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1 epub WU Institutional Repository Saskia Gisa Luise Kauder Strategische Planung internationaler Produktionsnetzwerke in der Automobilindustrie Thesis Original Citation: Kauder, Saskia Gisa Luise (2008) Strategische Planung internationaler Produktionsnetzwerke in der Automobilindustrie. Doctoral thesis, WU Vienna University of Economics and Business. This version is available at: Available in epub WU : October 2008 epub WU, the institutional repository of the WU Vienna University of Economics and Business, is provided by the University Library and the IT-Services. The aim is to enable open access to the scholarly output of the WU.

2 Strategische Planung internationaler Produktionsnetzwerke in der Automobilindustrie Dissertation zur Erlangung des akademischen Grades einer Doktorin der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften vorgelegt am Institut für Transportwirtschaft und Logistik der Wirtschaftsuniversität Wien von Diplom-Kaurau Saskia Kauder aus Darmstadt Oktober 2008

3 Danksagung Für die vielseitige Unterstützung bei der Erstellung meiner Dissertation während der letzten fünf Jahre möchte ich allen danken, die mich in Wien und Darmstadt begleitet haben. Zuallererst danke ich meinem Doktorvater Prof. Dr. Herbert Meyr für die einmalige Chance, die er mir mit der Stelle geboten hat und die umfassende Betreuung, die es mir ermöglicht hat, mit jeder Frage zu ihm zu kommen. Herrn Univ.Prof. Werner Jammernegg danke ich für die bereitwillige Übernahme der Zweitbetreuung und Herrn Prof. Dr. Sebastian Kummer für die Einbindung in sein Institut und unterschiedliche Projekte während meiner Zeit in Wien. Prof. Stephen Graves möchte ich für seine Gastfreundschaft und Gespräche über meine Arbeit danken. Für die Anfänge in Wien haben mir insbesondere Marek und Tobias die wichtigsten Überlebenstipps gegeben, für die ich mich herzlich bedanken möchte. Ganz besonders hat mir die Unterstützung meiner lieben Kollegen geholfen, von denen ich mich im Einzelnen bedanken möchte: Den Philipps für so viel Spaÿ für wenig Geld, Irene fürs Zuhören, Heidi für die Zusammenarbeit und die vielen Hilfestellungen in der Zeit nach Wien, Rainer für den Hinweis fürs richtige Programmieren mit Google, Claudia, Anita und Daniela für die vielen Gespräche, den 'Domschkejungs' Daniel und Christian für die methodischen Ratschläge, Florian, für die vielen kleinen Hilfestellungen aber insbesondere für die Kaeepausen sowie Steen, Christian und Devin für ihre Unterstützung. Meinem Vater möchte ich dafür danken, dass er mich immer in dem Vorhaben bekräftigt hat und alles dafür getan hat, damit es mir gelingt. Meiner Mutter möchte ich dafür danken, dass sie immer für mich da ist. Nicht zuletzt möchte ich Kai für seinen Tipp danken, dass man in Wien seinen Doktor in einem Jahr machen kann. Besonders danken möchte ich Daniel, der mich während der gesamten Zeit begleitet und immer wieder aufgemuntert hat. Ihm und allen anderen verdanke ich, dass es sich um eine schöne und lehrreiche Zeit gehandelt hat.

