Strategische Standortplanung unter Unsicherheit: robuste Distributionsstruktur für einen Automobilzulieferer in GUS
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
2006
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| Beschreibung: | VIII, 193 S. graph. Darst., Kt. 21 cm |
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| adam_text | Strategischi: Standortpi.anung untf.r Unsicherheit [
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis 1
Abbildungsverzeichnis V
Tabellenverzeichnis VI
Abkürzungsverzeichnis VII
1 Einleitung 1
1.1 Ausgangslagc und Problemstellung 2
1.2 Zielsetzung der Arbeit 5
1.3 Aufbau der Arbeit 7
2 Wirtschaftliche Rahmenbedingungen für die Logistikoptimicrung
in Russland/GUS 11
2.1 Krisen und Aufschwung der letzten Jahre 1 2
2.1.1 Russland 13
2.1.2 Andere GUS Länder 16
2.1.3 Wirtschaftliche und politische Zusairnnenschlüsse in der GUS 1X
2.2 Unsicherheit der zukünftigen Entwicklung 21
2.3 Untersuchung des Automobilmarktes 25
2.4 Untersuchung des Logistikmarktes 27
2.4.1 Transportlogistik 2X
2.4.1.1 Frachtbeförderung per Eisenbahn 29
2.4.1.2 Straßengüterverkehr 30
2.4.1.3 Kurier , Express und Paketlogistik 32
2.4.1.4 Luftfracht 33
2.4.2 Lagerlogistik 33
2.4.3 Lager Standortwahl für GUS weite Belieferungen 36
2.4.3.1 Kriterien der Standortwahl 36
2.4.3.2 Potentielle Lagerstandorte in Russland 3N
2.4.3.3 Potentielle Lagerstandorte in der GUS (ohne Russland) 41
2.4.4 Zollwesen 46
2.5 Anforderungen an ein Optimierungsmodell zur Lager Standortplanung
unter Unsicherheit 4S
3 Analyse bestehender Ansätze zur Berücksichtigung
der Unsicherheit in der Logistikplanung 53
3.1 Modellbildung in der Planung 53
3.1.1 Planung 53
3.1.2 Modellbildung X
3.1.3 Prognosen 61
3.1.4 Szenarien 62
U Verzeichnisse
3.2 Überblick über Ansätze zur Berücksichtigung von Unsicherheit 63
3.3 Entscheidungstheorie 65
3.3.1 Grundmodell 65
3.3.1.1 Entscheidungsregeln bei Ungewissheit 68
3.3.2 Kritische Betrachtung entscheidungstheoretischer Methoden 71
3.4 Stochastische Optimierung 73
3.4.1 Grundmodell 74
3.4.1.1 Stochastische Programmierung 75
3.4.1.2 Ersatzmodelle 78
3.4.2 Kritische Betrachtung der Methoden der stochastischen Optimierung 80
3.5 Robuste Optimierung 83
3.5.1 Grundmodell 84
3.5.1.1 Konzept nach Mulvey et al 85
3.5.1.2 Konzept nach Kouvelis et al 86
3.5.1.3 Konzept nach Scholl 87
3.5.2 Kritische Betrachtung der Methoden der robusten Optimierung 89
4 Entwicklung eines Modells zur Logistikplanung unter Ungewissheit 93
4.1 Neue Vorgehensweise zur Modellbildung 93
4.1.1 Grenzen der stochastischen Optimierung 93
4.1.2 Potentiale der robusten Optimierung 94
4.1.3 Defizite der Entscheidungstheorie 95
4.1.4 Sequenzielle Kombination robuster Optimierung und normativer
Entscheidungstheorie 96
4.2 Szenariobildung und gruppierung 100
4.2.1 Generierung der Szenarien 100
4.2.1.1 Nachfrageentwicklung in den Kundengebieten 100
4.2.1.2 Markov Ketten 102
4.2.1.3 Globale Szenarien der Nachfrageentwicklung 104
4.2.2 Dreidimensionale Clusterung der Endzustände 105
4.2.2.1 Distanzbestimmung für die Clusterung 105
4.2.2.2 Abbruchkriterium der Clusterung 107
4.2.2.3 Implementierung der Szenariogenerierung und clusterung 107
4.2.3 Gruppierung der Vorgänger für die mehrpenodige Betrachtung 108
4.3 Modell der robusten Optimierung 108
4.3.1 Modellierung des zu optimierenden realen logistischen Systems 109
4.3.2 Indexmengen, Variablen und Parameter des Modells 114
4.3.2.1 Indexmengen 114
4.3.2.2 Modellparameter 115
4.3.2.3 Variablen 117
4.3.3 Das deterministische Ausgangsmodell 119
4.3.3.1 Ziellunktion 119
4.3.3.2 Nebenbedingungen 121
4.3.4 Das robuste Optimierungsmodell 126
4.3.4.1 Ziellunktion 127
4.3.4.2 Nebenbedingungen 129
