Beer Distribution Game - Ready for next level?

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1 ss Erfolg in der Beschaffungskette (k)ein Kinderspiel Beer Distribution Game - Ready for next level? Version 2.0 vom 31. Januar 2014 / Rolf Steinegger, Dipl. Bau.-Ing ETH SIA SVI EMBE

2 Inhalt Vorwort ! Zusammenfassung...4! Quellen Ausgewählte Begriffe Detailliertes Inhaltsverzeichnis Abbildungsvzeichnis ! Aufgabenstellung...16! 2.! Level 1: Das Beer Distribution Game (Problembeschreibung)...20! 3.! Level 2: Kundenbestellung schwankt um einen Mittelwert...23! 4.! Level 3: Zufällige Entwicklung der Kundenbestellungen (Trends)...46! 5.! Level 4: Supply Chain Management und Systems Engineering...70! 6.! Fazit und Wertung...89! 7.! Beilage: Spielanlage und anleitung für das Beer Distribution Game...94! 8.! Beilage: Erfahrungen und Verhalten der Teilnehmer...106! 9.! Beilage: Ausgewählte Diagramme und Reglerdarstellung (Format A4)...113! Autor Steinegger, Rolf (*1969), Dipl. Bau.-Ing. ETH SIA SVI, Executive Master in Business Engineering FH, Höheres Lehramt ETH. Fachlicher Austausch Barbey, Hans-Peter, Prof. Dr.-Ing., Fachhochschule Bielefeld Mitarbeit / Zweitmeinungen / Korreferat Büchi, Roland, Prof. Dr. / Hosang, Juerg, Prof. Dr. / Dingerkus, Stefan (alle ZHAW) Hemming, Harald, Dipl. Ing. (Kühne und Nagel) Änderungsjournal Version 1 vom Oktober 2012 Version 2: Berücksichtigung der Transportkosten, Einführung von Level 4ac und Level 4abc, Anwendung des Bestandpunktverfahrens auf Level 4ac und 4abc sowie redaktionelle Überarbeitung. "Preisausschreiben" Wer eine Spielstrategie beschreiben kann, mit der er oder sie mit der Kundenbestellreihe aus dem Level 3 (Kap. 4) einen höheren Gewinn als die ausgewiesenen 2.1 durchschnittliche Gewinnmarge für die gesamte Lieferkette erzielt, gewinnt den mit mindestens einer grossen Kiste Bier dotierten Steinegger-Preis. Seite 2 von 115 / Version 2.0 vom 31. Januar 2014

3 Vorwort Es scheint, als sei das ursprüngliche Ziel grundsätzlich erreicht: Das Beer Distribution Game vom Anschauungsunterricht für Probleme in der Beschaffungslogistik zum Anlass für Beiträge auf der Lösungssuche für bessere Beschaffungsstrategien, u.a. bei extrem kurzen Beschaffungszyklen zu machen. Und darüber hinaus? Aus Spass an der Freude, als Übung zur Schärfung des Verstandes und zur Anwendung und Verbindung einiger Grundbegriffe aus Logistik und Regelungstechnik und ein klein wenig Tabellenkalkulation kurz: aus Freude an der kreativen Lösungssuche. Oder um es in den Worten von Kociemba und Poincaré zu sagen: Diese Erkenntnis wird kein Menschheitsproblem lösen aber die Frage nach dem Nutzen stellt sich für mich nicht. Forschung ist einfach spannend. (Kociemba 2010) Der Gelehrte studiert die Natur nicht, weil das etwas Nützliches ist. Er studiert sie, weil er daran Freude hat, und er hat Freude daran, weil sie so schön ist. Wenn die Natur nicht so schön wäre, so wäre es nicht der Mühe wert, sie kennen zu lernen, und das Leben wäre nicht wert, gelebt zu werden. (Henri Poincaré ) Abb. 1: "Rolf's Beer Distribution - more than a game". Geschenk eines ehemaligen Studierenden zu Weihnachten Vielleicht ist das ganze am Ende ja trotzdem "mehr als ein Spiel" und es schaut ein Nutzen für die Logistik heraus. Als Ansatz dazu dient der Level 4. NZZaS vom : 20 ist die Gotteszahl ein Artikel über Kociemba, Herbert und seine Suche nach der maximalen Anzahl Zügen, mit welcher Rubik s Cube aus jeder Ausgangsposition in die Zielposition gebracht werden kann. Version 2.0 vom 31. Januar 2014 / Seite 3 von 115/

