Diplomarbeit, 2006
129 Seiten, Note: 1,0
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
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.
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)).
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.
Supply Chain Management, Supply Chain Design, Global Sourcing, Mathematische Optimierung, Standortplanung, Mehrzieloptimierung, Unsicherheit, Szenarien, Local Content, Zölle, Wechselkurse, Lineare Programmierung, Operations Research.
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines quantitativen Modells, um globale Lieferketten (Supply Chains) strategisch und taktisch zu optimieren.
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.
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.
Es werden Methoden des Operations Research eingesetzt, insbesondere die ganzzahlige lineare Programmierung, ergänzt durch Szenarioanalysen und Verfahren der Mehrzieloptimierung (Pareto-Optimierung).
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.
Typische Begriffe sind Global Supply Chain Design, Stochastische Modellierung, Pareto-Front, Zollrückerstattung und gemischt-ganzzahlige Programmierung.
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.
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.
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