Strategische Standortplanuno unter Unsicherheit LU
4.4 Implementierung des RO Modells in LINGO 134
4.4.1 Charakteristiken von LINGO 134
4.4.1.1 Lösungsvorgehensweise von LINGO 135
4.4.1.2 Besonderheiten der Modellierung in LINGO 137
4.4.2 Implementierung des robusten Modells in LINGO 139
4.5 Anwendung entscheidungstheoretischer Methoden auf Ergebnisse der robusten
Optimierung 140
4.5.1 Aufstellung der Ergebnismatrix 140
4.5.1.1 Übernahme der Ergebnisse aus der robusten Optimierung 141
4.5.1.2 Berechnung der fehlenden Ergebniswerte 142
4.5.2 Umwandlung der Ergebnis in die Entscheidungsmatrix 144
4.5.3 Bewertung der Handlungsaltemativen 145
4.6 Kritische Betrachtung der entwickelten Vorgehensweise 147
4.6.1 Vor und Nachteile des kombinierten Modells 147
4.6.1.1 Szenariogenerierung und Clusteranalyse 147
4.6.1.2 Robuste Optimierung und Implementierung in LINGO 148
4.6.1.3 Entscheidungstheorie und Ergebnisanalyse 150
4.6.1.4 Gesamte Vorgehensweise 150
4.6.2 Mögliche Erweiterungen und Anpassungen 151
5 Pilotanwendung 153
5.1 Das untersuchte Unternehmen 153
5.2 Beschaffung und Aggregation der Daten 155
5.2.1 Nachfragen 155
5.2.2 Lagerstandorte 155
5.2.3 Lagerkosten 157
5.2.3.1 Handlingkostensätze 157
5.2.3.2 Fixkostensätze 158
5.2.4 Transporte 159
5.2.4.1 Transportdistanzen 159
5.2.4.2 Transportkostensätze 160
5.3 Praktische Anwendung des entwickelten Ansatzes 161
5.3.1 Generierung und Clusterung der Szenarien 162
5.3.2 Robuste Optimierung in LINGO 163
5.3.2.1 Optimierungsläufe 163
5.3.2.2 Modellgröße und Rechenzeit 164
5.3.3 Zusammenluhrung der RO Lrgebnisse in einer Entscheidungsmatrix 165
5.3.3.1 Erstellung und Bewertung der Entscheidungsmatrix 166
5.3.3.2 Modellgröße und Rechenzeit 167
5.4 Darstellung der Ergebnisse 167
5.4.1 Menge der Lösungen nach der robusten Optimierung 16X
5.4.2 Ergebnisse der starren Planung für den gesamten Planungshori/ont 1 71
5.4.2.1 Stochastische Lösung 171
5.4.2.2 Robuste Lösung 173
5.4.2.3 Bewertung der robusten Distributionsstruktur 174
5.4.3 Ergebnisse der flexiblen Planung 175
5.4.3.1 Der robuste erste Schritt 176
5.4.3.2 System der Eventualpläne 177
IV Verzeichnisse
5.5 Beurteilung der Optimierungsergebnisse 178
5.5.1 Qualität der Ergebnisse 179
5.5.2 Weitere Einsatzmöglichkeiten und Ausblick 180
6 Zusammenfassung 183
7 Anhang: Charakteristika der potentiellen Lagerstandorte in der GUS .... 186
8 Literaturverzeichnis 187
Strategischi; Standortplanung unti :r Unsicherheit V
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 2 1: Gemeinschaft Unabhängiger Staaten (GUS)
Abbildung 2 2: Entwicklung der Wirtschaft Russlands 19X9 2003
Abbildung 2 3: Ungleichmäßigkeit der wirtschaftlichen Entwicklung Russlands
Abbildung 2 4: Administrative Teilung Russlands
Abbildung 2 5: Ost und Westukraine
Abbildung 2 6: Ballungsgebiete Kasachstans und seine Aufteilung in l.ogistikgehiclc
Abbildung 2 7: Zentralasien ohne Kasachstan
Abbildung 2 8: Potentielle l.agerslandorte in der GUS
Abbildung 3 1: Unternehmen und ihre Umwelt
Abbildung 4 1: Problemdekomposition
Abbildung 4 2: Vorgeschlagene Vorgehensweise zur Problemlösung
Abbildung 4 3: Reduzierung der Knotenanzahl durch gleiche SchrmgröBen
(Zahlenbeispicl)
Abbildung 4 4: Nachfrageentwicklung in einem Kundengebiet
Abbildung 4 5: Betrachtetes Distributionssystem
Abbildung 4 6: Schritte zur Anwendung mathematischer Modcllierunüssprachen
Abbildung 5 1: Potentielle l.agerstandorte
Abbildung 5 2: Trendgerade der l.uftlrachtkosiensatze aus Moskau in russische
Großstädte
Abbildung 5 3 Stochastischc beziehungsweise delermmisiischc I osuiiki i,jb ~ lYTUHiu)
Abbildung 5 4: Robuste Distributionsstruktur lab 2 Periodei
V] Verzeichnisse . .
