Zur nachhaltigen Beurteilung von Lieferanten unter Unsicherheit

Inhaltsverzeichnis

  Seite  

1  Bedeutung und Bewertung von Zulieferern in einer Supply Chain  1

2  Methoden zur Lieferantenbewertung  3

2.1  Deterministische Konzepte  3

2.2  Stochastische Ansätze  5

3  Die Chance-Constrained Data Envelopment Analysis  6

3.1  Die CCDEA für die Zuliefererbewertung  6

3.2  Der mathematische Aufbau der CCDEA  7

3.3  Die Funktionsweise der CCDEA anhand eines Beispiels  10

3.4  Der Einsatz der CCDEA in der Praxis  12

3.5  Die Charakteristika der CCDEA  13

3.5.1  Die Voraussetzungen der CCDEA  13

3.5.2  Vor- und Nachteile in der Praxis  14

4  Fazit und Verwendungsempfehlungen für die Praxis  18

  Literaturverzeichnis  20

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1 Bedeutung und Bewertung von Zulieferern in einer Supply Chain

„Manufacturers now compete less on product and quality - which are often comparable -

DiesesZitat von John Kasarda, Logistikprofessor an der Universität der North Carolina’s Kenan-Flagler Business School, bringt die Entwicklung der Weltmärkte in den letzten Jahrzehnten auf den Punkt. Ein fehlerfreies Produkt anzubieten ist nicht mehr länger ein Wettbewerbs-vorteil. Vielmehr stellt dies die Voraussetzung dar, am Markt überhaupt bestehen zu können. Die Fähigkeit sich vom Wettbewerb abzuheben definieren Unternehmen zunehmend über die Kriterien Zeit und Qualität. 2

Dies bedeutet aber nicht, dass der Preis an Bedeutung verloren hätte. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Produkte hoher Qualität ebenso schnell wie preisgünstig angeboten werden. Ein Schritt aus dem Kostendilemma ist die Konzentration auf Kernkompetenzen und die Auslagerung nichtkritischer Bereiche. Die zunehmende Arbeitsteilung führt dazu, dass kooperierende Lieferketten, sogenannte Supply Chains oder Supply Networks, entstehen. Supply Chains im weiteren Sinne existieren seit Beginn des organisierten Handels, jedoch haben erst die erwähnten Faktoren dazu geführt, sie auch als zentralen Wettbewerbsfaktor zu sehen. 3

Die Verringerung der Fertigungstiefe führt zwar zu Kosten- und Effizienzvorteilen bei Outsourcinggebern, kann jedoch auch die Abhängigkeit gegenüber Lieferanten erhöhen und in Know-how-Verlusten des outsourcenden Unternehmens resultieren. ⁴ Die dadurch entstehende starke Bindung an den Lieferanten sowie die Entwicklung und Implementierung zeitkritischer Lieferkonzepte wie JIT machen deutlich, dass die Auswahl der richtigen Zulieferer einen hohen Stellenwert im strategischen Management einer Supply Chain einnehmen muss. Bereits kleine Abweichungen von der vereinbarten Qualität oder Lieferzeit am Anfang der Kette können durch die komplexen Abhängigkeiten zwischen den

¹ Ayers (2001), S. 3.

² Vgl. Mentzer (2001), S. 3 f.

³ Vgl. Chen / Paulraj (2004), S. 131.

⁴ Vgl. Jahns (2005), S. 111.

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Supply Chain-Partnern in Lieferausfällen und Produktionsstopps an deren Ende resultieren. Ebenso wird das Management der Supply Chain durch den Bull-Whip Effekt verkompliziert. Dabei handelt es sich um die Tendenz einer Supply Chain, Nachfrageinformationen, und damit die Produktion, zu verzögern, zu verstärken und zum Schwanken zu bringen. ⁵ Dies kann z.B. zu Lieferengpässen führen und das gebundene Kapital durch übermäßige Lagerbestände wesentlich erhöhen. Daraus ergibt sich, dass Firmen einen größeren Wert auf die Höhe und Stetigkeit von Qualität und Lieferzeiten legen als auf den Preis der gekauften Produkte. ⁶ Im Laufe der letzten Jahre kam es also in diesem Sinne zu einer Verschiebung der Schwerpunkte im „Magischen Dreieck“, bestehend aus den Dimensionen Preis, Qualität und Zeit.