4 Deutsches Abstract Diese Arbeit befasst sich mit der strategischen Netzwerkplanung internationaler Automobilhersteller mit einem Schwerpunkt auf Premiumhersteller. Bei einem gegebenen Produktionsnetzwerk sollen insbesondere die Zuordnungen von Fahrzeugmodellen zu Werken sowie die Werkskapazitäten für einen Planungshorizont von mehreren Jahren geplant werden. Hierfür werden zunächst die Rahmenbedingungen der Automobilindustrie und deren Modellierungsmöglichkeiten in einem Optimierungsmodell dargestellt. Anschlieÿend wird ein gemischt-ganzzahliges Modell vorgestellt, das die Summe aller abgezinsten Investitionszahlungen und operativen Supply Chain Kosten minimiert und gleichzeitig eine hohe Flexibilität des Netzwerkes durch eine bestimmte Zuordnungsstruktur (die einer Kette) von Produkten und Werken anstrebt. Da mithilfe von Standardsolvern die Lösung des aufgestellten Modells für Probleme praxisrelevanter Gröÿe in akzeptabler Zeit nicht möglich ist, werden zwei für die Problemstellung neu entwickelte und implementierte Verfahren der Lokalen Suche vorgestellt und anhand unterschiedlicher Probleminstanzen mit einem Standardsolver verglichen und bewertet. Bei steigender Problemgröÿe übertreen hierbei die Lösungsverfahren den Standardsolver deutlich. Im Anschluss daran wird die Robustheit der mit den neuen Verfahren ermittelten Lösungen anhand unterschiedlicher Szenarien untersucht. Hierbei lässt sich erkennen, dass für die untersuchten Beispiele gute Ergebnisse bezogen auf Gewinne und den Servicegrad erzielt werden können. Die in der Arbeit vorgestellten Modelle und Methoden können als Instrument verwendet werden, um ein angemessenes und robustes Produktionsnetzwerk für einen internationalen Automobilhersteller zu bestimmen. Englisches Abstract This paper addresses strategic network planning for international automotive manufacturers, in particular of premium cars. The focus is on product to plant allocation and capacity expansion decisions for a given network design with xed plant locations. General conditions of the automotive industry and their integration in a mathematical optimization model are presented. A mixed integer program minimizing the sum of all discounted capital expenditures and operational cost while incorporating exibility of a network by a specic allocation structure of products and plants ('chain') is formulated. However, this model can not be eciently solved for practical problems by commercial software. Therefore, two new problem specic local search methods are presented which are evaluated for dierent problem sizes in comparison to a commercial solver. With increasing complexity of the problems the two local search methods do outperform the commercial solver. The robustness of the generated solutions is than evaluated for different future szenarios. From the examples it can be seen, that good results regarding expected sales can be realised by the generated solutions. The presented models and methods provide an instrument to dene an adequate and robust production network for an international automotive manufacturer.

5

6 Inhaltsverzeichnis Abstracts Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis Symbolverzeichnis I VII IX XI XIII 1 Einleitung Die Situation in der Automobilindustrie Ziel der Arbeit Vorgehen der Arbeit Strategische Netzwerkplanung in der Automobilindustrie Produktionsnetzwerke als Teil des Supply Chain Managements Supply Chain und Supply Chain Management Supply Chain Planning Strategische Netzwerkplanung Rahmenbedingungen und Anforderungen Strategische Rahmenbedingungen Makroökonomische Rahmenbedingungen Physische Rahmenbedingungen Charakteristika in der Automobilindustrie Supply Chain Struktur in der Automobilindustrie Spezische Rahmenbedingungen Risiken und Netzwerkexibilität Unsicherheiten und Risiken Prozessexibilität in globalen Produktionsnetzwerken Modellierung und Optimierung von Produktionsnetzwerken Allgemeine Modelleigenschaften und Lösungsmethoden Allgemeine Modellierungsaspekte Modellierung internationaler Rahmenbedingungen Unsicherheiten, Robustheit und Flexibilität Lösungsmethoden III

7 IV Inhaltsverzeichnis 3.2 Modellansätze aus der Automobilindustrie Strategische Kapazitäts- und Investitionsplanung des Produktionsnetzwerkes eines internationalen Automobilherstellers Weitere Modelle für die Kapazitäts- und Belegungsplanung in der Automobilindustrie Anforderungen an die Optimierung Komplexität und Lösungsverfahren Unsicherheiten und Stochastische Optimierung Mehrzieloptimierung Vergleich der Ansätze von Jordan und Graves (1995) und Ferber (2005) Komplexität und Lösungsverfahren Berücksichtigung von Unsicherheiten Berücksichtigung von multikriteriellen Zielen Optimierungsmodell für ein exibles Produktionsnetzwerk Motivation Kettenmodell Investitionsplanung Supply Chain Planung Prozessexibilität Modellerweiterungen Unterschiede zu dem Originalproblem Zusätzliche Nebenbedingungen zur Prozessexibilität Emissionen und weitere Aspekte Laufzeitverhalten des aufgestellten Basis- und Kettenmodells Testumfeld und Basisdaten Zusammenfassung der Ergebnisse Lösungsmethode für die Planung exibler Produktionsnetzwerke Verfahrensbeschreibung Beschreibung der Teilprobleme Bestimmung einer Startlösung Beschreibung des Verbesserungsverfahrens Performancevergleich der Lösungsmethode mit einem Standardsolver Testprobleme Bewertungskriterien Beschreibung und Analyse der Ergebnisse Robustheit unterschiedlich exibler Produktionsnetzwerke Darstellung einzelner Eekte Auswirkungen der Kettenbedingungen auf den Zielfunktionswert Eekte von Nachfrage- und Wechselkursschwankungen Auswirkungen unvorhergesehener Ereignisse auf Gewinn und Absatzzahlen Design der durchgeführten Tests

