Energieeffizienz ist ein Begriff, der inzwischen in der Welt omnipräsent ist. Gründe hierfür liegen in wirtschaftlichen, ökologischen und gesellschaftlichen Zusammenhängen. Diese betreffen auch die Logistikbranche. Hier bestehen spezielle Problematiken bei der Energieeffizienz. Große Lagerhallen müssen gekühlt oder beheizt werden. Die Beheizung z. B. benötigt durch die Größe der Hallen einen hohen Anteil an Energie. Zudem ist eine Logistikimmobilie kein geschlossenes Gebäude. Aufgrund des Prinzips des Warenumschlags, liegen große Öffnungen zum Wareneingang und Warenabgang vor. Durch diese Tore entweicht ein großer Anteil der Wärme bzw. Kälte, der mit hohem Energieaufwand erzeugt wurde. Als Lösungsansatz muss zum einen also der spezifische Energieverbrauch gesenkt werden. Zum anderen sind logistische Leistungen nur nach Bedarf auszuführen. Dies bedeutet, die Energie am besten proportional zur logistischen Leistung zu verbrauchen.
Das Ziel in dieser wissenschaftlichen Arbeit ist es, das Gebäude von der Firma LSU Schäberle bzgl. analysierter Parameter auf Gesamteffizienz zu überprüfen. Die Ausrichtung der Untersuchung ist die Ermittlung des optimalen Input bei gleichbleibendem Output. Der Begriff Gesamteffizienz bedeutet eine einzige Kennzahl, mit welcher die gesamte Effizienz ausgedrückt wird. Allerdings werden bei den Betrachtungen Kennzahlen unterschiedlicher Dimensionen verwendet, die nicht ohne weiteres vereinbart werden können. Zudem kann eine Kennzahl zu den anderen Kennzahlen eine andere Bedeutung in der Wertigkeit haben. Zur Regelung dieser Bedeutungen sind nur subjektive Gewichtungen möglich. Zur Lösung dieses Problems sind spezielle Verfahren vorzufinden.
Eines dieser Modelle wird ausführlich behandelt und als Analyse-Instrument für die Untersuchungen verwendet. Dabei handelt es sich um eine statische Methode der Effizienzmessung: Die Data Envelopment Analysis (DEA) ist ein mathematisches Verfahren, das die relative Effizienz der Transformation von Inputs in Outputs berechnet. Der Vorteil der DEA ist, dass mehr-dimensionale Inputs und Outputs aggregiert berechnet werden können. Die relative Effizienz wird errechnet, indem für jede Entscheidungseinheit das Output-Input-Verhältnis mit dem Output-Input-Verhältnis der Referenzeinheit verglichen wird. Ein weiterer Vorteil ist, dass die Parameter jeder Entscheidungseinheit optimal gewichtet werden. So wird für jede Vergleichseinheit flexibel und objektiv der maximal mögliche Effizienzwert ermittelt.
Inhaltsverzeichnis
1 Rahmenbedingungen der Untersuchungen zur Energieeffizienz
1.1 Problemstellung bei der Energieeffizienz
1.2 Zielsetzung und Vorgehensweise in der Arbeit
2 Abgrenzung und Einordnung des Energieeffizienzbegriffes
2.1 Unterscheidung von Effizienz und Effektivität
2.2 Definition von Energieeffizienz
2.3 Definition von Energieeinsparung und Rebound-Effekt
2.4 Intralogistik im Kontext der Energieeffizienz
3 Statische Methode der Effizienzmessung
3.1 Data Envelopment Analysis im Kontext der Effizienzmessverfahren
3.2 Grundidee der Data Envelopment Analysis
3.3 Konzeptionelle Grundlagen des Data Envelopment Analysis Modells
3.3.1 Produktionstheoretische Grundlagen
3.3.2 Rahmenbedingungen der Data Envelopment Analysis
3.3.3 Effizienzverständnis in der Data Envelopment Analysis
3.3.4 Unterscheidung von Skalenerträgen in der Data Envelopment Analysis
3.4 Grundmodelle mit konstanten und variablen Skalenerträgen
3.4.1 Das Grundmodell mit konstanten Skalenerträgen
3.4.2 Das Grundmodell mit variablen Skalenerträgen
3.5 Faktoren zur Steigerung der Aussagekraft der Analyse-Ergebnisse
3.5.1 Qualität der Datenerhebung und nicht-kontrollierbare Variablen
3.5.2 Gewichtungsproblematik und Flexibilitätsbeschränkung
3.5.3 Identifizierung von Supereffizienzen
3.5.4 Anforderungen an die Mindestmenge von DMUs
4 Dynamische Methode der Effizienzmessung
4.1 Eigenschaften und Aufbau der Window Analysis
4.2 Analyse der Stärken und Schwächen der Window Analysis am Beispiel
5 Energieeffizienzmessung am Geschäftsmodell der LSU Schäberle
5.1 Unternehmensprofil der Firma LSU Schäberle
5.2 Rahmenbedingungen zum Untersuchungsobjekt
5.3 Datengrundlage und Aufbereitung
5.4 Auswahl eines geeigneten Data Envelopment Analysis Modells
5.5 Input-orientierte Analyse mit konstanten Skalenerträgen
5.5.1 Erklärungen zur Analyse-Software Efficiency Measurement System
5.5.2 Inhaltliche Darlegung der Ergebnistabelle
5.5.3 Auffälligkeiten in der Analyse und deren Interpretationen
5.5.4 Spezifischere Untersuchungen hinsichtlich des Energieeinsatzes
5.6 Analyseerweiterungen innerhalb des Data Envelopment Analysis Modells
5.6.1 Untersuchung der Robustheit der Entscheidungseinheiten
5.6.2 Vergleich zwischen konstanten und variablen Skalenerträgen
5.6.3 Änderungen bei Verwendung eines anderen Effizienzmaßes
6 Schlussbetrachtungen zur Energieeffizienzmessung
7 Ausblick und Optimierungsvorschläge
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, die Energieeffizienz eines Logistikgebäudes der Firma LSU Schäberle mittels der Data Envelopment Analysis (DEA) methodisch fundiert zu bewerten. Die zentrale Forschungsfrage ist, in welchem Maße der energetische Input (Heizöl und Strom) reduziert werden kann, um bei gleichbleibendem logistischem Output eine effizientere Betriebsführung zu erreichen.
