Modellbasierte Entscheidungsunterstützung in der Logistik: [mit EUS-Lehrsoftware auf CD-ROM]
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| New Title: | Steglich, Mike Logistik-Entscheidungen |
|---|---|
| Main Authors: | , |
| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
Hamburg
DVV Media Group, Dt. Verkehrs-Verl.
2008
|
| Edition: | Stand: 15. Dezember 2007 |
| Series: | Edition Logistik
10 |
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltsverzeichnis Klappentext |
| Item Description: | 2. Aufl. u.d.T.: Steglich, Mike: Logistik-Entscheidungen |
| Physical Description: | XII, 576 S. Ill., graph. Darst., Kt. 1 CD-ROM (12 cm) |
| ISBN: | 9783871543715 |
Staff View
MARC
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| 856 | 4 | 2 | |m Digitalisierung UB Regensburg |q application/pdf |u http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=016420317&sequence=000004&line_number=0002&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA |3 Klappentext |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Die „bessere Entscheidung als Schlüssel zum Erfolg in der Logistik......
Ί
1.1 Versprechen und Grenzen moderner Entscheidungstheorien für erfolgreiche
Untemehmensführung ............................................ 1
Ί
.2 Eine Übersicht zu den entscheidungstheoretischen Ansätzen in der Management-
und Betriebswirtschaftslehre......................................... 4
1.2.1 Grundsätze der präskriptiven Entscheidungstheorie ................. 4
1.2.2 Kritik der präskriptiven Entscheidungstheorie ...................... 7
1.2.3 Grundsätze der deskriptiven Entscheidungstheorie.................. 9
1.2.4 Entscheidungstypen: Programmierte vs.nichtprogrammierte
Entscheidungen............................................ 12
1.3 Spezifika logistischer Entscheidungen.................................. 15
2 Entscheidungsunterstützung statt Entscheidungsautomatisierung: Zu den
Grundgedanken der modellbasierten Entscheidungsunterstützung....... 21
2.1 Der Mensch als Problemloser ........................................ 21
2.2 Zum Konzept der computerbasierten Entscheidungsunterstützung ............ 23
2.3 Modellierung und Problemlösung als teilstrukturierter interaktiver Prozess....... 29
3 Allgemeine Optimierungsansätze des
Operations
Research für logistische
Entscheidungen ................................................ 33
3.1 Optimierung als Planungsmethode für die Logistik ........................ 33
3.2 Modellierung von Planungsproblemen mit Hilfe der linearen Optimierung ...... 35
3.2.1 Problemstellung und Modell der linearen Optimierung .............. 35
3.2.2 Das
duale
Problem der linearen Optimierung ...................... 37
3.2.3 Beispiel eines einfachen Produktionsplanungsproblems .............. 39
3.2.4 Das allgemeine Modell der linearen Optimierung ................... 44
3.2.5 Fallbeispiel: Beschaffungsplanung einer Stahl- und Hüttengesellschaft ... 46
3.3 Rechnergestützte Optimierung in der Praxis ............................. 54
3.3.1 Optimierungssoftware:
Solver
und Anwendungssysteme ............. 54
3.3.2 Modellgeneratoren und Modellierungssprachen zur Unterstützung der
Modellformulierung und der Datenbereitstellung für die Optimierung ... 56
3.3.3 MPS - ein internationaler Standard für Eingabedaten von Optimie¬
rungsanwendungen ........................................ 60
VII
Modellbasierte Entscheidungsunterstützung in der Logistik
3.3.4 Das MPS-Datenformat für die Ausgabe von Optimierungsresultaten .... 68
3.3.5 Optimierung mit der Tabellenkalkulation Microsoft Excel ............. 70
3.4 Die Komplexmethode zur interaktiven Verbesserung der Aufgabenstellung und
der Resultate von Optimierungsproblemen ............................. 76
3.4.1 Idee und Anspruch der Komplexmethode ........................ 76
3.4.2 Komplexansatz für die extensive Modellverbesserung ............... 80