8 Inhaltsverzeichnis V Darstellung der Ergebnisse Zusammenfassung und Ausblick 229 A Variantenvielfalt 233 B Fahrzeugsegmente 235 C Literaturüberblick 237 D Modellformulierung von Ferber E Zufällig generierte Szenarien 245 Literaturverzeichnis i

9

10 Abbildungsverzeichnis 1.1 Weltautomobilproduktion in Internationale Supply Chain Supply Chain Planning Matrix Protektionistische Handelshemmnisse Die vier Supply Chain Grundtypen Beispiel für eine Produktstruktur Beispiel für einen Produktlebenszyklus in der Automobilindustrie Zulieferkette in der Automobilindustrie Mögliche Vertriebsstufen eines Automobilherstellers Produktionsnetzwerk eines Premiumherstellers am Beispiel von BMW Lage des Entkopplungspunktes verschiedener Automobilhersteller Belegungschart eines Premiumherstellers Zusammenhang der Prozessexibilität mit weiteren Flexibilitätsformen Flexibilität verschiedener Netzwerkstrukturen Hinzufügen von Flexibilität zu einem bestehenden Netzwerk Stückweise lineare Zollkostenfunktion bei Anwendung von Tarifratenquoten Schranken für die Ermittlung von Verrechnungspreisen Hierachisches Vorgehen bei der Zuordnung von Produkten zu Werken Festhängen in lokalem Minimum Spannender Baum in einem bipartiten Graphen Kettenbedingungen Kettenstruktur mit Zyklus Ausgeglichene Zuordnung Mittelwert des relativen Gap's von MIP B für 6, 7, 8, 9, 10, 12 und 18 Werke bei steigender Anzahl von Produkten Relatives Gap von MIP B für 6, 10 und 12 Werke bei steigender Anzahl von Produkten Laufzeit von CPLEX zur optimalen Lösung von MIP B und MIP K Beispiel für den Ablauf der Regretheuristik Beispiel für das Verfahren von Prim/Dijkstra Genereller Ablauf des Erönungsverfahrens Beispiel der Regretheuristik für neu anlaufende Produkte Beispiel für die Kettenheuristik VII

11 VIII Abbildungsverzeichnis 5.6 Beispiel für Fall 1a von Zug CLOSE Beispiel für Fall 1b von Zug CLOSE Beispiel für Fall 2 von Zug CLOSE Beispiel für Fall 3 von Zug CLOSE Beispiel für Fall 4 von Zug CLOSE Ablauf des Transformationsschrittes CLOSE OPEN: Früheres Önen einer Zuordnung OPEN: Önen einer neuen Zuordnung Vergleich Operation 2-Opt mit Operation SWAP SWAP von zwei Solitärmodellen über deren gesamten Lebenszyklus SWAP von zwei Split-Modellen über deren gesamten Lebenszyklus SWAP von zwei Split-Modellen, der zur Verletzung der Kettenbedingungen führt Lokale Suche mit Threshold Accepting Kapazitätsauslastung des Ausgangsszenarios S0 von Problem P Entwicklung der Lösungsgüte für P2S Abhängigkeit der Lösungsgüte bei TA und VB von der Anzahl an Aufrufen Zuordnungsstruktur B (P 1S0) Zuordnungsstruktur K (P 1S0) Produktionsverlagerung in Szenario P1S Struktur B(P2S0C1) und Kettenstruktur K(P2S0C1) A.1 Anzahl PKW-Modelle am amerikanischen Markt A.2 Durchschnittliche Anzahl PKW-Modelle am amerikanischen Markt A.3 Anzahl PKW-Modelle am deutschen Markt A.4 Durchschnittliche Anzahl PKW-Modelle am deutschen Markt