Tabellenverzeichnis
Tabelle 2 1: Die wichtigsten makroökonomischen Daten zur russischen Wirtschaft
Tabelle 2 2: BIP Wachstumsraten der GUS Staaten 1998 2004
Tabelle 2 3: Matrix der möglichen Wirtschaftsentwicklungsszenarien
Tabelle 2 4: Ergebnisse der Potentialwachstumsschätzung für die vier
Gesamtszenarien
Tabelle 2 5: Güterverkehrsstatistik für Russland und Deutschland
Tabelle 3 1: Ergebnis beziehungsweise Entscheidungsmatrix
Tabelle 4 1: Indexmengen und Indizes des Modells
Tabelle 4 2: K Ostenparameter
Tabelle 4 3: Parameter des deterministischen Modells
Tabelle 4 4: Parameter des robusten Modells
Tabelle 4 5: Modellvariablen
Tabelle 4 6: Ergebnismatrix mit Lösungen aus der robusten Optimierung
Tabelle 5 1: Laufzeiten der Szenariogenerierung und clusterung
Tabelle 5 2: Größe der robusten Modelle
Tabelle 5 3: Menge der Lösungen der robusten Optimierung für 93 Szenariocluster
Tabelle 5 4: Kundenallokation zu den Regionallagern in der stochastischen Lösung
Tabelle 5 5: Kundenallokation zu den Regionallagern in der robusten Lösung
|
| adam_txt |
Strategischi: Standortpi.anung untf.r Unsicherheit [
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis 1
Abbildungsverzeichnis V
Tabellenverzeichnis VI
Abkürzungsverzeichnis VII
1 Einleitung 1
1.1 Ausgangslagc und Problemstellung 2
1.2 Zielsetzung der Arbeit 5
1.3 Aufbau der Arbeit 7
2 Wirtschaftliche Rahmenbedingungen für die Logistikoptimicrung
in Russland/GUS 11
2.1 Krisen und Aufschwung der letzten Jahre 1 2
2.1.1 Russland 13
2.1.2 Andere GUS Länder 16
2.1.3 Wirtschaftliche und politische Zusairnnenschlüsse in der GUS 1X
2.2 Unsicherheit der zukünftigen Entwicklung 21
2.3 Untersuchung des Automobilmarktes 25
2.4 Untersuchung des Logistikmarktes 27
2.4.1 Transportlogistik 2X
2.4.1.1 Frachtbeförderung per Eisenbahn 29
2.4.1.2 Straßengüterverkehr 30
2.4.1.3 Kurier , Express und Paketlogistik 32
2.4.1.4 Luftfracht 33
2.4.2 Lagerlogistik 33
2.4.3 Lager Standortwahl für GUS weite Belieferungen 36
2.4.3.1 Kriterien der Standortwahl 36
2.4.3.2 Potentielle Lagerstandorte in Russland 3N
2.4.3.3 Potentielle Lagerstandorte in der GUS (ohne Russland) 41
2.4.4 Zollwesen 46
2.5 Anforderungen an ein Optimierungsmodell zur Lager Standortplanung
unter Unsicherheit 4S
3 Analyse bestehender Ansätze zur Berücksichtigung
der Unsicherheit in der Logistikplanung 53
3.1 Modellbildung in der Planung 53
3.1.1 Planung 53
3.1.2 Modellbildung X
3.1.3 Prognosen 61
3.1.4 Szenarien 62
U Verzeichnisse
3.2 Überblick über Ansätze zur Berücksichtigung von Unsicherheit 63
3.3 Entscheidungstheorie 65
3.3.1 Grundmodell 65
3.3.1.1 Entscheidungsregeln bei Ungewissheit 68
3.3.2 Kritische Betrachtung entscheidungstheoretischer Methoden 71
3.4 Stochastische Optimierung 73
3.4.1 Grundmodell 74
3.4.1.1 Stochastische Programmierung 75
3.4.1.2 Ersatzmodelle 78
3.4.2 Kritische Betrachtung der Methoden der stochastischen Optimierung 80
3.5 Robuste Optimierung 83
3.5.1 Grundmodell 84
3.5.1.1 Konzept nach Mulvey et al 85
3.5.1.2 Konzept nach Kouvelis et al 86
3.5.1.3 Konzept nach Scholl 87
