Woche 11 | Session 5: Netzwerkoptimierung mit Kapazitätsnebenbedingungen & Supply Chain Control Tower
Kurs: Supply Chain Digitalisierung — Modul 4: Digitale Infrastruktur
Session-Agenda
Abschnitt betitelt „Session-Agenda“Teil 1 — Netzwerkoptimierung mit Kapazitätsnebenbedingungen
Abschnitt betitelt „Teil 1 — Netzwerkoptimierung mit Kapazitätsnebenbedingungen“1. Modellmodifikation — Ersetzen von Big M durch tatsächliche Kapazität
Abschnitt betitelt „1. Modellmodifikation — Ersetzen von Big M durch tatsächliche Kapazität“In Session 4 hatten Fabriken und DCs unbegrenzte Kapazität (dargestellt durch M). Diese Session ersetzt M durch tatsächliche Einrichtungskapazität — macht das Modell realistischer.
Nebenbedingungsmodifikation
Abschnitt betitelt „Nebenbedingungsmodifikation“Session 4 (unbegrenzte Kapazität):
Σj xij ≤ M × yi ∀iDiese Session (realistische Kapazität):
Σj xij ≤ KapFab_i × yi ∀i (KapFab_i = tatsächliche Kapazität von Fabrik i)Σk qjk ≤ KapDC_j × zj ∀j (KapDC_j = tatsächliche Kapazität von DC j)- Wenn yᵢ = 0 (Fabrik geschlossen): RHS = 0 → kann nichts liefern.
- Wenn yᵢ = 1 (Fabrik offen): RHS = KapFab_i → auf tatsächliche Produktionskapazität begrenzt.
2. Kapazitätsnebenbedingung angewendet — Aurangabad-Fabrik
Abschnitt betitelt „2. Kapazitätsnebenbedingung angewendet — Aurangabad-Fabrik“Kapazitätsnebenbedingung nur bei Aurangabad hinzugefügt; Nashik und beide DCs bleiben unbeschränkt.
| SKU | Min Durchsatz/Jahr (Einheiten) | Max Durchsatz/Jahr (Einheiten) | Nashik Kapazität |
|---|---|---|---|
| SKU 1 | 10.000 | 25.000 | Unbegrenzt (keine Nebenbedingung) |
| SKU 2 | 10.000 | 25.000 | Unbegrenzt (keine Nebenbedingung) |
| SKU 3 | 10.000 | 25.000 | Unbegrenzt (keine Nebenbedingung) |
| SKU 4 | 10.000 | 25.000 | Unbegrenzt (keine Nebenbedingung) |
3. Ergebnisse — Mit vs. ohne Kapazitätsnebenbedingung
Abschnitt betitelt „3. Ergebnisse — Mit vs. ohne Kapazitätsnebenbedingung“| Aspekt | Ohne Nebenbedingung (Session 4) | Mit Nebenbedingung (Diese Session) |
|---|---|---|
| Kapazitätsnebenbedingung | M (unbegrenzt) für alle Einrichtungen | Aurangabad: min 10.000 / max 25.000 Einheiten pro SKU/Jahr |
| Nashik-Fabrik | Nicht geöffnet | Geöffnet — notwendig, um Aurangabads begrenzte Kapazität zu ergänzen |
| Aurangabad-Fabrik | Geöffnet — einzige Fabrik | Geöffnet — aber kapazitätsbeschränkt |
| VAPI DC | Geöffnet | Geöffnet |
| V1D DC | Nicht geöffnet | Nicht geöffnet |
| Produktfluss | Aurangabad → VAPI → alle 4 Märkte | Aurangabad + Nashik → VAPI → alle 4 Märkte |
| Gesamtgewinn | 5,9 Mio. $ | 1,4 Mio. $ |
| Gewinnauswirkung | — | Rückgang von ca. 4,5 Mio. $ durch Kapazitätslimit |
Warum öffneten beide Fabriken?
Abschnitt betitelt „Warum öffneten beide Fabriken?“- Aurangabad ist auf 25.000 Einheiten/SKU/Jahr begrenzt — reicht nicht aus, um den verdoppelten Bedarf allein zu decken.
- Um den vollen Bedarf aller 4 Märkte zu decken, muss das Modell auch Nashik-Fabrik öffnen.
- Nashik hat höhere Produktionskosten (7$/Einheit vs. 5$/Einheit) → reduziert Gewinn erheblich.
