Die Reduktion von Emissionen und die damit einhergehende Implementierung nachhaltiger Prozesse ist eine der größten Herausforderungen der heutigen Zeit. Durch die Einbindung wiederverwertbarer Produkte und Verpackungen in die firmeneigene Supply Chain können Unternehmen diesen Anforderungen gerecht werden. Eine der Hauptaufgaben stellt hierbei die Planung von Distributionsnetzwerken dar, welche eine kosten- und schadstoffeffiziente Rückführung besagter Packmittel gewährleisten. Konzepte aus dem Bereich der Reverse Logistik liefern zur Lösung solcher Probleme die entsprechenden Ansätze.
Für die obige Situation wird in dieser Arbeit ein lineares Optimierungsmodell dargestellt und implementiert. Unter Zuhilfenahme eines selbstgewählten Beispiels wird versucht, die Standorte zur Einrichtung von Depots so zu wählen, dass die totalen Systemkosten minimiert werden. Als Entscheidungsunterstützung dient der Excel Solver durch den mittels Eingabe aller relevanten Daten die optimale Lösung gefunden werden kann.
Folgende Einteilung wurde für diese Arbeit gewählt. Kapitel zwei erläutert einzelne Begrifflichkeiten aus dem Bereich der Reverse Logistik und verdeutlicht seine Bedeutung in der heutigen Zeit. Im dritten Kapitel werden Konzepte aus der Standortplanung vorgestellt. In Kapitel vier erfolgt die Beschreibung des der Arbeit zugrunde liegenden Optimierungsmodells. Im fünften Kapitel wird ein fiktives Beispiel, basierend auf dem vorher beschriebenen Modell, eingeführt, und mit Hilfe des Excel Solver gelöst und ausgewertet. In Kapitel sechs wird das Geschriebene zusammengefasst und sich kritisch mit diesem auseinandergesetzt.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Reverse Logistik
2.1 Begrifflichkeiten und Definitionen
2.2 Bedeutung in der heutigen Zeit
3 Theorie der Standortplanung
3.1 Deskriptive Ansätze
3.2 Normative Ansätze
3.3 Standortplanung im Kontext der Reverse Logistik
4 Modelformulierung
4.1 Beschreibung des Warehouse-Location Problems
4.2 Mathematische Formulierung des Problems
4.2.1 Daten
4.2.2 Entscheidungsvariablen
4.2.3 Zielfunktion
4.2.4 Restriktionen
5 Beispielberechnungen
5.1 Beschreibung des Beispiels
5.2 Auswertung des Beispiels
6 Zusammenfassung und kritische Betrachtung
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Arbeit besteht in der Entwicklung und Implementierung eines linearen Optimierungsmodells zur kostenminimalen Standortplanung von Depots in einem Reverse-Logistik-Netzwerk. Mithilfe des Excel Solvers wird auf Basis eines fiktiven Beispiels untersucht, an welchen Standorten Depots errichtet werden sollten, um die Gesamtsystemkosten unter Berücksichtigung von Transport- und Fixkosten zu minimieren.
- Grundlagen der Reverse Logistik und ihre Bedeutung
- Konzepte der deskriptiven und normativen Standortplanung
- Modellierung von Warehouse-Location Problemen (WLP)
- Mathematische Implementierung und Optimierung von Transportströmen
- Analyse und Auswertung eines praktischen Logistik-Szenarios
Auszug aus dem Buch
3.2 Normative Ansätze
Die normative Standorttheorie versucht unter Zuhilfenahme diverser Modelle ein bestimmtes Planungsproblem zu lösen und basierend darauf eine Standortempfehlung abzugeben. Unterschieden wird hierbei zwischen zwei Modelltypen: der Standortbestimmung in der Ebene und der Standortbestimmung in Netzen.
Modelle in der Ebene behandeln eine Anzahl n Kunden, welche über eine homogene Fläche verteilt sind. Jeglicher Punkt auf dieser Fläche kann hierbei als potentielles Depot bzw. Betriebsstandort betrachtet werden. Um die Lösung des Problems zu ermitteln werden transportkostenminimale Standorte bestimmt. Anfallende Transportkosten stehen dabei in einem proportionalen Verhältnis zur zu transportierenden Menge und zur zurücklegenden Entfernung.
