Supply Chain Network Management: Gestaltungskonzepte und Stand der praktischen Anwendung

Corinna Engelhardt-Nowitzki / Olaf Nowitzki Helmut Zsifkovits (Hrsg.) Supply Chain Network Management GABLER RESEARCH...

Author: Corinna Engelhardt-Nowitzki | Olaf Nowitzki | Helmut Zsifkovits

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Corinna Engelhardt-Nowitzki / Olaf Nowitzki Helmut Zsifkovits (Hrsg.) Supply Chain Network Management

GABLER RESEARCH Leobener Logistik Cases Herausgegeben von Univ.-Prof. Dr. Corinna Engelhardt-Nowitzki

Corinna Engelhardt-Nowitzki Olaf Nowitzki / Helmut Zsifkovits (Hrsg.)

Supply Chain Network Management Gestaltungskonzepte und Stand der praktischen Anwendung

RESEARCH

Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über abrufbar.

Gedruckt mit freundlicher Unterstützung der Steiermärkischen Landesregierung

1. Auflage 2010 Alle Rechte vorbehalten © Gabler Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2010 Lektorat: Ute Wrasmann | Britta Göhrisch-Radmacher Gabler Verlag ist eine Marke von Springer Fachmedien. Springer Fachmedien ist Teil der Fachverlagsgruppe Springer Science+Business Media. www.gabler.de Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlags unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von 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 wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Umschlaggestaltung: KünkelLopka Medienentwicklung, Heidelberg Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Printed in Germany ISBN 978-3-8349-2434-6

Vorwort Corinna Engelhardt-Nowitzki, Helmut Zsifkovits, Olaf Nowitzki 1. Supply Chain Management bedeutet das Management von Unternehmensnetzwerken Moderne Konzepte der Unternehmensführung, insbesondere der Logistik, haben dazu geführt, dass Supply Chains (SC) – d. h. Lieferketten, in denen begonnen vom Rohstoffmarkt die Wertschöpfung bis hin zum Kunden oft viele Unternehmen durchläuft – weit verzweigt und geographisch oft über erhebliche Distanzen verteilt zu steuern sind. Die Zahl der Partner, die in eine Wertschöpfungskette involviert sind, nimmt aufgrund der Konzentration der Unternehmen auf ihre Kernkompetenzen mit jeder Outsourcingentscheidung zu. Die zunehmende Produkt- und Leistungsspezifität auf Basis immer komplexerer Technologien verstärkt dieses Phänomen zusätzlich. Globale Vertriebs- und Sourcingkonzepte sowie die Öffnung der Finanz- und Faktormärkte im Rahmen der internationalen Neuordnung der Wirtschaftsräume sind ein weitere Faktor, der die Verzweigtheit und Ausdehnung von Liefernetzwerken begünstigt. Eine vergleichbare Wirkung haben länderübergreifende Standortentscheidungen. Dies führt insgesamt zu hoher Komplexität und Intransparenz. Zugleich sollen diese Ketten effizient und zuverlässig, aber dennoch beweglich und flexibel gegenüber wechselnden Markterfordernissen sein. Dies beinhaltet enorme Anforderungen für das Supply Chain Management (SCM) auf verschiedenen Ebenen: Prozesse und Schnittstellen müssen überbetrieblich definiert, gesteuert und optimiert werden. Datenaustausch und Datenverarbeitung müssen möglichst medienbruchfrei (bzw. zwischenbetrieblich durch standardisierte Schnittstellen gestützt) erfolgen, was erstens ein technisches Thema darstellt (insbesondere betreffend Datenmodelle, Algorithmen), zweitens aber auch der Harmonisierung der Inhalte bedarf (z. B. konsistente Bezeichnung und Typisierung vergleichbarer Entitäten, standardisierte Datenformate). Hinzu kommen die Definition der Abläufe, die organisatorischen Gestaltungsregeln (intern Verfahrensanweisungen bzw. Service Level Agreements, extern Verträge) sowie diverse Umfeldfaktoren. Supply Chain Management, das schon mit dieser Bezeichnung und im Verständnis der „Wertschöpfungskette“ in Praxis und Literatur unterschiedlich definiert wird, wird erst Recht zur Herausforderung, wenn man den Begriff von der Kette hin zum Netzwerk erweitert – ob es nun im Einzelnen als „Supply Network“, „Liefernetzwerk“, „Demand Network“, Value Chain Netz oder auch anders bezeichnet sein mag. Die Grundidee ist der sehr realistische Ansatz, dass kein Unternehmen in nur einer einzigen Supply Chain (im Sinne einer linearen

VI

Corinna Engelhardt-Nowitzki, Helmut Zsifkovits, Olaf Nowitzki

Kette) tätig ist. Sobald mehrere Lieferanten, Kunden, Produkte etc. involviert sind, entsteht aus der Kette ein Netz, in dem je nach Zielsetzung in einer konkreten geschäftlichen Situation einzelne Netz- oder Kettenausschnitte dringlicher bzw. wichtiger sind, andere hingegen nur mit niedrigerer Priorität der Managementaufmerksamkeit bedürfen. Es stellt sich die Frage, welche Konzepte in einer solchen Ausgangssituation zielführend sind, noch dazu, wenn Unternehmenszielsetzungen sich aufgrund volatiler Marktgegebenheiten rasch verändern können. Nicht nur die derzeit aktuelle Wirtschaftskrise kann ein Auslöser für solche Veränderungen sein, sondern z. B. auch wechselnde Marktanforderungen, Naturanomalien (Ernteausfälle, Naturkatastrophen, disruptive Technologiefolgen) oder weitere Themen. Wie kann man die Unternehmen in der beschriebenen Ausgangssituation methodisch unterstützen? Diese Frage thematisiert der vorliegende Band 5 der Reihe „Leobener Logistik Cases“. Wie schon die beiden vorangegangenen Bände 3 und 4, trägt auch der vorliegende Band der Internationalität des Themas und vor allem der in diesem Bereich tätigen „scientific community“ Rechnung. Die Ausschreibung für Beiträge zu diesem Buch war darum wiederum international angelegt. Als Konsequenz sind daher einige Beiträge in englischer Sprache verfasst. 2. Supply Netzwerk Design bzw. Redesign Der erste Teil des vorliegenden Bandes trägt den Titel „Prinzipien für Design und Konfiguration von Netzwerken“ und thematisiert Grundsätze, die sowohl beim Neuaufbau als auch beim Redesign von Lieferketten zu beachten sind. Der einleitende Artikel von Engelhardt-Nowitzki klärt zunächst das eingangs schon erwähnt Netzwerkverständnis von Supply Chain Management und diskutiert nachfolgend zwei kritische Erfolgsfaktoren: Die dynamische Auswahl der jeweils kritischen Netzwerkausschnitte, die ein Unternehmen vor konkreten Handlungsbedarf stellen sowie die anschließend erforderliche Flexibilität betreffend die notwendigen Handlungskonsequenzen für das Supply Chain Management (Supply Netzwerk Management). Nachfolgend diskutieren Wöhner und Wimmer Erfolgsfaktoren des Supply Chain Design im Hinblick auf die Integration entlang der Wertschöpfungskette. Hierbei unterscheiden die Autoren insbesondere die externe Integration von Kunden bzw. Lieferanten und Dienstleistern, die interne Integration sowie als weitere Integrationsdeterminanten die Aspekte Messung, Technologie, Planung und Beziehung – insgesamt ein sehr ganzheitlicher Ansatz der Betrachtung. Genschmer und Krey schließen im dritten Beitrag die Diskussion zweier weiterer erfolgskritischer Faktoren an: Das Performance Measurement und die Definition von Anreizsystemen als Elemente des strategischen Supply Chain

Vorwort

VII

Managements. Beides ist vor allem überbetrieblich von großen Herausforderungen gekennzeichnet, als Opportunismus nicht nur natürliches menschliches Verhaltenselement ist, sondern aufgrund der Erfolgsziele jedes einzelnen Unternehmens der Supply Chain (des Supply Networks) im Konzept der arbeitsteiligen Wertschöpfung implizit beinhaltet ist. Brauer, Groß und Wolff diskutieren wie auch schon der erste Beitrag die Flexibilität und ziehen hierbei den Konnex zur Nachhaltigkeit. Besonders interessant ist in diesem Abschnitt der konkrete Zusammenhang zu dynamischen logistischen Planungsmodellen. Die Autoren thematisieren diesbezüglich konkrete Beispiele. Der fünfte Artikel von Precht und Prockl greift die Frage auf, ob und wie in solchen Unternehmensnetzwerken Logistikdienstleister wesentliche Beiträge leisten können, insbesondere im Hinblick auf Agilität, d. h. wiederum Beweglichkeit in der Supply Chain. Diskutiert wird insbesondere auch die Frage, inwieweit Logistikdienstleister als Enabler des Supply Chain Management zu sehen sind. Abschnitt sechs erweitert die bisherige Diskussion um einen weiteren relevanten Aspekt, nämlich die Teilung bzw. Verteilung von Informationen in Supply Chains. Unter dem Titel „Auswirkungen des Information Sharings in Supply Chains“ zeigen Yüzgülec, Witthaut und Hellingrath anhand von Simulationsexperimenten mögliche Auswirkungen auf konkrete logistische Zielgrößen, insbesondere auf Bestände, Auslastung und Liefertermintreue. Das Kapitel sieben widmet sich unter dem Rahmenthema Supply Chain Risikomanagement einer Grundfrage, die in hochdynamischen und schwer vorhersagbaren Umfeldern permanent auf der Tagesordnung von Unternehmen steht. Im Gegensatz zu großen Unternehmen, die zwar ebenso betroffen sind wie kleinere und mittlere Unternehmen, sind die Auswirkungen eingetretener Liefernetzwerkrisiken für KMU-Betriebe in ihrer Wirkung meist viel fataler: Während ein solches Ereignis bei großen Unternehmen oft „nur“ einzelne Geschäftsbereiche trifft, kann im kleinen Unternehmen vergleichsweise schnell das Überleben insgesamt in Frage stehen. Gleichzeitig sind ressourcenbedingt klassische Instrumente des Risikomanagement in kleineren Firmen oft schwer anwendbar. Insofern konzentrieren Wagner, Kemmerling, Kersten und Böger ihren Beitrag auf die Besonderheiten und Herausforderungen des SCRisikomanagements für kleine und mittlere Unternehmen. Der nachfolgende achte Abschnitt des Buches führt weiter in die Detailbetrachtung hinein: Viele heutige Märkte sind durch hohe Käufermacht gekennzeichnet und agieren nach Prinzipien der kundenindividuellen Massenproduktion. Schentler, Krey und Tschandl greifen in diesem Zusammenhang relevante Fragen der Beschaffung und des Lieferantenmanagements auf. Abschließend erweitern Winkler und Schemitsch die bisherige Darstellung um einen weiteren Aspekt, der den Kreis zum ersten Beitrag schließt: Kernthe-

VIII


ma dieses neunten Beitrags ist die Auswahl von Partnern sowie die Konfiguration geschäftlicher Beziehungen. Interessant ist die Fokussierung dieses Kapitels auf projektbezogene Umfelder: Gerade im Projektgeschäft, das vom möglichen Auftreten unerwarteter Entwicklungen ausgeht, ist Unvorhersehbarkeit fester Bestandteil des Geschäftsmodells. Insofern kann man aus der Übertragung von Prinzipien des Projektgeschäftes wertvolle Schlüsse auch für das eher fluss- bzw. volumensorientierte Geschäft anderer Branchen bzw. geschäftlicher Segmente ziehen. 3. Modellierung von Supply Chains Der zweite große Themenblock des vorliegenden Bandes fasst Fragestelllungen der Modellierung von Supply Chains zusammen. Zum Auftakt erläutern Ackermann und Müller anhand ihres Konzeptes der kompetenzzellenbasierten Netze grundlegende logistische Fragestellungen betreffend die Modellierung, Planung und Gestaltung von Logistiknetzwerken. Aus einer anderen geschäftlichen Perspektive heraus, nämlich dem Baustellenmanagement, erläutern anschließend Voigtmann und Bargstädt die Frage der Gestaltung von Logistiknetzwerken. Hierbei liegt ein Schwerpunkt insbesondere auf Fragen der Planung. Die Autoren zeigen abschließend einen „Simulationsbaustein Baulogistik“ und zeigen den Zusammenhang zur Konfiguration baulogistischer Netzwerke. Interessant ist die Parallele zum Beitrag von Winkler und Schemitsch zum Abschluss des ersten Teils betreffend das Projektgeschäft. Ebenfalls quantitative Überlegungen prägen den nächsten Beitrag, im Rahmen dessen Pichler die Frage der Planungsstrategie in der operativen Liefernetzwerkplanung erörtert. Er zeigt, wie sich die lineare Optimierung für die Erstellung von Planungsalternativen zielführend zur Variation unterschiedlicher Parameter und Liefernetzwerkszenarien einsetzen lässt. Nachfolgend stellen Zäpfel und Scheucher ein Scheduling-Beispiel aus dem Bereich des Warehouse Management vor. Gerade in der Prozessindustrie, aus der dieser Anwendungsfall stammt, sind im Rahmen des SCM Fragen der Synchronisation bzw. Koppelung von Prozessabschnitten ein sehr relevantes Problem, das den Rahmen für diesen Beitrag bildet. Im Abschnitt vierzehn wird ein weiterer wichtiger Aspekt der Supply Netzwerk Optimierung thematisiert: Die Prozessdokumentation. Bäck und Neumann zeigen anhand des Beispiels von Prozessen in Beschaffungsnetzwerken die Notwendigkeit und die Vorteile einer integrativen Prozessdokumentation in Form eines Vorgehensmodells. Wieder quantitativ orientiert ist der Beitrag von Uray und Zsifkovits „The Analysis of Supply Chain Simulations in a Sandbox Model“: Dieses Sand Box Model repräsentiert zunächst in sehr einfacher Weise eine lineare Wertschöp-

Vorwort

IX

fungskette als zeitlich diskreten, stochastischen Prozess, der von einer Nachfragefunktion mit stochastischen und deterministischen Komponenten bestimmt wird. Auf dieser Basis werden „Perturbations“ – Schwankungen oder Störungen aufgrund unvorhergesehener Ereignisse untersucht und Konsequenzen für das SCM diskutiert. Einen interessanten Anwendungsfall, nämlich die Einbeziehung von Überlegungen zu dynamischen Wettbewerbssituationen erläutern Adamides und Papachristos in ihrem Beitrag „Dynamic competition in supply chains with downstream remanufacturing capacity“. Sie zeigen Modellierungsvoraussetzungen und erörtern mögliche Simulationsstrategien. Auch der nachfolgende Beitrag von Altendorfer und Jodlbauer zeigt sehr konkrete Anwendungsmöglichkeiten, insbesondere betreffend das „due date setting“. Die Autoren diskutieren auf Basis eines Literaturüberblicks zunächst verschiedene methodische Ansätze und überführen diese dann in EinMaschinen- bzw. Mehr-Maschinen-Betrachtungen. Den Abschluss dieses Themenblocks gestalten Michalus, Meisel, Perez und Gracieras mit ihrer Vorstellung eines intersektoralen Kooperationsnetzwerkes für kleinere und mittlere Unternehmen. 4. Modellierung von Supply Chains Der dritte und letzte Themenblock des Buches widmet sich mit der Überschrift „Innovative praktische Umsetzungen und Erfahrungen“ einerseits konkreten praktischen Anwendungsberichten sowie andererseits empirischen Analysen unterschiedlicher geographischer bzw. wirtschaftlicher Räume. Einleitend stellen zunächst Kotzab, Völk, Keusch und Leitner „Stand und Entwicklungstendenzen des Supply Chain Management in Österreich“ umfassend dar. Die empirischen Befunde der Autoren münden insbesondere in den Vorschlag eines SCM-Performance Barometers inklusive geeigneter „Stellschrauben“ für die Verbesserung der Performance. Der nachfolgende Beitrag von Grill-Kiefer diskutiert die produktionssynchrone Versorgung eines Automobilwerkes und zeigt die Aktivitätsfelder für die Gestaltung und Steuerung von Versorgungsnetzwerken in den geschäftlichen Rahmenbedingungen der Automobilindustrie. Eine völlig andere Branche, nämlich den Schiffsbau, thematisiert der nächste Praxisfall. Held zeigt in diesem Beitrag zunächst die „Value-added“ Struktur dieser Industrie und diskutiert anschließend ebenfalls Fragestellungen des Beschaffungsnetzwerks. Insbesondere sind mögliche Konzepte zur Integration von Lieferanten dem Autor ein Anliegen. Diese gliedert er in die Rubriken „CoDesign“ und „Co-Production“. Bianco, Caputo und Michelino führen die Reihe der praktischen Themen mit einem Beitrag zur Situation des SCM in Italien fort. Die empirische Studie

X


der Autoren befasst sich insbesondere mit der Steuerung der zwischenbetrieblichen Zusammenarbeit angesichts der Möglichkeiten, diese Kooperation auf Internet-Technologien zu stützen. Wiederum einen anderen Wirtschafts- und Kulturraum diskutieren Wohlfahrt und Moser, die sich mit dem „Supply Network Management in the Indian Automotive Industry“ befassen. Auf Basis von Netzwerktheorien bauen sie eine konkrete Fallstudie hierzu auf und erörtern Fragen der Kooperation und Zusammenarbeit der SC-Partner. Blickt man auf den dritten Teil des Buches, so fällt auf, dass die praktische Anwendung sich oft auf die Zuliefernetzwerke eines Unternehmens bzw. auf die Beschaffung konzentriert. Auch die eher theoriegeleiteten Beiträge sind entweder allgemeiner Natur oder beziehen sich in der Tendenz vor allem auf Beschaffung und Produktion. Die Frage des Managements von Kundennetzwerken scheint deutlich weniger intensiv im Fokus des Supply Network Management zu liegen. Verständlich ist dies aus Sicht von Unternehmen, die selbst nah beim Endkunden liegen: Klarerweise überwiegt dort das Management der zu beschaffenden Komponenten und Dienstleistungen. In anderen Fällen ist aber durchaus anzunehmen, dass auch die Outboundseite des Supply Network Management noch der weiteren Systematisierung bedarf – ein interessanter Ausblick z. B. auf die Gestaltung nachfolgender Beiträge in der interdisziplinären Zusammenarbeit von Distribution, Vertrieb, Marketing und Logistik bzw. SCM. Unser herzlicher Dank als Herausgeber gebührt den Autoren dieses Bandes, deren Beiträge die Entstehung eines informativen und spannenden Bandes ermöglicht haben. Entstanden ist eine gewollt breite und gleichzeitig fundierte Darstellung des Supply Chain Management im Sinne des Netzwerkmanagement. Der Logistik- oder SCM-Experte findet detailliert ausgearbeitete Fachbeiträge, gleichzeitig kann sich auch der interessierte Leser einen gut verständlichen und einführenden Überblick verschaffen. Leoben, Mai 2010

Corinna Engelhardt-Nowitzki Helmut Zsifkovits Olaf Nowitzki

Inhaltsverzeichnis Vorwort ............................................................................................................... V Inhaltsverzeichnis............................................................................................. XI Abbildungsverzeichnis............................................................................... XXIII Tabellenverzeichnis.....................................................................................XXIX Teil I

Prinzipien für Design und Konfiguration von Netzwerken .............1

1

Bausteine eines Supply Network Managements in veränderlichen Umfeldsituationen – auf dem Weg zu einem schlüssigen Supply Network Modell ...................................................3 Corinna Engelhardt-Nowitzki Supply Netzwerk Management als Frage des Betrachtungswinkels: Die ganze Kette gestalten wollen oder Konzentration auf die Sicht eines einzelnen Unternehmens? .............................................................3 Verfügbare Supply Chain bzw. Supply Netzwerk Konzepte: Existiert gegenwärtig bereits eine konsistente Theorie? ........................6 Dynamische Segmentierung von Wertschöpfungsnetzwerken unter Berücksichtigung veränderlicher Umfeldbedingungen.................8 Flexibilität als kritischer Erfolgsfaktor des Supply Netzwerk Managements........................................................................................12

1.1

1.2 1.3 1.4

2

2.1 2.2 2.3 2.3.1 2.3.2 2.3.3 2.3.4 2.4 2.5

Integration entlang der Wertschöpfungskette – Erfolgsfaktoren von Supply Chain Design.......................................21 Heiko Wöhner, Thomas Wimmer Einleitung .............................................................................................21 Kompetenzen der Logistikintegration ..................................................23 Lieferanten- und Dienstleisterintegration .............................................23 Interne Integration ................................................................................25 Kundenintegration ................................................................................26 Messungsintegration.............................................................................27 Technologie- und Planungsintegration.................................................28 Beziehungsintegration ..........................................................................29 Zusammenfassung und Ausblick..........................................................30

XII

3

3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 4

4.1 4.2 4.2.1 4.2.2 4.2.3 4.3 4.3.1 4.3.2 4.3.3 4.4 4.5 4.5.1 4.5.2 4.6 5

5.1 5.2 5.2.1 5.2.2

Inhaltsverzeichnis

Performance Measurement und Anreizsysteme als Elemente des strategischen Supply Chain Managements................................33 Ulrik Genschmer, Antje Krey Einleitung .............................................................................................33 Herausforderungen bei der Steuerung von Supply Chains...................34 Die Balanced Scorecard als Performance Measurement Instrument in der Supply Chain ..............................................................................36 Anreizsysteme in der Supply Chain .....................................................39 Supply Chain Controlling als Träger von Anreizsystem und Balanced Scorecard ..............................................................................43 Fazit ......................................................................................................45 Flexibilität und Nachhaltigkeit – neue Herausforderungen im Supply Chain Design ..........................................................................49 Kati Brauer, Wendelin Groß, Stefan Wolff Motivation und Zielsetzung..................................................................49 Neue Anforderungen an Logistiknetzwerke.........................................49 Änderung makro- und mikroökonomischer Rahmenfaktoren ..............49 Flexibilität ............................................................................................51 Nachhaltigkeit ......................................................................................52 Ein Planungsmodell für das Supply Chain Management .....................52 Bestandteile des Supply Chain Management .......................................53 Nachhaltigkeit und Flexibilität im Supply Chain Management ...........54 Logistiknetzwerke dynamisch planen und gestalten ............................54 Flexibilität und Nachhaltigkeit im Prozess der Netzwerkgestaltung....56 Fallbeispiele aus der Planungspraxis....................................................60 Nachhaltige Netzwerkstrukturoptimierung ..........................................60 Flexibilisierung im Versorgungsnetzwerk durch Variantenreduzierung...........................................................................................61 Fazit ......................................................................................................62 Mögliche Rolle von Logistik-Dienstleistern als Agilitätsstifter in der Supply Chain ...........................................................................65 Philipp Precht, Günter Prockl Supply Chains, Agilität und Logistik-Dienstleister..............................65 Supply Chain Agilität – Begriff, Ansatzpunkte, Beschreibungskriterien ................................................................................................66 Supply Chain Management und Agilität – Forschungsgegenstand und Begriffverständnis .........................................................................66 Ansatzpunkte zur Gestaltung und Beurteilung von Agilitätspotenzial ...............................................................................................69

Inhaltsverzeichnis

5.3 5.3.1 5.3.2 5.4

6 6.1 6.2 6.3 6.3.1 6.3.2 6.3.3 6.3.4 6.4 7

7.1 7.2 7.2.1 7.2.2 7.2.3 7.3 7.3.1 7.3.2 7.3.3 7.3.4 7.4 7.5

XIII

„Multi-User-Center“ (MUC) – Ein Dienstleisterkonzept zur Gestaltung agiler Lager- und Transportnetzstrukturen.........................73 Charakteristika: Einordnung des MUC-Konzepts mit Hilfe der vier Stellhebel der Agilität....................................................................74 Bewertung bezüglich der Agilität: Gegenüberstellung des alten und des neuen Systems.........................................................................76 Logistikdienstleister als „Enabler“ höherer Agilitätsniveaus – ein Fazit ......................................................................................................78 Auswirkungen des Information Sharings in Supply Chains ..........81 Gökhan Yüzgülec, Markus Witthaut, Bernd Hellingrath Einleitung .............................................................................................81 Simulationsexperimente .......................................................................83 Simulationsergebnisse ..........................................................................85 Auswirkungen des Information Sharings auf die Bestände..................85 Auswirkungen des Information Sharingss auf die Auslastung.............88 Auswirkungen des Information Sharings auf die Liefertermintreue ....90 Auswirkungen des Information Sharings auf sämtliche Zielgrößen ....93 Fazit und Ausblick................................................................................94 Supply Chain Risikomanagement: Besonderheiten und Herausforderungen für kleine und mittlere Unternehmen ............97 Stephan M. Wagner, René Kemmerling, Wolfgang Kersten, Mareike Böger Ausgangssituation ................................................................................97 Supply Chain Risikomanagement ........................................................99 Begriffliche Konkretisierung................................................................99 Bedeutung des Supply Chain Risikomanagement ................................99 Supply Chain Risikomanagement-Prozess .........................................100 Strukturmerkmale des Mittelstandes und deren Einfluss auf die Risikopolitik .......................................................................................104 Quantifizierende Betrachtung.............................................................104 Qualifizierende Betrachtung...............................................................105 Herausforderungen bei der Einführung eines Supply Chain Risikomanagements............................................................................106 Anforderungen an eine Methodik zum Supply Chain Risikomanagement .............................................................................109 Supply Chain Risk Management Navigator .......................................112 Zusammenfassung und Ausblick........................................................113

XIV

8

8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 9

Inhaltsverzeichnis

Management des Lieferantennetzwerkes in der kundenindividuellen Massenproduktion........................................117 Peter Schentler, Antje Krey, Martin Tschandl Beschaffung in der kundenindividuellen Massenproduktion .............117 Die Beschaffungsobjektstruktur als Rahmenbedingung für die Einbindung der Lieferanten................................................................119 Ableiten von Normstrategien zur Zusammenarbeit mit Lieferanten ..121 Weitergabe von Informationen...........................................................128 Resümee .............................................................................................130

9.5

Selection of Partners and Configuration of Business Relations in Project Based Supply Chain Networks .....................133 Herwig Winkler, Hubert B. Schemitsch Problem Description...........................................................................133 Basics of Project Based Supply Chain Networks ...............................134 Specific Characteristics of Project Based Supply Chain Networks....134 Distinction of Program Based from Project Based Supply Chain Networks ............................................................................................136 Development of a Business Relation Portfolio for the Use in Project Based Supply Chain Networks...............................................138 Determination of Different Partnership Capabilities in Project Based Supply Chain Networks...........................................................138 Determination of Different Output Profiles in Project Based Supply Chain Networks......................................................................140 Consolidation of Partnership Capability and Output Profile into a Business Relation Portfolio ................................................................142 Application of the Evaluated Business Relations in Project Based Supply Chain Networks......................................................................144 CRQFOXVLRQ.................................................................................146

Teil II

Modellierung von Supply Chains...................................................149

10

Modellierung, Planung und Gestaltung der Logistikstrukturen kompetenzzellenbasierter Netze.....................151 Jörg Ackermann, Egon Müller Problemstellung und Ziele..................................................................151 Zukünftige Unternehmensformen.......................................................151 Kompetenzzellenbasierte Netze .........................................................151 Implikationen aus dem kompetenzzellenbasierten Vernetzungsansatz ..................................................................................................152 Stand der Forschung und Handlungsbedarf .......................................152

9.1 9.2 9.2.1 9.2.2 9.3 9.3.1 9.3.2 9.3.3 9.4

10.1 10.1.1 10.1.2 10.1.3 10.1.4

Inhaltsverzeichnis

XV

10.1.5 10.2 10.2.1 10.2.2 10.2.3 10.3 10.3.1 10.3.2 10.4 10.4.1 10.4.2 10.5 10.5.1 10.5.2 10.5.3

Ziele....................................................................................................153 Modellierung ......................................................................................154 Beschreibungsrahmen.........................................................................154 Terminus Logistikstruktur ..................................................................156 Flussmodelle und -repräsentanten ......................................................156 Planung...............................................................................................158 Methodenkonzept ...............................................................................158 Demonstrationsbeispiel strategische Logistikplanung .......................159 Gestaltung...........................................................................................160 Experimentellen Untersuchungen.......................................................161 Theoretische Herleitungen..................................................................163 Ausblick..............................................................................................164 Modellierung ......................................................................................164 Planung...............................................................................................164 Gestaltung...........................................................................................165

11

Simulationsgestütztes Supply Network Management auf Baustellen ..........................................................................................167 Julia K. Voigtmann, Hans-Joachim Bargstädt Einleitung ...........................................................................................167 Logistiknetzwerke im Bauwesen........................................................169 Logistikketten einzelner Bauunternehmen .........................................169 Gegenseitige Beeinflussung von Logistikketten auf Baustellen.........170 Logistiksystem Baustelle....................................................................172 Gestaltung und Optimierung des Logistiknetzwerkes Baustelle ........173 Bedeutung der Planung baulogistischer Netzwerke ...........................174 Einflussfaktoren auf die Gestaltung baulogistischer Netzwerke ........175 Optimierung logistischer Baustellenprozesse.....................................176 Simulation baulogistischer Prozesse ..................................................177 Anforderungen an das Simulationsmodell .........................................178 Das Simulationsmodell.......................................................................179 Simulationsbaustein Baulogistik ........................................................179 Simulationsbeispiel.............................................................................182 Verwendung des Simulationsmodells ................................................182 Konfiguration des Logistiknetzwerkes und Optimierung der baulogistischen Prozesse ....................................................................183 Zusammenfassung und Ausblick........................................................185

11.1 11.2 11.2.1 11.2.2 11.2.3 11.3 11.3.1 11.3.2 11.3.3 11.4 11.4.1 11.4.2 11.4.3 11.5 11.5.1 11.5.2 11.6

XVI

12

12.1 12.2 12.3 12.3.1 12.3.2 12.3.3 12.3.4 12.3.5 12.3.6 12.4 13

13.1 13.2 13.3 13.4 13.5 14

14.1 14.2 14.3 14.4 14.4.1 14.4.2 14.4.3 14.4.4 14.5

Inhaltsverzeichnis

Mathematisch optimale Planungsstrategien in der operativen Liefernetzwerkplanung ....................................................................187 Josef Pichler Problemstellung und Artikelaufbau....................................................187 Eine problemspezifische Anwendung linearer Optimierung..............189 Generierung der Einplanungsalternativen und fallweise erforderlicher zusätzlicher Restriktionen............................................194 Bildung der Teillieferungsalternativen...............................................195 Bildung der Substitutionsalternativen ................................................196 Bildung der Constraintalternativen.....................................................196 Bildung der Kostenalternativen ..........................................................197 Bildung der Periodenalternativen .......................................................198 Fiktives Beispiel der Bildung von Einplanungsalternativen und ihrer Abbildung im Optimierungsmodell ...........................................199 Schlussbemerkungen und Ausblick....................................................200 Optimal Warehouse Scheduling with Multiple Cranes in Process Supply Chains – A Real-Life Case Study .........................203 Günther Zäpfel, Marike Scheucher Problem Description...........................................................................203 Literature Survey ................................................................................207 Solution Concept ................................................................................212 Computational Experiments Based on Data from Practice.................215 Conclusions ........................................................................................222 Integrative Prozessdokumentation í Vorgehensmodell und Potenziale ..........................................................................................227 Sabine Bäck, Christian Neumann Einleitung ...........................................................................................227 Prozesse in Beschaffungsnetzwerken.................................................228 Grundlagen und Darstellungsmethoden der Prozessdokumentation ..230 Vorgehensmodell und empirische Evaluierung anhand von Praxisprojekten...................................................................................233 Keine Integration – unternehmensinterne Dokumentation.................234 Vollständige Integration .....................................................................235 Partielle Integration ............................................................................237 Bewertung der Nutzenpotenziale mit Fokus auf Praxisrelevanz ........238 Conclusio............................................................................................240

Inhaltsverzeichnis

15

15.1 15.2 15.3 15.4 15.5 16

16.1 16.2 16.3 16.4 16.5 16.6 17

17.1 17.2 17.2.1 17.2.2 17.2.3 17.3 17.3.1 17.3.2 17.3.3 17.4 17.4.1 17.4.2 17.4.3 17.5 17.5.1 17.5.2 17.5.3

XVII

The Analysis of Supply Chain Simulations in a Sandbox Model .................................................................................................243 Peter Uray, Helmut Zsifkovits Introduction ........................................................................................243 A Sandbox Supply Chain Model........................................................245 Parameter Plots...................................................................................250 Simulation and Results .......................................................................252 Conclusions ........................................................................................254 Dynamic Competition in Supply Chains with Downstream Remanufacturing Capacity..............................................................257 Emmanuel D. Adamides, George Papachristos ....................................... Introduction ........................................................................................257 A Review of the Related Literature....................................................261 Dynamic Competition in Supply Chains with Remanufacturing Activities: Cases and Assumptions for Modelling .............................263 A System Dynamics Model of Dynamic Competition in Supply Chains with Remanufacturing Activities............................................267 Simulations, Strategies and Gaming...................................................270 Conclusion..........................................................................................275 LogoTakt: A New Approach to Transportation Network Design for Medium Flows of Goods................................................281 Ulrich Selinger, Gernot Liedtke, Kai Furmans ........................................ Introduction ........................................................................................281 Development of Requirements on Transportation Services ...............282 Top Trends .........................................................................................282 Implication on Transport and Logistics..............................................283 Recapitulation and Problem Statement...............................................285 Example Case “Medium-Size Flows of Goods” ................................286 Description of the Case Study ............................................................286 Discussion of Existing Alternatives ...................................................286 The Effects of the Existing Alternatives on the Sketched Network ...289 Concept of LogoTakt..........................................................................291 Basic Principle....................................................................................291 Expected Effects.................................................................................292 LogoTakt Network .............................................................................294 Results of Exemplary Logistics Cost Calculations.............................295 Assumptions for the Calculation ........................................................295 Results ................................................................................................296 Critical Discussion..............................................................................299

XVIII

Inhaltsverzeichnis

17.6

Conclusion and Outlook .....................................................................300

18

Simple Cumulative Model for Due Date Setting............................303 Klaus Altendorfer, Herbert Jodlbauer.. Introduction ........................................................................................303 Literature Review ...............................................................................304 Material Based Methods.....................................................................304 Multi Stage Methods ..........................................................................305 Profit Maximizing Methods................................................................305 Lead Time Forecasting Methods ........................................................306 Production Scheduling Methods.........................................................306 Further Research Needs......................................................................307 Single Machine Model Description....................................................307 Deterministic One Machine Model ....................................................308 Stochastic One Machine Model..........................................................310 Numerical Example ............................................................................311 Comparison Stochastic Deterministic Results....................................312 Multi Machine Model Description .....................................................313 Deterministic Multi Machine Model ..................................................313 Stochastic Multi Machine Model .......................................................314 Extension to Include Materials Availability .......................................316 Implementation in a Supply Network.................................................316 Conclusion..........................................................................................317

18.1 18.2 18.2.1 18.2.2 18.2.3 18.2.4 18.2.5 18.2.6 18.3 18.3.1 18.3.2 18.3.3 18.3.4 18.4 18.4.1 18.4.2 18.5 18.6 18.7 19

19.1 19.2 19.2.1 19.2.2 19.2.3 19.3 19.4 19.5 19.6 19.7

Intersectoral Cooperation Network for Small and Medium Enterprises: A Theoretical Approach.............................................321 Juan Carlos Michalus, Carlos Antonio Meisel, Gilberto Hernández Pérez, Gladys Graciela González Carreras ........................... Introduction ........................................................................................321 Understanding Interorganizational Relationships ..............................322 Dyadic Level of Relationships ...........................................................323 Interbusiness Chain Level ..................................................................325 Network Level of Relationships .........................................................325 Intersectoral Cooperation (IsC) ..........................................................326 Characterising the Territory ...............................................................326 Proposal for an Intersectoral Cooperation Network (ICN) ................327 Implementing the ICN to Misiones Territory.....................................330 Discussion and Conclusions ...............................................................331

Inhaltsverzeichnis

XIX

Teil III Praktische Umsetzungen und Erfahrungen ..................................337 20

20.1 20.2 20.2.1 20.2.2 20.2.3 20.3 20.4 20.4.1 20.4.2 20.5 20.6 20.7 21 21.1 21.2 21.3 21.4 21.5 21.6 21.6.1 21.6.2 21.6.3 21.6.4 21.6.5 22

22.1 22.2 22.3

Stand und Entwicklungstendenzen des Supply Chain Management in Österreich ..............................................................339 Herbert Kotzab, Natalie Völk, Matthias Keusch, Markus Leitner Einleitung ...........................................................................................339 Bestandsaufnahme und Modell-Entwicklung.....................................340 Zum Wesen des Supply Chain Management......................................340 Das SCM-Performance-Modell..........................................................341 Das SCM-Performanceverbesserungs-Modell ...................................342 Empirischer Zutritt .............................................................................344 Ausgewählte Ergebnisse der empirischen Untersuchung...................345 Charakterisierung der Stichprobe .......................................................345 Faktoren der SCM-Umsetzung und Wirkungspfade ..........................346 SCM-Performance-Barometer und Stellschrauben zur Verbesserung der SCM-Performance.................................................348 Ländervergleich..................................................................................350 Fazit und Ausblick..............................................................................351 Produktionssynchrone Versorgung eines Automobilwerkes........355 Gerhard Grill-Kiefer Einleitung und Problemstellung .........................................................355 Was bedeutet produktionssynchrone Versorgung? ............................356 Steuerungsgröße Auftragszeitleiste ....................................................357 Informations- und Materialfluss zwischen Werk und Lieferant.........359 Aktivitätsfelder der Versorgungsplanung...........................................362 Erfolgsfaktoren funktionierender Versorgungsnetzwerke..................363 Stabilität der Auftragsperlenkette.......................................................363 Stabilität der Vorlaufzeiten.................................................................364 Transparenz im Produktionsnetzwerk ................................................365 Unterstützende organisatorische Maßnahmen....................................365 Abschließende Betrachtungen ............................................................365 Supplier Integration as an Improvement Driver – An Analysis of Some Recent Approaches in the Shipbuilding Industry .............................................................................................369 Tobias Held Introduction ........................................................................................369 Value-Added Structure of the Shipbuilding Industry.........................370 Purchasing Strategies, Concepts and Processes of Shipbuilding Companies ..........................................................................................371

XX

22.4 22.4.1 22.4.2 22.4.3 22.5 22.6 22.7 23

23.1 23.2 23.2.1 23.2.2 23.2.3 23.2.4 23.2.5 23.2.6 23.2.7 23.2.8 23.3 23.4 23.4.1 23.4.2 23.4.3 23.4.4 23.4.5 23.5 24

24.1 24.2 24.2.1 24.2.2 24.2.3 24.3 24.3.1

Inhaltsverzeichnis

Integration of Suppliers on the Part of the Shipyard ..........................373 “Co-Design” .......................................................................................374 “Co-Production”.................................................................................375 Case Study: “The Genesis Project at Aker Yards Turku in a Nutshell”..........................................................................................377 Potential of Supplier Involvement in Shipbuilding ............................379 Challenges and Risks of Supplier Integration in Shipbuilding...........380 Recap and outlook ..............................................................................382 Inter-)irm Relationship Governance in the Internet Era: Evidences From an Italian Survey ..................................................385 Federica Bianco, Mauro Caputo, Francesca Michelino Introduction ........................................................................................385 Internet-Based Tools and Supply Chain Governance.........................386 Asset Specificity.................................................................................388 Product Complexity............................................................................388 Bargaining Power ...............................................................................388 Trust ...................................................................................................389 Pricing ................................................................................................389 Interpersonal Relationships ................................................................389 Formalization......................................................................................389 Information and Knowledge Sharing .................................................390 Methodology ......................................................................................390 Results ................................................................................................391 Internet-Based Tools Diffusion ..........................................................391 Trust ...................................................................................................391 Formalization......................................................................................392 Information and Knowledge Sharing .................................................393 Internet-Based Tools and Governance Dimensions ...........................394 Discussion and Conclusions ...............................................................395 Supply Network Management in the Indian Automotive Industry: A Case-Study Based Analysis.........................................399 Sina Wohlfarth, Roger Moser Introduction ........................................................................................399 Theoretical Background .....................................................................401 Relationship Theories.........................................................................402 Network Theories ...............................................................................405 Supplier Base Management Framework.............................................406 Case-Study Analysis...........................................................................408 Level of Relationship Connectedness.................................................409

Inhaltsverzeichnis

24.3.2 24.3.3 24.3.4

XXI

Chain Authority and Centralisation....................................................411 Network Dynamics.............................................................................411 Propositions and Conclusion ..............................................................412

Die Herausgeber und Autoren .......................................................................419

Abbildungsverzeichnis Abbildung 1.1: Abbildung 1.2:

Abbildung 2.1: Abbildung 2.2:

Abbildung 2.3: Abbildung 3.1: Abbildung 3.2: Abbildung 3.3: Abbildung 3.4: Abbildung 4.1: Abbildung 4.2: Abbildung 4.3: Abbildung 4.4: Abbildung 4.5: Abbildung 4.6: Abbildung 4.7: Abbildung 5.1: Abbildung 5.2: Abbildung 5.3: Abbildung 5.4:

Interdisziplinäre Konkretisierung des „Agility Wheel“ ...16 Interdisziplinäre Ansätze zur Verbesserung der Veränderungsfähigkeit von Unternehmen: Beispiel für Forschungsfragestellungen (eigene Darstellung) .............17 Rahmenbedingungen und Herausforderungen für Unternehmen ....................................................................21 Zusammenwirken interner und inter-organisationaler Kommunikation im Ausschnitt eines Wertschöpfungsnetzwerkes........................................................................29 Während des Supply Chain Designs zu beachtende Aspekte der Integration in Wertschöpfungsnetzwerken...31 Informationsasymmetrien in fokalen Supply Chains .......35 Vorgehensweise bei der Entwicklung einer Supply Chain Balanced Scorecard................................................37 Anreize in Abhängigkeit der Supply Chain Geschäftsbeziehung..........................................................41 Organisatorische Einordnung des Supply Chain Controllings......................................................................45 Planungsmodell für Supply Chain Management ..............53 Logistiknetzwerke verlieren mit der Zeit an Wettbewerbsfähigkeit.......................................................55 Vorgehen bei der Netzwerkgestaltung und -planung I.....57 Vorgehen bei der Netzwerkgestaltung und -planung II ...58 IST-Netzwerk und neuer Zentrallagerstandort.................60 Kostenvergleich IST-Netzwerk und neuer Zentrallagerstandort .....................................................................61 Flexibilität im Versorgungsnetzwerk durch alternative Supply Chains ..................................................................62 Komplexitätsfalle strategischer Entscheidungen..............67 Bedarf, Wirkung vs. Potenzial zur Agilität – Bezugsschema..............................................................................68 Isoquante der Performance für bestimmte Komplexität...70 Transport- und Lagernetz eines MUC..............................74

XXIV

Abbildung 6.1: Abbildung 6.2: Abbildung 6.3: Abbildung 6.4: Abbildung 6.5: Abbildung 6.6: Abbildung 6.7: Abbildung 7.1: Abbildung 7.2: Abbildung 7.3: Abbildung 7.4: Abbildung 8.1: Abbildung 8.2: Abbildung 8.3: Abbildung 8.4: Abbildung 8.5: Figure 9.1: Figure 9.2: Figure 9.3: Figure 9.4: Figure 9.5:

Abbildungsverzeichnis

Netzwerk- und Produktstruktur des untersuchten Modells.............................................................................84 Bestandsituation der Unternehmen mit konventioneller Strategie (Szenario EK 35 / L 98) ....................................86 Bestandsituation der Unternehmen mit Information Sharing (Szenario EK 35 / L 98) ......................................87 Bestandsituationen BTS-Zulieferer 1 bei verschiedenen Szenarien ..........................................................................87 Produktionsauslastung Werk, Szenario: EK 35 / L 98 .....89 Produktionsauslastung Werk, Szenario: EK 10 / L 98 .....90 Termintreue der SC bei verschiedenen Szenarien............91 Bedeutung des SCRM in der Unternehmenspraxis ........100 SCRM-Prozess (eigene Darstellung)..............................101 Barrieren bei der Einführung eines Risikomanagements ..................................................................109 Ausschnitt eines Methodenbaukastens im Rahmen des SCRM (Quelle: eigene Darstellung) ..............................113 Der Leistungserstellungsprozess in der kundenindividuellen Massenproduktion ....................................120 Hierarchie der Beschaffungsziele in der kundenindividuellen Massenproduktion ....................................121 Vorteilhaftigkeit verschiedener Transaktionsformen .....122 Tendenzaussagen zum Kooperationsbedarf (am Beispiel der Automobilindustrie) ...................................123 Beschaffungsvolumen-Versorgungsrisiko-Portfolio......124 Basic structures of project based supply chain networks .........................................................................136 Characteristics for distinguishing supply chain networks .........................................................................137 Partnership capability portfolio in project based supply chain networks....................................................139 Output profile portfolio in project based supply chain networks .........................................................................141 Business relation portfolio in project based supply chain networks................................................................143


Figure 9.6: Abbildung 10.1: Abbildung 10.2:

Abbildung 10.3: Abbildung 10.4: Abbildung 11.1: Abbildung 11.2: Abbildung 11.3: Abbildung 11.4: Abbildung 11.5: Abbildung 11.6: Abbildung 11.7:

Abbildung 11.8:

Figure 13.1: Figure 13.2: Figure 13.3: Figure 13.4: Figure 13.5: Figure 13.6: Figure 13.7:

XXV

Application of business relations in the construction business ..........................................................................145 Ordnungsrahmen der Beschreibungsvorratsgenerierung mit Beschreibungsrahmen ..........................155 Prinzipdarstellung einer Vorgehensweise der strategischen Logistikplanung als Pfad über das Set an 30 Grobfunktionen (GFM30)......................................159 Kombination 3-Ebenen-Modell mit Strukturtypen als Grundidee der Szenarienbildung ....................................161 Typische Materialflussstrukturen kompetenzzellenbasierter Netze................................................................162 Schematische Darstellung der Lieferketten im Bauwesen .......................................................................167 Prozentuale Anteile an der Gesamtarbeitszeit im Ausbau............................................................................171 Überführung unternehmenseigener Logistiknetzwerke (links) in das Logistiknetzwerk Baustelle (rechts) .........173 Schematische Darstellung der Interaktion des Baulogistik-Bausteins mit weiteren STS-Bausteinen.....181 Ansicht und Grundriss (Regelgeschoss) des simulierten Bürogebäudes ..............................................182 Simulationsmodell des Bürogebäudes (Screenshot).......183 Zentrale Etagenlagerung (oben) und dezentrale Materiallagerung am Einbauort (unten) (Screenshots; Außenwände nicht dargestellt).......................................184 Vergleich des Anteils logistischer Prozesse an der Gesamtarbeitszeit bei verschiedenen Organisationsprinzipien (in Prozent)....................................................185 Coil storage in two storage tiers .....................................204 Layout of the warehouse ................................................205 Relevant literature for scheduling in ground storage and container terminals ..................................................207 Search heuristic ..............................................................211 Steps of the AGWS algorithm........................................214 Variants of scenario for computations............................216 Example of storage locations .........................................217

XXVI

Figure 13.8:

Figure 13.9:

Figure 13.10: Figure 13.11: Figure 13.12: Abbildung 14.1: Figure 15.1: Figure 15.2: Figure 15.3: Figure 15.4: Figure 15.5:

Figure 15.6:

Figure 15.7: Figure 15.8: Figure 15.9: Figure 15.10: Figure 15.11: Figure 16.1 Figure 16.2:

Figure 16.3: Figure 16:4:


Throughput time of all plans and the best plan for a single computation, 5062 storage location, 8 time windows and selection from all customer orders ...........220 Comparison of computation runs for 5062 storage locations, 8 time windows, and selection from all customer orders ..............................................................220 Comparison for 5062 storage locations, selection from all vs. selection from next six customer orders......221 Comparison for 5062 storage locations, selection from all customer orders, and 8 vs. 21 time windows....221 Average computation time in minutes............................222 Integrationsgrad und -szenarien (eigene Darstellung)....234 The retailer’s inventory level as a function of time........245 A sketch of our sandbox supply chain. ..........................245 Constant vs. linear order policy......................................247 A typical demand process – Ș=20, ȗ=30. ......................248 50 super sampled single solution instances of the retailer’s inventory level using the constant inventory management policy.........................................................250 Parameter plot for eta (x-axis) and zeta (y-axis) with delta values inserted in the upper right corner of each plot. ........................................................................252 The eta-zeta parameter plot for delta=1.0.......................252 Increasing the delta value significantly ..........................253 CR/zeta plot for delta=0.9 ..............................................253 CR/zeta plot for eta=110 %. ...........................................253 CR/zeta plot for eta=110 %. ...........................................254 The system dynamics model of dynamic competition in a supply chain with remanufacturing activity. ...........269 Distribution of remanufactured products as a function of the absolute difference between overordering and rationing. ........................................................................272 Retailer’s remanufacturing capacity dynamics for different gaming situations.............................................273 The ratio of total number of remanufactured products to total demand as a function of the absolute difference between overordering and rationing..............274


Figure 16.5:

Figure 17.1: Figure 17.2: Figure 17.3: Figure 17.4: Figure 18.1: Figure 18.2: Figure 19.1: Figure 19.2: Figure 19.3: Abbildung 20.1: Abbildung 20.2: Abbildung 20.3: Abbildung 20.4: Abbildung 20.5: Abbildung 20.6: Abbildung 21.1: Abbildung 21.2: Abbildung 21.3: Abbildung 21.4: Figure 22.1: Figure 22.2:

XXVII

The ratio of Total Average Inventory to total number of remanufactured products as a function the absolute difference between overordering and rationing..............274 Logistics costs ................................................................290 Inventory indicators........................................................290 Inventory indicators in comparison ................................297 Logistics costs in comparison.........................................299 Numerical example DDS for one machine.....................312 Comparison deterministic and stochastic capacity needed. ...........................................................................312 The action pattern model of cooperation........................324 Enterprises cooperation as a trigger for actions oriented toward local development ................................328 Intersectoral Cooperation Network oriented toward local development ...................................................................329 Das SCM-Performance-Modell......................................342 Das SCM-Performanceverbesserungs-Modell ...............343 Faktoren der SCM-Umsetzung in Österreich und die Wirkungspfade der Elemente .........................................347 SCM-Performance Barometer Österreich ......................348 Stellschrauben zur Erhöhung der SCM-Performance – Gesamt- und Aktivitätsniveaubereich ............................349 Stellschrauben zur Erhöhung der SCM-Performance – Voraussetzungsniveau....................................................349 Prozessmodell der Produktionsplanung und -steuerung .......................................................................358 Abrufzeitleiste für produktionssynchron anzuliefernde Umfänge (Beispiel) ........................................................360 Informations- und Warenfluss in der Versorgungskette ................................................................................361 Kenngrößen zur Stabilitätsbeurteilung ...........................364 Overview – Parties involved in the Shipbuilding Industry ..........................................................................370 Development of Purchasing Strategies in the Shipbuilding Industry.....................................................372

XXVIII

Figure 22.3: Figure 22.4: Figure 22.5: Figure 24.1:


Selection of some Supplier Integration Projects of the last Decade ...............................................................373 Development of the Extend of Supplier Integration.......376 Potential Improvements by Integration Efforts ..............380 Supplier Base Management Framework. .......................408

Tabellenverzeichnis Tabelle 4.1: Tabelle 6.1: Tabelle 6.2: Tabelle 7.1: Tabelle 7.2: Tabelle 7.3: Tabelle 8.1: Tabelle 10.1:

Tabelle 11.1: Tabelle 11.2: Tabelle 11.3: Tabelle 11.4: Tabelle 11.5: Table 13.1: Table 13.2: Table 13.3: Table 13.4: Table 13.5: Table 13.6:

Beispiele für Maßnahmen zur Steigerung der Flexibilität und Nachhaltigkeit logistischer Netzwerke ...54 Vergleich der Termintreue bei einer verlängerten Lieferzeit (1 Monat) .........................................................92 Verbesserung der Termintreue bei verschiedenen Szenarien ..........................................................................92 Systematisierung von Supply Chain Risiken .................102 Anzahl der europ. KMU und deren Beschäftigte nach Wirtschaftszweig............................................................105 Anforderungen an eine SCRM-Methodik und ihre technische Umsetzung (eigene Darstellung) ..................111 Normstrategien für die Lieferanteneinbindung in der kundenindividuellen Massenproduktion ........................127 Transportspielanzahlen in Abhängigkeit von den Bedarfs- und Transportstrukturen sowie der Anzahl Struktureinheiten ............................................................163 Vorteile einer unternehmensübergreifenden Logistiksteuerung auf Baustellen ...................................172 Variabilität der Einflussfaktoren auf die Gestaltung baulogistischer Netzwerke .............................................175 Ausgewählte Organisationsprinzipien für baulogistische Prozesse ..................................................177 Logistisch relevante Bauteil- und Prozesseigenschaften..................................................................180 Auswertungsmöglichkeiten (Auswahl) ..........................181 A realistic scenario for a planning period ( a day) .........206 Priority rules...................................................................214 Data, representing the initial occupancy of storage location ...........................................................................217 Data, representing the storage jobs.................................217 Data, representing the retrieval jobs for truck transport..........................................................................218 Data, representing the retrieval jobs for rail transport....218

XXX

Table 13.7: Tabelle 14.1: Table 16.1: Table 16.2: Table 16.3: Table 17.1: Table 18.1: Table 18.2: Tabelle 20.1: Tabelle 20.2: Tabelle 20.3: Table 22.1: Table 23.1: Table 23.2: Table 23.3: Table 23.4:

Table 23.5: Table 23.6:

Table 23.7:

Table 23.8:

Table 23.9:

Tabellenverzeichnis

Parameters of the warehouses for the case study ...........218 Qualitative Bewertung der Nutzenpotenziale mit Fokus auf Praxisrelevanz (eigene Darstellung)..............238 Cooperation strategies for different percentages of market growth ............................................................271 Cooperation strategies for different percentages of recollected products........................................................271 Overordering and rationing in the forward supply chain ...............................................................................271 Cost assumptions............................................................296 Numerical example – list of orders ................................311 List of variables..............................................................318 Methodischer Steckbrief.................................................344 Ergebnisse der Faktorenanalyse .....................................346 Länderspezifische Resultate der Studie..........................350 Problems of Supplier Integration (Small Selection).......381 Governance dimensions .................................................387 Diffusion of internet-based tools with the selected partner ............................................................................391 Mistrust with the selected partner: the partner would behave opportunistically.................................................391 Trust with the selected partner: (a) the relation is cooperative and (b) willingness in confirming the cooperation .....................................................................392 Main motivations for confirming the cooperation with the selected partner.................................................392 Formalization within the selected relation: (a) use of common standard procedures and (b) use of joint organizational structures.................................................393 Formalization within the selected relation: cross analysis between (a) common standard procedures and (b) joint organizational structures............................393 Information sharing with selected partner on (a) assets and production capacity and (b) supply chain costs................................................................................394 Knowledge sharing with selected partner: (a) mutual technical assistance and (b) co-joint problem solving....394

Tabellenverzeichnis

Table 23.10: Table 23.11:

XXXI

Misinformation within the selected relation: bad quality of information sharing........................................394 Correlations coefficients of governance dimensions with use of the Internet...................................................395

Teil I Prinzipien für Design und Konfiguration von Netzwerken

1

Bausteine eines Supply Network Managements in veränderlichen Umfeldsituationen – auf dem Weg zu einem schlüssigen Supply Network Modell

Corinna Engelhardt-Nowitzki

1.1

Supply Netzwerk Management als Frage des Betrachtungswinkels: Die ganze Kette gestalten wollen oder Konzentration auf die Sicht eines einzelnen Unternehmens?

Im Mittelpunkt der Anstrengungen aus Theorie und Praxis zum Thema Supply Chain Management (SCM) steht die ergebnis- und kundenorientierte Gestaltung und Steuerung von Unternehmensnetzwerken. Insofern werden in diesem Abschnitt die Begriffe SCM und Supply Netzwerk Management (SNM) gleichbedeutend gebraucht: Ziel des SCM bzw. SNM ist es, einem Unternehmen, das in meist weitverzweigte Zuliefer-, Vertriebs- und Distributionsketten eingebunden ist, Wege aufzuzeigen, wie sich angesichts unterschiedlichster Marktgegebenheiten und Kooperationsformen die eigene Position und Wirtschaftlichkeit systematisch verbessern lässt. Dieser Beitrag interpretiert hierbei SCM aus methodischer Perspektive so, dass einzelne Unternehmen – die zwar in Supply Chains (SC) oder, genauer gesagt, Supply Netzwerke (SN) eingebunden sind, aber für sich genommen als Unternehmen natürlich keine „eigene Supply Chain“ darstellen – in ihrem Bemühen unterstützt werden sollen, die eigene Position innerhalb ihres Liefernetzwerks zu gestalten und zu optimieren. Dieser Blickwinkel hat natürlich andere Implikationen als die ebenfalls oft diskutierte Sicht der Gestaltung und Optimierung ganzer Supply Chains in ihrer Gesamtheit: Nicht das (ohnehin nur theoretisch existierende) SC-Optimum ist das Ziel, sondern der Erfolg des Unternehmens, das SCM-Konzepte anwendet. Dies heißt nun im Umkehrschluss keinesfalls, dass man sich auf die eigene Nabelschau zurückziehen darf: Sehr wohl beinhaltet diese Betrachtung auch die Gestaltung von Kunden- und Lieferantenbeziehungen, allerdings im Dienste des eigenen Unternehmens, das möglicherweise – aber eben nicht zwangsläufig – sehr wohl das Interesse haben kann, dass die SC insgesamt auf hohem Niveau lieferfähig ist. Im Einzelnen wird dies von der Position in der Wertschöpfungskette abhängen. Je näher am Endkunden ein Unternehmen tätig ist, desto wichtiger ist der SC-Erfolg insgesamt. Je weiter am Ursprung, desto fraglicher wird diese Ausrichtung. Allerdings kann auch hier der Markt es erfordern, bis zum Endkunden vorzudenken: Wird nur ein sehr enges Kundensegment beliefert, dann würde eine nicht funktionierende SC auch Probleme für den am Beginn der Kette gelegenen Rohstoffversorger bedeuten. Liefert dieser dagegen in sehr

4


unterschiedliche Segmente, könnte eine einzelne SC im Verkaufsvolumen eine so niedrige Priorität einnehmen, dass die Gesamtperformance dieser Kette wenig relevant ist. All diese Fragen wären vergleichsweise leichter zu lösen, könnte man sozusagen „den Film anhalten“ – die Situation statisch analysieren und auf Basis hinreichender Datenerhebung bzw. ggf. Rechenzeit zur Bestimmung günstiger Szenarien adäquate Maßnahmen formulieren. Je schneller sich Marktund Technologiezyklen entwickeln und je sprunghafter Veränderungen erfolgen, desto schwieriger wird diese Beurteilung. Ob konzeptionell nun von „Flexibilität“, von „Adaptivität“, von „Agilität“ – aber gleichzeitig auch von „Robustheit“ und „Stabilität“ die Rede ist, wird im Einzelfall zu differenzieren sein. Im Großen und Ganzen lässt sich aber festhalten: Für die Unternehmen ist die Fähigkeit, sich zu verändern ein kritischer Erfolgsfaktor. In diese Richtung müssen folglich auch SCM und SNM die Schwerpunkte ihrer methodischen Entwicklung setzen. Ziel des vorliegenden Beitrags ist es, nach der soeben erfolgten Klärung des Begriffsverständnisses von SCM bzw. SNM einen kurzen Abriss existierender Konzepte zu geben und zu hinterfragen, inwieweit wirklich schon von einer „Supply Chain Theorie“ die Rede sein kann. Nachfolgend sollen zwei – aus Sicht der Autorin unerlässliche und zeitlich vordringliche – kritische Erfolgsfaktoren für SCM bzw. SNM konkreter herausgearbeitet werden, die die Forschungsagenda auf dem Weg hin zur Supply Chain Theorie, bzw. zur Supply Netzwerk Theorie mit Priorität anführen sollten. Ein solcher kritischer Erfolgsfaktor ist die Auswahl kritischer Supply Netzwerk Ausschnitte, die im konkreten Praxisfall der Managementaufmerksamkeit bedürfen. Zweitens ist in heutigen hoch veränderlichen und schwer prognostizierbaren Umfeldsituationen das Thema „Flexibilität“ in der Supply Chain ein wesentliches Thema. Daher ist dieser Beitrag in drei Abschnitte gegliedert: 1.2 ist eine überblickende Multimomentaufnahme der gegenwärtigen Methodenbasis zum Thema SCM. Zugunsten der Lesbarkeit und der Straffheit des Beitrags wurde auf eine umfangreiche und in zahlreichen Literaturbeiträgen gut nachlesbare1 Diskussion möglicher SCM-Definitionen verzichtet. Ebenso wenig erfolgt eine detaillierte Betrachtung der Einzelelemente der thematisierten SCM-Ansätze: Beispielsweise VMI oder QR-Konzepte (und ebenso auch die weiteren hier erwähnten Konzepte) sind Kernthema zahlreicher spezifischer Publikationen, die die Prinzipien der jeweiligen Methode sowie ihre Elemente und Erfahrungen aus der Anwendung umfangreich beschreiben. Die Detaildarstellung ist daher ausdrücklich Nicht-Ziel von Abschnitt 1.2. Daran anschließend thematisiert 1.3 einen wesentlichen Engpassfaktor für die Überführung der genannten SCM-Konzepte in

1

Vgl. z. B. die Übersicht bei Göpfert (2005)

Bausteine eines Supply Network Managements in veränderlichen Umfeldsituationen

5

konkreten Anwendungsnutzen: Zwar helfen gängige logistische Methoden wie z. B. die ABC-XYZ-Analyse bei der Segmentierung einzelner Kunden- oder Lieferantenbeziehungen, allerdings sind diese weder für die Anwendung in Situationen mit rasch wechselnden Zielsetzungen noch für die Analyse konsekutiver Folgewirkungen innerhalb der Supply Chain geeignet. Beides wäre allerdings im Sinne der oben genannten Rolle eines kritischen Erfolgsfaktors notwendig zur Auswahl kritischer Supply Netzwerk Ausschnitte. Erforderlich ist die Entwicklung eines „dynamischen Filters zur Segmentierung von Wertschöpfungsnetzwerken“, dessen Konzeption in 1.3 thematisiert wird. Abschnitt 1.4 widmet sich dem zweiten Erfolgsfaktor, der Thematik der Flexibilität in veränderlichen Liefernetzwerken. Hier steht vor allem ein typisches Missverständnis in Frage: Bedeutet Flexibilität tatsächlich, sich selbst zu ändern oder kann im Ergebnis für den Kunden bei völliger eigener Unflexibilität trotzdem eine sehr flexible Lieferleistung resultieren, wenn entweder aus Beständen flexibel geliefert wird, oder, wenn ein fokales Unternehmen selbst wieder die Flexibilität in seinen Zulieferketten erzwingt und diese lediglich an seine Kunden „durchreicht“? Klarerweise bedürfen außer der dynamischen Segmentierung und der Flexibilität auch weitere kritische Erfolgsfaktoren der Erörterung, z. B. die Behandlung von Supply Chain Risiken oder Fragen im Umfeld des SCKomplexitätsmanagements. Dies kann der vorliegende Beitrag aus Gründen des Umfangs nicht leisten. Die Auswahl der beiden Schwerpunkte „dynamische Segmentierung“ und „SC-Flexibilität“ erfolgte aus dem Motiv heraus, dass mit ersterer die systematische Beantwortung der Frage, wann und wo SC-Methoden wie intensiv anzuwenden sind, überhaupt erst möglich wird. Wenn einem Unternehmen zusätzlich noch über einen professionelleren Umgang mit Aspekten der SC-Flexibilität ein nächster Entwicklungsschritt gelungen ist, hat es sicher nicht alle bestehenden Probleme erfolgreich bewältigt. Ganz sicher hat es aber – so die grundlegende Annahme dieses Beitrags – erhebliche Fortschritte in seiner Performance zu verzeichnen. Dies ist zwar sicher nicht die einzige denkbare Vorgehensweise, aber doch im Sinne des Pareto-Prinzips2, in turbulenzgeprägten Umfeldern, die rasch brauchbare Lösungen benötigen, ein sinnvoller Handlungsansatz.

2

Vgl. beispielsweise Koch (1998)

6

1.2


Verfügbare Supply Chain bzw. Supply Netzwerk Konzepte: Existiert gegenwärtig bereits eine konsistente Theorie?

Existierende Methoden und Konzepte aus Logistik und Supply Chain Management haben hohe Nutzenpotentiale, die in oft präsentierten und eingehend in der Literatur beschriebenen Einzelvorhaben oft sehr gut umgesetzt sind3. Auch die theorieorientierte Literatur zu Themen im Umkreis des Supply Chain Management ist umfangreich und vielfältig. Hat sie aber bereits den Reifegrad einer „SC-Theorie“ 4 bzw. eines „SC-Modells“ erreicht? In der praktischen Anwendung werden vor allem die folgenden Konzepte diskutiert, die allerdings in verschiedenen Branchen hinsichtlich der Breite ihrer praktischen Anwendung sehr unterschiedlich eingesetzt werden5: Ö Just in Time (JIT) bzw. Just in Sequence (JIS) – Synchronisation der Materialbeschaffung mit dem Fertigungsfluss hinsichtlich der geforderten Zeitpunkte, Mengen und Qualitäten mit dem Hauptmotiv der Bestandssenkung bei hoher Versorgungssicherheit. Ö Quick Response (QR) – Kooperation i. d. R. von Handel, Produzenten und / oder Distributoren zur Beschleunigung des Informations- und Warenflusses auf Basis von artikelfeinen POS-Daten (Point of Sales): Bedarfsanforderungen der Nachfrage lösen Bestellung aus. QR-Konzepte sind eine Weiterentwicklung des JIT-Konzeptes für Situationen, in denen Absatzverläufe stark schwanken bzw. kommen zur Anwendung bei hoher Variantenvielfalt und kurzen Produktlebenszyklen zur Minimierung von Beständen und Lieferzeiten sowie zur Erhöhung der Flexibilität. Ein starker Fokus dieser Konzepte liegt auf Schnelligkeit in schwer prognostizierbaren Segmenten (z. B. Mode). Ö Continuous Replenishment (CR) – Kooperatives Warenversorgungssystem zur Beschleunigung von Waren- und Informationsflüssen auf Basis von artikelfeinen POS-Daten (Point of Sales): Verkaufsdaten bedingen den Waren-

3 4

5

Vgl. beispielsweise die Detailanalysen auch im Zusammenhang mit dem Unternehmenswert in Sennheiser, Schnetzler (2008) Selbst betreffend die Disziplin der Logistik, die vielfach deutlich konkreter systematisisiert ist, kann man nicht von der Existenz einer einzigen homogenen oder zumindest einer breit akzeptierten Theorie ausgehen; beispielsweise überschreibt Nyhuis seinen aktuellen Herausgeberband, in dem namhafte Vertreter aus der Logistikforschung des deutschsprachigen Raumes vertreten sind, bescheiden mit dem Titel: ”Beiträge zu einer Theorie der Logistik”; vgl. Nyhuis (2008) Eine gute Übersicht über die in der folgenden Aufzählung gezeigten SC-Konzepte geben Busch et al.; Interessant ist in dieser Quelle vor allem auch der Vergleich dieser Konzepte anhand verschiedener Einsatzkriterien (Branche, organisatorischer Aufwand, IT-Aufwand, Kooperationsgrad, Risikoverteilung, Flexibilität, zeitlicher Fokus, Win-Win-Situation); vgl. Busch et al. (2003), zum genannten Vergleich insbes. S. 21


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nachschub. Ziel ist, vergleichbar dem QR, die Sicherung der kontinuierlichen Warenversorgung bei geringsten Beständen. Allerdings liegt im Gegensatz zum reinen QR die Bestandsverantwortung oft beim Produzenten (z. B. in Kombination mit Vendor Managed Inventory Konzepten). Vendor Managed Inventory (VMI) – Verbesserung des Bestandsmanagements durch Verlagerung der Managementaufgabe und -verantwortung des räumlich beim Produzenten befindlichen Bestandes hin zum Lieferanten auf Basis von Lagerbestandsdaten, ergänzt durch Prognosedaten. Ziel ist eine günstigere Positionierung hinsichtlich der Kenngrößen Bestand, Kosten und Versorgungssicherheit durch die Nutzung von Rationalisierungsmöglichkeiten, die sich aufgrund der Dispositionskompetenz des Lieferanten (Bestellmenge und -zeitpunkt) erschließen lassen. Cross-Docking (CD) – Neuausrichtung der Kommissionierung, nach der der Produzent nicht mehr direkt an den Käufer, sondern an einen Umladepunkt (Cross Docking Station, Transshipment Point) liefert. Dort wird bedarfsspezifisch (z. B. filialbezogen) kommissioniert und anschließend weiter transportiert. Motiv für CD-Konzepte ist meist, dass durch diese Konzepte der Produzent artikelreine Gebinde liefern kann und gleichzeitig der Handel bedarfsgerechte Kleinmengen erhält. Insgesamt sind Erwartungen an CDKonzepte eine bessere Auslastung der Transportkapazität, Transportkostensenkung, u. U. der Wegfall von Bestandslägern sowie evtl. eine Reduktion der Prozessschritte. Efficient Consumer Response (ECR) – Kombination von Elementen verschiedener Konzepte (QR, CR, VMI, CD, synchronisierte Produktion, Category Management, Marketingansätze usw.) zur bestmöglichen Zufriedenstellung des Endkunden durch integrierte Informationsflüsse zwischen Handel und Produktion. Ziel ist die Prozessoptimierung zur Erhöhung der Kundenzufriedenheit bei gleichzeitiger Rationalisierung (Kostensenkung, geringere Kapitalbindung, Senkung der Stock-outs usw.), oft in Kombination mit einer Sortimentsbereinigung. Hierzu erfolgt die Abstimmung der strategischen Ausrichtung und der operativen Prozesse zwischen den SCPartnern. Da ECR ein kombiniertes Konzept aus mehreren Basiselementen ist, ist deren konsistente Kombination und Umsetzung wesentliche Voraussetzung für den Erfolg von ECR-Konzepten. Continuous Planning, Forecasting und Replenishment (CPFR) – ebenfalls ein kombiniertes Konzept (Basisansätze sind JIT, QR, CR, CD, VMI usw.), das ECR weiter konkretisiert. Im Vergleich zu den Basisansätzen bzw. zu ECR intendiert CPFR eine geringere Einseitigkeit der Partnerschaft sowie eine weitergehende Integration (nicht nur Datenaustausch, sondern auch gemeinsame Verbesserung der Daten- und Entscheidungsqualität).

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Der Vergleich dieser Konzepte z. B. bei Busch et al. zeigt deutlich, dass mit zunehmender Komplexität und steigendem Integrationsgrad der Konzepte (also insbesondere bei ECR- oder CPFR-Konzepten) zwischen den beteiligten SCPartnern einerseits der Aufwand steigt, aber andererseits auch das Risiko geteilt werden kann. Hinzu kommt die Tatsache, dass steigende Integration auch höhere Abhängigkeiten zwischen den Partnern mit sich bringt: Aufgrund der investierten Implementierungsaufwände sowie i. d. R. umfangreicher IT-Systeme sind die Wechselkosten oft hoch. Problematisch ist zudem, dass gut synchronisierte Abschnitte der Kette gerade aufgrund dieser Synchronisation unerwartete Effekte – z. B. in Folge einer ökonomischen Krise – oft ungedämpft, evtl. sogar noch um eigene Probleme verstärkt, an nachfolgende Kettenglieder weitergeben. Busch et al. stellen (wie auch andere Autoren) zwar hochintegrierten SCKonzepten hinsichtlich ihrer Flexibilität grundsätzlich ein gutes Zeugnis aus – zu bezweifeln ist allerdings, das die Flexibilität im Falle disruptiver Änderungen noch immer hinreichend groß ist, um ggf. Teile der Supply Chain rekonfigurieren zu können. Zu vermuten ist eher, dass die hohe Flexibilität auf stabile Phasen der wirtschaftlichen Entwicklung beschränkt bleibt. In Umschwungsituationen ist eher zu erwarten, dass die hohe Integration zum Nachteil umschlägt. Insgesamt lässt sich festhalten: Die relevante Theoriebasis SCM ist breit, aber heterogen und z. T. abstrakt6, und bedarf der Konkretisierung. Das Methodenspektrum ist vielfältig, wobei nicht immer klar ist, welche Methode unter welchen Umfeldbedingungen wie gut anwendbar ist, und welche praktischen Voraussetzungen im Unternehmen gegeben sein müssen (z. B. hinsichtlich der organisatorischen Verankerung der Funktion SCM), bzw. welche Barrieren typischerweise die Implementierung im Unternehmen behindern und daher eines geeigneten Change Management Ansatzes bedürfen. Die bestehenden Erkenntnisse lassen sich für Phasen eines kontinuierlichen wirtschaftlichen Wachstums vergleichsweise besser anwenden, als dies in sprunghaft veränderlichen Marktsituationen der Fall ist. Eine breit anerkannte SCM-Theorie im wissenschaftstheoretischen Sinne existiert derzeit nicht, wohl aber Elemente, aus denen eine solche im Laufe der nächsten Jahre formulierbar sein sollte. 1.3

Dynamische Segmentierung von Wertschöpfungsnetzwerken unter Berücksichtigung veränderlicher Umfeldbedingungen

Unternehmen sind heute in ein dynamisches Netz von Kooperationsbeziehungen eingebunden. „Inbound“ (Zulieferfluss) erhöhen Variantenvielfalt, Produktkomplexität, globale Beschaffung und sinkende Leistungstiefe die Zahl zu koordinierender Objekte und Flüsse. „Outbound“ (Auftragserfüllung) steigern

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Vgl. z. B. Larson, Halldórsson (2004); Lambert et al. (1998); Göpfert (2006)


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Nachfrageindividualisierung, starke Käufermacht und die Ubiquität von Produkten die Komplexität. Rationalisierungserfolge der letzten Jahre (Lean Management, Flussbeschleunigung durch IT-Integration) verursachen starke Abhängigkeiten zwischen Unternehmen. Dynamische SC-Effekte (z. B. Aufschaukelung von Nachfrageschwankungen, Fortpflanzung von Lieferausfällen) führen zu Unvorhersehbarkeit. Die Unternehmen müssen evtl. plötzlich und an unvermuteten Stellen der Kette den Lieferfluss rasch (wieder) mobilisieren bzw. (re-)konfigurieren. Daher müssen sie sich schnell und kosteneffizient auf neue Anforderungen einstellen können: Adaptivität7 und Agilität8 werden zur Kernkompetenz. Z. B. können sprunghaft veränderte ökonomische Bedingungen wie die aktuelle Wirtschaftskrise oder Naturanomalien dazu führen, dass ein bis dato erstrebenswertes Ziel „hohes Produktionsvolumen bei maximalem Ertrag“ plötzlich der dem Gewinn gegenläufigen9 Zielgröße „Liquidität“ weichen muss, um das Überleben zu sichern. Dies erfordert die schnelle Anpassung der eigenen Ziele, Prozesse und Ressourcen sowie der Zulieferketten, Distributions- oder Kundenstrukturen. Weitere Beispiele, die aus Sicht eines Unternehmens eine Neuausrichtung seines Wertschöpfungsnetzwerks erfordern können, sind die Substitution von Werkstoffen (z. B. Stahl durch Kunststoff), die Verfahrensentwicklung neuer Technologien hin zur Serienreife oder neue Gesetze (z. B. die EU-Norm 128/2002: Logistische Rückverfolgbarkeit produzierter Einheiten). In der Theorie zeigen SC-Design Konzepte10, wie man anhand des Kundenentkopplungspunktes mit Materialflussprinzipien und weiteren Ansätzen Liefernetzwerke konfiguriert. Die Agilitätsforschung11 kennt Modelle, die Wege zur schnellen Anpassung weisen. Zudem existieren für spezifische Kontexte Forschungsinitiativen12 für den Praxistransfer. Ungelöst ist aber, wie ein Unternehmen analysieren kann,

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„Adaptation includes structural, physiological and/or behavioural processes of systemic change that increase the expected long-term success of a system. […] Through processes of adaptation CAS (complex adaptive systems) are able to cope with environmental changes they are interrelated to. In the case that systems are not adequately adapted to their environment they will either have to move out of the habitat or die off.“; Wycisk, McKelvey und Hülsmann (2008) „Agility is a measure that shows how well a system can adjust itself and also seek help from other systems (enterprises)“; Chin-Yin, Shimon (1999), S. 53 Vgl. Heinen (1992), S. 209 Vgl. Sun et al. (2008) Vgl. Li et al. (2008) Zum Beispiel der bayerische Forschungsverbund FORLOG (Flexibilisierung der Material- und Informationsflüsse der Automobilindustrie), das deutsche BMBF-Programm „Forschung für die Produktion von morgen“ oder der Sonderforschungsbereich der DFG SFB 637 „Selbststeuerung logistischer Prozesse“

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Ö auf welche seiner zahlreichen Lieferketten (in- / outbound) es im Fall veränderter Bedingungen oder Ziele die existierenden Methoden für SC-Design bzw. Agilität anwenden soll, und Ö bis zu welcher Lieferstufe (tier1, tier2, …, tiern) dies in welcher Granularität erfolgen muss. Studien13 zeigen, dass in der Praxis angewandten Methoden zur Lieferantenbewertung für diese Anforderungen wenig geeignet sind. Weder „klassisch anwendungsnahe“ quantitative14 oder qualitative15 Verfahren des Customerbzw. Supplier Relationship Management, noch komplexere Ansätze16 haben bisher die Unternehmen auf breiter Basis in die Lage versetzt, ihre Liefernetzkonfigurationen dynamisch an veränderte Umfeldbedingungen und Ziele anzupassen. Durch die Umstände überfordert, sehen sich Unternehmen oft der Aufgabe nicht gewachsen, die Identifikation der kritischen SC-Beziehungen adäquat durchzuführen. Daher verzichten sie z. T. völlig auf das aktive Beziehungsmanagement ihrer Lieferketten17, was erhebliche geschäftliche Nachteile hat. Zusammenfassend muss ein Unternehmen mit mehreren hunderten oder sogar tausenden Beschaffungs- und Lieferflüssen die Fähigkeit entwickeln, sich selbst und relevante Ausschnitte seines Wertschöpfungsnetzwerks schnell und kosteneffizient an veränderliche Ziele anzupassen. Dies erfordert die rasche Identifizierung und aktive Gestaltung der jeweils aktuell kritischen (=geschäftserfolgrelevanten) Lieferflüsse. Hierzu ist die Unterstützung durch Methoden zur dynamischen Segmentierung von Lieferbeziehungen zwingende Voraussetzung. Existierende Methoden können mit hoher Wahrscheinlichkeit Bestandteil solcher Vorgehensweisen sein. Zu vermuten ist allerdings, dass sie nicht isoliert, sondern mindestens in der Kombination ihrer Kriterien einzusetzen sind – wenn nicht weiterführende Studien einen sogar umfangreicheren Modifizierungsbedarf zeigen werden. Zudem ist ein integriertes und praxistaugliches Vorgehen zu entwerfen, dass ein Ö modular an Unternehmensanforderungen (SC-Fokus, Unternehmensgröße, …) anpassbares Bewertungsvorgehen (im Sinne eines anwendungsorientierten Leitfadens) zur Identifikation, Bewertung und Auswahl der kritischen SC-Partner, SC-Beziehungen und Lieferstränge sowie ein

13 14 15 16 17

Vgl. Tanner et al. (2007); Lasch et al. (2001); Janker (2004); Lasch, Janker (2005) Z. B. Preis-Entscheidungsanalyse, Kennzahlenbewertung, Bilanzanalyse Z. B. Nutzwertanalyse, Checklistenverfahren, Portfolio-Analyse Z. B. Fuzzy Logic, Analytic Hierarchy Process, Clusteranalysen und andere multivariate Verfahren Vgl. Daniel (2007); von Derschau (2008)


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Ö hinsichtlich der zu verfolgenden Zielgrößen skalierbares Bewertungsmodell (im Sinne der Verknüpfung logistischer und betriebswirtschaftlicher Zielgrößen mit dynamisch austauschbaren Kriterien) zur Segmentierung von Wertschöpfungsnetzwerken umfasst. Dieses ist mit einem anwendungsgerechten Methoden-Set zu hinterlegen, das ein Unternehmen in die Lage versetzt, aus seinen Produkt- und Marktanforderungen die jeweils ideale Form und Intensität der Zusammenarbeit mit den relevanten Netzwerkpartnern zu bestimmen. Basierend auf der Segmentierung kann dann ein differenziertes Management der SC-Beziehungen erfolgen, wofür Fristigkeit, Intensität und Details der Interaktion der Beziehung zu gestalten sind18. Die Handlungsoptionen der Unternehmen beschränken sich damit nicht mehr auf das intuitive Reagieren, sondern wandeln sich in eine gezielte und proaktive geschäftliche Gestaltung. Diesem Schritt der strategischen Netzkonfiguration folgen sodann Konzepte und Maßnahmen zur Steuerung und Optimierung im Umfeld der im Abschnitt 1.2 genannten Ansätze. Der Analysefokus liegt auf den kritischen, d. h. den besonders kostenintensiven, risikobehafteten, hinsichtlich der Flexibilität geforderten oder engpassgefährdeten Supply Chain Ausschnitten. Der Gewinn der Entwicklung eines solchen Filters läge nicht alleine in der Möglichkeit für die Unternehmen, sondern wäre in der Tat ein wichtiger Baustein auch des theoretischen Fundamentes, sozusagen als Mittel der Fallunterscheidung für die Supply Netzwerk Analyse und -gestaltung anhand zielführender Kriterien. „Flexibilität“ wird vermutlich ein Kriterium sein, dessen Bewertung im Rahmen einer dynamischen SC-Segmentierung systematisch vorgenommen werden sollte.

18

Vgl. Riemer, Klein (2002); Riemer (2008)

12

1.4


Flexibilität als kritischer Erfolgsfaktor des Supply Netzwerk Managements

Flexibilität wird üblicherweise definiert19 als die Fähigkeit zur Veränderung in Folge nicht vorhergesehener Ereignisse innerhalb einer bestimmten Zeitdauer und ist im veränderlichen Umfeld daher als kritischer Erfolgsfaktor zu sehen20. Konkret umfasst Flexibilität insbesondere Ö Handlungsspielräume bzw. Freiheitsgrade (auch: Handlungsoptionen) 21 Ö Bereitschaft und Möglichkeit zur Veränderung22 Ö Zugängliche Zeitdimensionen (adäquat zur Veränderungsgeschwindigkeit, je kürzer die Anpassungszeit, desto höher die Flexibilität23) Verschiedene Beiträge bzw. Studien24 weisen auf zwei interessante Phänomene hin, die vermutlich miteinander im Zusammenhang stehen: Flexibilität rückt vor allem in Zeiten ökonomischer Unsicherheit oder Krisen vermehrt ins Augenmerk und ist teilweise sogar Anstoß für die Intensivierung von SCMAktivitäten im Unternehmen. Entscheidend ist allerdings nicht eine möglichst hoch ausgeprägte Flexibilität. Diese darf vielmehr erstens nicht zu Instabilität und Profil- bzw. Ziellosigkeit führen und muss zweitens in angemessener Relation zu ihren Kosten bzw. zu ihrer wirtschaftlichen Gesamtwirkung stehen25. Für die Umsetzung im Rahmen von SCM bzw. SNM ist problematisch, dass zum einen Messkonzepte nur unzureichend anwendungstauglich operationalisiert sind26 sowie zum anderen, dass unternehmensübergreifende Konzepte

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20 21 22 23 24

25 26

Vgl. z. B. Zahn et al. (2005), S. 84; Fischer (1993), S. 60; Iliev (2007), S. 9f.; Horstmann (2007), S. 11, Blecker, Kaluza (2004), S. 4; Birkinshaw, Hagström (2000) S. 5; Die Abgrenzung von Flexibilität zu den Begriffen der Adaptivität bzw. der Agilität ist in der Literatur fließend, da alle drei Begriffe teils unterschiedliche interpretiert werden. Da zur Ableitung praktischer Konsequenzen für die Anwendung von SCM-Konzepten weniger die literaturbasierte Exaktheit der Definition ausschlaggebend ist, als das – im Grunde ähnliche – Grundkonzept, das hinter allen drei Begriffen steht, wird an dieser Stelle auf eine umfangreiche Auseinandersetzung mit möglichen begrifflichen Interpretationen und Überschneidungen verzichtet, die für eine umfassende theoriebasierte Auseinandersetzung allerdings erforderlich wäre. Vgl. Kaluza, Blecker (2005), S. 3ff. Vgl. Janssen (1997), S. 18; Hocke (2004), S. 15 Vgl. Brehm (2003), S. 244 Vgl. Janssen (1997), S. 18 Vgl. Voigt (2007), FT (2008), Cohen et al. (2008); Der Zusammenhang beider Phänomene wäre – sofern er im Zusammenhang mit einer Forschungsfrage wissenschaftlich relevant würde – allerdings empirisch noch zu untersuchen Vgl. Merschmann (2007), S. 2; Horstmann (2007), S. 1 bzw. S. 79; Hocke (2004), S. 18; Damisch (2002), S. 112 bzw. S. 39; Kaluza, Blecker (2005), S. 10f. Vgl. Kaluza, Blecker (2005), S. 19


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weitgehend fehlen27. Insofern trifft die erste, oben bereits genannte Unsicherheit, wie man in stabilen bzw. instabilen Markphasen die jeweils adäquate erforderliche Flexibilität bestimmt, auf die zweite Unsicherheit, wie man diese Flexibilität denn messen kann. Ansätze zur Messung der Flexibilität sind teils kennzahlenbasiert28, allerdings stellt sich dann die Frage nach der Validität der Kennzahlen, die oft nur Hilfskonstruktionen darstellen oder nur Teilkomponenten des logistischen Systems beschreiben, dessen Flexibilität sie zu messen suchen. Andere Weg sind Value at Risk Verfahren, wertorientierte Ansätze oder Wirkungsmessungen, die jedoch andere Nachteile mit sich bringen29 – oft den Umsetzungsaufwand und (vergleichbar den kennzahlenbasierten Ansätzen) Validitätsprobleme unterschiedlicher Schattierung. Eher bewähren sich Flexibilitätsbestimmungsansätze in sehr konkreten und abgegrenzten Anwendungsszenarien, beispielsweise der Ansatz von Ost zur Bewertung von technisch ausgerichteten Produktionssystemen30, der allerdings in der operativen Umsetzung eher komplex ist, was eine Ausweitung auf SC-Kontexte problematisch macht. Eine weitere Möglichkeit, die zu vergleichsweise aussagekräftigen Ergebnissen führt, ist die Flexibilitätsauditierung31, die allerdings in der Durchführung aufwendig ist. Vorteilhaft ist hier im Hinblick auf die Ausweitung auf den überbetrieblichen Kontext, dass ggf. eine Anpassung der Auditspezifika (z. B. im Sinne eines „branchenspezifischen Customizing“) auf die konkreten Gegebenheiten des jeweiligen Unternehmens erfolgen kann. Sinnvoll ist in diesem Zusammenhang jedenfalls die Unterscheidung einsatzfaktorenbasierter Kategorien, z. B. bei Janssen technische, personelle, organisatorische und informationelle Flexibilitätspotentiale. Ein weiterer Autor, der das unternehmensübergreifende Flexibilitätsmanagement aufgreift, ist Wolff32. Dieser Ansatz wird der komplexen Thematik des SNM insofern gerecht, als in den einzelnen Kategorien gegensätzlich wirkende Parameter enthalten sind, für die insgesamt eine ausgewogene Balance gefun27 28 29

30 31

32

Vgl. Hocke (2004), S. 73; Merschmann (2007), S. 45 Vgl. Voigt, Wildemann (2007), S. 126 Vgl. zu solchen Ansätzen z. B. die vergleichende Bewertung bei Horstmann (2007), S. 43ff.; wertorientierte Ansätze sind weiter in kapital- und finanzwirtschaftliche Konzepte zu unterscheiden, vgl. hierzu beispielsweise Printz (2008) oder Damsich (2002) Vgl. Ost (1993), S. 40ff. und 53ff. Vgl. Janssen (1997), S. 127ff.; Janssen unterscheidet ein Unternehmensaudit und ein (strukturell vergleichbares) Wettbewerbsaudit, was bedeutet, dass eine Übertragbarkeit auf andere Unternehmen im Konzept prinzipiell bereits vorgesehen ist – die Übertragbarkeit auf Kunden oder Lieferanten ist daher ein naheliegende Weiterentwicklung Vgl. Wolff (2005), insbesondere S. 86; Wolff unterscheidet die ”konstitutionelle” Flexiblität (Struktur, insbesondere auch Machtverteilung und Koopertionskultur), die vor allem der Moderation dient und die ”regulative” Flexibilität (Verträge, Ressourcen, die einen steuernden Charakter hat. Zusätzlich thematisert er den Einfluss von Kontextfaktoren auf die Flexibilität.

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den wird. Zum Beispiel wird ein zunehmender Integrationsgrad einerseits als flexibilitätsfördernd beurteilt, weil die SC-Partner aufgrund ihrer engen Verbindung in ihrer Gesamtperformance insgesamt zu schnellerem Handeln fähig sind. Andererseits sinkt für das einzelne Unternehmen mit der größeren Abhängigkeit die Flexibilität. Ein weiterer Einflussfaktor ist die Frage des Vertrauensgrades, der im Zeitverlauf zwischen zwei Vertragspartnern entsteht. Dies wird u. U. stark davon abhängen, inwieweit eine Kooperation auf einer kontrolldominierten und stark formalisierten Kultur beruht bzw. inwieweit die gegenteilige Entwicklung eines Abbaus von Formalinstrumenten geschieht. Eine Gesamtbewertung wird folglich immer situativ sein müssen und lässt sich allgemeingültig kaum vorhersagen. Zu untersuchen bleiben die Fragen, erstens wie die zusammenführende Interpretation auf SNM-Kontexte erfolgen kann und zweitens, wie die unternehmensübergreifende Aufwand-Nutzen-Betrachtung sinnvoll erfolgen kann. Zu vermuten ist, dass die Entwicklung des dynamischen Supply Chain Segmentierungskonzeptes auch für die Fragestellung der SC-Flexibilitätsanalyse Erkenntnisse beinhalten wird: Wenn es gelingt, Wechselwirkungen zwischen Unternehmen im Zuge der Auswahl kritischer SC-Ausschnitte zu analysieren oder sogar zu modellieren, dann ist die Flexibilität ein mögliches Auswahlkriterium. Insofern müsste ein SC-Segmentierungsansatz erste Hinweise auf die Flexibilitätsbewertung aufnehmen, die nachfolgend für die Frage nach der „idealen Flexibilität“, d. h. nach dem situativ für ein Unternehmen sinnvollen Flexibilitätsgrad vertieft werden können. Entscheidend wird immer die Grundfrage sein, ob die bestimmenden Aspekte einer Kooperation Handlungsräume erweitern oder diese einschränken. Eine generelle Bewertung kann also in keinem Fall erfolgen, da sowohl die Öffnung als auch die Beschränkung positive wie auch negative Auswirkungen haben können. Mit dieser Erkenntnis lässt sich auch die Beurteilung des Flexibilitätspotentials von SC-Konzepten differenzierter beurteilen: CPRF und ähnliche steigern (adäquat umgesetzt) sicherlich die Flexibilität des Kettenausschnittes, in dem sie zur Anwendung kommen im Sinne der Reaktionsgeschwindigkeit. Ebenso sicher schränken sie allerdings die Flexibilität des einzelnen Teilnehmers im Sinne möglicher Handlungsoptionen ein. Zu hinterfragen ist damit von einem Unternehmen, wie eine ideale Positionierung in der konkreten Situation in der Gesamtwirkung beider Aspekte zu erlangen ist. Diese Positionierung wird im ruhigen Fahrwasser anders zu entscheiden sein als im hochveränderlichen Umfeld. Wenn sich aus der Unternehmenssicht wesentliche Steuerungsparameter und Erfolgsgrößen ad hoc verändern können, dann hat das Folgen für die Unternehmen:


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Ö Einzelne Entscheider bzw. Entscheidungsgremien müssen die Zielhierarchie des Unternehmens schnell und mit geeigneter neuer Ausrichtung verändern können. Ebenso rasch und treffsicher müssen notwendige Veränderungen der Zielsysteme der verbundenen Vertragspartner (Kunden, Lieferanten, Dienstleister, …) mit diesen verhandelt, vereinbart und umgesetzt werden. Ö Ist die Anpassung der Zielsysteme nicht in ausreichendem Maße möglich, muss ein Unternehmen in der Lage sein, die betroffenen Ausschnitte seines Wertschöpfungsnetzwerks rasch und ohne vermeidbare Wechselverluste zu rekonfigurieren. Das kann einerseits bedeuten, make-or-buy Entscheidungen neu zu treffen sowie andererseits dazu führen, dass bestehende Lieferkettenstränge durch andere substituiert werden müssen. Ö Die veränderte Zielausrichtung muss sich zeitnah auf die Unternehmensaktivitäten umsetzen lassen – strategisch wie operativ. Infolgedessen müssen sich sowohl Produkte, technische Verfahren und Werkstoffe als auch Prozesse und die mit diesen verbundene organisatorischen Systeme adäquat verändern. Ö Technologien und Prozesse werden von den Beschäftigten des Unternehmens gestaltet. Zugleich erleben diese Beschäftigten Arbeitssituationen, auf die sie abhängig von den Rahmenfaktoren unterschiedlich hohen Einfluss nehmen können. Diese Aufzählung legt zur Klärung der Frage, welche Faktoren die Veränderungsfähigkeit von Unternehmen bestimmen, den Rückgriff auf Technologiemanagement und SCM bzw. Logistik nahe. Insbesondere wird die Virtualisierung eine immer stärkere Rolle spielen: Beispielsweise können Werkzeuge der Virtual Reality (VR) oder der Augmented Reality (AR) im Technologielebenszyklusmanagement, aber auch in der laufenden Beschleunigung und Qualitätssicherung (Stabilisierung) der Prozesse eine immense Rolle spielen. Auch Simulationswerkzeuge werden – adäquat angewandt – für notwendige Szenariobetrachtungen mehr und mehr in den Vordergrund rücken. Betreffend den Menschen könnte man zunächst versucht sein, in erster Linie ein Kompetenz- und Motivationsthema zu vermuten – und folglich die Arbeits- und Organisationspsychologie als dritte notwendige Disziplin heranziehen. Allerdings würde bei einem solchen Ansatz die Komponente der Arbeitsorganisation vernachlässigt, die ebenso der limitierende Faktor für Flexibilität sein kann, wie das „Wollen und Können“ des arbeitenden Menschen selbst. Insofern sollte als dritte zu involvierende Disziplin die Soziologie gewählt werden, die beide Aspekte und vor allem auch ihre Wechselwirkungen angemessen berücksichtigt.

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Aus SCM- bzw. SNM-Perspektive gesehen, muss der gewählte Ansatz jedenfalls interdisziplinär aufgesetzt sein. Hierzu haben Meredith und Francis ein systematisierendes „Agile Manufacturing Reference Model“ entwickelt33, das in den vier Kategorien „Agile Strategy“, „Agile Processes“, „Agile Linkages“ und „Agile People“ insgesamt 16 operativ gut adressierbare Kriterien nennt. Betrachtet man die dort genannten strategischen Kriterien gesondert, sozusagen als Voraussetzung und handlungsleitende Grundsätze, dann lassen sich die verbleibenden Kriterien drei miteinander eng zu verbindenden Forschungsdisziplinen zuordnen. Dies bestätigt und konkretisiert die bereits oben als zielführend vermutete Auswahl der drei Disziplinen Innovations- und Technologiemanagement, Supply Chain Management bzw. Logistik sowie Arbeits- und Industriesoziologie wie folgt:

flexible Anlagen

Agile Strategie „Agile Scorecard“ „Full Deployment“ „Strategic Commitment“ Wide-Deep Scanning“

Innovations- und Technologiemanagement

schneller Produktanlauf

rapid problem solving

Agile Prozesse vielseitige IT AgilitätsBenchmarking

Supply Network Management / Logistik

reiches Kundenwissen

Agile

integrierVernetzung te Lieferanten

Arbeits- und Industriesoziologie

Leistungspartnerschafschnelle Agilitäts- ten Entschei- flexible, Benchadaptive dungen breit quaProzess- marking lifizierte Mit-strukturen Agile arbeiter

Menschen

Abbildung 1.1: Interdisziplinäre Konkretisierung des „Agility Wheel“34

Es lassen sich nicht nur in jeder Kategorie schlüssige Themenfelder und Zuordnungen finden, sonder vor allem auch in den interdisziplinären Schnittpunkten der Disziplinen zueinander:

33 34

Meredith und Francis (2000) modifiziert nach Meredith und Francis (2000)


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Technologie • rasche Substitution von Technologien, Anlagen, Werkstoffen, Produkten • Supply Chain orientierte Konstruktion • Ganzheitliche Fertigungsoptimierung • Simulation • Lernfabrik • VR / AR Adap- • standortüberIn• prozessorientive Gestal- greifende vestitionstierte Detung der Wert- szenarien zentralischöpfung: • SCsierung • Takt • Mensch & Arbeitsplatz Risi• Prozesse & Liefernetz ko • Bauteil, Technologie, ogistik ndustrieAnlage, Werkstoff • Koordinationssoziologie & Produkt schicht: Prozess, • Innovative ArIT, innerbetrieb• Mobilisierung der Bebeitspolitik liche logistischäftigten zur funk• Attraktivität von sche Ansätze tionsübergreifenden Arbeit • VertrauensProzessoptimie• Wirtschaftlichschicht: Korung keitsvorteile operation • KVP • Win-Win • SCM, Netzwerk

I

L

Abbildung 1.2: Interdisziplinäre Ansätze zur Verbesserung der Veränderungsfähigkeit von Unternehmen: Beispiel für Forschungsfragestellungen (eigene Darstellung)

Festzuhalten bleibt, dass Flexibilität in stark veränderlichen und unvorhersehbaren Markt- und Umfeldsituationen für ein Unternehmen zur erfolgskritischen Schlüsselkompetenz wird. Konkret sind in machbarer Relation zur verfügbaren Zeit einer Veränderung zu gestalten: Handlungsspielräume, Veränderungsbereitschaft und Veränderungsmöglichkeit der relevanten Einsatzfaktoren. Eine große Gefahr liegt in der einseitigen Betrachtung: Technologieorientiert ODER am Geschäftsprozess ausgerichtet ODER aus dem Blickwinkel der Arbeitssituation der Beschäftigten ODER aus finanzieller Sicht (usw.). Dies führt dazu, dass zwar einzelne Komponenten im Wertschöpfungsprozess Fortschritte erfahren, dass sich die Gesamtwirkung jedoch aufgrund von Engpässen oder Störungen betreffend vernachlässigte Einflussfaktoren nicht vollständig entfalten kann oder sogar ausbleibt. Diese Feststellung gilt sinngemäß auch für die Innovationskompetenz eines Unternehmens, die als ein Teilaspekt von Veränderungsfähigkeit angesehen werden kann. Zusammenfassend ist es Vorschlag dieses Beitrags, auf dem Weg zur „SCTheorie“ als nächste sinnvolle und für die Praxis relevante Schritte die folgenden beiden Aspekte zu erarbeiten:

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Ö Rasche Auswahl der kritischen Netzwerkausschnitte – idealerweise zu lösen durch einen „dynamischen Segmentierungsfilter für Wertschöpfungsnetzwerke“: ¾ „Wissen, wo man über Flexibilität nachdenken muss“, d. h. Konzentration der Kräfte auf die entscheidenden Felder und schnelle Re-Allokation der Kräfte, wenn sich diese Felder ändern. Ö Nachhaltige Weiterentwicklung der Veränderungsfähigkeit – idealerweise zu lösen in der Behandlung von Forschungsfragen im interdisziplinären Verbund der drei hier vorgeschlagenen Disziplinen: ¾ „Wissen, wie viel Flexibilität ‚ideal’ ist“ und „Wissen, wie man diese bewertet und herstellt“. Die Supply Network Theorie – wenn sie als solche überhaupt formulierbar und weiterführend zur allgemeinen Anerkennung zu führen ist – wird auf sich warten lassen. Der Weg zum Ziel beginnt aber dennoch immer mit dem ersten Schritt.


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20


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2

Integration entlang der Wertschöpfungskette – Erfolgsfaktoren von Supply Chain Design

Heiko Wöhner, Thomas Wimmer

2.1

Einleitung

Mit der voranschreitenden Globalisierung verändern sich die Rahmenbedingungen für Unternehmen zunehmend. Einerseits bieten sich interessante Perspektiven durch neue, aufstrebende Absatz- und Beschaffungsmärkte, andererseits steigt auch der Wettbewerb in bestehenden Märkten durch den Markteintritt internationaler Wettbewerber. Folglich erhöht sich der Effizienzdruck auf Unternehmen, um weiterhin in offenen Märkten bestehen zu können (siehe auch Abbildung 2.1). Vor diesem Hintergrund konzentrieren sich Unternehmen auf ihre Kernkompetenzen und binden sich in internationale Wertschöpfungsnetzwerke ein, die durch Arbeitsteilung regionale Vorteile ausnutzen und somit zur Wettbewerbsfähigkeit aller beteiligten Unternehmen beitragen können. Folglich erhöht sich allerdings auch die Abhängigkeit zwischen den Partnern im Wertschöpfungsnetzwerk1. Mobilität von Fachkräften & Unternehmen

Reduzierung der Fertigungstiefe

Erhöhte Flexibilität und Transparenz

Steigende und wechselnde Kundenanforderungen

Globalisierung der Zuliefernetzwerke

Herausforderung Nutzung der Kernkompetenzen Integration in Wertschöpfungsnetze Effiziente Zusammenarbeit mit internationalen Partnern

Fachkräftemangel

kürzere Innovationszyklen

Verkürzung der Produktlebenszyklen

Individualisierte Produkte

Steigerung der Produktkomplexität

Globaler Wettbewerb

Abbildung 2.1: Rahmenbedingungen und Herausforderungen für Unternehmen

1

Vgl. Jüttner et al. (2003), S. 205

22


Logistik als der Teil der Wertschöpfungsprozesse, der das effiziente und effektive Fließen und Lagern von Gütern, Services und Informationen von der Entstehung bis zur Übergabe an die Kunden zur Zufriedenstellung ihrer Bedürfnisse plant, implementiert und kontrolliert2, ist eine wesentliche Verbindung zwischen den Partnern im Wertschöpfungsnetzwerk. Die Logistikleistung hat einen maßgeblichen Einfluss auf die Leistung und den Erfolg des Wertschöpfungsnetzwerkes3 und leistet somit einen entscheidenden Beitrag zur Verwirklichung von Wettbewerbsvorteilen. Dazu bedarf es der Kenntnis entscheidender logistischer Erfolgsfaktoren und der Fähigkeit zu deren Umsetzung in den einzelnen Unternehmen, aber auch in der Supply Chain als Ganzes. Gerade durch das Supply Chain Design, „die langfristige Gestaltung und Planung des logistischen Netzwerks“4, werden wesentlich Rahmenbedingungen für das Leistungspotenzial der Logistik festgelegt. Beispiele hierfür sind die Entscheidung für single beziehungsweise multiple Sourcing mit Auswirkung auf die Robustheit des Netzwerks, die Abwägung von monetären und qualitativen Kriterien für die Auswahl von Partnern sowie die Anforderungen an die Netzwerkflexibilität bei sich verändernden Kundenbedürfnissen. Diese und ähnliche durch das Supply Chain Design festgelegte Größen beeinflussen, inwiefern die logistischen Prozesse über Unternehmensgrenzen hinweg integriert werden können, um dem Anspruch an Effizienz und Effektivität gerecht zu werden. Daher ist schon beim Supply Chain Design die Frage zu stellen, inwiefern ein optimales Maß an Integration erreicht und somit der Netzwerkerfolg gesteigert werden kann. Zur Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Logistikintegration und Netzwerkerfolg wurde 1999 ein Rahmenkonzept, das 21st Century Logistics Framework, von Bowersox et al. etabliert, das die zu entwickeln Kompetenzen ableitet und anschaulich zusammenfasst. Dieses Rahmenkonzept wurde bislang mehrfach in internationalen Studien5 bestätigt. In dem vorliegenden Beitrag beabsichtigen die Autoren – auch hinsichtlich der aktuellen Kritik an der inflationären Entstehung neuer Modelle6 – die Relevanz und den praktischen Nutzen des bestehenden und allgemein anerkannten 21st Century Logistics Frameworks für das Supply Chain Design abzuleiten und anhand praktischer Beispiele zu beschreiben.

