Agentenbasierte Simulation für das Supply Chain Management:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Lohmar [u.a.]
Eul
2007
|
| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Informationsmanagement und Unternehmensführung
2 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis Klappentext |
| Beschreibung: | Zugl.: Osnabrück, Univ., Diss., 2007 |
| Beschreibung: | LIV, 199 S. Ill., graph. Darst. 210 mm x 148 mm, 374 gr. |
| ISBN: | 9783899366105 3899366107 |
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Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
ХШ
Tabellenverzeichnis XVII
Abkürzungs- und Symbolverzeichnis XVIII
1 Einleitung 1
1.1 Intention. 1
1.2 Ziele und Aufbau der Arbeit. 3
1
Grundlagen 7
2 Simulation und Agententechnologie 9
2.1 Einführung. 9
2.2 Agentenorientierte Modellierung. 12
2.2.1 Agentenorientierung. 12
2.2.1.1 Begriffsentstehung und-Verwendung. 12
2.2.1.2 Klassifikationen. 21
2.2.2 Agentenarchitekturen. 27
2.2.2.1 Überblick. 27
2.2.2.2 Reaktive Architektur nach Brooks . 28
2.2.2.3
Deliberative
BDI-Architektur nach Bratman und
Rao/Georgeff. 30
2.2.2.4 Hybride Architektur von MÜLLER u.
a
. 35
2.2.3 Multi-Agentensysteme. 36
2.2.3.1 Grundlagen . 36
2.2.3.2 Kommunikation. 38
2.2.3.3 Interaktion und Kooperation. 46
2.2.4 Agentenorientiertes Software-Engineering. 51
X
Inhaltsverzeichnis
3 Agentenbasierte Simulation 61
3.1 Grundlagen. 61
3.2 Bisherige Ansätze und Systeme. 64
3.3 Das logische Grandgerüst. 68
3.3.1 Anforderungen. 68
3.3.2 Grundkonzepte auf der Agentensystemebene. 70
3.3.2.1 Rollenmodell . 70
3.3.2.2 Interaktionsmodell zur Fortschreibung der Simulati¬
onszeit . 71
3.3.3 Grendkonzepte auf der Agentenebene. 73
3.3.3.1 Architekturkomponenten und zentrale Algorithmen . 73
3.3.3.2 Datenstrukturen und Objekte der Verhaltenssteuerung 75
3.3.3.3 Algorithmen der Verhaltenssteuerung. 79
3.3.4 Modellierung der Umwelt. 81
3.4 Kritik. 82
4
Supply
Chain Management 85
4.1 Grundlagen. 85
4.1.1 Definition und Ziele. 85
4.1.2 Referenzmodelle. 87
4.1.3 Strategien und Konzepte. 88
4.2 Koordinationsprobleme und Koordinationsformen. 91
4.2.1 Institutionenökonomische Grundlagen. 91
4.2.2 Zentrale
vs.
dezentrale Koordination. 93
4.3 Advanced
Planning
Systeme. 96
4.3.1 Grundkonzeption und Aufgabenspektrum. 96
4.3.2 Bewertung. 101
4.4 Collaboration-Systeme. 106
4.4.1 Begriffe. 106
4.4.2 Einstufige Prozesse. 108
4.4.3 Mehrstufige Prozesse. 110
4.4.4 Bewertung. 111
5 Verhandlungsorientierte Planung 113
5.1
Charakteristika
agentenbasierter SCM-Sy
steme
. 113
5.2 Dezentrale Koordination durch Verhandlung. 115
5.3
En
Modell zur agentenbasierten Lösungssuche. 119
5.3.1 Einordnung und Annahmen. 119
Inhaltsverzeichnis
XI
5.3.2 Verhandlungsprotokoll. 120
5.3.3 Ansätze zur Erzeugung von Vertragskandidaten. 121
5.3.4 Akzeptanzkriterium. 122
5.4 Bewertung. 124
II
Entwicklung und Evaluierung 127
6 Prototyp JASSi 129
6.1 Entwicklungsumgebung . 129
6.2 Gesamtsystem. 134
6.3 Verwaltung von Simulationsmodellen. 136
6.4 Modellierungskomponente. 138
6.4.1 Allgemeine Simulationsklassen. 138
6.4.1.1 Datenbanksystemklassen. 138
6.4.1.2 Verteilungen. 139
6.4.2 Ontologiemodellierung. 140
6.4.3 Goal-, Plan-und PlanTrigger-Klassen. 145
6.4.4 Aktive Umweltobjekt-Klassen und Konfiguration des Umwelt¬
modells . 147
6.4.5 JASSi-Agenten. 148
6.4.5.1 Anlegen von Agenten-Exemplaren. 148
6.4.5.2 Konfiguration der individuellen Wissensbasis. 149
6.4.6 Wiederverwendung von Modellbausteinen. 150
6.4.7 Initialisierung des Modells. 153