12 Tabellenverzeichnis 2.1 Zollbelastung von PKW-Importen aus der EU und Japan nach Asien Typologie einer Automobil-Supply Chain Vergleich der Lösungsansätze von Ferber (2005) und Jordan und Graves (1995) Beispiel für die Nebenbedingungen 4.9a und 4.9b Relatives Gap von MIP B in % Relatives Gap von MIP K in % Parameter und Werte für das Threshold Accepting Aufteilung der Werkskapazitäten von P1S Produkteigenschaften von P1S Kalendarisierungsprole der Struktur- und Produktinvestitionen Aufteilung der Werkskapazitäten in P2S Produkteigenschaften von P2S Zielfunktionswerte für Problemtyp P Zielfunktionswerte für Problemtyp P Ergebnisse für die optimal lösbaren Probleme P Ergebnisse für die nicht optimal lösbaren Probleme P Ergebnisse für die praktischen Probleme P Kapazitätsauslastung in Struktur B (P 1S0) Strukturvergleich für unterschiedliche Zukunftsszenarien Eekte bei Nachfrage- bzw. Wechselkursschwankungen Verhältnis von Kapazitätsangebot und Produktnachfrage Untersuchte Preisniveaus Mittelwert der relativen Gewinne und der Servicegrade von P2C1 bei Preis p a Mittelwert der relativen Gewinne und der Servicegrade von P2C1 bei Preis p e Auswirkungen der Szenariotypen auf die Strukturen B(P 2S0C1) und K(P 2S0C1) Auswirkungen der Szenariotypen auf die Strukturen B(P 2S0C2) und K(P 2S0C2) Auswirkungen der Szenariotypen auf die Strukturen B(P 2S0C3) und K(P 2S0C3) IX

13 X Tabellenverzeichnis B.1 Automobilsegmente E.1 Wechselkursszenario P2S E.2 Regionsabhängige Nachfrageszenarien von Problem P E.3 Produktabhängige Nachfrageszenarien von Problem P

14 Abkürzungsverzeichnis AFTA BOM ASEAN GA GATT CAFE CAPEX GE GK JIT JIS LC LEV LP Mercosur ME MIP NAFTA NPV OECD OEM OPP PKW PM s SA SC SCM SCOR-Modell SCP SNP TA ASEAN Free Trade Association Bill of Materials Association of Southeast Asian Nations Genetischer Algorithmus General Agreement on Taris and Trade Corporate Average Fuel Economy Capital Expenditures Geldeinheiten Gesamtkosten Just-in-Time Just-in-Sequence Local Content Low-Emission Vehicles Linear Problem Mercado Común del Cono Sur Mengeneinheiten Mixed Integer Problem North Amarican Free Trade Agreement Net Present Value (Kapitalwert) Organisation for Economic Co-operation and Development Original Equipment Manufacturer Order Penetration Point Personenkraftwagen Premiummarke Sekunden Simulated Annealing Supply Chain Supply Chain Management Supply Chain Operations Reference-Modell Supply Chain Planning Strategic Network Planning Threshold Accepting XI

15 XII TSP TH TTC TTM UNFCCC VB VDA VM VNS VP WTO ZEV Abkürzungsverzeichnis Traveling Salesman Problem Threshold Time-to-Customer Time-to-Market United Nations Framework Convention on Climate Change Verbesserungsverfahren (Lokale Suche) Verband der Automobilindustrie Volumenmarke Variable Nachbarschaftssuche Verkaufspreis World Trade Organization Zero-Emission Vehicles

