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Produktion und Logistik - Masterkurs

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Business Studies

University, School

Karl-Franzens-Universität Graz - KFU

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Lesemappe zum Modul BB04 - Produktion und Logistik Name: Matrikelnummer: 1912090 Sitzungsbuchsta­be:­ F Text: Müller, S.; Müller, R.: Produktionsprog­ram­mplanung bei den alten Ägyptern (unter Einbeziehung der Verfahrenswahl) - Sachverhalt und Fragen. In: WiSt 2004, S. 751-752 Müller, S.; Müller, R.: Produktionsprog­ram­mplanung bei den alten Ägyptern (unter Einbeziehung der Verfahrenswahl) - Lösungen. In: WiSt 2005, S. 58-60 Hinweis: Denken Sie daran in Klausuren unbedingt Rechenwege anzugeben! Bitte reichen…
In der Abbildung 11 ist die Zuordnung der Firmen und den gefertigten Teilen zu sehen. Im Dateiname steht „rpt“ davor. Dies ist das Kürzel für den Bericht (engl.: report) Abbildung 11: Bericht der Firmen mit den gefertigten Teilen[10] Dieser Bericht zeigt eine Abfrage zu den bereits gefertigten Teilen im Bezug zu den Firmen auf. 3.4 Darstellung Vorstehend wurden die einzelnen Formulare bzw. Berichte erläutert. Damit ein Überblick geschaffen wird, wurde eine Hauptansicht erstellt (siehe Abbildung 12). Diese wird direkt beim Öffnen…

LOGISTIK & PRODUKTION

Zusammenfassung Masterkurs

1/29/2010

Inhaltsverzeichnis

SKRIPTUM TEIL I. 3

Logistics. 3

Supply Chain Management 3

Operations Management 3

Forecasting. 4

Zeitreihen extrapolieren. 5

Auswahl & Kontrolle von Prognosemethoden. 7

Inventarmanagement 8

Frachttransport 14

Lineares Transportproblem . 15

Lastwagen repositionieren. 17

Lastwagen „routing“. 20

Traveling Salesman. 21

Vehicle Routing Problem . 22

SKRIPTUM TEIL II. 25

Design von logistischen Netzwerken. 25

Probleme von Einzelstandorten. 25

Probleme von Multistandorten. 28

Produktionsplanung. 29

Aggregate Planning. 29

MPS und MRP. 31

Maschinenplanung. 33

Supply Chain Coordination. 37

Hauptfragen: 37

Stackelberg Spiel 38

Großverkauf-Vertrag (wholesale). 39

Rückkauf Vertrag (buyback). 40

Andere Verträge. 41

SKRIPTUM TEIL I

Logistics

Logistics deals with the planning and control of material flows and related information in organizations.

Supply Chain Management

Supply Chain Management integrates supply and demand management within and across companies, including all activities involved in sourcing and procurement, conversion, all logistics management activities as well as coordination and collaboration with channel partners

Operations Management

Operations Management is the set of activities that creates value in the form of goods and services by transforming inputs into outputs.

Allgemein: richtigen Output zur richtigen Zeit und richtigen Ort zur Verfügung stellen + optimieren einer gegebenen Performance mit gewissen Einschränkungen. Outputs = Produkte/Services.

Operations Management Entscheidungen

Strategisch:            langer Planhorizont, wage Daten, Top-Management Entscheidungen (Kapazitäten, Produktionslayout, Fabrikstandort)

Taktisch:                  1 Jahr Planhorizont, verteilte Daten, Middle-Management Entscheidungen (Ressourcenverteilung, Verteilplanung)

Operational:           Tagesplanung, präzise Daten, Lower-Management Entscheidungen (Maschineneinsatzpläne, Fahrzeugabwicklung)

Kontrolle/Entscheidungsunterstützung durch Benchmarking (SCOR), Simulationen (Matlab) und Optimierung (XPRESS).

