Wirksames Rezept gegen Unsicherheit

Dr. Tobias Gerken, Dr. Uwe Rettig

Volatilität gehört seit jeher zu den Herausforderungen im Logistik- und Supply-Chain-Management. Doch das Ausmaß der Schwankungen in der Wirtschaft hat in den vergangenen zwei Jahren alles bisher Dagewesene übertroffen. Der Ölpreis kletterte auf Rekordstände, um ebenso drastisch einzubrechen. Die Kapazitätsauslastung und die Produktion schwankten innerhalb weniger Monate mit Änderungen im zweistelligen Prozentbereich, und auch die Erzeugerpreise variierten stark.

Mit der steigenden Volatilität steigt die Unsicherheit und stellt vor allem die Verantwortlichen im strategischen Logistik- und Supply-Chain-Management vor viele Fragen. Wie sollte mein zukünftiges Logistik- und Produktionsnetzwerk aussehen? Mit welchen Kapazitäten muss ich bei den einzelnen Gliedern meiner Wertschöpfungskette – etwa Produktionsstätten, Lager oder Fuhrpark – planen? Und wie sieht eine optimale Produktallokation aus?

Angesichts komplexer Planungsaufgaben bei eingeschränkten Prognosemöglichkeiten und gleichzeitig anhaltendem Kostendruck in der Wertschöpfungskette gewinnen bei diesen Fragen Szenariorechnungen und Simulationen immer mehr an Bedeutung. Diese ermöglichen es Unternehmen, die Transparenz in der Wertschöpfungskette zu erhöhen, Pläne und Maßnahmen für verschiedene Entwicklungen zu erstellen und sich so mit einer robusten Supply Chain für geschäftskritische Risiken zu wappnen. Der Vergleich verschiedener Supply-Chain-Varianten ermöglicht zudem die Identifikation von Einsparpotenzialen und hilft, die Kosten in der Wertschöpfungskette deutlich zu senken.

Ohne spezielle Software-Unterstützung ist eine Simulation und Optimierung von Unternehmensnetzwerken heute in der Regel nicht mehr möglich. Zu komplex sind die Strukturen, zu viele Restriktionen und Nebenbedingungen sind selbst bei kleinen Unternehmen mit überschaubaren Netzwerken zu beachten. Einfache Tabellenkalkulationsprogramme wie MS Excel können diese Komplexität nicht mehr abbilden. Eine spezielle Software für Supply-Chain-Design und -Simulation ist notwendig.

Technologisch führende Lösungen ver- binden dabei Simulations- und Optimierungsfunktionalität. Entscheidend ist hierbei die eingesetzte Optimierungstechnologie. So verfügt beispielsweise die Lösung ORion-PI Value Network Optimization von Axxom Software über eigene, patentgeschützte, intelligente Optimierungsalgorithmen, mit der sich Netzwerke hocheffizient und ganzheitlich optimieren lassen. Die speziellen Algorithmen bestimmen je nach Aufgabenstellung beispielsweise die optimalen Produktallokationen, Produktionsstandorte, Distributionsstrategien oder Bestandskonzepte.

Die Optimierung sollte dabei auf einem integrierten Modell basieren, so dass alle relevanten Eingabeparameter berücksichtigt und simultan optimiert werden. Dieser ganzheitliche Ansatz bietet in mehrfacher Hinsicht Vorteile: Zum einen ermöglicht er die Simulation und Optimierung von Szenarien über sämtliche Planungsebenen, also auch über komplexe Wertschöpfungsnetzwerke hinweg. Zum anderen verbessert er die Ergebnisqualität entscheidend, weil alle Prozesse mit ihren Abhängigkeiten und Restriktionen abgebildet und berücksichtigt werden. Nur bei einer ganzheitlichen Optimierung lässt sich das maximale Potenzial identifizieren und realisieren.

Wichtig bei der Auswahl eines entsprechenden Systems ist auch, dass dieses eine sowohl realistische als auch einfach durchzuführende Abbildung, Simulation und Optimierung der eigenen Supply Chain ermöglicht. Bei zahlreichen Systemen beschränkt sich die Abbildung bei den Restriktionen auf einfache Kapazitätsbeschränkungen, bei den Kostenfaktoren auf lineare Transport-, Produktions- und Logistikkosten.