2 3 4 5 6

Vgl. Bowersox et al. (1999), S. 6 Vgl. Schramm-Klein, Morschett (2006), S. 288 Wolff, Nieters (2002), S. 2 Vgl. u. a. Mollenkopf, Daipiran (1999); Closs, Mollenkopf (2004); Carranza et al. (2002); Morash, Lynch (2002) Vgl. Van der Vaart, van Donk (2008)


2.2

23

Kompetenzen der Logistikintegration

Eine ausführliche Darstellung der Entstehung und empirischen Überprüfung des 21st Century Logistics Frameworks findet sich in Bowersox7. Nachfolgend werden die sechs Kompetenzen vorgestellt, die als wesentliche Einflussfaktoren auf den Netzwerkerfolg identifiziert werden konnten: Ö Ö Ö Ö Ö Ö

Lieferanten- und Dienstleisterintegration interne Integration Kundenintegration Messungsintegration Technologie- und Planungsintegration Beziehungsintegration

Jede dieser Kompetenzen erfordert verschiedene Fähigkeiten, deren überdurchschnittliche Umsetzung zu einem Leistungsvorsprung beitragen kann. Es ist jedoch für jedes Unternehmensnetzwerk anhand der Rahmenbedingungen zu prüfen, inwiefern eine Integration sinnvoll ist. Sowohl das Supply Chain Design als auch die Integration der Kompetenzen müssen sich an den Rahmenbedingungen, zum Beispiel an der Anzahl von Wettbewerbern auf den verschiedenen Wertschöpfungsstufen, den branchentypischen Innovationszyklen und der Wertschöpfungsnetzwerkstrategie nach Preis- oder Qualitätsführerschaft orientieren. Integration ist einerseits nur möglich, wenn das Supply Chain Design die Voraussetzungen dafür geschaffen hat. Andererseits wird das Supply Chain Design durch das geforderte Maß an Integration beeinflusst. Durch das Zusammenpassen von Rahmenbedingungen, das Supply Chain Design und das Maß an Integration kann die Leistung des Wertschöpfungsnetzwerks positiv beeinflusst werden. Die vorliegende Übersicht gibt eine Zusammenfassung, welche Kompetenzen und Fähigkeiten der Integration beim Supply Chain Design grundsätzlich zu bedenken sind. Ein Anspruch auf Vollständigkeit kann aufgrund der Unterschiedlichkeit von Wertschöpfungsnetzwerken und der besonderen Anforderungen im Einzelfall nicht erhoben werden. 2.3

Lieferanten- und Dienstleisterintegration

Für die Integration der Lieferanten und Dienstleister sind vier Fähigkeiten notwendig: Strategische Ausrichtung, operative Verbindung, finanzielle Verflechtung und Lieferanten-/Dienstleistermanagement.8

7 8

Vgl. Bowersox et al. (1999) Vgl. Bowersox et al. (1999)

24


Die strategische Ausrichtung umfasst die gemeinsame Entwicklung einer Vision sowie die Planung der Zusammenarbeit, um sich strategisch im Wertschöpfungsprozess zu vernetzen. Gerade im Supply Chain Design muss daher geprüft werden, inwiefern die strategische Ausrichtung, die Rolle und die Leistung der Lieferanten und Dienstleister den Zielen des Wertschöpfungsnetzwerkes entsprechen. Gerade bei der Lieferantenauswahl sollten auch logistische Größen berücksichtigt werden. Beispielsweise können die unternehmensübergreifenden Prozesse durch die Verbindung von IT-Programmen und das Ineinandergreifen der physischen Aktivitäten verbessert werden. Diese Integration kann in der Regel durch eine Reduzierung der Lieferanten- und Dienstleisteranzahl verbessert werden. Somit stellt sich beim Supply Chain Design die Frage, wo der Trade-Off zwischen einer Konzentration auf unternehmensindividuelle Kernkompetenzen und einer übergreifenden, Schnittstellen reduzierenden Aufgabenverteilung liegt. Die operative Verbindung der Unternehmen umfasst die Verbindung von IT-Systemen über definierte Schnittstellen und führt zu einer Verbesserung der operativen Leistung. Hierzu sollten einerseits technische Ressourcen gemeinsam mit den Lieferanten und Dienstleistern genutzt werden und andererseits diese Supply Chain-Partner in die Entwicklung neuer Produkte und Services miteinbezogen werden. Idealerweise wird die operative Verbindung über die IT-Systeme hinaus auf die finanziellen Flüsse innerhalb des Netzwerkes ausgedehnt. Die Fähigkeit zur finanziellen Verflechtung beruht auf einer langfristigen Bindung der Supply Chain-Partner. Beim Supply Chain Design können kooperative Unternehmensformen, wie beispielsweise Joint Ventures zum gemeinsamen Vorteil im Netzwerk etabliert werden, Forschungsinvestitionen gemeinsam von den Supply Chain-Partnern getragen und somit die Entwicklungsgeschwindigkeit erhöht werden sowie Vorteile aus dem grundsätzlich besseren Kreditranking der OEMs durch Finanzinstrumente auf die Lieferanten- und Dienstleister übertragen werden.9 Das Lieferanten-/Dienstleistermanagement steuert die Integrationsaktivitäten und erstreckt sich über die 1st-tier Lieferanten hinaus auf deren Lieferanten und Dienstleister. Wünschenswert sind die Abbildung und das Controlling eines umfassenden Netzwerkes, um mögliche Optimierungspotenziale, aber auch potenzielle Engpässe bereits beim Supply Chain Design berücksichtigen zu können. Zur Erhöhung der Bereitschaft, Lieferanten- und Dienstleisterbeziehungen gegenüber den Kunden offenzulegen, ist andererseits eine Beteiligung der direkten Lieferanten und Dienstleister an der strategischen Entscheidungsfindung überlegenswert.

9

Vgl. Ohse (2008)


2.3.1

25

Interne Integration

Für die Integration der Lieferanten und Dienstleister sind die fünf Fähigkeiten funktionsübergreifende Vereinheitlichung, Standardisierung, Vereinfachung, Compliance und strukturelle Anpassung, notwendig.10 Die funktionsübergreifende Vereinheitlichung umfasst hierbei die Fähigkeit, die in den verschiedenen Unternehmensfunktionen laufenden Aktivitäten in synchronisierten Prozessen zusammenzufassen. Das am Kundenservice orientierte Management von Prozessen statt Funktionen, das Empowerment des mittleren Managements und die Etablierung funktionsübergreifender Teams tragen zur Förderung dieser Fähigkeit bei. Somit sollte bereits beim Supply Chain Design berücksichtigt werden, in welchen Funktionen welche Aktivitäten der Supply Chain-Prozesse ausgeführt werden und wie diese übergreifend gesteuert werden können. Durch Standardisierung können die logistischen Abläufe vereinheitlicht werden, sodass einerseits die Komplexität verringert werden kann und andererseits umfangreiche Ressourcen für die Flexibilität hinsichtlich individueller Kundenwünsche zur Verfügung stehen. Vorteilhaft ist die Orientierung an erfolgreichen Praxisbeispielen, um eine Verbesserung der internen Abläufe zu erzielen. Idealerweise können Anforderungen an interne Prozesse definiert und auf existierende Standardabläufe zurückgegriffen werden. Neben dem geringeren Planungsaufwand in der Designphase sind diese Abläufe in der Regel erprobt und u. U. Prozessverbesserungen bereits realisiert. Mit diesem Schritt geht auch die Vereinfachung einher. Vereinfachung bezieht sich über die internen Abläufe hinaus auf die Geschäftsbeziehungen zu Partnern in unterschiedlichen Supply Chains. Durch die Reduzierung der Partner kann die Anzahl an internen Standardabläufen reduziert und so die Komplexität des Netzwerkmanagement verringert werden. Das Supply Chain Design greift also einerseits auf die bestehenden Strukturen, Methoden und Partner zurück, andererseits kann die Betrachtung aus einer neuen Perspektive zur Hinterfragung der bestehenden Verfahrensweisen genutzt werden, um Verbesserungspotenziale aufzudecken und übergreifend einzuführen. Selbst die besten, vereinfachten und standardisierten Prozessabschreibungen sind nur dann wertschöpfend, wenn sie von den Mitarbeitern im Unternehmen auch gelebt werden. Compliance, im Sinne einer Beachtung vorgegebener operationaler und administrativer Vorgehensweisen, sollte daher aktiv vom Management gefördert werden und an der Logistikleistung orientiert sein.

10

Vgl. Bowersox et al. (1999)

26


Die letzte für die interne Integration zu entwickelnde Tätigkeit ist schließlich die strukturelle Anpassung. Integration über die Unternehmensgrenzen hinaus kann nur funktionieren, wenn entsprechende Schnittstellen zu den Partnern existieren. Das Netzwerk sollte so gestaltet und die physischen Voraussetzungen geschaffen sein, um ein hohes Maß an Integration zu erlauben. Mit dieser Voraussetzung kann ein ideales – nicht notwendiger Weise größtmögliches – Maß an Integration realisiert werden. 2.3.2

Kundenintegration

Für die Unternehmen im Wertschöpfungsnetzwerk ist es von Bedeutung, ihre Prozesse an den Anforderungen ihrer Kunden, aber auch an den Anforderungen der Endkunde der gesamten Lieferkette auszurichten. Daher sollte sich auch die Logistik durch eine Kundenintegration auszeichnen, um langfristige Wettbewerbsvorteile zu generieren. Hierzu sind die Fähigkeiten Segmentfokussierung, Relevanzorientierung, Reaktionsfähigkeit und Flexibilität entscheidend.11 Durch das Fokussieren bestimmter Kundensegmente entsprechend der Unternehmens- und Supply Chain-Strategie und durch die Entwicklung spezifischer Programme können Kunden optimal angesprochen werden. Hierzu sind die für Endkunden relevanten Eigenschaften der Produkte und Services zu identifizieren und durch geeignetes Supply Chain Design und die Ausführung der entsprechenden Maßnahmen herzustellen. Das Supply Chain Design und die Logistik bieten somit Möglichkeiten, sich durch einzigartige Strategien an den Kundenbedürfnissen zu orientieren und sich positiv vom Wettbewerb zu differenzieren. Die Orientierung an den relevanten Hauptkunden und die konsequente Ausrichtung an deren Bedürfnissen ist eine weitere Fähigkeit betreffend die Kundenintegration. Sich verändernde Anforderungen können durch die Relevanzorientierung erkannt, auf die Notwendigkeit von Maßnahmen überprüft und folglich für eine Orientierung an den aktuellen Markterfordernissen genutzt werden. Besonders vielversprechend sind die vorausschauende Evaluation zukünftiger Kundenbedürfnisse und die Ableitung von Konsequenzen für das Supply Chain Design, das der Supply Chain die proaktive Verbesserung des Netzwerks erlaubt. Durch die Einbindung in das Wertschöpfungsnetzwerk können die Partnerunternehmen bei der Analyse zukünftiger Kundenbedürfnisse zusammenarbeiten. Neben der Abwicklung von Standardprozessen werden Supply Chains auch mit einzigartigen und ungeplanten Kundenwünschen konfrontiert. Kundenintegration umfasst daher auch die Reaktionsfähigkeit. Zusätzlich zu den Standardab-

11



27

läufen sollten Kapazitäten vorhanden aber flexibel erschließbar sein, um individuelle Informations- und Güterflüsse zu veranlassen und zu kontrollieren. Das Supply Chain Design sollte es erlauben, in Einzelfällen von den Standardprozessen abzuweichen sowie Standard- und Einzelfälle auch wieder zusammenzuführen, dass heißt vorhandene Kapazitäten effizient zu nutzen. Durch das Supply Chain Design sollte die Reaktionsfähigkeit besonders betreffend IT und die physischen Güterströme sichergestellt werden. Zusätzlich zu der Fähigkeit, besonderen Kundenwünschen entsprechen zu können, sollte das Supply Chain Design die Flexibilität aufweisen, auf die unerwartete operative Ereignisse reagieren zu können und funktionsfähig zu bleiben. Integrierte IT-Systeme erlauben es den Unternehmen, im Wertschöpfungsnetzwerk bei Planabweichungen Informationen auszutauschen und entlang der Wertschöpfungsstufen Maßnahmen zu ergreifen. Beispielsweise kann durch intelligentes Supply Chain Design der Kundenentkopplungspunkt verschoben werden, sodass Flexibilität durch kurze Reaktionszeiten gefördert wird. 2.3.3

Messungsintegration

Neben der Realisierung einer exzellenten Supply Chain sind die Messung und das Controlling der funktionalen und prozessualen Logistikleistung sowohl innerhalb der Unternehmen als auch für das gesamte Wertschöpfungsnetzwerk von Bedeutung. Hierzu sind die vier Fähigkeiten, funktionale Bewertung, Einsatz von Activity Based beziehungsweise Total Costing Methoden, zusammenfassende Kennzahlen und finanzielle Wirkung zu entwickeln.12 Die funktionale Bewertung bildet den Grundstein für die Messungsintegration. Sie beschreibt die Fähigkeit, die Logistikleistung messbar zu machen. Dieses ist die Voraussetzung, um Probleme zu identifizieren und kurzfristig Lösungen abzuleiten. Das Supply Chain Design sollte die Messbarkeit der Leistung unterstützen, indem die Logistikleistung beispielsweise hinsichtlich Service, Kosten, Qualität und Produktivität anhand geeigneter, spezifischer Werte und mit gleich bleibenden Methoden erfasst werden kann. Durch Activity Based beziehungsweise Total Costing kann die Verbindlichkeit der Budgetierung erhöht und die detaillierte Identifikation von Kosten und Erlösen ermöglicht werden. Im Gegensatz zur funktionsorientierten Kostenmessung sollte das Supply Chain Design eine ganzheitliche Messung der Supply Chain-Leistung ermöglichen und die kostenrelevanten Stellschrauben entlang der Prozesskette identifizieren. Beispielsweise mit ABC-Analysen können Unternehmen ihre Profitabilität für Produkte, Kunden und Lieferanten analysieren und die Ergebnisse von Projekten zur Prozessverbesserung auswerten.

12


28


Die Integration der Messung innerhalb des Wertschöpfungsnetzwerks erfordert es, gemeinsame Kennzahlen zu entwickeln und somit eine interorganisationale Vergleichbarkeit der Kennzahlen herzustellen. Darüber hinaus können diese, mit vergleichbaren Methoden errechneten Kennzahlen zur qualifizierten Leistungsmessung des gesamten Wertschöpfungsnetzwerks genutzt werden. Von besonderer Bedeutung ist die Messung des Erfüllungsgrads der Kundenanforderungen. Deshalb sollten Endkundenevaluationen ebenso wie Branchenbenchmarks etabliert werden. Mit einem geeigneten Supply Chain Design kann sichergestellt werden, dass die entlang der Supply Chain entwickelten Kennzahlen den Verantwortlichen zur Auswertung und Ableitung von Maßnahmen zur Verfügung gestellt werden. Nur so ist es dauerhaft möglich, aus dem Datenmaterial fundierte Erkenntnisse zu gewinnen und diese in eine finanzielle Wirkung, dass heißt eine Verbesserung der Supply Chain-Leistung zu überführen. 2.3.4

Technologie- und Planungsintegration

Technologie- und Planungsintegration bezieht sich auf das Design, die Anwendung und die Koordination der Informationen und des Wissens, um Beschaffung, Produktion, Distribution etc. zu verbessern. Die vier hierfür notwendigen Fähigkeiten sind: Informationsmanagement, interne Kommunikation, Verbindungsfähigkeit und kollaborative Prognoserechnung.13 Informationsmanagement beschreibt die Verpflichtung und die Fähigkeit, innerhalb des Wertschöpfungsnetzwerks, nahtlose Informationsflüsse zu ermöglichen und zu verwirklichen. Während sich durch Informationsaustausch mit Kunden- und Lieferanten durch geeignete Systeme „Informationsketten“ verwirklichen lassen, ist es darüber hinaus zu empfehlen, einen Austausch zwischen Unternehmen auf derselben Wertschöpfungsstufe zu ermöglichen, um die Effizienz des gemeinsamen Wissensnetzwerks zu erhöhen. Als interne Kommunikation wird die Vernetzung der innerbetrieblichen Funktionen bezeichnet. Durch geeignete Datenbanken, Data Mining und Data Warehousing können alle Unternehmensbereiche auf die für sie relevanten Informationen zugreifen. Dazu müssen die Anwendungen durchgängig verfügbar sein und gewünschte Informationen zeitnah ausweisen. Die korrekte Auswertung interner Informationen ist wesentlich für den Erfolg des Informationsaustauschs mit Netzwerkpartnern. Dieser wird durch die Verbindungsfähigkeit beschrieben. Vorhandene Industriestandards und existierende Verfahren zum elektronischen Datenaustausch sollten beim Supply Chain Design berücksichtigt werden, wenn es um den Einsatz von Ressourcen zur

13



29

Verbesserung der inter-organisationalen Kommunikation geht. Anhand der aus den Kundenanforderungen abgeleiteten Kennzahlen können die Methoden zum Austausch standardisierter Informationen ausgewählt werden. Darüber hinaus ist die Verbindungsfähigkeit hoch, wenn auch spezielle Informationen kurzfristig ausgetauscht werden können (siehe Abbildung 2.2). Unternehmen

interne Kommunikation

Informationsflüsse

IT-Systeme Austausch von Informationen über definierte Schnittstellen

Unternehmen

interne Kommunikation

Abbildung 2.2: Zusammenwirken interner und inter-organisationaler Kommunikation im Ausschnitt eines Wertschöpfungsnetzwerkes

Die kollaborative Prognoserechnung hebt nochmals den Kundenfokus beim Supply Chain Design hervor. Die Information über zu erwartende Nachfragen der Kunden können soweit wie möglich entlang der Supply Chain übermittelt werden, um eine gemeinsame Planung zu entwickeln und die Ungewissheit, beispielsweise in Bezug auf zu erwartenden Stückzahlen und Varianten, zu reduzieren. Zum Beispiel die Automobilindustrie weist hier schon einen hohen Integrationsgrad auf. Die Nachfrageprognosen sollten möglichst von mehreren Partnern gemeinsam entwickelt werden. Gemeinsame, abgestimmte strategische Planungen sind das Ergebnis solcher kollaborativer Prognoserechnungen. 2.4

Beziehungsintegration

Beziehungsintegration bezeichnet die Fähigkeit, ein gemeinsames Verständnis mit Kunden und Lieferanten bezüglich der inter-organisationalen Abhängigkeiten und der Zusammenarbeit zu entwickeln und aufrecht zu erhalten. Dies erfordert Rollenklarheit, Richtlinien, Informationsaustausch und Chancen-RisikoTeilung.14 Eine Herausforderung beim Supply Chain Design ist es, ein gemeinsames Verständnis von Strategie, Mission und Zielen der gesamten Supply Chain zu entwickeln und daraus die Rollen der beteiligten Organisationen abzuleiten. Diese beziehen sich sowohl auf die Verantwortung für Prozesse als auch auf die jeweilige Unterscheidung von organisationsindiviueller und geteilter Verant-

14


30


wortung. Daher sollen die Rollen und das jeweilige Rollenverständnis zwischen den Partnern des Wertschöpfungsnetzwerks diskutiert und Bereiche für Kooperationen eruiert werden. Mit dem Supply Chain Design sollten auch Richtlinien, Regeln und Methoden zur praktischen Umsetzung der Unternehmenskooperation festgeschrieben werden. Partnerschaftliche Verhältnisse können nicht von heute auf morgen per Beschluss angewiesen werden, sondern müssen sich – gefördert durch geeignete Maßnahmen – entwickeln. Die Richtlinien sollten auch Verhaltensweisen bei Konflikten zwischen Netzwerkpartnern umfassen. Da sich Wertschöpfungsnetzwerke in der Regel im Zeitverlauf verändern, sollte nicht nur die Aufnahme neuer Partner, sondern auch das Ausscheiden von Unternehmen aus dem Netzwerk vorab grundsätzlich geplant werden. Beziehungsintegration ist eine Voraussetzung für die Bereitschaft, relevante Informationen mit den Netzwerkpartnern auszutauschen. Wie bereits beschrieben, ist die technische Unterstützung des Informationsaustauschs heutzutage unabdingbar. Auf der Beziehungsebene bedingt das Supply Chain Design, zum Beispiel aufgrund der Rollenverteilung innerhalb des Wertschöpfungsnetzwerks, die Bereitschaft zum Informationsaustausch. Zum Beispiel wird durch Bündelung der Beschaffung bei wenigen Lieferanten deren Position innerhalb der Supply Chain gestärkt und dementsprechend die Bereitschaft zum Informationsaustausch beeinflusst. Abschließend ist auch die Teilung von Chancen und Risiken Teil der Beziehungsintegration. Gemeint sind der Rahmen und die Bereitschaft, in der Unternehmen einen Teil ihrer Chancen und Risiken fair mit den Netzwerkpartnern teilen. Insbesondere überdurchschnittliche Ergebnisse der gesamten Supply Chain sollten mit den Lieferanten und Dienstleistern beziehungsweise den Kunden auf anderen Wertschöpfungsstufen anteilsweise geteilt werden. Der Fokus auf den Gesamterfolg kann neue Optimierungspotenziale, zum Beispiel durch verbessertes Supply Chain Design, aufdecken und somit zur Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit beitragen. 2.5

Zusammenfassung und Ausblick

Integration wurde als wesentliche Erfolgsvoraussetzung für Unternehmensnetzwerke identifiziert und relevante Felder für das Supply Chain Design konnten abgeleitet werden: Durch ein geeignetes Supply Chain Design, das sich an Bedürfnissen der Endkunden orientiert und ein jeweils für die äußeren Rahmenbedingungen geeignetes Maß an Integration realisiert, kann die Effizienz der Supply Chain gesteigert und die Wettbewerbsfähigkeit erhöht werden. Abbildung 2.3 fasst die vorgestellten Kompetenzen abschließend zusammen.


Lieferanten- und Dienstleisterintegration strategische Ausrichtung operative Verbindung finanzielle Verflechtung Lieferanten/Dienstleistermanagement

Messungsintegration funktionale Bewertung Activity Based bzw. Total Costing Methoden Kennzahlen finanzielle Wirkung

Interne Integration

Kundenintegration

funktionsübergreifende Vereinheitlichung Standardisierung Vereinfachung Compliance strukturelle Anpassung

Segmentfokussieren Relevanzorientierung Reaktionsfähigkeit Flexibilität

Technologie- und Planungsintegration

Beziehungsintegration

Informationsmanagement interne Kommunikation Verbindungsfähigkeit kollaborative Prognoserechnung

31

Rollenklarheit Richtlinien Informationsaustausch Chancen-Risiko-Teilung

Abbildung 2.3: Während des Supply Chain Designs zu beachtende Aspekte der Integration in Wertschöpfungsnetzwerken15

Nicht nur Wertschöpfungsnetzwerke müssen sich ständig neuen Umweltbedingungen anpassen – auch Rahmenkonzepte wie die beschriebene Zusammenfassung von Integrationskompetenzen für das Supply Chain Design verändern sich infolge des äußeren Wandels. Die wissenschaftliche Forschung auf dem Gebiet des Supply Chain- und Logistikmanagements widmet sich dem Überprüfen bisheriger Überlegungen und dem Erweitern des internationalen Erkenntnisstands. Beispielsweise gewinnt die Integration eines unternehmensübergreifenden Risikomanagements an Bedeutung. Die Forschung ist hier gefragt, theoretisch fundierte und praktisch nutzbare Konzepte zu entwickeln und gemeinsam mit Praktikern auf Übereinstimmung mit der wirtschaftlichen Realität zu überprüfen. Aktuelles Wissen bezüglich des Supply Chain Managements ist wiederum unverzichtbar, um den Anforderungen einer globalen Wirtschaft gerecht zu werden, Wettbewerbsvorteile zu erzielen und zu erhalten.

15

Vgl. hierzu 21st Century Logistics Framework, Bowersox et al. (1999)

32


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3

Performance Measurement und Anreizsysteme als Elemente des strategischen Supply Chain Managements

Ulrik Genschmer, Antje Krey

3.1

Einleitung

Die Kooperation zwischen Unternehmen ist in den letzten Jahren zu einer entscheidenden Wettbewerbskomponente geworden. In diesem Zusammenhang wird bereits von einem neuen Wettbewerb zwischen Wertschöpfungsketten und nicht wie bisher, zwischen einzelnen Unternehmen gesprochen.1 Das Konzept des Supply Chain Managements gewinnt dabei zunehmend an Bedeutung, da es die Logistikflüsse verschiedener, durch Kunden-Lieferantenbeziehungen verknüpfter Unternehmen verbindet, um eine vertikale Kooperation aufzubauen. Für viele Unternehmen ist die Umsetzung des Supply Chain Managements innerhalb ihrer Wertschöpfungskette deshalb von hoher strategischer Bedeutung2, auch wenn nicht zwangsläufig der gewünschte Erfolg eintritt. Die erhofften Performancesteigerungen bleiben unter Umständen hinter den Erwartungen zurück, weil es nicht gelingt, die hohe Anzahl von Schnittstellen und die damit verbundenen Herausforderungen der unternehmensübergreifenden Koordination zu bewältigen.3 Neben Problemen bei der Synchronisation der Produktionsprozesse bestehen insbesondere bei der einheitlichen Strategieumsetzung Herausforderungen für ein Supply Chain Management.4 Die einheitliche strategische Vorgehensweise aller Supply Chain Mitglieder gilt allerdings als wesentlicher Erfolgsfaktor einer Kooperation.5 Umso wichtiger erscheint es, das Supply Chain Management durch geeignete Instrumente zu unterstützen, die dazu beitragen, die unternehmensübergreifenden Ziele und Strategien umzusetzen. Instrumente, welche zur Unterstützung der Strategieumsetzung und der leistungsorientierten Koordination besonders zweckdienlich erscheinen, sind die Balanced Scorecard und ein Anreizsystem zur Förderung des strategiekonformen Verhaltens. Die Balanced Scorecard bietet die Möglichkeit, Organisationen mit Hilfe von wenigen, aber entscheidenden Kennzahlen strategisch, flexibel

1 2 3 4 5

Vgl. Goldbach (2003), S. 8 Vgl. Buer (2003), S. 7 Vgl. Stölzle, Heusler (2004), S. 201 Vgl. Alicke (2005), S. 4f.; Winkler (2005), S. 275; Groll (2004), S. 30f. Vgl. Stüllenberg (2005), S. 80; Balling (1997), S. 105ff.

34


und effektiv zu führen und bildet so ein ausgewogenes Performance Measurement-Instrument. Ein daran gekoppeltes Anreizsystem zur Koordination der einzelnen Supply Chain Partner kann die Strategieumsetzung fördern und zu Bestleistungen im operativen Geschehen beitragen.6 In diesem Beitrag wird aufgezeigt, wie das Instrument der Balanced Scorecard unternehmensübergreifend im Supply Chain Management angewendet werden kann, um ein zielorientiertes Performance Measurement aufzubauen. Gleichzeitig wird die Verwendung von Anreizsystemen im strategischen Supply Chain Management und dessen Verknüpfung mit der Balanced Scorecard herausgestellt. Darüberhinaus soll die organisatorische Positionierung von Balanced Scorecard und Anreizsystem im Zusammenspiel von Supply Chain Management und Supply Chain Controlling thematisiert werden. 3.2

Herausforderungen bei der Steuerung von Supply Chains

Das Supply Chain Management umfasst die strategische und operative Planung, Organisation, Steuerung und Kontrolle der gesamten unternehmensübergreifenden Material- und Dienstleistungsflüsse und/oder Wertschöpfungsprozesse, einschließlich der damit verbundenen Informations- und Geldflüsse.7 Beim Supply Chain Management wird zwischen der Netzwerkebene und der Akteursebene unterschieden.8 Die Netzwerkebene beschreibt die Supply Chain als Ganzes und bezieht sich auf die unternehmensübergreifende Koordination der beteiligten Unternehmen. Auf der Akteursebene, oder auch Unternehmensebene, findet die eigentliche Leistungserstellung innerhalb der Supply Chain statt. Die Aufgabe des zentralen Supply Chain Managements besteht demnach darin, eine Verknüpfung beider Ebenen zu erreichen und die auf der Netzwerkebene definierten Ziele und Strategien an die beteiligten Unternehmen zu kommunizieren sowie deren zielgerichtetes Agieren sicherzustellen. Sowohl in fokalen als auch polyzentrischen Netzwerken9 besteht die Gefahr, dass ein oder mehrere Supply Chain Mitglieder opportunistischem Verhalten unterliegen und dadurch ein Gesamtoptimum der Supply Chain verhindert wird. Diese Gefahr ist in fokalen Netzwerken auf Grund der Dominanz eines bzw. einzelner Unternehmen besonders hoch.10 Als Gegenreaktion kann die Ausnutzung einer Machtposition auch zu opportunistischem Verhalten bei den übrigen Mitgliedern führen.11

6 7 8 9 10 11

Vgl. Kaplan, Norton (1996), S. 21ff. Vgl. Winkler (2005), S. 11 Vgl. Winkler (2005), S. 275 Vgl. Busch, Dangelmaier (2004), S. 10f.; Winkler (2005), S. 19; Alicke (2005), S. 289. Vgl. Groll (2004), S. 139 Vgl. Kummer (2001), S. 81

Performance Measurement und Anreizsysteme als Elemente des strategischen SCM

35

Aufgrund der stärkeren Gefahr opportunistischen Verhaltens bei fokalen Netzwerken stehen diese im Mittelpunkt des Beitrages. Die Zusammenarbeit in einer Supply Chain, unabhängig von der Organisationsform, kann als PrinzipalAgent-Beziehung zwischen zwei Parteien interpretiert werden. Da es sich um vielschichtige Austauschbeziehungen handelt, können die Beteiligten sowohl als Prinzipal als auch als Agent in der Supply Chain agieren. Ein fokales Unternehmen innerhalb einer Supply Chain hat aufgrund seiner besonderen Stellung jedoch für nahezu alle anderen Supply Chain Mitglieder die Funktion des Prinzipals und damit ein besonders hohes Interesse am zielkonformen Verhalten der Netzwerkpartner.12 Aus Sicht des fokalen Unternehmens ist zu bestimmen, welche der Supply Chain Partner besondere strategische Relevanz besitzen, und ob opportunistisches Verhalten dieser Akteure den Erfolg der Supply Chain gefährden könnte. Anhand der Kriterien „Beeinflussbarkeit der Ergebnisse durch den Agenten“ und „Beobachtbarkeit der Handlungen des Agenten durch den Prinzipal“ und den Ausprägungen „tendenziell hoch“ sowie „tendenziell gering“ kann eine vier-Felder-Matrix in Anlehnung an Picot/Böhme13 aufgestellt werden (vgl. Abbildung 3.1), die es ermöglicht, typische Informationsasymmetrien zwischen fokalem Unternehmen und Netzwerkpartnern zu erfassen. Informationsasymmetrien

tendenziell hoch

Eigenerstellung

Technologiespezialist

tendenziell gering

Beeinflussbarkeit der Handlungen des Agenten durch den Prinzipal

Adverse selection

Unternehmen im Markt

Teilefertiger

tendenziell gering

tendenziell hoch

Kooperationspartner

Adverse selection Æ Nach Vertragsabschluss geringe Beobachtbarkeit des technologischen Fortschritts und Qualitätseinhaltung

Hidden characteristics & adverse selection Æ Nicht Einhaltung von Lieferzeit oder/und menge oder/und -ort

Æ gezielte Beeinflussung von Entscheidungsträgern oder Mitarbeitern Hidden characteristics adverse selection Æ verborgene fachliche und technische Qualifiationskriterien des Partners Æ Auswahl des falschen Partners

Hidden intention & hold up Æ Erfolgskritisch bei Einbindung in Entwicklungsprozesse

Beobachtbarkeit der Handlungen des Agenten durch den Prinzipal

Abbildung 3.1: Informationsasymmetrien in fokalen Supply Chains14

12 13 14

Vgl. Krey, Wettels (2008), S. 136. Zu den Grundzügen der Principal Agent Theorie vgl. Akerlof (1970); Jensen, Meckling (1976) Vgl. Picot, Böhme (1999), S. 6 Krey, Wettels (2008), S. 139

36


Nachfolgend werden die verschiedenen Geschäftsbeziehungen näher analysiert.15 Die Eigenerstellung ist dadurch gekennzeichnet, dass Produkte oder Teilprodukte durch das fokale Unternehmen selbst erstellt werden. Der Prozess der Eigenerstellung ist transparent und kann gut koordiniert und gesteuert werden. Als Kooperationspartner fungieren hingegen in der Regel selbstständige Unternehmen, die mit dem fokalen Unternehmen eine sehr enge Verbindung eingehen und eine hohe Abstimmung ihrer Aktivitäten erreichen. Die Geschäftsbeziehungen zu einem Technologiespezialisten spiegeln sich dadurch wieder, dass dieser als selbstständiger Akteur am Markt eine Machtstellung innerhalb der Supply Chain und auch gegenüber dem fokalen Unternehmen innehat. Das Interesse an Unabhängigkeit ist für den Technologiespezialisten sehr hoch, das Integrationsstreben innerhalb der Supply Chain hingegen eher gering. Entgegengesetzt dazu ist die Geschäftsbeziehung zum Teilefertiger durch eine starke Abhängigkeit vom fokalen Unternehmen gekennzeichnet. In diesem Fall ist die Geschäftsbeziehung für das fokale Unternehmen unkritisch, da der Zulieferer in der Regel standardisierte Produkte und Module mit einer geringen Komplexität liefert. Opportunistisches Verhalten des Teilefertigers oder die Nichteinhaltung von Terminen und Qualität können dennoch Effektivität und Effizienz der Supply Chain nachteilig beeinflussen. Bei Unternehmen am Markt handelt es sich um schlecht beobachtbare Akteure, die zudem in Bezug auf die Wichtigkeit und den Umfang der Leistungserbringung ungeordnet und daher strategisch irrelevant sind. In diesen Fällen handelt es sich um Hersteller von standardisierten Massenteilen, die im weiteren Produktionsprozess von geringer Bedeutung sein sollten. Es ist festzuhalten, dass strategisch relevante Beziehungen insbesondere zwischen Kooperationspartnern und Technologiespezialisten bestehen und zudem in die Supply Chain integrierte Teilefertiger zum Erfolg der gesamten Wertschöpfungskette beitragen. Eine zielorientierte und leistungsbezogene Steuerung der strategisch relevanten Beziehungen sollte durch ein Supply Chain übergreifendes Performance Management, das z. B. als Balanced Scorecard ausgestaltet wird in Verbindung mit Anreizsystemen unterstützt werden. 3.3

Die Balanced Scorecard als Performance Measurement Instrument in der Supply Chain

Die besondere Eignung einer Balanced Scorecard als Performance Measurement in der Supply Chain resultiert daraus, dass in einer Balanced Scorecard nicht nur finanzielle Leistungsparameter abbildet werden, sondern eine ausge-

15

Vgl. Kaluza, Dullnig, Malle (2003), S. 37ff.; Krey, Wettels (2008), S. 136ff.


37

wogene Sicht auf den Betrachtungsgegenstand angestrebt wird. Insbesondere lassen sich kostenstellvertretende Größen wie Bestände, Liefertreue o. ä. in die Leistungsbeurteilung einbeziehen. Um zu einer individuell entwickelten Balanced Scorecard zu gelangen, muss in einem iterativen Prozess die unternehmensübergreifende Supply Chain Balanced Scorecard (vgl. Abbildung 3.2) entwickelt werden. Der Versuch, Standardlösungen zu übernehmen, bietet keine ausreichenden Chancen, die zwangsläufig Supply Chain individuelle Strategie abzubilden.16 Klarheit über Ziele und Strategie der involvierten Unternehmen Konkretisierung der Mission, Vision und Strategie der Supply Chain Festlegung der Perspektiven für die Supply Chain Balanced Scorecard Festlegung von Unterzielen für die einzelnen Perspektiven Auswahl der Kennzahlen Planung der Maßnahmen zur Erreichung der Ziele Verknüpfung der Ziele durch Ursache-Wirkungs-Ketten Zusammenfassung der Maßnahmen zu strategischen Projekten Festlegung von Planwerten für die einzelnen Kennzahlen Implementierung der Balanced Scorecard und Sicherstellung des Einsatzes Verknüpfung der Kennzahlen und zugehörigen Planwerte mit dem SupplyChain-Anreizsystem

Abbildung 3.2: Vorgehensweise bei der Entwicklung einer Supply Chain Balanced Scorecard17

Den Ausgangspunkt für die Entwicklung einer Supply Chain Balanced Scorecard bilden die Formulierung der Mission, Vision und Strategie der Kooperation innerhalb der Supply Chain. Diese werden wiederum durch die Ziele und Strategien der involvierten Unternehmen beeinflusst.

16 17

Vgl. Friedag, Schmidt (2004), S. 86; Weber, Schäffer (2000), S. 36 in Anlehnung an Genschmer, Krey (2008), S. 243. Vergleiche zu ähnlichen BalancedScorecard-Entwicklungsprozessen auch Genschmer, Krey (2005), S. 100; Siepermann (2003), S. 332; Kaplan, Norton (1996), S. 11

38


Die Mission hält die Grundsätze der Supply Chain fest, um die Besonderheiten und allgemeinen Handlungsgrundsätze formell festzulegen.18 Mit der Vision, dem primären strategischen Supply Chain Ziel, setzen die Mitglieder der Supply Chain die Basis fest, aus der sich die Strategie und die Unterziele ableiten müssen. Während die Mission die derzeitige Situation der Supply Chain näher liegt, zeichnet die Vision das zukünftige Bild der Supply Chain. Die Strategie ist das Bindeglied zwischen Mission und Vision. Die strategische Stoßrichtung beschreibt die Wege, welche eingeschlagen werden müssen, um die Vision zu erreichen.19 Um eine gesamthafte Supply Chain Strategie abzuleiten, ist auf Strategien der Supply Chain Partner abzustellen, die in einigen Unternehmen eventuell noch gar nicht existieren20 oder nicht kommuniziert sind. Die Definition von Mission, Vision und Strategie stellt in vielen Balanced-Scorecard-Projekten somit eine erste große Herausforderung dar. Aufbauend auf Mission, Vision und Strategie müssen die Perspektiven der Supply Chain Balanced Scorecard ausgewählt werden. Nach der Bestimmung der Perspektiven sind aus der Strategie die Unterziele bzw. strategischen Ziele der einzelnen Perspektiven abzuleiten. Die Unterziele dienen dazu, den strategischen Weg zur Erreichung der Vision aufzuzeigen.21 Die Unterziele dürfen dabei nicht zu allgemein ausfallen und sie müssen einen klaren Bezug zur Strategie aufweisen.22 Die für jede Perspektive bestimmten Ziele sind durch Kennzahlen zu operationalisieren und mit Maßnahmen zur Zielerreichung zu hinterlegen.23 Im Anschluss an die Ziel- und Kennzahlenableitung werden Ziele und Kennzahlen durch Ursache-Wirkungs-Ketten miteinander verknüpft24 und damit deren Plausibilität im Gesamtkontext geprüft. Die Maßnahmen zur Erreichung der Ziele sind in einem weiteren Schritt zu strategischen Projekten zusammenzufassen. Diese fungieren als Bindeglied zwischen Strategie und konkreten Handlungen und bilden damit eine wesentliche Grundlage für die Strategieumsetzung.25 Nach dem Durchlauf der beschriebenen Schritte ist der konzeptionelle Rahmen für die Supply Chain Balanced Scorecard geschaffen und es kann die Implementierung erfolgen. Dafür ist es notwendig, Planwerte für jede einzelne

18 19 20 21 22 23 24 25

Vgl. Siepermann (2003), S. 321 Vgl. Siepermann (2003), S. 321; Friedag, Schmidt (2002), S. 54ff. Vgl. Laschke (2006), S. 2 Vgl. Friedag, Schmidt (2002), S. 54ff.; Siepermann (2003), S. 321 Vgl. Laschke (2006), S. 2 Vgl. Siepermann (2003), S. 321 Vgl. Kaplan, Norton (1997), S. 295 Vgl. Friedag, Schmidt (2002), S. 76ff.


39

Kennzahl zu definieren.26 Ein weiterer Schritt ist die Einbindung der Balanced Scorecard in das unternehmensübergreifende Berichtswesen aller Supply Chain Unternehmen.27 Es ist zu empfehlen, die Balanced Scorecard monatlich zu aktualisieren und einer breiten Mitarbeiterzahl in den involvierten Unternehmen zu kommunizieren. Weiterhin sollte angestrebt werden, eine jährliche Abstimmung der Supply Chain Balanced Scorecard mit den Zielen sowie der strategischen Positionierung der Supply Chain Unternehmen vorzunehmen, um eventuelle Veränderungen aufzugreifen und die Kennzahlen auf dem neuesten Stand zu halten. Um den aktiven Einsatz der Balanced Scorecard und die Umsetzung der Ziele und Unterziele zu fördern, sollten die Zielwerte der Kennzahlen mit einem Anreizsystem in der Supply Chain verknüpft werden.28 Damit kann zusätzlich dazu beigetragen werden, dass die Supply Chain Partner zu einem zielkonformen Verhalten motiviert werden. 3.4

Anreizsysteme in der Supply Chain

Unter Anreizsystemen werden die Gesamtheit von Anreizen sowie die Gesamtheit der Kriterien als Bemessungsgrundlage für Anreize und deren Beziehungen untereinander zusammengefasst.29 Ziel des Einsatzes von Anreizsystemen in der Supply Chain ist die Unterstützung eines zielkonformen Verhaltens der Supply Chain Partner. Angestrebt wird eine Harmonisierung der unternehmerischen Einzelinteressen der Supply Chain Partner mit den Zielen der Supply Chain.30 Dabei werden über Anreize wichtige Steuerungs- und Motivationsfunktionen für das Verhalten der Vertragspartner ausgeübt. Die Einführung von Anreizsystemen für Supply Chains erfordert folgende vier Prozessschritte der Individualisierung31: 1. 2. 3. 4.

Festlegung von Anreizen innerhalb der Supply Chain, Spezifikation der Bemessungskriterien der Anreize, Definition der Beziehung zwischen Anreizen und Kriterien, Festlegung der organisatorischen Regelungen des Anreizsystems.

26

Vgl. Zimmermann, von Flotow, Seuring (2003), S. 556 Vgl. Stölzle (2001), S. 44 Vgl. Kaplan, Norton (1996), S. 217ff. Vgl. Weber (2006), S. 12 ff.; Kossbiel (1994), S. 78 Vgl. Guthof (1995), S. 33; Brandenberg (2001), S. 17; Wohlgemuth (2002), S. 300 Vgl. Wohlgemuth (2002), S. 300

27 28 29 30 31

40


Die Festlegung von Anreizen innerhalb der Supply Chain wird von der Verbindungstiefe und zusätzlich durch die Supply Chain Struktur, die Art der Leistungserstellung und das Auftragsvergabeverfahren beeinflusst.32 Eine allgemeine Unterscheidung der Anreize kann in materielle und immaterielle Anreize vorgenommen werden. Innerhalb der materiellen Anreize wird in finanzielle (z. B. Erfolgsbeteiligung, variable Vergütung) und nicht finanzielle Anreize (z. B. vorfristige Vertragsverlängerung, Dienstwagen) differenziert. Zu den immateriellen Anreizen zählen die Verleihung von Dienstbezeichnungen (z. B. Direktor), die Übertragung von zusätzlicher Verantwortung oder die Anreicherung der Arbeitsinhalte. Für den unternehmensübergreifenden Einsatz in einer Supply Chain ist zu vermuten, dass materielle und vor allem finanzielle Anreize besser geeignet sind als immaterielle Anreize.33 Eine Möglichkeit der Gewährung finanzieller Anreize ist die Einführung eines Bonus-Malus-Systems, das sich grundsätzlich für alle Formen der Supply Chain Geschäftsbeziehungen eignet.34 Prämien werden gezahlt, wenn die Supply Chain Mitglieder in der Balanced Scorecard definierte Ziele erreichen. Für das Verfehlen dieser Ziele, wie z. B. die Nichteinhaltung von Lieferzeiten und Qualitätsstandards, können im Gegenzug Strafzahlungen vereinbart werden. Die Finanzierung der Prämien kann entweder durch das fokale Unternehmen erfolgen oder aber aus einem Prämientopf bestritten werden, in den alle Supply Chain Mitglieder einzahlen. Die gemeinsame Finanzierung der Prämien könnte eine zusätzliche Motivation für die Erreichung der Zielgrößen darstellen, da die Unternehmen bei Verfehlen der Leistungsziele auf einen Teil ihres erwirtschafteten Cash Flows verzichten müssen. Als nicht finanzielle Anreize in der Supply Chain sind eine vorfristige Vertragsverlängerung mit dem fokalen Unternehmen oder die Abnahme einer fixen jährlichen Produktionsmenge zu einem festen Preis einzustufen. Vor allem für abhängige Teilefertiger oder Kooperationspartner können diese Anreize lohnend sein. Allerdings ist hierbei zu bedenken, dass mit der Zusage einer Vertragsverlängerung und Mindestabnahmemenge die Gefahr von opportunistischem Verhalten steigen kann und das Nutzenniveau der Supply Chain eventuell nicht erhöht wird. Abbildung 3.3 fasst die beschriebenen Anreizformen in der Supply Chain zusammen.

32 33 34

Vgl. Wohlgemuth (2002), S. 300 Vgl. Welge, Al-Laham (1999), S. 533f. Vgl. zu einem Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von Anreizsystemen in Kooperationen Genschmer (2008), S. 9 f.


41

tendenziell hoch tendenziell gering

Beeinflussbarkeit der Handlungen des Agenten durch den Prinzipal

Anreize


Unternehmen im Markt

tendenziell gering

Eigenerstellung Kooperationspartner

Teilefertiger

Bonus-MalusZahlungen bei Einhaltung von Lieferzeit und Qualität

Bonus-Malus-Zahlungen bei Einhaltung von Lieferzeit und Qualität Vorfristige Vertragsverlängerung

Bonus-Malus-Zahlungen bei Einhaltung von Lieferzeit und Qualität

tendenziell hoch

Vorfristige Vertragsverlängerung Mindestabnahme

Beobachtbarkeit der Handlungen des Agenten durch den Prinzipal

Abbildung 3.3: Anreize in Abhängigkeit der Supply Chain Geschäftsbeziehung35

Die Spezifikation der Bemessungskriterien der Anreize wird in hohem Maße von der individuellen Zielstellung der Supply Chain und der verfolgten Strategie beeinflusst. Als Bezugsgrößen der Anreizkopplung sollten Indikatoren dienen, die die Strategieumsetzung und Zielerreichung fördern. Vor diesem Hintergrund wird die Verknüpfung des Anreizsystems mit der Balanced Scorecard in hohem Maße befürwortet.36 Der Erfolg einer Supply Chain lässt sich in verschiedenen Leistungskriterien wie Zeit-, Mengen- oder Qualitätsgrößen ausdrücken oder auch in Form von realisierten Umsätzen und Gewinnen der gesamten Supply Chain bzw. des fokalen Unternehmens beschreiben.37 Da Informationen über realisierte Umsätze bzw. Gewinne unter Umständen nur eingeschränkt innerhalb einer Supply Chain kommuniziert werden, ist als Basis für Anreizmechanismen stellvertretend auf Zeit-, Mengen- oder Qualitätsgrößen abzustellen, die innerhalb der Balanced Scorecard erfasst werden. Die Definition der Beziehung zwischen den Anreizen und den Bemessungskriterien ist fester Bestandteil eines Anreizsystems.38 Das Zusammenspiel zwischen den Leistungen der Mitglieder und den Anreizen muss quantifiziert und kommuniziert werden, um Belohnungen oder Bestrafungen für die Partner transparent und kalkulierbar zu machen. Für die genaue Gestaltung der Zuord-

35 36 37 38

Krey, Wettels (2008), S. 143 Vgl. dazu auch Bischof (2002), S. 119ff.; Weber, Schäffer (2000), S. 61ff. Vgl. Narayanan, Raman (2005), S. 39ff. Vgl. Wohlgemuth (2002), S. 304

42


nungsfunktion kommen zwei Gestaltungsansätze in Betracht. Einerseits kann eine Zuordnung auf Basis zweier Zustände eines Indikators erfolgen. Im positiven Fall wird eine Belohnung ausgelöst, im negativen Fall eine Bestrafung. Andererseits kann die Zuordnung der Anreize in Abhängigkeit des Wertes eines Indikators schwanken, z. B. in dem die Höhe von Strafzahlungen an die Dauer von Lieferterminüberschreitungen gekoppelt wird.39 Die Festlegung der organisatorischen Regelungen des Anreizsystems umfasst sowohl die ablauf- als auch die aufbauorganisatorischen Rahmenbedingungen. Anreize können in Netzwerken nur von den Akteuren gesetzt werden, die über eine entsprechende Belohnungsmacht verfügen40. Vor diesem Hintergrund kann in fokalen Netzwerken insbesondere das fokale Unternehmen als organisatorische Instanz zur Gewährung von Anreizen und zur Kontrolle der Bemessungskriterien auftreten. Für die Umsetzung des Anreizsystems in der Supply Chain müssen die Bezugsgrößen für die Anreize regelmäßig, z. B. monatlich oder quartalsweise, erhoben und berichtet werden. Anschließend ist auf deren Basis die Höhe der jeweiligen Anreize, wie z. B. Bonus-Malus-Zahlungen, zu ermitteln und die Ausschüttung der Prämien bzw. die Einforderung der Strafzahlungen zu organisieren. Vor allem im Hinblick auf die Steuerung, Koordination und Erfassung der Bezugsgrößen für die Anreizbemessung, ist eine inhaltliche Nähe zu Controllingaktivitäten zu konstatieren; auch die unternehmensinterne und -übergreifende Informationsversorgung im Rahmen des Anreizsystems kann zu den Aufgabengebieten des Controllings gezählt werden. Daher wird empfohlen, die dauerhafte Umsetzung eines Supply Chain Anreizsystems dem Supply Chain Controlling zu übertragen. Für eine erfolgreiche Umsetzung von Anreizsystemen müssen darüber hinaus weitere Anforderungen erfüllt werden. So sind z. B. die vertikale und horizontale Transparenz der Anreizpläne und Beobachtungskriterien sowie deren Verständlichkeit und Nachvollziehbarkeit zwingend notwendig. Transparenz lässt sich mit geringer Komplexität im Hinblick auf die Anzahl und den Messaufwand der Bezugsgrößen erreichen. Weiterhin muss das Anreizsystem eine Flexibilität hinsichtlich unterschiedlicher Maßnahmenprogramme oder Teilstrategien aufweisen, da im Zeitablauf Veränderungen eintreten können. Weitere Anforderungen an ein Anreizsystem stellen die Leistungsorientierung und die Gerechtigkeit dar. Diese beiden Punkte stehen in starker Relation zueinander. Eine Leistungsorientierung muss neben dem Leistungsergebnis, die exogenen, nicht beeinflussbaren Rahmenbedingungen berücksichtigen. Wird dies bei der Erreichung der Ziele und der Leistungserfüllung nicht gewährleistet, stellt dies

39 40

Vgl. Wohlgemuth (2002), S. 305 Vgl. Petry (2006), S. 223


43

einen Verstoß gegen die Gerechtigkeit dar und bewirkt im schlimmsten Fall das Verlassen eines Partners oder Wissensträgers aus der Supply Chain.41 Weiterhin ist bei Einführung eines Anreizsystems sicherzustellen, dass der Nutzen aus dem System die Kosten der Einführung und des laufenden Einsatzes übersteigt. In diesem Zusammenhang kann es sinnvoll sein, zunächst nur Unternehmen mit der Stellung unabhängiger Technologiespezialist und Kooperationspartner im System einzubinden, da bei nicht konformem Verhalten dieser Akteure der Schaden für die Supply Chain am höchsten ist.42 Es ist anzustreben, dass sich das Supply Chain Anreizsystem ohne großen zusätzlichen Aufwand implementieren lässt und bestenfalls das Anreizsystem jedes einzelnen Supply Chain Unternehmens sinnvoll ergänzt. Bestehende interne Bezugsgrößen für Anreize sind um Supply Chain spezifische Bezugsgrößen wie Gesamtdurchlaufzeit, Liefertreue oder Reklamationsgrad zu erweitern. 3.5

Supply Chain Controlling als Träger von Anreizsystem und Balanced Scorecard

Das Supply Chain Management sollte durch ein Supply Chain Controlling unterstützt werden, um eine zielorientierte Steuerung der Kooperation zu gewährleisten. Das Controlling nimmt bei der Planung, Steuerung und Kontrolle der Aktivitäten innerhalb der Supply Chain eine Unterstützungs- und Koordinationsfunktion ein und stellt dem Supply Chain Management die zur Entscheidungsfindung notwendigen Informationen zur Verfügung.43 Supply Chain Mitglieder mit denen längerfristige kooperative Beziehungen bestehen und deren Beiträge zum Endprodukt der Supply Chain eine strategische Bedeutung aufweisen wie Kooperationspartnern, Technologiespezialisten und evtl. ausgewählten Teilelieferanten44 sind zwingend in das Supply Chain Controlling einzubinden. Während der Entwicklung, der Implementierung und der späteren Nutzung einer Supply Chain Balanced Scorecard und des Anzeizsystems für die Supply Chain kommen dem Supply Chain Controlling umfangreiche Unterstützungsaufgaben zu. Der Balanced-Scorecard-Entwicklungsprozess sollte von Anfang an durch das Supply Chain Controlling begleitet und moderiert werden. So sind in der Phase der Strategiefindung dem Supply Chain Management geeignete Instrumente zur Strategiebestimmung zur Verfügung zu stellen. In der Phase der Kennzahlenauswahl und der Kennzahlenplanwertermittlung sollte das Know41 42 43 44

Vgl. Liebetruth (2005), S. 31ff. Vgl. Grewe (2003), S. 101ff. Vgl. Winkler (2005), S. 104ff., 131f.; Horváth (2003), S. 151 Vgl. Göpfert (2005), S. 67

44


how des Controllings einfließen, um einen praktikablen Rahmen für die Balanced Scorecard zu entwickeln. Nach der Implementierung der Balanced Scorecard werden vom Supply Chain Controlling die regelmäßige Kennzahlenermittlung und das Balanced-Scorecard-Reporting übernommen. In Bezug auf die Aufstellung des Anreizsystems ist ebenso die Nähe zum Supply Chain Controlling zu konstatieren. Bei der Aufstellung der Bemessungsgrößen ist, wenn möglich, auf Zielgrößen der Balanced Scorecard zu fokussieren sowie eine kontinuierliche Erfassung und Aufbereitung der Ziel- und Leistungsgrößen in Form von Berichten sicherzustellen, um eine Anreizgewährung zu ermöglichen. Ergänzend muss das Supply Chain Controlling die Höhe der Bonus- und MalusZahlungen und sonstiger Anreizkomponenten berechnen und für deren Abwicklung sorgen. Allgemein besteht beim Supply Chain Controlling die Möglichkeit der dezentralen sowie der zentralen Aufbauorganisation, wobei drei wesentliche Formen der zentralen Supply Chain Controllingorganisation unterschieden werden können: Erstens kann das Supply Chain Controlling zentral von einem oder mehreren fokalen Unternehmen durchgeführt werden. Zweitens besteht die Möglichkeit einer teambasierten zentralen Organisationseinheit, durch die alle Partner im Supply Chain Controlling involviert sind. Als dritte Alternative kann ein externer oder schon in der Supply Chain aktiver Dienstleister das Controlling zentral für die Supply Chain wahrnehmen.45 Bei einer dezentralen Verankerung des Supply Chain Controllings würden die Controllingaufgaben arbeitsteilig auf die Partner verteilt. Dabei kann es auf Grund der vielen Schnittstellen wiederum zu Problemen bei der unternehmensübergreifenden Koordination kommen, die durch das Supply Chain Controlling eigentlich verringert werden sollten. Aus diesem Grund ist die dezentrale Organisation für das zentrale Controlling innerhalb der Supply Chain nicht empfehlenswert. Vielmehr ist für eine unternehmensübergreifende Supply Chain Balanced Scorecard sowie für ein unternehmensübergreifendes Anreizsystem das Controlling zentralisiert auszugestalten. Eine zentrale Ausgestaltung fördert die einheitliche Strategiebestimmung und -umsetzung und trägt dazu bei die Anreizgewährung zentral zu koordinieren (vgl. Abbildung 3.4).

45

Vgl. Göpfert, Neher (2002), S. 42


45

Supply Chain Management Supply-Chain-Controlling

Supply Chain Balanced Scorecard

Zulieferer 4

Zulieferer 3

Supply-ChainAnreizsystem

Zulieferer 2

Zulieferer 1

OEM

Markt

Abbildung 3.4: Organisatorische Einordnung des Supply Chain Controllings46

In der konkreten Ausgestaltung eines zentralen Supply Chain Controllings weisen die beschriebenen Organisationsformen unterschiedliche Vor- und Nachteile auf. Bei einem durch das fokale Unternehmen durchgeführten Controlling kann es durch die Konzentration des Managements und Controllings auf das fokale Unternehmen leichter zu opportunistischem Verhalten kommen. Eine teambasierte zentrale Organisation des Controllings kann Abstimmungsschwierigkeiten erzeugen und weist aufgrund der notwendigen Abstimmungsprozesse zwischen Teammitgliedern aus verschiedenen Unternehmen hohe Transaktionskosten auf. Ein externer Dienstleister muss eventuell mit Akzeptanzproblemen kämpfen, obwohl hier der Vorteil der Neutralität besteht. Entsprechend der individuellen Struktur der Supply Chain ist auf Grundlage eines gemeinsamen Entscheidungsprozesses eine geeignete Organisationsform für das zentrale Supply Chain Controlling zu bestimmen. 3.6

Fazit

Die Anwendung der Balanced Scorecard als Instrument zur Strategieumsetzung in Verbindung mit einem Anreizsystem im Supply Chain Management kann einen hohen Nutzen für die beteiligten Unternehmen und die Supply Chain als Ganzes stiften. Durch die Ableitung einer gemeinsamen Supply Chain Strategie besteht die Möglichkeit, alle involvierten Unternehmen strategieorientiert auszurichten und die Ziele mit dem operativen Handeln der einzelnen Akteure zu

46

In Anlehnung an Genschmer, Krey (2008), S. 256

46


verknüpfen. Die Motivation zum zielorientierten Handeln wird zusätzlich durch das Anreizsystem unterstützt. Damit werden Voraussetzungen geschaffen, die Leistungspotentiale der Supply Chain zu erkennen und zu heben. Bei der Einführung einer Supply Chain Balanced Scorecard und eines Supply Chain Anreizsystems sind eventuelle Schwierigkeiten frühzeitig zu antizipieren. Vor allem in Unternehmen, bei denen die Strategieentwicklung und -umsetzung nicht auf allen Ebenen gefördert wird, können Unstimmigkeiten und Strategiedivergenzen existieren. Konträre Zielstellungen und Maßnahmen müssen mit angrenzenden Unternehmen in der Supply Chain abgestimmt und Einigkeit über die Modi der Anreizgewährung und -finanzierung erlangt werden. Für eine durchgängige Einführung von Supply Chain Balanced Scorecard und Anreizsystem ist daher die vorbehaltlose Unterstützung des TOPManagements aller beteiligten Unternehmen erforderlich. Nur so kann sichergestellt werden, dass die auf der Netzwerkebene beschlossenen Ziele, Strategien und Anreizmechanismen auch in den einzelnen Mitgliedsunternehmen als verpflichtendes Ziel angesehen werden. Die erfolgreiche Implementierung und der dauerhafte Einsatz von Balanced Scorecard und Anreizsystem bedarf einer adäquaten organisatorischen Ausgestaltung innerhalb der Supply Chain – ein zentrales Supply Chain Management, das durch ein zentrales Supply Chain Controlling unterstützt wird, bietet hierfür eine solide Basis.


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4

Flexibilität und Nachhaltigkeit – neue Herausforderungen im Supply Chain Design

Kati Brauer, Wendelin Groß, Stefan Wolff

4.1

Motivation und Zielsetzung

Die Logistikbranche ist weltweit einer der größten und am schnellsten wachsenden Wirtschaftszweige. In zunehmend global verteilten Netzwerken stellt eine leistungsstarke und effiziente Logistik die Voraussetzung für ein erfolgreiches Wirtschaften dar. Für Logistikverantwortliche rücken neben der operativen Effizienz der Supply Chain die Dimensionen Flexibilität und Nachhaltigkeit in den Vordergrund. Bei der Gestaltung von Netzwerken - dem Supply Chain Design - werden für einen längeren Zeitraum die strukturellen Kosten der Logistik festgelegt. Ebenso können bereits in dieser Phase die Grundlagen für eine flexible und nachhaltige Logistik gelegt werden. Dieser Beitrag gibt zunächst einen Überblick darüber, welche Anforderungen an Logistiknetzwerke aus gesamtwirtschaftlichen und industriellen Rahmenfaktoren abgeleitet werden können. Insbesondere sollen dabei die Anforderungen hinsichtlich Flexibilität und Nachhaltigkeit näher erörtert werden. Ein Planungsmodell zeigt, wie diese Ziele in das Supply Chain Management integriert werden können. Sowohl auf strategischer als auch taktischer und operativer Ebene ergibt sich Handlungsbedarf. Dieser Beitrag konzentriert sich im weiteren Verlauf auf Maßnahmen im strategischen Supply Chain Design und zeigt, wie Flexibilität und Nachhaltigkeit in die Gestaltung von Wertschöpfungsnetzwerken einfließen können. Der Beitrag schließt mit der Darstellung zweier Fallbeispiele, die zeigen, dass die bei der Berücksichtigung von Nachhaltigkeit und Flexibilität im Gestaltungsprozess nicht nur die Anpassungsfähigkeit und ökologische Effizienz verbessert werden können, sondern diese Maßnahmen gleichzeitig mit niedrigeren Logistikkosten und einer erhöhten Logistikleistung einhergehen. 4.2 4.2.1

Neue Anforderungen an Logistiknetzwerke Änderung makro- und mikroökonomischer Rahmenfaktoren

Die Anforderungen an Logistiknetzwerke entwickeln sich fortwährend weiter. Der stetige Wandel politischer, wirtschaftlicher, gesellschaftlicher und techno-

50


logischer Rahmenbedingungen beeinflusst die Logistik sowohl in der strategischen und taktischen Ausrichtung als auch in der operativen Umsetzung.1 Zudem sind Veränderungen der direkten Unternehmensumwelt zu beachten. Sich wandelnde Kundenanforderungen beeinflussen nicht nur das Distributionsnetzwerk, sondern setzen sich entlang der ganzen Wertschöpfungskette fort. Zulieferer und Logistikdienstleister, die als Wertschöpfungspartner agieren, bestimmen die Leistungsfähigkeit der eigenen Supply Chain. Letztendlich konkurrieren Unternehmen nicht nur auf der Ebene ihrer Produkte sondern auch auf Basis ihrer Logistiknetzwerke. Effiziente Logistik schafft Wettbewerbsvorteile und liefert einen wesentlichen Beitrag zum Unternehmenserfolg. Politische Entwicklungen wie die zunehmende Stabilisierung, Integration und infrastrukturelle Weiterentwicklung der Länder in Zentral- und Osteuropa haben dazu geführt, dass viele produzierende Unternehmen Teile ihrer Produktion in diesen Ländern ansiedeln, um die dortigen Märkte bedienen zu können und Lohnkostenvorteile auszuschöpfen. Eine Folge davon sind steigende Anforderungen an die unterstützenden logistischen Prozesse. Höhere Transportdistanzen und -volumina sowie die zunehmende Verkehrsdichte beeinflussen die Kosten und den Servicegrad des Logistiknetzwerkes. Wirtschaftliche Entwicklungen wie das große Wirtschaftswachstum in Asien haben dazu geführt, dass logistische Aktivitäten zunehmen. Gleichzeitig bewirken steigende Energie- und Rohstoffpreise höhere Kosten für die Abwicklung von Transporten. Aus Unternehmersicht ergibt sich deshalb die Notwendigkeit, sowohl Leistungsfähigkeit als auch Effizienz der Logistik zu verbessern, um die Wettbewerbsfähigkeit der Supply Chain zu erhalten und auszubauen. Gesellschaftliche Entwicklungen wie das gestiegene Umweltbewusstsein und die Forderung nach Nachhaltigkeit wirtschaftlichen Handelns bringen weitere Anforderungen mit sich. In Bezug auf Logistiknetzwerke ergeben sich Anforderungen hinsichtlich des effizienten Umgangs mit begrenzten Ressourcen sowie der Verringerung von Emissionen, die Klima und Atmosphäre schädigen. Technologische Entwicklungen, vor allem im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnik bieten Chancen, den genannten Herausforderungen zu begegnen. So trägt der Einsatz von Logistiksoftware dazu bei, die Gestaltung und Implementierung von Arbeitsabläufen effizienter durchzuführen. Neben diesen makroökonomischen Rahmenfaktoren sind auch Einflüsse aus der direkten Unternehmensumwelt eine Quelle neuer Anforderungen an Logistiknetzwerke. Ausgehend vom Kunden zeigen sich eine Individualisierung der Nachfrage und der Wunsch nach verkürzten und verlässlichen Lieferzeiten.

1

Brauer, Backholer (2009)


51

Insbesondere saisonale Schwankungen des Kaufverhaltens stellen hohe Anforderungen an Logistiknetzwerke. Neben der Effizienz und dem Servicegrad von Logistiknetzwerken rückt deren Flexibilität und Anpassungsfähigkeit immer mehr in den Vordergrund. Dieser Trend setzt sich bei der Auswahl und Integration von Lieferanten und Logistikdienstleistern fort. In Summe werden kontinuierlich neue Herausforderungen an Logistiknetzwerke gestellt.2 Um nicht an Wettbewerbsfähigkeit zu verlieren, sind die kontinuierliche Überwachung des Netzwerks und eine im Bedarfsfall schnelle Anpassung an veränderte Rahmenbedingungen unabdingbar. 4.2.2

Flexibilität

Die Verkürzung von Innovations- und Produktlebenszyklen, die Reduzierung von Lieferzeiten sowie der Abbau von Puffern und der Wandel hin zu auftragsorientierter Produktion sind Ursachen für die steigende Dynamik logistischer Ströme. Zunahme, Abnahme und Verlagerung von Volumenströmen erzwingen kurzfristig Anpassungen der Netzwerkkapazitäten und langfristig Veränderungen der Netzstruktur.3 Um die eigene Kosten- und Serviceposition im Wettbewerb zu sichern, müssen Unternehmen schnell auf die neuen Anforderungen reagieren. Bisher werden Logistiknetzwerke anhand von Durchschnittswerten logistischer Kennzahlen für einen längeren Zeitraum ausgelegt. Diese Methode reicht in einer sich rasch ändernden Umwelt mit sich ebenfalls ändernden Anforderungen an das Logistiknetzwerk nicht aus. Ziel der flexiblen Netzwerkgestaltung ist deshalb das Erreichen der gewünschten logistischen Leistung bei minimalen logistischen Kosten durch eine effiziente situative Anpassung des Logistiknetzwerks. Um die Flexibilität im Logistiknetzwerk als Antwort auf dynamische Umweltanforderungen zu operationalisieren, ist ein erster Schritt die Betrachtung des bestehenden Versorgungsnetzwerks im Hinblick auf die Flexibilität der einzelnen Lieferanten. Die Analyse der ‚Flexibilitätspotenziale‘ bildet die Grundlage für eine angepasste Netzwerkgestaltung, in der auch die Entwicklung von Lieferanten berücksichtigt werden kann. Die Fähigkeit der Lieferanten, Volumen, Zeitpunkt und Spezifikation der zugelieferten Güter zu variieren ist kennzeichnend für deren Flexibilität. Zur Einschätzung dieser Fähigkeiten werden verschiedene Aspekte, die von der Flexibilität der eingesetzten Fertigungssysteme über die Flexibilität der Organisation bis zur Fähigkeit zum Verschieben von Produktionsvolumen an alternative Standorte reichen, herangezogen4. Anhand einer produktspezifischen Evalu2 3 4

Baumgarten, Thoms (2002) Gudehus (2005) Gross, Kuhn (2008)

52


ierung der Lieferanten können dann Maßnahmen abgeleitet werden und die Flexibilität kann in die Netzwerkplanung und -gestaltung einfließen, um den dynamischen Anforderungen gerecht zu werden. 4.2.3

Nachhaltigkeit

Logistiknetzwerke geraten durch makroökonomische und mikroökonomische Faktoren unter Druck und müssen flexibel gestaltet sein, um konkurrenzfähig bleiben zu können. Knappe Ressourcen und sensibilisierte Kunden erfordern zudem nachhaltiges Wirtschaften. Während die ökomische Effizienz von Logistiknetzwerken unter dynamischen Rahmenbedingungen bereits eine Herausforderung darstellt, erfordert die Umsetzung des Nachhaltigkeitsgedankens in der Logistik darüber hinausgehende Anstrengungen. Eine nachhaltige Netzwerkoptimierung wird durch die integrale Betrachtung des Gesamtprozesses inklusive aller unternehmensindividuellen Restriktionen sowie der sofortigen und kontinuierlichen Berücksichtigung sich wandelnder Rahmenbedingungen erreicht. Zukunftssichere Entscheidungen werden auf Basis einer Gesamtkostenbetrachtung, unter Berücksichtigung der Kapitalbindungs- sowie Lagerhaltungskosten, der anfallenden Transportkosten und Fixkosten getroffen. Ziel ist es, das komplette Logistiknetzwerk im Hinblick auf ein gesamtkostenoptimales Ergebnis auszurichten. Neben dem Kostenoptimum des Einzelunternehmens oder der Supply Chain rücken durch das wachsende Umweltbewusstsein in Politik und Öffentlichkeit und die Ergebnisse neuer Studien zum Klimawandel volkswirtschaftliche Kosten in den Vordergrund, die bisher größtenteils externalisiert waren. Die sozialen Auswirkungen von Entscheidungen in der Logistik sind für eine Gesamtbetrachtung ebenfalls zu berücksichtigen. Die ökologische Effizienz von Logistiknetzwerken kann durch eine verbesserte Routenführung und Auslastung von Transportmitteln oder den Einsatz schadstoffarmer Transportmittel erhöht werden. Standortentscheidungen beeinflussen die Anzahl der zurückzulegenden Tonnenkilometer und damit direkt auch die entfernungsabhängigen Schadstoffausstöße. Eine wesentliche Voraussetzung zur Vermeidung der in einem Logistiknetzwerk entstehenden Emissionen (z. B. Kohlenstoffdioxid, Stickstoffoxide oder Partikelemissionen) ist jedoch deren Bewertbarkeit. Erst wenn Umwelteinwirkungen quantifizierbar sind, können sie als Kriterien in logistische Entscheidungen einfließen. 4.3

Ein Planungsmodell für das Supply Chain Management

Wesentliche Herausforderungen bei der Gestaltung, Planung und Steuerung zukunftsfähiger Logistiknetzwerke, die sich aus der Dynamik der Unterneh-


53

mensumwelt ergeben, sind Anforderungen hinsichtlich Flexibilität und Anpassungsfähigkeit sowie die Forderung nach nachhaltigem Wirtschaften. 4.3.1

Bestandteile des Supply Chain Management

Supply Chain Management beruht auf einer ganzheitlichen Betrachtung von Wertschöpfungsnetzwerken. Gegenstand der Betrachtung sind alle wertschöpfenden Prozesse in den Bereichen Entwicklung, Produktion, Distribution und Beschaffung „vom Lieferanten des Lieferanten bis zum Kunden des Kunden“. Als Bereiche des Supply Chain Management können das Supply Chain Design, Supply Chain Planning, Supply Chain Execution und Supply Chain Monitoring voneinander abgegrenzt werden (vgl. Abbildung 4.1)5. Diese Unterscheidung ist sowohl nach zeitlichen als auch nach inhaltlichen Gesichtspunkten angebracht. strategisch/langfristig

SupplyChain Design

operativ/kurzfristig

SupplyChain Planning

SupplyChain Execution

SupplyChain Monitoring

Abbildung 4.1: Planungsmodell für Supply Chain Management

Das Supply Chain Design umfasst die langfristige Gestaltung und Planung des Wertschöpfungsnetzwerkes. Die Hauptaufgaben bestehen im Entwurf der Netzwerkstruktur und der Auslegung der im Netzwerk ablaufenden Transport-, Produktions- und Lagerprozesse, sowie der Auswahl geeigneter Partner und der Festlegung der Kooperationsform. Alternativ werden auch die Begriffe Supply Chain Strategy, Supply Chain Configuration oder Strategic Network Design gebraucht. Das Supply Chain Planning beinhaltet die mittelfristige iterative Planung von Materialflüssen, Beständen und Kapazitäten innerhalb der vorher festgelegten Netzwerkstruktur. Beispielhaft seien an dieser Stelle die Absatzplanung, Programmplanung und Maschinenbelegungsplanung genannt.

5

Wolff, Nieters (2002)

54


Das Supply Chain Execution bezeichnet die Abwicklung der in einer Supply Chain ablaufenden Prozesse, z. B. die Veranlassung, Abwicklung und Rückmeldung von Kundenaufträgen. Der vierte Bereich, das Supply Chain Monitoring, dient dem Controlling von Logistikkosten und -leistungen und findet auf allen drei zuvor genannten Ebenen statt. 4.3.2

Nachhaltigkeit und Flexibilität im Supply Chain Management

Nachhaltigkeit und Flexibilität des Logistiknetzwerkes können sowohl strategisch als auch taktisch und operativ beeinflusst werden. Einige Beispiele für Maßnahmen auf den Planungsebenen Supply Chain Design, Planning, Execution und Monitoring sind in der folgenden Tabelle aufgelistet: Tabelle 4.1: Beispiele für Maßnahmen zur Steigerung der Flexibilität und Nachhaltigkeit logistischer Netzwerke Flexibilität

Nachhaltigkeit

Supply Chain Design

Redundante Zuordnung von Lagersortimenten

Standortauswahl nach ökonomischen, ökologischen und sozialen Kriterien

Supply Chain Planning

Mittelfristige Überplanung von Transportkapazitäten

Vermehrter Einsatz umweltschonender Verkehrsträger

Supply Chain Execution

Nutzung von Notfallkonzepten

Logistikgerechte Disposition

Supply Chain Monitoring

Monitoring von Reaktionszeiten

Monitoring von Umweltkennzahlen (z. B. CO2-Ausstoß)

Die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit des Logistiknetzwerkes wird des Weiteren durch die Interaktion dieser Planungsebenen gesteigert. Je dynamischer die Rahmenbedingungen des wirtschaftlichen Handelns sind, desto enger sollte die Kopplung zwischen den Ebenen gestaltet sein. Eine enge Kopplung fördert die effiziente Informationsweitergabe und ermöglicht so ein zeitiges Reagieren auf Veränderungen. 4.3.3

Logistiknetzwerke dynamisch planen und gestalten

Im dynamischen Umfeld sind logistische Netzwerke wechselnden Einflüssen aus verschiedenen Richtungen unterworfen, die sowohl zu steigenden Kosten im Netzwerk als auch zu sinkender Leistung führen können. Ursache hierfür ist der Wandel der Entscheidungsparameter, die für die erstmalige und fortlaufende Gestaltung des Netzwerks herangezogen werden. Da diese Parameter nicht


55

konstant sind, sondern sich zunehmend schnell verändern, kann auch das Netzwerk nicht dauerhaft optimiert werden oder ganzheitlich auf zukünftig zu erwartende Ereignisse und Entwicklungen ausgerichtet werden. Kosten und Leistung des Logistiknetzwerks verschlechtern sich deshalb in vielen Fällen im Zeitverlauf und dies bewirkt eine Abnahme der Wettbewerbsfähigkeit, die durch die Logistikleistung (Verfügbarkeit, Servicegrad, Qualität) und die zur Erstellung der Logistikleistung aufgewendeten Logistikkosten determiniert wird (Abbildung 4.2). Indikator

Logistikkosten

100%

Logistikleistung

Wettbewerbsfähigkeit Zeit

Abbildung 4.2: Logistiknetzwerke verlieren mit der Zeit an Wettbewerbsfähigkeit

Um dieser Entwicklung entgegenzuwirken, ist es erforderlich, dass logistische Netzwerke nicht als feststehendes Element betrieblicher Planung begriffen werden. Vielmehr bedarf das Netzwerk einer stetigen Anpassung an neue Gegebenheiten. Da die Auslöser, die Anpassungen erfordern, vielfältig und nicht unbedingt vorhersehbar sind, ist eine sich in längeren Abständen wiederholende Gestaltung des Netzwerks nicht ausreichend um die Wettbewerbsfähigkeit des Netzwerks zu sichern. Gleichzeitig besteht eine weitere Anforderung darin, die Kosten für die Planung möglichst gering zu halten. Es sollte vermieden werden, fortwährend Neuplanungen anzustoßen, deren Nutzen die anfallenden Kosten nicht deckt oder die unnötige Unruhe in Strukturen und Prozesse der Supply Chain erzeugen. Planungsauslöser können ihrer Art nach in drei Gruppen unterteilt werden: Eine antizipative Planung entspricht im Wesentlichen dem heutigen Planungsvorgehen. Sie wird in regelmäßigen Abständen angestoßen und führt zur Überplanung des Gesamtnetzwerks oder einzelner Teile des Logistiknetzwerks. Die Frequenz der Überplanung sollte dabei die Dynamik der Umweltbedingungen widerspiegeln.

56


Eine proaktive oder ereignisgesteuerte Planung ist dann möglich, wenn Informationen über sich verändernde Rahmenbedingungen (z. B. neue Werksbelegung, Produktanlauf, Marketingaktionen) im Voraus bekannt sind. Diese Informationen können dann aktiv genutzt werden, um Ineffizienzen im Netzwerk von vornherein zu vermeiden. Eine reaktive Überplanung erfolgt dann, wenn vorher festgelegte Zielkorridore über- oder unterschritten werden. Grundlage dafür stellen Logistikkennzahlen dar, die im Rahmen des Supply Chain Monitoring überwacht werden. Die Eignung dieser Ansätze ist abhängig von den Gegebenheiten im Unternehmen. Vorteile der antizipativen und proaktiven Planung sind die Erkennung und Vermeidung von Ineffizienzen im Netzwerk noch vor ihrer Entstehung. Kritische Erfolgsfaktoren für die proaktive Planung sind die Verfügbarkeit und Qualität von Prognosedaten, da die Auswirkungen einzelner Ereignisse oftmals erst nach der Umsetzung quantifiziert werden können. Die reaktive Überplanung setzt ein, wenn ein Abfall der logistischen Leistung oder ein Kostenanstieg festgestellt wird. Die Herausforderung hierbei besteht in der schnellen Umsetzung von Verbesserungsmaßnahmen, um die volle Wettbewerbsfähigkeit schnellstmöglich wiederherzustellen. Gemeinsam ist allen Ansätzen, dass sie explizit dynamische Veränderungen berücksichtigen, sei es durch eine rollierende, ereignisgesteuerte oder regelkreisbasierte Überplanung. Die Auswahl der optimalen Planungsstrategie ist fallabhängig und muss jeweils unternehmensspezifisch bestimmt werden. Oftmals deckt erst eine Kombination aus mehreren Ansätzen alle Anforderungen eines Unternehmens ab. 4.4

Flexibilität und Nachhaltigkeit im Prozess der Netzwerkgestaltung

Eine strukturierte Vorgehensweise und die gesamthafte Betrachtung des Logistiknetzwerkes im Planungsprozess stellen die Grundlage für ein effizientes, anpassungsfähiges und nachhaltiges Supply Chain Design dar. Am Beispiel des Vorgehensmodells von Wolff/Nieters soll aufgezeigt werden, wie sich die neuen Herausforderungen in bekannte Planungsroutinen integrieren lassen.6

6

Wolff, Nieters (2002)


Planungsschritt

Planungsinhalt

• Festlegung des Projektteams

Projektteam Planer 1

Planer 2

Flexibilität

• Planungsfallabhängige Zusammensetzung des Teams • Effiziente Informationskanäle

Planer ...

Nachhaltigkeit

• Zuweisen von Verantwortlichkeiten für ökologische und soziale Belange innerhalb des Teams

Planer n Festlegung Gestaltungs- • Festlegung des zu analysierenden und & Planungsumfang zu optimierenden Ausschnitts der Supply Chain

• Berücksichtigung des Planungszeitraums • Dynamischer Planungsanstoß

Umfang • Berücksichtigung bestehender Mengengerüste und der strategischen Planung

Generierung Planungsdaten ... Artikelstammdaten Standortstammdaten

• Datenmigration und Datenaufbereitung

Modellierung & Visualisierung Netzwerkstruktur 3

2

Quelle Lager

Quelle

Lager

Quelle

2

WE 2

Lager

• Laufende Aktualisie- • Erhebung von rung der Datenbasis Umweltkennzahlen • Erweiterbarkeit der Planungsdaten

• Berücksichtigung sozialer Faktoren

• Erfassung flexibler Ressourcen im Netzwerk

• Definition der Stufen, Standorte und Relationen des Netzwerks

• Abbildung und • Abbildung und Visualisierung Visualisierung von flexibler Ressourcen Verkehrswegen für im Netzwerk unterschiedliche Transportmittel

• Definition der Funktionsbereiche und der standortinternen Relationen

• Abbildung und • Einbezug von Visualisierung Umweltfaktoren auf flexibler Ressourcen Standortebene auf Standortebene

Senke Senke

Modellierung & Visualisierung Standortebene WE 1

• Ganzheitliche Betrachtung des Netzwerks (Voll- und Leergutströme; alle Verkehrsträger; Ver- und Entsorgungsprozesse)

WA 1

Komm Lager

WA 2

Netzwerkbelegung

Abbildung 4.3: Vorgehen bei der Netzwerkgestaltung und -planung I

57

58


Planungsschritt

Planungsinhalt

Netzwerkbelegung Artikelgruppen Quelle Quelle

Lager

Quelle

• Entwicklung von Bedarfsszenarien

Senke

• Zuordnung von Artikelgruppen zu Standorten und Relationen

Senke

• Bildung von Bedarfsprognosen

• Berücksichtigung von Bedarfsschwankungen und zeitlichen Horizonten

• Analyse von (Teil)netzwerken, Standorten und Relationen

• Auswertung von Lieferzeiten, Kapazitätsauslastungen im Zeitverlauf

Bedarfe

Lager

Flexibilität

Nachhaltigkeit

• Berücksichtigung von Produktlebenszyklen

Verteilungen

Analyse Kostenanalyse: Gesamtkosten

Simulation

• Feststellen von Bottlenecks im Netzwerk

• Berücksichtigung alternativer Bedarfsszenarien

• Entwicklung nachhaltiger Netzwerkstrukturalternativen

• Bestimmung optimaler Touren und Frequenzen

• Robuste Optimierung

• Multikriterielle Optimierung nach ökonomischen und ökologischen Zielgrößen

• Bewertung von Netzwerkstrukturen

• Erweiterung des • Erweiterung des Bewertungsschemas Bewertungsschemas um ökologische um dynamische Kennzahlen (z.B. Kennzahlen Schadstoffausstoß, Auslastung, Ressourcenverbrauch

• Generierung von

Alternative A Alternative B

• Analyse von Kosten- Leistungsund Umweltfaktoren

Netzwerkstrukturalternativen

Alternative C

ist

Optimierung Optimale Struktur: Quelle Quelle

Senke

Lager Senke

Quelle

Bewertung

Strukturalternative A: Szenario 1 Szenario 2 Strukturalternative B: Szenario 3

• Berücksichtigung unterschiedlicher Szenarien • Aufbereitung der Ergebnisse zur Entscheidungsfindung

Entscheidung

Abbildung 4.4: Vorgehen bei der Netzwerkgestaltung und -planung II


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Bereits während der Initialisierung des Gestaltungs- bzw. Planungsprozesses können die Flexibilität und Nachhaltigkeit der Planung beeinflusst werden. Die Einbindung von Vertretern aller von den Ergebnissen der Planung betroffenen Organisationseinheiten sowie der bewusste Einsatz effizienter Informationskanäle fördern die Qualität der Planung und begünstigen die Akzeptanz der Planungsergebnisse. Eine ganzheitliche Perspektive bei der Festlegung des Gestaltungs- und Planungsumfangs führt zu nachhaltigen Problemlösungen. Fallabhängig sind sowohl Vollgut- als auch Leergutprozesse zu betrachten. Neben Prozessen der Versorgung sind Entsorgungsprozesse (z. B. Kreislaufführung und Aufbereitung von Betriebsmitteln, Recycling, Rücknahme von Produkten) im Sinne der Nachhaltigkeit bei der Gestaltung des Logistiknetzwerks zu beachten. Schon bei der Generierung der Planungsdaten gilt es, Faktoren zu erheben, die Flexibilität und Nachhaltigkeit wesentlich beeinflussen. Um dynamisch auf neue Anforderungen reagieren zu können, sollten alternative Beschaffungswege sowie Flexibilität und Qualifikation der Ressourcen (Lieferanten, Spediteuren, Mitarbeitern) erhoben werden. Um nachhaltige Logistiknetzwerke zu gestalten ist es wichtig bereits in frühen Projektphasen alternative Verkehrsträger wie Bahn oder Schiff einzubeziehen. Sind die Planungsdaten vollständig erhoben, erfolgt die Modellierung und Visualisierung des Ausgangsnetzwerks sowie die Belegung der Standorte und Relationen mit Artikeln. Wichtig ist hierbei die Berücksichtigung alternativer Bedarfsszenarien (z. B. saisonale Bedarfsschwankungen, Nachfrageentwicklung über Produktlebenszyklus, Ersatzteilbedarfe). Die Analyse des Ausgangsnetzwerks sollte die Beurteilung von Lieferzeiten und Kapazitätsauslastungen, die wesentliche Indikatoren für die Flexibilität des Netzwerks darstellen, umfassen. Durch die Auswertung ökonomischer und ökologischer Kennzahlen ist eine ganzheitliche Bewertung der IST-Situation möglich. Werden Kapazitätsengpässe oder Ineffizienzen im Netzwerk erkannt, können dafür gezielt Alternativen entwickelt werden. Optimale Standorte, Touren und Frequenzen können mit Hilfe von Optimierungsalgorithmen ermittelt werden. Eine multikriterielle Optimierung erlaubt die Optimierung eines Netzwerkes nach mehreren Zielgrößen (z. B. Kosten, Zeiten, Ressourcenverbrauch). Bei der Bewertung der generierten Strukturalternativen sollten mögliche Bedarfsszenarien zu Grunde gelegt werden. Eine Bewertung des Systemverhaltens unter stochastischen Einflüssen bzw. bei dynamischen Belastungen erlaubt Aussagen zur Flexibilität. Die Auswertung des Ressourcenverbrauchs, der Auslastung und des durch logistische Aktivitäten verursachten Schadstoffausstoßes stellt zusätzliche ökologische Kennzahlen bereit, die bei der nachhaltigen Gestaltung von Logistiknetzwerken Beachtung finden sollten.

60


Eine wichtige Bedingung für die Berücksichtigung von Flexibilität und Nachhaltigkeit im Rahmen des Supply Chain Design ist die Messbarkeit und Bewertbarkeit dieser Größen. Auf Grund der Datenmenge und Komplexität heutiger Logistiknetzwerke sind unterstützende Softwarewerkzeuge eine weitere Voraussetzung dafür, dass Planungs- und Gestaltungsprozesse effizient durchgeführt werden können. Die folgenden Fallbeispiele zeigen, wie Flexibilität und Nachhaltigkeit in praktische Gestaltungsprozesse eingebunden wurden. 4.5

Fallbeispiele aus der Planungspraxis

4.5.1

Nachhaltige Netzwerkstrukturoptimierung

Eine Optimierung der Struktur des Logistiknetzwerks bietet die Möglichkeit zur Kosten- und Emissionsoptimierung. Bei mehrstufigen Logistiknetzwerken sind die Lage der Standorte und die damit determinierten Transportentfernungen ein entscheidender Stellhebel. Logistikplanungssoftware ermöglicht durch die Verwendung mathematischer Optimierungsmodelle die Bestimmung der kostenoptimalen Lage eines oder mehrerer Standorte. In der Ausgangssituation (Abbildung 4.5 links) des vorliegenden Fallbeispiels befindet sich das Zentrallager des Distributionsnetzwerkes in Fulda.7 Die Optimierung schlägt als möglichen, kostenoptimalen Standort die Stadt Allagen vor (Abbildung 4.5 rechts).

Allagen

Fulda

Abbildung 4.5: IST-Netzwerk und neuer Zentrallagerstandort.

Der Vergleich der beiden Szenarien gibt Aufschluss über die Kosten- und Emissionswirkung dieser Strukturoptimierung. Der Kostenvergleich zeigt das monetäre Potential dieser Maßnahme. Die jährlichen Logistikkosten können durch den neuen Zentrallagerstandort um über 3 Prozent reduziert werden (Abbildung 4.6).

7

Seidel, Wolff (2007)


61

Abbildung 4.6: Kostenvergleich IST-Netzwerk und neuer Zentrallagerstandort

Neben einer Kostenreduktion führt die Verlagerung des Zentrallagerstandortes gleichzeitig zur Senkung der Schadstoffemissionen um 12 Prozent. Darüber hinaus bewirkt eine Flottenmodernisierung weitere Effizienzsteigerungen durch geringeren Treibstoffverbrauch und kostengünstigere Steuerklassen. Gleichzeitig werden auch die Schadstoffklassen der Flotte verbessert und der Schadstoffausstoß reduziert. Die Flotte des vorgestellten Distributionsnetzwerkes besteht im Ausgangsszenario aus Fahrzeugen der Schadstoffklasse EURO 2. Dadurch werden jährlich 993 Tonnen Kohlendioxid, 1,5 Tonnen Kohlenmonoxid, 650 Kilogramm Kohlenwasserstoff und 5,4 Tonnen Stickoxide emittiert. Die Modernisierung der Flotte auf Fahrzeuge der Schadstoffklasse EURO 4 führt bei den Schadstoffen zu unterschiedlichen Effekten, reduziert die Gesamtemissionen jedoch deutlich in Höhe von über 40 Tonnen. Die Wirkung einer Verjüngung der Fahrzeugflotte auf Kohlendioxidemissionen sollte dabei nicht unterschätzt werden, weil dadurch sowohl der Kraftstoffverbrauch als auch der Kohlenstoffdioxidausstoß signifikant verringert werden können. 4.5.2

Flexibilisierung im Versorgungsnetzwerk durch Variantenreduzierung

Eine zunehmende Zahl von Produkt- und Komponentenvarianten im produzierenden Gewerbe schränkt die Möglichkeit der Lieferanten, flexibel auf Schwankungen bei der abgerufenen Menge oder der Produktspezifikation zu reagieren, häufig ein. Da die verschiedenen Varianten sowohl die Beschaffung

62


als auch die internen Prozesse der Lieferanten beeinflussen, benötigen diese längere Vorlaufzeiten, um große Sicherheitsbestände zu vermeiden. Deshalb soll für eine Reihe neuer Aufträge eine variantenreiche Baugruppe in Differentialbauweise statt in Integralbauweise konstruiert werden. Dadurch wird die Anzahl der Varianten um 60 % reduziert. Diese Entwicklungsarbeit wird von einem Lieferanten durchgeführt, der über die technologischen Fähigkeiten für Entwicklung, Produktion und Distributionslogistik verfügt. Aufgabe für den Logistikplaner ist nun, den Lieferanten so in das bestehende Netzwerk einzubinden, dass dieser bei neuen Aufträgen flexibel in die Wertschöpfungskette integriert werden kann und als Alternative zu bestehenden Lieferanten zur Verfügung steht. Versorgungsnetzwerk

Alternative Supply Chains

Starre Supply Chain

Abbildung 4.7: Flexibilität im Versorgungsnetzwerk durch alternative Supply Chains

Durch diese proaktive Maßnahme zur Reduzierung der Variantenvielfalt können zum einen die Flexibilität des Logistiknetzwerks gesteigert und zum anderen Logistikkosten z. B. im Transport gespart werden, da die Behälter dichter gepackt und größere Lose bestellt werden können. Weiterhin spart der Lieferant Kosten in der Serienproduktion, weil der Aufwand in der Arbeitsvorbereitung, beim Rüsten und in der Bereitstellung sinkt. 4.6

Fazit

Logistikverantwortliche sind bei der Gestaltung von Wertschöpfungsnetzwerken mit einer Vielzahl gegenwärtiger und zukünftiger Herausforderungen konfrontiert. So erfordert die zunehmende Dynamik industrieller Prozesse


63

Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Nachhaltige Lösungen können nur erzielt werden, wenn der Netzwerkgestaltung eine ganzheitliche Perspektive zu Grunde liegt, die neben rein ökonomischen auch ökologische und soziale Aspekte berücksichtigt. Ein entscheidender Erfolgsfaktor für zukünftiges Supply Chain Design sind zukunftsoffene Planungsroutinen. Planungs- und Vorgehensmodelle sollten diese neuen Anforderungen integrieren und sich organisch weiterentwickeln. Anhand des Vorgehensmodells nach Wolff/Nieters wurde gezeigt, wie generische Vorgehensweisen neue Anforderungen aufnehmen und entscheidend zum Unternehmenserfolg beitragen können. Die Praxisbeispiele haben gezeigt, dass sich aus Herausforderungen neue Chancen ergeben können, wenn IT als Enabler genutzt wird.

64


Literatur Baumgarten, H., Thoms, J.: Trends und Strategien in der Logistik. Technische Universität Berlin, Berlin, 2002. Brauer, K., Backholer, C. J.: A Strategic View of Transportation Management in Automotive Supply Networks, erscheint in : International Journal of Automotive Technology and Management, Vol. 9. Gross, W., Kuhn, S.: Configuration and Product Modularization for the flexible Network: A Contribution to Mass Customization, in: Edwards, K.; Blecker, Th.; Salvador, F.; Friedrich, G. (Hrsg.): Mass Customization Services. Lyngby, Technical University of Denmark, 2008. Gudehus, T: Logistik. Grundlagen, Strategien, Anwendungen. 3. Aufl., Berlin, Springer Verlag, 2005. Seidel, T., Wolff, S.: Auf dem Weg zu Green Logistics - Messbarkeit ist der Schlüssel, in: Wimmer, T. (Hrsg.): Kongressband des 24. Deutschen Logistikkongress, 2007. Wolff, S., Groß, W.: Dynamische Gestaltung von Logistiknetzwerken, in: Baumgarten, H. (Hrsg.): Das Beste der Logistik. Innovationen, Strategien, Umsetzungen. Springer Verlag, Berlin, 2008. Wolff, S., Nieters, C.: Supply Chain Design - Gestaltung und Planung von Logistiknetzwerken, in: Pradel, U.H., Süssenguth, W., Piontek, J., Schwolgin, A.F. (Hrsg.): Praxishandbuch Logistik. Erfolgreiche Logistik in Industrie, Handel und Dienstleistungsunternehmen. Deutscher Universitätsverlag, Köln, 2002.

5

Mögliche Rolle von Logistik-Dienstleistern als Agilitätsstifter in der Supply Chain

Philipp Precht, Günter Prockl

5.1

Supply Chains, Agilität und Logistik-Dienstleister

Verbunden mit Schlagworten wie Globalisierung, Zeitfalle, Variantenvielfalt und vielen anderen mehr wird insbesondere in der Automobilindustrie seit Jahren intensiv die Problematik anpassungsfähiger, agiler Produktionsstrukturen und Prozesse in einer komplexen unsicheren Umwelt diskutiert. Ganz allgemein kann unter Agilität dabei der Anspruch an das Leistungssystem verstanden werden, sich an dynamische Umweltbedingungen effektiv anzupassen, um entsprechende negative Wirkungen vermeiden und sich anhaltend in einer günstigen Wettbewerbsposition positionieren zu können. Unter dem Stichwort Supply Chain Management ist ferner der Betrachtungsgegenstand von einzelnen Unternehmen auf Wertschöpfungsbeziehungen zwischen z. B. Automobilherstellern (OEM) und ihren Lieferanten bis hin zu deren Lieferanten und den so gebildeten Wertschöpfungsnetzwerken erweitert worden. Durch intelligente Verlagerung von Aktivitäten des OEM zu Lieferanten und das damit verbundene Outsourcing wurden neue Möglichkeiten der Anpassung und des Management von Komplexität erschlossen. Bisher weitgehend vernachlässigt erscheint in einer solchen Supply Chain Perspektive der Akteur Logistikdienstleister, der neben dem OEM und den Lieferanten prinzipiell ebenfalls als Ansatzpunkt zur Implementierung einer höheren Anpassungsfähigkeit in der Supply Chain in Frage kommen könnte. Vor dem Hintergrund von Erkenntnissen aus einem Forschungsprojekt ForLog, in dem die Rolle des Logistikdienstleisters explizit thematisiert worden ist, soll in diesem Beitrag diskutiert werden, ob sich durch dessen Einbeziehung in die Supply Chain Potenziale für mehr Agilität in den Supply Chains erschließen ließe. Dazu wird im ersten Teil zunächst ein Bezugsschema zum Begriff Agilität und entsprechender Gestaltungsmöglichkeiten eingeführt. Dieses wird dann im zweiten Teil des Beitrags herangezogen, um eine Anwendung eines entsprechenden Logistikdienstleisterkonzeptes in der Automotive-Industrie zu diskutieren.

66


5.2

Supply Chain Agilität – Begriff, Ansatzpunkte, Beschreibungskriterien

5.2.1

Supply Chain Management und Agilität – Forschungsgegenstand und Begriffverständnis

5.2.1.1

Begriff der Agilität – Bedarf, Potenzial und Wirkungen

Bevor eine, wie zuvor angedeutete, Rolle des Logistikdienstleisters als Stifter von Agilität in der Supply Chain diskutiert werden kann, soll zunächst der Begriff der Agilität klarer gefasst und ein einfaches Begriffsschema als Rahmen für die nachfolgende Diskussion eingeführt werden. Sowohl Agilität als auch der gelegentlich gleichgesetzte Begriff Flexibilität beziehen sich auf die Fähigkeiten eines Systems, auf system- oder umweltinduzierte Veränderungen reagieren zu können.1 Während Flexibilität zumindest in der produktionswirtschaftlichen Diskussion2 auf erwartete Veränderungen abzielt, bezieht der Agilitätsbegriff zusätzlich die Anpassungsfähigkeit an unerwartete Änderungen mit ein.3 In diesem etwas weiteren Verständnis soll auch hier der Begriff der Agilität verstanden werden. Als weiterer Zugang zu einem handhabbaren Begriff der Agilität für diesen Beitrag erscheint ferner eine Unterscheidung in drei unterschiedliche Bedeutungen sinnvoll. Zum einen kann sich der Begriff auf die Notwendigkeit zur Anpassung eines Systems beziehen, wie sie durch dessen Umwelt bestimmt ist. Hier kann entsprechend von einem Agilitätsbedarf die Rede sein. Inhaltlich ist dieser Agilitätsbedarf direkt mit der Umweltkomplexität verbunden, die das System zu bewältigen hat. Gelingt die Anpassung, dann kann von einem System gesprochen werden, das sicher, integer oder auch ausfallsicher ist. Agilität bezieht sich in diesem Sinn dann auf die erfolgreiche Abwehr von Unsicherheit als Wirkung in einem System. Als ein Ausdruck für die zunehmende Problematik, die mit dem Bedarf an Agilität verbunden wird, mag Bleichers Bild der Komplexitätsfalle (Abbildung 5.1) gelten, das sich insbesondere auf den zeitlichen Aspekt der Anpassungsfähigkeit bezieht. In einer Welt, geprägt durch Hyperwettbewerb4, Globalisierung, Dynamik und damit verbundener hoher Umweltkomplexität sowie die dadurch induzierte Komplexität der entsprechenden Wertschöpfungsstrukturen, 1 2 3 4

Vgl. Upton (1994); Kaluza (1993); Steger (2004) Siehe z. B. Goldman, Nagel, Preiss (1995); Sharifi, Zhang (1999); Yusuf, Sarhadi, Gunasekaran (1999); Zhang, Sharifi (2000) Vgl. Becker (2001); Vokurka, Fliedner (1998) Vgl. D'Aveni, Gunther (1994)


67

Reaktionszeit t

wird die theoretisch benötigte Reaktionszeit auf Anpassungsimpulse immer länger, während zugleich der Wettbewerb die verfügbare Reaktionszeit zunehmend beschränkt.

Theoretisch benötigte Reaktionszeit bei wachsender Komplexität

Tatsächlich verfügbare Reaktionszeit bei wachsender Dynamik

Komplexität und Dynamik

Abbildung 5.1: Komplexitätsfalle strategischer Entscheidungen5

Als Ausweg aus der Komplexitätsfalle und damit Antwort auf die Anforderungen des Hyperwettbewerbs bleibt dann letztlich nur, die Fähigkeit zur Anpassung in den Wertschöpfungsstrukturen bereits strukturell zu verankern. Eng verbunden mit dem Bedarf an Agilität ist, aufgrund unterstellter oder beobachteter Dynamik und Komplexität der Umwelt, zum anderen das in einem jeweils betrachteten System verankerte Potenzial, mit diesen Umweltbedingungen fertig zu werden. Dieses Potenzial gilt als zunehmend entscheidend für die erfolgreiche Reaktion und damit für die Befriedigung des existierenden Bedarfs an Flexibilität. Zugleich ist diese „proaktive“ Form der Agilität6 aber zwangsläufig auch weniger einfach zu beschreiben, da sie sich, anders als z. B. die Wirkungen, nicht unmittelbar beobachten lässt. Für den weiteren Verlauf des Beitrags werden der Bedarf an Flexibilität und angestrebte Wirkungen als gegeben unterstellt. Die Ausführungen fokussieren auf die Gestaltung und Beschreibung des Agilitätspotenzials. Die in Konsequenz folgende Frage richtet sich dann zunächst auf die „Stellhebel“ zur Veränderung des Systems, um dem unterstellten Agilitätsbedarf mit einem entsprechenden Agilitätspotenzial des Systems begegnen zu können. Anschließend ist dann in Abschnitt 5.2.1.3 zu fragen, wie sich dieses Potenzial prinzipiell

5 6

In Anlehnung an Bleicher (2004), S. 45 Goldman, Nagel, Preiss (1995); Yusuf, Sarhadi, Gunasekaran (1999); Becker (2001); Duguay, Landry, Pasin (1997)

68


bewerten lässt, um verschiedene Systeme entsprechend zu vergleichen. Abbildung 5.2 fasst die bisher dargestellten Begriffe nochmals zusammen und greift dabei zugleich bereits auf die im Folgenden diskutierten prinzipiellen Stellhebel und Beschreibungskriterien eines Agilitätspotenzials vor. Umweltkomplexität Umweltdynamik => Unsicherheit

Bedarf an AGILITÄT

Fähigkeit, auf unterschiedliche Bedarfe reagieren zu können

Redundanz, Varietät

Robustheit, Integrität

Selbstregulierung

Wirkung von AGILITÄT

Zuverlässigkeit, etc.

