Logistik-Entscheidungen: Modellbasierte Entscheidungsunterstützung in der Logistik mit LogisticsLab
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| Previous Title: | Feige, Dieter Modellbasierte Entscheidungsunterstützung in der Logistik |
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Berlin
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[2016]
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| Item Description: | Mit LogisticsLab - Akademische DSS-Software für die Logistik |
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Vorwort zur 2. Auflage—V
Vorwort zur 1. Auflage—VII
Hinweise zur verwendeten Software—IX
Abbildungsverzeichnis—XVII
Tabellenverzeichnis—XXVII
Beispielverzeichnis-XXXI
1 Grundlagen logistischer Entscheidungen—1
1.1 Logistik-Entscheidungen--1
1.1.1 Spezifika logistischer Entscheidungen — 1
1.1.2 Überblick über ausgewählte Logistik-Entscheidungen — 4
1.2 Grundlagen der Entscheidungsunterstützung—6
1.2.1 Entscheidungstheorie und Operations Research im Kontext einer
erfolgreichen Unternehmensführung—6
1.2.2 Modellierung und Problemlösung als interaktiver Prozess—9
1.2.3 Die präskriptive Entscheidungstheorie als Grundlage der
Modellbildung—14
1.2.4 Entscheidungsunterstützende Systeme in der Logistik—24
1.2.4.1 Grundlagen entscheidungsunterstützender Systeme — 24
1.2.4.2 Ausgewählte Anforderungen an entscheidungsunterstützende Systeme
in der Logistik—28
1.2.4.3 LogisticsLab als Beispiel für ein problemorientiertes EUS — 29
1.2.4.4 SolverStudio/Cmpl als Beispiel für ein allgemeines EUS-31
1.3 Ausgewählte Aspekte der Modellierung logistischer Probleme — 41
1.3.1 Grundbegriffe der Graphentheorie—41
1.3.2 Bewertungen in Graphen—49
1.3.2.1 Bewertete Graphen als Basis logistischer Entscheidungsmodelle—49
1.3.2.2 Distanzen als Kantenbewertungen—50
1.3.2.2.1 Überblick—50
1.3.2.2.2 Distanzbestimmung als Luftlinie auf einer ebenen Fläche—50
1.3.2.2.3 Distanzbestimmung als Luftlinie auf einer Kugeloberfläche—54
1.3.2.2.4 Beachtung von Umwegfaktoren und Barrieren in
Luflinienentfernungen — 56
1.3.2.2.5 Distanzbestimmung auf der Basis von Geoinformationssystemen-58
XII ------ Inhalt
1.3.2.3 Zeiten als Kantenbewertungen----61
1.3.2.4 Logistikkosten und -leistungen als Kantenbewertungen----62
2 Transportprobleme-----67
2.1 Das Transportproblem in der Geschichte der Optimierung--67
2.2 Überblick---68
2.2.1 Grundsätzliche Problemstellung--68
2.2.2 Das Min-Cost-Flow-Problem als Basismodell----68
2.2.3 Varianten des Transportproblems---70
2.3 Das klassische Transportproblem---73
2.3.1 Problemstellung und mathematisches Modell----73
2.3.2 Überblick über die Lösungsverfahren für klassische
Transportprobleme----75
2.3.3 Lösung klassischer Transportprobleme mit LogisticsLab und
SolverStudio---78
2.3.4 Klassische Transportprobleme mit gesperrten Lieferbeziehungen-91
2.3.4.1 Problemstellung und mathematisches Modell----91
2.3.4.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP---91
2.4 Transportprobleme mit ungleichen Angeboten und Bedarfen---94
2.4.1 Transportprobleme mit Angebotsüberschuss-----94
2.4.1.1 Problemstellung und mathematisches Modell----94
2.4.1.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP----94
2.4.2 Transportprobleme mit Bedarfsüberschuss-----96
