzmodell
Auswahl der Lieferanten
Auswahl eines oder mehrerer Lieferanten, der die vom Enstcheider geforderten Beurteilungskriterien am Besten erfüllt
Beurteilungsbasis
Kenntnisse über den Lieferanten
Leistungsfähigkeit des Beschaffungsobjektes: Qualität, Mengen, Preise, …
Leistungsfähigkeit des Gesamtunternehmens: wirtschaftliche Lage, Standorte, …
Marktkenntnisse über das Umfeld des Lieferanten (Makro- & Mikrostruktur)
Kenntnisse über die Verhandlungsführung/-macht
Auftragsbezogene Beschaffung
Beschaffung erst bei Vorliegen eines spezifischen Bedarfs (pull based)
Vermeidung von Lagerkosten
Material wird unmittelbar nach der Eingangskontrolle verwertet
Eingeengter Aktionsraum für die Beschaffung (zeitlich & preislich)
Bei kurzen Lieferzeiten und hoher Termintreue der Lieferanten
Vorrangig bei Einzelfertigung
Vorratsbeschaffung
• Bewusste Bestandsbildung
• Entkopplung der Beschaffung von der Produktion
– Sicherung der Materialverfügbarkeit
– Bildung optimaler Produktionslose
• Entkopplung vom externen Beschaffungsmarkt
– Erzielung besserer Einkaufskonditionen
– Bildung optimaler Bestellmengen
• Lagerkosten
• Bedarf an Fläche und Material
• Schwund
Produktionssynchrone Beschaffung / Just-in-time
Produktionssynchrone Beschaffung: Voraussetzungen
• Enge Informationskopplung Lieferant – Kunde
– Gemeinsame Bestandsführung
– Systemzugriffsmöglichkeit für den Kunden
• (extrem) hoher Servicegrad des Lieferanten
• (extrem) hohe Qualitätssicherung des Lieferanten (Verzicht auf Qualitätsprüfung beim Kunden)
• Hinreichende Prognosesicherheit des Kundenbedarfs
• Hohe Anlieferungspräzision des Lieferanten
• Funktionierende Verkehrsinfrastruktur
• Hohe Logistik-Kompetenz der Systempartner
Bereitstellungskonzepte für Materialien
Zusammenfassung
Vorgehen
Eignung
Vorteile
Nachteile
ABC-Analyse
ABC - Analyse
• Einteilung der Artikel gemäß einem eindeutig zu klassifizierenden Wertkriterium
• Bestandswert, Bedarfswert, Reichweite oder Bedarfsmenge pro Periode
• Bestimmung eines Mengen-Wert-Verhältnis, welches die relative Bedeutung der Artikel widerspiegelt
Klassifizierung
• A-Teile: kleine Teileanzahl (ca. 5-20%) mit hohem Wert (ca. 70-80%)
• B-Teile: mittlere Teileanzahl (ca. 10-30%) mit mittlerem Wert (ca. 20-30%)
• C-Teile: große Teileanzahl (50-80%) mit geringem Wert (ca. 2-10%)
XYZ-Analyse
Auswahl Produktionsnetzwerk/Standort
Kriterien bei der Wahl des Landes/Wirtschaftsraumes
• Attraktivität des Wirtschaftsraumes
• Politische Stabilität, Währungsstabilität
• Gesetzliche Vorschriften zur lokalen Produktion
Kriterien bei der regionalen Eingrenzung
• Verfügbarkeit und Qualität von Arbeitskräften
• Energieversorgung
• Beschaffungskosten für Materialien
Kriterien bei der Entscheidung für eine bestimmte Gemeinde
• Infrastrukturanbindung
• Vorhandensein attraktiver Grundstücke oder Bauobjekte • Steuerliche Bedingungen, Subventionen
Wahl eines Bauplatzes
• Grundstückskosten, Beschaffenheit der Grundstücke
• Erweiterungsmöglichkeiten
• Umweltschutzrestriktionen
Einstufiges Warehouse Location Problem
Zweistufiges Warehouse Location Problem
Verfahren zum Umgang mit unsicheren Informationen
Methoden zur Berücksichtigung von Unsicherheiten
Deterministisches Erwartungswertmodell: Unsichere Parameter werden durch den Erwartungswert ersetzt
• Szenario-Optimierung
• Stochastische Optimierung: Optimierung der durchschnittlichen Qualität der Lösung über alle Szenarien • Robuste Optimierung: Bestimmung einer Lösung, die möglichst unabhängig des realisierten Szenarios eine gute Qualität aufweist
• Chance-Constrained Modelle: Einige Restriktionen müssen nur mit einer Wahrscheinlichkeit 𝜂erfüllt werden