Reichweite Mobilität Einheitlichkeit

2.2.2

=> Ausdruck für erfolgreiche Abwehr von Unsicherheit

Lern-/Entwicklungsfähigkeit

2.2.1

Modularität Potenzial zur AGILITÄT

(Kosten der Bereitstellung)

Abbildung 5.2: Bedarf, Wirkung vs. Potenzial zur Agilität – Bezugsschema

Nachdem nun ein Begriffsschema zur Einordnung des Agilitätspotenzials formuliert ist, auf dessen Basis die weitere Diskussion stattfinden kann, soll zuvor noch die Brücke zum Thema Supply Chain Management geschlagen werden. 5.2.1.2

Supply Chain Management und die Rolle des Logistik-Dienstleisters

Zu den Gestaltungsaufgaben eines Supply Chain Managements kann prinzipiell in vier Aufgabenfelder unterschieden werden, an denen auch die Erhöhung des Agilitätspotenzials ansetzen kann: Zunächst wird Agilität konsequenterweise nicht nur für Produktionssysteme, sondern für das gesamte Wertschöpfungsnetzwerk gefordert. Entsprechend gilt es, die in der Gesamtkonfiguration der Varietät des Netzwerkes „eingebaute Agilität“ bereits im Design der Supply Chain zu berücksichtigen. Dies betrifft insbesondere die strukturelle Aufteilung und damit die Allokation von Aktivitäten, Aufgaben, Funktionen, Prozessen und Kompetenzen auf verschiedene Akteure in der Versorgungskette, um komparative Wettbewerbsvorteile durch Standortwahl, Spezialisierungs- und Zentralisierungsvorteile und zielgerichtete Bündelung von Kernkompetenzen zu nutzen. Insbesondere scheint hier ein wichtiger Ansatzpunkt in der Erweiterung der Netzwerkperspektive auf die Kompetenzen und Spezialisierungsvorteile der Logistikdienstleister zu liegen. Die anschließende Aufgabe betrifft dann die Konfiguration der Konnektivität (Art, Anzahl und Festigkeit der Beziehungen) im Netzwerk, also die aktive Gestaltung der Koordinationsentscheidungen, die vor allem die Transfer-, Steu-


69

erungs- und Kommunikationsprozesse zwischen den Akteuren betreffen. Dabei gilt es, die Supply Chain laufend mit Blick auf das Gesamtziel zu mobilisieren und die Integration der organisatorisch und geographisch verteilten Akteure zu einem insgesamt „optimalen“ Fluss sicherzustellen. Prinzipielle Mittel für diese Integrationsaufgabe sind die Alternativen der formal aufbauorganisatorischen Maßnahmen, der Einsatz technischer und informationstheoretischer Systeme sowie verhaltensorientierte Interventionen in die Organisationsabläufe. Voraussetzung für die ersten beiden Aufgaben ist ferner die sinnvolle Abgrenzung einer stimmigen Supply Chain Domäne, insbesondere durch das Schaffen eines unternehmensübergreifenden Bewusstseins für gemeinsame Ziele innerhalb der Kette und die zur Erreichung dieser Ziele notwendigen Maßnahmen bei den beteiligten Akteuren. Schließlich zielt das vierte Aufgabenfeld auf die notwendige dynamische Veränderung und Anpassung der Domäne und der Konfiguration und somit die ständige kritische Hinterfragung bestehender Strukturen hinsichtlich ihrer Entwicklungsfähigkeit oder Skalierbarkeit ab, um Vorteile dauerhaft aufrechterhalten zu können und damit nachhaltig die Wettbewerbsfähigkeit der Supply Chain zu sichern. 5.2.2

Ansatzpunkte zur Gestaltung und Beurteilung von Agilitätspotenzial

5.2.2.1

Vier Parameter zur Gestaltung von Agilitätspotenzialen – Redundanz, Modularität, Entwicklungsfähigkeit und Selbstregulierung

Verdichtet auf den Begriff der Komplexität, ist es somit ein wesentliches Ziel der Systemgestaltung, kontinuierlich ein „adäquates Maß an Eigenkomplexität“ im System abzubilden. Dabei muss ein Agilitätsmanagement einerseits, entsprechend Ashbys „Law of requisite variety“7, die Komplexität des Systems durch gezielte Erhöhung von Varietät und evtl. auch der Konnektivität und Dynamik erweitern, um möglichst viele potenzielle Zustände abbilden zu können und um so besser den Anforderungen der Umwelt zu entsprechen. Andererseits, prominent repräsentiert durch Luhmanns Satz der erforderlichen Selektion8, will ein Komplexitätsmanagement – in dieser Sicht interpretiert als Reduzierung der Systemkomplexität – deren Treiber Varietät, Konnektivität und Dynamik grundsätzlich verringern, um so das System steuerbar und kosteneffizient zu halten.9

7 8 9

Vgl. Ashby (1974) Vgl. Luhmann (1984) Vgl. Prockl (2007)

70


Es besteht eine Divergenz zweier Bewertungsmuster, die Bliss10 als „interdisziplinäre Paradoxie der Komplexität“ bezeichnet, und die in Anlehnung an Perona und Miragliotta11 mit dem Bild einer Isoquante (Abbildung 5.3) zwischen den beiden Dimensionen Effektivität des Agilitätspotenzials und Effizienz des Agilitätspotenzials illustriert werden kann. Effektivität, Wirkung, hier im Sinne von Gestaltungsspielraum Möglichkeiten, Alternativen

Komplexitätsreduktion

„Isoquantum shift“

Isoquante der Komplexität

Komplexitätsmanagement

Effizienz Schlankheit, Steuerbarkeit

Abbildung 5.3: Isoquante der Performance für bestimmte Komplexität

Folgt man dieser Darstellung, dann muss es das prinzipielle Ziel des Managements sein, das Performance-Niveau zu verbessern, indem aus einem bestehenden Spannungsverhältnis (Isoquante) ausgebrochen und eine bessere Gesamtkonstruktion der Komplexität, im Sinne eines „Isoquantum Shifts“, erreicht wird. Komplexität ist dabei aber keine Variable, die sich unmittelbar gestalten lässt, sondern vielmehr das Gesamtergebnis von Ausprägungen einer ganzen Reihe an Variablen, die verschiedene Alternativen der Ausgestaltung in einem Netzwerk repräsentieren. Ansatzpunkt für höheres Agilitätspotenzial sind somit „bessere“ Kombinationen der einzelnen Gestaltungsvariablen, die in Summe die Komplexität ausprägen. Von den zahlreichen prinzipiellen Parametern, die hierfür in Frage kommen,12 sollen die folgenden vier, ebenfalls verdichteten Größen (Redundanz, Modularität, die immanenten Fähigkeit zur Selbstregulierung des Systems und Lern-/Entwicklungsfähigkeit) herausgestellt werden, die sich aus der einschlägigen Literatur zur Beschreibung potenzieller Flexibilität herausfiltern lassen.13

10 11 12 13

Vgl. Bliss (2000) Vgl. Perona, Miragliotta (2004), S. 111 Eine umfangreichere Diskussion solcher Parameter findet sich z. B. bei Prockl (2007) Vgl. Horstmann (2007)


71

Redundanz umschreibt Staehle14 als Weitschweifigkeit, Wiederholung oder Duplizierung von Informationen oder Aufgaben, um die Verständlichkeit bzw. Sicherheit einer Nachrichtenübermittlung oder Aufgabenerfüllung zu gewährleisten. Den verwandten Begriff „Slack“ beschreibt er als das Vorhandensein von Überschuss an Ressourcen (wie Zeit, Geld, Mitarbeiter) in einer Organisation über das eigentlich Notwendige hinaus. Redundanz sowie Slack beziehen sich auf Formen des Überschusses in Systemen, die einerseits als Verschwendung verstanden werden können, die nur Geld kostet, andererseits aber auch als Mittel zur Stabilisierung dienen. Denn wo Schlupf ist und Alternativen vorhanden sind, können plötzliche, ungeplante Abweichungen oder Ausfälle leichter kompensiert werden. Während Redundanz und Slack somit tendenziell helfen, Systeme zu stabilisieren, begrenzen sie gleichzeitig ihre Anpassungsfähigkeit. Redundanz beschreibt den Grad zu dem bestimmte Zustände mehrfach und damit sicherer abgebildet werden können. Relevant für geplante Flexibilität ist dagegen die Varietät, definiert als die Anzahl an verschiedenen Zuständen, die das System abbilden kann. Es ist leicht erkennbar, dass bei gleicher Kapazität insgesamt ein System mit hoher Redundanz nur vergleichsweise geringere Varietät aufweisen kann – sofern nicht andere Stellhebel verändert werden. Gestaltungsansatz ist es, entsprechend des Agilitätsbedarfs einerseits ein adäquates Maß an Redundanz festzulegen, entlang einer Isoquante also die angemessene Position zu finden. Andererseits gilt es, durch bewusste Erzeugung von Überlagerungen und Überschneidungen an zu identifizierenden, relevanten Systemausschnitten gezielt zu Redundanz und so zu einer Stabilisierung durch die Realisierung kurzfristiger Ausgleichsmöglichkeiten beizutragen. Eng verbunden mit der Frage nach Varietät und Redundanz im System sind die Gestaltungsfragen zur unterschiedlichen Bindungsfestigkeit bzw. Kopplung zwischen einzelnen Systemelementen und damit die Frage nach der Modularität im System. Modularität beschreibt die Strukturierung der Organisation, beispielsweise auf Basis integrierter Prozesse oder ähnlicher Produktarchitekturen in weitgehend geschlossenen Systemeinheiten. Diese zeichnen sich durch dezentrale Entscheidungskompetenzen und Ergebnisverantwortung aus und erhalten damit immanente Fähigkeiten zur Selbstregulierung des Teilsystems, im Sinne einer autonomen Anpassung einzelner Systemelemente an veränderte Umwelten. Solche Module weisen insbesondere im Inneren ein hohes Maß an operativer Verknüpfung auf, während sie nach außen über standardisierte Schnittstellenverbindungen verbunden sind. Module werden somit zu einem gewissen Grad vom Gesamtsystem entkoppelt und erlauben dadurch die punktuelle Absorption von Störungen über die Redundanz ihrer inneren Verknüpfungsmuster. Durch die intelligente Kopplung bzw. Entkopplung solcher Module, im

14

Vgl. Staehle (1991)

72


Sinne einer Kombination bzw. ggf. den Austausch der Module im Gesamtsystem, kann notwendige Varietät und zugleich Stabilität im Leistungssystem erreicht werden, ohne dass in gleichem Maße die Redundanz im Gesamtsystem steigen muss.15 Zugleich fördern höhere Redundanz und die Möglichkeit der Selbststeuerung auch die Lern-/Entwicklungsfähigkeiten. Auf einer abstrakteren, unternehmensbezogenen Ebene bezieht sich Lernen auf die Fähigkeiten des Unternehmens, aufgrund von Umweltereignissen Veränderungsprozesse einzuleiten, um in Zukunft in anderer Art und Weise (re)agieren zu können. Durch die damit einhergehende Ausweitung bzw. Aktualisierung der organisationalen Wissensbasis erhöhen sich die unterschiedlichen Handlungsoptionen und das Unternehmen hat nicht mehr nur Fähigkeiten, etwas Bestehendes in einem größeren Ausmaß zu erfüllen, sondern auch etwas Neuartiges auszuführen.16 Die Verankerung von Lern- und Entwicklungsfähigkeit ist daher von besonderer Bedeutung für ein anhaltend hohes Potenzial zur Agilität. 5.2.2.2

Bewertungskriterien für Alternativen zur Schaffung von Agilitätspotenzial – Reichweite, Mobilität und Einheitlichkeit

Redundanz, Modularität, immanente Fähigkeiten zur Selbststeuerung und die implementierten Lern- und Entwicklungsfähigkeiten beschreiben auf verdichteter Ebene einzelne Ansatzpunkte und Leitbilder zur Gestaltung des Agilitätspotenzials einer Systemarchitektur. Zur konkreten Beurteilung eines vorhandenen Potenzials fehlt darüber hinaus noch ein Set an operationalisierbaren Größen zu dessen Beurteilung. Da dieser Wert von dem jeweils vorhandenen Bedarf nach Agilität bzw. Flexibilität abhängt, kann eine solche Beurteilung einer Systemkonfiguration nicht absolut, sondern stets nur im Vergleich zweier Alternativen vorgenommen werden. Als Beschreibungskategorien für den Vergleich des Flexibilitäts- bzw. Agilitätspotenzials einer bestimmten Systemkonfiguration eignen sich nach Slack bzw. Upton die Größen „Range“, „Mobility“ und „Uniformity“, die auch hier herangezogen werden sollen.17 Range, d. h. die Reichweite, bezieht sich auf die Anzahl an verschiedenen Optionen, wie z. B. unterschiedliche Produktionsvorgänge, Produkte, Funktionen, die z. B. ein System Maschine leisten kann. Range spiegelt die Bandbreite an möglichen Agilitätsbedarfen wider, die ein System abbilden kann. Koste und Malhotra unterscheiden dabei zusätzlich in Anzahl und Heterogenität der verschiedenen Optionen im Sinne von Operationen, Aufgaben, Produkten usw. Allerdings erscheint die alleinige Betrachtung der Bandbreite noch nicht hinreichend, um ein Potenzial zu beschreiben. Beispielsweise bieten zwei unter15

ҟ Vgl. Prockl (2001); Picot, Reichwald (1998), S. 201f. Vgl. Horstmann (2007) 17 Vgl. Slack (1983); Upton (1994); Koste, Malhotra (1999) 16


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schiedliche Systeme die gleiche Anzahl an unterschiedlichen Optionen, können diese aber nur unter Inanspruchnahme von sehr unterschiedlichem zeitlichem Aufwand realisieren. Die „Mobility“, also Mobilität, dient daher als weitere, gewissermaßen relativierende Größe, um die zeitliche Dauer und den Aufwand für den Anpassungsvorgang im Rahmen einer bestimmten Systemkonfiguration an die Veränderungen zu beschreiben.18 Schließlich bezieht sich die ebenfalls relativierende Größe „Uniformity“, d. h. Einheitlichkeit, auf mögliche Veränderungen der Systemleistung nach den jeweiligen Anpassungen. Mit anderen Worten zielt „Uniformity“ im Vergleich zweier Agilitätspotenziale auf mögliche Unterschiede des Systemoutputs, gemessen in Qualitäts-, Kosten- und Zeitkennzahlen, z. B. hinsichtlich erstellter Produkte ab. Als vierte Beschreibungsdimension für Flexibilitätspotenziale wird in Anlehnung an Slack auch noch die Größe „Cost of Providing“, d. h. die Kosten der Bereitstellung diskutiert.19 Diese beziehen sich nicht auf den Anpassungsprozess durch bestimmte Systemkonfigurationen, sondern auf die (Fix)kosten die bei der Implementierung solcher verschiedener Prozessalternativen entstehen. Für eine umfassende Charakterisierung sind sie als eigenständiges Kriterium zu berücksichtigen, bleiben in diesem Beitrag zunächst außerhalb der Betrachtung. 5.3

„Multi-User-Center“ (MUC) – Ein Dienstleisterkonzept zur Gestaltung agiler Lager- und Transportnetzstrukturen

Nachdem grundlegende Charakteristika und prinzipielle Bedarfe von Flexibilität und Agilität aufgezeigt sind, stellt sich die Frage, welche Rolle ein Logistikdienstleister in einer Supply Chain einnimmt. Wie kann der Logistikdienstleister zu den genannten Flexibilitätspotenzialen und zur Erreichung einer netzwerkweiten Agilität beitragen? Ein Konzept, in dem der Logistikdienstleister eine entscheidende Rolle zur Erreichung und Sicherstellung von Agilität einnimmt, ist das sogenannte „Multi-User-Center“ (MUC). Diese Idee ist im Rahmen des Forschungsverbundes „Supra-adaptive Logistiksysteme“ (ForLog) der Bayrischen Forschungsstiftung gemeinsam mit Unternehmen der automobilen Zulieferindustrie entstanden. Eine detaillierte Darstellung des Konzeptes ist bei Roth zu finden.20 Dabei handelt es sich um ein Konzept zur Gestaltung von Lager- und Transportnetzstrukturen und zur Lenkung von Güterströmen in einer Supply Chain. Es ist eine Weiterentwicklung bzw. Ausweitung des im Bereich der Transportlogistik schon vielfach erfolgreich eingesetzten Hub-and-Spoke Systems.21 Die 18 19 20 21

Vgl. Koste, Malhotra (1999); Horvath, Maier (1986) Vgl. Slack (1983) Vgl. Roth (2007) Vgl. Klaus (1985)

74


Idee des Hub-and-Spoke Systems wird auf mehrere Wertschöpfungsstufen und mehrere Akteure dieser Stufen ausgeweitet, indem ein bestandsführendes MultiUser-Center implementiert wird. Netzwerkweite Agilität wird insbesondere durch den gemeinsamen Knotenpunkt vieler verschiedener Warenströme der unterschiedlichen Akteure ermöglicht. Ebenso werden durch die gemeinsame Nutzung von Lager-, Kommissionier- und Transportressourcen Synergiepotenziale erwartet, die einerseits die beteiligten Akteure finanziell entlasten und andererseits weitere Agilität sichern. In Abbildung 5.4 ist ein typisches Transport- und Lagernetz eines MUC dargestellt. Demnach ist ein Multi-User-Center ein gemeinsamer bestandsführender Knotenpunkt für viele verschiedene Warenströme mehrerer Wertschöpfungsstufen, in welchem mehrere Mitglieder mindestens zweier Wertschöpfungsstufen (1st und 2nd Tier) auf gemeinsame Lager- und Umschlagstätigkeiten zurückgreifen, mit dem Ziel, die Agilität von Lager- und Transportnetzen zu steigern und gleichzeitig finanzielle Synergien zu realisieren.

Abbildung 5.4: Transport- und Lagernetz eines MUC

5.3.1

Charakteristika: Einordnung des MUC-Konzepts mit Hilfe der vier Stellhebel der Agilität

Ein Multi-User-Center ist ein modulartig aufgebauter Knotenpunkt, in welchem mehrere Akteure mindestens zweier Wertschöpfungsstufen auf gemeinsame Dienstleistungen zugreifen. Neben den Leistungsempfängern – den verladenden Unternehmen – ist ein Logistikdienstleister integriert. Es wird bewusst „Redundanz“ erzeugt, indem Waren von sowohl Inbound – als auch Outboundströme aller beteiligten Akteure integriert und gemeinsam abgewickelt werden. Mit Hilfe eines MUC soll eine Entkopplung der Zulieferungen von den Bedarfen und damit eine einstufige Lagerhaltung realisiert werden, was den Modulcharakter noch einmal unterstreicht. Idealerweise ist ein Shuttle-Verkehr zwischen


75

den Zulieferern (Tier n) und dem MUC einzurichten (vgl. Abbildung 5.4), der die in Losgröße gefertigten Teile – also keine JIT/JIS-Teile – ohne produktionsnahe Zwischenpufferung von den Zulieferern in das MUC zur Lagerung transportiert. Entsprechend dem Stellhebel „Selbstregulierung“ entnehmen die Kunden ihre Waren bedarfsgesteuert eigenständig aus dem MUC, dessen Wiederauffüllung, die sich am Vendor Managed Inventory Konzept (VMI) orientiert, ebenfalls vom Kunden gesteuert wird.22 Eine wesentliche Eigenschaft eines MUC ist es, dass der Betrieb, also die Bereitstellung der Dienstleistungen, von einem unabhängigen Logistikdienstleister (LDL) durchgeführt wird. Dieses „Modul“ LDL beauftragt und verwaltet die Bestände und Leergutkonten. Außerdem sollten weitere Zusatzleistungen, wie die Qualitätsprüfung von Teilen, Behältermanagement, Retourenmanagement oder Vormontagen, vom LDL angeboten und durchgeführt werden, was den Eigenschaften der „Lern- und Entwicklungsfähigkeit“ entspricht. Die entscheidende und wichtige Rolle des LDL wird dadurch unterstrichen, dass eine wesentliche Aufgabe darin besteht, mögliche Synergien zwischen den beteiligten Akteuren aufzuzeigen und aktiv zur Umsetzung beizutragen. Die Idee, Transport- und Lagerströme mehrerer Akteure zu bündeln und somit Synergieeffekte zu generieren, lehnt sich an das Konzept der Logistikzentren an. Es weist jedoch einige bedeutende Unterschiede auf. Bisher gibt es keine integrierte Abstimmung verschiedener Ströme – entweder findet eine Bündelung von In- oder von Outboundströmen der Akteure statt. In Logistikzentren, deren Zusammensetzung von Kunden bisher meist zufällig gestaltet ist, werden typischerweise die Prozesse mehrerer Kunden getrennt behandelt. Gemeinsame Synergien werden daher nur bedingt genutzt. D. h. die Abwicklungsvorgänge für Lagerung, Kommissionierung und Transport verschiedener Akteure werden nur bedingt auf mögliche Synergieeffekte und damit auf erhebliche Agilitätspotenziale untersucht und integriert. Beim MUC wird stattdessen, durch die Zusammenlegung und Bündelung der verschiedenen Prozesse die Redundanz gezielt an einer Stelle des Systems erhöht. Dadurch stehen dort mehr Ausgleichsmöglichkeiten für ungeplante Anpassungen und Verfügung. Dies erhöht bei gleichbleibender Kapazität des Gesamtsystems die Stabilität. Die Struktur eines solchen Knotenpunktes ist in der Regel offen gestaltet, während in einem MUC nur vergleichbare Kunden mit ähnlicher Logik der Planungs- und Abwicklungsvorgängen in einer weitgehend geschlossenen Struktur zusammengelegt werden.

22

Vgl. Simacek (1999)

76


5.3.2

Bewertung bezüglich der Agilität: Gegenüberstellung des alten und des neuen Systems

Nachdem das Konzept MUC vorgestellt und anhand der vier Stellhebel von Agilität charakterisiert ist, gilt es nun, das System bezüglich der Agilität zu bewerten. Das „alte“ wird dem „neuen“ System (mit und ohne MUC) gegenübergestellt und es wird herausgearbeitet, ob sich mit dem neuen System ein höherer Grad an Agilität begründen lässt. Dazu werden die drei Bewertungskriterien Reichweite, Mobilität und Einheitlichkeit systematisch am MUC-Konzept gespiegelt. 5.3.2.1

Reichweite

Aufgrund der erzeugten Redundanz ergeben sich zahlreiche Bündelungseffekte oder Ausgleichsmöglichkeiten und damit eine erheblich größere Reichweite der Leistungserbringung als in einem System ohne solch einen Knotenpunkt. Das MUC ermöglicht es dadurch, Mengenschwankungen hinsichtlich Flächen- und Personalbedarf über alle beteiligten Akteure hinweg auszugleichen. So kann in Zeiten von Spitzenbedarfen auf gemeinsame Ressourcen zurückgegriffen werden, ohne zusätzliche Kosten – z. B. in Form von Zeitarbeit – aufbauen zu müssen. Diese Fähigkeit, in Zeiten eines Mehrbedarfs an Leistungen auf vorgehaltene Ressourcen zugreifen zu können, eignet sich z. B. besonders gut, um Saisonalitäten im Geschäft aufzufangen. Neben den Hauptaufgaben des betreibenden Logistikdienstleisters, der Lagerung und der Umschlagstätigkeiten, werden noch weitere Zusatzleistungen angeboten. Das können z. B. Umpacktätigkeiten, Nacharbeiten, Vereinzeln oder Verpackungstätigkeiten sein. Aus Sicht der Dienstleistungsempfänger entspricht die Abwicklung der Tätigkeiten über ein MUC, dem Outsourcing dieser Prozesse. Somit vergrößert sich die Bandbreite der angebotenen Leistungen. Zudem können die in der Literatur oft genannten und nachgewiesenen „OutsourcingEffekte“ auf das Konzept MUC übertragen werden.23 Zusätzlich wird ein Agilitätsgewinn durch die breitere Mengenbasis mehrerer beteiligter Akteure erreicht, d. h. es wird ein weitaus größerer Umfang an Zusatzleistungen angeboten als für einen einzelnen Akteur. 5.3.2.2

Mobilität

Das Kriterium Mobilität beschreibt den Anpassungsvorgang an eine Veränderung – bspw. Änderungen der Mengen oder Relationen im bestehenden Transportnetzwerk. Die Reaktionsfähigkeit der Systemalternative MUC erscheint

23

Vgl. Barth (2003); Engelbrecht (2004); Voss (2006)


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hierbei, im Vergleich zur klassischen Alternative, nicht ungünstiger, sondern wird vielmehr vermutlich höher sein. Im alten System ist die Auslastung für die jeweiligen Transportmittel (LKW) ein limitierender Faktor für Änderungen in den Transportvorgängen. Werden im MUC Transportrelationen kurzfristig geändert, ist es aufgrund der vorgehaltenen Redundanz möglich, direkt darauf zu reagieren und die Konfiguration des Netzwerkes entsprechend zu ändern. Verändern sich ferner die Mengen der Warenströme, so dass nicht ungeplant reagiert werden muss, sondern bewusst neue Prozesse zu gestalten sind, erscheint insbesondere die Spezialisierung des LDL, interpretiert als besondere Form der Selbststeuerung, förderlich. In herkömmlichen Systemen erweisen sich Anpassungen einzelner Warenströme tendenziell als schwierig, da diese mit anderen Unternehmen in Einklang gebracht werden müssen. Hingegen zeichnet sich das MUC-Konzept dadurch aus, dass sich diese Anpassungen sehr viel einfacher realisieren lassen. Durch die Unabhängigkeit des Logistikdienstleisters und die Ausgleichsmöglichkeiten aufgrund der überlagerten Warenströme, ist eine gesonderte Abstimmung mit den einzelnen Akteuren nicht zwingend notwendig. 5.3.2.3

Einheitlichkeit

Das System weist nach der Integration des MUC-Konzeptes in einigen Bereichen niedrigere Kosten und ein erheblich höheres Qualitätsniveau auf. Dadurch, dass die Transportfrequenzen erhöht werden, ist ein sehr flexibles Reagieren auf unvorhersehbare Gegebenheiten in der Produktion möglich und lassen sich oft teure Sonderfahrten vermeiden. Durch das Zusammenlegen von Mengenströmen mehrerer Akteure und aufgrund der Spezialisierung des Betreibers – des Logistikdienstleisters – ergeben sich umfangreiche Skaleneffekte. Umschlagsvorgänge oder Ein- und Auslagerungen können kostengünstiger, schneller und effizienter abgewickelt werden, da diese meist für mehrere Akteure gleichzeitig erfolgen. Das Kriterium der Einheitlichkeit ist zudem insofern relevant, als notwendige Forecasts, definierte Volumenströme, wenige Endkunden, eine vergleichbare IT-Logik, die Anforderung der Rückverfolgbarkeit oder die Gleichartigkeit der Struktur der Teile für die Umsetzung des Konzeptes notwendig sind. Das kann in einigen Fällen zu Problemen führen. Eine Branche, die hinsichtlich dieses Punktes als vergleichsweise weniger kritisch erscheint, ist die Automobilbranche. Entkoppelte, modular gestaltete Systeme können schließlich unter erheblichen Steuerungsverlusten auf der Gesamtsystemebene leiden. Jedoch ist das MUC-Konzept so gestaltet, dass Kunden im Bedarfsfall völlig eigenständig auf die im MUC lagernden Waren zugreifen können, ohne mit dem Zulieferer Kontakt aufnehmen zu müssen. Damit sind die Kunden relativ unabhängig von den

78


Produktions- und Transportplanungen der Zulieferer. Dies trägt zu einem weiteren Agilitätsgewinn bei. 5.4

Logistikdienstleister als „Enabler“ höherer Agilitätsniveaus – ein Fazit

Die Kosten der Bereitstellung wurden zunächst bewusst nicht betrachtet, da sie sich nicht auf den Anpassungsvorgang durch eine Systemkonfiguration, sondern auf die Anpassung an die Systemkonfiguration beziehen. Für eine umfassende Charakterisierung eines Agilitätspotenzials sind sie allerdings relevant. Erweitert man das Verständnis des Begriffs „Bereitstellungskosten“, dann lassen sich darunter auch die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung eines Logistikdienstleisterkonzeptes subsumieren. In einem MUC treffen i. d. R. Konkurrenten aufeinander. Deshalb sind Rahmenbedingungen, im Hinblick auf die notwendige gegenseitige Kommunikation und die gesamte Auftragsabwicklung vertraglich festzuhalten. Die Absprachen zwischen den beteiligten Akteuren und vertragliche Fixierungen bedeuten zusätzlichen Aufwand. Ebenso entstehen Transaktionskosten für z. B. die Ausschreibungsprozesse, Vertragsgestaltung, Absicherung von Wechselrisiken und andere mehr. Wie in diesem Papier aufgezeigt, ist davon auszugehen, dass der Logistikdienstleister maßgeblich dafür verantwortlich ist, dass die Bewertungskriterien– Reichweite, Mobilität und Einheitlichkeit – in dem „neuen“ System erfüllt sind. Diese Eigenschaften sind zwingend notwendig, um ein agiles Netzwerk zu gestalten und die aufgezeigten Vorzüge dieses Systems auszuschöpfen. Unter dem Vorbehalt, dass die genannten Voraussetzungen hinsichtlich der Bereitstellungskosten erfüllbar sind, wird durch den Logistikdienstleister ein agileres Netzwerk möglich. Er ist damit, hinsichtlich Adaptivität und Flexibilität, ein möglicherweise entscheidender Akteur in der Supply Chain, dem die entsprechende Aufmerksamkeit zu Teil werden sollte.


79

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6

Auswirkungen des Information Sharings in Supply Chains

Gökhan Yüzgülec, Markus Witthaut, Bernd Hellingrath

6.1

Einleitung

In den letzten Jahren wurde durch einzelne Unternehmen eine Reihe von neuen Integrationskonzepten für die kollaborative Planung und Steuerung von Supply Chains entwickelt. Ziel dieser Integrationskonzepte ist die gleichzeitige Befriedigung der Kundenanforderungen und die Minimierung der Kosten der einzelnen Unternehmen im Netzwerk. Dies erfolgt durch einen geregelten Informationsaustausch zwischen den Netzwerkpartnern und eine Verflechtung der Planungs- und Steuerungsprozesse der einzelnen Unternehmen. Letztendlich führt dieses kollaborative Management zu einer optimierten Allokation der verschiedenen Produktions- und Logistikressourcen im Netzwerk. Dabei ist allerdings zu beachten, dass die Ziele der Netzwerkpartner zumindest teilweise miteinander in Konflikt stehen. Beispielsweise möchte ein Kunde häufig seine Bestände der Teile, die er von seinem Lieferanten bezieht, minimieren. Der Lieferant hingegen strebt an, in möglichst großen Losen zu produzieren und zu transportieren, was tatsächlich zu höheren Beständen beim Kunden führt. Mit der Umsetzung von Konzepten des Supply Chain Management (SCM) versuchen die Unternehmen in einem Netzwerk einen höheren Integrationsgrad in ihren Planungs- und Steuerungsprozessen zu erreichen, um durch derartige kollaborative Ansätze den Anforderungen an Logistiknetzwerke gerecht zu werden.1 Beispiele für diese kollaborativen Ansätze sind Supply Chain Monitoring (SCMo)2, kollaboratives Bedarfs- und Kapazitätsmanagement3, Vendor Managed Inventory (VMI)4, Information Sharing (IS)5 und Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment (CPFR)6. Die Umsetzung eines SCM-Integrationskonzeptes zur verbesserten Einbindung eines Unternehmens in ein logistisches Netzwerk führt zwangsläufig zu einer Neustrukturierung bestehender Materialflüsse, Prozesse und Organisationsstrukturen sowie unterstützender IT-Systeme. Somit entstehen Kosten für die Einführung und die anschließende Anwendung der jeweiligen Integrations1 2 3 4 5 6

Kuhn, Hellingrath (2002) Odette (2003) Kuhn, Hellingrath (2002); Bock et al. (2003); Krog et. al (2002) Waller et. al. (1999) Cachon, Fisher (2000) Seifert (2003)

82


konzepte. Ferner können sich Folgekosten sowie der potentielle Nutzen der Integrationskonzepte ungleich zwischen den teilnehmenden Unternehmen verteilen. Folglich zögern Unternehmen, SCM-Integrationskonzepte einzuführen, da sie weder ihren Nutzen noch die auf sie zukommenden Kosten im Voraus abschätzen können. Ein weiterer Verbesserungsbedarf dieser Integrationskonzepte ist die Tatsache, dass sich selbst innerhalb eines SCM-Integrationskonzeptes beträchtliche Gestaltungsbereiche ergeben: Mit VMI beispielsweise müssen sich Zulieferer und Kunde sowohl auf eine minimale und maximale Bestandshöhe als auch auf eine Planungsfrequenz einigen. Somit stellt sich für Unternehmen in einer Supply Chain die Frage, welches das für sie gewinnbringende Integrationskonzept ist und wie dieses möglichst optimal zu parametrisieren ist. Dabei müssen die Parameter der Integrationskonzepte festgelegt werden, die wesentlichen Einfluss auf die Zielerreichung und die Prozesskosten haben, wie beispielsweise die Frequenz der Weitergabe und der Umfang der Bedarfsinformationen. Ebenso müssen die physischen Aspekte der Supply Chain – z. B. Transportzeiten, Bestände oder Produktionskapazitäten – und das erwartete Kundenverhalten mit den Informations- und Planungsprozessen im gleichen Zug berücksichtigt werden. Viele dieser Größen wie die Kundennachfrage sind nicht konstant, sondern variieren über die Zeit. Gleiches gilt für Transportzeiten oder Produktionskapazitäten, die durch unvorhersehbare Störungen schwanken. Mit Simulationsmodellen können solche Szenarien im Vorhinein untersucht werden. Ein entsprechendes ereignisorientiertes diskretes Simulationswerkzeug OTD-Net wurde am Fraunhofer IML entwickelt und eignet sich für die Modellierung von Wertschöpfungsnetzwerken. OTD-Net ermöglicht die detaillierte Modellierung von komplexen Produktionsnetzwerken mit sämtlichen Restriktionen sowie Planungs- und Materialflussprozessen7. Im Rahmen des durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft geförderten Sonderforschungsbereichs 559 „Modellierung großer Netze in der Logistik“8 sind die Auswirkungen verschiedener SCM-Integrationskonzepte bewertet worden. Eines dieser Integrationskonzepte ist Information Sharing, das durch die Weitergabe von Bestands- oder Absatzdaten von einem vorgelagerten Kunden in Richtung eines nachgelagerten Lieferanten bzw. Sublieferanten charakterisiert ist.9 Einen guten Überblick über den Stand der Forschung zur simulativen Bewertung des SCM-Integrationskonzeptes Information Sharing gibt der Arbeitsbericht von Schmidt/Knolmayer10. Grundsätzlich zeigen die Simulations-

7 8 9 10

Wagenitz (2007) www.sfb559.uni-dortmund.de Hering et. al (2008) Schmidt, Knolmayer (2006)


83

studien zum Information Sharing, dass sich für die einzelnen Partner der betrachteten Supply Chain ein Nutzen ergibt; die Stärke der Effekte variiert jedoch zum Teil beträchtlich. Einige Studien analysieren lediglich Nutzensteigerungen für die Lieferanten, Vorteile für die Kunden ergeben sich jedoch in dieser Studie nicht. Dass sich durch Information Sharing sehr wohl auch Vorteile für die Kunden ergeben, beispielsweise in Form von höheren Servicegraden, zeigen hingegen andere Studien. Diese konträren Ergebnisse der Simulationsstudien sind vermutlich auf die oft fehlende Verifikation und Validierung der Modelle, auf die Vernachlässigung relevanter Messvariablen sowie auf das zum Teil stark vereinfachte Modelldesign zurückzuführen.11 Der aktuelle Stand der Forschung zeigt somit ein uneinheitliches Bild hinsichtlich der Bewertung des Information Sharingss. Daher wurde im Rahmen des SFB 559 eine Betrachtung des Information Sharingss mit dem Simulator OTD-Net angestellt. 6.2

Simulationsexperimente

Es wurden Experimente für eine mehrstufige, lineare Lieferkette aus der Automobilindustrie durchgeführt. Ziel der Untersuchungen war es herauszufinden, wie sich das Integrationskonzept Information Sharing auf die Performanz einer Supply Chain im Vergleich zu einer konventionellen Strategie, bei der Informationen von einem Kunden ausschließlich zu seinem Lieferanten übermittelt werden, auswirkt. Die untersuchte Supply Chain besteht aus einem Händler, einem Werk, einem Zulieferer mit Kundenauftragsfertigung (BTO: Build-to-order) und drei Zulieferern mit Lagerfertigung (BTS: Build-to-stock). Abbildung 6.1 zeigt die Netzwerk- und Produktstruktur der Untersuchungen. Im oberen Bereich der Abbildung ist die Struktur des Wertschöpfungsnetzwerkes dargestellt; der untere Bereich der Abbildung zeigt hingegen die dem Modell zugrundeliegende Produktstruktur. Für das Untersuchungsszenario wurden zwei unterschiedliche Experimente durchgeführt, um die Effekte des Information Sharings im Vergleich zur konventionellen Strategie (KS), bei der Informationen ausschließlich mit einem gewissen Zeitverzug von Stufe zu Stufe transferiert werden, zu vergleichen. Folgenden Szenarien wurden erforscht: Ö Fünf unterschiedliche Verlaufsformen (gleichverteilt) des Endkundenbedarfs wurden betrachtet, um die Sensitivität einzelner Parameter gegen Änderungen der Last zu untersuchen. Die Ausganssituation ist ein konstanter End-kundenbedarf (EK). Zusätzlich wurden Schwankungen der Endkundenbedarfe monatlich um +/- 10 % (EK 10), +/- 25 % (EK 25), +/- 35 % (EK 35) und um +/- 45 % (EK 45) untersucht. 11

Schmidt, Knolmayer (2006)

84


Ö Weiterer Variationsbereich ist das Verhältnis der verfügbaren Produktionskapazität zum durch den Endkunden induzierten Kapazitätsbedarf. Daher wurden Experimente bei nahezu Volllast (Endkundenbedarf = 98 % (L98) und 95 % (L95)) und bei entspannter Lastsituation (Endkundenbedarf = 80 % (L80)) durchgeführt. Ö Schließlich wurden zwei unterschiedliche Situationen bezüglich der Lieferzeit (kurze Lieferzeit von Stufe zu Stufe – weniger als zwölf Stunden – versus Lieferzeiten von einem Monat) betrachtet. Der Simulationszeitraum umfasst ein Jahr, 1. Januar bis 31. Dezember. Netzwerkstruktur Teil D

BTS 3

Teil C

BTS 2

Teil B

BTS 1

Teil A

BTO

Produkt A

Werk

Händler

Produktstruktur 1x

Teil D

1x

Teil C

1x

Teil B

1x

Teil A

1x

Produkt A

Abbildung 6.1: Netzwerk- und Produktstruktur des untersuchten Modells

Abbildung 6.1 zeigt, dass zwischen den Akteuren des Netzwerkes jeweils nur ein Produkt bzw. ein Teil ausgetauscht wird. Jedes Teil geht nur einmal in das jeweils andere ein. Der BTS Zulieferer 3 stellt die Quelle des Materialflusses im Wertschöpfungsnetzwerkes dar, der Händler dagegen die Senke. BTSZulieferer 3 produziert Einheiten des Teiles D auf Lager und schickt sie bei Bedarf (auf Bestellung) zu BTS-Zulieferer 2. Dieser Zulieferer wiederum produziert Einheiten des Teiles C auf Lager und schickt die Menge an bestellten Einheiten an BTS-Zulieferer 1. BTS-Zulieferer 1 geht mit Produkt B analog vor. Die einzige Unterscheidung besteht darin, dass dessen Senke bezüglich des Materialflusses der BTO-Zulieferer ist. Der BTO-Zulieferer arbeitet eng mit dem Werk zusammen. Er produziert Teil A lediglich auf Auftrag des Werks und ist somit kein Lagerfertiger, sondern ein Kundenauftragsfertiger. Das Werk seinerseits fertigt wiederum lediglich bei Auftragserhalt durch den Händler. Dieser stellt die Schnittstelle zum Endkunden dar und reicht dessen Bestellungen einmal im Monat an das Werk weiter. Ziel jedes Unternehmens der Supply Chain ist eine möglichst gleichmäßige Auslastung der Produktionskapazität (nahe Volllast), die Minimierung der Bestände an Teilen und Fertigprodukten sowie die Sicherstellung einer möglichst hohen Liefertermintreue.


85

Zur Bewertung der Effekte der SCM-Integrationskonzepte wurden in den einzelnen Simulationsexperimenten bei den betrachteten Unternehmen folgende Größen bestimmt: Ö Auslastung: Auslastung der Produktionskapazität der jeweiligen Engpassressource der einzelnen Unternehmen. Hierbei wurde die durchschnittliche Auslastung bestimmt. Ö Durchschnittliche Wareneingangs- und -ausgangsbestände: Durchschnittliche Wareneingangs- und -ausgangsbestände wurden erhoben. Work-in-Progress-Bestände wurden nicht betrachtet. Ö Liefertermintreue: Liefertermintreue ist der Erfüllungsgrad der Bestellungen beim Händler. Hierzu wurde der Zeitpunkt des Eintreffens der bestellten Produkte A im Wareneingang beim Händler herangezogen. Die Liefertermintreue liegt zwischen 0 % (es wurde keine Lieferung pünktlich geliefert) und 100 % (es wurden alle Lieferungen pünktlich geliefert). Im Modell wurde davon ausgegangen, dass dem BTS-Zulieferer 3 bei Bedarf unbeschränkt viele für die Produktion benötigte Teile zur Verfügung stehen. 6.3 6.3.1

Simulationsergebnisse Auswirkungen des Information Sharings auf die Bestände

Die Bestandssituation der Unternehmen mit konventioneller Strategie für Bedarfsschwankungen von 10 % und 35 % sowie Auslastungssituationen von 80 % und 98 % sind in Abbildung 6.2 dargestellt. Diese zeigt, dass die Höhe der Bestände bei allen betrachteten Zulieferern stark schwankt. Die Bestände der Zulieferer steigen zu Beginn des Betrachtungszeitraumes an und sinken wiederum, jeweils upstream zum jeweiligen Zulieferer versetzt um ca. drei Monate. Der Anstieg der Bestände beim BTO-Zulieferer in den Monaten sechs bis acht verläuft nahezu linear. Der BTO-Zulieferer kann seine Bestände auch bis zum Jahresende nicht mehr senken. Über das gesamte Jahr hält das Werk hingegen einen nahezu konstanten und relativ geringen Bestand. Ermöglicht wird dies dadurch, dass der BTO-Zulieferer lediglich auf Auftrag des Werkes produziert. Die Lager des BTO-Zulieferers werden durch das Werk gewissermaßen mitgenutzt, sodass die werksinternen Bestände relativ gering halten werden können. Die Bestandsituationen der Akteure bei Nutzung von netzwerkweiten Informationen für das gleiche Szenario werden hingegen in Abbildung 6.3 gezeigt. Deutlich wird, dass die Bestände bei allen Zulieferern im Durchschnitt

86


niedriger sind als bei der konventionellen Strategie in Abbildung 6.2. Im Gegensatz zur geringen Veränderung der Bestandsituation des Werkes zeigt Information Sharing bei den Zulieferern deutliche Verbesserungen bezüglich der Bestandsituationen. Der BTO-Zulieferer steigert seine Bestände über den Betrachtungszeitraum hinweg zwar weiterhin, jedoch gibt es nun keine Bestandschwankungen mehr. Auch die Bestandslinien der beiden BTS-Zulieferer verlaufen über das gesamte Jahr hinweg relativ konstant – lediglich in Monat acht sinken die Bestände kurzfristig. Bis auf wenige Abweichungen ähnelt sich ihre Bestandsituation insgesamt sehr. Konventionelle Strategie 140

durchschnittlicher Bestand

120 100 Werk

80

BTO BTS 1

60

BTS 2

40 20 0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Monat

Abbildung 6.2: Bestandsituation der Unternehmen mit konventioneller Strategie (Szenario EK 35 / L 98)


87

Information Sharing 140


120 100 Werk

80

BTO BTS 1

60

BTS 2

40 20 0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Monat

Abbildung 6.3: Bestandsituation der Unternehmen mit Information Sharing (Szenario EK 35 / L 98)

Abbildung 6.4 verdeutlicht die Zusammenhänge der Simulationsergebnisse am Beispiel des BTS-Zulieferers 1 für verschiedene Bedarfsschwankungen (10 % und 35 %) sowie für unterschiedliche Auslastungssituationen (80 % und 98 %): 30,0

Konventionelle Strategie Information Sharing


25,0

20,0

15,0

10,0

25,2 20,2 20,2

27,9 21,7

21,7

20,2

21,7

5,0

0,0 L 80 / EK 10

L 98 / EK 10

L 80 / EK 35

L 98 / EK 35

Abbildung 6.4: Bestandsituationen BTS-Zulieferer 1 bei verschiedenen Szenarien

88


Unter den fünf unterschiedenen strategiebezogenen Variationsparametern „Endkundenbedarfsinformation“, „Materialbedarfsinformation“, „Planungszeitpunkte“, „Wartezeit nach Transportaufforderung“ und „Meldung der erwartenden Ankunftszeit“ hat im Rahmen des Information Sharings die „Endkundenbedarfsinformation“ den größten Einfluss auf die Bestandsituation. Das heißt, dass durch die Übermittlung des jeweils aktuellen Endkundenbedarfs (im vorliegenden Modell Händlerbedarf) an alle Geschäftspartner des Logistiknetzwerkes unternehmensinterne Absatzprognosen um ein Vielfaches genauer werden als durch konventionelle Prognosen, die auf vergangenheitsbezogenen Bestellungen des jeweiligen Kunden basieren. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass sich Information Sharing, je nachdem welche Bedarfsschwankung sowie Produktionsauslastung der Unternehmen vorherrscht, unterschiedlich stark auf die Bestandsituationen der Unternehmen auswirkt. Die signifikantesten Verbesserungen durch Information Sharing sind bei einer hohen Bedarfsschwankung und zugleich einem hohen Auslastungsgrad der Akteure zu erwarten. Ferner profitiert insbesondere die upstream Supply Chain, d. h. die Zulieferer, von den Bestandsverbesserungen. 6.3.2

Auswirkungen des Information Sharingss auf die Auslastung

Die Analyse der Simulationsergebnisse hinsichtlich der Zielgröße „Auslastungsgrad“ macht deutlich, dass das Integrationskonzept auch hier Verbesserungen gegenüber der konventionellen Strategie erzielt. So kann durch eine Informationsübermittlung zwischen den Unternehmen die jeweilige Auslastung gleichmäßiger gestaltet werden. Die Glättung der Produktionsauslastung fällt wiederum nicht so stark ins Gewicht, wenn eine andere Ausgangssituation gewählt wird. Die Simulationsergebnisse legen dar, dass bei einer geringeren Bedarfsschwankung lediglich mit einer relativ kleinen Optimierung der Lastsituation gerechnet werden. Anschaulich zeigen dies Abbildung 6.5 und Abbildung 6.6 wiederum am Beispiel des Werkes. Während sich bei Szenario EK 35 / L 98 (Abbildung 6.5) eine relativ starke Glättung durch den Einsatz von Information Sharing erreichen lässt, ist die Verbesserung bei einem Szenario EK 10 / L 98 (Abbildung 6.6) wesentlich geringer. Vergleicht man bei den gewählten Szenarien die Standardabweichungen als ein Maß um die Glättung der Produktionsauslastung beim Werk für ein Jahr zu unterscheiden, erhält man einerseits bei einer Bedarfsschwankung von 10 % eine Standardabweichung von 1,88 % (KS) bzw. 1,73 % (Information Sharing), andererseits bei einer Bedarfsschwankung von 35 % eine Standardabweichung von 3,64 % (KS) bzw. 1,17 % (Information Sharing). Weitere Analysen verdeutlichen, dass Information Sharing bei verlängerten Lieferzeiten keine Auswirkungen auf die Auslastungssituation der Unternehmen hat. Es konnten bei verschiedenen Szenarien (sowohl mit als auch ohne verlän-


89

gerte Lieferzeiten) keinerlei Veränderungen der Produktionsauslastung der Unternehmen beobachtet werden. Die Bewertung der Auslastungssituationen bei verschiedenen Szenarien zeigen jedoch deutlich, dass sich ein Information Sharing-Konzept lediglich dann lohnt, wenn eine deutliche Fluktuation des Endkundenbedarfs vorherrscht. Im Gegensatz zur Form der Bedarfsverläufe hat die Höhe des Auslastungsgrades keinen sichtbaren Einfluss auf das Ausmaß der Glättung der Produktionsauslastung. Dies bedeutet, dass sich bereits bei einem geringen Auslastungsgrad der Unternehmen Glättungseffekte erzielen lassen. 100 98

Auslastungsgrad in %

96 94 92 90 88 86 84


82 80 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Monat

Abbildung 6.5: Produktionsauslastung Werk, Szenario: EK 35 / L 98

11

12

90


100 98

Auslastungsgrad in %

96 94 92 90 88 86 84


82 80 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Monat

Abbildung 6.6: Produktionsauslastung Werk, Szenario: EK 10 / L 98

6.3.3

Auswirkungen des Information Sharings auf die Liefertermintreue

Die Termintreue spielt eine wichtige Rolle, da sie unter anderem auch den Endkunden betrifft und maßgeblich über sein zukünftiges Kaufverhalten mitentscheidet. Die erhaltenen Ergebnisse zeigen, dass die Termintreue des Logistiknetzwerkes entscheidend von der Auslastungssituation der jeweiligen Unternehmen abhängt. Herrscht beispielsweise eine geringe Produktionsauslastung (z. B. 80 %), so kann keine oder lediglich eine geringe Verbesserung der Termintreue erreicht werden. Herrscht dagegen Grenzlast oder gar Volllast, dann lässt sich durch Information Sharing die Termintreue der Supply Chain erhöhen. Auch die Bedarfsschwankung hat Einfluss auf die Termintreue, wenngleich einen etwas geringeren als die Auslastungssituation der Akteure. Die Ergebnisse der Termintreue bei verschiedenen Szenarien sind in Abbildung 6.7 dargestellt.


91

Konventionelle Strategie

100,0

Information Sharing 99,0

Termintreue in %

98,0

97,0

96,0

99,9 99,9

99,5

98,5

98,1 98,1

95,0

96,9 94,0

95,3

93,0 L 80 / EK 10

L 80 / EK 35

L 98 / EK 10

L 98 / EK 35

Abbildung 6.7: Termintreue der SC bei verschiedenen Szenarien

Aus Abbildung 6.7 lässt sich entnehmen, dass sich die Termintreue der SC bei einem Auslastungsgrad der Unternehmen von 80 % nicht erhöhen lässt – weder bei einer niedrigen (10 %) noch bei einer starken Bedarfsschwankung (35 %). Sind die Produktionskapazitäten der Unternehmen hingegen weitestgehend ausgeschöpft (Grenzlast bei 98 %), so zeigt sich eine deutliche Verbesserung der Termintreue der SC durch das Information Sharing. Insbesondere bei einer zusätzlich hohen Bedarfsschwankung (35 %), erscheint das Information Sharing hinsichtlich der Zielgröße „Termintreue“ äußerst lohnenswert. Tabelle 6.1 zeigt exemplarisch, dass sich durch den Einsatz des Information Sharings bei verlängerten Lieferzeiten der BTS-Zulieferer 1 und 2 die Termintreue verbessern lässt. Die abgebildeten Ergebnisse zeigen gleichzeitig, dass sich die Termintreue bei verlängerten Lieferzeiten im Vergleich zur Ausgangssituation (zwölf Stunden) verschlechtert – der Lieferverzug ist demnach größer. Durch das Integrationskonzept Information Sharing kann die Termintreue bei einer Lieferzeit von zwölf Stunden um durchschnittlich 3 % (von 95 % auf 98 %) bzw. bei einer Lieferzeit von einem Monat um durchschnittlich 2 % (von 94 % auf 96 %) gegenüber der konventionellen Strategie verbessert werden. Diese Ergebnisse implizieren somit, dass das Information Sharing hinsichtlich der Termintreue des gesamten Logistiknetzwerkes auch bei langen Lieferzeiten von Nutzen ist.

92


Tabelle 6.1: Vergleich der Termintreue bei einer verlängerten Lieferzeit (1 Monat)

L 98

Termintreue Konventionell 2007, Januar 2007, Februar 2007, März 2007, April 2007, Mai 2007, Juni 2007, Juli 2007, August 2007, September 2007, Oktober 2007, November 2007, Dezember Durchschnitt

EK 35 80% 96% 97% 98% 97% 96% 97% 95% 98% 99% 97% 95% 95%

IS

EK 35 / LZ 2 78% 95% 95% 97% 96% 94% 97% 95% 97% 97% 97% 94% 94%

EK 35 82% 99% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 98%

EK 35 / LZ 2 80% 97% 97% 98% 98% 96% 99% 96% 98% 98% 98% 96% 96%

Tabelle 6.2 verdeutlicht die relativen Verbesserungen der durchschnittlichen Termintreue durch das Information Sharing. Interessant ist dabei, dass die Höhe der Auslastung einen größeren Einfluss auf die Verbesserung der Termintreue hat als das Ausmaß der Bedarfsschwankung. So kann beispielsweise beobachtet werden, dass die Verbesserung der Termintreue mit steigender Produktionsauslastung der Unternehmen stark zunimmt, während zugleich die Verbesserung bei steigender Bedarfsschwankung (10 % bis 45 %) abnimmt. Dieser Zusammenhang kann damit erklärt werden, dass bei einer geringen Produktionsauslastung noch ausreichend Restkapazität vorhanden ist, um auch eine relative starke Bedarfsschwankung termingerecht erfüllen zu können. Bei einem hohen Auslastungsgrad hingegen kann bereits eine geringe Bedarfsschwankung zu Lieferverzug führen. Das Integrationskonzept Information Sharing wirkt sich deshalb besonders signifikant bei einer hohen und vergleichsweise relativ schwach bei einer geringen Produktionsauslastung der Unternehmen aus. Tabelle 6.2: Verbesserung der Termintreue bei verschiedenen Szenarien Bedarfsschwankung Auslastungsgrad 80% 95% 98%

10% Differenz % 0,00% -0,64% -2,63%

25% Differenz % 0,00% -2,83% -2,97%

35% Differenz % 0,00% -3,25% -3,36%

45% Differenz % -0,83% -3,97% -4,04%


6.3.4

93

Auswirkungen des Information Sharings auf sämtliche Zielgrößen

Grundsätzlich lässt sich die umfangreichste Verbesserung bezüglich der drei untersuchten Zielgrößen „Bestände“, „Auslastungsgrad“ und „Termintreue“ bei einer hohen Produktionsauslastung der Unternehmen erzielen. Hinsichtlich der einzelnen Unternehmen der Supply Chain können folgende Aussagen bezüglich der Zielgrößen festgehalten werden: Ö Werk: Das Werk profitiert durch den Einsatz von Information Sharing fast ausschließlich in den Zielgrößen „Auslastungsgrad“ und „Termintreue“. Die Produktionsauslastung ist im Vergleich zur konventionellen Strategie gleichmäßiger. Die verbesserte Termintreue der Supply Chain kommt insbesondere dem Werk zu Gute. Die Bestände des Werkes hingegen können durch ein Information Sharing-Konzept nur geringfügig gesenkt werden. Das Integrationskonzept Information Sharing ist hinsichtlich dieser Zielgröße eher unbedeutend für das Werk. Ö BTO-Zulieferer: Der BTO-Zulieferer erzielt seinen Nutzen im Rahmen des Information Sharings vorwiegend aus der Senkung seiner Bestände. So kann dieser bereits bei einer geringen Bedarfsschwankung seine Bestandsituation beachtlich verbessern. Die Verbesserung der Auslastungssituation ist hingegen relativ gering und daher als unbedeutend zu bewerten. Ö BTS-Zulieferer: Die BTS-Zulieferer profitieren in mehrfacher Hinsicht. Durch Information Sharing können sowohl die Bestände stark gesenkt, als auch die Auslastungssituation erheblich verbessert werden. Ö Alle Unternehmen: Die Termintreue der gesamten Supply Chain kann durch das Information Sharing verbessert werden. Beachtlich ist insbesondere die Reduzierung des Lieferverzugs bei einer hohen Produktionsauslastung der Akteure und zeitgleich starken Schwankung des Endkundenbedarfs. Demnach zeigt sich die größte Wirksamkeit des Information Sharings bei einer hohen Produktionsauslastung der Unternehmen der SC sowie bei einer starken Schwankung des Endkundenbedarfs. Basierend auf den Simulationsergebnissen kann weiterhin festgehalten werden, dass die Hauptprofiteure eines Information Sharing-Konzeptes die vorgelagerten Stufen des Logistiknetzwerkes sind. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die relativen Verbesserungen der durchschnittlichen Bestände der BTS-Zulieferer bei allen Szenarien über jenen der gesamten Supply Chain liegen. Aufgrund dieser teils signifikanten Reduzierung der durchschnittlichen Bestände der BTS-Zulieferer durch das

94


Information Sharing ziehen diese den größten Nutzen aus diesem Integrationskonzept. 6.4

Fazit und Ausblick

Die Ergebnisse der Simulationen verdeutlichen für die untersuchte Supply Chain und die betrachteten Lastszenarien, dass eine Informationsweitergabe zwischen den Unternehmen der Supply Chain eine Optimierung der unternehmensinternen (Bestände, Auslastungsgrad) aber auch der netzwerkweiten Zielgrößen (Termintreue) ermöglicht. Durch das Integrationskonzept Information Sharing profitieren vor allem die vorgelagerten Stufen der Supply Chain insbesondere durch die Senkung der Bestände. Dahingegen ist der Hauptnutzen für die nachgelagerten Stufen, wie z. B. das Werk, hauptsächlich eine gleichmäßigere Produktionsauslastung sowie die Verbesserung der Termintreue. Dass das Ausmaß der Auswirkungen des Information Sharings sowohl von der Volatilität des Endkundenbedarfs als auch von der Auslastungssituation der Unternehmen abhängig ist, wird durch die Simulationsergebnisse ebenfalls gezeigt. Signifikante Verbesserungen aus dem Integrationskonzept Information Sharing für alle Unternehmen der Supply Chain resultieren, wenn beide Zielgrößen vergleichsweise hoch sind. Ergänzend zu den hier vorgestellten Experimenten, in denen die Produktionsauslastung für alle Unternehmen der Supply Chain als gleich angenommen wurde, könnten unterschiedliche Produktionsauslastungen eine realere Situation simulieren. Nicht nur Lagerkosten und Kosten für die Nichtlieferfähigkeit von Produkten, sondern auch Transportkosten, Produktionskosten, etc. könnten im Modell Berücksichtigung finden und so Allokationsentscheidungen in der Supply Chain nachhaltig beeinflussen.


95

Literatur Bock, D. et al.: Studie Supply Chain Collaboration – Unternehemensübergreifende Zusammenarbeit, Bremen 2003. Cachon, G.P.; Fisher, M.: Supply Chain Inventory Management and the Value of Shared Information. In: Management Science, 2000, Heft 46, Nr. 8, S. 1032-1048. Hering, N., Witthaut, M., Yüzgülec G.: Simulativer Vergleich der SCM-Strategie Information Sharing mit konventionellen SCM-Strategien. Technical Report – Sonderforschungsbereich 559 „Modellierung großer Netze in der Logistik“ 08005, 2008, Technische Universität Dortmund. Krog, E. H. et. al.: Kooperatives Bedarfs- und Kapazitätsmanagement der Automobilhersteller und Systemlieferanten. In: Logistik Management, 2002, Heft 3, S. 45-51. Kuhn, A., Hellingrath, B.: SCM – Optimierte Zusammenarbeit in der Wertschöpfungskette. Berlin Heidelberg New York, Springer Verlag, 2002. ISBN 3-540-65423-2. Odette International Limited: Supply Chain Monitoring Recommendation, 2003, www.odette.org/html/scmopr.htm. Schmidt, R., Knolmayer, G.: Ein Vergleich von Simulationsstudien zu Information Sharing und Vendor Managed Inventory. Arbeitsbericht Nr. 185, 2006, Institut für Wirtschaftsinformatik, Universität Bern. Seifert, D.: Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment. New York, Galileo Business, 2003. ISBN 3898422585. Wagenitz, A.: Modellierungsmethode zur Auftragsabwicklung in der Automobilindustrie, 2007. Dissertation, Technische Universität Dortmund. Waller, M., Johnson, M.E., Davis, T.: Vendor managed inventory in the retail supply chain. In: Journal of Business Logistics, 1999, Heft 20, Nr.1, S. 183-203.

7

Supply Chain Risikomanagement: Besonderheiten und Herausforderungen für kleine und mittlere Unternehmen

Stephan M. Wagner, René Kemmerling, Wolfgang Kersten, Mareike Böger

7.1

Ausgangssituation

Für Unternehmen hat sich das Wettbewerbsumfeld in den letzten Jahren erheblich verändert. Die Deregulierungen auf den Güter- und Verkehrsmärkten haben zu einer Globalisierung der Märkte geführt und neue Konkurrenten ins Spiel gebracht, was letztlich eine Verschärfung der Wettbewerbssituation bewirkt hat. Gleichzeitig sind die Erwartungen der Kunden anspruchsvoller geworden. Der Preis eines Produktes bzw. einer Dienstleistung sichert heute nur noch bedingt einen Wettbewerbsvorsprung, denn Leistungskomponenten wie Qualität, Flexibilität, Zuverlässigkeit und Innovationsfähigkeit haben stark an Bedeutung gewonnen. Weiterhin ist in vielen Bereichen eine Verschärfung der zeitlichen Dimension zu beobachten: Kürzere Produktlebenszyklen, Reduzierung von Entwicklungs-, Durchlauf- und Lieferzeiten, die hohe Geschwindigkeit des technologischen Wandels etc. Entsprechend haben sich die Reaktionszeiten für Unternehmen drastisch reduziert. Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden, mussten Unternehmen in noch stärkerem Maße auf die Fähigkeiten von Lieferanten in der Entwicklung und Fertigung von Produkten zurückgreifen, sich stärker mit anderen Unternehmen – Lieferanten und Kunden gleichermaßen – vernetzen und ihre Wertschöpfungsaktivitäten zunehmend international aufstellen. Dadurch entstanden immer komplexere Zuliefernetzwerke („Supply Networks“) und Lieferketten („Supply Chains“). Im Folgenden wird allgemein von Supply Chains gesprochen. Entsprechend haben sich die Modelle der Zusammenarbeit drastisch verändert, wobei speziell partnerschaftliche Kooperationen z. B. in Form von strategischen Allianzen, Joint Ventures oder virtuellen Unternehmensnetzwerken an Bedeutung gewonnen haben.1 Auch sind die Beziehungen zwischen Zulieferer, Hersteller und Handel/Kunde im Zeitalter produktionssynchroner Fertigung, Electronic Data Interchange und Customization enger geworden.2 So vorteilhaft effiziente Supply Chains – speziell für Endkunden – sind, dürfen die mit modernem Supply Chain Management verbundenen Gefahren nicht

1 2

Killich (2007) Boutellier, Wagner (2008)

98


außer Acht gelassen werden:3 Erhöhte Komplexität der Austauschbeziehungen sowie Abhängigkeit der Akteure untereinander, immenser Koordinationsaufwand, Erfordernis, permanent Know-how aufzubauen und letztlich eine verschärfte Risikoposition im Allgemeinen sowie Exposition mit speziellen Risiken, die unternehmensübergreifende Ursache-Wirkungszusammenhänge besitzen. In der klassischen Ausprägung des Managements von Risiken und Komplexität konzentrieren sich Unternehmen allerdings weitestgehend auf den intraorganisationalen Kontext und suchen keinen risikofokussierten Austausch mit direkten Lieferanten und Kunden oder gar über die unmittelbaren Partner in der Supply Chain hinaus. Von Lieferantenbewertungen, Qualitätsaudits und Bonitätsprüfungen von Neukunden abgesehen findet eine explizite Berücksichtigung von Supply Chain Risiken kaum statt. Dieser Mangel kann gerade für kleine und mittlere Unternehmen (KMU)4, die in vielen Supply Chains das „Rückgrad“ bilden, existenzbedrohende Auswirkungen haben, da aufgrund spezifischer Strukturmerkmale – wie z. B. eine geringe Kapitalausstattung bei gleichzeitig erhöhter Verwundbarkeit – durch den Abbau von Puffern wie Lagerbeständen die Konsequenzen „ungebremst“ auf das einzelne Unternehmen treffen. Daher besteht ein großer Bedarf, KMU beim Thema Risikomanagement zu unterstützen. Aufgrund der dargestellten Entwicklungen ist es speziell für KMU der gewerblichen Wirtschaft von höchster Relevanz, das Risikomanagementsystem Supply Chain-übergreifend anzulegen. Gegenstand dieses Beitrages ist somit das Supply Chain Risikomanagement (SCRM). Dabei werden im Wesentlichen zwei Ziele verfolgt. Erstens werden das Konzept des SCRM und seine gestiegene Bedeutung vorgestellt, indem unternehmensübergreifende Risiken sowie der Prozess erläutert werden, welcher zu deren erfolgreichem Management notwendig ist. Anschließend wird die Betrachtung auf KMU gelenkt, indem deren Strukturmerkmale und ihre Bedeutung für Supply Chains skizziert werden. Hieraus lassen sich Gründe für die nur rudimentäre Anwendung und Institutionalisierung des Risikomanagements in KMU erkennen. Gleichzeitig offenbaren diese Merkmale Anforderungen, welche entsprechende SCRM-Tools erfüllen müssen, damit die im Folgenden noch darzulegenden Barrieren überwunden werden können.

3 4

Wagner, Bode (2006) Die Begriffe KMU und Mittelstand werden in diesem Beitrag entsprechend der quantitativen Kriterien der EU (Mitarbeiter < 250 und Umsatz < 50 Mio. Euro oder Mitarbeiter < 250 und Bilanzsumme < 43 Mio. Euro) synonym verwendet.

Supply Chain Risikomanagement: Besonderheiten und Herausforderungen für KMUs

7.2

99

Supply Chain Risikomanagement

7.2.1

Begriffliche Konkretisierung

Wie die rein lexikalische Dekomposition des Begriffes „Supply Chain Risikomanagement“ vermuten lässt, liegt die grundsätzliche Aufgabe des SCRM im planmäßigen und strukturierten Umgang mit Risiken. Diese treten Supply Chain-intern oder -extern auf und wirken sich auf die Zielgrößen dieser nachteilig aus. Entsprechend bildet das SCRM die Schnittmenge der Disziplinen Supply Chain und Risikomanagement und kann definiert werden als …der Baustein des Supply Chain Management, der alle Strategien und Maßnahmen, alles Wissen, alle Institutionen, alle Prozesse sowie alle Technologien umfasst, die auf technischer, personeller und organisatorischer Ebene dazu geeignet sind, das Risiko innerhalb einer Supply Chain zu verkleinern…5 Zentrales Betrachtungsobjekt ist somit das Supply Chain Risiko. Auf die verschiedenen Ansätze zur Definition des Konstrukts „Risiko“, welche sich über Jahrzehnte in den betriebswirtschaftlichen Fachrichtungen herausgebildet haben, wird hier verzichtet und auch für die unterschiedlichen Richtungen innerhalb der SCRM-Forschung wird auf andere Stellen verwiesen.6 Wichtig ist an dieser Stelle zu beachten, dass sich die Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge über verschiedene Akteure einer Supply Chain erstrecken und diese von rein unternehmensinternen Risiken hinsichtlich Ursache und Wirkung abzugrenzen sind.7 Dementsprechend ist ein Supply Chain Risiko …ein mit seiner Auftretenswahrscheinlichkeit bewerteter Schaden, dessen Eintreten mehr als ein Unternehmen der Supply Chain betrifft und dessen Ursachen innerhalb eines Unternehmens, innerhalb seiner Supply Chain oder in deren Umfeld liegen.8 7.2.2

Bedeutung des Supply Chain Risikomanagement

Die Disziplin des SCRM hat sich bisher nur langsam entwickelt. Jedoch scheint seit einigen Jahren ein Aufholprozess begonnen zu haben. Buscher et al.9 zeigen in ihrer Analyse, dass seit Anfang des Jahrtausends ein deutlicher Anstieg hinsichtlich der Anzahl von Publikationen zum Thema SCRM zu verzeichnen ist, 5 6 7 8 9

Kersten et al.(2007), S. 10 Wagner, Bode (2009) Wagner, Bode (2006) Kersten et al. (2007), S. 10 Buscher et al. (2007)

100


und begründen dies mit dem gestiegenen Interesse an diesem Thema. Die große Anzahl hat sich seitdem auf einem hohen Niveau manifestiert. Auch Unternehmensvertreter ordnen dieser Thematik für die Zukunft eine erhöhte Priorität zu, wie die Untersuchung von Kersten et al. gezeigt hat (Abbildung 7.1). KumulierteAnteilederUnternehmenindenKategorien„Hoch“ und„Erhöht“

2010

2005

2000

0%

10%

20%

30%

Logistikdienstleister (n=32)

40%

50%

60%

70%

80%

90%

Produzierende Unternehmen (n=39)

Abbildung 7.1: Bedeutung des SCRM in der Unternehmenspraxis10

7.2.3

Supply Chain Risikomanagement-Prozess

Der SCRM-Prozess umfasst zur systematischen Durchführung mehrere Schritte, welche zweckmäßig sequentiell durchlaufen werden. Dabei sind aber Simplexund Duplexkopplungen zwischen den Teilprozessen möglich und müssen beachtet werden. Abbildung 7.2 beschreibt die grundsätzliche Struktur des SCRM-Prozesses, welche sich zwar an den idealtypischen RisikomanagementProzess anlehnt, jedoch Erweiterungen aufweist, um die unternehmensübergreifende Komponente adäquat abzubilden. Die einzelnen Schritte werden im Folgenden kurz beschrieben. Schritt 1: Supply Chain Risikomanagement-Komitee Der erste Schritt umfasst die Bildung eines SCRM-Komitees mit wichtigen Akteuren der Supply Chain. Die wichtigsten Supply Chains und ihre Akteure müssen somit zunächst identifiziert werden (SC-Mapping).11

10 11

Kersten et al. (2007) Harland et al. (2003)


101

Die Mitglieder des Komitees müssen weiterhin eine praktikable Richtlinie als Grundlage für ein SCRM zwischen der Supply Chain-Ebene und der Unternehmensebene entwickeln. Auf der Supply Chain-Ebene enthält die Richtlinie eine Beschreibung des Risiko-Portfolios der Supply Chain sowie Strategien, Ziele und Maßnahmen für den Umgang mit Risiken. Die Umsetzung der Richtlinie erfolgt auf der Ebene der partizipierenden Mitglieder in den folgenden Schritten: Ö Ö Ö Ö Ö

Schritt 2: Selektion (Risiko-Identifikation) Schritt 3: Clusterbildung (Risiko-Analyse) Schritt 4: Rating (Risiko-Bewertung) Schritt 5: Handlungsempfehlung (Risiko-Steuerung bzw. -Handhabung) Schritt 6: Controlling (Risiko-Kontrolle)

Die dokumentierten Ergebnisse dieser Teilprozesse sollten dann zur Auswertung und Koordinierung ins SCRM-Komitee zurückfließen. Hierdurch erfolgt ein permanenter Austausch zwischen der SC-Ebene und den partizipierenden Unternehmen und es ermöglicht eine regelmäßige Anpassung der Richtlinie aufgrund geänderter Risikoexposition, neuen Geschäftsbedingungen oder neuen Akteuren in der Supply Chain. Lieferant 1 Lieferant 2 …

Abnehmer 1 Abnehmer 2

Fokales Unternehmen

…

Lieferant N

n

Selektion

o

RisikoIdentifikation

Abnehmer N

Supply Chain Risikomanagement-Komitee

Clusterbildung

p

RisikoKlassifizierung

Rating

q

RisikoBewertung

Dokumentation

Abbildung 7.2: SCRM-Prozess (eigene Darstellung)

Handlungsempfehlung

r

RisikoSteuerung

Controlling

s

RisikoKontrolle

102


Schritt 2: Risiko-Identifikation Im zweiten Schritt, welcher den Ausgangspunkt des klassischen Risikomanagement-Prozesses darstellt, werden auf Basis der in Schritt 1 festgelegten Richtlinie die unternehmensübergreifenden Risiken identifiziert. Dabei wird eine Top-Down-Vorgehensweise implementiert: Zunächst wird die Gesamtheit aller Supply Chain Risiken möglichst lückenlos erfasst und katalogisiert. Anschließend erfolgt eine Reduktion dieses Risikokataloges auf ein für die Unternehmen handhabbares Maß. Diese Selektion stellt speziell für KMU einen kritischen Vorgang dar: Zum einen können aufgrund der begrenzten Ressourcen (siehe Kap. 7.3.2) nicht alle Risiken mit der gleichen Intensität behandelt werden. Zum anderen müssen die Top-Risiken im Blickfeld bleiben. Eine ausgewogene Balance ist somit entscheidend und anzustreben. Schritt 3: Risiko-Klassifizierung Im dritten Schritt müssen die identifizierten Risiken in geeignete Kategorien zusammengefasst werden. Dies ist notwendig, um eine systematische Auswertung der Risiken zu gewährleisten. Im Schrifttum werden diverse Ansätze zur Klassifizierung von Risiken vorgeschlagen. Exemplarisch wird hier die Unterteilung von Wagner vorgestellt, welche speziell für den SC-Kontext entwickelt wurde (Tabelle 7.1). Tabelle 7.1: Systematisierung von Supply Chain Risiken12

Kategorie Kundenseitige Risiken Lieferantenseitige Risiken Bürokratische Risiken Infrastrukturelle Risiken Katastrophenrisiken

12 13

Ausgewählte Beispiele13 x Nachfrageschwankungen x „Bullwhip-Effekt“ x Kundenkreditrisiko x Preisschwankungen auf Beschaffungsmärkten x Qualitätsprobleme x Lieferantenausfall x Local Content Auflagen x Gesetzesänderungen x Versorgungsstörungen (z. B. Elektrizität) x Ausfall von Produktionsanlagen oder IT x Streik, Sabotage etc. x Naturkatastrophen x Terrorismus, Kriege, Unruhen etc.

Wagner (2006) Für eine Übersicht realer Fälle siehe Töpfer (2006); Wagner (2006)


103

Schritt 4: Risiko-Bewertung Die in den vorangegangenen Schritten identifizierten und zu Kategorien zusammengefassten Risiken sind im vierten Schritt einer Bewertung zu unterziehen. Diese erfolgt entlang zweier Dimensionen, die traditionell zur Risikobewertung eingesetzt werden: (1) die Schadenshöhe und (2) die Eintrittswahrscheinlichkeit. Auf Basis dieser Informationen für die Einzelrisiken lassen sich diese nach dem ABC-Konzept einordnen und graphisch, z. B. in Form einer Risk-Map, darstellen. Diese Methode ist deshalb vorteilhaft, da Risiken einen großen Einfluss auf den Unternehmenserfolg haben und im Extremfall zur Insolvenz führen können. Wenn zusätzlich eine hohe Eintrittswahrscheinlichkeit vorliegt, kann ihnen eine entsprechend hohe Priorität zugewiesen werden. Schritt 5: Risiko-Steuerung In Schritt 5 erfolgt die operative und strategische Steuerung bzw. Handhabung von Supply Chain Risiken. Das hierzu notwendige Instrumentarium wird in der Literatur auf unterschiedliche Weise in Kategorien eingeordnet, wobei sich diese vor allem hinsichtlich des Detailgrades unterscheiden. Eine gängige Systematisierung unterteilt Steuerungsstrategien in Vermeidung, Verminderung und Überwälzung/Transfer von Risiken sowie letztlich deren Akzeptanz. Unter Risikovermeidung werden die Instrumente und Maßnahmen zusammengefasst, welche darauf abzielen, ein Risiko bereits in seiner Entstehung zu verhindern. Entsprechend wird bei der Risikoverminderung die Eintrittswahrscheinlichkeit eines Risikoereignisses derart beeinflusst, dass sich diese verringert. Bei der Risikoüberwälzung werden die nachteiligen Konsequenzen auf Dritte, z. B. Versicherungen, übertragen14. Ein Transfer des Risikos innerhalb der Supply Chain macht dagegen nur dann Sinn, wenn der Aufnehmende das Risiko entsprechend handhaben kann. Ansonsten bleibt das Potenzial nachteiliger Konsequenzen bestehen und kann sich in späteren Perioden wieder auf das transferierende Unternehmen auswirken. Sollte nach Ausschöpfung aller Ressourcen keine Möglichkeiten der Risiko-Steuerung mehr bestehen, so muss das verbleibende Restrisiko selbst getragen werden. In diesem Falle wäre ein Austausch im SCRM-Komitee sinnvoll, um speziell KMU zu entlasten. Die Auswahl der Instrumente und Maßnahmen muss letztlich für den Einzelfall getroffen werden. Standardisierte Lösungen helfen nur bedingt weiter. Wichtig hierbei ist aber, dass stets die Kosten-Nutzen-Relation beachtet wird. Diese kann beispielsweise aus verschiedenen Szenarien ermittelt werden, welche die Risikoposition vor und nach den Maßnahmen vergleichen.

14

Bode et al. (2007)

104


Schritt 6: Risiko-Kontrolle Der letzte Schritt stellt ein proaktives Risiko-Controlling dar, welches den Prozess unterstützend begleitet. Ausgehend von der in Schritt 1 festgelegten SCRM-Richtlinie findet ein Soll-Ist-Vergleich zwischen der in der Richtlinie beschriebenen Risikoexposition und der tatsächlichen Umsetzung durch die Unternehmen statt. Zudem wird fortlaufend das Risiko-Portfolio auf Supply Chain- und Unternehmensebene aktualisiert. Dabei sind eine permanente Überwachung innerhalb der SC-Akteure sowie ein turnusmäßiges Reporting an und zwischen den Mitgliedern des SCRM-Komitees wichtig. 7.3

Strukturmerkmale des Mittelstandes und deren Einfluss auf die Risikopolitik

7.3.1

Quantifizierende Betrachtung

Bezogen auf den Wirtschaftsraum EU-27 stellen die insgesamt ca. 20 Mio. KMU etwa zwei Drittel der Beschäftigten, generieren über 58 % der Umsätze und zeichnen im Schnitt über alle gewerblichen Wirtschaftszweige hinweg für annähernd 60 % der Wertschöpfung in Europa verantwortlich.15 Diese Zahlen machen zum einen die große volkswirtschaftliche Bedeutung dieser Unternehmensform deutlich, zeigen aber auch, dass unter dem Gebilde KMU ca. 99,8 % aller europäischen Unternehmen subsumiert sind und somit eine Abgrenzung rein über die Unternehmensgröße zu unscharf ist. Daher bedarf dieses Gebilde einer Zerlegung, um die Heterogenität der KMU-Landschaft offen zu legen sowie um eine differenzierende Betrachtung zu ermöglichen. Eine einfach durchzuführende Klassifizierung wird in Tabelle 7.2 vorgenommen, indem auf Basis der statistischen Systematik für die Wirtschaftszweige in der EU die Dimension Branche in Subkategorien heruntergebrochen wird. Diese Übersicht erlaubt bereits eine zahlenmäßige Reduzierung der Unternehmen, für welche das Thema SCRM eine sehr hohe Relevanz hat. Denn obwohl jedes Unternehmen mehr oder weniger in ein Wertschöpfungsnetzwerk involviert ist, so ist die Notwendigkeit, Supply Chain Risiken explizit zu managen, besonders für das industrielle Gewerbe gegeben. Das heißt: Wirtschaftszweige wie z. B. die Beherbergungs- und Gaststättenbranche oder die Erbringung unternehmensbezogender Dienstleistungen (z. B. Gebäudereinigung, Steuerberatung oder Werbeagentur) stellen ebenfalls Akteure der arbeitsteiligen

15

Stand: 2005 (ec.europa.eu/eurostat – Abruf: 8. Juli 2008), Hinweis: Es sind nur Unternehmen des nichtfinanziellen Sektors der gewerblichen Wirtschaft erfasst


105

Wirtschaft dar. Allerdings ist die Relevanz der hier behandelten Thematik für Unternehmen der verarbeitenden Industrie oder Intermediären wie dem Handel und der Transportbranche um ein Vielfaches höher anzusehen. Tabelle 7.2: Anzahl der europ. KMU und deren Beschäftigte nach Wirtschaftszweig Industrie (C-E) Bergbau u. Gewinnung v. Steinen u. Erden Herstellung v. Waren Herstellung v. Glas u. Glaswaren, Keramik, Verarbeitung v. Steinen u. Erden Herstellung v. Nahrungs- u. Genussmitteln, Tabakverarbeitung Herstellung v. Textilien u. Bekleidung Herstellung v. Leder u. Lederwaren Herstellung v. Holz sowie Holz-, Kork- u. Flechtwaren (ohne Herstellung v. Möbeln) Herstellung v. Papier, Pappe u. Waren daraus, Verlags- u. Druckerzeugnissen Kokerei, Mineralölverarbeitung, Herstellung u. Verarbeitung v. Spalt- u. Brutstoffen Herstellung v. chemischen Erzeugnissen Herstellung v. Gummi- u. Kunststoffwaren Metallerzeugung u. -bearbeitung, Herstellung v. Metallerzeugnissen Maschinenbau Herstellung v. Büromaschinen, Datenverarbeitungsgeräten u. -einrichtungen; Elektrotechnik, Feinmechanik u. Optik Fahrzeugbau Herstellung v. Möbeln, Schmuck, Musikinstrumenten, Sportgeräten, Spielwaren u. sonstigen Erzeugnissen; Rückgewinnung Energie- u. Wasserversorgung

Unternehmen in Tsd in % 20 0,1% 2.302 11,7% 105 0,5% 307 1,6% 227 1,2% 45 0,2% 197 1,0% 236 1,2% 1 0,0% 32 0,2% 65 0,3% 417 2,1% 174 0,9% 204 1,0%

Beschäftigte in Tsd in % 218 0,3% 20.549 24,1% 1.009 1,2% 2.962 3,5% 1.905 2,2% 446 0,5% 1.080 1,3% 1.710 2,0% 24 0,0% 671 0,8% 1.110 1,3% 3.638 4,3% 2.077 2,4% 1.752 2,1%

43 249

0,2% 1,3%

640 1.526

0,8% 1,8%

27 2.350

0,1% 12,0%

346 21.112

0,4% 24,8%

Bau (F)

2.791

14,2%

11.942

14,0%

Nichtfinanzielle Dienstleistungen (G-I & K) Handel; Instandhaltung u. Reparatur v. Kraftfahrzeugen u. Gebrauchsgütern Beherbergungs- u. Gaststätten Verkehr u. Nachrichtenübermittlung Grundstücks- u. Wohnungswesen, Vermietung beweglicher Sachen, Erbringung v. unternehmensbezogenen Dienstleistungen

6.254 1.643 1.196 5.364

31,9% 8,4% 6,1% 27,4%

22.626 7.280 5.484 16.827

26,5% 8,5% 6,4% 19,7%

Gesamt

7.3.2

14.457

73,8%

52.217

61,2%

19.598

100,0%

85.270

100,0%

Qualifizierende Betrachtung

KMU zeichnen sich durch eine Reihe von qualitativen Merkmalen aus, die in Bezug auf das Management von Risiken relevant sind. Zum einen stellen diese selbst Risiken dar. Zum anderen bilden sie gleichzeitig Barrieren für ein systematisches Risikomanagement bzw. erschweren einen strukturierten Prozess. Nachfolgend werden die wichtigsten dieser Merkmale aufgeführt, welche die Basis für die anschließende Darstellung der Umsetzungsbarrieren von Risikomanagement-Konzepten bilden. Ein grundlegendes Charakteristikum, welches auf den größten Teil des Mittelstandes zutrifft, ist die personelle Kongruenz von Eigentum und Geschäftsführung. Dies führt dazu, dass das Unternehmen von nur wenigen Entscheidungsträgern geleitet wird, welche häufig über verwandtschaftliche Beziehungen miteinander verflochten sind. In dem Zusammenhang ist auch die Kapitalstruktur kennzeichnend für den Mittelstand. Zudem sind KMU hauptsächlich über Haus-banken kreditfinanziert und in ihrem Zugang zu Kapital-

106


märkten beschränkt. Entsprechend weist diese Unternehmensform eine geringe Eigenkapitalquote aus. Daneben sind weitere Merkmale zu nennen, welche die Risikoposition beeinflussen sowie die Umsetzung risikopolitischer Konzepte behindern können: Ö Rudimentäre Ausprägung des Controllings sowie strategischer Planungsund Kontrollsysteme Ö Mangelnde Ressourcenausstattung hinsichtlich qualifizierten Personals, z. B. in Form akademisch ausgebildeter Betriebswirte, zur Unterstützung der Entscheidungsträger sowie Institutionalisierung des Risikomanagements Ö Gering ausgeprägte Dokumentation der Aufbau- und Ablauforganisation sowie der Zuweisung von Verantwortlichkeiten Ö Abhängigkeit von Schlüsselmitarbeitern, welche entscheidende Know-howTräger für das Unternehmen darstellen Ö Bescheidene IT-systemtechnische Ausstattung 7.3.3

Herausforderungen bei der Einführung eines Supply Chain Risikomanagements

Zwar wurde gezeigt, dass die Bedeutung des SCRMs für Unternehmen in den letzten Jahren stark gestiegen ist. Allerdings belegen Studien, dass insbesondere der Mittelstand einen geringen Umsetzungsgrad risikopolitischer Konzepte aufweist. Die Barrieren, welche größtenteils in den oben beschriebenen Strukturmerkmalen begründet liegen und mit welchen KMU bei der Einführung eines Risikomanagements konfrontiert sind, werden nachfolgend kurz beleuchtet. Diese lassen sich zunächst unterteilen in unternehmensinterne und -externe Barrieren, wobei die internen Barrieren weiterhin nach den Ressourcen systematisiert werden können, die für die erfolgreiche Einführung eines Risikomanagements nötig sind (siehe Abbildung 7.3). Organisation und Kultur Auf der organisatorischen Ebene können nicht definierte Prozessabläufe und Verantwortlichkeiten zu Problemen bei der Einführung eines Risikomanagements führen. Des Weiteren beschränken sich die Umsetzungen auf einfache Ansätze innerhalb einzelner Funktionen, speziell der primären Leistungsbereiche, zwischen denen es allerdings an Kommunikation und Zusammenarbeit mangelt.16 Zudem lässt sich fehlendes Methoden-Know-how bzw. eine mangelnde Umsetzung der Methodenkompetenz der Organisation zuordnen. Entsprechend sind Kenntnisse über das risikopolitische Instrumentarium sowie Methodenkompe-

16

Locher et al. (2004)


107

tenz nicht ausreichend vorhanden.17 Hier spiegelt sich vor allem die geringe Akademikerquote wider. Die notwendige Versorgung der Entscheider mit für das Risikomanagement relevanten Informationen ist aufgrund der nur unzureichend ausgeprägten Controlling- und Planungssysteme häufig nur unzureichend gegeben. Dieser Mangel führt zum einen dazu, dass Risiken zu spät oder nicht identifiziert werden können. Zum anderen stellt der Funktionsbereich Controlling in den meisten Fällen die administrative Plattform für das Risikomanagement, welche dadurch wegfällt. Zeitliche und monetäre Ressourcen Die knappen zeitlichen Ressourcen der Beschäftigten, insbesondere des Managements, stellen eine große risikopolitische Restriktion dar.18 Weiterhin lohnt es insbesondere bei KMU nicht, einen eigenen Risikomanager einzustellen. Die Verantwortung für das Risikomanagement liegt in KMUs daher häufig beim Geschäftsführer, für den es aber oftmals kaum möglich ist, sich neben dem „normalen“ Tagesgeschäft zusätzlich intensiv mit strategischen Fragestellungen des Risikomanagements zu beschäftigen. In diesem Zusammenhang kommt dem SCRM-Komitee eine besondere Bedeutung zu, da aufgrund von Erfahrungsaustausch und Arbeitsteilung auf dieser Ebene Synergieeffekte zu erwarten sind. Weiterhin bestehen bedingt durch die Kapitalausstattung des Mittelstandes finanzielle Barrieren. Neben dem Arbeitskräfteeinsatz sind es vor allem die Implementierungskosten sowie Kosten für den eventuellen Kauf und die Pflege einer Risikomanagement-Software. Erschwert wird dieser Umstand auch dadurch, dass das Risikomanagement Ressourcen bindet und somit Kosten verursacht, wohingegen der Nutzen nicht direkt messbar ist. Entsprechend zurückhaltend sind die Entscheidungsträger hinsichtlich solcher Investitionen. Personelle Ressourcen Der personelle Bereich gehört zu den wichtigsten bei der Einführung eines Risikomanagements, da die Güte der Risikoeinschätzung und die Risikokommunikation stark von der Erfahrung und der Motivation der Mitarbeiter abhängen. Mangelnde Akzeptanz kann daher ein hohes Hindernis darstellen.19 Diese kann vielfältige Ursachen haben: Ein hoher zusätzlicher Aufwand, mangelnde Sensibilisierung für das Thema20 oder ein bewusstes Tabuisieren bestimmter Themen, wenn bei Aufdeckung von Risiken negative Konsequenzen für den

17 18 19 20

Kersten et al. (2008); Locher et al. (2004) Kersten et al. (2008); Peck (2006) Baumann et al. (2006) Locher et al. (2004)

108


Mitarbeiter folgen21. Folgen dieser mangelnden Akzeptanz sind dann mangelndes Engagement und eine fehlende Bereitschaft, Informationen für das Risikomanagement zur Verfügung zu stellen.22 Hinzu kommt häufig noch die Schwierigkeit, sich psychologisch auf das Risikomanagement einzustellen. Psychologische Barrieren wie ein trügerisches Gefühl der Kontrolle erschweren daher weiterhin das Risikomanagement.23 Technische Ressourcen Zu technischen Barrieren gehören speziell Software-Tools, die mit anderen – vor allem informationsliefernden – Informationssystemen im Unternehmen inkompatibel sind.24 In diesem Fall entstehen schnell Insellösungen, der Aufwand zur Pflege solcher Systeme steigt und die Akzeptanz bei betroffenen Mitarbeitern sinkt. Unternehmensexterne Barrieren Auf der Supply Chain-Ebene werden teils die bereits genannten Probleme verstärkt, teils kommen neue hinzu. So stellt sich bei der Zusammenarbeit mehrerer Unternehmen verstärkt das Problem von fehlenden Standards im Sinne von Systeminkompatibilitäten und Dateninkonsistenzen. Unterschiedliche nationale Anforderungen an das Risikomanagement verschärfen das Problem, wenn Unternehmen unterschiedlicher Länder zusammenarbeiten.25 Auch ungenügendes Methodenwissen im Rahmen des SCRM stellt eine hohe Barriere dar.26 Daneben herrscht in Unternehmen häufig eine geringe Bereitschaft vor, eigene Risiken oder risikorelevante Daten mit Supply Chain-Partnern zu teilen, wodurch Informationsasymmetrien entstehen und die Transparenz in der Supply Chain sinkt. Schließlich bestehen Unterschiede hinsichtlich der Risikobereitschaft und -tragfähgkeit.27 Die aufgeführten Faktoren können als wichtige Gründe dafür herangezogen werden, warum die Disziplin Risikomanagement in Form eines institutionalisierten und instrumentalisieren Prozesses bisher bei KMU so wenig ausgeprägt ist. Somit ist eine Plattform zur Erweiterung um die Supply Chainübergreifende Komponente kaum vorhanden.

21 22 23 24 25 26 27

Cleemann, Kreutzer (1998) Kersten et al. (2008) Fiege (2006) Diederichs (2004) Kajüter (2003) Kersten et al. (2008) Kajüter (2003)


109

Die Barrieren werden in Abbildung 7.3 nochmals zusammengefasst und entsprechend in unternehmensintern und -extern unterteilt. Zu beachten ist, dass zwischen den Barrieren Interdependenzen bestehen und diese daher nicht gesondert betrachtet werden dürfen.

•Mangelnde Prozesse •Geringe Unterstützung durch Controllingfunktion •Mangelndes Methodenwissen •…

•Fehlende Managementkapazitäten •Fehlende monetäre Unterstützung •…

Organisation und Kultur

Technische Ressourcen

Monetäre und zeitliche Ressourcen

Personelle Ressourcen

•Inkompatibilitäten mit bestehenden Tools •Fehlende Standards •…

•Mangelnde Akzeptanz •„Psychologische“ Faktoren (Trügerisches Gefühl der Kontrolle, Selbstbestätigungsfalle) •…

Kooperation •Mangelnde Bereitschaft zum Informationsaustausch •Fehlende Standards •Fehlende methodische Unterstützung

Abbildung 7.3: Barrieren bei der Einführung eines Risikomanagements

7.3.4

Anforderungen an eine Methodik zum Supply Chain Risikomanagement

Eine Methodik zum SCRM sollte zum einen den gesamten RisikomanagementProzess (Kap. 7.2.3) unterstützen. Neben diesen prozessualen Anforderungen gilt es auch, Barrieren möglichst frühzeitig zu erkennen und abzubauen, um die Einführung des Systems zu vereinfachen. Diese Anforderungen lassen sich direkt aus den einzelnen Problemfeldern ableiten. Organisation und Kultur Um eine strukturierte organisatorische Einbettung eines SCRM in eine bestehende Unternehmensstruktur sicherzustellen, sollte die Methodik vor allem strukturieren und systematisieren.28 Dazu sollte sie sowohl ein Unternehmen als auch die Supply Chain dabei unterstützen, Ziele und Prozesse zu definieren. Der Ablauf des Risikomanagement-Prozesses sollte dokumentiert und formalisiert

28

Jüttner, Ziegenbein (2008)

110


werden. Dabei sollte beispielsweise der Umfang der Risikoanalyse bestimmt sowie Verantwortlichkeiten festgelegt und dargestellt werden. Das bedeutet auch, dass die Methodik funktions- und unternehmensübergreifend anwendbar sein sollte.29 Um mangelndes Know-how auszugleichen und Methodenwissen aufzubauen, sollten Instrumente der einzelnen Prozessschritte (Identifikation, Klassifizierung, Bewertung, Steuerung und Kontrolle) im Sinne eines Methodenbaukastens zusammengestellt werden. Die Methodik geht damit über eine reine Verwaltung, die viele Risikomanagement-Tools bieten, hinaus und stellt auch explizit Methoden zur Unterstützung einzelner Schritte vor. In einer weiteren Ausbaustufe ist die Schaffung eines ‚intelligenten‘ Systems vorstellbar. Dieses könnte beispielsweise auf Basis von Parametern wie der Unternehmensgröße, Branche, der geographischen Ausdehnung der Geschäftspraktiken etc. Risiken vorgeben sowie Maßnahmen vorschlagen. Technische Systeme Die Methodik muss durch eine Software unterstützt werden, die die Verantwortlichen bei der Ausführung des Prozesses unterstützt. Um Kompatibilität zu bestehenden Systemen zu gewährleisten, bietet sich ein Tool auf Basis von Standard-Software wie Microsoft Excel oder Access an, im Rahmen derer Daten in andere Software-Tools importiert oder exportiert werden können. Diese Tools haben auch bei KMUs einen hohen Verbreitungsgrad, viele Mitarbeiter sind damit bereits vertraut. Dies steigert gleichzeitig die Akzeptanz eines neuen Tools. Zudem sollte gewährleistet sein, dass ein Tool bzw. das dahinterstehende Konzept die Einhaltung von Risikomanagement-Standards erfüllt. Monetäre und zeitliche Ressourcen Da das Problem der fehlenden Managementkapazität gerade in KMU ein wichtiges Hindernis darstellt, sollte das Tool möglichst wenig zusätzliche Zeit zur Einarbeitung und auch im späteren Betrieb erfordern. Es sollte daher intuitiv und einfach zu bedienen sein.30 Zudem sollte die Anschaffungsinvestition nicht zu hoch sein. Personelle Ressourcen Die Akzeptanz eines SCRM-Systems ist u. a. davon abhängig, welcher zusätzliche zeitliche Aufwand den einzelnen Unternehmen für die Nutzung des Tools entsteht. Ein hoher bürokratischer Aufwand wird vermieden, indem eine intuitive Bedienung gewährleistet ist, welche die Einarbeitungszeit minimiert und somit die Akzeptanz erhöht.

29 30

Jüttner, Ziegenbein (2008) Jüttner, Ziegenbein (2008)


111

Das Tool sollte darüber hinaus ein hohes Maß an Transparenz der Risiken erzeugen und kann z. B. durch Vorgabe einzelner Risiken auf mögliche Problembereiche aufmerksam machen. Die dadurch geschaffene Systematik erleichtert die Identifikation und Bewertung einzelner Risiken. Kooperation Ein SCRM-System muss im unternehmensübergreifenden Kontext Schnittstellen berücksichtigen. Aus methodischer Sicht muss das SCRM-Konzept ein unternehmensübergreifendes Risikomanagement unterstützen, d. h. Methoden zur Verfügung stellen, mit denen unternehmensübergreifende Risiken identifiziert und analysiert werden können. Auch kann und sollte das Tool Transparenz innerhalb der Supply Chain schaffen, die als eines der Hauptprobleme des SCRM angesehen wird31. Um das Problem von Insellösungen unterschiedlicher Risikomanagementsysteme und -tools zu umgehen, bietet sich ebenfalls eine Standardlösung an, die ggf. mit verschiedenen Systemen kompatibel ist. Tabelle 7.3 fasst noch einmal die Anforderungen an eine SCRM-Konzeption und ein Tool zusammen. Tabelle 7.3: Anforderungen an eine SCRM-Methodik und ihre technische Umsetzung (eigene Darstellung)

Konzeption Ö Strukturierung des Risikomanagement-Prozesses Ö Vorschläge für die Festlegung von Zielen, Verantwortlichkeiten etc. Ö Erfüllung von RisikomangementStandards Ö Einfachheit und Effizienz Ö Erzeugung größtmöglicher Transparenz in der Supply Chain Ö Unterstützung des Methodenwissens (auf interner und unternehmensübergreifender Ebene) Ö Vorgabe von Risiken bzw. Risikokategorien

31

Kersten et al. (2008), Kersten et al. (2007)

Technische Umsetzung Ö Kompatibilität zu bestehenden IT-Systemen Ö Möglichkeit der Dokumentation und Formalisierung des Ablaufs eines RM-Prozesses Ö Strukturierte Darstellung der einzelnen Prozessschritte Ö Einfache und intuitive Bedienbarkeit Ö Geringe Kosten der Anschaffung und des Betriebs

112

7.4


Supply Chain Risk Management Navigator

Während die genannten Herausforderungen sicherlich die Hauptgründe für den geringen Umsetzungsgrad des SCRM in der KMU-Praxis darstellen, so liegt ein weiterer Grund in der defizitären Entwicklung praxisnaher Konzepte und Methoden von Seiten der Wissenschaft. Beispielsweise weisen Jüttner, Peck und Christopher32 darauf hin, dass es Unternehmen bei der Umsetzung an methodischer Unterstützung für ein unternehmensübergreifendes Risikomanagement fehlt. In der Literatur werden zwar häufig einzelne Prozessschritte behandelt oder Maßnahmen für eine bestimmte Risikogruppe dargestellt. Bislang existiert in der Literatur aber keine Methodik, die alle Prozessschritte integriert und die genannten Anforderungen in einem Gesamtkonzept verwirklicht. Wildemann33 legt ein DV-gestütztes Konzept in Form eines webbasierten "Risk-Checks" vor, der das auf finanziellen Kenndaten basierende Risikoprofil eines Unternehmens vor dem Hintergrund der Basel II-Richtlinie analysiert. Dieser konzentriert sich jedoch ausschließlich auf das unternehmensinterne Risiko-Rating. Finanzielle sowie juristische Aspekte werden von Pfohl34 auf der SC-Ebene betrachtet. Im Ausland erarbeiteten bislang insbesondere Christopher und Peck35, Zsidisin und Ellram36, Norrman und Lindroth37, Peck und Jüttner38 und Sheffi39 Rahmenkonzepte für das SCRM mit eher beschreibendem Charakter. Jüttner und Ziegenbein40 haben ein durchgehendes Konzept erarbeitet, das alle Stufen des Risikomanagements umfasst. In entwickelten SoftwarePrototypen werden zudem beispielhaft Risiken vorgegeben, die sich an den Unternehmensprozessen orientieren. Weiterhin wird die Möglichkeit gegeben, Supply Chains abzubilden und zu strukturieren, um besonders anfällige Supply Chains näher zu betrachten. Dieses Konzept stellt eine erste gute Plattform für SCRM auf KMU-Ebene dar. Allerdings bietet es zum einen wenig methodische Unterstützung und zum anderen sind die Möglichkeiten der unternehmensindividuellen Anpassung beschränkt. Die Integration dieser Anforderungen und die Unterstützung sämtlicher Prozessschritte des SCRM in einem durchgängigen Tool ist derzeit Ziel eines Pro-

32 33 34 35 36 37 38 39 40

Jüttner, Peck, Christopher (2003) Wildemann (2006) Pfohl (2002) Christopher, Peck (2004) Zsidisin, Ellram (2003) Norrman, Lindroth (2004) Peck, Jüttner (2002) Sheffi (2005) Jüttner, Ziegenbein (2008)


113

jekts der Autoren. Wesentliches Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines umfassenden methodischen Rahmens für ein effektives und effizientes Management von Unternehmens- und Supply Chain-spezifischen Risiken. Dabei soll das zu entwickelnde Instrument – der SCRM-Navigator – in Form eines prototypischen Software-Tools praxisorientiert und KMU-gerecht aufbereitet und umgesetzt werden. Schritt 6: RisikoKontrolle Schritt 5: RisikoSteuerung

Postponement

Schritt 4: RisikoBewertung

Value at Risk

Schritt 3: RisikoKlassifizierung Schritt 2: RisikoIdentifikation Schritt 1: SCRM-Komitee

Vorher-NachherVergleich

Frühwarn-Systeme

Redundante Systeme

Key Risk Indicator

Lieferantenseitige Risiken

Filteransatz

Schulungen

Aufbau Pufferlager

…

DelphiTechnik

Event Tree

PortfolioModell

…

Kundenseitige Risiken

Formulierungen für RM-Ziele

…

Multiple Informations- Supplier Sourcing austausch Ratings

Simulation

Brainstorming

BSC

Bürokratische Risiken

Checkliste

RACI-Methode

FTA

Infrastrukturelle Risiken

SWOTAnalyse

Katastrophenrisiken

SzenarioTechnik

Prozessdarstellungen

…

FMEA

…

…

Abbildung 7.4: Ausschnitt eines Methodenbaukastens im Rahmen des SCRM (Quelle: eigene Darstellung)

Zusätzlich zum Methodenbaukasten (exemplarisch in Abbildung 7.4) soll sowohl durch Literaturanalysen als auch durch Austausch mit Industrieunternehmen ein Risikokatalog zusammengestellt werden. Dieser kann dann auf Basis unternehmens- sowie Supply Chain-individueller Parameter auf ein handhabbares Maß reduziert werden, indem die Risiken anhand einer Typisierung von Umwelt-, Supply Chain- und Unternehmenscharakteristika mehrere Filterstufen durchlaufen. Weiterhin sollen aus dem SCRM-Navigator Handlungsempfehlungen abgeleitet werden können. 7.5


„Die Wettbewerbsfähigkeit der Europäischen Union ist in engster Weise mit dem Erfolg der kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) verknüpft.“41 Nicht nur die große Anzahl von KMU rechtfertigt die Zuweisung dieser Schlüsselrolle durch die EU-Kommission. Vielmehr besitzt diese Unternehmensform ein ho-

41

EU-Kommission (2006)

114


hes Wachstums- und Innovationspotential sowie eine dynamische Antriebskraft zur Schaffung von Arbeits- und Ausbildungsplätzen. Dadurch stellen KMUs sowohl für die regionalen und nationalen Wirtschaftsräume als auch für Europa als Ganzes einen zentralen Erfolgsfaktor hinsichtlich wirtschaftlicher Prosperität und sozialem Zusammenhalt dar. Daher ist es wichtig, dass KMUs aufgrund der in Bezug auf das Management von Risiken einschränkenden Merkmale Unterstützung erfahren. Einen Beitrag dazu soll das beschriebene Forschungsprojekt der Autoren leisten. Dabei soll der SCRM-Navigator Unternehmern ein strukturiertes Tool bieten, welches ein systematisches Management von unternehmensübergreifenden Risiken ermöglicht und gleichzeitig in Form eines Methodenbaukastens das notwendige Know-how praxisorientiert zur Verfügung stellt. Aufgrund der sich permanent verändernden Rahmenbedingungen sowie der Heterogenität des Mittelstandes ist aber weiterhin ein großer Forschungsbedarf gegeben, um KMU bei den Herausforderungen, die sich durch stetig verändernde marktliche und technische Rahmenbedingungen ergeben, zu unterstützen.