6.4.7.1 Goal-Objekte . 153
6.4.7.2 Belief-Objekte. 155
6.5 Simulationskomponente . 156
6.5.1 Ausführungsmodell. 156
6.5.2 Simulationssteuerung. 163
6.5.3 Auswertung von Simulationsläufen. 167
7 Anwendung des JASSi-Sy
stems
169
7.1 Einleitung und Vorgehensweise. 169
7.2 Analyse der Problemstellung. 169
7.3 Design des Modells. 172
7.3.1 Modellstatik . 172
7.3.1.1 Agenten-und Rollen-Modell. 172
7.3.1.2 Ontologiemodellierung. 173
XII Inhaltsverzeichnis
7.3.2 Modelldynamik. 175
7.4 Simulation zur Analyse des Bullwhip-Effektes. 180
7.4.1 Datensituation . 180
7.4.2 Auswertungen . 181
7.4.3 Ursachenanalyse. 184
7.5 Simulation zur Gestaltung der
Supply
Chain. 186
7.5.1 Voröberlegungen und Ansatzpunkte zur Verbesserung des Agen¬
tenverhaltens . 186
7.5.2 Reduzierung der Informationsverzögerung . 188
7.5.2.1 Modellanpassung. 188
7.5.2.2 Ergebnisse. 191
7.5.3 Reduzierung der Sicherheitsbestände. 193
8 Fazit und Ausblick 195
8.1 Ergebnisse und deren Übertragbarkeit. 195
8.2 Erweiterangsmöglichkeiten. 196
Literaturverzeichnis XVII
Anhang
A XLI
Anhang
В
XLV
Supply Chain Management (SCM)
verfolgt das Ziel, unternehmensinterne und unter¬
nehmensübergreifende logistische Wertschöpfungsketten zu optimieren. Das
Hauptaugenmerk liegt hierbei auf der Koordination der Prozesse zwischen den
einzelnen Akteuren einer Wertschöpfungskette und der Integration der Informations¬
systeme. In Netzwerken aus gleichberechtigten Kooperationspartnern wird in der
Regel eine dezentrale, auf gegenseitigen Interessenausgleich zielende Koordina¬
tion angestrebt. Für die Ausgestaltung derartiger Netze existieren bisher jedoch
kaum geeignete Entscheidungs- bzw. Designhilfen. Ein Instrument, das die kom¬
plexe Aufgabe der Gestaltung von
Supply
Chain Prozessen unterstützen kann, ist
die Simulation. Von besonderer Bedeutung ist dabei die Art der Modellbildung.
Verteilte Systeme, in denen sich autonom handelnde Einheiten koordinieren, kön¬
nen durch Multlagentenmodelle adäquat abgebildet werden. Die agentenbasierte
Sicht erleichtert die Modellierung verteilter Lösungskompetenz im System. Die
Mächtigkeit des Ansatzes erwächst zudem aus einer Kombination konventioneller
und wissensbasierter Konzepte.
In der vorliegenden Dissertation wird prototypisch aufgezeigt, wie die agenten¬
basierte Modellierung und Simulation zur Analyse, Prognose und Verbesserung
von
Supply
Chain Prozessen eingesetzt werden kann. Der entstandene Prototyp
JASSi ist auf der Basis der Programmiersprache Java entwickelt worden und ver¬
wendet eine standardkonforme Agentenplattform sowie ein flexibles Strukturmodell
zur Modellierung von Agenten. Akteure, die an der Ausführung eines gemeinsamen
Geschäftsprozesses beteiligt sind, werden durch Softwareagenten repräsentiert.
Anhand beispielhafter Anwendungen wird aufgezeigt, wie Prozessverbesserungen
mit Hilfe der agentenbasierten Simulation erzielt werden können.
Ingmar
Ickerott
wurde 1976 in
Nordhorn
geboren. Studium der Betriebswirtschafts¬
lehre an der Universität Osnabrück zum Wintersemester 1996/97. Nach der Studi¬
enzeit wissenschaftlicher Mitarbeiter am dortigen Institut für
Informations-Manage¬
ment
und Unternehmensführung. Als Studiengangkoordinator u. a. verantwortlich
für den Aufbau und Betriebeines Bachelor- und Master-lntensivstudienprogrammes
für Wirtschaftsiniormatik. Anwendungsorientierte Forschungsprojekte auf dem
Gebiet des
Supply
Chain Management und Promotionsstudium unter Betreuung
von Herrn Prof. Dr. Thomas Witte.