• Simulation: Bewertung einer bestimmten Lösung unter Berücksichtigung der Unsicherheiten
• Ermöglicht eine detaillierte Modellierung der Unsicherheiten
• Keine Optimierung, sondern nur Bewertung von einzelnen Lösungen
—> Beispielhafte Umsetzung der Methoden am WLP unter Berücksichtigung von Nachfrageunsicherheit
Realisation der Nachfrage
• Nach Standort- und Transportentscheidungen
—> Ohne Rekurs, Antizipation von szenarioindividuellen Fehlmengen
• Nach Standort-, vor Transportentscheidungen
—> Mit Rekurs bei Transportentscheidungen
Value of the Stochastic Solution (VSS)
Vergleich der deterministischen und stochastischen Lösung
• Ermittlung der erwarteten Kosten der deterministischen Lösung über alle Szenarios
• 𝑉𝑆𝑆: Differenz des Zielfunktionswerts der stochastischen Lösung und den gewichteten Kosten der deterministischen Lösung
• 𝑉𝑆𝑆 = 0 bedeutet, dass die Berücksichtigung der Unsicherheit keinen Vorteil erbringt
• 𝑉𝑆𝑆 > 0 zeigt, dass die Entscheidungen in Antizipation der Unsicherheit so angepasst werden können, dass die erwarteten Kosten sinken
—> Im vorherigen Beispiel gilt 𝑉𝑆𝑆 = 85,7
Expected Value of Perfect Information (EVPI)
• Individuelle Ermittlung der bestmöglichen Lösung für jedes Szenario
• Differenz des gewichteten Mittelwerts der bestmöglichen Lösung jedes Szenarios und dem Zielfunktionswert der stochastischen Lösung
• Interpretation: Wert, den ein Entscheidungsträger maximal zu zahlen bereit wäre, um vollständige Information über die Realisation der Unsicherheit zu erhalten
Theorie Chance-Constrained Modelle
Idee: Unsichere Restriktionen sollen mit einer hohen Wahrscheinlichkeit erfüllt werden
• Definition eines Levels an Zuverlässigkeit 𝜂, mit dem die Restriktionen erfüllt werden müssen
• Typischerweise wird für eta (𝜂) ein hohes Niveau gewählt, bspw. 90% oder 95%
Interpretation: Die Nachfrage jedes Kunden soll mit einer Wahrscheinlichkeit von 𝜂 erfüllt sein.
• Um ein Modell unter Berücksichtigung von Chance-Constraints zu lösen, müssen diese in eine deterministisch äquivalente Formulierung überführt werden
• In Abhängigkeit der Wahrscheinlichkeitsverteilung ist dies nicht immer möglich und die Reformulierungkann die Modellkomplexität erhöhen
Chance-Constrained Modell
Stochastische Optimierung mit Rekurs
Robustheit
Robustheit ist die Fähigkeit eines Systems, Veränderungen standzuhalten
• Eintritt mehrerer Umweltzustände möglich
• Im Gegensatz zur stochastischen Optimierung werden keine Informationen zu Eintrittswahrscheinlichkeiten benötigt (Entscheidung unter Ungewissheit)
Beispiele für robuste Entscheidungsregeln
Minimax-Regel (Wald-Regel): Wahl einer Entscheidung, welche das Maximum der Kosten über alle Szenarien minimiert
• Bestmögliches Ergebnis im Worst-case
—> Worst-case wird optimiert, daher ist die Regel mitunter sehr konservativ
Minimax-Regret-Regel (Savage-Niehans-Regel): Wahl einer Entscheidung, bei der das Bedauern minimiert wird, nicht eine andere Entscheidung getroffen zu haben
• Bedauern: Abweichung der Lösungsqualität in Bezug auf die bestmögliche Entscheidung
Robuste Optimierung mittels Minimax-Regel
Kombinierte Transportwege: Transportketten
Ausgestaltung der Logistikkette
Vierstufige Logistikkette
Eingliedriege vs Mehrgliedriege Logistikkette
Bei der Eingliedrigen Kette wird das Transportmittel, also z.B. LKW beim Produzenten beladen und bei dem Empfänger entladen.
Bei der Mehrgliedrigen Kette wird der LKW beim Produzenten Entladen und anschließend z.B. zum Hafen gefahren, wo die Ware dann mittels Schchiff transportiert wird. Man hat also mehrere Transportmittel.
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