115

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116


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8

Management des Lieferantennetzwerkes in der kundenindividuellen Massenproduktion

Peter Schentler, Antje Krey, Martin Tschandl

8.1

Beschaffung in der kundenindividuellen Massenproduktion

Der gestiegene Lebensstandard, der Wertewandel sowie soziodemographische, bevölkerungsdemographische und wirtschaftliche Faktoren haben zu einer Individualisierung der Gesellschaft und damit einhergehend zu einer Individualisierung der Nachfrage geführt.1 Auch wenn die Forderung nach individuell angepassten Produkten und Dienstleistungen nicht für alle Branchen und Güter im gleichen Ausmaß und in der gleichen Intensität zutrifft, kann insgesamt „die grundlegende Tendenz einer zunehmenden Individualisierung der konsumtiven Nachfrage abgeleitet werden“2. Da neben der Individualisierung weiterhin Faktoren wie Produktqualität, Preis und Lieferzeit für die Kunden wichtig sind, geht der Trend zu einer standardisierten Individualisierung, d. h. zu einem auftragsunabhängigen Design und einer Vorfertigung von Modulen, die auftragsorientiert – entsprechend den Wünschen einzelner Kunden – kombiniert und endgefertigt werden.3 Diese so genannte kundenindividuelle Massenproduktion hat sich beispielsweise in der Fahrzeug-, IT- (speziell bei PCs) oder auch in der Bekleidungsindustrie etabliert. Sie kann als die Herstellung von individualisierten Gütern und/oder Leistungen in großer Anzahl definiert werden,4 Ö die auf Basis (teil)standardisierter Leistungen und/oder Prozesse aufgebaut sind bzw. gefertigt werden, Ö die Preise aufweisen, die in derselben Größenordnung wie vergleichbare Massenprodukte liegen und dieselben Marktsegmente ansprechen und Ö die in einem Interaktionsprozess zwischen Kunden und Lieferanten an den individuellen Bedarf einzelner Kunden angepasst und anschließend (end)gefertigt werden.

1 2 3 4

Siehe ausführlich zu den Gründen für die Individualisierung der Nachfrage Pine (1993), S. 53-75; Piller (2003), S. 30-38; Schnäbele (1997), S. 16-21 Schnäbele (1997), S. 20 Vgl. Glazer (1999), S. 60f.; Lampel, Mintzberg (1996), S. 28 Vgl. Schentler (2008), S. 53

118


Die kundenindividuelle Massenproduktion stellt spezifische Anforderungen an inner- und außerbetriebliche Prozesse, die über jene der klassischen Massenproduktion oder Einzelfertigung hinausgehen.5 Besonderes Augenmerk muss auf die Beschaffung gelegt werden, da Unternehmen zunehmend auf die Herstell- und Technologiekompetenz spezialisierter Zulieferer zurückgreifen (müssen), und damit die Leistungen, die sie Endkunden anbieten, zu großen Teilen aus der Einbindung der Lieferanten resultieren. Unterschiedliche Lieferanten müssen in unterschiedlicher Form eingebunden werden. Aus unterschiedlichen unternehmensinternen (strategischen) Vorgaben und Überlegungen wie auch aus den unterschiedlichen Leistungsprofilen und -potenzialen im Lieferantennetzwerk resultiert, dass manche Zulieferer Standardteile liefern, während andere in die Fertigung der individualisierten Produktbestandteile miteinbezogen werden können. Die Gestaltung und Steuerung des Lieferantennetzwerks entwickelt sich damit zu einem erfolgskritischen Faktor für kundenindividuelle Massenproduzenten. Das betrifft insbesondere die Fähigkeit festzulegen, inwieweit und in welcher Form Lieferanten in die Produktentwicklung und Leistungserstellung eingebunden und welche Informationen an sie weitergegeben werden. Der vorliegende Beitrag greift diese Ausgangssituation auf. Das Ziel sind Empfehlungen bzw. Normstrategien zur Art der Einbindung der Lieferanten in die Entwicklung und Erstellung kundenindividueller Massenprodukte sowie zur Informationsweitergabe an Lieferanten. Um dieses Ziel zu erreichen, wird in Kapitel 8.2 die Beschaffung in der kundenindividuellen Massenproduktion analysiert. Darauf aufbauend wird in Kapitel 8.3 erarbeitet, wann welche Art der Zusammenarbeit sinnvoll ist, da dem potenziell höheren Nutzen einer intensiven Kooperation auch ein höherer Aufwand und höhere Risiken gegenüberstehen. Kapitel 8.4 geht auf die Frage ein, welchen Lieferanten welche Informationen im Rahmen der kundenindividuellen Massenproduktion zur Verfügung gestellt werden sollen. Der Beitrag schließt in Kapitel 8.5 mit einem Resümee, das sowohl eine kritische Würdigung der Inhalte als auch einen Ausblick auf weitere Forschungsbedarfe enthält.

5

Vgl. Blecker, Abdelkafi (2006), S. 6; Khalid, Helander (2003), S. 248; MacCarthy, Brabazon (2003), S. 32; Urbani et al. (2003), S. 350


8.2

119

Die Beschaffungsobjektstruktur als Rahmenbedingung für die Einbindung der Lieferanten

Die Beschaffung stellt keinen homogenen, in allen Unternehmen gleich ausgeprägten Bereich dar.6 Es lassen sich auch kaum Besonderheiten für eine Wettbewerbsstrategie oder Fertigungsform ableiten. Beispielsweise gibt es sowohl in der Einzelfertigung als auch in der Massenproduktion Zukaufteile, die häufig bzw. selten benötigt werden, und die daher nach Bedarf angekauft bzw. auf Lager gelegt werden. Eine Festlegung der Beschaffung für eine Fertigungsform im Allgemeinen oder für die kundenindividuelle Massenproduktion im Besonderen ist deshalb nicht möglich. Vielmehr müssen die innerhalb einer Fertigungsform oder Wettbewerbsstrategie auftretenden Beschaffungsobjekte betrachtet werden, da einzelne Beschaffungsobjekte Ö eine unterschiedliche inhaltliche Verwendung erfahren, Ö unterschiedliche Ziele aufweisen (können) und Ö deshalb auch unterschiedlich geplant, gesteuert und kontrolliert werden müssen. Aus den angeführten Gründen empfiehlt sich eine differenzierte Behandlung der Beschaffungsobjekte. Da eine separate Behandlung jedes einzelnen Beschaffungsobjektes aber zu einem sehr hohen Aufwand führt, werden unterschiedliche Beschaffungsobjektklassen – die jeweils Beschaffungsobjekte mit ähnlichen Eigenschaften enthalten – gebildet. Um eine Klassifikation möglich zu machen, wird im vorliegenden Beitrag der Leistungserstellungsprozess in der kundenindividuellen Massenproduktion betrachtet (siehe Abbildung 8.1). Auf Basis einer Analyse der Nachfragebedürfnisse auf dem Markt erfolgt eine Vorfertigung von standardisierten bzw. differenzierten Teilleistungen (Vorkombination), die dann mit den externen Leistungspotenzialen eines konkreten Nachfragers verbunden und endgefertigt werden (Endkombination).7 Somit können Aktivitäten teilweise unabhängig von der konkreten Transaktion mit dem Kunden durchgeführt werden, bauen aber auch teilweise auf konkreten Kundenaufträgen auf.8 Der Punkt, an dem der auftragsneutrale Teil in den auftragsspezifischen Teil übergeht, wird als Order Penetration Point (OPP) bezeichnet.9 6 7 8 9

Vgl. Treis (1986), S. 140f; Lieberum (1999), S. 75-110 Vgl. Schnäbele (1997), S. 35f. und 45f. Vgl. Duray et al. (2000), S. 607-611; Gilmore/Pine (1997), S. 97 Vgl. Schnäbele (1997), S. 69ff. Weitere in der Literatur vorkommende Bezeichnungen sind Point of Differentiation, Decoupling Point, Postponement Point oder Entkopplungs- bzw. Variantenbestimmungspunkt.


Marktorientierter Teilprozess

120

Vorkombination: Gestaltung von Teilleistungen für einen anonymen Markt Beschaffung und eingehende Logistik Auftragsneutrale Vorfertigung von Bauteilen und Modulen Leistungspotenzial / Leistungsbereitschaft Kaufentscheidung eines Abnehmers

Order Penetration Point Konfiguration der Leistungen (Erhebung der Kundenwünsche)

Kundenindividuelle Konstruktion Beschaffung

Auftragsorientierter Teilprozess

(Individualisierte /standardisierte Bestandteile)

(End-)Fertigung

(individuelle) Distribution

Service und Kundendienst

Leistungsergebnis Endkombination: Individuelle Gestaltung einer Leistung für einen Abnehmer

Abbildung 8.1: Der Leistungserstellungsprozess in der kundenindividuellen Massenproduktion10

Aufbauend auf den beschriebenen Prozess können drei Beschaffungsobjektgruppen in der kundenindividuellen Massenproduktion festgelegt werden:11 Ö Individualisierte Teile in der kundenindividuellen Massenproduktion nach dem Order Penetration Point (I-KIMPnOPP) Ö Standardisierte Teile in der kundenindividuellen Massenproduktion vor dem Order Penetration Point (S-KIMPvOPP) Ö Standardisierte Teile in der kundenindividuellen Massenproduktion nach dem Order Penetration Point (S-KIMPnOPP)

10 11

Vgl. Schentler (2008), S. 74 Vgl. Schentler (2008), S. 114


121

Mit den einzelnen Beschaffungsobjektgruppen gehen unterschiedliche Priorisierungen der klassischen Beschaffungsziele – also Beschaffungskosten senken, Beschaffungsqualität erhöhen, Beschaffungszeit senken, Beschaffungsrisiko senken, Beschaffungsflexibilität erhöhen und Beschaffungsautonomie gestalten – einher (siehe Abbildung 8.2).

++

+

~

~

-

~

S-KIMPnOPP (Standardisierte Teile nach OPP)

+

+

+

+

+

~

I-KIMPnOPP (Individualisierte Teile nach OPP)

~

++

++

++

++

+ (*)

Beschaffungskosten (senken)

Beschaffungsqualität (erhöhen)

Beschaffungszeit (senken)

Beschaffungsrisiko (senken)

Beschaffungsflexibilität (erhöhen)

Beschaffungsautonomie (gestalten)

S-KIMPvOPP (Standardisierte Teile vor OPP)

(*) Die Beschaffungsautonomie ist bei den I-KIMPnOPP wichtig, jedoch – außer bei Eigenerstellung – kaum erreichbar.

Legende: ++ + ~ -

sehr wichtig wichtig wenig wichtig nicht wichtig

Abbildung 8.2: Hierarchie der Beschaffungsziele in der kundenindividuellen Massenproduktion12

Basierend auf den Beschaffungsobjektgruppen und priorisierten Zielen je Objektgruppe lassen sich Normstrategien für die Zusammenarbeit mit Lieferanten ableiten. Die daraus gewonnenen Empfehlungen können einerseits als Richtlinien bei der Neukonzeption einer Zusammenarbeit dienen. Andererseits können damit auch Unterschiede zwischen tatsächlich vorhandenen und zweckmäßig scheinenden Strategien im Rahmen bestehender Geschäftsbeziehungen aufgezeigt werden. 8.3

Ableiten von Normstrategien zur Zusammenarbeit mit Lieferanten

Wie bereits erwähnt, liefern einige Zulieferer nur Standardteile, während andere auch in die Erstellung der individualisierten Leistungsbestandteile miteinbezogen werden.13 Es muss analysiert werden, für welche Güter welche Art der

12 13

Vgl. Schentler (2008), S. 121 Vgl. Reichwald, Piller (2000), S. 614

122


Zusammenarbeit sinnvoll ist, da dem potenziell höheren Nutzen einer intensiven Kooperation auch ein höherer Aufwand gegenüber steht.14 Eine Abschätzung, wann eine vertiefte Integration sinnvoll ist, kann mit Hilfe der Transaktionskostentheorie erfolgen.15 Mit ihr lassen sich Aussagen über die günstigste Abwicklung und Koordination des Austauschs von Produkten und Leistungen treffen. Die Theorie besagt, dass bei zunehmender Spezifität16, Umweltunsicherheit und Häufigkeit der Transaktion hybride Koordinationsformen in Form von langfristigen Hersteller-Zulieferer-Beziehungen oder hierarchische Koordinationsformen zu bevorzugen sind, während bei geringer Spezifität die Vorteile marktlicher Koordinationsformen überwiegen (siehe Abbildung 8.3). Transaktionskosten Markt

Markt vorteilhaft

Geschäftsbeziehung

Geschäftsbeziehung vorteilhaft

Hierarchie

Hierarchie vorteilhaft

Spezifität, Unsicherheit und Häufigkeit der Transaktion

Abbildung 8.3: Vorteilhaftigkeit verschiedener Transaktionsformen17

Neben der Transaktionshäufigkeit und der Unsicherheit ist die Spezifität ein wesentlicher Aspekt für die Festlegung der Normstrategien in der kundenindividuellen Massenproduktion: Sie ist hoch, wenn Bestandteile der Endprodukte

14 15 16

17

Vgl. Heikkilä (2002), S. 752 Allgemein zur Transaktionskostentheorie Picot (1985) Die Spezifität einer Leistung beschreibt das Maß, in dem Vorleistungen, wie materielle oder immaterielle Investitionen, für verschiedene Verwendungen eingesetzt werden können. Der Grad der Spezifität ist hoch, wenn es neben der Hauptverwendung wenige oder keine alternativen Anwendungsmöglichkeiten gibt. Er ist niedrig, je vielfältiger die Leistung einsetzbar ist. Angelehnt an Picot, Freudenberg (1998), S. 72


123

bei Zulieferern individualisiert werden oder eine interne Endmontage von hoch spezifischen lieferantengefertigten Modulen erfolgt. Kaufmann schlägt ein Portfolio vor, mit dem der Grad der Zusammenarbeit abhängig von der Spezifität und Komplexität beurteilt werden kann. In diesem Portfolio sind die Relevanz für den Endkunden bzw. die Spezifität und die Komplexität der Beschaffungsobjekte gegenübergestellt (siehe Abbildung 8.4). Aus der Abbildung ist ersichtlich, dass bei höherer Spezifität und Komplexität eine intensive Zusammenarbeit mit den Lieferanten ratsam ist. Spezifität bzw. Kundenrelevanz Hoch Spezialscheibe

Zunehmender Kooperationsbedarf Front-End Instrumentierung

Mittel

Airbag Kabelsätze Räder

ZündNiedrig kerzen Niedrig

Bodenverkleidung Batterie

Lichtmaschine Mittel

Hoch

Komplexität

Abbildung 8.4: Tendenzaussagen zum Kooperationsbedarf (am Beispiel der Automobilindustrie)18

Aufbauend auf Abbildung 8.4 gilt es, die dort ersichtlichen Tendenzaussagen und Empfehlungen für die Zusammenarbeit noch weiter zu konkretisieren. Dafür können Portfolioanalysen herangezogen werden, die sich bei der Auswahl der Art der Lieferanteneinbindung bewährt haben, und in verschiedenen Ausprägungen existieren.19 Für den Einsatz im Rahmen der kundenindividuellen Massenproduktion erscheint das Beschaffungsvolumen-VersorgungsrisikoPortfolio zweckdienlich. Es ermöglicht die Ableitung einer Empfehlung für die Zusammenarbeit auf Basis des Versorgungsrisikos (u. a. Spezifität und Unsicherheit) wie auch des Beschaffungsvolumens (u. a. Transaktionshäufigkeit), wie in Abbildung 8.5 dargestellt.

18 19

Entnommen aus Kaufmann (1995), S. 283 Vgl. u. a. Arnolds et al. (1998), S. 315-322; Kaufmann (2002), S. 26ff; Kaufmann et al. (2005), S. 7-10; Kraljic (1986), S. 74-78; Piontek (2004), S. 143ff.

124


Beschaffungsvolumen

Hebelgüter Beschaffungsobjektkosten reduzieren, Produktpreis- und Wertanalysen, Lagerund Sicherheitsbestände minimieren, Materialflussoptimierung.

Hoch

Marktpotenzial ausschöpfen

Strategische Güter

Technisch zusammenarbeiten/ Differenzierung schaffen

Teilefertiger

Kooperationspartner

Unternehmen am Markt


Win-Win-Situation herbeiführen, langfristige Beziehungen eingehen, Beziehungspflege durchführen, Aufbau eines Frühwarnsystems, Optimierung der Logistik.

Mittel Unkritische Güter Prozesskosten reduzieren, Standardisierung, Normteile verwenden, große Bestellmengen, Sammelbestellungen, einfache Lagerhaltung.

Niedrig

Effizient abwickeln Niedrig

Versorgungssicherheit gewährleisten Mittel

Hoch

Versorgungsrisiko

Engpassgüter Produktsubstitution, Vermeidung von Fehlmengenkosten, Erkennung drohender Betriebsunterbrechungen, Sicherheitsbestände anlegen.

Abbildung 8.5: Beschaffungsvolumen-Versorgungsrisiko-Portfolio20

Das Portfolio wurde um eine Klassifikation der Lieferanten in vier Gruppen erweitert,21 um ausgehend von den Güterklassen die Art der Zusammenarbeit beschreiben zu können: Ö Kooperationspartner: Es erfolgt eine unternehmensübergreifende Kooperation zwischen Hersteller und Zulieferer bei der Produkterstellung.22 Ö Technologiespezialisten verfügen über eine einzigartige oder seltene Kernkompetenz und liefern dem Hersteller spezifische Produkte. Ö Teilefertiger stellen vom Hersteller spezifizierte Teile her. Ö Unternehmen am Markt: Es wird auf unterschiedliche Zulieferer zurückgegriffen, wobei der beste (im Idealfall nicht immer der billigste) Anbieter den Zuschlag erhält. Um Empfehlungen für die spezifischen Anforderungen der kundenindividuellen Massenproduktion ableiten zu können, müssen die identifizierten Beschaffungsobjektgruppen entsprechend ihrer Merkmale in das Portfolio eingeordnet werden. Es ergeben sich vier Strategien der Zusammenarbeit mit Lieferanten.23 20

21 22 23

Angelehnt an Arnolds et al. (1998), S. 320; Kraljic (1986), S. 76-79; Schulte (2001), S. 382ff; Wagner (2003), S. 699. Die Achsen weichen in unterschiedlichen Veröffentlichungen leicht voneinander ab. In der praktischen Anwendung müssen sie die Situation und Branche des Unternehmens widerspiegeln (vgl. Wagner (2003), S. 697). Vgl. Kaluza et al. (2003), S. 36 Die Kooperationspartner können noch weiter in Entwicklungs- und Wertschöpfungspartner unterschieden werden (vgl. Wildemann (1992), S. 398-405). Die allgemeinen – nicht auf die kundenindividuelle Massenproduktion bezogenen – Ausführungen im folgenden Abschnitt basieren auf Arnolds et al. (1998), S. 319ff; Kraljic (1986), S. 79f;


125

Die strategischen Güter weisen einerseits ein großes Versorgungsrisiko, andererseits ein großes Beschaffungsvolumen auf. Die Materialversorgung ist sicherzustellen, ohne die Kosten zu sehr zu vernachlässigen. Sinnvoll scheinen daher langfristige Kooperationen mit einem hohen Integrationsgrad der Lieferanten, wobei die Zulieferer auch verstärkt als Entwicklungspartner bei neuen Komponenten und Bauteilen eingebunden werden sollten. Die strategischen Güter umfassen folgende Beschaffungsobjekte: Ö Individualisierte Zukaufteile, die ein hohes Beschaffungsvolumen aufweisen (I-KIMPnOPP), werden dieser Kategorie zugeordnet. Nachdem die genaue Ausprägung der variantisierten Bedarfe aufgrund der Abhängigkeit vom konkreten Kundenauftrag vorab nicht planbar ist, müssen – sofern auf Lager und/oder lange Lieferzeiten verzichtet werden soll – kurzfristige Abrufe der Bedarfe möglich sein. Dies ist in der Regel nur möglich, wenn eine intensive Zusammenarbeit in Form einer Kooperation erfolgt. Ö Neben den individualisierten Teilen sind nicht individualisierte Teile in diese Klasse einzuordnen, sofern sie eine hohe technische Komplexität aufweisen oder in großen Mengen zugekauft werden (S-KIMPvOPP, SKIMPnOPP). Engpassgüter weisen ein hohes Versorgungsrisiko bei gleichzeitig niedrigem Beschaffungsvolumen auf, die Versorgungssicherheit steht im Vordergrund. Auch hier sollten Zulieferer im Idealfall im Rahmen von Kooperationen zu Entwicklungspartnern von neuen Komponenten und Bauteilen werden, wobei dies wegen des niedrigen Beschaffungsvolumens gegebenenfalls nur eingeschränkt möglich ist. In diesen Fällen sollte auf Technologiespezialisten zurückgegriffen werden. Die Engpassgüter enthalten folgende Beschaffungsobjektgruppen: Ö Hauptaugenmerk liegt auf individualisierten Teilen, die in einer geringen Anzahl benötigt werden (I-KIMPnOPP mit niedrigem Bedarf oder seltene Kann-Varianten). Primäres Ziel ist es, die Versorgung zu gewährleisten und das sich aus einem komplexen Beschaffungsmarkt oder einem komplexen Produkt ergebende Risiko zu reduzieren. Strategische Maßnahmen können eine Neupositionierung – beispielsweise die Reduktion der Variantenvielfalt – oder eine Substituierung und damit eine Sicherung der Versorgung sein. Ist eine Partnerschaft mit der Möglichkeit kurzfristiger Abrufe aufgrund der geringen Mengen nicht umsetzbar, müssen Vorräte angelegt werden, um Betriebsunterbrechungen zu vermeiden und die Lieferbereitschaft gegenüber

Wagner (2003), S. 697ff. Eine ähnliche, aber weniger detaillierte Empfehlung findet sich bei Piller (2006), S. 336.

126


den Kunden zu garantieren. Das führt bei einer hohen Anzahl unterschiedlicher Varianten jedoch zu hohen Lagerbeständen. Ö Im Hinblick auf S-KIMPvOPP, S-KIMPnOPP mit hoher Komplexität und geringem Bedarf sind ebenfalls die zuvor genannten Empfehlungen gültig, wobei das Anlegen von Lägern aufgrund der Homogenität der nicht variantisierten Teile tendenziell einfacher möglich ist als bei variantisierten Beschaffungsobjekten. Hebelgüter sind durch ein niedriges Versorgungsrisiko und ein hohes Beschaffungsvolumen geprägt. Die Flussoptimierung steht im Vordergrund. Es handelt sich um nicht individualisierte Teile mit geringer Komplexität, die in vielen Endprodukten Verwendung finden (S-KIMPvOPP, teilweise SKIMPnOPP). Sie unterscheiden sich von den strategischen Gütern dadurch, dass die Materialversorgung nicht gefährdet ist. Es werden Teilefertiger herangezogen, die intern spezifizierte Produkte liefern. Der Integrationsgrad der Lieferanten ist meist gering. Der Hebel zur Ergebnisverbesserung besteht aus einer Optimierung des Preis-Leistungs-Verhältnisses unter Vermeidung der Kosten aus Lagerbeständen. Durch die geringe Komplexität und dem überschaubaren Risiko kann die Nachfragemacht ausgenutzt werden. Maßnahmen wie eine Bündelung der Bedarfe können zu einer Konsolidierung der Lieferantenanzahl führen. Die letzte Gruppe sind unkritische Güter, die durch ein niedriges Versorgungsrisiko und ein niedriges Volumen gekennzeichnet sind (S-KIMPvOPP, teilweise S-KIMPnOPP). Hauptaugenmerk wird auf die Effizienz, also die Vereinfachung der Abwicklung gelegt. Die Reduktion der Beschaffungsobjekt- und Prozesskosten steht im Vordergrund, es wird auf Unternehmen am Markt und die damit verbundene Konkurrenz der Anbieter zurückgegriffen. Zusammenfassend lassen sich die in Tabelle 8.1 beschriebenen Normstrategien für die Beschaffungsobjekte ableiten.


127

Tabelle 8.1: Normstrategien für die Lieferanteneinbindung in der kundenindividuellen Massenproduktion

S-KIMPvOPP

S-KIMPnOPP

I-KIMPnOPP

Güterart

Güterart

Fokus

Normstrategie für Lieferantenauswahl

V+

Strategische Güter

Technisch zusammenarbeiten, Differenzierung schaffen

Kooperationspartner und gemeinsame Entwicklung

V–

Engpassgüter

Versorgungssicherheit gewährleisten


V+ S+

Strategische Güter

Technisch zusammenarbeiten, gegebenenfalls Differenzierung schaffen


V+ S–

Hebelgüter


Teilefertiger

V– S+

Engpassgüter



VS–

Unkritische Güter

Effizient abwickeln


V+ S+

Strategische Güter

Technisch zusammenarbeiten, gegebenenfalls Differenzierung schaffen


V+ S–

Hebelgüter


Teilefertiger

V– S+

Engpassgüter



V– S–

Unkritische Güter

Effizient abwickeln


Eigenerstellung (Kooperationspartner und gemeinsame Entwicklung sofern möglich)

Legende: V+ … hohes Volumen, V– … niedriges Volumen, S+ … hohe Spezifität, S– … niedrige Spezifität

Wenn Unternehmen sowohl im Geschäftsfeld Massenproduktion als auch im Geschäftsfeld kundenindividuelle Massenproduktion tätig sind, gilt es Interdependenzen bei der Betrachtung der Beschaffungsobjektgruppen zu berücksichtigen. So ist es beispielsweise möglich, dass das geringe Beschaffungsvolumen in der kundenindividuellen Massenproduktion keine Kooperation zulässt, wohingegen in der klassischen Massenproduktion dieselben Produkte in großer Menge benötigt werden, wodurch eine Kooperationsstrategie möglich wird.

128

8.4


Weitergabe von Informationen

In der kundenindividuellen Massenproduktion werden Produkte auf Basis konkreter Kundenaufträge (end)gefertigt bzw. assembliert. Kundeninformationen sind deshalb sowohl in der Produktentwicklung (die Produkte müssen so gestaltet werden, dass sie einfach an Kundenwünsche anpassbar sind) als auch in der Leistungserstellung (erst wenn die Wünsche eines spezifischen Kunden erhoben sind, kann das Produkt für diesen Kunden endgefertigt werden) relevant. Durch den intensiven Kundenkontakt bei der Konfiguration der Produkte durch die Kunden und die Analyse der Verkäufe lassen sich Bedürfnisinformationen der Kunden erheben bzw. vermuten, die als Economies of Integration bezeichnet werden, und ein wesentliches Potenzial der kundenindividuellen Massenproduktion darstellen. Die kundenspezifischen Informationen helfen in trendgesteuerten Märkten bei der Entwicklung neuer Produkte und erleichtern die zukünftige Planung.24 Werden nicht alle Individualisierungsmaßnahmen intern durchgeführt oder Bestandteile für individualisierte Güter extern zugekauft, sind kundenspezifische Informationen auch für Zulieferer von Interesse.25 Der daraus für die Zulieferer resultierende Zusatznutzen kann zu Gegenleistungen für den Hersteller führen, wie beispielsweise zu Preisnachlässen oder flexibleren Lieferzeiten.26 Eine Weitergabe von Informationen ist in der Praxis jedoch diffizil, da sich innerhalb der Supply-Chain-Netzwerke auch konkurrierende Unternehmen befinden können.27 Wird den Lieferanten Zugriff auf Informationen gewährt, ist zudem der Datenschutz gegenüber den Konkurrenten zu gewährleisten. Der Steuerung, welcher Lieferant welche Informationen erhalten darf, ist in jedem Fall besondere Aufmerksamkeit zu schenken. Wird auf die Lieferantenklassifikation aus dem Vorkapitel zurückgegriffen – Unternehmen am Markt, Teilefertiger, Technologiespezialist und Kooperationspartner – sollte an Unternehmen am Markt keine Weitergabe von Informationen erfolgen. Bei dieser Lieferantenbeziehung steht der Preis im Vordergrund. Meist werden standardisierte Beschaffungsobjekte mit geringer Spezifität beschafft, so dass Wissen über die Kundenwünsche (mit Ausnahme des zeitlichen Anfalls der Bedarfe) nicht essentiell ist. Bei den anderen Lieferantentypen scheint eine Informationsweitergabe sinnvoll, wobei nach Beschaffungsobjekten zu unterteilen ist und diese mit entsprechenden Informationsbedürfnissen zu hinterlegen sind.

24 25 26 27

Vgl. Hippel (1998), S. 630f.; Piller, Müller (2003), S. 59f. Vgl. Blecker et al. (2005), S. 40 Vgl. Piller, Stotko (2003), S. 125f; Moser, Piller (2006), S. 517f. Vgl. Svensson, Jensen (2003), S. 331


129

Es kann folgende Differenzierung abgeleitet werden.28 Ö Supplier-proprietary Parts, Ö Black-Box Parts und Ö Detail-controlled Parts Supplier-proprietary Parts sind vollständig vom Zulieferer entwickelte Beschaffungsobjekte, inklusive der funktionalen Spezifikation, der Entwicklung und der Konstruktion. Da auf diese Güter von Lieferanten kein Einfluss genommen wird, ist es fraglich, ob Kunden-Know-how weitergegeben werden soll. Für den Zulieferer resultieren aus dem Informationszugang Vorteile bei der Weiterentwicklung der Produkte, die auch zu entsprechenden Gegenleistungen gegenüber dem kundenindividuellen Massenfertiger führen können. Wichtig ist, dass die (gegebenenfalls nicht kundenindividuell produzierenden) Wettbewerber keinen Zugang zu den Informationen erhalten. Black-Box Parts sind Teile, deren funktionale Spezifikation vom Hersteller ausgeht, während die Entwicklung und Konstruktion von Zulieferern durchgeführt wird. Informationen über Kombinationen, Marktentwicklungen und Trends sind für die Lieferanten wesentliche Faktoren bei der Weiterentwicklung und führen potentiell auch zu Vorteilen für den Hersteller. Auch hier ist sicherzustellen, dass die Informationen vor der Konkurrenz geschützt sind. Detail-controlled Parts stellen Teile dar, die vom Hersteller entwickelt werden und bei denen auch die funktionale Spezifikation, Entwicklung und Konstruktion intern vorgenommen wird. Spezialisierte Zulieferer produzieren diese Teile. Es ist daher keine Informationsweitergabe erforderlich, da die Hersteller über das gesamte Produkt-Know-how verfügen. Informationen zum Ablauf der Produktionsprozesse sollten für die Zulieferer ausreichend sein. Die drei genannten Teilegruppen bilden die Basis für die Konzeption eines Klassifizierungssystems, das eine möglichst objektive Einstufung der Informationsstrategie, insbesondere unter Berücksichtigung von Kriterien wie der bisherigen Qualität der Zusammenarbeit, zulässt. Es sind verschiedene Sicherheitsoder Vertrauensstufen festzulegen, die einen auf die Anforderungen abgestimmten Zugang zu Informationen ermöglichen. Die Informationsweitergabe kann über Besprechungen bzw. Workshops mit den Lieferanten erfolgen, in denen diese über die Kundenwünsche, gewählte Kombinationen und mögliche Trends informiert werden. Bei sehr intensiven Geschäftsbeziehungen mit entsprechendem Vertrauensverhältnis ist auch eine elektronische Weitergabe von entpersonalisierten Kundendaten möglich. Dabei ist einerseits ein Zugriff auf Teile des ERP-Systems des kundenindividuellen 28

Vgl. zur Untergliederung der Beschaffungsobjekte Clark (1989), S. 1251; Seidenschwarz, Niemand (1994), S. 264f.

130


Massenproduzenten möglich. Andererseits sind auch Data WarehouseLösungen denkbar, bei denen den Lieferanten multidimensional abgelegte Daten für eigene Analysen zugänglich gemacht werden. 8.5

Resümee

Im vorliegenden Beitrag wurden Normstrategien entwickelt, die aufzeigen wie Lieferanten in der kundenindividuellen Massenproduktion hinsichtlich der Art der Zusammenarbeit eingebunden werden können. Es konnten Empfehlungen für eine selektive Informationsweitergabe an Lieferanten erarbeitet werden, die für die Umsetzung der kundenindividuellen Massenfertigung zweckdienlich sind. Bei der Ableitung der Normstrategien für die Lieferanteneinbindung wurden verschiedene Beschaffungsobjektgruppen unterschieden. Mit dieser Differenzierung geht vorliegender Beitrag über die bislang in der wissenschaftlichen Literatur zur Beschaffung bei kundenindividueller Massenfertigung vorzufindenden Ausführungen hinaus. Die vorgenommene Einteilung ist jedoch, obwohl sie die kleinstmögliche theoretische Betrachtungsebene darstellt, in der praktischen Anwendung zusätzlich noch branchen-, unternehmens- und/oder teilspezifisch auszugestalten. Bei den erarbeiteten Lieferantenstrategien handelt es sich um Normstrategien, die im Idealfall eingesetzt werden können. Ein wesentlicher Aspekt im Rahmen der Strategieauswahl ist jedoch die Machbarkeit der Strategien. Inwieweit die genannten Strategien realisierbar sind, hängt von der Bedarfssituation und von den Machtverhältnissen auf dem Beschaffungsmarkt ab. Die Anzahl der Marktteilnehmer auf jeder Marktseite, ihre Marktanteile und die Wettbewerbsintensität determinieren den Handlungsspielraum.29 Aus den aufgezeigten Ergebnissen resultiert auch weiterer Forschungsbedarf. Während im Beitrag der Fokus auf der Einbindung der Lieferanten liegt, sollten auch Normstrategien für die Ausprägungen der übrigen SourcingStrategien30, beispielsweise hinsichtlich der Art der Bereitstellung, entwickelt werden. Weiterhin ist anzustreben, Kennzahlen zur Messung der laufenden Zusammenarbeit mit Lieferanten zu entwickeln und zu überprüfen.

29 30

Vgl. Lieberum (1999), S. 100 Vgl. Arnold (1996), Sp. 1861ff.


131

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132


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9

Selection of Partners and Configuration of Business Relations in Project Based Supply Chain Networks

Herwig Winkler, Hubert B. Schemitsch

9.1

Problem Description

Globalized business relations, changing customer demands, shorter product-lifecycles and a growing dynamic in innovations lead to a tightened competition. Due to the increased stress of competition, companies are more and more forced to participate in networks.1 Companies operating in industrial sectors like plant engineering, shipbuilding or construction business frequently plan their production and logistics processes on the basis of customer orders.2 These companies build up 'project based supply chain networks' (PROSCN), where internal and external processes have to be planned and organized due to the specific customer requirements project-specifically.3 For a successful order processing the participating companies have to build up certain collaboration mechanisms like the order specific partner recruiting, negotiation of the required output and/or efficient process coordination. Basically, a project based supply chain network is composed of strategic long-term partners and temporarily short-term companies for the project handling. Therefore, it is necessary to build up a strategic partner pool, which is used to select suitable partners project specifically, based on their competence profiles.4 These companies are integrated from the very beginning of the project to plan the needed order processing in common based on the project specifications. Other companies, which where involved temporarily within one single project, are only used for the defined project execution. The collaboration with strategic partners is characterized by a high integration degree whereas for temporarily involved companies it is sufficient to establish ordinary market relations. Therefore, it is advantageous to build up strategically optimized business relations to strategic partner companies and efficient business relations to temporarily involved companies. Due to optimal transactional costs, strategic partners have to supply strategically important demands and temporarily involved companies have to supply the remaining demands.

1 2 3 4

Winkler (2005a) Nedeß, Friedewald, Koch (2002) Tempelmeier (1999) Winkler, Schemitsch, Kaluza (2007b)

134


In our contribution we will present conceptual considerations for the development and the application of an appropriate business-relation-development instrument. Therefore we will initially present the basic principles of PROSCN. For this purpose, we show specific elements and structures as well as typical characteristics for the classification of PROSCNs. Next, we investigate different partnership capabilities and different output profiles. Afterwards, we consolidate these data into a business relation portfolio for deducing appropriate shaping notes for the collaboration in PROSCNs. Finally, we demonstrate that the application of the proposed concept leads to a tightened competitive position for the PROSCN and the involved partner companies. The presented results are based on a research project on the Alpen-Adria-Universität Klagenfurt within construction business, more precisely the prefabricated house industry. 9.2

Basics of Project Based Supply Chain Networks

9.2.1

Specific Characteristics of Project Based Supply Chain Networks

For effective design and efficient optimization of project-based companies, strategic and long-term cooperation and/or networks between the companies involved in the value-added processes have to be established.5 Therefore, the project-based supply chain normally appears as a network, identified as a PROSCN.6 All of the involved enterprises have to concentrate on their core competencies and incorporate them in a cooperative manner with the network participants. For this purpose, every enterprise must be willing to open its boundaries to its partners.7 Furthermore, co-operation is not automatically based on long-term contracts; however, trusting agreements are very important. In order to achieve common competitive advantages, a high level of integration among the partners is indispensable. The actions of integration involve, for example, the design of interorganisational planning and controlling systems, the product design process, stock management, the cooperative design of packages, the integration of common logistics service providers, and the synchronization of transports.8 This results in a higher level of service for the end-consumer and lower costs in all sectors of the PROSCN, which in turn leads to a positive shift in the success of the involved companies.

5 6 7 8

Ricardo, Bardio (2000) Lambert, Cooper (2000); Kaluza, Dullnig, Malle (2003) Kersten, Kern (2002); Winkler (2005b) Tan, Kannan, Handfield, Ghosh (1999)

Selection of Partners and Configuration of Business Relations in Project Based SC Networks

135

The creation of the PROSCN is frequently initiated by a focal company. This focal company can be, for example, an important industrial company; the focal company defines the general conditions of the collaboration because of its wide influence. Accordingly, a PROSCN can be defined as a strategic network with a high, but not necessarily capital-oriented, degree of integration among the network members. The collaboration of the companies may appear to be short-term oriented within a project, or based on a business connection longterm oriented during consecutive projects. Therefore, each PROSCN represents an externally homogenous and internally heterogeneous system that results from a project-based combination of the unique companies involved in the value creation.9 Within a PROSCN, three main levels can be distinguished: the executive committee, the order specific PROSCN and the competence net. The executive committee oversees and standardizes the strategic steering and coordination of the PROSCN.10 The executive committee is composed of the responsible staff members from the focal company and the strategic important partner companies.11 The members of the committee define the long-term targets and competitive strategy of the PROSCN and the necessary implementation measures. Furthermore, the committee monitors the implementation of the determined strategy within the single partner companies and the goal realization level of the proposed measures. For this purpose, a certain leading system is required, which contains target, planning/monitoring, information and organizational subsystems.12 The configuration and coordination of the leading sub-systems as well as the development of adequate leading instruments have to be supported by a certain supply chain control. The order-specific configured PROSCN contains strategic partner companies and temporarily involved companies chosen out of a competence net. The partners participate in consecutive orders, while the temporarily involved companies are chosen for certain orders due to order specifications and the corresponding competences of the companies. Due to the type of collaboration, business relations between partner companies are permanent and strategically configured, whereas business relations with the temporarily involved companies are short-term-oriented. As a consequence, the choice of appropriate partners and temporarily involved companies, as well

9 10 11 12

Winkler, Schemitsch (2007) Winkler, Schemitsch, Kaluza (2008a) Lenz, Schmidt (1999) Küpper (2001)

136


as the appropriate configuration of business relations with these companies, are major drivers of success in a PROSCN.13 Figure 9.1 shows the basic structures and network levels of a PROSCN. executive committee strategic partners (members of the partner-pool)

order specific project oriented supply chain network

focal company

order-oriented choice of competent companies

competence net

Figure 9.1: Basic structures of project based supply chain networks14

9.2.2

Distinction of Program Based from Project Based Supply Chain Networks

A PROSCN differs from a program-oriented SCN, particularly with respect to the product mix, demand uncertainty, order repetition rate, production environment and the temporal boundary of collaboration.15 The product mix in PROSCNs is determined by concrete customer orders, which vary across different dimensions. In program-oriented SCNs, in contrast, the product mix is planned for the anonymous market based on forecasts and/or expectations of sales volume. Due to the forecast-driven planning in program-oriented SCNs, a quantity-based demand uncertainty is expected and will be compensated

13 14 15

Winkler, Schemitsch, Kaluza (2008b) Winkler, Schemitsch, Kaluza (2007a) Winkler, Kaluza, Schemitsch (2006)


137

through balancing stocks within the supply chain.16 For a PROSCN, the requested amount is not due to planning ahead, because projects are executed as quickly as the customer order is placed. Thus, it appears that there is type- and quantity-based demand uncertainty.17 The repetition rate of customer orders in a program-centered SCN tends to be high, whereas in PROSCNs, repeated customer orders are very rare.18 Accordingly, in a PROSCN, every customer order must be individually developed and engineered, which corresponds to an engineer-to-order production environment. In addition to the long-term collaboration companies, temporary collaborating companies have to be involved in the PROSCN for successful project handling. These companies have special functions to execute within the scope of the project due to their specific resources. After they complete their function, they are dropped from the SCN. The subsequent figure 9.2 shows the different parameter values of the discussed characteristics for the differentiation of project oriented and program oriented SCN. Project Based Supply Chain Networks

Distinction Characteristics

customer orders

Product Mix

production program

type and quantity based

Demand Uncertainty

quantity based

no order repetition

Repetition Rate

frequent order repetition

job and/or small batch production

Production Environment

variable

Value Added Structure

Program Based Supply Chain Networks

batch and/or mass production fixed

mix of temporary and longterm collaboration

Temporal Boundary

longterm collaboration

engineer-to-order

Supply Chain Type

make-to-stock

Figure 9.2: Characteristics for distinguishing supply chain networks19

For a successful order processing the participating companies have to build up certain collaboration mechanisms like the order specific partner recruiting, negotiation of the required output and/or efficient process coordination. During the order processing there must be an intensive coordination of the involved partners in PROSCN. For every single customer order partners have to be integrated project specifically and their single outputs have to be adjusted during

16 17 18 19

Wildemann (1997) Winkler, Kaluza, Schemitsch (2006) Schönsleben (2007) Winkler, Kaluza, Schemitsch (2007a)

138


the project duration. The adjusting activities within program oriented SCNs are in contrast restricted to the coordination of sourcing, production, and distribution plans.20 9.3

Development of a Business Relation Portfolio for the Use in Project Based Supply Chain Networks

It has to be determined which companies should be integrated into the PROSCN and which kind of business relation has to be established between the single companies. Therefore, the customer orders in the past have to be analyzed and the output profile as well as the partnership capability has to be identified. Afterwards, the results of these analyses have to be consolidated by the use of a certain business-relation portfolio in order to deduce shaping notes for appropriate business-relations. 9.3.1

Determination of Different Partnership Capabilities in Project Based Supply Chain Networks

For the strategic development of the PROSCN we propose to build up a strategic partner-pool. Thereby, it has to be clarified which companies are applicable for the participation of such a partner-pool. For this purpose we recommend the use of a certain business-relation portfolio. With the assistance of the portfolio the partnership capability of the considered companies as well as the output profile of the required goods and/or services can be integrated and illustrated. For the creation of the portfolio and the positioning of the companies different information of the handled projects in the past are necessary. The companies, which were involved into the order handling and the realized output of these companies, are of particular interest. The partnership capability depends on two central dimensions, the willingness for cooperation and the competence level.21 Both dimensions represent significant determinants of success for cooperative relationships in PROSCN. For evaluating the partnership capability it has to be determined how far a potential partner is prepared to intensify the collaboration beyond the preconcerted output specification and to act within the PROSCN with a high commitment level.22 It has to be investigated for example, if there is willingness for making common investments, for developing and implementing common targets and strategies as well as for distributing the share of risk. Experiences of former cooperation activities with a particular partner can be useful evidence. The

20 21 22

Winkler, Kaluza, Schemitsch (2006) Schwinger, Wäscher (2006) Wojda, Herfort, Barth (2006)


139

supply flexibility and/or ability for example can be essential indicators for evaluating the willingness for cooperation. From these indicators it can be deduced, if the PROSCN is privileged over customers outside the network in case of additional orders or capacity bottlenecks. The competence level subsumes all necessary requirements for a company to deal with customer orders.23 In detail the competence level is a measurement for the resource power, the abilities and skills as well as the know-how of the specific partner for the execution of the required supply chain activities within the PROSCN.24 For the evaluation of the competence level an adequate scoringsystem has to be developed. In order to get a comprehensive impression about the particular partner company a multi dimensional criteria check list should be used which include competence based, technological, organizational as well as personal factors.25 The position of a particular company within the partnership capability portfolio is the result of the sum of the single rated and weighted criteria which are based on the two discussed dimensions. For the classification of the single companies we propose the use of a four field matrix. Through the combination of a high and low competence level with a high and low willingness for cooperation four different types of companies can be identified. For this purpose we propose the notations 'market-supplier', 'root-supplier', 'core-supplier' and 'pool-partner'. The subsequent figure 9.3 shows an exemplary partnership capability portfolio.

competence-profile low high

III

IV

core-supplier

pool-partner

- give incentives

- hold

- future partner

- develop

I

II market-supplier

root-supplier

- no option of cooperation

- build-up competence - future partner

low high willingness for cooperation

Figure 9.3: Partnership capability portfolio in project based supply chain networks

23 24 25

Schwinger, Wäscher (2006) Brouthers, Brouthers, Wilkinson (1995) Wohlgemuth (2002)

140


A market-supplier (I) possesses a low willingness for cooperation and a low competence profile. The low partnership capability excludes the company from a tight business relation in future. The root-supplier (II) is endued with a low competence profile but the company is basically ready for cooperation. In this case it has to be verified if the necessary competence profile can be established in the long-term in order to develop the company to a pool-partner. The coresupplier (III) has a high competence-profile but he is uneager to agree to a tight business relation. It has to be investigated, if a tight collaboration in future can be realized through adequate incentives. Those companies, which dispose of a high competence-profile and a high willingness for cooperation can be denoted as pool-partners (IV). Such companies are potential partners for the participation in the partner pool of the PROSCN. 9.3.2

Determination of Different Output Profiles in Project Based Supply Chain Networks

To finalize the selection of partners, which should be integrated into the PROSCN and to configure the business relation with these partners the determination of the partnership capability is not enough. Moreover, the output profile of the involved companies has to be investigated. For the detection of the output profiles the customer orders of the past have to be analyzed. The concluded contracts, which were given to the participants of the PROSCN differ in respect of specificity and complexity. The specificity is an indicator of the singleness of the required output. If an output is developed and generated for only one single order it possesses a high degree of specificity.26 Accordingly, there are not only high production costs when the specificity is high but also high transactional costs due to the extensive partner search.27 Therefore, it is an advantage to build up cooperative long-term business relations to the partner companies which are strategically necessary for the order handling. If the specificity of the output is low there are probably several companies, which are able to offer the required output in similar conditions. Accordingly, the focus of the collaboration lies on an order handling at optimal cost which corresponds to a pure market transaction. For the participation in the partner-pool of the PROSCN therefore only those companies are suitable which generate an output profile with a high specificity. The second characteristic value for evaluating the output profile is the degree of complexity of the generated order part. A high degree of complexity is characterized by a high number of entities with a high changing rate.28 A high

26 27 28

Williamson (1991) Gierl (2000) Schuh, Schwenk (2001)


141

degree of complexity at the placing of order parts within PROSCN is given, if the required multipart modules are independently developed and produced by the particular partner company. The degree of specificity and complexity of the output profile have to be determined with a certain multi dimensional criteria check list as used when determining the partnership capability. For the classification and better demonstration of the single output profiles of the different companies we propose the use of a four field matrix too. Through the combination of a high and low degree of specificity with a high or low degree of complexity there are four different types of output. We distinguish the notations 'market-output', 'complex-standardoutput', 'core-output' and 'strategic-output'. Figure 9.4 shows an exemplary output profile portfolio for the use in PROSCN.

output specificity low high

III

IV

core-output

strategic-output

- partly

- strategic supply

strategic supply

I

II market-output

complexstandard -output

- efficient supply

- efficient, assured supply

low

high output complexity

Figure 9.4: Output profile portfolio in project based supply chain networks

A market-output (I) possesses a low degree of complexity as well as a low degree of specificity. In this case the business relations have to be configured in a way that an efficient supply arises. An output profile with a high degree of complexity and a low degree of specificity can be classified as complexstandard-output (II). The main target of supply is focused on efficient processes. Through the high degree of complexity additional securing measures against potential bottlenecks in supply must be implemented. The core-output (III) is endued with a high degree of specificity and a low degree of complexity. The high degree of specificity requires a partial adjustment of the processes between the companies which attend to one order. This is important because the order parts have to be developed and produced order specific after clearance with the participating companies and/or the end customer. Those output profiles which dispose of a high degree of specificity and complexity can be denoted as strate-

142


gic-output. In this case the output has to be produced in a cooperative manner. Therefore a tight collaboration of the participating companies is exceptionally important due to the large amount of adjustment activities. 9.3.3

Consolidation of Partnership Capability and Output Profile into a Business Relation Portfolio

For the deduction of norm strategies to arrange suitable business relations within the PROSCN the information of the two discussed portfolios have to be consolidated in one single business relation portfolio. From the assignment of a certain partnership capability to a certain output profile implications for the effective configuration of the collaboration can be deduced. Therefore, all companies have to be considered, which were active involved in customer order projects in the past and/or these companies, which intend to collaborate in future. In the area of the business relation portfolio, which is relevant for the creation of the partner pool, pool-partners provide strategic- or core-outputs. This area can be classified as “1st-class” partner area, because there are companies positioned which are involved in the order handling for longer periods as a basic principle. In addition, there is a specific area with “2nd-class” partners, which will be involved into the order handling, if the respective 1st-class partners are not available. In this area strategic- or core-outputs are provided by core-suppliers. These suppliers are mostly companies, which are not prepared to participate in the strategic partner pool. The participation is declined for example due to a not fitting business culture or a quasi-monopoly market constellation of these companies.29 Figure 9.5 shows an exemplary business relation portfolio for the use in PROSCN.

29

Wohlgemuth (2002)


co1 op1

output profile

strategicoutput

coreoutput

1st class partner relation

2nd class partner relation

1st class partner relation

partnerpool

efficient and assured relation

complexstandardoutput

marketoutput

2nd class partner relation

143

efficient relation marketsupplier

co2 op2 rootsupplier

coresupplier

poolpartner

partnership capability co... company

op… output

development directions

Figure 9.5: Business relation portfolio in project based supply chain networks

Besides the strategic- and core-output for the order handling, market- and complex-standard-outputs have to be sourced. Complex-standard-outputs should be provided through core-suppliers. The business relation to these companies must be configured efficiently in order to realize low delivery costs due to the low output specificity. In addition securing measures should be implemented due to the supply of multipart modules with a high degree of complexity. In consequence of the multipart output structure an increased risk situation in supply occurs, because the supplier depends on his sub contractors which have to be coordinated accordingly. One possible protection mechanism is the use of tracking and tracing systems or the use of an order monitoring system based on internet platforms.30 Market-outputs have to be delivered by marketsuppliers without having a tight business relation. The focus of the relationship configuration lies on the creation of efficient business relations. Here the price of the delivered output can be seen as the primary supply criterion due to the fact that market-suppliers are arbitrarily substitutable and there is no need for further adjustments. Besides the discussed areas in the business relation portfolio there are further unwanted partnership/output combinations. In these cases outputs were provided by companies, which are suboptimal for the production of the required

30

Winkler, Schemitsch (2007)

144


goods and services. This case exists for example, if a market-supplier (co1) provides a strategic-output (op1). In doing so, a notably significant output is provided by a not sufficiently qualified company. As a consequence there are for example frequently quality problems, delays in delivery and/or cost overruns. For the solution of this problem it is practicable to get supplied with the strategic-output by a core- or strategic-supplier. These companies are qualified for such outputs and there is a tight and/or cooperative business relation to this kind of companies. The cooperative business relations is very important, because there are often changed customer specifications and/or the need of coordination measures due to changed process parameters like delivery dates or capacity bottlenecks.31 Another possible unwanted partnership/output combination arises, if market-outputs (op2) are provided by pool-partners (co2). In this situation a company with powerful resources provides simple parts too expensive. It can be taken for granted that a market-supplier generates this kind of output more cost-effective.32 9.4

Application of the Evaluated Business Relations in Project Based Supply Chain Networks

PROSCN can be divided in a strategic coordinated and a slackly associated area. The business relations between the companies are configured due to the importance of a single partner company for the PROSCN. The completion of the supplied parts, components, and/or modules is realized at a focal company or at a point of final destination near the customer. One possible application area for PROSCN is the industrial sector of construction business. The underlying research project is situated in the prefabricated house area. In this area the PROSCN is frequently dominated by a focal company or a planning office.33 In such PROSCNs there are vertical, horizontal, and lateral business relations between the participating companies.34 Vertical business relations result from the collaboration between the customer, the focal company, production partners, module suppliers, and/or component suppliers. Horizontal business relations appear, when e. g. two module suppliers cooperate when developing and/or producing complex modules, which cannot be performed by one single company. Lateral business relations take place between the customer, a planning office or architect, and the focal company. In this case a notably high complexity exists within the PROSCN. Besides the classification according to the direction of cooperation it has to be considered which type of 31 32 33 34

Winkler, Kaluza, Schemitsch (2006) Wildemann (2000) Winkler (2006) Winkler, Schemitsch, Kaluza (2008a)


145

business relation is purposive. Therefore, the business relations, which were identified by the help of the business relation portfolio, have to be built up between the concerned companies. Figure 9.6 shows the application of the four identified business relations in the construction business. slackly associated area 3rd tier Suppliers

2nd tier Suppliers

strategic coordinated area 1st tier Suppliers

completion

“1st-class” partners (partner-pool area)

order1 P1

P3

P2

Pn

L1 L2

order2

OEM OEM

L3 L4 Ln

ordern

P4

P5

P6

P7 “2nd-class” partners

efficient relations

efficient and assured relations

P … production partner 1…n

strategically formulated and optimized relations to “1st-class” partners

optimized relations to “2nd-class” partners

L … supplier 1…n

Figure 9.6: Application of business relations in the construction business35

One important prerequisite for the requested strategic alignment of the PROSCN in order to realize an improved performance in the long run is that the participating partner companies are prepared to deal with their own strategic development. The willingness for the strategic development of the single companies thereby depends on their estimated benefits of the collaboration.36 If the estimated benefits no longer exist, the stability of the collaboration will decrease and the PROSCN will be liquidated.37 The realization of a long-term collaboration within the PROSCN is possible, if the targets of the single companies can be replaced through common goals. Instead of egoistical activities where the own benefits are maximized, complementary activities for maximizing the PROSCN benefits have to be anchored. Therefore, the network management

35 36 37

Winkler, Schemitsch, Kaluza (2007a) Koppelmann (1996) Barnard (1970)

146


has to provide adequate incentives for the single partners. The participation decision will be positive, if the given incentives exceed the arrogated contributions of the participating companies.38 9.5

Conclusion

For the stabilization and improvement of the collaboration as well as for a successful project handling in project based supply chain networks (PROSCN) the business relations have to be configured due to the importance of the participating companies for the PROSCN. Therefore, the implementation of an appropriate business-relation-development instrument is very important. In our contribution we have shown that it is essential to find strategic important partners and to build up capable business relations to these companies within the PROSCN. Moreover, it is important to integrate temporarily involved companies, which are chosen for certain orders due to order specifications and to build up efficient business relations to these companies. Therefore, we have initially presented the basic principles of PROSCN. For this purpose, we have shown specific elements and structures as well as typical characteristics for the classification of PROSCNs. Next, we have investigated different partnership capabilities and different output profiles. Afterwards, we have consolidated these data into a business relation portfolio for deducing appropriate shaping notes for the collaboration in PROSCNs. Finally, we have demonstrated that the application of the proposed concept leads to a tightened competitive position for the PROSCN and the involved partner companies. The presented results are based on a research project on the Alpen-Adria-Universität Klagenfurt within construction business, more precisely the prefabricated house industry.

38

Simon (1981)


147

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Teil II Modellierung von Supply Chains

10 Modellierung, Planung und Gestaltung der Logistikstrukturen kompetenzzellenbasierter Netze Jörg Ackermann, Egon Müller Der vorliegende Beitrag enthält eine Kurzfassung zur gleichnamigen Dissertation: Modellierung, Planung und Gestaltung der Logistikstrukturen kompetenzzellenbasierter Netze 1. 10.1 10.1.1

Problemstellung und Ziele Zukünftige Unternehmensformen

Autonome, elementare Leistungseinheiten, welche in temporären Netzen kooperieren, werden als die Unternehmensform des 21. Jahrhunderts angesehen. Bereits heute ist das typische europäische Unternehmen ein Kleinstunternehmen. Kompetenzzellenbasierte (regionale) Netze, die auf einer kundenorientierten direkten Vernetzung von kleinsten Leistungseinheiten, so genannten Kompetenzzellen (KPZ), beruhen, liefern hierzu einen wissenschaftlichen Ansatz. Zugleich zeigt der Ansatz heutigen kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) Perspektiven auf, sich den stark verändernden Wirtschaftsbedingungen zu stellen.2 10.1.2

Kompetenzzellenbasierte Netze

Dem Ansatz kompetenzzellenbasierter Netze, untersucht vom DFG-Sonderforschungsbereich (SFB) 457 „Hierarchielose regionale Produktionsnetze – Theorien, Modelle, Methoden und Instrumentarien“ der TU Chemnitz, liegt folgende wissenschaftliche Vision zu Grunde: In einer Region kooperieren Kompetenzzellen kundenorientiert in hierarchielosen Produktionsnetzen und stellen sich so dem globalen Wettbewerb. Das Denkmodell eines hierarchielosen regionalen Produktionsnetzes geht davon aus, dass in einer Region eine Vielzahl durch Erfahrung geprägte Kompetenzzellen (vergleichbar mit Mikrounternehmen) vorhanden sind, die sich dem freien Wettbewerb stellen und dabei gleichberechtigt in den Wertschöpfungsprozess eingebunden werden können.

1 2

Ackermann (2007) Wirth et al. (1999); Enderlein, et al. (2002); Müller et al. (2005)

152

10.1.3

Jörg Ackermann, Egon Müller

Implikationen aus dem kompetenzzellenbasierten Vernetzungsansatz

Kompetenzzellenbasierte Netze stellen eine Extremform an interorganisatorischer unternehmerischer Arbeitsteilung, Dynamik und Flexibilität dar. Aus dem Ansatz leiten sich Implikationen für die Logistik und folglich für die Planung und Gestaltung der Logistikstrukturen ab. Implikationen ergeben sich einerseits aus primären Charakteristika des kompetenzzellenbasierten Vernetzungsansatzes wie: Räumliche Verteilung der KPZ in einer Region, hohe Anzahl der den Wertschöpfungsprozess realisierenden KPZ, KPZ als elementare Leistungseinheiten der Wertschöpfung, temporäre, dynamische Produktionsnetze, direkte hierarchielose Vernetzung der KPZ. Implikationen ergeben sich andererseits aus sekundären Charakteristika des für die Untersuchungen zum kompetenzzellenbasierten Vernetzungsansatz ausgesuchten Branchenumfeldes wie: strikte Kundenwunschorientierung, Einzel- und Kleinserienfertigung im mechatronischen Maschinenbau. Die Charakteristika haben einerseits eher negativen Einfluss auf eine effektive, aufwandsarme Logistik. Für die Logistik in kompetenzzellenbasierten Netzen der Einzel- und Kleinserienfertigung wird, im Vergleich zur traditionell organisierten Wertschöpfung in großen, zentralen Produktionsstätten, ein Anstieg der logistischen Aufwände und Kosten prognostiziert. Die Logistikplanung und -gestaltung muss mit diffizilen Randbedingungen zurecht kommen. Die Leistungsfähigkeit kompetenzzellenbasierter Netze wird jedoch andererseits in hohem Maße von der Logistik determiniert. Sie ist von hoher Einflussnahme auf eine effektive Wertschöpfung und damit von exponierter Bedeutung. Hieraus werden die Herausforderung und der dringende Bedarf deutlich, durch geeignete Maßnahmen den erwarteten Anstieg der logistischen Aufwände zu dämpfen oder gar zu kompensieren, um so zu einer trotz ungünstiger Randbedingungen möglichst aufwandsarmen Logistik zu gelangen. Dies bedingt eine vernetzungswirksame Logistik in und zwischen vernetzungsfähigen Produktionsstätten, was hohe Ansprüche an die Modellierung, Planung und Gestaltung der Logistikstrukturen sowie deren operative, physische Realisierung stellt. 10.1.4

Stand der Forschung und Handlungsbedarf

Bei der Aufarbeitung des Standes der Forschung wird ersichtlich, dass für die Beantwortung der aufgeworfenen Fragestellungen im Zusammenhang mit dem neuartigen Untersuchungsgegenstand Logistikstrukturen in kompetenzzellenbasierten (regionalen) Netzen nur in eingeschränktem Maße Lösungen für deren Beschreibung/Modellierung, Planung und Gestaltung vorliegen.

Modellierung, Planung und Gestaltung der Logistikstrukturen kompetenzzellenbasierter Netze

153

Für die Modellierung besteht Handlungsbedarf, 1. die vorliegenden entweder zu allgemeinen (vgl. z. B. Systemtheorie3) oder zu speziellen (vgl. z. B. Prozesskettentheorie4) theoretischen Ansätze zu einem für eine umfassende Behandlung der mannigfaltigen produktionslogistischen Problemstellungen einfachen, leistungsfähigen und generischen Ansatz zusammenzuführen, 2. zu fundamentalen Begriffen Definitionen aufzustellen, vor allem zum zentralen Begriff Logistikstruktur eine bisher defizitäre Definition zu erarbeiten, 3. auf Basis eines Modellierungsparadigmas, entwickelt für Flusssysteme der Teilefertigung, und eines Layerkonzeptes, der „Mehrschichtigkeit“/ Komplexität logistischer Systeme Rechnung tragend, ein allgemeingültiges Modellierungsparadigma für produktionslogistische Flusssysteme anzubieten und damit gleichzeitig die Frage nach den strukturellen Grundgestalten in logistischen Fließsystemen zu beantworten. Für die Planung besteht Handlungsbedarf, ein methodisches Konzept zu entwickeln, das versucht, 1. die ungenügende Modellbasierung im Planungsprozess zu beseitigen, 2. im Spektrum zwischen Universalität und Spezialität zu vermitteln, 3. die mangelnde Flexibilität zu überwinden (eingeschlossen eine frühzeitige und angemessene Behandlung von Strukturierungsproblemen), 4. eine Qualitätssteigerung, Rationalisierung und Vereinfachung im Planungsprozess herbeizuführen. Für die Gestaltung besteht Handlungsbedarf, die vorliegenden Gestaltungsempfehlungen zu kompetenzzellenbasierten Netzen „benachbarten“ produktionslogistischen Kontexten aufzubereiten und sie um kontextadäquate Gestaltungs- und Vorzugslösungen zu ergänzen. 10.1.5

Ziele

Ausgehend vom aus dem Stand der Forschung erkannten Handlungsbedarf leiten sich zur Erarbeitung von Lösungen im Objekt- und Methodenbereich für die Modellierung, Planung und Gestaltung der Logistikstrukturen folgende konkreten Hauptziele ab:

3 4

Vgl. u. a. Patzak (1982) Vgl. u. a. Kuhn (1995)

154


Ö Logistikstrukturmodellierung: Generischer Beschreibungsrahmen für produktionslogistische, soziotechnische Systeme; Definitionen zu Logistikstruktur, Logistik, Struktur; aufbereitete(s) 3-Ebenen-Modell und Strukturtypen für eine vertiefende Materialflussanalyse und -synthese (Objekt- und Methodenbereich) Ö Logistikstrukturplanung: Methode der Integrativen Prozess- und Systemstrukturierung (IPSS) (Methodenbereich) Ö Logistikstrukturgestaltung: Szenarien sowie Gestaltungs- und Vorzugslösungen für den Materialfluss (Objektbereich) Mit diesen Zielen einher gehen folgende flankierende Ziele: Ö Beitrag zum Nachweis der Tragfähigkeit des kompetenzzellenbasierten Ansatzes aus logistischer Sicht Ö Befähigung und Unterstützung der Kompetenzzellen durch Bereitstellung geeigneter Lösungen, kompetenzzellenbasierte Logistikstrukturen zu bilden, zu erhalten und weiterzuentwickeln Ö Aufzeigen von Entwicklungsrichtungen und Perspektiven für KMU und deren regionalen Netze hinsichtlich produktionslogistischer Strukturen sowie Bereithaltung anwendbarer Logistikstrukturlösungen Ö Beitrag zu einer Strukturierungstheorie und zu einem geschlossenen theoretisch-konzeptionellen Bezugsrahmen für Logistikstrukturen 10.2

Modellierung

Für die Modellierung der Logistikstrukturen wird ein Beschreibungsrahmen, eine Definition zum Begriff Logistikstruktur sowie für den Kontext prädestinierte Modelle und Repräsentanten (3-Ebenen-Modell und Strukturtypen) vorgestellt. Das in die Beschreibungskonzepte, Modelle und Termini gelegte Abstraktionsniveau vermag sicherzustellen, dass eine Vielzahl unterschiedlicher Logistikstrukturen angesprochen werden kann. Zudem kann der Untersuchungsgegenstand der Logistikstrukturen – und somit auch der der Logistikstrukturen kompetenzzellenbasierter Netze – konkreter gefasst und damit gezielt und systematisch erforscht werden. Damit wird ein Beitrag zu einer Beschreibungs-, Modellierungs- und BeJriffs(deutungs)konvention für die produktionslogistische Domäne erbracht. 10.2.1

Beschreibungsrahmen

Der Beschreibungsrahmen, vergegenständlicht über den Ordnungsrahmen der Beschreibungsvorratsgenerierung (Abbildung 10.1), vereinigt wichtige Beschreibungskategorien von für die konzeptionelle Modellierung logistischer Systeme als soziotechnische Systeme maßgeblichen Theorien und Modellie-


155

rungsparadigmen und ist zugleich Ergebnis einer vertiefenden Auseinandersetzung mit einem Sichtenkonzept/Metamodell5.

Abbildung 10.1: Ordnungsrahmen der Beschreibungsvorratsgenerierung mit Beschreibungsrahmen

Der zum Sichtenkonzept/Metamodell erweiterte Beschreibungsrahmen einschließlich Beschreibungskategorien besteht aus fünf Aspektsystemen/ Systemarten (Ziel-, Leistungs-, Funktions-, Kompetenz-/Ressourcen- und Einheitensystem) mit den fünf Element- und Strukturarten, woraus sich Beschreibungskonstrukte mit zugehörigen Bestimmtheitsgraden und Grobfunktionen als generischer Beschreibungsvorrat generieren lassen. Um das „Zusammenspiel“ verschiedener soziotechnischer (Teil-)Systeme einschließlich deren Beziehungen und Strukturen untereinander abbilden zu können, erscheint es gerade für Betrachtungen mit Strukturierungsproblemstellungen sinnvoll, eine zum Sichtenkonzept/Metamodell weitere Sicht/ Elementart, die (Struktur-)Einheitensicht/die (Struktur-)Einheit einzuführen. Die (Struktur-)Einheit, im Übrigen meist Struktureinheit benannt, mit ihren Strukturen bildet das (Struktur-)Einheitensystem, im Übrigen meist Einheiten5

Näser, Ackermann, Baum (2004)

156


system benannt, als ein(e) über die bisherigen Grundsysteme hinausgehende(s) Aspektsystem/Systemart (Abbildung 10.1). Durch Einführung jeweils eines Bestimmtheitsgrades für Beschreibungskonstruktinstanzen als Maß für die Übereinstimmung von Soll- und Ist-Zustand hinsichtlich Planungsobjekten lässt sich formal ein generischer Beschreibungsvorrat für Planungsfälle6 bzw. Planungszustände erzeugen (Abbildung 10.1). Analog lässt sich durch Kombination der allgemeinen Verrichtungsbestimmung (weiter differenzierbar in Art-, Anzahl- und Anordnungs-/Gefügebestimmung oder andere Verrichtungen) mit Beschreibungskonstrukten formal ein generischer Beschreibungsvorrat an „groben“ Planungsschritten, genannt Grobfunktionen (GF), für Planungsprozesse erzeugen (Abbildung 10.1). Mit dem Beschreibungsrahmen ist der theoretisch-beschreibungskonzeptionelle Bezugsrahmen für das später zu entwickelnde Methodenkonzept der IPSS gedanklich grob hergestellt. 10.2.2

Terminus Logistikstruktur

Für die Modellierung, Planung und Gestaltung der Logistikstrukturen ist eine klare Auffassung zum Begriff Logistikstruktur unabdingbar. Trotz häufiger Verwendung fehlt es bisher an einer Definition und folglich an einer einheitlichen, in der Wissenschaft breit akzeptierten Begriffsauffassung. Beleg für die Heterogenität sind organisationsorientierte (z. B. Matrixorganisation), prozessorientierte (z. B. Prozessketten) und (fluss)systemorientierte (z. B. stufige Logistiksysteme) Auffassungen. Auf der Grundlage einer sowohl getrennten Analyse der Begriffe Logistik und Struktur als auch einer Analyse des Begriffs Logistikstruktur ergibt sich letztlich folgende Definition zum Begriff Logistikstruktur: Die Logistikstruktur ist das Gefüge der Beziehungen zwischen den Elementen eines Systems der Logistik. 10.2.3

Flussmodelle und -repräsentanten

10.2.3.1 3-Ebenen-Modell als Modell für Flusssysteme Für die zu behandelnden (produktions)logistischen Problemstellungen des Materialflusses empfiehlt sich u. a. das 3-Ebenen-Modell7 (Abbildung 10.3), da es die Komplexität und Vielschichtigkeit von Materialflusssystemen über zweckdienlich gewählte Ebenen handhabbar macht und sich Assoziationen zwischen

6 7

Vgl. Arnold, Förster, Gäse (2003) Wandel, Ruijgrok (1993)


157

den Systemarten des Beschreibungsrahmens der IPSS und den Ebenen des 3Ebenen-Modells herstellen lassen. Nach der hier zugrunde liegenden Interpretation ist das Zielsystem eher keiner Ebene zuordenbar, das Einheitensystem hingegen allen Ebenen. Der Ebene production and distribution system ist u. a. die Systemart Leistungssystem (hier Bedarfsstruktur: Austauscherfordernisse an Ladeeinheiten zwischen den Struktureinheiten im Betrachtungszeitraum), der Ebene Transportsystem u. a. die Systemart Funktionssystem (hier Transport(netz)struktur: Bewegungen der Transportmittel zwischen den Struktureinheiten im Betrachtungszeitraum) sowie der Ebene Infrastructure system die Systemart Kompetenz-/Ressourcensystem (hier Infrastruktur: nutzbare Ressourcen einschließlich deren Strukturen (z. B. verkörpert durch Wege) zwischen den Struktureinheiten) zuordenbar. 10.2.3.2 Strukturtypen als Repräsentanten für Flusssysteme Logistiksysteme als Fließsysteme besitzen unterschiedlichste Strukturen. Als strukturelle Grundgestalten und Repräsentanten aller Flusssystemstrukturen können die in Abbildung 10.3 illustrierten Strukturtypen Punktstruktur („Parallelschaltung“), Linienstruktur („Reihenschaltung“) und Netzstruktur („Gemischtschaltung“) gelten, welche durch die Zusatzmerkmale Gerichtetheit (gerichtet/ungerichtet) und Zyklik (nichtzyklisch/zyklisch) weiter differenzierbar sind8. Die Strukturtypen zeichnen sich dadurch aus, dass sie jeweils über eine gemeinsame Grenze für den Input und Output der Struktur – die Eingangsund Ausgangsrandstruktur (RE, RA) – verfügen. Die Randstrukturen bewirken eine Kapselung der Strukturen und befördern eine Messung des In-/Outputs. Jegliche Flussstrukturen von Produktions- und Logistiksystemen können basierend auf den Strukturtypen modelliert werden. So können einerseits alle Flusssystemstrukturen anhand dieser analysiert und dekomponiert werden. Andererseits können aus diesen komplexe Flusssystemstrukturen synthetisiert und komponiert werden. Alle Flusssystemstrukturen lassen sich somit auf diese elementaren Strukturen und deren Kombinationen zurückführen bzw. aus diesen erzeugen. Die generelle Anwendbarkeit der Strukturtypen kann anhand der Belegungsmuster der Verbindungsmatrix nachgewiesen werden. Exemplarische Rückführungen bekannter Ansätze zu logistischen Grundstrukturen bestätigen deren Allgemeingültigkeit. Folglich bieten 3-Ebenen-Modell und Strukturtypen Unterstützung für Ö die generische Modellierung von Flusssystemstrukturen als Logistikstrukturen,

8

Vgl. Förster (1983)

158


Ö die Systematisierung von Logistikstrukturen, Ö eine zielgerichtete Verhaltenseinstellung einfacher und komplexer Logistikstrukturen aus Kenntnis des Verhaltens der Strukturtypen, Ö eine Rationalisierung und Beschleunigung des Planungsprozesses, Ö die Erklärung wichtiger produktionslogistisch relevanter (Struktur-) Kenngrößen wie Stufigkeit, Direkt- oder Indirektverkehr und Intensitätsgrad. 10.3

Planung

Für die Planung der Logistikstrukturen kompetenzzellenbasierter Netze wird mit der Methode der Integrativen Prozess- und Systemstrukturierung (IPSS) den Kompetenzzellen eine objektbereichsadäquate, für vielfältige typische Planungsfälle (mit Strukturierungsproblemstellungen) nutzbare, dennoch gleichermaßen allgemein zur Strukturierung von Produktions- und Logistiksystemen anwendbare Planungsmethode angeboten. Insgesamt wird damit in einer bisher nicht vorzufindenden Form systematisch mit Planungsprozessen umgangen. 10.3.1

Methodenkonzept

Das Methodenkonzept der IPSS genügt Bezug nehmend auf den aufgezeigten Handlungsbedarf den methodischen Ansätzen: 1. 2. 3. 4.

konsequente Modellbasierung „(Ver-)Mittler“ zwischen allgemeinen und spezifischen Methodiken, flexibler Planungsprozess und Aufbereitung strukturierungsrelevanten Contents unter besonderer Verwendung von Strukturgrundgestalten.

Werden ausgehend vom Beschreibungsrahmen für die Elementarten (Ziel, Leistung, Funktion, Kompetenz/Ressource, Struktureinheit) sowie EinfachKombinationen zwischen diesen und den Strukturarten (rangmäßige, mengenmäßige, räumliche, vorgehenslogische, zeitliche Struktur) als dem Set an zugrunde liegenden 30 Beschreibungskonstrukten Bestimmtheitsgrade für deren Instanzen und zugehörige (Bestimmungs-)Funktionen eingeführt, ergeben sich jeweils Sets an 30 Bestimmtheitsgraden und an zugehörigen Grobfunktionen (Abbildung 10.2). Aus den Grobfunktionen können zugeschnitten auf das jeweilige Problem Planungsprozesse generiert und ausgestaltet werden. Hierfür wurde als Methodenbestandteil eine Strukturierungsbibliothek (umfasst u. a. Strukturierungsprinzipien und -methoden) entwickelt und prototypisch umgesetzt.


10.3.2

159

Demonstrationsbeispiel strategische Logistikplanung

Am Planungsfall strategische Logistikplanung (Neuplanung eines Logistiksystems) soll durch Andeutung eines Planungsablaufes ein Eindruck von der Handhabbarkeit der Grobfunktionen vermittelt werden. Der Planungsablauf lässt sich als Pfad über das Set an 30 Grobfunktionen (GFM30) darstellen (Abbildung 10.2). Gleichwohl können für diesen Planungsfall mehrere Vorgehensweisen (Pfade) entworfen werden. Unterstellt wird in diesem Beispiel, dass mit wenigen Ausnahmen jegliche Ziele und Leistungen sowie deren Strukturen als Eingangsgrößen vorhanden sind. Folglich sind mit wenigen Ausnahmen jegliche Funktionen, Kompetenzen/Ressourcen und Struktureinheiten sowie deren Strukturen als Ausgangsgrößen zu planen.

Abbildung 10.2: Prinzipdarstellung einer Vorgehensweise der strategischen Logistikplanung als Pfad über das Set an 30 Grobfunktionen (GFM30)

Demnach sind ausgehend von den logistischen Zielen, eingegliedert in eine Zielhierarchie (0), sowie allen Leistungen und Leistungsstrukturen (0), zunächst die Logistikprozesse als Funktionen (1) mit den notwendigen Reihenfolgen (2) und Zeiten (3) unter Beachtung der topologischen Gegebenheiten (4) zu bestimmen. Mittels einer hierarchischen Gliederung der verwendeten Funktionen (5a) kann eine Übersicht auch über den Funktionsumfang (5b) gewonnen werden. Anschließend werden die Ressourcen (6), deren Reihenfolgen (7) und zeitliche Belegungen (8) anhand der Prozesse bestimmt und diesen zugeordnet. Hiernach können die Dimensionierung der Ressourcen (9) und ihre räumliche Strukturierung (10) erfolgen. Durch Organisation, d. h. durch strukturbildende

160


Zusammenstellung einzelner Elemente und Strukturen der Grundsysteme, entstehen sinnvoll geordnete Logistikstruktureinheiten (11) und Strukturen (12) zwischen diesen. Das Methodenkonzept der IPSS ermöglicht eine Synthese und Analyse von Strukturierungsprozessen auf einerseits relativ abstraktem, andererseits dennoch gut handhabbarem Niveau, womit es sich für die sofortige praktische Anwendung im Sinne eines Handlungsleitfadens qualifiziert. Durch die kaskadierende Bestimmung zunächst des Planungsprozesses und erst anschließend des eigentlich zu planenden Systems wird in besonderem Maße der für die Planung der Logistikstrukturen benötigten Flexibilität, Transparenz und Rationalität Rechnung getragen. Zur Evaluation und Anwendungsdemonstration wurden verschiedene Vorgehensweisen und Methoden aus den Domänen Produktionssystem-/Fabrikplanung, Logistikplanung und PPS/SCM synthetisiert und analysiert. Anhand der Synthese konnte gezeigt werden, dass sich mittels der IPSS problemadäquate neue Vorgehensweisen generieren lassen. Zur Entscheidungsunterstützung bei der Vorgehensweisengenerierung wurden Regeln hinsichtlich 1. der auszuführenden Grobfunktionen, 2. der Reihenfolge der abzuarbeitenden Grobfunktionen sowie 3. der Untersetzung und Ausgestaltung der Grobfunktionen aufgestellt. Die Entscheidungen sind voneinander abhängig. Nur ausgewählte Grobfunktionen können in eine Reihenfolge gebracht werden, die Untersetzung und Ausgestaltung der Grobfunktionen hängt von deren Position im Planungspfad ab. Die Entscheidungen sind daher iterativ in dieser Abfolge zu treffen. Anhand der Analyse konnte gezeigt werden, dass sich domänenspezifische Vorgehensweisen und Methoden auf die IPSS projizieren lassen und als Pfade über die GFM30 darstellbar sind. Bestehende Planungsvorgehensweisen und -methoden verschiedener Domänen (z. B. Fabrik-, Logistikplanungs- und PPSSequenzen, Dimensionierungs- und Strukturierungsverfahren, Auftragssteuerungsverfahren) werden durch Abbildung auf die GFM30 transparent, vergleichbar und klassifizierbar gemacht. Über diese Abbildung werden auch Stärken und Schwächen der Abläufe sichtbar, die integrations- und verkopplungshinderlichen Fehlstellen von Abläufen werden offen gelegt und zugleich Optionen und Potenziale für eine Integration und Verkopplung aufgezeigt. 10.4

Gestaltung

Für die Ableitung von Gestaltung- und Vorzugslösungen von Logistikstrukturen des Materialflusses kommen u. a. experimentelle Untersuchungen und theoretische Herleitungen in Betracht.


10.4.1

161

Experimentellen Untersuchungen

Unterstützt durch die IPSS wurden Gestaltungs- und Vorzugslösungen fokussierend auf die Strukturen des Materialflusssystems als dem häufig dominierendem Flusssystem gewonnen. Die Grundidee besteht darin, für die Generierung eines repräsentativen und homogenen Spektrums an Szenarien das 3-Ebenen-Modell mit den Strukturtypen zu kombinieren (Abbildung 10.3). Die Strukturtypen werden somit auf alle drei Ebenen des 3-Ebenen-Modells angewandt. Die obere Ebene soll die Bedarfsstrukturen für den Materialfluss repräsentieren. Zur Bedarfsdeckung kommen in der mittleren Ebene verschiedene Transportstrukturen zur Anwendung. Die Transportabwicklung muss sich an den Gegebenheiten der Infrastruktur der unteren Ebene ausrichten.

Abbildung 10.3: Kombination 3-Ebenen-Modell mit Strukturtypen als Grundidee der Szenarienbildung

Da generelle Vorzugslösungen nicht existieren, sind die situationsbeschreibenden Merkmale bzw. wesentlichen Einfluss- und Zielgrößen herauszuarbeiten, sodass für typische Merkmalsausprägungen bzw. Einfluss- und Zielgrößenwert(ebereich)e geltende Vorzugslösungen angegeben werden können. Wesentliche Eingangsgrößen sind: 1. Ziele und Strukturen (Zielsystem): Kosten, Zeiten, Bestand, Auslastung, Gesamtweg und Transportspielanzahl sowie Zielgewichtung, 2. Bedarfe und Strukturen (Leistungs-, Einheitensystem): Strukturtyp, Bedarfsintensität (Ladeeinheiten im Betrachtungszeitraum), 3. Transporte und Strukturen (Funktions-, Einheitensystem): Strukturtyp(Kombinationen), Steuerstrategie/Prinzipprozess,

162


4. Infrastruktur (Ressourcen-, Einheitensystem): zulässige Strukturtypen, Typ Wege, Typ und Anzahl Transportmittel (inkl. Transportmittelkapazität), 5. Struktureinheiten und Strukturen (Einheitensystem): Anzahl und Typ Struktureinheiten. Wesentliche Ausgangsgrößen sind: 1. Ziele (Zielsystem): Kosten, Zeiten, Bestand, Auslastung, Gesamtweg, Transportspielanzahl, 2. Transporte und Strukturen (Funktionssystem): Strukturtyp(-Kombination(en)) als Vorzugslösung(en). Aus den experimentellen Untersuchungen lassen sich u. a. folgende Aussagen, reflektierend auf die in Abbildung 10.4 illustrierten Strukturen, ableiten. Bei der zyklischen Punktstruktur – auch Sternstruktur genannt – werden die zwischen den Knoten auszutauschenden Ladeeinheiten stets über die Eingangs-/ Ausgangsrandstruktur – den Sternknoten – geleitet. Bei diesem indirekten Austausch ergibt sich die doppelte Anzahl an Transporten gegenüber einem Direktaustausch. Die Sternstruktur sollte bei zeitunkritischen Bedarfen, bei denen die relationsbezogenen Bedarfsmengen geringer als die Transportmittelkapazitäten sind und die Zielgröße Kosten das Primat hat, zur Anwendung kommen.

Abbildung 10.4: Typische Materialflussstrukturen kompetenzzellenbasierter Netze


163

Bei der gerichteten zyklischen Linienstruktur – auch Ringstruktur genannt – werden bezogen auf die Ladeeinheiten diese bis zur Rückkehr zur Eingangs-/ Ausgangsrandstruktur – an den Ursprungsknoten – streng sequenziell über alle Knoten weitergegeben. Bezieht sich die Ringstruktur auf die Touren der Transportmittel, dann werden die verschiedenen Knoten auf einer geschlossenen (Rund-)Tour bedient. Die Ringstruktur sollte analog zur Sternstruktur bei zeitunkritischen, vorzugsweise gerichteten Bedarfen, bei denen die relationsbezogenen Bedarfsmengen weit geringer als die Transportmittelkapazitäten sind und die Zielgröße Kosten das Primat hat, zur Anwendung kommen. Bei der ungerichteten zyklischen Netzstruktur – auch nur Netzstruktur genannt – können die Ladeeinheiten beliebig (chaotisch) zwischen den Knoten ausgetauscht werden. Die Netzstruktur sollte bei Bedarfen, bei denen die relationsbezogenen Bedarfsmengen kaum geringer als die Transportmittelkapazitäten sind oder die Zielgröße Zeit das Primat hat, zur Anwendung kommen. Mit kombinierten Strukturen wird versucht, unter Beibehaltung der Vorteile die Nachteile der einfachen Strukturen abzumindern. So sind die Stern-Ringbzw. die Ring-Stern-Struktur Kombinationen aus den Strukturtypen: zyklische Punktstruktur und gerichtete (zyklische) Linienstruktur. 10.4.2

Theoretische Herleitungen

Tabelle 10.1 zeigt exemplarisch Untersuchungen zur Zielgröße Transportspielanzahl in Abhängigkeit von den Einflussgrößen Bedarfs- und Transportstrukturen sowie Anzahl Struktureinheiten. Angegeben sind Formeln für minimale Transportspielanzahlen (vollkonsolidierte Transporte) und maximale Transportspielanzahlen (unkonsolidierte Transporte) bei Relevanz oder NichtRelevanz des Zyklus zwischen der Ausgangs- und der Eingangsrandstruktur. Tabelle 10.1: Transportspielanzahlen in Abhängigkeit von den Bedarfs- und Transportstrukturen sowie der Anzahl Struktureinheiten

Bedarfsstruktur (nicht zyklisch)

Transportspielzahlen (TSA) in Abhängigkeit von Bedarfs- und Transportstrukturen sowie der Anzahl der Struktureinheiten (n; n൒3) TSA ohne Zyklus Punktstruktur gerichtete Linienstruktur ungerichtete Linienstruktur gerichtete Neztstruktur ungerichtete Neztstruktur

TSA TSA TSA TSA TSA TSA TSA TSA TSA

mit Zyklus ohne Zyklus mit Zyklus ohne Zyklus mit Zyklus ohne Zyklus mit Zyklus ohne Zyklus mit Zyklus

Transportstruktur (zyklische) Punktstruktur

(min) 2n 3n 2n 3n 4n-2 6n-3 2n 3n 4n-2 6n-3

(max) 2(2n) 3(2n) 4(n-1) 6(n-1) 4(2n-2) 6(2n-2) 4(n²-n)2 6(n²-n)2 4(n²-n) 6(n²-n)

gerichtete (zyklische) Linienstruktur

(min) n+1 n+2 n+1 n+2 2(n+1) 2(n+2) n+1 n+2 2(n+1) 2(n+2)

(max) (n+1)(2n) (n+2)(2n) (n+1)(n-1) (n+2)(n-1) 3/2(n+1)(2n-2) 3/2(n+2)(2n-2) (n+1)(n²-n)2 (n+2)(n²-n)2 3/2(n+1)(n²-n) 3/2(n+2)(n²-n)

ungerichtete (zykl.) Linienstruktur

(min) n+1 n+2 n+1 n+2 2n 2n+1 n+1 n+2 2n 2n+1

(max) 2(2n) 3(2n) 3(n-1) 4(n-1) 3(2n-2) 4(2n-2) 3(n²-n)2 4(n²-n)2 3(n²-n) 4(n²-n)

Die Bedarfsstrukturen verstehen sich außer für die Punktstruktur ohne Randstrukturbedarfe, also Bedarfe zwischen den n Struktureinheiten. Die Transportmittel starten stets in der Eingangsrandstruktur und kehren dorthin zurück.

164


Aus den theoretischen Herleitungen lassen sich u. a. folgende Interpretationen ableiten. Die Minima der Transportspielanzahlen sind für gerichtete und ungerichtete Bedarfsstrukturen für jede Transportstruktur jeweils gleich. Die Transportstruktur ungerichtete (zyklische) Netzstruktur erzielt bei den Minima wie auch bei den Maxima unabhängig von den Bedarfsstrukturen (mit) die geringsten Transportspielanzahlen. Die Minima der Transportstrukturen (zyklische) Punkt- und gerichtete (zyklische) Linienstruktur liegen bei allen Bedarfsstrukturen unter den Maxima der Transportstruktur ungerichtete (zyklische) Netzstruktur. Bei gerichteten Bedarfsstrukturen gleichen bei den Minima die Transportspielanzahlen der Transportstruktur ungerichtete (zyklische) Netzstruktur denen der gerichteten (zyklischen) Linienstruktur. Bei der Bedarfsstruktur Punktstruktur gleichen bei den Maxima die Transportspielanzahlen der Transportstruktur ungerichtete (zyklische) Netzstruktur denen der (zyklischen) Punktstruktur. 10.5

Ausblick

Die erzielten Ergebnisse zur Modellierung, Planung und Gestaltung sind theoretisch weiter zu vertiefen wie auch praktisch einer verstärkten Verwendung zuzuführen. Auszugsweise wird auf eine Anschlussforschung eingegangen. 10.5.1

Modellierung

Der theoretisch-beschreibungskonzeptionelle Bezugsrahmen ist dahingehend kritisch auf Erweiterungen zu prüfen, inwieweit eine Abbildung von Ereignissen und Zuständen besser als bisher (derzeit nur über Beschreibungskonstrukteigenschaften) unterstützt werden sollte. Für die Strukturtypen, besonders die Netzstruktur, bleibt zu klären, inwieweit eine weitere Typdifferenzierung über Zusatzmerkmale möglich ist. 10.5.2

Planung

Zur Weiterentwicklung des Methodenkonzeptes der Integrativen Prozess- und Systemstrukturierung lassen sich folgende Forschungsschwerpunkte angeben: Ö umfängliche Methodenanwendung in den erschlossenen Domänen und Prüfung der Übertragbarkeit auf angrenzende Domänen wie dem Projektmanagement Ö intensive Untersuchungen zur Integration und Kopplung von Vorgehensweisen, Methoden und Funktionen


165

Ö Erkenntnisgewinn über Wirkzusammenhänge innerhalb des Strukturierungscontents (z. B. Vorgänger-Nachfolger-Beziehungen von Grobfunktionen) Ö extensive Ausarbeitung des Methodenregelwerks: Ö Finden von Vorschriften, die den Interpretations- und Ermessensspielraum bei Projektionen einschränken Ö Suche nach unterstützenden Suchstrategien und -verfahren sowie starken Regeln zur Grobfunktions-Vorgehensweisengenerierung 10.5.3

Gestaltung

Die bisherigen Untersuchungen zum Verhalten einfacher Logistikstrukturen sind auf Untersuchungen komplexerer Logistikstrukturen (Kombinationen von Einfachstrukturen) auszudehnen. Dabei sind in die Findung von Gestaltungsund Vorzugslösungen verstärkt Optimierungsmethoden einzubeziehen.

166


Literatur Ackermann, J.: Modellierung, Planung und Gestaltung der Logistikstrukturen kompetenzzellenbasierter Netze. Dissertation, Wissenschaftliche Schriftenreihe des IBF, Heft 59, TU Chemnitz, 2007 Arnold, J.; Förster, A.; Gäse, T. u. a.: Integrative modulare Produktionssystemplanung. Wissenschaftliche Schriftenreihe des IBF, Heft 35, TU Chemnitz, 2003 Enderlein, H. et al.: Sonderforschungsbereich 457: Hierarchielose regionale Produktionsnetze. Theorien, Modelle, Methoden und Instrumentarien. Arbeits- und Ergebnisbericht 2000, 2001, 2002. TU Chemnitz, 2002 Förster, A.: Strukturierung von Teileflusssystemen der Fertigung im Maschinenbau. Dissertation B, TH Karl-Marx-Stadt, 1983 Haberfellner, R. et al.; Daenzer, W. F.; Huber, F. (Hrsg.): Systems Engineering. Methodik und Praxis. Verlag Industrielle Organisation, Zürich, 1994 Kuhn, A.: Prozessketten in der Logistik. Entwicklungstrends und Umsetzungsstrategien. Verlag Praxiswissen, Dortmund, 1995 Müller, E. et al.: Sonderforschungsbereich 457: Hierarchielose regionale Produktionsnetze. Theorien, Modelle, Methoden und Instrumentarien. Finanzierungsantrag 2006, 2007, 2008, 2009. TU Chemnitz, 2005 Näser, P.; Ackermann, J.; Baum, H.: Das Sichtenkonzept als Modellierungsparadigma. In: Industrie Management 20 (2004) 1, S. 36-39 Patzak, G.: Systemtechnik: Planung komplexer innovativer Systeme. Grundlagen, Methoden, Techniken. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 1982 Wandel, S.; Ruijgrok, C.: Innovation and structural changes in logistics: a theoretical framework. In: Giannopoulos, G.; Gillespie, A. (eds.): Transport and communications innovation in Europe. Belhaven Press, London, 1993, pp. 233-258 Wirth, S. et al.: Sonderforschungsbereich 457: Hierarchielose regionale Produktionsnetze. Theorien, Modelle, Methoden und Instrumentarien. Finanzierungsantrag 2000, 2001, 2002. TU Chemnitz, 199

11 Simulationsgestütztes Supply Network Management auf Baustellen Julia K. Voigtmann, Hans-Joachim Bargstädt

11.1

Einleitung

Supply Chain Management (SCM) umfasst nach Gudehus1 die Auswahl, Gestaltung, Organisation und den Betrieb optimaler Lieferketten zur Versorgung von Bedarfsstellen. Die Weiterentwicklung des SCM zur ganzheitlichen Optimierung der Material- und Informationsflüsse über Unternehmensgrenzen hinweg führt zum Supply Network Management.2 Übertragen auf das Bauwesen bedeutet das die durchgängige Betrachtung aller Material- und Informationsströme vom Rohstoff- bzw. Baustoffproduzenten über den Baustoffhandel und die Baustelle bis zur Entsorgung der Baurestmassen.

Abbildung 11.1: Schematische Darstellung der Lieferketten im Bauwesen

Baulogistik ist die Koordination und Steuerung sämtlicher Materialzu- und -abflüsse von einer oder mehreren Baustellen als eigenständige Funktion.3 Die Koordination mehrerer auf einer Baustelle tätiger Unternehmen unter logistischen Gesichtspunkten kann also als Teil des Supply Network Managements im Bauwesen interpretiert werden. Die Schwierigkeit in der Bauproduktion besteht 1 2 3

Gudehus (2000) Voegele (2005) Portatius (1997)

168

Julia K. Voigtmann, Hans-Joachim Bargstädt

darin, dass es sich streng genommen um mehrere, parallel existierende Lieferketten handelt, die sich im Bereich der Baustelle kreuzen bzw. überlagern (Abbildung 11.1). In der Praxis ist jedes bauausführende Unternehmen für die Beschaffung der für die eigene Leistung notwendigen Materialien selbst verantwortlich (VOB/C Nr. 2.1.1) bzw. hat die Materialien rechtzeitig beim Auftraggeber anzufordern (VOB/C Nr. 2.1.2). Die Verantwortung für den Abschnitt der Supply Chain vom Baustoffhändler zur Baustelle liegt also beim ausführenden Unternehmen selbst, das Interesse an der Optimierung des Warenflusses beschränkt sich im Allgemeinen auf die Supply Chain im eigenen Einflussbereich. Die Notwendigkeit zur übergeordneten Koordination der Materialflüsse durch den Auftraggeber kann jedoch aus VOB/B § 4 Nr. 1 (1) abgeleitet werden. Danach hat der Auftraggeber die allgemeine Ordnung auf der Baustelle aufrecht zu erhalten und das Zusammenwirken verschiedener auf der Baustelle tätiger Unternehmen zu regeln. Dass eine derartige Koordination auch im Interesse der ausführenden Bauunternehmen liegen sollte, haben Studien auf deutschen Baustellen nachgewiesen. Guntermann4 hat aufgezeigt, dass auf Baustellen lediglich ein Drittel der täglichen Arbeitszeit im Ausbau für direkt wertschöpfende Tätigkeiten verwendet wird. Annähernd ein weiteres Drittel der Arbeitszeit entfällt auf logistische Aktivitäten (Abbildung 11.2). Eine unternehmensübergreifende Optimierung der logistisch basierten Aktivitäten führt zu einer verbesserten Wertschöpfung der ausführenden Unternehmen. In Zeiten stagnierender Nachfrage und ohnehin geringer Margen im Bauwesen kann die Ausschöpfung des vorhandenen Optimierungspotentials wettbewerbsentscheidend sein. Letztlich führt eine optimierte Logistik auch zu Kosteneinsparungen auf Seite des Bauherrn. Einhergehend mit dem Wandel vom Verkäufer- zum Käufermarkt stellt eine funktionierende Logistik einen Wettbewerbsvorteil dar. Das vorhandene Optimierungspotential wird von Boenert und Blömeke5 auf über 10 % der Ausbauzeit bzw. auf ca. 4 % der Gesamtausbaukosten6 geschätzt. Der vorliegende Beitrag zeigt die auf einer Baustelle vorhandenen Logistikketten und das Interesse der einzelnen Unternehmen an der Optimierung der logistischen Ketten in ihrem Einflussbereich auf. Aufbauend auf den Wechselwirkungen zwischen den unternehmensinternen Supply Chains werden der Umfang des Logistiknetzwerks Baustelle aufgezeigt sowie die Vorteile und Schwierigkeit der übergreifenden Steuerung dargelegt. Abschließend wird ein

4 5 6

Guntermann (1997) Boenert, Blömeke (2006) Boenert (2004)

Simulationsgestütztes Supply Network Management auf Baustellen

169

Lösungsansatz zur Gestaltung des Logistiknetzwerks Baustelle und der Optimierung baulogistischer Prozesse vorgestellt. 11.2

Logistiknetzwerke im Bauwesen

Die Betrachtung der Logistikketten im Bauwesen wird im Weiteren auf die Bereiche der Supply Chains beschränkt, die im Einflussbereich der am Bau Beteiligten liegen. Das Betrachtungsfeld wird durch die Baustelle begrenzt. D. h., dass die Lieferstrukturen im Vorfeld, z. B. zur Baustoffproduktion oder Versorgung der Baustoffhändler, unbeachtet bleiben. 11.2.1

Logistikketten einzelner Bauunternehmen

Die für ein bauausführendes Unternehmen relevante Logistikkette erstreckt sich vom Baustoffhändler (Quelle) bis zum Einbauort der Baumaterialien auf der Baustelle (Senke). Im Allgemeinen handelt es sich dabei nicht um direkten Güterfluss. In Abhängigkeit der gewählten Organisationsprinzipien zur Materialverbringung auf der Baustelle sind zwei- oder mehrstufige Systeme mit indirektem Materialfluss anzutreffen. Die Unterbrechung des Materialflusses kann dabei an einem Auflösungs- oder an einem Konzentrationspunkt erfolgen.7 In beiden Fällen wird dieser Punkt durch ein Zwischenlager auf der Baustelle repräsentiert. Werden mengenmäßig umfangreiche Güterströme einer Quelle, z. B. Baustoffgroßhändler, zu kleineren Mengeneinheiten, i. d. R. Verbrauchseinheiten, zusammengefasst und an unterschiedliche Verbrauchspunkte auf der Baustelle verbracht, stellt das Zwischenlager einen Auflösungspunkt dar. Die Charakteristik eines Auflösungspunkts bleibt auch dann erhalten, wenn ein inhomogener Güterstrom in mehrere homogene Güterströme zerlegt wird.8 Bei der Betrachtung eines einzelnen bauausführenden Unternehmens ist eine Verkleinerung der Mengeneinheiten die am häufigsten vorzufindende Unterbrechung des Güterflusses auf Baustellen. Wenn ein Unternehmen die für die Leistungserbringung benötigten Materialien von unterschiedlichen Quellen bezieht, stellt das Zwischenlager einen Konzentrationspunkt dar. Die eingehenden Güterströme werden entweder gesammelt oder sortimentiert. Das Sammeln von Gütern, d. h. die Zusammenfassung kleinerer homogener Einheiten zu einer großen homogenen Einheit, hat auf Baustellen keine Bedeutung. Weiter verbreitet ist die Sortimentierung der Gü-

7 8

Pfohl (2004) Pfohl (2004)

170


terströme, d. h. unterschiedliche homogene Güterströme werden am Konzentrationspunkt zu inhomogenen Güterströmen zusammengefasst.9 Mangelhafte Planung der für die Leistungserbringung notwendigen Logistikprozesse auf Baustellen (Lager-, Sortimentier- und Transportvorgänge) kann zu Effektivitätsverlusten und Störungen der baubetrieblichen Abläufe und im Extremfall zum Baustillstand infolge fehlender Materialien führen. Die Auswirkungen zeigen sich durch Ö Suchvorgänge infolge ungeplanter Lagerung, Ö Zusätzliche Unterbrechung des Materialflusses (Lagerung, Sortimentierung) durch fehlende Bedarfsinformationen, Ö Zusätzliche Transportprozesse und geringe Auslastung der Transportkapazitäten auf der Baustelle infolge unvollständiger Informationen über Lageroder Bedarfsorte oder Ö Zusätzliche Beschaffungsvorgänge infolge fehlender Bestandsinformationen. Im Gegensatz zu anderen Industriezweigen, in denen die Logistik als ganzheitliche unternehmerische Funktion angesehen wird, hatte die logistische Steuerung auf Baustellen bisher einen untergeordneten Stellenwert. Erschwerend wirkt sich vor allem die Trennung zwischen Planung und Ausführung aus.10 Die Planung logistischer Aspekte der Baustelle erfolgt weitgehend im Zuge anderer bauvorbereitender Maßnahmen, z. B. der Baustelleneinrichtungsplanung oder Materialbeschaffung. Da diese Tätigkeiten in unterschiedlichen Projektphasen erfolgen, ist eine ganzheitliche Betrachtungsweise nicht gegeben. Auch die Steuerung auf der Baustelle ist traditionell von ad-hoc-Entscheidungen geprägt. Diese dezentrale und zeitlich zergliederte Logistikorganisation innerhalb der Unternehmen widerspricht der Forderung nach ganzheitlicher Betrachtung (Systemdenken) eines logistischen Systems.11 11.2.2

Gegenseitige Beeinflussung von Logistikketten auf Baustellen

Auf Baustellen existiert eine Vielzahl von parallelen Lieferketten in den eingangs dargestellten Ausprägungen. Aus Sicht der ausführenden Unternehmen bestehen zwischen diesen Ketten keine Schnittstellen. Auch wenn ein Lieferant zwei auf einer Baustelle tätige Unternehmen unabhängig voneinander beliefert, handelt es sich aus Unternehmenssicht um unabhängige Logistikketten.

9 10 11

Pfohl (2004) Krauß (2006) Pfohl (2004)


171

Trotz der Unabhängigkeit kommt es zwischen den Logistikketten zu zahlreichen gegenseitigen Beeinflussungen. Ursachen hierfür sind u. a. Ö Zeitliche Kapazitätsengpässe der Entladezonen auf der Baustelle infolge der Nutzung durch mehrere Logistikketten, Ö Räumliche Kapazitätsengpässe in den Lagerbereichen auf der Baustelle infolge der Nutzung durch mehrere Logistikketten und Ö Fehlende Zugänglichkeit des Empfangspunktes einer Logistikkette infolge von Lagerprozessen anderer Logistikketten. Die Folge sind gegenseitige Behinderungen, die zu Verzögerungen in den logistischen Abläufen und letztlich in der Bauproduktion der einzelnen Unternehmen führen können bzw. die zusätzliche unproduktive Prozesse erfordern, z. B. Umlagerungen. Eine Feldstudie auf deutschen Baustellen ohne Logistikplanung bzw. -steuerung zeigte auf, dass ca. ein Drittel der täglichen Arbeitszeit für logistische Prozesse benötigt wird.12 Das vorhandene und durch ein unternehmensübergreifendes Logistikkonzept erschließbare Optimierungspotential wird von Boenert und Blömeke13 auf bis zu 15 % der Gesamtbauzeit geschätzt.