2.4.2.1 Problemstellung und mathematisches Modell----96
2.4.2.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP----96
2.4.3 Transportprobleme mit Mindestangeboten und -bedarfen----98
2.4.3.1 Problemstellung und mathematisches Modell----98
2.4.3.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP---99
2.4.4 Zweiseitig beschränkte Transportprobleme---102
2.4.4.1 Problemstellung und mathematisches Modell----102
2.4.4.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP---103
2.5 Transportprobleme mit nicht-klassischen Zielfunktionen--106
2.5.1 Transportprobleme mit zu maximierender Zielfunktion--106
2.5.1.1 Problemstellung und mathematisches Modell----106
2.5.1.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP---107
2.5.2 Transportprobleme mit sprungfixen Kosten---111
2.5.2.1 Problemstellung und mathematisches Modell----111
2.5.2.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP---112
2.5.3 Transportprobleme mit stückweiser linearer Zielfunktion-116
2.5.3.1 Problemstellung und mathematische Modelle----116
2.5.3.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl----123
Inhalt ----- XIII
2.5.4 Das Bottleneck-Transportproblem---129
2.5.4.1 Problemstellung und mathematisches Modell----129
2.5.4.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP----131
2.5.4.3 Iterative Minimierung der Transport- und der Engpasszeiten-135
2.5.4.4 Simultane Minimierung der Transport- und der Engpasszeiten-139
2.5.4.5 Minimierung des Engpassflusses----147
2.6 Transportprobleme mit nicht-klassischen Lieferbeziehungen--149
2.6.1 Kapazitierte Transportprobleme----149
2.6.1.1 Problemstellung und mathematisches Modell----149
2.6.1.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP----150
2.6.1.3 Beschränkte Teilsummen als Variante des kapazitierten
Transportproblems----155
2.6.2 Das Single-Source-Transportproblem---159
2.6.2.1 Problemstellung und mathematisches Modell----159
2.6.2.2 Lösung mit LogisticsLabb/TPP---161
2.6.3 Mehrstufige Transportprobleme-----163
2.6.3.1 Problemstellung----163
2.6.3.2 Mathematische Formulierung als Min-Cost-Flow-Problem---164
2.6.3.3 Lösung mit LogisticsLab/NWF und SolverStudio/Cmpl---168
2.6.3.4 Flussanalysen mittels des Max-Flow-Problems--181
2.6.4 Das Mehrgüter-Transportproblem----187
2.6.4.1 Problemstellung und mathematisches Modell----187
2.6.4.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl---189
2.6.5 Das Transportproblem mit alternativen Transportmitteln-195
2.6.5.1 Problemstellung und mathematisches Modell----195
2.6.5.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl----197
2.6.6 Das verallgemeinerte Transportproblem----202
2.6.6.1 Problemstellung und mathematisches Modell----202
2.6.6.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl----205
2.6.7 Erweiterung des verallgemeinerten Transportproblems mit der
Komplexmethode-----209
2.6.7.1 Grundlagen der Komplexmethode-----209
2.6.7.2 Das komplexe verallgemeinerte Transportproblem---212
2.6.73 Lösung mit SolverStudio/Cmpl----215
3 Logistische Zuordnungsprobleme-----221
3.1 Zuordnungsprobleme in der Logistikplanung----221
3.2 Bi-partite Probleme--222
3.2.1 Das klassische lineare Zuordnungsproblem---222
3.2.1.1 Problemstellung und mathematisches Modell----222
