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2.1 Planungsprozesse in der Logistik in:

Andreas Huber, Klaus Laverentz

Logistik, page 37 - 46

1. Edition 2011, ISBN print: 978-3-8006-3642-6, ISBN online: 978-3-8006-4183-3, https://doi.org/10.15358/9783800641833_37

Series: Vahlens Kurzlehrbücher

Bibliographic information
Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 24 Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 25 2 Bereichsübergreifende Prozesse der Unternehmenslogistik 2.1 Planungsprozesse in der Logistik 2.1.1 Planung logistischer Systeme Planung beinhaltet zweierlei: Die Definition eines Ziels, das in der Zukunft erreicht werden soll, und die Erstellung eines Plans der Aktivitäten, die zur Zielerreichung notwendig sind. Da logistische Planung die Planung logistischer Systeme oder Teile davon ist, muss zum einen erklärt werden, was das logistische System in der Zukunft leisten soll (Zieldefinition), zum anderen, wie man das System gestalten muss, damit es in der Lage ist, diese Leistung zu erbringen (Aktivitätenplan). Die Zieldefinition eines logistischen Systems erfolgt über die Festlegung der Ausgangsobjekte, die das logistische System zu erzeugen fähig sein soll. Dazu müssen sie nach Art, Menge, Zeitpunkt und Ort der Verfügbarkeit, Qualität und Preis bestimmt werden. Im Aktivitätenplan werden alle Arbeiten zur Systemgestaltung projektiert. Dazu gehört zum einen die Definition der Leistungstiefe, also an welcher Stelle der Wertschöpfungskette das System mit der Leistungserbringung aufsetzt. Damit ist auch festgelegt, welche Eingangsobjekte zur Verfügung stehen müssen. Zum anderen gehören zur Systemgestaltung alle Änderungen und Neuentwürfe, welche die Ressourcen, die Organisation und die Prozesse des Systems betreffen. Da die Logistik eines Unternehmens aus bekannten Gründen als ein System aufgefasst werden soll, muss sich die Planung auch auf das Gesamtsystem beziehen. Das bedeutet, dass im ersten Schritt die für den Markt bestimmten Produkte als Ausgangsobjekte nach den oben genannten Kriterien festgelegt werden. Der zweite Schritt umfasst die Planung der Aktivitäten zur Systemgestaltung. An dieser Planung sind alle vier Kernbereiche beteiligt und sie leisten jeweils ihren spezifischen Beitrag. Obwohl diese Einzelplanungen abgestimmt werden und häufig parallel erfolgen, gibt es eine kausale Abhängigkeit zwischen den Planungen der Distribution, der Produktion, der Beschaffung und der Entsor- Lernziele Kapitel 2 } } Le rn zi el e }} Überblick über bereichsübergreifende Prozesse der Unternehmenslogistik, wie Planung, Systematisierung logistischer Objekte, Bestandsdisposition, innerbetriebliche Transportprozesse sowie Lager und Umschlag. }} Verständnis der Bereichsunabhängigkeit von Planung, Systematisierungsverfahren, Materialdisposition und innerbetrieblichen Lager- und Transportprozessen mit ihren Praxisausprägungen. }} Einsicht in die Verfahren, die in den bereichsübergreifenden Prozessen angewendet werden, von der ABC-Analyse über die stochastische Betrachtung von Bedarfsentwicklungen bis hin zur Lager- und Transportkonzeption. Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 26 Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 27 2 Bereichsübergreifende Prozesse der Unternehmenslogistik 26 gung. Da die Planungen in Käufermärkten mit den Absatzerwartungen des Marketings/Vertriebs beginnen, ist die Distribution das erste System, das zur Planung ansteht, weil die bei den Kunden eintreffenden Waren die Ausgangsobjekte dieses Kernbereiches darstellen. Die Distribution muss nun einerseits eine Systemplanung aufsetzen mit dem Ziel, die erwarteten Leistungen zu erbringen, andererseits ist es ihre Aufgabe, der Produktion vorzugeben, wann sie die verkaufsfähigen Produkte in welchen Mengen als Eingangsobjekte erwartet. Diese Angaben werden im Allgemeinen nicht mit den Absatzzahlen übereinstimmen, weil Zeitvorläufe, Bestandsstrategien, etc. berücksichtigt werden müssen. Abschließend wird die Distribution auch einen Mengen- und Zeitplan zu den anfallenden Entsorgungsgütern bereitstellen. Die Produktion und die Beschaffung verfahren analog. Die Kausalkette endet mit dem Mengen- und Systemplan der Entsorgung. In Abhängigkeit davon, wie weit das zu erreichende Ziel in der Zukunft liegt, unterscheidet man nach langfristigen und kurzfristigen Planungen. Der Planungshorizont bezeichnet die Zeitdifferenz zwischen dem Anfang der Planung und dem Zeitpunkt, an dem das Ziel der Planung erreicht sein soll, d. h. das logistische System funktionsfähig ist. Langfristige Planungen werden auch verkürzt strategische Planungen genannt und können einen Planungshorizont von mehreren Jahren haben. Kurzfristige Planungen, auch als operative Planungen bezeichnet, beziehen sich auf Ziele, die im Bereich von Tagen oder Wochen liegen. Neben der Länge des Planungshorizonts unterscheiden sich strategische und operative Planungen noch in einigen anderen Merkmalen: ●● Planungsperiode: Die Mengenangabe bei den Ausgangsobjekten muss sich immer auf eine Periode beziehen, in der diese Mengen vom System erzeugt werden sollen. Da langfristige Planungen der Ausgangsobjekte naturgemäß Abbildung 2.1: Idealtypische Logistikplanung als unternehmensweiter Prozess Mengen- und Systemplanung Entsorgung Bedarfsplan Beschaffungsware Vertrieb + Marketing Absatzplan Distribution Bedarfsplan Fertigware Produktion Bedarfsplan RHB -Stoffe Beschaffung System- Planung Distribution Mengen-/Zeitplan Entsorgungsgüter in der Beschaffung Entsorgung Mengen-/Zeitplan Entsorgungsgüter in der Produktion Mengen-/Zeitplan Entsorgungsgüter in der Distribution System- Planung Produktion System- Planung Beschaffung A b sa tz m ar kt B es ch af fu n g sm ar kt Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 26 Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 27 2.1 Planungsprozesse in der Logistik 27 ungenauer sind, beziehen sich die Mengen auf längere Planungsperioden, um die Ungenauigkeiten im Mittel besser auszugleichen. Beispielsweise wird die Anzahl abzusetzender PKW einer neuen Generation, die in fünf Jahren auf den Markt kommen soll, im Allgemeinen auf Jahresebene geplant. Die Ausbringungsmengen der nächsten Woche sind sehr viel genauer zu planen und beziehen sich daher auf Tage oder sogar Stunden als Planungsperiode. ●● Planungsobjekt: Wegen der Ungenauigkeit langfristiger Planung werden auch die Planungsobjekte, d. h. die Ausgangsobjekte, nicht exakt in allen ihren Eigenschaften angegeben, sondern es werden Gruppen ähnlicher Ausgangsobjekte geplant. In dem PKW-Beispiel werden langfristig nicht Automobile in allen ihren Ausstattungsvarianten geplant, sondern es werden z. B. Gruppen mit gleicher Motorisierung als Planungsobjekte eingeführt. In der operativen Planung wiederum sind die Planungsobjekte die konkreten PKW mit allen ihren Ausprägungen. ●● Freiheitsgrade der Planung: Die erwähnten Unterschiede bezüglich der Planungsperioden und Planungsobjekte beziehen sich auf die Planung der Ausgangsobjekte. Aber auch bei der Planung des Systems