OM Herausforderungen:

-         Globalisierung von Angebot und Nachfrage

-         Kürzere Produktlebenszyklen

-         Hohe Produkt- und Servicekomplexität/-vielfalt

-         Informierte Kunden

OM Konzepte und Trends:

-         Produkt-/Service-/Informationsfluss

-         Vertikale Integration bzw. strategische Allianz

-         Push/Pull Strategien

-         Erzeuger oder Verkäufer kontrolliert Inventarbestand

OM Aufgaben:

-         Bestellsysteme optimieren

-         Kosten reduzieren + Umsatz steigern + Kapitaleinsatz verringern (Outsourcing)

-         Kosten vs. Service Tradeoff festlegen (höhere Kosten = höherer Service?)

-         Umsatz vs. Service Tradeoff festlegen (mehr Service = mehr Umsatz?)

Forecasting

Mögliche Ergebnisse vorhersagen. Meist mit unsicheren Daten als Basis (Produktionsstandorte, Kapazitäten, etc.). Vorhersagen basieren auf unterschiedlichen Nachfragemustern:

Reguläre Nachfrage:                  Zukünftige Nachfrage basiert auf vergangenen Werten und wird sich ähnlich verhalten.

Unregelmäßige Nachfrage:      Keine Regelmäßigkeiten. Basiert of Großkunden mit unsicheren Absatzzahlen.

Gute Vorhersage = korrekte Identifizierung von treibenden Kräften + Einsatz des richtigen Modells, Zeitspanne kurzzeitig (Wochen), mittelfristig (1 Jahr), langfristig (5 Jahre).

Räumliche Prognosen für:

-         Bottom-up = separate Prognosen für einzelne Regionen werden kumuliert

-         Top-down = globale Prognose auf einzelne Regionen heruntergebrochen

Abgeleitete vs. unabhängige Prognose

-         Endproduktnachfrage ist unabhängig

-         Nachfrage für Komponenten/Rohstoffe ist von Nachfrage des Endprodukts abgeleitet

Prognose Methoden

Qualitative Methoden

Lang- bzw. mittelfristige Prognosen, Nachfragegeschichte unzureichend für quantitative Methoden (neues Produkt, politische Änderungen) --> Marktf.....[read full text]

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Es müssen  (Nummer von Zyklen, die der Anlaufzeit genügen) und   (Gesamtnachfrage während der Zyklen) berechnet werden. Anschließend wird der richtige Bestellzeitpunkt ermittelt:

Annahmen NEU:   konstante Nachfrage, Kostenparameter konstant, keine Unsicherheit, Einzelprodukt, Einzelnachschub, Knappheiten (v … Knappheitskosten pro Einheit), kein Mengenrabatt.

                                   m … maximaler Lagerbestand

                                   s … maximale Knappheit

                                   q … Bestellgröße = m+s

                                   T1 … nicht-negative Bestandszeit = m/d

                                   T2 … negative Bestandszeit = s/d

                                   T … Zykluszeit = T1 + T2

                                    … Durchschnittlicher Lagerbestand =

                             … Durchschnittliche Knappheit =  

        

q* ist immer größer als im Modell ohne Knappheiten. Die optimalen Gesamtkosten sind immer kleiner als im Standardmodell:

Große und seltene Bestellvorgänge sind ökonomisch besser als viele kleine Bestellungen.

Annahmen NEU:   konstante Nachfrage, Kostenparameter konstant, keine Unsicherheit, Einzelprodukt, ständiger Nachschub, keine Knappheiten, kein Mengenrabatt.

                                   r … Nachschubrate = d/q*

                                   Tr … Dauer eines Nachschubes = q/r

                                   m … Maximaler Inventarstand 

                                    … Durchschnittlicher Lagerbestand                     

          

Annahmen NEU:   konstante Nachfrage, Kostenparameter konstant, keine Unsicherheit, Einzelprodukt, ständiger Nachschub, keine Knappheiten, Mengenrabatt.

Lagerkosten h hängen von der Bestellmenge ab  , p ist die interne Verzinsung. Variable Orderkosten >> „c

                                   Die Bestellung     ist das Optimum.

