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Stefan Rehkopf
Revenue Management-Konzepte zur Auftragsannahme bei kundenindividueller Produktion
Stefan Rehkopf
Revenue Management-Konzepte zur Auftragsannahme bei kundenindividueller Produktion
Stefan Rehkopf
Revenue Management-Konzepte zur Auftragsannahme bei kundenindividueller Produktion
Bibliografische Information Der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet iJber <http://dnb.d-nb.de> abrufbar.
Dissertation Technische Universit~it Braunschweig, 2006
1. Auflage November 2006
Alle Rechte vorbehalten �9 Deutscher Universit~its-Verlag I GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2006
Lektorat: Brigitte Siegel/Stefanie Loyal
Der Deutsche Universit~its-Verlag ist ein Unternehmen von Springer Science+Business Media. www.duv.de
Das Werk einschliel~lich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschiJtzt. Jede Verwertung aul3erhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verla.gs unzul~issig und strafbar. Das gilt insbe- sondere f~ir Vervielffiltigungen, Ubersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen.
Die Wiedergabe yon Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten w~iren und daher von jedermann benutzt werden d~irften.
Umschlaggestaltung: Regine Zimmer, Dipl.-Designerin, Frankfurt/Main Druck und Buchbinder: Rosch-Buch, Schel~litz Gedruckt auf s~iurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Printed in Germany
ISBN-10 3-8350-0587-1 ISBN-13 978-3-8350-0587-7
Geleitwort
Zur Erreichung von Wettbewerbsvorteilen setzen Produktionsunternehmen zunehmend auf
die kundenspezifische Herstellung individualisierter Produkte, was in den letzten Jahren zu
deutlich gestiegenen Anforderungen an das Produktionsmanagement gefahrt hat. Von be-
sonderer Bedeutung sind hierbei Entscheidungen tiber die Annahme von Kundenauftr~gen,
die Abstimmung der damit verbundenen Kapazitgtsnachfrage sowie die Bestimmung realisti-
scher Liefertermine. Wghrend diese Aufgaben mehr oder weniger erfolgreich durch am Markt
verfagbare ,,Advanced-Planning-Systems (APS)" abgedeckt werden (Module ,,Available-to-
Promise/Capable-to-Promise (ATP/CTP)"), werden 6konomische Kriterien zur Ermittlung
eines ,,optimalen" Auftragsportfolios nur unzureichend be~cksichtigt. Dies gilt insbesondere
bei Unsicherheit tiber zukfinftig eintreffende Auftr~ge, so dass bei knappen Produktions-
kapazit~ten regelmgBig Entscheidungen tiber die Annahme oder Ablehnung eintreffender
Auftrgge (gekennzeichnet durch Preise, Termine und Kapazitgtsnachfragen auf unter-
schiedlichen Produktionsaggregaten) zu treffen sind. ,~hnlich gelagerte Fragestellungen
werden in der Dienstleistungsbranche mittels geeigneter Methoden des Revenue Manage-
ments untersucht und bereits erfolgreich in der Praxis eingesetzt, so dass eine Ubertragung
dieser Methoden auf die kundenindividuelle Produktion von Sachgt~tern aussichtsreich
erscheint.
Dieser Herausforderung stellt sich die yon Herrn Dr. Rehkopf vorgelegte Dissertation.
Nach einer aussagekrgftigen Einleitung werden wesentliche Charakteristika der kundenindivi-
duellen Produktion im Allgemeinen und der Eisen und Stahl erzeugenden Industrie im
Speziellen aufgezeigt und Anforderungen an das Produktionsmanagement bzw. den Ent-
scheidungsunterstt~tzungsbedarf bei der Annahme von Kundenauftrggen herausgearbeitet.
Darauf aufbauend wird das Revenue Management eingefahrt. Hierbei werden ausflihrlich die
Anwendungsvoraussetzungen, Entscheidungsebenen, Instrumente und Verfahren der Preis-
Mengen-Steuerung sowie die Einsatzm6glichkeiten dieser bei kundenindividueller Produktion
diskutiert. Anschliegend wird das der Arbeit zugrunde liegende Konzept zur Erweiterung der
VerNgbarkeitsprfifung durch Methoden des Revenue Managements entwickelt. Die Erwei-
terungen betreffen zum einen die Entwicklung von Methoden des Revenue Managements zur
taktisch-operativen auftragsanonymen Allokation von Ressourcen auf Produktfamilien und
zum anderen die Entwicklung von Bid-Price basierten Methoden zur Integration 6kono-
mischer Kalkt~le in die real-time Verfligbarkeitsprafung zur operativen Entscheidungs-
unterstfitzung der Auftragsannahme. Hierauf aufbauend erfolgt die Durchffihrung einer ersten
Fallstudie zur Unterstfitzung der taktisch-operativen Allokationsentscheidung in der Eisen
und Stahl erzeugenden Industrie. Zu diesem Zweck wird eine geeignete Kontingentierungs-
VI Geleitwort
methode des Revenue Managements entwickelt und im Rahmen einer Simulationsstudie im
Vergleich zu einem Verfahren der auftragsanonymen deterministischen Verfagbarkeits-
prtifung evaluiert. Hierbei zeigt sich statistisch signifikant die Vorteilhaftigkeit der Revenue
Management Methodik. Zur Integration 6konomischer Kalktile in die real-time Vertiig-
barkeitsprafung wird anschliel3end eine Bid-Price basierte Methode zur Approximation auf-
tragsspezifischer Opportunit~itskosten entwickelt und ebenfalls im Rahmen einer umfang-
reichen Simulationsstudie evaluiert. Die Vorteilhaftigkeit der entwickelten Methode konnte
im Rahmen der Fallstudie in der Eisen und Stahl erzeugenden Industrie nachgewiesen
werden. Dartiber hinaus k6nnen konkrete Handlungsempfehlungen zur Implementierung der
Verfahren in der unternehmerischen Praxis abgeleitet werden. Die Arbeit schlief3t mit einer
kritischen Wtirdigung, einem Ausblick auf weiteren Forschungsbedarf sowie einer Zu-
sammenfassung. Hervorzuheben ist hierbei, dass die entwickelten Revenue Management Ver-
fahren, die durchgefahrten Erweiterungen bestehender Methoden der Verfagbarkeitsprtifung
sowie die in den Fallstudien herausgearbeiteten Implikationen far die unternehmerische
Praxis und Obertragbarkeit differenziert gewt~rdigt und jeweils spezifische Schluss-
folgerungen gezogen werden.