3.5.2 Kritische Betrachtung der Methoden der robusten Optimierung 89
4 Entwicklung eines Modells zur Logistikplanung unter Ungewissheit 93
4.1 Neue Vorgehensweise zur Modellbildung 93
4.1.1 Grenzen der stochastischen Optimierung 93
4.1.2 Potentiale der robusten Optimierung 94
4.1.3 Defizite der Entscheidungstheorie 95
4.1.4 Sequenzielle Kombination robuster Optimierung und normativer
Entscheidungstheorie 96
4.2 Szenariobildung und gruppierung 100
4.2.1 Generierung der Szenarien 100
4.2.1.1 Nachfrageentwicklung in den Kundengebieten 100
4.2.1.2 Markov Ketten 102
4.2.1.3 Globale Szenarien der Nachfrageentwicklung 104
4.2.2 Dreidimensionale Clusterung der Endzustände 105
4.2.2.1 Distanzbestimmung für die Clusterung 105
4.2.2.2 Abbruchkriterium der Clusterung 107
4.2.2.3 Implementierung der Szenariogenerierung und clusterung 107
4.2.3 Gruppierung der Vorgänger für die mehrpenodige Betrachtung 108
4.3 Modell der robusten Optimierung 108
4.3.1 Modellierung des zu optimierenden realen logistischen Systems 109
4.3.2 Indexmengen, Variablen und Parameter des Modells 114
4.3.2.1 Indexmengen 114
4.3.2.2 Modellparameter 115
4.3.2.3 Variablen 117
4.3.3 Das deterministische Ausgangsmodell 119
4.3.3.1 Ziellunktion 119
4.3.3.2 Nebenbedingungen 121
4.3.4 Das robuste Optimierungsmodell 126
4.3.4.1 Ziellunktion 127
4.3.4.2 Nebenbedingungen 129
Strategische Standortplanuno unter Unsicherheit LU
4.4 Implementierung des RO Modells in LINGO 134
4.4.1 Charakteristiken von LINGO 134
4.4.1.1 Lösungsvorgehensweise von LINGO 135
4.4.1.2 Besonderheiten der Modellierung in LINGO 137
4.4.2 Implementierung des robusten Modells in LINGO 139
4.5 Anwendung entscheidungstheoretischer Methoden auf Ergebnisse der robusten
Optimierung 140
4.5.1 Aufstellung der Ergebnismatrix 140
4.5.1.1 Übernahme der Ergebnisse aus der robusten Optimierung 141
4.5.1.2 Berechnung der fehlenden Ergebniswerte 142
4.5.2 Umwandlung der Ergebnis in die Entscheidungsmatrix 144
4.5.3 Bewertung der Handlungsaltemativen 145
4.6 Kritische Betrachtung der entwickelten Vorgehensweise 147
4.6.1 Vor und Nachteile des kombinierten Modells 147
4.6.1.1 Szenariogenerierung und Clusteranalyse 147
4.6.1.2 Robuste Optimierung und Implementierung in LINGO 148
4.6.1.3 Entscheidungstheorie und Ergebnisanalyse 150
4.6.1.4 Gesamte Vorgehensweise 150
4.6.2 Mögliche Erweiterungen und Anpassungen 151
5 Pilotanwendung 153
5.1 Das untersuchte Unternehmen 153
5.2 Beschaffung und Aggregation der Daten 155
5.2.1 Nachfragen 155
5.2.2 Lagerstandorte 155
5.2.3 Lagerkosten 157
5.2.3.1 Handlingkostensätze 157
5.2.3.2 Fixkostensätze 158
5.2.4 Transporte 159
5.2.4.1 Transportdistanzen 159
5.2.4.2 Transportkostensätze 160
5.3 Praktische Anwendung des entwickelten Ansatzes 161
5.3.1 Generierung und Clusterung der Szenarien 162
5.3.2 Robuste Optimierung in LINGO 163
5.3.2.1 Optimierungsläufe 163
5.3.2.2 Modellgröße und Rechenzeit 164
5.3.3 Zusammenluhrung der RO Lrgebnisse in einer Entscheidungsmatrix 165
5.3.3.1 Erstellung und Bewertung der Entscheidungsmatrix 166
5.3.3.2 Modellgröße und Rechenzeit 167