3.4.3 Komplexansatz für die Intensive Modellverbesserung ............... 85
3.4.4 Restriktive Modellverbesserung durch kombinierte Fonds- und
Aufwandsänderung ........................................ 90
3.4.5 Weiterführende Aspekte der Komplexmethode .................... 94
3.5 Diskrete Optimierung von Logistikproblemen ........................... 95
3.5.1 Besonderheiten der diskreten Optimierung ...................... 95
3.5.2 Fallbeispiel: Fahrzeugplanung eines Logistikdienstleisters ............ 99
3.5.3 Die Verwendung von diskreten Variable erweitert die Möglichkeiten für
eine realitätsnahe Modellierung von Logistikproblemen .............. 105
3.5.4 Fallbeispiel: Planung der Verkehre einer Spedition .................. 113
3.6 Modellierung von Logistikaufgaben als Überdeckungs-oder Partitionsprobleme .. 124
3.6.1 Das Überdeckungsproblem als diskrete Optimierungsaufgabe ......... 124
3.6.2 Fallbeispiel: Auswahl von Gebietsspediteuren ..................... 129
3.6.3 Das Partitionsproblem als diskrete Optimierungsaufgabe ............. 133
3.6.4 Fallbeispiel·. Zusammenlegung von Speditionsnetzen ................ 137
4 Transportkostenminimierung - ein klassisches Problem der Logistik ..... 147
4.1 Das klassische Transportproblem und seine Lösung ....................... 147
4.1.1 Das Transportproblem in der Geschichte der Optimierung: Ein
historischer Exkurs ......................................... 147
4.1.2 Aufgabenstellung und Modell des Transportproblems ............... 149
4.1.3 Das Transportproblem als lineares Optimierungsproblem............. 157
4.1.4 Das
duale
Problem der Transportoptimierung und die
Opportunitätskosten ........................................ 160
4.1.5 Überblick über die Lösungsverfahren für Transportprobleme .......... 167
4.1.6 Modellierung von zusätzlichen Bedingungen im Rahmen des klassischen
Transportproblems ......................................... 169
4.2 Erweiterte Problemstellungen für die Transportoptimierung ................. 181
4.2.1 Kapazitätsbeschränkte Transportprobleme ....................... 181
4.2.2 „Offene Transportprobleme ................................. 187
4.2.3 Zweiseitig beschränkte Transportprobleme ....................... 191
VIII
Inhaltsverzeichnis
4.2.4 Mehrstufige Transportprobleme ............................... 195
4.2.5 Fallbeispiel: Europadistribution eines Herstellers von
Körperpflegeartikeln (1) ..................................... 198
4.2.6 Mehrsorten-Transportprobleme ................................ 203
4.2.6.1 Mehrsorten-Transportprobleme mit gemeinsamen
Mengenbegrenzungen ............................... 203
4.2.6.2 Fallbeispiel: Marktanpassung der Produktion eines Unternehmens
für Haushaltchemie .................................. 209
4.2.6.3 Mehrsorten-Transportprobleme mit Sortensubstitution........ 219
4.2.7 Modellierung unterschiedlicher Bedarfsdeckungsgrade der Güter für
die einzelnen Empfänger: Das „verallgemeinerte Transportproblem .... 223
4.2.8 Fallbeispiel: Produktions- und Transportoptimierung eines
Futtermittelherstellers ....................................... 224
4.3 Nichtlineare Probleme der Transportoptimierung ......................... 227
4.3.1 Das Bottleneck-Transportproblem .............................. 227
4.3.2 Fallbeispiel: Organisation der Transporte von Einsatzkräften und
Hilfsmitteln bei einer Naturkatastrophe .......................... 230
4.3.3 Erhöhung der unteren Effektivitätsgrenze von eingesetzten Mitteln: Die
Maximierungsaufgabe des Bottleneck-Transportproblems ............ 237
4.3.4 Das Single-Source-Transportproblem ............................ 240
4.3.5 Fallbeispiel: Optimierung der Kundengebietszuordnung zu
Servicezentren ............................................ 244
4.3.6 Das Fixkosten-Transportproblem ............................... 246
5 Optimale Verteilung von Aufgaben an Logistikakteure - das