Sich schnell ändernde Technologien und wirtschaftliche Bedingungen erhöhen die Unsicherheiten auf den Märkten. ⁷ Dabei stellt das Risiko einen Teilaspekt der Unsicherheit dar. Hier sind sowohl die Eintrittswahrscheinlichkeiten, als auch die Auswirkungen verschiedener möglicher Umweltzustände bekannt. Unsicherheit wird im folgenden Kontext synonym mit Risiko verwendet. Dieses kann sich z.B. in einem Beschaffungsrisiko ausdrücken. Reske (2006) unterscheidet hierbei Liefer-, Transport- und Lagerisiken, welche jeweils in Ausfall- und Mängelrisiken unterteilt werden. Diese wiederum bestehen aus den unsicheren Bereichen Qualität, Preis, Zeit und Menge. ⁸ Um diese Risiken der Beschaffung zu reduzieren, ist es von großer Bedeutung, die Leistungsfähigkeit potentieller oder bereits bestehender Lieferanten mit zuverlässigen, systematischen und nachvollziehbaren Methoden zu erfassen.

Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist es, die stochastische Bewertungsmethode Chance-Constrained Data Envelopment Analysis (CCDEA) näher darzustellen. Vorab wird ein exemplarischer Überblick über existierende Lieferantenbewertungsmethoden gegeben, in deren Kontext die CCDEA eingeordnet wird. Darauf folgen der mathematische Aufbau und die Funktionsweise. Anschließend werden Anwendungsmöglichkeiten und -voraussetzungen untersucht, sowie die Vor- und Nachteile der CCDEA in der Praxis ermittelt. Einige Punkte werden dabei mit eigenen Berechnungen verdeutlicht. Nach einem abschließenden Fazit erfolgt eine Verwendungsempfehlung für den Einsatz in der Praxis

⁵ Vgl. Chen / Paulraj (2004), S. 144.

⁶ Vgl. Choi / Hartley (1996), S. 139.

⁷ Vgl. Mentzer (2001), S. 4.

⁸ Vgl. Reske (2006), S. 113.

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2 Methoden zur Lieferantenbewertung

Die Bewertungsmethoden werden in implizite, auf subjektiven Einschätzungen beruhende, sowie in explizite, also nachvollziehbare, Verfahren unterteilt. Letztere werden wiederum in quantitative und qualitative Praktiken differenziert. Zu den qualitativen Konzepten können u. a. Checklisten und strategische Portfolioanalysen gezählt werden. 9

Die Nutzwertanalyse, mathematische Optimierungsansätze, die Imprecise Data Envelopment Analysis (IDEA) und die Data Envelopment Analysis (DEA) sind dagegen den quantitativen Verfahren zuzuordnen. Eine weitere Eigenschaft, welche hier besondere Beachtung findet, ist die Fähigkeit stochastische Gegebenheiten in die Rechnung einzubeziehen. Anhand dieser Eigenschaft wird hier zwischen deterministischen und stochastischen Methoden unterschieden. Es wird ein exemplarischer Überblick über die verschiedenen Möglichkeiten der Lieferantenbewertung gegeben, um die CCDEA besser in deren Kontext einordnen zu können.

2.1 Deterministische Konzepte

Die Nutzwertanalyse dient der methodischen Vorbereitung einer Entscheidungsgrundlage zur Auswahl komplexer Alternativen. Sie gliedert sich in:

Dabei können zwei unterschiedliche Arten dieser Methode identifiziert werden, die kompen-satorische und die nichtkompensatorische. Während es bei Ersterer dem Lieferanten möglich ist eine schlechte Ausprägung mit einer guten aufzuwiegen, z.B. mindere Produktqualität mit ausgezeichneter Flexibilität, ist dies bei Letzterer nicht vorgesehen. ¹¹ Die Vorzüge der Nutz-

⁹ Vgl.Bogaschewsky (2005), S. 154.

