Im Zuge der Globalisierung spannen sich viele Supply Chains heutzutage über mehrere Länder oder Kontinente. Die Attraktivität solcher Optionen kann zum einen durch eine markt- und absatzorientierte Motivation der Firmen erklärt werden, zum anderen lassen große Faktorkostendifferenzen eine Produktionsverlagerung ins Ausland oft sinnvoll erscheinen. Die daraus entstehende Vielzahl der potentiellen Beschaffungs-, Produktions- und Absatzmöglichkeiten und deren Kombinationen machen den Einsatz rechnergestützter Optimierungsmodelle notwendig. Eine Literaturanalyse im Bereich des Supply Chain Designs ergab, dass keine geeigneten Modellierungsansätze existieren, um die internationale Handelsgesetzgebung bei gleichzeitiger Berücksichtigung von Durchlaufzeiten abzubilden. Zudem findet bei den meisten Modellen eine reine Minimierung der Kosten statt. Ein Modell, welches keine weiteren Zielgrößen berücksichtigt, wird jedoch eine Supply Chain-Struktur erzeugen, die nicht im Einklang mit den Unternehmenszielen steht.
Um dieser Entwicklung Rechnung zu tragen, wird in dieser Arbeit ein mathematisches Modell zur Optimierung einer globalen Supply Chain entwickelt. Ziel dieses Modells ist es, einem Entscheidungsträger ein möglichst umfassendes, universelles und aussagekräftiges Werkzeug für das Supply Chain Design zur Verfügung zu stellen. Folgende Leistungsmerkmale wurden implementiert: Mehrzieloptimierung von Gesamtdeckungsbeitrag, Materialbeschaffungs- und Kundenauslieferungszeiten, optimierte Auswahl von Zulieferern, Produktionsstandorten, Produktionsverfahren und Transportmitteln, Berücksichtung internationaler Aspekte (wie z.B. Local Content-Vorschriften, Zölle und verschieden Arten von Zollrückerstattungen) sowie Berücksichtigung von Unsicherheit durch simultane Optimierung mehrerer Szenarien.
Ein Anwendungsbeispiel veranschaulicht die Vorgehensweise und Leistungsfähigkeit des Modells. Es werden zahlreiche Sensitivitätsanalysen durchgeführt, um die stärksten Einflussgrößen zu identifizieren. Bei Anwendung der Mehrzieloptimierung wird eindrucksvoll deutlich, wie schädlich eine reine Kostenfokussierung sein kann. Bereits durch kleine Einbußen im Deckungsbeitrag können Beschaffungs- und Auslieferungszeiten um bis zu 35% verkürzt werden.
Die vorliegende Diplomarbeit wurde am 29. September 2006 bei Prof. Bogaschewsky am Lehrstuhl für Industriebetriebslehre der Universität Würzburg eingereicht und mit der Note 1,0 bewertet.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Begriffsbestimmung und -abgrenzung
2.1 Supply Chain
2.2 Supply Chain Management
2.3 Supply Chain Design
3 Modellierungsansätze in der Literatur
3.1 Grundlagen
3.1.1 Historische Entwicklung
3.1.2 Leistungsbewertung von Supply Chains
3.1.3 Objektorientierte Modellierung
3.2 Internationale Aspekte
3.2.1 Wechselkursschwankungen
3.2.2 Zölle und Zollrückerstattungen
3.2.3 Local Content-Auflagen und Gegengeschäfte
3.2.4 Verrechnungspreise und Gewinnbesteuerung
3.3 Verfahren zur Berücksichtigung von Unsicherheit
3.3.1 Sensitivitätsanalysen
3.3.2 Szenarien
3.3.3 Mindestwahrscheinlichkeiten
3.3.4 Weitere Verfahren
3.4 Methoden der Mehrzieloptimierung
4 Darstellung des eigenen Modellierungsansatzes
4.1 Zielsetzung und Leistungsumfang
4.2 Bestandteile des Modells
4.2.1 Länder bzw. Regionen
4.2.2 Transportmittel
4.2.3 Zulieferer
4.2.4 Einsatzfaktoren
4.2.5 Produktionsstätten