Zuordnungsproblem ............................................ 251
5.1 Zuordnungsprobleme in der Logistikplanung ............................ 252
5.2 Das lineare Zuordnungsproblem als Grundaufgabe für die Zuteilung von
Aufgaben oder für ihre paarweise Zusammenfassung ..................... 252
5.3 Weitere
„bipartite
Zuordnungs- und Paarungsprobleme ................... 255
5.3.1 Das Bottleneck-Assignmentproblem ............................ 255
5.3.2 Das Maximum
Cardinality Matching
- Problem .................... 257
5.4 Paarung von Aufgaben: Das
„nonbipartite Matchingproblem
.............. 259
5.5 Fallbeispiel: Umlaufplanung für Fernverkehrslinien einer Spedition ............ 267
5.6 Das verallgemeinerte Zuordnungsproblem zur Berücksichtigung unterschiedlicher
Kapazitätsbedarfe bei der Zuweisung von Aufgaben an verschiedene Bearbeiter . . 275
IX
Modellbasierte Entscheidungsunterstützung in der Logistik
5.7 Fallbeispiel: Fahrzeugeinsatz für die Vorholung von Ladungsgut
in einer Spedition ................................................ 277
6
Optimierung von Flüssen in Netzwerken ............................ 281
6.1 Graphentheorie als Grundlage der Netzwerkanalyse und -Optimierung ........ 281
6.2 Optimierungsprobleme auf Graphen .................................. 287
6.2.1 Bewertungen auf Graphen ................................... 287
6.2.2 Kürzeste Wege und Entfernungen ............................. 287
6.2.3 Bäume und Gerüste ........................................ 294
6.2.4 Matchingprobleme ......................................... 296
6.3 Lineare Netzwerkflussmodelle für die Optimierung von Güterflüssen
in Netzwerken ................................................. 298
6.3.1 Problemstellung und Graphenmodelle für das
lineare Netzwerkflussproblem ................................. 298
6.3.2 Formulierung und Lösung des Minimalkosten-Flussproblems .......... 302
6.3.3 Formulierung eines Transportproblems als Netzwerkflussproblem ...... 305
6.3.4 Fallbeispiel: Europadistribution eines Herstellers von
Körperpflegeartikeln (2) ..................................... 309
6.4 Fallbeispiel: Optimierung der Gasrohrdistribution in der Russischen Föderation ... 313
6.4.1 Problembeschreibung ....................................... 313
6.4.2 Modellierung der Ausgangssituation ............................ 316
6.4.3 Alternatives Distributionsnetz mit LKW-und Bahnrelationen .......... 317
6.4.4 Integration eines Zentrallagers in das Gasrohr-Distributionsnetz........ 319
6.4.5 Kostensenkung durch Flusserhöhung auf einer Hauptrelation ......... 321
6.4.6 Resultate und Vorschläge .................................... 322
6.5 Fixkosten-Netzwerkflussprobleme .................................... 325
6.5.1 Problemstellung und Lösungsmöglichkeiten....................... 325
6.5.2 Fallbeispiel: Kostenoptimierung der Kundenbelieferung aus dem
Zentrallager eines Unternehmens .............................. 326
7 Planung von Routen und Touren für Transportmittel.................. 341
7.1 Sammeln und Verteilen von Gütern als wichtige Logistikaufgabe ............. 341
7.2 Das Rundreiseprobleme: Optimale Routen zur Versorgung/Entsorgung
von Kunden ................................................. 345
7.2.1 Problemstellung und Lösungsmöglichkeiten ...................... 345
7.2.2 Modellierung von Rundreiseproblemen .......................... 350
7.2.3 Beispiel: Modellierung und Lösung eines Rundreiseproblems .......... 353
X
Inhaltsverzeichnis
7.2.4. Fallbeispiel: Organisation der Laborlogistik an einem Universitätsklinikum . 366
7.2.5 Offene Routen oder Durchfahrtprobleme ........................ 373
7.2.6 Fallbeispiel: Transportorganisation für die Aufforstung in einer
sächsischen Mittelgebirgsregion ............................... 382
7.3 Die Tourenplanung ............................................... 393
7.3.