- Analyse des Energieverbrauchs in der Intralogistik
- Einsatz und methodische Grundlagen der Data Envelopment Analysis (DEA)
- Vergleich statischer und dynamischer Effizienzmessverfahren
- Praktische Untersuchung des Energieeinsatzes bei LSU Schäberle
- Ableitung von Optimierungspotenzialen und konkreten Maßnahmen
Auszug aus dem Buch
3.2 Grundidee der Data Envelopment Analysis
Die Data Envelopment Analysis wurde bekannt durch den Artikel „Measuring the Efficiency of Decision Making Unit“, welcher von Charnes/Cooper/Rhodes (1978) veröffentlicht wurde. Dieser Artikel basiert wiederum auf den Grundlagen von Farrell (1957). Ursprünglich wurde das Modell der „Daten umhüllenden Analyse“ für die Effizienzmessung im Non-Profit Bereich entwickelt, wie z. B. für Hochschulen oder Krankenhäuser. Der Grund liegt darin, dass Output-Faktoren, wie bspw. Gesundheit oder Bildung, schlecht monetär zu bewerten sind. In der Regel erwirtschaften sie keinen Gewinn oder sind nicht an der Börse existent. Außer dem Bildungswesen und dem Gesundheitswesen wird das Modell auch in öffentlichen Einrichtungen und beim Militär angewandt.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Rahmenbedingungen der Untersuchungen zur Energieeffizienz: Einführung in die Problematik der Energieeffizienz unter Berücksichtigung ökonomischer, ökologischer und gesellschaftlicher Faktoren sowie der speziellen Herausforderungen in der Logistikbranche.
2 Abgrenzung und Einordnung des Energieeffizienzbegriffes: Klärung und Differenzierung der Begriffe Effizienz, Effektivität und Energieeinsparung, inklusive der Erläuterung des Rebound-Effekts.
3 Statische Methode der Effizienzmessung: Detaillierte theoretische Einführung in die Data Envelopment Analysis (DEA) als Analyse-Instrument sowie Erläuterung der zugrunde liegenden Modellannahmen und mathematischen Prinzipien.
4 Dynamische Methode der Effizienzmessung: Diskussion der Window Analysis als Erweiterung der statischen DEA zur Analyse von Effizienzentwicklungen in gleitenden Zeitfenstern.
5 Energieeffizienzmessung am Geschäftsmodell der LSU Schäberle: Der praktische Hauptteil, in dem die DEA-Methodik zur Untersuchung der spezifischen Energieverbrauchsdaten eines Logistikunternehmens angewandt und interpretiert wird.
6 Schlussbetrachtungen zur Energieeffizienzmessung: Zusammenfassende Auswertung der durchgeführten Analysen und kritische Reflexion der Ergebnisse.
7 Ausblick und Optimierungsvorschläge: Präsentation konkreter Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz, unterteilt in investive und nicht-investive Strategien.
Schlüsselwörter
Energieeffizienz, Intralogistik, Data Envelopment Analysis, DEA, Effizienzmessung, Benchmarking, Logistik, Energieverbrauch, Skalenerträge, Inputorientierung, Ressourcenknappheit, Nachhaltigkeit, Kennzahlen, Optimierung, Betriebswirtschaft
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht die Energieeffizienz in einem Logistikunternehmen, speziell am Beispiel der Firma LSU Schäberle, unter Verwendung wissenschaftlicher Effizienzmessverfahren.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind die methodische Anwendung der Data Envelopment Analysis (DEA) zur Messung der Energieeffizienz sowie die praktische Identifikation von Optimierungspotenzialen in Lagerhallen.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist die Ermittlung effizienter Monate als Benchmark, um für ineffiziente Phasen Reduktionspotenziale beim Energieinput (Heizöl und Strom) zu bestimmen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Primär wird die Data Envelopment Analysis (DEA) eingesetzt, ein nicht-parametrisches, mathematisches Verfahren zur Messung der relativen Effizienz von Entscheidungseinheiten.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil (Kapitel 5) findet die praktische Anwendung der DEA auf reale Unternehmensdaten von LSU Schäberle statt, ergänzt um Sensitivitätsanalysen zur Robustheit der Ergebnisse.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit ist durch Begriffe wie Energieeffizienz, Intralogistik, DEA, Benchmarking und Input-Output-Analyse charakterisiert.
Warum wird die Window Analysis erwähnt?
Sie wird als dynamische Methode zur Betrachtung von Zeitverläufen angeführt, kann jedoch aufgrund der spezifischen Datenstruktur im praktischen Teil der vorliegenden Arbeit nicht verwendet werden.
Wie werden die Energieverbräuche gewichtet?
Die DEA nutzt eine flexible Gewichtung, die das "best-case"-Resultat für die jeweilige Entscheidungseinheit ermittelt, was eine objektive Performancebewertung ohne externe Vorgaben ermöglicht.
- Arbeit zitieren
- Patrick Herberger (Autor:in), 2014, Energieeffizienzmessung in der Intralogistik, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/287538
