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Welchen Einfluss hat der Ölpreis auf die Struktur logistischer Netzwerke? Müssen Distributionsnetzwerke mit wenigen zentralen Lagerstandorten bei hohen Ölpreisen verändert werden, hin zu vielen regionalen Lagerstandorten? Diese und ähnliche Fragen zum Einfluss des Ölpreises werden unter Logistikern immer wieder diskutiert. In der 4flow-Logistikstudie 2010 wird diesen Fragestellungen auf den Grund gegangen. Die Studie quantifiziert den Effekt des Ölpreises, zeigt die Kostenwirkung in unterschiedlichen Netzwerktypen auf und gibt in Modellrechnungen für Industrie und Handel Empfehlungen für kostenoptimale Strukturen in Abhängigkeit von der Ölpreisentwicklung. Ausgangspunkt der Betrachtungen ist die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Öl- und Dieselpreis sowie Transport- und Gesamtlogistikkosten. Aufbauend auf den Erkenntnissen zur Korrelation von Ölpreis und Transportkosten sowie die dadurch beeinflussten Logistikkosten werden in der 4flow-Logistikstudie 2010 die Auswirkungen auf die kostenoptimale Struktur von Distributionsnetzwerken untersucht. Um die Wirkungen des Öl- bzw. Dieselpreises auf ein Netzwerk belegen zu können, werden in der 4flow-Logistikstudie 2010 ein praxisgerechtes Modell für die Industrie und eines für den Handel mit realistischen Logistikkosten belegt und unter Berücksichtigung verschiedenster Ölpreise optimiert. Zudem werden der Einfluss des Warenwerts auf die Untersuchungsergebnisse ausgewertet sowie mögliche Einsparpotenziale bei Kosten und CO2-Emissionen durch eine Netzwerkoptimierung untersucht. Eine kostenoptimale Distributionsstruktur hängt bei einem konstanten Warenwert in Industrie und Handel nur schwach vom Ölpreisniveau ab. Bei Ölpreisen bis 100 US-Dollar pro Barrel verändert sich die optimale Lageranzahl nicht. Erst bei höheren Ölpreisen sind in der Industrie mehr Standorte optimal, wohingegen es im Handel erst bei sehr hohen Ölpreisen erforderlich wird, mehr Lager zu betreiben. Veränderungen des Ölpreises haben eine quantifizierbare Auswirkung auf Transportkosten und damit auf Logistikkosten. Die in der 4flow-Logistikstudie modellierten Transportkosten steigen erwartungsgemäß mit der Zunahme des Ölpreises. Aufbauend auf der Erkenntnis, dass der Einfluss des Ölpreises auf die kostenoptimalen Distributionsstrukturen begrenzt ist, ist ein weiteres Ergebnis der 4flow-Logistikstudie 2010, dass der Warenwert sowohl in der Industrie als auch im Handel eine bedeutende Rolle für die Gesamtkosten spielt.
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5/8/2018 Der Einfluss des Ölpreises auf Distributionsnetzwerke von Industrie und Handel - slidepdf.com
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4flow. Wir gestalten Logistik.
Der E influss des Olpreisesauf Dis tributionsnetzwerke
von Industrie und Handel
EinMythos wird entzaubert
4flow-Logistikstudie 2010
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Der E in flu ss d es Olpreises
auf Distr ibut ionsnetzwerke
von Industrie und H andel
EinMythos wird entzaubert
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Vorwort
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L ieb e L eserin, lieb er L eser,
welchen Einfluss hat der Olpreis auf die Struktur logistischer Netz-
werke? Mussen Distributionsnetzwerke mit wenigen zentralen Lager-
standorten bei hohen Olpreisen verandert werden, hin zu vielen
regionalen Lagerstandorten?
Dr.-Ing. Stefan Wolff
Vorsitzender des Vorstandes
4flowAG
Diese und ahnliche Fragen zum Einfluss des Olpreises werden unter
Logistikern immer wieder diskutiert. Fastjeder hat dazu eine Meinung,
gerechnet wurde selten. Wir wollten esgenau wissen und den Dingen
auf den Grund gehen, ohne dabei selbst eine Prognose der Olpreisent-
wicklung zu erstellen.
Wie immer haben wir uns ergebnisoffen mit dem Thema beschaftigt.
Trotzdem war die Haupterkenntnis fur uns eine Uberraschung: Der 01-
preis hat nur einen sehr geringen Einfluss auf die Struktur von Distribu-
tionsnetzwerken. Warum das so ist und abwelchem Olpreisniveau sich
die Distributionsnetzwerke dann doch verandern, lesen Sie in dieser
Studie.
4flow hat den Anspruch, sich inhaltlich tiefgehend mit Logistik zu be-
schaftigen. Dazu zahlt fur uns auch, relevante Themen aufzugreifen
und offene Fragen zu beantworten. Die Themen ergeben sich aus un-
serer vielfaltigen Arbeit fur Kunden aus Industrie, Handel und Dienst-
leistung.
Dr.-Ing. habil. Christian Butz
Leiter 4f1ow research
4flowAG
Sie halten mit der 4flow-Logistikstudie 2010 die erste Studie von 4flow
in einem neuen Format in der Hand. Weitere werden folgen.
Unser besonderer Dank gilt allen beteiligten Kollegen, deren aufseror-
dentliches Engagement und hohe Diskussionsbereitschaft diese Studie
errnoglicht haben.
Wir wunschen Ihnen spannende Erkenntnisse fur Ihre Arbeit und viel
Spaf beim Lesen.
Berlin, im Marz 2010
It (]I 1 4 '»:a: I J J f ·
r - .
Dr.-Ing. Stefan Wolff Dr.-Ing. habil. Christian Butz
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Inhalt
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Management Summary 8
2 EinfUhrung 10
2.1 Olpreis und Distributionsnetzwerke 12
2.2 Entwicklung des 01- und Dieselpreises 14
2.3 Einflussfaktoren auf den Olpreis 16
2.4 Transportaufkommen und CO2-Emissionen 18
2.5 Netzwerkstrukturen 20
3 Methodik und Datenbasis 22
3.1 Methodisches Vorgehen 24
3.2 Datenbasis und Modellannahmen " 26
3.3 Regionale Verteilung der Kundenstandorte 28
3.4 Abbildung der Distributionsnetzwerke .30
3.5 Logistikkosten im Modell. 32
3.6 Zusammensetzung der Transportkosten 34
3.7 Zusammensetzung der Standortkosten 36
4 Ergebnisse 38
4.1 Hastizitat der Transportkosten 40
4.2 l.ogistikkostenverlaufe in Industrie und Handel 42
4.3 Einfluss des Olpreises auf Distributionsnetzwerke 44
4.4 Einfluss des Warenwertes auf die optimale Struktur 46
4.5 Distributionsstruktur und CO2-Emissionen 48
4.6 Kostensenkungspotenziale durch Restrukturierung 50
4.7 Herausforderungen bei der Umgestaltung des Netzwerkes 52
5 Anhang 54
5.1 Rechenweg 56
5.2 AbkUrzungen, Endnoten und Quellen 58
5.3 Autoren 60
5.4 Impressum 62
7
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1 Management Summary
20
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015
Industrie
Handel
105
Olpreis[USD/bblj
Abbildung 1:Anzahl kostenoptimaler Lagerstandorte bei verschiedenen Olpreisen fur Industrie und Handel,
Quelle: 4flow vista®
60 150 195
Bei niedrigen Olpreisen sind in der Industrie acht,
bei hohen Preisen zehn Standorte optimal. 1m
Handel wird es erst bei sehr hohen Olpreisen
erforderlich mehr als sechs Lager zu betreiben.
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Olpreis und Transportkosten linear abhangig
Wenn der Rohblpreis amWeltmarkt um 10 USD pro
Barrel steigt, dann steigen die Transportkosten in Eu-
ropa um etwa 2,2 EUR-Cent pro Kilometer. Einum 10
USD hoheres Olpreisniveau bedeutet also allein fur
Deutschland, dass die Kosten des Stralsenguterver-
kehrs um etwa 690 Mio. EUR im Jahrsteigen. Der va-
riable Anteil der Transportkosten ist uber den Diesel-
preis an den Olpreis gekoppelt. Selbst bei Verande-
rungen in der Besteuerung korreliert der Dieselpreis
stark mit dem Olpreis.
Enorme Bedeutung des Transportmanagements
Bei steigenden Olpreisen hat die konsequente Opti-
mierung aller Transporte im Netzwerk einen aulserst
hohen Einfluss auf die Profitabiliat von Unternehmen.
Die beste UnterstUtzung hierfur bieten Transportma-
nagementsysteme mit strategischen und dynami-
schen Optimierungskomponenten.
Schwacher Einfluss auf Netzwerkstrukturen
Trotz des direkten Zusammenhanges zwischen 0 1 -
preis und Transportkosten hat der Olpreis nur einen
sehr schwachen Einfluss auf die Struktur von Distri-
butionsnetzwerken. Zwei praxisgerechte Modelle fur
Industrie und Handel in der Europaischen Union (EU-
27) werden mit realistischen Logistikkosten belegt
und dann fur verschiedenste Olpreise optimiert. 0 1 -
preise zwischen 15 und 150 USD pro Barrel fuhren
fur diese Modelle in der Industrie immer zu einem
Optimum von acht europaischen Lagern und im Han-
del immer zu einem Optimum von sechs europai-
schen Lagern.
Potenziale in gewachsenen Netzwerken
In gewachsenen, nicht optimalen Distributionsnetz-
werken existieren haufig erhebliche Kostensen-
kungspotenziale durch Strukturoptimierungen. Diese
Potenziale konnen je nach Ausgangssituation bis zu
20 % der Logistikkosten betragen. Logistikstrukturen
konnen jedoch selten in sehr kurzer Zeit umgestaltet
werden. Oft sind Anpassungen nur durch erhebliche
Investitionen rnoglich. Bei allen Entscheidungen zur
Veranderung von Netzwerkstrukturen ist deshalb ei-
ne detaillierte Business-Case-Betrachtung fur die
moglichen Szenarien notwendig.
Positive Umwelteffekte bei Dezentralisierung
Reduzierungen der Transportkosten durch kurzere
Transportstrecken oder eine verbesserte Fahrzeug-
auslastung fuhren unmittelbar zu einer Verbesserung
der CO2-Bilanz. Die Dezentralisierung fuhrt in den
beiden Modellen zu CO2-Reduktionen von bis zu
8 % . Ob es richtig ist, Logistiknetzwerke vorrangig
nach Kosten zu optimieren oder ob die Umwelt eine
starkere Rolle bei Entscheidungen spielen sollte, wird
in dieser Studie nicht diskutiert. Die Studie zeigt aber
sehr deutlich, dasseine Umweltoptimierung von
Netzwerkstrukturen kaum durch hohe Olpreise moti-
viert wird.
Logistiknetzwerke reagieren individuell
Aile Erkenntnisse werden exemplarisch fur zwei rea-
litatsnahe Modellnetzwerke von Industrie und Han-
del getroffen. Jedes reale Logistiknetzwerk hat je-
doch Spezifika, die die gewahlten Modelle nicht un-
bedingt wiedergeben. Vor einer Entscheidung uber
die optimale Netzwerkstruktur bei einem erwarteten
Olpreisniveau ist esdaher unbedingt notig. das eige-
ne Netzwerk detaill iert zu modellieren und dann Be-
Die Sensitivitatsanalysen fur diese Studie zeigen, dass rechnungen und Optimierungen durchzufUhren.
Entscheidende Bedeutung der Warenwerte
die kostenoptimale Anzahl der Lagerstandorte im
Netzwerk sehr deutlich auf unterschiedliche Niveaus
der Warenwerte reagiert.
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1 Management Summary
2 Einfuhrung
3 Methodik und Datenbasis
4 Ergebnisse
5 Anhang
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2 Einfuhrung
2.1 Olpreis und Distributionsnetzwerke
2.2 Entwicklung des 0 1 - und Dieselpreises
2.3 Einflussfaktoren auf den Olpreis
2.4 Transportaufkommen und CO2-Emissionen
2.5 Netzwerkstrukturen
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2.1 Olpreis und
Distr ibutionsnetzwerke
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Gesamtlogistikkosten
Lager-, Behalter-,
Handling- und
Bestandskosten
-----+--Transportkosten
Optimum 1 j Optimum 2
Legende:
Olpreis 1
Olpreis 2
+ Kostensteigerung
Abbildung 2: Grundsatzlicher Zusammenhang zwischen Olpreis, Netzwerkstruktur und Logistikkosten
Anzahl Lager
Die Zusammensetzung der Logistikkosten ist ab-
hangig von der Struktur der Distributionsnetzwer-
ke. Eine olpreisbedingte Erhohung der Tranport-
kosten kann eine Verschiebung des Minimums der
Logistikkosten hin zu dezentraleren Netzwerk-
strukturen bewirken.
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Entwicklung der Logistik
In einer global arbeitsteiligen Wirtschaft ist die Logis-
tik von hoher Bedeutung. Die Identif ikation und Er-
schliefSungvon Wirtschaftlichkeitsverbesserungen in
der Logistik ist daher fur viele Unternehmen wichtig.
Neben der Optimierung operativer Logistikfunktio-
nen wie Lagerhaltung, Transport. Umschlag und
Kommissionierung ruckt die ubergreifende Optimie-
rung von Strukturen und Prozessen der Supply
Chain in den Vordergrund.
Heute und zukunftig rnussen Unternehmen, und da-
mit auch ihre Logistik, auf die veranderung okonorni-
scher und okologischer Rahmenbedingungen rea-
gieren konnen. Der Megatrend Globalisierung fuhrt
beispielsweise zur Entstehung neuer Logistikregio-
nen und -zentren mit hoher Nachfrage nach Logis-
tikinfrastruktur. Zudem fuhren die fortschreitende
Urbanisierung und der Internethandel zu einer Ver-
anderung der Versorgungsstrorne mit zunehmend
kleinteiligen, kundenindividuellen Sendungen.
Gleichzeitig verlangt der Kunde nach einer schnellen
Abwicklung seiner Auftrage. Hohe Verfugbarkeit,
Hexibilitat und Verlasslichkeit sind deshalb heute die
wichtigsten Anforderungen an die Logistik.