3.2.1.2 Erweiterungen des linearen Zuordnungsmodells---225
XIV —— Inhalt
3.2.1.3
3.2.2
3.2.2.1
3.2.2.2
3.2.3
3.2.3.1
3.2.3.2
3.2.4
3.2.4.1
3.2.4.2
3.2.5
3.2.5.1
3.2.5.2
3.3
3.3.1
3.3.2
4
4.1
4.2
4.2.1
4.2.2
4.3
4.3.1
4.3.2
4.3.3
4.3.4
4.3.5
4.3.5.1
4.3.5.2
4.3.5.3
4.3.5.4
4.3.6
4.3.6.1
4.3.6.2
4.4
4.4.1
Lösung mit LogisticsLab---227
Das Bottleneck-Zuordnungsproblem----233
Problemstellung und mathematisches Modell----233
Lösung mit LogisticsLab/TPP----235
Das kardinalitätsmaximale Matching-Problem---237
Problemstellung und mathematisches Modell----237
Lösung mit SolverStudio/Cmpl---239
Das quadratische Zuordnungsproblem----243
Problemstellung und mathematisches Modell----243
Lösung mit SolverStudio/Cmpl---247
Das verallgemeinerte Zuordnungsproblem----253
Problemstellung und mathematisches Modell----253
Lösung mit SolverStudio/Cmpl---254
Nicht-bipartite Probleme--261
Problemstellung und mathematisches Modell----261
Lösung mit SolverStudio/Cmpl---264
Planung von Routen und Touren----269
Sammeln und Verteilen von Gütern als Logistikaufgabe-269
Kürzeste Wege und Entfernungen---271
Problemstellung und mathematisches Modell----271
Lösung mit LogisticsLab/NWF----273
Rundreiseprobleme-----278
Grundlegende Aufgabenstellung----278
Problemstellung und mathematisches Modell----280
Überblick über die Lösungsverfahren für Rundreiseprobleme-285
Prinzipien heuristischer Lösungsverfahren-286
Lösung mit LogisticsLab/TSP----289
Symmetrische Rundreiseprobleme in vollständigen Graphen---289
Symmetrische Rundreiseprobleme in nicht vollständigen
Graphen----296
Asymmetrische Rundreiseprobleme in nicht vollständigen
Graphen----303
Rundreiseprobleme mit distanz-disproportionalen
Transportzeiten---308
Durchfahrtprobleme----312
Problemstellung und mathematisches Modell----312
Lösung von Durchfahrtproblemen mit LogisticsLab/TSP--316
Briefträgerprobleme---320
Grundsätzliche Problemstellung---320
4.4.2
4.4.3
4.5
4.5.1
4.5.2
4.5.2.1
4.5.2.2
4.5.2.2
4.5.2.2
4.5.2.2
4.5.2.3
4.5.3
4.5.3.1
4.5.3.2
5
5.1
5.2
5.2.1
5.2.2
5.2.2.1
5.2.2.2
5.2.3
5.2.3.1
5.2.3.2
5.2.4
5.2.4.1
5.2.4.2
5.2.5
5.2.5.1
5.2.5.2
5.3
5.3.1
5.3.2
5.3.2.1
5.3.2.2
5.3.3
5.3.3.1
5.3.3.2
5.3.4
Inhalt ----- XV
Mathematisches Modell zur kostenminimalen Erweiterung eines
Graphen-----325
Lösung mit LogisticsLab/CPP---327
Tourenplanung-----331
Grundsätzliche Problemstellung--331
Das kapazitierte Tourenplanungsproblem--333
Problemstellung und mathematisches Modell----333
Verfahren zur Lösung des kapazitierten Tourenproblems-342
1 Überblick---342
2 Das Savings-Verfahren---344
3 Das Sweep-Verfahren-----346
Lösung mit LogisticsLab/VRP---347
Kapazitierte Tourenprobleme mit Kundenzeitfenstern — 359
Problemstellung und mathematisches Modell----359
Lösung mit SolverStudio/Cmpl----362
Planung von Standorten für Logistikknoten--373
Einführung in die Standortplanung--373
Diskrete Median- und Zentren-Probleme---375
Überblick---375
Das Median-Problem mit einem Standort---376
Problemstellung und mathematisches Modell----376
Lösung mit Excel--378
Das p-Median-Problem----380
Problemstellung und mathematisches Modell----380
Lösung mit SolverStudio/Cmpl----382
Das Zentrum-Problem mit einem Standort--387
Problemstellung und mathematisches Modell----387