16 Symbolverzeichnis Indizes und Mengen A it Bereits zugeordnete Produkte in Werk i zum Zeitpunkt t t fix β q Menge an Linien, die von Rohbau q bedient werden ende j Periode, in der Produkt j ausläuft g Index für Produktionstechnologien: Rohbau B, Oberäche P und Montage A γ i Menge an Rohbaulinien in Werk i i = 1... I Index für Werke Ī Menge der Werke ι n Menge an Produkten, die auf Montageband n gefertigt werden j = 1... J Index für Produkte J t Menge an Produkten, die in Periode t hergestellt werden Jt neu Menge an Produkten, die in Periode t anlaufen l i Menge an Linien in Werk i m = 1... M Index für Materialklassen und Motorvarianten n = 1... N Index für Produktionslinien ω = 1... Ω Index für Szenarien pt i Anzahl möglicher Permutationen aller Werke i pt jt Anzahl möglicher Permutationen aller Produkte j in Periode t q = 1... ρ Index für Rohbauanlagen Q i Submenge der Werke i Q jt Submenge der Produkte j in Periode t Q i Komplementärmenge der Werke i; Qi = Ī Q i Q jt Komplementärmenge der Produkte j in Periode t; Qjt = J t Q jt r = 1... R Index für Absatzregionen s = 1... ϕ Index für Beschaungsregionen start j Periode, in der Produkt j anläuft t = 1... T Index für Perioden τ Jahr des Produktionsstartes bzw. der Kapazitätserweiterung t fix Anzahl an Perioden, für die alle Investitionsentscheidungen bereits getroen wurden XIII

17 XIV Symbolverzeichnis Daten a pi Produktionskoezient für Position p in Werk i [Kapazitätseinheiten/- ME] α it Prognosekoezient für die Entwicklung des Wechelskurses in Land/- Standort/Währungsregion i in Periode t an cp Anteil an Standardteilen [%] an M jm Anteil der Modelle j, die mit Motor m ausgestattet sind [%] anlauf i Maximale Anzahl an in einer Periode neu anlaufender Produkte in Werk i b t Investitionsbudget in Periode t [GE] c ijt Produktionskosten von Modell j in Werk i in Periode t [GE/ME] c co rt Strafkosten pro überschrittenes Gramm CO 2 je Kilometer [GE/g/km] c D irjt Distributionskosten für Produkt j aus Werk i in Absatzregion r in Periode t [GE/ME] c k Variable Kosten für den Aufbau von Werkskapazitäten [GE/ME] c M jmst Materialkosten von Material m für Modell j aus Beschaungsregion s in Periode t [GE/ME] c O igt Zusatzkosten der Technologie g für die Produktion in der Zusatzschicht in Werk i in Periode t [GE/ME] c kps Variable Kosten für den Aufbau von Teilekapazitäten interner Lieferanten [GE/ME] c kp Variable Kosten für den Aufbau von Teilekapazitäten im Werk [GE/- ME] c ls jrt variable Kosten bei Verfehlung der Nachfrage nach Produkt j in Region r in Periode t [GE] c S ijmst Beschaungskosten für Material m, das für die Produktion von Modell j in Werk i aus Beschaungsregion s in Periode t angeliefert wird [GE/ME] c Sk Variable Kosten für zusätzliche Kapazitäten der internen Lieferanten [GE/ME] c T irjt Transportkosten von Werk i in Absatzregion r in Periode t [GE/ME] c V ijmst Versorgungskosten von Material m aus Region s für die Produktion von Modell j in Werk i in Periode t [GE/ME] c Z ijrt Zollkosten für Modell j von Werk i in Absatzregion r in Periode t [GE/ME] co j CO 2 -Ausstoÿ von Produkt j [g/km] co max rt Vorgegebener Maximalwert einer Region für den CO 2 -Ausstoÿ pro Fahrzeug [g/km] cost t Gesamte Supply Chain Kosten in Jahr t [GE] Nachfrage von Region r nach Produkt j in Periode t [ME] d jrt

