Forschungsprojekt von Axxom, Henkel, der Universität Erlangen-Nürnberg und der Bergischen Universität Wuppertal identifiziert Erfolgsfaktoren für die Berücksichtigung von Volatilität bei der Supply-Chain-Gestaltung. Gemeinsam mit Henkel, der Bergischen Universität Wuppertal und der Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg hat die Axxom Software AG den Einfluss schwankender Eingangsgrößen auf Produktions- und Logistiknetzwerke untersucht. In einem vor kurzem erfolgreich beendeten zweijährigen Forschungsprojekt identifizierten und entwickelten die Beteiligten neue Ansätze und Konzepte, mit denen sich die Volatilität beim Supply-Chain-Design berücksichtigen lässt. Die neuen Ansätze ermöglichen eine robuste Supply-Chain-Optimierung, die beim Supply-Chain-Design Unsicherheiten in den Eingangsdaten berücksichtigt. Dazu haben die Projektbeteiligten unterschiedliche Optimierungsalgorithmen analysiert und speziell im Hinblick auf die Bewältigung von Volatilität und Unsicherheit weiterentwickelt. Die gefundenen Lösungen sollen so auch für ungünstige Eingangsdaten möglichst gut sein. „Mit der Anwendung der neuen Lösungsalgorithmen haben wir wichtige Erkenntnisse zum Umgang mit unsicheren Eingangsgrößen erhalten“, erklärt Axel Richter, Projektleiter bei Henkel. „Besonders praxisrelevant ist der Einfluss schwankender Bedarfe auf die Bestandshöhe und die Lieferfähigkeit, die mit Hilfe der angewendeten Verfahren quantifiziert werden können. Die Anwendung von Strafkosten erlaubt dadurch die Priorisierung des Portfolios z.B. nach Deckungsbeitrag oder Sortimentsstruktur.“ Die Erkenntnisse aus dem Bestandsmanagement helfen Henkel zudem, existierende Sicherheitsbestände auf Basis historischer Bedarfsverläufe zu bewerten. Ein weiteres wesentliches Ergebnis des von der bayerischen Forschungsstiftung geförderten Projekts war die Identifikation zentraler Einflussgrößen auf die heutigen Supply Chains. So lassen sich Unsicherheiten bei der Modellierung und Optimierung von Logistiknetzwerken vor allem durch folgende variable Eingangsgrößen darstellen: - Absatzmenge: Unsicherheit z.B. durch die Neueinführung von Produkten oder durch Änderung der gesamtwirtschaftlichen Situation.
- Schwankungen: Saisonale bzw. konjunkturelle Einflüsse führen zu Unsicherheiten in der Auslastung von Anlagen. Make or Buy
- Produktionskosten: Unsicherheiten durch nicht prognostizierbare Kostengrößen bei Neuinvestitionen zur Erschließung neuer Märkte.
- Rohstoffkosten bzw. Rohstoffmix: Unsicherheiten z.B. durch Verknappung des Rohöls oder Ernteausfälle.
Neben den variablen Eingangsgrößen ermittelten die Forscher auch Faktoren, die für eine praxisnahe Modellierung und Optimierung von Logistiknetzwerken notwendig sind. So spielen bei produzierenden Unternehmen im Rahmen der Komplexitätskosten die Produktionsvolumina eine sehr große Rolle. Ein Produktionsstandort kann in der Regel effektiver arbeiten, wenn er wenige große Aufträge statt vieler kleiner Produktionsvolumina bearbeitet. Diese Effizienzfaktoren sind bei der Kostenbewertung zu berücksichtigen und werden daher schon während der Optimierung benötigt. Die genaue Berechnung dieser Effizienzfaktoren ist aber erst möglich, nachdem die gesamte Produktallokation erfolgt ist, also eigentlich nach der Optimierung. Dies steht im Widerspruch zueinander. Zur Lösung dieses Problems haben die Projektbeteiligten hier ein neues, iteratives Verfahren entwickelt, das auch in die Lösung ORion-PI® Network Scale Savings integriert wurde. Mit dieser sind Anwender in der Lage, bei der Analyse und Verbesserung ihres Logistik- und Produktionsnetzwerkes auch Komplexitätskosten und Skaleneffekte zu berücksichtigen und so noch realistischere und effizientere Supply-Chain-Optimierungen durchzuführen. Hintergrundinformation
Volatilität gehört seit jeher zu den Herausforderungen im Logistik- und Supply Chain Management. Doch das Ausmaß der Schwankungen in der Wirtschaft hat in den vergangenen zwei Jahren alles bisher Dagewesene übertroffen. Beispielsweise kletterte der Ölpreis auf Rekordstände, um ebenso drastisch einzubrechen. Produkte aus Deutschland waren gefragt wie nie, bevor die Aufträge um teilweise über 50 Prozent einbrachen. Mit der steigenden Volatilität steigt die Unsicherheit und stellt vor allem die Verantwortlichen im Logistik- und Supply Chain Management vor viele Fragen. Wie sollte mein zukünftiges Logistik- und Produktionsnetzwerk aussehen? Welche Kapazitäten muss ich bei den einzelnen Gliedern – etwa Produktionsstätten oder Lager – meiner Wertschöpfungskette einplanen? Und wie sieht eine optimale Produktallokation aus? Vor diesem Hintergrund gewinnen Szenariorechnungen und Simulationen an Bedeutung. Diese ermöglichen es Unternehmen, die Transparenz in der Wertschöpfungskette zu erhöhen, Pläne und Maßnahmen für verschiedene Entwicklungen zu erstellen und sich so mit einer robusten Supply Chain für geschäftskritische Risiken zu wappnen. Ohne spezielle Software-Unterstützung ist eine Simulation und Optimierung von Unternehmensnetzwerken heute in der Regel nicht mehr möglich. Zu komplex sind die Strukturen, zu viele Restriktionen und Nebenbedingungen sind selbst bei kleinen Unternehmen mit überschaubaren Netzwerken zu beachten. Spezielle Software-Lösungen für Supply-Chain-Design und -Simulation verbinden dabei Simulations- und Optimierungsfunktionalität. Kurzprofil Axxom Software AG
Axxom ist ein internationaler Anbieter von Softwarelösungen und Consulting-Services zur ganzheitlichen Optimierung von Wertschöpfungsprozessen. Mit der Software ORion-PI® bietet das Technologieunternehmen eine Lösung für das Design, die Simulation, Planung und Optimierung sämtlicher Prozesse und Systeme in allen Bereichen der Logistik. Seit mehr als zehn Jahren nutzen Kunden die Module von ORion-PI® weltweit in über 35 Ländern. Gegründet wurde die Axxom Software AG im April 2001. Seit 2004 verfügt Axxom über ein Entwicklungszentrum in Timisoara / Rumänien. Quelle: Axxom Software AG | 
