Was ist zu tun, um mit möglichst niedrigen Beständen eine hohe Lieferbereitschaft sicherzustellen? Dieser Frage geht die vorliegende Arbeit nach. Als effektive Maßnahme zur Beseitigung von Diskrepanzen zwischen Angebot und Nachfrage hat sich das Bestandspooling mittels Lateral Transshipments erwiesen. Hierbei fassen die Unternehmen einer Wertschöpfungsstufe ihre Bestände virtuell zusammen. Sofern sich ein Unternehmen einem (drohenden) Fehlbestand gegenübersieht, helfen ihm seine Partner mit Ausgleichslieferungen (Transshipments). Deren Vorteilhaftigkeit liegt darin begründet, dass die
Transshipment-Kosten i.d.R. deutlich niedriger ausfallen als jene Kosten, die mit einem Fehlbestand oder einer Notlieferung des Lieferanten einhergehen würden.
Da die Standorte nicht weit voneinander entfernt sind, ist die Transshipment-Lieferzeit wesentlich kürzer als die reguläre Wiederbeschaffungszeit. Transshipments ermöglichen so die Reduzierung der systemweiten Lagerbestände und Kosten bei Aufrechterhaltung des angestrebten Servicegrades. Das zweite Kapitel hat die Grundlagen des Supply Chain Management zum Gegenstand. Das Kapitel drei widmet sich der Bestandsallokation im dynamischen Umfeld. Einführend steht der Zielkonflikt des Bestandsmanagements im Blickpunkt. Anschließend wird das One-Warehouse-N-Retailer-Problem thematisiert.
Das Kapitel vier befasst sich mit dem TBS-Modell von Diks/de Kok, in dem ein divergierendes 2-Echelon-System mit Proactive Transshipments betrachtet wird. Im Kapitel fünf wird das Modell von Tagaras mit Emergency Transshipment untersucht. Im Fokus steht die Ausgestaltung der Transshipment-Politik. Zudem wird eine umfangreiche numerische Untersuchung durchgeführt. Diese bringt verlässliche Informationen über die Vorteilhaftigkeit von Transshipments hervor und zeigt auf, welche Struktur Pooling Groups vorweisen sollten, um effektiv zu arbeiten. Eine Möglichkeit der Implementierung von Transshipments wird im Kapitel sechs vorgestellt. Der in Maxima geschriebene Quellcode simuliert ein Ein-Perioden-Modell, das wiederholt durchlaufen wird. Das Kapitel sieben fasst schließlich die Ergebnisse der Arbeit zusammen und gibt einen Ausblick.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Grundlagen des Supply Chain Management
2.1 Begriffsverständnis
2.2 Ziele und Aufgaben
3 Bestandsallokation im dynamischen Umfeld
3.1 Zielkonflikt des Bestandsmanagements
3.2 Das One-Warehouse-N-Retailer-Problem
3.3 Effiziente Bestandshaltung mittels Transshipments
3.3.1 Idee und Einordnung
3.3.2 Literaturübersicht
3.3.3 Möglichkeiten der Klassifizierung
3.3.3.1 Modellierung von Transshipments
3.3.3.2 Ausgestaltung des Distributionssystems
3.3.3.3 Merkmale der Lagerüberwachung und Bestellpolitiken
4 Das TBS-Modell von Diks/de Kok
4.1. Annahmen und Modellstruktur
4.2 Darstellung des Materialflusses
4.2.1 Rationing policy des Zentrallagers
4.2.2 Rebalancing policy der Regionallager
4.3 Bestimmung der Kontrollparameter
4.3.1 Minimierung der erwarteten Transshipment-Menge
4.3.2 Einhaltung der Servicegrad-Restriktion
4.3.3 Minimierung der erwarteten Lagerhaltungskosten
4.4 Erweiterungen des Basismodells
4.4.1 N-echelon-Systeme
4.4.2 Einführung eines Rebalancing-Levels
4.5 Numerische Erkenntnisse
5 Das Tagaras-Modell
5.1 Annahmen und Kostenfunktion
5.2 Transshipment-Politiken
5.3 Numerische Untersuchungen
5.3.1 Vorgehen und Parameter-Struktur
5.3.2 Bedeutung der Transshipment-Politik
5.3.3 Sensitivitätsanalyse
5.3.4 Vorteile des Pooling
5.3.5 Kosten des Vorhaltens mehrerer Lager
5.4 Heuristische Vereinfachung
6 Implementierung eines Transshipment-Modells in Maxima
6.1 Entstehung und Wesen von Maxima
6.2 Vorbemerkungen zur Implementierung
6.3 Erläuterung des Quellcodes
7 Schlussbetrachtung
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Untersuchung von Strategien zur Bestandsoptimierung in mehrstufigen Supply Chains (One-Warehouse-N-Retailer-Struktur) unter Verwendung von Transshipments. Dabei wird analysiert, wie durch den gezielten Warenaustausch zwischen Regionallagern (Lateral Transshipments) die systemweiten Lagerbestände reduziert und die Servicegrade bei gleichzeitig minimierten Gesamtkosten aufrechterhalten werden können.