Doch dies greift oftmals zu kurz – gerade bei Unternehmen mit einer Vielfalt an Produktprogrammen und Wertschöpfungsprozessen. Für eine reale Abbildung und Optimierung des Netzwerks spielen auch Komplexitätskosten und Skaleneffekte eine wesentliche Rolle. Mit ORion-PI Network Scale Savings hat Axxom daher einen neuen Ansatz für noch realistischere und effizientere Supply-Chain-Optimierungen entwickelt, der diese Faktoren berücksichtigt.

Neben der Auswahl einer geeigneten Software sind die Daten, auf deren Basis Netzwerkoptimierungen erfolgen, ein entscheidender Erfolgsfaktor. Nach Vorbesprechungen und Zieldefinition steht daher in der Anfangsphase bei Projekten eine entsprechende Datenbeschaffung an. Die notwendigen Informationen finden sich dabei häufig in den verschiedenen Systemen der bestehenden IT-Landschaft. Sind Teile der Daten nicht zu beschaffen, können diese durch realistische Annahmen ersetzt werden.

Eine erste wichtige Datengruppe sind Informationen über die Netzwerkstruktur: Wo befinden sich die Lieferanten, wo die Produktions- und Distributionsstandorte des Unternehmens, an welche Kunden wird die Ware vertrieben und wo befinden sich deren Niederlassungen? Eine zweite Gruppe umfasst Informationen und Stammdaten zu Rohmaterialien sowie Zwischen- und Fertigprodukten sowie die entsprechenden Mengenangaben bei Produktion und Warenstrom.

Zudem sollten Informationen über mögliche Restriktionen und Nebenbedingungen erfasst werden: Befindet sich beispielsweise an einem Standort ein Gefahrgut- oder Kühllager oder dürfen bestimmte Produkte nicht gemeinsam transportiert werden? Im Anschluss wird das Netzwerk mit entsprechenden Kostenfaktoren hinterlegt: Wie teuer ist z. B. ein Transport zwischen Produktions- und Distributionsstandort, welche laufenden Kosten hat ein Standort?

Auf Basis dieser Informationen wird in der Software ein entsprechendes Szenario, eine sogenannte Baseline, aufgebaut. Diese beschreibt die Ist-Situation des Netzwerks und umfasst alle Lieferanten, Standorte, Produkte, Kunden sowie die Materialflüsse zwischen diesen Elementen. Die Erfahrung zeigt, dass dieses erste Modell hilft, in einem ersten Schritt die Ist-Situation zu durchleuchten und erste Erkenntnisse zu gewinnen. Oft werden so erste Einsparmöglichkeiten („Quick Wins“) sofort identifiziert. Durch gezielte Variation der Eingangsdaten können im Anschluss unterschiedliche Szenarien durchgespielt und mit der Ausgangssituation verglichen werden bzw. mithilfe von Optimierungsalgorithmen optimiert werden.

Die Erfahrung aus zahlreichen Projekten zeigt: In der Praxis werden die Anforderungen an entsprechende Tools oft unterschätzt. Viele Versuche, selbst weniger komplexe Supply Chains mit einfachen Lösungen abzubilden und zu optimieren, scheitern oder liefern trotz großen Aufwands nur unbefriedigende Ergebnisse. Anwender sollten daher bei der Wahl des Software-Anbieters darauf achten, dass dieser über leistungsstarke Algorithmen-Technologie und zudem über umfangreiche Projekterfahrung verfügt.

Nur so kann sichergestellt werden, dass eine geeignete Optimierungstechnologie zum Einsatz kommt. Und die Auswirkungen der richtigen Software mit den entsprechenden Optimierungstechnologien sind enorm. Die Erfahrung zahlreicher Praxisprojekte zeigt: Nur beim Einsatz einer Technologie, die zu der jeweiligen Kundensituation passt, lassen sich Kostentreiber identifizieren und signifikante Kosteneinsparungen erzielen.

Online-Info www.cav.de/0310466