Der Olpreis als Herausforderung
Die turbulente Entwicklung des Olpreises in den ver-
gangenen Monaten und die weitgehende gesell-
schaftliche Akzeptanz des Phanornens Klimawandel
haben zu einer erhohten Sensibilitat bezuglich Res-
sourcenverbrauch, Kosten und Umweltwirkung so-
wohl auf Seiten der Konsumenten alsauch auf
Unternehmensseite gefuhrt. ' Insbesondere Unter-
nehmen in transportintensiven Branchen stehen vor
der zentralen Herausforderung, die Balance zwi-
schen Kosten, l.eistungsfahigkeit und Umweltbelas-
tung ihrer Netzwerke zu finden.
Jehoher der Olpreis steigt. desto wichtiger wird ein
aktives Management mit einer kontinuierlichen Opti-
mierung der Transporte. Unklar ist jedoch, wie stark
Netzwerkstrukturen vern Olpreisniveau beeinflusst
werden.
Zentrale Fragestellung dieser Studie ist daher, ob
und wie sich ein steigender Olpreis auf Distributi-
onsstrukturen auswirkt (siehe Abbildung 2). Dabei
werden auch andere Faktoren, wie der Einfluss des
Warenwertes, untersucht und aufgezeigt. welches
Kostensenkungspotenzial sich bei schwankenden
Olpreisen durch die Optimierung von Distributions-
netzwerken ergibt.
Zielsetzung und Vorgehen
Ausgangspunkt der Betrachtungen ist die Untersu-
chung des Zusammenhangs zwischen 01- und Die-
selpreis sowie Transport- und Gesamtlogistikkosten.Hierbei spielt die relative Bedeutung der Transport-
kosten eine Rolle, die nicht selten einen Anteil von
uber 50 % an den Gesamtlogistikkosten erreichen.
Aufbauend auf den Erkenntnissen zur Korrelation
von Olpreis, Transport- und Logistikkosten werden
die Auswirkungen auf die kostenoptimale Struktur
von Distributionsnetzwerken untersucht.
Um die Wirkungen des 01- bzw. Dieselpreises auf
ein Netzwerk belegen zu konnen, wurden exempla-
rische Modellnetzwerke fur Industrie und Handel
aufgebaut, anhand derer die Effekte nachgewiesen
werden. DasZiel der Studie besteht darin, den Ef-
fekt des Olpreises zu quantifizieren, die Kostenwir-
kung in unterschiedlichen Netzwerktypen aufzu-
zeigen und Empfehlungen fur kostenoptimale Struk-
turen in Abhangigkeit vern Olpreis zu geben. An-
hand der Modelle werden auch Kostensenkungs-
potenziale und Umweltauswirkungen einer Struk-
turumstellung aufgezeigt.
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2.2 Entw icklung des 0 1 - und
Dieselpreises
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140
16 0
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14 0
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40
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1975 1981 1988 1995 2002 2009
Abbildung 3: Historische Entwicklung des 01- und Dieselpreises 1974 bis 2009 (Monats- oder Wochenpreise)
Seit 2002 stieg der Olpreis stark an und erreichte
2008 kurzzeitig Spitzenwerte. Der Dieselpreis folgt
der Entwicklung des Olpreises und ist mit diesem
langfristig, selbst bei Veranderungen in der Be-
steuerung, stark korreliert (Korrelationskoeffizient
R=0,87; Signifkanzniveau p =0,01).
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Entwicklung im 20. und 21. Jahrhundert
Mitte des 20. Jahrhunderts schien die VerfUgbarkeit
des Rohstoffs Erdol durch ergiebige Quellen und die
Neuerschliefsung von Fbrdergebieten gesichert. In
den 1950er und 60er Jahren konnten in den USA so-
gar die heimischen Olquellen gedrosselt werden, um
jederzeit auf eine Verknappung des Weltmarktange-
bots reagieren zu konnen. In den 1970er Jahren
schnellte der Olpreis durch das Embargo der OPEC-
Staaten im Laufe des Jom-Kippur-Krieges 1973 und
die Revolution im Iran 1979 sowie den anschlielsen-
den Krieg zwischen Iran und Irak erstmals in die Ho-
he. Seitdem die OPEC Mitte der 1980er Jahre an
Einfluss verlor, ist der Olpreis zunehmenden Schwan-
kungen unterworfen. Er bewegte sich bis zur Jahrtau-
sendwende aber relativ stabil auf einem Niveau um
20 USD pro Barrel.? Seit Beginn des 21. Jahrhun-
derts steigt der Olpreis mit hohen Wachstumsraten
und erreichte im Jahr 2008 einen Hbchststand von
knapp 150 USD, bevor er im Zuge der weltweiten
Wirtschaftskrise einbrach."
Herausforderung Prognose
Aufgrund der vielfaltigen Einflussfaktoren ist die Pro-
gnose zukunftiger Olpreise nur schwer moglich." We-
der die Fortschreibung historischer Preisentwicklun-
gen noch die Anwendung okonornischer Gleichge-
wichtstheorien oder die Verwendung spezieller Mo-
delle zu erschbpflichen Gutern kbnnen Vorhersagen
erzeugen, die dem tatsachlichen Verhalten des 01 -preises gerecht werden.> Insbesondere die Preise
des Jahres 2008, die mit knapp 150 USD im Juli und
60 USD im November extrem schwankten, lassen
sich nicht mit den Modellen erklaren.v Auch Speku-
lanten sind hierfur nicht ausschlielsllch verantwort-
lich zu machen, weil sie entweder zu geringe Men-
gen handeln (Kapitalfonds) oder ihre Positionen
nicht haufig genug anpassen (Hedgefonds), um die
Preise zu beeinflussen bzw. um die Produzenten da-
zu zu veranlassen, ihre Verkaufsstrategien zu an-
dern.?
Diese Studie hat sich explizit nicht zur Aufgabe ge-
macht, Prognosen zum Olpreis abzugeben. Es wur-
de auf bestehende Prognosen zuruckgegri ffen.
Langfristig steigende Olpreise
Trotz der geschilderten Herausforderungen werden
Prognosen zur Entwicklung des O lp re is es fu r die
Planung herangezogen. Verfugbare Prognosen zur
langfristigen Entwicklung des Olpreises rechnen auf
der Angebotsseite mit einer Ausweitung produzier-
ter Mengen sowohl in den OPEC-Staaten als auch in
den Nicht-OPEC-Staaten bis zum sogenannten Peak
Oil (s iehe Abschnitt 2.3), der nach unterschiedlichen
Szenarien zwischen 2009 und 2040 erreicht sein
wird." Da die Nachfrage, insbesondere in den gro-
~en asiatischen Staaten, starker zunimmt als das An-
gebot, besteht Konsens daruber, dass der Olpreis
langfristig steigen wird. Eine Studie aus dem Jahr
2005 prognostiziert auf Basis fundamentaler Ange-
bots- und Nachfragetrends im Jahr 2030 einen 01 -
preis zwischen 120 USD bei normalem Wirtschafts-
wachstum und 154 USD pro Barrel bei hohem Wirt-
schaftswachstum.? Eine Prognose der amerikani-
schen Energy Information Administration sieht den
Olpreis auf dem US-Markt bei etwa 130 USD im Jahr
2030.10
Kurz- und mittelfristig unklarer Trend
Wahrend langfris tig von einem steigenden Olpreis
ausgegangen wird, ist die kurz- und mittelfristige
Prognose der Entwicklungen aufgrund zahlreicher
Einflussfaktoren, die im folgenden Abschnitt erlau-
tert werden, schwierig. Modelle, die den Olpreis le-
diglich uber Olangebot und -nachfrage zu erklaren
versuchen, sind fur die mittel- und kurzfristige Ab-
schatzung der Preisentwicklung nicht ausreichend.
Trotzdem konnen Szenarien entwickelt werden, um
die Auswirkungen bestimmter Olpreisniveaus und
rnogliche Reaktionen zu prufen.
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2.3 Einflussfaktoren auf den Olpreis
Makro-
okonornische
Faktoren
Technologische
Faktoren
Sonstige
Faktoren
Geringe Unsicherheit (abschatzbar) Hohe Unsicherheit (kaum abschatzbar)
Abbildung 4: Kategorisierung wesentlicher Einflussfaktoren auf die Entwicklung des Olpreises
Die zukunftige Entwicklung des Olpreises ist
schwer prognostizierbar, da neben Angebot und
Nachfrage eine Vielzahl makrobkonomischer, tech-
nologischer, politischer und sonstiger Einfluss-
faktoren wirken.
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Okonomische Faktoren
DaWirtschaftswachstum in der Regel mit zusatzli-
chem Energieverbrauch einhergeht. hat das erwarte-
te Wachstum Einfluss auf den Olpreis." Die wich-
tigste Rolle spielen heute die wirtschaftliche Entwick-
lung in den USA als grolster homogener Wirtschafts-
raum und grofster Erdolirnporteur sowie die wach-
sende Rohstoffnachfrage der beiden grolsen asiati-
schen Volkswirtschaften China und Indien. Da Ge-
schafte mit Erdol weltweit in USD abgewickelt
werden, ist der Wechselkurs zwischen USD und
anderen Wahrungen fur die Entwicklung des Olprei-
ses in Europa und Deutschland relevant.
Politische Faktoren
Die zentrale Bedeutung des Rohstoffs Erdol fur die
internationale Wirtschaft hat zur Folge, dass politi-
sche Entscheidungen erheblichen Einfluss auf denOlpreis haben. Starken Einfluss hierbei haben vor
allem die Politik und die Stabilitat der Organisation
erdolexportierender Lander (OPEC), die einerseits
das Ziel verfolgt, den Olpreis moglichst hoch zu hal-
ten, um ihren Mitgliedern hohe Einnahmen zu si-
chern und andererseits dem Druck der Importeure
ausgesetzt ist, die einen rnoglichst niedrigen Olpreis
fordern. Kriegerische Auseinandersetzungen zwi-
schen Staaten oder innerhalb von Staatsgrenzen
haben ebenfalls einen grolsen Einfluss auf den 0 1 -
preis. Unruhen, Putsche und Grenzkonflikte treten in
vielen Regionen der Welt auf und konnen meist im
Vorfeld nur schwer abgeschatzt werden. Ebensowe-
nig lassensich terroristische Anschlage absehen.
Derartige Aktionen konnen einerseits dazu fuhren,
dass durch Beschadigung oder Zerstorung die Ver-
sorgung mit 0 1 kurzfristig eingeschrankt ist. Anderer-
seits konnen die Gefahr moglicher Anschlage und
Ubergriffe sowie praventive MalSnahmen zu deren
Verhinderung das Preisniveau dauerhaft beeinflus-
sen. Zunehmendes okologisches Verantwortungsbe-
wusstsein in Politik und Gesellschaft verlangt nach
nachhaltigen und energieeffizienten Prozessen und
Strukturen. Politisch gesteuerte Anstrengungen wie
steuerliche Anreize oder Investitionsprogramme, die
zum Energiesparen fUhren, konnen durch ihre Ha-
chenwirkung auf Energie- und damit Olverbrauch
wirken und somit ebenfalls relevant fur die Preisbil-
dung sein.
Technologische Faktoren
Neue Technologien konnen den Olpreis vielfaltig be-
einflussen. Einerseits bewirkt der technische Fort-
schritt eine Reduktion der Forderkosten und ermog-
licht so die ErschlielSung bislang nicht wirtschaftli-
cher Vorkommen. Andererseits werden Ol-Substitu-
te, alternative Energiequellen und effizientere An-
triebsverfahren erforscht. Die Nutzung regenerati-
ver Energien fuhrt zu einer Verringerung des Olbe-
darfs und beeinflusst so den Preis. Basis heutiger
Uberlegungen zur Entwicklung des Olpreises ist diePeak-Oil-Theorie, die besagt, dass die Olvorkornrnen
in prahistorischer Zeit entstanden und endlich sind.
Die Forderung des Rohstoffs strebt demnach einem
Maximum zu, um anschlielSend abzufallen und so
bei konstanter oder steigender Nachfrage zu Versor-
gungsengpassen und steigendem Olpreis zu fuhren.
Der Zeitpunkt maximaler Forderung wird nach un-
terschiedlichen Szenarien zwischen 2009 und 2040
erreicht sein.F Erkenntnisse, die zur Bestatigung
oder Widerlegung dieser Theorie fuhren, wurden
die Entwicklung des Olpreises signifikant beeinflus-
sen.
Sonstige Faktoren
Neben technischen, politischen und okonornischen
Faktoren gibt esweitere Ereignisse und Entwicklun-
gen, die den Olpreis beeinflussen und sich durch ei-
ne schwierige Vorhersehbarkeit auszeichnen. Dazu
zahlen Naturkatastrophen und Storungen im techni-
schen Ablauf der Olforderung, -verarbeitung und
des Transports wie Havarien und Unfal!e.
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2.4 Entw icklung von Transport und
Emissionen
E 1.800~o
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E 1.600o~
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750
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2004 2006
CO2-Emissionen
1.200+---~--------~----------~--------~--------~--------~----4
1996 1998 2000 2002
Abbildung 5: Transportaufkommen und CO2-Ausstors im Stralsenverkehr 1995 bis 2006 (EU-27)
18
Das Transportaufkommen wachst kontinuierlich
und stellt eine Ursache fur den Anstieg der CO2-
Emissionen dar. Seit 2004 ist eine Entkopplung der
Steigerungsraten von Transportaufkommen und
CO2-Emissionen feststellbar.
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Steigendes Transportaufkommen
Wer heute Cuter auf der Stralse t ransport ier t, muss
sich zunehmend mit uberlasteten Infrastrukturen aus-
einandersetzen, denn das Transportaufkommen in
Europa wachst kontinuierlich. Die Transportintensi-
tat, ausgedruckt in Tonnenkilometer (tkm) pro erwirt-
schaftetem Euro, wird bis 2025 weiter ansteigen.
Eine Entkopplung von Wirtschafts- und Verkehrslei-
stungswachstum fand demzufolge in der Vergangen-
heit nicht statt.
Ausgehend von der derzeitigen Entwicklung wird in
der EU-27 fur den innereuropaischen Guterverkehr
bis zum Jahr 2020 ein Wachstum von 70 % erwartet,
in den mit tel- und osteuropaischen Mitgliedstaaten
sogar bis zu 95 % .