Ί
Die Aufgabenstellung der Tourenplanung ........................ 393
7.3.2 Das Standardproblem der Tourenplanung ........................ 395
7.3.3 Lösung von Tourenplanungsproblemen .......................... 396
7.3.4 Erweiterte Tourenplanungsprobleme ............................ 405
7.4 Fallbeispiele zur Tourenplanung ...................................... 411
7.4.1 Fallbeispiel: Tägliche Frischgutbelieferung ........................ 411
7.4.2 Fallbeispiel: Tourgebietsplanung im Paketdienst .................... 424
7.5 Tourenplanungssysteme ........................................... 434
7.5.1 Kommerzielle Tourenplanungssysteme .......................... 434
7.5.2 Spezialisierte Anwendungssysteme zur Tourenplanung .............. 439
8 Planung von Standorten für Logistikknoten ......................... 443
8.1 Einführung in die Standortplanung ................................... 443
8.2 Standortplanung in Netzen ......................................... 446
8.2.1 Optimale Knoten in Netzen ................................... 446
8.2.1.1 Mediane als optimale Knoten hinsichtlich der Transportkosten .. 447
8.2.1.2 Fallbeispiel: Standort eines Lagers ....................... 455
8.2.1.3 Das p-Medianproblem ................................ 462
8.2.1.4 Zentren als „serviceoptimale Knoten in Netzwerken ......... 468
8.2.1.5 Das p-Zentrenproblem ................................ 472
8.2.2 Fallbeispiel: Standort eines Krankenhauses ....................... 476
8.2.3 Überdeckungsprobleme in der Standortplanung ................... 483
8.2.3.1 Das
Set Covering Location
Problem ...................... 484
8.2.3.2 Das Maximum
Covering Location
Problem ................. 491
8.2.4 Fallbeispiel: Standortplanung für medizinische Einrichtungen .......... 494
8.2.5 Optimal Standorte nach Transport- und Fixkosten:
Warehouse Location
Probleme ................................ 506
8.2.5.1 Das unkapazitierte einstufige
Warehouse Location
Problem .... 507
8.2.5.2 Das kapazitierte
Warehouse Location
Problem .............. 514
8.2.6 Fallbeispiel: Standortbestimmung für Recyclingwerke ............... 522
XI
Modellbasierte Entscheidungsunterstützung in der Logistik
8.3 Standortplanung in der Ebene ....................................... 529
8.3.1 Planung von Standorten „auf der grünen Wiese ................... 529
8.3.2 Entfernungen und Kosten bei der Standortplanung in der Ebene....... 530
8.3.2.
Ί
Metriken zur Entfernungsmessung....................... 530
8.3.2.2 Distanzermittlung über Barrieren ........................ 534
8.3.2.3 Kostenfunktionen ................................... 537
8.3.3 Optimale Standorte in der Ebene............................... 538
8.3.3.1 Der
Median
als kostenoptimaler Punkt in der Ebene.......... 538
8.3.3.2 Der Schwerpunkt als serviceoptimaler Punkt in der Ebene...... 540
8.3.4 Standort-Einzugsbereichs-Optimierung - eine Standardaufgabe bei der
Planung von Logistiknetzwerken ............................... 542
8.3.4.1 Das p-Medianproblem in der Ebene...................... 542
8.3.4.2 Das kapazitätsbeschränkte p-Medianproblem in der Ebene..... 543
8.3.4.3 Das p-Schwerpunktproblem in der Ebene.................. 544
8.3.5 Fallbeispiel·. Standortermittlung für Auslieferungslager einer
Drogeriemarktkette......................................... 545
8.3.6 Die Standortplanungssoftware NCtoc ............................ 556
Literaturverzeichnis ................................................. 559
Abkürzungsverzeichnis ............................................... 567
Stichwortverzeichnis ................................................. 569
Programm-CD ................................................. 575
XII
Dieter Feige wurde 1936 in Leipzig geboren. Nach einem Ingenieur¬
studium in Leningrad (St. Petersburg) erfolgte 1978 die Promotion
zum Dr.-Ing. und 1984 die Habilitation. Seit 1991 ist er am Lehrstuhl
für Logistik der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
tätig und hält die Vorlesung „Computerbasierte Entscheidungsunter-
stützungssysteme in der Logistik . Im Jahre 2000 erfolgte die Berufung
zum Privatdozenten für das Lehrfach „Entscheidungsunterstützungs-
systeme in der Logistik und im Jahre 2001 die Ernennung zum außer¬
planmäßigen Professor. Prof. Feige entwickelte das Nürnberger EUS-
Toolset (Softwarefamilie für die Planung von Logistiksystemen).
Peter Klaus, geboren 1944 in Frankfurt/O. war nach einer Ausbildung
zum Diplom-Kaufmann und Speditionskaufmann bis Ende der 1970er
Jahre in der mittelständischen Transport und Speditionswirtschaft
praktisch tätig. 1982 promovierte er an der Boston
University,
Boston/
Mass., zum
Doctor of
Business Administration (D.B.A.) und erlangte
am Massachusetts Institute
of
Technology, Cambridge/Ma., den Grad
eines Master
of
Science (Transportation). Im Jahr 1990 wurde er an den
damals neu errichteten Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbeson¬
dere Logistik, an der Friedrich Alexander Universität Erlangen-Nürnberg
in Nürnberg berufen. Seit 1995 ist er auch Leiter der Fraunhofer Arbeits¬
gruppe für Technologien der Logistik-Dienstleistungswirtschaft (ATL) in
Nürnberg.
Die Logistik wächst rapide: an Bedeutung für die Praxis des Manage¬
ments, wie auch an Komplexität der Entscheidungen, vor die Logistiker
in einem globalisierten, sich schnell veränderten Umfeld gestellt werden.
