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Sustainability has become a critical topic in all areas of supply chain management. As discussed earlier, drivers for this development can be identified as both internal and external phenomena. Since customers are one of the key stakeholders in supply chain management, special attention is paid to the impact of costumers´ behavior on sustainable supply chain design decisions. In this context, two main research questions were analyzed:
1.What is the appropriate way to design a supply chain according to environmentally-oriented requirements of customers?
2.What is the impact of customer´s behavior regarding both usage and return of products on supply chain design decisions in an environmentally conscious closed-loop supply chain environment?
Therefore, three different optimization models with various main aspects are developed. To illustrate how the presented models can be applied in practical problem cases, guidelines for implementing an environmentally supply chain design project are presented.
The global selection of production sites is a very complex task of great strategic importance for Original Equipment Manufacturers (OEMs), not only to ensure their sustained competitiveness, but also due to the sizeable long-term investment associated with a production site. With this in mind, this work develops a process model with which OEMs can select the most appropriate production site for their specific production activity in practice. Based on a literature analysis, the process model is developed by determining all necessary preparation, by defining the properties of the selection process model, providing all necessary instructions for choosing and evaluating location factors, and by laying out the procedure of the selection process model. Moreover, the selection process model includes a discussion of location factors which are possibly relevant for OEMs when selecting a production site. This discussion contains a description and, if relevant, a macroeconomic analysis of each location factor, an explanation of their relevance for constructing and operating a production site, additional information for choosing relevant location factors, and information and instructions on evaluating them in the selection process model. To be successfully applicable, the selection process model is developed based on the assumption that the production site must not be selected in isolation, but as part of the global production network and supply chain of the OEM and, additionally, to advance the OEM’s related strategic goals. Furthermore, the selection process model is developed on the premise that a purely quantitative model cannot realistically solve an OEM’s complex selection of a production site, that the realistic analysis of the conditions at potential production sites requires evaluating the changes of these conditions over the planning horizon of the production site and that the future development of many of these conditions can only be assessed with uncertainty.
In der wissenschaftlichen Diskussion wie auch auf betrieblicher Ebene werden Fehlmengenkosten bei mangelhafter Lieferfähigkeit mit Hinweis auf einen enormen und damit unwirtschaftlichen Erhebungsaufwand meist ignoriert. Stattdessen werden oft Sicherheitsbestände definiert, die ohne ausreichende Berücksichtigung der Kundenbedürfnisse und integrierte Modellansätze mögliche Bedarfs-spitzen auf Herstellerseite abfedern sollen. Findet doch eine Modellierung in quantitativen Ansätzen stochastischer Lagerhaltungsmodelle statt, so fehlen aus Sicht eines Investitionsgüterherstellers oft wichtige Parameter oder sind unzureichend modelliert. Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, Fehlmengenkosten auf der einen und Bestandskosten auf der anderen Seite inhaltlich genauer zu beleuchten und in eine grundsätzliche Beziehung zueinander zu setzen. Beide Kostenblöcke werden in der größtmöglichen Granularität in ein distributionslogistisches Modell überführt, sodass Determinanten, Hierarchien und Wechselwirkungen in einen nachvollziehbaren Gesamtzusammenhang gebracht werden. Zu diesem Zweck werden relevante Distributionsmodelle bei stochastischer Nachfrage geprüft und auf ihre Relevanz für die Problemstellung dieser Arbeit hin analysiert. Dabei konnte festgestellt werden, dass weder die verschiedenen Kostenarten von Fertigwarenbeständen ausreichend identifiziert, noch die unterschiedlichen Ausprägungen von Fehlmengenkosten umfänglich abgebildet wurden. Vor diesem Hintergrund kristallisiert sich heraus, dass existierende Modelle und Rechenbeispiele bei deren Umsetzung auf eine Problemstellung in der betrieblichen Praxis als weitestgehend untauglich eingestuft werden müssen. Im Sinne eines wertorientierten Bestandsmanagements wird in besonderer Weise darauf geachtet, dass kundenorientierte Strategien hinsichtlich eines festzulegenden Lieferservicegrades so festgelegt werden, dass keine isolierte Betrachtung von Bestandskosten einerseits und Fehlmengenkosten andererseits vorgenommen wird. Dadurch konnte ein klareres Bild geschaffen werden, dass einseitige Bestandssenkungen zwangsläufig erhöhte Fehlmengenkosten in definiertem Umfang nach sich ziehen. Diese können die Lieferfähigkeit über einen längeren Betrachtungszeitraum so negativ beeinflussen, dass das Nachfrageverhalten nachhaltig geschädigt wird und im Extremfall zu einem Abwanderungsverhalten der Kunden führt. Durch die Modifizierungen einiger wichtiger Prämissen und Modellparameter, welche die Merkmale der Investitionsgüterindustrie in besonderer Weise berücksichtigt, wurde ein dynamisches Entscheidungsmodell entwickelt, in dem nachvollziehbar eine nützliche Symbiose zwischen theoretischer Erkenntnis und praktischer Problemstellung geschaffen werden konnte. Diese Arbeit leistet damit einen wichtigen Beitrag, die oftmals auf reine Bestandssenkungen fokussierte Diskussion ohne adäquaten Modellansatz weitestgehend zu versachlichen und auf eine faktenbasierte, quantitative Grundlage zu stellen.