1mJahr 2007 hat der gesamte Gutertransport in der
EU-27 ein Volumen von rund 4.228 Mrd. tkm ange-
nommen. Mit 45 % hat der Lkw den grofsten Anteil
an dieser Transportleistung. Dabei ist der Guterver-
kehr auf der Stralse von 1995 bis 2007 um rund 49 %
gestiegen. Sowohl im Schienen- als auch im Stralsen-
guterverkehr wachsen die Transportleistungen deut-
lich starker als das Transportaufkommen, was darauf
hindeutet, dass sich die Tendenz zu gri:ilSeren Trans-
portdistanzen weiter fortsetzt."
Entwicklung des CO2-AusstoBes
aus Grunden der Hexibilitat. Zuverlassigkeit und
Punkt lichkei t meist Transportmit tel mit vergleichs-
weise urnweltschadlichen Emissionswerten und Effi-
zienzgraden, narnlich Lkw und Flugzeug, eingesetzt.
Die Menge an CO2-Emissionen, die im Verlauf des
Lebenszyklus von Gutern erzeugt wird, ist eine
Kennzahl, die vergleichbar, verstandlich und skalier-
bar ist und sich deshalb als Indikator f ur K l ir na s cha -
digung und Umweltbelastung von Produkten, sowie
deren Herstellung, Distribution und Entsorgung eig-
net. Der CO2-AusstolS im Transportsektor in der EU-
27 betrug 2006 rund 1.270 Mio. 1. was eine Steige-
rung um rund 25 % gegenuber 1995 darstellt. Der
StralSenverkehr hat mit etwa 71 % den gri :i lSten An-
teil am CO2-AusstolS im Transportsektor."
Auswirkungen auf Transportnetzwerke
Wachsendes Bewusstsein in Bevi:ilkerung und Politik
fur die urnweltschadigenden Nebenwirkungen der
industrie llen Beschaffung, Erzeugung, Distribution
und Entsorgung von Gutern erfordert nachhaltiges
Wirtschaften, um die Lebensgrundlagen auch fu r
nachfolgende Generationen zu erhalten. Insbeson-
dere der mafsgeblich durch das Treibhausgas CO2
hervorgerufene Klimawandel wird als Herausforde-
rung und dessen Bekarnpfung als Aufgabe fur unse-
re Gesellschaft verstanden.
Bei der Planung und Optimierung von Transport-
Die Ausnutzung von Lohnkostenvorteilen und die Er- netzwerken sind deshalb neben den Logistikkosten
schlielSung neuer A bsatzrn arkte fu hre n h au fig zu ei- die Umweltwirkungen in Form von CO2-Emissionen
ner gri:ilSeren raurnlichen Ausdehnung der Logistik- zu berucksichtigen, um sowohl die i:ikonomisch als
strukturen. Dies bewirkt unmittelbar eine Erhi:ihung auch okologisch nachhaltige Versorgung von Unter-
der Transportleistung und damit mehr Energiever- nehmen und Kunden sicherzustellen.
brauch und Schadstoffemissionen. Zudem werden
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2 .5 Ne tzwerkstruktu ren
Zentral Dezentral Legende:
• Zentrallager
o Regionallager
• Senke
Abbildung 6: Schematische Struktur zentraler und dezentraler Distributionsnetzwerke
Zentrale und dezentrale Netzwerke unterscheiden
sich unter anderem in der relativen Hohe der
Bestands- und Transportkosten, in ihrer Reaktions-
fahigkeit und der Nutzung von Skaleneffekten.
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Bedeutung von Logistiknetzwerken
Produktionsstatten von Industrieunternehmen sind
zunehmend in allen wichtigen Markten der Welt ver-
treten, gleichzeitig werden Kunden in allen Weltre-
gionen beliefert. Durch die Verflechtung von inter-
nationalen Standorten entstehen immer grofsere und
komplexere Netzwerke. Arbeitsteilung und funktio-
nale Spezialisierung in Netzwerken bedingen aber
gleichzeitig eine Vielzahl von Schnittstellen, an de-
nen Reibungsverluste entstehen.
Bei Transporten uber grofse Distanzen ubersteigen
die Logistikkosten nicht selten den Wert der Waren
und Komponenten. Daraus folgt, dass bereits gering-
fugige Verbesserungen in internationalen Netzwer-
ken sehr groge Einsparungen bewirken konnen. Die
Vermeidung von Tranporten durch verstarktes Local
Sourcing ist hierzu ein Ansatz. Daruber hinaus liegen
weitere Einsparmbglichkeiten in der Optimierung
der Netzwerkstrukturen durch Reduzierung, Verlage-
rung oder Schaffung von Netzwerkelementen wie
Logistikzentren und in der optimierten Nutzung vor-
handener Netzwerkelemente wie Umschlagpunkten
und Lagern.
Zentrale und dezentrale Distributions-
strukturen
Bei einer zentralen Struktur werden unter Ausnut-
zung von Skaleneffekten aile Kunden von einem
bzw. wenigen Standorten beliefert. Das Transportauf-
kommen ist hoch, gleichzeitig lasst sich ein geringer
Gesamtbestand im Netzwerk realisieren. Einen Nach-
teil stellen die oft langen Reaktionszeiten dar, weil
keine kundennahen l.agerstatten vorhanden sind.
Auch sind die Transportmittel oftmals nur zum Teil
ausgelastet, wenn die Fahrten nicht konsolidiert wer-
den.
Eine dezentrale Struktur beinhaltet eine grolse An-
zahl Standorte, die die Versorgung der Senken in ei-
nem Netzwerk binnen kurzer Zeit sicherstellen kon-
nen. Dezentrale Strukturen erlauben kurze Lieferzei-
ten und weisen niedrigere Transportkosten zum
Kunden auf, weil die Transportrelationen von der
Quelle bis zu den Lagerstandorten haufig konsoli-
diert werden konnen. Andererseits rnussen in de-
zentralen Strukturen hohere Bestande (summiert
uber aile Standorte) in Kauf genommen werden, um
die gleichen Servicelevel wie in einer zentralen Or-
ganisation zu erreichen, da sich Bedarfsschwankun-
gen nicht uber die regional verteilten Lager aus-
gleichen konnen. Weitere relevante Aspekte sind
Fixkosten und Overheads, die in der Regel mit der
Anzahl der betriebenen Standorte steigen. In einer
Mischform beliefert ein Zentrallager dezentral ange-
ordnete Lagerstandorte, die dann die Kunden belie-
fern. Werden nicht aile Produkte in den dezentralen
Standorten vorgehalten, ist alternativ auch eine Di-
rektbelieferung aus dem zentralen Standort mbglich.
Optimierte Distributionsnetzwerke
Jedes Distributionsnetzwerk weist unternehmens-,
produkt- und kundenspezifische Eigenheiten auf.
Aussagen zur Eignung von zentralen und dezentra-
len Netzwerkstrukturen sind deshalb nur generisch
mbglich und rnussen bei jedem Unternehmen indivi-
duell ausgelegt werden. Anhand von Kennzahlen
wie Kosten, Servicegrad, Hexibilitat und Umwelt-
auswirkungen lasst sich je nach Unternehmenssitua-
tion eine den Anforderungen entsprechende
optimale Struktur ermitteln.
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1 Management Summary
2 Einfuhrung
3 Methodik und Datenbasis
4 Ergebnisse
5 Anhang
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3 M ethod ik und D atenbasis
3.1 Methodisches Vorgehen
3.2 Datenbasis und Modellannahmen
3.3 Regionale Verteilung der Kundenstandorte
3.4 Abbildung der Distributionsnetzwerke
3.5 Logistikkosten im Modell
3.6 Zusammensetzung der Transportkosten
3.7 Zusammensetzung der Standortkosten
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3 .1 M ethod isches Vorgehen
Modellbildung Auswertung
Optimierung Iteration
Ermittlung der Anzahl und
Lokation von Lagerstandorten zur
optimalen Bedienung der Kunden
Relokation der Lagerstandorte
zur Opt imierung von In- und
Outbound-Strornen
Identifizierung der optimalen
Netzwerkstruktur
Abbildung 7: Skizze des methodischen Vorgehens
Der Zusammenhang zwischen Olpreis und Logis-
tik strukturen wird in einem mehrstufigen Verfahr-
en untersucht. Zunachst werden Szenarien ent-
wicke It und in einem Modell abgebildet. Durch
den Einsatz leistungsstarker Optimierungsalgorith-
men werden optimale Strukturen berechnet. Iter-
ationsverfahren dienen der Ermittlung von Sensiti-
vitatseffekten. Den Abschluss bildet die Auswer-
tung und Interpretation der erzielten Ergebnisse.
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Modellbildung
Das grundsatzliche Vorgehen orientiert sich an
vvolti/Nieters" und wurde fur diese Studie adap-
tiert. In der Modellbildungsphase werden zunachst
zwei Basisszenarien entwickelt, die typische Mengen-
geruste, Quelle-Senke-Beziehungen und Transportre-
lationen in Industrie bzw. Handel widerspiegeln. Da-
fur wird ein Kostenmodell aufgebaut, das die Abhan-
gigkeiten zwischen Logistikkosten, Logistikparame-
tern, dem Olpreis und regionalen Charakteristika im
Betrachtungsraum EU-27 umfasst (siehe Abschnitt
3.5). Die modellhaften Strukturen und Prozesseso-
wie das Kostenmodell werden im zweiten Schritt in
der Standardsoftware zur Logistikplanung 4flow
vista®15 in 15 Betrachtungsszenarien je Industrie
und Handel abgebildet (siehe Abschnitt 3.4).
Die Netzwerkstrukturen und Distributionsprozesse
im Modell enthalten Kundenstandorte in allen l.an-
dern der EU-27, deren Bedarf anWaren, je nach
Netzwerkstruktur, aus bis zu 15 Lagern gedeckt
wird. Diese Lager werden in den Industrieszenarien
aus sechs Produktionsstandorten und in den Han-
delsszenarien aus dem Hafen Rotterdam versorgt.
Das Kostenmodell bildet olpreisabhangige und 0 1 -
preisunabhangige Logistikkosten ab, unterscheidet
Entfernungsklassen im Transport und berucksichtigt
Lohnkosten-und Preisunterschiede in Europa.
Optimierung
ten zu vermeiden. Um den Szenarienvergleich in
dieser Studie auf eine belastbare Basiszu stellen,
werden die Netzwerke jeweils optimiert. Dazu, so-
wie fur Modell ierung und Analyse, kommt die Stan-
dardsoftware 4flow vista® zum Einsatz.
Zuerst wird die geografische Lageder Lagerstand-
orte in den Szenarien durch 4flow vista® so be-
stlmrnt, dassdie Versorgung der Kunden aus dem
nachstgelegenen Lagerstandort im Netzwerk ge-
wahrleistet wird. In der zweiten Phasewerden die
Lagerstandorte in Abhanglgkeit von Inbound- und
Outboundmengenstrornen optimiert. Zur Minimie-
rung der gesamten Transportkosten werden mathe-
matische Optimierungsalgorithmen eingesetzt. um
Transportrelationen automatisch zu setzen und opti-
male Transportmittel und -frequenzen zu bestim-
men.
Auf Grundlage der optimierten Netzwerke wird in
der dritten Phase der Optimierung eine Analyse aller
Kosten durchgefuhrt. Jedes Modell wird mit folgen-
den, charakteristischen Olpreisen ausgewertet:
• 15USD pro Barrel - Zehnjahrestief
• 91 USD pro Barrel - Durchschnitt 2008
• 200 USD pro Barrel - Stresspreis
Danach werden in Iterationsschleifen weitere 0 1 -
preise zwischen 5 und 200 USD pro Barrel gepruft.
Fur jeden Olpreis kann so die kostenoptimale Netz-
werkstruktur ermittelt werden. Durch die Aggregati-
on dieser Ergebnisse wird fur Industrie und Handeldie Abhangigkeit der kostenoptimalen Lageranzahl
vom Olpreis ermittelt.
Aufgrund der Vielzahl und Kornplexitat der Informa-
tionen ist SoftwareunterstUtzung sowohl fur die Dar-
stellung, Bereinigung und Validierung der Daten als
auch fur die Optimierung des Distributionsnetzwer-
kes notwendig. Ziel der softwaregestUtzten, strategi-
schen Netzwerk- und Transportplanung ist die Die resultierenden Distributionsnetzwerke fur In-
Ermittlung einer Distributionsstruktur, die moglichst dustrie und Handel bei unterschiedlichen Olpreisen
geringe Kosten verursacht. Auf eine Differenzierung werden in der dritten Phase hinsichtlich der Kernhy-
der Servicezeiten fur Kunden und deren Berucksich- pothesen gepruft, Der Einfluss des Olpreises und
tigung im Modell wird bewusst verzichtet, um eine des Warenwerts sowie Umweltauswirkungen und
verfalschung des Olpreiseffektes auf die Logistikkos- Einsparpotenziale werden ausgewertet.
Auswertung
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3 .2 D atenbasis und Modellannahm en
• Werksstandorte
• Olpreise
• Wechselkurse
Unternehmensspezifische Daten(in dieser Studie Modellannahmen)
Sekundardaten
• Kundenstandorte
• Kundenbedarfe
• Transportkostenstruktur
• Fahrzeugkenndaten
• l.anderspezifische Personalkosten
I I . l.anderspezifische Hachenkosten
~============~===============
Transport Artikel und Behalter l Handling
._______,.____----r--._• Transportmittel : Lkw 40 t I • Artikelwert: Standard I • Handlingkosten (lander-
Gesamtgewicht 1.500 EUR/m3, Sensitivi- spezifisch): 1,35 bis 5,75
• Transporttarif: Fixanteil + tasbetrachtung von 250 EUR/Palette
Dieselfloater bis 2.000 EUR/m3
• Lieferantenstandorte
• Produktdaten
Lager- - - - -Sicherheitsreichweite:
15 Tage
• Sockelbestand in Abhan-
gigkeit der Lageranzahl
Betriebskosten undSumme Kundenbedarf:
7,2 Mio. Stuck p.a.