4.2.6 Produktionsverfahren
4.2.7 Produkte
4.2.8 Absatzmärkte
4.2.9 Visualisierung der Ergebnisse
4.3 Mathematische Grundlage des Optimierungsmodells
4.4 Vereinfachende Annahmen
4.5 Darstellung der Zielfunktion
4.6 Darstellung der Nebenbedingungen
4.6.1 Definitionsbereiche der Entscheidungsvariablen
4.6.2 Kapazitäten und Investitionen
4.6.3 Bedarfsdeckung
4.6.4 Beschränkung der Durchlaufzeit
4.6.5 Bestimmung der Zollrückerstattung
4.6.6 Local Content-Auflagen und Gegengeschäfte
4.7 Erweitertes Modell
4.7.1 Modifizierte Zielfunktion
4.7.2 Modifizierte Nebenbedingungen
4.8 Mehrzieloptimierung
4.9 IT-Technische Implementierung
4.10 Vergleichende Betrachtung
5 Anwendungsbeispiel
5.1 Annahmen des Anwendungsbeispiels
5.2 Sensitivitätsanalysen im deterministischen Modell
5.2.1 Variation eines Wechselkurses
5.2.2 Variation der Absatzpreise
5.2.3 Variation der Kundennachfrage
5.2.4 Variation der Transportentgelte
5.3 Sensitivitätsanalysen im stochastischen Modell
5.3.1 Variation des Wechselkurses
5.3.2 Variation der Absatzpreise
5.3.3 Variation der Kundennachfrage
5.3.4 Variation der Transportentgelte
5.4 Mehrzieloptimierung
5.4.1 Optimierung von Gewinn und Beschaffungszeit
5.4.2 Optimierung von Gewinn und Auslieferungszeit
5.4.3 Optimierung von Gewinn, Beschaffungs- und Auslieferungszeit
5.5 Vergleich der Ergebnisse
6 Fazit und Ausblick
7 Literaturverzeichnis
8 Anhang
A. Ausgangsdaten des Anwendungsbeispiels
B. Ergebnisse des Anwendungsbeispiels
C. Inhalt der beigelegten CD-ROM
Zielsetzung & Themen
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines quantitativen, mathematischen Optimierungsmodells zur strategisch-taktischen Gestaltung globaler Supply Chains, das sowohl internationale Einflussfaktoren als auch Unsicherheiten und Mehrzielkonflikte abbildet.
- Entwicklung eines Modells für die globale Supply Chain Optimierung.
- Berücksichtigung internationaler Aspekte wie Zölle, lokale Wertschöpfungsauflagen (Local Content) und Wechselkursschwankungen.
- Implementierung von Verfahren zur Handhabung von Unsicherheit (Szenarien, stochastische Modellierung).
- Methoden der Mehrzieloptimierung zur Abwägung von Gewinn, Beschaffungszeit und Auslieferungszeit.
- IT-technische Implementierung und Validierung mittels eines automobilen Anwendungsbeispiels.
Auszug aus dem Buch
3.1.1 Historische Entwicklung
Ein sehr einfacher, grundlegender Entwurf der Standortplanung ist das in der Literatur als „Uncapacitated Facility Location Problem“ bekannte Modell. Die Aufgabenstellung lautet, aus potentiellen Versorgungsstandorten F eine Auswahl zu treffen, sodass der Bedarf aller Kunden V erfüllt wird. Die Summe aus entfernungsabhängigen Transportkosten und fixen Errichtungskosten der Produktionsstandorte soll dabei ihr Minimum annehmen. Dieses Problem lässt sich durch das folgende lineare Programm lösen:
Min. ∑ i∈F ∑ j∈V ci j · xi j + ∑ i∈F fi · yi (1)
∑ i∈F xi j ≥ 1 ∀ j ∈ V (2)
yi −xi j ≥ 0 ∀ i ∈ F, j ∈ V (3)
In der Zielfunktion (Gleichung (1)) bezeichnet ci j die Transportkosten von Versorger i zu Kunde j und fi die Eröffnungskosten des Standorts i. xi j und yi repräsentieren binäre Entscheidungsvariablen, die die optimalen Transportrelationen und Standorteröffnungen bestimmen. Die Nebenbedingungen stellen sicher, dass jeder Kunde von mindestens einem Versorger bedient wird (Gleichung (2)) und dass nur eröffnete Standorte Kunden versorgen dürfen (Gleichung (3)).
