Forschungsbericht zum Projekt: Kosten und CO2-Emissionen im Produktionsnetzwerk von Magna Europe

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1 Forchungbericht zum Projekt: Koten und CO2-Emiionen im Produktionnetzwerk von Magna Euroe Sebatian Rötzer, Walter S.A. Schwaiger Bereich Finanzwirtchaft und Controlling Intitut für Managementwienchaften Techniche Univerität Wien Abtract Die Produktiontätigkeit von Magna Euroe baiert auf einem dezentral organiierten Produktionnetzwerk. Den einzelnen Automobilroduzenten (OEM) werden Zulieferteile au unterchiedlichen Produktiontätten geliefert. In den einzelnen Produktiontandorten laufen verchiedene Fertigungrozee mit unterchiedlichen Wertchöfungtiefen ab. Beiielweie umfat die Fertigung eine Stoßfänger in der Regel einen Sritzgu-, einen Lackier- und einen Montageroze. Au Netzwerkerektive tellt ich die Frage, ob e innvoll it, einen derart dreitufigen Proze an einem Standort durchzuführen. Die beiden erten Prozee ind kaitalinteniv, oda ihre Zuammenfaung in einem Produktionwerk zur Erzielung von Skaleneffekten angebracht ercheint. Beim Montageroze ercheint eine Aulagerung in Produktionatelliten, welche in der Nähe der OEM angeiedelt ind, innvoll, zumal die einzelnen Betandteile der Stoßfänger in komakter Form kotengüntiger bi in die Nähe der OEM geliefert werden könnten. Zur Beurteilung der Vorteilhaftigkeit einer Satellitenorganiation bedarf e einer Netzwerk-Kotenrechnung, um die mit den unterchiedlichen Organiationformen verbunden Koten ermitteln zu können. Zur Einbeziehung de Nachhaltigkeitaekt in die Netzwerkentcheidung ind in die Kotenrechnung auch die im Netzwerk anfallenden ökologichen Reourcenverbräuche einzubeziehen. Zur Erfüllung der verchiedenen Anforderungen gilt e die Netzwerk-Kotenrechnung einereit auf ein Suly Chain Network-Modell (SCN) und anderereit rozeorientiert aufzuetzen. Darüber hinau it die SCN-Kotenrechnung flexibel auzugetalten, um die Auwirkungen der verchiedenen Entcheidungvariablen im Kotenmodell abzubilden. 1

2 1. Einleitung Der Klimawandel tellt heute weltweit Staaten, Gemeinchaften und Unternehmen vor große oziale, ökologiche und ökonomiche Herauforderungen. In der Hoffnung, den evident gewordenen Veränderungroze unter Kontrolle zu bekommen, etzen viele Rechtgemeinchaften auf zunehmend triktere Geetze hinichtlich Energieeffizienz und Emiion von Treibhaugaen. Beonder betroffen von dieen Maßnahmen it die Automobilindutrie, welche ich mit teigenden ökologichen Anforderungen owohl hinichtlich ihrer Produkte al auch ihrer Produktionrozee bzw. Produktionnetzwerke konfrontiert ieht. Kern de vorliegenden Forchungrojekt it die otimale Augetaltung der Produktiontätten im Suly Chain Network (SCN) von Magna Euroe hinichtlich Nachhaltigkeit- und Kotenkriterien. Zu dieem Zweck wird eine automationgetützte, teilweie elbtkalibrierende SCN-Kotenrechnung entwickelt, welche die Reourcenverbräuche und Koten de Magna Euroe-SCN abbildet und die Berechnungen für unterchiedliche Entcheidungen hinichtlich de Standort, der durchgeführten Prozee, der Lagerkaazitäten owie der roduzierten und tranortieren Gütermengen ermöglicht. Die in der SCN-Kotenrechnung ermittelten Reourcenverbräuche und Koten bilden die Bai zur Betimmung von otimalen Netzwerkkonfigurationen. Um die SCN-Otimierung für die verchiedenen Zulieferteile von Magna Euroe vornehmen zu können, wird die SCN-Kotenrechnung bezüglich der Entcheidungvariablen flexibel aufgeetzt und in eine lineare Form gebracht. Die lineare Form ermöglicht odann eine lineare Otimierung. Schließlich werden auch Otima für unterchiedliche Szenarien betimmt und auf ihre Robutheit analyiert. Die Validierung de Modell erfolgt anhand einer rototyich imlementierten SCN-Alikation für augewählte Produkte von Magna Euroe. 2. Methodik 2.1 SCN-Toologie und SCN-Materialflurechnung: Flexible Modellierung Die Modellierung der Fertigung- und Tranortrozee im Magna Euroe-SCN erfolgt anhand einer generichen SCN-Toologie (iehe Dakin, 2013, Srivatava, 2007 und Tang, 2006). Abbildung 1 zeigt eine exemlariche Satellitenorganiation für ein SCN-Produktionnetzwerk, wobei im Werk in Deutchland z.b. der Sritzgu- und Lackierroze durchgeführt wird. Die Montage der Stoßfänger erfolgt im in Polen angeiedelten Satelliten, welcher näher bei den in Finnland und Ungarn angeiedelten OEM liegt. Dabei fallen folgende Tranorte an, u.z. von den Zulieferern zu den Produktiontätten, vom Werk zum Satelliten und vom Satelliten zu den OEM. 2