18 Symbolverzeichnis XV D jrt Wahrscheinlichkeitsverteilung der Nachfrage von Region r nach Produkt j in Periode t [ME] d jt Durchschnittliche jährliche Nachfrage nach Produkt j in Periode t [ME] DK i Distributionskosten bei Transporten ausgehend von Werk i [GE] erw ig Maximale Anzahl an Kapazitätserweiterungsstufen in Abteilung g von Werk i Ex it Wechselkurs im Verhältnis zur Nominalwährung für Land/Standort/Währungsregion i in Periode t ex it Wechselkursfaktor für Land/Standort/Währungsregion i zur Umrechnung in die Nominalwährung in Periode t ex R rt Wechselkursfaktoren für die Absatzregionen im Verhältnis zur Referenzwährung ex S st Wechselkursfaktoren für die Beschaungsregionen im Verhältnis zur Referenzwährung f pf igj Fixe produktspezische Investitionen für Produkt j in der Technologie g in Werk i [GE] f pv igj Variable produktspezische Investitionen für Produkt j in der Technologie g in Werk i [GE/ME] fig st Fixe Investitionszahlungen für Strukturerweiterungen in Technologie g in Werk i [GE] fe j Treibstoezienz von Produkt j fe min Minimale Anforderungen für die aggregierte Treibstoezienz verkaufter Fahrzeuge im Sinne der CAFE Bestimmungen flex ig Flexibilitätsreserve der Technologie g in Werk i [%] F K i Standortxkosten für Werk i [GE] h i, h j Strafkosten bei Überschreiten der möglichen Anzahl an Zuordnungen je Werk bzw. je Produkt [GE] h f it Strafkosten für die Nutzung ktiver Kapazität [GE] inv t Gesamt getätigte Investitionen in Periode t [GE] k i Kapazität aller Produktionslinien bzw. restriktive Kapazität in Werk i [ME] k ig(t) Produktionskapazität der Technologie g = P, A in Werk i (in Periode t) [ME] kn(t) A Produktionskapazität von Montagelinie n (in Periode t )[ME] kij(t) B Produktionskapazität für Produkt j im produktspezischen Rohbau in Werk i (in Periode t) [ME] kq B Kapazität von Rohbau q [ME] k cp Systemkapazität für Standardprodukte [ME] k np Systemkapazität, die nicht für Standardprodukte verwendet wird [ME]

19 XVI Symbolverzeichnis k erw Zusätzliche Kapazität im Vergleich zur Ausgangskapazität [ME] kig erw Kapazität einer Erweiterungsstufe in Werk i der Technologie g = P, A [ME] ki O Überstundenkapazität in Werk i [ME] k red Geringere Kapazitätsnutzung im Vergleich zur Ausgangskapazität [ME] kj S Kapazität der internen Lieferanten pro Produkt j [ME] k sp ij Produktspezische Kapazität für Fahrzeugmodell j in Werk i [ME] kalig;(t τ) st Kalendarisierungsprol für Strukturinvestitionen der Technologie g in Werk i bei Investition in Periode τ [%] kal p igj;(t τ) Kalendarisierungsprol für Produktinvestitionen für Produkt j der Technologie g in Werk i bei Investition in Periode τ [%] lc i Prozentsatz des Local Content, der in Werk i zugefügt werden muss [%] LC i Local Content, der in Werk i zugefügt wird [GE] lc min ijmst Mindestanteil von Material m, das aus Region s für die Produktion von Modell j in Werk i in Periode t beschat werden muss [%] lc max ijmst Maximalanteil von Material m, das aus Region s für die Produktion von Modell j in Werk i in Periode t beschat werden muss [%] n Z jt Maximale Anzahl an Produktionsstandorten/-linien für Modell j in Periode t n B i Maximale Anzahl an Rohbauanlagen, die ohne Kapazitätserweiterungen in Werk i integriert werden können p jrt Erlös für den Verkauf des Produktes j in Region r zum Zeitpunkt t [GE/ME] P K i Produktionskosten in Werk i [GE] φ t Diskontierungsfaktor in Periode t reg ig Anteil der Normalkapazität der Technologie g in Werk i [%] red jt Kapazitätsreduktion bei Einführung von Produkt j in Periode t [%] s k Variable Kostenersparnis für das Vermeiden des Aufbaus weiterer Werkskapazitäten [GE/ME] s kp Variable Kostenersparnis für das Vermeiden des Aufbaus weiterer Teilekapazitäten im Werk [GE/ME] tax it Steuersatz in Land i in Periode t [%] V E jrt Verkaufserlös von Produkt j in Absatzregion r in Periode t [GE] vp ijt Verrechnungspreis für Produkt j aus Werk i in Periode t [GE/ME] W groÿe Zahl x min n, x min it Minimale Produktionsmenge auf Linie n bzw. in Werk i in Periode t [ME]

