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Innovative Konzepte und Instrumente im Supply Chain Management > 3.4 Modelle für das Design der Netzwerkkonfiguration > Flashcards

3.4 Modelle für das Design der Netzwerkkonfiguration Flashcards

(51 cards)

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1
Q

Design der Netzwerkkonfiguration - herausfordernde Aufgabe

A
  • aufgrund ihrer Komplexität
  • und ihrer strategischen Bedeutung
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2
Q

Design der Netzwerkkonfiguration - faktenbasierte Entscheidungsfindung

A
  • Notwendigkeit Vielzahl an unterschiedlichen Informationen zu beschaffen, zu analysieren und zu bewerten
  • quantitative und qualitativ Einflussfaktoren
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3
Q

Design der Netzwerkkonfiguration - quantitative Einflussfaktoren

A
  • quantitative erfassbar und bewertbar
  • bspw. historische Verkaufs- oder Sendungszahlen
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4
Q

Design der Netzwerkkonfiguration - qualitativ Einflussfaktoren

A
  • nur schwer quantifizierbar
  • oder nur qualitativ erfassbar und bewertbar
  • bspw. Auswirkung der Standortwahl auf das Image
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5
Q

Design der Netzwerkkonfiguration - Problem Informationen

A

in der Praxis liegen nicht immer alle benötigten Informationen zum Zeitpunkt der Entscheidungsfindung vor
-> subjektive Erfahrungswerte, Schätzungen und „Bauchgefühl“ füllen vorhandene Informationslücken

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6
Q

Design der Netzwerkkonfiguration - Abhilfe

A
  • Informationsfülle
  • komplexe Wechselwirkungen

-> vereinfachte und zweckorientierte Abbildung des SC-Netzwerks durch Modelle vonnöten

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7
Q

Abbildung des Supply-Chain-Netzwerks - Ziel

A
  • Unterstützung der Entscheidungsfindung
  • bei Konfiguration des SC-Netzwerks
  • durch ausgewählte Modelle
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8
Q

Abbildung des Supply-Chain-Netzwerks - Wahl des Modells

A

richtet sich nach:
* vorliegender Informationslage
* Kenntnissen der Wechselwirkungsmechanismen im SC-Netzwerk

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9
Q

What-if-Szenarien - Anwendung

A
  • nur wenig belastbare Informationen liegen vor
  • grundlegende Wechselwirkungsmechanismen sind bekann
  • Einsatz primär in den ersten drei Phasen des Rahmenmodells für das Netzwerkdesign
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10
Q

What-if-Szenarien - Ziel

A
  • Analyse der Reaktion des Netzwerks
  • auf mögliche Veränderungen
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11
Q

What-if-Szenarien - Schritte

A
  • Netzwerk abbilden
  • Entwicklungen und Auswirkungen bestimmen
  • Einflussfaktoren verändern
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12
Q

What-if-Szenarien - Schritte - Netzwerk abbilden

A

Abbildung in einem Moddel:
* des zu untersuchenden Netzwerks
* alle darin bekannten Wechselwirkungen
* alle relevanten Einflussfaktoren

je nach Netzwerkkomplexität analog (Whiteboard) oder digital (Tabellenkalkulationsprogramm)

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13
Q

What-if-Szenarien - Entwicklungen und Auswirkungen bestimmen

A
  • zu erwartende zukünftige Entwicklungen erarbeitet
  • ihre Auswirkungen auf Einflussfaktoren abgeschätzt
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14
Q

What-if-Szenarien - Einflussfaktoren verändern

A

für jedes erarbeitete Szenario:
* Einflussfaktoren entsprechend der Abschätzung verändern
* beobachtet, wie sich das Netzwerk in einem solchen Szenario verhält

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15
Q

What-if-Szenarien - Vorteile

A
  • vergleichsweise schnelle und einfache Handhabung
  • Eignung zur Beantwortung unterschiedlicher Fragestellungen
  • Einsatzmöglichkeit bei geringer Informationsverfügbarkeit
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16
Q

Computergestützte Simulation - allgemein

A
  • detaillierte Variante der Szenarioanalyse
  • bilden in der Regel komplexere Netzwerke ab, die vor allem durch computergestützte Berechnung praktikabel einsetzbar sind
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17
Q

Computergestützte Simulation - Grundgedanke bei der Modellierung

A

analog zum Aufbau eines Modells für What-if-Szenarien

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18
Q

Computergestützte Simulation - wesentliche Unterschied zu What-if-Szenarien

A
  • höheren Anzahl an Netzwerkobjekten und Verbindungen im Netzwerk
  • formale Beschreibung der Netzwerkmechanismen
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19
Q

Computergestützte Simulation - Nutzen

A
  • Verhalten eines Netzwerks über eine definierte Zeitspanne sowie unter dem Einfluss definierter Ereignisse beobachten
  • Entscheidungsoptionen validieren
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20
Q

Computergestützte Simulation - Detaillierungsgrad

A
  • beliebig
  • für SC-Netzwerkdesign Betrachtung auf Standortebene angemesse
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21
Q

Computergestützte Simulation - Modellierung

Study These Flashcards
A
  • erfolgt in speziellen Simulationssoftwares
  • ressourcenintensiver als What-if-Szenarien
22
Q

Computergestützte Simulation - Szenarien

Study These Flashcards
A

zuvor erarbeitete Szenarien können simuliert werden über Anpassung von Parametern:
* des Netzwerkmodells,
* des Nachfragemodells
* und des Simulationslaufs