4 0. Zusammenfassung Der Bullwhip-Effekt in der Beschaffungskette Kennen Sie das "Beer Distribution Game" (BDG)? Spielregeln und verlauf sind unter Logistikern und Systemgheoretikern weit herum bekannt. Auch die Phänomene, die sich damit so eindrücklich zeigen lassen, gehören zum "mainstream der Logistik" (Werner 2008 u.a.): Peitscheneffekt, Aufschaukelung und die Auslieferung der Spieler an ein an sich einfaches System, das sich aber nicht ohne Weiteres beherrschen lässt. Das BDG ist also eine Simulation zur Anschauung zentraler Herausforderungen in der Beschaffungslogistik. Das Spiel basiert stark auf den Arbeiten von Forrester (1958 / 1975). Werner, Hartmut (2008, 3. vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage): Supply Chain Management Grundlagen, Strategien, Instrumente und Controlling. Gabler Deutschland. (S. 38f). Forrester, Jay (1975): Industrial Dynamics: A Major Breakthrough for Decisions Makers. In: Collected Papers of Jay W. Forrester. Wright-Allen Press, Inc. (Seite 23) Erstmals publiziert in Harvard Business Review 36, no. 4 (July-August 1958), pp BDG - more than a game? Aber kennen Sie auch die Lösung des Problems? Können Sie einem unbelasteten Anfänger einen Algorithmus erklären, mit dem er oder sie erfolgreich spielt? Ziele sind ja bekanntlich, dass die gesamte Lieferkette "automatisch" in die Gewinnzone kommt, dass der Gewinn der gesamten Lieferkette möglichst hoch wird und dass der Peitscheneffekt vermieden wird. Neu an dieser Fragestellung ist der Fokus auf die Lösung(en) statt auf die Probleme diese können als bekannt vorausgesetzt werden. Erkenntnisse 1) Es ist möglich, einen oder mehrere geeignete Algorithmen zu beschreiben, mit denen eine Bestellmenge (und weitere Bestellparameter) berechnet werden, so dass der Erfolg im Spiel kontrolliert werden kann. 2) Lösungsalgorithmen sind möglich für Kundenbestellungen, welche um einen Mittelwert schwanken - wie auch für Kundenbestellungen, welche Trends unterliegen (Boom und Baisse). 3) Es lässt sich abschätzen, wie hoch der Gewinn im Spiel maximal sein kann. Die gefundenen Lösungs-Algorithmen lassen sich damit vergleichen. Die Algorithmen lassen sich untereinander vergleichen und bestimmten Anwendungsfällen (Vergleich von Modell und Realität) zuordnen. 4) Der Peitscheneffekt lässt sich in Beschaffungsketten mit zeitlichen Verzögerungen und variablen Kundenbestellmengenreihen nicht grundsätzlich vermeiden, sondern nur kontrollieren. 5) Es lässt sich eine Rangfolge bestimmen für die Wirksamkeit systemischer Eingriffe - Beispiele sind die Veränderung der Anzahl Elemente im System, die Verkürzung von Lieferzeiten etc. 6) Es lassen sich konkrete Gemeinsamkeiten und Unterschiede von Modell und Realität beschreiben. Seite 4 von 115 / Version 2.0 vom 31. Januar 2014

5 Die Kundenbestellreihe schwankt um einen Mittelwert? Bestellen Sie "order in - order out" Wenn die Kundenbestellungen um einen Mittelwert schwanken, ist es im BDG am einfachsten und erfolgreichsten, jeweils in jeder Runde dieselbe Menge nachzubestellen, wie gerade abverkauft wird. Damit kann sowohl finanzieller Erfolg erzielt werden wie auch eine ansprechende Lieferbereitschaft garantiert werden (z.b. Service Level 95 % und Gedeckter Anteil des Bedarfs 99 %), wenn das Lager in etwa doppelt so hoch gross ist wie die durchschnittliche Kundenbestellmenge (für σ = 2.4). Werden auch Transportkosten berücksichtigt, so hängt die Wahl der erfolgreichsten Spielstrategie