Teil 2 — Supply Chain Control Tower
Abschnitt betitelt „Teil 2 — Supply Chain Control Tower“4. Was ist ein Supply Chain Control Tower?
Abschnitt betitelt „4. Was ist ein Supply Chain Control Tower?“Definition: ein zentralisierter Hub, der Echtzeit-Sichtbarkeit und Kontrolle über jeden Aspekt der Supply Chain bietet.
- Ermöglicht Unternehmen, umfangreiche SC-Aktivitäten über eine einheitliche Plattform zu überwachen.
- End-to-End integriert mit allen Informationsmanagementsystemen (ERP, WMS, TMS, IoT usw.).
- Verbindet: Rohstofflieferanten → Sub-Lieferanten → Hersteller → Händler → Einzelhändler → Verbraucher.
5. Control Tower — Anwendungsfälle
Abschnitt betitelt „5. Control Tower — Anwendungsfälle“| Anwendungsfall / Branche | Herausforderung → Wie der Control Tower hilft |
|---|---|
| FMCG — Snacks (Sonnenblumenöl-SC) | Mehrere geografisch verteilte Lieferanten, saisonale Nachfrage, variierende Vorlaufzeiten, Transportunterbrechungen. CT bietet: Echtzeit-Verfolgung von Rohstoffen vom Lieferanten zur Anlage. CT-Aktion: LKW durch Unfall verzögert → CT leitet Sendung automatisch um → verhindert Produktionsstopp. |
| FMCG — Molkerei / Verderbliche Lebensmittel | Nationales DC-Netzwerk + Kühlfahrzeugflotte; komplexes Routing; keine Echtzeit-Sichtbarkeit. CT integriert KI-ML + Echtzeit-Verkehrsdaten → optimiert Lieferrouten + Zeitpläne. Betrachtet: Verkehr, Wetter, Bestellvolumen → pünktliche Lieferung + minimaler Kraftstoffverbrauch. |
| Lackherstellung (Mehrere Werke) | Mehrere Werke in Regionen, Bestandsoptimierung über Werke + DCs, variierte Lieferantenvorlaufzeiten. CT bietet: Echtzeit-Sichtbarkeit von Produktion + Bestand an ALLEN Einrichtungen gleichzeitig. Produktionsmanager + zentrale Planer arbeiten zusammen, um Geräteausfälle und Materialmangel zu beheben. |
6. Control Tower — Schlüsselfähigkeiten
Abschnitt betitelt „6. Control Tower — Schlüsselfähigkeiten“| Fähigkeit | Was sie tut |
|---|---|
| Echtzeit-Sichtbarkeit | End-to-End-Sicht auf gesamte SC — Standort, Bestand, Sendungen, Produktion — alles in Echtzeit |
| Datenintegration | Zieht Daten aus ERP, WMS, TMS, IoT-Sensoren, GPS, Lieferantensystemen in eine einheitliche Plattform |
| Prozessautomatisierung | Automatisiert repetitive SC-Prozesse — Bestellgenerierung, Versandplanung, Alarme |
| Datenanalyse & Einblicke | Analysiert SC-Daten → umsetzbare Einblicke (Dashboards, KPI-Berichte) |
| Nachfrage- & Angebotsprognose | Sagt künftige Nachfrage und Angebot mit KI/ML vorher → ermöglicht proaktive Planung |
| Produktionsplanung & -kontrolle | Bestimmt was, wo und wie viel zu produzieren ist — über mehrere Werke hinweg — optimal |
| Bestandsoptimierung | Findet optimale Lagerbestände an jeder Fabrik und jedem DC |
| Ausnahmemanagement | Erkennt Störungen → löst automatisch Wiederherstellungsmaßnahmen aus |
| KPI-Tracking | Kontinuierliche Überwachung von Leistungskennzahlen — markiert unterdurchschnittliche Bereiche sofort |
| Entscheidungsunterstützung | Echtzeit-analytische Entscheidungsunterstützung — nicht nur Sichtbarkeit, sondern Empfehlungen |
7. Vorteile des Supply Chain Control Towers
Abschnitt betitelt „7. Vorteile des Supply Chain Control Towers“- Verbesserter Servicelevel: pünktliche Lieferungen, Nachfrage gedeckt, weniger Fehlbestände.
- Reduzierte Kosten: optimierte Routen, reduzierter Überbestand, weniger störungsbedingter Verlust.
- Umsatzmaximierung: Nachfrage erfasst, weniger entgangene Verkäufe durch Fehlbestände oder Verzögerungen.
