In dieser Arbeit wird ein mehrstufiges Lagerhaltungssystem betrachtet. Es handelt sich um eine Supply Chain mit einem Lieferanten und N nicht identischen Einzelhändlern, die sich an unterschiedlichen Standorten befinden. Über den unendlichen Planungshorizont sollen die erwarteten langfristigen Durchschnittskosten dieser Supply Chain minimiert werden, in dem ein optimales Bestellniveau für jeden Einzelhändler und eine optimale Transshipmentmenge zwischen den Einzelhändlern bestimmt werden.
Herer et al. (2006) behandeln in ihrem Beitrag eine r, S-Politik. Ausgehend von dieser, kann eine optimale Transshipmentpolitik mittels der linearen Programmierung bestimmt werden. Für die deterministische Ermittlung der Transshipment mengen wird die Kenntnis des optimalen Bestellniveaus vorausgesetzt. Mit der Infinitesimal Perturbation Analysis (IPA) kann das optimale Bestellniveau bei jedem Einzelhändler einmalig ermittelt werden.
Die Struktur dieser Arbeit orientiert sich an dem Beitrag von Herer et al. (2006). Zuerst werden die Lagerhaltungspolitik und die für die Entscheidungsfindung relevanten Kostenarten beschrieben. Anschließend wird das Netzwerkflussmodell mit dem dazugehörigen Graphen erläutert, welches zur Ermittlung der Transshipmentmengen dient. Der Algorithmus zur Bestimmung des optimalen Bestellniveaus wird im Kapitel 2.3 vorgestellt. Abschließend wird ein Resümee gebildet und ein Ausblick über weitere interessante Forschungsbereiche vorgestellt.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Multilocation Transshipment Problem
2.1 Kostenarten und r,S-Lagerhaltungspolitik
2.2 Netzwerkflussmodell
2.3 Algorithmus
3 Fazit
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Optimierung eines mehrstufigen Lagerhaltungssystems in einer Supply Chain. Das Hauptziel ist die Minimierung der langfristigen erwarteten Durchschnittskosten über einen unendlichen Planungshorizont, wobei ein optimales Bestellniveau pro Einzelhändler sowie optimale Transshipmentmengen zwischen den Standorten ermittelt werden sollen.
- Grundlagen der r,S-Lagerhaltungspolitik und relevante Kostenarten
- Konstruktion eines mathematischen Netzwerkflussmodells
- Einsatz der Infinitesimal Perturbation Analysis (IPA) zur Gradientenschätzung
- Kombination von Simulation und stochastischen Optimierungsverfahren
- Diskussion verschiedener Allokationsregeln für Transshipments
Auszug aus dem Buch
2.2 Netzwerkflussmodell
Wurde eine optimale Wiederbeschaffungspolitik festgelegt, kann ein Netzwerkflussmodell aufgestellt werden. Das Modell ermöglicht mittels linearer Programmierung die Kalkulation der Transshipmentmengen. Der gerichtete Graph in der Abbildung 2.1 visualisiert den Materialfluss der Gütereinheiten der Supply Chain für eine einzige Periode. Aufgrund des Regenerationspunktes ergibt die Aneinanderreihung solcher Graphen das Multilocation Transshipment Problem über einen unendlichen Planungshorizont. Das System kehrt immer wieder zum disponiblen Lagerbestand von Si Einheiten zurück. Daher kann ein mehrperiodiges Problem als eine Reihe der Einzelperioden betrachtet werden.
Das Ziel ist die Minimierung der erwarteten langfristigen Durchschnittskosten der Supply Chain. Da das betrachtete System in Einzelperioden zerlegt wurde, soll die Zielfunktion die Gesamtkosten einer Periode minimieren. Die Zielfunktion setzt sich aus der Summe der Lagerkosten jedes Einzelhändlers i pro gelagerte Mengeneinheit, der Transshipmentkosten jedes Einzelhändlerpaars pro Gütereinheit, der Bestellkosten pro Gütereinheit und aus der Fehlmengenkosten jedes Einzelhändlers pro Backorder zusammen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Problematik der Nachfrageunsicherheit in Supply Chains ein und erläutert die Relevanz von Transshipments als Instrument zur Kostenoptimierung und Kundenserviceverbesserung.
2 Multilocation Transshipment Problem: Dieser Hauptteil beschreibt die Kostenstruktur, das mathematische Netzwerkflussmodell zur Bestimmung optimaler Mengen sowie den Algorithmus zur Ermittlung des Bestellniveaus.
3 Fazit: Das Kapitel fasst die Ergebnisse der Arbeit zusammen und gibt einen Ausblick auf weiterführende Forschungsaspekte wie kapazitätsbeschränkte Produktion oder verderbliche Güter.
Schlüsselwörter
Multilocation Transshipment Problem, Supply Chain Management, r,S-Lagerhaltungspolitik, Netzwerkflussmodell, Infinitesimal Perturbation Analysis, Lagerkosten, Fehlmengenkosten, Bestandsoptimierung, Simulation, Gradientenmethode, Backorders, Complete Pooling Politik, Optimale Bestellmenge, Materialfluss, Kostenminimierung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die Optimierung von Bestandsführung und Warenverteilung in einem zweistufigen Supply-Chain-System mit einem Lieferanten und mehreren Einzelhändlern.
Was sind die zentralen Themenfelder der Publikation?
Die Schwerpunkte liegen auf der Lagerhaltungspolitik, der mathematischen Modellierung von Warenflüssen zwischen Standorten (Transshipments) und der stochastischen Optimierung.
Welches primäre Ziel verfolgt die Forschungsarbeit?
Das Ziel ist die Minimierung der langfristigen erwarteten Durchschnittskosten der gesamten Supply Chain über einen unendlichen Planungshorizont.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Die Arbeit kombiniert lineare Programmierung zur Bestimmung optimaler Transshipmentmengen mit einer Monte-Carlo-Simulation und der Infinitesimal Perturbation Analysis (IPA) zur Optimierung des Bestellniveaus.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Im Hauptteil werden die Kostenarten (Lager-, Fehlmengen-, Bestell- und Transshipmentkosten), das Netzwerkflussmodell sowie der Algorithmus zur Bestimmung der optimalen Bestellniveaus detailliert hergeleitet.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind unter anderem Multilocation Transshipment Problem, IPA, r,S-Politik, stochastische Optimierung und Complete Pooling.
Wie unterscheidet sich die "Risk Balancing Policy" von anderen Allokationsregeln?
Diese Regel bestimmt die Transshipmentmenge so, dass das Risiko eines Fehlbestands in der darauffolgenden Periode für alle Einzelhändler auf dem gleichen Niveau gehalten wird.
Warum spielt der "Regenerationspunkt" im Modell eine wichtige Rolle?
Der Regenerationspunkt erlaubt es, ein komplexes mehrperiodiges Problem als eine Aneinanderreihung einzelner Perioden zu betrachten, da das System immer wieder zu einem definierten Ausgangszustand zurückkehrt.
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- Vera Riesenweber (Autor), 2013, Multilocation Transshipment Problem. Kostenarten, Netzwerkflussmodell und Algorithmus, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/295103