Abbildung 11.2: Prozentuale Anteile an der Gesamtarbeitszeit im Ausbau14

12 13 14

Guntermann (1997) Boenert, Blömeke (2006) Guntermann (1997)

172


Die mangelnde Koordination der verschiedenen Logistikketten auf Baustellen ist auf die traditionelle Aufsplittung der Baulogistikaufgaben zurückzuführen. Viele logistische Leistungen auf Baustellen erfolgen in Eigenregie der zahlreichen ausführenden Unternehmen (vgl. Abschnitt 11.2.1). Diese Herangehensweise widerspricht dem Systemgedanken in der Logistik.15 11.2.3

Logistiksystem Baustelle

Bei der dargestellten eigenverantwortlichen Organisation der Logistik auf Baustellen ist der Erfolg der Logistik maßgeblich von der Kooperationsbereitschaft der einzelnen Unternehmen sowie der Kompetenz und Erfahrung der auf der Baustelle agierenden Personen abhängig. Die baulogistische Steuerung stellt dabei häufig nur eine Reaktion auf auftretende Probleme dar.16 Eine aktive, vorausschauende und unternehmensübergreifende Planung kann diese Organisationsform nicht leisten. Eine effiziente Durchführung aller auf einer Baustelle anfallenden logistischen Aufgaben kann nur dann erfolgen, wenn alle Prozesse als Gesamtsystem betrachtet, geplant und gesteuert werden.17 Die sich daraus für die ausführenden Unternehmen und den Bauherrn ergebenden Vorteile sind in Tabelle 11.1 zusammengefasst. Tabelle 11.1: Vorteile einer unternehmensübergreifenden Logistiksteuerung auf Baustellen18 Ausführende Unternehmen (NU, GU)

Bauherr

Verbesserung der Produktionsabläufe (Reduktion unproduktiver Tätigkeiten)

Sicherung bzw. Senkung der Baukosten (Vermeidung von kostenintensiven adhoc-Maßnahmen bzw. Berücksichtigung der kostensenkenden Maßnahmen in den Kalkulationen der Auftragnehmer)

Senkung der Baustellengemeinkosten (geringere Lagerflächen, schnellere Materialumschläge) Senkung der Kapitalbindungskosten (Lieferung just in time)

Sicherstellung des Fertigstellungstermins (Vermeidung von logistisch bedingten Störungen im Bauablauf)

Die Betrachtung aller logistischen Prozesse auf Baustellen als ganzheitliches System überführt die unabhängig voneinander, parallel existierenden und gesteuerten Logistikketten der ausführenden Bauunternehmen in ein komplexes

15 16 17 18

Boenert, Blömeke (2006) Krauß (2006) Krauß (2006) in Anlehnung an Boenert, Blömeke (2006)


173

„Logistiknetzwerk Baustelle“. Das Logistiksystem besteht aus Leistungsstellen (Knoten) und einem verbindendem Transportnetz.19 Lagerfläche Kran

Bauwerk

E1,1 L1

U1

… E1,k

…

…

Ln

Un

Lagerfläche Kran

Logistiksystem Unternehmen 1

E1,1

… En,l

Logistiksystem Unternehmen n

L: Lieferstelle U: Unterbrechungspunkt E: Empfangsstelle n: bauausführende Unternehmen

…

L1

E1,k …

En,1

Bauwerk

U En,1

Ln

Logistiksystem Baustelle

… En,l

Systemelement Baustelle

Abbildung 11.3: Überführung unternehmenseigener Logistiknetzwerke (links) in das Logistiknetzwerk Baustelle (rechts)

Anlieferzonen, Lagerflächen und Entsorgungsstellen auf der Baustelle sind bei Betrachtung des Gesamtsystems Baustelle nicht mehr Teil der Logistikkette eines einzelnen Unternehmens, sondern Leistungsstellen (Knoten) innerhalb des Gesamtnetzwerks Baustelle (Abbildung 11.3). In ihnen werden eingehende Güterströme zwischengelagert, kommissioniert oder umgeschlagen. Durch Transportprozesse werden die Knoten miteinander verbunden, es entsteht ein Logistiknetzwerk.20 Die Knoten des Logistiknetzwerkes Baustelle werden durch die Güterflüsse aller am Bau beteiligten Unternehmen durchflossen, das Transportnetz gemeinsam genutzt bzw. Transporte für unterschiedliche Empfangsstellen (Unternehmen) auf der Baustelle gebündelt. 11.3

Gestaltung und Optimierung des Logistiknetzwerkes Baustelle

Die Abstraktion von Logistikprozessen in einem Netzwerkmodell erlaubt einerseits die Optimierung der logistischen Aufgaben und kann andererseits für die optimale Gestaltung des Netzwerkes insgesamt analysiert werden. Während die Bestimmung der optimalen Flüsse durch einfache lineare Optimierungs- oder spezielle Netzwerkverfahren möglich ist, muss für die Betrachtung des Gesamt systems im Allgemeinen auf heuristische Verfahren zurückgegriffen werden21.

19 20 21

Gudehus (2000) Arnold et al. (2002) Arnold et al. (2002)

174


Die Ursache ist in den vielfältigen und oftmals nicht linearen Abhängigkeiten der Einflussfaktoren untereinander zu sehen. 11.3.1

Bedeutung der Planung baulogistischer Netzwerke

Baulogistische Netzwerke sind temporäre Logistiknetzwerke mit Unikatcharakter. Im Vergleich zur stationären Industrie hat die optimale Gestaltung dieser Netzwerke einen höheren Stellenwert, da die vergleichsweise kurze Existenz des Produktionsstandortes Baustelle nur wenig zeitlichen Freiraum zur späteren Systemoptimierung bietet. Die Planung des Logistiknetzwerkes Baustelle kann dabei mit der innerbetrieblichen Standortplanung (Layoutplanung) gleichgesetzt werden. Aufgabe der Planung von Logistiksystemen ist die Auswahl, Anordnung, Verknüpfung und Dimensionierung von Anlagen und Betriebsmitteln, so dass unter Berücksichtigung aller Rahmenbedingungen die Leistungsanforderungen optimal erfüllt werden.22 Die Planung wird dabei auch von der Art des Produktionssystems beeinflusst. Das auf Baustellen vorherrschende Produktionssystem gleicht am ehesten einer Werkstattfertigung. Werkstattproduktion zeichnet sich u. a. durch eine räumliche Zusammenfassung einer großen Anzahl unterschiedlicher Produktarten und resultierenden Bearbeitungsprozessen, hier Bauleistungen, in kleinen Losgrößen und einer sich im Zeitablauf dynamisch ändernden Struktur der Produktionsprozesse aus. Im Vergleich zu anderen Produktionssystemen gelten Werkstattproduktionssysteme als ineffizient, da sie oft mit langen Durchlaufzeiten und geringer Termintreue verbunden sind.23 Merkmale der Planung derartiger Systeme sind danach: Ö formalisierte Planungsverfahren finden nur geringe Nutzung, Ö Hauptaugenmerk in frühen Existenzphasen der Systeme liegt auf technischen Schwerpunkten und Ö Dimensionierung der Ressourcen erfolgt meist erst im Zeitablauf und nachdem im laufenden Betrieb Engpässe aufgetreten sind. Diese Defizite sind auch in der Planung von Baustellen erkennbar. Da mit fortschreitender Baurealisierung die Einflussmöglichkeiten auf das Produktionssystem Baustelle und die freisetzbaren Optimierungsreserven geringer werden, ist eine geeignete Ausgangskonfiguration für eine optimale Bauproduktion von besonderer Bedeutung.

22 23

Gudehus (2000) Arnold et al. (2002)


11.3.2

175

Einflussfaktoren auf die Gestaltung baulogistischer Netzwerke

Die optimale Gestaltung eines Logistiknetzwerkes kann nur unter Berücksichtigung aller relevanten Einflussfaktoren erfolgen. Baustellen unterliegen einer Vielzahl logistikrelevanter Einflussfaktoren, die eine hohe zeitliche oder räumliche Variabilität aufweisen oder im Hinblick auf die Art variabel sind. Zur Verdeutlichung des Komplexitätsanstieges beim Übergang der Betrachtung von unternehmensinternen Logistikketten zum Gesamtnetzwerk Baustelle sind diese Faktoren in Tabelle 11.2 nach ihren Wirkungskreisen aufgeschlüsselt. Tabelle 11.2: Variabilität der Einflussfaktoren auf die Gestaltung baulogistischer Netzwerke

Gestaltungsvielfalt/Typenvielfalt

unternehmensintern

unternehmensübergreifend

unternehmenseigene Baustelleneinrichtung, z. B. spezielle Transporthilfsmittel

gemeinsam genutzte Baustelleneinrichtung, z. B. Lagerflächen, Transporthilfsmittel

Art der Bauleistung, logistische Material- und Prozesseigenschaften, z. B. Stapelbarkeit

Art / Lage der Baustelle Verfügbarkeit externer Vorlagerplätze

Zusammensetzung der Kolonnen

Zeitliche Variabilität

Räumliche Variabilität

Nutzungszeiträume unternehmenseigener Baustelleneinrichtung

Nutzungsperioden gemeinsam genutzter Baustelleneinrichtung

Montagedauern / Leistungsumfang einzelner Gewerke

Gewerkeabfolge / Bauablauf / zeitliche Annäherung aufeinanderfolgender Gewerke

zeitliche Abfolge von Materiallieferungen

Mischprozesse mehrerer Gewerke

Platzierung unternehmenseigener Baustelleneinrichtung

Layout-Plan gemeinsam genutzter Baustelleneinrichtung

Montagereihenfolge / Arbeitsrichtung

Gewerkeabfolge / Bauablauf / räumliche Annäherung aufeinanderfolgender Gewerke

Die in Tabelle 11.2 dargestellten Faktoren wirken sich besonders auf die Gestaltung der Netzwerkknoten (z. B. Anlieferzonen, Lagerflächen) und auf die Gestaltung des verbindenden Transportsystems aus. Beim Gesamtnetzwerk Baustelle sind neben den unternehmensübergreifenden Einflussfaktoren auch die jeweiligen internen Einflussfaktoren der am Bau beteiligten Unternehmen zu berücksichtigen. Die sich ergebende Konfiguration der Baustelle ist Ausgangspunkt für die weitere Planung und Optimierung logistischer Baustellenprozesse.

176


11.3.3

Optimierung logistischer Baustellenprozesse

Die Optimierung logistischer Baustellenprozesse bezeichnet in dem hier vorgestellten Kontext die Gestaltung einer Aufbau- und Ablauforganisation für die Baulogistik. Die Aufbauorganisation bestimmt dabei die Organisationsstruktur, die Ablauforganisation bestimmt den Prozessablauf im Logistiksystem. Damit werden die Voraussetzungen zur fehlerfreien, vollständigen und termingerechten Abarbeitung logistischer Prozesse geschaffen.24 Wichtige logistische Prozesse auf Baustellen sind Ö Materiallieferung zur Baustelle, Ö (Zwischen-)Lagerung des Materials auf der Baustelle, Ö Kommissionierung und Materialverbringung und Ö Sonstige Transport- und Umschlagprozesse. Die Optimierung der Baustellenprozesse umfasst also die logistischen Subsysteme Beschaffungs-, Lager- und Transportlogistik einschließlich des Materialumschlages an den Systemschnittstellen. Diese Subsysteme verstehen sich als baustellenweite, also unternehmensübergreifende Logistiksysteme. Sie können jedoch nicht losgelöst von den unternehmensinternen logistischen Subsystemen betrachtet werden. Vielmehr muss im Zuge der organisatorischen Planung geklärt werden, welche Prozesse in den Wirkungskreis einzelner Unternehmen fallen und welche als unternehmensübergreifende Prozesse betrachtet werden. Eine konsequente Trennung von unternehmensinternen und -übergreifenden Einflussfaktoren in der Organisation baulogistischer Prozesse ist daher nicht möglich. Ausgewählte Organisationsprinzipien für die verschiedenen logistischen Subsysteme auf Baustellen sind in Tabelle 11.3 dargestellt. Die Prinzipien können fast beliebig miteinander kombiniert werden. Beispielsweise kann die Materialbestellung dezentral durch die baubeteiligten Unternehmen erfolgen und die Anlieferung der Materialien zentral erfasst und unternehmensübergreifend tageweise gebündelt werden. Die Auswahl geeigneter Organisationsprinzipien kann dabei nicht losgelöst von der Gestaltung des Gesamtnetzwerkes Baustelle erfolgen. Verschiedene Gestaltungsformen begünstigen oder erschweren bestimmte Organisationsformen und haben Auswirkungen auf die logistische Leistungsfähigkeit des Gesamtnetzwerks. Beispielsweise kann die flächensparende Konzeption von Lagerplätzen bei gleichzeitig dezentraler Materialbeschaffung mit unbegrenzten Lieferumfängen und unbegrenzter Materiallagerdauer zu Lagerplatzengpässen führen. Die Folge kann z. B. unsachgemäße Materiallagerung außerhalb der

24

Gudehus (2000)


177

dafür ausgewiesenen Bereiche und letztlich die Behinderung von Produktionsund Transportvorgängen sein. Tabelle 11.3: Ausgewählte Organisationsprinzipien für baulogistische Prozesse Logistische Prozesse Materiallieferung

Organisationsprinzipien Zentral (unternehmensübergreifend) / dezentral Bündelung von Lieferungen (nach Lieferanten, nach Empfängern, nach Lieferdatum, nach Bauabschnitten) Lieferumfang (Tagesbedarf, Periodenbedarf, Gesamtbedarf) Während / außerhalb der regulären Arbeitszeit Lieferung an den Einbauort / ins Zwischenlager

Lagerung

Zentral / dezentral (Etagenlager, arbeitsplatznahe Lagerung) Lagerflächennutzung für einzelne / für gemischte Gewerke Unbegrenzte / begrenzte Lagerdauer Lagerflächenanspruch pauschal / nach tatsächlichem Bedarf

Kommissionierung und Materialverbringung

Unternehmensübergreifend / in Eigenverantwortung der Unternehmen Bündelung von Materialtransporten (nach Empfängern, nach Etagen / Bauabschnitten) Während / außerhalb der regulären Arbeitszeit

Für die Kombination der Organisationsprinzipien baulogistischer Prozesse innerhalb und zwischen den verschiedenen Subsystemen können verschiedene, in der stationären Industrie etablierte Logistikstrategien angewandt werden. Mit diesen standardisierten Methoden erreicht man unterschiedliche logistische Zielstellungen. Beispielsweise kann mit der Organisation von Transporten im Ringverkehr der Anteil der Leerfahrten reduziert werden. 11.4

Simulation baulogistischer Prozesse

Es existiert eine große Zahl möglicher Gestaltungs- und Organisationsvarianten für das Logistiknetzwerk Baustelle und die zugehörigen Logistikprozesse und eine noch größere Zahl verschiedener Kombinationen einzelner Strategien. Die partielle Optimierung einzelner Bereiche ist oftmals kontraproduktiv, da gute Lösungen für ein Problem nicht selten Verschlechterungen in anderen Bereichen nach sich ziehen. Beispielsweise kann die Einrichtung einer zusätzlichen Entladezone auf Baustellen zur Reduktion der Wartezeiten der Lieferfahrzeuge

178


einen zusätzlichen Kran erfordern und letztlich zusätzliche Kosten verursachen. Oder Materiallagerung in der Nähe des Einbauorts kann zusätzliche Umräumprozesse generieren. Sichtbar oder fühlbar störungsarme Prozesse sind nicht immer gleichzeitig auch die wirtschaftlichste Lösung. Die Beachtung derartiger Zielkonflikte, wie sie in der Logistik nicht unbekannt sind, führt zu Problemen der multikriteriellen Optimierung. Baustellen und die Randbedingungen aus dem Bauprozess (vgl. Abschnitt 11.3) bilden ein überaus komplexes System. Zur Analyse dieses Systems sind mathematische Optimierungsverfahren nur bedingt geeignet. Oftmals werden iterative Verfahren zur Planung der Baulogistik genutzt. Eine gute Ausgangskonfiguration ist Voraussetzung für das schnelle Finden einer geeigneten Lösung. Das Finden dieser guten Ausgangslösung wiederum erfordert Erfahrung und Intuition bereits in der Modellbildung. Die Analyse des Systemskomplexes aus Bauprozess, Baustellenbedingungen und Logistikstrategien erfolgt mit Hilfe der Simulation. Sie ermöglicht, es komplexe Systeme mit dynamischen Prozessen nachzubilden und durch deren Untersuchung zu auf die Wirklichkeit übertragbaren Erkenntnissen zu gelangen.25 Die Verwendung bzw. Entwicklung eines universell einsetzbaren Simulationsmodells, das die Anwendung auf Logistikprozesse auf Baustellen trotz deren Unikatcharakters erlaubt, ist dazu grundlegende Voraussetzung. 11.4.1

Anforderungen an das Simulationsmodell

Wird zur optimalen Gestaltung des Logistiknetzwerkes Baustelle ein Simulationsmodell eingesetzt, hat es folgende Besonderheiten der Bauprozesse hinreichend zu berücksichtigen: Ö Variable Ausführungsart, Arbeitsrichtung und Arbeitsabfolgen innerhalb der Gewerke (räumliche Variabilität) Ö Uneinheitliche Zusammensetzung der Kolonnen und verschiedene Ausführungsdauern (zeitliche Variabilität), Ö Mehrere mögliche räumliche Anordnungen der jeweiligen Arbeitsbereiche (räumliche Variabilität) und Ö Verschiedene Arbeitsabfolgen zwischen Gewerken (zeitliche Variabilität). Im Vergleich zum Rohbau existieren zur Erbringung der Ausbauleistung wesentlich mehr grundsätzlich geeignete (Ablauf-)Varianten. Insbesondere die hohe zeitliche und räumliche Gewerkedichte und die nahezu unbegrenzte Variabilität der Bauprozesse und ihrer Ausführungsreihenfolgen (Art und Umfang

25

Verein Deutscher Ingenieure (1996)


179

der Leistungen, Bauablauf, Kolonnenzusammensetzungen usw.) im Ausbau gilt es, durch das Simulationsmodell in einfacher Art und Weise zu berücksichtigen. Im Vergleich zur stationären Industrie sind Ausbauprozesse auf Baustellen durch häufig wechselnde Arbeitsorte gekennzeichnet. Die Berücksichtigung variabler Einsatzorte und die Abbildung zurückzulegender Wegstrecken sind grundlegende Anforderungen an das zu verwendende Modell. Die Anpassung des Simulationsmodells an ein konkretes Bauvorhaben sollte ohne zusätzlichen Programmieraufwand erfolgen können. Das gilt auch für die Untersuchung verschiedener Logistikstrategien und Parameterkombinationen zur Gestaltung des Gesamtnetzwerks. 11.4.2

Das Simulationsmodell

Der hier vorgestellte Modellierungsansatz basiert auf einem Modell zur Simulation von Bauprozessen, insbesondere im Ausbau. Das Modell verfolgt einen constraint-basierten Ansatz und wurde von König et al.26 zur Untersuchung von Ausbaustrategien entwickelt. Die grundlegende Idee ist, dass Arbeitsschritte erst begonnen werden können, wenn alle notwendigen Voraussetzungen erfüllt sind. Diese Voraussetzungen (Constraints) sind u. a. Vorhandensein des benötigten Materials, Verfügbarkeit notwendiger Ressourcen und andere notwendige Vorleistungen. Letztere werden durch sogenannte Hard-Constrains formuliert. Das Modell verwendet den Simulation Toolkit Shipbuilding (STS Schiffsbaukasten)27 und wurde mit dem ereignisorientierten Simulationsprogramm Plant Simulation von Siemens UGS umgesetzt. Der STS Schiffbaukasten ist ein von der Simulation Cooperation in the Maritime Industries (SimCoMar) entwickelter bausteinorientierter Programmaufsatz. Ursprüngliches Anwendungsgebiet des STS Bausteinkastens ist der Schiffbau. Die Erweiterung zur Anwendung im Bauwesen erfolgte durch die SIMoFIT-Kooperation.28 Der STS Schiffbaukasten ermöglicht dem Anwender insbesondere, Ausbauprozesse und grundlegende Logistikaktivitäten mit Hilfe universell einsetzbarer STS-Bausteine zu modellieren. Alle STS-Bausteine kommunizieren miteinander und bilden den Bauprozess entsprechend den Nutzereingaben ab. 11.4.3

Simulationsbaustein Baulogistik

Zur Berücksichtigung aller für die Gestaltung des Gesamtnetzwerks und die Optimierung der logistischen Prozesse relevanten logistischen Aktivitäten ist

26 27 28

König et al. (2007), (2007a) Steinhauer (2007) Steinhauer (2007)

180


die detaillierte Abbildung logistischer Aspekte der Bauprozesse notwendig. Dazu sind einerseits bestehende STS-Komponenten zu erweitern bzw. neue Bausteine zu implementieren und andererseits logistisch relevante Eigenschaften der Bauteile und -materialien sowie der Bauprozesse als zusätzliche Eingangsdaten zu erfassen (Tabelle 11.4). Tabelle 11.4: Logistisch relevante Bauteil- und Prozesseigenschaften Logistische Bauteil- und Materialeigenschaften Allgemeine Eigenschaften (Abmessungen, Gewicht, Stapelbarkeit) Liefereigenschaften (Abmessungen, Packungsgrößen, Transporthilfsmittel)

Logistische Prozesseigenschaften notwendiger Arbeitsbereich Zugänglichkeit und Verfügbarkeit des Arbeitsbereiches für Lagerprozesse während/nach der Prozessausführung

Transporteigenschaften (benötigtes Transportmittel)

Alle für die Berücksichtigung baulogistischer Belange notwendigen Routinen sind im Baulogistik-Baustein zusammengefasst. Die Anbindung erfolgt über bereitgestellte Schnittstellen in Form fakultativer Methodenaufrufe. Diese Aufrufe sind nicht zwingend erforderlich, stellen aber im Zusammenhang mit dem hier vorgestellten Verwendungszweck des Modells einen wesentlichen Bestandteil dar. Der Baulogistik-Baustein selbst ruft seinerseits Methoden anderer bestehender Bausteine auf (Abbildung 11.4). Innerhalb der aufgerufenen Methoden werden die logistisch relevanten Bauteil- oder Prozesseigenschaften verarbeitet. Zur Erfassung logistisch relevanter Eigenschaften wurden die bestehenden Dateneingabemasken erweitert.


Montagesteuerung

Logistiksteuerung

Bereichskontrolle

Bestimmen Arbeitsbereich Arbeitsschritt zur Ausführung bereit (Material & Ressourcen verfügbar)

Arbeitsbereich für Lagerung sperren

Transportsteuerung

Prüfen des Arbeitsbereiches

Frei?

181

Generiere Transportauftrag Umlagerung

Ausführen Transportauftrag

Start Arbeitsschritt

Abbildung 11.4: Schematische Darstellung der Interaktion des Baulogistik-Bausteins mit weiteren STS-Bausteinen

Zusätzliche Erweiterungen vorhandener Simulationsbausteine erfolgten im Bereich der Erfassung von Daten während der Simulation. Die Untersuchung der logistisch basierten Arbeitszeitanteile für die weitere Prozessoptimierung macht eine Differenzierung der bereits vorhandenen statistischen Auswertemöglichkeiten erforderlich (Tabelle 11.5). Zusätzlich ist es auch notwendig, weitere Zeiten aufzuzeichnen, z. B. Standzeiten der Lieferfahrzeuge. Für die Modellierung von Baulogistiknetzwerken häufig verwendete Elemente, z. B. Lieferzonen, wurden zusätzlich als eigenständige Bausteine implementiert. Die Verwendung des Baulogistik-Bausteins ermöglicht die Konfiguration logistischer Netzwerkknoten (z. B. Lagerflächen) und Auswahl verschiedener Organisationsprinzipien für logistische Prozesse mit Hilfe eines Dialogfensters. Der Nutzer benötigt dazu keine Programmierkenntnisse. Tabelle 11.5: Auswertungsmöglichkeiten (Auswahl) Erfasste Arbeitszeitanteile Montage Entladen Einlagern Material holen Material bringen Umräumen Aufräumen

Weitere erfasste Daten Maximale Belegung der Lieferantenwartezone Aufenthaltsdauer der Lieferfahrzeuge Wartezeit der Lieferfahrzeuge auf Entladung Unbefriedigte Lagerplatzanforderungen Lagerflächenauslastung Materiallagerdauern auf der Baustelle Auslastung Transportmittel (Kräne, Aufzüge)

182

11.5


Simulationsbeispiel

Die Planung und Optimierung des Logistiknetzwerks Baustelle erfolgt am Beispiel des Innenausbaus eines vierstöckigen Bürogebäudes (Abbildung 11.5). Die Bauleistungen umfassen das Errichten von Trockenbauwänden, Tapezieren, Montage von Kassettendecken und das Verlegen von Teppichböden in insgesamt acht Bauabschnitten (zwei Bauabschnitte je Etage). Die Gewerke beginnen im Abstand von je vier Bauabschnitten aufeinander. Aufgrund unterschiedlicher Arbeitsgeschwindigkeiten ist das Auflaufen der Kolonnen möglich, die Anzahl der je Bauabschnitt zeitgleich tätigen Kolonnen ist auf eine Kolonne beschränkt.

15,6 m

64,2 m Abbildung 11.5: Ansicht und Grundriss (Regelgeschoss) des simulierten Bürogebäudes

11.5.1

Verwendung des Simulationsmodells

Im ersten Schritt muss der Anwender die Elemente der Baustelle positionieren und die notwendige Parametrisierungen vornehmen. Nach dem Positionieren eines Kranes sind z. B. Parameter für Auslegerlänge und Traglast zu setzen. Somit lassen sich für jede abzubildende Baustelle Randbedingungen aus dem Baustellenlayout und den Elementen der Baustelleneinrichtung berücksichtigen. Die Erfassung notwendiger Eingangsdaten schließt sich an. Sie umfassen u. a. Angaben zu den zu liefernden Materialien, ihren Abmessungen und Einbauposi-


183

tionen und zu den auszuführenden Arbeitsschritten. Weitere Eingaben betreffen die vorhandenen Personalressourcen, ihre Qualifizierung und Einsatzzeiten. Die Angabe der benötigten Qualifikationen für einen Arbeitsschritt ermöglicht die automatische Zuordnung freier Personalressourcen zu Arbeitsaufträgen während des Simulationslaufes. Die Bearbeitungsreihenfolge der Teile und damit der Baulauf werden mit Hilfe von Constraints beschrieben. Dazu werden z. B. einem speziellen Prozess oder einem Bauabschnitt notwendige Vorgängerprozesse und andere Randbedingungen mitgeteilt, die abgeschlossen bzw. erfüllt sein müssen, bevor der Prozess starten kann. Eine detaillierte Beschreibung zur Vorgehensweise bei der constraint-basierten Simulation von Bauprozessen findet sich bei König.29

Abbildung 11.6: Simulationsmodell des Bürogebäudes (Screenshot)

Die Verwendung des STS-Bausteinkastens zusammen mit der Parametrisierung der Bausteine und der Erfassung notwendiger Eingabedaten ermöglicht die Simulation beliebiger Baustellen mit variablen Randbedingungen trotz ihres Unikatcharakters auf einfache Art und Weise. 11.5.2

Konfiguration des Logistiknetzwerkes und Optimierung der baulogistischen Prozesse

Die Konfiguration des Gesamtnetzwerkes und die Optimierung der logistischen Prozesse können, wie in Abschnitt 11.3 beschrieben, nicht unabhängig voneinander erfolgen. Es müssen also mehrere Simulationsexperimente mit unterschiedlichen Netzen, Parametrisierung der Netzwerkknoten, z. B. Dimensionie-

29

König et al. (2007)

184


rung der Lagerflächen oder Anzahl der Entladezonen, und verschiedenen Organisationsprinzipien der Logistikprozesse durchgeführt werden. Die während der Simulationsläufe erfassten Daten geben Aufschluss über notwendige Anpassungen der Netzkonfiguration. Je nach Ausgangskonfiguration sind unterschiedlich viele Variationen bzw. Iterationen notwendig. Beispielhaft sollen für eine vorgegebene Netzwerkkonfiguration zwei verschiedene Organisationsprinzipien für die Lagerprozesse (zentrale Etagenlagerung und Materiallagerung dezentral am Einbauort) miteinander verglichen werden (Abbildung 11.7).

Abbildung 11.7: Zentrale Etagenlagerung (oben) und dezentrale Materiallagerung am Einbauort (unten) (Screenshots; Außenwände nicht dargestellt)


185

Die Auswertung der während der Simulationsläufe erfassten Daten ergibt für das vorgestellte Beispiel, dass sich die logistisch bedingten Zeitanteile durch arbeitsplatznahe Materiallagerung gegenüber der zentralen Etagenlagerung um durchschnittlich 24 Prozent verringern lassen. Auffällig ist, dass die Verringerung der Zeitanteile nicht für alle Gewerke gleich hoch ausfällt (Abbildung 11.8). Ursachen können u. a. in bauablaufbedingten Wartezeiten oder im vorhandenen Anteil der Wegezeiten an der Gesamtarbeitszeit gesehen werden. 7,00 6,00

-3% - 34 %

5,00 4,00 3,00

- 43 %

- 11 %

2,00 1,00

Etagenlagerung arbeitsplatznahe Lagerung

0,00 Trockenbau

Maler

Decke

FuBo

Abbildung 11.8: Vergleich des Anteils logistischer Prozesse an der Gesamtarbeitszeit bei verschiedenen Organisationsprinzipien (in Prozent)

11.6


Durch die ganzheitliche Betrachtung aller auf Baustellen vorhandenen Logistikketten als Logistiknetzwerk Baustelle ist es möglich, das aufgezeigte Optimierungspotential freizusetzen. Die dazu erforderliche Konfiguration des Logistiknetzwerks und die Optimierung der logistischen Prozesse können durch Verwendung des vorgestellten Simulationsansatzes erfolgen. In Verbindung mit einer baubegleitenden Ist-Datenaufnahme kann das Simulationsmodell auch für die Steuerung der Logistikprozesse vor Ort eingesetzt werden. Eine zeitnahe Reaktion auf auftretende Sollabweichungen ermöglicht es so frühzeitig, negativen Entwicklungen hinsichtlich Bauzeit oder Baukosten durch logistisch bedingte Unzulänglichkeiten entgegenzuwirken.

186


Literatur Arnold, D., Isermann, H., Kuhn, A., Tempelmeier, H. (2002) Handbuch Logistik. Springer, Berlin u. a. Boenert, L. (2004) Kostensenkung durch ein zentrales Logistikmanagement; Vortrag am 30.06.2004 zur Fachtagung Baulogistik 2004. Universität Dortmund, Dortmund Boenert, L., Blömeke, M. (2006) Kostensenkung durch ein zentrales Logistikmanagement. In: Clausen, U. (Hrsg.): Baulogistik - Konzepte für eine bessere Ver- und Entsorgung im Bauwesen. Verlag Praxiswissen, Dortmund, 29 - 41 Gudehus, T. (2000) Logistik: Netzwerke, Systeme, Lieferketten. Springer, Berlin u. a. Guntermann, B. (1997) Schlüsselfertiges Bauen: Logistik im Ausbau bei schlüsselfertiger Bauausführung. Diplomarbeit. Universität Dortmund, Dortmund König, M., Beißert, U., Bargstädt, H.-J. (2007) Ereignis-diskrete Simulation von Trockenbauarbeiten - Konzept, Implementierung und Anwendung. In: Franz, V. (Hrsg.): 1. IBW-Workshop Simulation in der Bauwirtschaft. kassel university press, Kassel, S. 15-28 König, M., Beißert, U., Bargstädt, H.-J. (2007a) Constraint-Based Simulation of Outfitting Processes in Ship Building and Civil Engineering. In: Zupanþiþ, B.; Karba, R.; Blažiþ, S. (Hrsg.): Proceedings of the 6th EUROSIM Congress on Modelling and Simulation - Vol. 2: Full papers (CD). SLOSIM - Slovene Society for Simulation and Modelling, Ljubljana, Slovenia, S. 11 Krauß, S. (2006) Organisationsmodelle für die Baulogistik in Deutschland. Verlag Praxiswissen, Dortmund Pfohl, H.-C. (2004) Logistiksysteme: Betriebswirtschaftliche Grundlagen. Springer, Berlin u. a. Portatius (1997) Baulogistik. In: Bloech, J. (Hrsg.): Vahlenss großes Logistiklexikon. Beck, München u. a. Steinhauer, D. (2007) Simulation im Schiffbau und Kooperation mit der Bauhaus-Universität Weimar. In: Franz, V. (Hrsg.): 1. IBW Workshop Simulation in der Bauwirtschaft. kassel university press, Kassel, S. 1-14 Verein Deutscher Ingenieure (1996) VDI 3633: Simulation von Logistik- Materialfluß- und Produktionssystemen. Beuth-Verlag, Düsseldorf Voegele, A. R. (2005) Supply Network Management: Mit Best Practice der Konkurrenz voraus. Gabler, Wiesbaden

12 Mathematisch optimale Planungsstrategien in der operativen Liefernetzwerkplanung Josef Pichler

12.1

Problemstellung und Artikelaufbau

Operative Liefernetzwerkplanung ist dadurch gekennzeichnet, dass sowohl unternehmensinterne als auch unternehmensexterne Leistungsangebote und damit verknüpfte Kosten- und Zeitparameter innerhalb eines bestimmten Rahmens vorgegeben sind. Beispielsweise lassen sich variable Produktionskosten, Kosten der Beschaffung, Transportkosten und -zeiten, maximale Kapazitätsund Lieferraten oder auch Wiederbeschaffungs- und Durchlaufzeiten kurzfristig zumeist kaum beeinflussen1. In diesem Kontext besteht die Hauptaufgabe der operativen Liefernetzwerkplanung darin, Bedarfe, welche als Kundenaufträge, Plan- oder Prognosedaten vorliegen, den im Liefernetzwerk gegebenen unternehmensinternen und unternehmensexternen Bedarfsdeckern zuzuordnen und Zeitpunkte für die einzelnen Elemente der Leistungserstellung festzulegen. Neben untergeordneten Zielen wie der Erfüllung bestimmter Servicegrade (Lieferbereitschaft, Sendungsqualität und Termintreue), niedrigen Lagerbeständen und einer Auslastung zumindest unternehmensinterner Leistungsangebote besteht das übergeordnete Planungsziel darin, den Unternehmenserfolg zu maximieren, wobei dieser in der Regel z. B. in Form des Deckungsbeitrags vorgegeben ist2. Zur Lösung dieser Aufgabe steht eine Reihe von Strategien zur Verfügung, die sich im Wesentlichen unter folgenden Stichworten zusammenfassen lassen3: Ö Kapazitätsflexibilität (Anpassung der Produktionsraten an die Bedarfsraten), Ö Pufferläger (zur Speicherung von Kapazität bei schwankenden Bedarfsraten), Ö Substitutionsstrategien (Einsatz alternativer und ausreichend verfügbarer Fertigungsmaterialien, Halb- oder Fertigfabrikate anstatt der unzureichend verfügbaren Standardvarianten und damit verknüpfte Variationen in der Beschaffung),

1 2 3

Zu den verschiedenen Zielen und Planungsaufgaben im Kontext mit Supply Chain Management im Allgemeinen vgl. Min, Zhou (2002). Vgl. Lechner et al. (1996); Wöhe, Döring (1996) Vgl. Pichler, Engelhardt-Nowitzki (2007)

188

Josef Pichler

Ö Belegungsabgleich (ausschließlich zwischen unternehmensinternen oder ausschließlich zwischen unternehmensexternen Leistungsangeboten, oder auch durch Verlagerungen von internen auf externe Leistungsangebote bzw. vice versa), Ö Belegungsorientierte Steuerung der Bedarfsverläufe durch Preis- und Absatzpolitik (z. B. Bedarfsraten senkende Preisanhebungen in Phasen, in welchen Bedarfsraten maximal erreichbare Bedienraten übersteigen). Diese Strategien können in Reinform oder kombiniert eingesetzt werden. Z. B. können Liefernetzwerke bzgl. der Leistungsbereitstellung oder bzgl. der Endprodukte so ausgeprägt sein, dass sie ausschließlich auf der Basis von Kapazitätsflexibilität oder ausschließlich mit Hilfe von Pufferläger geplant und gesteuert werden müssen. Zumeist wird allerdings zusätzlich die Möglichkeit der Beeinflussung der Bedarfsraten gegeben sein. Hochgradig komplexe Planungsprobleme stellen sich häufig dann, wenn Strategien kombiniert einsetzbar sind. Typische Planungsprobleme in diesem Kontext bestehen z. B. darin, dass bestimmte Bedarfe durch alternative unternehmensinterne Leistungsangebote, die beispielsweise in Mitteleuropa oder China gegeben sind, und darüber hinaus auch durch unternehmensexterne Leistungsangebote abgedeckt werden können und zusätzlich die Möglichkeit der Kapazitätsspeicherung durch Pufferläger besteht. Naturgemäß variieren die Kosten pro Leistungseinheit zwischen den alternativ verwendbaren Leistungsangeboten. Im Allgemeinen hängen diese Kosten auch von Beschäftigungsgraden ab, da bei Spitzenbeschäftigungsgraden häufig Mehrkosten z. B. in Form von Überstundenzuschlägen oder bei Minderbeschäftigung Ineffizienzen oder Leerkosten auftreten4. Durch Beschäftigungsgradvariationen bedingte Mehrkosten können durch Pufferläger möglicherweise zur Gänze vermieden werden, wobei dann aber Kapitalbindungs- und Lagerkosten auftreten. Abgesehen davon sind erreichbare Liefer- und Produktionsraten in aller Regel unabhängig von den Kostenparametern begrenzt. Bei massiven Bedarfsspitzen kann Letzteres zu explodierenden Lieferzeiten bzw. niedrigen Lieferbereitschaftsgraden und damit verknüpften Auftragsverlusten führen. In solchen Fällen können sich Substitutionsstrategien bewähren, indem man Kunden alternative Endprodukte anbietet oder indem man alternative Fertigungsmaterialien einsetzt, wobei der Einsatz alternativer Fertigungsmaterialien häufig durch deren Verfügbarkeit bei unternehmensexternen Lieferanten bestimmt ist. Substitutionsstrategien könnten aber auch in Reinform gegenüber den anderen Strategien Kapazitätsflexibilität, Pufferlägern oder Belegungsabgleich zu einem besseren Unternehmensergebnis führen.

4

Zu Kostenverläufen in Abhängigkeit von Beschäftigungsgraden vgl. Lechner et al. (1996).

Mathematisch optimale Planungsstrategien in der operativen Liefernetzwerkplanung

189

Jede oben skizzierte Strategie und auch jede Strategiekombination ist mit anderen spezifischen Kosten verknüpft. Überdies werden aber auch Umsätze und der Absatz nicht nur durch die gewählte Preis- und Absatzpolitik sondern auch durch die in Beschaffung, Produktionsplanung und Lagerhaltung gewählten Strategien mit bestimmt, da daran erreichbare Lieferraten und Lieferbereitschaftsgrade geknüpft sind. Daher ist es wünschenswert, Instrumente zur Hand zu haben, die es erlauben, hinsichtlich des Unternehmenserfolges mathematisch optimale Planungsstrategien bzw. Strategiekombinationen festzulegen. Damit gilt es, die Frage zu klären, welche Strategien entweder in Reinform oder in beliebigen Kombinationen in welcher Ausprägung fallspezifisch angewandt werden sollen, um ein optimales Unternehmensergebnis zu erreichen. Mit Ausprägung ist hierbei die detaillierte Ausformulierung der Strategie oder der Strategiekombination gemeint: Z. B. Festlegungen darüber, welche Bedarfe in welchem Planungsintervall durch welche unternehmensexternen oder unternehmensinternen Leistungsangebote abgedeckt werden sollen; z. B. wo, was und in welchem Planungsintervall auf Lager gelegt werden soll; z. B. welche potentiellen Bedarfsfälle nicht als Aufträge akquiriert werden sollen (da die sich ergebenden Deckungsbeiträge unter bestimmten Grenzen liegen); z. B. wie Produktionsraten, die mit nichtlinearen Kostenverläufen verknüpft sind, in Abhängigkeit von Bedarfsverläufen und den anderen eingesetzten Strategien ausgeprägt sein sollen, usf. In der Lösung genau dieser Problemstellung besteht das Ziel dieses Beitrages. Im Folgenden wird im Abschnitt 12.2 eine Anwendung linearer Optimierung erläutert, die eigens zur Lösung der obigen Problemstellung entwickelt wurde. Unter Abschnitt 12.3 wird im Detail gezeigt, wie die oben skizzierten Strategien im Optimierungsmodell abgebildet werden können. Schließlich werden im Abschnitt 12.4 resümierende Schlussbemerkungen angeführt. 12.2

Eine problemspezifische Anwendung linearer Optimierung

Gemischt ganzzahlige lineare Optimierungsprobleme stellen sich allgemein formuliert wie folgt dar5: Gegeben ist eine lineare Zielfunktion F ( x1 ,...., x p )

D1 x1 ... D p x p

(1)

welche durch Festlegung von x1 bis xp unter Beachtung von linearen Nebenbedingungen bzw. Restriktionen der Form

a i1 x1 ... a ip x p d bi

5

für i 1,..., m1

Vgl. Domschke, Drexel (1990); Kallrath, Maindl (2006)

(2)

190

Josef Pichler

a i1 x1 ... a ip x p

bi

für i

m1 1,..., m 2

(3)

und unter Berücksichtigung von Ganzzahligkeitsbedingungen und zumeist von Nichtnegativitätsbeziehungen der Form xj Z

für (einige oder alle) j 1,..., p

(4)

xj t 0

für (einige oder alle) j 1,..., p

(5)

maximiert werden soll. Passende Lösungsverfahren für solche Probleme sind beispielsweise durch den Simplexalgorithmus in Kombination mit Branch-and-Bound oder Schnittebenenverfahren gegeben6. Zum effizienten Einsatz dieser Verfahren stehen Standardsoftwarepakete zur Verfügung7. In Bezug auf die Planung und Steuerung von Liefernetzwerken sind unter bi die unternehmensinternen und -externen Leistungsangebote zu verstehen, unter x1 bis xp die Bedarfsfälle, unter ai1 bis aip die Leistungsbedarfe der einzelnen Bedarfsfälle bzgl. bestimmter Leistungsangebote und unter D1 bis Dp die Deckungsbeiträge der Bedarfsfälle. Eine der oben skizzierten Problemstellung entsprechende Anwendung linearer Optimierung muss alle im individuellen Fall möglichen Planungsstrategien in Reinform und in beliebige Kombinationen beinhalten und schließlich jene Strategien bzw. Strategiekombination zum Ergebnis der Optimierung haben, welche unter den gegebenen Rahmenbedingungen zu einem maximalen Deckungsbeitrag führen. Dieser Forderung lässt sich nachkommen, indem man für jeden Bedarfsfall bzw. jedes Bedarfsfallelement alternative Varianten der Bedarfsabdeckung vorsieht. Solche alternativen Varianten werden im folgenden als Einplanungsalternativen bezeichnet. Dafür, wie solche Einplanungsalternativen ausgeprägt sein können, sei ein Beispiel gegeben: Ein bestimmter Kundenauftrag könne auf drei Arten bedient werden: Ö Produktion in der unternehmensinternen Standardproduktionsstätte zu Standardherstellkosten (Planbeschäftigungsgrad), Ö unter Nutzung von Wochenendschichten in der unternehmensinternen Standardproduktionsstätte zu gegenüber dem Standard erhöhten Herstellkosten (gegenüber der Planbeschäftigung erhöhter Beschäftigungsgrad) oder Ö in einer unternehmensexternen Produktionsstätte zu bestimmten Beschaffungskosten.

6 7

Vgl. Domschke und Drexel (1990) sowie Ellinger et al. (2003). Vgl. Ellinger et al. (2003).


191

Daraus würden sich für diesen Kundenauftrag drei Einplanungsalternativen ergeben, wobei jede dieser Einplanungsalternativen wegen der jeweils individuell unterschiedlichen Herstellkosten bei vorgegebenem Verkaufspreis einen anderen Deckungsbeitrag aufweist. Legt man für jeden Bedarfsfall alle möglichen Einplanungsalternativen mit den zugehörigen Deckungsbeiträgen fest und formuliert das Optimierungsmodell durch eine entsprechende Restriktion so, dass im Ergebnis für jeden Bedarfsfall maximal eine Einplanungsalternative aufscheint, so erreicht man, dass der Gesamtdeckungsbeitrag im Unternehmen unter Berücksichtigung aller möglichen Planungsstrategien ein Maximum erreicht und überdies die damit verknüpften optimalen Einplanungsalternativen für jeden einzelnen Bedarfsfall im Optimierungsergebnis ausgewiesen werden. Aus dem Optimierungsergebnis ist für jeden einzelnen Bedarfsfall zu entnehmen, Ö in welcher Produktionsstätte (bzw. auch unternehmensintern oder unternehmensextern), Ö auf welche Art (auf welchem Engpassaggregat, auf Basis von Substitutionsstrategien oder ohne Substitution, durch Kapazitätserhöhung, durch Lagerentnahme oder vorzeitige Produktion), Ö zu welchem Zeitpunkt, Ö und ob er überhaupt bedient wird (es kann sich zeigen, dass einzelne Bedarfsfälle aufgrund zu geringer Deckungsbeiträge bzw. zu geringer Kapazitäten oder Lieferraten gar nicht bedient werden). Zur problemspezifischen Modellformulierung erweist sich folgende Bezeichnung der Einplanungsalternativen als nützlich: xn,T,S,C,K,P. Im Detail werden die mit den Indizes n, T, S, C, K und P verknüpften Einplanungsalternativen unter Abschnitt 3 diskutiert. Abgesehen davon haben sie folgende Eigenschaften und Bedeutungen: Ö Alle Indizes können natürliche Zahlen einschließlich der Null annehmen (also 0, 1, 2, 3, usf.). Ö n bezeichnet die Nummer des Bedarfsfalls. Ö T steht für die Teilungsalternative und eröffnet die Möglichkeit, bestimmte Bedarfsfälle auch nur zum Teil zu bedienen (z. B. je nach verfügbaren Kapazitäten und erreichbaren Deckungsbeiträgen für einzelne Elemente des Bedarfsfalls) und damit Preis- und Absatzpolitische Aspekte in das Optimierungsmodell zu integrieren. Ö S erlaubt die Einplanung von Substitutionsalternativen hinsichtlich der Verkaufsartikel (z. B. Substitution eines bestimmten und nur unzureichend verfügbaren Verkaufsartikels durch einen ausreichend verfügbaren besserer Qualität, welcher in der Regel dann aber erhöhten Herstellkosten aufweist).

192

Josef Pichler

Ö C steht für Constraintalternative und erlaubt die Berücksichtigung alternativer Produktionsstätten (unternehmensintern und -extern) sowie alternativer Arbeitspläne und Stücklisten. Die Bezeichnung Constraint bezieht sich auf limitierte Kapazitäten von Arbeitsplätzen und limitierte Lieferraten externer Dritter bzgl. der durch die Stücklisten errechenbaren Sekundärbedarfe. Eine bestimmte Kombination von Arbeitsplan und Stückliste ist auch immer mit bestimmten unternehmensinternen oder -externen Produktionsstätte verbunden. Ö K steht für Kostenalternative und erlaubt die Berücksichtigung von nichtkonstanten, vom Beschäftigungsgrad abhängenden, variablen Herstellkosten, die z. B. im Kontext mit Überstundenzuschlägen auftreten. Ö P steht für Periodenalternative und erlaubt die Berücksichtigung von vorzeitiger Produktion zur Kapazitätsspeicherung z. B. zum Aufbau von Pufferlägern. Ö Es erweist sich als vorteilhaft, die Standardeinplanungsalternative für einen Bedarfsfall n mit xn,0,0,0,0,0 zu bezeichnen. Mit einer Standardeinplanungsalternative ist jene Alternative gemeint, die weder eine Teilung des Bedarfsfalls noch Substitutionen enthält, der Standardarbeitsplan und Standardstückliste in der Standardproduktionsstätte zu Grunde liegen (was im Regelfall auch mit den geringsten variablen Kosten verbunden ist), die Kosten zu Planbeschäftigungsgraden vorsieht und keine wie auch immer geartete vorzeitige Produktion beinhaltet.

Naturgemäß ist mit jeder Einplanungsalternative ein bestimmter Deckungsbeitrag verbunden. Dieser ergibt sich jeweils aus dem Verkaufspreis abzüglich der mit der jeweiligen Einplanungsalternative verknüpften variablen Kosten (Details dazu siehe unter Abschnitt 12.3). Wenn man die Deckungsbeiträge D gleich indiziert, wie die Einplanungsalternativen – also mit Dn,T,S,C,K,P – so ist eine eindeutige Zuordnung der Deckungsbeiträge zu den Einplanungsalternativen möglich. Damit lassen sich die oben in allgemeiner Form gehaltenen Gleichungen (1) bis (5) im Zuschnitt auf die problemspezifische Anwendung wie unten folgend formulieren. Abschnitt 12.3 des Beitrages gibt weiterführend zum unten Dargestellten detailliertere Erläuterungen. Die Zielfunktion ergibt sich mit F ( x1, 0, 0, 0, 0, 0 ,...., x n,T , S ,C , K , P )

D1, 0, 0, 0, 0, 0 x1, 0, 0, 0, 0, 0 ... D n ,T , S ,C , K , P x n ,T , S ,C , K , P

(6)

Die durch die Leistungsangebote bestimmten Restriktionen ergeben sich mit a l ,t , a ; 1, 0, 0, 0, 0, 0 x1, 0, 0, 0, 0, 0 ... a l ,t , a ; n ,T , S ,C , K , P x n,T , S ,C , K , P d bl ,t , a

(7)


193

Hierbei gibt der Index l den Bedarfsdecker an (z. B. den Arbeitsplatz in einem bestimmten Produktionswerk oder die maximale Lieferrate oder gleichfalls Kapazität eines externen Lieferanten), Index t das Planungsintervall (z. B. die Woche oder den Monat), in dem das Leistungsangebot zur Verfügung steht und Index a die Kostenalternative (ob es sich z. B. um ein Leistungsangebot zu Standardherstellkosten oder um ein additives Leistungsangebot zu erhöhten Kosten, welche z. B. durch Wochenendüberstunden bedingt sein können, handelt). Die Indizierung der Leistungsbedarfe a – also l,t,a;n,T,S,C,K,P – stellt mit l,t,a den Bezug zu den Leistungsangeboten und mit n,T,S,C,K,P den Bezug zu den Einplanungsalternativen her. Nichtnegativitätsbeziehungen und Ganzzahligkeitsbedingungen müssen wie folgt gesetzt werden: x n ,T , S ,C , K , P t 0

(8)

x n ,T , S ,C , K , P Z

(9)

(8) und (9) stellen in Kombination mit (10) sicher, dass xn,T,S,C,K,P nur die Werte 0 oder 1 annehmen kann. TT

SS

CC

KK

PP

¦ ¦ ¦ ¦ ¦x

n ,T , S ,C , K , P

d1

(10)

T 0 S 0 C 0 K 0 P 0

Durch (10) ist überdies sicher gestellt, dass für einen bestimmten Bedarfsfall maximal eine Einplanungsalternative im Optimierungsergebnis aufscheint, was von zentraler Bedeutung ist. (10) gilt für jeden einzelnen Forecastbedarfsfall, der nicht unbedingt eingeplant werden muss. Muss ein Bedarfsfall jedenfalls eingeplant werden – handelt es sich also um strategische Bedarfsfälle oder um bereits bestehende Kundenaufträge, die man noch einmal mit in einen neuen Optimierungslauf aufnimmt – muss folgende Restriktion gesetzt werden: TT

SS

CC

KK

PP

¦ ¦ ¦ ¦ ¦x

n ,T , S ,C , K , P

1

(11)

T 0 S 0 C 0 K 0 P 0

Damit ist das problemspezifische Modell formuliert. Im folgenden Abschnitt wird auf Details zur Festlegung der Einplanungsalternativen, der Deckungsbeiträge und je nach Planungsstrategie und individuell ausgeprägten Kostenfunktionen fallweise zusätzlich erforderliche Restriktionen eingegangen.

194

Josef Pichler

12.3

Generierung der Einplanungsalternativen und fallweise erforderlicher zusätzlicher Restriktionen

Ausgangspunkt für die Festlegung der Einplanungsalternativen sind die Bedarfsfälle mit den zugehörigen Mengen- und Qualitätsangaben, Verkaufspreisen, Bereitstellungsterminen und den zugehörigen Bereitstellungsorten. In diesem Kontext ist es wesentlich, zu beachten, dass lineare Optimierung im Regelfall nur dann sinnvoll ist, wenn alle Bedarfsfälle in die Optimierung einbezogen werden, welche innerhalb der im Planungsproblem betrachteten Planungshorizonte bedient werden könnten. Diesem Umstand kann man begegnen, indem man entweder a) die Planungshorizonte so kurz wählt, dass sie sich nur über eingefrorene Horizonte8 erstrecken und damit ausschließlich bereits zur Produktion frei gegebene und als fixiert zu betrachtende Bedarfsfälle beinhalten oder sie b) länger wählt und dann auch prognostizierte Bedarfsfälle berücksichtigt. Bzgl. der Beschaffung von stichhaltigen Prognosedaten sei festgehalten, dass sich der Literatur eine Reihe von Empfehlungen und zielführenden Ansätzen entnehmen lassen9. Liegen die Informationen über die Bedarfsfälle vor, so können die Einplanungsalternativen nur in einer bestimmten Abfolge sinnvoll festgelegt werden. Z. B. können alle möglichen Substitutionsalternativen erst dann festgelegt werden, wenn alle Teillieferungsalternativen bereits festgelegt sind. Denn für jede neue Teillieferungsalternative können sich auch wieder neue Substitutionsalternativen ergeben. Gleiches gilt zwischen Substitutions- und Constraintalternativen, Constraint- und Kostenalternativen sowie Kosten- und Periodenalternativen. Daraus ergibt sich, dass man zuerst die Teillieferungsalternativen festlegen wird, dann für jede einzelne Teillieferungsalternative (inklusive der Volllieferungsalternative) ihre Substitutionsalternativen, für jede einzelne Substitutionsalternative ihre Constraintalternativen, usf. Dazu ist festzuhalten, dass es bzgl. eines bestimmten Bedarfsfalls häufig gar keine Einplanungsalternativen geben wird (also nur eine einzige Möglichkeit der Einplanung gegeben ist) oder zwar grundsätzlich Alternativen möglich wären, diese aber keine positiven oder nur unzureichende Deckungsbeiträge aufweisen. Im Allgemeinen ist also nicht zu erwarten, dass für jeden Bedarfsfall eine übermäßige Zahl von Einplanungsalternativen berücksichtigt werden muss. Jedoch wird es für den Planungserfolg entscheidend sein, gerade jene Einplanungsalternativen vorzusehen, welche gegenüber der Standardeinplanungsalternative xn,0,0,0,0,0 nur wenig verringerte Deckungsbeiträge aufweisen und überdies zu knappe Leistungsangebote entlasten können.

8 9

Bzgl. eingefrorener Horizonte vgl. Tang, Grubbström (2002) Vgl. Moon et al. (2002); Pichler (2008)


195

Es ist nahe liegend, zur Bildung dieser Einplanungsalternativen einen elektronischen Einplanungsalternativen-Generator (Computerprogramm) einzusetzen. In den folgenden Abschnitten 12.3.1 bis 12.3.6 wird skizziert, wie dieser Generator arbeiten müsste. 12.3.1

Bildung der Teillieferungsalternativen

Grundlage für die Bildung der Teillieferungsalternativen sind alle Bedarfsfälle, welche im Planungszeitraum bedient werden könnten. Damit ist tatsächlich gemeint, dass auch Bedarfsfälle berücksichtigt werden sollten, welche man üblicherweise nicht bedient, die in speziellen Bedarfskonstellationen aber dennoch einen ausreichend hohen positiven Deckungsbeitrag abwerfen können. In komplexen Planungssituationen kann nämlich der potentiell erreichbare Unternehmensprofit erst durch die Berücksichtigung dieser Bedarfsfälle ermittelt werden. Grundsätzlich sollten also alle bzgl. Menge und Preis potentiell lukrativen Bedarfsfallsausprägungen in das Optimierungsmodell integriert werden. Aus der Optimierung lassen sich dann Empfehlungen bzgl. die Preis- und Absatzpolitik ableiten. Teillieferungsalternativen müssen in der Regel dann vorgesehen werden, wenn einzelne Bedarfsfälle bzgl. begrenzter Leistungsangebote sehr große Mengen beinhalten (z. B. aufgrund unzureichender Bedienraten nicht vollständig in einem einzigen Planungsintervall bedient werden können) oder wenn sie sich aus Bedarfselementen zusammensetzen, die bzgl. ihrer Leistungsbedarfe oder auch ihrer Teildeckungsbeiträge heterogen zusammengesetzt sind. Es gilt die Frage zu klären, ob es für den Unternehmensprofit von Vorteil sein kann, den Bedarfsfall nur zu einem Teil zu bedienen und ob der Kunde eine Teillieferung überhaupt zulässt. Letzteres kann nur durch den Verkauf bzw. im Kundenkontakt geklärt werden und wird die Möglichkeit von Teilungen in der Regel beschränken. Sind für jeden einzelnen Bedarfsfall alle aussichtsreichen Teilungsalternativen gebildet, so müssen die Deckungsbeiträge der Standardeinplanungsalternative für jede einzelne Teilungsalternative gebildet werden. Dies wird erreicht, indem man vom Verkaufspreis jeder Teillieferungsalternative die sich auf Basis der Teillieferungsalternative ergebenden variablen Kosten abzieht. Möglicherweise ist es in diesem Kontext sinnvoll, eine erste Optimierung mit relativ wenigen Teilungsalternativen auszuführen und das erste Optimierungsergebnis durch Anlegen weiterer Teilungsalternativen, die auf Basis des ersten Optimierungsergebnisses gebildet werden, und einen zweiten Optimierungslauf zu verbessern. Letzteres lässt sich im Sinne einer effizienten Vorgangsweise auch auf die Bildung aller weiteren Einplanungsalternativen anwenden.

196

Josef Pichler

12.3.2

Bildung der Substitutionsalternativen

Für jede oben festgelegte Teillieferungsalternative – wobei im Folgenden auch die Volllieferungsalternativen x,n,0,C,K,P als Teillieferungsalternativen betrachtet werden – muss auf dieser Stufe geprüft werden, ob Substitutionsalternativen möglich bzw. sinnvoll sind. Bzgl. der Planung und Steuerung ist eine Substitutionsalternative in der Regel nur dann sinnvoll, wenn dadurch gegenüber der Standardeinplanungsalternative entweder andere Leistungsangebote oder zwar die selben Leistungsangebote aber in anderen Planungsintervallen oder die selben Leistungsangebote in den selben Planungsintervallen aber mit anderen Leistungsbedarfen belegt werden. Der Deckungsbeitrag einer Substitutionsalternative ergibt sich aus dem Deckungsbeitrag der übergeordneten Teillieferungsalternative abzüglich der additiven variablen Kosten. Diese ergeben sich im Regelfall aus additiven variablen Herstellkosten und bei veränderten Transportrelationen (andere geografische Lage der Produktionsstätte) aus Transportkostendifferenzen. Zusätzlich können aber z. B. auch Import- oder Exportzölle oder zusätzliche Steuern eine Rolle spielen. 12.3.3

Bildung der Constraintalternativen

In der Theory of Constraints werden unter Constraints jene Elemente eines Systems verstanden, welche die Systemleistung begrenzen10. Im Kontext mit der Optimierung von Liefernetzwerken sind unter Constraints jene Leistungsangebote zu verstehen, welche sich auf Basis der eintretenden Bedarfs- und Produktmixkonstellationen als limitiert erweisen. Bei der Auswahl der Leistungsangebote, welche in die Optimierung aufgenommen werden, ist es von entscheidender Bedeutung, all jene Leistungsangebote in Form von Restriktionen abzubilden, welche zu Constraints werden können. Zur Identifizierung dieser potentiellen Constraints wird man auf die Erfahrung des zuständigen Planungspersonals, auf grobe Vergleiche zwischen Kapazitätsangeboten und potentiellen Leistungsbedarfen und auf Grundlagen der Theory of Constraints zurückgreifen11. Der Logik der Theory of Constraints entsprechend werden die im Optimierungsmodell unter bl,t,a als Restriktionen geführten Leistungsangebote im Folgenden als Constraints bezeichnet. Naturgemäß müssen auch unternehmensexterne Leistungsangebote einbezogen werden. Letztere sind z. B. durch begrenzte Lieferraten in der Beschaffung gegeben. Davon abgesehen wird es möglicherweise erforderlich sein, neben den klassischen Constraints wie be-

10 11

Vgl. Simons, Simpson (1997);Goldratt (2008) Vgl. Verma (1997); Simons, Simpson (1997); Goldratt (2008)


197

grenzten Maschinen-, Anlagen- oder Personalkapazitäten auch Transport- oder Lagerkapazitäten als Constraints zu führen. Aus den Qualitäts- und Mengeninformationen der Substitutionseinplanungsalternativen und den Terminen und Orten der Warenübergabe der Fertigprodukte lassen sich die Leistungsbedarfe bzgl. der für die Leistungserstellung erforderlichen Constraints mit den zugehörigen Leistungs-InanspruchnahmeTerminen über Arbeitspläne, Stücklisten und Transportzeiten errechnen. Constraintalternativen existieren dann, wenn bzgl. einer Substitutionsalternative mehr als ein möglicher Arbeitsplan bzw. mehr als eine mögliche Produktionsstätte oder mehr als eine mögliche Stückliste vorliegen. Bei mehr als einer möglichen Produktionsstätte (wobei auch unternehmensexterne Leistungsangebote formal gleich zu behandeln sind) muss jedem Arbeitsplan und jeder Stückliste eine Produktionsstätte zugeordnet sein. Zu die Stücklistenalternativen ist anzumerken, dass sie im Allgemeinen zu unterschiedlichen unternehmensinternen und -externen Constraintbedarfen führen und daher unterschiedliche Beschaffungsstrategien beinhalten12. Aus den Arbeitsplänen, den Stücklisten, den Zeiten in den Arbeitsplänen und den Transportzeiten ergeben sich für jede Substitutionsalternative bzgl. bestimmter bl,t,a bestimmte Leistungsbedarfe. Hierbei sollte für t gelten, dass es sich um jene Zeitintervalle handelt, zu welchen die Leistungserstellung spätestens erfolgen muss, um den geforderten Übergabetermin am Übergabeort der Fertigprodukte einhalten zu können. Die mit der jeweiligen Constraintalternative verknüpften Deckungsbeiträge lassen sich berechnen, indem man vom Deckungsbeitrag der jeweils übergeordneten Substitutionsalternative die mit jeder Constraintalternative verknüpften zusätzlichen variablen Kosten abzieht. Letztere spielen wegen Differenzen bzgl. variabler Herstellkosten, Transportkosten, Zöllen, Steuern und aufgrund unterschiedlicher Transportzeiten Kapitalbindungskosten eine Rolle. 12.3.4

Bildung der Kostenalternativen

Wenn variable Herstellkosten von Beschäftigungsgraden abhängen, so müssen die korrespondierenden Leistungsangebote entsprechend der oben eingeführten Indizierung bl,t,a differenziert werden. Gegeben sind solche Fälle beispielsweise dann, wenn linear-progressive oder s-förmige Kostenfunktionen vorliegen13. Vergleichsweise einfach ist diese Differenzierung dann, wenn Kostenfunktionen so geartet sind, dass ihre Steigung mit zunehmendem Beschäftigungsgrad 12 13

Um die Anzahl der Arbeitspläne und Stücklisten klein zu halten, kann es hilfreich sein, Bedarfs fälle in Clustern zusammenzufassen; vgl. hierzu Pichler (2008) Zu Verläufen von Kostenfunktionen und Kostenfunktionen im Allgemeinen vgl. Lechner et al. (1996); Wöhe, Döring (1996)

198

Josef Pichler

niemals abnimmt (z. B. linear progressiver Kostenverlauf). Die Kostenfunktion kann in diesem Fall durch lineare Teilstücke im Optimierungsmodell abgebildet werden und es ergeben sich für jedes bl,t,a bestimmte variable Herstellkosten pro Mengeneinheit und ein bestimmtes Leistungsangebot (Z. B. ein Leistungsangebot b23,t,0 mit 16 Stunden pro Werktag zu Standardherstellkosten und ein zweites Leistungsangebot b23,t,1 mit 16 Stunden an jedem Samstag mit Herstellkosten, die gegenüber dem Standard 20 % erhöht sind). Für den Fall, dass die Steigung der Kostenfunktion mit zunehmendem Beschäftigungsgrad niemals abnimmt, ergibt sich aus der Logik der linearen Optimierung, dass bl,t,a erst dann genutzt wird, wenn bl,t,a-1 ausgeschöpft ist (wobei vorausgesetzt wurde, dass a, l und t von bl,t,a und bl,t,a-1 identisch sind). Bei Kostenfunktionen, deren Steigung mit zunehmendem Beschäftigungsgrad abnimmt, besteht bei gleicher Vorgangsweise hingegen die Gefahr, dass im Optimierungsergebnis die Nutzung kostengünstiger Leistungsangebote ausgewiesen wird, die nur dann zur Verfügung stehen, wenn eine bestimmte Grundauslastung vorliegt, ohne dass diese Grundauslastung gegeben ist. Diesem Problem kann man begegnen, indem man Mindestauslastungen im Optimierungsmodell durch entsprechende Restriktionen etwa in Form von Gleichung (3) sicher stellt. Für die Festlegung von Mindestauslastungen in dieser Form können sich erste grobe Vergleiche von Leistungsangeboten und Leistungsbedarfen noch vor der eigentlichen Optimierung als hilfreich erweisen. Eine alternative Vorgangsweise besteht darin, ohne die Randbedingung von Mindestauslastungen zu optimieren und das Optimierungsergebnis bei Bedarf zu adaptieren. Die Deckungsbeiträge der Kostenalternativen erhält man, indem man von den Deckungsbeiträgen der Constraintalternativen die Herstellkostendifferenz abzieht (Differenz zwischen den erhöhten variablen Herstellkosten und den variablen Standardherstellkosten). 12.3.5

Bildung der Periodenalternativen

Zur Berücksichtigung von Strategien im Kontext mit Kapazitätsspeicherlägern Stichwort Pufferläger eignen sich Einplanungsalternativen mit vorzeitigen Produktionsstartterminen. Zur Bildung der Periodenalternativen wird für jede nach Bildung der Kostenalternativen vorliegende Einplanungsalternative geprüft, um wie viele Planungsintervalle das Produktionsstartintervall vorgezogen werden könnte. Periodenalternativen ergeben sich dann, wenn das frühest mögliche Startintervall vom spätest möglichen (das ja den übergeordneten Einplanungsalternativen zugrunde liegt) differiert. Weitere Periodenalternativen entstehen, wenn zwischen dem frühest und dem spätest möglichen Startintervall weitere Planungsintervalle liegen. Grenzen sind dabei z. B. dadurch gegeben, dass Produktions-


199

starttermine nicht in der Vergangenheit liegen können (bzw. auch Vorlaufzeiten berücksichtigt werden müssen) oder bestimmte Produkte nur begrenzt haltbar sind. Die Deckungsbeiträge der Periodenalternativen errechnen sich aus dem Deckungsbeitrag der übergeordneten Einplanungsalternativen abzüglich der durch vorzeitige Produktion verursachten Kosten. Zur Berechnung dieser Kosten wird es vielfach ausreichen, für jede einzelne vorgezogene Position die Herstellkosten mit der Lagerzeit und einem Kostenschlüssel zu multiplizieren14. Bei begrenzten Lagerkapazitäten wird es abgesehen davon nötig sein, diese als Restriktionen im Optimierungsmodell abzubilden. 12.3.6

Fiktives Beispiel der Bildung von Einplanungsalternativen und ihrer Abbildung im Optimierungsmodell

Gegeben sei der Bedarfsfall 7. Teillieferungsalternative sei keine möglich (Index T nimmt nur den Wert 0 an). Substitutionsalternative sei eine möglich (damit ergibt sich für den Index S, dass er die Werte 0 und 1 annimmt). Für die Substitutionsalternative sei auch eine Constraintalternative möglich. Damit ergeben sich vorerst folgende Einplanungsalternativen: x7 , 0, 0,0, 0, 0

x7 ,0,1, 0, 0,0

x7 , 0,1,1, 0, 0

Für die Alternative X7,0,0,0,0,0 seien auch noch eine Kostenalternative und um ein Planungsintervall vorgezogene Produktion möglich; damit ergeben sich drei weitere Einplanungsalternativen: x7 , 0, 0,0,1,0

x7 ,0, 0, 0,0,1

x7 ,0, 0, 0,1,1

Insgesamt liegen also sechs Möglichkeiten vor, Bedarfsfall 7 zu bedienen. In der Zielfunktion des Optimierungsmodells Gleichung (6) stellen sich diese sechs Einplanungsalternativen wie folgt da. F ( x1, 0, 0, 0, 0, 0 ,...., xn,T , S ,C , K , P )

D1, 0, 0, 0, 0, 0 x1, 0, 0, 0, 0, 0 ... D7, 0, 0, 0, 0, 0 x7 , 0, 0, 0, 0, 0

D7 , 0,1, 0, 0, 0 x7 , 0,1, 0, 0, 0 ... D7 , 0, 0, 0,1,1 x7, 0, 0, 0,1,1 ... Dn,T , S ,C , K , P xn,T , S ,C , K , P

Wenn man der Anschaulichkeit wegen davon ausgeht, dass jede der sechs Einplanungsalternativen nur jeweils einer Constraint bedarf, ergeben sich Restriktionen entsprechend Gleichung (7) wie folgt: al ,t , a;1,0, 0, 0,0, 0 x1, 0,0, 0, 0, 0 .. a4, 2, 0; 7 , 0,0, 0, 0,0 x7 ,0, 0, 0,0, 0 .. al ,t , a ; n ,T , S ,C , K , P xn ,T , S ,C , K , P d b4, 2, 0 al ,t , a;1,0, 0, 0,0, 0 x1, 0,0, 0, 0, 0 .. a9, 2, 0; 7 , 0,1,0, 0, 0 x7 , 0,1,0, 0, 0 ... al ,t , a ; n ,T , S ,C , K , P xn ,T , S ,C , K , P d b9, 2, 0

14

Vgl. Lechner et al. (1996); Wöhe, Döring (1996)

200

Josef Pichler

al ,t , a ;1,0, 0, 0, 0,0 x1, 0, 0, 0,0, 0 ... a2, 2, 0; 7 , 0,1,1, 0, 0 x7 , 0,1,1,0, 0 ... al ,t , a ; n ,T , S ,C , K , P xn ,T , S ,C , K , P d b2, 2, 0 al ,t , a;1,0, 0, 0, 0,0 x1, 0, 0, 0,0, 0 ... a4, 2,1; 7 , 0,0,0,1, 0 x7 , 0, 0,0,1, 0 ... al ,t , a ; n ,T , S ,C , K , P xn ,T , S ,C , K , P d b4, 2,1

al ,t , a;1,0, 0, 0,0, 0 x1, 0,0, 0, 0, 0 ... a4,1, 0; 7 , 0,0, 0, 0,1x7 , 0,0, 0, 0,1 ... al ,t , a ; n ,T , S ,C , K , P xn ,T , S ,C , K , P d b4,1,0 al ,t , a;1,0, 0, 0,0, 0 x1, 0, 0,0, 0, 0 ... a4,1,1; 7 , 0, 0,0,1,1 x7 , 0, 0, 0,1,1 .... al ,t , a ; n ,T , S ,C , K , P xn ,T , S ,C , K , P d b4,1,1

Die Constraints 2 und 9 kommen in Bezug auf Bedarfsfall 7 jeweils nur in einer Restriktion vor (Leistungsbedarfe in Planungsintervall 2 mit der Standardkostenvariante; Leistungsangebote b9,2,0 und b2,2,0). Constraint 4 ist im Gegensatz dazu in Form von vier Restriktionen mit den Einplanungsalternativen von Bedarfsfall 7 verknüpft (in zwei verschiedenen Planungsintervallen und mit zwei verschiedenen Kostenalternativen). Gleichung (10) stellt sich für Bedarfsfall 7 wie folgt dar: x7 , 0, 0,0, 0, 0 x7 ,0,1, 0, 0,0 x7 , 0,1,1,0, 0 x7 , 0,0, 0,1, 0 x7 , 0, 0, 0,0,1 x7 , 0,0, 0,1,1 d 1

Diese Gleichung, die im Optimierungsmodell formal wie eine Restriktion behandelt wird, stellt sicher, dass im Optimierungsergebnis maximal eine der sechs Einplanungsalternativen von Bedarfsfall 7 aufscheint. Scheint eine der Einplanungsalternativen von Bedarfsfall 7 im Optimierungsergebnis auf, so ist durch die Indizierung der Einplanungsalternative gegeben, auf welche Art Bedarfsfall 7 im Kontext mit allen anderen Bedarfsfällen bedient werden soll, damit der gesamte Deckungsbeitrag des Unternehmens ein Maximum erreicht. 12.4

Schlussbemerkungen und Ausblick

Durch die oben dargestellten Anwendung linearer Optimierung ist es möglich, mathematisch optimale Planungsstrategiekombinationen im Hinblick auf den Unternehmensprofit festzulegen, wobei alle einsetzbaren Planungsstrategien simultan in der Optimierung berücksichtigt und damit auch alle gegebenen Möglichkeiten zur Profitmaximierung ausgeschöpft werden. Basis für die Optimierung sind bestimmte Liefernetzwerkstrukturparameter, welche auch alle erforderlichen unternehmensinternen und -externen Leistungsparameter beinhalten, sowie bestimmte Informationen über die Bedarfsfälle. Bzgl. der Deckungsbeiträge der einzelnen Einplanungsalternativen ist zu beachten, dass für die kurzfristige Ergebnisoptimierung auch Bedarfsfälle mit sehr kleinen prozentualen Deckungsbeiträgen interessant sein können. Für die mittel- und langfristige Ergebnissicherung werden aber bestimmte prozentuale Mindestdeckungsbeiträge angestrebt werden müssen. Bzgl. des Aufwandes für eine Optimierung nach obigem Schema sei festgehalten, dass dieser hoch erscheinen mag. Dem ist entgegen zu halten, dass es


201

abgesehen von Verfahren, die auf Schätzungen, Probieren und Intuition beruhen, kaum Alternativen zur oben erläuterten Anwendung der linearen Optimierung geben dürfte. Auch muss beachtet werden, dass erst eine Erhebung und Transformation von Liefernetzwerkstrukturparametern und Bedarfsdaten in Planungs- und Steuerungsmaßnahmen die Voraussetzung dafür schafft, die vollen Deckungsbeitragspotentiale durch vorausschauende Planung ausschöpfen zu können und Zufallsabhängigkeiten des Unternehmensprofites, die im Regelfall zu suboptimalen Ergebnissen führen, zu minimieren. Aber auch wenn man den Aufwand, der mit linearer Optimierung verbunden ist, nicht in Kauf nehmen und auf Basis heuristischer Verfahren planen will, kann die oben erläuterte Vorgangsweise zur Bildung von Einplanungsalternativen, welche für alle aktuell in der einschlägigen Literatur vorgeschlagenen operativen Planungsstrategien möglich ist und auch eine Quantifizierung von Wirkungen auf den Unternehmensprofit beinhaltet, als Grundlage dienen. Weitere Forschungsschritte könnten darin bestehen, die oben erläuterte Anwendung linearer Optimierung an einer größeren Zahl von realen Liefernetzwerken zu erproben und die Ansätze im Sinne der Praxistauglichkeit so weit wie möglich zu vereinfachen.

202

Josef Pichler

Literatur Domschke, W., Drexl, A.: Einführung in Operations Research. Berlin, Heidelberg, New York, Springer Verlag, ISBN 3-540-53105-X, 1990. Ellinger, T., Beuermann, G., Leisten, R.: Operations Research. Berlin, Heidelberg, New York, Springer Verlag, ISBN 3-540-00477-7, 2003. Goldratt, E.: A Brief Introduction to TOC and its Thinking Processes, Online im Internet, URL: (Abruf 25.07.2008). Kallrath, J., Maindl, T., I.: Real Optimization with SAP APO, Berlin Heidelberg New York, Springer-Verlag, ISBN 10 3-540-22561-7, 2006. Lechner, K., Egger, A., Schauer, R.: Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, Wien, Linde, ISBN 3-85122-555-4, 1996. Min, H., Zhou, G.: Supply chain modelling: past, present and future. In: Computer & Industrial Engineering 43, 231-249, 2002. Moon, M., Mentzer, J., Smith, C.: Conducting a sales forecasting audit. In: Int. J. of Forecasting 1, S. 5-25, 2002. Pichler, J., Engelhardt-Nowitzki, C.: Lieferzeiten im globalen Wettbewerbsumfeld. In: IndustrieManagement 1/2007, 64-67, 2007. Pichler, J.: An Unternehmenszielen orientierte Simulationsmodelle komplexer Materialflüsse. In: Engelhardt-Nowitzki, C., Nowitzki, O., Krenn, B.: Praktische Anwendungen der Simulation im Materialflussmanagement, S. 3-18, Gabler GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden, ISBN 9783-8349-0844-5, 2008. Simons, J., V., Simpson, W., P.: An exposition of multiple constraint scheduling as implemented in the Goal System (formerly DisasterTM). Production and Operations Management, Vol. 6, No. 1, Spring, 1997. Tang, O., Grubbström, R., W.: Planning and replanning the master production schedule under demand uncertainty. Int. J. Production Economics 78, 323-334, 2002. Verma, R.: Management Science, Theory of Constraints/Optimized Production Technology and Local Optimization. In: Omega, International Journal of Management Science, Vol. 25, No. 2, S. 189-200, 1997. Wöhe, G., Döring, U.: Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, München, Verlag Franz Vahle, ISBN 3 8006 2092 8, 1996.

13 Optimal Warehouse Scheduling with Multiple Cranes in Process Supply Chains – A Real-Life Case Study Günther Zäpfel, Marike Scheucher

13.1

Problem Description

Warehouse management plays an important role for many efficient supply chains. In particular, warehouse management in the process industry (e. g., steel, paper) has the task to efficiently decouple the production rhythm of the producer from that of customers. Time- and cost-intensive set-up processes in the process industry provide the major motivation for operating in campaign mode, whereas customers (e. g., the automotive and electrical appliance industries) produce their goods in a more continuous way. In this paper, our central focus on warehouse management concerns the actual sequencing, scheduling and routing of the movement of goods and therefore falls in the area of operational decisions. Warehouse activities in the process industry comprise all movements of goods (in our case steel coils or paper rolls of different sizes and qualities) that are conducted daily: handling incoming goods from the steel or paper facility, placing goods in dynamically assigned locations in the logistics center (warehouse), and determining a sequence in which the customer orders (outgoing goods triggered by customer orders) are to be visited by bridge cranes in order to service all delivery requirements on time, whereby priorities can be assigned for customer orders. The movement of goods in the warehouse can be classified in three kinds of jobs: Ö Storage Ö Retrieval Ö Restorage within the warehouse.

204

Günther Zäpfel, Marike Scheucher

Figure 13.1: Coil storage in two storage tiers

Goods in the warehouse are scheduled via block storage, whereby goods or coils can be stored on two tiers: a lower and an upper storage tier (goods/coils rack position; see Figure 13.1). Only coils - situated on the upper tier and coils in the lower tier - that are not blocked by other coils can be removed from stock directly. For all other retrieval orders, restorage orders must be executed. The coils are stored in bin types depending on weight and size. Multiple bridge cranes conduct all transfers of goods between any two storage locations. Bridge cranes execute crane transfers, which consists lifting of a coil, cross transport, and relocation of the coil to a storage position. The travel time between two locations within the logistics center depends on the distance and the travel speed of the crane. A good approximation of the distance is given by the measure of Euclidean metric or L2 norm. Scheduling must ensure that the cranes do not collide. The layout of the logistic center can be taken from Figure 13.2.

Optimal Warehouse Scheduling with Multiple Cranes in Process Supply Chains

205

Figure 13.2: Layout of the warehouse

Setting up a problem requires the availability of the following data before each scheduling period: Ö the number of storage locations that are occupied by a coil; the number of available storage locations (no coil assigned) Ö times or time distribution for the arrival of coils from the steel mill (storage jobs) Ö current positions of all cranes Ö for all coils (unambiguously identified by a sequential number), the corresponding coil and storage location classes. The number of customer orders (retrieval jobs), which can involve multiple coils, is known before the start of the scheduling period. Customer orders are transported either by truck or by railway. Based on this data, the following decisions must be made: Ö Dynamic assignment of coils to storage locations in a two-tier storage system for storage, retrieval and restorage: Storage jobs result from the need to store coils at a certain time. These coils are delivered in varying time intervals, e. g., from the steel mill, and are placed in an input storage location from where they are transported to a storage location that is available and permissible. Every crane can handle the storage job. Retrieval jobs result from customer orders that are filled when the respective coils are loaded onto the corresponding transportation (truck or railway). Restorage jobs in the scheduling period result whenever a coil to be retrieved is on the lower

206


tier and is blocked by one or two other coils; if restorage jobs occur during the scheduling period, these are added to the job list. Ö Scheduling for storage, retrieval and restorage jobs by the cranes Ö Route scheduling for the cranes. The following restrictions must be observed: Ö Multiple cranes are available for handling jobs. They serve as alternatives but must avoid blocking each other. Ö Coils are stored at ground level in two tiers. All coils that arrive in the scheduling period must be stored. The arrival times of the storage jobs from the steel mill within the scheduling period are known. The number of input storage locations is limited. If all input storage locations are occupied, coils must be stored in the warehouse to avoid blocking the input storage locations. Ö Coils are stored according to storage location classes. Each coil is assigned to a class (depending on size and weight) and can be stored at any available storage location of this class. Within a storage location class (bin type), this amounts to chaotic storage. Ö Storage, retrieval and restorage jobs are to be considered simultaneously. Ö The travel time for a crane depends on its starting position, the target storage locations, and the location of other cranes during a transfer. Ö Retrieved coils are transported by truck or railway car. To demonstrate the complexity of our problem, we present a realistic scenario for a scheduling period which must be taken into account (Table 13.1): Table 13.1: A realistic scenario for a planning period ( a day) Description number of crane transfers number of storage locations number of coils number of cranes number of customer orders for truck transport Number of customer orders for railway transport

Value 500 5000 4000 3 45 3

A mathematical mixed integer model for this problem can be found in a working paper by Zäpfel, Scheucher1 (2008). The total number of binary variables for this realistic scenario amounts to more than 12.5 billion.

1

Zäpfel, Scheucher (2008).


207

Zäpfel and Wasner2, which treats a similar problem with only one crane, shows that the problem is already NP-hard. For the case of multiple cranes (here three) we can assume even higher complexity. For this reason, in Section 13.4 we develop a heuristic method for solving the problem for realistic problem dimensions. 13.2

Literature Survey

In particular two research directions in the literature prove relevant to the present problem. These papers treat scheduling in container terminals and ground storage (see Figure 13.3).

Figure 13.3: Relevant literature for scheduling in ground storage and container terminals

Work on Scheduling with Multiple Quay Cranes

Daganzo3 and Peterkofsky, Daganzo4 primarily treat the scheduling of quay cranes, i.e., the scheduling for loading/unloading of ships in container terminals. In the solution approach they do not consider any special restrictions (blockage), although these are typical of crane activities.

2 3 4

Zäpfel, Wasner (2006), p. 490 Daganzo (1989) Peterkofsky, Daganzo (1990)

208


Lim et al.5 do consider such special restrictions for scheduling of multiple quay cranes. They incorporate the following conditions in relation to the relative positions of the cranes: Ö Non-crossing constraint: Cranes cannot cross over each other. This is an infra-structural restriction of cranes and their tracks. Ö Neighborhood constraint: A minimum distance must be maintained between cranes because cranes require some flexibility in order to complete jobs and/or for safety reasons. Therefore neighboring jobs are mutually impeding and cannot be assigned to arbitrary cranes. Ö Job separation constraint: Some jobs cannot be handled simultaneously; e. g., jobs in the same storage area must be separated in time to avoid congestion in the warehouse. To solve the problem, the authors develop a dynamic programming algorithm and a probabilistic tabu search (PTS) heuristic. The paper of Lim et al.6 presents a squeaky wheel optimization. Based on research, Zhu and Lim7 propose a branch-and-bound algorithm as well as a simulated annealing algorithm. For the same problem, Lim, Rodrigues and Xu8 propose three consecutive approximation algorithms. Park and Kim9 present an extension of the problem and consider not only the assignment of quay cranes to ships and their scheduling but also berth assignments. Kim and Park10 treat the scheduling of quay cranes. They determine that the crane problem is similar to the m-parallel machine scheduling problem, although further constraints (e. g., the sequence of loading and unloading on deck and under deck) must be incorporated; The authors develop a mixed integer linear programming model. However, experiments revealed extremely high computation times. For this reason Kim and Park introduce a branch and bound algorithm and for larger problems a greedy randomized adaptive search procedure (GRASP). Based on this approach, Lee, Wang and Miao11 treat the same problem; and propose a genetic algorithm. Lim, Rodrigues and Xu12 use a simulated annealing algorithm.

5 6 7 8 9 10 11 12

Lim et al. (2002) Lim et al. (2004) Zhu, Lim (2006) Lim, Rodrigues, Xu (2004) Park, Kim (2003) Kim, Park (2004) Lee, Wang, Miao (2008) Lim, Rodrigues and Xu (2007)


209

Contributions on Scheduling for Yard Cranes

Research on scheduling for yard cranes in container terminals distinguishes whether one crane in isolation or multiple cranes are considered. Ng13 incorporates impediments for yard cranes. Because Ng’s problem is NP complete, he proposes a solution with a 2-phase heuristic. In the first phase of the heuristic, the problem of scheduling multiple cranes is simplified and decomposed into m independent crane problems by assignment of storage areas. The scheduling for an individual storage area with the goal of minimizing the sum of the completion times corresponds to the problem of machine scheduling for one machine and jobs with different ready times. In the second phase of the heuristic a reallocation of jobs improves the schedules generated in the first phase. Kim et al.14 consider dual rail-mounted gantry cranes. Since one of the two rail-mounted gantry cranes is larger than the other; one can pass the other without hindering it. Nevertheless, the cranes can block each other. For example, the outer crane cannot lift or deposit a container when the inner crane is directly below. An option for representing crane blockage is the use of time windows or time slices in which a crane moves through various parts of the storage block. Thus the authors use time windows to represent scheduling. In addition to the mathematical model, Kim et al. present scheduling rules for crane activity. Cao, Lee and Meng15 explore the scheduling of multiple yard cranes based on the problem in Ng16. Contrary to Ng, they consider the sequence requirements of different container types. To solve the problem, they propose a greedy heuristic and a simulated annealing algorithm. In another paper, Cao, Lee and Meng17 treat the two-transtainer scheduling problem (TTS). This problem involves the synchronization of transfer and loading activities of two transtainer, each serving a quay crane. The problem is formulated mathematically and then solved by a genetic algorithm. Lee, Cao and Meng18 again employ the TTS problem and propose a solution using a simulated annealing algorithm. Jung, Kim19 develop a method for scheduling loading activities when multiple cranes work in the storage block. Crane blockage is treated explicitly and the authors propose two solution approaches: a genetic and a simulated anneal13 14 15 16 17 18 19

Ng (2005) Kim et al. (2006) Cao, Lee, Meng (2006a) Ng (2005) Cao, Lee, Meng (2006b) Cao, Lee, Meng (2007) Jung, Kim (2006)

210


ing algorithm. The goal is to minimize the throughput time for yard crane activities. They consider container transshipment time, crane travel time, and waiting time on crane blockage. The above approaches to container scheduling cannot directly be transferred to our problem for the following reasons: Ö Containers that are to be relocated in the container warehouse are usually temporarily stored and then returned to their original stack. These restorage jobs frequently occur in the same warehouse slot because individual storage locations are reserved for restorage. Restorage is usually treated in separate ways and not simultaneously with the scheduling problem. Ö In those papers that explicitly treat crane blockage in container warehouses (terminals), the solutions cannot be transferred directly to our problem. Yard cranes can normally leave a storage block. Containers need not be transported to a certain location but are picked up by special vehicles (e. g., trucks) and the crane loads these vehicles. Furthermore, many papers consider only a single crane or exclude blockages between cranes. Ö The type of container to be picked up and thus the sequence of these containers are specified by the work schedule of the quay crane. Only the sequence of the visited storage locations and the number of containers to be picked up need to be determined. Ö Storage and retrieval are rarely considered simultaneously. As with quay cranes, the papers usually treat the loading of ships. Research projects that consider storage often focus on strategies for the selection of the storage location and for avoiding restorage. Contributions for Scheduling in the Process Industry

Scheduling for ground storage warehousing in the process industry employing multiple cranes has hardly been treated in literature. Especially the approach in Zäpfel, Wasner20 is particularly relevant to our problem, since it likewise concerns scheduling in the process industry, although it considers only one crane. The approach by Zäpfel, Wasner uses a priority rule-based algorithm, the GWS (generalized warehouse scheduling) algorithm for scheduling in ground storage. With each iteration, this approach returns one feasible solution. This corresponds to a generalization of the well-known heuristic approach of Giffler, Thompson21, which determines active schedules, for machine scheduling. In order to obtain many feasible schedules and to compare them, the algorithm is

20 21

Zäpfel, Wasner (2006) Giffler, Thompson (1960)


211

run repeatedly with different priority rules. Thus the algorithm is embedded in the Local Search method of Storer et al.22. The basic idea of this method for expanding the search space is to divide the time axis into time intervals (socalled time windows) and to assign each an arbitrary priority rule for the solution of conflicts. Conflict situations occur whenever two or more jobs can be handled by the same crane. A job is selected from the conflict set according to the priority rule of the current time window. The number of possible assignments of priority rules (P) to time windows (W) determines the size of the search space, i.e., PW. The solution method is described in Figure 13.4. Determine number of time windows W Select initial time window priority rule assignment z Compute initial solution s via GWS algorithm and time window priority rule assignment z Specify maximum number of steps L for the procedure Initialize iteration counter i ĸ 0 while i < L do Create new assignment z' from z: change priority rule in any time win dow Compute new solution s' via GWS algorithm and time window priority rule assignment z' if s' is better than or equal to s then z ĸ z' s ĸ s' end if i ĸ i+1 end while Figure 13.4: Search heuristic23

Because the problem under consideration involves multiple cranes, the GWS algorithm must be extended for the problem of multiple cranes and replaced by the AGWS (advanced generalized warehouse scheduling) algorithm in order to return feasible solution for the problem. The following section presents our solution concept for this problem.

22 23

Storer et al. (1992) from Zäpfel, Wasner, based on Storer et al.(1992)

212


13.3

Solution Concept

Solving this problem requires an approximation method. The basis of the solution concept is the AGWS algorithm, which on each complete iteration generates a feasible schedule for the problem with multiple cranes and is embedded in the concept of Storer et al.24. The AGWS algorithm assures that all constraints of the problem, especially those of freedom from blockage of the cranes and the scheduling of all jobs in the scheduling period, are met. In the AGWS algorithm, storage, retrieval and restorage are the jobs that must be handled. Each job consists of a no-load approach of the crane to the coil to be transferred followed by a loaded crane moving the coil to its destination. Furthermore, eventoriented monitoring of the x-coordinates of all cranes is necessary to detect or resolve blockages. An event represents the hoisting or depositing of a coil or the start or end of a no-load approach. It is significant to note that cranes can always move simultaneously; only a minimum distance between cranes must be maintained. Thus cranes can also travel a partial path and in the case of blockage interrupt their travel and continue after a waiting period. The objective function is the minimization of the maximum throughput time Cmax. This assures a minimization of idle time for cranes and thus good resource utilization. For each lifting action, the AGWS algorithm searches for all feasible coil/storage-location combinations as well as start and end times of these combinations. Since multiple cranes are in use, these coil/storage-location combinations are permissible for all cranes. Thus before computation of start and end times, for each crane transfer we must decide which crane will handle the transfer. Here the selection criterion is the earliest start time of all cranes. After selection of the crane, start and end times of the coil/storage-location combinations are computed for this crane. This might involve a blockage of the crane, which means waiting time in the total transfer time. Here the waiting rule applies; i.e., the crane that handles the next transfer must wait until the blocking crane retreats and the blockage is resolved, because already planned transfers have priority. In addition, there is a check of whether all locations in the input storage location are occupied and whether a storage must occur as a result. To compute the current time window and thus to select the priority rule that applies, the already computed earliest start time is used. After selection of a coil/storage-location combination, all parameters such as crane positions, start times and available storage locations are updated. An overview of the AGWS algorithm is depicted in Figure 13.5.

24

Storer et al. (1992)


213

Step 1) Initialization x Current transfer number = i = 1 x Number of coils ready for storing on transfer i = number of coils located in input storage location x Number of customer orders for railway or truck transport

k K

x

Current time for crane k in transfer 1 = 0

x x x

Current position of crane k = start position crane k k K for transfer i = 1 Occupancy/availability of storage locations at current time Assign a customer order to each retrieval point for railway or truck

Step 2) Determine crane availability. If crane k is currently busy (transfer or no-load approach): crane k is not available If crane k is currently not busy: crane k is available Step 3) Check whether new coils have arrived from the steel mill and assign corresponding input storage locations for any such coils. Step 4) Compute the number of schedulable coils in transfer i. Number of schedulable coils = total of coils for storage, retrieval and restorage, whereby coils for storage: all coils presently in an input storage location coils for retrieval: all coils ready for pickup (based on assigned customer orders) minus coils for retrieval that are blocked by another coil or coils coils for restorage: all coils presently blocking a coil for retrieval Step 5) Compute the number of permissible storage locations of class Posc in transfer i. Permissible storage locations = all available storage locations (no coil is assigned) of class Posc before transfer i minus the upper storage locations of class Posc, where the associated lower storage locations are not occupied Step 6) Compute the number of feasible coil/storage-location combinations in transfer i. The number of feasible coil/storage-location combinations in transfer i results from the combination of the number of schedulable coils (Step 4) and the number of permissible storage locations (Step 5), whereby the following conditions must be met: Coils for retrieval can be transferred only to the assigned retrieval point for railway or truck. Coils of class Posc for storage or restorage can be placed only in available storage locations of class Posc. Step 7) Determine the current crane k . The current crane is the crane that is available at the current time. If multiple cranes are available at the current time, then select the available crane with the smallest x-coordinate. Step 8) Compute the transfer time for all coil/storage-location combinations (with consideration of blockage) for the present crane k and compute the start and end times of all cranes k. End time for crane k (which conducts transfer i) = current time + travel time for transfer i with crane k , assuming that no blockages with other cranes occur. End time for crane k (which conducts transfer i) = current time + travel time for transfer i with crane k + waiting time(s) due to blockage(s), if blockages with other cranes occur. End times for cranes k k that cause a blockage: End time of no-load approach by crane k = end time of last job by crane k or no-load approach + travel time to new storage location, assuming no blockage occurs with another crane

^ `.

k z k K \ k

End time of no-load approach by crane k = end time of last job by crane k or no-load approach + travel time to new storage location + waiting time due to blockage where blockage occurs with another crane

^ `.

k z k K \ k For cranes k

k

that induce no blockage, there is no need to recompute the end time.

214


Step 9) Check whether all input storage locations are occupied and determine the conflict set. If all input storage locations are occupied, then the conflict set is the number of feasible coil/storage-location combinations only consisting of storage jobs. If not all input storage locations are occupied, then the conflict set consists of the total number of permissible coil/storage-location combinations. Step 10) Determine the time window (according to Storer et al.) and the priority rule Determine in which time window the current time falls. This time window determines the priority rule for selection of a coil/storage-location combination in Step 11. Step 11) Based on priority rule, select one coil/storage-location combination from the conflict set and schedule this coil/storage-location combination (including the end time computed in Step 8) as the next transfer. Step 12) Update all sets and parameters. Determine the current time: Current time = Minimum of end times of all cranes k. Check whether all retrieval points are assigned a customer order: If yes, do not assign a new customer order. If no, select a new customer order for the available retrieval point, assuming that there are open customer orders; otherwise the retrieval point remains available. Determine the number of retrieved coils: Number of already retrieved coils before transfer i + coil retrieved in transfer i Determine the number of stored coils: Number of already stored coils before transfer i + coil stored in transfer i Determine the number of assigned customer orders for truck transport: Number of already assigned customer orders for truck transport before transfer i + customer order for truck transport assigned after transfer i Determine the number of assigned customer orders for rail transport: Number of already assigned customer orders for rail transport before transfer i + customer order for rail transport assigned after transfer i Determine the new crane positions for all cranes k: New position of crane k after transfer job i = end position crane k in transfer job i (selected storage location in transport job i or new x- and y-coordinates after resolution of a blockage) Increment the transfer number: i = i+1 Check whether all jobs are scheduled. If yes, a solution has been found; else, return to Step 2.

Figure 13.5: Steps of the AGWS algorithm

A significant component of the AGWS algorithm and the search heuristic according to Storer et al. are priority rules, which help to select a job (a coil/storage-location combination) from the conflict set. If conflict situations occur we must decide which job the crane should handle first. In our specific case we use the priority rules in Table 13.2, which were adapted to the algorithm: Table 13.2: Priority rules Rule

Description

Shortest processing time rule (SPT) Longest processing time rule

The highest priority is assigned to the coil/storage-location combination in the queue that has the shortest processing time. The highest priority is assigned to the coil/storage-location combination in the queue that has the longest processing time.


215

Rule

Description

Random rule

Each schedulable coil/storage-location combination is assigned a random value between 0 and 1. The coil/storage-location combination with the largest value has the highest priority. The highest priority is assigned to the coil/storage-location combination in the queue with the minimum no-load approach.

Shortest processing time for an no-load approach of a crane Shortest processing time of the loaded crane transfer Longest processing time for an no-load approach of a crane Longest processing time of the loaded crane transfer Shortest travel time of a crane transfer (without waiting time) Shortest travel time of an no-load approach of a crane Shortest travel time of a loaded crane transfer Longest travel time of a crane transfer (without waiting time) Longest travel time of an no-load approach of a crane Longest travel time of a loaded crane transfer

The highest priority is assigned to the coil/storage-location combination in the queue with the shortest loaded crane transfer time. The highest priority is assigned to the coil/storage-location combination in the queue with the longest no-load approach. The highest priority is assigned to the coil/storage-location combination in the queue with the longest loaded crane transfer time. The highest priority is assigned to the coil/storage-location combination in the queue with the shortest crane transfer time (excluding waiting time due to blockage). The highest priority is assigned to the coil/storage-location combination in the queue with the shortest no-load approach for a crane (excluding waiting time due to blockage). The highest priority is assigned to the coil/storage-location combination in the queue with the shortest travel time for the loaded crane (excluding waiting time due to blockage). The highest priority is assigned to the coil/storage-location combination in the queue with the longest travel time (without waiting due to blockage). The highest priority is assigned to the coil/storage-location combination in the queue with the longest no-load approach for a crane (without waiting due to blockage). The highest priority is assigned to the coil/storage-location combination in the queue with the longest travel time of a loaded crane (without waiting due to blockage).

The next section addresses the practical application of the AGWS algorithm based on computational experiments. 13.4

Computational Experiments Based on Data from Practice

To enable evaluation of the applicability of the heuristic solution approach, 260 computations were made. The following variants were tested: 1. (a) For assignment of customer orders to retrieval points for truck transport, any non-processed customer order can be selected for truck transport. (b) For assignment of customer orders to retrieval points for truck transport, a customer order for truck transport is selected from the next six unprocessed orders. The customer orders for truck transport are numbered sequentially.

216


2. The maximum numbers of storage locations are specified as 2536, 3814 and 5062 with equal parts assigned to the storage location classes. For every dimension of the warehouse, two different scenarios were generated (different initial occupancy of storage location, different storage and retrieval jobs). 3. The number of iterations was set at 1000 for all computational experiments. In addition, two different values for the number of time windows (8 and 21) were specified. For each combination variant, ten computations were made with random initial solutions. The following figure represents the different variants for each of the six scenarios. 1 scenario

time window size

order selection size

8 time windows

Truck transport: select from the next six customer orders

Truck transport: select from all customer orders

10 computations (different random initial solution)


21 time windows

Truck transport: select from the next six customer orders


Truck transport: select from all customer orders


Figure 13.6: Variants of scenario for computations

For an initial solution one of the 13 priority rules is assigned to each time window at random. One priority rule may be assigned to more than one time window or may not be assigned in the initial solution at all. For the randomly selected assignment from priority rule to time windows the AGWS-Algorithm is run one time to compute the throughput time of the random initial solution. Computations were made on a Pentium IV (3 GHz, 480 MB RAM). To resolve the conflict set, all 13 priority rules (see Table 13.2) were applied. Random numbers were generated in MS Excel for the following data (details are described below): 1. 2. 3.

Initial occupancy of storage locations by coils Storage jobs and their arrival times Retrieval jobs in the form of customer orders (coil number) for truck and rail transport.

The following data are needed to run a computational experiment: a) Initial Occupancy of Storage Location by Coils For every storage location the identification number of the storage location, the category (the size), the tier (upper or lower tier), the identification number


217

of the relevant left and right storage location (to ensure, that a coil can only be placed in the upper level, if there are two coils beneath it), the coil-Number (only if there is a coil placed at the beginning of the planning horizon) and the x- and y-coordinate is needed. The following table shows some examples: Table 13.3: Data, representing the initial occupancy of storage location ID 1291 1292 1293 3804 3805

Category small small small small small

Tier lower lower lower upper upper

Left ID 3803 3804 3805 1291 1292

Right ID 3804 3805 3806 1292 1293

Coil number 3383 1045 1715 1809 empty

xcoordinate 27.125 28.375 29.625 27.750 29.000

ycoordinate 18.50 18.50 18.50 18.50 18.50

The following figure shows these five storage location:

Figure 13.7: Example of storage locations

b) Storage Jobs and Their Arrival Times For every storage job the number of the incoming coil, the category (size) and the arrival time must be known. The following table shows some examples: Table 13.4: Data, representing the storage jobs

Arrival Time (in sec.) 8807 8935 9047

Coil Number 63 64 65

Category small medium large

218


c) Retrieval Jobs in the Form of Customer Orders (Coil Number) for Ttruck and Rail Transport For every truck and rail transport the coil numbers that need to be retrieved are known in advance. In our computational experiment, a truck can load between one and three coils and a rail wagon loads 37 Coils. The following two tables show examples of data for truck and rail transport: Table 13.5: Data, representing the retrieval jobs for truck transport

Truck number 1 2 3

1454 1579 2950

Coil number 3321 3681 1938

In table 13.6, truck number 1 retrieves coil number 1454, 3321 and 3681. The truck 2 retrieves only one coil (number 1579). Table 13.6: Data, representing the retrieval jobs for rail transport

Rail number 1 2 3

No. 1 1087 3780 3398

No. 2 986 845 2542

Coil number No. 3 806 3282 641

…. …. …. ….

No. 37 2317 3589 3609

The computational experiments assume warehouse utilization of 75-80 %. The following table shows dimensions for the three warehouses and the number of storage and retrieval jobs for each warehouse. The final case corresponds to a real-life case. Table 13.7: Parameters of the warehouses for the case study Warehouse

Dimensions

1 2 3

340 m*30 m 405 m*34 m 460 m*38 m

Number of storage locations 2.536 3.814 5.062

Number of storage jobs 105 120 140

Number of retrieval jobs 150 175 200

The distance between two storage locations for the computation of travel time derives from the maximum of the travel distance along the x- or y-axis (i.e., max{¨x/¨y}).