Lösung mit Excel--388
Das p-Zentren-Problem---390
Problemstellung und mathematisches Modell----390
Lösung mit SolverStudio/Cmpl----391
Kontinuierliche Median- und Zentren-Probleme-394
Überblick---394
Das Median-Problem mit einem Standort---394
Problemstellung und mathematisches Modell----394
Lösung mit LogisticsLab/CLP---397
Das p-Median-Problem----402
Problemstellung und mathematisches Modell----402
Lösung mit LogisticsLab/CLP---405
Das Zentrum-Problem mit einem Standort--407
XVI — Inhalt
5.3.4.1 Problemstellung und mathematisches Modell—407
5.3.4.2 Lösung mit LogisticsLab/CLP—409
5.3.5 Das p-Zentren-Problem—411
5.3.5.1 Problemstellung und mathematisches Modell—411
5.3.5.2 Lösung mit LogisticsLab/CLP—412
5.4 Überdeckungsprobleme—415
5.4.1 Überblick—415
5.4.2 Das Set-Covering-Location-Problem—417
5.4.2.1 Problemstellung und mathematisches Modell—417
5.4.2.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl—419
5.4.3 Das Maximal-Covering-Location-Problem—424
5.4.3.1 Problemstellung und mathematisches Modell—424
5.4.3.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl—425
5.5 Warehouse-Location-Probleme—429
5.5.1 Überblick—429
5.5.2 Das einstufige unkapazitierte Warehouse-Location-Problem—430
5.5.2.1 Problemstellung und mathematisches Modell—430
5.5.2.2 Lösung mit LogisticsLab/WLP—432
5.5.3 Das einstufige kapazitierte Warehouse-Location-Problem—438
5.5.3.1 Problemstellung und mathematisches Modell—438
5.5.3.2 Lösung mit LogisticsLab/WLP—439
5.5.4 Mehrstufige Warehouse-Location-Probleme—443
5.5.4.1 Problemstellung und mathematisches Modell—443
5.5.4.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl—447
Literaturverzeichnis—459
Sach- und Personenverzeichnis—467
Logistische Entscheidungen sind durch eine hohe Komplexität geprägt, die aus einem
globalisierten und sich schnell verändernden Umfeld resultiert. Erfolgreiche Planung
und Gestaltung von Transport- und Logistiksystemen erfordert deshalb eine profes-
sionelle Entscheidungsunterstützung. Dieses Buch hat die modellbasierte Entschei-
dungsunterstützung in der Logistik zum Gegenstand. Neben den Grundlagen werden
Probleme der Transport-, Routen- und Tourenplanung sowie der Standortbestimmung
und logistische Zuordnungsprobleme diskutiert. Der Fokus liegt auf der starken
Verknüpfung von theoretischen und praktischen Aspekten logistischer Entscheidun-
gen. Alle im Buch angeführten Fallbeispiele können mithilfe der Logistik-Software
LogisticsLab und teilweise mit der in Excel integrierbaren Optimierungsumgebung
SolverStudio/Cmpl nachvollzogen werden. Mit LogisticsLab knüpfen die Autoren
an die Idee interaktiver Entscheidungsunterstützungssysteme an, die versuchen,
die Erfahrungen und Intuitionen menschlicher Entscheider mit den Möglichkeiten
computergestützter Modellierung und Optimierung systematisch zu verbinden.
► Verknüpfung von theoretischen und praktischen Aspekten logistischer Entscheidungen
► Inklusive Zugang zu interaktiver Logistik-Software zum sofortigen Nachvollziehen
der Beispiele im Buch
► Das Buch richtet sich an Dozenten und Studierende der Logistik bzw. des Opera-
tion Research sowie an erfahrene Logistiker aus Unternehmen und Verwaltungen.
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