Die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) ist für nahezu jedes fertigende Unternehmen – sowohl im Hinblick auf Lagerbestands- und Kostenoptimierung, als auch für eine termintreue Lieferbereitschaft sowie die dadurch bedingte Kundenzufriedenheit – von zentraler Bedeutung und leistet somit einen erheblichen Beitrag für den Erhalt bzw. den Ausbau der Wettbewerbsfähigkeit. Dabei stellen die Interdependenzen der verschiedenen Teilbereiche innerhalb der PPS sowie zwischen den vor- und nachgelagerten Planungsaufgaben eine – im Zuge der zunehmend angestrebten Integration der gesamten Wertschöpfungskette – immer größer werdende Herausforderung dar.
Diese Arbeit widmet sich mit der Planungsaufgabe der Ermittlung kostenminimaler Losgrößen bei simultaner Festlegung der optimalen Produktionsreihenfolge (Economic Lot Scheduling Problem (ELSP) oder Lossequenzproblem) einem zentralen Teilbereich der PPS. Diese Problemstellung ist insbesondere für den Fall einer Serien- und Sortenfertigung von Relevanz, bei dem mehrere, artverwandte Erzeugnisse im Wechsel auf einer Fertigungsanlage mit beschränkter Kapazität bearbeitet werden. Da die Bestimmung der Fertigungslosgrößen und der Produktionsreihenfolge bei der Ermittlung einer überschneidungsfreien Maschinenbelegung unmittelbar miteinander korrelieren, sollte deren Planung zur bestmöglichen Ausnutzung der Kapazitäten und Minimierung der Kosten nicht sukzessiv, sondern weitestgehend simultan erfolgen. Durch diesen Zusammenhang entsteht eine im Allgemeinen nicht triviale und lediglich mittels spezieller Heuristiken adäquat lösbare Planungsaufgabe. Letztere soll in dieser Arbeit um die Möglichkeit des Lossplittings im Sinne einer überlappenden Fertigung (Teil- oder Transportlosbildung) erweitert werden. Dieses logistische Konzept innerhalb der Produktion geht im Allgemeinen sowohl mit einer Verkürzung der Durchlaufzeiten, als auch mit einer Verringerung der Lagerbestände einher.
Vor diesem Hintergrund findet eingangs zunächst eine allgemeine Einordung bzw. Abgrenzung der Aufgaben und des Umfelds der simultanen Losgrößen- und Reihenfolgeplanung im Rahmen der PPS statt. Anschließend werden die prinzipiell unterschiedlichen Ansätze zur Lösung des ELSP, mit ihren jeweils individuellen Annahmen und Eigenschaften dargestellt. Hierbei wird insbesondere auf die chronologische Entwicklung des Basisperiodenansatzes (BPA) in der Literatur eingegangen, da dieser im weiteren Verlauf der Arbeit eine zentrale Rolle einnimmt. Abschließend werden die Zusammenhänge zwischen den strukturell verschiedenen Lösungsansätzen zum ELSP nochmals zusammenfassend erörtert sowie eine Auswertung zu deren relativer Verbreitung in der wissenschaftlichen Literatur präsentiert.