Es ist deshalb wichtig, für Studenten der Logistik, wie auch für erfahrene
Praktiker, die „besser werden möchten, Hilfen zur Bewältigung und
Beherrschung dieser Komplexität zu entwickeln und nutzbar zu machen.
Das Anliegen des vorliegenden Bandes und des beigefügten PC-Soft¬
ware-Paketes ist es, eine solche Hilfe anzubieten. Dabei knüpfen die
Autoren an die in den 1970-er Jahren in den USA begonnene Entwick¬
lung von interaktiven Entscheidungsunterstützungssystemen an. Deren
wesentliches Merkmal ist es, nicht die Erfahrungen und Intuitionen
der menschlichen Entscheider durch Computerwerkzeuge ersetzen zu
wollen, sondern diese Erfahrungen und Intuitionen mit den Möglich¬
keiten computergestützter Modellierung und Optimierung systematisch
zu verbinden und nutzbar zu machen.
|
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
1 Die „bessere" Entscheidung als Schlüssel zum Erfolg in der Logistik.
Ί
1.1 Versprechen und Grenzen moderner Entscheidungstheorien für erfolgreiche
Untemehmensführung . 1
Ί
.2 Eine Übersicht zu den entscheidungstheoretischen Ansätzen in der Management-
und Betriebswirtschaftslehre. 4
1.2.1 Grundsätze der präskriptiven Entscheidungstheorie . 4
1.2.2 Kritik der präskriptiven Entscheidungstheorie . 7
1.2.3 Grundsätze der deskriptiven Entscheidungstheorie. 9
1.2.4 Entscheidungstypen: Programmierte vs.nichtprogrammierte
Entscheidungen. 12
1.3 Spezifika logistischer Entscheidungen. 15
2 Entscheidungsunterstützung statt Entscheidungsautomatisierung: Zu den
Grundgedanken der modellbasierten Entscheidungsunterstützung. 21
2.1 Der Mensch als Problemloser . 21
2.2 Zum Konzept der computerbasierten Entscheidungsunterstützung . 23
2.3 Modellierung und Problemlösung als teilstrukturierter interaktiver Prozess. 29
3 Allgemeine Optimierungsansätze des
Operations
Research für logistische
Entscheidungen . 33
3.1 Optimierung als Planungsmethode für die Logistik . 33
3.2 Modellierung von Planungsproblemen mit Hilfe der linearen Optimierung . 35
3.2.1 Problemstellung und Modell der linearen Optimierung . 35
3.2.2 Das
duale
Problem der linearen Optimierung . 37
3.2.3 Beispiel eines einfachen Produktionsplanungsproblems . 39
3.2.4 Das allgemeine Modell der linearen Optimierung . 44
3.2.5 Fallbeispiel: Beschaffungsplanung einer Stahl- und Hüttengesellschaft . 46
3.3 Rechnergestützte Optimierung in der Praxis . 54
3.3.1 Optimierungssoftware:
Solver
und Anwendungssysteme . 54
3.3.2 Modellgeneratoren und Modellierungssprachen zur Unterstützung der
Modellformulierung und der Datenbereitstellung für die Optimierung . 56
3.3.3 "MPS" - ein internationaler Standard für Eingabedaten von Optimie¬
rungsanwendungen . 60
VII
Modellbasierte Entscheidungsunterstützung in der Logistik
3.3.4 Das MPS-Datenformat für die Ausgabe von Optimierungsresultaten . 68
3.3.5 Optimierung mit der Tabellenkalkulation Microsoft Excel . 70
3.4 Die Komplexmethode zur interaktiven Verbesserung der Aufgabenstellung und
der Resultate von Optimierungsproblemen . 76
3.4.1 Idee und Anspruch der Komplexmethode . 76
3.4.2 Komplexansatz für die extensive Modellverbesserung . 80
3.4.3 Komplexansatz für die Intensive Modellverbesserung . 85
3.4.4 Restriktive Modellverbesserung durch kombinierte Fonds- und
Aufwandsänderung . 90
3.4.5 Weiterführende Aspekte der Komplexmethode . 94
3.5 Diskrete Optimierung von Logistikproblemen . 95
3.5.1 Besonderheiten der diskreten Optimierung . 95
3.5.2 Fallbeispiel: Fahrzeugplanung eines Logistikdienstleisters . 99
3.5.3 Die Verwendung von diskreten Variable erweitert die Möglichkeiten für
