Supply Chain Management Software:
Vergleich der Planungsgüte von SCP Software (SAP, Manugistics und i2) auf der Feinplanungsebene anhand von Praxisbeispielen aus der Prozess- und Halbleiterindustrie Ergebnisse der Diplomarbeit sind dokumentiert im Standardwerk für SCM & APS "Supply Chain Management and Advanced Planning" von Prof. Stadtler /Kilger.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Kontext
1.2 Problemstellung
1.3 Terminologie
1.4 Aufbau der Arbeit
2 Klassifizierung der Modelle
2.1 Strukturdaten
2.1.1 Plexiglasfertigung
2.1.2 Halbleiterfertigung
2.2 Auftragsdaten
2.2.1 Plexiglasfertigung
2.2.2 Halbleiterfertigung
3 Anpassung der Modellierungen
3.1 Plexiglasfertigung
3.1.1 GS-Info
3.1.2 SAP APO
3.1.3 i2 Rhythm
3.2 Halbleiterfertigung
3.2.1 SAP APO
3.2.2 i2 Rhythm
4 Datengenerierung
4.1 DemGen
4.2 Plexiglasfertigung
4.3 Halbleiterfertigung
5 Planungsablauf
5.1 SAP APO
5.1.1 Planung („Automatische Planung“)
5.1.2 Interaktive Planung („PP/DS Optimierer“)
5.2 i2
5.2.1 Infinite Capacity Plan
5.2.2 Finite Capacity Plan („Constrained Anchored Optimization“)
5.2.3 Dynamic Sequencing („Dynamic Sequencer“)
6 Konfiguration der Module
6.1 Plexiglasfertigung
6.1.1 GS-Info
6.1.2 SAP APO
6.1.3 i2 Rhythm
6.2 Halbleiterfertigung
6.2.1 SAP APO
6.2.2 i2 Rhythm
7 Vergleich der Planungsgüte
7.1 Plexiglasfertigung
7.1.1 GS-Info
7.1.2 SAP APO
7.1.3 i2 Rhythm
7.2 Halbleiterfertigung
7.2.1 SAP APO
7.2.2 i2 Rhythm
7.2.3 Ergebnisse des Vergleichs
8 Resümee und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit verfolgt das Ziel, die Planungsgüte verschiedener Advanced Planning Systems (APS) auf der Feinplanungsebene anhand von zwei Praxisbeispielen aus der Chemie- und Halbleiterindustrie vergleichend zu untersuchen und zu bewerten. Im Vordergrund steht dabei die Leistungsfähigkeit der Softwaremodule bei der Bewältigung komplexer Produktionsrestriktionen.
- Vergleich der Planungsgüte von SAP APO und i2 Rhythm
- Anpassung und Modellierung komplexer industrieller Fertigungsprozesse
- Entwicklung und Einsatz eines Testdatengenerators (DemGen)
- Analyse des Planungsverhaltens bei verschiedenen Engpasssituationen
- Evaluation von Konfigurationsparametern für Optimierungsalgorithmen
Auszug aus dem Buch
1.2 Problemstellung
Um das Leistungsspektrum und die Leistungsfähigkeit von den angebotenen APS zu untersuchen, wurde ein Forschungsprojekt initiiert. An dem Projekt beteiligen sich neben dem Fachgebiet für Fertigungs- und Materialwirtschaft der TU Darmstadt, der Lehrstuhl für Produktion und Logistik der Universität Augsburg, die SAP AG und die Unternehmensberatungen PRTM und KPMG.
Untersucht werden sollen die Produkte von der SAP AG, i2 Technologies, Numetrix und Magnustics. Eine Einordnung der einzelnen Module der Anbieter in die SCP-Matrix findet man in der Abb. 1-2.
Die Untersuchung folgt dabei einem Bottum-Up-Ansatz, da dieser der Einführungsstrategie von APS in den Unternehmen am nächsten kommt. In einem ersten Schritt sollen daher die Feinplanungsmodule der Anbieter untersucht werden. Als die entscheidenden Kriterien für eine Bewertung der Feinplanungsmodule sind zu nennen:
• Modellierbarkeit von Prozessen
• Planungsgüte der erstellten Pläne
• Handhabbarkeit und Interaktionsfähigkeit bei der Planerstellung
• Integration zu den anderen Modulen
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in den Kontext des Supply Chain Managements ein, erläutert die Bedeutung des Supply Chain Planning (SCP) und definiert die Problemstellung der Diplomarbeit.