Herr Dr. Rehkopf deckt mit seiner vorgelegten Dissertation eine sowohl unter theoretischen
als auch praxisorientierten Gesichtspunkten ~iul3erst anspruchsvolle Thematik ab und dies auf
h6chstem wissenschaftlichen Niveau. Mit dem von ihm entwickelten Konzept zur Er-
weiterung der Verfiigbarkeitsprtifung um Methoden des Revenue Managements legt er
erstmalig einen methodisch fundierten Ansatz vor, der die in der Dienstleistungsproduktion
bereits erfolgreich eingesetzten Methoden des Revenue Managements auf die Sachgtiter-
produktion iibertr~igt. Die von ihm herangezogenen und eigenstgndig weiterentwickelten
Methoden sind wissenschaftlich fundiert und innovativ. Aufbau, Struktur und formale
Gestaltung der Arbeit sind vorbildlich, das Literaturverzeichnis ist/~uBerst umfangreich und
die Auswahl und Qualit/~t der herangezogenen Quellen herausragend. Insgesamt hat Herr Dr.
Rehkopf mit seiner Dissertation den Stand der Forschung zum Produktionsmanagement bei
kundenindividueller Fertigung einen entscheidenden Schritt vorangebracht und auch im
Hinblick auf eine zuktinftige Implementierung in der Eisen und Stahl erzeugenden Industrie,
aber auch in weiteren Branchen der kundenindividuellen Sachg~terproduktion, beachtens-
werte Erfolge erzielt.
Univ.-Prof. Dr. Thomas Stefan Spengler
Vorwort
Die vorliegende Dissertation besch~iftigt sich mit Revenue Management Konzepten zur Ent-
scheidungsuntersttitzung der Auftragsannahme bei kundenindividueller Produktion. Sie ent-
stand in den Jahren 2002 bis 2006 w~hrend meiner T~tigkeit als wissenschaftlicher Mit-
arbeiter am Lehrstuhl far Produktion und Logistik der Technischen Universit~it Braun-
schweig.
Der Abschluss eines solch langwierigen Projektes gibt Anlass all denjenigen Personen zu
danken, ohne deren Untersttitzung die vorliegende Dissertation nicht entstanden w~re.
Meinem Doktorvater Prof. Dr. rer. pol. Thomas S. Spengler, Leiter der Abteilung Pro-
duktion und Logistik, m6chte ich far die konstruktiven Diskussionen, den fachlichen Anre-
gungen und Hinweisen, aber auch far seine persOnliche Untersttitzung w~hrend der Erstellung
dieser Arbeit danken. Auch die gew~hrten Freiheiten bei der Verfolgung meiner eigenen
wissenschaftlichen Ideen und die Schaffung der produktiven und offenen Arbeitsatmosph~re
am Lehrstuhl trugen wesentlich zum Gelingen der vorliegenden Dissertation bei. Herzlich
bedanken m6chte ich mich auch bei Herm Prof. Dr. rer. pol. Dirk C. Mattfeld, Leiter der
Abteilung Wirtschaftsinformatik, far die Obemahme des Korreferates, far sein Interesse an
der Arbeit und far die zeitnahe Erstellung des Gutachtens. Ftir die Obemahme des Vorsitzes
der Prfifungskommission m6chte ich mich bei Herin Prof. Dr. rer. pol. Burkhard Huch, Leiter
der Abteilung Controlling, bedanken.
Ft~r die zahlreichen konstruktiven Gespr/~che und die sehr angenehme Zusammenarbeit
m6chte ich mich an dieser Stelle auch bei allen meinen Kolleginnen und Kollegen am
Lehrstuhl f/Jr Produktion und Logistik, Dipl.-Kfm. Niklas Labitzke, Dipl.-Oek. Grischa
Meyer, Dr. rer. pol. Martin Ploog, Dr. rer. pol. Dolores Queiruga, Dipl.-Wirtsch.-Ing. Anne
Schatka, Dipl.-Kfm. Eberhard Schmid, Dr. rer. pol. Marcus Schr6ter, Dipl.-Oec. Dipl.-Kfm.
Oliver Seefried, Dr. rer. pol. Wiebke St61ting, Dr. rer. pol. Grit Walther und Dipl.-Wirtsch.-
Ing. J6rg Wansart, bedanken. Zu besonderem Dank bin ich Dipl.-Wirtsch.-Ing. Thomas
Volling far die vielen konstruktiven Diskussionen tiber und die Denkanst6ge zum
Produktionsmanagement bei kundenindividueller Produktion verpflichtet. Dartiber hinaus
m6chte ich mich bei Frau Birgit Haupt far ihre Untersttitzung bei allen administrativen
Aufgaben bedanken.
Bedanken m6chte ich mich auch bei allen studentischen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitem
des Lehrstuhls far die mir zuteil gewordene Untersttitzung. Stellvertretend m6chte ich Nils-
Kristoffer Franzen und Marvin Schulze-Quester nennen.
VIII Vorwort
Ftir die Unterst~itzung bei der EDV-technischen Umsetzung der entwickelten Konzepte
danke ich den Diplomanden Dipl.-Wirtsch.-Ing. Dirk J. Langhammer und Dipl.-Math. Oec.
Susanne M~ige.
Aul3erordentlich profitiert habe ich davon, dass meine Arbeiten eingebettet in ein
Forschungsprojekt in der Eisen und Stahl erzeugenden Industrie waren. Dies ermOglichte es
mir wesentliche Einblicke in die unternehmerische Praxis zu bekommen. Bedanken mOchte
ich mich bei allen an diesem Projekt beteiligten Mitarbeitern der Salzgitter Flachstahl GmbH.