vom Verhältnis von Lager- und Transportkosten ab. Je nachdem werden die bekannten Beschaffungsstrategien aus der Logistik (Bestandpunktverfahren oder Bestellrhythmusverfahren) oder aber die order in - order out-strategie bessere Resultat bringen. Die Annahmen für die Logistikkosten sind im Spiel hoch. Es wird deshalb nur möglich sein, Gewinne zu machen, wenn entweder die Liefermengen (Stückzahlen) höher oder die Logistikkosten tiefer sind als im Spiel. Ein PID-Regler zur Bewältigung von Trends Wenn sich die Bestellungen zufällig entwickeln sind die Mitglieder der Lieferantenkette sind vor Probleme gestellt, für die es im Lehrbuch (bisher) keine einfache Anleitung gibt. Es wird eine Lösung aus der Regelungstechnik gezeigt, mit dem auch diese Herausforderung erfolgreich gemeistert wird. Ein solcher PID-Regler wurde erstmals von Dejonckheere (2003) vorgeschlagen. Die rasche, aber gemässigte (Über-)Reaktion auf Veränderungen der Kundenbestellungen macht den Unterschied bei einer zufälligen Entwicklung der Kundenbestellungen (Trendlinie mit Boom und Baisse) zusammen mit relativ hohen Sicherheitsbeständen. Dejonckheere, J. et al (2003): Measuring and avoiding the bullwhip effect: A control theoretic approach. European Journal of Operational Research 147 (2003) Bestandpunktverfahren und Bestellrhythmusverfahren Bei den bekannten Beschaffungsstrategien aus der Logistik werden Trends bewältigt, indem bei jeder Bestellung die Bestellparameter neu berechnet werden (z.b. Sicherheitsbestand, Bestellmenge, oder Bestellrhythmus). Diese Strategien schneiden im BDG im Vergleich zum PID-Regler verhältnismässig schlecht ab, weil ab dem 3 Glied in der Beschaffungskette der "Ausnahmenzustand" herrscht. Durch die streng lineare Struktur der Kette hat jedes Glied nur genau einen Abnehmer, was zu sehr hohen Lagerkosten führt. In der Realität hätte jedes Glied eine mehr oder weniger ausgeglichene Bestellreihe zu bewältigten, weil sich die Einzelbestellungen mehrere Abnehmer zu einem "Rauschen" überlagern. Ein sinnvoller Vergleich zwischen den Strategien betrachtet deshalb lediglich eine Beschaffungskette mit zwei Gliedern, was als "Direktimport" vom Detailhändler beim Hersteller interpretiert werden kann. In diesem Fall hängt die Wahl der besten Strategie vom Verhältnis der Stückkosten zu den Logistikkosten und vom Verhältnis der Lager- zu den Transportkosten ab. Version 2.0 vom 31. Januar 2014 / Seite 5 von 115/

6 Strukturelle Vereinfachung > systemische Vereinfachung > durchgängiger Informationsfluss Eine Verkürzung der Lieferkette bedeutet eine tiefgreifende, struktuelle Vereinfachung. Sie ist deshalb die wirkungsvollste Massnahme, um im BDG den finanziellen Erfolg zu erhöhen und gleichzeitig die Lieferbereitschaft zu gewährleisten. An zweiter Stelle steht die Verminderung der Verzögerungseffekte (kürzere Lieferzeiten) und damit die Verminderung der Rückkoppelungseffekte. Schliesslich leistet auch der durchgängige Informationsfluss ("open books") im Sinne des Supply Chain Managements einen Beitrag zur Optimierung der Gewinne. Vergleich von Modell und Realität Der definierten, linearen Kette aus gleichartigen Elementen mit einem Produkt (Bier) stehen in der Realität vielfältige, dynamische Beschaffungsketten mit verschiedenen Elementen und Beziehungen für mehrere Produkte mit verschiedenen Charakteristiken gegenüber. Das System ist zwar in beiden Fällen komplex, im Modell aber ist es abgeschlossen sowie durch konstante Systemeigenschaften und Randbedingungen definiert (statt offen und veränderlich). Lagerkosten versus Transportkosten Die hohen Lagerkosten und die fehlenden Transportkosten geben einen klaren Anreiz, um häufig zu bestellen (Bestellzyklus 1, also PID-Regler). In der Realität hängen Lagergrösse und Bestellzyklen und damit der Entscheid für die "richtige" Beschaffungsstrategie vom Verhältnis von Lager- zu Transportkosten ab (u.a.). Damit im Zusammenhang stehen selbstverständlich auch die Sicherheitsbestände und die Lieferbereitschaft, resp. die Lieferverzugskosten und die "lost sales". Eingangssignal Das Eingangssignal (Kundenbestellmenge) wird in der Regel für die ganze Kette mehr oder weniger gleichmässig angenommen, d.h. jedes Glied in der Beschaffungskette hat eine breite Kundschaft, sodass durch Überlagerung der Kundenbestellreihen eine statistische Verteilung entsteht (keine grossen Einzelbestellungen, die sich mit Phasen ohne jeden Bestelleingang abwechseln wie in den hinteren Gliedern der Beschaffungskette des BDG, wenn die klassischen Beschaffungsstrategien angewendet werden). In der Realität dürfte der "Level 2" den Normalfall darstellen, d.h. das Eingangssignal (Kundenbestellreihe) entspricht einem "Rauschen" (Bestellmenge schwankt um einen Mittelwert). Damit wird das Signal mathematisch eindeutig beschreibbar (mit statistischen Methoden). Trends wie im "Level 3" dürften eher die Ausnahme bilden. Ebenso ist das deterministische (= konstante) Inputsignal mit singulärer Irregularität (einmalige Änderung) aus der Spielanlage eine Modellannahme, die verhältnismässig weit von der Realität weg ist. Sie eignet sich aber sehr gut für die Veranschaulichung des Bullwhipeffektes und der Notwendigkeit für ein Reglerdesign sowie dessen Einstellung. Seite 6 von 115 / Version 2.0 vom 31. Januar 2014

7 Quellen Dejonckheere, J. et al (2003): Measuring and avoiding the bullwhip effect: A control theoretic approach. European Journal of Operational Research 147 (2003) Dejonckheere, J. et al (2004): The impact of information enrichment on the Bullwhip effect in supply chains: A control engineering perspective. European Journal of Operational Research 153 (2004) Forrester, Jay (1975): Industrial Dynamics: A Major Breakthrough for Decisions Makers. In: Collected Papers of Jay W. Forrester. Wright-Allen Press, Inc. (Seite 23) Erstmals publiziert in Harvard Business Review 36, no. 4 (July-August 1958), pp Gomes / Probst (1999, 3. Auflage): Die Praxis des ganzheitlichen Problemlösens - vernetzt denken, unternehmerisch handeln, persönlich überzeugen. Haupt Berne. (S. 72ff) Haberfellner, Reinhard (Hrsg., 2012): Systems Engineering, 12. durchgesehene Auflage. Orell Füssli, Verlage industrielle Organisation Zürich. (S. 38 und 431) Hosang, Jürg (2009): Supply Chain Management. Skript zur Vorlesung Ökonomische und Soziale Systeme 2. Zürcher Hochschule für angewandte Wissenschaften. NZZaS vom : 20 ist die Gotteszahl ein Artikel über Kociemba, Herbert und seine Suche nach der maximalen Anzahl Zügen, mit welcher Rubik s Cube aus jeder Ausgangsposition in die Zielposition gebracht werden kann. Mann, Heinz et al (2009, 11. neu bearbeitete Auflage): Einführung in die Regelungstechnik - analoge und digitale, Fuzzy-Regler, Regler-Realisierung, Software. Carl Hanser Verlag München. (S. 210, Bild 5.25) Steinegger, Rolf (2009): Spielstrategien für die Simulation einer Lieferantenkette aus der Logistik ("Bierspiel"). Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften. Steinegger, Rolf (2009): Unterrichtsmaterialien zum Beer Distribution Game. Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften. Werner, Hartmut (2008, 3. vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage): Supply Chain Management Grundlagen, Strategien, Instrumente und Controlling. Gabler Deutschland. (S. 38f) Wiegand, Jürgen (2005): Handbuch Planungserfolg - Methoden, Zusammenarbeit und Management als integraler Prozess. vdf Hochschulverlag ETH Zürich. Unger, Jochem (2004, 3., überarbeitete und ergänzte Auflage): Einführung in die Regelungstechnik, Grundlagen mit Anwendungen aus Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften. B.G. Teubner Stuttgart Leipzig Wiesbaden. (Kap. 9 Übungsaufgaben und Lösungen). Version 2.0 vom 31. Januar 2014 / Seite 7 von 115/

8 Ausgewählte Begriffe Beer Distribution Game BDG The Beer Distribution Game (also known as the beer game) is a simulation game created by a group of professors at MIT Sloan School of Management in early 1960s to demonstrate a number of key principles of supply chain management. The purpose of the game is to understand the distribution side dynamics of a multi-echelon supply chain used to distribute a single item, in this case, cases of beer. The game is played by teams of at least four players, often in heated competition, and takes from one to one and a half hours to complete. A debriefing session of roughly equivalent length typically follows to review the results of each team and discuss the lessons involved. (Wikipedia) Bestandpunktverfahren Beschaffungsstrategie aus der Logistik, bei der bei Erreichen eines vordefinierten Lagerbestandes (! Sicherheitsbestand) eine Bestellung ausgelöst wird. Bestellrhythmusverfahren Beschaffungsstrategie aus der Logistik, bei der in einem vordefinierten Rhythmus Bestellungen ausgelöst werden. Berechnet wird jeweils die zu bestellende Menge! order up to level Bullwhip-Effekt (dt.) Peitscheneffekt: Bezeichnung für Aufschaukelungsphänomene in Beschaffungsketten. open books Freier Informationsfluss im! Supply Chain Management order in - order out Beschaffungsstrategie, bei der im gleichen Rhythmus wie die Kundenbestellungen eintreffen auch jeweils die gleiche Menge nachbestellt wird. order up to level Vordefinierte Lagergrösse im! Bestellrhythmusverfahren PID-Regler Regler aus der! Regelungstechnik, welcher Proportional-, Integral- und Differential-Anteile enthält. Regelungstechnik Regeln heisst, eine gegebene Vorschrift so gut wie möglich trotz Störungen einzuhalten. Dazu wird die zu regelnde Grösse eines Systems fortlaufend gemessen und mit der Führungsgrösse (Vorschrift! Sollwert) verglichen. Tritt eine Abweichung zwischen der Regel- und der Führungsgrösse auf, wird das Seite 8 von 115 / Version 2.0 vom 31. Januar 2014

9 System durch die Regelung so beeinflusst, dass es zu einem Angleichen der gestörten Regelgrösse (Istwert) an die Führungsgrösse (Sollwert) kommt. (Unger 2004) Als Regelung bezeichnet man den Vorgang, einen tatsächlichen Wert (sog. Istwert) mit einem gewünschten Wert (sog. Sollwert) fortlaufend zu vergleichen und den tatsächlichen Wert entsprechend zu korrigieren. (Mann 2009) Sicherheitsbestand Vordefinierter Lagerbestand zur Bestellauslösung im! Bestandpunktverfahren Supply Chain Management SCM Der Begriff ist unscharf definiert und wird von verschiedenen Autoren sehr unterschiedlich verwendet. Gemeinsam ist ihnen der Gedanke einer Integration von Unternehmensaktivitäten und die Nutzung von Verbesserungspotentialen an den Schnittstellen. Die Komponenten innerhalb einer Supply