Potential, Probleme und Perspektiven - die Simulation von Lieferketten in Produktionsunternehmen

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1 Potential, Probleme und Perspektiven - die Simulation von Lieferketten in Produktionsunternehmen Raimund Goes Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Abstract. Im Rahmen dieser Arbeit soll die konkrete Vorgehensweise der Simulation einer Supply-Chain anhand eines fiktiven Unternehmens im Produktionssektor beispielhaft verdeutlicht werden. Nach der Klärung grundlegender Begriffe soll der hier in vier Phasen gegliederte Simulationsprozess, sowie die Herausforderungen und Probleme, die dieser mit sich bringt, theoretisch und beispielhaft verdeutlicht werden. Im global interagierenden Produktionsunternehmen wird eine funktionierende Lieferkette benötigt, um auch im ständig wachsenden Konkurrenzkampf eine Güterversorgung sicherstellen zu können - die Vorteile, sowohl finanzieller als auch existenzsichernder Art, die durch die optimale Funktionalität und die Zuverlässigkeit einer Supply-Chain entstehen, sollen die Rolle der Simulation besonders verdeutlichen. Dass sich hinter diesem Prozess allerdings nicht nur Vorteile und neue Chancen, sondern auch viele Risiken verbergen und bei der Umsetzung viel falsch gemacht werden kann, soll nicht ausser acht gelassen werden. 1

2 1 Einleitung 1 Einleitung Diese Arbeit soll zunächst einen Überblick über die Funktionsweise und die besonderen Eigenschaften von Supply Chains wiedergeben, um anschließend an einem Versuch der Simulation einer solchen Kette den Aufwand, die Probleme und die besonderen unternehmensspezifischen Herausforderungen darzustellen. Im Zuge der Globalisierung sind die heutigen Unternehmen einem stetig wachsenden Konkurrenzkampf ausgesetzt. Um jedoch trotzdem einen Fortbestand des Unternehmens zu sichern und den Gewinn langfristig maximieren zu können, ist es einerseits nötig, die Kosten für die Herstellung eigener Produkte bzw. Dienstleistungen kontinuierlich zu senken und andererseits den erzielten Gewinn durch die produzierten Güter bzw. bereitgestellen Dienstleistungen zu sichern. Um dies in einer vernetzten Welt zu gewährleisten, ist es erforderlich, Teile der Produktion in andere Länder zu auszulagern, Rohstoffe dort einzukaufen, wo sie am biligsten sind und den Absatz der eigenen Produkte weltweit zu ermöglichen. Ein unterstützendes Werkzeug zur Optimierung von Abläufen im Logisiksektor ist die Supply-Chain(Lieferkette). Mittels Modellierung und Simulation der Supply-Chain sollen bestimmte Probleme und Herausforderungen der Unternehmen dargestellt, aufgedeckt und anschließend beseitigt werden. Zu diesen Problemen gehört beispielsweise das Erkennen der Schwächen einzelner Kettenglieder oder das Aufdecken der Gründe für zu lange Lieferund Produktionszeiten, denn durch die steigende Anzahl an externen Partnerunternehmen steigt auch das Risiko, da der eigene Erfolg auch vom Handeln anderer abhängig ist. Um die Zusammenhänge zwischen den Unternehmen darszustellen, entwirft man also ein Supply- Chain-Modell, welches die Ist-Situation der Lieferkette grafisch darstellt. Die anschließende Simulation dieses Modells soll es zum einen ermöglichen, die Position des Unternehmens in der Zukunft zu bestimmen/simulieren und zum anderen sogenannte Was-wenn? -Szenarien zu erstellen, um die Auswirkungen einzelner Veränderungen in der Lieferkette bestimmen zu können. Beispiele für solche Szenarien könnten sein: Wie verändern sich meine