Stellvertretend seien hier Herr Dipl.-Ing. Jan Oppermann und Herr Dr. rer. pol. Udo Vogeler
genannt.
Mein ganz besonderer Dank gilt an dieser Stelle meiner Familie. Bei meinen Eltern Karl-
Heinz und Gerda Rehkopf m6chte ich mich herzlich daftir bedanken, dass sie mir meine
Ausbildung ermOglicht und mich auf meinem Lebensweg stets untersttitzt haben. Ohne sie
w~ire ich nicht da, wo ich jetzt bin.
Meiner Freundin Tina Hildebrandt gilt mein Dank fiir ihr perstinliches Engagement und das
Korrekturlesen des Manuskriptes, aber vor allem fiir ihre Untersttitzung und ihr Verst~indnis
in allen Lebenslagen.
Stefan Rehkopf
Inhaltsverzeichnis
A b b i l d u n g s v e r z e i c h n i s .... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XII I
T a b e l l e n v e r z e i c h n i s .... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . X V I I
S y m b o l v e r z e i c h n i s .... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . X X I
A b k i i r z u n g s v e r z e i c h n i s .... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . X X V I I
E i n l e i t u n g ..... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1 Ausgangslage und Problemstellung .............................................................................. 1
1.2 Zielsetzung und L6sungsweg ........................................................................................ 3
K u n d e n i n d i v i d u e l l e P r o d u k t i o n - C h a r a k t e r i s t i k a u n d E i n g r e n z u n g des
U n t e r s u c h u n g s g e g e n s t a n d e s .... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1 Charakteristika kundenindividueller Produktion und Implikationen far die
Auftragsannahme ........................................................................................................... 7
2.1.1 Kundenindividuelle Produktion .......................................................................... 7
2.1.2 Produktionsprogrammplanung bei kundenindividueller Produktion und
Implikationen ftir die Auftragsannahmeentscheidung ...................................... 11
2.2 Eisen und Stahl erzeugende Industrie .......................................................................... 13
2.2.1 Wirtschaftliche Bedeutung von Stahl ............................................................... 14
2.2.2 Produktionssysteme der Eisen- und Stahlindustrie .......................................... 16
2.2.2.1 Auf- und Vorbereitung der Einsatzstoffe ........................................... 17
2.2.2.2 Roheisenerzeugung ............................................................................. 19
2.2.2.3 Stahlerzeugung ................................................................................... 21
2.2.2.4 Vergiegen des Stahls .......................................................................... 23
2.2.2.5 Warmformgebung ............................................................................... 25
2.2.2.6 Kaltformgebung .................................................................................. 27
2 .2 .2 .70berf l~ichenveredelung ....................................................................... 28
2.2.3 Vertrieb von Stahlprodukten ............................................................................ 30
2.3 Abgeleiteter Entscheidungsunterst~tzungsbedarfbei der Annahme von
Kundenauftr~igen ......................................................................................................... 35
x Inhaltsverzeichnis
Revenue Management ...................................................................................................... 37
3.1 Revenue M a n a g e m e n t - E in~hrung ........................................................................... 37
3.2 Anwendungsvoraussetzungen ..................................................................................... 41
3.2.1 Anwendungsvoraussetzungen beztiglich der bevorrateten Kapazit~it .............. 42
3.2.2 Anwendungsvoraussetzungen beztiglich der Nachfrage .................................. 45
3.2.3 Anwendungsvoraussetzungen beztiglich des Leistungsprogramms ................. 47
3.3 Entscheidungsebenen und Instrumente des Revenue Managements ........................... 48
3.3.1 Segmentorientierte Preisdifferenzierung .......................................................... 49
3.3.2 15berbuchung von Kapazit/~ten ......................................................................... 51
3.3.3 Preis-Mengen-Steuerung .................................................................................. 52
3.4 Verfahren der Preis-Mengen-Steuerung ...................................................................... 55
3.4.1 Verfahren der Preis-Mengen-Steuerung bei einstufiger Leistungserstellung... 55
3.4.1.1 Statische Verfahren ............................................................................ 56
3.4.1.2 Dynamische Verfahren ....................................................................... 63
3.4.2 Verfahren der Preis-Mengen-Steuerung bei netzwerkartiger Leistungs-
erstellung .......................................................................................................... 70
3.4.2.1 Optimierende L6sungsmethode .......................................................... 71
3.4.2.2 Approximative Ans/~tze ...................................................................... 74
3.5 Einsatzm6glichkeiten von Instrumenten des Revenue Managements bei
kundenindividueller Fertigung .................................................................................... 82
Advanced Planning Konzepte zur Entscheidungsuntersti itzung der
Auftragsannahme ............................................................................................................. 87
4.1 Advanced Planning Systeme ....................................................................................... 87
4.2 Methoden und Verfahren der Ver~gbarkeitsprt ifung (ATP) ...................................... 92
4.2.1 Aufgaben und Ziele der Verftigbarkeitspr~fung .............................................. 92
4.2.2 Ausffihrungsart und Methoden von Systemen der Verffigbarkeitsprtifung ...... 95