• Packlos: 1
• Ladehilfsmitlel: Euro-
palette
• Outbound Teilladungen,
teilweise konsolidiert,
Frequenz: l/Woche,
Schadstoffklasse: EURO 4
• Inbound Ganzladungen,
Frequenz: l/Woche,
Schadstoffklasse: EURO 3 , IL- _J
Hachenkosten (lander-
spezifisch): 56 bis 135
EUR/m2 p.a.
Abbildung 8: Ubersicht uber Daten und Annahmen
Fur die Modellierung und Bewertung wurde eine um-
fangreiche Datenbasis zusammengetragen. Neben
Realdaten sind Erfahrungswerte und Annahmen in
das Modell eingeflossen. Dabei wurde besonderes
Augenmerk darauf gelegt, rnoglichst realitatsnahe
Werte zu verwenden.
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Grundlegende Daten verschiedenen Netzwerkstrukturen dar. l.agerbe-
stand und Lagerkosten ergeben sich im Modell aus
Annahmen zu Sicherheitsreichweite und Sockelbe-
stand einerseits und Realdaten zu l.agerkostensat-
zen andererseits. Bei den Lagerkosten werden
Betriebskosten, die Skaleneffekte in Abhangigkeit
von der l.agergrofse abbilden, und Hachenkosten,
die Unterschiede zwischen den europaischen l.an-
dern berucksichtigen, differenziert. Die Annahmen
basieren auf Durchschnittsmieten fur Logistikimmo-
bilien in den l.andern des Betrachtungsraumes.
1mRahmen der Studie werden Ergebnisse auf Basis
von Modellen, Realdaten und Annahmen ermittelt.
Die Modelle verknupfen Daten und Annahmen zur
Ableitung von Gesetzrnalsigkeiten. Die Daten und
Annahmen werden in den Szenarien fur Industrie
und Handel zur Modellbildung, Optimierung und Be-
wertung verwendet. Sie lassen sich in zwei Klassen
unterteilen: Einerseits unternehrnensubergreifend
gultige und allgemein zugangliche Realdaten und an-
dererseits unternehmensspezifische Daten, die sich
auf Produkte, Prozesse und Strukturen beziehen. An-
nahmen werden nur dort getroffen, wo sonst spezi-
fische, unternehmensbezogene Daten verwendet An jedem Lagerstandort entstehen Kosten fur das
wurden. Die Realdaten umfassen Olpreise, die Trans- Ein- und Auslagern der Waren. Diese Handlingkos-
portkostenstruktur, landerspezifische Personal- und ten ergeben sich im Modell aus landerspezifischen
Hachenkosten sowie Fahrzeugkenndaten. Wechsel- Arbeitskosten und der Dauer des Vorgangs. Die Ar-
kurse werden immer auf den Zeitpunkt der jeweili- beitskosten werden anhand des Lohnniveaus in rele-
gen Preise bezogen. Fur die unternehrnensspezi- vanten Branchen fur verschiedene Wirtschaftsre-
Handling
fischen Daten zu Kundenstandorten und -bedarfen, gionen Europas ermittelt.
Standorten von Werken und Lieferanten sowie Pro-
duktdaten werden Modellannahmen get roffen, um Transport
allgemein gultige Aussagen zu ermbglichen. Die Ka-
pitalzinsen zur Ermittlung von Bestandskosten betra-
gen im Modell 8 % p.a.
Artikel und Behalter
Ais Ladehilfsmittel wird die Europalette angenorn-
men, der Beispielartikel mit einem Gesamtwert von
1.500 EURpro Kubikmeter zugeordnet sind. In den
verwendeten lndustrie- und Handelsnetzwerken
summiert sich der Bedarf aller Kundenstandorte auf
7,2 Mio. Paletten pro Jahr. Die Logistiknetzwerke
rnussen also insgesamt dieses Volumen bewaltigen.
Lager
Anzahl und geografische Lage der Lagerstandorte
stellen das zentrale Unterscheidungsmerkmal der
Fur die Transportbeziehungen zwischen Ouellstand-
orten und Lager sowie zwischen Lager und Kunden-
standorten werden Annahmen bezuglich der Fahr-
zeuge und deren Auslastung getroffen. Die Fahr-
zeugtypen werden je nach Entfernung des Trans-
ports eingesetzt und unterscheiden sich in Lade-
kapazitat und Dieselverbrauch. Bei der Versorgung
der Lager wird von Ganzladungen ausgegangen.
Fahrzeuge hingegen, die das Lager Richtung Filiale
bzw. Kunden verlassen, sind mit teilweise konsoli-
dierten Teilladungen beladen. Die tatsachliche Aus-
lastung ergibt sich im Modell aus dem Kunden-
bedarf und der Lieferfrequenz. Aile entfernungsab-
hangigen Kosten basieren auf den tatsachlichen
Stralsenentfernungen zwischen den geografischen
Orten.
27
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3 .3 Reg ionale Verteilung der
Kundenstandorte
.P
Legende:
• bis 25.000 t p.a.
• bis 80.000 t p.a.
e ab 80.000 t p.a.
Sankt-Peterburg, CaHKT
Abbildung 9: Verteilung der Kunden und Bedarfe in Europa, Quelle: 4flow vista®
Die Kundenstandorte und deren Bedarfe sind in
Europa nach der regionalen Wirtschaftskraft ver-
teilt. Das Ergebnis weist einerseits Regionen mit ho-
hen Bedarfen, andererseits Regionen mit spora-
dischen Bedarfen auf und spiegelt so reale Kunden-
verteilungen sehr gut wider.
28
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Untersuchungsgegenstand Europa
Europa ist ein kulturell, historisch und wirtschaftlich
heterogener Kontinent, dessen Einwohner sich auf
48 Staaten verteilen. Gleichzeitig ist die Europaische
Union weltweit noch vor den USA der grofste Wirt-
schaftsraum und Sitz vieler internationaler Industrie-
und Handelsunternehmen. 1mZuge der europai-
schen Einigung und im Rahmen der zunehmenden
Globalisierung haben sich Standards bei einer Viel-
zahl von Produkten herausgebildet. Dies fuhrte da-
zu, dass heute einheitliche Waren vern sudwestlich-
sten Ende Europas in Portugal bis zum nordostlichs-
ten Rand in Finnland angeboten und nachgefragt
werden. Deshalb wird die Europaische Union (EU-
27) in dieser Studie als Betrachtungsraum gewahlt.
Bedeutung der Senken im Netzwerk
Die Filial- oder Kundenstandorte (Senken) generie-
ren den Bedarf an Gutern in den Distributionsnetz-
werken fur Industrie und Handel. Um diesen Bedarf
zu befriedigen sind die Filialen oder Kunden mit
Transportverbindungen an die Lagerstandorte ange-
bunden. Die geografische Lage der Kundenstand-
orte und die Menge an Gutern, die dort benotigt
wird, spielen also eine bedeutende Rolle fur die Er-
mittlung der entfernungsabhangigen Transportkos-
ten. Um allgerneingultige Aussagen zum Einfluss des
Olpreises auf Distributionsstrukturen treffen zu kon-
nen, wird ein Distributionsnetzwerk fur Europa ent-
worfen, das nicht auf eine oder mehrere Regionen
begrenzt ist, sondern den gesamten Wirtschafts-
raum abdeckt. Dieses abstrakte Netzwerk ist da-
durch reprasentativ fur eine Vielzahl unterschied-
licher Unternehmen und Branchen.
Lage der Kundenstandorte
Die Kundenstandorte fur die Industrie- und Han-
delsnetzwerke spiegeln in ihrer Lage und dem zuge-
ordneten Bedarf die Verteilung der Wirtschaftskraft
nach dem Bruttoinlandsprodukt (BIP) europaischer
Regionen wider. Ais Basisfur die Ermittlung der geo-
grafischen Standorte und der zugeordneten Bedarfe
wurden die in den Statistiken der Europaischen Uni-
on verwendeten NUTS2-Regionen herangezogen .16
Diese Verwaltungseinheiten entsprechen in
Deutschland Regierungsbezirken, Regionen oder
Bundeslandern. Crolse Konglomerate, wie London,
Parisund Berlin, die sehr grorse Bedarfe auf sich ver-
einen, wurden in kleinere Einheiten zerteilt, um die
Verteilung der Bedarfe zu entzerren.
Aile Kundenstandorte fragen im Modell die glei-
chen, einheitlichen Cuter nach, die im Packlos Euro-
palette versendet werden. Insgesamt verteilt sich
der Gesamtbedarf auf knapp 1.000 Filial- oder Kun-
denstandorte, die jeweils an einen Lagerstandort an-
gebunden sind. Die Abbildung zeigt deutlich, dass
die Wirtschaftskraft in Europa in einigen Regionen,
wie Sudengland, den Benelux-Landern, Sud-
deutschland und Norditalien gebundelt ist und an-
dere, dunn besiedelte Gegenden, weniger Bedarf
vereinen. In den Handelsnetzwerken entsprechen
die Filialstandorte in etwa Verbraucherrnarkten. In
den Netzwerken fur die Industr ie sind die Kunden-
standorte analog zu grorseren Werkstatten oder klei-
nen und mittleren Produktionsbetrieben.
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3 .4 Abbildung der
Distr ibutionsnetzwerke
Modellnetzwerk Industrie
Produktions-
werke
Lager Kunden
Modellnetzwerk Handel
Ubersee-
hafenLager Kunden
1...15 ~1.000 1...15 ~1.0006
Abbildung 10: Distributionsstrukturen in Industrie und Handel, Quelle: 4flow vista®
30
Industrie- und Handelsnetzwerke weisen unter-
schiedliche Strukturen auf und werden deshalb in
der Studie separat betrachtet. Der Handel bezieht
einen Grolsteil seiner Waren aus Ubersee. wah-
rend Industrieunternehmen oft mehrere Produk-
tionswerke in Europa unterhalten.
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Strukturelle Unterschiede
Die Distributionsstruktur in Industrie und Handel un-
terscheidet sich in der Regel erheblich. Wahrend die
Cuter im Handel oft heterogenen Ursprungs sind,
zum grofsen Teil aus Asien und zum geringeren Teil
von regionalen Lieferanten stammen, ist insbesonde-
re die rnittelstandische Industrie in Europa durch die
Versorgung ihrer Kunden aus geografisch verteilten
Produktionswerken mittlerer Grage gekennzeichnet.
Deshalb werden Industrie- und Handelsnetzwerke
differenziert betrachtet.
1mRahmen der Szenariobildung werden zum einen
die Kundenstandorte in Europa (Senken) und deren
Bedarfe definiert und zum anderen typische Versor-
gungsstrukturen (Quellen) fur die Industrie- und Han-
delsnetzwerke ermittelt und abgebildet, um an-
schliefsend die Lagerstandorte zwischen Quellen
und Senken einzufugen, Aile Industrie- und Handels-
netzwerke enthalten eine feste Anzahl an Quellen
und Senken. Wahrend die Senken die Verteilung der
Wirtschaftskraft in Europa abbilden, wird den Quel-
len auf Basisvon Erfahrungswerten ein geografi-
scher Ort zugewiesen. Die Senken werden in allen
Netzwerken yom nachstgelegerien Lager versorgt.
Die Lagerstandorte zwischen Quellen und Senken
unterscheiden sich je nach Netzwerk in Anzahl und
Lage, um den Grad der Zentralisierung im Netzwerk
zu variieren. Insgesamt werden fur Industrie und
Handel 15 Netzwerke mitjeweils unterschiedlicherAnzahl an Lagerstandorten betrachtet. Um die Kun-
den mit Komplettlieferungen versorgen zu konnen,
werden die Senken jeweils von genau einem der La-
ger beliefert. Die Lager sind in der Industrie an eine
oder mehrere Quellen angebunden. 1mHandel wer-
den aile Lager aus einer einzigen Quelle bedient.
Struktur der Industrienetzwerke
Sechs Quellen reprasentieren in den Industrienetz-
werken Produktionsstandorte, die das ganze Spek-
trum der von den Kunden nachgefragten Guter
herstellen konnen. Aus Kapazitatsgrunden ist der
Betrieb aller dieser Werke erforderlich und ein Ver-
schieben der Produktionsmengen zwischen den
Standorten bei der Betrachtung verschiedener Netz-
werke wird nicht berucksichtigt. Die Werke sind in
Suddeutschland, Mitteldeutschland, England, Frank-
reich, Italien und Osteuropa gelegen und entspre-
chen damit einer typischen Produktionsstruktur in
Europa.'? In den 15 Industrienetzwerken variiert die
Anzahl der Lagerstandorte zwischen einem und 15
Lagern.
Struktur der Handelsnetzwerke
In den Handelsnetzwerken wird die Nachfrage im
Gegensatz zu den Industrienetzwerken aus einer
Quelle befriedigt, dem Hafen in Rotterdam. Zwi-
schen einem und 15 Lager werden aus dieser Quelle
versorgt und versenden die Waren an die Kun-
denstandorte. Der Grad der Zentralisierung und da-
mit die Transportintensitat der Netzwerke unter-
scheiden sich dadurch erheblich.
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3 .5 Log istikkosten im Modell
32
Operative Logistikkosten
Transport-
kostenHandling-
kosten
Bestands-
kosten
Behalter-
kosten
Lager-
kosten
Regional- und Fernverkehr
• Kraftstoffkosten
Fixkosten
Verwaltungskosten
Personalkosten
Fahrzeugeinsatzkosten
Abbildung 11: Uberblick uber Logistik- und Transportkosten im Regional- und Femverkehr"
In den Modellen werden ausschliefSlich operative
Logistikkosten betrachtet, da Planungs- und Steue-
rungskosten im Wesentlichen olpreisunabhangig
sind.
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Kostenarten in der Distributionslogistik
Um Kosten verursachungsgerecht auf Artikelebene
zuzuweisen, rnussen neben Kosten, die direkt der Lo-
gistik zugeordnet werden konnen, auch Kosten in
mittel bar der Logistik zugehorigen Bereichen beruck-
sichtigt werden. Generische Ansatze zur Bestim-
mung der Logistikkosten greifen auf eine Vielzahl
verschiedener Kostenarten, von Personalkosten uber
Kosten fur die Bereitstellung logistischer Dienste bis
zu Abschreibungen auf Investitionen, zuruck."?
