IPL-Magazin 08 | Juli 2009 | Autor: Prof. Dr. André Krischke und Sebastian Grzesch

 

Kleine und mittlere Unternehmen müssen sich zunehmend der Herausforderung stellen, sowohl bei strategischen Entscheidungen als auch beim kontinuierlichen Prozessmanagement Simulationswerkzeuge einzusetzen. Dabei stellen sich aber eine Reihe von Fragen, wie die nach der richtigen Wahl der Software und der Entscheidung, ob eigenes Simulationswissen aufgebaut oder besser ein externer Spezialist beauftragt werden soll.

Die Methode des Cash Conversion Management zeigt eindrucksvoll auf, welche Möglichkeiten zur Eigenfinanzierung in Unternehmen stecken. Um die konkreten Potenziale zu analysieren, führt das IPL zurzeit eine Studie im deutschen Maschinen- und Anlagenbau durch. Im ersten Schwung wurden über 100 Unternehmen aus dieser Branche und weitere 19 TecDax-Unternehmen analysiert. Die verwendeten Kennzahlen stammen dabei aus den letzten veröffentlichten Jahresabschlüssen und liefern die Eingangsgrößen für das Cash Conversion Management (CCM). Die untersuchten Unternehmen hatten im Schnitt eine Bilanzsumme von 80 Millionen Euro und erwirtschafteten damit einen mittleren Umsatz von knapp 160 Millionen Euro.

 

Die wesentlichen Herausforderungen der Optimierung liegen in den werks- bzw. regionenübergreifenden Supply Chains. 

Auf lokaler Ebene sind die meisten Unternehmen in der Lage mit den bekannten analytischen Verfahren eine Optimierung zu erreichen. Jedoch wird häufig durch die lokale Einzeloptima nicht das Gesamtoptimum der Supply Chain erreicht. Neben den allgemeinen Herausforderungen, die für jedes Unternehmen gelten, ist für kleine und mittlere Unternehmen vor allem die Position zwischen starken OEMs und Zulieferern in einer globalen Wertschöpfungskette oftmals besonders herausfordernd.

 

Wesentliche Herausforderungen bei der Analyse eines Supply Chain Netzwerkes 

  • Supply Chain Prozesse unterliegen in hohem Maße einer Rückkopplung und zeigen daher ein hoch dynamisches Verhalten
  • Globale und stark arbeitsteilige Prozesse sind stark vernetzt und besitzen eine hohe kombinatorische Komplexität
  • Eingangsgrößen des Systems und Systemelemente unterliegen stochastischen Einflüssen

Stößt aufgrund der Variabilität und Vernetzung die Intuition des Entscheidungsträgers an seine Grenzen, so bringt die kombinatorische und die dynamische Komplexität
die analytischen Verfahren rasch an deren Leistungsgrenzen.

 

Analyse, Simulation oder Optimierung, was wird benötigt?

Simulation ist die Durchführung von Computer-Experimenten an einem vereinfachten Modell der dynamischen Prozesse eines Systems im Zeitverlauf zum besseren Verständnis und Verbesserung des realen Systems. Optimierung ist hingegen die Anwendung effizienten Verfahrens zum Auffinden eines
Optimums im Lösungsraum, wobei in der Regel keine stochastischen Einflüsse sondern nur Mittelwerte berücksichtigt werden.
 

Abb. 1: Verifikation & Validierung

 

Das bedeutet, dass eine Optimierung für die Beantwortung strategischer Fragen (z.B. Netzwerkplanung) geeignet ist, bei denen bewusst für viele Parameter mit Mittelwerten gearbeitet werden kann. Die Optimierung kann auch dazu dienen eine Simulation bei der effizienten Auffindung des Optimums im Lösungsraum zu unterstützen. Für die Abbildung eines dynamischen und komplexen Netzwerkes aus Material- und Informationsflüssen einer Supply Chain, scheint die Simulation als das oft einzig zielführende Werkzeug. Dabei ist neben den Ansätzen des System Dynamics und Agent-Based Modeling in der Supply Chain und Logistik vor allem die ereignisdiskrete Simulation das in der Regel zu bevorzugende Verfahren.

 

Simulation - Die Gute und die schlechte Nachricht

Als wesentliche Vorteile einer Simulation gegenüber anderen Verfahren lassen sich nennen:

  • Mit der Simulation hat man die volle Kontrolle über alle Randbedingungen, ohne das wesentliche Vereinfachungen notwendig sind
  • Mit Hilfe der Simulation können die Kosten, Zeit und Risiken zur Auffindung der optimalen Konfiguration im Vergleich zu anderen Verfahren deutlich reduziert werden
  • Die Simulation erzeugt ein Verständnis der Prozesse vor allem auch auf höheren Managementebenen, durch eine gute Visualisierung der Vorgänge und Ergebnisse
  • Jedoch gibt es Eigenschaften des Verfahrens, deren Beherrschung man durch einen stringenten Modellierungsprozess sicherstellen muss (S. Abb.1)
  • Die Modellierung enthält ein großes Maß an Subjektivität bei der Abstraktion und Idealisierung eines realen Systems
  • Es findet keine Optimierung statt, eine Simulation kann sich z.B. auf Grund von Anfangswerten immer nur in einem kleinen Teil des Zustandsraumes befinden
  • Es gibt (außer für sehr einfache Modelle) kein exaktes Nachweis-Verfahren der Validität und Verifikation, es müssen vielmehr Tests durchgeführt werden, bei denen Fehler nachgewiesen werden können, jedoch sind beliebig viele fehlerfreie Test kein Korrektheitsbeweis