eine realitätsnahe Modellierung von Logistikproblemen . 105
3.5.4 Fallbeispiel: Planung der Verkehre einer Spedition . 113
3.6 Modellierung von Logistikaufgaben als Überdeckungs-oder Partitionsprobleme . 124
3.6.1 Das Überdeckungsproblem als diskrete Optimierungsaufgabe . 124
3.6.2 Fallbeispiel: Auswahl von Gebietsspediteuren . 129
3.6.3 Das Partitionsproblem als diskrete Optimierungsaufgabe . 133
3.6.4 Fallbeispiel·. Zusammenlegung von Speditionsnetzen . 137
4 Transportkostenminimierung - ein klassisches Problem der Logistik . 147
4.1 Das klassische Transportproblem und seine Lösung . 147
4.1.1 Das Transportproblem in der Geschichte der Optimierung: Ein
historischer Exkurs . 147
4.1.2 Aufgabenstellung und Modell des Transportproblems . 149
4.1.3 Das Transportproblem als lineares Optimierungsproblem. 157
4.1.4 Das
duale
Problem der Transportoptimierung und die
Opportunitätskosten . 160
4.1.5 Überblick über die Lösungsverfahren für Transportprobleme . 167
4.1.6 Modellierung von zusätzlichen Bedingungen im Rahmen des klassischen
Transportproblems . 169
4.2 Erweiterte Problemstellungen für die Transportoptimierung . 181
4.2.1 Kapazitätsbeschränkte Transportprobleme . 181
4.2.2 „Offene" Transportprobleme . 187
4.2.3 Zweiseitig beschränkte Transportprobleme . 191
VIII
Inhaltsverzeichnis
4.2.4 Mehrstufige Transportprobleme . 195
4.2.5 Fallbeispiel: Europadistribution eines Herstellers von
Körperpflegeartikeln (1) . 198
4.2.6 Mehrsorten-Transportprobleme . 203
4.2.6.1 Mehrsorten-Transportprobleme mit gemeinsamen
Mengenbegrenzungen . 203
4.2.6.2 Fallbeispiel: Marktanpassung der Produktion eines Unternehmens
für Haushaltchemie . 209
4.2.6.3 Mehrsorten-Transportprobleme mit Sortensubstitution. 219
4.2.7 Modellierung unterschiedlicher Bedarfsdeckungsgrade der Güter für
die einzelnen Empfänger: Das „verallgemeinerte" Transportproblem . 223
4.2.8 Fallbeispiel: Produktions- und Transportoptimierung eines
Futtermittelherstellers . 224
4.3 Nichtlineare Probleme der Transportoptimierung . 227
4.3.1 Das Bottleneck-Transportproblem . 227
4.3.2 Fallbeispiel: Organisation der Transporte von Einsatzkräften und
Hilfsmitteln bei einer Naturkatastrophe . 230
4.3.3 Erhöhung der unteren Effektivitätsgrenze von eingesetzten Mitteln: Die
Maximierungsaufgabe des Bottleneck-Transportproblems . 237
4.3.4 Das Single-Source-Transportproblem . 240
4.3.5 Fallbeispiel: Optimierung der Kundengebietszuordnung zu
Servicezentren . 244
4.3.6 Das Fixkosten-Transportproblem . 246
5 Optimale Verteilung von Aufgaben an Logistikakteure - das
Zuordnungsproblem . 251
5.1 Zuordnungsprobleme in der Logistikplanung . 252
5.2 Das lineare Zuordnungsproblem als Grundaufgabe für die Zuteilung von
Aufgaben oder für ihre paarweise Zusammenfassung . 252
5.3 Weitere
„bipartite"
Zuordnungs- und Paarungsprobleme . 255
5.3.1 Das Bottleneck-Assignmentproblem . 255
5.3.2 Das Maximum
Cardinality Matching
- Problem . 257
5.4 Paarung von Aufgaben: Das
„nonbipartite" Matchingproblem
. 259
5.5 Fallbeispiel: Umlaufplanung für Fernverkehrslinien einer Spedition . 267
5.6 Das verallgemeinerte Zuordnungsproblem zur Berücksichtigung unterschiedlicher
Kapazitätsbedarfe bei der Zuweisung von Aufgaben an verschiedene Bearbeiter . . 275
IX
Modellbasierte Entscheidungsunterstützung in der Logistik
5.7 Fallbeispiel: Fahrzeugeinsatz für die Vorholung von Ladungsgut
in einer Spedition . 277
6
Optimierung von Flüssen in Netzwerken . 281
6.1 Graphentheorie als Grundlage der Netzwerkanalyse und -Optimierung . 281
6.2 Optimierungsprobleme auf Graphen . 287
6.2.1 Bewertungen auf Graphen . 287
