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Zur nachhaltigen Beurteilung von Lieferanten unter Unsicherheit

Scholary Paper (Seminar), 2006, 23 Pages
Author: Florian Gramlich
Subject: Economics / Business: Supply, Production, Logistics

Details

Category: Scholary Paper (Seminar)
Year: 2006
Pages: 23
Grade: 2,3
Bibliography: ~ 27  Entries
Language: German
Archive No.: V60936
ISBN (E-book): 978-3-638-54499-3
ISBN (Book): 978-3-638-66772-2
File size: 251 KB

Abstract

Zur nachhaltigen Beurteilung der Leistungsfähigkeit von Lieferanten unter Unsicherheit Preis, Produkt, Umweltschutz, Risiken, immer mehr Aspekte müssen in einen Lieferantenvergleich einbezogen werden. Doch die meisten bekannten Ansätze versagen hier. Zwar können hier Preis und Produkt sehr gut gleichzeitig verarbeitet werden, doch der Umweltschutz? Oder das Risiko eines Lieferausfalls? Und wenn nun eine weitere Kategorie hinzukommt? Hier setzt die CCDEA, die Chance-Constrained-Data-Envelopement Analysis, an. Eine ideale Methode um beliebig viele Aspekte in den Vergleich einzubeziehen, auszuwerten und ein praxistaugliches Ergebnis zu erzielen. Diese Arbeit bietet einen vertieften Einblick in die Methode der CCDEA. Ihr mathematisches Gerüst wird ebenso erläutert und verständlich dargestellt, wie die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten in der Praxis. Öffentliche Einrichtungen, militärische Einheiten oder Beschaffungsabteilungen in Unternehmen, die Liste derer, die von dieser Methode profitieren können ist lang. Sie müssen lediglich die Chance erkennen, die sich ihnen bietet. Hierfür werden die Voraussetzungen für den Einsatz in der Praxis genau beleuchtet und die sich daraus ergebenden Vor- und Nachteile dargestellt. Als Ergebnis der Untersuchung werden konkrete Empfehlungen für den optimalen Einsatz dieser Methode gegeben.


Excerpt (computer-generated)

Universitär Mannheim, Lehrstuhl für Logistik und ABWL
Seminar: Supply Chain Design
Sommersemester 2006, Mannheim, 9. Juni 2006

Zur nachhaltigen Beurteilung von Lieferanten unter Unsicherheit

von: Florian Gramlich

 


Inhaltsverzeichnis

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

 

 


1 Bedeutung und Bewertung von Zulieferern in einer Supply Chain

„Manufacturers now compete less on product and quality – which are often comparable –
and more on inventory turns and speed to market.”
John Kasarda, Forbes, 18. Oktober 19991

Dieses Zitat 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 Wettbewerbsvorteil. 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 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

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

[...]


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.

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.

9 Vgl. Bogaschewsky (2005), S. 154.


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