Transportkosten, wenn ich anstatt meiner drei Produktionsstätten in Europa ein zusätzliches Werk in Asien eröffnen würde?, Welche Auswirkungen hat es, wenn ein Frachter sinkt/ein LKW in einen Unfall verwickelt ist und ich somit meine benötigten Rohstoffe nicht rechtzeitig erhalte?, Was passiert, wenn ich meinen Personalbestand für den Vertrieb um 10 Prozent reduziere? Mittels solcher Szenarien soll ermöglicht werden, Probleme vorherzusehen und unnötige Kosten für hohe Lagerbestände, Leerzeiten von Maschinen oder lange Lieferzeiten einzusparen bzw. zu vermeiden, stattdessen einen reibungslosen Ablauf aller Unternehmenstätigkeiten hinsichtlich der logistischen Kooperation mit seinen Partnern zu ermöglichen. 2 Modellierung & Simulation Die Bedeutung der Modellierung von Supply-Chains von Unternehmen stieg in den letzten Jahren aufgrund der zunehmenden Globalisierung immer mehr an. Die Möglichkeiten eines jeden Unternehmens, sei es ein Dienstleistungs- oder ein Produktionsbetrieb, seine Infrastruktur zu gestalten, wurden durch die Erschließung neuer Märkte immer vielseitiger und aufgrund des somit auch stetig steigenden Konkurrenzdrucks sind insbesondere Produktionsbetriebe dazu gezwungen, ihre Rohstoff- bzw. Komponentenlieferanten kostenminimal zu wählen. 2

3 2 Modellierung & Simulation 2.1 Komplexität der Lieferkette Zur Visualisierung der Lieferkette werden Modelle verwendet, die als Grundlage für die spätere Simulation dienen. Sie ermöglichen es, die Zusammenhänge und Abhängigkeiten zu visualisieren und somit eine bessere Interpretation der Abläufe zwischen dem eigentlichen Unternehmen und seinen externen Geschäftspartnern aufzudecken. Ziel hierbei ist es, Enpässe bei der Versorgung mit Gütern und andere Schwachstellen in der Lieferkette leichter zu erkennen. Voraussetzung zum Entwurf eines solchen Modells sind Daten. Somit ist es natürlich nicht möglich, ein generelles Modell für alle Unternehmen zu erstellen, da jedes Unternehmen spezifische Geschäftsvorgänge mit unterschiedlichen Anforderungen besitzt. Tatsächlich kann die Komplexität bzw. der Umfang der Modelle sehr stark schwanken: Ein global interagierendes Unternehmen in der Automobilindustire mit tausenden Mitarbeitern, das aus der ganzen Welt Rohstoffe und Teilkomponenten bezieht, sie an mehreren Standorten verarbeitet und wieder in etlichen Filialien auf der ganzen Welt vertreibt, besitzt logischerweise ein größeres und komplexeres Modell, als der einfache Tischlerbetrieb, der nur wenige Mitarbeiter als Lieferanten lediglich seinen Werkzeughersteller und seinen Holzlieferanten hat und seine Möbel in der eigenen Tischlerei an seine Kunden vertreibt. Abbildung 1: Supply-Chain: Allgemeine Struktur Eine vereinfachte Dastellung einer Lieferkette ist in Abbildung 1 zu finden: Ausgehend von der Mitte der Grafik ist im linken Teil zu erkennen, dass der Endprodukt-Hersteller von mehreren anderen Komponentenlieferanten abhängig ist, welche wiederum von noch mehr Teillieferanten abhängig sind, welche wiederum auf ihre spezifischen Rohstofflieferanten angewiesen sind. Der rechte Teil der Grafik stellt die Zusammenhänge im Vertrieb dar: Der Hersteller liefert seine Produkte an mehrere Großhändler, welche sie wiederum an mehrere Einzelhändler verteilen, bis das Produkt schlussendlich zum Endkunden gelangt. Die größte Problematik an der Lieferkette ist also die entstehende Vielschichtigkeit, bei der Betrachtung vielseitiger Unternehmen. Jedoch ist ein Modell gerade bei diesen notwendig, um 3