219

We summarize the results of the computational experiments as follows: 1. Regardless of order selection size, the greatest improvement in minimizing throughput time was achieved in the first 300-400 iterations (see Figure 13.9). If the order selection size is changed from all truck transport order to only the next six, the minimum throughput time deteriorates by only 4.02 % (see in Figure 13.10). 2. The average improvement compared to the random initial solution was 44.62 % with the use of eight time windows and 28.4 % with the use of 21 time windows. Increasing the number of time windows on average brings worse results by 29.86 % and thus does not seem to be practical (see the example in Figure 13.11). 3. Regarding the sensitivity of the final solution with respect to the randomly selected initial solution, we found that in 10 of 24 computations (e. g., 41.67 %) the best initial solution led to the best final solution. In 8 of 24 computations (33.33 %) the algorithm finds the worst final schedule when it starts with the worst initial solution. This indicates that good initial solutions prove helpful in achieving good final solutions, but that this need not be the case (see Figure 13.9). 4. The best priority rule with respect to minimization of throughput time proved to be the SPT(Shortest Processing Time)- rule, which was applied in the best schedules in 59.32 % of the time windows. This result is plausible because studies applying priority rules to machine scheduling yield similar results. 5. We found that computation time for realistic problems is relatively high. On average for scenarios with 5062 storage locations, 140 storage jobs, 200 retrieval jobs and 1000 iterations was 564.74 minutes (~ 9 hours 25 minutes). The average computation time in relation to the size of the warehouse (and the number of storage and retrieval jobs) is depicted in Figure 13.12. The following figure 13.8 shows the throughput time of all scheduling plans (one initial solution and 1000 iteration) of one single computation. The grey graph depicts the throughput time of each plan (resulting per iteration); the black line presents the best solution found.

220


50.000

throughput time of each plan best plan found until this iteration

Throughput time in seconds

45.000

40.000

35.000

30.000

25.000

20.000 1

41

81

121 161 201 241 281 321 361 401 441 481 521 561 601 641 681 721 761 801 841 881 921 961 1001

Number of iterations

Figure 13.8: Throughput time of all plans and the best plan for a single computation, 5062 storage location, 8 time windows and selection from all customer orders

In this presented computation (Figure 13.8) the best solution is found in iteration 611. The throughput time of the random initial solution is 45822 seconds and 22790 seconds for the best solution. This means an improvement of 50.26 %. 60.000 experiment 1 Throughput time in seconds

experiment 2 experiment 3

50.000

experiment 4 experiment 5 experiment 6 experiment 7

40.000

experiment 8 experiment 9 experiment 10 30.000

20.000 1

52

103 154 205 256 307 358 409 460 511 562 613 664 715 766 817 868 919 970 Number of Iterations

Figure 13.9: Comparison of computation runs for 5062 storage locations, 8 time windows, and selection from all customer orders

For truck transport, Figure 13.10 compares the selection from all customer orders and selection from the next six customer orders for the example with 5062 storage locations and eight time windows.


221

60.000

Throughput time in sceonds

55.000

selection from all customer orders

50.000

selection from the next 6 customer orders

45.000 40.000 35.000 30.000 25.000 20.000 1

55

109 163 217 271 325 379 433 487 541 595 649 703 757 811 865 919 973 Number of Iterations

Figure 13.10: Comparison for 5062 storage locations, selection from all vs. selection from next six customer orders

Figure 13.11 depicts the behavior of throughput time in the individual iterations for an example with 5062 storage locations and selection from all customer orders for truck transport with 8 and with 21 time windows.

Throughput time in seconds

50.000 45.000 8 time w indow s 21 time w indow s

40.000 35.000 30.000 25.000 20.000 1

55

109 163 217 271 325 379 433 487 541 595 649 703 757 811 865 919 973 Number of Iterations

Figure 13.11: Comparison for 5062 storage locations, selection from all customer orders, and 8 vs. 21 time windows

Figure 13.12 shows the average computation time in minutes in relation to the number of storage locations.


Average running time in minutes

222

600 500 400 300 200 100 0 2.536

3.814

5.062

Number of storage locations

Figure 13.12: Average computation time in minutes

However, although computation times seem significant, note that in the reallife case the retrieval jobs (customer orders) are known at least one day in advance, so that computation can be executed on time. 13.5

Conclusions

Our work presents a solution concept for a two-tier ground storage system especially in the steel industry, where multiple bridge cranes are used for product transfer. Because the cranes cannot pass each other, blockages and resulting waiting times must be incorporated in scheduling. Likewise restorage jobs must be considered in the scheduling; these can result from the two-tier floor storage, where upper coils can block lower coils. In addition, multiple storage locations are available for storage and restorage, which means that locations must be allocated. The goals of our work were the exact formulation of the problem via a mixed integer optimization model and the development of a heuristic concept for operative scheduling for this storage situation that can be applied to real-life problem dimensions in the process industry. Our solution is based on the following approach: Because realistic problems with 5000 storage locations involve billions of binary variables, computation of the optimal solution of the formulated model of mixed-integer optimization proves impossible. Therefore we developed a new algorithm that on each iteration generates a feasible schedule for the problem with multiple cranes and is embedded in the search concept of Storer et al.25. The criteria for feasibility are

25

Storer et al. (1992)


223

avoidance of blockage of the cranes and the scheduling of all jobs in the scheduling period. Thus the heuristic solution concept assures that all restrictions defined in the model for the problem are fulfilled. An interesting catalyst for further research in this field is to compare the performance of our solution with metaheuristics such as simulated annealing, tabu search, and genetic algorithms.

224


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225

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14 Integrative Prozessdokumentation í Vorgehensmodell und Potenziale Sabine Bäck, Christian Neumann

14.1

Einleitung

Durch den steigenden Wettbewerbsdruck globalisierter Märkte und die Reduktion der Fertigungsstufen müssen Industrieunternehmen noch intensivere Anstrengungen in Richtung Rationalisierung unternehmensintern und im Netzwerk aufbringen. Parallel dazu erfordern Faktoren wie kürzere Produktlebenszyklen und sich ständig ändernde Märkte flexible Prozesse. Unter diesen Rahmenbedingungen gewinnt das Thema der gesamtheitlichen Prozessbeherrschung und -transparenz an Bedeutung, zumal diese die Basis zur Konzeption und Implementierung von schlanken und modularisierten Prozessen bilden. Kletti weist auf den Zusammenhang der Wettbewerbsfähigkeit und der Geschäftsprozesse innerhalb eines Unternehmens wie folgt hin: Der Wettbewerb verschiebt sich zunehmend vom Wettbewerb der Produkte zum Wettbewerb der Geschäftsprozesse. Damit steht die Forderung nach Prozessfähigkeit für die neue Fabrik an oberster Stelle. Prozessfähigkeit bedeutet die konsequente Ausrichtung des Unternehmens und seiner Ressourceneinsätze am Prozessergebnis und damit am Kunden.1 In modernen Unternehmens- sowie Beschaffungsnetzwerken ist hierbei der Fokus – neben dem unternehmensinternen Prozessmanagement – verstärkt auf die unternehmensübergreifenden Prozesse zu legen, die ein Kernelement von Beschaffungsnetzwerken darstellen.2 Die Bedeutung des überbetrieblichen Geschäftsprozessmanagements zeigt die Studie „Strategische Management-Optionen im Einkauf. Fortschritt im Supply Management“. Zielsetzungen und Aufgaben des Prozessmanagements sind explizit Bestandteil des Supply Managements. Die Rationalisierungseffekte und Beschleunigungspotenziale durch transparente und optimierte Unternehmensprozesse sind als sehr hoch einzuschätzen und somit für den Unternehmenserfolg von besonderer Bedeutung. […] Mit Hilfe von prozessorientierten Supply-Management-

1 2

Kletti (2006), S. 64 Vgl. Böhnlein (2005), S. 29

228

Sabine Bäck, Christian Neumann

Netzwerken wird einem Verlust der Einkaufsmacht und einem unkoordinierten Vorgehen vorgebeugt.3 State-of-the-art-Managementsysteme wie Qualitäts- und Umweltmanagementsysteme oder Lean Management basieren auf der Kenntnis und systematischen Regelung sowie Beherrschung der inner- und überbetrieblichen Geschäftsprozesse beziehungsweise deren integrativer Dokumentation.4 Für eine möglichst effiziente Modellierung der komplexen Prozessnetzwerke und deren Interdependenzen sind IT-gestützte Business-Process-ManagementSysteme (BPMS) notwendig. Da BPMS in der Praxis noch relativ wenig Anwendung finden und die Analyse von Supply-Chain-Prozessen noch nicht in den Mittelpunkt vieler Unternehmen gerückt ist, lassen sich hier noch Potenziale zur Optimierung von Supply-Netzwerken für die Unternehmenspraxis vermuten.5 Der vorliegende Artikel zeigt einen methodischen Ansatz, abgeleitet aus praktischen Forschungsprojekten, zur systematischen Supply-NetzwerkProzessbewertung und -harmonisierung unter Verwendung einer integrativen Prozessdokumentation, unterstützt durch ein BPM-System. Hierfür werden in Abschnitt 14.2 die Bedeutung der unternehmensübergreifenden Prozessintegration in der Praxis und in Abschnitt 14.3 die Grundlagen zur Prozessdokumentation dargestellt. Abschnitt 14.4 beinhaltet weiters das konzipierte Vorgehensmodell zur integrativen Prozessdokumentation sowie die daraus resultierenden Optimierungspotenziale des Beschaffungsnetzwerkes. In Abschnitt 14.5 werden abschließend die wichtigsten Erkenntnisse zusammengefasst. 14.2

Prozesse in Beschaffungsnetzwerken

Grundsätzlich wird ein Unternehmensnetzwerk aus einer Anzahl von rechtlich unabhängigen Unternehmen gebildet, die in einer kooperierenden, zumeist längerfristigen Partnerschaft zielorientiert agieren.6 Bretzke definiert weiters ein logistisches beziehungsweise Beschaffungsnetzwerk im Detail: Ein logistisches Netzwerk ist ein geordnetes System von hierarchisch und geographisch angeordneten, in Hinblick auf ein Leistungsziel komplementären Ressourcenknoten und diese Knoten verbindenden Flüssen („Kanten“), dem die Aufgabe zufällt, in einem Leistungsverbund Quellen (z. B. Produktionsstätten)

3 4 5 6

Supply Management Institute EBS (2004), S. 27-29 Zur Definition der integrativen Prozessdokumentation siehe Abschnitt 14.3 Vgl. Kompetenzzentrum für Geschäftsprozessmanagement 2007, S. 11; und Supply Management Institute EBS (2004), S. 28 Vgl. Sydow (1992), S. 79f.

Integrative Prozessdokumentation í Vorgehensmodell und Potenziale

229

bedarfsgerecht und wirtschaftlich mit Senken (Abnehmern) zu verbinden. Verbunden werden letztlich immer Lieferanten, Produktionsstätten und Kunden.7 Moderne, aufgrund der globalen Wirtschaft meist sehr komplexe Beschaffungsnetzwerke stellen dabei erhöhte Anforderungen an die unternehmensübergreifende Kooperation und Kommunikation.8 Vor diesem Hintergrund gewinnen Ansätze einer unternehmensübergreifenden Prozessintegration und Kollaboration zunehmend an Bedeutung.9 Um die Wettbewerbsposition von Supply-Netzwerken zu stärken und zu erhöhen, definieren Baumgarten et al. drei Handlungsfelder, die als zentrale Aussagen die Ö Integration der Unternehmen in Bezug auf Prozesse, Ö Kommunikation und Transparenz, sowie die Ö Systemebene beinhalten. Ziel ist dabei ein workflow-gestützter Problemlösungsprozess, der aus der Verknüpfung der Einzelprozesse hervorgeht.10 Die Ausführungen von Autoren wie Baumgarten et al. lassen den Schluss zu, dass die unternehmensübergreifende Integration von Prozessen ein zentrales Element moderner Beschaffungsnetzwerke darstellt. Diese Prämisse wird durch empirische Studien zusätzlich verifiziert. Als Beispiele können an dieser Stelle die empirischen Studien der PRTM Management Consultants 2006 sowie der Capgemini Consulting 2007 angeführt werden. Beide betonen die Wichtigkeit der Prozessintegration und heben das unternehmensübergreifende Prozessmanagement als wesentlichen Erfolgsfaktor in modernen Beschaffungsnetzwerken hervor.11 Trotz der Bedeutung, die der Prozessintegration sowohl in der Theorie, als auch in der Praxis beigemessen wird, ist eine Realisierung eher selten. Böhnlein merkt hierzu kritisch an, dass eine durchgängige IT-technische Integration in der zwischenbetrieblichen Realität noch viel zu selten umgesetzt ist und zitiert eine weitere Studie: So verfügt über die Hälfte der von Berlecon Research befragten Unternehmen über keinerlei Prozessintegration von Geschäftspartnern.12

7 8 9 10 11 12

Bretzke (2008), S. 33 Vgl. Böhnlein (2005), S. 26; sowie Bretzke (2008), S. 20 Vgl. Baumgarten et al. (2003), S. 10; sowie Böhnlein (2005), S. 29, der die Schaffung von durchgängigen Prozessen als eine der Kernideen des Supply Chain Managements bezeichnet. Vgl. Baumgarten et al. (2003), S. 12 Vgl. Dresbach, Geimer (2006), S. 44 der PRTM Management Consultants; sowie Holcomb et al. (2007), S. 25 der Capgemini Consulting. Böhnlein (2005), S. 2.

230


Eine aktuelle Studie über globale Logistik Trends der PRTM Management Consultants offeriert einen weit niedrigeren Prozentsatz. Laut Studie integrieren lediglich 21 % der 2007/08 befragten Unternehmen ihre Prozesse mit anderen Netzwerkpartnern.13 Zusammenfassend kann aus den empirischen Studien geschlossen werden, dass speziell im Bereich der Prozessintegration in Beschaffungsnetzwerken noch erhebliche Potenziale zur Optimierung der gesamten Supply Chain liegen. Um diese Potenziale nutzbar und eine systematische Leistungssteigerung und Optimierung von Geschäftsprozessen – sowohl inner- als auch überbetrieblich – überhaupt möglich zu machen, ist eine Transparenz der Prozessleistung und der Prozessstruktur unbedingte Voraussetzung.14 Während die Prozessleistung durch geeignete Kennzahlen im Zuge des Prozesscontrollings erfasst wird, basiert die Strukturtransparenz auf einer umfassenden Prozessdokumentation.15 Bezogen auf die Themenstellung des vorliegenden Beitrages ist die Prozessstrukturtransparenz und -dokumentation im Folgenden genauer zu betrachten. 14.3

Grundlagen und Darstellungsmethoden der Prozessdokumentation

Schmelzer und Sesselmann definieren den Begriff Prozessdokumentation allgemein als …alle Dokumente, die im Rahmen der Prozessgestaltung erstellt werden.16 Prinzipiell können Prozesse mithilfe graphischer Notationen mit festgelegten Regeln (formal) oder auch textueller, tabellarischer oder freier graphische Darstellungen ohne spezielle Regeln (informal) dokumentiert werden.17 Die Wahl der Darstellungsmethode hängt in erster Linie von den Zielen und dem Verwendungszwecken der Prozessdokumentation ab, wobei die Verwendung graphischer Notationen in der Praxis zunehmend in den Vordergrund rückt.18

13

14 15 16 17 18

Vgl. Cohan et al. (2008), S. 11. Das der Studie zugrundeliegende Reifegradmodell zur Differenzierung der Unternehmen besteht aus vier Stufen die in drei Kategorien gegliedert sind: Stufe 1 und 2: Follower, Stufe 3: Challenger und Stufe 4: Leader, wobei in der Stufe 3 eine unternehmensübergreifende Prozessintegration vorliegt. Für genauere Erläuterungen zum Reifegradmodell siehe Roussel, Skov (2007), S. 3; sowie Cohan et al. (2008), S. 22 Vgl. Schmelzer, Sesselmann (2006), S. 23. Vgl. Scholz, Vrohlings (1994), S. 25 Schmelzer, Sesselmann (2006), S. 124 Vgl. Lehmann (2008), S. 28f. Vgl. Allweyer (2005), S. 135. Eine tabellarische Aufbereitung der Vor- und Nachteile graphischer Notationen bietet Lehmann (2008), S. 19. In allen durchgeführten Projekten zum Thema Prozessdokumentation ist die graphische Darstellung der Prozesse das zentrale Element, welches jedoch gegebenenfalls durch Zusatzblätter/Formulare ergänzt werden kann.


231

Die Praxis zeigt weiters, dass durch die visuelle Aufbereitung Schnittstellen in den Bereichen Prozesse, Informationstechnologie und Organisation systematisch erfasst, bearbeitet und letztendlich in Nahtstellen transformiert werden können. Hierbei erscheint speziell im Bereich der Schnittstellen eine einheitliche „Sprache“ für das kollektive Verständnis der graphischen Notationen von entscheidender Bedeutung, was die Verwendung einer Modellierungssprache und Modelltypen mit einheitlicher Semantik und Syntax erfordert.19 Die Modelltypen sind dabei vielfältig, wobei zwischen datenfluss-, kontrollfluss- und objektorientierten Notationen differenziert werden kann. Zur Visualisierung von komplexen Geschäftsprozessen haben sich weitgehend kontrollflussorientierte Notationen durchgesetzt.20 Dabei besteht die Möglichkeit, die graphische Darstellung des eigentlichen Prozessverlaufs durch Erweiterungsobjekte mit anderen Unternehmensbereichen zu integrieren. Mögliche Erweiterungsobjekte sind beispielsweise organisationsspezifische, datenspezifische, wissensorientierte, objektorientierte, ressourcenorientierte oder anwendungssystemorientierte Objekttypen.21 Die Erfahrungen der Autoren aus der Praxis haben gezeigt, dass organisationsspezifische und anwendungssystemorientierte Erweiterungsobjekte den Dokumentationsbedarf vieler Unternehmen decken können und damit häufig ausreichend sind. Organisationsorientierte Objekte, wie beispielsweise das Organigramm, verknüpfen in Kombination mit dem klassischen Prozessverlauf die Ablauf- mit der Aufbauorganisation und stellen Transparenz zur Frage her: „Wer tut was und ist für welche Aufgaben zuständig?“. Anwendungssystemorientierte Objekttypen, wie beispielsweise Anwendungssysteme, erweitern die Modellierung um die IT-Werkzeuge des Unternehmens. Damit ist die Frage “„Wer tut was, mit welchen Werkzeugen?“ mithilfe einer Darstellung zu beantworten. Eine Prozessdokumentation, erweitert sowohl mit organisationsspezifischen als auch anwendungssystemorientierten Objekttypen, wird für den vorliegenden Beitrag als integrative Dokumentation bezeichnet, welche sowohl inner- als auch überbetrieblich í unterstützt durch eine IT-Anwendung í realisiert werden kann. Im Zusammenhang mit unterstützenden IT-Anwendungen im Bereich Prozessdokumentation unterscheidet das Fraunhoferinstitut in einer 2001 durchgeführten Studie zwischen Visualisierungs-, Modellierungs-, Simulations-, WorkFlow-Management- sowie CASE-Werkzeugen.22 Aufgrund des erweiterten

19 20 21 22

Vgl. Lehmann (2008), S. 16 Vgl. Gadatsch (2005), S. 67 Vgl. Lehmann (2008), S. 78f. Vgl. Nägele, Schreiner (2002), S. 14

232


Funktionsumfanges moderner IT-Tools und dem Ziel des vorliegenden Beitrages, kann jedoch vereinfacht zwischen Visualisierungstools wie MS Visio und Business Process Management-Systemen (BPMS) wie ARIS und ADONIS unterschieden werden.23 Während Visualisierungstools lediglich die Symbole verschiedener Prozessmodelltypen im Sinne eines „Zeichenprogramms“ zur Verfügung stellen, definiert das Kompetenzzentrum für Geschäftsprozessmanagement in einer 2007 durchgeführten Studie unter anderem folgende Bestandteile von BPM-Systemen: …Prozessmodellierung, Simulation, Workflowmanagement, EAI (Datenintegration) und Prozesscontrolling.24 Empirische Erhebungen zeigen deutlich, dass gerade BPM-Systemen in der Praxis zunehmend Bedeutung beigemessen wird.25 Die Auswahl des geeigneten Systems hängt dabei sowohl vom Ziel der Dokumentation sowie den Anforderungen und Präferenzen der einzelnen Unternehmen ab, und ist in jedem Fall situativ zu treffen. Neben der Auswahl des geeigneten BPM-Systems ist weiters zu bedenken, dass im Zuge eines Prozessmanagementprojekts í beziehungsweise bereits in der Dokumentationsphase í ein geeignetes Projektmanagement sowie Change Management im Sinne einer Sensibilisierung und Integration der Mitarbeiter etabliert wird.26 Davenport stellt fest, dass …business process innovation involves radical change, and individuals and organizations cannot always be expected to embrace such change. Organizational, not technical [!], barriers present the major challenge in process innovation efforts.27 In Anbetracht dieser Problematik definieren Miebach und Kröber eine Reihe von Erfolgsfaktoren des unternehmensübergreifenden Geschäftsprozessmanagements, welche speziell in Logistiknetzwerken Gültigkeit besitzen:28

23 24 25

26 27 28

ARIS ist ein registriertes Produkt der IDS Scheer AG. ADONIS ist ein registriertes Produkt der BOC AG. Kompetenzzentrum für Geschäftsprozessmanagement (2007), S. 12 Vgl. beispielsweise Kompetenzzentrum für Geschäftsprozessmanagement (2007), S. 11, sowie Blechar, Sinur (2006), S. 1. Die von Blechar, Sinur herausgebracht Studie der Gartner Group sagt eine kumulierte jährliche Wachstumsrate der Business Process Analysis-Tools (BPA) von bis zu 20 % voraus, was sich auch unmittelbar auf BPMS auswirken wird „Because BPMSs include a BPA technology as a key component, one can expect that many organizations will look to implement an integrated single-vendor solution from large vendors…“ Vgl. beispielsweise Schmelzer/Sesselmann (2006), S. 369ff und die dort angegebene Literatur. Davenport (1993), S. 167 Vgl. Miebach, Kröber (2007), S. 201. Zu allg. Erfolgs- und Misserfolgsfaktoren des Prozessmanagements siehe beispielsweise Schmelzer, Sesselmann (2006), S. 376; Nippa (1995), S. 73


Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö

233

Kenntnis der gesamten Supply Chain mit allen Prozessanforderungen Intensive Abstimmung zwischen allen Prozessbeteiligten Einheitliches Prozessverständnis und einheitliche Standards Transparenz über Leistung und Kosten Steuerung anhand vereinbarter Kennzahlen Nachvollziehbare und erklärbare Prozesse Kontinuierlicher Wissensaustausch und Weiterbildung Nutzen von Best-Practices

Die Realisierung der angeführten Erfolgsfaktoren ermöglicht erst eine Potenzialhebung innerhalb von Beschaffungsnetzwerken durch integrative Prozessdokumentation und gilt deshalb als Basis des im Folgenden beschriebenen Vorgehensmodells. 14.4

Vorgehensmodell und empirische Evaluierung anhand von Praxisprojekten

Vor dem Hintergrund der Aktualität der unternehmensübergreifenden, integrativen Prozessdokumentation wurde í initiiert durch die Bedürfnisse der Unternehmen in der Praxis í ein Vorgehensmodell konzipiert. Bei dem Modell handelt es sich um eine inkrementelle Vorgehensweise, die im Regelfall aus drei Stufen (unternehmensintern, bilateral, multilateral) beziehungsweise zwei unterschiedlichen Realisierungs- oder Integrationsgraden (partiell, vollständig) besteht. Da die unternehmensinterne Prozessdokumentation die Basis für beide Integrationsgrade bildet und damit für beide gleichermaßen Anwendung findet, resultieren aus dem Modell insgesamt fünf Integrationsszenarien, die im Folgenden näher erläutert werden.


Stufe 2: Bilateral

Stufe 3: Multilateral

vollständige

Stufe 1: Unternehmensintern

partielle

3

5

2 4

keine

Szenarien der Integration

Grad der Integration

Stufe

234

1

1 Unternehmensinterne (U) Prozesslandkarte (PLK) Im Business-ProcessManagement-System (BPMS)

2 U1

BPMS U2

3 U1

U2 BPMS

U3

U4 4 U1 BPMS 1

5 U2 BPMS 2

U1 BPMS 1

U2 BPMS 2

U3 BPMS 3

Abbildung 14.1: Integrationsgrad und -szenarien (eigene Darstellung)

Abbildung 14.1 stellt die Stufen des Vorgehensmodells in Abhängigkeit vom Integrationsgrad sowie die daraus abgeleiteten Integrationsszenarien graph. dar. 14.4.1

Keine Integration – unternehmensinterne Dokumentation

Die Praxis zeigt, dass die Dokumentation, Kenntnis und Beherrschung der unternehmensinternen Geschäftsprozesse die Grundlage der unternehmensübergreifenden Prozessintegration bildet und damit unbedingte Voraussetzung für unternehmensübergreifendes Prozessmanagement ist. Bretzke stützt diese These und merkt an, dass Durchgängigkeit im Unternehmen an[fängt]. Wenn Prozesse dort abreissen können, braucht man sich über unternehmensübergreifende Integration keine Gedanken mehr zu machen. Im Hinblick auf das ein Unternehmen umgebende Netz ist vertikale Prozessintegration also eine Frage von ‚Supply Chain Readiness’.29

29

Bretzke (2008), S. 17


235

Vor diesem Hintergrund stellt die unternehmensinterne Prozessdokumentation den ersten, obligatorischen Schritt in Richtung integrativer Dokumentation dar (siehe Abbildung 14.1; Szenario 1). Dieses Szenario zeigt eine schematische Darstellung einer unternehmensinternen Prozesslandkarte (PLK), welche unter Verwendung eines BPM-Systems visualisiert wurde. Bei Erfüllung aller formalen Voraussetzungen bezüglich einer internen Dokumentation ist weiters eine Auswahl zu treffen, welche Prozesse integriert und damit auch transparent gemacht werden sollen. Wesentlich erscheinen in diesem Zusammenhang die industriellen Kerngeschäftsprozesse – auch Order-To-CashProzesse (OTC) – beziehungsweise Teilprozesse daraus, wie beispielsweise der Beschaffungs- oder der Produktionsplanungsprozess. Die Integration von Supportprozessen, wie beispielsweise Finanz- und Rechnungslegungsprozessen erscheinen unter dem Fokus eines Supply-Netzwerkes wenig zielführend, zumal bei geographischer Trennung der Unternehmen in jedem Land unterschiedliche Gesetzesauflagen bezüglich der Rechnungslegung vorherrschen können. Das Ausmaß, welche Prozesse letztendlich in welchem Umfang integriert werden, hängt hierbei unter anderem vom angestrebten Integrationsgrad der Unternehmen ab. Prinzipiell sind zwei unterschiedliche Optionen zur unternehmensübergreifenden Integration möglich. In Abhängigkeit von den situativen Bedingungen der betreffenden Unternehmen, beziehungsweise des Netzwerkes, kann zwischen loser Kopplung mit partieller Integration und starrer Kopplung mit vollständiger Integration differenziert werden. Sowohl die partielle, als auch die vollständige Integration können zwischen zwei (bilateral) und mehreren (multilateral) Unternehmen realisiert werden, wobei im Sinne der inkrementellen Vorgehensweise des Modells das multilaterale auf das bilaterale Szenario folgt. 14.4.2

Vollständige Integration

Im Fall der vollständigen Integration wird davon ausgegangen, dass alle beteiligten Unternehmen ihre Prozesse nach denselben Standards (Modelltypen, Modellen, Konventionen) in einem BPMS zentral modellieren (siehe Abbildung 14.1; Szenarien 2 und 3). Hierbei hat ein Unternehmen die Aufgabe, die Aktualität, Konsistenz und Validität der Dokumentation zu gewährleisten, sowie die Zugriffrechte und Konventionen zu betreuen. Das Unternehmen ist damit „BPMS-Owner“, wobei die Prozesse von jedem Unternehmen eigenständig zu modellieren sind. Im besten Fall lassen sich Standardprozesse definieren, oder unterschiedliche Prozesse auf einer hohen Modellierungsebene mit niedrigem Detaillierungsgrad harmonisieren. Diese können in weiterer Folge in einer zentralen übergeordneten Prozesslandkarte für das gesamte Netzwerk integriert dargestellt werden.

236


Ergänzend ist anzumerken, dass speziell in Szenario 3, also der multilateralen, vollständigen Integration, ein fokales Unternehmen diese Aufgabe wahrnehmen, beziehungsweise Standards und Konventionen für das gesamte Netzwerk vorgeben sollte/kann. Als Praxisbeispiel kann hierfür die Automobil- und -zulieferindustrie angeführt werden, in der häufig ein fokales Unternehmen die Standards der Prozessintegration vorgibt. Aufgrund dessen ist es durchaus möglich, dass Lieferanten, wenn sie in unterschiedliche Netzwerke eingebunden sind, ihre Prozesse in mehreren unterschiedlichen Standards dokumentieren müssen. Hierbei spielt die netzwerkinterne Machtverteilung eine wesentliche Rolle. Die Vorteile der vollständigen Integration sind die Verwendung einheitlicher Standards, eines einheitlichen Systems und die damit einhergehende Prozesstransparenz. Aus der Transparenz resultiert die Möglichkeit von unternehmensübergreifenden Prozessanalysen und der Ableitung systematischer Optimierungsaktivitäten. Auf Basis der vollständigen Integration lassen sich – zumindest theoretisch, in Abhängigkeit der Qualität der Realisierung – sämtliche möglichen Nutzenpotenziale realisieren.30 Den angeführten Vorteilen stehen entsprechenden Nachteile gegenüber. So setzt eine vollständige Transparenz der Unternehmensprozesse ein Höchstmaß an Vertrauen voraus. Zusätzlich wird die Agilität und Flexibilität in Bezug der Netzwerkpartnerschaften stark eingeschränkt, was in dynamischen Netzwerken mitunter problematisch sein kann. Demnach bedingt eine hohe Integration auch immer eine langfristige Partnerschaft der Netzwerkunternehmen. Das Szenario der vollständigen multilateralen Integration wurde unter anderem in einem Konzern der Prozessindustrie – konkret der Stahlindustrie – angewendet und evaluiert. Ziel und Ergebnis des Projektes war die integrierte Darstellung der Kerngeschäftsprozesse von mehreren Werken in einem zentralen BPMS. Die Werke waren dabei über Kunden-Lieferantenbeziehungen zu einem Netzwerk verknüpft. Unter Berücksichtigung der praktischen Erfahrungen der Autoren aus dem angeführten und weiteren Praxisprojekten sowie der kritischen Würdigung bietet sich eine vollständige Integration in Unternehmensnetzwerken an, in denen die Einzelunternehmen bereits in einer zentralen Organisationsform, wie beispielsweise einer Konzern- oder Holding-Struktur, aneinander gekoppelt sind.

30

Eine Auflistung der Nutzenpotenziale ist der Tabelle in Abschnitt 14.4.4 zu entnehmen.


14.4.3

237

Partielle Integration

Im Fall einer partiellen Integration sind die beteiligten Unternehmen lose gekoppelt (siehe Abbildung 14.1; Szenario 4 und 5), wobei einheitliche Standards und ein zentrales BPMS nicht unbedingte Voraussetzung sind. Den Szenarien liegt die Prämisse zugrunde, dass jeweils der Lieferant die Beschaffungsprozesse des Kunden erhebt, dokumentiert und dem Kunden in weiterer Folge in elektronischer (beispielsweise PDF-File, Web-Export) und/oder Papierform zur Verfügung stellt. Der Lieferant gewinnt dabei den Wettbewerbsvorteil, einen zusätzlichen Mehrwert und Nutzen für den Kunden zu schaffen, ist jedoch in jedem Fall für die Wartung der Dokumentation verantwortlich und erfüllt damit die Funktion des „BPMS- oder Dokumentations-Owners“. Es kann jedoch kritisch angemerkt werden, dass dieses Modell verstärkt im bilateralen Bereich (Szenario 4) sinnvoll erscheint, da im multilateralen Anwendungsbereich (Szenario 5) jeweils nur der Lieferant mit seinem Kunden im Sinne von 1:1Beziehungen die Prozesse dokumentieren und damit auch optimieren kann. Eine ganzheitliche, zentrale Erfassung des Supply Netzwerkes kann damit nicht gewährleistet werden. Somit liegen keine „echten“ multilateraten, sondern lediglich n-fache bilaterale Szenarien innerhalb des Netzwerkes vor (siehe Abbildung 14.1; Szenario 5). Die Vorteile der partiellen Integration liegen in der Flexibilität und Agilität der Netzwerkpartner, welche eine Anwendung in dynamischen Netzwerken begünstigt. Zusätzlich ergibt sich – bei entsprechendem Vertrauen in Bezug auf die Prozesstransparenz – eine Win-win-Situation für alle Netzwerkpartner. Der Lieferant erhält Einsicht in die Beschaffungsprozesse des Kunden und kennt damit einerseits den Stellenwert seiner Produkte beim Kunden, sowie dessen Bedürfnisse. Andererseits können wichtige Faktoren, wie beispielsweise die Preis- und Lagerstrategie, abgeleitet werden. Die Vorteile für den Kunden liegen hingegen in der genauen Kenntnis der Lieferantenprozesse und darauf basierend in der vereinfachten Lieferantenbewertung und -entwicklung, sowie der effizienteren Vorbereitung und Durchführung von Qualitäts- und sonstigen Audits. Überdies erscheint der Realisierungsaufwand im Vergleich zur vollständigen Integration relativ gering, da bereits vorhandene BPM-Systeme eingesetzt werden können und kein einheitliches System vorhanden sein oder implementiert werden muss. Bei entsprechender Dokumentation aller Beschaffungsprozesse können letztendlich best-in-practice-Prozesse für das gesamte Netzwerk abgeleitet werden. Demgegenüber stehen die Nachteile wie die beschränkte Potenzialhebung durch den reinen Informationscharakter der Dokumentation (Analysen über den Gesamtprozess nicht möglich – Schnittstelle) einerseits und durch die ausschließlich bilateralen Integration andererseits. Zusätzlich ergibt sich bei steigender Anzahl von Lieferanten eine entsprechend hohe Komplexität der Ab-

238


stimmung, da ansonsten jeder Lieferant den gleichen Kundenprozess separat, in seinem BPMS, dokumentiert. Um eine einheitliche Darstellung zu erzielen, ist entweder ein erhöhter Abstimmungsbedarf zwischen den einzelnen Lieferanten, oder die Festlegung eines verantwortlichen Lieferanten zur Dokumentation des Beschaffungsprozesses des Kunden notwendig. Im Fall der partiellen Integration ist demnach besonders darauf zu achten, dass der Nutzen dem benötigten Aufwand entspricht. Die vorliegenden Szenarien der partiellen Integration wurden – im Gegensatz zu denen der vollständigen Integration – noch nicht empirisch erprobt und stellen einen möglichen Ansatz zur unternehmensübergreifenden Prozessdokumentation in dynamischen Netzwerken ohne übergeordnete Strukturen dar. 14.4.4

Bewertung der Nutzenpotenziale mit Fokus auf Praxisrelevanz

Bei der nachfolgenden qualitativen Bewertung der Nutzenpotenziale für die Praxis ist zwischen der partiellen und der vollständigen Integration zu differenzieren. Während die vollständige Integration auf Basis der Analyse von Praxisprojekten – anhand von Gesprächen mit den Projektauftraggebern, Experten und Anwendern in der Praxis – bereits erprobt und evaluiert wurde, stellen die Potenziale der partiellen Integration lediglich eine Annahme beziehungsweise eine Erwartungshaltung der Autoren dar. Der Nachweis des tatsächlich in der Praxis realisierbaren Nutzens der partiellen Integration wurde noch nicht erbracht, da sich die diesem Integrationsgrad zugrundeliegenden Szenarien (Abbildung 14.1, Szenario 4 und 5) aktuell im Status der Konzeption befinden Tabelle 14.1 listet die Nutzenpotenziale inklusive der qualitativen Bewertung beziehungsweise Erwartungshaltung auf. Tabelle 14.1: Qualitative Bewertung der Nutzenpotenziale mit Fokus auf Praxisrelevanz (eigene Darstellung) Integrationsgrad

Keine

Nutzenpotenziale

Partielle

Vollständige

Bil.

Multil.

Bil.

Multil.

Basis für eine schnelle Einführung neuer und Durchführung effizienter Releasewechsel bereits vorhandenerer ITSysteme (unternehmensintern und -übergreifend)

++

~

~

++

+

Effiziente und sichere Änderung beziehungsweise Ersatz von LegacySystemen

++

~

~

++

+

Effiziente Durchführung von Reorganisationsprojekten und/oder Organisati-

++

++

++

++

++


Integrationsgrad

Keine

Nutzenpotenziale

239

Partielle

Vollständige

Bil.

Multil.

Bil.

Multil.

onsänderungen Definition von Standardabwicklungsprozessen, beispielsweise in der Beschaffung

++

+

~

++

+

Reduktion von Durchlaufzeiten durch Optimierung von Prozessen, wie beispielsweise in der Beschaffung

++

~

~

+

+

Reduktion der Prozessschnittstellen und Transformation von Schnittstellen zu Nahtstellen

++

~

~

++

++

Reduktion von IT-Schnittstellen und Medienwechseln (Reduktion von Fehlerquellen)

++

+

+

++

++

Reduktion beziehungsweise Verminderung organisatorischer Schnittstellen (Reduktion von Informations- und Reibungsverlusten)

++

~

~

~

~

Ableiten von best-in-practice-Prozessen als Grundlage für BenchmarkingAktivitäten

++

++

++

++

++

Effizientere und effektivere Einschulung neuer Mitarbeiter durch dokumentierte und transparente Prozesse (Verkürzung der Einarbeitungszeit)

++

++

++

++

++

Lieferanten haben Einsicht in ausgewählte Prozesse der Kunden. Ableitung von wesentlichen Faktoren, wie beispielsweise der Preis-, Lagerstrategie, Bedürfnisse der und eigener Stellenwert bei den Kunden

~

++

++

++

++

Kunden kennen ausgewählte Prozesse der Lieferanten. Wesentliche Unterstützung bei beispielsweise Lieferantenbewertung und -entwicklung, Audits, eigener Stellenwert bei Lieferanten

~

++

++

++

++

Legende: (++)…sehr wichtig; (+)…wichtig; (~)…unwesentlich im Hinblick auf die unternehmensübergreifende Prozessintegration

240

14.5


Conclusio

Zusammenfassend ist festzuhalten, dass die unternehmensübergreifende Integration der Prozesse innerhalb von Supply-Netzwerken wesentlich zur Steigerung der Netzwerk-Effizienz beitragen kann. Als Basis für jegliche Prozessintegration ist dabei die im Vorfeld durchgeführte Konzeption und Dokumentation der Prozesse. Die Realisierung der Nutzenpotenziale, die eine integrative Prozessdokumentation möglich macht, hängt dabei entscheidend von der angewendeten Methodik ab. Vor diesem Hintergrund wurde ein inkrementelles Vorgehensmodell zur integrativen Prozessdokumentation entwickelt und in Praxisprojekten erprobt. Das Vorgehensmodell gliedert sich in drei Stufen mit unterschiedlichem Integrationsgrad. Die erste Stufe stellt die unternehmensinterne Dokumentation und Auswahl der zu integrierenden Prozesse dar. Darauf folgt die bilaterale Prozessdokumentation zweier Netzwerkpartner (in der Regel Lieferant und Kunde) sowie letztendlich die Integration aller Netzwerkpartner in Form der multilateralen Integrationsszenarien. Während die interne Prozessdokumentation und -auswahl obligatorisch für alle Unternehmen durchzuführen sind, kann in den darauffolgenden Stufen der situativ am Besten geeignete Integrationsgrad gewählt werden. Hierbei ist zwischen einer partiellen und einer vollständigen Integration zu differenzieren. Abgeleitet von den empirischen Erfahrungen aus der Industrie erscheint eine vollständige Integration in statischen Netzwerken, in denen die Einzelunternehmen über Konzern- oder Holding-Strukturen gekoppelt sind, sinnvoll. In dynamischen Netzwerken mit unterschiedlichen und relativ häufig wechselnden Unternehmen und Partnerschaften ist demnach eine partielle Integration vorzuziehen, wobei in diesem Fall der empirische Beweis über das Ausmaß des tatsächlichen Nutzens noch erbracht werden muss.


241

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242


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15 The Analysis of Supply Chain Simulations in a Sandbox Model Peter Uray, Helmut Zsifkovits

15.1

Introduction

The topic of this paper is the construction of supply chain simulation models and their analysis using computer simulation techniques. We are showing the full process consisting of modelling, implementation, simulation and analysis in a nutshell. In order to prevent getting lost in details, we chose to use a simplistic model. This so-called sandbox, although far from describing a realistic supply network, exhibits some effects which are typical whenever the demand driving the system is the sum of a deterministic drift term and of a stochastic component. The main purpose of these models is to describe and explain dynamic effects in supply chains that are beyond the scope of common sense and simple analytical models. Multi-tier supply chains, often complex networks including a variety of actors, exhibit volatility in ordering patterns and inventory levels that can not be satisfactorily explained by consumer demands. Frequently, there is an amplification of order variability as one moves upstream in the supply chain, from consumer to retailer and producer. This effect is commonly referred to as the bullwhip effect, it was introduced by Forrester1 and analyzed by Lee et al.2. They suggested four causes: demand forecasting techniques, inflated orders during shortage periods (rationing game), order batching, and price fluctuations (forward buying). Simchi-Levi et al.3 add lead time as an additional factor. They clearly show that rational, optimizing behaviour on the part of decision-makers can lead to inefficiencies, including excessive inventory levels, inferior customer service, lost sales, misguided capacity plans, ineffective transportation, and delays in production schedules. Recently, a different pattern of supply chain dynamics was identified. Rong et al.4 introduce the concept of reverse bullwhip effect, showing that order variability may also increase downstream, due to disruptions in the chain. Shortages in supply, e. g. in the aftermath of a disaster or crisis, can lead to increased

1 2 3 4

Forrester (1961) Lee et al. (1997) Simchi-Levi et al. (2008) Rong et al. (2009)

244

Peter Uray, Helmut Zsifkovits

order volatility at the demand end of the chain whereas suppliers are operating at a stable level, exploiting their (newly reduced) capacity. Thus, the patterns of amplification and damping can be varied. Rong et al.5 describe “umbrella patterns” characterised by a high amplitude in the middle of the chain. To understand the mechanisms of supply chains and the resulting effects has therefore been a goal of all the players involved. This could potentially enable them to plan future demand more precisely and be more flexible in case of high uncertainty, new influences or disruptions. It is critical to build models that are able to explain effects and at the same time reduce complexity. Consequently, we base our approach on a simple model of a supply chain. Recognising that many real-world scenarios are interconnected supply networks with higher complexity than linear supply chains, we start using the chain-type configuration. The model is designed to be open for extensions and enhancements, though. The analysis of sandbox models is typically the first step in tackling a new technique. The model should be easy to understand in a way that one is able to easily discriminate effects stemming from the model from those that are inferred by the technique under consideration. Every dynamic model, no matter what problem it describes, consists of three major ingredients – dynamic variables, parameters and a set of rules, or equations, which describe the time evolution of the system. The values of a dynamic variable are fully determined by its initial value and by the laws of time evolution given by the model under consideration. Thus, dynamic variables are essentially time dependent. A good example of a dynamic variable is the inventory level of a certain node in a supply network which starts at a certain value – the initial value – and then evolves in time as the simulation goes. A model parameter influences the model too but, as opposed to a dynamic variable, is not itself influenced by the time-evolution of the model. In many cases parameters are constants. However, time-dependent parameters are also commonly used. An example of a constant parameter would be the inventory capacity of a node in a supply network. Another example of a time-dependent parameter is the number of market participants in a model that involves human population forecasts in a long-term simulation. Simulating a supply chain model may yield a variety of results, each of which is capable of providing different sorts of insight into the system’s behaviour. The simplest result of a simulation is the time dependency of the dynamic variables for a given choice of parameters as illustrated in figure 1 below. Single solutions are calculated in order to obtain numerical forecasts of the system

5

Rong et al. (2009)

The Analysis of Supply Chain Simulations in a Sandbox Model

245

behaviour. In order to find parameter values which lead to a particular system behaviour, one uses so-called parameter plots which are a different kind of result that can be obtained from a simulation. This paper is dedicated to a discussion of this second type of solution of a dynamic system.

Figure 15.1: The retailer’s inventory level as a function of time.6

The rest of this paper presents a simple supply chain model and describes how parameter plots are calculated and what information can be obtained from them. Section 2 gives a detailed derivation of the model equations. Section 3 explains techniques which can be used for the creation of parameter plots. In section 4 we present and discuss various parameter plots pertaining to different simulation results. The final section gives a concluding discussion as well as a short preview on future developments. 15.2

A Sandbox Supply Chain Model

The sandbox to be used in this paper consists of four components: The demand, the retailer, the trader and the producer. Since we are only interested in the stability of the supply chain, cash flow is ignored. We will see later, that the consideration of cash flow is not necessary for obtaining the results we want to present within the scope of this paper. Another simplifying assumption is that of our supply chain being a linear chain instead of a supply network. All orders and deliveries take exactly one time step to be carried out, and at most one order and one delivery is processed by each node in a single time step. Resources

Producer

Trader

Retailer

Demand

7

Figure 15.2: A sketch of our sandbox supply chain.

6 7

The form of this signal is caused by a demand process consisting of a sinus- shaped drift term and white noise. Details are described below. The system is driven by a stochastic demand process. The resources are assumed to be unlimited, thus any effects of scarcity of resources are absent in this model.

246


Of course, our model views the supply chain at a very high level as all details of the components are hidden behind simplistic assumptions. This approach has the advantage that the model behaviour is easy to understand, and thus the interpretation of the parameter plots to be introduced below is easy too. The dynamic variables of the model are the inventory levels of the retailer, the trader and the producer, denoted by ሺሻ, ሺሻ and ሺሻ respectively. Since we are simulating a discrete-time system, the time parameter is a nonnegative integer number. The model parameters are: x

Thecapacityoftheretailer’sinventory

x

Thecapacityofthetrader’sinventory

x

Thecapacityoftheproducer’sinventory

x

Thedemand(seebelow)

The entire model is driven by the demand, which is assumed to be a timedependent stochastic process. A detailed description of the demand is given below. Supply chain nodes in the model manage their inventories using one of two different order policies: constant or linear. The constant management policy causes the node to order a certain quantity of the commodity, ignoring the actual demand. Apparently the usefulness of this policy in a real-world economy is limited, it is applicable only for products with very steady patterns of demand and does not provide flexibility in case of fluctuations in level. It exposes interesting model behaviour, though, and allows for detailed insight into some model properties which cannot be seen that clearly using the linear policy. The linear policy basically consists of filling up what was sold the week before. This policy shows an improved performance as compared to the constant policy. It is much better suited for situations of volatile demand.


247

Inventory

Inventory

t Constant policy

t Linear policy

Figure 15.3: Constant vs. linear order policy.

The model consists of a set of rules which provide a means for calculating ሼ ሺሻǡ ሺሻǡ ሺሻ ሽ from the parameters and from a set of initial values ൌ ሼ ሺͲሻǡ ሺͲሻǡ ሺͲሻ ሽ. Throughout this paper we will use the initial condi-

tions: ൌሼȀʹǡȀʹǡȀʹሽ. The following rules apply: Within the scope of this paper, we focus our investigations on the retailer’s inventory level. The Demand Process Our sandbox assumes that the demand D(t), i.e. the quantity of commodities bought by consumers in each time step can be split up into three components, named Dȟ, DȘ and Dȗ. The Dȟ component is a constant value representing the average consumption. The DȘ component is a periodic function which describes deterministic – i.e. predictable - variations of the demand, such as the sales increase before Christmas. This component is assumed to have a periodicity of 52 time steps – i.e. we assume that one time step represents one week in real time. In order to simplify further, we assume, that DȘ is a sinus function without phase shift. The final term Dȗ represents the uncertainty which is inherent in any market. We assume that the stochastic variation of demand is confined to a fixed interval [-Z, Z] and that Dȗ is equally distributed within this interval.

Thus, we obtain the demand process split up into its components:

ሺሻൌɌ൅Ʉሺሻ൅Ƀሺሻ If one defines the parameters Ɍǡ Ʉ and Ƀ to be the average demand, the relative amplitude of Ʉ and the relative strength of Ƀ with respect to Ɍ, one obtains the formula:

248


D( t )

§ [K · § tS · § [] · [ ¨¨ ¸¸ sin¨¨ ¸¸ ¨¨ ¸¸N( t ) © 100 ¹ © 52 ¹ © 100 ¹

ሺሻ is a random variable which is equally distributed in the interval ሾǦͳǡͳሿ. Ʉ and Ƀ measure their respective amplitudes in percent (division by 100) of the average demand .

Figure 15.4: A typical demand process – ɄൌʹͲ, Ƀൌ͵Ͳ. 8

Inventory Management In order to gain knowledge of our sandbox’s behaviour, we investigate into two different inventory management policies. The first policy we will investigate is that each inventory is stocked up with the average demand Dȟ ignoring the actual taking. Of course, this is unrealistic as stocking up real inventories inevitably depends on the inventory level. However, this policy exhibits some interesting effects and is worth a closer look. The second inventory management policy we will investigate, called linear, we will investigate consists of ordering a quantity of commodities that would fill up the inventory to a certain threshold value į. If the inventory level is at or exceeds į no order is issued.

Mathematically, in every time step each node in our supply chain issues an order ɘሺሻ to its predecessor in the chain. Of course, in case of the constant policy ɘሺሻ ൌ Ɍ. The second case of a linear management policy is slightly more complicated. In this case: Zx

8

0 ... if x t G ® ¯G x ... if x G

Obviously, the process is an additive superposition of a sinus function and of white noise. The plot’s contrast was enhanced for better printing quality.


249

Here denotes the inventory level of an arbitrary node in the supply chain, i .e. one of , or . Of course, the parameter ઼ should be selected to be smaller than the inventory capacity of . The Model Equations As opposed to many other dynamic systems which are only approximated by a discrete time, supply chains are essentially time discrete systems. Consequently, the time evolution of a dynamic variable indexed by some nonnegative inte-

ger i is given by a formula of the type: x i t 1 Fi x1, x 2 ,..., x K , t

The time development of our sandbox is completely defined by the states of its dynamic variables , ǡ . Let 0 if x 0 ° Hx, C : ®x if 0 d x d C ° C if C x ¯

And let ɘ be the order function defined above. Then our sandbox model is completely defined by the following equations:

ሺͲሻൌȀʹǡ

ሺͲሻൌɌǡ

ሺͲሻൌɌǡ

ሺͲሻൌȀʹǡ

ሺͲሻൌȀʹ

ሺͲሻൌɌ

ሺ൅ͳሻൌሺሺሻȂሺሻ൅ሺሻǡሻ ሺ൅ͳሻൌɘሺሺሻǡȗ įሻ ሺ൅ͳሻൌሺሺሻȂሺሻ൅ሺሻǡሻ ሺ൅ͳሻൌɘሺሺሻǡȗįሻ ሺ൅ͳሻൌሺሺሻǦሺሻ൅ሺሻǡሻ ሺ൅ͳሻൌɘሺሺሻǡȗįሻ In this set of equations the auxiliary variables , and are used.

250


These quantities could in principle be removed by replacing them with the appropriate functions of , and . However, it is convenient to use them since they simplify the interpretation of the model equations.

Figure 15.5: 50 super sampled single solution instances of the retailer’s inventory level using the constant inventory management policy.9

Given a proper definition of the initial values, the model equations defined above can be used for the calculation of single solutions. Since our sandbox model is a stochastic process, any two single solutions for exactly the same set of initial conditions and parameter differ with probability 1. An example of 50 solutions is displayed in figure 15.5. 15.3

Parameter Plots

Although single solutions of a simulation model provide some insight into the properties of the model, one has to choose appropriate values for the model parameters, in order to obtain stable solutions. Moreover, a single solution gives no information on the behaviour of a system as a whole. In order to gain knowledge about the behaviour of a system for an entire range of parameter values, one may use the technique of parameter plots. A parameter plot displays a classification of the single solutions that can be calculated using model equations such as those described above. In our sandbox we use the following, simple classification method. Let be the retailer’s normalized inventory level, i.e. St :

9

Rt , t >0, T @ CR

This plot clearly illustrates the stochastic nature of our model solutions. Since the constant inventory management policy does not counteract inventory level deviations from a particular set point, any stochastic deviations accumulate with increasing time – thus the solutions diverge as time increases.


251

Let ሾሿ be the number of time values such that St >T2, T1@ . Here T2 T1

T1

and

are fixed classification parameters. Throughout this paper we use the values: 0.9

,

T2

0.1 .

Then we can define a classification of a single solution

Rn

as:

0 if St >0,[email protected] any t >0, T @ ° K>R n @ C sin gle >R n @ : ® 0.5 .....else °¯ T

The interpretation of this classification of a single solution is straightforward. If the inventory level goes to zero, or exceeds the inventory capacity, the classification of that particular solution yields a zero value. In this case something went wrong – either the retailer runs out of commodities, or he has to return some of the ordered goods back to the trader. In all other cases, the classification receives a penalty of 0.5 for exceeding one of the theta thresholds. Of course, a single solution is not representative in a stochastic system such as our sandbox. Thus, in order to receive a representative statement on the system behaviour for a particular parameter set, one needs to calculate an average classification from a sufficiently large number of single solution instances. Let C sin gle >R n @, n 1,..., N be the classification of the n-th sample of a set of solutions for a particular parameter set as defined above. Then an absolute classification of the solutions for a particular parameter set can be defined as: C>R@ :

1 No f N lim

N

¦C

sin gle

>Rn @

k 1

Of course, in realistic simulations, C[R] is calculated by choosing N sufficiently large. Throughout this paper we used 50 samples per parameter point. However, even this approximation requires heavy-duty number crunching. In order to understand the computational effort for producing the parameter plot shown in figure 5b consider the following. The parameter plot shown consists of 512x512=262,144 pixel values, each of which represents a parameter set. Since we require the classification of 50 samples per parameter set, we need to calculate a total of 13,107,200 solutions. Choosing T=100 – i.e. we forecast a single solution over a time of two years, this amounts to the calculation of 1,310,720,000 values for each of the dynamic variables described above. A modern computer requires approximately 20 minutes in order to calculate such a plot, provided the implementation is optimized for speed accordingly. However, the calculation of parameter plots for realistic supply chain models is a matter of days or even weeks.

252


15.4

Simulation and Results

In order to illustrate the usefulness of parameter plots, we show two examples. The first example plots (Figure 15.6 to Figure 15.8) show, how the model behaviour changes with the deterministic and stochastic variation of the demand. The pictures displayed below show eta-zeta plots for different values of delta. The second example investigates the relation between the retailer’s inventory capacity and the stochastic variation of the demand. We show parameter plots for deterministic vs. stochastic variation - the eta zeta plot

Figure 15.6: Parameter plot for eta (x-axis) and zeta (y-axis) with delta values inserted in the upper right corner of each plot.10 Simulation Parameters: samples per data point: …………………… 50 upper threshold: ……………………… 0.90 lower threshold: ……………… ………. 0.10 average demand:……………………… .. 5.00 deterministic variation of demand: …. 10.00 % stochastic variation of demand: …… . 20.00 % producer inventory capacity: … ……….. 10.00 trader inventory capacity: ……………… 10.00 retailer inventory capacity: …………….. 10.00 order function: ………… ……………... linear inventory set-point (linear): … …………. 1.00 x-parameter:……………………………….. eta y-parameter: ……………… …………….. zeta minimum x: ……… ……………………. 0.00 maximum x: ………………………… 120.00 minimum y: … …………………………. 0.00 maximum y: ………………………… 220.00

Figure 15.7: The eta-zeta parameter plot for delta=1.011

10

11

The black areas indicate parameter values which do not lead to stable solutions. The white areas indicate parameter sets with only stable solution. In the gray parameter areas, a certain percentage of simulation runs leads to stable solutions. Apart from eta, zeta and delta are the same as in the parameter listing shown in Figure 15.7. This value of delta causes the inventory management to fill the inventory up to its full capacity.


253

Figure 15.8: Increasing the delta value significantly12

Inventory capacity vs. uncertainty of demand - The CR/zeta plot

Figure 15.9: CR/zeta plot for delta=0.913

Figure 15.10: CR/zeta plot for eta=110 %.14

12

13

14

Increasing the delta value significantly above 1.0 leads to situations, in which ordered goods cannot be accommodated in the inventory – thus more and more simulation runs fail with increasing delta values. In our model we see, that over-reacting procurement is never better than just filling up, even if a stochastic variation of the weekly orders implies an increased demand. Of course a model that includes long delivery lags will inevitably lead to different results. The value of eta varies from left to right from 20 % to 110 % as inserted in the upper left corner of the plots. It can easily be seen that the level of the stable parameter region (white) decreases as eta increases. The value of delta varies from left to right from 0.1 to 025 as inserted in the upper left corner of the plots.

254


Figure 15.11: CR/zeta plot for eta=110 %.15

15.5

Conclusions

In this paper we described a sandbox model of a very simple supply chain and analysed the behaviour of this model using parameter plots. In order to define the contents of parameter plots the concept of classifying solutions was introduced. Finally we showed two types of parameter plot, the eta-zeta plot and the CR-zeta plot. Even though the examples shown in this paper are easy to understand and illustrate the basic principles of the technique of parameter plots, the extension to more realistic models is the logical next step in the development of general statements on the parameter dependency of supply chains. Regarding the computational strength required for calculating the rather simple plots describing our sandbox, it can easily be understood, that the calculation of realistic plots requires fast computers and many hours of computation time. Highly optimised code is also a must for realistic computations. The calculation of parameter plots for realistic models has the potential of yielding two major results – heuristic rules which can be used in every-day supply chain management and the calculation of specific forecasts. Particularly, the derivation of heuristic laws from pre-calculated parameter plots provides managers with a decision aid that is easy to apply and adaptive to changes of system parameters, as long as they do not exceed the plot’s parameter range. The model is a first step to model dynamic effects in supply chains. Some adaptations and enhancements are considered to allow for more realistic mapping of real-world scenarios. These include the extension of the linear chain model to provide for the representation of networked supply structures. With the introduction of the concept of disruptions and the extension of order policies, demand patterns like bullwhip and reverse bullwhip could be analysed.

15

The value of delta varies from left to right from 0.3 to 0.9 as inserted in the upper left corner of the plots. Please note that the last plot in this series is equal to the last plot in figure 6a but approached from a different parameter dimension.


255

References Billingsley, P.: Probability and Measure, Wiley Series in Probability & Mathematical Statistics, Wiley & Sons; Auflage: 0003 (26. Mai 1995), ISBN-10: 0471007102, ISBN-13: 9780471007104. Forrester, J. W. : Industrial Dynamics, MIT Press, 1961. Hewitt, E., Stromberg, K.: Real and Abstract Analysis: A Modern Treatment of the Theory of Functions of a Real Variable: v. 25, Graduate Texts in Mathematics, Springer Verlag, Berlin; Auflage: 2 (Oktober 1984), ISBN-10: 0387901388, ISBN-13: 978-0387901381. Lee, H. L., Padmanabhan, V., Whang, S.: The bullwhip effect in supply chains. Sloan Management Review 38(3):93–102, 1997. Rong, Y., Shen, Z. M., Snyder, L. V.: The impact of ordering behaviour on order-quantity variability: a study of forward and reverse bullwhip effects, Flexible Services and Manufacturing Journal, published online: 03 May 2009, ISSN: 1936-6590. Simchi-Levi, D., Kaminsky, P., Simchi-Levi, E.: Designing and Managing the Supply Chain: Concepts, Strategies & Case studies, McGraw-Hill Higher Education; Auflage: 3rd edition. (2007), ISBN-10: 0071287140, ISBN-13: 978-0071287142

16 Dynamic Competition in Supply Chains with Downstream Remanufacturing Capacity Emmanuel D. Adamides, George Papachristos

16.1

Introduction

Environmental pollution and the diminishing availability of natural resources, as well as pressure from communities and customers1 impose environmentalfriendly strategies on the part of manufacturers, as well as other public and private organisations2, regarding the environmental impact of their production, delivery processes, and the final disposal of their products. Clearly, these strategies are meaningful and sustainable only if they are in full accordance with business strategies3. Recycling and remanufacturing strategies are towards this direction, and are in compliance with national and international environmental legislation. For example, there is legislation in force in most EU countries that attributes extended producer responsibility for the full product life cycle4. In this line, in 2000, the European Parliament issued a directive requiring its member countries to institute an Extended Producer Responsibility (EPR) program for end-of-life vehicles. EPR is defined as “a policy principle to promote total life cycle environmental improvements of product systems by extending the responsibilities of the manufacturer of the product to various parts involved in the entire life cycle of the product, and especially to the take-back, recycling and final disposal of the product”5. Issues of life cycle assessment and EPR extend the view of corporate social responsibility upstream and downstream of the focal company in the supply chain6. As stated in the green paper of the European Commission7: “Corporate social responsibility extends beyond the doors of the company into the local community and involves a wide range of stakeholders in addition to employees and shareholders: business partners and suppliers, customers, public authorities and NGOs representing local communities, as well as the environment”. Consequently, the importance of incorporating EPR cost feedback loops into the manufacturing decision processes should not

1 2 3 4 5 6 7

Kovacs (2008) Majumder, Groenevelt (2001) Porter, Reinhardt (2007) Fleischmann et al. (1997); Tibben-Lembke (2002) Lindhqvist (2000) Kovacs (2008) European Commission (2001)

258

Emmanuel D. Adamides, George Papachristos

be overlooked. Through these feedback loops an issue that can be considered is an “afterthought or even a drag on cost competitiveness”8, and can be transformed and viewed from a competitive perspective. Non-EPR based end-of-life management systems generally offer little or nothing by way of feedback. In the same line, Waste Electronics and Electrical Equipment (WEEE) was established in the EU as a program designed to seek out ways for reducing the impact of waste streams of electronic and electrical equipment. The total volume of WEEE has been estimated to about 6.5 to 7.5 million tons per year in the EU9. Thus, it amounts to almost 1 % of the EU's solid waste and about 4 % of the municipal solid waste. Harmonization of legislation regarding take back of WEEE within the EU is very likely in the coming years10, as it is already a standard practice in other sectors of waste management. For example, all member states were forced to adopt the EU's definition of waste, which led to significant changes in waste-legislation at the national level. On the other side of the Atlantic, in the USA, the remanufacturing industry is a $53 billion industry, on par with the steel industry. Remanufacturing employment in 73000 firms in the USA had reached 480000 employees, a number that equals the consumer durable goods industry one11. Beyond legislation, consumer interest and environmental concerns impose further pressure on companies to adopt EPR12. Many companies, anticipating these concerns, act proactively with regard to the evolution of environmental performance requirements. Manufacturers of both durable and nondurable goods are setting up systems for remanufacturing of used products alongside with the manufacturing of new ones, in an economically viable way13. In many cases, reverse logistics networks are not set up independently ‘from scratch’, but are intertwined with existing logistics structures14. Consequently, product recovery is seen as the first step in a wide range of activities that include reconditioning, repairing, remanufacturing and recycling15, reuse, repair, recycling and remanufacture16, where the aim is to regain the potential value built in a used product17. A necessary condition for these activities to be of any value is

8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

Spicer and Johnson (2004) AEA Technology (1997) Nagel, Meyer (1999) Majumder, Groenevelt (2001) Mason (2002); Blumberg (1999) Savaskan et al. (2004) Srivastava (2008) King et al. (2005) Thierry et al. (1995) Guide et al. (2005); Ferrer, Whybark (2000); Ferrer, Whybark (2001); Guide, van Wassenhove (2003)

Dynamic Competition in Supply Chains with Downstream Remanufacturing Capacity

259

that the products considered for remanufacturing should offer sufficient savings in production costs compared to the value difference between new and recovered products. Nevertheless, product recovery is not a risk-free activity. There are risks and uncertainties associated with the timing, quality, quantity and variety of returns, as well as with coordination processes along the reverse channel and their related operational costs18. Frequently, however, in a closed loop supply chain there is a conflict of interest between upstream and downstream partners, resulting in a competitive situation. Upstream partners, which are usually the manufacturers of products, want to either show an environmental-friendly face by remanufacturing some of the used products, and/or recapturing some of the value in the product. For this reasons, they build facilities and collection capacity. On the other hand, downstream partners can build remanufacturing capacity to take advantage of the fact that they are closer to the market and that they have developed close relations with customers (sales and collection). Regulating the supply of new products seems a logical strategy for the upstream partners to make the operations of those that depend on them (downstream ones) uneconomical. However the manufacturer cannot maintain complete control over the entire supply chain. Downstream partners may respond by over-ordering to cancel the rationing of the manufacturers, or wholesalers. These results in a gaming situation similar to the rationing and shortage game19, whose long-term results for the individual players and the environment are not easily visible and may be undesirable. The situation many be more complicated if market entry barriers are low. Product recovery opportunities may attract specialized third parties, as it happens in activities such as tyre retreading20 or recovery of toner cartridges21 even when an OEM has not initiated product recovery22. In general, recovery and remanufacturing are activities of increased complexity compared to production and distribution of new products. The negotiations between retailers and suppliers are more complicated compared to cases involving new products because the quality of products is not uniform and the potential buyer may want to inspect the product before making an offer23. Another potential factor of complexity is that since the recovery activities (repair, remanufacturing) require (and reveal) intimate knowledge about the products,

18 19 20 21 22 23

Srivastava (2008) Lee et al. (1997) Ferrer (1997b) Scelsi (1991) Majumder, Groenevelt (2001) Tibben-Lembke, Rogers (2002)

260


may be necessary to be carried out by the OEM only24 (for additional examples concerning the computer and automotive industries). An additional factor of complexity is customers25. Direct shipment from customers back to OEMs is more costly than indirect shipments, despite this being the preferred mode of product return for customers. Customers do not want to go into the trouble of making shipping arrangements. Instead, they prefer to drop off products for return at facilities located in their area. In this context of increased dynamic complexity, the strategic behaviour of competing partners in a supply chain with remanufacturing activities cannot be analysed solely in terms of market characteristics and pricing strategies under a static perspective, or with limited dynamics considerations. In fact, what drives competition is the development and use of tangible and intangible strategic resources, such as recollection capacity, remanufacturing capacity, branding, customer relations, trust, etc. Consequently, in a dynamic resource-based view, strategic supply chain management can be thought as a sequence of decisions on the accumulation and combination of tangible and intangible assets stocks (resources, capabilities) which are necessary for achieving a sustainable fit of the firm with its environment26. Competitive advantage does not stem only from idiosyncratic resources and capabilities, but also from the way resources and capabilities change over time, ahead and/or in response to environmental changes, including competitors’ moves. As a result, system dynamics seems the most appropriate modelling formalism to capture the dynamics of resourcebased competition in a supply chain with remanufacturing activities. In the following sections, we first briefly review the literature associated with recollection and remanufacturing in supply chains to justify the need for a dynamic resource-based game-formulated perspective of competitive behaviour in this sort of supply chains. We then present a typical situation in a remanufacturing supply chain with competition among its main participants and underline the assumptions taken into consideration for developing the system dynamics model. This model is presented in some detail in section 16.4, while in section 16.5 we present the results of our explorations using this simulation model, and assuming game-like behaviours on the part of the participants/competitors. Finally, we conclude our chapter by emphasizing the main objective of our work which is to develop a conceptual operational framework that can help managers to understand the dynamics of competition in supply chains with

24 25 26

Ferrer (1997a); Thierry (1997) Min, Ko (2008) Dierickx, Cool (1989); Warren (2008)


261

remanufacturing activities, and accordingly to develop appropriate strategies, rather than providing prescriptions for management. 16.2

A Review of the Related Literature

An early definition of remanufacturing is: “an industrial process in which worn out products are restored to like new condition”27. On the other hand, reverse logistics is defined as “the process of planning, implementing and controlling the efficient, cost effective flow of raw materials, in-process inventory, finished goods and related information from the point of consumption to the point of origin for the purpose of recapturing value, or proper disposal” 28. The majority of published works on remanufacturing and reverse logistics concern pure operational issues and assume cooperation of the participants of the supply chain. When competition is being treated explicitly, the analysis is restricted to the static characteristics of markets and prices. An account of literature on reverse logistics is given in Fleischmann or Guide29, whereas a review of product recovery network models can be found in Fleischmann30. A treatment of reverse logistics concepts and strategies in the retail industry may be found in Bernon, Cullen31, whereas, another review by Dowlatshahi32 organises the related literature into five areas, namely: global concepts, quantitative models, distribution, warehousing or transportation topics, company profiles, and applications/cases. Common is the assumption of a central decision maker that plans network design33, shop-floor control34, and inventory control35 in order to optimize system performance. Indeed most quantitative models in the literature focus on production planning and inventory control in remanufacturing, facility location, resource allocation and flows36. Further reference on reverse logistics can be found in Carter or Srivastava37, whereas an analytic effort with decentralized decision making has been undertaken by Savaskan38.

27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38

Lund (1983) Rogers, Tibben-Lembke (1999); Tibben-Lembke (2002) Fleischmann et al. (1997); Guide et al (2000) Fleischmann et al. (2000); Fleischmann (2003) Bernon, Cullen (2007) Dowlatshahi (2000) Krikke (1998) Guide et al. (1997) van der Laan (1997) Srivastava (2007) Carter, Elram (1998); Srivastava (2007) Savaskan et al. (2004)

262


As far as modelling is concerned, there are several approaches in the literature for reverse logistics network design covering issues of problem formulation, a range of decision variables and parameters, data collection and generation techniques, as well as various solution techniques39. The majority of papers on remanufacturing consider a single reuse option, i.e., irrespective of their quality, returned products can be recovered to the same (original) quality level. Usually models do not incorporate multiple time periods, although this has been put forward as a possible extension. There exist additional references on deterministic inventory control40, on periodic review model41 and a continuous review model42. In many cases studied, the focus is on assessing the economic viability of product recovery compared to disposal. This has been done for photocopiers43, mobile phones44 and refillable containers45. Other items that are remanufactured (whole products or parts) include machine tools, medical instruments, copiers, automobile parts, computers, office furniture, industrial equipment, mass transit, aircraft, aviation equipment, telephone equipment and tyres46. The reduction of disposal costs and external material supply quantities make reverse logistics attractive47. However, there are more important drivers for the introduction of remanufacturing and recycling, compared to business operations and economic ones, such as regulatory and consumer pressure48. Reverse logistics issues are mainly driven by regulation in Europe and profit in the US while it is expected that greater economic, consumer and regulatory pressures in the coming future will be driven by consumer awareness and globalization49. A study made on the effect of remanufacturing on the forward supply chain concluded that a significant return rate can be used to mitigate demand fluctuations to some extent50. On the other hand a reverse supply chain acts to a certain extent to accentuate problems already identified in the literature51. The challenges facing reverse

39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51

Jayaraman et al. (1999); Fleishmann et al. (2001); Jayaraman et al. (2003); Kroon and Vrijens (1995); Louwers et al. (1999) Teunter (2001) Mahadevan et al. (2003) Fleischmann, Kuik (2003) Thierry et al. (1995) Jayaraman et al. (1999) Kelle, Silver (1989); Guide et al. (2000); Guide et al. (2000); Guide (2000); Laan (1997); Lund (1984) ; Guide et al. (2005) Minner (2001) Srivastava, Srivastava (2006) ibid Zhou et al. (2004) Monczka, Morgan (1997); Lambert et al. (1998); Rushton et al. (2000); Chandra, Kumar (2001); Rudberg, Olhager (2003)


263

supply chains include: the isolation of participants’ processes, the level of integration of processes and decisions between suppliers and retailers, and the lack of information systems connecting the different members of the chain. From the literature reviewed it can be deduced that reverse logistic networks are not a symmetric picture of forward distribution. Reverse networks are more reactive i.e. supply driven52. A reverse logistics flow is much more reactive with much less visibility, and firms, generally, do not initiate reverse logistics activity as a result of planning and decision making, but in response to actions by consumers or downstream channel members53. 16.3

Dynamic Competition in Supply Chains with Remanufacturing Activities: Cases and Assumptions for Modelling

Reuse, which may concern products, components, or individual materials54, requires that a new material flow from the user back to producers is put in place55. This logistical chain entails the physical transportation of used products from the end user back to a producer-remanufacturer56. In a remanufacturing setting, there is interdependence between the two products. The supply of used products that can be remanufactured depends on past sales volumes of new products and the level of remanufacturability57. It is also contingent on the manufacturer’s decision to either collect used products directly from consumers (Xerox, HP), or to allocate the reverse channel responsibility to the retailers (Kodak) and manage collection indirectly58. The example of Xerox, frequently being referred as a typical case, is characteristic of how a company has saved hundreds of millions of dollars through asset recovery and remanufacturing programs, while having a significant positive effect on the environmental bottom line59. The case of Xerox has proved that remanufacturing can be environmentally efficient and also profitable in a complimentary manner60.

52 53 54 55 56 57 58 59 60

Fleishmann et al. (1997) Tibben-Lembke, Rogers (2002) Fleischmann et al. (2000) Stock (1992) ; Kopicki et al. (1993) Fleischmann et al. (1997) Ferrer, Swaminathan (2006) Savaskan, Wassenhove (2006) Kerr, Ryan (2001) Ferrer, Whybark (2000); Guide (2000); Kerr, Ryan (2001); Dowlatshahi (2005)

264


In the resource-based view of competition, the stock levels of resources and capabilities (assets) are accumulated through the execution of organisational activities. Both capability and resource accumulations may be self reinforcing. The combination/architecture of strategic assets and the associated decision processes, as well as their stock levels, define not only the range and the economies of the activities in which the firm can engage at any point in time, but also plays a decisive role on the choices of the future competitive objectives by determining the difficulty involved in developing the newly required assets61. Hence, in our context, specific assets, at specific stock levels may augment or limit the decision space of supply chain and manufacturing/remanufacturing strategies (path-dependent trade-offs). In the following section (Section 16.4) we provide a resource-based model of a two-stage supply chain, i.e. one producer and one seller, that both have remanufacturing capabilities. The seller (thereafter referred as the retailer) sells new products produced in the producer’s facilities (thereafter referred as the OEM – Original Equipment Manufacturer), as well as remanufactured products which are based on recollected used products, and which have been remanufactured by either the retailer, which is assumed to have remanufacturing facilities, or the OEM. These supply chain participants cooperate in selling the OEM’s products (new and remanufactured) and compete in the recollection and subsequent remanufacture of used products. This is a simplification for generality of a typical situation that happens, for instance, in many national markets in the photocopiers industry. There is usually a multinational OEM of branded equipment that, although cooperates with local distributors/representatives for selling its products, it is also in competitive terms with them and/or their daughter companies, as far as recollection and remanufacturing of used equipment is concerned. Frequently, all the collection is undertaken by the retailer. The decision whether the retailer withholds or not, returned products to the OEM is a matter of the value it attributes to it. In the case of electrical equipment, the value depends heavily on age, i.e. the time the product has been used62. The market potential of returned products also depends on whether they can be returned to as good as new condition and resold under the brand that originally sold them. This provided that the OEM permits such activity, and here issues of brand image come into play. OEMs have invested money and effort in developing the brand equity of their products, i.e. a particular image in the minds of consumers. They do not want their products to appear in sales locations which might damage this brand equity63. Some OEMs will require that all instances of

61 62 63

Ghemawat et al. (2001) Guide et al. (2005) Tibben-Lembke, Rogers (2002)


265

product identity be removed before being shipped to the retailer. For example Hewlett Packard requires that all refurbished products sold be brought to likenew condition64. The behaviour of the retailer also depends on whether he collects products or the customers bring it back to it. In the first case he might demand a premium from the OEM in order to ship returned inventory. This is where the potential for gaming lies since the retailer may well decide that can earn higher revenues by running his own operation. In the second case he might demand a lower premium since it does not incur the cost of collection ceteris paribus. The market size also affects retailer strategy since a larger market size makes the collection process more profitable. In general, market size, is an incentive for the retailer to invest in increased used product collection and remanufacturing capacity. On the other hand the manufacturer has an incentive to transfer costs savings directly to the retailer because in the opposite case the retailer can just increase product price to compensate for cost, and, as a consequence reduce final product demand, subsequently reducing the economic attractiveness of investing in product collection in a downward spiral. In any case, it is assumed that collected products cannot be used immediately and have to go through a production process in each supply chain stage, before entering the forward stream again65. In the model, remanufacturing/recycling time in each chain stage is assumed to take the same amount of time per product processed. It is also assumed that the products collected are of sufficient quality to justify transportation costs, that remanufactured products are as good as new, and that there is no consumer preference for new or remanufactured products66. Hence the uncertainty inherent in the collection process is significantly reduced. The recovery process is treated in a rather aggregated way. A smaller scale, but more representative, example of competition in the supply chain is frequently met in countries like Greece, it refers to the market of stainless steel tank-like equipment (fermenters, stabilisers, vinificators, oil and milk vats, etc.), which are mainly used in the food and alcoholic beverages industries. In addition to the main storing barrel-like stainless steel tank, these equipment include devices such as motors and electro-mechanical components such as valves, shakers, sensors, etc., as well as heating and cooling jackets67. In Greece, there is a half of a dozen of major producers of stainless steel industrial

64 65 66 67

Guide et al. (2005) Savaskan et al. (2004) Fleischmann et al. (1997); Ferrer, Swaminathan (2006) Adamides et al. (2008)

266


tanks that though local distributors serve customers of different scale, involved in different but related industrial activities (wineries, breweries, oil producers, milk-processing cooperatives, etc.). In addition to the supply chain of new products, there is a parallel reverse supply chain of recollected and reconditioned (or even remanufactured) equipment which used to be collected and sold for recycling. The brand name of the OEM per se is not strong enough to attract customers and divert them away from remanufactured equipment. Frequently, the attraction of and the trust in the brand name is outweighed by the close, sometimes personal, relationships and the trust built between retailers, also acting as remanufacturers by outsourcing most of the work, which serve particular geographic areas, and their customers in these areas. Competition among retailers in a specific area is very weak, since usually only one retailer serves a particular geographic area. Hence, in the model, which is based on the characteristics of this industry, we assume homogeneous demand of a single type of product. That is, customers do not distinguish between new and remanufactured products when they buy from the same agent. In addition, we assume that there is no significant price differential between new and remanufactured. Nevertheless, demand information is available directly only to the retailer(s). We assume that the market/demand grows at a constant percentage each time interval. Operationally, the retailer issues orders to the manufacturer after consulting its inventories of new and remanufactured products. Similarly, the OEM regulates its production rate according to the state of its own new and remanufactured products inventories. In the base (validation) model, we assume that the retailer transmits to the OEM the exact demand information and that then, in turn, the OEM ships the exact amount ordered. Once products exit the manufacturing and remanufacturing processes are stored ready to satisfy demand. The main operations strategy objective of the retailer is to satisfy demand as soon as possible, regardless of its own short-term interest, which may be to delay shipments of new (OEM’s products) until its own remanufactured are available. At every time period, a percentage of the products in use are withdrawn to either be remanufactured or disposed. Of those recollected for remanufacturing, a percentage is recollected for remanufacturing by the retailer and the rest by the OEM. The number of products collected by the retailer for remanufacturing depends on the overall trust gained for its non-branded remanufactured products sold, as well as on its available capacity. The more remanufactured products it sells the more capacity it builds and the more used products for remanufacturing it takes. This implies that retailers are in an advantageous position with respect to the OEMs as far as collection and potential remanufacturing of used products is concerned. Used products move to OEMs’ facilities only if the local retailers are not able to collect and remanufacture, or when it is not profitable for them to do so, or when they are short of remanufacturing capacity.


267

Based on the above, it becomes clear that the strategic resources of the OEMs are production capacity, remanufacturing capacity, and brand name, whereas these of retailers are production capacity, remanufacturing capacity, customer relations, that include geographic proximity, and which are translated into trust. It then becomes clear that the operations strategy objective of the OEMs, in order to cancel the advantageous position of the retailers, is to slow down the development of the retailers’ resources and/or to obstruct their usage, and/or to make their use problematic and uneconomical (excessive idle capacity or large inventories). In the specific context, on way to do this is by regulating the flow of products to the market by taking advantage of that fact that OEMs are the initiators of the manufacturing-remanufacturing loop. The retailers would respond, or make proactive moves in anticipation of the OEMs’ strategic behaviour. In practice, an OEM may ration shipments, always or at certain periods, so that shortages in the market do not leave much space for remanufactured products and do not justify capacity investments from retailers, neither trust can be built from sufficient amounts of transactions concerning retailer-sold remanufactured products. Obviously, a retailer suspecting this logic may respond by over-ordering. This creates a strategic gaming situation that can be explored using the system dynamics model described in the following section. 16.4

A System Dynamics Model of Dynamic Competition in Supply Chains with Remanufacturing Activities

System dynamics is an approach developed for studying the behaviour of systems exhibiting high dynamic complexity as a result of complex dynamic interactions among their elements. System dynamics focuses on feedback loops which contain stocks (levels) and flows (rates). Stocks represent the state of the system whereas flows the rate of change of the state of the system. The discussion in the previous section suggests that this modelling approach is very suitable not only for modelling the flow and storage of goods along a supply chain, but also the resource and capability dynamics. The accumulation of assets as a result of the execution of specific activities over time can be modelled by stocks, whereas the rates of accumulation (routines) and erosion/depletion as flows68. The system dynamics model developed consists of three main sectors: the market system dynamics, a retailer’s operations and resources and an OEM’s operation, and resources (figure 16.1). In the “market” sector, demand is modelled by an accumulating stock (total_demand). The stock in_use represents the number of products currently in use at a specific period of time. A percentage of

68

Morecroft (2007); Warren (2008)

268


these products (col_rate) are recollected at each time period, whereas the rest is disposed. The stock collected is a conceptual buffer inventory of the products collected, where they are stocked before they are absorbed by the retailer (ret_reman) and the OEM (OEM_reman). In the “retailer” sector, the flow sales models the number of products sold at each time period. These products are taken from the stock inventory ret_inv, on which new, OEM remanufactured and own remanufactured products are forwarded. The remanufactured products are taken from the stock reman_ret at a rate defined by to_ret_sales. The percentage of collected products acquired by the retailer is given by the rate ret_reman which is restricted to the available capacity and depends on the factor attr_ret_reman, which, in turn, is a function of the level of the strategic resources capacity and trust, modelled as stocks. The rates of their accumulation (cap_incr and trust_incr, respectively) depend on the rate with which products are attracted for remanufacturing by the retailer (ret_reman). The degree of capacity utilisation is given by cap_utilization. The retailer orders new products from the OEM on the basis of the current demand (demand) after consulting its inventories (ret_inv and reman_ret). This variable is then adjusted taking into account the degree of suspicion for rationing on the part of the OEM (overorder).


dem and incr

269

overorder

total dem and order order fear

rationing %

dem and

perc incr dem and OEM inv

ret inv

in use dis disposed

production new

for sale

sales

recol rate col rate

to ret sales

to OEM sales collected

col

ret reman

rem an ret

OEM reman

to OEM

reman OEM

attr ret reman capacity

cap incr

cap utilization trust

trust incr

Figure 16.1 The system dynamics model of dynamic competition in a supply chain with remanufacturing activity.

The OEM forwards new and remanufactured products to the retailer at a rate given by the flow for_sale, which depends on the order placed by the retailer. Products are taken from the inventory OEM_inv to which they are placed after they exit the production process (production_new) and the stock of remanufactured products (reman_OEM), the latter at a rate of to_OEM_sale. The rate of used products collected by the OEM (to_OEM) depends on the rate of collection accomplished by the retailer (ret_reman). The rate of production of new products is a function of the orders placed by the retailer and depends on the OEM new and remanufactured-to-be inventories (OEM_inv and reman_OEM). The dynamic gaming situation described in the previous section is materialised through the decision variables overorder and rationing%, which are assumed to be controlled by the retailer and the OEM, respectively. In effect, the OEM by rationing on the retailer’s orders aims at cancelling the reinforcing loops of resource accumulations (ret_remanocap_incrocapacityoattr_ret_remano

270


ret_reman, and ret_remanotrust_incrotrusto attr_ret_remanoret_reman). On the other hand, the retailer, by overordering, aims at cancelling the rationing activities of the OEM and keeping the reinforcing momentum of its resourceaccumulation loops. 16.5

Simulations, Strategies and Gaming

In the base simulation scenario, which is principally used as a validation test, we assume full cooperation of both the retailer and the OEM over a simulation period of 60 time periods. This means that the OEM does not ration orders and the retailer does not overorders. The logic behind these strategies is for the OEM to concentrate on its core capabilities over the production of new products, while at the same time the retailer perceives this intention on the part of the OEM and appreciates its cooperation. The aim of the retailer is to grow its local remanufacturing business as fast as possible, whereas the OEM estimates that the remanufacturing operations of the retailer will be eventually restricted by capacity. It is of interest to see the results of these strategies of both players not only to the economic and operational performance indices of the individual players, but also to the environmental ones as far as the whole (forward and reverse) supply chain is concerned. For the latter, we use as metrics principally the ratio of the total number of remanufactured products over the total demand that is accumulated in the simulation period, and secondly Average Total Inventory of new, to be remanufactured and remanufactured products and its relation to the total number of remanufactured products. Regarding the individual players for the assessment of strategies of the OEM, the total number of products remanufactured and the average inventories of new and remanufactured products are used. For the retailer, in addition to these two, we also look at the degree of utilisation of its capacity. Coming back to the base scenario, assuming that 80 % of the products are recollected (which, although it looks high, is a realistic number for the stainless steel tank industry), that initially there are 100 products in the market, that the initial inventories of the OEM and the retailer contain 10 items each, the initial remanufacturing capacity of the retailer is 20 products per period, the initial value of trust is 1, and the initial demand is 100 products per period, the results of cooperation strategies from both players, for different value of market (demand) growth, are given in Table 16.1. In obtaining these results (first four rows) it was also assumed that the retailer adds remanufacturing capacity at a rate of 15 % of the number of products acquired for remanufacturing at each time period. The bottom row shows values for a market growth of 2 % with a remanufacturing adding capacity of 25 % of the number of products acquired for remanufacturing at each time period.


271

Table 16.1: Cooperation strategies for different percentages of market growth Market growth (%)

Total Average Inventory

Aver. Invent. OEM

1 2 3 5 2

111.6 153.6 215.8 459.2 152.0

82.2 112.0 150.7 218.8 106.8

Aver. Invent. Reman. OEM 0.4 0.4 0.4 0.3 0.4

Aver. Invent. Retailer 28.7 41.0 64.4 218.8 44.5

Aver. Invent. Reman. Retailer 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3

Aver. Capac. Utilis. 0.2 0.2 0.3 0.5 0.2

Total Reman. OEM

Total Reman. Retailer

5056 6916 9269 13425 6544

392 788 2200 13476 1483

Testing the same model for different values or recollection rates we obtained the results of Table 16.2. Table 16.2: Cooperation strategies for different percentages of recollected products Recol. rate (%)


Aver. Invent. OEM

80 90 70 50

459.2 511.7 408.6 317.2

218.8 213.0 206.1 178.0

Aver. Invent. Reman. OEM 0.3 0.9 0.1 0.0

Aver. Invent. Retailer 218.8 279.5 202.0 138.9

Aver. Invent. Reman. Retailer 0.3 0.3 0.3 0.3

Aver. Capac. Utilis. 0.5 0.5 0.5 0.4

Total Reman. OEM


13425 14223 12617 10922

13476 16364 10576 4744

In the results we observe that as the rate of recollected items is lowered, as it was expected the effect of the reinforcing loop is delayed and the relative number of remanufactured by the retailer products becomes lower. Large markets and large recollection rates, as it was already indicated, favour the retailer, whose capacity utilisation is increased in accordance with the market growth. Table 16.3 depicts the results of experiments with different “gaming” strategies from both parts: the OEM and the retailer. That is, when the retailer overorders and/or when the OEM rations. Table 16.3: Overordering and rationing in the forward supply chain Overorder

0 10 20 30 30 20 0 0 0 0 40 50

Ratio


0 0 0 0 70 90 90 80 70 60 60 50

459.2 489.8 516.1 539.3 427.2 484.1 423.4 382.1 337.9 300.0 399.2 359.9

Aver. Invent. OEM 218.8 216.5 215.2 214.8 219.9 216.9 219.9 218.2 211.9 196.1 219.3 215.9

Aver. Invent. Reman. OEM

Aver. Invent. Retailer

Aver. Invent. Reman. Retailer

0.3 0.2 0.2 0.1 0.5 0.2 0.5 0.8 1.2 1.8 0.6 0.9

218.8 272.8 300.4 324.0 206.5 266.6 202.6 162.8 124.5 101.6 178.9 142.8

0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 0.3 0.3

Aver. Capac. Utilis. 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.4 0.5 0.5

Total Reman. OEM


13425 13277 13197 13171 13499 13303 13500 13415 13092 12274 13472 13290

13476 14413 15033 15330 12400 14250 12264 10686 8556 6008 11371 9706

272


Figure 16.2 below shows a plot of the absolute value of the difference between the value of overordering and that of rationing, i.e. how much the number of forwarded by the OEM new products differs from the actual demand, and the difference between the total number of products remanufactured by the OEM and those remanufactured by the retailer. The values assume market growth equal to 5 % per time period, and when the recollection percentage is 80 %. When both players cooperate, the distribution of remanufactured products is even. From the graph it becomes clear that the non-cooperative behaviours on the part of the OEM result in attracting more used products for remanufacturing (four points on the right of the graph that correspond to the values of rationing: 60 %, 70 %, 80 % and 90 % and when the retailer does not overorders).

Reman'd by OEM - Reman'd by retailer (number of product units)

7000 6266

6000 5000

4536 4000 3584 3000

2729 2101

2000

0

-51 0

-1000 -2000

1236

1099

1000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

-947

-1136 -1836

-2159

-3000 Absolute(Ov erordering - Rationing)- number of product units

Figure 16.2: Distribution of remanufactured products as a function of the absolute difference between overordering and rationing.

On the other hand, when the retailer overorders and the OEM naively cooperates, the balance weighs towards the retailer and attracts more products for remanufacturing (lower left part of figure 16.2). When both players do not cooperate, the values differential lies between these two extreme clusters. Values are in favour of the OEM when the difference is small, while they are in favour of the retailer when they are large. This is because supply of more products by the OEM and overordering facilitate the smoother development of the remanufacturing capacity of the retailer. Overall, these results support the strategies of many OEMs to restrict supply with respect to orders for controlling the supply and the growth of remanufacturing business of downstream retailers. The reaction of retailers by overordering has only comparatively limited effects and


273

depends on the behaviour of the OEM. The retailer’s remanufacturing capacity dynamics for the cooperative behaviour (1), for rationing at 90 % (2), for rationing of 70 % (3) and for combined rationing (50 %) and overordering (50 %) (4) are shown in figure 16.3, and are in accordance with the results of figure 16.2.

Figure 16.3: Retailer’s remanufacturing capacity dynamics for different gaming situations

Nevertheless, as figure 16.4 indicates, the best performance of the OEM is associated with the worse overall environmental performance, as far as the number of remanufactured products with respect to the total demand is concerned. The highest ratio value is associated with the best retailer performance, when it overorders by 30 %, and is comparable to the environmental performance of cooperation. This environmental performance, however, is accompanied by high average total inventory with respect to the total number of remanufactured products (figure 16.5). Generally, the effect of this is rather positive to the environment since the majority of the excess inventory is associated with the retailer, whose transportation and maintenance costs are lower due to the locality of operations.

274


0,8

Total number of remanufactured/Total demand

0,76

0,75

0,73

0,71

0,7

0,73 0,69

0,68

0,66

0,64

0,61

0,6

0,57 0,5

0,48

0,4

0,3

0,2

0,1

0 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Absolute(Overordering-Rationing) - Number of product units

Figure 16:4: The ratio of total number of remanufactured products to total demand as a function of the absolute difference between overordering and rationing. 0,02 0,018 Tot. Av. Inventory/Total Remanufactured

0,016

0,0189

0,0183

0,0177

0,0171

0,0176 0,0165

0,0161

0,0157

0,0164

0,0164

0,0159

0,0156

0,014 0,012 0,01 0,008 0,006 0,004 0,002 0 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Absolute(Overordering - Rationing) - Number of product units

Figure 16.5: The ratio of Total Average Inventory to total number of remanufactured products as a function the absolute difference between overordering and rationing.


16.6

275

Conclusion

The aim of this chapter was to develop a conceptual framework for investigating the dynamics of internal competition in supply chains with remanufacturing activity. Towards this end, we presented the development of a system dynamics model of resource-based competition in a reverse/remanufacturing supply chain, and the results of simulation experimentation to investigate the effects of different cooperation/competition operations strategies on the performance of an OEM and a retailer, as well as on the environmental performance of the entire supply chain. The model developed has been based on the realities of the remanufacturing operations of the stainless steel industrial tanks sector, and so it explains observed behaviours. The results of simulations with the model justify non-cooperation strategies on the part of OEMs and retailers, respectively, as far as their operational performance is concerned. However, environmental performance is augmented when they cooperate, or when the retailer has the capabilities of getting more of the intended recollection load for remanufacturing.

276


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17 LogoTakt: A New Approach to Transportation Network Design for Medium Flows of Goods Ulrich Selinger, Gernot Liedtke, Kai Furmans

17.1

Introduction

In the past decades logistics and their role in industrial organizations has changed significantly. Concepts like Just-in-Time delivery, lean production, Efficient Consumer Response or Cross Docking have reduced capital cost and increased the agility of enterprises. Those concepts helped companies in addressing new markets and have accelerated the division of labor between manufacturers at a micro scale and between countries on a macro scale. The availability of an increasing range of products has increased consumers’ satisfaction. However, today there are some initial questions concerning future developments in logistics: 1. Logistics network design as a strategic measure for improving logistics operations is mainly suited to large companies. Small and medium size enterprises (SMEs) often lack sufficient resources and fall below the critical size to profit from modern logistics concepts. 2. The concentration on road transportation faces barriers to growth. With substantial rises in energy cost and wages as well as increasing congestion on the roads and changes in policy aiming at making freight transportation more ecologically sustainable, road based freight transportation will become significantly more expensive over the next few years. 3. The number of successful innovations in freight transportation is very limited. While sea containers and parcel express services have changed their respective areas of transportation, domestic and continental ground transportation is still dominated by full and less-than truckload transports as well as mixed cargo transports. In many cases these services do not fulfill the requirements of modern production and logistics systems such as high delivery frequencies and high reliability. Given these developments, the need for a new type of transport services focusing on SMEs and medium flows of goods becomes evident. The aim of this new service is to help those organizations to profit from the achievements of modern logistics concepts. The basic requirements for such a service can be derived from the following assumptions:

282

Ulrich Selinger, Gernot Liedtke, Kai Furmans

1. Efficiency can only be achieved through collaboration. Instead of managing an isolated supply chain, a network approach connecting transportation and logistics should be pursued. 2. Alternative modes of transportation with higher ecological sustainability and lower costs should be considered as well. 3. To become successful in the market, the new concept should combine the positive characteristics of modern parcel transport systems, companyorganized milk runs, and traditional mixed cargo systems. At first, these requirements appear to be incompatible and contradictory. In this paper, we want to solve this dilemma by altering the parameters speed, reliability, shipment quantities, transport frequency and regularity in an innovative new way. We will develop the business concept of LogoTakt as an economically and ecologically viable alternative for reducing logistics cost for medium flows of goods transported over medium and long distances. Following the introductory remarks, current trends in logistics and the resulting market requirements will be discussed in section 17.2. Today’s challenge to reduce logistics cost in a network with medium flows of goods is shown in section 17.3. Following this, we develop the concept of LogoTakt and show its modes of action and possible effects. In section 17.5 we provide a logistics cost calculation showing the feasibility and economic viability of LogoTakt. Finally we summarize our findings and give an outlook on future developments. 17.2

Development of Requirements on Transportation Services

Nearly all changes in logistics and transportation can be traced back to a small number of global trends. Having presented these trends, their implications on production organization, logistics network design and operational logistics are shown. Finally we will work out significant current requirements and developments in transportation services. 17.2.1

Top Trends

The new role of logistics in politics and within companies as well as the increase in domestic and global transportation are driven by a small number of stable global mega-trends1. With special regards to transportation, the following developments have proven their significance:

1

Groothedde (2005)

LogoTakt: A New Approach to Transportation Network Design for Medium Flows of Goods

283

1. Former domestic markets are continually merging into regional and global markets. Trading blocs such as NAFTA, the European Union or the WTO have eliminated trade barriers and thus eased the international exchange of commodities. Only in recent time, counter-movements towards bilateral agreements and prohibitive tolls can be observed. 2. Internet technology and global IT standards such as EDI have eased communication, leading to Ö Acceleration in production and procurement and thus significantly decreased response time, Ö Business relationships across cultural borders, Ö An improved market overview for consumers creating competition pressure, Ö Rapid changes in consumer preferences, leading to shorter product life cycles. 3. Transportation has become cheap and quick because of highly developed continental infrastructure and over-sea container transportation. Only in 2007, the scarcity of resources and the implications of climate change have shown to be the first barriers against this trend. The main effect of all these trends is the same – they contribute to a “Death of Distance” in production, trade and logistics2. This effect changes logistics business practice at a micro level and trade flows at a macro level. We will analyze these implications more in detail for logistics network design, organization of production and the relationship between transport and logistics. 17.2.2

Implication on Transport and Logistics

The “death of distance” has implications on the organization of production, on distribution systems and on retail systems. The amalgamation of markets, cultures and consumer taste as well as market pressure exerted by consumers force manufacturers to merge and international corporations to be formed. Economies of scale are realized by allocating different production lines to different factories (i.e. so-called focused factories3). As a result the average distance to the market increases while the overall commodity output in metric tons remains constant and GDP per produced ton decreases.

2 3

Ihde, 2003 Kotha (1992)

284


In manufacturing and especially in the automotive industry, value adding processes are handed to first and second tier suppliers. As a result, suppliers are more and more involved in complex network structures4. This leads to an increase in the exchange of high value goods between small and medium-size companies. Outsourcing encourages specialization: Producers and production sites become more and more specialized, and this creates synergy effects because one supplier now serves several competing manufacturers. The average distance to the next supplier for a specific product increases. Similar observations can be made for the distribution of finished goods: While companies are constantly challenged by competitors entering their home market, they are obliged to extend their market area and thus their distribution network. A high level of service, i.e. the availability of commodities and reactivity, is a mandatory condition for success in the market. Central warehousing reduces the total level of stock but also increases the total transportation performance in connection with the need for long-distance less than truckload transports5. As shown above, in production, distribution and retail, there is a stable trend towards larger forwarding distances and higher value density of the carried commodities. In the upstream part of the production process the flows of goods [metric tons/day] between increasingly specialized SMEs are rather small. Commodity turnover per GDP unit increases because due to concentration and specialization while total commodity output increases slightly. These developments are also clearly reflected in transportation statistics6. 17.2.2.1 Relationship between Transport and Logistics Until recently, the role of transportation in logistics has been seen as a timespace shift of commodities and thus as an inevitable cost factor. Today synergies are created between logistics systems and transportation service providers. This can be seen in the following three examples:7

4

5 6 7

An empirical survey by the DLR (German Aerospace Center) has shown, that the number of direct suppliers of big firms has dropped by 10 % within the last 5 years. However, the number of suppliers of small and medium size firms has increased by about 5% (Lenz, Menge (2007). Grothedde (2005), REDEFINE (1999) REDEFINE (1999); Guibauld, Soppé (2007) Groothedde (2005)


285

Ö Third party logistics (3PL) providers offer warehousing, order picking and distribution. Using a 3PL provider is attractive for companies that do not have enough output volume to set up their own logistics networks or who are about to enter a market. Ö Delivery concepts like Just-in-time8 or Just-in-sequence have rather high requirements on the punctuality of transportation services. Ö Large companies with many suppliers run their own transportation networks.

Pick-up tours over long distances for a single recipient and operated by an independent carrier are referred to as Milk Runs. However, their ecological and economic performance is principally limited. 17.2.3

Recapitulation and Problem Statement

With market integration and new technology, the market areas of production and trade companies increase. In this context, two trends are closely related: Increasing forwarding distance and increasing value density of the shipments (towards medium and high-value intermediate production and consumption goods). With increasingly fragmented production the flows of goods are decreasing. But even in cases of strong flows of goods, manufacturers prefer leveling the goods flows, leading to continuous transports with smaller transport volumes. Until recently road transportation was considered the optimum solution to the sketched logistics requirements as it is flexible, quick and relatively cheap compared to the logistics cost savings. It is ideally suited for full-truck and lessthan truckload transports and fits into the complex requirement patterns of the clients. As the transportation distances increase and the demand for highly reliable transportation services arises, the cost benefits of road transportation diminish. Many shippers cannot find any ecologically and economically sustainable solutions for their logistics needs on the market yet which will be demonstrated for a typical showcase.

8

JIT in the sense of a delivery by trailers, where the goods are directly fed from the trailer into the production line. In this case, a continuous and complex flow of full and empty trailer and tractors is set up.

286


17.3

17.3.1

Example Case “Medium-Size Flows of Goods”

Description of the Case Study

We will examine a model production network consisting of three production sites and 50 suppliers located through-out Germany. All deliveries serve to the replenishment of production stocks. The purchase orders for each material are triggered by individual order points. These order points are determined using following information: Ö demand behavior, Ö lead time for the different materials and Ö reliability of the transport service.

Furthermore it is assumed that all goods are transported on euro pallets only. The locations and actual transactions for this network have been artificially generated and validated with real world networks. The characteristics of the modeled system correspond to the characteristics of real world cases: Each supplier is linked to each production with an average distance of 350 km. Delivery frequencies range from daily to once a year with an average of 100 deliveries p.a. while the shipment size varies between 1 and 48 euro pallets with an average of 13 pallets. We assume that value density of the considered goods is at € 10,000 per ton. 17.3.2

Discussion of Existing Alternatives

The transportation market offers several alternative concepts for transport between the suppliers and manufacturers which differ in terms of cost and reliability. These are:9 Ö Ö Ö Ö

Full truck load and direct transports Less-than-truckload transports (consolidation) Milk runs organizes by the manufacturers and Mixed cargo transports.

Each of these alternatives will be discussed and their applicability to the case study network will be analyzed.

9

Liedtke (2006); Klaus, Kille (2006)


287

17.3.2.1 Full Truck Load (FTL) Transports FTL transports are usually initiated by the shipper and consist of shipments from one shipper to one addressee. In most cases empty positioning trips are required between the recipient of one shipment and the sender of the next. Analyzing tour patterns in detail, an average empty positioning distance of about 30 km can be found.10 In cases of regular shipment frequencies, transport operators usually set up regular “quadrangular tours”. Often, the eventual transport is operated by sub-contractors. The lack of intermediate stops yields a high degree of reliability in terms of on-time arrival and low transport damage. Given a high degree of space utilization by the shipper, those transports are highly efficient due to the low proportion of empty positioning. However, there are issues in FTL transports that need to be addressed: As the efficiency of those transports strongly depends on space utilization, suppliers with low to medium shipping volumes might have to wait a significant time, often weeks, before a sufficient shipping volume can be accumulated. Due to significantly longer lead times, manufacturers require high inventory levels and suffer from a very low degree of flexibility. As most manufacturers are not willing to accept this, suppliers might be forced to ship small volumes of goods, eliminating the efficiency of the transport. In other cases, extra transports become necessary to maintain some level of flexibility. These extra transports come at much higher cost than regular transports due to low loads, high cargo rates on the spot market and high planning cost. 17.3.2.2 Less-Than-Truckload Transports / Consolidation Less-than-truckload operations in Europe range from en-route pickup and delivery tours between two regions to complex cross docking operations. Sometimes even a connection to dedicated pick-up and delivery tours can be observed11. The institutional arrangements are quite similar to full-truck transportation. With a decreasing average shipment size, the professional skills of the forwarder’s dispatcher become more and more relevant. Less-than truckload transports are usually less reliable than full-truck transports degree as loading and unloading at all other stops of the same tour might cause delays. Unexpected increase in shipping volumes from one sender can reduce the available space for other shipments, thus leading to further delays.

