Advanced Planning und Scheduling Systeme - Zielsetzung, Algorithmen, Architektur und Funktionsweise

Autor: Stefan Müller
Fach: Wirtschaft - Beschaffung, Produktion, Logistik

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Details

Veranstaltung: Hauptseminar Logistik
Institution/Hochschule: Bayerische Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Kategorie: Hauptseminararbeit
Jahr: 2004
Seiten: 26
Note: 1,7
Literaturverzeichnis: ~ 24  Einträge
Sprache: Deutsch
Dateigröße: 245 KB
Archivnummer: V31297
ISBN (E-Book): 978-3-638-32345-1

Textauszug (computergeneriert)

Advanced Planning und Scheduling Systeme –
Zielsetzung, Algorithmen, Architektur und Funktionsweise

von: Stefan Müller

 


1 Einführung 1

2 Advanced Planning und Scheduling Systeme 2

2.1 Zielsetzung 3
2.2 Algorithmen 6

2.2.1 Zeitreihenanalyse 8
2.2.2 Lineare Programmierung 8
2.2.3 Gemischt-Ganzzahlige Optimierungen 8
2.2.4 Metaheuristiken 9
2.2.5 Constraint Programming 9
2.2.6 Sukzessivplanungsansätze 10
2.2.7 Regelbasierte Ansätze 10
2.2.8 Sonstige Verfahren 10
2.2.9 Optimalität der Ergebnisse 10

2.3 Architektur 11

2.3.1 Strategic Network Planning 12
2.3.2 Demand Planning 13
2.3.3 Master Planning 15
2.3.4 Demand Fulfilment and ATP 15
2.3.5 Production Planning and Detailed Scheduling 16
2.3.6 Distribution and Transportation Planning 17
2.3.7 Puchasing & Material Requirements Planning 17
2.3.8 Zusammenspiel der APS-Module 18

2.4 Funktionsweise 19

2.4.1 Sukzessivplanung 19
2.4.2 Simultanplanung 20
2.4.3 Hierarchische Planung 20

3 Schlußbetrachtung 22

Quellenverzeichnis 24

 

 

1 Einführung

Unternehmen sehen sich geänderten Marktbedingungen gegenüber. Die von den Produzenten geprägten Verkäufermärkte haben sich zu Käufermärkten gewandelt, in denen der Kundenwunsch ausschlaggebend für das Angebot der Unternehmen ist. Diese Märkte sind durch eine steigende Produktindividualisierung bei gleichzeitig kürzeren Produktlebenszyklen gekennzeichnet. Der steigenden Komplexität versuchen die Unternehmen durch die Konzentration auf Kernkompetenzen und der Externalisierung der übrigen Leistungen zu entgegnen [THOM01, S. 1521]. Das Outsourcing hat zur Folge, dass nicht mehr nur das Unternehmen an sich, sondern die gesamte Wertschöpfungskette vom Lieferanten zum Kunden, Ziel der Betrachtungen ist. Gestaltung, Planung und Steuerung dieser logistischen Kette sind die zentralen Aufgaben des Supply Chain Managements (SCM) [KUHN02, S. 5f]. Die Planung der Supply Chain ist eine äußerst komplexe Aufgabe, da minütlich tausende von Entscheidungen getroffen und abgestimmt werden müssen. Beim Entscheidungsprozess ist die Planung eine unterstützende Maßnahme und lässt sich in die Phasen der Problemerkennung und –analyse, der Zieldefinition, Prognose von zukünftigen Entwicklungen, Identifikation und Bewertung von realisierbaren Lösungsalternativen und schließlich der Auswahl einer guten Lösung einteilen. Hinsichtlich des Zeitraums lässt sich der Planungsprozess in eine langfristige, mittelfristige und kurzfristige Planung unterscheiden. Bei der Planung einer Supply Chain treten eine ganze Reihe von Schwierigkeiten auf. Zum einen entstehen immer wieder Trade-Offs zwischen den unterschiedlichen Zielen, so ist zum Beispiel ein gewisser Servicegrad gegenüber dem Kunden nur mit einem bestimmten Lagerbestand zu gewährleisten, welcher wiederum minimal sein soll, um Lagerkosten einzusparen. Zum anderen gibt es eine Unzahl von möglichen Lösungsalternativen für die verschiedenen Planungsaufgaben, so dass eine geschickte Vorgehensweise notwendig ist, um eine gute Lösung zu finden. Das größte Problem stellt allerdings die Unsicherheit dar, welcher durch den Aufbau von Sicherheitsbeständen entgegnet werden kann. Diese Planungsaufgaben werden von so genannten Advanced Planning und Scheduling (APS) Systemen übernommen, die im folgenden näher untersucht werden sollen [FLEI00a, S. 57f].