4.2.2.1 Auftragsanonym arbeitende ATP-Systeme ........................................ 95
4.2.2.2 Auftragsbezogen arbeitende ATP-Systeme ........................................ 96
4.3 Erweiterungen der Verffigbarkeitsprtifung durch Methoden des Revenue
Managements ............................................................................................................. 101
Taktisch-operative Entscheidungsunterstiitzung durch Methoden des Revenue
Managements .................................................................................................................. 107
5.1 Konzeptionelle Vortiberlegungen .............................................................................. 108
5.2 Fallstudie ................................................................................................................... 109
5.2.1 Untersuchungsgegenstand .............................................................................. 109
5.2.2 Ableitung von entscheidungsrelevanten Gr6gen ............................................ 110
Inhaltsverzeichnis XI
5.2.3 Konzeption einer Revenue Management Methodik ....................................... 113
5.2.4 Versuchsplanung und implementierte Referenzverfahren ............................. 120
5.2.5 Diskussion der Ergebnisse .............................................................................. 123
5.3 Ableitung von Handlungsempfehlungen ................................................................... 134
Operat ive Entsche idungsunters t i i t zung durch M e t h o d e n des R e v e n u e
M a n a g e m e n t s .................................................................................................................. 137
6.1 Konkretisierung der Rahmenbedingungen far die Anwendung von Revenue
Management .............................................................................................................. 137
6.2 Mathematische Modell ierung der Entscheidungssituation ........................................ 139
6.3 L(Ssungsverfahren zur Best immung der Bid-Prices ................................................... 144
6.4 Fallstudie ................................................................................................................... 154
6.4.1 Untersuchungsgegenstand .............................................................................. 155
6.4.2 Modell ierung der Auftragsanktinfte ............................................................... 156
6.4.3 Implementierte Pre-Processing Strategie ........................................................ 157
6.4.4 EDV-technische Realisierung ......................................................................... 158
6.4.5 Eingangsdaten ................................................................................................. 160
6.4.6 Diskussion der Ergebnisse .............................................................................. 161
6.4.6.1 Vergleich der erzielten Deckungsbeitr~ige ........................................ 161
6.4.6.2 Vergleich der Bid-Prices .................................................................. 170
6.5 Ableitung von Handlungsempfehlungen ................................................................... 177
Krit ische W i i r d i g u n g und A u s b l i c k .............................................................................. 179
7.1 Entwickelte Revenue Management Verfahren .......................................................... 180
7.2 Erweiterung bestehender Methoden der Verfagbarkeitsprgfung .............................. 182
7.3 Implikationen far die unternehmerische Praxis und l:lbertragbarkeit der
entwickelten Ans~itze ................................................................................................. 184
8 Z u s a m m e n f a s s u n g .......................................................................................................... 187
Li teratur ................................................................................................................................ 191
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1-1:
Abbildung 2-1:
Abbildung 2-2:
Abbildung 2-3:
Abbildung 2-4:
Abbildung 2-5:
Abbildung 2-6:
Abbildung 2-7:
Abbildung 2-8:
Abbildung 2-9:
Abbildung 2-10:
Abbildung 2-11:
Abbildung 3-1:
Abbildung 3-2:
Abbildung 3-3:
Abbildung 3-4:
Abbildung 3-5:
Abbildung 3-6:
Zielsetzung und L6sungsweg der vorliegenden Arbeit ................................. 6
Kundenentkopplungspunkt, kundenauftragsgetriebene und
prognosegetriebene Prozesse unterschiedlicher Produktionstypen ............... 9
Weltweite Rohstahlproduktion 1950-2005 .................................................. 15
Rohstahlproduktion in Deutschland 1985-2005 .......................................... 16
Verfahrensweg Hochofen- Konverter zur Herstellung von Rohstahl
und Urformung des Stahls in der Stranggiel3anlage zu Brammen ............... 17
Aufbau von Fertigungssequenzen an einer Stranggiel3anlage ..................... 24
Warmwalzstral3en zur Erzeugung von Fertigerzeugnissen .......................... 26
Beispielhaftes Produktionssystem und Fertigerzeugnisse der
Eisen und Stahl erzeugenden Industrie ........................................................ 29
Produktgruppen und Produktfamilien der Flachstahlerzeugnisse ................ 31
Abgesetzte Mengen unterschiedlicher Stahlerzeugnisse in
Deutschland in 2004 .................................................................................... 32
Prozentuale Abweichung der Preise in Deutschland vom Index
(Jahr 2000) von 1996 bis 2004 mr die Produktfamilien Warmbreitband
(schwarz und gebeizt), Feinblech und Schmelztauchveredeltes Blech ....... 33
Distributionskan~ile mr Stahlprodukte ......................................................... 34
Prinzipielle Wirkung einer Preisdifferenzierung ......................................... 50
Kontingente, Buchungslimits, Schutzgrenzen und Bid-Price ...................... 54
Bestimmung von Schutzgrenzen und Buchungslimits mit der EMSR-a
Heuristik ....................................................................................................... 60