unterscheiden sich strategische von operativen Planungen. Je weiter der Planungshorizont gesteckt ist, desto größer sind die Freiheitsgrade, das System zu gestalten. Beispielsweise umfasst die strategische Systemplanung eines Automobilbauers die Möglichkeiten, neue Produktionsstätten zu konzipieren, eine Veränderung der Fertigungstiefe vorzunehmen oder die Suche nach anderen strategischen Partnerschaften einzubeziehen. Diese Freiheitsgrade liegen nicht mehr vor, wenn die Produktion der nächsten Woche geplant wird. Dort kann im Allgemeinen nur noch limitierter Einfluss genommen werden auf die Menge und den Fertigstellungszeitpunkt der Produkte, die Reihenfolgeplanung der Produktionsaufträge (Organisation) und die Auswahl funktionsähnlicher Ressourcen. Zwischen den strategischen, langfristigen und den operativen, kurzfristigen Planungen finden in Unternehmen einmal pro Jahr, meistens kurz vor Ende des Geschäftsjahres, mittelfristige Planungen für das nächste Jahr statt. Dort wird auf Monatsbasis (Planungsperiode) und auf der Ebene von Produktsorten (Planungsobjekte) die strategische Planung spezifiziert und aktualisiert. Im Allgemeinen wird die taktische Planung im laufenden Jahr monatlich rollierend fortgeschrieben. 2.1.2 Logistische Planungsmodelle Die beschriebenen Planungen beziehen sich auf reale, logistische Systeme mit allen ihren Elementen und Relationen. Da sowohl die Anzahl der Elemente als auch die Komplexität der Relationen sehr hoch ist, wäre auch die Planung eines realen, logistischen Systems entsprechend aufwendig. Um eine sinnvolle und beherrschbare Planung zu ermöglichen, verwendet man als Grundlage der Planung nicht das tatsächliche Realsystem, sondern eine vereinfachte Abbildung des Systems, ein Modell. Bei einem Modell werden nur die für die Planung re- Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 28 Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 29 2 Bereichsübergreifende Prozesse der Unternehmenslogistik 28 levanten Elemente und Relationen abgebildet, alle anderen bleiben außer Betracht oder werden durch Abstraktion zusammengefasst. So sind beispielsweise für die Durchsatz-Planung eines realen Hochregallagers die Elemente ,Feuerlöscher‘ und ,Sozialräume‘ irrelevant. Wichtig dagegen ist, dass das Modell Elemente wie ,Hochmaststapler‘ und ,Lagerplatz für Gefahrgut‘ und eine Relation berücksichtigt, die festlegt, dass ein bestimmter Gabelstapler in einen definierten Lagergang einfahren kann. Ein Beispiel für die Vereinfachung des Modells durch Abstraktion liefert die Kommissionierung des Hochregallagers, wenn sie von vier steuerbaren Regalförderzeugen und einem abgeschlossenen Kleinteilelager mit eigener Steuerung bedient wird. Das Kleinteilelager kann im Modell, obwohl es real auch eigene Regalförderzeuge und Lagerplätze besitzt, als ein Subsystem, d. h. Element, des Lagers aufgefasst werden, das nicht weiter beschrieben werden muss als über die Förderleistung, die es für die Kommissionierung erbringt. Bei aller Vereinfachung sollte der abgebildete Ausschnitt der realen Struktur der Modellstruktur entsprechen, die Abbildung wäre dann strukturähnlich. In Abhängigkeit vom Planungsgegenstand und der Planungsabsicht können verschiedene Modelltypen in Betracht kommen. Folgende drei Modelle, die in der logistischen Planung häufig Verwendung finden, sollen vorgestellt werden: Zeitreihenmodelle, Simulationsmodelle sowie Optimierungsmodelle: Zeitreihenmodelle erstellen Prognosen auf Basis einer Zeitreihe, also einer zeitlich angeordneten Folge