Modelle im Inventarmanagement

-         Statisch vs. Dynamisch

-         Plangesteuert vs. Zufällig

-         Einzelner Nachschub vs. Mehrere Nachschübe

-         Einzelprodukt vs. Multiprodukte

= WAGNER-WHITIN MODEL

Annahmen:             Zeit ist variabel, gesteuerte Nachfrage, Kostenparameter schwanken, keine Unsicherheit, Einzelprodukt, Einzelnachschub, keine Knappheiten, kein Mengenrabatt.

                        … Binäre Entscheidungsvariable, zeigt an, ob in Periode t bestellt wurde.


Nachfrage d in Periode t kann durch das Inventar  oder Produktion q in Periode t gestellt werden.

Modelle im Inventarmanagement

-         Statisch vs. Dynamisch

-         Plangesteuert vs. Zufällig

-         Einzelner Nachschub vs. Mehrere Nachschübe

-         Einzelprodukt vs. Multiprodukte

= NEWSVENDOR MODEL

Plakatives Beispiel: Weihnachtsbäume. Werden zu wenig bereitgestellt entgeht Gewinn, werden zu viele bereitgestellt entstehen zusätzliche Kosten --> Nachfrage unsicher!

Es stellen sich die Fragen:

-         Welche Informationen liegen in welchem Ausmaß vor?

-         Wie verwendet man die vorliegende Information?

-         Welche Ziele sollen mit einbezogen werden?

-         Wie ist die Risikoeinstellung des Entscheidungsträgers?

Annahmen für ein Beispiel:      1 Periode, 1 Produkt mit bekannter Nachfrageverteilung D, aber unbekannter aktueller Nachfrage d, Nachschub muss zu Beginn der Periode festgelegt werden, jede unverkaufte Einheit kann zum Preis v < c <p entsorgt werden. Der Profit ergibt sich daher aus:

Risikoneutrale Entscheidungsträger --> Maximierung des erwarteten Profits

                                   s(q) … Verkaufsvolumen: s(q) = d (0 <= d < q) bzw. s(q) = q (d >= q)

                                   S(q) … erwartetes Verkaufsvolumen

i(q) … übriggebliebenes Inventar: i(q) = q - d (0 <= d < q) bzw. i(q) = 0 (d >= q)

                                   I(q) … erwartetes übgriggebliebenes Inventar

                                   Einziges Maximum bei erster Ableitung gleich Null.

Faustregel:

1.       Wahrscheinlichkeiten kumulieren

2.      q* berechnen

3.      E[G[q*]] berechnen

Frachttransport

Entspricht ca. 1/3 der globalen logistischen Kosten --> privater Transport, vertraglicher Transport (eigener Zusteller), genereller Transport (Post, Bahn, …). Der Staat stellt die Infrastruktur zur Verfügung.

Kons.....

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Gesamtkosten = 9*45 + 6*5 + 12*5 + 9*10 + 10*30 + 5*30 = 1035

Simplex Methode

1.       „Complimentary Slackness“ benutzen, um die dualen Variablen Ui und Vj jeder Zeile/Spalte zu bestimmen: Cij = Ui + Vj für alle Basisvariablen Xij

2.      Berechnen der Opportunitätskosten der Nicht-Basisvariablen. Wenn Cij – Ui – Vj >= 0 --> Lösung optimal.

3.      Keine optimale Lösung --> Nicht-Basisvariablen mit den kleinsten Opportunitätskosten in die Basis einbeziehen. Größtmöglichen Wert der neuen Basisvariablen zuweisen und derzeitige Variable entfernen. Anpassen aller betroffenen Basisvariablen

4.      Schritte 1-3 wiederholen bis alle Opportunitätskosten nicht-negativ sind.

1

2

3

4

1

8 (5)

6 (5)

10 (30)

9 (7)

0

2

9 (45)

12 (5)

18 (2)

7 (-1)

6

3

14 (8)