20 Symbolverzeichnis XVII ζ nt 0/1-Parameter, der den Wert 1 annimmt, wenn einer Produktionslinie n in Periode t bereits ein Produkt zugeordnet ist und 0 sonst Ẑ jn 0/1-Parameter, der den Wert 1 annimmt, wenn ein bestehendes Produkt j einer Produktionslinie n bereits zugeordnet ist Ẑ pi 0/1-Parameter, der den Wert 1 annimmt, wenn Position p einer gegebenen Zuordnungsstruktur dem Werk i zugeordnet ist und 0 sonst zins Zinssatz [%] zoll irt Zollsatz bei Import in Absatzregion r ausgehend von Werk i in Periode t [%] zul ij 0/1-Parameter, der den Wert 1 annimmt, wenn Modell j dem Werk i zugeordnet werden kann und 0 sonst Variablen δ Veränderung der ursprünglichen Gesamtkapazität, δ = 1... δ cp Veränderung der ursprünglichen Kapazität für Standardteile, δ cp = 1... cp δj S Veränderung der ursprünglichen Kapazität interner Lieferanten pro Fahrzeug, δ j = 1... j jp Zuordnungsvariable, die den Wert 1 annimmt, wenn Produkt j Position p in einer vorgegebenen Struktur zugeordnet wird und 0 sonst. ls jrt Lost Sales von Produkt j in Absatzregion r in Periode t [ME] X ijt Produktionsmenge von Produkt j in Werk i in Periode t [ME] Xijgt h Produktion bei Nutzung der ktiven Kapazität [ME] X nt Produktionsmenge auf Produktionslinie n in Periode t [ME] Xt co 0 Überschreitung der vorgegebenen CO 2 -Werte [g/km] Xijrt D Absatzmenge von Fahrzeugmodell j aus Werk i in Markt r in Periode t [ME] Xijt inv Stückvolumen der Produktinvestitionen von Fahrzeugmodell j in Werk i in Periode t [ME] Xij max Produktionsspitze von Modell j in Werk i während des Produktlebenszyklus von j [ME] Xijt OB Produktionsmenge in der Zusatzschicht der Rohbauanlagen von Modell j in Werk i in Periode t [ME] Xigt O Produktionsmenge in der Zusatzschicht in Technologie g = P, A in Werk i in Periode t [ME] Xijmst S Beschaungsmenge von Material m von Lieferant s für die Produktion von Fahrzeugmodell j in Werk i in Periode t [ME] Y igt Ganzzahlige Variable, die die Erweiterungsstufe der Strukturkapazitäten in Technologie g in Werk i in Periode t angibt Z ijt Zuordnungsvariable, die den Wert 1 annimmt, wenn Produkt j in Periode t in Werk i gefertigt wird und 0 sonst

21 XVIII Symbolverzeichnis Z ijt Binärvariable, die den Wert 1 annimmt, wenn für Produkt j in Periode t in Werk i ein zweiter Rohbau installiert ist und 0 sonst Z jn Zuordnungsvariable, die den Wert 1 annimmt, wenn Produkt j auf Produktionslinie n gefertigt wird und 0 sonst Zielfunktionswerte F (x) Zielfunktionswert des Kandidaten x, F (x) = F SC (x) + F Z (x) F SC (x) Zielfunktionswert für MIP SC bzw. LP SC für den Kandidaten x F Z (x) Zielfunktionswert für MIP Z des Kandidaten x F K Optimaler Zielfunktionswert für MIP K F C Zielfunktionswert für MIP K bei zwei Stunden Laufzeit von CPLEX Fl V Bester Zielfunktionswert aller Aufrufe a von VB in Durchlauf l = 1... L Fl T Bester Zielfunktionswert aller Aufrufe a von TA in Durchlauf l = 1... L { } Bester bekannter Zielfunktionswert für MIP K : min l F C, Fl V, Fl T Zielfunktionswert für MIP B bei zwei Stunden Laufzeit von CPLEX F K F B F S Zielfunktionswert der Startlösung F Zielfunktionswert der insgesamt besten gefundenen Lösung F = { } min l F B, Fl V, Fl T G St Gewinn von Struktur St [GE] Sg St Servicegrad der Struktur St [%] Modelle MIP B MIP K MIP Z MIP SC LP SC Basismodell zur Minimierung der Investitions- und Supply Chain Kosten Kettenmodell zur Minimierung der Investitions- und Supply Chain Kosten bei der Beschränkung auf Kettenstrukturen Zuordnungs-Teilmodell zur Bestimmung der mengenunabhängigen Zuordnungen und Strukturerweiterungen unter minimalen Investitionkosten Supply Chain-Teilmodell zur Bestimmung der mengenabhängigen Variablen unter minimalen Investitions- und Supply Chain Kosten relaxiertes Supply Chain-Teilmodell zur Bestimmung der mengenabhängigen Variablen unter minimalen Investitions- und Supply Chain Kosten