Aufbauend auf der generischen Sicht der Logistikkos-
ten lassensich sechs uberschneidungsfreie Kostenar-
ten identifizieren. Dies sind Transportkosten, Behal-
terkosten, Bestandskosten, Lagerkosten, Handling-
kosten und Kosten fur IT, Planung sowie Disposition.
Letztere werden zur Untersuchung des Zusammen-
hangs zwischen Olpreis und Distributionsstrukturen
nicht weiter betrachtet, weil sie aufgrund ihrer weit-
gehenden Unabhangigkeit von der Ausgestaltung
der Distributionsstruktur als nicht rnalsgeblich fur die
Fragestellung angesehen werden. Da der bei weitem
grolSte Teil der Transporte uber die Stratseabgewi-
ckelt wird, beziehen sich die Transportkosten in
dieser Studie ausschlielSlich auf den StralSenverkehr
per Lkw.
Behalterkosten
Unter diese direkt der Logistik zuzuordnenden Kos-
ten fallen aile Kosten, die mit der Anschaffung,
Abschreibung, Wartung oder Miete von Einweg-
und Mehrwegbehalter zusarnmenhangen.
Bestandskosten
Waren, die transportiert, gelagert oder umgeschla-
gen werden, binden Kapital. Der Bestandswert wird
dazu in dieser Untersuchung mit einem fur das ge-
samte Netzwerk gultigen Kapitalkostensatz (Zins-
satz) bewertet. Nicht berucksichtigt werden Be-
standskosten fur verdorbene Waren und Schwund
im Lager.
Lagerkosten
Fur das Lagern von Waren werden Kosten in Abhan-
gigkeit von der Hache oder dem Raum, den sie be-
anspruchen, veranschlagt. Diese beinhalten Ab-
schreibungen auf Investitionen in Gebaude und Ge-
baudeausstattung oder deren Miete sowie Kosten
fur Klimatisierung und Personal.
Handlingkosten
Das Be- und Entladen sowie das Ein- und Auslagern
der Waren in den Lagerstandorten verursacht Hand-
lingkosten. Diese Kosten bestimmen sich in Abhan-
gigkeit von der umgesetzten Warenmenge. Auch
anfallende Kommissionierkosten werden in dieser
Kostenkategorie saldiert.
Transportkosten
Diese umfassen Kosten fur den physischen Trans-
port von Gutern. Hierzu zahlen neben den Kosten
fur Transportmittel und Fahrer auch Maut, Versiche-
rung und Kraftstoff. In dieser Studie werden olpreis-
fixe von olpreisvariablen Transportkosten unter-
schieden.
Zusammensetzung der Transportkosten
Die Transportkosten ergeben sich aus der Summe
von fixen und variablen Kosten. Zu ersteren zahlen
die Kosten fur die Transportmittel, Verwaltung und
Personal. Sie machen im hier betrachteten Fern- und
Regionalverkehr etwa die Halfte der Kosten aus. Die
variablen Kosten enthalten vor allem die Kraftstoff-
kosten und weitere Kosten, die wah rend der Fahrt
anfallen, beispielsweise Reifenabnutzung und Maut.
33
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3 .6 Zusamm ensetzung der
Transportkosten
Operative l.ogistikkosten
Transportkostensatz fur einen Lkw in der EU [EUR/Palette/kmj
Olpreisunabhangige
Transportkosten~--,---------.--
l.anderspezifisches Lohnniveau und
landerspezifisches Preisniveau berucksichtigt
Abbildung 12: Zusammensetzung und Berechnung der Transportkosten
34
Standortkosten
Die Logistikkosten im Modell setzen sich aus
Transport- und Standortkosten zusammen. Nur ein
Teil der Transportkosten, die Kraftstoffkosten, sind
vern Olpreis abhangig.
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Olpreis und Kraftstoffkosten
Jeder regelrnalsige Tankstellenbesucher, der die 01-
preisnotierungen verfolgt, hat den Eindruck, dassein
Zusammenhang zwischen Olpreis und Kraftstoffprei-
sen existiert. Ein Kausalzusammenhang zwischen
Kraftstoffpreisen und Transportkosten im StralSen-
transport ist naheliegend. Die Quantifizierung der
Auswirkungen des Olpreises auf die Transport- und
schlielSlich Logistikkosten im europaischen Rahmen
ist jedoch von komplexen Abhangigkeiten gepragt
und erfordert Annahmen. Deshalb werden die Schrit-
te vom Olpreis zu den Logistikkosten auf dieser und
der folgenden Seite zusammengefasst dargestellt.
Olpreisabhangige Kosten
Der Anteil der olpreisabhangigen Kosten an den ge-
samten Transportkosten beruht auf den Kraftstoffkos-
ten. Diese sind landerspeziflsch. da auf Grund
unterschiedlicher Steuersatze und unterschiedlich
aufwandiger Bereitstellung des Endprodukts die Die-
selpreise je Land variieren. Durch eine lineare Re-
gression wird die Abhangigkeit der landerspezi-
fischen Dieselpreise von den Olpreisen ermittelt.
Uber den durchschnittlichen Verbrauch eines Lkw
wurden daraus schlielSlich die Kraftstoffkosten ermit-
telt. Weitere Rechenschritte waren erforderlich, um
die olpreisunabhangigen Kosten auf die Einheit EUR
pro Palette und Kilometer zu normieren.
Olpreisunabhangige Kosten
Die olpreisunabhangigen Kosten umfassen Kosten
fur den Fahrzeugeinsatz, die Verwaltung und Perso-
nalkosten sowie einen fixen Bestandteil. Diese Kos-
tenbestandteile werden, wo erforderlich, lander-
spezifisch gewichtet und auf die Einheit EUR pro Ki-
lometer umgerechnet. Fur die landerspezifische Ge-
wichtung werden statistische Daten zum Lohn- und
Preisniveau der betreffenden Lander verwendet.
Ermittlung der Kosten pro Lkw
Olpreisabhangige und olpreisunabhangige Kosten
wurden dann zu einer Tarifwelt aggregiert. Diese
Tarifwelt berucksichtigt nicht nur die unterschied-
lichen Olpreise, sondern auch eine Degression der
Kosten mit zunehmender Entfernung der Transport-
relation. Um im Rahmen der Szenariobewertung auf
einen einheitlichen Transportkostensatz zuruckgrei-
fen zu konnen, wird die Auslastung der Lkw bei der
Versorgung der Lager (Inbound) bzw. der Kunden-
standorte (Outbound) nachgebildet. Hierfur werden
zunachst Sendungsgrolse und Transportfrequenz
aus dem Kundenbedarf und den Transportmittelka-
pazitaten berechnet. Die Summe der Kundenbedar-
fe und die Transportfrequenz sind als Annahmen in
das Modell eingeflossen. Mit dem hier entwickelten
Zusammenhang konnen die Auswirkungen steigen-
der oder sinkender Olpreise auf die Transportkosten
schnell ermittelt werden. Soergibt sich fur einen
Lkw auf einer Strecke von 50 Kilometern fur einen
beispielhaften Olpreis von 91 USD pro Barrel ein
Transportkostensatz von 1,42 EURpro Kilometer.
35
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3 .7 Zusammensetzung der
Standortkosten
Transport-kosten
Bestands-kosten
Sockelbestand,Sicherheitsbestand,o p er at iv e r Be st an d ,Transportbestand
==rIsestandskosten~L Ar ti ke l p .a .
----r -
Artikelwert
Zinssatz
% p.a.
Ope rat ive Log ls tl kkos t en
Lager-kosten
Behalter-
kosten
A n z a hl b e n ot ig te r
L Paletten
A u fs ch la g f ur L ag er fi x-
jk osten in Abhangigkeitlo n d er l .a ge rg ro fs e
- I -
E " b l ' L , g " k o < , j
l .agerflache(b ere ch net a usB estan d u ndPalettendaten)
:
Mietkosten/PaletteLanderspez.
L ag erm ie te p rop.a. Quadratmeter
Abbildung 13: Zusammensetzung und Berechnung der Standortkosten
36
Handl ing-kosten
A u fs ch la g f urGemeinkos tenu nd M ar ge
~ r=
Kosten fur E in - u ~A u slag er n d er p aletj
I Zeiten fur
I
Arbeitsablaufe inkl.Verteilzeiten
I
l .anderspez.Pe r son a l kos te n
Die Standortkosten umfassen Bestands-, Behalter-,
Lager- und Handlingkosten.
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Berechnungsansatz
Neben den Transportkosten werden im Modell
standortbezogene Kosten berucksichtigt. Diese um-
fassen Bestands-, Behalter-. Lager- und Handlingkos-
ten. Dabei weisen die Lager- und Handlingkosten
landerspezifische Unterschiede, die in den unter-
schiedlich hohen Miet- und Personalkosten begrun-
det sind, auf. Die Behalter- und die Bestandskosten
sind landerunabhangig als mit der Wirtschaftskraft
einzelner Lander gewichteter europaischer Durch-
schnitt ausgewiesen. Einkonstanter Behalterrnietbe-
trag und ein einheitlicher Zinssatz fur Europa ge-
wahrleisten die Gultigkeit der Ergebnisse unabhan-
gig von deren Standort. 1mAnhang ist der Rechen-
weg ausfUhrlich dargestellt.
Bestandskosten
Die Bestande setzen sich aus dem Sockelbestand,
dem Sicherheitsbestand, dem operativen Bestand
und dem Transportbestand zusammen. Aus der An-
zahl der Lager und dem gesamten Kundenbedarf er-
gibt sich ein Bedarf pro Lager.Gudehus weist auf
eine Abhangigkeit zwischen dem Sockelbestand je
Lager und der Anzahl der Lager hin.20Der Sockelbe-
stand berechnet sich daher im Modell alsgute Nahe-
rung aus der Wurzel von Lageranzahl und Bedarf
pro Lager.
Behalterkosten
In dieser Studie wird angenommen, dassaile Palet-
ten gemietet werden. Die Behalterkosten ergeben
sich somit ausder Anzahl der Paletten und den
Mietkosten je Palette pro Jahr.
Lagerkosten
Die Anzahl der Paletten je Lager ergibt sich aus der
Anzahl der Paletten im Netzwerk und dem Bedarf im
jeweiligen Lager.Aus den Palettenabma15en,dem
Stapelfaktor und Zuschlagen fur Wege und Bedie-
nflachen ergibt sich die benotigte l.agerflache. Ba-
sierend auf einem Preisindex fur l.agerflachen in
Europa werden die Lagerkosten schlielslich ermit-
telt." Dabei flie15tdas unterschiedliche Mietniveau
in den europaischen Regionen ein.
Zudem wird ein empirisch ermittelter Lagerfixkos-
tensatz addiert, der von der Grb15edes Lagers ab-
hangig ist und somit Skaleneffekte, die bei der
Zusammenlegung mehrerer Lager entstehen, be-
rucksichtigt.
Handlingkosten
Die Handlingkosten bilden die Kosten fur das Ein-
und Auslagern von Paletten aboZunachst werden
die Zeiten fur die auszufUhrenden Arbeitsablaufe er-
Zum Sockelbestand kommen ein Sicherheitsbe- mittelt. Diese werden mit entsprechenden Aufschla-
stand, der die l.ieferfahigkeit auch bei Stbrungen in gen fur nicht produktive Zeiten versehen, summiertder Versorgung fur eine gewisse Zeit sicherstellt, und mit durchschnittlichen Personalkosten fur die
und der operative Bestand hinzu, der nach einer Sa- Logistikbranche in Deutschland bewertet. Dieser
gezahnkurve berechnet wird. Die Bestande im Trans- Kostensatz wird anschlie15endanhand des lander-
port verursachen ebenfalls Kapitalbindungskosten spezifischen Personalkostenniveaus auf die anderen
und werden deshalb in den Bestandskosten beruck- europaischen Lander adaptiert.-? Zusatzl ich werden
sichtigt. Aus der Anzahl der Artikel in Lager und ein Gemeinkostenzuschlag und eine Marge beruck-
Transport und dem Artikelwert sowie dem internen sichtigt, da angenommen wird, dass diese Tatigkei-
Zinssatz wird die Summe der Bestandskosten im ge- ten von einem externen Dienstleister ausgefuhrt
samten Netzwerk ermittelt. werden.
37
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38
1. Management Summary
2. Einleitung
3. Methodik und Datenbasis
4. Ergebnisse
5. Anhang
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4 Ergebnisse
4.1 Elastizitat der Transportkosten
4.2 l.ogistikkostenverlaufe in Industrie und Handel
4.3 Einfluss des Olpreises auf Distributionsnetzwerke
4.4 Einfluss des Warenwertes auf die optimale Struktur
4.5 Distributionsstruktur und CO2-Emissionen
4.6 Kostensenkungspotenziale durch Restrukturierung
4.7 Herausforderungen bei der Umgestaltung des Netzwerkes
39
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4.1 Elastizitat der Transportkosten
75
Olpreis [USD/bblj
Abbildung 14: Transportkostenveranderung bei steigenden Olpreisen
~ 1,40E-""'-0:::
=: lw
~ 1.30OJ
1/ 1o-""t:o5 ;- 1,20c
'"~
1,10
1,00
40
0,22 EUR/km
100 USD/bbl
15 45 105 135
Die modellierten Transportkosten reagieren linear
m it einer Zunahme von 2,2 EUR-Cent pro Kilome-
ter auf einen Olpreisanstieg von 10 USD pro Bar-
rel. Dieser Effekt muss mit den anderen Kosten-
arten in Relation gesetzt werden, um Aussagen zur
Veranderung der Logistikkosten treffen zu k6nnen.
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Grundlegender Zusammenhang
veranderungen des Olpreises haben eine quantifi-
zierbare Auswirkung auf Transportkosten und damit
auf Logistikkosten. Schwankungen des Olpreises
werden sich fruher oder spater sowohl in Transport-
kosten und Frachtraten als auch in Logistikkosten nie-
derschlagen, weil der aufgezeigte Zusammenhang
zwischen Olpreis, Kraftstoffverbrauch und Transport-
kosten dazu fuhrt, dass die Logistikkosten mittelbar
von den Entwicklungen amOlrnarkt abhangen.