9 (10)

16 (3)

5 (30)

3

3

6

10

2

Opportunitätskosten in grau.

 und  werden so bestimmt, dass man die Basis der kleisten geklammerten und schwarzen als Spaltenwert festsetzt. Anschließend alle Werte ausgehend von dieser Basis ausrechnen:

1.       Kleinster Wert ist hier 6(5)

2.      Spaltenwert der Spalte 2 = 6

3.      Zeilenwert der Zeile 1 = Basiswert – Spaltenwert = 6 – 6 = 0

4.      Nächste Auswahl innerhalb der Spalte 2 à Auswahl von 12(5)

5.      Zeilenwert der Zeile 2 = Basiswert – Spaltenwert = 12 – 6 = 6

6.      Nächste Auswahl innerhalb der Spalte 2 à Auswahl von 9(10)

7.      Zeilenwert der Zeile 3 = Basiswert – Spaltenwert = 9 – 6 = 3

8.      Als nächstes Auswahl einer neuen Spalte mit einem schwarzen/geklammerten Wert à Spalte 1, Wert 9(45)

9.      Spaltenwert der Spalte 1 = Basiswert – .....

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1.       Suchen des minimalsten Wertes in jeder Zeile der Kostenmatrix und abziehen dieser Variable von jedem Wert in derselben Zeile. Das gleiche für jede Spalte durchführen.

2.      Alle Nullen durch markieren der minimalen Zeilen/Spalten-Kombination abdecken. Sind m Markierungen notwendig --> optimale Zuteilung mit Kosten = 0 ist möglich.

3.      Sonst kleinsten nicht-abgedeckten Wert suchen, von jedem unmarkierten Element abziehen und zu jedem zweifach markierten Element hinzuzählen und zurück zu Schritt 2.

1

2

3

4

Kleinster Wert

1

12

3

6

5

-3

2

0

10

4

3

0

3

5

6

1

7

-1

4

0

2

4

8

0

1

2

3

4

1

9

0

3

2

2

0

10

4

3

3

4

5

0

6

4

0

2

4

8

Kleinster Wert

0

0

0

-2

1

2

3

4

1

9

0

3

0

2

0

10

4

2

3

4

5

0

4

4

0

2

4

6

 

1

2

3

4

 1

9

0

3

0

2

0

10

4

2

X(3)

3

4

5

0

4

4

0

2

4

6

X(1)

X (2)

1

2

3

4

 1

9

0

3

(0)

2

(0)

10

4

1

3

4

5

(0)

4

4

0

2

4

6

Lösung des Abdeckens:

1.       Auswahl der Zeile, in der keine geklammerte Null ist (Zeile 4)

2.      Auswahl der Spalte in der ausgewählten Zeile, die die Null aufweist (Spalte 1)

3.      Auswahl der Zeile in der ausgewählten Spalte, die eine geklammerte Null aufweist (Zeile 2)

4.      Abdecken aller AUSGEWÄHLTEN Spalten und NICHT-AUSGEWÄHLTEN Zeilen. Das orange Feld entsteht. Nun alle Werte in den orangen Zellen um den kleinsten Zellenwert des orangen Feldes (hier 1) verringern

5.      An den Stellen, wo 2 Auswahlen existieren (eine ausgewählte Spalte trifft eine ausgewählte Zeile à X11 und X31 à den Wert um den kleinsten Wert in den orangen Zellen erhöhen à 9 wird zu 10 und 4 wird zu 5

1

2

3

4

 1

9

0

3

0

2

0

10

4

1

3

4

5

0

4

4

0

2

4

6

Kostenreduktion um 1

1.       Auswählen der Zeile ohne Zuweisung (graue Null)

2.      Auswählen irgendeiner Spalte mit roter Null in der ausgewählten Zeile

3.      Auswählen einer Zeile mit geklammerter Null in der selektierten Spalte und zu Schritte 2 zurück

4.      Abdecken aller Nullen durch markieren der selektierten Spalten und unselektierten Zeilen

1

2

3

4

 1

10

(0)

3

0

2

0

9

3

(0)

3

5

5

(0)

4

4

(0)

1

3

5

Alle Zeilen/Spalten haben eine Zuteilung --> optimale Lösung. Gesamtkosten: Summe aller Kostenreduzierunge.....