von statistischen Beobachtungswerten. Sie machen Voraussagen über zukünftige Variablenwerte der entsprechenden Zeitreihe und gehören damit zu den Prognosemodellen. Abbildung Reales System Modell Abbildung 2.2: Modell als vereinfachtes Abbild der Realität Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 28 Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 29 2.1 Planungsprozesse in der Logistik 29 Beispiel 2.1 Der zukünftige Verbrauch des Materials 4711 soll prognostiziert werden. Die Variable im Modell ist der Verbrauch des Materials, die Variablenwerte sind die tatsächlich eingetretenen Verbrauchshöhen. Eine Zeitreihe kann beispielsweise aus den zeitlich angeordneten monatlichen Verbrauchshöhen des Materials der letzten zwei Jahre gebildet werden. Bei der Erstellung einer Zeitreihe ist die Validität der Daten sicherzustellen, d. h., dass die erhobenen Werte auch tatsächlich das repräsentieren, worüber eine Aussage getroffen werden soll. Bei den Verbrauchswerten des Beispiels 2.1 ist etwa zu klären, ob in den Verbrauch auch Inventurdifferenzen, Entnahmen für Qualitätsprüfungen, Überalterungen, etc. eingehen sollen. Grundlage der Prognose mittels Zeitreihen ist die Annahme, dass in der zeitlichen Entwicklung der Werte in der Vergangenheit eine gewisse Systematik wirkt und diese auch für die nähere Zukunft maßgeblich ist. Die Aufgabe der Modellbildung besteht mithin in erster Linie darin, auf Basis von validen Daten diese Systematik zu ergründen und sie dann mit den geeigneten Verfahren für die Zukunft fortzuschreiben. Eine gängige Art, die Systematik zu beschreiben, besteht darin, die Charakteristik einer Zeitreihe durch mathematische Funktionen darzustellen. Schwanken die Variablenwerte Vi beispielsweise langfristig um einen konstanten Wert k, dann kann die Charakteristik der Zeitreihe mit der Funktion V = k beschrieben werden. Ist ein linearer Trend feststellbar, würde eine Funktion der Form V = a + bt mit der unabhängigen Variablen t (Zeit) zum Einsatz kommen. Saisonale Entwicklungen werden mit Sinusfunktionen dargestellt. Auch andere Funktionstypen oder Kombinationen von ihnen sind anwendbar. Abhängig von der Charakteristik der Zeitreihe stehen verschiedene Prognoseverfahren zur Verfügung, von denen im Folgenden einige vorgestellt werden. Variablenwerte Zeit Prognose der zukünftigen Variablenwerte heuteZeitreihe der vergangenen Variablenwerte V t Abbildung 2.3: Prognose mittels eines Zeitreihenmodells Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 30 Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 31 2 Bereichsübergreifende Prozesse der Unternehmenslogistik 30 Es liegt eine Zeitreihe mit den n Variablenwerten Vi vor. Ermittelt werden soll der Prognosewert VPn+1 für die Periode n+1. Für konstante Verläufe können die Verfahren arithmetisches Mittel, gewichtetes Mittel und die exponentielle Glättung 1. Ordnung angewendet werden. Arithmetisches Mittel: + = = ∑ n P n 1 i i 1 1 V V n Hierbei werden alle n Vergangenheitsdaten mit 1 n gleich gewichtet, was bedeutet, dass sie alle als gleich bedeutend angesehen werden. In vielen Fällen wird aber jüngeren Daten mehr Einfluss auf die Prognose zugesprochen, weil sie neuere Entwicklungen repräsentieren. In diesen Fällen sollte ein gewichtetes Mittel als Prognose gewählt werden. Gewichtetes Mittel: n n P n 1 i i i j i i 1 i 1 V g V mit g g für i j und g 1+ = = = < < =∑ ∑ Bei der exponentiellen Glättung 1. Ordnung wird am Ende der Periode n der prognostizierte Wert VPn und der tatsächlich eingetretene Wert