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Untersuchung von aktuellen Trends und Herausforderungen im Supply Chain Management in Deutschland
(2023)
Diese Studie untersucht die aktuellen Trends und Herausforderungen im Supply Chain Management (SCM) in Deutschland anhand von 16 Interviews, die von November 2022 bis Januar 2023 durchgeführt wurden. Die Studie deckt sechs Themenbereiche ab: aktuelle Ereignisse, Veränderungen im SCM, Nachhaltigkeit, Software, neue Technologien und Sichtbarkeit. Die am häufigsten genannten Herausforderungen waren Ressourcenverfügbarkeit, lange Durchlaufzeiten, Fachkräftemangel und preisbedingte Probleme. Die Experten wurden zu aktuellen Ereignissen wie Schwankungen der Rohstoffpreise, Chinas Null-Covid-Strategie und logistischen Engpässen befragt. Die Studie zeigt, dass die Lieferketten komplexer geworden und gewachsen sind und sich die Qualität der Vernetzung verbessert hat. Nachhaltigkeit wird immer wichtiger, und Zertifizierungen können deren Bedeutung belegen. Die Anpassungsfähigkeit von ERP-Systemen wurde kritisiert, und cloudbasierte Lösungen werden aus Sicherheitsgründen gemieden. Neue Technologien wie AR, VR, IoT, Big Data, KI, Additive Manufacturing und Blockchain haben Anwendungspotenzial im SCM. Experten halten Transparenz für wichtig, aber sie ist noch gering und hat das Potenzial, Risiken zu erkennen. Tracking und Tracing sind intern weit verbreitet, aber international gibt es Probleme. Die Studie liefert Erkenntnisse für Unternehmen, um sich anzupassen und weiterzuentwickeln, damit sie künftige Krisen besser bewältigen können.
We address the single container packing problem of a company that has to serve its customers by first placing the products in boxes and then loading the boxes into a container. We approach the problem by developing and solving mixed-integer linear models. Our models consider geometric constraints that feature non-overlapping constraints, box orientation constraints, dimensionality constraints, relative packing position constraints, and linearity constraints. We also develop an extension of the models by integrating load balance and the deviation of the center of gravity. We tested the models on a broad set of real instances involving up to 41 boxes and obtained optimal solutions in most cases and very small gaps when optimality could not be proven.
The German Armed Forces provide an operation contingent to support the North Atlantic Treaty Organization (NATO) Response Force (NRF). For this purpose, a „warehouse” containing accommodations, food supplies, medical supplies, and spare parts for the systems has to be available. Such a warehouse is restricted in weight, in order to be quickly movable in an upcoming deployment situation. It should be able to supply the NRF troops for a certain amount of time (e.g., one month) without re-supply from the outside. To ensure optimal use of such a restricted warehouse, we developed the computer program „The OPtimization of a Spare Parts Inventory” (TOPSPIN) to find an optimal mix of spare parts to restore a set of systems to functionality. Each system is composed of several parts, and it can only be used again in the mission if all broken parts are replaced. The failure rate of the individual parts follows a given random distribution, and during deployment it is expected to be higher than in the homeland. Due to the stochastic nature of the problem, we generate scenarios that simulate the actual failure of the parts. The backbone of TOPSPIN is a mixed-integer linear program that determines an optimal, scenario-robust mix of spare parts and is solved using standard state-of-the-art numerical solvers. Using input data provided by the Logistikzentrum, we analyze how many scenarios need to be generated in order to determine reliable solutions. Moreover, we analyze the composition of the warehouse over a variety of different weight restrictions, and we calculate the number of repairable systems as a function of this bound.
Der Bereich der rückführenden Logistik erhält durch die derzeitige und zukünftige Situation der Rohstoffentwicklung ein enormes Wachstumspotential. Das Wirtschaftswachstum vor allem in den BRIC-Nationen (Brasilien, Russland, Indien, China) hat zu einer erhöhten Rohstoffnachfrage geführt. Vor dem Hintergrund knapper und begrenzter Rohstoffvorkommen führt dieser Aspekt zu steigenden Rohstoffpreisen. Betroffen ist davon die Rohstoff verarbeitende Industrie wie die Energieerzeuger, Metall- und Elektroindustrie, Chemie-, Baustoff-, Textil-, Glas- oder Papierindustrie.
Eine Möglichkeit, um auf diesen Trend zu reagieren, liegt in der Substitution der zu ihrer Produktion notwendigen Primärrohstoffe durch Sekundärrohstoffe. Für die Erzeugung von Sekundärrohstoffen werden Rückstände benötigt. Die Rückstände fließen in Form von Altprodukten und Reststoffen aus dem Wirtschaftskreislauf in das System der Rückführungslogistik zurück und stehen den Sekundärrohstoffproduzenten zur Verfügung.