Nach der Erörterung zweier alternativer Lagerhaltungsmodelle zur Berücksichtigung von Lossplitting im Sinne einer überlappenden Fertigung bildet deren Integration in ausgewählte Lösungsansätze zum ELSP den Hauptteil der Arbeit. Hierfür wird zur Identifizierung und Eingrenzung potentiellen Forschungsbedarfs zunächst ein dedizierter Literaturüberblick gegeben, der eine Kategorisierung der bis dato im engeren Sinne relevanten Veröffentlichungen beinhaltet. Die daraus abgeleiteten Forschungsziele bzw. -fragen werden anschließend in fünf Punkten konkretisiert und beinhalten im Kern die Entwicklung von Modellen zur Berücksichtigung des Lossplittings im ELSP. Dabei wird sowohl das Common Cycle Modell (CCM), als auch der Ansatz variierender Losgrößen (TVL) einbezogen, jedoch steht vor allem eine Heuristik nach dem BPA im Fokus der Ausführungen. Des Weiteren werden bestehende Ansätze zur Integration der Teillosbildung im CCM aus einer neuen Perspektive betrachtet und bezüglich eines eventuellen Optimierungspotentials des Lösungswegs analysiert. Zu den neu entwickelten bzw. erweiterten Modellen werden für die Lösungsfindung Algorithmen formuliert und implementiert, die für beide Alternativen der Teillosbildung eine für alle Produkte einheitliche oder sortenindividuelle Transporthäufigkeit erlauben.
Die Evaluation der entwickelten Modelle erfolgt sowohl anhand von ausgewählten Referenzdatensätzen aus der Literatur als auch auf Basis von insgesamt 4000 zufallsgenerierten Parameterkonstellationen. Dabei liegt der Schwerpunkt der Auswertungen auf einer Ergebnisanalyse hinsichtlich der Höhe des Kosteneinsparungspotentials, das durch die Teillosbildung im BPA zum einen gegenüber der „geschlossenen Fertigung“ und zum anderen im Vergleich zu bestehenden Ansätzen mit Lossplitting im CCM erzielbar ist. Die diesbezüglich gewonnenen Erkenntnisse sowie weitere, aus den Resultaten ableitbare Zusammenhänge werden umfassend diskutiert und interpretiert, so dass letztendlich eine Grundlage zur Ableitung von Handlungsempfehlungen gelegt wird. Die Arbeit schließt mit einem Resümee und der kritischen Würdigung der Forschungsziele bzw. -fragen sowie einem Ausblick auf weiteren Forschungsbedarf.
The first problem is that of the optimal volume allocation in procurement. The choice of this problem was motivated by a study whose objective was to support decision-making at two procurement organizations for the procurement of Depot Medroxyprogesterone Acetate (DMPA), an injectable contraceptive. At the time of this study, only one supplier that had undergone the costly and lengthy process of WHO pre-qualification was available to these organizations. However, a new entrant supplier was expected to receive WHO qualification within the next year, thus becoming a viable second source for DMPA procurement. When deciding how to allocate the procurement volume between the two suppliers, the buyers had to consider the impact on price as well as risk. Higher allocations to one supplier yield lower prices but expose a buyer to higher supply risks, while an even allocation will result in lower supply risk but also reduce competitive pressure, resulting in higher prices. Our research investigates this single- versus dual-sourcing problem and quantifies in one model the impact of the procurement volume on competition and risk. To support decision-makers, we develop a mathematical framework that accounts for the characteristics of donor-funded global health markets and models the effects of an entrant on purchasing costs and supply risks. Our in-depth analysis provides insights into how the optimal allocation decision is affected by various parameters and explores the trade-off between competition and supply risk. For example, we find that, even if the entrant supplier introduces longer leads times and a higher default risk, the buyer still benefits from dual sourcing. However, these risk-diversification benefits depend heavily on the entrant’s in-country registration: If the buyer can ship the entrant’s product to only a selected number of countries, the buyer does not benefit from dual sourcing as much as it would if entrant’s product could be shipped to all supplied countries. We show that the buyer should be interested in qualifying the entrant’s product in countries with high demand first.