5.4 Darstellung der Ergebnisse 167
5.4.1 Menge der Lösungen nach der robusten Optimierung 16X
5.4.2 Ergebnisse der starren Planung für den gesamten Planungshori/ont 1 71
5.4.2.1 Stochastische Lösung 171
5.4.2.2 Robuste Lösung 173
5.4.2.3 Bewertung der robusten Distributionsstruktur 174
5.4.3 Ergebnisse der flexiblen Planung 175
5.4.3.1 Der robuste erste Schritt 176
5.4.3.2 System der Eventualpläne 177
IV Verzeichnisse
5.5 Beurteilung der Optimierungsergebnisse 178
5.5.1 Qualität der Ergebnisse 179
5.5.2 Weitere Einsatzmöglichkeiten und Ausblick 180
6 Zusammenfassung 183
7 Anhang: Charakteristika der potentiellen Lagerstandorte in der GUS . 186
8 Literaturverzeichnis 187
Strategischi; Standortplanung unti :r Unsicherheit V
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 2 1: Gemeinschaft Unabhängiger Staaten (GUS)
Abbildung 2 2: Entwicklung der Wirtschaft Russlands 19X9 2003
Abbildung 2 3: Ungleichmäßigkeit der wirtschaftlichen Entwicklung Russlands
Abbildung 2 4: Administrative Teilung Russlands
Abbildung 2 5: Ost und Westukraine
Abbildung 2 6: Ballungsgebiete Kasachstans und seine Aufteilung in l.ogistikgehiclc
Abbildung 2 7: Zentralasien ohne Kasachstan
Abbildung 2 8: Potentielle l.agerslandorte in der GUS
Abbildung 3 1: Unternehmen und ihre Umwelt
Abbildung 4 1: Problemdekomposition
Abbildung 4 2: Vorgeschlagene Vorgehensweise zur Problemlösung
Abbildung 4 3: Reduzierung der Knotenanzahl durch gleiche SchrmgröBen
(Zahlenbeispicl)
Abbildung 4 4: Nachfrageentwicklung in einem Kundengebiet
Abbildung 4 5: Betrachtetes Distributionssystem
Abbildung 4 6: Schritte zur Anwendung mathematischer Modcllierunüssprachen
Abbildung 5 1: Potentielle l.agerstandorte
Abbildung 5 2: Trendgerade der l.uftlrachtkosiensatze aus Moskau in russische
Großstädte
Abbildung 5 3 Stochastischc beziehungsweise delermmisiischc I osuiiki i,jb ~ lYTUHiu)
Abbildung 5 4: Robuste Distributionsstruktur lab 2 Periodei
V] Verzeichnisse . .
Tabellenverzeichnis
Tabelle 2 1: Die wichtigsten makroökonomischen Daten zur russischen Wirtschaft
Tabelle 2 2: BIP Wachstumsraten der GUS Staaten 1998 2004
Tabelle 2 3: Matrix der möglichen Wirtschaftsentwicklungsszenarien
Tabelle 2 4: Ergebnisse der Potentialwachstumsschätzung für die vier
Gesamtszenarien
Tabelle 2 5: Güterverkehrsstatistik für Russland und Deutschland
Tabelle 3 1: Ergebnis beziehungsweise Entscheidungsmatrix
Tabelle 4 1: Indexmengen und Indizes des Modells
Tabelle 4 2: K Ostenparameter
Tabelle 4 3: Parameter des deterministischen Modells
Tabelle 4 4: Parameter des robusten Modells
Tabelle 4 5: Modellvariablen
Tabelle 4 6: Ergebnismatrix mit Lösungen aus der robusten Optimierung
Tabelle 5 1: Laufzeiten der Szenariogenerierung und clusterung
Tabelle 5 2: Größe der robusten Modelle
Tabelle 5 3: Menge der Lösungen der robusten Optimierung für 93 Szenariocluster
Tabelle 5 4: Kundenallokation zu den Regionallagern in der stochastischen Lösung
Tabelle 5 5: Kundenallokation zu den Regionallagern in der robusten Lösung |
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