Vn verglichen. Der Prognosefehler beträgt (Vn – VPn). Der Prognosewert VPn+1 für die Periode (n+1) wird gebildet indem der Prognosewert der Vorperiode VPn, um einen bestimmten Anteil α des Prognosefehlers (Vn – VPn) der Vorperiode n korrigiert wird: VPn+1 = VPn + α(Vn – VPn). Durch leichte Umformung erhält man die folgende Gleichung. Exponentielle Glättung 1. Ordnung: VPn+1 = αVn + (1 – α)VPn mit 0 < α < 1 Löst man den Term VPn auf, so lautet die Gleichung: VPn+1 = αVn + (1 – α)(αVn-1 + (1 – α)VPn-1) Abbildung 2.4: Prognoseverfahren Konstanter Zeitreihenverlauf Variablenwerte schwanken langfristig um eine annähernd konstante Höhe Trendförmiger Zeitreihenverlauf Variablenwerte schwanken langfristig um einen Trend (steigend/fallend, linear/nichtlinear) Saisonaler Zeitreihenverlauf Absatzwerte schwanken periodisch Unregelmäßiger Zeitreihenverlauf Keine Charakteristik bei den Absatzwerten erkennbar Charakteristik der Zeitreihe Verfahren • arithmetisches oder gewichtetes Mittel • exponentielle Glättung 1. Ordnung • exponentielle Glättung 2. Ordnung • Lineare Regressionsanalyse • kein Verfahren sinnvoll anwendbar • Exponentielle Glättung 3. Ordnung • Multiple Regressionsanalyse Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 30 Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 31 2.1 Planungsprozesse in der Logistik 31 oder VPn+1 = αVn + α (1 – α)Vn-1 + (1 – α)2 VPn-1 Durch mehrfache Anwendung dieses Verfahrens bildet sich eine Reihe, bei der die Vergangenheitswerte Vn-i mit den Faktoren gi = α (1 – α)i gewichtet sind, was einer exponentiell abnehmenden Folge entspricht. Dieser Umstand gibt dem Verfahren seinen Namen. Die exponentielle Glättung 1. Ordnung braucht zur Berechnung einer Prognose VPn+1 lediglich die drei Werte α, Vn, VPn und entlastet dadurch den Rechenvorgang. Zudem kann das Verfahren über einen einzigen Parameter gesteuert werden. Als Nachteil wird im Allgemeinen die Subjektivität der Wahl von α angesehen, zumal dieser Wert das Prognoseergebnis wesentlich beeinflusst. Je größer α gewählt wird, desto weniger beeinflussen alte Werte die Prognose und umgekehrt. In der Praxis hat sich ein α-Wert zwischen 0,1 und 0,3 bewährt. Für lineare Trendverläufe der Zeitreihe können die Verfahren exponentielle Glättung 2. Ordnung oder eine lineare Regressionsanalyse angewendet werden. Die exponentiellen Glättung 2. Ordnung erfordert folgendes Vorgehen: (1) die Vergangenheitsdaten werden wie bei der exponentiellen Glättung 1. Ordnung gemittelt, (2) über diese geglätteten Mittelwerte wird das Verfahren nochmals ausgeführt, wodurch man zweifach geglättete Werte erhält, (3) aus dem Vergleich der beiden Prognosewerte (einfach und zweifach geglättet) lässt sich unter Berücksichtigung von α die Steigung des Trends ermitteln, die als Korrektur hinzugezählt wird. Die lineare Regressionsanalyse unterstellt eine lineare Abhängigkeit zwischen der Zeit als unabhängiger Variable und den beobachteten Werten (abhängige Variable). Um zu einem Prognosewert zu kommen, wird durch die beobachteten Werte der Zeitreihe eine Gerade so gelegt, dass sie am ,besten passt‘. Das kann beispielsweise dadurch erreicht werden, dass man die Koeffizienten a und b Variablenwerte Zeit heuteZeitreihe der vergangenen Variablenwerte V t Prognosewert der Periode n+1 Abbildung 2.5: Lineare Regression Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 32 Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 33 2 Bereichsübergreifende Prozesse der Unternehmenslogistik 32 der linearen Gleichung V = a + bt