3 Abbildung 1: Satellitenorganiation OenStreetMa contributor Die generiche SCN-Toologie baiert auf Indikatorvariablen für die Standorte I, wobei der Subindex für den -ten Standort teht, und für die am Standort getätigten Prozee I,, wobei den -ten Proze kennzeichnet. Die Standorte beitzen eine eindeutige geografiche Lage, oda ich die zwichen den Standorten liegenden Ditanzen z.b. mit Google Ma betimmen laen. Durch die IT-mäßige Imlementierung der Ditanzabfragen mittel Google Ma API wird da generich augetaltbare SCN-Produktionnetzwerk hinichtlich der geografichen Vernetzung elbtkalibrierend. 2.2 SCN-Kotenrechnung: Prozeorientierte Fundierung Auf da generich fetlegbare SCN-Produktionnetzwerk wird die rozeorientierte Kotenrechnung (iehe Schwaiger, 2012 und Heinen, 1983) aufgeetzt. Dabei werden jedem Produktiontandort die jeweiligen Fertigungrozee und den in der SCN-Toologie verbundenen Standorten die jeweiligen Tranortrozee zugeordnet. Da rozeorientiere SCN- Kotenmodell umfat omit alle dyadichen SCN-Verbindungen, welche von den Zulieferern über die Produktiontätten von Magna Euroe bi zu den OEM definiert ind, und alle Produktiontätten von Magna Euroe. In dieem Modell ind die Materialflüe owohl in den Fertigungrozeen innerhalb der Produktiontandorte al auch in den tandortübergreifenden Tranortrozeen definiert, oda die Materialflüe im Sinne der Material- und Energieflurechnung (iehe Chrit & Burrit, 2014) al Träger von CO2-Emiionen und Koten dienen können. Zur flexiblen Augetaltbarkeit de SCN-Kotenmodell, welche auch für die lineare Programmierung verwendet werden kann, wird ein lineare Kotenmodell (iehe Wang et al., 2011 und Diabat & Simchi-Levi, 2009) verwendet. Die dabei eingeführte Untercheidung der Netzwerkkoten (K SCN ) in fixe und variable Betandteile chafft die Flexibilität, welche zur angemeenen Abbildung der Auwirkungen der Entcheidungvariablen benötigt werden. 3