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Optimum:  1 – 2 – 4 – 5 – 3 – 1                             --> Kosten von 19

Vehicle Routing Problem

-         Eine Menge homogener Fahrzeuge im Depot muss eine Menge von Kundennachfragen so erfüllen, dass die verfügbare Kapazität nicht überschritten wird und die maximale Dauer einer Fahrroute nicht überschritten wird.

-         Jeder Kunde muss exklusiv einem Fahrzeug zugeteilt werden.

Ziel ist es, die Gesamtzeit/-distanz zu minimieren oder den Fuhrpark zu verkleinern.

Clark/Wright Savings Algorythmus

Clustering und routing werden zeitgleich erledigt. Jeder Kunde wird vom Depot aus auf einer eigenen Route besucht --> 

Ersparnisse ergeben sich aus dem Zusammenlegen von Routen: 

Brauchbar realisiert werden sie durch: i ist der erste und j der letzte Kunde auf verschiedenen Routen, die neue Route erfüllt die Kapazitätsbeschränkungen und die neue Route überschreitet nicht die zeitlichen Beschränkungen der Route.

1.       Berechnen der anfänglichen Kosten, wenn alle Kunden separat bedient werden.

2.      Berechnen aller brauchbaren Einsparungen + anordnen in einer Tabelle in absteigender Reihenfolge.

3.      Aus der Liste den höchsten Einsparungswert filtern. Ist das assoziierte Verbinden der Routen brauchbar, Lösung anpassen, ansonste.....

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-         Nächst-größte Einsparung ist Kunde 9/10. Neue Route daher 0 – 1 – 10 – 9 – 0  --> Kosten=13,7  --> Gesamtkosten=53                                                                           OK!

-         Nächst-größte Einsparung ist Kunde 3/4  --> NICHT BRAUCHBAR! (Zeitüberschreitung)

-         Nächst-größte Einsparung ist Kunde 4/7  -->  NICHT BRAUCHBAR! (Gleiche Route)

-         Nächst-größte Einsparung ist Kunde 1/9  -->  NICHT BRAUCHBAR! (Gleiche Route)

-         Nächst-größte Einsparung ist Kunde 5/6  -->  NICHT BRAUCHBAR! (Endkunde)

-         Nächst-größte Einsparung ist Kunde 4/5. Neue Route daher 0 – 5 – 4 – 6 – 7 – 0 --> Kosten=14,3  --> Gesamtkosten=48,8

-         Nächst-größte Einsparung ist Kunde 2/3. Neue Route daher 0 – 2 – 3 – 0   --> Kosten=10,4  --> Gesamtkosten=44,8

Finale Lösung: Gesamtkosten = 44,8

Route

0-1-10-9-0

0-2-3-0

0-5-4-6-7-0

0-8-0

Kosten

13,7

10,4

14,3

6,4

SKRIPTUM TEIL II

Design von logistischen Netzwerken

Design von Güterflüssen von Angebot und Nachfrage. Im öffentlichen Sektor ist es die Festlegung von welchem Stützpunkt aus die Versorgung gewährleistet ist (Polizeistation, Krankenhaus, …). Entscheidung über Anzahl, Standort, Ausstattung, Größe, etc. Im öffentlichen Sektor liegt der Fokus auf Qualität des Services in großen Zahlen, im privaten Sektor auf Minimierung der Kosten und dem Tradeoff zwischen Kapazität und Service.

Standortentscheidungen treten auf, wenn: a) neu begonnen wird, b) sich die Raumbedingungen geändert haben, c) neue Produkte erscheinen.

Standort- und Allokationsentscheidungen sind durch Nachfrage am Standort gekoppelt. Standortentscheidungen können di.....

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