so wählt, dass die Summe der quadrierten Abweichungen von den beobachteten Werten minimal ist. Zur Bestimmung von a und b kann die Methode der kleinsten Quadratsumme verwendet werden. Prognosen beinhalten immer einen Unsicherheitsfaktor. Das kann daran liegen, dass man bei der Interpretation der Zeitreihe Fehler begeht und ein falsches bzw. unvollständiges Modell auswählt, dass das Modell zwar die Vergangenheit, nicht aber die Zukunft richtig beschreibt, oder dass zufällige Ereignisse Einfluss auf die Variable nehmen. Diese Unsicherheit manifestiert sich in den Abweichungen (Vi – VPi) der prognostizierten Werte VPi von den tatsächlichen Werten Vi der Zeitreihe. Je größer diese Abweichungen sind, desto unsicherer, desto ,schlechter‘ ist die Prognose. Als ein Maß für die Prognosegüte bietet sich die Standardabweichung σ an. n P 22 i i i 1 1 (V V ) n = σ = −∑ mit n = Anzahl der Zeitreihenbeobachtungen Ausgangspunkt dieses Maßes ist das arithmetische Mittel aller Abweichungen. Da sowohl positive als auch negative Abweichungen möglich sind, diese sich aber nicht aufheben sollen, werden die Abweichungen quadriert und die Summe radiziert. Je kleiner die Standardabweichung ist, desto besser ist die Prognose. Modelle sind wie erwähnt vereinfachte Abbildungen der realen Systeme. Bei Zeitreihenmodellen besteht die Abbildung darin, erstens die für die Untersuchung relevanten quantifizierbaren logistischen Sachverhalte als Zeitreihenwerte bereitzustellen, zweitens die Wirkzusammenhänge im Realsystem als spezielle Charakteristik der Zeitreihe in das Modell zu übertragen. Zeitreihenanalysen werden in der Logistik sehr häufig eingesetzt, weil sie einfach zu handhaben sind und für viele Problemstellungen ein adäquates Modell liefern. So werden sie beispielsweise bei der Bedarfsermittlung und der Bestimmung der Sicherheitsbestände verwendet. Sie haben aber auch einige Nachteile. Zum einen sind sie in der beschriebenen Form rein vergangenheitsbezogen. Vorhandene Vorinformationen über die Zukunft müssen separat in das Ergebnis eingepflegt werden. Zum anderen erklären Zeitreihen nicht die Ursachen für ihren Verlauf, sondern sie dokumentieren ihn lediglich. Kausale Abhängigkeiten von anderen Variablen bleiben unberücksichtigt. Für kurzfristige Prognosen sind sie aber gut verwendbar. Simulationsmodelle dienen dem ,Nachbilden eines Systems mit seinen dynamischen Prozessen in einem experimentierbaren Modell, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit übertragbar sind. Insbesondere werden die Prozesse über die Zeit entwickelt‘ (Richtlinie VDI 3633). Beispiel 2.2 Ein Logistikdienstleister wickelt in seinem Auslieferungslager die Distribution dreier Kunden aus der Lebensmittelbranche ab. Ein weiterer Interessent fragt nach, ob seine Kundenbelieferung über dieses Lager möglich ist. Dazu kann das Lager mit allen relevanten Elementen (z. B. Lagerplätze, Stapler, Mitarbeiter, Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 32 Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 33 2.1 Planungsprozesse in der Logistik 33 Lagergänge, Staustrecken, Andockstellen, etc.), ihren Eigenschaften (z. B. Maße und Tragfähigkeit der Lagerplätze, Geschwindigkeit und Hubkraft der Stapler, Aufnahmekapazität der Staustrecken, etc.) und ihren Beziehungen (z. B. Einlagerungsstrecken zwischen dem Wareneingang und den einzelnen Lagerbereichen) in ein Simulationsmodell übertragen werden. Die schon vorhandene Arbeitslast, die vom System bewältigt wird, muss um die zusätzlichen Anforderungen des