4 2 Modellierung & Simulation einen Überblick über die verschiedenen logistischen Vorgänge zu bewahren. Die Problematik des sehr hohen Aufwands für die Modellierung und Simulation haben sich andere Unternehmen zu Nutze gemacht: Sie bieten einen externen Service zur Modellierung, Simulation und Optimierung der Supply Chain.[sdz] 2.2 Supply Chain Management & Zukunftsprognosen durch Simulation "Supply Chain Management is moving the right items to the right customer at the right time by the most efficient means." [Captain Vernon L. Beatty] Wie obiges Zitat beschreibt, geht es beim Management der Supply-Chain um die Koordination der Waren zwischen den einzelnen Handelspartnern. Wie bereits erwähnt gibt es externe Dienstleister, die diesen Service übernehmen, da sie Erfahrungen im Entwurf solcher Modelle besitzen, Fachleute mit Kenntnissen über die Simulation der Lieferketten haben und spezielle Algorithmen entwickelt haben, die die Herausforderungen bezüglich des optimalen Warenverkehrs auf verschiedenste Weise bewältigen können [ Vereinigung von kürzesten Reaktionszeiten und steigender Wirtschaftlichkeit 1 ]. Neben der Koordination von Waren im Sinne von materiellen Gütern beschäftigt sich das SCM(Supply Chain Management) auch mit der Koordination einzelner Kapazitäten, wie beispielsweise der optimalen Fahrtroute und Beladung eines LKWs oder der effizientesten Lauftzeit eingesetzter Maschinen, zur Minimierung der Warte- und Leerzeiten und somit der Kosten. Allgemein spricht man hier vom Ressourcenmanagement, wobei eine der wichtigesten Voraussetzungen ist, dass die Daten aller am Geschäftsprozess beteiligten Akteure vorliegen, sodass die Planung optimiert werden kann. Der Prozess der Sammlung der Daten stellt wider erwarten einen immensen Aufwand dar. Da es sich um eine so große Masse von Daten handelt, die von den Anschriften der einzelnen Unternehmen über die Kapazität jedes einzelnen Warenlagers, den unterschiedlichen arbeitsfreien Feiertagen eines jeden Landes bis hin zu den Urlaubszeiten eines jeden Mitarbeiters reichen können, überstreckt sich dieser Prozess oft über mehrere Monate. Je mehr unterschiedliche Daten für das Modell vorhanden sind, desto genauer und aussagekräftiger ist später die Simulation der Vorgänge. Viel wichtiger als die Menge der Daten ist jedoch die Richtigkeit bzw. die Aktualität, denn wenn es sich um veraltete Werte handelt, könnten verfälschte Szenarien entstehen, die keinen Stellenwert für die Verbesserung der aktuellen Unternehmenssituation haben. 2.3 Informationsasymmetrie Von Inforamtionsasymmetrie spricht man, wenn der Informationsfluss innerhalb einer kompletten Supply-Chain (vom Endkunden bis zum Rohstofflieferanten und umgekehrt) nicht effizient gewährleistet ist. Angenommen ein Endverbraucher hat einen bestimmten Bedarf an einem Gut, welchen er zunächst seinem Einzelhändler direkt oder indirekt mitteilt. Der Einzelhändler muss nun dafür sorgen, dass er beim Großhändler die Waren bestellt, um sie dem Kunden schnellstmöglich verfügbar zu machen. Der Großhändler muss dies allerdings wiederum dem Produzenten mitteilen, dass er Nachschub von dem Gut benötigt (..) Dieser Informationsfluss erstreckt sich letztendlich bis zur Rohstoffquelle und somit geht viel Zeit 1 4