Bestimmung von Schutzgrenzen und Buchungslimits mit der EMSR-b
Heuristik ....................................................................................................... 62
Optimale Schutzgrenzen yj(t) im dynamischen Fall .................................... 70
Ex post Analyse gefertigter Auftr~ige der Produktfamilie Warmbreit-
band schwarz; Deckungsbeitrag in C/t (unten) und ermittelte Deckungs-
beitragsdifferenz in E/t (oben) ...................................................................... 84
xIv Abbildungsverzeichnis
Abbildung 4-1:
Abbildung 4-2:
Abbildung 5-1 :
Abbildung 5-2:
Abbildung 5-3:
Abbildung 5-4:
Abbildung 5-5:
Abbildung 5-6:
Abbildung 6-1:
Abbildung 6-2:
Abbildung 6-3:
Abbildung 6-4:
Abbildung 6-5:
Abbildung 6-6:
Abbildung 6-7:
Abbildung 6-8:
Referenzmodell eines Advanced Planning Systems .................................... 89
Erweiterung eines real-time ATP-Ansatzes um Aspekte des Revenue
Managements unter Zuhilfenahme der EPK-Symbolik ............................. 104
Exemplarischer Untersuchungsgegenstand ............................................... 110
Beispiel zur Auswirkung der Ausbringungsverluste ................................. 112
Bestimmung der Schutzgrenzen und Buchungslimits mit der Revenue
Management Methodik .............................................................................. 119
Durchschnittlich erzielter Deckungsbeitrag DBperf der implemen-
tierten Strategien im Performance-Vergleich zur FCFS Strategie in
Prozent vom ex-post Optimum f'tir das Szenario c - 1,05 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
Durchschnittlich erzielter Deckungsbeitrag DB~eri der implemen-
tierten Strategien im Performance-Vergleich zur FCFS Strategie in
Prozent vom ex-post Optimum ffir das Szenario e - 1,15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
Durchschnittlich erzielter Deckungsbeitrag DBPerj der implemen-
tierten Strategien im Performance-Vergleich zur FCFS Strategie in
Prozent vom ex-post Optimum ffir das Szenario e= 1,25 ......................... 133
Buchungsperioden, Fertigungsperioden und Bestimmung der Eintr/~ge
des Vektors etp (grau hinterlegt) ............................................................... 141
Auswahl der Auftr/~ge durch die Aufw/~rtsbewegung der Hyperebene
vom Ursprung ............................................................................................ 149
Eine Ver/~nderung der Steigung der Hyperebene ~hrt zu einer unter-
schiedlichen Reihenfolge der Annahme der Auftr/~ge ............................... 150
Bestimmung des Vektors w durch den Differenzenvektor (Richtungs-
vektor der Hyperebene) der beiden Auftragej - 1 undj" = 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
Schematische Darstellung des Algorithmus zur Bestimmung der
Bid-Prices ................................................................................................... 153
Exemplarischer Untersuchungsgegenstand ............................................... 155
l]bersicht der EDV-technischen Realisierung ........................................... 159
Kumulierte verbleibende Kapazit/~t an den drei Engpassressourcen
(S~ulen) und durchschnittlich erzielter Deckungsbeitrag ~--ffo als
Prozent des ex-post Optimums (Linien) ffir das Szenario 10 % Rest-
kapazit/~t (7 "= 0,1) ....................................................................................... 165
Abbildungsverzeichnis XV
Abbildung 6-9:
Abbildung 6-10:
Abbildung 6-11:
Abbildung 6-12:
Abbildung 6-13:
Kumulierte verbleibende Kapazit~it an den drei Engpassressourcen
(S~iulen) und durchschnittlich erzielter Deckungsbeitrag ~---~o als
Prozent des ex-post Optimums (Linien) f~r das Szenario 30 % Rest-
kapazit~it (y= 0,3) ....................................................................................... 167
Kumulierte verbleibende Kapazit~it an den drei Engpassressourcen
(S~iulen) und durchschnittlich erzielter Deckungsbeitrag ~--ffo als
Prozent des ex-post Optimums (Linien) mr das Szenario 50 % Rest-
kapazit~it (y= 0,5) ....................................................................................... 170
Box-Plots der mit den beiden Verfahren erzielten Bid-Prices im Szena-
rio mit einer Restkapazit~it von 10 % (y= 0,1), einem Anpassungs-
faktor von a = 1,2 (oben) und a = 1,5 (unten), alle Werte normiert auf
den Mittelwert des KP Bid-Prices an der StranggieBanlage bei 7 "= 0,5
und a = 1,5 (25 % bezeichnet das 25 % Quartil, min den minimalen,
max den maximalen Wert und 75 % das 75 % Quartil) ............................ 172
Box-Plots der mit den beiden Verfahren erzielten Bid-Prices im Szena-
rio mit einer Restkapazit~it von 30 % (7'= 0,3), einem Anpassungs-
faktor von a = 1,2 (oben) und a = 1,5 (unten), alle Werte normiert auf
den Mittelwert des KP Bid-Prices an der StranggieBanlage bei 7'= 0,5
und a = 1,5 (25 % bezeichnet das 25 % Quartil, min den minimalen,
max den maximalen Wert und 75 % das 75 % Quartil) ............................ 174
Box-Plots der mit den beiden Verfahren erzielten Bid-Prices im Szena-
rio mit einer Restkapazit/~t von 50 % (7'= 0,5), einem Anpassungs-
faktor von a = 1,2 (oben) und a = 1,5 (unten), alle Werte normiert auf
den Mittelwert des KP Bid-Prices an der StranggieBanlage bei 7'= 0,5
und a = 1,5 (25 % bezeichnet das 25 % Quartil, rain den minimalen,
max den maximalen Wert und 75 % das 75 % Quartil) ............................ 176
Tabellenverzeichnis
Tabelle 4-1:
Tabelle 5-1:
Tabelle 5-2:
Tabelle 5-3:
Tabelle 5-4:
Tabelle 5-5:
Tabelle 5-6:
Tabelle 5-7:
Tabelle 5-8:
Tabelle 5-9:
Tabelle 5-10:
Klassifikation von auftragsbezogen arbeitenden Ansgtzen der
Verfagbarkeitsprfifung .................................................................................... 100
Ausbringung an den Aggregaten (Stufenausbringung) und spezifischer
Deckungsbeitrag (db) der Produktfamilien des Beispiels .............................. 111
Ausbringung an den Aggregaten (Stufenausbringung) und spezifischer
Deckungsbeitrag (db) der Produktfamilien des Beispiels, WBB bedeutet
Warmbreitband, FVZ Feuerverzinktes Blech ................................................. 116
Kapazitgt in t der zu berficksichtigenden Aggregate ...................................... 116