Interessenten erhöht werden. Dazu sind eine Reihe von Informationen nötig, wie z. B. Anzahl Kunden, Anzahl Aufträge, Anzahl Auftragspositionen, geografische und zeitliche Verteilung der Aufträge, etc. Mit den neuen Daten wird ein Simulationslauf gestartet, das heißt, die über die Zeit verteilten Aufträge werden in dem rechnergestützten Simulationsmodell eingelastet und das Systemverhalten geprüft. Kommt es im System beispielsweise zu Engpässen, müssen die entsprechenden Ressourcen erweitert werden und ein neuer Simulationslauf wird gestartet. Das kann so häufig wiederholt werden, bis das System – auf Basis der eingegebenen Daten – stimmig funktioniert. Ergebnis des Simulationsexperimentes ist eine Aufstellung aller nötigen Änderungen und damit auch einer Kostenschätzung für die Integration des Interessenten in das System. Aktuell werden die erzeugten Simulationsmodelle auf Rechnern installiert, wo sie zu Simulationsexperimenten verwendet werden können. Eingesetzt werden Simulationsmodelle in der Logistik, wenn das zu betrachtende, reale System zu vielschichtig ist, als dass es über analytische Methoden darstellbar wäre. Das kann z. B. bei vollautomatischen Hochregallagern oder komplexen Fabrikationsanlagen der Fall sein. Insbesondere noch nicht existierende, kostenintensive, reale Systeme werden vor ihrer Erstellung simuliert, um die richtige Dimensionierung bei vorgegebener Systemlast abzusichern. Aber auch bei vorhandenen Lagern, Fabriken, Distributionsnetzen werden Simulationen verwendet, wenn sich wesentliche Parameter des Systems oder des Systemumfeldes ändern (siehe Beispiel 2.2). Im Folgenden sollen einige wichtige Merkmale der Simulation zusammengefasst werden: (a) Simulationsexperimente liefern nur auf Basis der angegebenen Daten Erkenntnisse über das Systemverhalten. Ändert sich in Beispiel 2.2 etwa die zeitliche Verteilung der Auftragseingänge, so kann das System möglicherweise funktionsunfähig werden. Um die Lieferung wesentlicher Testdatenkonstellationen zu gewährleisten, ist die Beteiligung eines Experten des realen Systems an der Simulation erforderlich. (b) Simulationen liefern keine Optimierung des Systems. Dies ist eine spezielle Folgerung aus Punkt (a). (c) Simulationsmodelle sind Prognosemodelle, weil sie Aussagen über das zukünftige Systemverhalten machen. (d) Werkzeuge zur Simulation sind u. a. Simulatoren. Dabei handelt es sich um komplette Programmpakete, in die man das Simulationsmodell einspeisen kann. Weiterhin können auch Simulationssprachen und Entwicklungsumgebungen verwendet werden, die zwar flexibler einsetzbar sind, aber im Allgemeinen mehr Entwicklungszeit erfordern. Eine genaue Kenntnis der Simulationswerkzeuge ist für die Modellierung unabdingbar, so dass bei Simulationen in der Regel ein Simulationsfachmann und der oben erwähnte Experte des zu simulierenden realen Systems zusammenarbeiten. Optimierungsmodelle liefern bei anliegenden Entscheidungen die bestmögliche Lösung. Dazu müssen folgende Elemente in das Modell eingebracht werden: Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 34 Vahlens Kurzlehrbücher – Huber/Laverentz – Logistik, 1. Aufl. Herstellung: Frau Deuringer Status: Imprimatur Stand: 23.11.11 Seite: 35 2 Bereichsübergreifende Prozesse der Unternehmenslogistik 34 (a) Lösungsmenge: Festlegung des Variablenvektors (x1, x2, … , xn) einschließlich Wertebereich, der alle möglichen Lösungs-Kombinationen enthält (b) Restriktionen: ri(x1, x2, … , xn) der Lösungsmenge mit i = 1, … , m (c) Zielfunktion: Z(x1, x2, … , xn), die