Erstellung eines mathematischen Entscheidungsmodells für einen logistischen Störfall am Beispiel Stau

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1. Motivation und Zielsetzung

1.2. Aufbau der Arbeit

2 Logistische Grundlagen

2.1. Begriffsbestimmung Logistik

2.2. Grundlagen der Beschaffungslogistik

2.2.1. Begriffsabgrenzung Beschaffungslogistik

2.2.2. Transportplanung

2.2.3. Vertragsrechtliche Grundlagen des Transportrechts

2.3. Störungsbewältigung in der Logistik

2.3.1. Einführung in das Supply Chain Management

2.3.2. Störungs- und Risikomanagement

2.4. Lagerbestandsmanagement

2.4.1. Aufgaben des Lagerbestandsmanagements

2.4.2. Wirtschaftlichkeit des Lagerbestandsmanagements

2.4.3. Bestellregeln, Melde- und Sicherheitsbestände

2.4.4. Typen der Lagerplatzverwaltung

3 Grundlagen der Entscheidungstheorie

3.1. Das mathematische Entscheidungsmodell

3.2. Stochastische Grundlagen

3.3. Die „klassische“ Entscheidungstheorie

3.3.1. Klassifizierung und Grundelemente der Entscheidungstheorie

3.3.2. Entscheidungsregeln bei Risiko

3.3.3. Entscheidungsregeln bei Ungewissheit

3.4. Grundlagen des Operations Research

4 Die Entwicklung des Entscheidungsmodells

4.1. Vorstellung des Problemfalls

4.2. Aktuelle Forschungsansätze

4.3. Wahl der Methoden

4.4. Aufstellen des Entscheidungsmodells

4.5. Implementierung des Modells in der Modellierungssprache AIMMS

5 Evaluation des Entscheidungsmodells mittels einer Case Study und Experimenten

5.1. Die Durchführung der Case Study

5.1.1. Erstellen des Testfalls

5.1.2. Auswertung und Interpretation der Ergebnisse

5.2. Planung und Durchführung der Experimente

5.2.1. Versuchsplanung

5.2.2. Durchführung und Auswertung der Sensitivitätsanalyse

5.2.3. Durchführung und Auswertung der teilfaktoriellen Methode

5.2.4. Interpretation der Ergebnisse

6 Schlussbetrachtungen

6.1. Zusammenfassung

6.2. Kritische Würdigung des Modells

6.3. Ausblick

A Anhang

A.1. Der Strukturbaum in AIMMS

A.2. Der Modellierungscode in AIMMS

A.3. Dateianlagen

Zielsetzung & Themen

Das Hauptziel dieser Masterarbeit ist die Entwicklung eines mathematischen Entscheidungsmodells, das Logistikentscheidern bei der Bewältigung unvorhersehbarer Störfälle – exemplarisch an einem Stau auf einer Autobahn – unterstützt, indem es die kosteneffizienteste Handlungsalternative ermittelt.

• Entwicklung und Implementierung eines mathematischen Modells unter Anwendung von Operations Research.
• Kostenminimierung bei logistischen Störfällen unter Berücksichtigung von Staudauern und Lagerbeständen.
• Evaluation des Modells durch eine Case Study sowie Sensitivitätsanalysen und teilfaktorielle Methoden.
• Übertragung theoretischer Ansätze der Entscheidungstheorie in eine praxisnahe, IT-gestützte Modellierungsumgebung (AIMMS).

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Dieses Kapitel erläutert die Relevanz des Themas Störungsbewältigung in der Beschaffungslogistik und definiert die sieben zentralen Ziele der Arbeit sowie deren Aufbau.

2 Logistische Grundlagen: Es werden notwendige theoretische Konzepte der Logistik, des Supply Chain Managements, des Störungsmanagements und des Lagerbestandsmanagements für das spätere Modell erarbeitet.

3 Grundlagen der Entscheidungstheorie: Die theoretischen Basismodelle der Entscheidung unter Risiko, Unsicherheit und Sicherheit sowie Methoden des Operations Research werden diskutiert.

4 Die Entwicklung des Entscheidungsmodells: Der Kernteil der Arbeit umfasst die Modellbildung des Problemfalls, die Aufstellung der Zielfunktionen und die Implementierung in die Software AIMMS.

5 Evaluation des Entscheidungsmodells mittels einer Case Study und Experimenten: Das Modell wird anhand eines Testfalls angewendet und durch Sensitivitätsanalysen sowie teilfaktorielle Methoden auf seine Robustheit und Plausibilität geprüft.

6 Schlussbetrachtungen: Die Erreichung der Ziele wird reflektiert, die Stärken und Schwächen des Modells kritisch gewürdigt und Handlungsempfehlungen für die Zukunft abgeleitet.

Schlüsselwörter

Entscheidungsmodell, Logistik, Operations Research, Stau, Beschaffungslogistik, Supply Chain Management, Lagerbestandsmanagement, Störungsmanagement, 0/1-Programmierung, AIMMS, Sensitivitätsanalyse, Entscheidungsunterstützung, Kosteneffizienz, Störfallbewältigung, Case Study.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines mathematischen Entscheidungsmodells für die Transportlogistik, um bei unvorhersehbaren Störungen (wie einem Stau) die kostengünstigste Gegenmaßnahme zu wählen.

Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?

Die Arbeit verbindet Konzepte der Logistik, des Risikomanagements und der Entscheidungstheorie mit quantitativen Methoden des Operations Research.

Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?

Das Ziel ist die Erstellung eines Modells, das Entscheidungsträgern in der Logistik eine objektive und wissenschaftlich fundierte Basis zur Auswahl von Handlungsalternativen im Störungsfall bietet.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Es wird eine 0/1-ganzzahlige lineare Programmierung verwendet, die in der Software AIMMS implementiert und durch eine Case Study sowie statistische Versuchsplanung (DoE) evaluiert wurde.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in die theoretischen Grundlagen, die formale mathematische Modellbildung für fünf definierte Handlungsalternativen und die anschließende Evaluation durch Simulationsexperimente.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Die Arbeit zeichnet sich durch Begriffe wie Entscheidungsmodell, Operations Research, Kostenoptimierung, Störungsbewältigung und Lagerbestandsmanagement aus.

Wie unterscheidet sich dieser Ansatz vom Eskalationsstufenmodell von Pulter et al.?

Während das ursprüngliche Eskalationsmodell stufenweise (sequenziell) nach Lösungen sucht, bewertet das Modell in dieser Arbeit alle fünf Alternativen gleichzeitig, um das globale Kostenoptimum zu finden.

Warum ist das Lagerbestandsmanagement so wichtig für das Modell?

Das Lager dient als Puffer, der Strafkosten bei Verspätungen abmildert. Das Modell berücksichtigt diesen "Spielraum", bis eine kritische Schwelle (Sicherheitsbestand) unterschritten wird.

Welche Rolle spielen die "Negativkosten" bei Überpünktlichkeit?

Sie repräsentieren einen Planungsbonus bei frühzeitiger Lieferung. Übersteigt die Überpünktlichkeit jedoch eine kritische Schwelle, werden sie aufgrund betrieblicher Probleme (z.B. Personalmangel) zu "echten" Kosten.