- Erhöhte Effizienz: Automatisierung nicht-wertschöpfender Aufgaben, bessere Ressourcenzuweisung.
- Bessere Zusammenarbeit: geteilte Sichtbarkeit mit SC-Partnern über Regionen und Zeitzonen.
- Compliance & Governance: überwacht regulatorische Anforderungen; signalisiert Verstöße automatisch.
- Kontinuierliche Verbesserung: KPI-Tracking identifiziert schwache Bereiche; ermöglicht datengetriebene Verbesserungszyklen.
- Störungsreaktion: identifiziert automatisch alternativen Lieferanten oder Route, wenn der primäre ausfällt.
8. Technologien zum Aufbau eines Control Towers
Abschnitt betitelt „8. Technologien zum Aufbau eines Control Towers“| Technologie | Rolle im Control Tower |
|---|---|
| Datenintegrationsplattformen | ERP, WMS, TMS, IoT-Sensoren, GPS — Daten von allen SC-Knoten in eine Ansicht sammeln |
| Kollaborations- & Kommunikations-Tools | Nahtlose Kommunikation + Informationsaustausch über alle SC-Stakeholder |
| Blockchain | Verbessert Transparenz, Rückverfolgbarkeit und Sicherheit in SC-Transaktionen |
| Analytik & Visualisierung | Dashboards zur Echtzeit-KPI-Visualisierung; Analysetools für Einblicke und automatisierte Entscheidungen |
| KI & ML Algorithmen | Prognosen (Nachfrage + Angebot), Wiederherstellungspläne bei Störungen, Bestandsoptimierung |
| Optimierungsalgorithmen | Berechnet optimale Produktionspläne, Lagerbestände, Lieferrouten — präskriptive Schicht des CT |
| Cloud-Infrastruktur | Speichert riesige SC-Daten; ermöglicht Echtzeitzugriff von überall; unterstützt KI/ML-Berechnungen |
Woche 11 — Vollständige Zusammenfassung
Abschnitt betitelt „Woche 11 — Vollständige Zusammenfassung“| Session | Schlüsselthemen |
|---|---|
| S1 | DT-Einführung: Definition, 5 Typen, 4 Schlüsseltechnologien, 3 DT-Komponenten |
| S2 | GFA-Fall: Optimierungsmodell, 3 Distanzformeln, Excel Solver (GRG Nichtlinear). Ergebnis: DC in Mumbai. |
| S3 | GFA Hands-On: Excel-Formelkette, SUMPRODUKT, AnyLogistix Multi-SKU-Demo. |
| S4 | Netzwerkoptimierung: 4 Entscheidungsvariablen, Gewinnmaximierungsmodell, Big M, Flussausgleich. Ergebnis: Aurangabad + VAPI, Gewinn 5,9 Mio. $. |
| S5 | Netzwerkoptimierung mit Kapazitätsnebenbedingungen: M durch tatsächliche Kapazität ersetzen. Ergebnis: beide Fabriken benötigt, Gewinn auf 1,4 Mio. $ gesunken. + Supply Chain Control Tower. |
Zusammenfassung der Session
Abschnitt betitelt „Zusammenfassung der Session“- Kapazitätsnebenbedingungsmodifikation: M durch KapFab_i (oder KapDC_j) in Kapazitätsnebenbedingungen ersetzen. Eine Änderung; große Auswirkung.
- Ergebnis mit Kapazität: Aurangabad begrenzt → Nashik muss auch öffnen → Gewinn sinkt von 5,9 Mio. $ auf 1,4 Mio. $.
- Managementeinblick: Kapazitätsnebenbedingungen erzwingen teurere Alternativen — realer Trade-off der Einrichtungsdimensionierung.
- Control Tower: zentralisierter Hub → Echtzeit-End-to-End-Sichtbarkeit + automatisierte Entscheidungsunterstützung + KPI-Überwachung.
- 3 Anwendungsfälle: FMCG-Rohstoff (Sonnenblumenöl) | Molkerei-Verderbliches + Routing | Lack-Mehrwerks-Bestand.
- 10 Fähigkeiten: Sichtbarkeit, Integration, Automatisierung, Analyse, Prognose, Produktionsplanung, Bestand, Ausnahmemanagement, KPI-Tracking, Entscheidungsunterstützung.
- 7 Technologien: Datenintegration | Kollaboration | Blockchain | Analytik + Viz | KI/ML | Optimierung | Cloud.