optimiert, also minimiert oder maximiert werden soll Abhängig von der mathematischen Ausprägung der Lösungsmenge, der Restriktionen und der Zielfunktion können die Optimierungsmodelle beispielsweise in linear/nicht linear, stochastisch/deterministisch, einkriteriell/multikriteriell, etc. gegliedert werden. In der Logistik werden Optimierungsmodelle beispielsweise bei Kürzeste-Wege-Problemen, Transport- und Umlade-Aufgaben und bei Fragen der knotenorientierten Tourenplanung verwendet. Das Ziel jeder logistischen Planung (und Steuerung) sollte die Erfüllung der 7 R sein, nämlich die internen und externen Kunden mit den richtigen Objekten, in der richtigen Menge, zum richtigen Zeitpunkt, in der richtigen Qualität, am richtigen Ort, mit den richtigen Informationen versehen und zum richtigen (logistischen) Preis zur Verfügung zu stellen. 2.2 Systematisierung und Standardisierung logistischer Objekte 2.2.1 ABC und XYZ Analysen Die am weitesten verbreiteten Methoden zur Systematisierung logistischer Objekte sind die ABC-Analyse und die XYZ-Analyse. Die ABC-Analyse ist ein allgemeines Verfahren, eine Menge von Elementen nach einem quantifizierbaren Kriterium in die drei Untermengen A, B und C zu unterteilen. In der Logistik wird diese Methode an vielen Stellen angewendet, z. B. wird die Menge der Fertigprodukte nach dem Kriterium ,Zugriffshäufigkeit‘ in die Gruppen A = Produkte mit häufigem Zugriff, B = Produkte mit mittlerem Zugriff, C = Produkte mit seltenem Zugriff eingeteilt. Durchgeführt wird diese Einteilung, um die A-Produkte wegeminimal im Lager zu platzieren und die B- und C-Produkte gestaffelt auf die Restplätze einzulagern. Auch an anderen Stellen im Unternehmen wird die ABC-Analyse verwendet, etwa im Verkauf, wenn die Kunden nach Umsatz in wichtig (A), weniger wichtig (B) oder geringwichtig (C) gegliedert werden, um beispielsweise Kundenbindungsmaßnahmen gezielter durchzuführen. Bei den logistischen Objekten, speziell bei den Materialien, ist eine ABC-Klassi fi zierung nach Verbrauchswert üblich. Der Verbrauchswert wird als die verbrauchte Stückzahl in einer Periode multipliziert mit dem Einstandspreis definiert, wobei der Einstandspreis neben dem Einkaufspreis auch Kosten für Transport, Versicherungen, etc. enthält. Diese Klassifizierung unterstützt die Disposition, die im Allgemeinen eine große Anzahl an Materialien planen, steuern und kontrollieren muss. Die ABC-Analyse ermöglicht dabei ein selektives

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References

Zusammenfassung

Der perfekte Einstieg in die Logistik

Das Lehrbuch behandelt den klassischen Lehrstoff der Logistik und berücksichtigt gleichzeitig auch aktuelle Entwicklungen. Ziel des Buches ist es, den theoriebezogenen und praxisrelevanten Stoff der Logistik zu verzahnen.

Das Lehrbuch erläutert die wichtigsten Logistik-Themen:

* Unternehmenslogistik

* Beschaffungslogistik

* Produktionslogistik

* Distributionslogistik

* Entsorgungslogistik.

Neben Supply Chain Management werden auch logistische Supportsysteme, wie IT-Management, Marketingmanagement und Controlling dargestellt.

"In der Gesamtbeurteiiung liegt für den Logistikinteressierten ein gelungenes Werk mit einer soliden Darstellung des Stoffes unter Berücksichtigung der innovativen Logistikthemen vor. Darüber hinaus bietet das Buch Unternehmen und Organisationen die Möglichkeit, sich an den beschriebenen Ansätzen zu orientieren und damit eine ?passende" Logistik zu implementieren bzw. fortzuentwickeln." in: Der Betriebswirt 02/12