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass Simulationsverfahren eine effiziente Entscheidungsfindung ganz wesentlich unterstützen können. Es bietet aber sicher nicht "die eine Lösung auf Knopfdruck", sondern verlangt nach einer nicht unerheblichen Expertise im Umgang mit den Prozessen und Werkzeugen.

 

Abb. 2: Typische Simulationsbudget

Abb. 2: Typische Simulationsbudget
 

 

Simulation - Wer die Wahl hat...

Die Auswahl einer Simulationssoftware ist eng mit den Zielen des Projektes verknüpft, wobei man im Wesentlichen drei Gruppen unterscheiden kann:

  • Prozessanalyse Software: Darunter fallen alle Anwendungen, die im Wesentlichen für die Unterstützung der Prozesserfassung konzipiert sind. Diese häufig kostengünstigen Programme bieten als Zusatzfunktionalität auch die Simulation einfacher Geschäftsprozesse:  Visio (MS),  ARIS (IDS),  iGrafx (Corel), Simul8 Professional (Simul8 Corporation), u.a.
  • Materialfluss Software: Bei diesen Programmen liegt der Schwerpunkt auf der Simulation von Materialströmen in der Fertigung, in vielen Fällen im Rahmen einer Virtuellen Fabrik (IPL-Magazin Ausgabe 04 - SCM-Tools) Die Abbildung umfangreicher Informationsströme, z.B. der Produktionsplanung ist häufig mit einem deutlichen Mehraufwand verbunden: Plant Simulation (Siemens), Automod (Applied Materials Inc.), Vericut (CGTech Deutschland GmbH), 3D Create (Dualis), u.a.
  • Netzorientierte Simulations-Software: Softwareprogramme, die neben dem Materialstrom auch dezidiert den Informationsstrom abbilden, bieten die Möglichkeit, Planungsprozesse und deren Auswirkung auf das reale System zu simulieren. Damit stellen Sie die für die Simulation einer unternehmensübergreifenden Supply Chain besonders relevanten Werkzeuge dar: Arena (Rockwell Automation), Any Logic (XJ Technologies), Enterprise Dynamics (Incontrol), u.a.

     

Abb. 3:  Dauer typische Simaltionsprojekte

Abb. 3: Dauer typische Simulationsprojekte

 

Notwendiges Wissen für die Durchführung von Simulation selbst aufbauen oder als Beratungsleistung beschaffen?

Es ist oft schwer zu beurteilen, ob es einfacher ist den Simulationsexperten die eigenen Prozesse zu erklären oder ob man besser den Prozessexperten das notwendige Simulations-Know-how vermittelt. In der Praxis spielen neben der Anzahl der zu erwartenden Modelländerungen und zukünftigen Simulationsprojekten vor allem Budget-Entscheidungen die wesentliche Rolle (s. Abb. 2). Für den Erfolg ist vor allem das stringente Management des Simulationsprozesses eine entscheidende (s. Abb. 3), wobei häufig für die Modellierung zu wenig Zeit verwendet wird, was zu einer längeren Zeit für die Modellkodierung (s. Abb. 4) und zu weniger Zeit für die Durchführung der eigentlichen Experimente führt.


 

Abb. 4:  Verteilung der Zeit auf Phasen

Abb. 4: Verteilung der Zeit auf Phasen

 

 

Fazit:

 

  • Um im Verbund einer globalen Wertschöpfungskette bestehen zu können, müssen KUM die wesentlichen Faktoren ihrer Produktions- und Planungsprozesse beherrschen. Hierbei handelt es sich um Prozesse mit hoher kombinatorischer und dynamischer Komplexität, einem hohen Grad an Vernetzung und  einem erheblichen  Einfluss von stochastischen Schwankungen
  • Die ereignisdiskrete Simulation bietet hierbei oft die einzige Möglichkeit, diese komplexen Supply Chains mit einem vertretbaren Aufwand abzubilden, wobei netzorientierte Simulationswerkzeuge zu bevorzugen sind
  • Neben der Wahl der richtigen Software und der geeigneten Teamaufstellung spielt vor allem ein strukturiertes Projektvorgehen die entscheidende Rolle für den Simulationserfolg

 


 

Kontakt zu den Autoren:


Prof. André Krischke
Professor für Supply Chain Management

Hochschule München
Am Stadtpark 20
81243 München
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Sebastian Grzesch
Absolvent der BWL mit Schwerpunkt Logistik
Hochschule München

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