5 3 Simulationsprozess und -ergebnisse verloren, bis der Kunde sein Gut erhält, was zum einen nachteilhaft für den Verbraucher, zum anderen aber auch nachteilhaft für die Planung aller anderen teilhabenden Unternhemen ist. 3 Simulationsprozess und -ergebnisse Der Simulationsprozess ist zwar ein sehr komplexes und zeitaufwendiges Unterfangen, sein Ergebnis birgt jedoch eine große Menge an nützlichen Informationen, die erheblich zum Erfolg des Unternehmens beitragen können. Man kann den kompletten Prozess in vier weitere Teilschritte einteilen: Dokumentation der bestehenden Supply Chain(I) Übertragung der Daten ins Modell(II) Simulation & Definition möglicher Szenarien(III) Entwicklung der zukünftigen Unternehmensstruktur(IV) Anhand eines fiktiven Unternehmens, soll nun beispielhaft gezeigt werden, wie dieser Prozess in der Realität stattfinden soll, welche größeren Probleme auftreten können, zu welchem Ergebnis man kommt und wie dieses interpretiert bzw. umgesetzt werden kann. Das fiktive Unternehmen hat nur eine einzige Produktionsstätte in Bremen und stellt dort ein beliebtes Kaltgetränk her. Um später ein übersichtliches Modell erstellen zu können, besteht das hergestellte Getränk der Einfachheit halber nur aus zwei Zutaten. Die erste Zutat wird vom Lieferanten Aqua in Hamburg, die andere von Hopfmalz aus Nürnberg bezogen. Verkauft wird das fertige Produkt an drei Großhändler in München, Berlin und Hamburg. 3.1 Dokumentation der bestehenden Supply Chain Bei der Dokumentation werden von Systemanalytikern alle Daten, die das Unternehmen betreffen, erfasst. Es handelt sich um einen sehr langwierigen Prozess, da im Optimalfall jeder einzelne Lieferschein, jede kleinste Verspätung sowie die Kosten- und Transportpläne genauestens dokumentiert werden, um später repräsentative Werte zu erhalten. Hier geht es hauptsächlich um konkrete Zahlenwerte wie die Daten über die Lieferzeiten zu den jeweiligen Standorten, die Anzahl der Mitarbeiter der einzelnen Unternehmen, die Dauer der Entladung, die Menge des Bedarfs pro Großhändler in einem bestimmten Zeitraum usw. Sie werden benötigt, um den Ablauf später realitätsnah abbilden zu können. Neben diesen konkreten Zahlenwerten sind allerdings auch Informationen darüber notwendig, ob es sich um regelmäßige Lieferungen für einen Stammkunden oder nur Lieferungen auf Anfrage(Einzelaufträge) handelt, da somit eventuelle verbindliche Termine fest im Lieferplan berücksichtigt werden könnten. 3.2 Übertragung der Daten ins Modell Die Übertragung der Daten in ein Modell erfordert die Zusammenarbeit der Systemanalytiker mit Modellierern: Die Analytiker wissen nach der Dokumentation über die Abläufe im Unternehmen Bescheid und die Modellierer setzen dieses Wissen in ein Modell um. Die Schwierigkeit hierbei liegt darin, den Zusammenhand zwischen den Zahlen und Abläufen direkt darzustelen: Im obigen Beispiel müssten für jeden einzelnen LKW sowohl die Daten des aktuellen Fahrers 5

6 3 Simulationsprozess und -ergebnisse inklusive seiner Arbeitszeit, vorgeschrieben Pausenzeit etc., als auch Informationen über den Beladungszustand, die Kilometerzahl, die aktuelle Position oder die Fahrtdauer gespeichert werden. Da es sich hier um eine Menge mehrerer verschiedener Zustände handelt, nutzt man in der Regel auch mehrere verschiedene Modelle, um den Ablauf korrekt Abbilden zu können. Sie dienen als Grundlage für die anschließend beschriebene Simulation. Im folgenden stark vereinfachten Modell für den Getränkeproduzenten sind grundlegende Strukturen zu erkennen. 