- Grundlagen des Supply Chain Managements und Bestandsmanagements
- Analyse und Optimierung von Transshipment-Modellen (Diks/de Kok und Tagaras)
- Vergleich verschiedener Transshipment-Politiken (z.B. Greedy, Random, Risk Balancing)
- Implementierung und Simulation von Bestandsstrategien in der Software Maxima
Auszug aus dem Buch
3.3 Effiziente Bestandshaltung mittels Transshipments
Für viele Unternehmen stellt sich heutzutage „making supply meet demand“ als eine der größten Herausforderungen dar. Die Situation, in der ein Regionallager über Lagerbestand verfügt, während andere Regionallager aufgrund einer unerwartet hohen Nachfrage einen beträchtlichen Engpass zu beklagen haben, ist eher die Regel als die Ausnahme. Als effektiver Ansatz zur Beseitigung etwaiger Diskrepanzen zwischen beobachteter Nachfrage und verfügbarem Bestand in einem Lager hat sich in jüngerer Vergangenheit das Risk Pooling mittels Lateral Transshipments erwiesen. Ansatzpunkt ist hierbei die Flexibilisierung von Beständen. Die traditionell hierarchische Struktur des Distributionssystems wird insofern aufgeweicht, als dass neben den regulären Lieferungen des Zentrallagers im Bedarfsfall auch Ausgleichslieferungen zwischen den Regionallagern zulässig sind. Transshipments lassen sich als „monitored movements of material between locations of the same echelon (e.g. among retailers)“ auffassen.
Lager, die ihre Bestände auf diese Weise miteinander teilen, bilden eine Pooling Group. Deren Vorteilhaftigkeit liegt v.a. darin begründet, dass die Transshipment-Kosten regelmäßig deutlich niedriger ausfallen als jene Kosten, die mit einem Fehlbestand oder einer Notlieferung des Zentrallagers einhergehen würden. Zudem ist die Transshipment-Lieferzeit i.d.R. wesentlich kürzer als die reguläre Wiederbeschaffungszeit. Transshipments ermöglichen somit die Reduzierung der systemweiten Lagerbestände und Kosten bei Aufrechterhaltung des angestrebten Servicegrades.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Problematik stochastischer Nachfrageschwankungen und der daraus resultierenden Bestandszwickmühle ein und motiviert den Einsatz von Transshipments.
2 Grundlagen des Supply Chain Management: Das Kapitel erläutert die Begrifflichkeiten, Ziele und Aufgaben des Supply Chain Managements im modernen wirtschaftlichen Kontext.
3 Bestandsallokation im dynamischen Umfeld: Hier werden der Zielkonflikt im Bestandsmanagement sowie das One-Warehouse-N-Retailer-Problem thematisiert und die theoretischen Grundlagen für Lateral Transshipments gelegt.
4 Das TBS-Modell von Diks/de Kok: Das Kapitel analysiert ein 2-Echelon-System unter Einsatz von Proactive Transshipments, inklusive der Herleitung von Kontrollparametern.
5 Das Tagaras-Modell: Dieses Kapitel widmet sich dem Emergency Transshipment und untersucht mittels umfangreicher numerischer Analysen die Wirksamkeit verschiedener Pooling-Politiken.
6 Implementierung eines Transshipment-Modells in Maxima: Die praktische Umsetzung der theoretischen Modelle in der Software Maxima wird hier anhand eines Simulationsmodells vorgestellt.
7 Schlussbetrachtung: Das letzte Kapitel fasst die wesentlichen Forschungsergebnisse zusammen und gibt einen Ausblick auf künftige Entwicklungen im Bereich des Bestandsmanagements.
Schlüsselwörter
Supply Chain Management, Bestandsmanagement, Lateral Transshipments, One-Warehouse-N-Retailer, Risk Pooling, Proactive Transshipments, Emergency Transshipments, Maxima, Simulation, Servicegrad, Lagerbestände, Bestandsallokation, Optimierung, Supply Chain Planung, Distributionssysteme
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Masterarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Optimierung von Beständen in mehrstufigen Supply-Chain-Netzwerken, bei denen ein Zentrallager mehrere Regionallager beliefert, indem Strategien für den direkten Warenaustausch zwischen diesen Lagern entwickelt werden.
Was sind die zentralen Themenfelder der Analyse?
Die Arbeit fokussiert auf die mathematische Modellierung von Transshipment-Strategien, die Abwägung zwischen Lagerhaltungskosten und Servicegraden sowie die numerische Simulation dieser Prozesse.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es aufzuzeigen, wie durch Proactive und Emergency Transshipments die Effizienz von Supply Chains gesteigert werden kann, um bei niedrigeren Lagerbeständen eine gleichbleibende oder höhere Lieferbereitschaft zu erzielen.
Welche wissenschaftliche Methode wird in dieser Arbeit verwendet?
Es werden analytische Modellierungsansätze (insbesondere nach Diks/de Kok und Tagaras) genutzt, die durch numerische Simulationen in der Computeralgebra-Software Maxima ergänzt und validiert werden.
Was wird im Hauptteil der Arbeit detailliert behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Fundierung des Bestandsmanagements, die mathematische Herleitung von Kontrollparametern für das TBS-Modell und das Tagaras-Modell sowie die praktische Implementierung dieser Algorithmen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit am besten?
Die Arbeit ist geprägt durch Begriffe wie Lateral Transshipments, Bestandsallokation, Supply Chain Management, Servicegrad-Optimierung und Risk Pooling.
Wie trägt das Rebalancing-Level zur Modelloptimierung bei?
Die Einführung eines Rebalancing-Levels (Kapitel 4.4.2) erlaubt es, den Transshipment-Aufwand auf Fälle zu begrenzen, in denen er wirklich notwendig ist, indem nur bei Unterschreitung eines Schwellenwertes umverteilt wird.
Warum wird Maxima für die Implementierung gewählt?
Maxima dient als leistungsfähiges Computeralgebrasystem, um symbolische Berechnungen und komplexe Simulationen über 100 bis 5000 Perioden durchzuführen und so die Vorteile der Transshipment-Politiken anschaulich zu quantifizieren.
- Quote paper
- Kristof Köller (Author), 2012, Lieferservicegradorientierte Transshipments in mehrstufigen Supply Chains, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1002166