Mittelwert r [t] und Standardabweichung o-[t] der normalverteilten prog-
nostizierten Auftragsankt~nfte, WBB bedeutet Warmbreitband, FVZ
Feuerverzinktes Blech .................................................................................... 117
Ergebnis der taktisch-operativen Allokation des Beispiels: Kontingente
und Buchungslimits der Produktfamilien-Distributionskanalkombina-
tionen in t, WBB bedeutet Warmbreitband, FVZ Feuerverzinktes Blech ...... 118
Spezifische Deckungsbeitrgge der Produkte dbj far den jeweiligen
Distributionskanal in C/t, WBB bedeutet Warmbreitband, FVZ Feuerver-
zinktes Blech, 6 ~ { 1,15, 1,25, 1,5} ............................................................... 121
Mittelwerte (/~) der Nachfrage in t, WBB bedeutet Warmbreitband,
FVZ Feuerverzinktes Blech ............................................................................ 121
Ergebnisse des Szenarios 105 % des Mittelwertes der Ausgangsnach-
frage (e = 1,05): resultierender Deckungsbeitrag der drei Strategien als
Prozentwert des ex-post Optimums (DB bezeichnet den Mittelwert,
6- den Schgtzer der Standardabweichung, min den minimal und max
den maximal erzielten Wert) .......................................................................... 124
Performance-Vergleich der implementierten Strategien in Prozent vom
ex-post Optimum, e = 1,05 (DBPe,-S bezeichnet den Mittelwert, 6"Peri den Schgtzer der Standardabweichung, Konf.-Intervall das berechnete
approximative 95 % Konfidenzintervall) ....................................................... 126
Ergebnisse des Szenarios 115 % des Mittelwertes der Ausgangsnach-
frage (e = 1,15): resultierender Deckungsbeitrag der drei Strategien als
Prozentwert des ex-post Optimums (DB bezeichnet den Mittelwert,
xvIII Tabellenverzeichnis
Tabelle 5-11:
Tabelle 5-12:
Tabelle 5-13:
Tabelle 6-1:
Tabelle 6-2:
Tabelle 6-3:
Tabelle 6-4:
Tabelle 6-5:
6- den Sch~itzer der Standardabweichung, min den minimal und max
den maximal erzielten Wert) .......................................................................... 128
Performance-Vergleich der implementierten Strategien in Prozent vom
ex-post Optimum, e = 1,15 (DBPerl bezeichnet den Mittelwert, 6-peri
den Sch~itzer der Standardabweichung, Konf.-Intervall das berechnete
95 % Konfidenzintervall) ............................................................................... 129
Ergebnisse des Szenarios 125 % des Mittelwertes der Ausgangsnach-
frage (c - 1,25): resultierender Deckungsbeitrag der drei Strategien als
Prozentwert des ex-post Optimums (DB bezeichnet den Mittelwert,
6- den Sch~itzer der Standardabweichung, min den minimal und max
den maximal erzielten Wert) .......................................................................... 131
Performance-Vergleich der implementierten Strategien in Prozent vom
ex-post Optimum, e = 1,25 ( DBPerf bezeichnet den Mittelwert, 6-Perf den Sch~itzer der Standardabweichung, Konf.-Intervall das berechnete
95 % Konfidenzintervall) ............................................................................... 132
Auftragscharakteristika (/.t bezeichnet den Mittelwert, cr die Standard-
abweichung, DB den Deckungsbeitrag; alle Werte sind anhand der
Werte fiir das Feuerverzinkte Blech normiert) ............................................... 160
Produktionskoeffizienten [h/t (norm.)] (~ bezeichnet den Mittelwert,
cr die Standardabweichung; die Werte an der Stranggiel3anlage und
an der Feuerverzinkung sind anhand der Werte fiir das Feuerverzinkte
Band normiert, an der Schubbeize anhand der Werte for das gebeizte
Warmbreitband) .............................................................................................. 160
Kapazit~itsbelastung [h/Auftrag (norm.)] (kt bezeichnet den Mittelwert,
cr die Standardabweichung; die Werte an der StranggiefSanlage und an
der Feuerverzinkung sind anhand der Werte ftir das Feuerverzinkte
Band normiert, an der Schubbeize anhand der Werte ~ r das gebeizte
Warmbreitband) .............................................................................................. 161
Ergebnisse des Szenarios 10 % Restkapazit~it (y= 0,1): resultierender
Deckungsbeitrag der drei Strategien als Prozentwert des ex-post Opti-
mums (DB bezeichnet den Mittelwert, 6- den Sch~itzer der Standard-
abweichung, min den minimal und max den maximal erzielten Wert) .......... 161
Performance-Vergleich der implementierten Strategien in Prozent vom
ex-post Optimum, 7 '= 0,1 (DBP~rf bezeichnet den Mittelwert, 6-P~rl den
Tabellenverzeichnis XIX
Sch~itzer der Standardabweichung, Konf.-Intervall das berechnete
approximative 95 % Konfidenzintervall) ....................................................... 163
Tabelle 6-6: Ergebnisse des Szenarios 30 % Restkapazit~it (y= 0,3): resultierender
Deckungsbeitrag der drei Strategien als Prozentwert des ex-post Opti-
mums (DB bezeichnet den Mittelwert, 6- den Sch~itzer der Standard-
abweichung, min den minimal und max den maximal erzielten Wert) .......... 165
Tabelle 6-7: Performance-Vergleich der implementierten Strategien in Prozent vom
ex-post Optimum, 7 "= 0,3 (DBPerf bezeichnet den Mittelwert, O'Perf den
Sch~itzer der Standardabweichung, Konf.-Intervall das berechnete
approximative 95 % Konfidenzintervall) ....................................................... 166
Tabelle 6-8: Ergebnisse des Szenarios 50 % Restkapazit~it (7 "= 0,5): resultierender
Deckungsbeitrag der drei Strategien als Prozentwert des ex-post Opti-
mums (DB bezeichnet den Mittelwert, 6- den Sch~itzer der Standard-
abweichung, min den minimal und max den maximal erzielten Wert) .......... 168
Tabelle 6-9: Performance-Vergleich der implementierten Strategien in Prozent vom
ex-post Optimum, ? "= 0,5 (DBPerf bezeichnet den Mittelwert, 6-Perf den
Sch~itzer der Standardabweichung, Konf.-Intervall das berechnete
approximative 95 % Konfidenzintervall) ....................................................... 169
Tabelle 6-10: Vergleich der erzielten LP Bid-Prices und der Rucksack (KP) Bid-
Prices, (SGA bezeichnet die StranggieBanlage, SBE die Schubbeize,
FVZ die Feuerverzinkung, ~r LP bzw. rc KP den Mittelwert, ~LP bzw.
