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Ravi Chaudhary

Woche 8 | Session 4: SC-Netzwerkdesign - Heuristische Ansätze (H1 & H2)

Kurs: Supply Chain Digitalisierung - Modul 3: Analytics im SCM

Session-Agenda

Abschnitt betitelt „Session-Agenda“

1. Fallstudie - Problem des SC-Netzwerkdesigns

Abschnitt betitelt „1. Fallstudie - Problem des SC-Netzwerkdesigns“

Netzwerkstruktur: 2-stufiges Netzwerk (Hersteller → Lager → Einzelhändler).

  • Hersteller: M1, M2
  • Lager (Warehouses): W1, W2, W3
  • Einzelhändler: R1, R2, R3, R4
Hersteller
M1Kap. 1,50,000
M2Kap. 1,20,000
→
Lager
W1
W2
W3
→
Einzelhändler (Nachfrage)
R1 · 45,000
R2 · 35,000
R3 · 68,000
R4 · 70,000
Ein zweistufiges Netzwerk - zwei Hersteller beliefern drei Lager, die vier Einzelhändler bedienen. Die Aufgabe ist, zu minimalen Kosten festzulegen, welcher Hersteller welches Lager beliefert und welches Lager welchen Einzelhändler bedient.

Annahmen: Produktions- und Handhabungskosten sind an allen Standorten gleich (vereinfacht). Nur die Transportkosten variieren.

Ziel: Finden Sie die optimale Distributionsstrategie - welcher Hersteller beliefert welches Lager, und welches Lager bedient welchen Einzelhändler - um die Gesamtdistributionskosten zu minimieren.

Transportkosten je Einheit - Hersteller→Lager (m1, m2) und Lager→Einzelhändler (r1-r4):

Lagerm1m2r1r2r3r4
w1162113
w2425434
w3314326
Kapazität / Nachfrage1,50,0001,20,00045,00035,00068,00070,000

2. Was ist eine Heuristik?

Abschnitt betitelt „2. Was ist eine Heuristik?“

Ein regelbasierter, praktischer Ansatz, um schnell eine gute (nicht zwingend optimale) Lösung zu finden.

  • Schneller und einfacher als vollständige LP-Optimierung.
  • Verschiedene Heuristiken können unterschiedliche Kosten für dasselbe Problem ergeben.
  • Nützlich als Startpunkt.

3. Heuristik 1 - Günstigstes Lager zuerst

Abschnitt betitelt „3. Heuristik 1 - Günstigstes Lager zuerst“

Logik

Abschnitt betitelt „Logik“
  1. Wählen Sie das Lager mit den niedrigsten Gesamtversandkosten zu allen Einzelhändlern.
  2. Leiten Sie die gesamte Einzelhändlernachfrage über dieses Lager.
  3. Wählen Sie den günstigsten Hersteller zur Belieferung dieses Lagers - schöpfen Sie dessen Kapazität zuerst aus.
  4. Erfüllen Sie die restliche Nachfrage durch den nächsten Hersteller.

Anwendung auf die Fallstudie

Abschnitt betitelt „Anwendung auf die Fallstudie“
  • W1 hat die niedrigsten Kosten zu allen 4 Einzelhändlern.
  • M1 ist günstiger zu W1 und liefert zuerst (Kapazität 1.50.000). Beliefert R1, R2, R3 vollständig und 2.000 Einheiten an R4.
  • M2 liefert den Rest für R4 (68.000 Einheiten).
Lager → Einzelhändler (alle über W1)
45.000×2 + 35.000×1 + 68.000×1 + 70.000×3 = 4,03,000
Hersteller → W1
M1: 1,50,000×1 + M2: 68.000×6 = 5,58,000
Heuristik-1-Kosten = 4,03,000 + 5,58,000 = ₹9,61,000.
Hersteller
M1 → W11,50,000
M2 → W168.000
→
Lager
W1 (nur W1 genutzt)
→
Einzelhändler
R1 · 45,000
R2 · 35,000
R3 · 68,000
R4 · 70,000
Heuristik 1 - die gesamte Einzelhändlernachfrage über das einzige günstigste Lager (W1) leiten, zuerst vom günstigsten Hersteller (M1), dann M2 für den Rest.

