Erstellung eines mathematischen Entscheidungsmodells für einen logistischen Störfall am Beispiel Stau

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Motivation und Zielsetzung
• Aufbau der Arbeit
• Logistische Grundlagen
• Begriffsbestimmung Logistik
• Grundlagen der Beschaffungslogistik
• Begriffsabgrenzung Beschaffungslogistik
• Transportplanung
• Vertragsrechtliche Grundlagen des Transportrechts
• Störungsbewältigung in der Logistik
• Einführung in das Supply Chain Management
• Störungs- und Risikomanagement
• Lagerbestandsmanagement
• Aufgaben des Lagerbestandsmanagements
• Wirtschaftlichkeit des Lagerbestandsmanagements
• Bestellregeln, Melde- und Sicherheitsbestände
• Typen der Lagerplatzverwaltung
• Grundlagen der Entscheidungstheorie
• Das mathematische Entscheidungsmodell
• Stochastische Grundlagen
• Die „klassische“ Entscheidungstheorie
• Klassifizierung und Grundelemente der Entscheidungstheorie
• Entscheidungsregeln bei Risiko
• Entscheidungsregeln bei Ungewissheit
• Grundlagen des Operations Research
• Die Entwicklung des Entscheidungsmodells
• Vorstellung des Problemfalls
• Aktuelle Forschungsansätze
• Wahl der Methoden
• Aufstellen des Entscheidungsmodells
• Implementierung des Modells in der Modellierungssprache AIMMS
• Evaluation des Entscheidungsmodells mittels einer Case Study und Experimenten
• Die Durchführung der Case Study
• Erstellen des Testfalls
• Auswertung und Interpretation der Ergebnisse
• Planung und Durchführung der Experimente
• Versuchsplanung
• Durchführung und Auswertung der Sensitivitätsanalyse
• Durchführung und Auswertung der teilfaktoriellen Methode
• Interpretation der Ergebnisse
• Schlussbetrachtungen
• Zusammenfassung
• Kritische Würdigung des Modells
• Ausblick

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Masterarbeit zielt darauf ab, ein mathematisches Entscheidungsmodell zu entwickeln, das logistische Störfälle anhand des Beispiels Stau quantifiziert und Lösungen für ein effizientes Störfallmanagement liefert. Dieses Modell soll Entscheidungsträgern in der Logistik helfen, die kostengünstigste Handlungsalternative in einer Störungssituation zu identifizieren.

• Theoretische Grundlagen der Logistik, Operations Research und Entscheidungstheorie
• Entwicklung eines mathematischen Entscheidungsmodells für logistische Störfälle
• Anwendung des Modells auf eine realistische Case Study
• Evaluation des Modells durch Sensitivitätsanalyse und teilfaktorielle Methode
• Interpretation der Ergebnisse und Schlussfolgerungen für die Praxis

Zusammenfassung der Kapitel

Kapitel 1 liefert die Einleitung und erläutert die Motivation und Zielsetzung der Arbeit. Kapitel 2 behandelt die relevanten logistischen Grundlagen, einschließlich der Begriffsbestimmung der Logistik, Grundlagen der Beschaffungslogistik, Störungsbewältigung in der Logistik und des Lagerbestandsmanagements. Kapitel 3 befasst sich mit der Entscheidungstheorie und ihren Grundlagen, inklusive des mathematischen Entscheidungsmodells, stochastischer Grundlagen, der „klassischen“ Entscheidungstheorie und Grundlagen des Operations Research. Kapitel 4 konzentriert sich auf die Entwicklung des Entscheidungsmodells, die Vorstellung des Problemfalls, die Wahl geeigneter Methoden und die Implementierung des Modells in der Modellierungssprache AIMMS. In Kapitel 5 wird das Modell anhand einer Case Study und Experimenten evaluiert, einschließlich der Durchführung der Case Study, der Planung und Durchführung von Experimenten, sowie der Interpretation der Ergebnisse. Kapitel 6 präsentiert die Schlussbetrachtungen, die eine Zusammenfassung der Ergebnisse, eine kritische Würdigung des Modells und einen Ausblick beinhalten.

Schlüsselwörter

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den Themen Störfallmanagement, Logistik, Operations Research, Entscheidungstheorie, Entscheidungsmodell, Sensitivitätsanalyse, teilfaktorielle Methode und AIMMS. Die Arbeit stellt ein mathematisches Entscheidungsmodell vor, das in der Lage ist, logistische Störfälle anhand des Beispiels Stau zu quantifizieren und somit Entscheidungsträgern in der Logistik die optimalen Handlungsalternativen aufzuzeigen. Darüber hinaus befasst sich die Arbeit mit der Evaluation des Modells durch Sensitivitätsanalyse und teilfaktorieller Methode sowie der Interpretation der Ergebnisse.