2 Klassifizierung der Modelle: Hier werden die zugrunde liegenden Fertigungsmodelle der Plexiglas- und Halbleiterindustrie strukturell sowie hinsichtlich ihrer Auftragsdaten klassifiziert.
3 Anpassung der Modellierungen: In diesem Kapitel werden die notwendigen Modifikationen an den Modellierungen beschrieben, um die Feinplanungsmodule von SAP APO und i2 Rhythm vergleichbar zu machen.
4 Datengenerierung: Vorstellung des in Visual Basic entwickelten Testdatengenerators „DemGen“, mit dem verschiedene Szenarien für die Validierung und das Benchmarking erzeugt wurden.
5 Planungsablauf: Detaillierte Darstellung der Planungsabläufe in den Modulen SAP APO und i2 Rhythm, unter besonderer Berücksichtigung der Optimierungsalgorithmen.
6 Konfiguration der Module: Beschreibung der gewählten Einstellungen und Konfigurationsparameter für die verwendeten Softwaremodule zur Durchführung der Planungsläufe.
7 Vergleich der Planungsgüte: Analyse und Auswertung der Planungsergebnisse für beide Fertigungsbeispiele unter Verwendung verschiedener Gütekriterien.
8 Resümee und Ausblick: Zusammenfassung der Ergebnisse der Leistungsanalyse der untersuchten APS-Module und Empfehlungen für den weiteren Forschungsbedarf.
Schlüsselwörter
Supply Chain Planning, Feinplanung, SAP APO, i2 Rhythm, Produktionsplanung, Planungsqualität, Testdatengenerierung, Engpassressourcen, Modellierung, Fertigungsleitstand, Optimierungsalgorithmen, PPS-Systeme, Benchmarking, Auftragsterminierung, Durchlaufzeitoptimierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit vergleicht die Planungsgüte von Advanced Planning Systemen (APS), insbesondere der Feinplanungsmodule von SAP APO und i2 Rhythm, in industriellen Produktionsumgebungen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder umfassen Supply Chain Planning, Produktionslogistik, die mathematische Modellierung von Fertigungsprozessen und die Performance-Evaluation von Optimierungssoftware.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das primäre Ziel ist es, die Leistungsfähigkeit der Feinplanungsmodule unter realitätsnahen Bedingungen zu testen und zu quantifizieren, wie effektiv diese Module komplexe Produktionsrestriktionen handhaben können.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?
Es werden methodische Ansätze wie die Zeitreihenanalyse zur Modellbildung, LP-Modelle zur Kapazitätsprüfung sowie ein systematischer Benchmarking-Ansatz unter Verwendung simulierter Testdaten eingesetzt.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil behandelt die Modellbildung der Fertigungsprozesse, die Konfiguration der Software-Module, die algorithmische Generierung von Testdaten sowie die vergleichende Analyse der Planungsergebnisse anhand definierter Gütezahlen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Supply Chain Planning, Feinplanung, Produktionsplanung, SAP APO, i2 Rhythm, Optimierungsalgorithmen und Prozessmodellierung.
Warum war eine Anpassung der Modellierung notwendig?
Unterschiedliche Abbildungsdefekte der Softwareprodukte erforderten Anpassungen, um einen fairen Vergleich sicherzustellen und die Fertigungsrealitäten (wie Rüstzeiten oder Füllstände) innerhalb der Systeme abzubilden.
Welche Rolle spielt der Testdatengenerator "DemGen"?
DemGen ermöglicht die gezielte Generierung einer Vielzahl von Testinstanzen mit spezifischen Eigenschaften (einfach, realitätsnah, schwierig), um die Stabilität und Planungsgüte der APS unter variierenden Engpassbedingungen zu testen.
Was ist das Hauptergebnis des Vergleichs?
Die Untersuchung zeigt, dass für hochkomplexe Modelle spezialisierte Lösungen wie GS-Info Vorteile bieten, während für allgemeine Fertigungsszenarien die betrachteten APS-Module unterschiedliche Stärken und Schwächen in der automatischen Optimierung aufweisen.
- Quote paper
- Christof Kluska (Author), 2000, Vergleich der SCM Software von SAP, Manugistics und i2, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/185436