¹⁰ Vgl. Haas (2005), S. 94.

¹¹ Vgl. Freiwald (2005), S. 77 ff.

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wertanalyse liegen in einer leichten Nachvollziehbarkeit, sowie in der Möglichkeit nahezu beliebig viele, auch qualitative, Ausprägungen leicht verarbeiten zu können. Als nachteilig erweist sich zum einen der kompensatorische Ansatz, da er a priori von einer Substituierbarkeit der Kriterien ausgeht. Zum anderen ist das Ergebnis selbst kritisch zu sehen. Es stellt einen dimensionslosen Wert dar und ist, abgesehen von der Feststellung einer Rangfolge im Set, nicht weiter interpretierbar.

Auch bei den mathematischen Optimierungsansätzen ¹² können zwei Vorgehensweisen unterschieden werden, die Zielgewichtung und das Goal-Programming. Die Zielgewichtung weist verschiedenen Zielen Gewichte zu, und verdichtet die daran gemessenen Kriterien zu einem Wert. Der Lieferant mit dem höchsten Wert wird gewählt. Hinsichtlich der Substituierbarkeit von Kriterien kann hier, wie bei der Nutzwertanalyse, von einem Kompensationsmodell gesprochen werden. Ebenfalls kompensatorisch ist das Goal-Programming, bei dem die Abstände der ermittelten Ausprägungen von Zielvorgaben berechnet werden. Je geringer die Summe der Abstände, desto besser ist die Bewertung des Lieferanten. Soll der kompensatorische Aspekt ausgeschaltet werden, können Anspruchsniveaus festgelegt werden. Bei Unter-oder Überschreitung wird der entsprechende Lieferant von der Bewertung ausgeschlossen. Um hier eine Übergangszone zu schaffen, wird die Fuzzy Set Theory verwendet. 13

Die Data Envelopment Analysis basiert konzeptionell auf den Arbeiten von Koopmans (1951) und Farrell (1957). Dieses Modell wurde allerdings erst in Veröffentlichungen von Charnes, Cooper und Rhodes (1978, 1979, 1981) mathematisch derart ausformuliert wie es heute besteht. ¹⁴ Daher wird auch vom CCR-Modell gesprochen. Mit der DEA werden Organisationseinheiten, oder auch Decision Making Units (DMUs), eines Sets bezüglich ihrer Effizienz miteinander verglichen. Eine DMU stellt dabei ein theoretisches oder reales Konstrukt dar, das Entscheidungen trifft und dadurch Input in Output um-wandelt. Der Begriff ist damit so weit gefasst, dass er sowohl ökonomische Einheiten, wie Firmen (und Supply Chains), als auch Not-for-Profit Unternehmungen einschließt. Die Effizienz stellt dabei einen Quotienten aus gewichteten In- und Outputs dar. Einen umfassenden

¹² Vgl. Freiwald (2005), S. 80 ff.

¹³ Grundlage der Fuzzy-Logik sind die so genannten unscharfen Mengen. Im Gegensatz zu traditionellen Mengen (im Kontext der Fuzzy-Logik auch scharfe Mengen genannt), in denen ein Element in einer Grundmenge entweder enthalten oder nicht enthalten sein kann, kann ein Element in einer unscharfen Menge auch ein wenig enthalten sein. Der Grad an Zugehörigkeit wird meist durch eine Zugehörigkeitsfunktion (Fuzzyfunktion) µ beschrieben, die den Elementen einer Grundmenge eine reelle Zahl zwischen 0 und 1 zuordnet. Quelle: Wikipedia (2006).

¹⁴ Vgl. Papahristodoulou (1997), S. 1.

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