22 Kapitel 1 Einleitung 1.1 Die Situation in der Automobilindustrie Die Automobilindustrie stellt mit 15% des weltweiten Bruttosozialproduktes und einer Beschäftigung von etwa 8,8 Millionen Mitarbeitern bei Herstellern, Zulieferern und Dienstleistern heute wie auch in Zukunft einen der weltweit wichtigsten Wirschaftszweige dar. Im Jahr 2006 wurden - bei einer Steigerung von 4% - 67,6 Millionen Automobile 1 bei einer täglichen Produktionsrate von etwa Einheiten gefertigt. Eine weitere Steigerung in den nächsten Jahren ist zu erwarten (vgl. VDA, 2007, Seite 42 und Mercer Management Consulting, 2004, Seite 11). Seitdem Henry Ford die erste Massenproduktion von Automobilen in einer Flieÿbandfertigung in den 1920er Jahren ermöglichte und sich das 'Lean Production' (Schlanke Produktion) basierend auf dem 'Toyota Production System' 2 in den 1980er Jahren weltweit durchsetzte, hat sich auf den Automobilmärkten einiges verändert. Die Automobilindustrie steckt in einer weiteren (dritten) Umbruchphase (vgl. Kurek 2004, Seite 9 und Becker 2002, Seite 2). Bereits seit mehreren Jahren weisen die Hauptabsatzmärkte USA, Europa und Japan eine zunehmende Sättigung auf (vgl. Pander und Wagner 2005, Seite 12 und Becker 2007, Seite 9). Auch wenn im Jahr 2006 seit zwei Jahren wieder mehr Fahrzeuge in den EU-Ländern verkauft wurden, bezieht sich diese Steigerung hauptsächlich auf Osteuropa. Die Zahlen in den USA und Japan gingen hingegen weiter zurück (vgl. VDA, 2007, Seite 42f). Bei einer eindeutigen Verschiebung der Nachfrage auf 'neue' Märkte stieg die weltweite Nachfrage um 3% auf 62,8 Millionen Fahrzeuge. Diese Steigerung wirkte sich hauptsächlich auf asiatische und deutsche Marken aus, wohingegen die 'Big Three' 3 aus den USA Absatzeinbuÿen auch am heimischen Markt von etwa 8,2% realisierten (vgl. VDA, 2007, Seite 42f). Die genaue Verteilung der weltweiten Automobilproduktion in 2006 ist in Abbildung 1.1 dargestellt. Ein verhältnismäÿig hoher Anstieg ist hierbei in Osteuropa und Asien festzustellen. Mercer Management Consulting (2004, Seite 23f) geht in einer in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut durchgeführten Studie davon aus, dass Europa bis zum Jahr 2015 zu der weltweit wichtigsten Automobilproduktionsregion aufsteigen wird (35% der 1 Hiervon elen 56,9 Millionen auf Personenkraftwagen (PKW) und leichte Nutzfahrzeuge 2 vgl. Ohno (1993), Schary und Skjott-Larsen (2001, Seite 162) u.a. 3 Chrysler Corporation, Ford und General Motors

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