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Bibliographic Metadata

Title
Mehrziel-Optimierung in Multi-Projekt-Liefernetzwerken unter Material-, Kapital- und Betriebsmittel-Restriktionen
AuthorPater, Jan-Patrick
ExaminerDangelmaier, Wilhelm ; Suhl, Leena
Published2015
Institutional NotePaderborn, Univ., Diss., 2015
Annotation
Tag der Verteidigung: 08.04.2015
Defended on2015-04-08
LanguageGerman
Document TypesDissertation (PhD)
URNurn:nbn:de:hbz:466:2-15909 
Files
Mehrziel-Optimierung in Multi-Projekt-Liefernetzwerken unter Material-, Kapital- und Betriebsmittel-Restriktionen [3.65 mb]
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Reference
Classification
Abstract (German)

Durch den Einsatz von neuen Logistikkonzepten werden in modernen Liefernetzwerken Zwischenbestände immer weiter reduziert und somit auch das gebundene Kapital innerhalb des Unternehmens. Gleichzeitig werden die Netzwerke aber fragiler, da der ursprünglichen Planung die Flexibilität zur Anpassung an unvorhergesehene Störungen fehlt. In einer solchen Umgebung werden durch multiple parallele Projekte regelmäßig wiederkehrende Kundenbestellungen in Form von Kits und Komplettlieferungen platziert, welche eine gemeinsame Lieferung aller Auftragspositionen erfordern. Dadurch haben schon geringe Störungen große Auswirkungen auf die gesamte Auftragsliefertreue, da sich die Auslieferung verzögert, bis die letzte Position vollständig ist. Um die Liefertreue - und somit auch die Kundenzufriedenheit - zu verbessern, müssen Störeinflüsse im Liefernetzwerk in der Planung entsprechend berücksichtigt werden. Dazu ist im Rahmen der Dissertation ein Framework entwickelt worden, das auf dem Konzept des hybriden prädiktiv-reaktiven Rescheduling aufsetzt. Das dafür entworfene proaktive Verfahren maximiert die Liefertreue-Werte je Projekt langfristig und ausgleichend unter Berücksichtigung einer Kapitalbindungsobergrenze. Durch eine simulationsbasierte Optimierung werden die erwarteten Liefertreuewerte je Auftrag mittels simultaner Planung von dynamischen Sicherheitsbeständen und Sicherheitszeiten über alle Stufen im Liefernetzwerk maximiert. Anschließend erfolgt die Auswahl der zu realisierenden Lösung automatisiert anhand der in der Vergangenheit erreichten Liefertreuewerte und der taktischen Zielvorgaben oder bei Bedarf manuell über ein speziell angepasstes Auswahlinterface. Ergänzend werden reaktive Maßnahmen aufgezeigt, die bei Eintritt einer Störung die Auswirkungen derselben minimieren.

Abstract (English)

The application of new lean logistic concepts leads to an ongoing reduction of intermediate stock, having a positive influence on the working capital of a company. But these changes also create more fragile supply chains, as there is no flexibility left to react to unexpected disturbances and delays. Within such a lean supply chain, multiple parallel long-term projects with several orders are serviced. Each order has the logistic constraint of a complete delivery of several items at once. Combined with the introduced fragility, even small unforeseen disturbances in the production and procurement process lead to a major decrease in delivery performance, as the delivery can only be initiated upon the availability of the last part. To improve the delivery performance and therewith customer satisfaction, unexpected disturbances need to be considered already during planning. A framework based on the hybrid predictive-reactive rescheduling concept was designed to solve this problem. The proactive component maximizes the delivery performance based on a long-term project view. Past performance results are used to achieve a fair balancing of the use of available resources, which are limited by an upper bound regarding the fixed capital. Using simulation-based optimization, the expected delivery performance values of all individual orders are maximized by applying simultaneously planned dynamic safety stocks and safety times across multiple stages of the supply chain. Subsequently a modified goal programming automatically selects the favorable solution according to past values and tactical targets. Alternatively a specifically adapted visual selection interface supports a manual selection and analysis. The reactive component provides possible actions to further reduce the impact of an already occurred disturbance.