3.3 Simulation & Definition möglicher Szenarien Für die Simulation der verschiedenen Zustände existieren Softwarelösungen, die als Basis die zuvor erstellten Modelle nutzt: Sie verbindet die verschiedenen Modelle und ermöglicht somit die Darstellung aller Zustände des gesamten Systems mit seinen Eigenschaften. Durch die aktive Simulation und die daraus resultierenden Ergebnisse können ebenso neue Erkenntnisse über die Leerzeiten/Wartezeiten der verwendeten eingesetzen Mittel - egal ob Lager, Transportmittel oder personelle Ressource - gewonnen werden, die es ermöglichen, den zukünftigen Mitteleinsatz besser planen zu können. Der entscheidende Unterschied zum Modell ist die Möglichkeit, Szenarien definieren zu können, deren Auswirkungen sofort dargestellt werden. Die bereits erwähnten Was-Wenn -Szenarien bringen zahlreiche Möglichkeiten hervor, das Unternehmen zu begünstigen - auch sie müssen allerdings in der Regel zuerst in die Simulation eingebaut werden, um später bei veränderten Umweltzuständen eine passende Lösung zu finden. Für den im Beispiel genannten Getränkehersteller könnte ein neu definiertes Szenario die Neueröffnung einer Produktionsstätte in Süddeutschland sein: Unter ständiger Beobachtung der Kosten würden die bereits erfassten Daten des Werkes in Bremen auf den potentiellen neuen Standort unter ständiger Berücksichtigung der veränderten Lieferstrecken und möglicher neuer Rohstoffbezugsquellen hochgerechnet werden. Somit erhielte die Geschäftsführung des Bremer Unternehmens einen repräsentativen Überblick, welche Vor- und Nachteile bzw. Herausforderungen oder Chancen eine neue Produktionsstätte bietet. Weitere mögliche Szenarien wären die Veränderung von Fahrtrouten, um zu sehen, ob dies nicht geringere Kosten hervorbringen würde oder die Auswirkungen, die ein Ausfall eines LKWs auf die gesamte Lieferkette hätten. 6

7 4 Zusätzliche entscheidungsunterstützende Funktionen 3.4 Entwicklung der zukünftigen Unternehmensstruktur Nachdem mittels Simulation neues Potential, Kosteneinsparungen oder mögliche Gewinnquellen aufgedeckt wurden, gilt es, diese auch in die Praxis umzusetzen. In der Regel kostet auch diese Umsetzung viel Zeit und Aufwand - mithilfe der Simulation wurden zwar Strategien entwickelt, die in der Theorie bessere Ergebnisse erzielten, jedoch treten in der Praxis fast immer neue Probleme auf, die nicht berücksichtigt wurden. Es handelt sich also auch hier um einen Prozess: In der Testphase wird anfangs versucht, die neu entwickelten Strategien umzusetzen. Treten hierbei Probleme auf, müssen diese erneut dokumentiert und in die Modelle eingebunden werden, sodass der Simulationsprozess mit aktuellen Problemdaten versorgt wird, um durch verbesserte Simulation eine Lösung zu finden. 4 Zusätzliche entscheidungsunterstützende Funktionen Mit der Simulation der Lieferkette können somit viele Prozesse zwischen dem Unternehmen und seinen Partnern verbessert werden, trotz allem sollte nochmal verdeutlicht werden, dass es sich hierbei um einen sehr langwierigen und daher auch kostspieligen Prozess handelt. Daher stellt sich die Frage, ob man die gewonnenen Informationen durch etwaige Erweiterungen noch zu anderen Zwecken nutzen könnte. 4.1 Interne Standortplanung In der Tat gibt is noch viele weitere Möglichkeiten: Neben der entscheidungsunterstützenden Funktion ausserhalb des Unternehmens ist es auch möglich, die Partner außer acht zu lassen und nur den einzelnen Standort zu betrachten: Die logistischen Herausforderungen innerhalb und außerhalb eines Standortes unterscheiden sich zwar in einigen Gesichtspunkten(keine Staus, keine immensen Transportkosten/-strecken, etc), ähneln sich in ihrer Gesamtheit jedoch recht stark: Die Akteure sind nun nicht mehr die Rohstofflieferanten auf der anderen Seite der Erdhalbkugel, sondern die Produktionshalle nebenan, die die Getränkeflaschen etikettiert, bevor sie in die eigene Abteilung zur Befüllung gelangen. Hier gilt es umso mehr, die just-intime-produktion zu gewährleisten und eigene Ressourcen sinnvoll auszulasten. Es bestehen also ebenso Abhängigkeiten und Transportwege, die einer optimalen Planung von Maschinen, Personal und sonstigen Ressourcen bedürfen. 