6.2.2 Kürzeste Wege und Entfernungen . 287
6.2.3 Bäume und Gerüste . 294
6.2.4 Matchingprobleme . 296
6.3 Lineare Netzwerkflussmodelle für die Optimierung von Güterflüssen
in Netzwerken . 298
6.3.1 Problemstellung und Graphenmodelle für das
lineare Netzwerkflussproblem . 298
6.3.2 Formulierung und Lösung des Minimalkosten-Flussproblems . 302
6.3.3 Formulierung eines Transportproblems als Netzwerkflussproblem . 305
6.3.4 Fallbeispiel: Europadistribution eines Herstellers von
Körperpflegeartikeln (2) . 309
6.4 Fallbeispiel: Optimierung der Gasrohrdistribution in der Russischen Föderation . 313
6.4.1 Problembeschreibung . 313
6.4.2 Modellierung der Ausgangssituation . 316
6.4.3 Alternatives Distributionsnetz mit LKW-und Bahnrelationen . 317
6.4.4 Integration eines Zentrallagers in das Gasrohr-Distributionsnetz. 319
6.4.5 Kostensenkung durch Flusserhöhung auf einer Hauptrelation . 321
6.4.6 Resultate und Vorschläge . 322
6.5 Fixkosten-Netzwerkflussprobleme . 325
6.5.1 Problemstellung und Lösungsmöglichkeiten. 325
6.5.2 Fallbeispiel: Kostenoptimierung der Kundenbelieferung aus dem
Zentrallager eines Unternehmens . 326
7 Planung von Routen und Touren für Transportmittel. 341
7.1 Sammeln und Verteilen von Gütern als wichtige Logistikaufgabe . 341
7.2 Das Rundreiseprobleme: Optimale Routen zur Versorgung/Entsorgung
von Kunden . 345
7.2.1 Problemstellung und Lösungsmöglichkeiten . 345
7.2.2 Modellierung von Rundreiseproblemen . 350
7.2.3 Beispiel: Modellierung und Lösung eines Rundreiseproblems . 353
X
Inhaltsverzeichnis
7.2.4. Fallbeispiel: Organisation der Laborlogistik an einem Universitätsklinikum . 366
7.2.5 Offene Routen oder Durchfahrtprobleme . 373
7.2.6 Fallbeispiel: Transportorganisation für die Aufforstung in einer
sächsischen Mittelgebirgsregion . 382
7.3 Die Tourenplanung . 393
7.3.
Ί
Die Aufgabenstellung der Tourenplanung . 393
7.3.2 Das Standardproblem der Tourenplanung . 395
7.3.3 Lösung von Tourenplanungsproblemen . 396
7.3.4 Erweiterte Tourenplanungsprobleme . 405
7.4 Fallbeispiele zur Tourenplanung . 411
7.4.1 Fallbeispiel: Tägliche Frischgutbelieferung . 411
7.4.2 Fallbeispiel: Tourgebietsplanung im Paketdienst . 424
7.5 Tourenplanungssysteme . 434
7.5.1 Kommerzielle Tourenplanungssysteme . 434
7.5.2 Spezialisierte Anwendungssysteme zur Tourenplanung . 439
8 Planung von Standorten für Logistikknoten . 443
8.1 Einführung in die Standortplanung . 443
8.2 Standortplanung in Netzen . 446
8.2.1 Optimale Knoten in Netzen . 446
8.2.1.1 Mediane als optimale Knoten hinsichtlich der Transportkosten . 447
8.2.1.2 Fallbeispiel: Standort eines Lagers . 455
8.2.1.3 Das p-Medianproblem . 462
8.2.1.4 Zentren als „serviceoptimale" Knoten in Netzwerken . 468
8.2.1.5 Das p-Zentrenproblem . 472
8.2.2 Fallbeispiel: Standort eines Krankenhauses . 476
8.2.3 Überdeckungsprobleme in der Standortplanung . 483
8.2.3.1 Das
Set Covering Location
Problem . 484
8.2.3.2 Das Maximum
Covering Location
Problem . 491
8.2.4 Fallbeispiel: Standortplanung für medizinische Einrichtungen . 494
8.2.5 Optimal Standorte nach Transport- und Fixkosten:
Warehouse Location
Probleme . 506
8.2.5.1 Das unkapazitierte einstufige
Warehouse Location
Problem . 507
8.2.5.2 Das kapazitierte
Warehouse Location
Problem . 514
8.2.6 Fallbeispiel: Standortbestimmung für Recyclingwerke . 522
XI
Modellbasierte Entscheidungsunterstützung in der Logistik
8.3 Standortplanung in der Ebene . 529
8.3.1 Planung von Standorten „auf der grünen Wiese". 529
8.3.2 Entfernungen und Kosten bei der Standortplanung in der Ebene. 530
8.3.2.