Ergebnis: Gesamtkosten = ₹9.61.000

4. Heuristik 2 - Günstigster End-to-End-Pfad pro Einzelhändler

Abschnitt betitelt „4. Heuristik 2 - Günstigster End-to-End-Pfad pro Einzelhändler“

Logik

Abschnitt betitelt „Logik“
  • Bewerten Sie für jeden Einzelhändler individuell alle 6 möglichen Pfade (2 Hersteller × 3 Lager).
  • Wählen Sie den Pfad (M → W → Einzelhändler) mit den minimalen Gesamtkosten.
  • Wenden Sie Kapazitätsbeschränkungen an, nachdem Sie die Pfade ausgewählt haben.

Für jeden Einzelhändler wird der günstigste vollständige Hersteller→Lager→Einzelhändler-Pfad gewählt; danach wird die Kapazität berücksichtigt:

EinzelhändlerGünstigster End-to-End-PfadEinheiten
R1M1 → W1 → R145,000
R2M1 → W1 → R235,000
R3M1 → W1 → R368,000
R4M2 → W2 → R4 (M1-Kapazität fast erschöpft)68.000 + 2.000

Anwendung auf die Fallstudie

Abschnitt betitelt „Anwendung auf die Fallstudie“
  • R1, R2, R3: Bester Pfad ist M1 → W1.
  • R4: Gleichstand zwischen M1→W1 und M2→W2. Da M1s Kapazität fast voll ist, geht der Rest von 68.000 über M2 → W2.
Hersteller
M1 → W11,50,000
M2 → W268.000
→
Lager
W1
W2
→
Einzelhändler
R1 · 45,000 über W1
R2 · 35,000 über W1
R3 · 68,000 über W1
R4 · 70,000 über W2
Heuristik 2 - R1-R3 laufen wie zuvor über W1, doch R4 wird über W2 geleitet (M2 → W2 → R4), was End-to-End günstiger ist, sobald M1s Kapazität fast erschöpft ist.

Ergebnis: Gesamtkosten = ₹7.57.000 ← besser als H1. (H2 leitet R4 über W2 statt W1).

5. Heuristik-Vergleich & Offene Frage

Abschnitt betitelt „5. Heuristik-Vergleich & Offene Frage“
Heuristik 1Heuristik 2Optimal (nächste Session)
LogikGlobal günstigstes Lager, dann günstigster HerstellerGünstigsten End-to-End-Pfad pro Einzelhändler findenLP / Solver
Gesamtkosten₹9.61.000₹7.57.000? (≤ ₹7.57.000)

H2 verbesserte die Kosten um ca. 21% gegenüber H1, nur durch die Bewertung kompletter Pfade. Aber: Ist H2 das bestmögliche Ergebnis? Das wissen wir noch nicht. Die nächste Session wird dies mit LP/Solver lösen, um das wahre Optimum zu finden.

Zusammenfassung der Session

Abschnitt betitelt „Zusammenfassung der Session“
  • SC-Netzwerkdesign: 2-stufiges Problem (Hersteller → Lager → Einzelhändler). Gesamtkosten minimieren.
  • Heuristik 1: Günstigstes Lager für alle wählen → günstigsten Hersteller zuerst zuweisen. Kosten: ₹9.61.000.
  • Heuristik 2: Komplette End-to-End-Pfade bewerten → Pfad mit min. Kosten wählen. Kosten: ₹7.57.000.
  • Wichtige Erkenntnis: H2 schlägt H1, weil es den gesamten Pfad Mfr→WH→Einzelhändler betrachtet.