dxP den Sch~itzer der Standardabweichung, alle Werte in Prozent,
normiert auf den Mittelwert des KP Bid-Prices an der StranggiefSanlage
bei y= 0,5 und y= 1,5) ................................................................................... 171
Symbolverzeichnis
Indizes und Mengen
i Index der Ressourcen (i = 1,2 ..... I )
Index der Produkte (j = 1,2 ..... J ) bzw. Auflr/~ge (j = 1,2 ..... Jmax)
t Index der Perioden des Buchungszeitraumes (t = T, T-1 ..... 1) und Zeitpunkt des
Buchungszeitraumes (t = T, T-1 ..... 1, 0); hierbei bezeichnet die Periode t den Zeit-
raum zwischen den Zeitpunkten t-1 und t
r Index der Planperioden der Fertigung ( r = 1,2 ..... rma x )
co Menge der untersuchten Strategien, in Kapitel 5: co ~ {FCFS, RM, Det},
in Kapitel 6: co e {FCFS, LP BP, KP BP}
Variablen und Parameter
aj. Inanspruchnahme der Kapazit/~t durch das Produktj
a o. Inanspruchnahme der Ressource i durch das Produktj
a j Kapazit/~tsinanspruchnahmevektor des Produkts/Auftrags j (I-dimensionaler
Vektor), Spaltenvektor der Matrix A in Kapitel 3
aj~ Kapazit/~tsinanspruchnahmevektor des Auftrags j (I-dimensionaler Vektor) in
Planperiode v, Spaltenvektor der Matrix Aj in Kapitel 6
A Kapazitgtsinanspruchnahmematrix ( I x J - Matrix ) der angebotenen Produkte J
an den Ressourcen I
A j. Kapazit/~tsinanspruchnahmematrix ( I x rma x -Mat r ix ) des Auftrags j an den
Ressourcen I innerhalb der betrachteten Planungsperioden
a b o. Ausbringung an Aggregat i far Produktj
a Anpassungsfaktor, Faktor der indiziert, um wie viel Prozent die erwartete Nach-
frage fiber dem Kapazit/~tsangebot liegt, a e {1,1,1,1,2,1,3, 1,4,1,5}
bj Buchungslimit far Produkt j
p Vektor der Erwartungswerte der exponentialverteilten Zwischenankunflszeit der
Auftr/ige far den Spot-Markt
~0 Vektor der Erwartungswerte der exponentialverteilten Zwischenankunftszeit der
Auftr/~ge far den gesamten Markt
XXII Symbolverzeichnis
ctPi,
etp
ctp~
CTP
Y
d
't
d b j
db f r
DB(w)
DB~'
DB* 60
DB
co DBP~rf
co,~ DB P~rf
DO(k,t)
DO(k,t)
Restkapazit/at an Ressource i in Planperiode r
Vektor der Restkapazit~it (/-dimensionaler Vektor)
Vektor der Restkapazit/at in Planperiode r (I-dimensionaler Vektor), Spalten-
vektor der Matrix CTP
Matrix (1 • Z'ma x -Matr ix )de r Restkapazit~it an allen Ressourcen innerhalb der
betrachteten Planungsperioden
Szenarioparameter, 7" e {0,1, 0,3, 0,5}
stochastische Nachfrage nach Produktj
Vektor der stochastischen Nachfrage (J-dimensionaler Vektor)
stochastische Nachfrage nach Produkt j, die in den n~ichsten t Perioden noch
auftritt (aggregierte Nachfrage)
stochastischer Nachfragevektor (J-dimensionaler Vektor), die in den n~ichsten t
Perioden noch auftritt (aggregierte Nachfrage)
spezifischer Deckungsbeitrag fOr Produktj
spezifischer Deckungsbeitrag fOr Produkt j transformiert auf die Referenz-
produktstufe
mit dem Vektor w der Gewichtungsfaktoren erzielter Deckungsbeitrag
mit der Strategie co im Simulationslauf i erzielter Deckungsbeitrag
ex-post Optimum des im Simulationslauf i erzielten Deckungsbeitrags
Mittelwert des mit Strategie co in den Simulationslaufen erzielten relativen
Deckungsbeitrags
Mittelwert der relativen Performance der Strategie co im Vergleich zur FCFS
Strategie
Mittelwert der relativen Performance der Strategie co im Vergleich zur Strategie
c o
Erwartungswert des in den t Restperioden mit der Restkapazit~it k noch zu
erreichenden Erfolgsparameters (Umsatz, Deckungsbeitrag, etc.)
Erwartungswert des in den t Restperioden mit den Restkapazit/aten k noch zu
erreichenden Erfolgsparameters (Umsatz, Deckungsbeitrag, etc.)
Symbolverzeichnis XXIII
DO MS(k,t) durch das mathematische Berechnungsverfahren (MB) durchgefiihrte Approxi-
mation des Erwartungswertes des in den t Restperioden mit den Restkapazit~iten
k noch zu erreichenden Erfolgsparameters (Umsatz, Deckungsbeitrag, etc.)