Die Untersuchungen in dieser Studie zeigen, dass ei-
ne Steigerung des Olpreises um zehn USD je Barrel
eine Zunahme der Transportkosten pro Kilometer
um etwa 2,2 EUR-Cent im Nahverkehr zur Foige
hat." EineStudie von Simchi-Levi hat fur den US-
amerikanischen Markt eine Steigerung der Trans-
portraten um 4,0 USD-Cent je Meile bei einer Stei-
gerung des Olpreises um 10 USD ermittelt.v' was 2,0
EUR-Cent pro Kilometer entspricht." Dies kann als
Validierung des der Studie zu Grunde liegenden
Preismodells verstanden werden. Mogliche Ur-
sachen fur Unterschiede zwischen den sonstigen
Ergebnissen beider Studien sind neben den Modell-
annahmen auch die grundlegend unterschiedlichen
Voraussetzungen fur Logistiknetzwerke in Europa
und den USA etwa bezuglich Homogenitat und Ha-
chenkosten.
Elastizitat der Transportkosten
Da die Transportkosten aus einem olpreisfixen und
einem olprelsabhanglgen Anteil bestehen, steigen
die Transportkosten nicht im gleichen Marswie der
Olpreis. InAbbildung 14 ist die Zunahme der Trans-
portkosten als Foige eines Olpreisanstiegs beispiel-
haft auf den Nahverkehr bezogen. Einevergleich-
bare Abhangigkeit ergibt sich fur Regional- und Fern-
verkehr innerhalb der im Modell abgebildeten ent-
fernungsabhangigen Tarife.
Der erwiesene Zusammenhang bezieht sich auf eine
aktuell gultige Transportkostenzusammensetzung.
Bei einem langfristig stabilen, hoheren Olpreisni-
veau sind auch Anreize zu Investitionen in ver-
brauchsarrnere Fahrzeuge zu berucksichtigen, die
den Anteil der olpreisabhanglgen Kosten und damit
die Elastizitat der Transportkosten beeinflussen.
Der Anstieg der Transportkosten um 2,2 EUR-Cent
pro Kilometer ist im Verhaltnis zur gesamten Trans-
portleistung im Logistiknetzwerk zu sehen. In
Deutschland wurden 2008 insgesamt 31,4 Mrd.
Kilometer im Stralsengutertransport zuruckgelegt=-
ein Anstieg des Olpreises um 10 USD pro Barrel
hatte also allein fur Deutschland eine Erhohung der
Kosten im Stralsenguterverkehr um etwa 690 Mio.
EUR p.a. zur Foige. Neben der betriebswirtschaft-
lichen wird 50 auch die volkswirtschaftliche Rele-
vanz der Abhangigkeit zwischen Olpreises und
Transport- sowie Logistikkosten deutlich."
Elastizitat der Logistikkosten
Unter Berucksichtigung der getroffenen Modellan-
nahmen sind die betrachteten Logistikkosten bei ei-
ner bestehenden Distributionsstruktur uber die
Transportkosten mit dem Olpreis korreliert. Die Elas-
tizitat der Logistikkosten ist jedoch stark von den
Modellannahmen zu Netzwerkstruktur und den 0 1 -
preisfixen Kostenarten abhangig. Deshalb wird hier
auf eine Quantifizierung der Olpreiswirkung auf die
Logistikkosten analog zu den Transportkosten ver-
zichtet. Dennoch wird deutlich, dass fur eine lang-
fristige Planung eines Distributionsnetzwerkes ver-
schiedene Entwicklungspfade des Olpreises beach-
tet werden rnussen.
41
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4.2 l.ogistikkostenverlaufe in Industrie
und Handel
rr
~
r
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Anzahl Lagerstandorte Legende:
• Industrie
• Handel
Abbildung 15: Logistikkosten der Distribution in Abhangigkeit von der Lageranzahl (Olpreis 91 USD/bbl)
Die im Modell betrachteten Logistikkosten in
Industrie- und Handelsnetzwerken variieren
deutlich in Abhangigkeit von der jeweiligen
Struktur des Distributionsnetzwerks. Strukturen
mit unterschiedlicher Anzahl an Lagerstandortenfuhren zu unterschiedlich hohen Kosten, so dass
kostenoptimale Strukturen identifiziert werden
korinen.
42
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Branchenabhangige Netzwerke wert von 1.500 EURpro Kubikmeter ist, dass die
Gesamtkosten bei weniger als vier Lagern besonders
Bei Betrachtung der Gesamtkostenverlaufe in Abhan- hoch sind und dann bei einem Olpreis von 91 USD
gigkeit von der Netzwerkstruktur ergeben sich 50- bis zu einem Minimum bei acht bis zehn Lagern ab-
wohl fur Industrie alsauch im Handel annahernd fallen. Ursache der hohen Kosten bei weniger als
parabolische Kurven. Abbildung 16 zeigt dies am vier Lagern sind Transporte zwischen den regional
Beispiel eines Olpreises von 91 USD pro Barrel und verteilten Produktionsstandorten und den zentralen
einem Warenwert von 1.500 EURpro Kubikmeter. In Lagerstandorten, weil jeder Kunde - auch wenn er
dieser Konstellation liegen die Kostenminima bei direkt neben einem Werk liegt - uber eines der zen-
acht Lagerstandorten in der Industrie beziehungswei- tralen Lagerversorgt wird. Hier wurde in der Praxis
se bei sechs Lagerstandorten im Handel, wobei die sicher eine Direktbelieferung zur Anwendung kom-
Gesamtkosten in den Industrienetzwerken geringer men.
alsim Handel sind. Das liegt vor allem daran, dass
das Transportaufkommen in der Distribution durch
die regionale Verteilung der Produktionswerke in
funf europaischen l.andern insgesamt geringer ist,
weil die Quellen naher an den Kunden liegen.
Die Ursache fur die Kostenverlaufe l iegt in der ge-
genlaufigen Entwicklung der einzelnen Kostenarten.
Wah rend der Bestand und die damit verbundenen
Kosten bei zunehmender Dezentralisierung steigen,
nehmen die Transportkosten ab (siehe auch Abbil-
dung 2). Die Bestandskosten steigen, weil viele klei-
nere Lagerstandorte in der Summe hohere Sockel-
bestande vorhalten mussen als wenige grofSeLager.
Die Transportkosten hingegen sinken, weil die Ver-
sorgung der Kunden uber kundennahe Regionalla-
ger den Anteil der schlechter ausgelasteten Nach-
lauftransporte reduziert und ein grolserer Anteil der
gesamten Verkehrsleistung im konsolidierten Vorlauf
erfolgt. Schwankungen im Kostenverlauf, die einem
stetigen Verhalten entgegen wirken, sind modellim-
manent und liegen in regionalen Unterschieden bei
den Handling- und Lagerkosten in Europa begrun-
det.
Industrienetzwerke
Charakteristisches Ergebnis fur die Industrienetzwer-
ke bei einem Olpreis von 91 USD und einem Waren-
Die Kostenzunahme bei dezentralen Strukturen mit
vielen Lagerstandorten resultiert daraus, dass die
Vorteile bei den Transportkosten durch Lager- und
Bestandskosten uberkompenslert werden. Die de-
zentrale Netzwerkstruktur mit sechs Produktions-
werken in Europa, deren Versorgungsverkehr nicht
betrachtet wird, und die Prarnisseeinheitlicher Pro-
duktionsprogramme in den Werken sorgen dafur,
dass ein mit acht Standorten relativ engmaschiges
Distributionsnetzwerk kostenoptimal ist.
Handelsnetzwerke
Die Gesamtkosten zeigen in den Handelsnetzwer-
ken mit unterschiedlicher Anzahl Lagerstandorten
einen stetigeren Verlauf als in der Industrie. Die
Netzwerkstruktur mit minimalen Kosten bei einem
Olpreis von 91 USD und einem Warenwert von
1.500 EURje Kubikmeter enthalt sechs bis acht La-
gerstandorte, die in Belgien, Osterreich, Polen,
Spanien und Italien liegen. Die im Vergleich zur In-
dustrie hoheren Kosten resultieren daraus, dass im
Handel insgesamt eine hohere Transportleistung er-
bracht wird.
1mweiteren wird das Modellverhalten gegenuber
diesen Referenznetzwerken bei abweichenden 01-
preisen gepruft.
43
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4.3 Einfluss des Olpreises auf
Distributionsnetzwerke
20
18
16
(J)
t 140-uc
'"o 12Q ;0(}
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i~+ - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 4
Industrie
Handel
Schwankungsbreite des Olpreises von 1974 bis 2009
105
Olpreis [USD/bblj
Abbildung 16: Kostenoptimale Netzwerkstrukturen der Distribution in Industrie und Handel
45 75 135 165 195
Bei Olpreisen zwischen 15 und etwa 100 USD pro
Barrel verandert sich die optimale Lageranzahl
nicht. 1mIndustrienetzwerk sind in diesem Bereich
acht Lager optimal, im Handelsnetzwerk sechs.
Beim Stresspreis von 200 USD pro Barrel erhoht
sich die optimale Anzahl der Lager im Industrie-
netzwerk auf zehn, im Handelsnetzwerk auf neun.
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Schwacher Einfluss des Olpreises
Die Analyse der Szenarien zeigt, dassdie kostenopti-
male Netzwerkstruktur bei einem Warenwert von
1.500 EURpro Kubikmeter in Industrie und Handel
nur schwach vorn Olpreisniveau abhangt. Weitere
Faktoren, wie der Warenpreis und regionale Kosten-
unterschiede, spielen eine weitaus grofsere Rolle.
Der Einfluss des Olpreises auf die jeweils optimale
Anzahl der Lagerstandorte kommt erst bei relativ ho-
hen Olpreisen zum Tragen und fuhrt dann zu einer
starkeren Dezentralisierung. Die Hypothese, dass
der Olpreis Einfluss auf die Distributionsstruktur hat,
wird also nur zum Teil bestatigt.
Industrienetzwerk
In den modellierten Industrienetzwerken beliefern
sechs Produktionswerke in funf europaischen l.an-
dern die Lagerstandorte, die wiederum die Kundenversorgen. Die kostenoptimalen Strukturen in den In-
dustrieszenarien enthalten eine eher dezentrale
Struktur mit acht Lagerstandorten fur niedrige und
mittlere Olpreise (15 und 91 USD). Bei hoherern 0 1 -
preis weisen die kostenoptimalen Strukturen im In-
dustriemodell hingegen neun bzw. zehn Lager-
standorte auf.
Diese olpreisabhangige Differenzierung zeigt, dass
ein geringer Einfluss des Olpreises auf die Distributi-
onslogistik im Industrienetzwerk gegeben ist. Die de-
zentrale Verteilung der Produktionsstandorte be-
wirkt eine raurnlich starker zergliederte Logistikstruk-
tur als im Handelsumfeld. Deshalb ist bei dauerhaft
sehr hohen Olpreisen tendenziell mit einem Ausbau
regional verteilter Logistikzentren kleiner und mittler-
er Grage zu rechnen. DesWeiteren lasst eine Ver-
teuerung der Energie Anpassungen an anderer
Stelle, wie in der Produktion, erwarten.
Handelsnetzwerk
In den Handelsnetzwerken fuhrt das niedrige Trans-
portkostenniveau bei geringen Olpreisen (15 USD
pro Barrel) dazu, dass im kostenoptimalen Netzwerk
die Kunden aus sechs zentralen Lagern versorgt
werden. Gegenuber der Referenzstruktur bei 91
USD ist also keine Strukturveranderung erforderlich,
weil die Versorgung der Kunden uber eines oder
wenige Regionallager zwar die Bestands- und Lager-
kosten reduzieren wurde, jedoch die uber langere
Strecken nicht vollstandig ausgelasteten Transporte
diesen Effekt trotz des niedrigen Olpreises nicht
kompensieren konnen.
Deshalb resultieren im Modell Netzwerkstrukturen,
wie sie sich heute typischerweise in Europa entwi-
ckelt haben: Einige regionale Lager,die oftmals aus
l.anderniederlassungen hervorgegangen sind, ver-
sorgen die europaischen Wirtschaftszentren. Wenn
der Olpreis stark ansteigt und einen Preis uber 150
USD pro Barrel erreicht, uberwiegen die Vorteile zu-
satzlicher Lagerstandorte. Die resultierenden neun
Lagerstandorte sind dann uber den gesamten euro-
paischen Kontinent verteilt, um durch die Konsoli-
dierung der Transporte von der Quelle in Rotterdam
hin zu den weiter entfernten Bedarfszentren die Ge-
samtkosten zu begrenzen und gunstige Komplettla-
dungstarife zu nutzen.
Da nur ein sehr hoher Olpreis dezentrale Distributi-
onsstrukturen mit einer grageren Anzahl kundenna-
her Lager begunstigt. ist zukunftig nur bei exorbi-
tant hohen Olprelsen davon auszugehen, dass neue
Lagerstandorte in regionalen Ballungsraurnen ent-
stehen. Derart veranderte Distributionsnetzwerke
werden starker zergliedert und von regionalen Ge-
gebenheiten, zum Beispiel gesetzlichen Rahmenbe-
dingungen, gepragt sein. Die zunehmende Inte-
gration des osteuropaischen Wirtschaftsraums in die
bestehenden Distributionsstrukturen lasst zusatzlich
die Verschiebung bzw. den Neuaufbau von Lagerka-
pazitaten in Mittel- und Osteuropa erwarten.
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4.4 E influss des Warenwertes auf d ie
optima le S truktu r
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II
I
Legende:
Olpreis pro Barrel
• 15 USD
• 91 USD
• 200 USD
Abbildung 17: Einfluss des Warenpreises auf optimale Distributionsstrukturen in Industrie und Handel
46
250 500 1.000
Warenwert [EUR/m3]
1.500 2.000
14
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Handel
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250 500 1.000
Warenwert [EUR/m3]
1.500 2.000
Der Warenpreis beeinflusst die Abhangigkeit der
kostenoptimalen Distributionsstruktur vom 01-
preisniveau malsgeblich. 1mIndustrienetzwerk ist
die Sensitivitat gegenuber dem Olpreis bei gering-
wertigen Waren hoch: im Handelsnetzwerk bei ho-
herwertigen Gutem besonders ausgepragt.
