3.4 Modelle für das Design der Netzwerkkonfiguration Flashcards
Design der Netzwerkkonfiguration - herausfordernde Aufgabe
aufgrund ihrer Komplexität und ihrer strategischen Bedeutung
Design der Netzwerkkonfiguration - faktenbasierte Entscheidungsfindung
- Notwendigkeit Vielzahl an unterschiedlichen Informationen zu beschaffen, zu analysieren und zu bewerten
- quantitative und qualitativ Einflussfaktoren
Design der Netzwerkkonfiguration - quantitative Einflussfaktoren
- historische Verkaufs- oder Sendungszahlen
- quantitative erfassbar und bewertbar
Design der Netzwerkkonfiguration - qualitativ Einflussfaktoren
- Auswirkung der Standortwahl auf das Image
- nur schwer quantifizierbar oder nur qualitativ erfassbar und bewertbar
Design der Netzwerkkonfiguration - Problem Informationen
in der Praxis liegen nicht immer alle benötigten Informationen zum Zeitpunkt der Entscheidungsfindung vor
-> subjektive Erfahrungswerte, Schätzungen und „Bauchgefühl“ füllen vorhandene Informationslücken
Design der Netzwerkkonfiguration - Abhilfe
- Informationsfülle
- komplexe Wechselwirkungen
-> vereinfachte und zweckorientierte Abbildung des SC-Netzwerks durch Modelle vonnöten
Abbildung des Supply-Chain-Netzwerks - Ziel
Unterstützung der Entscheidungsfindung bei Konfiguration des SC-Netzwerks durch ausgewählte Modelle
Abbildung des Supply-Chain-Netzwerks - Wahl des Modells
richtet sich nach:
* vorliegender Informationslage
* Kenntnissen der Wechselwirkungsmechanismen im SC-Netzwerk
What-if-Szenarien - Anwendung
- nur wenig belastbare Informationen liegen vor
- grundlegende Wechselwirkungsmechanismen sind bekann
- Einsatz primär in den ersten drei Phasen des Rahmenmodells für das Netzwerkdesign
What-if-Szenarien - Ziel
Analyse der Reaktion des Netzwerks auf mögliche Veränderungen
What-if-Szenarien - Schritte
- Netzwerk abbilden
- Entwicklungen und Auswirkungen bestimmen
- Einflussfaktoren verändern
What-if-Szenarien - Schritte - Netzwerk abbilden
Abbildung in einem Moddel:
* des zu untersuchenden Netzwerks
* alle darin bekannten Wechselwirkungen
* alle relevanten Einflussfaktoren
je nach Netzwerkkomplexität analog (Whiteboard) oder digital (Tabellenkalkulationsprogramm)
What-if-Szenarien - Entwicklungen und Auswirkungen bestimmen
zu erwartende zukünftige Entwicklungen erarbeitet
ihre Auswirkungen auf Einflussfaktoren abgeschätzt
What-if-Szenarien - Einflussfaktoren verändern
für jedes erarbeitete Szenario:
* Einflussfaktoren entsprechend der Abschätzung verändern
* beobachtet, wie sich das Netzwerk in einem solchen Szenario verhält
What-if-Szenarien - Vorteile
- vergleichsweise schnelle und einfache Handhabung
- Eignung zur Beantwortung unterschiedlicher Fragestellungen
- Einsatzmöglichkeit bei geringer Informationsverfügbarkeit
Computergestützte Simulation - allgemein
- detaillierte Variante der Szenarioanalyse
- bilden in der Regel komplexere Netzwerke ab, die vor allem durch computergestützte Berechnung praktikabel einsetzbar sind
Computergestützte Simulation - Grundgedanke bei der Modellierung
analog zum Aufbau eines Modells für What-if-Szenarien
Computergestützte Simulation - wesentliche Unterschied zu What-if-Szenarien
- höheren Anzahl an Netzwerkobjekten und Verbindungen im Netzwerk
- formale Beschreibung der Netzwerkmechanismen
Computergestützte Simulation - Nutzen
- Verhalten eines Netzwerks über eine definierte Zeitspanne sowie unter dem Einfluss definierter Ereignisse beobachten
- Entscheidungsoptionen validieren
Computergestützte Simulation - Detaillierungsgrad
- beliebig
- für SC-Netzwerkdesign Betrachtung auf Standortebene angemesse
Computergestützte Simulation - Modellierung
- erfolgt in speziellen Simulationssoftwares
- ressourcenintensiver als What-if-Szenarien
Computergestützte Simulation - Szenarien
Simulationsmodell liegt in der ausgewählten Simulationssoftware vor
-> zuvor erarbeitete Szenarien können über Anpassung von Parametern des Netzwerkmodells, des Nachfragemodells und des Simulationslaufs simuliert werden
Computergestützte Simulation -Parameter des Netzwerkmodells