Ί
Metriken zur Entfernungsmessung. 530
8.3.2.2 Distanzermittlung über Barrieren . 534
8.3.2.3 Kostenfunktionen . 537
8.3.3 Optimale Standorte in der Ebene. 538
8.3.3.1 Der
Median
als kostenoptimaler Punkt in der Ebene. 538
8.3.3.2 Der Schwerpunkt als serviceoptimaler Punkt in der Ebene. 540
8.3.4 Standort-Einzugsbereichs-Optimierung - eine Standardaufgabe bei der
Planung von Logistiknetzwerken . 542
8.3.4.1 Das p-Medianproblem in der Ebene. 542
8.3.4.2 Das kapazitätsbeschränkte p-Medianproblem in der Ebene. 543
8.3.4.3 Das p-Schwerpunktproblem in der Ebene. 544
8.3.5 Fallbeispiel·. Standortermittlung für Auslieferungslager einer
Drogeriemarktkette. 545
8.3.6 Die Standortplanungssoftware NCtoc . 556
Literaturverzeichnis . 559
Abkürzungsverzeichnis . 567
Stichwortverzeichnis . 569
Programm-CD . 575
XII
Dieter Feige wurde 1936 in Leipzig geboren. Nach einem Ingenieur¬
studium in Leningrad (St. Petersburg) erfolgte 1978 die Promotion
zum Dr.-Ing. und 1984 die Habilitation. Seit 1991 ist er am Lehrstuhl
für Logistik der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
tätig und hält die Vorlesung „Computerbasierte Entscheidungsunter-
stützungssysteme in der Logistik". Im Jahre 2000 erfolgte die Berufung
zum Privatdozenten für das Lehrfach „Entscheidungsunterstützungs-
systeme in der Logistik" und im Jahre 2001 die Ernennung zum außer¬
planmäßigen Professor. Prof. Feige entwickelte das Nürnberger EUS-
Toolset (Softwarefamilie für die Planung von Logistiksystemen).
Peter Klaus, geboren 1944 in Frankfurt/O. war nach einer Ausbildung
zum Diplom-Kaufmann und Speditionskaufmann bis Ende der 1970er
Jahre in der mittelständischen Transport und Speditionswirtschaft
praktisch tätig. 1982 promovierte er an der Boston
University,
Boston/
Mass., zum
Doctor of
Business Administration (D.B.A.) und erlangte
am Massachusetts Institute
of
Technology, Cambridge/Ma., den Grad
eines Master
of
Science (Transportation). Im Jahr 1990 wurde er an den
damals neu errichteten Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbeson¬
dere Logistik, an der Friedrich Alexander Universität Erlangen-Nürnberg
in Nürnberg berufen. Seit 1995 ist er auch Leiter der Fraunhofer Arbeits¬
gruppe für Technologien der Logistik-Dienstleistungswirtschaft (ATL) in
Nürnberg.
Die Logistik wächst rapide: an Bedeutung für die Praxis des Manage¬
ments, wie auch an Komplexität der Entscheidungen, vor die Logistiker
in einem globalisierten, sich schnell veränderten Umfeld gestellt werden.
Es ist deshalb wichtig, für Studenten der Logistik, wie auch für erfahrene
Praktiker, die „besser" werden möchten, Hilfen zur Bewältigung und
Beherrschung dieser Komplexität zu entwickeln und nutzbar zu machen.
Das Anliegen des vorliegenden Bandes und des beigefügten PC-Soft¬
ware-Paketes ist es, eine solche Hilfe anzubieten. Dabei knüpfen die
Autoren an die in den 1970-er Jahren in den USA begonnene Entwick¬
lung von interaktiven Entscheidungsunterstützungssystemen an. Deren
wesentliches Merkmal ist es, nicht die Erfahrungen und Intuitionen
der menschlichen Entscheider durch Computerwerkzeuge ersetzen zu
wollen, sondern diese Erfahrungen und Intuitionen mit den Möglich¬
keiten computergestützter Modellierung und Optimierung systematisch
zu verbinden und nutzbar zu machen. |
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