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Sensitivitatsanalysen
Aufbauend auf der Erkenntnis, dassder Einfluss des
Olpreises auf die kostenoptimalen Distributionsstruk-
turen bei den gewahlten Annahmen begrenzt ist,wir-
d im Rahmen umfangreicher Sensitivitatsanalysen
festgestellt, dass der Warenwert sowohl in der Indus-
trie als auch im Handel eine bedeutende Rolle fur die
Gesamtkosten, die Anteile der Kostenarten und da-
mit fur das kostenoptimale Netzwerk spielt.
Tendenziell fuhren hohe Warenpreise zu eher zentra-
len Netzwerkstrukturen mit weniger Lagern als nied-
rige Warenpreise. Dies liegt, bei ansonsten gleich-
bleibenden Annahmen, in den hoheren Bestandskos-
ten bei konstanten Transportkosten begrundet, weil
dadurch eine Reduzierung der Lageranzahl beguns-
tigt wird. Die Unterscheidung zwischen Netzwerken
fur geringwertige Cuter und Netzwerken fur hoher-
wertige Cuter ist deshalb in der Praxissinnvoll.
Industrienetzwerk
Die Anzahl der Lagerstandorte im kostenoptimalen
Netzwerk reagiert deutlicher auf Anderungen des
Warenpreises als auf Olpreisanderungen. Gleichzei-
tig ist die Sensitivitat gegenuber Olpreisschwankun-
gen bei geringwertigen Gutern deutlich ausgeprag-
ter als bei hochwertigen Gutern. Das bedeutet, Her-
steller von Waren mit einem Durchschnittswert von
1.500 EURpro Kubikmeter sind von Schwankungen
des Olpreises im Rahmen der betrachteten Grenzen
kaum betroffen, weil die kostenoptimale Distributi-
onsstruktur stabil gegenuber diesen Hnflussen ist.
Werden hingegen geringwertige Cuter produziert,
dann begunstigen hohe Olpreise die Dezentralisie-
rung der Logistikstruktur - der Betrieb weiterer La-
ger wird attraktiv.
Die Ursache fur die hohere Sensitivitat bei gering-
wertigen Gutern in der Industrie l iegt am relativ ge-
ringen Anteil der Transportkosten an den Gesamt-
kosten. Eine Zentralisierung der Distributionsstruk-
tur, die durch hohere Warenwerte und damit einher-
gehend hohere Bestandskosten begunstigt wird,
findet deshalb im Rahmen der hier betrachteten Wa-
renwerte nicht statt, die L6sung mit acht Lagerstand-
orten erweist sich als stabil. Geringwertige Cuter
hingegen verstarken die Tendenz zu dezentralen
Distributionsstrukturen, die im Industrienetzwerk
aufgrund der Gesamtkostenverteilung schon bei re-
lativ geringen Kostenvorteilen optimal werden. Die-
se hohere Empfindlichkeit bewirkt, dass Olpreis-
schwankungen bei geringeren Warenwerten gr6lSe-
re Auswirkungen haben.
Handelsnetzwerk
1mHandelsnetzwerk ist die Sensitivitat gegenuber
schwankenden Olpreisen bei h6herwertigen Gutern
deutlich starker ausgepragt als bei geringen Waren-
werten. Wahrend sich nur sehr geringe Effekte der
unterschiedlichen Olpreise bei durchschnittlichen
Warenwerten von 250 bis 1.000 EURpro Kubikme-
ter messen lassen, bewirken niedrige bis mittlere 01-
preise bei teureren Gutern, dassdie optimale Netz-
werkstruktur mit drei bzw. vier Lagerstandorten eher
zentral angelegt ist. In Netzwerken mit hoherwerti-
gen Cutern, insbesondere bei Warenwerten von
2.000 EURpro Kubikmeter, bewirken die hohen Be-
standskosten, dass bei niedrigen Olpreisen und da-
mit gunstigen Transporten schnell eine zentrale
Distributionsstruktur vorteilhaft wird. Da das Han-
delsnetzwerk transportintensiv ist, spielen die Trans-
portkosten hier eine grofse Rolle. EineZentralisie-
rung der Struktur fur hochwertige Waren bei niedri-
gen Olpreisen fuhrt deshalb zu einer geringen relati-
yen Zunahme der Transportkosten. Gleichzeitig
konnen durch die eingesparten Lager Bestandskos-
ten reduziert werden.
47
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4.5 D istributionsstruktur und
CO 2-Emissionen
80.000
oici, 60.000
cQ)
c
.~ 40.000
. 'C'Ew
0"u 20.000
80.000
oio,
.::::.60.000cQ)
c.2V1
.~ 40.000
";'
0"U
20.000
0+-----
o
Industrie
8bei 15 und 91 USD/bbl
10
bei 200 USD/bbl
9bei 120 USD/bbl
Anzahl Lagerstandorte
Legende:
• Inbound
• Outbound
Handel
6bei 15, 91 und 145 USD/bbl
9bei 200 USD/bbl
8bei 180 USD/bbl
Anzahl Lagerstandorte
Abbildung 18: CO 2-Emissionen in Industrie und Handel (bei jeweils kostenoptimalen Netzwerken)
48
Die mit einem Olpreisanstieg einhergehende
Tendenz zur Dezentralisierung weist zusatzlich
Potenziale zur CO 2-Reduzierung auf.
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Bedeutung der CO2-Messung
Da das offentliche Bewusstsein fur Ressourcenscho-
nung und Klimawandel steigt. sind fur Unternehmen
die Auswirkungen von Strukturanpassungen im
Logistiknetzwerk nicht nur unter Kosten- und
Leistungsaspekten, sondern auch bezuglich der Um-
welt von Bedeutung." Deshalb werden die Netz-
werkstrukturalternativen in Erganzung zu den
Kostenanalysen auf ihre Umweltwirkung hin unter-
sucht. Dadurch wird aufgezeigt. wie weitere Kenn-
zahlen neben den Logistikkosten als Bewertungs-
kriterien fur zentrale und dezentrale Strukturalternati-
ven in Logistiknetzwerken herangezogen werden
konnen.
Ais aussagekraftige Kennzahl fur die Umweltauswir-
kungen wird die insgesamt durch die Transporte
emittierte Menge CO2 ermittelt und verglichen. Basis
hierfur bilden Standardwerte fur Schadstoffemission,
die von den eingesetzten Transportmitteln und de-
ren Auslastung abhangen." Anhand der tatsachlich
gefahrenen Strar5enkilometer werden die gesamten
CO2-Emissionen eines Jahresermittelt.
Unterschieden werden dabei Transporte von den
Quellen zu den Lagern (Inbound) und Transporte,
die Lager mit Senken verbinden (Outbound). Den
Analysen fur Industrie- und Handelsnetzwerke
liegen ubliche Transportmittel mit Schadstoffemissi-
onen nach EURO-Klassifikation zugrunde. Neben
der Umstrukturierung konnen Unternehmen zusatzli-
che Anstrengungen wie eine Modernisierung des
Fuhrparks und spezielles Fahrertraining einleiten, um
CO2-Emissionen in der Logistik einzusparen.
Einsparpotenzial in der Industrie
Fur die Quantifizierung der Emissionsreduzierung in
der Industrie werden die jeweils kostenoptimalen
Netzwerke bei 15, 91, 145 beziehungsweise 200
USD pro Barrel verglichen. Insgesamt konnen bei
einer Restrukturierung des Distributionsnetzwerkes
im Zuge einer Umstellung von acht auf zehn Lager
im Modell uber 4.200 t CO2 pro Jahr vermieden wer-
den. Dieses Einsparpotenzial in Hohe von etwa 8 %
der Emissionen an klimaschadlichern CO2 beruht auf
der geringeren Transportleistung sowohl im
Inbound- als auch im Outboundverkehr.
Einsparpotenzial im Handel
Auch im Handel konnen CO2-Emissionen in signi-
fikantem Ausrnals eingespart werden, wenn die
Struktur entsprechend steigender Olpreise opti-
miert wird. EinWechsel zwischen den bei charak-
teristischen Olprelsen als kostenoptimal identifi-
zierten Netzwerken erreicht im Modell Einsparun-
gen zwischen 5.800 t pro Jahr bei Nutzung zweier
weiterer Lager und 6.800 t pro Jahr,wenn drei
weitere Standorte im Vergleich zum Netzwerk mit
sechs Lagern in Betrieb genom men werden. Dies
entspricht einer prozentualen Reduktion von 6,3 %
beziehungsweise 7,4 % .
Die Einsparungen erfolgen dabei in erster Linie im
Outbound-Verkehr, der aufgrund geringerer Ent-
fernungen zu den Filialen bei einer dezentraleren
Struktur mit acht oder neun Standorten kurzere
Entfernungen zu bewaltigen hat. Durch die Ana-
Iysen wird deutlich, dassdie Restrukturierung von
Distributionsknetzwerken nicht nur zur Kosten-
reduktion beitragen, sondern mit nachhaltiger
Logistik auch zur Vermeidung von Umweltbelastung
und Klimaschadigung beitragen kann.
49
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4.6 Kostensenkungspotenziale durch
Restrukturierung
* ' 12<U
t;)0-"" 10E'""U
8.Jc
'"~ 6NC
<U
" 04_
~Q_
'"c 2i.iJ
015
Industrie
~ 12c
2
'"010-""
E'"" 8U
\.Jc
'"~ 6NC
<U
" 04_
~Q_
'"c2i.iJ
015
78 91
Olpreis [USD/bblj
Handel
145 200
Legende:
Warenwert
750 EUR/m3
• 1.000 EUR/m3
• 1.500 EUR/m3
• 2.000 EUR/m
3
Maximum
Mittelwert
Minimum
1451
Olpreis [USD/bblj
Abbildung 19: Kostensenkungspotenziale in Abhangigkeit vom Warenwert fur Industrie und Handel
50
78 200
Durch eine Restrukturierung der Distributionsnetz-
werke konnen Kostensenkungspotenziale von
uber 10% in Industrie und Handel erreicht
werden. Ais Potenzial wurden hier die Kostendiffe-
renzen der Optimallbsung gegenuber allen ande-
ren Lbsungen im Modell bewertet. In realen,
historisch gewachsenen Logistiknetzwerken be-
tragt das Einsparpotenzial oft bis zu 20 % .
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Anpassungen lohnen sich
Bei den untersuchten Olpreisen erweisen sich unter-
schiedliche Netzwerkstrukturen als kostenoptimal.
Ein Unternehmen, das seine Distributionsstruktur auf
dieses Optimum umstellt, kann im Modell Kostenpo-
tenziale bis uber 10% der Logistikkosten realisieren.
Mittels einer Analyse der Szenarien mit alternativen
Netzwerkstrukturen bei verschiedenen Olpreisen
konnen diese Kostensenkungspotenziale ausge-
wiesen werden.
Dabei stellt sich heraus, dass ein malSgeblicher Fak-
tor, ob und wie ein veranderter Olpreis zu Struktur-
veranderungen des Logistiknetzwerkes fuhrt, der
Wert der Waren ist. Deshalb werden im Rahmen der
Untersuchungen zum Einfluss des Olpreises auf die
Distributionsstrukturen die Kostenpotenziale in In-
dustrie und Handel in Abhangigkeit vern Warenwert
betrachtet. Die Kostensenkungspotenziale konnen
sowohl im Industrie- als auch im Handelsnetzwerk
identifiziert werden.
Potenziale zur Senkung der Logistikkosten
Die Kostensenkungspotenziale werden durch den
Vergleich des bei funf verschiedenen Olpreisen je-
weils kostenoptimalen Netzwerkes mit den Struktur-
alternativen, die eine abweichende Anzahl Lager-
standorte enthalten, ermittelt. Fur aile untersuchten
Olpreise konnen soMinimal-, Maximal- und Durch-
schnittswerte fur die prozentualen Kostensenkungs-
potenziale pro Jahr bestimmt werden. Da der Wa-
renwert ein gewichtiger Einflussfaktor auf Hohe und
Olpreisabhangigkeit der Potenziale ist, wurden die
Kostensenkungspotenziale bei Warenwerten von
750,1.000,1.500 und 2.000 EURpro Kubikmeter
verglichen.
Die Ergebnisse zeigen, dass eine Strukturumstellung
je nach Olpreis und Warenwert zu sehr unterschiedli-
chen Kostensenkungspotenzialen fuhren kann.
Aussagen zu realisierbaren Potenzialen in Unter-
nehmen rnussen deshalb im Einzelfall anhand unter-
nehmensspezifischer Daten bestimmt werden.
Kostensenkungspotenziale in der Industrie
MalSnahmen zur Strukturoptimierung konnen im
modellierten Industrienetzwerk zu durchschnittli-
chen Kostensenkungspotenzialen bis zu 4 % der Lo-
gistikkosten fuhren. In vielen Fallen und insbeson-
dere bei einem Warenwert bis 1.000 EURpro Kubik-
meter sind im Modell sogar Einsparungen bei den
Gesamtlogistikkosten von 8 bis 10% realistisch. Die
Ergebnisse in der Industrie zeigen, dass Distributi-
onsnetzwerke fur geringwertige Waren uber hohere
Kostensenkungspotenziale verfugen als solche fur
hoher- wertige Waren. Generell ist das Potenzial zur
Kostenreduktion umso hoher, je weiter der Olpreis
steigt.
Kostensenkungspotenziale im Handel
1mHandelsnetzwerk sind durch eine Restrukturie-
rung Kostensenkungspotenziale zwischen knapp 6
und uber 10 % bei allen betrachteten Olpreisen zwi-
schen 15 und 200 USD pro Barrel bei allen unter-
suchten Warenwerten moglich. Bei geringwertigen
Gutern sind die hochsten Einsparungen auf hohen
Olpreisniveaus rnoglich: bei hoherwertigen Waren
werden maximale Potenziale erreicht, wenn der 01-
preis stagniert oder sinkt. Der Effekt bei hoherwerti-
gen Waren kommt in erster Linie durch reduzierte
Bestande aufgrund eingesparter Lager- standorte zu
Stande. Bei geringwertigen Waren hingegen ist eine
Strukturumstellung hin zur dezentralen Verteilung
der Lager vielversprechend, weil die dadurch zusatz-
lich entstehenden Bestandskosten durch Reduktion
der Transportkosten kompensiert werden. 1mEinzel-
fall konnen so die betrachteten Logistikkosten im
Modell um uber 10% pro Jahr reduziert werden.