4 (1) K SCN = + fix K fixe Standort- koten I + fix K, I var var k, x, + k t x t variabler Proze- kotenatz Produktion- Menge ( in Stück ) fixe Proze- koten t, variabler Tranort- kotenatz Tranort- Menge ( in Stück ) Die in Gleichung (1) dargetellte roduktbezogene SCN-Kotenfunktion it eine zu Demontrationzwecken gewählte vereinfachte Form. Sie enthält die Fixkoten für die Standorte und für die an den Standorten durchgeführten Prozee. Welcher Standort und welcher Proze eingerichtet ind, da wird durch die beiden Indikatorvariablen angezeigt. Neben den Fixkoten werden in der SCN-Kotenfunktion auch die variablen Koten einbezogen. Die variablen Prozekoten für die an den Standorten in den jeweiligen Prozeen gefertigten Gütermengen (x, ) werden anhand der damit verbundenen Prozekotenätze betimmt. Hinter dieer Outut-baierten Dartellungform teht ein äquivalente Inut-baierte Kotenmodell, wobei die hinter der Produktionmenge tehenden Reourceneinätze anhand der jeweiligen Preie für die Reourcen bewertet werden. Die Reourcen umfaen dabei die klaichen Produktionfaktoren (Material, Peronal, Technologie und Fremdleitungen) und die ökologichen Reourcen (u.z. CO2, Energie, Waer, Prozewaer, Löungmittel und Müll). Die mit den Tranorten, welche in der Kotenfunktion mit den Subindex t angezeigt werden, im SCN-Produktionnetzwerk verbunden variablen Koten berechnen ich au dem Produkt der tranortierten Mengen und den entfernungabhängigen Tranortkotenätzen. Um die SCN- Kotenfunktion rechenbar zu machen und in eine funktionfähige SCN-Kotenrechnung zu tranformieren, bedarf e der Kalibrierung der verchiedenen Modellarameter, worauf im Kaital Datenbai eingegangen wird SCN-Otimierung Die generiche und flexible Struktur der SCN-Kotenrechnung bietet vielfältige Anwendungmöglichkeiten. Wird die Funktion beiielweie auf ein derzeit eingerichtete Magna Euroe-SCN aufgeetzt, dann laen ich damit die geamten, fixen und variablen SCN- Koten ermitteln. Durch die Prozeorientierung laen ich auch die Verbräuche der ökologichen Reourcen im Produktionnetzwerk betimmen, oda ich auf der SCN-Kotenrechnung neben einem Koten- auch ein CO2-Emiion-Reorting aufetzen lät. Die SCN-Kotenrechnung bildet nicht nur die Bai für da Berichtween. Sie wird auch zur Otimierung betehender Produktionnetzwerke verwendet. Im einfachten Fall erfolgt die 4

5 Otimierung durch einen Vergleich der Koten bzw. CO2-Emiionen von betehenden Produktionnetzwerken mit den Werten von alternativen Netzwerken. Durch die lineare Form de SCN-Kotenmodell laen ich auch mathematiche Otimierungen im Rahmen der linearen Programmierung unter Einhaltung von Bechränkungen hinichtlich von Mengen, Kaazitäten und Verfügbarkeiten de SCN-Produktionnetzwerk durchführen. Dabei wird durch die Selektion der Entcheidungvariablen die otimale Netzwerkkonfiguration betimmt, wobei ich die Otimalität auf da zugrunde gelegte Otimierungkriterium (z.b. Koten oder CO2- Emiionen) bezieht. In der robuten Otimierungvariante (iehe Sahinidi, 2004) werden auch für alternative Nachfrage- und Lieferzeitzenarien otimale Löungen betimmt. Die artiell otimalen Löungen werden in allen Szenarien augewertet, um die über alle Szenarien otimale, d.h. robute Netzwerkkonfiguration zu ermitteln. 3. Datenbai Zur Tranformation der SCN-Kotenfunktion in die SCN-Kotenrechnung bedarf e der Kalibrierung der in der Funktion definierten Kotenarameter und Mengenvariablen. Die mengenmäßigen Materialflüe innerhalb de SCN-Produktionnetzwerk werden augehend von den OEM-Abatzmengen über die Tranortrozee owie die anhand von Stückliten abgebildete Hierarchie an Inut/Outut-Beziehungen in den Fertigungrozeen bi zu den von den Lieferanten gelieferten Güter modelliert. Die Verknüfung der mit einem Zulieferteil verbundenen Materialflüe erfolgt anhand der Artikelnummern, welche e innerhalb de SCN-Netzwerk einheitlich zu definieren gilt. Die zeitbezogenen Einätze der im SCN-Produktionnetzwerk verwendeten Potentialfaktoren in Form von Peronal und Betriebmittel werden in den Fertigung- und Tranortrozeen modelliert. Abbildung 2: SCN-Datenbank Abbildung 2 zeigt die Grundtruktur der nach datenbanktechnichen Grundätzen (iehe Elmari & Navathe, 2005 owie Ramakrihnan & Gerke, 2003) aufgeetzten SCN-Datenbank. Die Datenbank enthält die au unterchiedlichen Quellen tammenden Zeit- und Mengengerüte aller Fertigung- und Tranortrozee im SCN-Pro- 5