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Beschreibt die zunehmende Bedeutung des Supply Chain Managements in Zeiten der Globalisierung und motiviert die Notwendigkeit quantitativer Optimierungsmodelle für globale Wertschöpfungsnetzwerke.
2 Begriffsbestimmung und -abgrenzung: Präzisiert die zentralen Begriffe der Supply Chain, des Supply Chain Managements sowie des Supply Chain Designs und legt die theoretische Basis für die Modellbildung.
3 Modellierungsansätze in der Literatur: Gibt einen umfassenden Überblick über existierende Ansätze zur Modellierung von Standorten, internationalen Rahmenbedingungen, Unsicherheit und Mehrzieloptimierung.
4 Darstellung des eigenen Modellierungsansatzes: Beschreibt detailliert die logische Struktur, die mathematischen Formulierungen (Zielfunktion, Nebenbedingungen) und die IT-technische Implementierung des entwickelten Modells.
5 Anwendungsbeispiel: Validiert das Modell anhand eines fiktiven, globalen Automobilherstellers und demonstriert durch Sensitivitätsanalysen und Mehrzieloptimierung die Leistungsfähigkeit der gewählten Methodik.
6 Fazit und Ausblick: Fasst die wesentlichen Ergebnisse zusammen und gibt Hinweise auf künftige Forschungsmöglichkeiten, wie z.B. die Erweiterung durch grafische Benutzeroberflächen.
Schlüsselwörter
Supply Chain Management, Supply Chain Design, Global Sourcing, Mathematische Optimierung, Standortplanung, Mehrzieloptimierung, Unsicherheit, Szenarien, Local Content, Zölle, Wechselkurse, Lineare Programmierung, Operations Research.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Diplomarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines quantitativen Modells, um globale Lieferketten (Supply Chains) strategisch und taktisch zu optimieren.
Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?
Zentrale Felder sind die Standortplanung, die Berücksichtigung internationaler Handelshemmnisse wie Zölle oder Local-Content-Auflagen, die Einbeziehung von Unsicherheit und die Optimierung mehrerer konkurrierender Zielgrößen.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Ziel ist es, ein Modell zu schaffen, das Unternehmen dabei unterstützt, die Konfiguration ihrer globalen Wertschöpfungskette unter Berücksichtigung von Kosten, Lieferzeiten und verschiedenen Risikoszenarien bestmöglich zu planen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es werden Methoden des Operations Research eingesetzt, insbesondere die ganzzahlige lineare Programmierung, ergänzt durch Szenarioanalysen und Verfahren der Mehrzieloptimierung (Pareto-Optimierung).
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine Literaturanalyse zu bestehenden Modellansätzen, die exakte mathematische Spezifikation des eigenen Modells inklusive aller Nebenbedingungen sowie eine detaillierte IT-Umsetzung.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Typische Begriffe sind Global Supply Chain Design, Stochastische Modellierung, Pareto-Front, Zollrückerstattung und gemischt-ganzzahlige Programmierung.
Wie unterscheidet sich dieses Modell von herkömmlichen Ansätzen?
Das Modell integriert simultan internationale Restriktionen, die Beschränkung von Durchlaufzeiten sowie eine Mehrzieloptimierung, was in der untersuchten Literatur in dieser Kombination bisher kaum anzutreffen war.
Welche Rolle spielt die IT-Implementierung?
Aufgrund der hohen Anzahl an Entscheidungsvariablen (oft über 300 bei kleinen Instanzen) ist eine manuelle Lösung ausgeschlossen. Die Arbeit nutzt daher die Lösungssoftware CPLEX, angesteuert durch eine Java-basierte objektorientierte Datenstruktur.
- Quote paper
- Carsten Krüger (Author), 2006, Entwicklung eines Modells zur Optimierung einer globalen Supply Chain, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/66063