23
Q

Computergestützte Simulation -Parameter des Netzwerkmodells

Study These Flashcards
A

bspw.:
* Anzahl,
* Rollen
* und lokale Positionierung von Standorte

24
Q

Computergestützte Simulation - Beispiele Parameter des Nachfragemodells

Study These Flashcards
A
  • Nachfrageprognosen
  • statistische Nachfrageschwankungen
25
Computergestützte Simulation - Beispiele Parameter des Simulationslaufs
* simulierende Zeitspanne * Wiederholungszahl der Simulationsläufe
26
Computergestützte Simulation - Laufzeit abhängig von...
* Komplexität der verwendeten Modelle * Leistungsfähigkeit der eingesetzten Simulationssoftware und -hardware * gewählter Zeitrafferfaktor und Wiederholungszahl der Simulationsläufe
27
Computergestützte Simulation - Laufzeit
einige Minuten bis zu mehrere Tage
28
Computergestützte Simulation - Entscheidend für die Aussagekraft der Simulationsergebnisse
Qualität der abgebildeten logischen Wechselbeziehungen im Simulationsmodell
29
Computergestützte Simulation - Herausforderung
* mathematische Abbildung der Realität -> Quantifizierung qualitativer Informationen * Umgang mit Informationslücken
30
Mathematische Modelle - Anwendungsbereiche
* computergestützte Simulation * mathematische Optimierung, als Teilbereich von Operations Research
31
Operations Research (OR)
* Teilgebiet der angewandten Mathematik * beschäftigt sich mit der quantitativen Lösung betriebswirtschaftlicher Fragestellungen
32
Mathematische Optimierung - Einsatz Rahmenmodell
in der letzten Phase des Rahmenmodells für das Netzwerkdesign
33
Mathematische Optimierung - Untersuchung
* des Verhaltens einer bestimmten Supply-Chain-Netzwerkkonfiguration * unter verschiedenen Bedingungen
34
Mathematische Optimierung - Netzwerkparameter
* sind durch die Netzwerkkonfiguration bereits vorgegeben * bspw. Anzahl an Standorten und ihre lokale Positionierung
35
Mathematische Optimierung - Fragestellungen in der Netzwerkgestaltung
zielen auf die optimale Einstellung der Netzwerkparameter (Entscheidungsvariablen) ab.
36
Mathematische Optimierung - Ziel
* wird in einer Zielfunktion beschreiben * die es zu minimieren oder maximieren gilt * Minimierung oder Maximierung der Zielfunktion wird über Werteänderungen der Entscheidungsvariablen erreicht -> Bestimmung der Entscheidungsvariablen
37
Mathematische Optimierung - Fragestellungen in der Netzwerkgestaltung - Beispiele optimale Einstellung der Netzwerkparameter
* optimale Anzahl an Standorten * optimales Kapazitätsangebot an jedem Standort * optimale Verkehrsverbindungen zwischen den Standorten
38
Mathematische Optimierung - Beispiel Zielfunktion
* Gesamtkosten des SC-Netzwerks, * die es zu minimieren gilt
39
Mathematische Optimierung - Rahmenbedingungen des Netzwerks
werden mathematisch beschrieben und als Nebenbedingungen modelliert
40
Mathematische Optimierung - Beispiele Rahmenbedingungen
* Anforderungen, Netzwerk mit mindestens fünf Produktionsstandorten und acht Lagerstandorten zu planen * Lieferfähigkeit der SC von 95 % nicht zu unterschreiten
41
Mathematische Optimierung - Nebenbedingungen
über sie werden alle für die Entscheidungsfindung relevanten Informationen in das mathematische Optimierungsmodell aufgenommen: * Strukturen der fixen und variablen Kosten * Entfernungstabellen
42
Mathematische Optimierung - Grundvoraussetzung
* quantitative Verfügbarkeit aller benötigten Informationen * Einsatz von Optimierungssoftware
43
Mathematische Optimierung - Problem
* Realität wenig abstrahiert * Realität stark abstrahiert
44
Mathematische Optimierung - Realität wenig abstrahiert
lange Rechenzeit
45
Mathematische Optimierung - Realität stark abstrahiert
* fragwürdige Aussagekraft der Optimierungsergebnisse * fragwürdige Übertragbarkeit der Ergebnisse auf die Realität
46
Mathematische Optimierung - kritischer Erfolgsfaktor
* beim Aufbau von Optimierungsmodellen: * Ausgleich zwischen benötigter Modellkomplexität und vertretbarer Rechenzeit zu erzielen
47
Mathematische Optimierung - Alternative
Heuristiken
48
Heuristiken - allgemein
* analytische Verfahren * vertretbarer Rechenaufwand * gültige und meist gute Lösungen mathematischer Probleme
49
Heuristiken - Güte von Lösungen
* benötigt optimale Lösung * Ist diese bekannt, so erübrigt sich der Einsatz der Heuristik
50
Mathematische Optimierung - Heute
stetiges Wachstum der Rechenkapazitäten -> heute Optimierungsprobleme können praktikabel gelöst werden, die vor zwanzig Jahren für die Praxis als nicht anwendbar galten
51
Mathematische Optimierung - Erwartungen
hohe Erwartungen mit Quantencomputern verbunden

Innovative Konzepte und Instrumente im Supply Chain Management (36 decks)

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