In dieser Arbeit wird der Versuch beschrieben, die Servicewagen eines großen amerikanischen
Haushaltsgeräteherstellers effizienter mit Ersatzteilen zu bestücken. Die Techniker der Firma besuchen im Rahmen des Garantieservices Kunden, um vor Ort Geräte zu reparieren. Aufgrund des Platzmangels in den Servicewagen können jedoch nicht alle Ersatzteile, Materialien und Equipment für alle Geräte in großer Menge mitgeführt werden. Typischerweise befinden sich weniger als ein Prozent der bei Kundenbesuchen möglicherweise gebrauchten Teile in einem Servicewagen.
Ziel ist es, einen exzellenten Service anzubieten, indem so viele Reparaturen wie möglich schon beim ersten Besuch erfolgreich durchgeführt werden. Gleichzeitig müssen die Lager- und Arbeitskosten für den Garantieservice gering gehalten werden. Eine schnelle Reparatur ist ausschlaggebend für die Zufriedenheit der Kunden. Aus diesem Grund lässt die Teile, die benötigt werden, aber nicht im Servicewagen sind, per Luftfracht vom Lager verschicken, was höhere Kosten, dafür aber auch schnellere Lieferung zur Folge hat. Nicht vorrätige Ersatzteile ziehen zusätzlich auch Kosten nach sich, die aus Mehrfachfahrten bzw. Fahrtzeiten des Servicemitarbeiters oder durch die Planung der offenen Reparaturen entstehen.
Die Aufgabe besteht also in der Bestimmung derjenigen der 70000 Teile, mit denen die Wagen ausgestattet werden sollen. In Kapitel 2 wird die Ausgangssituation beschrieben. Es wird u.a. dargestellt, mit welchen Methoden die Firma Entscheidungen bezüglich
der Beladung ihrer Servicewagen getroffen hat. Im 3. Kapitel wird das Modell von Gorman & Ahire (2006) vorgestellt sowie die geschätzten Ergebnisse bezüglich der Lademengen, Service-Performance und Ersparnissen beschrieben.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung und Problembeschreibung
2 Die Ausgangssituation: Beladung der Servicewagen
3 Modell zur Optimierung der Servicewagen-Beladung
3.1 Prognose der Teilenutzung
3.2 Vergleich zu früheren Modellen
3.3 Das Modell
4 Schlussbetrachtung
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht, wie die Effizienz der Ersatzteilbevorratung in Servicewagen eines Haushaltsgeräteherstellers durch den Einsatz mathematischer Optimierungsmodelle gesteigert werden kann, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und Betriebskosten zu senken.
- Optimierung der Servicewagen-Beladung
- Anwendung einer Greedy-Heuristik zur Bestandsplanung
- Reduzierung von Mehrfachfahrten und Servicekosten
- Prognose des Teilebedarfs mittels Poisson-Prozessen
- Steigerung der Service-Performance
Auszug aus dem Buch
3.3 Das Modell
Da das Finden der optimalen Lösung des komplexen Vehicle-Stocking-Problems sehr zeit- raubend ist, verwendeten Gorman & Ahire (2006) eine Greedy-Heuristik. Der Algorithmus sucht nach der Lösung, die momentan am besten scheint, in der Hoffnung, dass dies zu einem globalen Optimum führt (Cormen et al., 1990, S.329). Dass dies nicht immer der Fall ist, zeigt ein Knapsack-Beispiel von Cormen et al. (1990, S.335–336).
Im Fall von Alpha lagen der Methode drei Attribute zu Grunde, die entscheidend für die Be- ladung waren: Die Wahrscheinlichkeit, ob das Ersatzteil benötigt wird, die Kosten des Teils und die Größe des Ersatzteils in Kubikmetern. Es musste die Mischung der zu ladenden Ersatzteile erzielt werden, die am besten die Nachfrage der Techniker während des Zeit- raums eines Bestellvorgangs abdeckt. Um diese zu erzielen, wurden die Teile geladen, die den größten erwarteten finanziellen Nettonutzen pro Kubikmeter (NBV) aufweisen. Zur Be- rechnung des Nettonutzens werden einige Definitionen benötigt.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung und Problembeschreibung: Einführung in die Problematik der ineffizienten Ersatzteilbevorratung und Definition des Ziels zur Kostenreduktion bei gleichzeitiger Serviceoptimierung.
2 Die Ausgangssituation: Beladung der Servicewagen: Analyse der bisherigen, meist heuristischen Ansätze von Alpha und Darstellung der Defizite beim bisherigen Beladungsprozess.
3 Modell zur Optimierung der Servicewagen-Beladung: Vorstellung des mathematischen Modells, der Bedarfs-Prognosemethoden und der Anwendung einer Greedy-Heuristik zur Bestimmung der optimalen Beladungskonfiguration.
4 Schlussbetrachtung: Evaluierung der erzielten Ergebnisse, insbesondere die Steigerung der Service-Performance, Einsparungspotenziale und die erfolgreiche praktische Implementierung der Strategie.
Schlüsselwörter
Lagerhaltungspolitik, Servicewagen, Ersatzteile, Optimierung, Greedy-Heuristik, Fahrzeugbeladung, Ersatzteilbevorratung, Operations Research, Poisson-Prozess, Service-Performance, Nettonutzen, Instandhaltung, Garantieservice, Bestandsplanung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert die Beladungspolitik von Servicewagen eines Haushaltsgeräteherstellers, um Ersatzteile effizienter für Techniker vorzuhalten.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind Logistik, Bestandsmanagement, Optimierung der Fahrzeugbeladung und mathematische Verfahren zur Entscheidungsfindung.
Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?
Das Ziel ist die Maximierung der Service-Performance bei gleichzeitiger Kostenminimierung durch eine optimierte Auswahl der mitgeführten Ersatzteile.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird eine Greedy-Heuristik eingesetzt, um unter Berücksichtigung von Kapazitätsbeschränkungen den finanziellen Nettonutzen pro Kubikmeter für die Beladung zu maximieren.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil wird die aktuelle Ausgangssituation bei Alpha beschrieben und ein mathematisches Modell zur Bestimmung der optimalen Bestückung der Servicewagen erläutert.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird maßgeblich durch Begriffe wie Lagerhaltungspolitik, Greedy-Heuristik, Service-Performance und Fahrzeugbeladung definiert.
Welche Rolle spielt die Poisson-Verteilung in dieser Arbeit?
Die Poisson-Verteilung wird genutzt, um die kumulative Nachfrage nach Ersatzteilen über den Zeitraum eines Wiederauffüllvorgangs statistisch zu modellieren.
Warum war das vorherige Expertensystem bei Alpha nicht erfolgreich?
Das Expertensystem scheiterte, da es die Unsicherheit bezüglich der tatsächlich benötigten Teile nicht ausreichend reduzieren konnte und somit weder die Anzahl der Fahrten noch die Kosten signifikant senkte.
Welchen Effekt hatte die neue Beladungsstrategie auf die Servicemitarbeiter?
Die Produktivität stieg deutlich an, da durch eine treffsicherere Bestückung mehr Reparaturen direkt beim ersten Kundenbesuch abgeschlossen werden konnten.
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- Christian Finck (Autor), 2007, Lagerhaltungspolitik, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/83795