10 11

Babani et al. (2006) The example “ITC” in Liedtke (2006)

288


The cargo rates [EUR/ton] are generally higher than in FTL transportation as the loading space occupation in the first and last segments of the tour is usually low. The relatively high complexity of coordination and dispatching is also reflected. For our case study, we assume that for every shipment using at least 25 % of the available space a LTL transport is arranged. Smaller shipments are accumulated until this level is reached. For shipments using more than 75 % of the available space on a trailer, a regular FTL transport is used. When analyzing the logistics cost of a LTL scenario, reliability has to be taken into account. As the majority of delays is shorter than 24 hours, one day of extra safety stock is deemed sufficient. 17.3.2.3 Own Account Transportation / Milk Runs The term Milk Run originally refers to transports operated by dairies to pick up milk from farms. The industrial adaption of this concept consists of tours at regular intervals organized by the manufacturer. It is increasingly popular in the automotive industry. On daily or weekly tours, shipments are picked up from a fixed set of suppliers in a fixed order and they are directly delivered to the production site without further consolidation or handling. The Milk Run concept eliminates common causes for delays found in LTL transports. Being controlled by the recipient, capacity issues can be easily addressed in this system. Furthermore, the regularity of pick-ups leads to fewer delays during loading. Therefore the overall reliability of Milk Run transports is similar to that of FTL transports. However, there are certain boundaries for using Milk Run transports. First of all, a steady production output as well as a certain shipment size are required to achieve the desired regularity of the system. As the probability of delays correlates with the number of stops, a typical Milk Run usually consists of few stops. The combination of those factors usually leads to rather low loads and small degrees of space utilization. For the discussed case, daily Milk Runs are viable for about 50 per cent of all supplier-production site pairs, while another 15 per cent can be served in weekly Milk Runs. As the reliability of Milk Runs is quite similar to that of FTL transports, no extra safety stock for covering transport delays is necessary, resulting in low inventory levels. On the other hand, about 1/3 of all pairs cannot be served using Milk Runs as they do not meet the criteria stated above. For these pairs, we assume that mixed cargo networks will be used (discussed in following subsection). The Milk Run scenario for our case shows the obvious limitations of the Milk Run concept for SMEs: As a significant number of suppliers cannot be integrated into Milk Runs, the use of alternative and usually less reliable trans-


289

portation concepts remains necessary, adding further complexity to the supply network. Furthermore, the remaining milk runs yield low loads and thus reduce the efficiency of those transports. 17.3.2.4 Mixed Cargo Mixed cargo in this context can be seen as all kind of general cargo with shipment sizes varying between 50 and approximately 2.500 kg. Most forwarders handling mixed cargo are organized in alliances. In addition to that, there is a small number of global forwarders covering this segment as well. For both cases, the transportation networks have a similar topology: Each network partner is covering a certain region which is served by 12 ton trucks. The forwarding agency consolidates the shipments to full truck loads which are either send directly to the network partner in other regions or which are routed to a central national hub. Many transports in the main legs follow a fixed schedule. There is a fuzzy boundary between mixed cargo and less-than-truckload transportation with transshipment. Mixed cargo transportation often lacks a sufficient level of reliability. With a high number of different customers and irregular shipping volumes the actual dispatch of shipments becomes difficult. As the market for mixed cargo is quite competitive and most shippers focus on low transportation cost, service providers differentiate themselves through prices only.12 As a result, door-to-door times in a mixed cargo network vary strongly and manufacturers are forced to keep additional safety stock to offset this lack of reliability. For the discussed supply network, we assume that one mixed cargo provider will be used for handling small and medium shipping volumes. The relatively low reliability of this mode of transportation is reflected through an additional safety stock covering delivery delays of up to three days. 17.3.3

The Effects of the Existing Alternatives on the Sketched Network

As mentioned above, each alternative transportation solution has a different impact on the production system. These impacts are reflected in our analysis of several scenarios using the discussed alternatives for the sketched network. Logistics cost is the main driver for efficiency in a logistics network. For this case study, transportation and inventory cost for each alternative have been analysed. The average lead time and the average cover time for each scenario is also considered. The average lead time can also be seen as an indicator of the flexibility of a scenario. While short lead times offer a high degree of flexibility, 12

Liedtke (2006)

290


longer lead times lead to lower flexibility. In general, low flexibility incurs additional cost through reactive measure on changes on short notice. The average cover time is an indicator for inventory levels.

logistics cost p.a. [€]

logistics cost

full truck load

less than truck load transportation

own account milk run

mixed cargo

inventory

Figure 17.1: Logistics costs 18,0 16,0 14,0

working days

12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 full truck load

less than truck load average lead time

own account milk run

mixed cargo

average cover time

Figure 17.2: Inventory indicators

Our analysis has shown that full truck load transports offer the greatest cost benefit. Due to an optimum loading space utilization transportation becomes highly efficient and offsets higher inventory costs due to lower transport fre-


291

quencies. On the other hand, an average lead time of 15 working days results in a very low degree of flexibility. To maintain some flexibility, additional transports at higher cost might be necessary. While it is possible to reduce lead times significantly with consolidated lessthan-truckload transports another price has to be paid: Significant safety stocks become necessary as LTL transports are deemed less reliable than FTL transports. In addition, due to the high cargo rates of LTL transports, transportation cost is also relatively high. Own account milk runs are the preferred transportation alternative for many supply networks as they combine high transportation frequencies with a high degree of reliability. For the sketched network this is reflected in low inventory cost and the lowest average lead time of all alternatives. However, high frequency transports and low loads incur high transportation cost, making transports less efficient. Shipment through mixed cargo networks offers a high degree of flexibility as goods can be directly shipped. This leads to small shipment sizes and subsequently higher transportation cost as no economies of scale can be realised. In addition to that, the low reliability of mixed cargo networks leads to high inventory costs. All existing concepts for transportation network design cannot deliver a highly cost-efficient yet reliable and flexible service. Of all discussed scenarios, own account milk runs offer the highest degree of flexibility at relatively low cost. However, in a network with medium flows of goods many origindestination relations lack sufficient shipping volumes to justify daily or weekly milk runs. Serving these origin-destination pairs with a high frequency would require the consolidation of shipments for multiple destinations. 17.4

Concept of LogoTakt

As none of the existing alternatives is fully suited to the requirements associated with the new logistics trends, a new approach is necessary. The idea behind LogoTakt is combining the positive effects of the sketched alternatives to create an efficient and reliable transportation network. 17.4.1

Basic Principle

LogoTakt is modelled on the concept of a parcel service network combined with milk runs. Using a comprehensive network of terminals, regular milk runs for pick-up and delivery are set up to serve customers. All shipments are consolidated for transports between the terminals. Those transports can be served by either road or rail transport.

292


The basic principle of LogoTakt is regularity, i.e. each transport leg is operated daily according to a fixed schedule. This allows customers as well as service providers to adjust their operations to this schedule and thus reduce the need for operational flexibility. All schedules are robust, i.e. designed with sufficient buffers to absorb most delays. Further robustness is achieved through standardisation as only palletised cargo not requiring special treatment is accepted. 17.4.2

Expected Effects

It can be expected that LogoTakt leads to a couple of effects towards economic and ecologic efficiency. These are Ö Ö Ö Ö Ö

Robustness due to fixed schedules, High degree of consolidation, Reduction of warehouse cost, Possibility to use railway for main leg transportation, Reliability in hub and spoke networks due to a high frequency. These expected effects will be explained in the following subsections.

17.4.2.1 Robustness Due to Fixed Schedules The majority of transports on the core network between transshipment points is suitable for long-term planning and scheduling. This eliminates the need for short-term and thus often sub-optimal scheduling. The integration of new network partners follows the basic structure of the network so that schedule changes can be minimized. For pick-up and delivery tours a fixed schedule is established for the majority of tours and customers. This allows shippers as well as forwarders to adapt their processes accordingly. In addition to those core tours, a small number of stops can be added or omitted according to daily demand. Due to the regularity of fixed schedules, tours and transports on the core network are more robust compared to partially dynamically constructed ones as the amount of daily scheduling is reduced significantly. This robustness allows a much higher degree of reliability. 17.4.2.2 High Degree of Consolidation Similar to mixed cargo networks, LogoTakt consolidates shipments from multiple shippers. Using curtain-side containers and confining the scope of the network to palletized cargo, the average space utilization of the vehicles is noticeable higher compared to closed transportation networks such as milk runs and mixed cargo transportation.


293

17.4.2.3 Reduction of Inventory Cost The most significant cost savings can be expected in inventory cost. This effect can be triggered through several drivers: Ö With a regular flow of goods the cycle stocks of the shipper and recipient can be reduced as the average time between two deliveries decreases and the reliability of the transportation network increases. However under certain circumstances, the vulnerability of the supply chain is increased as cycle stock can also absorb unforeseeable events such as the bankruptcy of a supplier or industrial action. Ö In cases where demand fluctuation determines the stock level, e. g. in retail or at regional sales offices of manufacturers, the systematic cycle stocks can be reduced. The effect on the safety stocks is much smaller. Especially in the cases of highly fluctuating demand and small flows of articles, safety stock reduction plays a minor role. Ö Daily delivery opens the possibility to switch from a push system to a pull system as goods can be delivered within two days at a high reliability, given that this shift of the order penetration point is accepted by customers. Ö For dedicated and customer specific products, the average lead time can be reduced as there are regular transports at least every 24 hours. In current networks with low frequency full truck load deliveries are significantly longer. For those networks, short-notice demand can only satisfied through extra transports.

For all cases shown, inventory levels can be reduced significantly. The examples show that regular shipments cannot always be guaranteed if the costsaving potential should be completely exploited. Thus, a trade off between stock reduction on the one hand and consolidation and regularity on the other hand must be considered in the analysis. In addition LogoTakt might imply an increased supply chain vulnerability. 17.4.2.4 Optional Use of Rail Transport on the Core Network For the LogoTakt concept, regularity in the flow of shipments is more important than transportation speed. The availability of regular transports leads to a synchronization of logistics and production processes, reducing the need for trouble shooting measures which require rapid response times and short transport times. Permitting longer transportation times enables the use rail transportation on the core network. Rail transport per se is not necessarily slow-running as freight trains have a regular operational speed similar to trucks. The main reason for lengthy rail transports are marshalling operations and waiting times for connections. Assum-

294


ing a high departure frequency of freight trains on the core network between marshalling yards, the average waiting time can be reduced by a large degree and the average speed of long-distance railway transports could become similar to the speed of long-haul road transportation. 17.4.2.5 Reliability in Hub and Spoke Networks Due to a High Departure Frequency Current hub and spoke networks suffer from a number of structural weak points. One of those weak points is the low departure frequency, leading to disproportionately high waiting times for the next departure in case of missed connections. The resulting delay of the shipment usually adds up to 24 hours or more, leading to further effort to offset the effects. To achieve the desired degree of reliability, several strategies can be implemented: Ö Significant time buffer are established. This decreases the risk of missed connections but also increases the regular transportation time. Ö Customers are forced to accept infrequent delays of one or more frequencies. To overcome this, material buffers, i.e. safety stock, are necessary. From a logistics point of view infrequent delays have a similar effect as an increased regular transport time. Ö Connections will be held until all delayed transport shipments are on board. This strategy is frequently used in passenger transportation and leads to a chain reaction affecting a high number of customers.

In a network with high departure frequencies the average unforeseen waiting times are significantly shorter. This effect also occurs if we consider multiple delays occurring in transport chains with many intermediate hubs. 17.4.3

LogoTakt Network

LogoTakt services are delivered through an extensive transportation network. The key element of this network are cross-docking terminals located throughout the covered area. All terminals are linked to each other through at least daily transportation services. To make full use of the LogoTakt concept and its intermodal options, a terminal should have direct access to a high-frequency rail cargo network. This network of terminals and transportation services between the terminals is referred to as the core network. All shipments passing through a terminal have to be identified and sorted which incurs further costs for handling. Whenever possible, shipments for one recipient are consolidated onto a single curtain side container at the initial terminal to avoid further handling at the receiving terminal. Customers, i.e. senders and recipients, are served through pick-up and delivery tours by road starting at these terminals.


295

For the discussed case, we propose a network of 12 terminals located at the key nodes of the German rail cargo network that can be linked by both road and rail transportation. 17.5

Results of Exemplary Logistics Cost Calculations

To evaluate the concept of LogoTakt, we examined several scenarios for the case study network. Each of these scenarios represents a typical development stage of the LogoTakt concept: Ö Exclusive tours: This scenario represents an early development stage of the LogoTakt concept as the network caters exclusively to a single manufacturer. It is based on the idea of regular milk runs and uses elements of huband-spoke networks such as cross-docking and consolidated runs on the core network. Ö Open network: Once a core network covering all important areas is established further customers will use this network. This scenario is based on the assumption that the critical mass of the network is achieved when all terminals of the network are directly linked to each other. It is assumed that the allocation of total cost to different customers is based on transport distance and loading space occupancy. Ö Intermodal transports for exclusive networks: This scenario is based on the scenario of exclusive tours. But it includes rail transports on the core network. As all terminals are directly linked to the existing high-frequency rail cargo network in Germany (so-called “single wagon network”) those links are used for all transports exceeding a travel distance of 250 km. As this network caters to one customer exclusively all transports are charged based on the cargo rates for full container transports. Ö Intermodal transports in an open network: Based on the scenario of an open network, this scenario is extended to include rail transport. Again, all transports on the core network exceeding a travel distance of 250 km are served by rail. However, due to the open character on the network we assume that the cargo rates are proportional to the space used.

17.5.1

Assumptions for the Calculation

One of the key characteristics of the LogoTakt concept are daily deliveries between any two points. For the discussed supplier network, this means that a daily transport link is established for each pair with a sufficient shipping volume. We assume that all suppliers are able to break down their current shipments to daily shipments. The minimum shipment size is defined as one euro pallet.

296


All pairs lacking a sufficient shipping volume for daily services are also linked to the LogoTakt network. In order to maintain the regularity of the pickup tours, these shipments use separate transports on the first leg while being consolidated with other shipments on the core network and the delivery tours. Ideally, all shipments should be routed through the core network. However, as the proposed core network has a low density in some cases the use of a terminal would entail significantly higher transport distances. In these cases, a direct transport is economically more favorable. All suppliers and plants are served by road transport. Pick-up tours are either organized as direct transports to the hub or through milk runs serving up to 3 suppliers. These milk runs follow a fixed unaltered tour. As each receiving terminal in the sketched case is only handling shipments for one plant, shipments are already consolidated onto a 45ft curtain side container at the originating terminal which can be directly transferred on-to the delivery transport. All delivery tours are served by direct transport. The cost assumptions for all scenarios are shown in table 17.1. Table 17.1: Cost assumptions

cost road transport long haul (per 40 ton truck) € 1.25 / km road transport short haul (per 40 ton truck) € 1.50 / km rail transport (per 45ft curtain side container) € 0.80 / km cross-docking and sorting

€ 1.50 / euro pallet

average value of goods interest rate for inventory warehousing costs

€ 2,500 / euro pallet 15 % p.a. € 40.00 / euro pallet p.a.

17.5.2

Results

Our analysis shows that the concept of LogoTakt can be easily applied to the sketched supplier network. Despite the low overall shipping volume of the network, 87 % of all supplier-plant pairs are suitable for daily deliveries. We also find that 96 % of daily deliveries can be routed through the LogoTakt network. LogoTakt also has a highly positive impact on inventory levels. As shown in figure 17.3, the LogoTakt scenario is associated with the lowest inventory as well as the lowest lead time for the sketched case. Low inventory levels offer cost benefits in terms inventory and warehouse costs while low lead times can be equated with a high degree of flexibility towards the production schedule.


297

Inventory 18,0 16,0 14,0 working days

12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 full truck load

less than truck load own account milk run average lead time

mixed cargo

LogoTakt

average cover time

Figure 17.3: Inventory indicators in comparison

While the effects on inventory levels are similar for all LogoTakt scenarios, the associated logistics costs vary significantly. The differences in the results will be worked out in the following subsections. 17.5.2.1 Exclusive Tours As this scenario does not include other shipments, loads on this network are relatively low and significant savings can only be achieved through consolidation. For pick-up tours this consolidation is done through milk runs which serve about 50 % of the suppliers. On the core network, shipments on hub pairs with low volume are routed through an intermediate hub to gain further consolidation potential. Due to the low density of the network the average pick-up distance is 79 km with an average load of just 35 %. This is also reflected in the cost per ton kilometer of EUR 0.35 for the pick-up tours. In this scenario, the cost for pick-up tours accounts for 30 % of all transportation cost. On the core network, an average load of only 59 % can be achieved through consolidation. The corresponding cost per ton kilometer at EUR 0.17 is considerably lower compared to the pick-up tours. The delivery tours have proven to be highly efficient. The consolidated shipments allow up to 10 daily delivery tours with an average load of 89 %. The efficiency is also reflected in the cost per ton kilometer of € 0.11. The overall results of this scenario show that transportation and handling costs are on a high level. This can be explained mainly through inefficiencies in

298


the pick-up tours due to low loads and long sectors as well as the extra handling effort in the terminals. Nevertheless, the low inventory levels associated with the LogoTakt concept offset the high transportation cost and make this scenario a viable alternative compared to other concepts with similar degrees of flexibility. 17.5.2.2 Open Network As expected, the main cost benefit in this scenario is achieved through consolidation with other shipments on the core network. Assuming an average load of 80 %, the cost per ton kilometer is at € 0.12 compared € 0.17 for exclusive tours. For the discussed case, the transportation costs on the core network decrease by 43 %. The low density of the network constrains potential cost savings in the pickup tours. With an average pick-up distance of 78km a significant number of pick-up tours is not suited for incorporating further stops. This is also reflected in the cost per ton kilometer, which is at € 0.25 for pick-up tours in an open network. Overall, an open network offers significant cost benefits for the LogoTakt concept. While the benefits for this scenario can mainly be found on the core network, future potential benefits in pick-up and delivery tours can be anticipated with an increasing network density. 17.5.2.3 Optional Use of IntermodalTransportation On the proposed core network, all terminals can be linked to both road and rail. We examined the use of rail transport on the core network for all legs exceeding a distance of 250 km. For both scenarios we find that the use of rail transport offers significant cost benefits as the cost for rail transport is significantly lower. With exclusive tours, the transportation cost on the core network can be reduced by 27 % while the decrease in an open network is at 22 %.


17.5.3

299

Critical Discussion

overall logistics cost p.a.

Logistics cost for all scenarios

full truck load

less than truck load

own account mixed cargo milk run

transportation

LogoTakt exclusive tours

LogoTakt open network

LogoTakt rail exclusive

LogoTakt rail open

inventory

Figure 17.4: Logistics costs in comparison

Comparing the results of all scenarios, it is obvious that the LogoTakt concept offers a viable alternative to current transportation networks in terms of cost and flexibility. The high level of transportation cost in the LogoTakt concept can be mainly attributed to high frequency deliveries. Serving all origin-destination pairs daily in a network with medium flows of goods affects the transport loads and thus the efficiency of the network. Furthermore, we found that a low density network also constricts efficiency as the covered area of each terminal is too large for efficient pick-up and delivery tours. In terms of inventory levels and flexibility, LogoTakt offers significant benefits. Reliable daily deliveries enable manufacturers to reduce their inventory by up to 65 % while maintaining a high degree of flexibility. It also has to be taken into account that LogoTakt requires more road transports in the pick-up and delivery tours than other concepts due to the high frequency of deliveries. However, this effect can be offset by the use of rail transport on the core network.

300

17.6


Conclusion and Outlook

Our analysis has shown that the LogoTakt concept is an interesting alternative to current approaches for transportation networks. The calculation has shown that LogoTakt is especially suited for long-distance transport relations (> 300 km) with medium size flows of goods (3-10 tons/week) and with a high value density of the cargo (>10.000 EUR/ton). Thus, LogoTakt focuses on the most dynamically developing segment of transportation demand. The key advantages of the concept are the high delivery frequency and the high degree of reliability. They enable suppliers and manufacturers to significantly reduce inventory levels while maintaining a high degree of flexibility in terms of production planning. On the other hand, the LogoTakt concept is also associated with considerably higher transportation costs because of the long expensive pickup and delivery tours. Opening the network for further customers is necessary to achieve considerable cost savings. The use of rail transportation further enhances the cost efficiency. Compared to established approaches of transportation network design such as milk runs, LogoTakt can provide daily service for approximately 60 % more origin-destination pairs. On one hand, this enables considerably more shippers to make use of daily deliveries and thus benefit from increased flexibility and decreased inventory levels. The market potential of the LogoTakt concept is increased accordingly. On the other hand, manufacturers currently using different transportation concepts for each segments are given the opportunity to integrate all transports into a single network, realizing economies of scale. However, the efficiency of the LogoTakt concept heavily depends on the number of customers and the network density. A low density network with a small number of customers incorporates lengthy pick-up and delivery tours with considerable effects on transportation cost and space utilization. Strategies have to be developed to achieve quickly the necessary critical mass. The LogoTakt concept is based on the idea of a highly reliable transportation network. To achieve the desired reliability, robust planning and execution are essential but also require suitable tools which have yet to be developed. Furthermore, open transportation networks require a sustainable business model. This research is addressed within the research project of LogoTakt which is funded by the German federal ministry of economics.


301

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18 Simple Cumulative Model for Due Date Setting Klaus Altendorfer, Herbert Jodlbauer

18.1

Introduction

Customer satisfaction is the most important target of manufacturing companies to stay competitive. To reach a high level of customer satisfaction on the one hand the product quality has to fulfil the customer requirements. On the other hand the soft facts like the logistical figures regarding service level and supply availability become more and more important. The ability to know if a due date can be met (with a high probability) or how much additional capacity is needed to ensure a requested due date (with a high probability) does ensure a high supply availability. If additional capacity is not available the ability to know what the earliest possible due date which can be met is (with a high probability) does ensure a high service level if postponing due dates by negotiation is possible. This task is often described in literature as a complex and difficult one.1 Many algorithms based on different assumptions can be found to solve the problem of due date setting (DDS) or at least to deliver a decision support for DDS. Most of these algorithms are quite complex and need some additional assumptions to work or they are developed for very specific environments. The method presented in this article tries to abstract the problem to a quite manageable level and solve it in an intuitive manner which can be understood by the personnel responsible for such due date decisions. It is clear that in such an abstracted view of the problem some detailed knowledge about the structure of the production system is not included. For this reason the proposed model is a decision support system where some of the too detailed information still has to be considered by the planning personnel. The proposed method does not take into consideration the supply of material but only the available capacity for the requested orders. Furthermore the proposed method can also be used to evaluate the consequences of unplanned downtime of machines on the ability to meet the promised due dates. No detailed scheduling is included into the approach; this function has to be fulfilled by the lower level production planning. In the literature review which is the next section of the paper different methods for solving the problem of handling requested orders concerning due dates and number of pieces requested are presented. Section 18.3 introduces the basic deterministic one machine model as well as its further development for stochas-

1

Özdamar, Yazgac (1996); Moses et al. (2004)

304

Klaus Altendorfer, Herbert Jodlbauer

tic processing times. At the end of section three the numerical example is introduced and differences between the stochastic and the deterministic settings are discussed. The enlargement of the model to a multi machine production system is introduced in section 18.4. The resulting model for stochastic processing times is outlined at the end of this section. Some ideas how also the key components availability could be included into the model are presented in section 18.5 and section 6 shows how this model can be implemented for DDS within a supply chain. The conclusion is presented in section 7. 18.2

Literature Review

The methods for promising due dates and delivery quantities are either called DDS or available to promise (ATP) functions in the literature. Most literature on ATP is related to the MRP II (manufacturing resource planning) method2. The term DDS is used in literature in a broader sense and especially also in other planning environments than MRP II.3 In the following literature review a brief overview of what methods are available is presented and some links between the available methods and the one proposed here are shown. The literature can be divided into methods based on deterministic processing times or on stochastic processing times. A further attitude for clustering the available methods is the objective they have and what the result is. 18.2.1

Material Based Methods

In Vollmann et al.4 the conventional ATP function is described as delivering the amount of a certain product which can be promised to the customer until a certain date. This function, which can be based on the master production schedule (MPS) in a MRPII system, assumes that production orders are based on forecasts. These forecasts are “consumed” by real customer orders. Depending on the production being based on the forecasts or only on the fixed customer orders this system can be make to order (MTO) or make to stock (MTS).5 The conventional ATP method does not consider processing times and the material planning is done on a deterministic basis.

2 3 4 5

Vollman et al (1997); Jodlbauer (2007); Hopp, Spearman (1996) Özdamar, Yazgac (1996); Xiong et al. (2006) for other environments than MRPII or Hegedus, Hopp (2001) for an MRPII environment Vollman et al. (1997) Very similar methods are presented in Hopp, Spearman (1996); as well as in Jodlbauer (2007)

Simple Cumulative Model for Due Date Setting

305

Xiong et al.6 describe a realtime ATP system which processes the bill of material (BOM) beginning from the finished goods to the raw material from suppliers. At each BOM level the routine checks whether enough material is available. Subsequently, the missing material has to be produced and input material from the next BOM level is needed. This method is based on deterministic material availability data and doesn’t considerate processing times. 18.2.2

Multi Stage Methods

In Chen et al.7 a two stage ATP function is presented. At the first stage a rough delivery time range for a new requested customer order is calculated based on “conventional” ATP. The second stage contains a capacity check as well as a raw material availability check and delivers a fixed planned due date and a fixed planned number of delivered products to the customer. The assumption in this model is a changeable customer demand within a certain range and a changeable customer due date within a certain range. The exact due dates are found by an optimization for maximizing profit. Processing times and quantities are assumed to be deterministic. Corti et al.8 discuss a production system where the customer orders are divided into fixed orders and orders which will be released by the customer with certain probabilities. According to this order pool the first step is to check if the due dates for the current orders are still feasible and then to evaluate if a new order can be promised with a certain due date. The concept of the model is a decision support system for DDS. The processing times are assumed to be deterministic but the forecast order release of customers is modelled with a stochastic behaviour. 18.2.3

Profit Maximizing Methods

Xiong et al.9 present a decision support system for small and medium sized companies to decide which orders should be confirmed based on available material and available capacities. The model is based on an optimization for maximizing profit. The focus of this model is very much on material availability which is not discussed in this paper. In the model of Xiong et al. deterministic processing times are assumed.

6 7 8 9

Xiong et al. (2003a); Xiong et al. (2003b) Chen et al. (2001); Chen et al. (2002) Corti et al. (2006) Xiong et al. (2006)

306


Özdamar and Yazgac10 present a model for efficient optimization of the problem to reduce the overcapacity needed to realize a set of orders with their respective due dates. In this paper also the profit is maximized. For the optimization deterministic processing times are assumed. As stated above, the model of Chen et al.11 also maximizes the profit. 18.2.4

Lead Time Forecasting Methods

Hegedus and Hopp12 present a DDS method based on the number of jobs in the system. The planned lead time is calculated according to the number of jobs in the system. A distribution of the possible production finishing dates is calculated based on past data about leadtime and number of jobs in the system. Then the minimum of costs for inventory, longer delivery leadtime and not keeping the agreed due date is searched. With this method the stochastic behaviour of processing times is treated in a sense that this stochastic also influences the distribution of due dates based on the number of jobs in the system. In Hopp and Roof-Sturgis13 a DDS method based on a lead time function depending on the number of jobs in the system is presented. The due date is assumed to be flexible from a customer’s point of view, but the shorter the delivery leadtime the lower the costs. The due date is calculated as average leadtime (depending on the number of jobs in the system) plus standard deviation (depending on number of jobs in the system) assuming normal distribution and a specified service level. For the application of this method the determination of the lead time function is crucial. The method presented in the current paper is based on similar behaviour but processing times are used instead of leadtimes since this seems to be easier to handle for practical application. In this method the distribution of processing times is included into the distribution of the lead times based on the number of jobs in the system. 18.2.5

Production Scheduling Methods

Moses et al.14 present a model for real time promising of due dates based on the available capacity in the future. In this model according to a forward planning approach the due date is the first possible finishing date of the requested order.

10 11 12 13 14

Özdamar, Yazgac (1996) Chen et al. (2001); Chen et al. (2002) Hegedus, Hopp (2001) Hopp, Roof-Sturgis (1999) Moses et al. (2004)


307

The model is based on a holistic scheduling approach which means a detailed production plan is created which leads to the due date. The processing times are assumed to be deterministic. In their finite capacity promising method, Taylor and Plenert15 use a combination of forward and backward scheduling on each machine to determine the due date of a requested customer order. There is also a production schedule delivered as a result. This method assumes deterministic processing times. 18.2.6

Further Research Needs

As shown in the literature review a quite wide range of methods already exists whereby most of these methods do not address the problem of having stochastic processing times. Furthermore most of the methods presented above do need to solve some kind of optimization problem to reduce overtime or increase profit or some other logistical metric. Most of the methods solving complex optimization problems are quite hard to understand for the planning personnel. For this reason the need to research DDS methods including stochastic behaviour of processing times which are intuitively understood by the planning personnel still exists to some extend. 18.3

Single Machine Model Description

The presented DDS function is developed as a decision support system for evaluation of the feasibility of due dates according to the capacity available on the shop floor. For the single machine implementation the future capacity of the machine is predefined and the processing times of orders are assumed to be normally distributed. The function does not solve a complex optimization problem and for this reason provides a good performance in terms of reaction time. Optimizing profit by due date setting seems not to be a very feasible method in practise since the products offered should be a strategic decision and the target of a company should be to confirm each order or if it is not possible to confirm it by the requested due date, to propose a new feasible due date. In contrast to the literature above, which also deals with stochastic behaviour of the production system, in this method it is not the leadtime that is forecast16 but only the capacity needed to fulfil the orders. Different jobs always have different leadtimes through a system but in this model it is assumed that the different leadtimes fit to the different due dates, this means there is an effective dispatching rule implemented which guarantees that products are on time if the capacity is balanced. 15 16

Taylor, Plenert (1999) Hopp, Roof-Sturgis (1999); Hegedus, Hopp (2006)

308


The remainder of the single machine model description is divided into two parts. In part one the model is developed for a deterministic environment. In this situation it is possible to guarantee 100 % service level by using the proposed method under the assumption that due dates can also be postponed if there is not enough capacity available. In the second part of the single machine model description the stochastic behaviour of processing times is incorporated into the model. 18.3.1

Deterministic One Machine Model

The description of the deterministic situation is based on Altendorfer and Jodlbauer17. To ensure that due dates can be met in a one machine system the only constraint which has to be fulfilled is that the cumulative available capacity of the machine is always higher than the cumulated ordered capacity. The prerequisite for this statement is that in the single machine case the dispatching rule is earliest due date (EDD).18 18.3.1.1 Cumulated Capacities The method is formulated on a discrete time basis whereby the delivery to the customer always has to be at the end of such a discrete time period. The following function for cumulated capacity needed is defined:

At

t

¦ aW A at ¦ a

0

W 0

i

(1) (2)

di t

Whereby: A(t) … cumulated capacity needed until end of period t A0 … backorder capacity at time 0 di … due date of production order i at the machine 19 ai … expected capacity needed at the machine to finish order i,20 in the deterministic case this is the capacity needed a(t) … capacity needed with due date t until end of period t

17 18 19 20

Altendorfer, Jodlbauer (2007) For further information about dispatching rules Iskander, Panwalkar (1977) The order has to be delivered at the end of period di. A one to one link between customer order and production order is assumed for simplicity reasons. A relaxation of that assumption does not change anything in the model despite lotsizing has to be performed first.


309

The sum A(t) describes how much capacity has to be available at the machine until the end of each period. These periods could be weeks, days or shifts and depend on how the service level is measured by the customer. The due date of the production order di is calculated as due date promised to the customer minus transportation time, so it is an ex factory due date. The available capacity until the end of each period can be calculated as follows:

X t

t

¦ xW W

(3)

0

Whereby: x(t) … capacity available in period t21 X(t) … capacity available until the end of period t If A0 > 0 there are jobs which have their due date in the past, this means that A0 shows the minimum capacity which will be late. 18.3.1.2 Due Date Setting The model for due date setting presented in this paper will not discuss some problems like the difference between work days and weekend or some other holidays. It will always be assumed that the actual date equals zero and just planning periods are discussed. The function A(t) includes all customer orders which are known before a new customer order is requested. This new order has a due date dr and a capacity needed of ar. Based on the cumulated capacities an earliest possible due date can be found which has to fulfill the property that the cumulated available capacity is always greater than the cumulated needed capacity starting from earliest possible due date er to infinite. Infinite can be replaced by a defined planning horizon. The requested due date of the customer is feasible if it is greater than or equal to er. The following minimization problem therefore exists for er:

X t t At ar for all t t er er o min

(4)

The due date is feasible and can be promised if:

d r t er

21

This capacity can be calculated from available personnel and machines.

(5)

310


An interesting fact is that the new requested due date can be feasible even if some earlier due dates of already confirmed orders in the system will not be reached but all the later due dates can also be met. A further possible piece of information which can be calculated from equation (4) is how much additional capacity xa would be needed until the end of period dr or a later period ta to be able to promise the requested due date. This can be done by solving the following minimization problem:

xa

min At ar X t

(6)

t tdr

Whereby ta is the value for t where the minimum is reached. For graphical interpretation see figure 18.1b. So the due date setting for a one machine model with deterministic processing times is a forward algorithm showing if there is enough capacity available on a cumulative level.22 18.3.2

Stochastic One Machine Model

For the integration of stochastic processing times into the model described in section 18.3.1 the variance of the processing time of each order is assumed to be known. The average of the processing time is ai as already introduced. The variance can for example be calculated from the coefficient of variation of past processing times by using information from a production data acquisition system. This coefficient of variation can be calculated for single product groups at the machine or as overall value for the machine. Based on this variance of the processing times the following capacity needed can be calculated:

G t F§1

¨ P t ¨ a ©

¦

aW a r ;V a2 t

dW dt

¦

·

V a2W V a2r ¸

dW d t

s

(7)

¸ ¹

Whereby: G(t) … capacity needed until end of period t to fulfill the capacity demand until the end of period t with a probability of s s … probability for fulfilling the capacity demand

FP1;V 2 s … inverse density function of a distribution from P and V2

with probability s23 22 23

The same result is yielded by Taylor, Plenert (1999) if their method is used for a single machine production system. For processing times a normal distribution is assumed in the numerical example presented in this paper.


P a t

¦ aW a

dW d t

r

311

… average capacity needed between beginning of

period 0 and the end of period t

V a2 t

¦V

dW d t

2 aW

V a2r … variance of capacity needed between be-

ginning of period 0 and the end of period t

V a2

i

variance of capacity needed for order i

By replacing A(t)+ar with G(t) in equations (4) to (6) the earliest possible due date, the feasibility of a due date and the additional capacity needed can again be calculated. An assumption needed to use the equation (7) is that the random variables mapping the processing times of the different jobs are independent. There are many situations where such a behavior can be assumed such as almost any kind of mechanical processing (e. g. drilling, milling or turning). 18.3.3

Numerical Example

For better understanding of the concept a numerical example is introduced. A single machine system with a capacity of 3 CU per period is assumed to have the following list of orders and a new order with ar=4 and dr=12 is requested: Table 18.1: Numerical example – list of orders

order A B C D E

di 1 3 3 5 6

ai 2 3 2 4 2

order F G H I J

di 7 8 9 10 12

ai 2 5 3 4 2

order K L M N O

di 14 16 20 24 30

ai 3 2 3 4 2

The following figure 18.1a shows that considering only the deterministic case the due date can be promised as requested by the customer. In figure 18.1b for the stochastic case it is shown24 that even the already promised orders will not be fulfilled on time with a high probability and the new order can only be promised for date er=16. To be able to deliver all orders on time (including the new requested one) with probability s a couple of additional capacity steps {xa, ta} would be needed which add in figure 18.1b up to 5,7 capacity units until date 12.

24

Coefficient of variation of processing times is assumed to be constant at 0,5 and s is set to 0,95.

312


Figure 18.1 shows the model in an intuitively understandable diagram visualizing the current situation and the possible options. This diagram can be used to support planning personnel in their due date decisions. b) DDS function one machine - stochastic case

a) DDS function one machine - deterministic case

A(t) including the new order

50

X(t)

40

30

Capacity [time units]


50

d r =12, ar =4

20

A(t)

10

G(t) inclluding the new order

X(t)

60

60

G(t) without new order

dr =12, ar =4

40

er

30

20

10

0

0 0

5

10

15

20

25

30

35

0

5

10

15

periods

20

25

30

35

periods

Figure 18.1: Numerical example DDS for one machine25

18.3.4

Comparison Stochastic Deterministic Results

Using the same numerical example as in section 18.3.3 the following figure 18.2a shows how much additional capacity to the deterministic case has to be provided to ensure that the capacity demand can be fulfilled with a probability of s. For the additional capacity as a percentage of the overall capacity needed it is shown in figure 18.2a that this value is very high if only few orders are summed but seems to converge to a steady state if the number of summed orders increases. b) Work ahead time range for stochastic processing times

a) Overcapacity needed in stochastic case


60

0,8

50


0,7 40

0,6 0,5

A(t) without new

30

0,4 20

0,3 0,2

10 0,1 0


X(t)

40 Capacity [time units]

percentage overcapacity needed in stochstic situation

50

0,9

Percentage overcapacity needed

60

30

work ahead time ringe in comparison to the determ inistic capacity case

20 10

A(t) without new order

0 0

5

10

15

20

25

30

35

40

-10

0 0

5

10

15

20 periods

25

30

35

-20 per iods

Figure 18.2: Comparison deterministic and stochastic capacity needed.

25

The requested capacity for the new order ar is added to the A(t) and G(t) graphs at the requested due date dr. This is not consistent with inequality (4) and equation (7) but is intuitively better understandable. This change has no influence on the functionality of the DDS method.


313

For a situation where the demand tends to be known until a certain time period into the future and after this period the company has no information about the customer orders an interesting phenomenon often occurring in practice can be shown. Assuming that the function G(t) of the known orders behaves similar all the time it is shown in figure 18.2b26 how far ahead the production has to be on average with its finishing dates to ensure that due dates are fulfilled with probability s. This horizon of on average earlier finishing of orders can very often be found in companies where planner and worker intuitively prefer a situation in which they are ahead of the plan by a few periods. Additionally, from equation (7) based on the behaviour of the sum of independent random variables another result can be derived. If the coefficient of variation is assumed to be a constant then the additional capacity needed reduces for the same average capacity needed consisting of a higher number of smaller orders. 18.4

Multi Machine Model Description

In this section first the deterministic model for DDS is introduced as in the single machine case and afterwards the stochastic behaviour is also included. 18.4.1

Deterministic Multi Machine Model

Based on the deterministic single machine model an extension for multi machines can be formulated. In the multi machine case there exists a set of machines M. The important difference between multi machine and single machine setting lies in the definition of machine dependent earliest due dates ei,j (order i machine j) which are additionally needed. Based on these machine dependent earliest due dates ei,j the feasibility of the customer order due date dr can be checked. The additional capacity needed xa,j until time ta,j (at machine j) can be calculated in the same way as their counterparts in the single machine model as shown in equations (4) to (6). The machine dependent earliest due date is defined as:

er er , j

26

° ½° max ®er , j ¦ lr , k ¾ j M r °¯ °¿ k N r , j t ¦ lr , m mV r , j

In figure 18.2b all due dates have been postponed by 2 periods.

(8)

314


Whereby: er,j … earliest possible due date at machine j for requested order r according to equation (4) but has additionally to fulfill er , j t

¦l

mV r , j

r,m

Vr,j … set of machines for processing steps of order r before machine j (including machine j)

lr,k … shortest possible leadtime of order r at machine k: lr , k

ar,k … expected capacity needed by requested customer order r at machine k ck … average capacity of machine k per period Mr … set of all machines the requested order is processed on Nr,j … set of machines for remaining processing steps of order r after machine j (excluding j)

ar , k ck

The requested due date is again feasible if inequality (5) is fulfilled. The sum

¦l

kN r , j

r,k

is needed because the order can after each machine have some

further processing steps at other machines. The leadtime of these processing steps at other machines has to be added to the earliest possible due dates of the single machines for the order. The error created with calculating this lowest possible remaining leadtime according to the average capacity is accepted because this leads to major computation advantages. 18.4.2

Stochastic Multi Machine Model

For stochastic processing times the calculation of the values er,j is based on equation (4), but again instead of A(t) the already introduced equation (7) for G(t) has to be used. Furthermore instead of the leadtime lr,j at machine j being deterministic this value has also to be stochastic. This stochastic is included by evaluating lr,j for each processing step based on the distribution of the processing time for this step and then adding these times up as in equation (8). Since the statistical correct earliest due date depends not only on the sum of the random variables for shortest possible leadtimes but also on the capacity demand provided by Gj(t) and the minimization problem no better closed for solution has been found yet. This treatment of the lr,j values leads to a higher probability of meeting due dates than the value s states. Although for practical implementation the presented method seems to fit the requirements. The following model for the earliest possible due date er for a new requested order r can be stated:


er er , j

315

° ½° max ®er , j ¦ lr , k s ¾ j M r °¯ °¿ kN r , j t ¦ lr , m s mV r , j

lr , j s F§1

ar , j

¨ ¨¨ P lr , j ©

cj

;V l2

r, j

V a2r , j ·¸ cj

(9)

s

(10)

¸¸ ¹

Whereby: lr,j(s) … shortest possible production leadtime of order r after machine j with probability s Pl r , j … average of the shortest possible production leadtime of order r at machine j

V l2

r, j

… variance of shortest possible remaining leadtime of order r af-

ter machine j27

V a2

i, j

… variance of capacity needed at machine j for order i

The earliest possible due date er,j for machine j is defined by:

X j t t G j t ar for all t t er , j

(11)

er , j o min The capacity needed until end of period t to fulfill the capacity demand at machine j until end of period t Gj(t) with a probability of s is defined as:

G j t F§1

¨ P t ¨ mj ©

·

¦ aW , j ;V m2 j t ¦ V a2W , j ¸¸

dW dt

dW dt

s

(12)

¹

Whereby: Gj(t) … capacity needed at machine j until end of period t to fulfill the capacity demand until end of period t with a probability of s

P m t j

t

¦ aW , j … average capacity needed at machine j until end of

W 0

period t

27

The variance of the shortest possible remaining leadtime only depends on the variance in the processing time.

316


V m2 t j

t

2 ¦ V aW , j … variance of capacity needed at machine j until

W 0

the end of period t The available capacity at machine j is defined as:

X j t

t

¦ x W

W 0

j

(13)

Whereby: xj(t) … capacity available at machine j in period t Xj(t) … capacity available at machine j until the end of period t Based on the equations (9) to (13) the DDS can be performed for a multi machine system with stochastic processing times. For visualization the same graphs as shown in section 18.3.3 can be used. The link between the single processing steps on the machines has to be integrated from the work schedule and is transformed to Nr,j for each order i and machine j. 18.5

Extension to Include Materials Availability

In this regard a short preview on how materials could be included into the proposed model is given. Key components for the customer orders can be included by creating the same model as stated in equations (9) to (13) for these materials. Assuming that the already planned material inflow is the available capacity and the already planned material consumption is the capacity needed the functions for X(t) and G(t) are defined. Furthermore the supply leadtime and the maximum possible supply amount in this supply leadtime can be added to X(t) for the available capacity and then the due date can be promised as shown in the model. To also include stochastic delivery lead times instead of the supply amount (which corresponds to the capacity) the supply leadtime is calculated according to the equation for G(t) with the probabilities. 18.6

Implementation in a Supply Network

Although this DDS model is presented for use within a single company to promise due dates to the customer, it can also be used for supply chains. Thinking of a supply chain this model can also be implemented by defining each single member of the supply chain as consisting of one or more capacity groups which would correspond to the machines in this model. The most important step to use this model for a supply network is to define what the important capacity groups within a company are and how much capacity each single capacity group of the supply network members provide to the network. This is crucial since every member of one supply chain is usually also member of other chains and


317

the provided capacity is the measure for promising due dates or not. Examples for different capacity groups within one company of a supply chain could be the assembly capacity and the machining capacity. Furthermore there could also be capacity groups not just including one company in the supply chain. For example the milling capacity within a plant construction supply chain could be provided by three different partners but the overall capacity would be known and used for the model. 18.7

Conclusion

The DDS model presented in this article has been shown to be applicable either with deterministic or with stochastic processing times. The visualization of the model is quite intuitive and especially the possibility to define some kind of average early finishing horizon by using the empirical data of a production system seems to be of practical importance. The insight that a reduction of lotsizes if possible also reduces the overcapacity needed in the short run or the early finishing horizon is consistent with other works explaining that reduction of lotsizes reduces the variation in the system.28 A speciality of this model is that there is no safety period included into the determination of the machine dependent earliest due dates as it would be when using planned leadtimes and an MRP algorithm for backward scheduling. This advantage of not providing too high a safety stock though has the disadvantage that the model assumes a dispatching rule to be in place ensuring that jobs are routed through the system efficiently so that they finish on time if enough capacity is available. Defining the impact of different dispatching rules or very complex production systems on the model is one of the further research topics provided by the model. A further open research question is the statistical relationship between processing times of machines and the resulting distributions of lowest possible production leadtimes for one requested order with the distribution of all possible orders of a machine for exactly determining the earliest possible due date based on this machine with a predefined probability. The method presented in this paper leads to more safety but could for this reason also lead to due date postponement when not necessary.

28

Vollman et al (1997); Jodlbauer (2007); Hopp, Spearman (1996)

318


List of Variables

Table 18.2: List of variables Symbol

Description

Unit

A(t)

cumulated capacity needed until end of period t

CU

A0

backorder capacity at time 0

CU

di

due date of production order i at the machine (order has to date be delivered at the end of period di)

ai

expected capacity needed at the machine to finish order i

CU

a(t)

capacity needed with due date t until end of period t

CU

x(t)

capacity available in period t at the machine

CU

X(t)

capacity available until the end of period t at the machine

CU

er

earliest possible due date for requested order

date

xa

additional capacity needed to promise due date dr

CU

ta

date by which the additional capacity xa has to be provided

date

G(t)

capacity needed until end of period t to fulfill the capacity CU demand until end of period t with a probability of s

s

probability of meeting the capacity demand

1

inverse density function of a distribution from P and V2 with probability s

[P]=CU

P a t

average capacity needed between the beginning of period 0 and the end of period t

CU

V a2 t

variance of capacity needed between the beginning of period 0 and the end of period t

CU2

V a2

variance of capacity needed for order i

CU2

di,j

machine dependent due date of machine j for customer order i

date

er,j

earliest possible due date at machine j for requested order r

date

FP1;V 2 s

i


Symbol

319

Description

Unit

Vi,j

set of machines for processing steps of order i before machine j (including machine j)

{1,…}

Ni,j

set of machines for remaining processing steps of order i after machine j (excluding j)

{1,…}

ai,j

capacity needed by customer order i at machine j

CU

lr,j

shortest possible leadtime of order r at machine j

period

cj

average capacity available of machine j per period

CU/period

Gj(t)

capacity needed at machine j until the end of period t to fulfill the capacity demand until the end of period t with a CU probability of s

P m t

average capacity needed at machine j until the end of period t

CU

V m2 t

variance of capacity needed at machine j until the end of period t

CU2

V a2

variance of capacity needed at machine j for order i

CU2

xj(t)

capacity available at machine j in period t

CU

Xj(t)

capacity available at machine j until the end of period t

CU

Pl

average of the shortest possible production leadtime of order r at machine j

period

V l2

variance of shortest possible production leadtime of order r at machine j

period2

Mr

set of all machines the requested order is processed on

{1,…}

M

set of machines in the production

{1,…}

j

j

i, j

r, j

r, j

320


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19 Intersectoral Cooperation Network for Small and Medium Enterprises: A Theoretical Approach Juan Carlos Michalus, Carlos Antonio Meisel, Gilberto Hernández Pérez, Gladys Graciela González Carreras

19.1

Introduction

The globalization of markets coupled with revolutionary advances in communication and information technology has brought a new and more complex environment. In the past few years, many enterprises tried to address the increasing pressure of globalization, having more flexibility and quick response to the customer requirement and decreasing economic growth with cost-cutting programs and concentration on core competencies1. This competitive, unstable and complex environment in which organizations must operate demands a new approach as a strategy for competing. In this context, many authors have emphasized that an enterprise is forced to establish an interorganizational cooperation strategy within its supply chain (SC) to find effective solutions to resolve the apparent contradiction between “shrinking to fit” and expanding into new markets.2 Most studies of cooperative SC relationships have mainly analysed this problem by focusing on large firms. Little is known about the study of cooperation in SCs involving SMEs. However, a number of interorganizational scholars have suggested cooperation as a strong opportunity for a balanced enterprise development in turbulent business environment especially for SMEs with a comparably small amount of resources and competencies3. Interorganizational cooperation has become an increasingly common feature of corporate strategy in recent years. Many of the development problems are too complex and possess political, economic and social dimensions, and of course are difficult to solve for any single company. Not surprisingly, this kind of cooperation leads among the others benefits; achieve economies of scale,

1 2 3

Prahalad, Hamel (1990) Loeser (1999) Vito et al. (2005)

322

Juan Carlos Michalus et al.

capitalisation of experiences, risks reduction, an increase in the group’s power over competitors and at the same time efficient use of individual resources, thus getting better results than if the company had worked in isolation4. 19.2

Understanding Interorganizational Relationships

A cooperation network is a specific type of relation in which companies agree to jointly exchange information, share resources and enhance the mutual capacities for a common purpose; it requires trust and time and involves sharing turf, risks and resources, but has great benefits for both, the group and the individual. Ring and Van de Ven5 have suggested relationship theories such as interorganizational cooperation, joint ventures, strategic alliances, coalitions, franchises, research consortia, and other types of organizational networks; these have increasingly become a component of corporate strategy in recent years. There are various theoretical explanations why strategic alliances and other cooperative interorganizational relationships have proliferated in recent years. Most often because they enable companies: to support R&D activities, gain access to new technologies, co-productions, and share of marketing, distribution arrangements or personnel training, knowledge transfer6. In addition, policies of alliances and cooperation allow companies to overcome problems, such as deficiency in capital accessibility, obsolete equipment and technology, lack of adequate marketing channels, archaic enterprise culture and so on7. It is important to note that companies which are not able to adapt to the new situations and to respond appropriately to the international competitive challenges will play a secondary role or will eventually disappear8. On the other side, several research works support the idea that the creation of enterprise cooperation networks has a positive impact on competitiveness, innovation and productivity of companies in an area9. Furthermore, there is a vast literature which deals with improvement of factors related to the competitiveness of companies working with those schemes10. However, despite the rising importance of such relationships, empirical investigation of the interorganizational cooperation process has received relatively little attention in the literature. After reviewing literature on cooperation and competition and social exchange theory, we decided to tackle this topic

4 5 6 7 8 9 10

Fernández, Arranz (1999); Costa, Varvakis (1999) Ring, Van de Ven (1994) Yoshino, Rangan (1995) Cleri (1999); Cerdán (2001); Soto, Dolan (2004) Dominguez et al. (1995) Porter (1998); Alburquerque (2004); Enríquez (2005) Mifflin (2001); Machado, Wittmann (2004); Wittmann et al. (2004)

Intersectoral Cooperation Network for Small and Medium Enterprises

323

using three different levels, namely the dyadic relationship, external chain, and network levels. The focus on these three dimensions accounts for both understand theoretical underpinnings of the interorganizational cooperation structure and its networks, and understand whole dynamics of the cooperation relationships. 19.2.1

Dyadic Level of Relationships

Following on the one hand the approach of the action pattern model of cooperation; cooperation, at the dyadic level (relationships between two companies) is considered as a continuous cycle of actions and reactions between cooperating partners. Thus, Firm A and firm B interact (exchange resources, knowledge, or personnel as agreed) and are bounded by a set of formal obligations laid down in the contract signed by the cooperating partners. However, during the course of cooperation, some events occur that may potentially disrupt the dynamic equilibrium of the system. So in response to these disruptive events, continuous and repetitive stages of negotiation, commitment, and execution of actions must be taken by both firms. In others words, firms are taking specific actions towards each other trying to restore a new cooperative equilibrium (adaptation process). Through the continuous actions and reactions between Firm A and Firm B, a chain of interactions is formed, characterizing the development of cooperation between two firms. The building blocks of the model include cooperative equilibrium, disruptive events, action types and action patterns constructs (see Figure 19.1). 11 In order to study the interaction dynamics in cooperation, Oliver12 found five specific action types in cooperation that try to explain how the firms react to the actions of their cooperating partners, as well as how their actions could vary from conforming to resistant. These five strategic are: Ö Acquiesce. Follow the request/action of the initiator, even at the expense of one’s own short-term interest. Ö Compromise. Conform to the minimum while partially seeking to chance the request/action of the initiator. Ö Avoid. Do no intent to fulfil the request. Ö Defy. Dismiss and challenge the action of the other partner. Ö Manipulate. Act to influence or change the action of partners.

11 12

Lui, Lu (2002) Oliver (1991)

324


Disruptive Event Equilibrium Distorting Larger external environment

Actions Firm A

Firm B

Process Actions

Cooperation Boundary Figure 19.1: The action pattern model of cooperation

Following the assumptions of social exchange theory, and based on the types, numbers, and sequences of the five type of actions outlined above, Lui and Lu identified a three action pattern construct: Action acquiescence as a lubricant to deal with unspecified contractual situations, action simplicity as a signaling device to measure the range of actions that firms take towards partners, and action reciprocity as a reward and punishment tactic. These interactions jointly create the behaviour patterns of the cooperation process that constitute collective constructs that have existence beyond the formal contract13. On the other hand, beyond the formal and physical connectedness, it is necessary to understand how the relationships atmosphere has been developed. Whereas early studies found considerable evidence indicating that trust positively affects commitment14, others found that dependence is determined by either motivational investment in the relationship (value of the resources or outcomes mediated by the other party), or the replaceability of the partner (difficulty of replacing because of switching costs or the lack of alternative partners)15. As a partial conclusion and according to recent literature, it should be necessary to evaluate all factors, such as trust, interdependence and commitment, not only at the communication process between the partners (social

13 14 15

Lui, Lu (2002) Anderson, Weitz (1989); Morgan, Hunt (1994) Emerson (1962)


325

relationships) but also at the interaction of the partners during cooperation (contractual and physical relationships), in order to understand the dynamics of the cooperation relationships at this dyadic level. 19.2.2

Interbusiness Chain Level

Enterprise cooperation inside supply chains produces agility of the chain process. So, when companies share information, outline both business plans and promotions and sales together, among other possible cooperation activities; the final results are greater benefits for participants and better products and services for the customers16. Various researchers have argued that the essential attributes of a network are too difficult to reach without the aid of a focal organization in charge of managing and coordinating the cooperation process17. Following this arguments, at interbusiness chain level, we are proposing the existence of a “hub firm” in charge of managing relationships at chain level (at least at the first steps of the cooperation process design; whilst the network can achieve an appropriate maturation and self-autonomy), to support the planning process and information exchange across the companies involved into the cooperation process, among other functions. The “Management Unit” (MU) proposed at this level, should facilitate the cooperation process, while guaranteeing a long term existence of this kind of relationships process. Moreover, it should have the following functions, among others: developing shared plans that identify roles, responsibilities and resources, fostering mutual influence in decision making, having mechanisms for managing conflicts between involved parties, balancing power differences, building relationships across the differences and processes for monitoring accrual of gains, adjusting and negotiating the distribution of gains, and promoting transparency. 19.2.3

Network Level of Relationships

Finally, to get a better understanding of the theoretical underpinning and dynamics of interorganizational cooperation process, aspect of networks must be considered. These include: definition of components of networks, networks structures and network performance. A component of network has been defined by many researchers in terms of actors, resources and activities. Actors are defined by the activities they perform and resources they control; they are connected to other actors via resources and activities. A network structure here is defined as a way for companies inside a

16 17

Jiménez , Hernández (2002) Váquez (2001); Cerdán (2003); Batista (2003); Verschoore (2003)

326


network to organize their suppliers into hierarchies. Finally, many authors have attempted to assess network performance, depending on the level of the interorganizational cooperation structure such as dyadic relationship, external chain or the network levels18. 19.3

Intersectoral Cooperation (IsC)

Intersectoral cooperation (IsC) is a special type of interorganizational relationships consists of bringing actors from the state, market and civil society sectors together, based on the premise each that of them possesses distinctive strengths that can be combined in a productive manner allowing to solve complex problems once they are identified, while limiting the impact of their individual weaknesses.19 As a challenging strategy in terms of design and implementation, IsC, if implemented carefully, could bring significant pay-off, can be especially useful in finding solutions to difficult development problems, multiplying effects, fostering sustainable opportunities and creating multi-sectoral capacities. On the other hand, failed attempts at IsC can seriously affect future prospects by reinforcing negative stereotypes, about the payoff of cooperative relationship.20 According to the arguments presented and taking into account the reality of the region analyzed, we support our main research assumption. Therefore we consider it necessary to propose the design and development of an interorganizational cooperation network taking into account SMEs on the basis of a policy oriented toward local or territorial development strongly supported by the actors in this territory (state, market and civil society). In this sense, if the Province of Misiones, Argentina wants to become more competitive, it should develop collaborative processes through which actors in the territory work with each other in partnership. 19.4

Characterising the Territory

The province of Misiones, Argentina is characterised as an industrialising province21; with an agrarian and agro-industrial economy which is barely developed. It consists of a disarticulated manufacturing sector, made up of a bunch of big, high-tech companies (three big pulp mills and a few sawmills), but at the same

18 19 20 21

Harland (1996) Kalegaonkar, Brown (2000) Kalegaonkar, Brown (2000) SMEs Observatorio (2002)


327

time, producing goods with low added value, and a lot of small family-owned firms (sawmills, carpenter-shops, tea and yerba mate factories) scarcely competitive22. The structural weaknesses observed in these types of companies, together with a “traditional” business culture of working in isolation, and with insufficient actions carried out by the local agents to encourage local development of the territory, put the local SMEs, in a place of low competitiveness. As a result, companies are left in a frail position to face the competition imposed by the internationalisation and globalisation of domestic economies. If appropriate policies are not developed, a large number of these companies are in danger of disappearing; thus, destroying the local economy. This, eventually, would lead to an increase in unemployment and social marginality because of the socio-economic relevance of the SMEs. 19.5

Proposal for an Intersectoral Cooperation Network (ICN)

On the basis of those arguments discussed above, and the particular constraints of the Misiones (Argentina) territory and its enterprises, we propose the formation of an Intersectoral Cooperation Network (ICN) based on the premise that government, universities, local organizations and industry actors each possess distinctive assets that can be combined in a productive manner will be effective to solve complex development problems. Thus, this network should work to foster both close cooperation relationship between the SMEs belonging to the territory and the development of university-industry-government relationships. Furthermore, the emphasis should be on developing a set of actions designed to promote local development in the long term supporting on the cooperation of these actors as an integrated whole (see Figure 19.2). Figure 19.2 depicts in some greater depth the nature of this ICN which is formed by the already known “triple helix” – university-industry-government actors23 to which we are including local organizations as a fourth actor, in order to become the “quadruple helix”, model. This model denotes the universityindustry-government-local organizations relationship as one of relatively equal actors, where the institutional spheres overlap and collaborate and cooperate with each other (by means of which SMEs are sought to be empowered through an ICN). This relation favours the economics development of both the SMEs belonging to the territory and the region where they coexist.

22 23

Galián Barreyro et al. (2005) Etzkowitz (2002)

328


Government

University

Enterprises Cooperation

Enterprises

Set of actions for local development

Local Organizations

Figure 19.2: Enterprises cooperation as a trigger for actions oriented toward local development

The dynamics of the economic relationship has changed from one of strong boundaries between separate institutional spheres to a more flexible one of overlapping cooperation, with some of the roles of the actors involved described as follow: The Government, on the one hand, should change its function from being a direct administrator to being a promoter of the development of territorybased networks24. On the other hand, it should act as a venture capitalist through the small business innovation research and encourage legal initiatives necessaries to guarantee the running of the cooperation network among the firms, universities and local organizations to address issues of local and national development. The University (public or private organization), should have a close relationship with local industries and transfer the knowledge generated, through basic research and applied interdisciplinary research programs. Likewise, fostering the incubations of new companies and flexible cooperation networks. The local industry, represented by all SMEs and supply chains located in the territory, (those that are interested in setting up flexible cooperation or those just settling in) through the creation and organization of a new or/and renewed industrial sector; and local organizations, represented by provincial government, municipal governments, enterprise associations, non-governmental organizations (NGOs), commerce and industrial chambers, gremial associations, among others, as a trigger for activities necessary for territorial development.

24

Fernández (2001)


329

Government Local Industry

LoOrganizations

IntersectoCooperaNetwork

University

Other Enterpri-

Incubation Consolidation 1. Reproducti

Figure 19.3: Intersectoral Cooperation Network oriented toward local development

In this way, the integration and articulation of the ICN proposed, demand both interorganizational and intersectoral cooperation. So this model takes into consideration not only the traditional forms and practices of cooperation among the companies of a particular sector (interorganizational cooperation), but also, it accounts for the horizontal intersectoral collaboration among the actors belonging to the territory. On the other hand, based on theoretical aspects discussed above and attempting to encompass the dynamics in cooperation we have identified three levels of interactions (dyadic, interbusiness chain and network) that must be guided during the design and development of the ICN. So each of these levels must be developed in terms of the contractual, physical and social connectedness and supported by a particular focus on the trust, dependence and commitment between collaborative partners, by the use of formalization and standardization mechanisms and the attitude towards sharing information. In agreement with Vázquez and Arroyo25, we have accepted that initiatives of local development take a long time to develop and that there are several different steps to be carried out if success should be achieved. So to guarantee the normal functioning of the ICN over time, the definition of an intermediate entity

25

Váquez (2001); Arroyo (2003)

330


(hub firm) which can act as a facilitator of enterprise cooperation until appropriate maturation and self-autonomy will be required. Within the context of the present work, this entity will be known as MU. Some of the main responsibilities for this MU would include: Ö To monitor the continuous actions and reaction between the firms at dyadic level and study the dynamics in cooperation according to the five different action types and action pattern construct identified. Ö To foster the creation of a relationship atmosphere (social connectedness) focusing on factors such as trust, power, dependency and commitment across the firms. Ö To support and develop shared plans, define key process to be shared, balance power differences and build relationships across the differences, foster mutual influence in decision making, have mechanism for managing conflicts and processes for monitoring accrual of gains, adjust and nego-tiate the distribution of gains, and promote transparency. Ö To clearly define the kind of support to be provided by the universities, government and local organizations in terms of intersectoral and interdisciplinary research, financial support, among others. 19.6

Implementing the ICN to Misiones Territory

Derived from the conceptual model previously described, this section provides three steps conceived for the implementation of the ICN. These steps are briefly outlined below. Ö Step 1: Incubation. This includes identification of priorities for cooperation areas, promotion, identification and selection of companies willing to share with the network, analysis of the enterprises, definition of internal adjustments with the required financial resources, generation of trust mechanism, design of forms and degree of communication, and definition of key processes to be shared in the network. Ö Step 2: Consolidation. This comprises a greater commitment of the participating companies. Once this is achieved, a process of strong cooperation will be implemented. Participation of each company will be monitored, and controlled by means of indicators, making the required changes if necessary. Ö Step 3: Reproduction. After a period of time, the agents responsible for the MU will determine the sub-networks which are mature and ready to leave and start as independent entities. Thus, the original network does not grow out of proportion, and self-autonomy can be developed by the new ones. The process of separation of each sub-network will be followed and monitored by means of indicators, and adjustments will be made if necessary. The first two steps of implementation will be coordinated by the MU proposed and the last one will be coordinated by a new MU created for the new


331

sub-network. It would be necessary to account for participation of the “quadruple helix” actors, as internal stakeholders of this MU to develop a focus on local development. 19.7

Discussion and Conclusions

This contribution in essence brings a proposal which could provide the opportunity to SME’s of a specific sector to diminish their individual weaknesses and increase their strengths by means of development of an ICN. Likewise, it allows strengthening the local industry of a region by the synergies those collaboration practices bring them. Therefore, this framework could be a helpful tool to support overcoming competitive difficulties arisen by the globalisation phenomenon and address the sustainable local development. The full implementation of this cooperation relationships framework at intrasectoral level must be given priority in the immediate future, as it touches upon issues that are crucial for improving the productivity and competitiveness of the SMEs of the province of Misiones, Argentina. In order to enable a more thorough assessment of this contribution, and with a view to diminish gaps between theoretical and practical aspects, we suggest that the implementation process should be flexible and open-minded to permit that the elements of this model could be adjusted according to the priorities identified by the actors in the initial process. In addition, we suggest to apply the approach outlined in this work in other regions and territories. From the theoretical results achieved, some conclusions can be drawn: Ö The setting up of an ICN represents a creative adaptation of cooperation networks which may aid SMEs from different sectors inside a territory, in this case, the province of Misiones, Argentina, to be more effective in solving complex problems. Ö The framework supports the incubation and consolidation of flexible cooperation networks supported by the dynamic action of the “quadruple helix” as a strategy to solve the local and territorial problems. The fourth actor, “local organizations” and its incorporation into the known “triple helix” model is another relevant feature given by the model. Ö The development of autonomous sub-networks is also considered a novelty. These new entities, if properly oriented by means of well defined policies, will guarantee a multiplying factor of cooperation networks. Ö To assess the results of the implementation of the model compared with those of the “traditional way” of working in isolation (current), it has been predicted to use models based on Systems Dynamics and also social network simulations.

332


Ö Through the implementation of this model, we expect to find empirical evidence that supports the alternative of setting up ICN across SMEs, the government, universities and local organizations, as a mechanism which will contribute to increase the competitiveness and development of the regions.

The present work is part of a research project conducted at Facultad de Ingeniería – Universidad Nacional de Misiones, Argentina which corresponds to a joint doctoral programme with Universidad Central “Marta Abreu” de las Villas, República de Cuba.


333

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Teil III Praktische Umsetzungen und Erfahrungen

20 Stand und Entwicklungstendenzen des Supply Chain Management in Österreich Herbert Kotzab, Natalie Völk, Matthias Keusch, Markus Leitner

20.1

Einleitung

Die wissenschaftliche Diskussion zur Logistik hat sich in den vergangenen vier Jahrzehnten stark gewandelt. Mitte der 60er Jahre konzentrierte sich die Forschung im deutschsprachigen Raum auf jene logistischen Abläufe, die im Bereich Marketing als physische Distribution bezeichnet wurden. Später setzte sich das „Betriebswirtschaftliche Logistikkonzept“ durch, das als Management des gesamten Waren- und dazugehörigen Informationsflusses innerhalb eines Unternehmens, zwischen dem Unternehmen und dessen Lieferanten bzw. dessen Kunden definiert wurde.1 Heute hat sich die von Gudehus2 vorgeschlagene Sichtweise der Logistik als „effizientes Bereitstellen der geforderten Mengen benötigter Objekte in der richtigen Zusammensetzung zur rechten Zeit am richtigen Ort“ durchgesetzt. Vor dem Hintergrund des Aufbrechens von Unternehmensgrenzen hat sich seit Mitte der 80er Jahre die Logistik als Supply Chain Management (SCM) im Spannungsfeld zwischen neuen betriebswirtschaftlichen Herausforderungen und technologischen Neuerungen zu einem komplexen Forschungsgebiet der Betriebswirtschaftslehre weiterentwickelt.3 SCM zielt auf die interne und externe Integration von Geschäftsprozessen eines Unternehmens mit seinen Lieferanten und Kunden ab, was auch in österreichischen Unternehmen als wichtig angesehen wird.4 Der vorliegende Beitrag befasst sich mit der Frage, inwieweit SCM in österreichischen Unternehmen bereits umgesetzt ist (= Stand bzw. Entwicklungsgrad) und durch welche Maßnahmen der bisherige Umsetzungsgrad verbessert werden kann (= Entwicklungstendenzen bzw. Performance-Verbesserung). Im speziellen sollen folgende drei Fragen untersucht werden: 1. Lassen sich spezifische Voraussetzungen und Aktivitäten identifizieren, die für den Entwicklungsgrad von SCM in Unternehmen verantwortlich zeichnen?

1 2 3 4

Kotzab (2000), S. 23 Gudehus (2005) Vgl. Fettke (2007), S. 417 Haring (2008)

340

Herbert Kotzab, Natalie Völk, Matthias Keusch, Markus Leitner

2. Lassen sich diese Voraussetzungen und Aktivitäten auf bestimmte Faktoren reduzieren, die den Entwicklungsgrad von SCM in Unternehmen erklären können und wie beeinflussen diese Faktoren den Entwicklungsgrad von SCM? 3. Welche Faktoren sind bevorzugend zu wählen, wenn es um die Verbesserung des Entwicklungsgrads von SCM in Unternehmen geht? Der Beitrag ist dazu in mehrere Abschnitte unterteilt. Nach einer kurzen Einleitung werden im zweiten Abschnitt die Ergebnisse einer kritischen Bestandsaufnahme zum Wesen des SCM, ein SCM-Performance-Modell und ein SCM-Performance-Verbesserungsmodell präsentiert. Diese konzeptionellen Modelle werden einer empirischen Überprüfung in Österreich unterzogen, deren methodische Eckpfeiler im dritten Abschnitt vorgestellt werden. Im vierten Abschnitt werden ausgewählte Ergebnisse der empirischen Untersuchung in Österreich präsentiert und ein Ländervergleich durchgeführt. Der Beitrag schließt mit einer kritischen Zusammenfassung und einem Ausblick auf künftige Forschungsvorhaben. 20.2

20.2.1

Bestandsaufnahme und Modell-Entwicklung

Zum Wesen des Supply Chain Management

Obwohl sich die betriebswirtschaftliche Forschung seit mehr als 20 Jahren mit SCM beschäftigt, konnte bislang keine allgemein gültige Definition bzw. kein allgemein gültiges SCM-Referenzmodell vorgestellt werden.5 Es herrscht bis heute ein Begriffs- und Modelldschungel vor, wobei sich vor allem in der internationalen Forschung die vom Council of Supply Chain Management Professionals (CSCMP) vorgeschlagene SCM-Definition durchzusetzen scheint. SCM wird dabei als interne und externe Integration von Geschäftsprozessen mit Kunden und Lieferanten aufgefasst, deren Zweck in der Steigerung des Kundenwerts liegt.6 Das kennzeichnende Wesenselement von SCM ist die Auflösung von Funktionsgrenzen innerhalb und außerhalb des Unternehmens, was zu einer Synchronisation von Aktivitäten und zur Reduzierung redundanter Abläufe führt.7 Fettke8 präsentiert dazu einen Bezugsrahmen, der folgende drei Dimensionen beinhaltet:

5 6 7 8

siehe Kotzab et al. (2006a); Fettke (2007) siehe u. a. Grant et al. (2006) Vgl. Werner (2008) Fettke (2007), S. 421 ff.

Stand und Entwicklungstendenzen des SCM in Österreich

341

Ö Management der Kooperation: Ein wesentliches Element des SCM ist die Integration und Synchronisation sämtlicher Geschäftsprozesse eines Unternehmens mit denen anderer Unternehmen. Derartige Kooperationen gilt es systematisch zu planen, zu steuern und zu überwachen. Ö Management des Materialflusses: Ein wesentlicher Bestandteil des Themenfeldes ist ebenfalls die Gestaltung des Materialflusses. Dabei ist es wichtig, den Materialfluss über sämtliche Stufen einer Supply Chain hinsichtlich der angestrebten Zielsetzungen abzustimmen. Neben den unmittelbaren Lieferanten und Kunden sind gleichermaßen die Lieferanten der Lieferanten sowie die Kunden der Kunden zu berücksichtigen. Ö Management des Informationsflusses: Bereits bei der Gestaltung innerbetrieblicher Aufgaben ist die bedarfsgerechte Informationsversorgung aller Akteure von entscheidender Bedeutung. Dies gilt umso mehr für zwischenund überbetriebliche Aufgaben. Um einen bedarfsgerechten Informationsfluss zu gewährleisten, sind geeignete Informationstechnologien auszuwählen und einzusetzen.

Die Erfolgswirkung von SCM ist unbestritten. Durch den unternehmensübergreifenden Fokus hilft SCM den Servicegrad zu verbessern, während die Kosten simultan gesenkt werden können.9 In Bezug auf die Umsetzung bzw. Implementierung von SCM in Unternehmen liefert die Forschung bislang jedoch nur wenig Einblicke. Eine Ausnahme bilden die Arbeiten von Kotzab et al.10 20.2.2

Das SCM-Performance-Modell

Im Rahmen ihrer Studie entwickelten Kotzab et al.11, basierend auf den Überlegungen von Bechtel/Jayaram12, Heusler13, Lambert et al.14 und Mentzer et al.15, ein theoretisches Modell zur Bestimmung des Entwicklungsgrades (= Performance) von SCM in Unternehmen (vgl. Abbildung 20.1).

9 10 11 12 13 14 15

siehe u. a. Kotzab (2000) Kotzab et al. (2006a); Kotzab et al. (2006b) Kotzab et al. (2006) Bechtel/Jayaram (1997) Heusler (2004) Lambert et al. (1998); Lambert et al. (2005) Mentzer et al. (2001)

342


Interne integrationsorientierte SCM-Voraussetzungen • interne Zielsetzungen • ausgebildete Mitarbeiter • unternehmensübergreifende IT-Systeme • Prozessorientierung • internes Supply-Chain-Prozessmonitoring • Supply-Chain-Struktur • interne Integrationsbereitschaft • Richtlinien für den Informationsaustausch Interne ressourcenorientierte SCM-Voraussetzungen • bereitgestellte Personalressourcen • bereitgestellte Finanzressourcen • Unterstützung durch die Geschäftsführung • technische Expertise der Mitarbeiter • abteilungsübergreifende Projektgruppen

Gemeinsame SCM-Voraussetzungen Planung und Informationsaustausch • unternehmensübergreifende Zielsetzungen • Systemperspektive • langfristig orientierte Beziehungen • gegenseitige Abhängigkeit • Austausch von Lagerstatusinformationen • Austausch von Prognoseinformationen • Austausch von Informationen über Produktentwicklungen

SCM-Aktivitäten • Manufacturing Flow Management • Customer-Service-Management • Product Development and Commercialization • Returns • Customer Relationship Management • Procurement

SCM-Entwicklungsgrad • Lieferantenintegration • Kundenintegration • Bereichsübergreifende interne Integration

Gemeinsame SCM-Voraussetzungen von Beziehungsdimension und SCM-Orientierung • unternehmensübergreifendes Vertrauen • Macht • Risiko/Nutzenverteilung • Unternehmenskultur • Managementmethoden

Abbildung 20.1: Das SCM-Performance-Modell 16

Dieses Modell umfasst 13 interne und 14 gemeinsame SCMVoraussetzungen, welche die Grundlage für neun SCM-Aktivitäten bilden. Die SCM-Aktivitäten wiederum bestimmen den Entwicklungsgrad von SCM in Unternehmen, der aus drei Elementen besteht. Dieser konzeptionelle Ansatz wurde in Dänemark empirisch validiert und bestätigt. Die Ergebnisse zeigten, dass die Performance von SCM bzw. der Umsetzungsgrad von SCM in Unternehmen von SCM-Aktivitäten beeinflusst wird, die wiederum das Ergebnis interner als auch zwischenbetrieblicher SCM-Voraussetzungsfaktoren sind. 20.2.3

Das SCM-Performanceverbesserungs-Modell

Basierend auf den Erkenntnissen von Kotzab et al.17 führten Kotzab et al.18 eine weitere Untersuchung durch, die sich mit der Priorisierung von strategischen Entscheidungen bei der Umsetzung von SCM in Organisation befasste. Dabei geht es um die Frage nach den Treibern der Implementierung bzw. darum, an 16 17 18

Kotzab et al. (2006a) Kotzab et al. (2006a) Kotzab et al. (2006b)


343

welcher Stellschraube des SCM-Performance-Modells gedreht werden soll, um die gesamte SCM-Performance entsprechend zu verbessern. Hierzu wurden mit Hilfe der Importance-Performance-Analyse19 ein SCMPerformance-Barometer als auch ein SCM-Werkzeug (= Priority Map) entwickelt (siehe Abbildung 20.2).

Einfluss/Wirkung (BETA)

hoch

Quadrant 1: Verbesserungen fokussieren

Quadrant 2: belassen oder verbessern

Quadrant 4: nicht relevant – keine Ressourcen einsetzen

Quadrant 3: belassen oder reduzieren

niedrig niedrig

hoch

Implementation Performance Index

Abbildung 20.2: Das SCM-Performanceverbesserungs-Modell20

Auf der X-Achse der Priority Map werden die Ergebnisse des SCMPerformance-Barometers und auf der Y-Achse die standardisierten Beta-Werte, die Auskunft über den Einfluss bzw. die Wichtigkeit des jeweiligen Elements geben, aufgetragen. Das SCM-Performance-Barometer misst das Ausmaß der internen als auch externen Integration von Geschäftsprozessen in Relation des SCM-Umsetzungsgrades zu den entsprechenden Aktivitäten und Voraussetzungen. Die Priority Map wiederum zeigt an, welche Bereiche einen höheren oder geringeren Einfluss auf die Verbesserung des gesamten Umsetzungsgrades haben und präsentiert hinreichende Normstrategien für den betrieblichen Entscheidungsträger: Ö Quadrant 1 „Verbesserungen fokussieren“ beinhaltet jene Aktivitäten bzw. Voraussetzungen, die einen großen Einfluss auf den Entwicklungsgrad von SCM (hoher Beta-Wert) jedoch nur einen geringen Umsetzungsgrad (geringer SCM-Performance Index) aufweisen.

19 20

siehe Martilla, James (1977); Johnson, Gustafsson (2000) Kotzab et al. (2006b)

344


Ö Quadrant 2 „Belassen oder verbessern“ inkludiert jene Aktivitäten bzw. Voraussetzungen, die sowohl einen großen Einfluss auf den Entwicklungsgrad von SCM (hoher Beta-Wert) als auch einen hohen Umsetzungsgrad (= hoher SCM-Performance Index) aufweisen. Ö Quadrant 3 „Belassen oder reduzieren“ umfasst jene Aktivitäten bzw. Voraussetzungen, die einen geringen Einfluss auf den Entwicklungsgrad von SCM (niedriger Beta-Wert) jedoch einen hohen Umsetzungsgrad (= hoher SCM-Performance Index) aufweisen. Ö Quadrant 4 „Nicht relevant – keine Ressourcen einsetzen“ enthält jene Aktivitäten bzw. Voraussetzungen, die sowohl einen geringen Einfluss auf den Entwicklungsgrad SCM (niedriger Beta-Wert) als auch einen geringen Umsetzungsgrad (geringer SCM-Performance Index) aufweisen. 20.3

Empirischer Zutritt

Nachfolgende Tabelle 20.1 präsentiert einen kompakten Überblick zu den Eckpunkten der durchgeführten empirischen Untersuchung. Es handelt sich demnach um eine Replikationsstudie vom Typ 1, die einer genauen Vervielfältigung der Initialstudien entsprach und bei länderübergreifenden Vergleichen oft angewandt wird.21 Bei Typ-1 Replikationsstudien bleibt das Untersuchungsdesign unverändert, aber kontextabhängige Faktoren werden geändert. Im vorliegenden Fall wurde das Untersuchungsdesign von Kotzab et al.22 unverändert eingesetzt, jedoch die Ansprache der Zielpersonen und die auszuwählenden Unternehmen geändert. Tabelle 20.1: Methodischer Steckbrief

21 22

Charakterisierungsmerkmal

Erhebungsspezifische Ausprägung

Forschungsmethode

Replikationsstudie

Befragungsmethode

Postalische Befragung

Befragungszeitraum

April 2007 – September 2007 (2 Wellen)

Befragungsinstrument

Standardisierter Fragebogen mit offenen und geschlossenen Fragen

Grundgesamtheit

Großunternehmen nach dem ÖNACE-Code

Befragungsgegenstand

Implementierungsgrad von SCM

Pretest

19. März 2007

siehe Baumgarth, Evanschitzky (2005) Kotzab et al. (2006a); Kotzab et al. (2006b)


Charakterisierungsmerkmal

Erhebungsspezifische Ausprägung

Stichprobengröße

Grundgesamtheit: 789 Firmen

Rücklaufquote

15,6 %

Auswertungsmethoden

Faktorenanalyse, Regressionsanalyse, ImportancePerformance-Analyse

Auswertungsinstrument

SPSS 15.0 für Windows, MS Excel

345

Um möglichst genau die Vorgaben einer Replikationsstudie zu erfüllen, wurde der ursprüngliche Fragebogen der Initialstudie vom Dänischen ins Deutsche übersetzt. Anschließend erfolgte eine Rückübersetzung um Missverständnisse zu vermeiden. So konnten vorab Forschungsfehler, die auf mangelhafter Übersetzung basieren, eliminiert werden.23 Bei dem vorliegenden Fragebogen handelt es sich um eine zweiseitige Ausführung, wobei die erste Seite des Fragebogens aus einer Einleitung und einer Anleitung zum Ausfüllen des Fragebogens bestand. Hier wurde auch die der Untersuchung zugrunde liegende SCMDefinition vorgestellt. Ebenfalls befanden sich auf der ersten Seite sechs Kontingenzfragen, die Auskunft über den Befragen selbst und sein Unternehmen geben sollen und somit der statistischen Auswertung dienen. Die zweite Seite des Fragebogens enthielt 39 Fragen zum Thema SCM, wobei jede Frage einer der von Kotzab et al.24 in ihrem theoretischen Modell definierten Variablen entsprach. Die Antwortmöglichkeiten zu den einzelnen Fragen wurden mittels der Likert-Skala eingegrenzt. Von den 137 retournierten Fragebögen gelangten 123 komplett ausgefüllte Fragebögen in die Auswertung. Das entspricht einer Rücklaufquote von 15,6 %. 20.4

20.4.1

Ausgewählte Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Charakterisierung der Stichprobe

Über 90 % der in die Untersuchung gelangten Respondenten repräsentiert Unternehmen aus dem Bereich „Sachgütererzeugung“ oder „Handel“. Im Vergleich der Branchenstruktur der Grundgesamtheit konnten jedoch keine signifikanten Unterschiede festgestellt werden. Was die Position des Unternehmens innerhalb der Supply Chain betrifft, so konnte festgehalten werden, dass knapp die Hälfte der Respondenten Zuliefer-Unternehmen bzw. OEM-Unternehmen darstellen, während die zweite Hälfte Groß- bzw. Einzelhandel oder Logistik-

23 24

siehe Craig, Douglas (2001) Kotzab et al. (2006a)

346


dienstleister vertreten. Die Dauer der partnerschaftlichen Beziehung zwischen dem Unternehmen und seinen Lieferanten/Kunden wurde mit durchschnittlich 22 Jahren (Std.Abw. 18,962 Jahre; n=114) angegeben und schwankte zwischen 2 und 110 Jahren. Die Mehrzahl der Respondenten (48 %) gab an, in einer Logistik- oder SCM-Abteilung beschäftigt zu sein. Die durchschnittliche Beschäftigungsdauer im Unternehmen wurde im Schnitt mit 14 Jahren angegeben (n=121). 20.4.2

Faktoren der SCM-Umsetzung und Wirkungspfade

Ein wesentliches Ziel der Untersuchung war die Identifikation einer aussagekräftigen Faktorenstruktur, die einen Einfluss auf die Umsetzung von SCM in Organisationen hat. Zur Beantwortung der ersten und zweiten Forschungsfrage wurden nach einer deskriptiven Analyse die Fragen 7 bis 45 einer Faktorenanalyse unterzogen und anschließend zwei Regressionsanalysen durchgeführt. Bei der explorativen Faktorenanalyse handelt es sich um ein exploratives, hypothesengenerierendes Verfahren dessen Ziel ist, Beziehungen zwischen gemessenen Variablen mit wenigen Faktoren zu erklären.25 Die untersuchten Variablen konnten auf sechs Konstrukte reduziert werden (Eigenvalue >1.0; siehe auch Tabelle 20.2 bzw. Abbildung 20.3). Tabelle 20.2: Ergebnisse der Faktorenanalyse SCMEntwicklungsgrad Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy (MSA)

SCMAktivitäten

Interne SCMVoraussetzungen

Gemeinsame SCMVoraussetzungen

.628

.795

.919

.875

.000

.000

.000

.000

Kumulierte % Varianz

64,33

46,60

57,71

62,33

Extrahierte Faktoren

1

1

2

2

Bartlett’s Test of Sphericity

Die internen SCM-Voraussetzungen teilen sich dabei auf zwei Faktoren auf, die als „Interne integrations-orientierte SCM-Voraussetzungen“ und „Interne

25

Vgl. Rudolf, Müller (2004); Backhaus et al. (2006); Hair et al. (1998)


347

ressourcen-orientierte SCM-Voraussetzungen“ bezeichnet werden können. Die gemeinsamen SCM-Voraussetzungen wurden ebenfalls auf zwei Faktoren reduziert, die als „Gemeinsame SCM-Voraussetzungen der Planung und des Informationsaustausches“ und „Gemeinsame SCM-Voraussetzungen der Beziehungsdimension und der SCM-Orientierung“ bezeichnet wurden. Sowohl die Variablen der SCM-Aktivitäten als auch die Variablen des SCMEntwicklungsgrades konnten auf jeweils einen Faktor zusammengefasst werden. Bei den anschließend durchgeführten Regressionsanalysen wurde zunächst der Einfluss der SCM Aktivitäten auf den SCM Entwicklungsgrad untersucht. Anschließend betrachtete man den Einfluss der internen und der externen Voraussetzungen auf die SCM Aktivitäten (siehe 20.3). Hierbei konnte festgestellt werden, dass die SCM-Aktivitäten den SCM-Entwicklungsgrad (R2: 0,238, Beta-Koeffizient 0,488) bzw. die gemeinsamen SCM-Voraussetzungen die SCM-Aktivitäten (R2: 0,277, Beta-Koeffizienten 0,249 bzw. 0,272) direkt beeinflussen. Die Analyse zeigte, dass keine der beiden internen Voraussetzungen einen signifikanten, direkten Einfluss auf die SCM-Aktivitäten ausüben. Der Zusammenhang kann als ausreichend beurteilt werden.26 Interne integrationsorientierte SCM-Voraussetzungen • interne Zielsetzungen • ausgebildete Mitarbeiter • unternehmensübergreifende IT-Systeme • Prozessorientierung • Supply-Chain-Struktur • interne Integrationsbereitschaft • Richtlinien für den Informationsaustausch

SCM-Aktivitäten • Manufacturing Flow Management • Customer-Service-Management • Product Development and Commercialization • Returns • Customer Relationship Management • Procurement

.488

SCM-Entwicklungsgrad • Lieferantenintegration • Kundenintegration • Bereichsübergreifende interne Integration

.272

.24 9

. n.s

Gemeinsame SCM-Voraussetzungen Planung und Informationsaustausch • unternehmensübergreifende Zielsetzungen • Systemperspektive • langfristig orientierte Beziehungen • gegenseitige Abhängigkeit • Austausch von Lagerstatusinformationen • Austausch von Prognoseinformationen • Austausch von Informationen über Produktentwicklung

n.s.

Interne ressourcenorientierte SCM-Voraussetzungen • bereitgestellte Personalressourcen • bereitgestellte Finanzressourcen • Unterstützung durch die Geschäftsleitung • technische Expertise der Mitarbeiter • abteilungsübergreifende Projektgruppen

Gemeinsame SCM-Voraussetzungen von Beziehungsdimension und SCM-Orientierung • unternehmensübergreifendes Vertrauen • Macht • Risiko-/Nutzenverteilung • Unternehmenskultur • Managementmethoden

Abbildung 20.3: Faktoren der SCM-Umsetzung in Österreich und die Wirkungspfade der Elemente 26

siehe Hair et al. (1998)

348

20.5


SCM-Performance-Barometer und Stellschrauben zur Verbesserung der SCM-Performance

Abbildung 20.4 präsentiert die Ergebnisse des SCM-Performance-Barometers. Dabei ist festzustellen, dass die österreichischen Unternehmen eine gesamte SCM-Performance von 50 aufweisen. Die übrigen Ergebnisse liegen zwischen 47 (gemeinsame SCM-Voraussetzungen der Beziehungsdimension und der SCM-Orientierung) und 66 (SCM-Aktivitäten). 0

25

50

75

100

SCM- Entwicklungsgrad Score: 50 0

25

50

75

100

SCM- Aktivitäten Score: 66

0

25

50

75

100

Interne ressourcenbasierte Voraussetzungen

Score: 60 0

25

50

75

100

Interne Integrationsorientierte Voraussetzungen

Score: 55

0

25

0

25

50

75

100

75

100

Gem einsam e Beziehungs- und SCMOrientierungs- Voraussetzungen

Score: 47 50

Score: 56

Gem einsame Planungs- und InformationsaustauschVoraussetzungen

Abbildung 20.4: SCM-Performance Barometer Österreich

Insgesamt kann das Ergebnis der identifizierten SCM-Performance als verbesserungswürdig erachtet werden. Um die Stellschrauben zur PerformanceErhöhung festzustellen, wurden die Ergebnisse des Barometers in die Priority Maps überführt (siehe Abbildungen 20.5 und 20.6).


349

Abbildung 20.5: Stellschrauben zur Erhöhung der SCM-Performance – Gesamt- und Aktivitätsniveaubereich

Abbildung 20.6: Stellschrauben zur Erhöhung der SCM-Performance – Voraussetzungsniveau

Eine entsprechende Erhöhung der gesamten SCM-Performance kann durch eine Fokussierung auf die Verbesserung der Lieferantenintegration erreicht werden. Die interne Integration soll auf dem bestehenden Ausmaß beruhen, eine zusätzliche Integration mit Kunden erscheint nicht notwendig. Hinsichtlich der Verbesserung des Ausmaßes an SCM-Aktivitäten zeigt die Analyse, dass Ver-

350


besserungen im Einkauf als auch bei den Retourlogistik-Aktivitäten zu suchen sind. Bezüglich der gemeinsamen SCM-Voraussetzungen konnte festgestellt werden, dass eine Verbesserung der Performance im Bereich der Beziehungsdimension und der SCM-Orientierung zu liegen scheint. Die vorhandenen Kapazitäten bei den Informationsaustausch- bzw. Planungsvoraussetzungen sind zufriedenstellend. Insbesondere dürfte der Schlüssel zur Verbesserung der Beziehungen bei der Klärung von Machtfragen und der verbesserten RisikoNutzen-Verteilung liegen. 20.6

Ländervergleich

Wie bereits im Abschnitt 20.3 vorgestellt, wurde im vorliegenden Fall eine in Dänemark durchgeführte Studie in Österreich repliziert. In der nachfolgenden Tabelle 20.3 werden die länderspezifischen Resultate gegenübergestellt. Diesbezüglich kann festgehalten werden, dass die in Dänemark festgestellte Grundstruktur des SCM-Implementierungs-Modells auch in Österreich identifiziert werden konnte. Die unterschiedlichen Faktorstrukturen sind auf Unterschiede in volkswirtschaftlichen Kontextfaktoren zu erklären. Tabelle 20.3: Länderspezifische Resultate der Studie

Grundstruktur Implementierungsmodell

Wirkungspfade

Stellschrauben zur Erhöhung der Umsetzung

Implementierung von SCM Untersuchung Österreich Untersuchung Dänemark bestätigt bestätigt 6 Faktoren: 2 interne, 2 gemeinsame Voraussetzungsfaktoren; 1 Aktivitätsfaktor; 1 Umsetzungsgradfaktor

9 Faktoren: 2 interne, 4 gemeinsame Voraussetzungsfaktoren; 2 Aktivitätsfaktoren; 1 Umsetzungsgradfaktor

SCM-Aktivitäten ĺ Umsetzungsgrad

Logistik- und marktorientierte Aktivitäten ĺ Umsetzungsgrad

Gemeinsame Voraussetzungen ĺ SCMAktivitäten

Interne Voraussetzungen ĺ logistikund markorientierte Aktivitäten Gem. Voraussetzungen ĺ logistikund marktorientierte Aktivitäten

Integration von Geschäftsprozessen mit Lieferanten verbessern

Integration von Geschäftsprozessen mit Kunden und Lieferanten verbessern

Beschaffung und Retouren verbessern

Marktorientierte SCM-Aktivitäten (insb. Produktentwicklung und Retouren) verbessern

Verbesserung der Beziehungen, insbesondere Machtfragen, klären und bessere Risiko-Nutzenverteilung anstreben

Ressourcenbasierte interne Voraussetzungen als auch entscheidungsorientierte gemeinsame Voraussetz. schaffen


351

Eine detaillierte Darstellung der Ergebnisse liefern Keusch27 bzw. Leitner28. 20.7

Fazit und Ausblick

Der vorliegende Beitrag untersucht den Stand und die Entwicklungstendenzen des SCM in österreichischen Unternehmen. Diesbezüglich wurden drei Forschungsfragen aufgestellt, die wie folgt beantwortet werden können: Ö Es konnten spezifische interne und gemeinsame SCM-Voraussetzungen und ein SCM-Aktivitäten identifiziert werden, die für den Entwicklungsgrad von SCM in österreichischen Unternehmen verantwortlich zeichnen. Die internen und gemeinsamen SCM-Voraussetzungen konnten auf jeweils zwei Faktoren reduziert werden, die SCM-Aktivitäten konnten unter einen Faktor subsumiert werden. Ö In Bezug auf den Einfluss der SCM-Voraussetzungen und der SCMAktivitäten auf den Entwicklungsgrad von SCM konnte festgestellt werden, dass jeweils ein direkter Zusammenhang zwischen den SCM-Aktivitäten und den SCM-Entwicklungsgrad bzw. zwischen den gemeinsamen SCMVoraussetzungen und den SCM-Aktivitäten besteht. Es konnte kein Zusammenhang zwischen den internen SCM-Voraussetzungen und den SCMAkvititäten festgestellt werden. Ö Etwaige Verbesserungen des Entwicklungsgrads von SCM in österreichischen Unternehmen sind über zusätzliche Verbesserungen bei der Lieferantenintegration, Einkaufs- und Retourenmanagement und Beziehungsvoraussetzungen, insbesondere betreffend die Klärung von Machtfragen und eine bessere Risiko-Nutzen-Verteilung anzustreben.

Der in der Literatur identifizierte Zusammenhang zwischen internen und gemeinsamen Voraussetzungen zur Integration von Geschäftsprozessen innerhalb und außerhalb des Unternehmens konnte bestätigt werden. Das vorgestellte Instrument zur Verbesserung des Entwicklungsgrads von SCM hat sich als nützlich erwiesen. Es liefert einerseits wertvolle Erkenntnisse zur Implementierungstheorie von SCM in Unternehmen und bietet anderseits den unternehmerischen Entscheidungsträgern eine brauchbare Hilfe zur Identifikation der notwendigen Stellschrauben zur Verbesserung der Performance. Im Gegensatz zu den Ergebnissen von Kotzab et al.29 konnte in Österreich jedoch kein Einfluss der internen SCM-Voraussetzungen auf SCM-Aktivitäten festgestellt werden. Hier stellt sich die Frage, ob nicht die internen SCM-

27 28 29

Keusch (2008) Leitner (2008) Kotzab et al. (2006a)

352


Voraussetzungen die gemeinsamen SCM-Voraussetzungen direkt beeinflussen. Diesbezüglich liegen vorläufige positive Erkenntnisse vor, die noch weiter zu überprüfen sind. Ebenfalls erscheinen weitere Tauglichkeitsüberprüfungen in zusätzlichen Ländern als notwendig.


353

Literatur Backhaus, K., Erichson, ‚B., Plinke, W. und Weiber, R.: Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, Berlin, Heidelberg, Springer-Verlag, 2006. ISBN: 3540278702 Baumgarth, C. und Evanschitzky, H.: Die Rolle von Replikationen in der Marketingwissenschaft. In: Marketing ZFP, 27, 2005, Heft 4, S. 253-262. Bechtel, C. und Jayaram, J.: Supply Chain Management – A Strategic Perspective. In: International Journal of Logistics Management, 8, 1997, Heft 1, S. 15-34. Craig, C. und Douglas: Conducting International Marketing Research in the 21st Century. In: International Marketing Review, 18, 2001, Heft 1, S. 80-90. Fettke, P.: Supply Chain Management: Stand der empirischen Forschung. In: ZfB, Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 77, 2007, Heft 4, S. 417-461. Grant, D., Lambert D., Stock J. und Ellram L.: Fundamentals of Logistics Management: European Edition. Maidenhead UK, McGraw-Hill, 2006. ISBN: 0077108949. Gudehus, T.: Logistik. Grundlagen, Strategien, Anwendungen. 3. neu bearbeitete Auflage, Berlin, Heidelberg, Springer-Verlag, 2005. ISBN: 3540241132. Hair, J., Anderson, R., Tatham, R. und Black, W.: Multivariate Data Analysis 5th Edition, New Jersey, Prentice-Hall International, 1998. ISBN 0139305874. Haring, C.: BMÖ-Vorstand über die Bedeutung von Supply Chain Management,bezogen unter: http://www.bmoe.at/einkauf/Der_BMOE/bmoe_vorstand/, Zugriff am: 02.04.2008 Heusler, K.: Implementierung von Supply Chain Management. Kompetenzorientierte Analyse aus der Perspektive eines Netzwerkakteurs. In: Essig, M. und Stölzle, W. (Hrsg.): Supply Chain Management, Wiesbaden, 2004, Deutscher Universitäts-Verlag. ISBN 978-3824481224. Johnson M. und Gustafsson A.: Improving Customer Satisfaction, Loyalty and Profit. San Francisco, Wiley & Sons, 2000. ISBN: 0787953105. Keusch, M. (2008): Entwicklungsgrad von Supply Chain Management in Österreich, Diplomarbeit FWH, Institut für Unternehmensführung. Wien. Kotzab, H., Friis, A. und Busk, T.: The implementation of Supply Chain Management within organizations – construct, measurement and explorative empirical discussion. In: Die Unternehmung, 60. 2006a, Heft 2, S. 89-104. Kotzab, H., Grant, D. und Friis, A.: Supply Chain Management Implementation and priority strategies in Danish organizations. In: Journal of business Logistics, 27, 2006b, Heft 2, S. 273-300. Kotzab, H.: Zum Wesen von Supply Chain Management vor dem Hintergrund der betriebswirtschaftlichen Logitikkonzeption – Erweiterte Überlegungen. In: Wildemann, H. (Hrsg.): Supply Chain Management, München, TCM, 2000, S. 21-47. ISBN 3931511480 Lambert, D., Cooper, M., und Pagh, J.: Supply Chain Management: Implementation Issues and Research Opportunities. In: International Journal of Logistics Management, 9, 1998, Heft 2, S. 118. Lambert, D., García-Dastugue, S. und Croxton, K.: An evaluation of process-oriented supply chain management frameworks. In: Journal of Business Logistics, 26, 2005, Heft 1, S. 25-51. Leitner, M. (2008): Implementierung von Supply Chain Management in Österreich, Diplomarbeit FHW, Institut für Unternehmensführung, Wien. Martilla J. und James, J.: Importance-Performance Analysis. In: Journal of Marketing, 41, 1977, Heft 1, S. 77-79.

354


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21 Produktionssynchrone Versorgung eines Automobilwerkes Gerhard Grill-Kiefer

21.1

Einleitung und Problemstellung

Die Dynamik in der Automobilindustrie ist durch eine kontinuierliche Erhöhung der Produktvielfalt bei gleichzeitig immer kürzer werdenden Entwicklungszeiten und die Erfüllung höchster Qualitätsanforderungen zu möglichst niedrigen Kosten bestimmt. Verschärft wird diese Situation – insbesondere bei Premiumfahrzeugen – durch höhere und weitgreifendere Erwartungen der Kunden, welche durch den Wunsch nach individueller Fahrzeugspezifikation und uneingeschränkter Möglichkeit zur Änderung derselben bis unmittelbar vor Freigabe des Auftrags für die Produktion gekennzeichnet sind. Unabhängig von der gewährten Änderungsflexibilität gilt es allerdings, den einmal mit dem Kunden vereinbarten Liefertermin einzuhalten.1 Die aus der zunehmenden Ausstattungsvielfalt resultierende Erweiterung der Variantenanzahl ausgewählter Lieferumfänge und die hohe marktund kundenseitig geforderte Änderungsflexibilität in der Auftragsabwicklung sind bestimmende Größen für die Gestaltung der Logistikkette von Automobilwerken. Dies gilt für alle Automobilkonzerne, insbesondere auch für Magna Steyr2 als weltgrößten markenunabhängigen Automobilhersteller und Auftragnehmer für die Produktion ausgewählter Fahrzeugmodelle.3 Das Vorhandensein von mehreren hundert Varianten stellt in der Automobilindustrie für ausgewählte Lieferumfänge generell keine Seltenheit mehr dar. Klassische Versorgungskonzepte – gekennzeichnet durch eine sortenreine Anlieferung und anschließende Kommissionierung bzw. produktionssynchrone Vormontage im Werk – greifen hierbei, bedingt durch die notwendige Gestaltung schlanker Prozesse, zur Reduzierung von Komplexität und die Erschließung möglicher Kostensenkungspotentiale bei einem gleichzeitig knappen Flächenangebot vieler Automobilwerke zu kurz.

1 2 3

Vgl. Stautner (2001), S. 3f. In den folgenden Betrachtungen wird der Begriff Werk synonym für Magna Steyr verwendet. Vgl. www.magnasteyr.com

356

Gerhard Grill-Kiefer

Die Implementierung komplexitätsorientierter Versorgungsstrukturen wird somit zur wesentlichen Voraussetzung für die kontinuierliche und wirtschaftliche Anlieferung variantenreicher Umfänge. Die Bedeutung der produktionssynchronen Versorgung wird insbesondere durch einen wertmäßigen Vergleich ersichtlich, betragen doch für das betrachtete Produkt derart angelieferte Umfänge einen Anteil von rund 40 % am Wert der pro Fahrzeug verbauten Teile. Die folgenden Ausführungen zeigen ausgehend von der Darstellung der Auftragszeitleiste als Steuerungsgröße der logistischen Prozesse zwischen Werk und Sequenzlieferant jene Material- und Informationsflüsse und die zugehörigen organisatorischen Rahmenbedingungen auf, welche langfristig die stabile Basis für eine kontinuierliche Versorgung eines Automobilwerkes in zeitlich und inhaltlich richtigen Einheiten auf höchstem Niveau bilden. 21.2

Was bedeutet produktionssynchrone Versorgung?

Die produktionssynchrone Versorgung stellt – basierend auf logistischen Gestaltungsleitlinien – in extremer Anwendung des Just-In-Time Prinzips ein Konzept zur Umsetzung schlanker Versorgungsstrukturen und -prozesse dar, welches sich für die Anlieferung variantenreicher Umfänge in ausgezeichnetem Maße eignet. Ziel dieses Konzeptes sind insbesondere die Reduzierung der Komplexität aus der Sicht des Werkes einerseits und die Minimierung der Bestände in der Prozesskette zwischen Werk und Sequenzlieferant bei gleichzeitig hoher Stabilität und Wirtschaftlichkeit der gesamten Versorgung andererseits.4 Die Anlieferung von Teilen und Modulen erfolgt hierbei zunächst auf Basis von teilenummernbezogenen, auftragsneutralen Lieferabrufen als kurz- und mittelfristige Bedarfsvorschau und in weiterer Folge auf Basis von auftragsbezogenen, produktionssynchronen Abrufen. Diese Abrufe bestimmen letztlich die produktionssynchrone Anlieferung des definierten Umfanges von ausgewählten werksnahen Lieferanten – in den weiteren Ausführungen als Sequenzlieferanten (Tier 1 - Lieferant) bezeichnet – zum Werk in exakt derselben Reihenfolge, in der die Fahrzeugaufträge in die Montagelinie eingesteuert und produziert werden. Zur eindeutigen inhaltlichen Festlegung der Verantwortlichkeiten in der Logistikkette wird mit der Anwendung des Incoterms5 „FCA Werk Sequenzlieferant“ zwischen Werk und Sequenzlieferant vereinbart, dass

4 5

Vgl. Pfohl (1996), S. 178. Incoterms (International Commercial Terms) definieren die Pflichten und Rechte von Käufer und Verkäufer bezogen auf Kosten und Gefahrenübergang. Vgl. Pfohl (1996), S. 180f.