In the second problem we explore a new tendering mechanism called the postponement tender, which can be useful when buyers in the global health industry want to contract new generics suppliers with uncertain product quality. The mechanism allows a buyer to postpone part of the procurement volume’s allocation so the buyer can learn about the unknown quality before allocating the remaining volume to the best supplier in terms of both price and quality. We develop a mathematical model to capture the decision-maker’s trade-offs in setting the right split between the initial volume and the postponed volume. Our analysis shows that a buyer can benefit from this mechanism more than it can from a single-sourcing format, as it can decrease the risk of receiving poor quality (in terms of product quality and logistics performance) and even increase competitive pressure between the suppliers, thereby lowering the purchasing costs. By considering market parameters like the buyer’s size, the suppliers’ value (difference between quality and cost), quality uncertainty, and minimum order volumes, we derive optimal sourcing strategies for various market structures and explore how competition is affected by the buyer’s learning about the suppliers’ quality through the initial volume.
The third problem considers the repeated procurement problem of pharmacies in Kenya that have multi-product inventories. Coordinating orders allows pharmacies to achieve lower procurement prices by using the quantity discounts manufacturers offer and sharing fixed ordering costs, such as logistics costs. However, coordinating and optimizing orders for multiple products is complex and costly. To solve the coordinated procurement problem, also known as the Joint Replenishment Problem (JRP) with quantity discounts, a novel, data-driven inventory policy using sample-average approximation is proposed. The inventory policy is developed based on renewal theory and is evaluated using real-world sales data from Kenyan pharmacies. Multiple benchmarks are used to evaluate the performance of the approach. First, it is compared to the theoretically optimal policy --- that is, a dynamic-programming policy --- in the single-product setting without quantity discounts to show that the proposed policy results in comparable inventory costs. Second, the policy is evaluated for the original multi-product setting with quantity discounts and compared to ex-post optimal costs. The evaluation shows that the policy’s performance in the multi-product setting is similar to its performance in the single-product setting (with respect to ex-post optimal costs), suggesting that the proposed policy offers a promising, data-driven solution to these types of multi-product inventory problems.
The strategic planning of Emergency Medical Service systems is directly related to the probability of surviving of the affected humans. Academic research has contributed to the evaluation of these systems by defining a variety of key performance metrics. The average response time, the workload of the system, several waiting time parameters as well as the fraction of demand that cannot immediately be served are among the most important examples. The Hypercube Queueing Model is one of the most applied models in this field. Due to its theoretical background and the implied high computational times, the Hypercube Queueing Model has only been recently used for the optimization of Emergency Medical Service systems. Likewise, only a few system performance metrics were calculated with the help of the model and the full potential therefore has not yet been reached. Most of the existing studies in the field of optimization with the help of a Hypercube Queueing Model apply the expected response time of the system as their objective function. While it leads to oftentimes balanced system configurations, other influencing factors were identified. The embedding of the Hypercube Queueing Model in the Robust Optimization as well as the Robust Goal Programming intended to offer a more holistic view through the use of different day times. It was shown that the behavior of Emergency Medical Service systems as well as the corresponding parameters are highly subjective to them. The analysis and optimization of such systems should therefore consider the different distributions of the demand, with regard to their quantity and location, in order to derive a holistic basis for the decision-making.
Companies are expected to act as international players and to use their capabilities to provide customized products and services quickly and efficiently. Today, consumers expect their requirements to be met within a short time and at a favorable price. Order-to-delivery lead time has steadily gained in importance for consumers. Furthermore, governments can use various emissions policies to force companies and customers to reduce their greenhouse gas emissions. This thesis investigates the influence of order-to-delivery lead time and different emission policies on the design of a supply chain. Within this work different supply chain design models are developed to examine these different influences. The first model incorporates lead times and total costs, and various emission policies are implemented to illustrate the trade-off between the different measures. The second model reflects the influence of order-to-delivery lead time sensitive consumers, and different emission policies are implemented to study their impacts. The analysis shows that the share of order-to-delivery lead time sensitive consumers has a significant impact on the design of a supply chain. Demand uncertainty and uncertainty in the design of different emission policies are investigated by developing an appropriate robust mathematical optimization model. Results show that especially uncertainties on the design of an emission policy can significantly impact the total cost of a supply chain. The effects of differently designed emission policies in various countries are investigated in the fourth model. The analyses highlight that both lead times and emission policies can strongly influence companies' offshoring and nearshoring strategies.