4.2 Unternehmensplanung/-erweiterung Weiteres Potential bietet die Kenntnis über die verschiedenen Lieferanten: Hier beschäftigt man sich mit der Frag, ob es sinnvoll wäre, bestimmte Unternehmenszweige auszulagern bzw. einzukaufen. Ist beispielsweise bisher ein externer Lieferant dafür beauftragt, die produzierten Waren vom eigenen Werk zu den Großhändlern zu bringen, könnte mittels einer Analyse des Aufwands und der Kosten simuliert werden, ob es nicht günstiger wäre, den Lieferanten ins eigene Unternehmen zu integrieren bzw. eigene Transportmittel anzuschaffen, die diese Aufgabe kostengünstiger übernehmen könnten, um somit den Marktwert des Unternehmens zu stärken und seine langfristige Existenz zu sichern. Selbes gilt für die outsourcing-strategie - hierbei vermittelt man allerdings Teilprozesse des Unternehmens an externe Anbieter, die bestimmte Aufgaben kostengünstiger lösen können. 7

8 5 Konklusion 5 Konklusion Zusammenfassend ist also zu sagen, dass die Simulation von Lieferketten im Produktionssektor für große Unternehmen mit vielen externen Teilnehmern eine durchaus sinnvolle Investition und ein wichtiges Werkzeug sowohl bei der Entscheidungsunterstützung, als auch beim Lösen unerwarteter Probleme sein kann. Gleichzeitig ist diese Entscheidung zur Simulation allerdings mit einem hohen Risiko verbunden, da es sich hier um einen aufwendigen und kostspieligen Prozess handeln kann, der nur zum Erfolg führt, wenn er richtig umgesetzt wird. Besondere Betonung gilt dabei der Formulierung Prozess. Denn neben der anfänglichen Aufnahme aller aktuellen Daten und der korrekten Abbildung der Unternehmensstruktur ist es von enormer Wichtigkeit, dass diese Daten ständig überprüft und aktualisiert werden, um eine möglichst realitätsnahe Simulation zu gewährleisten. Die Chancen, die im Bereich der Simulation stecken, wurden also sehrwohl erkannt und ihre Nutzung ausserhalb des Bereichs Lieferkette zur Analyse verschiedenster Unternehmensprozesse wird wohl zukünftig von immer größerer Bedeutung sein. Obwohl auch die Masse an notwendigen und verfügbaren Daten steigen wird, wird es wohl auch immer wieder neue Erkenntnisse und Algorithmen für die Interpretation dieser geben, sodass versucht werden wird die Simulation immer noch präziser zu gestalten und das untehmerische Risiko immer mehr zu vermindern. Literatur [1] Carl Ulrich Gmindner, Nachhaltigkeitsstrategien systemisch umsetzen. Deutscher Universitats-Verlag, 1.Auflage Januar 2006 [2] ICFAI Center for Management Research, Wal-Mart s Supply-Chain Management Practices Paper, 2003 [3] Yoon Chang, Harris Makatsoris, Supply Chain modeling using simulation Paper, unbekanntes Veröffentlichungsdatum [4] Adolfo Crespo Márquez, Dynamic Modeling for Supply Chain Management Springer London, 2010 [5] Alexandre Dolgui, Jean-Marie Proth, Supply Chan Engineering Springer London, 2010 [6] David Blanchard, Supply Chain Management - Best Practices 2nd Edition, John Wiley & Sons, Inc.,

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