Seit September 2006 ist der Autor Management
Consultant
im Bereich
Supply
Chain Management
bei
Accenture
in Kronberg. Mai 2007 Promotion zum
Dr. rer. pol. an der Universität Osnabrück. |
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
ХШ
Tabellenverzeichnis XVII
Abkürzungs- und Symbolverzeichnis XVIII
1 Einleitung 1
1.1 Intention. 1
1.2 Ziele und Aufbau der Arbeit. 3
1
Grundlagen 7
2 Simulation und Agententechnologie 9
2.1 Einführung. 9
2.2 Agentenorientierte Modellierung. 12
2.2.1 Agentenorientierung. 12
2.2.1.1 Begriffsentstehung und-Verwendung. 12
2.2.1.2 Klassifikationen. 21
2.2.2 Agentenarchitekturen. 27
2.2.2.1 Überblick. 27
2.2.2.2 Reaktive Architektur nach Brooks . 28
2.2.2.3
Deliberative
BDI-Architektur nach Bratman und
Rao/Georgeff. 30
2.2.2.4 Hybride Architektur von MÜLLER u.
a
. 35
2.2.3 Multi-Agentensysteme. 36
2.2.3.1 Grundlagen . 36
2.2.3.2 Kommunikation. 38
2.2.3.3 Interaktion und Kooperation. 46
2.2.4 Agentenorientiertes Software-Engineering. 51
X
Inhaltsverzeichnis
3 Agentenbasierte Simulation 61
3.1 Grundlagen. 61
3.2 Bisherige Ansätze und Systeme. 64
3.3 Das logische Grandgerüst. 68
3.3.1 Anforderungen. 68
3.3.2 Grundkonzepte auf der Agentensystemebene. 70
3.3.2.1 Rollenmodell . 70
3.3.2.2 Interaktionsmodell zur Fortschreibung der Simulati¬
onszeit . 71
3.3.3 Grendkonzepte auf der Agentenebene. 73
3.3.3.1 Architekturkomponenten und zentrale Algorithmen . 73
3.3.3.2 Datenstrukturen und Objekte der Verhaltenssteuerung 75
3.3.3.3 Algorithmen der Verhaltenssteuerung. 79
3.3.4 Modellierung der Umwelt. 81
3.4 Kritik. 82
4
Supply
Chain Management 85
4.1 Grundlagen. 85
4.1.1 Definition und Ziele. 85
4.1.2 Referenzmodelle. 87
4.1.3 Strategien und Konzepte. 88
4.2 Koordinationsprobleme und Koordinationsformen. 91
4.2.1 Institutionenökonomische Grundlagen. 91
4.2.2 Zentrale
vs.
dezentrale Koordination. 93
4.3 Advanced
Planning
Systeme. 96
4.3.1 Grundkonzeption und Aufgabenspektrum. 96
4.3.2 Bewertung. 101
4.4 Collaboration-Systeme. 106
4.4.1 Begriffe. 106
4.4.2 Einstufige Prozesse. 108
4.4.3 Mehrstufige Prozesse. 110
4.4.4 Bewertung. 111
5 Verhandlungsorientierte Planung 113
5.1
Charakteristika
agentenbasierter SCM-Sy
steme
. 113
5.2 Dezentrale Koordination durch Verhandlung. 115
5.3
En
Modell zur agentenbasierten Lösungssuche. 119
5.3.1 Einordnung und Annahmen. 119
Inhaltsverzeichnis
XI
5.3.2 Verhandlungsprotokoll. 120
5.3.3 Ansätze zur Erzeugung von Vertragskandidaten. 121
5.3.4 Akzeptanzkriterium. 122
5.4 Bewertung. 124
II
Entwicklung und Evaluierung 127
6 Prototyp JASSi 129
6.1 Entwicklungsumgebung . 129
6.2 Gesamtsystem. 134
6.3 Verwaltung von Simulationsmodellen. 136
6.4 Modellierungskomponente. 138
6.4.1 Allgemeine Simulationsklassen. 138
6.4.1.1 Datenbanksystemklassen. 138
6.4.1.2 Verteilungen. 139
6.4.2 Ontologiemodellierung. 140
6.4.3 Goal-, Plan-und PlanTrigger-Klassen. 145
6.4.4 Aktive Umweltobjekt-Klassen und Konfiguration des Umwelt¬
modells . 147
6.4.5 JASSi-Agenten. 148
6.4.5.1 Anlegen von Agenten-Exemplaren. 148
6.4.5.2 Konfiguration der individuellen Wissensbasis. 149
6.4.6 Wiederverwendung von Modellbausteinen. 150
6.4.7 Initialisierung des Modells. 153
6.4.7.1 Goal-Objekte . 153
6.4.7.2 Belief-Objekte. 155
6.5 Simulationskomponente . 156
6.5.1 Ausführungsmodell. 156
6.5.2 Simulationssteuerung. 163
6.5.3 Auswertung von Simulationsläufen. 167
7 Anwendung des JASSi-Sy
stems
169
7.1 Einleitung und Vorgehensweise. 169