6 duktionnetzwerk, welche mit der rototyich ertellten SCN-Alikation unter Verwendung von Stückliten- und Artikelnummer-bezogenen Informationen generiert werden. Die für die SCN-Kotenrechnung benötigen Preie für die Produktionfaktoren und ökologichen Reourcen enthält die SCN-Datenbank Felder, welche al Schnitttelle fungieren und unter Verwendung zuätzlicher Datenquellen kalibriert werden. Für da Koten- und CO2-Emiion Reorting owie die SCN-Otimierung greift die SCN-Alikation auf die SCN-Datenbank zu. 4. Reultate Die SCN-Datenbank und die rototyich imlementierte SCN-Alikation liefern die Baiinformationen für da Reorting von Koten und CO2-Emiionen im SCN-Produktionnetzwerk. Die lineare Struktur der SCN-Kotenfunktion ermöglicht zudem die Otimierung de SCN-Produktionnetzwerk hinichtlich einer Satellitenorganiation, wobei die Fertigungrozee aufgealten und in Produktionatelliten augelagert werden. Die Otimierung it in zweifacher Hinicht flexibel. Einereit ind verchiedene Otimierungkriterien verwendbar und anderereit ind unterchiedlich viele Entcheidungvariable wählbar. Die biherigen Erfahrungen zeigen, da der modellhafte Zugang zur SCN-Kotenrechnung im raktichen Alltag durchau Probleme bereitet. Seine Notwendigkeit für da Reorting und die Otimierung tehen aber außer Zweifel, zumal anonten weder betehende noch künftig angedachte Netzwerke volltändig dartellbar ind. 5. Zuammenfaung Im Zeitalter von Indutrie 4.0, wobei der Foku zumeit auf cyber-hyikalichen Produktiontätten liegt, it eine bilang unerreichte Informationmenge und -vielfalt verfügbar. Da Erkenntniobjekt im vorliegenden Forchungrojekt it nicht ein einzelner Produktiontandort, ondern vielmehr ein Netzwerk an Produktiontätten. Inhaltlich geht e um die in Produktionnetzwerken anfallenden Koten und CO2-Emiionen. Zu dieem Zweck wird eine SCN-Kotenrechnung deignt und imlementiert, welche e ermöglicht, die Koten und CO2-Emiionen für aktuelle owie für künftig gelante Produktionnetzwerke zu betimmen. In der rototyich imlementierten SCN-Alikationen werden die in der SCN-Datenbank au den unterchiedlichten Datenquellen ytematiierten Informationen verwendet, um Koten- und CO2-Emiionberichte zu ertellen owie otimale Konfiguration de SCN- Produktionnetzwerk zu eruieren. Die Nutznießer umfaen folglich Suly Chain Planer, Umweltbeauftragte, Logitiklaner, Verkauf und da To Management. 6

7 Die Anwendbarkeit de im Forchungrojekt entwickelten Deign owie eine rototyiche Imlementierung ind nicht auf Magna Euroe begrenzt. Vielmehr laen ie ich auf alle dezentral organiierten Produktionnetzwerke anwenden. Die Übertragung der Netzwerkkonzete auf andere Produktionunternehmen erfordert neben dem Methodenwien in den Bereichen Produktion, Betriebwirtchaft, IT, Management und Mathematik auch eine kommunikative Kometenz, um ein gemeiname Vertändni bei alle Beteiligten chaffen zu können und die vielfach auftretenden Datenrobleme zu beheben. Dieer Methodenmix it bei einzelnen Peronen nur elten anzutreffen. Er it allerding zentraler Betandteil der an der TU Wien augebildeten Wirtchaftingenieure und Wirtchaftinformatiker, wa erklärt, warum diee Projekt an der TU Wien abgewickelt wird. Literatur Chrit K. & Burrit R., 2014, Material flow cot accounting: a review and agenda for future reearch, Journal of Cleaner Production, htt://dx.doi.org/ /j.jclero Dakin M. S., 2013, Network and Dicrete Location, Wiley Diabat A. & Simchi-Levi D., 2009, A carbon-caed uly chain network roblem, International Conference on Indutrial Engineering and Engineering Management, Intitute of Electrical and Electronic Engineer Elmari R. & Navathe S.B., 2005, Grundlagen von Datenbankytemen, Pearon Studium Heinen E., 1983, Indutriebetrieblehre, Gabler Ramakrihnan R. & Gehrke J., 2003, Databae Management Sytem, McGraw-Hill Sahinidi N., Otimization under uncertainty: tate-of-the-art and oortunitie, Comuter and Chemical Engineering, 28, 2004, Schwaiger, W., 2013, IFRS-Finanzmanagement: Koten- und Leitungrechnung, TU Wien Srivatava S. K., 2007, Green uly-chain management: A tate-of- the-art literature review, International Journal of Management Review, Volume 9, Iue 1, Tang C. S., 2006, Perective in uly chain rik management International, Journal of Production Economic, Volume 103, Wang F. et al., 2011, A multi-objective otimization for green uly chain network deign, Deciion Suort Sytem, Volume 51, Iue 2,