DO(ctp, t) Erwartungswert des in den t Restperioden mit den Restkapazit~iten ctp noch zu
erzielenden Deckungsbeitrags
6 Deckungsbeitragsfaktor, Faktor der indiziert, um wie viel Prozent der spezi-
fische Deckungsbeitrag der Quartalsauftfiige tiber dem Deckungsbeitrag der
Jahresauftr~ige liegt, 6 ~ {1,15 1,25, 1,5}
E[dj] Erwartungswert der stochastischen Nachfrage nach Produktj
E[d,] Erwartungswert des stochastischen Nachfragevektors (J-dimensionaler Vektor),
die in den n~ichsten t Perioden noch auftritt (aggregierte Nachfrage)
c Szenarioparameter, c ~ {1,05,1,15,1,25}
Fj (.) Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion der Nachfrage nach Produktj
k 0 Gesamtkapazit~it
k~ Gesamtkapazit~itsvektor (I-dimensionaler Vektor)
k Restkapazit~it
Restkapazit~itsvektor (I-dimensionaler Vektor)
k Intensit~it des homogenen Poisson-Ankunftsprozesses
OKj(k,t) Opportunit~itskosten der Leistungsinanspruchnahme des Auflrags j zum Zeit-
punkt t mit vorliegender Restkapazit~it k
OKj(k,t) Opportunit~itskosten der Leistungsinanspruchnahme des Auftrags j zum Zeit-
punkt t mit vorliegenden Restkapazit~iten k
OKj(ctp, t) Opportunit~itskosten der Leistungsinanspruchnahme des Auftrags j zum Zeit-
punkt t mit vorliegenden Restkapazit~iten etp
OK~j~(k,t) durch das mathematische Berechnungsverfahren (MB) approximierte Oppor-
tunit~itskosten der Leistungsinanspruchnahme des Auftrags j zum Zeitpunkt t mit
vorliegenden Restkapazit~ten k
pj Preis (bzw. Deckungsbeitrag) von Produkt bzw. Auftragj
fij gewichteter Durchschnittspreis (bzw. Deckungsbeitrag), der virtuellen Klasse j,
die durch die Aggregation der Eigenschaften der Klassen j, j - 1 ..... 1 resultiert
p Vektor der Preise (bzw. Deckungsbeitr~ige) der Produkte (J-dimensionaler
Vektor)
XXIV Symbolverzeichnis
~i(k,t)
]r i
7i -KP i
n(k,t)
rt ~e (k,t)
Pr(a > b)
Ps(t)
Pr0(t)
h
o-rel
^(o O'Perf
^ co,~ O'-pe~f
~ L P
6xe
Uj
Bid-Price der Ressource i mit Restkapazit~it k und verbleibender Zeit t
statischer Bid-Price der Ressource i
mit der Greedy-Heuritik ~ r die mehrdimensionale Rucksackproblemformu-
lierung bestimmter statischer Bid-Price der Ressource i
durch die LP-Relaxation der mehrdimensionalen Rucksackproblemformulierung
bestimmter statischer Bid-Price der Ressource i
Vektor der Bid-Prices (/-dimensionaler Vektor) mit Restkapazit~iten k und
verbleibender Zeit t
mit dem RLP-Verfahren berechneter Vektor der Bid-Prices (I-dimensionaler
Vektor) mit Restkapazit~iten k und verbleibender Zeit t
Vektor der statischen Bid-Prices (I-dimensionaler Vektor)
Wahrscheinlichkeit, dass a grOl3er oder gleich b ist
Wahrscheinlichkeit, dass zum Zeitpunkt t eine Nachfrage nach Produktj eintrifft
Wahrscheinlichkeit, dass zum Zeitpunkt t keine Nachfrage nach einem Produkt
eintrifft, mit Pr0(t)= 1- ~Pr j ( t ) j=l
Ordnungszahl des Auftrags j
untere Schranke der Ordnungszahl, entspricht der Ordnungszahl des letzten
angenommenen Auftrags
Faktor zur Bestimmung der Standardabweichung aus dem szenariospezifischen
Mittelwert der Nachfrage, 0 "rel E {0,075, 0,15, 0,3}
Sch/atzer der Stichprobenstandardabweichung ~ r Strategie co als Prozentsatz des
ex-post Optimums
Sch/atzer der Stichprobenstandardabweichung der relativen Performance der
Strategie co im Vergleich zur FCFS Strategie
Sch~itzer der Stichprobenstandardabweichung der relativen Performance der
Strategie co im Vergleich zur Strategie cb
Sch~itzer der Stichprobenstandardabweichung der LP Bid-Prices
Sch/atzer der Stichprobenstandardabweichung der KP Bid-Prices
zu Nachfragerestriktion j korrespondierende Dualvariable, zugleich Schatten-
preis von Nachfragej
Symbolverzeichnis XXV
j . l j
v i
wi
w
w*
y/+l
Yj
Zjq
Vektor der zu den Nachfragerestriktionen korrespondierenden Dualvariablen,
zugleich Schattenpreis der Nachfrage (J-dimensionaler Vektor)
Mittelwert der normalverteilten Nachfrage nach Produktj
zu Kapazit~tsrestriktion i korrespondierende Dualvariable, zugleich Schatten-
preis von Ressource i
Vektor der zu den Kapazit~tsrestriktionen korrespondierenden Dualvariablen,
zugleich Schattenpreise der Ressourcen (I-dimensionaler Vektor)
Gewichtungsfaktor ~ r die Ressourcendimension i
optimaler Gewichtungsfaktor ffir die Ressourcendimension i
Vektor der Gewichtungsfaktoren (I-dimensionaler Vektor)
optimaler Vektor der Gewichtungsfaktoren (I-dimensionaler Vektor)
Schutzgrenze ffir Produkt l vor Nachfrage nach Produktj+ 1
geschachtelte Schutzgrenze ffir Produkt j und alle h6herwertigen Produkte
j - l , j - 2 . . . . . 1
Entscheidungsvariablen, die angeben ob q oder mehr Einheiten der Kapazit~it
dem Produktj zugeteilt werden (Zjq = 1 ) oder nicht ( Zjq = 0 )
Abkiirzungsverzeichnis
Abkiirzungen APS
ATP
CEC
CTP
DIN
Det
EMSR
EPG
EPK
ERP
FCFS
FVZ
HPPP
ISO
KPBP
LP BP
MILP
MRP II
MTO
MTS
RLP
RM
SBE
SGA
WBB
Advanced Planning System
Available-to-Promise
Certainty Equivalent Control
Capable-to-Promise
Deutsches Institut far Normung e.V.
Deterministisches Ersatzwertverfahren
Expected Marginal Seat Revenue
Ereignisorientierter Prozessgraph
Ereignisgesteuerte Prozesskette
Enterprise Resource Planning
F irst-Come-F irst- Served (Strategie)
Feuerverzinkung bzw. Feuerverzinktes Blech
kapazitierte Hauptproduktionsprogrammplanung
International Organization for Standardization
Knapsack (Rucksack) Bid-Price (Strategie)
Lineare Optimierung Bid-Price (Strategie)
Mixed Integer Linear Programming
Manufacturing Resource Planning
Make-to-Order
Make-to-Stock
Randomized Linear Programming
Revenue Management Verfahren
Schubbeize
StranggieBanlage
Warmbreitband
XXVIII AbkOrzungsverzeichnis
Einheiten
a Jahr Zeiteinheit
Euro Geldeinheit
h Stunde Zeiteinheit
kg Kilogramm Masseneinheit
sec Sekunde Zeiteinheit
t, ,g
t Tonne Masseneinheit
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