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Titelaufnahme

Titel
Selecting cost-minimal delivery profiles and assessing the impact on cost and delivery schedule stability in area forwarding inbound logistics networks in the automotive industry
AutorSchöneberg, Tim
PrüferSuhl, Leena In der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen ; Dangelmaier, Wilhelm In der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen
Erschienen2013
HochschulschriftPaderborn, Univ., Diss., 2013
Anmerkung
Tag der Verteidigung: 13.06.2013
SpracheDeutsch
DokumenttypDissertation
URNurn:nbn:de:hbz:466:2-12306 Persistent Identifier (URN)
Dateien
Selecting cost-minimal delivery profiles and assessing the impact on cost and delivery schedule stability in area forwarding inbound logistics networks in the automotive industry [2.89 mb]
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Nachweis
Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Automobilhersteller in Europa nutzen Gebietsspeditionsnetzwerke, um Frachtkosten im Stückgutverkehr einzusparen. Die Materialflüsse im Logistiknetzwerk werden durch vom Automobilhersteller erzeuge Lieferabrufe gesteuert. Verschiedene Ansätze zur Erzeugung von Lieferabrufen können eingesetzt werden, um die Ziele Kostenreduktion und Lieferabrufstabilität auszubalancieren. Ein vielversprechender Ansatz zur Optimierung der Lieferabrufe, der in der Literatur diskutiert und in der Praxis angewandt wird, sind Anlieferprofile. Geschickt ausgewählte Anlieferprofile können sowohl die Logistikkosten reduzieren als auch die Stabilität der Lieferabrufe erhöhen. In dieser Arbeit wird eine Methode zur Auswahl kostenoptimaler Anlieferprofile zur Steuerung von Gebietsspeditionsnetzwerken in der Automobilindustrie vorgestellt und hinsichtlich des Einflusses auf die Logistikkosten und die Stabilität der Lieferabrufe bei einem Einsatz im rollierenden Planungshorizont im Rahmen einer Fallstudie untersucht. Die wesentlichen Aspekte der Problemstellung werden im Kontext der Planungsprozesse in der Automobilindustrie durchleuchtet, wobei ein besonderer Fokus auf der operativen Bestellmengenplanung liegt. Ein auf einem Dekompositionsverfahren basierender Lösungsalgorithmus für das Planungsproblem wird vorgestellt. Neben einem gemischt-ganzzahligen Modell werden zwei heuristische Lösungsansätze für das Problem vorgestellt. Eine Erweiterung von Modell und Lösungsalgorithmen für den Einsatz in einem zweistufigen stochastischen Verfahren werden präsentiert. Eine Fallstudie mit praxisnahen Daten wird genutzt, um den Einfluss auf die Logistikkosten und die Stabilität der Lieferabrufe darzustellen und einen Vergleich zu neuesten algorithmischen Ansätzen zu ziehen.

Zusammenfassung (Englisch)

Automotive manufacturers in Europe use area forwarding based inbound logistic networks to obtain cost advantages in the inbound logistics section. Delivery schedules that are frequently generated by the automotive manufacturers are used to control the material flow in the area forwarding networks. Different delivery schedule generation approaches can be used to balance between the objectives of cost reduction and delivery schedule stability. A promising approach discussed in literature and successfully applied in retailer business are delivery profiles. When chosen wisely, this control rule is said to reduce both logistic cost and schedule instability. In this thesis, a method to select cost-minimal delivery profiles under the consideration of area forwarding networks in the automotive industry is presented and its impact on both cost and delivery schedule stability in a rolling horizon environment is assessed in a case study. To identify the aspects of the problem setting that have to be considered, a description of the planning processes in the automotive industry and the operational order lot sizing in particular is given. An appropriate solution algorithm which uses a decomposition technique to overcome runtime issues is developed. A mixed integer formulation and heuristic algorithms, a sequential algorithm and a genetic algorithm that can be used in the solution algorithm are presented. The model and the solution algorithms are then extended to a two-stage stochastic program in order to consider demand uncertainties in the solution process. A large scale industry case study is then used to assess the impact on both cost and delivery schedules. A comparison with state-of-the-art algorithmic delivery schedule generation approaches is conducted to enlighten the pros and cons of both approaches.