51
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4 .7 Herausforderungen bei der
Umgestaltung des Netzwerkes
Strukturwechselkosten
Vertragslaufzeit des alten Lagers
Lagermiete
Produktion zum Fullen des Lagers
Schlielsen nicht optirnaler Lager
Bestandskosten
Artikelwert
Schulung neuer Mitarbeiter
Kosten der Anbieterauswahl
Vertragslaufzeit
Lagermiete
Abfindungsh6he
Anzahl der Mitarbeiter
Projektaufwand
Interne Kosten
Externe Unterstutzung
IT-Kosten
Abbildung 20: Uberblick uber beispielhafte Strukturwechselkosten
52
Vor einer Umgestaltung des Distributionsnetzwer-
kes gilt es rnogliche Einsparungen gegen die er-
warteten Strukturwechselkosten abzuwagen.
Schnelle Amortisationszeiten und ein geringer An-
teil an Sunk Costs begunstigen einen zugigen
Ubergang zu kostenoptimalen Strukturen.
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Dauerhaftigkeit des Olpreisniveaus
Bei den Uberlegungen zur Veranderung der Netz-
werkstrukturen sind entstehende Alternativinvestitio-
nen zu berucksichtigen. Vor der Entscheidung, auf-
grund eines Olpreisniveaus die Distributionsstruktur
zu andern, ist daher eine umfassende Analyse not-
wendig, die auch die Erwartung uber die Dauerhaf-
t igkei t des Olpreisniveaus einbezieht.
Wie gezeigt, bedingt eine Anderung des Olpreises
nicht zwingend eine dauerhafte Anderung der Logis-
tikstruktur. Falls das Distributionsnetzwerk dennoch
angepasst wird, so l ite der Olpreis nicht nur aufgrund
einer kurz andauernden Nachfragespitze oder Ange-
botsverknappung steigen. Eine erneute Restrukturie-
rung nach kurzer Zeit bei wieder sinkendem Olpreis
ist mit hohen Kosten verbunden, die in den seltens-
ten Fallen die durch die fruhzeitige Anpassung einge-
sparten Kosten aufwiegen. Unabhangig von derEntwicklung des Olpreises existiert eine Vielzahl
rnoglicher Ursachen fur die dynamische Restrukturie-
rung eines Logistiknetzwerks.P
Distributionsnetzwerke reagieren individuell
Die Anderung der bestehenden Distribut ionsstruk-
tur zu einer dem Marktumfeld angepassten Struktur
kann nicht auf Basis isolierter Kennzahlen, wie dem
Olpreis zu einem bestimmten Zeitpunkt, getroffen
werden. Notwendig ist eine umfassende Abwagung
aller mit dem Wechsel verbundenen Kosten gegen
den erwarteten Nutzen im Sinne einer klassischen In-
vestitionsrechnung. Da eine allgemeine, unterneh-
rnensunabhangige Musterrechnung wenig Nutzen
brachte, werden im Rahmen dieser Studie nur die
wesentlichen Einflussfaktoren benannt, die bei einer
Entscheidung uber den Wechsel der Distributions-
struktur mit einbezogen werden rnussen. Fur diesen
Wechsel werden zum einen Kosten fur das Eroffnen
neuer Lagerstandorte angefuhrt und zum anderen
der Fall betrachtet, nicht optimale Lager zu schlie-
gen.
ErOffnen zusatzlicher Lager
Logistikplanungssoftware wie die im Rahmen dieser
Studie verwendete Standardsoftware 4flow vista®
kann den optimalen Standort der Lager ermitteln,
die finale Auswahl kann im Einzelfall jedoch nur auf
Grundlage konkreter Angebote erfolgen. Der Uber-
gang zu einer neuen Distributionsstruktur erfordert
fur einen gewissen Zeitraum den parallelen Betrieb
alter und neuer Lager. In den neuen Lagern mussen
die Bestande langsam hoch gefahren werden, was
neben den Lagerkosten zu zusatzlichen Bestands-
kosten fuhrt. Hier konnen aufgrund der vielfaltigen
Anbieterstruktur auch Dienstleister den Vorzug er-
halten, die nicht unmittelbar an dem geografisch op-
timalen Standort liegen. Eine gute Marktkenntnis
kann bei der Auswahl externer Lagerdienstleister zu-
satzlich zu betrachtlichen Einsparungen fuhren,
SchlieBen nicht optimaler Lager
Fur obsolete Lager rnussen Schlielsungsplane samt
Abfindungen fu r Mitarbeiter erarbeitet werden. Die
Zeit des Parallelbetriebs ist z.B. abhangig von der
Restlaufzeit des Mietvertrags fu r das Lager. Abhan-
gig von dieser Laufzeit sind auch die Kosten, die
durch den Paral lelbetrieb entstehen.
Nicht zu vernachlassigen sind aufserdern projektbe-
dingte Kosten. Die grofsten Bestandteile sind hier
Kosten durch eine Anderung der IT-Infrastruktur
und das Abstel len von Personalressourcen fur die
Planung und Umsetzung der Strukturanpassung.
Unterstutzung bei der Umsetzung
Sollten im Unternehmen kaum Erfahrungen mit der
strategischen Netzwerkgestaltung und der Auswahl
von Dienstleistern vorliegen oder keine freien Kapa-
zitaten vorhanden sein, ist zudem der Einbezug ex-
terner BeratungsunterstLitzung zu prufen.
53
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54
1. M an agem en t Su mm ary
2. Einleitung
3. M etho dik un d D aten basis
4 . E rgebnisse
5. Anhang
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5 Anhang
5.1 Rechenweg
5.2 Abkurzungen. Endnoten und Quellen
5.3 Autoren
5.4 Impressum
55
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5.1 Rechenweg
Umrechnung
[l/1:bI)
Wed1,.,lkur>
[EUR/USDJ
[
D ie . . lp res e f ii r
Top1()'BIP-W-Uind",
10 Die""""eisfuri<ticn""
f(011'"'5)
lEUR/II
uncle rspezifisd1e
Kr~1.n
I EUR/km]
Umrechnurrg
1-------"-_., [EU~IOIpr" ;sftxe Ka;u,n " ;nos lkw
je Kilometer lEU R, /kml
Olpre.v>rioble
Kest en e ines Lkw [e Land
[EUR,/km]
Anuhl!.>,!!er
Bedar f peo ~e r
Ip.ieltenl
I Ge"';c!-tunEder
L l..ind",Nd1BIP
SLIlIme Kunclenbed.rf kui..tunE
~]
Oegressionskoefflzie-nt[1/kmJ
K.1pozrt. t I. frtfornuf185ld ... ..
IF.Iett",,/LKWI
Abs.dutc Tril""p:rt~1e n
elneJo lk w in EU
I [URI F.Jett./kml
Abbildung 21: Ermittlung der olpreisabhangigen (links) und olprelsunabhanglgen (rechts) Logistikkosten
56
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[ Zin_~p .a, 1
B~t1ncie rm Transport
I A r 1 J k < i 1 Mii:el_rt
[EUR/Mike l l
ap"'.ti ve r a.,,,.rd
IMikel]
Pack"'"
[Mikel/rolette ]
AruoIUbe Losi"ikkc>sten[e Region
[EUR/r,jette/km]
IUaeriiJekCl'.len
I [EuR/L.!!",]
L.!!"ot<o.1en/Regic:n
[EUR/Palet te l
SlIltm. Kundenbed.rf
W·Prei.nd""
t..gerfliich.n
Anuhl t . . a o r
I'e'JDn.Jkosen 0HmdlinBloooten/R.gic:n
[E U Palette I
Annahmen tUZeit ,
Ge"",nk<>*n, Mu!!"
tegende: E U-w eite G rO Be D eutschlandspezifische G rO Be R egie n enspez ifische G rOB e A nnahm e
57
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5.2 Abkurzungen, Endnoten
und Quellen
AbkUrzungen
bbl Barrel
BIP Bruttoinlandsprodukt
CO2 Kohlendioxid
d Tag
D Deutschland
EU-27 Europaische Union mit 27 Mitgliedsstaaten
EUR EuroHBEFA Handbuch Emissionsfaktoren des StralSenverkehrs
IT Informationstechnologie
I Liter
Lkw Lastkraftwagen
m2 Quadratmeter
m3 Kubikmeter
NUTS2 Nomenclature des unites territoriales statistiques,
franziisisch fur .Systernatik der Gebietseinheitenfu r die Statistik". Die Zahl bezeichnet die Differen-
zierung nach GriilSe, 2 steht fu r mittlere Regionen.
OPEC Organization of the Petroleum Exporting
Countries, englisch fur Organisation
erdolexportierender Lander
p.a. pro anno, pro Jahr
Tonne
tkm Tonnenkilometer
USD US-Dollar
z.B. zum Beispiel
58
2
Endnoten
Vgl. (Bretzke 2009)
Der sprunghafte Anstieg des Olpreises Anfang
der 1990er ist auf den Zweiten Golfkrieg
zuruckzufuhren.
Vgl. (Kaufmann et al. 2008, S. 7)
Vgl. (Gronwald 2009)
Vgl. (Gronwald 2009, S.18) und (Hamilton 2008,
S.1)
Vgl. (Hamilton 2008)
Vgl. (Hamilton 2008, S.30)
Vgl. (Kaufmann et al. 2008, S. 15 -16) und
(Hamilton 2008, S. 15)
Vgl. (Kaufmann et al. 2008, S. 27) und
(Brauninger et al. 2005, S.37)
Vgl. (Energy Information Administration 2009)
Vgl. h ier und im Foigenden (Hamil ton 2008)
Vgl. (Kaufmann et al. 2008, S.27)
Vgl. (European Commission 2009)
Vgl. (Wolff, Nieters 2005)
Vgl. (4flow 2009)
NUTS (Systematik der Gebietseinheiten fu r dieStatistik), Stand 2005
Die Werke liegen in Esslingen, Melsungen,
Stockport, St. Chamond, Ferrara und Krakau.
Vgl. (Heintze 2008, S.50)
Die Grundaufgabe der operativen Logistik nach
(Gudehus 2007, S. 7)
Vgl. (Gudehus 2007, S.398)
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21 Vgl. (Colliers International 2008)
22 Vgl. (Destatis 2009)
23 Berechnungsgrundlage Olpreis der Sorte Brent in
den Jahren 2005 - 2009 und damal ige
Wechselkurse.
24 Vgl. (Simchi-Levi et al. 2008, S. 8)
25 Fur das Bezugsjahr 2005 mit einem durchschnitt-
lichen Wechselkurs von 1,24 USD pro EUR.
26 Vgl. (Bundesamt fur Guterverkehr 2008, S. 15)
27 Vgl. (Straube, Pfohl 2008, S. 6 2)
28 Vgl. (HBEFA 2004)
29 Vgl. (Wolff, GrolS 2008)
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59
5/8/2018 Der Einfluss des Ölpreises auf Distributionsnetzwerke von Industrie und Handel - slidepdf.com
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5.3 A utoren
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Dr.-Ing. habil. Christian Butz leitet seit 2008 sowohl den Forschungs-
bereich der 4flow AG, 4flow research, als auch den Weiterbildungs-
bereich 4flow academy. Erist seit uber zehn Jahren in der Aus- und
Weiterbildung sowie in der Forschung im Bereich Logistik tatig und
Gastdozent an mehreren deutschen Hochschulen. Fur die Studie
entwickelte er das Forschungsdesign und leitete das Projekt.
Dipl.-Ing. oec. Wendelin GrolSist seit 2006 bei der 4flow AG in Berlin.
Neben der Tatigkeit als Berater verfolgt er seine Promotion an der
Technischen Universitat Hamburg-Harburg im Bereich der logistischen
Mass Customization. Fur diese Studie leitete er die Modellierung in
4flow vista® sowie die Auswertung und Interpretation der Ergebnisse.
Dipl.-Ing. Cristina Hayden ist seit 2009 bei der 4flow AG als Doktoran-
din im Bereich 4flow research tatig. Zu ihren Forschungsschwerpunkten
zahlt die multikriterielle Optimierung von Logistiknetzwerken. In der
Studie war sie fur die Olpreis-Dieselpreis-Regression verantwortlich und
betreute das Design und den Aufbau der Netzwerke in 4flow vista®.
Dipl.-Wi.-Ing. Felix Zesch ist seit 2007 Berater und Doktorand bei der
4flow AG. 1mRahmen seiner Promotion beschaftigt er sich mit der inte-
grierten Planung von Produktion und Distribution in der Automobil-
industrie auf taktischer Ebene. Fur diese Studie erstellte er das Kosten-
modell.
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5.4 Impressum
Christian Butz, Wendelin GrofS,Cristina Hayden, Felix Zesch
Der Einfluss des Olpreises auf Distributionsnetzwerke von Industrie und Handel- Ein Mythos wird
entzaubert
4flow-Logistikstudie 2010
EineVeroffentlichung der4flowAG
HallerstrafSe1
10587 Berlin
Fur aile Modellierungen, Optimierungen und Auswertungen wurde die Standardsoftware zur Logistikpla-
nung 4flow vista® verwendet. 4flow vista® ist ein eingetragenes Markenzeichen der 4flow AG.
Fur die geografische Darstellung der logistischen Netzwerke und die Berechnung von StrafSenentfernungen
wurde online uber das Map24-Portal auf weltweite NAVTEQ-Geodaten zugegriffen. NAVTEQ® und
Map24® sind eingetragene Marken der NAVTEQ (DE) GmbH.
Aile Rechte, auch fur die Umsetzung in fremde Sprachen, vorbehalten. Kein Teil diesesWerks darf ohne
schriftliche Genehmigung der 4flow AG in irgendeiner Form reproduziert oder unter Verwendung
elektronischer Systeme verarbeitet, vervielfaltigt oder verbreitet werden.
Marz 2010
100 EUR
ISBN 978-3-00-030548-1
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Wir freuen uns sehr uber Feedback. Bitte senden Sie Ihre Anmerkungen per E-Mail anresearch@4flow.de.
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Hallerstralse 1
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Deutschland
T +49 (0) 30/ 397 40 - 0
F +49 (0) 30/ 397 40 - 100
research@4flow.de
wwwAflow.de
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