SCM Optimierung
Methoden und Software zur Lösung gemischt-ganzzahliger Optimierungsmodelle für das Supply Chain Planning
Gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG).
Projektleiter: Achim Koberstein
Projektlaufzeit: 01.02.2010 - 31.01.2013
Im Zuge der Globalisierung und des starken Wettbewerbs wachsen die Anforderungen an Produktion und Logistik bzgl. Geschwindigkeit und Wirtschaftlichkeit ständig. Es reicht daher nicht mehr, dass ein einzelnes Unternehmen konkurrenzfähig ist. Vielmehr sind bei der Herstellung von komplexen Produkten gesamte Lieferketten als Supply Chains beteiligt, so dass der Wettbewerb sich auf gesamte Ketten bezieht. Ein Herstellungsprozess kann sich unter starker Konkurrenz nur behaupten, wenn jedes Mitglied an sich effizient arbeitet und darüber hinaus die Kette (oder das Netzwerk) als ganzes betrachtet wird und konkurrenzfähig ist. Methoden der Planung und Steuerung solcher Ketten sind daher von einer besonders hohen Wichtigkeit für die Konkurrenz- und Überlebensfähigkeit von Supply Chains.
Für die Planung und das Management von Supply Chains sind unterschiedliche formal-mathematische Optimierungsmodelle entwickelt worden. Insbesondere findet man in der wissenschaftlichen Literatur Modelle für das Network Design, die Standortplanung, Master Planning, Produktionsplanung und -steuerung, Losgrößenplanung, Austaktungsplanung, Einkaufsplanung und Lieferantenselektion sowie Inbound- und Outbound-Logistik.
Durch die Implementierung von optimalen Lösungen solcher Modelle wären in der Praxis häufig große Kostenersparnisse in der Materiallogistik möglich. Diese können jedoch oft nicht realisiert werden, weil die mathematischen Modelle sehr schwer zu lösen sind, so dass das Optimum nicht bestimmt werden kann. Daher werden in der Praxis häufig suboptimale heuristische Lösungen eingesetzt.
Die Zielsetzung dieses Projektes ist es, für ausgewählte Fragestellungen aus dem Supply Chain Management neue Optimierungsmodelle und Lösungsmethoden zu entwickeln, die den Stand der Technik erweitern. Wenn dies gelingt, können praxisrelevante Modelle optimal gelöst werden, die für die bisher existierenden Methoden nicht zugänglich sind. Die neuen Techniken sollen im Rahmen einer professionellen Softwareumgebung implementiert und anhand praxisrelevanter Fragestellungen validiert werden.