2 Advanced Planning und Scheduling Systeme

Advanced Planning und Scheduling Systeme sind Softwaresysteme, die beispielsweise von Herstellern wie i2 Technologies, Fygir, Manugistics, Numetrix, SAP und anderen angeboten werden [GUEN02, S. 326]. Obwohl durchaus verschiedene Auffassungen darüber herrschen, was genau unter einem APS-System zu verstehen ist, lassen sich folgende charakteristischen Gemeinsamkeiten für diese Systeme aufführen: Um auch sehr komplexe Wertschöpfungsketten unter Berücksichtigung realitätsnaher Restriktionen modellieren zu können, kommen Objektorientierung und spezielle Algorithmen des Operations Research zum Einsatz. Die zur Planung notwendigen Daten werden im Hauptspeicher vorgehalten, was den Planungsprozess deutlich beschleunigt [KLAU04, S. 516f].

2.1 Zielsetzung

Abb. 1: House of SCM, in Anlehnung an [STAD00a, S. 10] [Abbildung in der Downloaddatei vorhanden]

Wie man in Abbildung 1 sehen kann, sind Advanced Planning Systeme ein Bestandteil des Supply Chain Management (SCM) und tragen somit dazu bei dessen Ziele zu verwirklichen. Diese Ziele sind im Dach des „House of SCM“ zu sehen und bestehen darin die Wettbewerbsfähigkeit durch einen verbesserten Kundenservice zu steigern. Integration und Koordination sind die zwei wesentlichen Bestandteile des SCM und die zwei Säulen, auf denen das Dach ruht. Die Säulen an sich sind aus einzelnen Blöcken aufgebaut. Der Aspekt der Integration beinhaltet die Aufgaben der Wahl der geeigneten Supply Chain Partner, die Formung einer Netzwerkorganisation und die Führung dieser Organisation zur Aufgabe. Der zweite Aspekt der Koordination nutzt die aktuellsten Methoden der Informations- und Kommunikationstechnologie, die Prozessorientierung und eben das Advanced Planning, um den Informations-, Material- und Finanzstrom entlang der Supply Chain zu verbessern. Advanced Planning Systeme haben die Aufgabe, die Planung von Materialverfügbarkeiten, Personal und Maschinen und die Koordination dieser Pläne über mehrere Stufen hinweg zu ermöglichen. Das Fundament besteht aus den notwendigen Werkzeugen, um die Aufgaben des Supply Chain Managements zu lösen. Hierzu gehören beispielsweise Logistik, Operations Research, Marketing oder die Organisationstheorie [STAD00a, S. 9f].

Das oberste Ziel von APS-Systemen ist es, eine integrierte Planung der kompletten Wertschöpfungskette zu ermöglichen. Um diesen Anspruch realisieren zu können, müssen die Schwachstellen der herkömmlichen Planungsmethoden kompensiert werden. Enterprise Resource Planning (ERP)-Systeme setzen nach wie vor auf die Planungsmethodik von MRP I und MRP II, die allerdings nicht für eine unternehmensübergreifende Planung ausgelegt ist. Durch einen Vergleich mit dieser „alten“ Planungslogik soll die Zielsetzung einer Supply-Chain Planung verdeutlicht werden [KUHN02, S. 128f]. Die Planung eines ERP-Systems erfolgt sukzessiv, was bedeutet, dass ein aufeinanderfolgender Abgleich von Kapazitäten und Materialbedarfen erfolgt, was zu inkonsistenten Ergebnissen führt. Trade-Offs und Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Plänen werden ebenfalls nicht berücksichtigt. APS-Systeme hingegen erheben den Anspruch eine höhere Realitätsnähe bieten zu wollen, indem sie Engpässe (Constraints) bei der Produktion berücksichtigen und die Planungsaktivitäten simultan, also parallel ausführen.

Die ERP-Planungslogik bietet dem Anwender eine recht geringe Flexibilität, da zum einen fest vorgegebene Werte für Bearbeitungswerte benutzt werden und es zum anderen mit erheblichem Aufwand verbunden ist nachträgliche Änderungen in die Planung einzufügen. Muss eine solche Änderung vorgenommen werden, wird ein komplett neuer Planungslauf angestoßen, was einen erheblichen Zeitaufwand bedeutet, da die Bereitstellung der notwendigen Informationen durch viele Einzelzugriffe erfolgt und somit zum zeitkritischen Faktor wird. APS-Systeme wollen dem Anwender Geschwindigkeit und Flexibilität bieten, indem die Planungsläufe hauptspeicherresident verarbeitet und Abweichungen bei der Planung auch kurzfristig eingeplant werden können. Dies sind die Grundvoraussetzungen, um ein Available-to-Promise, die Fähigkeit bei Kundenanfragen Auskunft zu geben, oder ein Capable to Promise, die Auskunftsfähigkeit bezüglich Lager- und Fertigungskapazitäten, realisieren zu können. Ein weiterer Vorteil, um Kundenaufträge kurzfristig einlasten zu können, ist die Möglichkeit so genannte What-If-Analysen, also die Simulation bestimmter Situationen, durchführen zu können.

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