bspw. Anzahl, Rollen und lokale Positionierung von Standorte
Computergestützte Simulation -Parameter des Nachfragemodells
bspw. Nachfrageprognosen und statistische Nachfrageschwankungen
Computergestützte Simulation -Parameter des Simulationslaufs
bspw- simulierende Zeitspanne und Wiederholungszahl der Simulationsläufe
Computergestützte Simulation - Laufzeit
Abhängig von:
* Komplexität der verwendeten Modelle
* Leistungsfähigkeit der eingesetzten Simulationssoftware und -hardware
* gewählter Zeitrafferfaktor und Wiederholungszahl der Simulationsläufe
-> reale Laufzeit der Simulation einige Minuten bis zu mehrere Tage
Computergestützte Simulation - Aussagekraft
Entscheidend für die Aussagekraft der Simulationsergebnisse:
Qualität der abgebildeten logischen Wechselbeziehungen im Simulationsmodell
Computergestützte Simulation - Herausforderung
- mathematische Abbildung der Realität
-> Quantifizierung qualitativer Informationen - Umgang mit Informationslücken
Mathematische Modelle - Anwendungsbereiche
- computergestützte Simulation
- mathematische Optimierung, als Teilbereich von Operations Research
Operations Research (OR)
- Teilgebiet der angewandten Mathematik
- beschäftigt sich mit der quantitativen Lösung betriebswirtschaftlicher Fragestellungen
Mathematische Optimierung - Einsatz
in der letzten Phase des Rahmenmodells für das Netzwerkdesign
Mathematische Optimierung - Untersuchung
des Verhaltens einer bestimmten Supply-Chain-Netzwerkkonfiguration unter verschiedenen Bedingungen
Mathematische Optimierung - Netzwerkparameter
- sind durch die Netzwerkkonfiguration bereits vorgegeben
- bspw. Anzahl an Standorten und ihre lokale Positionierung
Mathematische Optimierung - Fragestellungen in der Netzwerkgestaltung
zielen auf die optimale Einstellung der Netzwerkparameter (Entscheidungsvariablen) ab.
Bspw.:
* optimale Anzahl an Standorten
* optimales Kapazitätsangebot an jedem Standort
* optimale Verkehrsverbindungen zwischen den Standorten
Mathematische Optimierung - Ziel
- wird in einer Zielfunktion beschreiben
- die es zu minimieren oder maximieren gilt
- Minimierung oder Maximierung der Zielfunktion wird über Werteänderungen der Entscheidungsvariablen erreicht
-> Bestimmung der Entscheidungsvariablen
Mathematische Optimierung - Beispiel Zielfunktion
Gesamtkosten des SC-Netzwerks, die es zu minimieren gilt
Mathematische Optimierung - Rahmenbedingungen des Netzwerks
werden mathematisch beschrieben und als Nebenbedingungen modelliert
Mathematische Optimierung - Beispiele Rahmenbedingungen
- Anforderungen, Netzwerk mit mindestens fünf Produktionsstandorten und acht Lagerstandorten zu planen
- Lieferfähigkeit der SC von 95 % nicht zu unterschreiten
Mathematische Optimierung - Nebenbedingungen
über sie werden alle für die Entscheidungsfindung relevanten Informationen in das mathematische Optimierungsmodell aufgenommen:
* Strukturen der fixen und variablen Kosten
* Entfernungstabellen
Mathematische Optimierung - Grundvoraussetzung
- quantitative Verfügbarkeit aller benötigten Informationen
- Einsatz von Optimierungssoftware
Mathematische Optimierung - Problem
- Realität wenig abstrahiert
-> lange Rechenzeit - Realität stark abstrahiert
-> fragwürdige Aussagekraft der Optimierungsergebnisse
-> fragwürdige Übertragbarkeit der Ergebnisse auf die Realität
Mathematische Optimierung - kritischer Erfolgsfaktor
beim Aufbau von Optimierungsmodellen einen Ausgleich zwischen benötigter Modellkomplexität und vertretbarer Rechenzeit zu erzielen
Mathematische Optimierung - Alternative
Heuristiken
Heuristiken - allgemein
- analytische Verfahren
- vertretbaren Rechenaufwand
- gültige und meist gute Lösungen mathematischer Probleme
Heuristiken - Güte von Lösungen
- benötigt optimale Lösung
- Ist diese bekannt, so erübrigt sich der Einsatz der Heuristik
Mathematische Optimierung - Heute
stetiges Wachstum der Rechenkapazitäten
-> heute Optimierungsprobleme können praktikabel gelöst werden, die vor zwanzig Jahren für die Praxis als nicht anwendbar galten
Mathematische Optimierung - Erwartungen
hohe Erwartungen mit Quantencomputern verbunden