Bei der Standortbestimmung in Netzen sind die zu beliefernden Kunden in einem Netz aus Knoten angesiedelt. Kanten, welche die Transportwege illustrieren, stellen das Verbindungselement zu den Knoten dar. Potentielle Standorte lassen sich mittels Verfahren der deskriptiven Standortplanung ermitteln. Jeder potentielle Standort unterliegt der Einbeziehung fixer und variabler Kosten sowie Kapazitätsbeschränkungen. Die Standorte sind so zu wählen, dass die fixen und variablen Kosten unter Berücksichtigung der Schranken minimiert werden.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung thematisiert die Herausforderungen der nachhaltigen Logistik und führt in die Aufgabenstellung der kostenoptimierten Standortplanung mittels Excel Solver ein.
2 Reverse Logistik: Dieses Kapitel erläutert zentrale Begrifflichkeiten wie Closed Loop Supply Chains und Reverse Supply Chains sowie deren zunehmende ökologische und ökonomische Relevanz.
3 Theorie der Standortplanung: Hier werden deskriptive und normative Planungsansätze vorgestellt und der Bezug zur spezifischen Problematik der Reverse Logistik hergestellt.
4 Modelformulierung: Dieses Kapitel beschreibt mathematisch das unbeschränkte, mehrstufige Warehouse-Location Problem, inklusive der Definition von Daten, Entscheidungsvariablen, Zielfunktion und Nebenbedingungen.
5 Beispielberechnungen: Auf Basis eines fiktiven Logistik-Szenarios in Niedersachsen werden die erarbeiteten Modelle in den Excel Solver übertragen und die optimalen Depotstandorte identifiziert.
6 Zusammenfassung und kritische Betrachtung: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und reflektiert kritisch über die Grenzen des Modells, wie etwa das Fehlen von Kapazitätsbeschränkungen in der Realität.
Schlüsselwörter
Reverse Logistik, Standortplanung, Warehouse-Location Problem, Optimierungsmodell, Excel Solver, Distributionszentrum, Transportkosten, Closed Loop Supply Chain, Supply Chain Management, Packmittel, Kostenminimierung, Netzplanung, Logistik, Nachhaltigkeit, Container.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Bachelorarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Anwendung mathematischer Optimierungsmodelle für die Standortplanung von Depots innerhalb von Reverse-Logistik-Netzwerken.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die zentralen Themen sind die Standorttheorie, die Modellierung von Logistiknetzwerken sowie die praktische Umsetzung von Optimierungsproblemen mit Softwarelösungen wie dem Excel Solver.
Welches Ziel verfolgt die Forschungsarbeit?
Das primäre Ziel ist es, ein lineares Modell zu entwickeln, welches die Gesamtkosten für den Transport und die Nutzung von Depots in einem Reverse-Logistik-System minimiert.
Welche wissenschaftliche Methode wird zur Problemlösung verwendet?
Es wird ein gemischt-ganzzahliges Optimierungsmodell angewendet, das auf theoretischen Grundlagen der Standortplanung (Warehouse-Location Problem) basiert.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Im Hauptteil werden zunächst die theoretischen Grundlagen erarbeitet, gefolgt von der mathematischen Herleitung des Modells und einer anschließenden Beispielrechnung.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird maßgeblich durch Begriffe wie Reverse Logistik, Depotstandortwahl, Kostenoptimierung und Warehouse-Location Problem geprägt.
Warum wurden gerade Hildesheim und Papenburg als Depotstandorte im Beispiel gewählt?
Die Auswertung des Excel Solvers ergab unter Berücksichtigung der gegebenen Nachfragemengen und Transportkosten, dass diese Standorte die Gesamtkosten minimieren.
Welche Rolle spielt die Nachfrage bei der Standortwahl?
Die Nachfrage ist ein entscheidender Faktor, da eine Verschiebung der Kundenbedarfe die Rentabilität einzelner Standorte maßgeblich beeinflusst und eine Standortverlegung wirtschaftlich sinnvoll machen kann.
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- Viktor Hendelmann (Autor), 2015, Standortplanung in reverse-logistics Netzwerken, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/346934