Produktionssynchrone Versorgung eines Automobilwerkes

357

Ö der Shuttletransport zwischen Sequenzlieferant und Werk und die Anlieferung zum Verbauort an der Fahrzeugmontagelinie in Verantwortung des Werkes durchgeführt werden und die hierfür benötigten Ladungsträger durch das Werk zu beschaffen sind, Ö die Beladung der Shuttle-LKWs mit Sequenzumfängen durch den Lieferanten zu erfolgen hat und Ö die Vorholung der für den Wertschöpfungsprozess benötigten Subkomponenten – d. h. die Organisation und Durchführung der Transporte bzw. die Bereitstellung der hierfür notwendigen Ladungsträger – durch den Sequenzlieferanten sicherzustellen ist. 21.3

Steuerungsgröße Auftragszeitleiste

Die Auftragszeitleiste umfasst für das betrachtete Premiumfahrzeug eine Zeitstrecke von sieben Tagen zwischen der täglichen Auftragseinplanung im System des OEM6, wobei in chronologischer Reihenfolge ein Wochenpaket nach dem anderen als frei disponierbarer Auftragsbestand in einzelne Tagespakete aufgeteilt wird, und der Fertigmeldung des Fahrzeugs durch das Werk. Bis zum – mit der Auftragseinplanung – erreichten Beginn der Frozen Zone ist der Auftragsabwicklungsprozess im Sinne der Erzielung eines hohen Kundennutzens durch die mögliche Änderung der Auftragsspezifikation gekennzeichnet. Im Zuge der Auftragseinplanung werden bei den für die Montagelinie gebildeten Tagespaketen versorgungs- und produktionsbestimmte Einplanungsrestriktionen berücksichtigt. Darauf aufbauend erhält jeder Auftrag in diesem Planungsschritt einen Montage-Start-Termin und eine Reihenfolgesequenznummer, wodurch die Montageplanreihenfolge vorgegeben ist, und einen verbindlichen Termin für die Fertigmeldung des Fahrzeugs durch das Werk zugeordnet. Die Spezifikation des Auftrags gilt ab diesem Zeitpunkt ebenso wie die zugehörige Auftragsstückliste und die daraus resultierenden Materialbedarfe als „eingefroren“. Durch den Einplanungsprozess wird in der beschriebenen Form eine Auftragsperlenkette festgelegt, in der jeder Auftrag eine fix zugeordnete Position erhält.7 Nach der tägl. Überspielung des Auftragsdatenpaketes in das Logistikplanungssystem des Werkes bildet die Auftragsperlenkette die zentrale zeitliche und inhaltliche Leitreihenfolge für die Steuerung der einzelnen Produktionsstufen und der an das Werk netzwerkartig angebundenen Sequenzlieferanten.

6 7

Vgl. Backhaus (1997), S. 641. Herstellerunternehmen werden als OEMs (Original Equipment Manufacturer) bezeichnet. Vgl. Weyer, Spath (2001), S. 18

358


Der nun anschließenden Steuerung der Produktionsstufen Rohbau, Lackiererei und Montage im Werk und der Sequenzlieferanten kommt infolge der Komplexität und des hohen Informationsbedarfs in der logistischen Kette eine wesentliche Aufgabe in einem stabil funktionierenden Gesamtsystem zu.8 Um trotz der sowohl im Rohbau als auch in der Lackiererei ablauf- und störungsbedingt auftretenden Abweichungen von der festgelegten Leitreihenfolge (Verwirbelung) die Einhaltung der Auftragsperlenkette zum Zeitpunkt der Einsteuerung in die Montage sicherzustellen, ist es notwendig, den Produktionsprozess zwischen den einzelnen Technologieschritten durch die Nutzung eines Karossenhauses mit wahlfreiem Zugriff als Resortierungspuffer zu entkoppeln. Gleichzeitig werden jene Karosserievarianten mit geringem Anteil am Produktionsvolumen (Low-Runner) um eine definierte Taktanzahl vorgezogen in den Rohbau und die Lackiererei eingesteuert.

Planung

Steuerung

Produktion

Geplante M-RF

Systeme OEM Systeme Werk

Erstellung PRG-Rohbau*

Rohbau

Frozen Zone

Erstellung PRG-Lackiererei*

Lackiererei Geplante M-RF

Erstellung PRG-Montage

Montage Fertigmeldung PRG ....... Programm M-RF ..... Montagereihenfolge

*: Vorgezogene Einplanung der Low-Runner-Karosserie-Varianten

Abbildung 21.1: Prozessmodell der Produktionsplanung und -steuerung

8

Vgl. Mumm, Mazzacco, Rabe, Vollmer (1998), S. 150


359

Als conditio sine qua non für die Einhaltung der Planreihenfolge zum Montage-Start-Termin ist allerdings die systemseitige Betrachtung und Verwendung der Karossen gleich einem auftragsneutralen Kaufteil zu bezeichnen, das flexibel für einen beliebigen Kundenauftrag herangezogen werden kann. Analysen zeigen, dass nur durch Anwendung dieser Logik eine ausreichende Dimensionierung des Karossenhauses unter gleichzeitig ökonomischen Aspekten gewährleistet ist.9 Die Funktion der Resortierung auftragsneutral handhabbarer Karossen stellt einen sehr hohen Übereinstimmungsgrad bei der Reihenfolge zum Zeitpunkt des Montage-Start-Termins verglichen mit der zu Beginn der Frozen Zone fixierten Leitreihenfolge sicher. Sie bildet die Basis dafür, dass beinahe jeder Auftrag an der geplanten Position in der Perlenkette zeitpunktgenau in die Montagelinie eingesteuert werden kann. Endgültig steht die physische Perlenkette mit der Prägung der Fahrzeugidentifikationsnummer eine definierte Zeitstrecke vor Erreichen der ersten Station in der Montagelinie fest. Unter den dargestellten Rahmenbedingungen leitet sich für den werksinternen Auftragsdurchlauf der in Abbildung 21.1 beschriebene mehrstufige Prozess ab. 21.4

Informations- und Materialfluss zwischen Werk und Lieferant

Die Jahresplanung und die monatliche Programmplanung sind Funktionen, die der beschriebenen Auftragszeitleiste im Auftragsabwicklungsprozess vorgelagert sind. Wenn auch hierbei noch kein konkreter Auftragsbezug besteht, sind diese dennoch umso wichtiger für die Übermittlung einer teilenummernbezogenen Bedarfsvorschau an die Lieferanten. Erfolgt in der Jahresplanung zunächst die Gegenüberstellung vertriebseitig prognostizierter Bedarfe an Fahrzeugen mit der Produktionskapazität des Werkes und darauf aufbauend die Festlegung eines Jahresproduktionsprogrammes, so werden in der anschließenden monatlich rollierend durchgeführten Programmplanung das Programm des Folgemonats freigegeben und alle weiteren Planungsperioden des Jahres überarbeitet. Die Stückzahlen für den Folgemonat sind ab diesem Zeitpunkt als fixiert zu betrachten, der Ausstattungs-Mix bleibt infolge der gewährten Änderungsflexibilität bis zur Auftragseinplanung variabel. Die aus diesen Planungsschritten regelmäßig abgeleiteten Programme stellen die inhaltliche Grundlage für die Bedarfsrechnung und den Versand der Lieferabrufe (LAB) nach VDA 4905 in elektronischer Form mit einem Vorschauhori-

9

Vgl. Mumm, Mazzacco, Rabe, Vollmer (1998), S. 155f.

360


zont von bis zu 12 Monaten dar. Hierbei werden für die ersten Wochen Tagesbedarfe, darüber hinausgehend Monatsbedarfe ausgewiesen. Auf Basis dieser Abrufe führt der Sequenzlieferant wiederum die Disposition seiner jeweiligen Vorholumfänge und den Versand der Lieferabrufe an alle Sublieferanten durch. Beginnend mit dem Order-Freeze erhalten Sequenzlieferanten bis zu drei produktionssynchrone Abrufe nach VDA 4916 als Steuerungsinformation für die eigene Produktion. Ö Der vorläufige produktionssynchrone Abruf (VPAB) wird nach Einplanung der Aufträge und der Überspielung der gebildeten Tagespakete in das Logistikplanungssystem des Werkes täglich versandt. Ö Der endgültige produktionssynchrone Abruf (TPAB) wird nach Start der Produktion im Rohbau in regelmäßigen Abständen für alle Aufträge, die in einem definierten Zeitfenster einen best. Statuspunkt passierten, versandt. Ö Der Sequenzierungsabruf (SPAB) wird unmittelbar nach Prägung der Fahrzeugidentifikationsnummer für jeden Auftrag an den Lieferanten übertragen und bildet das Startsignal für die produktionssynchrone Vormontage bei den Sequenzlieferanten in der vorgegebenen Auftragsreihenfolge. Gleichzeitig leitet sich daraus der bis zur Teilebereitstellung am Verbauort der Montagelinie zur Verfügung stehende Zeithaushalt ab.

Abbildung 21.2 gibt einen Überblick der Abrufzeitleiste für einen ausgewählten Lieferumfang. FROZ EN ZO NE 7 AT 3 Tagespakete

Tag -x

~ // ~

LA B Bedarfsvorschau

Tag -7

T ag -6

T ag -5

1. PAB = VPAB Vorläu fig er PAB

Tag - 4

Rohbau

Lackiererei

Montage

Finish

Tag -3

Tag -2

Tag -1

Tag 0

2. PAB = TPAB En dgültig er PAB

Tag -1 (Ausschnitt) 260

110

95

55

40

0

Z eit [min] retr ograd b erec hnet

1 50 Min. Pr oduk tionsdu rchlaufzeit Pr ozess sc hritte

Belad ung Shuttle-LKW bei Lie fer an t 15 M. Tra nsport

4 0 Min.

Entladun g Shuttle-L KW im Werk 15 M. Puff er Über tragun g 3. PAB = SPAB

40 Min. Verb au des Moduls

Abbildung 21.2: Abrufzeitleiste für produktionssynchron anzuliefernde Umfänge (Beispiel)


361

Produktionssynchrone Abrufe umfassen im Allgemeinen folgende Schlüsselinformationen: Ö Auftragsnummer zur Zuordnung des Lieferumfanges zum Fahrzeugauftrag Ö Sachnummern definierter Teilumfänge (Stückliste) zur Spezifikation des Lieferumfanges Ö Sequenznummer zur Zuordnung des Abrufes innerhalb der Auftragsperlenkette Ö Soll-Verbautermin zur Festlegung des Bedarfszeitpunktes im Werk OEM 1. Vorschaudaten Auftragsdaten 8. Gutschriftsverfah ren (VDA 4908) 7. Lieferschein (VDA 4913)

Werk

6. Shuttle-Transport ( Seq uen zierte Anlieferun g)

L ieferant

5. PAB (VDA 4916) 4. T eileanlieferung

2. LAB (VDA 4905) 3. LAB

Sublieferant 1 Sublieferant 2 Materialfluss Informationsfluss

Sublieferan t 3

Abbildung 21.3: Informations- und Warenfluss in der Versorgungskette

Im betrachteten Fall sind dem vorläufigen und endgültigen produktionssynchronen Abruf dieselben Dateninhalte zugeordnet, während der finale Sequenzierungsabruf – basierend auf den bereits übertragenen Informationen – nur die Sequenz- und Auftragsnummer enthält. Für die vertiefende Darstellung der Ihalte produktionssynchroner Abrufe wird auf die Ausarbeitungen des VDA verwiesen.10 Der zur Verfügung stehende Zeithaushalt zwischen der Übertragung des Sequenzierungssignals und dem Bedarfszeitpunkt für den abgerufenen Umfang an 10

VDA: Verband der Automobilindustrie e.V.

362


der Montagelinie leitet sich aus der Taktzeit des Produktionssystems, der Verbaustation des Lieferumfanges und der geplanten Befüllung der zwischen der Prägeeinrichtung und der ersten Station der Montagelinie vorhandenen Karossenförderstrecke ab. Das so je Lieferumfang ermittelte spezifische Versorgungszeitfenster – für das betrachtete Fahrzeug liegt die Vorlaufzeit zwischen drei und sechs Stunden – bildet nun den zeitlichen Rahmen für die Durchführung der Prozessschritte Ö Ö Ö Ö Ö

Vormontage beim Sequenzlieferanten Beladung des Shuttle-LKWs beim Sequenzlieferanten Transport vom Sequenzlieferanten zum Werk Entladung des Shuttle-LKWs im Werk und Bereitstellung am Verbauort an der Montagelinie unter Berücksichtigung einer definierten Pufferzeit und bei gleichzeitig kostenoptimalen Strukturen im gesamten Versorgungsprozess. Für die gelieferten Module wird in definierten Zeitabständen ein Lieferschein in elektronischer Form (VDA 4913) an das Werk übertragen. Unter Anwendung des Gutschriftsverfahrens (VDA 4908) erfolgt abschließend die Verrechnung des gelieferten Teileumfanges. Abbildung 21.3 fasst den Informations- und Materialfluss zwischen Werk, Sequenzlieferant und Sublieferanten zusammen. 21.5

Aktivitätsfelder der Versorgungsplanung

Durch die enge Vernetzung der Sequenzlieferanten mit dem Werk kommt der Planung stabiler Prozesse und Abläufe als Basis einer kontinuierlichen Versorgung auf höchstem Niveau wesentliche Bedeutung in einer Vielzahl eng miteinander verknüpfter Aktivitätsfelder zu. Ausgehend von der Festlegung allgemein gültiger logistischer Anforderungen für die produktionssynchrone Anlieferung, welche dem Lieferanten bereits im Zuge des Angebotserstellungsprozesses zur Verfügung gestellt werden, werden auf Basis von Leistungsschnittstellenvereinbarungen mit der detaillierten Ausarbeitung und Abstimmung von spezifischen Versorgungskonzepten je Lieferumfang mit allen Prozesspartnern Festlegungen für ein funktionierendes Versorgungsnetzwerk im Serienbetrieb bei Maximalstückzahl getroffen. Hierzu gehören insbesondere folgende inhaltliche Schwerpunkte: Ö Abgrenzung der Verantwortlichkeiten zwischen Werk und Sequenzlieferant Ö Darstellung des Informationsflusses für die elektronische Übermittlung der Bedarfsvorschau (Lieferabruf) Ö Beschreibung des durch die Auftragszeitleiste gesteuerten Versandes der produktionssynchronen Abrufe und deren Dateninhalte


363

Ö Darstellung der Versorgungszeitleiste beginnend mit der Übermittlung der produktionssynchronen Abrufe – unter Berücksichtigung aller Prozessschritte im unternehmensübergreifenden Informations- und Materialfluss – bis hin zur Teilebereitstellung am Verbauort an der Montagelinie des Werkes Ö Definition von Notfallkonzepten bei Störungen in der Prozesskette des Lieferanten vor dem Hintergrund frühestmöglicher standardisierter Informationsweitergabe an das Werk unmittelbar bei Auftreten des Problems und der regelmäßigen Bereitstellung eines aktuellen Versorgungsstatus bis zur abschließenden Entwarnung des Problems Ö Festlegung von Notfallmaßnahmen bei Datenübertragungsproblemen über einen produktionskritischen Zeitraum Ö Beschreibung der mit allen Prozesspartnern abgestimmten Sequenzladungsträger und deren Handhabung im Serienbetrieb unter Erstellung von Ladungsträger-Stammblättern Ö Erstellung der LKW-Beladematrix und Festlegung der Shuttle-LKWFahrpläne 21.6

Erfolgsfaktoren funktionierender Versorgungsnetzwerke

Bezogen auf einen längeren Betrachtungszeitraum haben sich die unternehmensübergreifend abgestimmten und auf Basis der vereinbarten Versorgungskonzepte implementierten Strukturen in der logistischen Kette als sehr stabil für die Serienproduktion erwiesen. Das Ziel dieses Abschnittes ist es, jene Erfolgsfaktoren darzustellen, die nachhaltig die Leistungsfähigkeit des gesamten Versorgungsnetzwerkes bestimmen. 21.6.1

Stabilität der Auftragsperlenkette

Infolge der angewandten Steuerungslogik des Werkes – insbesondere gekennzeichnet durch die systemseitige Handhabung der Karossen gleich einem auftragsneutralen Kaufteil – gelingt es zum Montage-Start-Termin ein hohes Maß an Stabilität in der Auftragsperlenkette zu gewährleisten. Voraussetzung zur Erreichung derselben ist eine gleichmäßige Produktions- und Versorgungsleistung in der gesamten logistischen Kette. Zur Beurteilung der Stabilität in der Auftragsperlenkette werden die Reihenfolgestabilität – der Übereinstimmungsgrad zwischen der tatsächlichen Auftragsreihenfolge zum Montage-Start-Termin und der im Zuge der Tagespaketbildung gebildeten Planreihenfolge – und der daraus pro Arbeitstag resultierende maximale Rückstand an nicht termingerecht eingesteuerten Aufträgen als Kenngrößen definiert.

364


Abbildung 21.4 zeigt für einen ausgewählten mehrmonatigen Betrachtungszeitraum anhand der definierten Meßgrößen das Stabilitätsverhalten in der Auftragsperlenkette.

Reihenfolgestabilität

Maximaler Rückstand n = 550

400

200

300

150

200 100

n = 550

250

Anzahl

Anzahl

500

100 50

0

0 = 95

96

97

98

99

100

Klas s enbre ite [ %]

1

3

5

7

9

>9

Klas s en breite

Abbildung 21.4: Kenngrößen zur Stabilitätsbeurteilung

Eine sich auf höchstem Niveau befindliche Reihenfolgestabilität erlaubt sowohl dem Werk als auch den Sequenzlieferanten eine effizientere Gestaltung des Personaleinsatzes an der Montagelinie und die Erschließung von Potentialen bezogen auf eine optimierte Bevorratungsstrategie und Transportsteuerung durch eine exakte Reichweitenvorhersage. 21.6.2

Stabilität der Vorlaufzeiten

Stabile Vorlaufzeiten bilden eine wichtige Voraussetzung für die Gestaltung zuverlässiger Prozesse und die ganzheitliche Optimierung der Versorgungskette zwischen den Sequenzlieferanten und dem Werk. Bestimmende Größen des Werkes hierfür stellen die zeitgerechte Freigabe der Aufträge für die Montage und darauf aufbauend der Versand des Sequenzierungssignals an die Lieferanten dar. Aufträge können insbesondere dann termingerecht für die Montage freigegeben werden, wenn sich die Produktionsleistung des Werkes in sehr engen Grenzen auf dem vereinbarten Stückzahlniveau bewegt und lieferantenseitig entstehende Versorgungsengpässe rechtzeitig erkannt und vermieden werden.


21.6.3

365

Transparenz im Produktionsnetzwerk

Die enge prozessbezogene Vernetzung des Werkes und der Sequenzlieferanten setzt eine unternehmensübergreifende Zusammenarbeit im Sinne einer partnerschaftlichen Kunden- und Lieferantenbeziehung voraus. Diese erlaubt auch die Schaffung einer hohen werkseitigen Transparenz bezogen auf den aktuellen Produktionsstatus durch Einrichtung eines internetbasierten Lieferantenportals. Hierbei erhält der Lieferant zeitpunktgenau Informationen, welcher Auftrag sich aktuell an der seinem Lieferumfang zugeordneten Verbaustation befindet. Der Vergleich mit dem Planstand erlaubt dem Lieferanten in kritischen Situationen noch vorhandene Reserven in der Prozesskette zu erkennen und so geeignete Abhilfemaßnahmen einzuleiten. Des Weiteren werden allen Sequenzlieferanten ausgewählte Dokumente, deren aktuelle Verfügbarkeit die Voraussetzung für die optimierte Zusammenarbeit über Unternehmensgrenzen hinweg bildet, über den Downloadbereich der Informationsplattform bereitgestellt. 21.6.4

Unterstützende organisatorische Maßnahmen

Beginnend mit der Anlaufphase eines neuen Produktes ist es zielführend, die Sequenzlieferanten organisatorisch in verstärktem Maße in den Informationsfluss des Werkes einzubinden. Gerade in der Anlaufphase bilden die unter Mitwirkung aller Prozessbeteiligten durchzuführenden Leistungstests einen wichtigen Schritt zur frühzeitigen Erkennung von Problemen und nachhaltigen Behebung derselben für die Stabilisierung und Optimierung des gesamten Produktions- und Versorgungsnetzwerks. In komplexen Systemen ziehen auch Änderungen im Serienprozess generell ein erhöhtes Maß an zu planenden und termingenau umzusetzenden Aktivitäten nach sich. Daraus leitet sich die Empfehlung ab, Sequenzlieferanten möglichst früh über geplante Stückzahlanpassungen und den Einsatz von Modelljahresmaßnahmen hinsichtlich Art und Zeitpunkt der Umsetzung zu informieren. Ebenso bedingen die bei geplanten Produktionsunterbrechungen zu setzenden Auslauf- bzw. Anlaufaktivitäten koordinierte, unternehmensübergreifende Maßnahmen für die Erreichung eines kostenoptimalen Vorgehens. 21.6.5

Abschließende Betrachtungen

Der produktionssynchronen Versorgung kommt in der Automobilindustrie bedingt durch die hohe Variantenvielfalt ausgewählter Lieferumfänge eine Schlüsselfunktion in der gesamten logistischen Kette zu. Die mit der Einplanung der Kundenaufträge gebildete Auftragsperlenkette bestimmt hierbei die inhaltliche und zeitliche Basis für die Steuerung sowohl

366


des gesamten Produktionsprozesses im betrachteten Automobilwerk als auch der produktionssynchronen Anlieferung variantenreicher Umfänge. Voraussetzung für die Versorgungssicherung auf höchstem Niveau sind sowohl die Implementierung an den logistischen Grundprinzipien ausgerichteter Prozesse als auch ein hohes Maß an Prozessorientierung im Denken und Handeln aller beteiligten Netzwerkpartner. Die hohe Stabilität der Auftragsperlenkette erlaubt die Erschließung vielfältiger Potentiale im gesamten Produktions- und Versorgungsnetzwerk. Sie bildet gleichzeitig aber auch eine wichtige Basis ausgewählte Umfänge unmittelbar nach der Auftragseinplanung mit einem frühen produktionssynchronen Abruf bei bis zu mehreren hundert Kilometern entfernten Lieferanten abzurufen. Dadurch können mögliche Kostensenkungspotentiale bei ganzheitlicher Betrachtung aller Einflussfaktoren im Sinne eines umfassenden Supply Chain Management erschlossen werden.


367

Literatur Backhaus, K.: Industriegütermarketing, München, Verlag Vahlen, 5. Auflage, 1997. ISBN 3-8006-2150-9 Mumm, A., Mazzacco, C., Rabe, M., Vollmer, L.: Auftragsdurchlauf, Produktions- und Fertigungssteuerung, In: Simulation in Produktion und Logistik, Kuhn, A.; Rabe, M. (Hrsg.) BerlinHeidelberg-New York, Springer Verlag, 1998, S. 149-156. ISBN 3-540-63854-7 Pfohl, H.-Ch.: Logistiksysteme: Betriebswirtschaftliche Grundlagen, Berlin-Heidelberg-New York, Springer-Verlag, 5. Auflage, 1996. ISBN 3-540-60314-X Stautner, U.: Das Projekt Kundenorientierter Vertriebs- und Produktionsprozess (KOVP), In: Verein Deutscher Ingenieure (Hrsg.), Innovative Logistik in der Automobilindustrie, VDI Verlag Düsseldorf, 2001, S. 3-8. ISBN 3-18-091628-1 Weyer, M., Spath, D.: Das Produktionssteuerungskonzept „Perlenkette“, In: Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, München, Carl Hanser Verlag, 96 (2001) 1-2, S. 17-19.

22 Supplier Integration as an Improvement Driver – An Analysis of Some Recent Approaches in the Shipbuilding Industry Tobias Held

22.1

Introduction

The interfaces between buyers and suppliers as an important optimizing field within the supply chain, is in both theory and practice, becoming more and more important in many industries.1 This is especially the case in the shipbuilding industry because of the special product, market and production structure. The purchasing strategies, concepts and processes in the maritime industry have undergone considerable changes during the last decades.2 Trends such as increased outsourcing and focus on high quality and complex types of ships have caused many European shipyards to move towards system integrators.3 As a result, many of the so-called “full shipyards” have become “assembly shipyards”. This means that most of the value-added of many shipbuilding companies is assembling modules and systems provided by suppliers. As a result the suppliers are responsible for a large part of the ship’s production and engineering. Over the past years suppliers and sub-contractors have not only taken over more of the production and development tasks but also parts of the basic research. The amount of order neutral engineering has, to a considerable extent, been carried out by suppliers as well. For example, in the year 2004 approx. 49,7 % of the R&D expenses of the Italian shipbuilding group Fincantieri, were met by their suppliers.4 The consequence, apart from the increased demands on the internal project management, is the increasing importance of the best possible coordination and integration of the suppliers. This development is characterised by such slogans as “maritime cooperation networks”, “virtual shipbuilding enterprises” and “value-added partnerships”. So shipbuilders have to develop a core competence in the field of supplier integration as 60-80 % value added is externally procured and the complex production structure of a ship demands considerable coordination between all those involved in the design, engineering and production.

1 2 3 4

Burt, Dobler, Starling (2006); Boston Consulting Group (2004); Clark, Fujimoto (1991) Held (2003) Bitzer, von Hirschhausen (1996); Koenig (2002); Tholen, Ludwig (2006) Tartarelli (2006)

370

Tobias Held

The following contribution analyses possible starting points of supplier involvement in the shipyard processes as well as the potential, which has already been reached or which could still be reached as a result. The fields of production and development will be analysed more deeply and a short case study of the biggest cruise vessel currently under construction will be presented. In addition, the challenges and risks, which could arise as a result of these integration efforts, will also be examined. Despite the fact that a very specific industry is being analysed, the author believes that interesting analogue conclusions could also be drawn for other industries with complex products that require extensive coordination processes. 22.2

Value-Added Structure of the Shipbuilding Industry

Many institutions and firms are involved in the shipbuilding supply chain – see figure 22.1. Besides ship owners, shipyards and shipbuilding suppliers, a multitude of contributors, such as research centres, insurance companies, banks, temporary employment agencies, classification societies, official authorities etc. are actively involved.5 The focus of this paper will be on the shipyards as well as their first tier suppliers who are directly interacting with them. Customers (ship owners, state, etc.) Cost / Price Quality Time Flexibility Service Innovation

Shipyard A

Cost / Price Quality Time Flexibility Service Innovation

Competitive advantage Competitive disadvantage

System suppliers

System suppliers

Module suppliers

Module suppliers

Single component / material suppliers Classification societies

Ship model basin providers

Shipyard A

Engineering/ design offices

Single component / material suppliers

Authorities

Temporaryemployment agencies

Banks/ insurance companies

Figure 22.1: Overview – Parties involved in the Shipbuilding Industry

5

Bronsart et al. (2004); Fleischer et al. (1999); Held (2003); Matikainen (1998)

Supplier Integration as an Improvement Driver

371

In the shipbuilding industry one has to differentiate between many different types of suppliers as the services and products they provide can range from simple standard parts to highly complex systems (e. g. the complete propulsion chain which could include main engine, gear, shaft, wave guide, propeller etc.). There are, on the one hand, specialised firms in the field of maritime suppliers: In the whole world there is, for example, only a very small number of suppliers of maritime steering equipment or propellers. On the other hand, shipyards use many suppliers who provide generic products and also supply other industries (as a result those suppliers sometimes deliver only a marginal part of their production to shipyards). It is useful to distinguish suppliers with regard to further criteria, apart from differentiating them according to the share of sales they realise within the maritime industry: It is possible to differentiate suppliers of materials, components and systems as well as suppliers of engineering and design services. The majority of shipyard suppliers are smaller or medium sized firms, whereby there is a considerable range of size among those suppliers. Since the mid 1980s there has been an important supplier trend towards providing system and turn-key solutions instead of less complex parts, as well as an increase in services offered. 22.3

Purchasing Strategies, Concepts and Processes of Shipbuilding Companies

The usual paradigm used by shipyards for supplier-customer relationships is, for the most part, the traditional confrontation model: Partnership and cooperation was (and often is) of secondary importance. For a long time the basis of the purchasing strategy was to encourage strong competition among many suppliers, combined with buying from several sources using short-term contracts.6 Operative and transaction oriented activities have, for decades, dominated in many purchasing departments in the European shipbuilding industry. This was especially true for mid-sized shipyards. A strategic approach in dealing with suppliers in the maritime industry – especially on the part of some larger shipyards – has only been carried out in the last 10 to 15 years. Shipyards rarely use exactly the same suppliers for new shipbuilding projects. There are nearly no long-term contractual agreements for exclusive supply. In the case of shipyards in the United States of America, for example, less than one fifth of the net procurement volume is purchased by long-term contracts.7 Among other things, because of the various requirements of ship own-

6 7

Leenders et al. (2006); Lysons, Farrington (2006); Monczka, Trent, Handfield (2005); van Weele (2005) CAPS Research (2003)

372

Tobias Held

ers/operators, as well as maintaining competition among suppliers, there is usually a supplier structure dependent on the project with new requests for quotations and very often a change of suppliers: “The commitment to suppliers and sub-contractors, in the ideal case, make an almost daily interchange possible”.8 In the majority of cases a price-based tender is used among pre-selected potential suppliers for most of the outsourced volume. In the case of complex new buildings this is done after a concept competition has taken place for some main systems. Afterwards, there are several tough bilateral negotiations with about three companies: “Fierce competition among subcontractors is taken advantage of and often reaches pain level“.9 Joint cost reducing programmes with suppliers are only at the beginning in the shipbuilding industry, even though they would make it possible to avoid time consuming and capacity binding concept competitions and RfQs. Some recent developments in the purchasing area of the shipbuilding industry are shown in figure 22.2. Highly Idealized

Cooperation model Integration timing Extent of integration

Traditional Procedure Using well known suppliers and applying pressure on them as much as possible Integration of suppliers only after finishing design. Exception: some main systems

To-be scenario Differentiation Confrontation Model

Cooperation Model

Using an intense global competitive pressure. ”Cherry Picking“

Partnerships with cooperative development

Mainly after finishing design / specifications

Prior to or at the beginning of the design phase. Nonorder related joint projects

Separation: requesting Relatively clear separation quotes for exactly defined supply volumes. Solely of companies formal contacts

Co-Design: Joint development teams and inter-organizational simultaneous engineering

Coordinating planning procedures

Separate planning and coordination required afterwards

Nearly non-existent: low transaction specific investments intended

Joint (strategic) planning and early coordination

Management of sub-suppliers

Unstructured, no intended multi-stage structure

Controlled by shipyard

“Pyramid“ supply chain (system supplier has responsibility for subsuppliers)

Price determination

Individual, paper based “Request for Quotation” process using known, mainly local suppliers

Extent of internet usage

Partly internet-usage for supplier / product search

Lowest price by maxiJoint target costing. mized negotiation power Cooperative design-to-cost. (demand pooling, global Benchmarking sourcing, ...) Collectively used projectReverse auctions, databases, online project co-sourcing, rooms, collaborative world-wide online-RfQs engineering

Figure 22.2: Development of Purchasing Strategies in the Shipbuilding Industry

8 9

Statement of a shipyard employee, Steinhauer et al. (2006), own translation García (1993)


22.4

373

Integration of Suppliers on the Part of the Shipyard

A central element of the maritime industry was and is the connection between business processes and core competencies along the supply chain. Because of the small (and further decreasing) vertical range of manufacturing, optimizing joint development and logistics processes play an important part in business success. As a result shipyards are focusing more and more on project management and supplier involvement at the moment. Accordingly, shipbuilding companies must, on the one hand, guarantee continuous reorganisation of their internal structures and, on the other hand, reshape cross-company processes. Varied levels and areas of supplier integration are possible: Figure 22.3 shows several examples of supplier integration projects of shipyards in recent years. Supplier integration means connecting internal resources of the buyer with the resources and competences of the supplier by means of interlinking their business processes.10 Co-Location & Site Service Offices (Aker Werft GmbH) Joint CAD-system training with suppliers (Peene-Werft GmbH) Collaborative Engineering & joint project data bases (Fincantieri S.p.A.) Usage of shipyard frame contracts by suppliers (Astilleros Espanoles S.A.) Infrastructure of company Human resource management

Supplier

Technical development

Infrastructure of company Human resource management Technical development

Purchasing

Purchasing

Inbound Opera- Marketing Out- Service Logistic tions & Selling bound logistic

Inbound Opera- Marketing OutService Logistic tions & Selling bound logistic

VMI (Meyer Werft GmbH) EDI-Call offs (Howaldtswerke Deutsche Werft AG) Joint ship owner offer preparation (Blohm+Voss GmbH) Production planning by buyer (National Steel and Shipbuilding Company) Joint container pools (Northrop Grumman Newport News) EDI: Electronic Data Interchange / VMI: Vendor Managed Inventory Comment: shipyard names at the implementation time of supplier integration measure

Figure 22.3: Selection of some Supplier Integration Projects of the last Decade

10

Wagner (2003)

Shipyard

374

Tobias Held

Usually theoretical thoughts and actual projects focus on the integration on the logistical level (”just-in-time-deliveries“), the information technology integration (”electronic data interchange“) and the integration in the development area (”collaborative engineering“). However integration efforts can have many different goals and forms. To mention one special case: The Meyer shipyard and G+H PreCab (a supplier of cabin modules) jointly conducted an open day in 2005. 22.4.1

“Co-Design”

The first customer enquiry of a shipping company to the potential signing of a building contract usually only takes a few weeks (about four to six) in which time the bulk of the total costs (approx. 70 %) and times are fixed. Even at this very early project stage before contract closure, the involvement of suppliers in the drafting of the offer and possibly the subsequent negotiations with the shipping company provide valuable insights for the shipbuilding company. This especially applies when a commercial risk-sharing is aimed for between shipyard and supplier(s). Risk-sharing means not only that the supplier bears the risk for stipulated goods, but also the responsibility for consequential damage. It is said: “It is preferable to fix the costs cooperatively as early as possible, than to later conduct tedious discussions about costs and amendments.” In the shipbuilding industry, the early involvement of suppliers in the specification process and their accepting comprehensive functional guarantees for the whole system is the exception. This is the case in spite of the so-called “Early Supplier Involvement Programs” which have been implemented by a multitude of shipyards in the last few years, as for example by around 63 % of shipyards in the USA.11 Subsequent to contract closure between ship owner and shipyard, there is the stage of the creation of so-called basic and detailed designs, whereby the relevant development work is mostly done by the supplier. The shipbuilding group Fincantieri has, for example, outsourced over 40 % of its design work. The “Asuppliers”, who determine the bulk of the costs (these constitute about twenty), should be optimally involved in the development and design process: The engineering work they perform must be structured, continuously coordinated and detailed. The optimal completion of these tasks is one of the core competences of the shipyard as the system integrator. In the last few years, two special related aspects have been the focus of many shipbuilding initiatives: Firstly, the IT-based connection of development processes and secondly, the improved composition of inter-organisational teams. By front loading expertise, for ex-

11

CAPS Research (2003); Culley, Boston, McMahon (1999); van Echtelt, Wynstra (2001)


375

ample using joint product data models and problem data banks as well as crosscompany simultaneous engineering teams, an attempt is being made to avoid expensive alterations in later stages of projects and to shorten coordination loops. 22.4.2

“Co-Production”

The large number of active purchased items in shipbuilding companies, for example 90,464 per shipyard in 2002 in the USA, and their considerable differences means that the involvement of suppliers in the field of production must be differentiated. For low-value goods with a suitable requirement structure, “Vendor Managed Inventory” has been implemented by shipyards in nearly all west European countries in the last few years. Projects typical for shipyards include for example, welding and fixtures materials. Long-term contracts are usually signed with well known reliable suppliers. In this context, the following has occurred to some extent: a) The introduction of inter-company IT/EDI retrieval12, b) online inventory management13, c) supplier involvement using (electronic) Kanban, as well as partially d) the implementation of joint container systems. The engineered-to-order supplier products are diametrically opposed to these standard parts (with “Source stocked product” processes – which are, by all means comparable to other industries). Although in the shipbuilding industry, the engineered-to-order products account for around 90 % of the total procurement value, they come from only a fifth of all suppliers. Besides just supplying materials system-suppliers also provide specifications, assembly, installation, connection, testing, certification and guarantee. Typical systems include e. g. interior fittings, heating & air conditioning & ventilation or electrical engineering. For this scope of supplies, the involvement of suppliers consists of the attempt to tap into the potential through joint project management, linked project data bases and collective development planning. The apportionment of planning and controlling of the actual production process among several partners is extremely difficult in the shipbuilding industry, as they generally use a lot of different (IT-)systems. Additionally, not only are there bilateral dependencies with individual suppliers, but sub-contracting companies are dependent on each other in the assembly sequence, among other things. The reciprocal coordination in the provision of material, which leads to further coordination problems, also requires a lot of intensive effort: The Flensburger Schiffbaugesellschaft (a German shipyard), is exemplary in awarding the

12 13

Ahlers, Brodda (1999) European Commission (2006)

376

Tobias Held

production of complete deckhouses to a Polish supplier, with whom close organisational coordination takes place, whereby all the material is specified. The integration of module and system suppliers in the organisation of physical product realisation can range from sporadic joint planning meetings to complete dispatching of operations by the shipyard, the use of JIT-II-concepts using “site service offices” to joint use of planning systems as well as cross-plant process simulation. The progressive development of some important approaches of supplier involvement in the European shipbuilding industry is summarised in extremely simplified form in figure 22.4.

Crosscompany barcodes

Cross-company usage of RFID

g el sin lev ea n cr t i o In gra te in

Collaborative quality data bases

”tomorrow“

Collaborative Joint projectCAD-system managementusage Online access of Collaborative simulation systems quality data of production processes Just-in-Time II (assembly simulations) Web-EDIcall-offs Co-Managed Joint negotiations Inventory with ship owners Site Collaborative Shared Service product product data Vendor Offices simulations models ”today“ managed inventory Shared Joint personal pools Day based reverse EDIdelivery engineering call offs Co-location strategies Supplier whole Collaborative integration in departments value analysis target costing Institutionalized Joint planning Co-location of simultaneous ”yesterday“ meetings design engineering teams engineers

Figure 22.4: Development of the Extend of Supplier Integration


22.4.3

377

Case Study: “The Genesis Project at Aker Yards Turku in a Nutshell”

The new so-called “Genesis class” of cruise ships ordered by Royal Caribbean Cruises Ltd. and produced at Aker Yards Turku14 (Finland) is designed to be the largest and most sophisticated cruise ship class ever built. With accommodation for 5,400 passengers, up to 3,000 crew members and 220,000 gross register tons, these post panama size ships will be the largest cruise vessels ever built.15 The cost per ship is approx. € 900 million – the most expensive commercial vessels constructed (the total project work content for the two ships ordered is estimated at about 12,000 man years). The first order of Royal Caribbean Cruises was signed with Aker Yards ASA on the 6th of February 2006. The first of two vessels of this class (“Oasis of the Seas”) went into production March 2007 after approx. two years of development time. Keel laying took place on the 11.11.2007. Scheduled delivery is intended in autumn 2009 (originally in September – but due to a minor strike at the shipyard in October 2007 some delay is expected). According to the shipyard’s project manager in charge of the Genesis class, supplier integration is one of the key success factors of this project: “To get the job done, we will work more closely than ever with our suppliers”.16 This is enforced by the statement of a design manager of Aker, who claims that “… it’s more than just about us as a project owner purchasing from a supplier – we need to work as a tightly integrated team to create a successful project”.17 Approx. 80 % of the design and engineering work content was outsourced; 32 design companies have been involved (e. g.: Atkins Global and the Waterfield Design Group). Also some sister companies like Aker Yards Solutions based in France supported the design of the Genesis class ships. More than 3,000 basic design drawings were created; suppliers provided more than 30,000 detailed design drawings.18 But the percentage of outsourced design and engineering work might have been too large. The lack of internal design offices capacity has led to delays also in the delivery of suppliers’ designs and products. As a consequence Aker Yards is currently thinking of decreasing the outsourced design and engineering percentage for future projects – viz. it is

14 15 16 17 18

Aker’s shipyard in Turku has an overall land area of 144ha and a 365m x 80m dock. Dimensions of the Genesis class ships: 47m widths, 360m length, 65m height. Aker Yards (2007) Aker Yards (2008), p. 47 For example elevators will be supplied by Kone – this company provides not only supply and installation but also the design. Aker Yards placed the order at Kone in September 2006 – more than half a year prior to production start to enable the supplier to provide design and engineering support.

378

Tobias Held

planned to back-source some parts of the development / to invest in further design capabilities in the future. Aker Yards Turku is acting on the assembly yard principle: the main value added of this shipyard is created by the assembly of the steel structure and the integration of supplier modules and systems. 75 % value creation in the area of hull and steel structure is created by Aker Yards in house19, but only 25 % value added in the outfitting areas. So three quarters of the value added of so-called outfitting is sourced from suppliers.20 At the height of the production activities, in addition to the approx. 2,300 Aker employees, almost the same amount of partner employees are working on the yard grounds (more than 1,600). Many of those workers are co-located in a “supplier village” – so the suppliers have been provided with areas on the yard grounds (customer Royal Caribbean also uses on site offices, e. g. for superintendence). As one consequence, 80-90 % value added for the Genesis project is created and sourced locally in Finland – much of this directly on the shipyard’s grounds. Approx. only 600 suppliers have been included in the Genesis project – a figure lower than for other (smaller) new cruise vessel projects in previous decades or at other shipbuilding companies. This indicates that many more module-, system- and turn-key-suppliers are used eliminating a large number of small suppliers. A trend towards the increasing pyramidization of the shipbuilding supply chain can be seen. One example using large systems suppliers is the integrated bridge: Northrop Grumman's Sperry Marine business unit has been awarded a contract to supply a complete integrated suite of navigation, communication and control systems. Another example is ABB Marine Finland – the supplier of the Azipod propulsion units. The scope of this supplier covers medium voltage generators, main switchboards, transformers, frequency converters and bow thruster motors. Heating, ventilation and air conditioning (HVAC) systems were outsourced to Koja Marine – another Finish company. Koja will deliver air handling units, technical space cooling units, a new type of integrated cabin fan coil and public area fan coil, all air devices, HVAC pumps and heat exchangers, as well as undertaking electrification, HVAC automation and commissioning. Complex interface management issues arise in this field, as e. g. the high pressure water mist system with 13,000 sprinklers will be supplied by Marioff.

19 20

181 grand blocks with a base area of approx 20m x 30m and a weight of up to 600 tons will be used in the final assembly in the dock. Some parts of the deliveries are provided by affiliated companies, e. g. prefabricated modular cabin units and bathroom modules are provided by the sister company Aker Yards Cabins (2,700 units for passengers and 1,150 units for crew members per ship).


379

One innovation used in the production process of the Genesis class ships is the usage of RFID chips which are implemented in the helmets of all workers on the site – including the employees of the suppliers working on the shipyard’s grounds. This enables e. g. the monitoring of the evacuation of the unfinished hull in case of fires. But the usage of RFID is also a big help in coordinating the massive flow of people and materials (assembly sequence controlling etc.). 22.5

Potential of Supplier Involvement in Shipbuilding

In the 1990s, the consultants McKinsey estimated the total feasible potential of improved supplier involvement in general and came up with the following figures: A reduction in development time of 40 %, 15-35 % lower material costs and an increase in stock turnover from 6 to 50 times a year.21 The feasible potential of supplier involvement was also analysed by the Global Procurement + Supply Chain Benchmarking initiative using a larger survey: The total figures were: A 15 % reduction in material costs, a 20 % improvement in quality, 20 % shorter development times, 15 % lower development costs and 10 % lower production costs (average of 135 companies).22 Actual results of supplier involvement in the development process in a follow-up survey showed a cost improvement of 11 %, a 20 % reduction in cycle time, 42 % reduction in development time, 14 % higher quality and 40 % better access to technologies.23 Expert interviews carried out by the author in the German shipbuilding industry showed a similar result (double digit cost and time savings were agreed upon). The results of an analysis from the USA are shown in figure 22.5.24

21 22 23 24

Asmus, Griffin (1993) Handfield et al. (1999) Petersen, Handfield, Ragatz (2003) Gordon (2002)

380

Tobias Held

How much value do you estimate that you can offer in a collaborative effort involving suppliers, shipyards and ship owners/operators? 0 – 5% 10% 6 – 10%

40% 20,3%

20%

More than 20%

30% 11 – 19%

Figure 22.5: Potential Improvements by Integration Efforts

22.6

Challenges and Risks of Supplier Integration in Shipbuilding

The traditional supplier structures in the European maritime industry are characterised by considerable time and effort spent on coordination, a low level of transparency and deterioration of efficiency due to friction. In particular, the coordination and traceability of change notifications as well as an intercompany revision control prove a challenge to shipbuilding companies due to incompatible systems and processes. The experience of increased cooperation with suppliers initially showed “that the prospects of reducing costs and increasing quality through the use of synergies and know-how bundling, were not fulfilled as well as had been expected”.25 This means there are considerable challenges in the involvement of suppliers.26 Table 22.1 provides a summary of some fundamental problem statements according to the four central perspectives from the shipyard’s point of view (based on expert interviews conducted and a literature review).

25 26

Nedeß, Friedewald, Koch (2002), own translation Nedeß, Friedewald, Neumann (2006)


381

Table 22.1: Problems of Supplier Integration (Small Selection) 1. Supplier Ö Fear of dependency Ö Blocking due to fear of know-how drain or diffusion of proprietary knowledge and the relinquishing of technologies Ö Fear of losing confidential financial information: Prevention of the inspection of cost and profit structures (especially disclosure of capacity utilisation figures and actual man hour particulars) Ö ... 2. Shipyard Ö Exit barriers and dependency on command of technologies of the supplier / lockin in the supplier’s technologies Ö Missing process for the involvement of suppliers Ö Problems of internal cooperation between purchasing and development/production: Advantages cannot be sold internally (“not invented here” syndrome) Ö ...

3. Cooperation Ö Language and cultural barriers as well as emotional problems in the deviation from traditional course of business Ö Initiation and implementation result in integration costs being too high (alternating control and coordination efforts; difficulties in measuring performance) Ö ... 4. Business and Regulatory Framework Ö Unsettled legal implications and liability questions Ö Strongly fluctuating capacity figures of the maritime industry in general Ö ...

The increased involvement of suppliers is not an end in itself. Involvement just for the sake of involvement is not an adequate strategy. Therefore, differentiated approaches are required, which, depending on the involvement factor, allow a sound segmentation of the supplier base into those suitable for involvement and those who are less so.

382

22.7

Tobias Held

Recap and outlook

The shipbuilding industry is characterised worldwide by a high degree of intercompany division of labour with varied interaction between suppliers and shipyards. In this increasingly know-how intensive sector, it is essential that the competition is driven between value-added chains or company networks and not among individual enterprises. In the increased interaction between suppliers and shipyard lies a core element to attain competitive advantages through joint use of complementary product, process and production know-how. Apart from the increasing involvement in the areas of production and development, there is – according to the author’s view – an under-developed potential in the intensive supplier involvement in the areas of logistics and especially in jointly optimised transport and stock processes. A certain degree of just-intime or at least on time delivery concepts is essential for the shipbuilding industry. Not expressly to reduce storage costs, but much more to initiate a process which compels intensive joint planning processes and involves the supplier in the meeting of deadlines and quality assurance measures: Cooperation problems can no longer be covered by stocks.


383

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23 Inter-)irm Relationship Governance in the Internet Era: Evidences From an Italian Survey Federica Bianco, Mauro Caputo, Francesca Michelino This contribution presents some results of the research “Internet and supply chain management: new organisational and managerial models” based on a survey on 1458 firms operating in Italy and having more than 50 million euros turnover. 463 firms have taken part in the research, with a 31,8 % response rate. The paper provides data and insights on the nexus between the adoption of internet-based technologies, the nature characteristics of the supply chain relationships and the coordination mechanisms at work, with a particular focus on the trust between supply chain partners, the use of formalization and standardization mechanisms and the attitude in sharing information. Results show significant association for the three dimensions investigated and the use of the Internet, suggesting that the tools considered are particularly suitable to well-established relationships where the willingness of collaborating is high and common procedures are fixed. 23.1

Introduction

“Supply chain management is the integration of key business processes from end user through original suppliers that provides products, services, and information that add value for customers”1. There is a general accordance about improvements in operations and strategic issues due to supply chain management (SCM). Information sharing and common goals definition contribute to cooperation and collaboration level increasing. In fact, most studies concerning the management of supply relationships underline the role of cooperation among customers and suppliers in achieving better cost, time and quality performances. In this context a relevant role is played by information and communication technologies (ICTs) and, in particular, by the Internet. The Internet is considered as a communication standard used by inter-organizational information systems such as extranets and groupware2. Each computer network or data sharing system based on the web is recognized as a possible enabler or affecting element for inter-firm relationships.

1 2

Cooper et al. (1997) Ryssel et al. (2004)

386

Federica Bianco, Mauro Caputo, Francesca Michelino

Internet-based technologies can affect inter-firm relationship characteristics and coordination mechanism by influencing knowledge coding, direct relationships, information sharing, mutual learning, process transparency, behavioural formalization and driving towards trust. This could bring to a real-partnership model based on common performance objectives and strategies. The paper focuses on the mutual impact of web-based tools and inter-firm relationships governance and points out some organizational features associated to the use of the Internet: trust among supply chain partners and the use of information sharing and formalization within the relationship3. After the literature review concerning ICTs and inter-firm governance, a theoretical framework is suggested. Main results and discussion follow and conclusion close the paper. 23.2

Internet-Based Tools and Supply Chain Governance

Internet-based tools adoption is an interesting topic for researchers because of its role in the reorganization of inter-firm relationships after a supply chain perspective, being able to favour information sharing and simplify process communication. For this reason, it seems very interesting to analyze the internet impact on inter-firm relationships governance. The main research assumption is that technology is an enabler of organizational change but it is continuously influenced by organizational decisions and choices. Some researchers4 deepen this mutual influence idea about technology, analyzing the dialectical interaction between technology and organization: in fact, ICTs could use organizational routines and social relationships creating new configurations. Internet-based technologies could reduce transaction and coordination costs and redefine relationship formal procedures and mechanism. Brews and Tucci5 suggest that internetworking enhances business focalization and business scope specialization. The reorganization enabled by the Internet could involve the whole supply chain, as it is possible to recombine players roles, reducing or increasing the steps in a supply chain. Further, internet-based systems make suppliers scouting and selection a more dynamic and easy process, thanks to communication facility.

3

4 5

The paper is part of the research “Internet and supply chain management: new managerial and organisational models” funded by Basic Research Funds of the Italian Ministry for University and Research (FIRB - MIUR 2001). Barley (1990); Giddens (1984); Orlikowski (1992); Scott-Morton (1991) Brews, Tucci (2004)

Inter-Firm Relationship Governance in the Internet Era

387

The research focuses on the internet impact on supply chain management with particular regards to inter-firm governance. In this context, “governance” is defined as a set of mechanisms to orient and guide inter-firm coordination. A non mechanist approach is used to link technologies to relationship features, being aware of the socio-technical nature of inter-firm relationships6. In order to characterize supply chain governance, “relationship features” and “coordination mechanisms” are used as explanatory concepts (see table 23.1). Even if it is very difficult to precisely define the boundary of these two concepts, previous studies are used to identify some of them. The main idea is that relationships can be characterized with regards to different dimensions such as asset specificity (human, site, asset, physical), uncertainty and frequency, product features (complexity, modularity), routinization vs. flexibility, conflicts and trust7. The relationship features are not alterable by the actors in a short-period and for this reason they influence the relationship apart from strategic intentions of firms. On the contrary, coordination mechanisms can be chosen and settled by the actors. In particular pricing, interpersonal exchange, formalization, information sharing and knowledge integration tools are considered8. Table 23.1: Governance dimensions relationship features

coordination mechanisms

asset specificity

pricing

product complexity

interpersonal relationships

bargaining power

formalization

trust

information and knowledge sharing

Different relationship features can be more or less suitable to the use of internet-based tools for supply chain coordination and management and, on the other side, new technologies can affect to a certain extent the features themselves. In the same way, some coordination mechanisms fit internet-based technologies very well and the use of the Internet can lead to the choice of some mechanism rather than others.

6 7 8

Feldman, Pentland (2003) Garcia-Dastugue, Lambert (2003); Powell (1990); Becker (2004); Noteboom (2002) Bidault et al. (1998); Dyer et al. (1998); Sethi (2000)

388


Literature is rich in contributes concerning ICTs and organizational parameters, but most of them do not focus on the Internet: some peculiarities of internet-based technologies require a deepening. In what follows brief remarks are pointed out for the relationship features and coordination mechanisms aforementioned. 23.2.1

Asset Specificity

Malone et al.9 support the idea that ICT tools influence asset specificity because they enable production flexibility and promote market mechanisms. According to Rasheed and Geiger10 internet-based technologies adoption and correspondent know-how could not be considered an asset specificity because of their versatility, friendly-using and low implementation costs. Making a comparison between internet-based tools and electronic data interchange (EDI) ones in terms of their impact on inter-firm relationship governance, it is possible to suggest that new technologies enable implementation cost reductions, correspondent greater diffusion and a spontaneous guidance towards multi-point non dyadic relationships11. 23.2.2

Product Complexity

Internet-based tools facilitate real time communication and enable the management of complex bills of materials. ICT tools support an effective management of products constituted by a big number of components, due to coordination costs reduction12. Data standardization is enhanced and more flexible and cheaper data sharing can be achieved. Garcia-Dastugue and Lambert13 support the idea that product complexity impacts on the adoption of web-based tools enhancing integration, such as EDI using internet protocols and network. 23.2.3

Bargaining Power

Some researchers14 show that electronic networks can influence firms structure and relationships reorganization. Electronic networks can modify the bargaining power creating entry barriers in some industry and influencing competitive posi-

9 10 11 12 13 14

Malone et al. (1987) Rasheed, Geiger (2001) Christiaanse et al. (2004) Malone et al. (1987) Garcia-Dastugue, Lambert (2003) Fulk, De Sanctis (1995); Prager (1996)


389

tions of those firms belonging to different industry. Pant et al.15 suggest that Internet-based tools adoption is tightly tied to the focal firm integration and coordination ability and to mutual trust. 23.2.4

Trust

Granovetter16 introduces relationship reputation as a basic element to set up effective relationships, where mutual trust is high and opportunistic behaviour risk is low. ICT systems and, in particular, the Internet favour information sharing and related process transparency, thus influencing mutual trust between supply partners. 23.2.5

Pricing

The Internet enhances real time transactions through electronic auctions or catalogues for purchasing and requests for quotation, thus enhancing the role of price as a competitive factor. According to some authors17 the Internet influences price definition, making it change dynamically and in real time. Further, the Internet enhances pricing and costing transparency18. Internet-based technologies can support suppliers scouting and selection processes, in which price has a critical role. 23.2.6

Interpersonal Relationships

Some studies describe the importance of interpersonal relationships and basic coordination mechanisms, such as task force, in the electronic communication era. New electronic mechanisms can not be considered apart from traditional face-to-face ones, that can give better results in terms of partner satisfaction19. 23.2.7

Formalization

Communication standards fix data transfer formats, reducing transfer times and costs but binding relationships. ICTs influence both standardization and subsequent behavioural formalization – tasks repetitiveness, recognizability and routinization – by enhancing know-how coding and diffusion.

15 16 17 18 19

Pant et al. (2003) Granovetter (1985) Swaminathan, Tayur (2003) Lancioni (2005) Kraut et al. (1999)

390


23.2.8

Information and Knowledge Sharing

There is a general agreement in literature about improvements in information transferring enabled by the Internet. As to internal data sharing, ICTs enable middle management reduction enhancing directed communication20. Yet, as to inter-firm information sharing, it is not still clear whether new technologies enhance direct communication rather than new intermediation forms21. 23.3

Methodology

Italian large companies were selected as the population of the study because we chose to consider the most conductive firms, being able to influence the governance of the whole supply chain they operate in. The population was drawn from MEDIOBANCA database reporting balance data of 1458 companies operating in Italy and having more than 50 million euros turnover. First-level managers from the functional areas of interest - Supply Chain, Logistics, Distribution, Procurement and/or Information Systems - were taken as firm referents. Data gathering was performed through phone, e-mail and ordinary mail follows up. The questionnaire for the survey was designed in five sections and considers about 230 variables and is twelve pages in length. Questions are in a four-point nominal scale – “not at all”, “a little”, “rather” and “to a great extent”: the even scale was chosen in order to avoid answers crowding the central value. This paper focuses on a specific section of the questionnaire analysing the relations among the use of internet-based tools to support a supply chain relationship and the governance of the relationship itself. It was asked the firm referent to focus on a single upward or downward relationship in order to have coherent answers; after the same perspective, a single product/service (or a single family of products/services) was chosen. The selected relation should be representative of the most part of the suppliers or customers with which the firm deals, in order to gather data concerning significant activities of the firm. The final response rate is 32 %, with 463 firms answering. Yet, some questionnaires were incomplete as to the section investigated and, for the purpose of this work, were removed: the final sample consist of 422 firms, resulting in 29 % response rate. In what follows the diffusion of internet-based tools is analysed and three dimensions of relationship governance are analysed: trust, formalization and standardization and information and knowledge sharing. The choice of focus only on these three is driven by their significant relation with the Internet, as it will be shown later on.

20 21

Winter (1996) Sarker et al. (1995)


23.4

23.4.1

391

Results

Internet-Based Tools Diffusion

The internet-based tools supporting supply chain management here analysed belong to four classes: internet-based EDI, automatic data interchange systems such as XML systems and web services, Extranets integrated with internal management information systems (MISs) and stand-alone extranets. Given that the four tools might be interchangeable, the total diffusion of internet-based tools for SCM is evaluated by choosing for each firm the most diffuse one (i.e. a new variable is built from the four original variables, assigning it value 4 if any of the four tools is used “a lot”, 3 if any of them is used “rather” and none is used “a lot”, 2 if any of them is used “a little” and none is used “rather” or “a lot”, 1 if none of them is used at all, see table 23.2). About 54 % of firms use such tools and 42 % refer an intense use (rather + lot). Table 23.2: Diffusion of internet-based tools with the selected partner

not at all little rather lot total answers missing answers total

23.4.2

frequency 160 50 86 93 389 33 422

percent 37,9 % 11,8 % 20,4 % 22,0 % 92,2 % 7,8 % 100,0 %

Trust

Trust is measured through the belief the firm has in opportunistic behaviour of the partner (as a proxy of mistrust, see table 23.3), the declaration that the chosen relationship is collaborative and the willingness in confirming the cooperation (table 23.4). Table 23.3: mistrust with the selected partner: the partner would behave opportunistically


frequency 92 163 109 25 389 33 422

percent 21,8 % 38,6 % 25,8 % 5,9 % 92,2 % 7,8 % 100,0 %

392


Table 23.4: Trust with the selected partner: (a) the relation is cooperative and (b) willingness in confirming the cooperation (a) frequency percent 3 0,7 % 32 7,6 % 254 60,2 % 113 26,8 % 402 95,3 % 20 4,7 % 422 100,0 %


(b) frequency percent 6 1,4 % 12 2,8 % 221 52,4 % 156 37,0 % 395 93,6 % 27 6,4 % 422 100,0 %

The level of trust is quite high: the sample is bipartite into firms trusting “rather” and those trusting “lot” in their partners and 60 % of them think the partner will hardly behave opportunistically with them. Further, main relevant motivations in deciding to confirm the cooperation are investigated: the most quoted motivation for continuing and confirming the collaboration with the selected partner is that they trust each other, past experience and respected contractual terms follow (table 23.5). Table 23.5: Main motivations for confirming the cooperation with the selected partner22 motivation mutual trust among the part past experience kept contractual terms strength and weakness known

23.4.3

count 161 151 147 82

Formalization

Formalization is measured through the use of common standard procedures by the employees of both firms and the joint organisational structures, such as team and task forces, used by the two firms (table 23.6). About 66 % of firms regularly use common procedures, while joint organisational structures are established for about 38 % of them. Further, about 33 % of firms regularly use both common procedures and joint structures, resulting in a very high level of standardization within the selected relationship (table 23.7).

22

More than one answer allowed for each firm.


393

Table 23.6: Formalization within the selected relation: (a) use of common standard procedures and (b) use of joint organizational structures (a)


frequency 58 72 162 118 410 12 422

percent 13,7 % 17,1 % 38,4 % 28,0 % 97,2 % 2,8 % 100,0 %


Table 23.7: Formalization within the selected relation: cross analysis between (a) common standard procedures and (b) joint organizational structures

(a)

23.4.4

not at all little rather lot total

not at all 44 31 45 19 139

little 6 25 55 17 103

(b) rather 6 14 52 44 116

lot 1 2 6 36 45

total 57 72 158 116 403

Information and Knowledge Sharing

Information sharing is measured with respect to production capacity and costs (table 23.8), while knowledge sharing is measured through mutual technical assistance and co-joint problem solving (table 23.9). Further, the lack of quality in information sharing is considered as a proxy of misinformation (table 23.10). The level of information sharing is quite high, mainly as to production capacity and assets (216 firms, equal to 51 % of the sample, state they share such information “rather” or “lot”) while information on costs are less shared. Mutual technical assistance is diffused between the firm and the selected partner (221 firms, 52 %) and co-joint problem solving is very often carried out (292 firms, 69 %). Finally, the quality of information sharing is quite good, as only 97 firms equal to 23 % of the sample - state that the partner does not give them the necessary information.

394


Table 23.8: Information sharing with selected partner on (a) assets and production capacity and (b) supply chain costs


(a) frequency percent 83 19,7 % 93 22,0 % 179 42,4 % 37 8,8 % 392 92,9 % 30 7,1 % 422 100,0 %


Table 23.9: Knowledge sharing with selected partner: (a) mutual technical assistance and (b) co-joint problem solving


(a) frequency percent 59 14,0 % 110 26,1 % 195 46,2 % 26 6,2 % 390 92,4 % 32 7,6 % 422 100,0 %


Table 23.10: Misinformation within the selected relation: bad quality of information sharing not at all little rather lot total answers missing answers total

23.4.5

frequency 94 197 82 15 388 34 422

percent 22,3 % 46,7 % 19,4 % 3,6 % 91,9 % 8,1 % 100,0 %

Internet-Based Tools and Governance Dimensions

In order to verify the links between the use of internet-based tools and the three governance dimensions, a correlation analysis is performed. Results are shown in table 23.11. Most of the proxies used for each governance dimension investigated show statistical significance in the association with the use of the internetbased tools analysed.


395

Table 23.11: Correlations coefficients of governance dimensions with use of the Internet23 kendall's tau trust

formalization information & knowledge sharing

23.5

opportunistic behaviour collaborative relationship cooperation renewing motivation: strength/weakness known motivation: previous experience motivation: kept terms motivation: mutual trust common standard procedures co-joint organisational structures assets and product capability info sharing mutual technical assistance cost info sharing co-joint problem solving bad quality of information

-0,024 0,103 0,091 0,11 0,055 0,089 0,101 0,1 0,115 0,121 0,196 0,094 0,125 -0,054

(sig.) (*) (*) (*) (*) (**) (**) (**) (*) (**)

Discussion and Conclusions

From the results achieved some considerations can be done. The tools here investigated are linked to the execution and automation of supply chain processes such as order cycle, billing and logistics, but also to strategic activities such as collaborative supply chain planning and control, cojoint new product development and marketing. The nature itself of such tools implies that they are more likely to be used within well-established relationships with suppliers and customers, even if they are based on open technologies and standards. This is confirmed by the fact that, among all the governance dimensions investigated, statistical significance is found only for trust, formalization and information and knowledge sharing among supply chain partners, while the main “market” issue, i.e. price, is not relevant. The willingness of collaborating and sharing information with the partner and the degree of standardization reached within the relation characterize the most internet-based relationships. “Richness” seems to be more relevant than “reach” in the Internet adoption strategies implemented by Italian large firms. Thus, critical issues will be data standards and systems interoperability, as confirmed by the fact that, among the four kind of tools considered, stand-alone Extranets are the least used.

23

Significance at (*) 0,05 and (**) 0,01 level (2-tailed).

396


Some limitations of the study will be the starting point for further research. First, the influence of context is here neglected: an industry deepening will give more insights and differences in adoption modalities can be pointed out. Second, not all the tools considered have similar features and further investigation can be addressed to how the technical differences among them can be linked to different governance dimensions. Third, some case studies will help to deeply analyse the phenomena under investigation.


397

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398


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24 Supply Network Management in the Indian Automotive Industry: A Case-Study Based Analysis Sina Wohlfarth, Roger Moser

24.1

Introduction

Two major developments in the global automotive industry are the increasing importance and integration of suppliers into the value creation process and the rise of emerging markets such as India or China1. The growing importance of suppliers for OEMs and the increasing interdependence between the key players in the automotive industry are a result of the shift in the value creation process, with suppliers accounting for projected 77 % of total value creation in 20152. New requirements are set by customers characterised through higher quality expectations and a wide array of individual customer wishes. With model life cycles having been reduced from ten years in the past to six years today, the innovative ability of organisations remains a key success factor. However, rather the increasing pressure on costs and efficiency is still driving the OEMs and suppliers within the automotive industry. To reach the requirements for innovations, the reduction of costs, and the provision of quality, OEMs are focusing on differentiating and strengthening their brands and capabilities. Therefore, brand management is increasingly important while large parts of the production and development processes are being handed over to suppliers. The Japanese manufacturers led by Toyota have shown that close relationships with suppliers, including extensive information exchange and direct assistance to suppliers, are a source of strategic strength within this competitive industry environment.3 OEMs and suppliers are turning to new forms of interorganisational collaboration, in which the management of external supplier resources is an essential task for improving the overall costs in automotive production.4 Researchers and practitioners confirm the demand and development of partnership-like collaboration between OEMs and suppliers that reaches far beyond the traditional hierarchical relationships5. These new partnerships shall be characterised by trust, common goal-setting, supplier integration, and inter-

1 2 3 4 5

Christopher, Juttner (2000); Dyer (1996); Humphrey (2003) Mercer Management Consulting, Fraunhofer Gesellschaft (2004) Langfield-Smith, Greenwood (1998) Dannenberg, Schacht (2007); Gottschalk (2007) Richter, Hartig (2007); Zahn, Hülsmann (2007)

400

Sina Wohlfarth, Roger Moser

organisational cooperation. In the course of this development, the number of suppliers will be reduced concentrating on fewer relationships with higher attention directed to suppliers’ performance in terms of quality and delivery6. Associated with this development of closer relationships, the idea of supply networks is frequently named as a means to remain competitive in the global automotive industry. A network perspective encompasses the holistic integration of all suppliers to combine resources as well as increase flexibility and adaptability of the value creation process7. Within these prospective networks of OEMs and suppliers worldwide, emerging markets such as India, China, or Eastern Europe will play a significant role. While the established markets in the United States, Europe, and Japan will experience stagnation, these countries are growing remarkably, offering large potential sales markets and low-cost production facilities for OEMs and suppliers alike8. Today, the Indian automotive industry is already the ninth largest automotive industry in the world with a compounded annual growth rate of 18 % in production within the last five years9. Major drivers of growth are the high GDP growth, increasing disposable income, and the low penetration of car ownership in combination with a shift from two wheelers to four wheelers. In order to exploit the growth opportunities, all major OEMs are now present in the Indian automotive industry. However, when the global automotive manufacturers entered the Indian market in the mid 1990s, they faced the challenge of establishing a supply base that met their requirements while complying with tight regulations on local content. The component manufacturer industry consisted of a large number of small-scale companies due to previously established small-scale industry policies. As a result of the protective nature of these policies, the suppliers lacked technological capabilities and were characterised by non-competitive productivity and quality levels10. In the light of local content requirements and high import tariffs preventing a more extensive use of global imports, many manufacturers called upon their global suppliers to establish manufacturing facilities in India while others started building up a local supplier base. In both cases, the demand for specific supplier management practices adapted to the characteristics of the Indian market was raised. In addition to the fact that supplier management in general is a field that requires further research, little is known about the progress Indian suppliers have made since the liberali-

6 7 8 9 10

Wertz (2000) Garcia Sanz (2007); Jahns, Hartmann (2007); Zahn, Hülsmann (2007) Richter, Hartig (2007); Mercer Management Consulting, Fraunhofer Gesellschaft (2004) ACMA (2007); Frost, Sullivan Growth Consulting (2007) Okada (2004)

Supply Network Management in the Indian Automotive Industry

401

sation of the Indian market at the beginning of the 1990s and whether they have become competitive in terms of global standards. The paper will therefore analyse the current nature of supplier management in India and investigate the development of local suppliers since the entry of global companies into India by analysing supplier management on the basis of a theoretical framework derived mainly from marketing research. In the light of increasing network awareness among researchers and practitioners, criticism was raised against research on buyer-supplier relationships that had previously focused on single relationships only11. Consequently, an embedded perspective of relationships in networks was introduced12. However, many studies still focus on either the dyadic or network level leading to a lack of integrated research projects on inter-organisational relationships13. This research gap is addressed within this paper by integrating aspects of supplier relationships and supplier management on different levels, namely the dyadic, chain, and network levels. The objectives of this article are defined as follows: 1. To provide a description of supplier management practices in the Indian automotive industry, taking into account that supplier management is performed and influenced on several levels. 2. To identify special characteristics, challenges, and problems of supplier management in the Indian automotive industry. 3. To analyse past and future development levels of Indian suppliers and determine the role of supplier management in this process. The analysis of supplier management based on these objectives is performed on the basis of a framework developed from relationship and network theories as well as related literature. It is applied within a case-study analysis of two global organisations operating in the Indian automotive industry. The findings contribute to the understanding of supplier management in an important emerging market and highlight the importance of supplier development identifying different development stages among Indian suppliers. 24.2

Theoretical Background

Throughout this paper it will become apparent that, in the context of supplier management, supplier relationships as well as supply networks are essential and complementary elements that have to be considered. The management of indi-

11 12 13

Olsen, Ellram (1997) Salancik (1995); Wilkinson, Young (2002) Andersson (1992)

402


vidual relationships with suppliers as well as the design of the overall supply base are major activities of supplier management14. For a long period of time, the focus of research was on the dyadic relationship between two companies. This is comprehensible as the immediate exchange relationship is the central element of every business transaction and therefore has to be studied thoroughly. Moreover, several studies state that in practice the dyad and chain paradigms are still the centre of attention and perceptions in industry15. However, “to understand the interactive nature of customer-supplier relationships […], the scope of analysis needs to be broadened. Each relationship is interdependent with a number of other relationships, together forming a network”.16 Thus, selected theories from the area of relationship research as well as network research are shortly presented to gain a basic understanding of relationships and networks. 24.2.1

Relationship Theories

Starting at the dyadic level, exchange transactions are frequently explained in terms of transaction cost theory, which focuses on alternative forms of governance that mainly refer to contractual arrangements between exchange partners to coordinate their activities. Thereby, inter-organisational transactions combine elements of market-based coordination and hierarchical structures. Which form of governance structure is selected and how the arrangement is implemented, is explained by attributes of transactions17, whereby the overall goal is the minimisation of transaction costs. These depend on the specificity of investments, the strategic importance of the transaction, the uncertainty involved, and the frequency of transaction18. Within supplier management, the choice of supplier relationship design on the one hand can vary depending on influencing factors such as the strategic importance or frequency of transactions. On the other hand, specific investments can be an indication for the interdependence of two parties. Considering the comparative-static approach, which focuses on single transactions between two exchange partners as units of analysis, the theory lacks dynamic properties explaining the development of inter-organisational relationships and networks19. However, in the course of this paper, transaction cost theory will serve as a theoretical foundation when analysing economic and contractual arrangements on a dyadic level. 14 15 16 17 18 19

Goffin et al. (1997); van Weele (2005) Wertz (2000) Gadde, Snehota (2000) Ménard (2004) Picot, Dietl,, Franck (1999) Windeler (2005)


403

To acknowledge the development process of relationships as well as influencing factors on relationships, the relational perspective developed within marketing research forms a valuable basis by providing an integrated perspective. It marks a shift to the comprehension that a relational exchange evolves over time and should therefore be viewed on the basis of its history and prospective future20. An early prominent approach within relationship theory that emphasised the relational perspective is the political economy framework established by Stern and Reve and further developed by Duffy21. The theory provides valuable insights into the nature of supplier relationships by distinguishing interaction elements from dependency issues and the relationship climate. By acknowledging the interrelation of all elements it is an interesting theory for an empirical analysis. In practice and especially in a very competitive industry such as the automotive industry, supplier management activities must be analysed in the context of dependency issues as well. Elements of trust and commitment are frequently named as elements of the new forms of relationships between buyers and suppliers and should therefore also be captured within the analysis. Therefore, several of the measures determined in the political economy framework such as joint activities, physical and informational exchange as well as dependency, trust, and commitment have been integrated into the framework developed within this article. A further influential approach is the interaction model developed by European marketing researchers linked to the International Marketing and Purchasing (IMP) Group22. The model describes the recursive interplay between interactions and relationships, which means a relationship results from interactions and simultaneously influences new interactions23. Therefore, in line with the notion of relationships as parts of a greater network, interactions can only be understood in the context of the existing relationship. For supplier management, this implies that any single action with a supplier is influenced by the established relationship while each interaction affects the relationship itself again. For describing a dyadic relationship, the researchers identified four variables of analysis: the interaction partners, the elements and process of interaction, the environment, and the relationship atmosphere24. As a result of short-term exchange activities and adaptations during the interaction process, interdependence emerges between organisations, which characterises the long-term rela-

20 21 22 23 24

Dwyer et al. (1987) Duffy (in press); Stern, Reve (1980) The IMP Group was formed in 1976 by researchers from five European countries with the aim of studying industrial marketing and purchasing in Europe. Ford, Gadde, Hakånsson, Snehota (2003) Möller, Wilson (1995); Peitz (2002); Sydow (1992)

404


tionship behaviour and quality. In order to conceptualise the broad term of interdependence three dimensions of a relationship are established. These are activity links, resource ties, and actor bonds25. Activity links emerge when two organisations relate their activities in such a way that efficient activity structures are established, mostly between systems, routines, or procedures. The development of activity links and – in the long run – relationships involves investments and the combination of resources, which are referred to as resource ties. In addition to connected activities and combined resources, the level of interdependence of two parties is influenced by subjective social aspects, defined as actor bonds. In the course of the relationship, the actors develop a common history based on the experiences made throughout the relationship. Supplier relationships and therefore also supplier management in the automotive industry can be very complex and involve several common activities and resource exchanges, with the OEMs being more and more dependent on supplier resources. First-tier suppliers are often widely integrated into product development processes of OEMs or design specific tools for an individual customer. By defining activity links, resource ties, and actor bonds, the approach enables the conceptualisation of these diverse activities and tasks within the automotive industry. The outlined measures of interdependence proposed by the IMP Group are used in the case studies to describe and analyse the dyadic relationship management within the organisations. A further framework for analysing business relationships was developed by Holmlund26. Five levels of relationship interactions are defined to systematically categorise different types of relationship interactions. This provides a comprehensive tool for describing and studying the content of a relationship. In line with other studies, a business relationship is understood as the result of a series of interactions between two parties, evolving and changing dynamically over time. Whereas most researchers only distinguish between short-term episodes and long-term processes, Holmlund divides relationship interactions into five hierarchical levels, namely action, episode, sequence, relationship, and partner base. By providing a more practical approach for a detailed analysis of interactions within a relationship, this framework offers significant insights to relationship development and has proven to be a useful tool for the structuring and design of the interview outline for the case analysis. For the automotive industry, it is especially relevant as the industry encompasses many of the elements described in the theory, for example when analysing the supplier selection process, the life-cycle of a car model, or the long-term relationship between an OEM and a first-tier supplier.

25 26

Ford et al. (2003) Holmlund (2004)


405

The outlined theories on relationships provide important theoretical insights into the development and elements of supplier relationships and form the basis for the dyadic level of analysis on supplier management. The political economy theory as well as the IMP interaction model explicitly integrates the relationship environment into the framework, thereby emphasising the contextual influence on relationships. Recently, the environment is illustrated as a network of combined organisations. 24.2.2

Network Theories

In network literature, researchers have consistently criticised the deficient theoretical base of network research, stating the non-existence of a discrete network theory27. However, a variety of theories from economic, social, or organisational sciences can serve as sources for the analysis of networks. Early work on networks can be found in the area of sociology and psychology, where researchers studied processes between two and more individuals or groups28. During the 1970s and 1980s this work was applied to relations between organisations. One of the most prominent theories within this research field is Giddens’ Theory of structuration29. Emphasis is put on social relationships and interactions between organisations as the constitutive elements of inter-organisational networks30. The development of a network can be explained through the recursive interplay of the network structure and the actor behaviour. Thus, the structure guides the behaviour, while the behaviour shapes the structure31. This enables the theory of structuration, in comparison to static approaches, to appropriately depict the dynamic properties of networks and the procedural production and reproduction of networks, which provides a suitable basis for the analysis of supply networks in the dynamic automotive industry. A network approach developed in the area of industrial goods marketing is the industrial network approach based on work by the IMP Group, which captures contextual effects through the embeddedness of organisational relationships into a relationship network. The main units of analysis are interorganisational relationships, which are not understood as independent dyads, but are contingent upon other relationships within the network32. Thus, a network is on the one hand constituted by relationships and on the other hand cre-

27 28 29 30 31 32

Peitz (2002); Salancik (1995); Windeler (2005) Peitz (2002) Giddens (1984) Windeler (2005) Peitz (2002) Dubois, Pedersen (2002)

406


ates relationships itself through network functions33. This illustrates one of the main contributions of the industrial network approach and highlights similarities to Giddens’ theory of structuration: the emphasis put on dynamic characteristics of networks. The approach is able to capture the effects of change within network actors and established relationships on an organisation’s network position34. The presented network theories are important elements to understand how the supply network structure influences the interactions between two parties35. For supplier management, this implies that activities and relationships between buyer and supplier are influenced by the network in which they operate. They also stress the dynamic development and change of networks, which will have to be considered when analysing the development of supplier management in India over time. If, for example, the number of suppliers in the network is reduced to fewer, preferred suppliers, the supplier management may adapt to this by establishing closer relationships with these suppliers. The network theories have also shown that the network members shape the network through their behaviour, which implies that activities within supplier management can influence the design of the supply network. Based on the properties of relationships and networks derived from theory and an extensive literature review outlining activities and procedures of supplier management, a framework has been developed to describe supplier management and provide an objective basis and guideline for the case analysis. 24.2.3

Supplier Base Management Framework

The fundamental structure of the framework, which consists of three levels, namely the dyadic, chain, and network levels, was derived from the understanding that relationships and actions between two parties can only be captured and understood appropriately by considering the context. This structure enables the capturing of supplier management in the Indian automotive industry, which simultaneously manages direct supplier relationships, exerts influence on subsuppliers, and manages the whole supply base. On each level, a dimension of analysis has been identified. The level of relationship connectedness between two organisations was determined as an umbrella term for a broad range of dyadic aspects of supplier management and is further divided into three sub-dimensions, namely formal connectedness, physical connectedness, and social connectedness. Within this dimension, the focus

33 34 35

Anderson et al. (1994) Sydow (1992) Salancik (1995)


407

is set onto the specific relationship between two parties and the tightness of coupling between them. Formal connectedness is concerned with contractual arrangements between two organisations emphasised by transaction cost economics and is measured through the length and explicitness of contracts as well as the degree of formalised rules and procedures. Physical connectedness captures two elements of interdependence defined by the IMP Group: resource ties and activity links. Similar aspects can be found in the political economy and multiple-level interaction frameworks. Measures for analysing physical connectedness will be relationship-specific investments such as adaptations, which are defined as “behavioural or structural modifications, at the individual, group or corporate level, carried out by one organization, which are initially designed to meet specific needs of another organization”36. In addition, the degree and form of assistance given to the supplier throughout the relationship is investigated. Finally, joint activities in areas such as R&D, production, logistics, or quality assurance are examined. Social connectedness captures the relationship atmosphere or climate, in the IMP model also referred to as actor bonds. The term relationship atmosphere often summarises the factors trust and commitment, which are probably one of the most common and frequently cited approaches to characterise close relationships37. However, trust and commitment can only be established through open and regular communication. Therefore, the forms and degree of communication will be further measures within the analysis. Chain authority and centralisation analyse management activities and external factors on the chain level, which has been established in addition to the dyadic and network level as it is a prevailing notion among practitioners and researchers and includes the idea of the network position in the industrial network approach as well as the issues of dependence and power outlined in the political economy framework38. Vertical and hierarchical structures emerge among organisations in the presence of a focal organisation. In the automotive industry, this position is often taken by the final assemblers who wield power and influence towards direct and indirect suppliers39. The dimension analyses the degree of power and authority the manufacturer exerts over the members of the supply network. Therefore, two measures are defined: The distribution of supplier-selection competence and coordination of design activities among the members of the supply chain.40

36 37 38 39 40

Brennan, Turnbull (1998) Moberg, Speh (2003); Ploetner, Ehret (2006); Woo, Ennew (2004) Urban (2007) Jahre, Fabbe-Costes (2005); Zahn, Hülsmann (2007) Choi, Hong (2002)

Sina Wohlfarth,

408

Roger Moser

Network dynamics identify supplier management on the network level, while emphasizing the dynamic nature of networks as an essential property identified within the network theories. The political economy framework as well as the IMP interaction model explicitly defines the exchange environment as an essential influencing factor and necessary analysis dimension. The theory of structuration identifies the interaction between the network structure and network members as driver for network development. Thus, measures for the network dynamics are on the one hand the network structure depicted through the number of levels in the network and the quantity of organisations within each level, on the other hand the network members themselves, characterised by their size, origin, and technological capabilities. To give consideration to the dynamic aspects, these measures are analysed over time.

1. Level of relationship connectedness Formal connectedness Relationship connectedness ^ŽĐŝal connectedness

2. Chain authority and centralization

3. Network dynamics

Figure 24.1: Supplier Base Management Framework.

24.3

Case-Study Analysis

Two case studies are provided, analysing the supplier management within one of the Indian plants of ABC Ltd., the largest and most important subsidiary of the ABC Group in India and one of the biggest automotive component manufacturers in India, and the assembly plant of the ZYX Group. The ABC Ltd. case study concentrates on direct suppliers of key production parts for the engine system, which covers products ranging from rather conventional singlecylinder pumps to complex module systems. The ZYX plant sources two parts locally, namely the seats and door trim panels. The supplier management of these parts is the central unit of analysis in the second case study. Both parts are each sourced from a large-scale global organisation that was already active in the Indian market when ZYX Ltd. started operations only recently. Although


409

both examined case companies are majority-owned members of a global player operating in the Indian automotive industry, several differences can be identified between both, providing the opportunity for analysing the effects of organisational features on supplier management. Whereas ABC Ltd. was established a few decades ago, the ZYX plant was opened only recently. In addition, the organisations represent members of different tiers and segments within the automotive industry. ZYX Ltd., as a high-quality automotive manufacturer, operates in the upper and premium segment, while ABC Ltd. as first-tier supplier serves customers in all price segments. Despite these differences, an adequate basis for comparison and generalisation is provided. For the two case studies, multiple data sources were used, namely a semi-structured interview, a questionnaire, public information, and press releases. The examination, categorisation, and analysis of information were guided by the developed conceptual framework. 24.3.1

Level of Relationship Connectedness

Regarding the contractual arrangements with the suppliers, ABC Ltd. has adapted its practices to the Indian way of only discussing at the beginning and then issuing a formal purchase order as contract. ZYX Ltd., on the contrary, concludes an outline agreement with the suppliers before making an order. The duration of contractual agreements differs among the two organisations. While ABC Ltd. offers the supplier planning security for a few years by providing projected part volumes and explicit prices for a certain allocation over this period of time, the contract duration of ZYX Ltd. and its suppliers is based on the model life-time. Explicitness regarding quality and technological requirements is achieved by ABC Ltd. as well as ZYX Ltd. during the supplier selection process. In addition, both companies include explicit price reduction targets into their contractual arrangements. At ZYX Ltd., the suppliers have to explicitly state and prove that they are able to comply with the procedures and processes of ZYX Ltd. Concerning physical connectedness, investments into supplier development emerged as a central aspect of supplier management in both companies. In comparison to Europe, where specific expertise is higher and the availability of appropriate machines and equipment is guaranteed, the larger companies in India must give input and develop. However, there are differences among the kind of investments. Whereas ABC Ltd. provides a high degree of general assistance regarding manufacturing and working techniques to the suppliers, ZYX Ltd. focuses on specific trainings for the use of ZYX tooling and equipment as the ZYX suppliers have a higher overall development level. At ABC Ltd., new technologies and processes are suggested by process and quality employees from ABC Ltd. when they inspect supplier premises during initial discussions,

410


the first sample release, or in training sessions. Considering adaptations made on both sides, in many cases ZYX suppliers have to invest specifically into processes, equipment, and technology. This can be attributed to the continuous aim of ZYX Ltd. at using the most up-to-date technology and to the high complexity of products that are delivered to ZYX Ltd., while ABC Ltd. sources several simple standard parts which do not require specific investments on supplier side. The quality standard for ZYX cars manufactured in India is the same as in every other country, which is an essential aspect to consider when evaluating the supplier management of ZYX Ltd. in India. No compromises are made regarding quality, which was one reason to select two global suppliers with a high level of experience. For both companies, joint activities seem to be of minor importance. Finally, the form of social connectedness is analysed. In terms of communication, ABC Ltd. as well as ZYX Ltd. exchange information frequently with suppliers. However, it seems as if communication is more transparent at ZYX Ltd. due to the high level of attention attributed to quality. Quality managers have weekly meetings with suppliers where quality reports and other issues are discussed. Regarding trust and commitment, ABC Ltd. and ZYX Ltd. both confirm that trust is established with suppliers. Both also state that there are varying degrees of closeness among different supplier relationships, which seems to be more pronounced at ABC Ltd. Whereas ABC Ltd. has a few suppliers which they can trust on their process and technical know-how, commitment, and integrity, there are suppliers with less technical capability which are used to remain competitive for conventional products. Close suppliers is given preference when starting a new product, giving the suppliers the opportunity to increase their business with ABC Ltd. On the contrary, differences in relationship closeness among ZYX suppliers mainly derive from varied degrees of product development cooperation. An essential aspect emphasised by both is the fact that supplier relationships are viewed as business relationships, which can be substituted once performance deteriorates or an alternative offer is available. This should be taken into account when evaluating the current hype towards partnerships in literature. This is also true for the choice of selecting either Indian or foreign suppliers. Indian suppliers do not have preference; they are selected when they possess the technological capabilities and offer the products to a cheaper price than anyone else. Throughout the ZYX Ltd. case analysis, it became apparent that quality is the most important underlying requirement for ZYX suppliers. Only suppliers that fulfil the standards and receive technical approval can become potential ZYX suppliers and participate in price negotiations, where price then becomes the decisive factor. This is seen as the reason why Indian suppliers were not chosen for the local supply so far, but rather two global organisations with the technical capabilities and international experience.


24.3.2

411

Chain Authority and Centralisation

Within this dimension, the position of ABC Ltd. as first-tier supplier within the supply chain and the position of ZYX Ltd. as final assembler have to be considered. The aim of the analysis was to determine the perceived degree of influence of ABC Ltd. on the supplier selection process and the degree of authority ZYX Ltd. exercises over its suppliers. Thereby, the ZYX Ltd. supply chain can be characterised as centralised, whereas ABC Ltd. has a rather decentralised relationship with its customers and suppliers. ZYX Ltd. exerts considerable influence on the selection of sub-suppliers. Taking the seat suppliers as example, the seat assembler receives the order and is responsible for selecting the seat cover supplier. However, the seat assembler can only choose among suppliers which were previously approved by ZYX Ltd. On the contrary, ABC Ltd. is not restricted by customers when selecting suppliers. One reason can be derived from the nature of the part that is sourced. Seat coverings such as leather pertain to the brand-making elements which are of high importance for a high-quality brand such as ZYX. As outlined above, brands are receiving increased attention and OEMs keep their influence high for these kinds of activities within the value creation process. As a first-tier supplier, ABC Ltd. may not only receive pressure from its customers, the OEMs, but also exert authority over its suppliers. Indeed, regarding the coordination of design activities, ABC Ltd. gives detailed design specifications to its suppliers. Moreover, control is exercised when monitoring supplier performance. Similarities can be identified for a related issue of control, namely the influence of the respective Group headquarters in the home country. Decision-making is therefore in some ways restricted within the subsidiaries in India. Not only supplier selection is influenced, the whole way of working, the norms, and attitudes are still affected by the ABC Group and the ZYX Group. However, ZYX India Ltd. seems comparatively better integrated into the global ZYX network. This might be attributed to the fact that ABC Ltd. has developed competencies in India over time, whereas ZYX has not yet established as much business activities in India. 24.3.3

Network Dynamics

Network dynamics can be identified in both cases, even though a limited research basis was available for ZYX Ltd. due to the fact that the plant was only opened some time ago. It was clearly shown that existing structures can never be taken as a guarantee for the future, making it necessary to constantly challenge and improve the status quo. Within the supply network of ABC Ltd., several major developments can be identified. ABC Ltd. has continuously reduced its number of suppliers within engine systems and aims to further reduce the supply base while simultaneously increasing the percentage of preferred suppliers within the supplier network. In addition to the change in total num-

412


bers, the network members are also changing dynamically. Focusing on bigger suppliers who are able to take up more business and who are willing and capable of investing and expanding enables the exploitation of economies of scale. In addition, the percentage of Indian suppliers within the supply base has risen in the last five years from 80 % to approximately 85 %. These changes within the supply network of ABC Ltd. illustrate the general developments within the automotive industry and can be seen as a reaction to the competitive pressures and constant price reduction forces. When comparing ABC Ltd. and ZYX Ltd., their different histories in India as well as their current positions have to be considered. Whereas ABC Ltd. has been operating in India for a few decades, ZYX Ltd. has only recently started its operations in the country. While ABC Ltd. has established relationships and developed Indian suppliers with whom they will work with in the future, ZYX Ltd. has chosen global suppliers with established businesses in India to ensure quality and technical capability. Whether Indian suppliers will at some time in the future reach a technical standard that meets the requirements of ZYX Ltd. should be followed closely. 24.3.4

Propositions and Conclusion

The case analyses have given broad and detailed insights into the nature of supplier management and practices in the Indian automotive industry. The developed framework enabled the capturing of supplier base management on three levels, namely the dyadic, chain, and network level. By analysing two largescale global organisations operating in the Indian market, supplier base management was analysed from the perspective of foreign companies that have to manage their supply base in India. However, due to the fact that on the one hand an automotive manufacturer was examined and on the other hand a first-tier supplier, significantly varying conditions were identified for these companies. Based on the case findings, four propositions addressing the description of supplier base management, special characteristics, challenges, and problems of supplier base management in India as well as developments within the supplier base management and nature of Indian suppliers, are made. 1. Quality measures as well as cost considerations emerged as overarching factors influencing activities and decisions of supplier base management in India. Costs were identified as the decisive factor for the selection between alternative suppliers, reflected in the fact that although partnerships with suppliers were aimed at, supplier relationships were mainly viewed as business relationships which could be substituted in the case of a better offer. Quality targets, technological requirements, and price reductions were explicitly addressed within the formal arrangements. In addition, processes and quality levels were


413

tested thoroughly throughout the supplier selection process and with high frequency during the relationship. Although quality is not only a decisive factor for selecting and evaluating suppliers in India, it was observed as an especially important factor for supplier base management in India. 2. Indian automotive suppliers are characterised by a continuing deficit in terms of technological capabilities, quality performance, and overall management processes. Thus, there is a dominant need for supplier development in India and should be an essential focus for all actors involved in the automotive production and supplier base management in India. This insight became especially apparent through the fact that Indian suppliers did not even reach the price negotiation phase of the supplier selection process of ZYX Ltd. because they were not able to fulfil the necessary quality and technical requirements. At ABC Ltd., where the necessity of supplier development provided by the global companies operating in India has been acknowledged, extensive supplier development processes were observed. Thereby, supplier development does not only encompass relationship-specific support to suppliers, but the provision of assistance for overall business process improvements, including manufacturing processes, working techniques, or management capabilities. 3. A differentiation between first-tier suppliers on the one hand and second- or third-tier suppliers on the other hand is necessary. The comparison of ABC Ltd. and ZYX Ltd. has shown that there are significant differences among first-tier suppliers in India and suppliers in following tiers. Within the first tier, the entrance of large-scale, global suppliers such as Lear into India, or joint ventures between Indian and global first-tier suppliers such as Tata Johnson Controls has taken a leading position in the development of this first tier. As a result, technical and managerial development has already proceeded and high-level suppliers are available. On the contrary, second or third tiers are mainly composed of a large number of small-scale companies with restricted resources that are on average not competitive on a global scale in terms of technical capabilities and overall economic development. The fact that Indian suppliers account for 85 % of total suppliers at ABC Ltd. indicates that most of the suppliers in these tiers are Indian with few global suppliers in the market. 4. A consolidation process among second and third tier suppliers is predicted. As observed in the supply base development of ABC Ltd., the first-tier suppliers are aiming at reducing their supplier base in the following years. Associated with the process, they are shifting to larger suppliers with which closer

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relationships will be established. In addition, there will be an increased demand of subassemblies performed by second-tier suppliers requiring increased capabilities. On the basis of these four propositions, global manufacturers and suppliers in the Indian automotive industry must acknowledge their role to actively foster supplier development. Thereby, they will have to concentrate especially on second- and third-tier suppliers. To be successful in the prospective large-scale Indian market, a competitive supplier base has to be developed through investments today. The process of supplier development can only be achieved on the basis of a long-term perspective and should aim at an overall development with special focus on process technology and manufacturing capabilities to increase quality levels. For small-scale Indian suppliers, the increasing demand for larger suppliers with sufficient resources and technological capabilities raises the need for expansion and collaboration with other suppliers, domestic and foreign in origin. This may lead to a further internationalisation within the Indian automotive industry when second-tier suppliers repeat the processes of first-tier suppliers and enter into joint ventures with foreign organisations to improve technological capabilities and expand resources. Indian suppliers cannot rely on a domestic bonus anymore. It has become clear that Indian suppliers are given no preference and can be substituted at any time. Instead, the decisive factors remain price and quality. For research, this paper has provided an integrated theoretical and empirical understanding of supplier base management in India by combining elements from marketing research with an empirical approach found in purchasing literature. Based on the developed framework, important aspects of supplier base management were analysed, which led to the determination of specific characteristics and challenges in India and the identification of major developments among those suppliers. A limitation of this article is the small sample of two organisations which were analysed. In order to increase the external validity of the findings, the sample should be expanded by further automotive manufacturers and first-tier suppliers. This would enable comparisons between direct competitors. Within this study, disturbing factors might have emerged due to the fact that organisations from different production stages were analysed, namely an OEM and a first-tier supplier. A further limitation is the strong focus put on the respective interviews, which may have led to a bias resulting from the single perspective that was observed. Direct observation would broaden the perspective and provide further information on the analysed issues. In addition, the findings could be improved by including the perspective of a second-tier supplier into the analysis, thereby verifying the statements made by the interviewees. Possibilities for further research are seen in extending the analysis from solely foreign organisations operating in India to large Indian automotive manu-


415

facturers such as Tata Motors or Mahindra & Mahindra to identify differences in supplier management between foreign and local companies. To further determine special characteristics of supplier management in India, the supplier management within a global organisation in India could be compared with its supplier management activities in the home country. Moreover, to specify the development level including technological capabilities and quality provision of Indian suppliers, additional quantitative research should be conducted. Based on the proposed differentiation between suppliers, the structure of the second and third tier should be an important field of future research, including the nature of products delivered or educational profiles of the labour force. To analyse the dynamic processes within supplier management and supply networks more closely, longitudinal studies are proposed.

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Die Herausgeber und Autoren Dr.-Ing. Ackermann, Jörg

Prof. Dr.-Ing. Adamides, Emmanuel D.

Dipl.-Ing. (FH) Altendorfer, Klaus Prof. Dr.-Ing. MSc. Bargstädt Hans-Joachim Dipl.-Ing. Dr. mont. Bäck, Sabine Dr. -Ing. Bianco, Federica Dipl.-Kffr Böger, Mareike

Dipl.-Wirtsch.-Ing Brauer, Kati Caputo, Mauro

Prof. Dr. mont. Engelhardt-Nowitzki, Corinna

Wissenschaftlicher Mitarbeiter Professur Fabrikplanung und Fabrikbetrieb Institut für Betriebswissenschaften und Fabriksysteme (IBF) TU Chemnitz Department of Mechanical Engineering & Aeronautics Section of Management and Organization Studies University of Patras Assistenzprofessor für Produktionsplanung und Simulation FH ÖO Studienbetriebs-GmbH Leiter der Professur Professur Baubetrieb und Bauverfahren Fakultät Bauingenieurwesen Bauhaus-Universität Weimar Lehrgangsleitern MSc-Supply Management Industrial Management/Industriewirtschaft FH JOANNEUM, Kapfenberg Department of Mechanical Engineering Università degli Studi di Salerno Wissenschaftliche Mitarbeiterin Institut für Logistik und Unternehmensführung Kühne School of Logistics and Management an der Technischen Universität HamburgHarburg Beraterin 4flow AG Full Professor in Business Administration and Management Department of Mechanical Engineering Università degli Studi di Salerno Professorin FH ÖO Studienbetriebs-GmbH

420

Prof. Dr.-Ing. Furmans, Kai Dr. Genschmer, Ulrik Prof. Dr. -Ing. González Carreras, Gladys Graciela Dipl.-Ing. Grill-Kiefer, Gerhard Dipl.-Ing. oec. Groß, Wendelin Prof. Dr. Held, Tobias Prof. Dr. -Ing. Hellingrath, Bernd Prof. Dr. -Ing. Hernández Pérez, Gilberto FH-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Jodlbauer, Herbert Dipl.-Kfm. Kemmerling, René Prof. Dr. Kersten, Wolfgang

Mag.(FH) Keusch, Matthias Univ.-Prof. Dr. Kotzab, Herbert

Die Herausgeber und Autoren

Institut für Fördertechnik u. Logistiksysteme Universität Karlsruhe (TH) Unternehmensberater J&M Management Consulting AG Universität Rostock Profesora Adjunta Departamento de Ingeniería Industrial Facultad de Ingeniería Universidad Nacional de Misiones Argentina Magna Steyr Berater 4flow AG Fakultät Technik und Informatik Department Maschinenbau und Produktion Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg (HAW) Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und Logistik Westfälische Wilhelms-Universität Münster Profesor Titular Departamento de Ingeniería Industrial Universidad central Martha Abreu“ de las Villas – Santa Clara-Cuba. Studiengangsleitung PMT (Produktion und Management) und OMT (Operations Management) FH ÖO Studienbetriebs-GmbH Wissenschaftlicher Mitarbeiter WHU – Otto Beisheim School of Management, Vallendar Leiter des Instituts für Logistik und Unternehmensführung Kühne School of Logistics and Management an der Technischen Universität HamburgHarburg Institut für Unternehmensführung Fachhochschule Wien Professor Department of Operations Management Copenhagen Business School


Dr. Krey, Antje

Dipl.-Ing. Leitner, Markus Dr. Liedtke, Gernot MSc. Meisel, Carlos Antonio MSc. Michalus, Juan Carlos

Dipl.-Ing. Michelino, Francesca Prof. Dr. Moser, Roger

Prof. Dr.-Ing. Müller, Egon Dipl.-Ing.(FH) Neumann, Christian Dr. Nowitzki, Olaf

421

Juniorprofessorin für ABWL: Funktionalcontrolling (Universität Rostock) Investitionsmanagement und Controlling Schroeder & Co. Vertriebsgesellschaft mbH, Hamburg Institut für Unternehmensführung Fachhochschule Wien Institut für Wirtschaftspolitik u. Wirtschaftsforschung Universität Karlsruhe (TH) Wissenschaftlicher Mitarbeiter Lehrstuhl Industrielogistik Montanuniversität Leoben Profesor Adjunto Departamento de Ingeniería Industrial Facultad de Ingeniería Universidad Nacional de Misiones Argentina Researcher in Industrial Engineering and Management Department of Mechanical Engineering Università degli Studi di Salerno Assistant Professor for Global Supply Networks European Business School (EBS) Faculty EADS-SMI Endowed Chair for Sourcing and Supply Management Indian Institute of Management Bangalore (IIMB) Research Director / Director SMI India Supply Chain Management Institute SMI Direktor Institut für Betriebswissenschaften und Fabriksysteme (IBF) Professur Fabrikplanung und Fabrikbetrieb TU Chemnitz Wissenschaftlicher Mitarbeiter Industrial Management/Industriewirtschaft FH JOANNEUM Freiberuflicher Trainer und Dozent

422

Papachristos, George

Dipl. Ing., Dr. Pichler, Josef Precht, Philipp

Prof. Dr. Prockl, Günter Mag. Schemitsch, Hubert B.

Dipl.-Ing (FH). Dr. Schentler, Peter

Dr. Scheucher, Marike Dipl.-Wi.-Ing Selinger, Ulrich FH-Prof. Dr. Tschandl, Martin Dr. Uray, Peter Dipl.-Ing. Voigtmann, Julia K. Mag. Völk, Natalie


Department of Mechanical Engineering & Aeronautics Section of Management and Organization Studies University of Patras Head of Demand Planning RHI AG Technology Center Leoben Wissenschaftlicher Mitarbeiter Fraunhofer Arbeitsgruppe für Technologien der Logistik-Dienstleistungswirtschaft (ATL) Associate Professor for Supply Chain Management Department of Operations Management, Copenhagen Business School Research Assistant Department of Production/Operations Management, Business Logistics and Environmental Management Alpen-Adria-Universität Klagenfurt Forschungsdirektor Controlling & Performance Measurement, Strascheg Institute for Innovation and Entrepreneurship (SIIE) der European Business School (EBS) Wissenschaftliche Mitarbeiterin Logistikum Institut für Fördertechnik u. Logistiksysteme Universität Karlsruhe (TH) Leiter Studiengang und Transferzentrum Industriewirtschaft/Industrial Management FH JOANNEUM, Kapfenberg Geschäftsführer Braincell consult & research GmbH Wissenschaftliche Mitarbeiterin Professur Baubetrieb und Bauverfahren Fakultät Bauingenieurwesen Bauhaus-Universität Weimar Institut für Unternehmensführung Fachhochschule Wien


Prof. Dr. Wagner, Stephan M.

Dr.-Ing. Wimmer, Thomas ao. Univ.-Prof. Dr. Winkler, Herwig

Dipl.-Inform. Witthaut, Markus Bwl Wohlfarth, Sina Dr.-Ing. Wöhner, Heiko Dr.-Ing. Wolff, Stefan Dipl.-Ing. Yüzgülec, Gökhan Univ.Prof.Dr. Zäpfel, Günther Univ.-Prof. Dr. Zsifkovits, Helmut

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Ordinarius für Logistikmanagement Departement Management, Technologie und Ökonomie Eidgenössische Technische Hochschule Zürich (ETH Zürich) Vorsitzender der Geschäftsführung Bundesvereinigung Logistik (BVL) e.V. Vice head Department of Production/Operations Management, Business Logistics and Environmental Management Alpen-Adria-Universität Klagenfurt Gruppenleiter Supply Chain Management Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik Research Assistant European Business School (EBS) Wissenschaftlicher Mitarbeiter Bundesvereinigung Logistik (BVL) e.V. CEO 4flow AG Wissenschaftlicher Mitarbeiter Supply Chain Management Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik ehemaliger Vorstand des Instituts für Produktions- und Logistikmanagement Vorstand Lehrstuhl Industrielogistik Montanuniversität Leoben

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