7.2 Analyse der Problemstellung. 169
7.3 Design des Modells. 172
7.3.1 Modellstatik . 172
7.3.1.1 Agenten-und Rollen-Modell. 172
7.3.1.2 Ontologiemodellierung. 173
XII Inhaltsverzeichnis
7.3.2 Modelldynamik. 175
7.4 Simulation zur Analyse des Bullwhip-Effektes. 180
7.4.1 Datensituation . 180
7.4.2 Auswertungen . 181
7.4.3 Ursachenanalyse. 184
7.5 Simulation zur Gestaltung der
Supply
Chain. 186
7.5.1 Voröberlegungen und Ansatzpunkte zur Verbesserung des Agen¬
tenverhaltens . 186
7.5.2 Reduzierung der Informationsverzögerung . 188
7.5.2.1 Modellanpassung. 188
7.5.2.2 Ergebnisse. 191
7.5.3 Reduzierung der Sicherheitsbestände. 193
8 Fazit und Ausblick 195
8.1 Ergebnisse und deren Übertragbarkeit. 195
8.2 Erweiterangsmöglichkeiten. 196
Literaturverzeichnis XVII
Anhang
A XLI
Anhang
В
XLV
Supply Chain Management (SCM)
verfolgt das Ziel, unternehmensinterne und unter¬
nehmensübergreifende logistische Wertschöpfungsketten zu optimieren. Das
Hauptaugenmerk liegt hierbei auf der Koordination der Prozesse zwischen den
einzelnen Akteuren einer Wertschöpfungskette und der Integration der Informations¬
systeme. In Netzwerken aus gleichberechtigten Kooperationspartnern wird in der
Regel eine dezentrale, auf gegenseitigen Interessenausgleich zielende Koordina¬
tion angestrebt. Für die Ausgestaltung derartiger Netze existieren bisher jedoch
kaum geeignete Entscheidungs- bzw. Designhilfen. Ein Instrument, das die kom¬
plexe Aufgabe der Gestaltung von
Supply
Chain Prozessen unterstützen kann, ist
die Simulation. Von besonderer Bedeutung ist dabei die Art der Modellbildung.
Verteilte Systeme, in denen sich autonom handelnde Einheiten koordinieren, kön¬
nen durch Multlagentenmodelle adäquat abgebildet werden. Die agentenbasierte
Sicht erleichtert die Modellierung verteilter Lösungskompetenz im System. Die
Mächtigkeit des Ansatzes erwächst zudem aus einer Kombination konventioneller
und wissensbasierter Konzepte.
In der vorliegenden Dissertation wird prototypisch aufgezeigt, wie die agenten¬
basierte Modellierung und Simulation zur Analyse, Prognose und Verbesserung
von
Supply
Chain Prozessen eingesetzt werden kann. Der entstandene Prototyp
JASSi ist auf der Basis der Programmiersprache Java entwickelt worden und ver¬
wendet eine standardkonforme Agentenplattform sowie ein flexibles Strukturmodell
zur Modellierung von Agenten. Akteure, die an der Ausführung eines gemeinsamen
Geschäftsprozesses beteiligt sind, werden durch Softwareagenten repräsentiert.
Anhand beispielhafter Anwendungen wird aufgezeigt, wie Prozessverbesserungen
mit Hilfe der agentenbasierten Simulation erzielt werden können.
Ingmar
Ickerott
wurde 1976 in
Nordhorn
geboren. Studium der Betriebswirtschafts¬
lehre an der Universität Osnabrück zum Wintersemester 1996/97. Nach der Studi¬
enzeit wissenschaftlicher Mitarbeiter am dortigen Institut für
Informations-Manage¬
ment
und Unternehmensführung. Als Studiengangkoordinator u. a. verantwortlich
für den Aufbau und Betriebeines Bachelor- und Master-lntensivstudienprogrammes
für Wirtschaftsiniormatik. Anwendungsorientierte Forschungsprojekte auf dem
Gebiet des
Supply
Chain Management und Promotionsstudium unter Betreuung
von Herrn Prof. Dr. Thomas Witte.
Seit September 2006 ist der Autor Management
Consultant
im Bereich
Supply
Chain Management
bei
Accenture
in Kronberg. Mai 2007 Promotion zum
Dr. rer. pol. an der Universität Osnabrück. |
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