Der Rückfluss von Rückständen unterliegt verschiedenen Einflüssen wie beispielsweise dem Gebrauchs- und Rückgabeverhalten der Konsumenten. Der zeitliche Anfall und Zustrom, die Art und Menge sowie der qualitätsmäßige Zustand von Rückständen wird dadurch stark beeinflusst. Die Sekundärrohstoffproduzenten stehen somit einer unsicheren quantitativen und qualitativen Materialverfügbarkeit gegenüber. Diese Unsicherheiten wirken sich negativ auf die Produktions- und Dispositionssysteme aus. Um die Auswirkungen auf stabile Produktionsprozesse zu minimieren, bedarf es kurzfristiger dynamischer Dispositionsentscheidungen. In Verbindung mit intelligenten Informations- und Telekommunikationstechnologien können die komplexen dynamischen Dispositionsprobleme gelöst werden.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Bereich der Reverse Logistics und insbesondere der Sekundärrohstofflogistik. Es werden Aspekte der Dynamischen Disposition betrachtet und zeigt die Verknüpfung und die Verwendung von Multiagentensystemen als Vertreter moderner Informations- und Telekommunikationstechnologien und der verteilten künstlichen Intelligenz. Die Relevanz des Themas wird durch praxisnahe Beispiele belegt und die entwickelte Systemarchitektur auf die Sekundärrohstofflogistik angepasst. Die Ergebnisse und der Nutzen der Arbeit werden ebenfalls dargestellt.
In Folge der Globalisierung und der fortschreitenden Technologieentwicklung erhöht sich der vom Markt initiierte Druck. Um im Wettbewerb zu bestehen, sind Unternehmen gefordert, differenzierte, auf Märkte und Kunden ausgerichtete Lösungsangebote zu entwickeln und anzubieten. Es gilt, Unternehmen hinsichtlich der Erfolgsfaktoren Reaktionsfähigkeit, Agilität, Schlankheit und Intelligenz auszurichten. Im Ergebnis ermöglicht dies einen wichtigen Differenzierungsvorteil im Vergleich zum Wettbewerb und trägt zur Steigerung des Unternehmenswertes bei. Unternehmen erkennen in diesem Zusammenhang, dass effiziente, schlanke Versorgungs- und Logistikketten geeignet sind, einen essentiellen Wettbewerbsvorteil zu generieren. Gleichzeitig agieren sie als wirksamer Hebel zur Steuerung der Gesamtperformance. Unternehmen stehen daher vor der Herausforderung, Logistikstrukturen ganzheitlich und querschnittsfunktionsbezogen zu reflektieren und darauf aufbauend neu zu gestalten. Das Konzept der Schlanken Logistik erlebt vor diesem Hintergrund einen wesentlichen Bedeutungszuwachs. Es wird das Ziel verfolgt, „eine synchronisierte, flussorientierte Logistik“ zu schaffen, „die sich ziehend am Kundenbedarf ausrichtet und die vor- und nachgelagerten Wertschöpfungspartner in die Betrachtung einbezieht“. Gerade die Quantifizierung schlanker logistischer Leistungen stellt Unternehmen jedoch vor neue Herausforderungen. Das Ziel muss darin bestehen, sowohl bestehende als auch neue Prozesse umfassend zu bewerten, einen Status Quo zu erarbeiten und ganzheitliche Verbesserungsmaßnahmen auf Basis der Ergebnisse zu gestalten und umzusetzen. Dabei sind die organisationalen und fachspezifischen logistischen Fähigkeiten im Kontext der Philosophie des Schlanken Denkens zu entwickeln, um die gewünschte Leistungsfähigkeit zu erreichen. Reifegradmodelle können in diesem Zusammenhang wichtige Impulse zur Beherrschung komplexer Prozesse geben. Sie erlauben die Gestaltung einer strukturierten, definierten Vorgehensweise und ermöglichen die Verwendung eines konsistenten und erprobten Rahmens. Auf dieser Grundlage können Aktivitäten und Prozesse evaluiert, Stärken und Schwächen identifiziert und qualifizierte Maßnahmen im Hinblick auf eine ganzheitliche Optimierung abgeleitet werden. Reifegradmodelle bilden für Unternehmen daher ein wichtiges Instrumentarium, um Mindeststandards in definierten Prozessgebieten festzulegen und die Qualität von Prozessen zu dokumentieren. Das Ziel der vorliegenden Arbeit besteht in der Konzeption eines integrativen Reifegradmodells zur Bewertung schlanker Logistikstrukturen. Es gilt, ein strukturiertes Vorgehen zur Entwicklung des Modells abzuleiten, geeignete Gestaltungsfelder zu identifizieren und Wechselwirkungen zwischen den Gestaltungsbereichen zu antizipieren. Im Ergebnis ist ein ganzheitliches Modell zu entwickeln, das sowohl organisationale als auch fachspezifische Aspekte integriert.
Bei der Gestaltung eines optimalen Materialflusses sind Lagersysteme von großer Bedeutung. Die Errichtung dieser Lagersysteme verursacht Kosten, die über einen längeren Zeitraum gebunden sind. Um diese Kosten zu ermitteln, müssen Daten berücksichtigt werden, die weit in der Zukunft liegen. Die sichere Ermittlung aller Daten ist jedoch in der Planungsphase unmöglich, da sie einer Vielzahl von Einflüssen unterliegen, welche sich im Laufe der Zeit ändern können. Daher wird bei herkömmlichen Planungen versucht, mit Sicherheitszuschlägen bei den einzelnen Planungswerten die aus der Unsicherheit resultierenden Risiken implizit einzudämmen. Sicherheitszuschläge verursachen jedoch höhere Kosten. Dieses kann dazu führen, dass potentiell günstige Systeme verworfen werden. Daher werden Werkzeuge benötigt, die auch bei Unsicherheit die Planungsaufgaben unterstützen. In dieser Arbeit wird ein solches Werkzeug auf der Basis von evolutionären Algorithmen vorgestellt.