Chain stellen deshalb kein unverbundenes Nebeneinander dar - sie beziehen sich vielmehr auf die komplette Wertschöpfungskette. Werner (2008) verwendet den Begriff wie folgt: "Supply Chain Management kennzeichnet intern wie netzwerkgerichtete, integrierte Unternehmensaktivitäten von Versorgung, Entsorgung und Recycling, inklusive begleitende Geld- und Informationsflüsse." In diesem Sinne stellt der freie oder gesteuerte Informationsfluss innerhalb der Wertschöpfungskette eine Grundvoraussetzung und auch einen Kern des Supply Chain Managements dar. Systems Engineering Der Begriff ist unscharf definiert und meint im Weitesten Sinne einen interdisziplinären Ansatz um erfolgreich Systeme zu realisieren. Haberfellner (2012) beschreibt damit neben der Philosophie und dem System-Denken u.a. den "Problemlösungsprozess" und das "4-Phasen-Modell für das Projektmangement". Abb. 2: Systems Engineering nach Haberfellner (2012). Version 2.0 vom 31. Januar 2014 / Seite 9 von 115/

10 Inhalt detailliert 0.! Zusammenfassung...4! 1.! Aufgabenstellung...16! 1.1.! Leitfrage: Das Beer Distribution Game - more than a game?...16! 1.2.! Hypothesen...16! 1.3.! Abgrenzung...16! 1.4.! Gliederung der Arbeit...17! 1.5.! Kurzbeschrieb der Spielanlage...18! 1.6.! Didaktische Erweiterung - Systems Engineering at it's best...19! 2.! Level 1: Das Beer Distribution Game (Problembeschreibung)...20! 2.1.! Übersicht...20! 2.2.! Der Peitscheneffekt in der Realität...21! 2.3.! Die Struktur der Lieferkette: Das System als Ursache...21! 2.4.! Die Folgen sind erheblich...22! 3.! Level 2: Kundenbestellung schwankt um einen Mittelwert...23! 3.1.! Übersicht...23! 3.2.! Beschaffungsstrategien aus der Logistik und Zielgrössen...23! 3.3.! Berücksichtigung der Transportkosten...24! 3.4.! Eingangssignal...24! 3.5.! Order up to Level (Bestellrhythmusverfahren)...25! ! Übersicht und Resultate...25! ! Bestellzyklus = ! ! Bestellzyklus = ! 3.6.! Sicherheitsbestand (Bestellpunktverfahren)...30! ! Übersicht...30! ! Bestellmenge gross...31! ! Bestellmenge klein...33! 3.7.! Bestellzyklus = 1 (Spezialfall gemäss Spielanlage)...35! ! Order in order out...35! Beschaffungsstrategien aus der Logistik ! Ausgang Ist...40! ! Ausgang soll...42! 3.8.! Fazit...44! ! Klassische Spielanlage (ohne Transportkosten)...44! ! Berücksichtigung der Transportkosten...45! 4.! Level 3: Zufällige Entwicklung der Kundenbestellungen (Trends)...46! 4.1.! Übersicht...46! 4.2.! Lösungsansatz aus der Regelungstechnik...47! 4.3.! Kundenbestellreihe...48! 4.4.! Ein Regler, der funktioniert eine kleine Übersicht...49! 4.5.! Reglereinstellung: Proportional-, Integral- und Differentialanteile (Parameter a, b und c)51! 4.6.! Regleroptimierung: Gütekriterien...54! ! Kriterium: Stabilität...54! ! Kriterium: Genauigkeit...55! ! Kriterien: Schnelligkeit und Dämpfung...55! ! Kriterium: Robustheit...61! ! Sicherheitsbestände (Parameter c)...61! Seite 10 von 115 / Version 2.0 vom 31. Januar 2014

11 4.7.! Kann das Spiel "gewonnen" werden?...62! 4.8.! PID-Regler vs. Bestandpunktverfahren...65! 4.9.! Fazit...67! ! PID-Regler...67! ! Bestandpunktverfahren...68! ! Vergleich und Wertung, Modell und Realität...69! 5.! Level 4: Supply Chain Management und Systems Engineering...70! 5.1.! Übersicht...70! 5.2.! Supply Chain Management: open books (Level 4a)...71! 5.3.! Verkürzte Lieferzeiten (Level 4b)...74! 5.4.! Verkürzte Lieferkette ("Direktimport", Level 4c)...77! 5.5.! Kombination struktureller und systemischer Verbesserungen (Level 4ac)...80! 5.6.! Kombination aller Möglichkeiten (Level 4abc)...83! 5.7.! PID-Regler vs. Bestandpunktverfahren...86! 6.! Fazit und Wertung...89! 6.1.! Erfolg im BDG...89! ! Level 1: konstante Kundenbestellungen und Sprungantwort...89! ! Level 2: Kundenbestellung schwankt um einen Mittelwert...89! ! Level 3: Trends...90! 6.2.! Modell und Realität...91! ! Gemeinsamkeiten...91! ! Unterschiede...92! ! Anwendungsfälle...92! 6.3.! Systems Engineering (Level 4)...93! ! Wirksamkeit von Veränderungen am System...93! ! Nur Varietät kann Varietät absorbieren...93! 7.! Beilage: Spielanlage und anleitung für das Beer Distribution Game...94! 7.1.! Übersicht...94! 7.2.! Spielerweiterung...94! 7.3.! Spielregeln...95! 7.4.! Spielfeld und Ablauf...96! 7.5.! Aufgaben der Spielleitung...98! 7.6.! Material...99! 7.7.! Aufgaben der beteiligten Spieler...100! ! Lager-Management: Prinzip (Beispiel gilt für alle Firmen)...101! ! Lager-Management (Beispiel gilt für alle Firmen)...102! ! Kassen-Management: Prinzip (am Beispiel Importeur)...103! ! Kassen-Management (am Beispiel Importeur)...104! 7.8.! Weiterführende Links...105! 8.! Beilage: Erfahrungen und Verhalten der Teilnehmer...106! 8.1.! Übersicht...106! 8.2.! Absprache: Alle bestellen in jeder Runde genauso viel wie der Kunde bestellt...106! 8.3.! Veränderte Wechselwirkung zum Umsystem: Doppelter Verkaufspreis...108! 8.4.! Transparenz in der Kette...110! 8.5.! Lessons learned...111! 8.6.! Trotzdem noch Lust auf ein Spiel?...112! 9.! Beilage: Ausgewählte Diagramme und Reglerdarstellung (Format A4)...113! Version 2.0 vom 31. Januar 2014 / Seite 11 von 115/

12 Abbildungsverzeichnis Abb. 1:! "Rolf's Beer Distribution - more than a game". Geschenk eines ehemaligen Studierenden zu Weihnachten ! Abb. 2:! Systems Engineering nach Haberfellner (2012)....9! Abb. 3:! Reale Bestelldaten des Pasta-Produzenten Barilla aus Simchi-Levi (2000, S. 77)...21! Abb. 4:! Abb. 5:! Abb. 6:! Der Kunden-Entkoppelungspunkt: Produktion auf Kundenauftragsbasis vs. Prognosebasis....21! Beschaffungs- und Lagerkosten im BDG...24! Wahrscheinlichkeit / Häufigkeit für gewürfelte Bestellmenge...24! Abb. 7:! Das Ausgangssignal ist ein Abbild des Bestellzyklus = 10 Wochen....26! Abb. 8:! Der Lagerbestand zeigt die typische Kennlinie....26! Abb. 9:! Ergebnis für Soll-Lagerbestand 80: service level ca. 89 %, entsprechend einem gedecktem Anteil v. ca. 89 %...26! Abb. 10:! Maximaler Gewinn ca. 1.5, wobei Lieferverzugskosten ca. 0.9 und Lagerkosten ca ! Abb. 11:! Abb. 12:! Maximaler Gewinn ca. 1.0, wobei Lieferverzugskosten ca. 0.9, Lagerkosten ca. 4.6 und Transportkosten 0.5 pro Runde...27! Tabelle: Die Resultate der order-up-to-level-strategie sind unbefriedigend: Die grossen Lager schmälern den möglichen Gewinn erheblich ! Abb. 13:!... eine bessere Lieferbereitschaft führt zu noch tieferen Gewinnen....27! Abb. 14:! Das Ausgangssignal ist ein Abbild des Bestellzyklus = 10 Wochen....28! Abb. 15:! Der Lagerbestand zeigt die typische Kennlinie....28! Abb. 16:! Ergebnis für Soll-Lagerbestand 50: service level ca. 90 %, entsprechend einem gedecktem Anteil v. ca. 94 %...28! Abb. 17:! Maximaler Gewinn ca. 3.7, wobei Lieferverzugskosten ca. 0.5 und Lagerkosten ca ! Abb. 18:! Abb. 19:! Maximaler Gewinn ca. 2.7, wobei Lieferverzugskosten ca. 0.5, Lagerkosten ca. 2.8 und Transportkosten 1.0 pro Runde...29! Die Resultate der order-up-to-level-strategie sind unbefriedigend: Die grossen Lager schmälern den möglichen Gewinn erheblich ! Abb. 20:!... eine bessere Lieferbereitschaft führt zu noch tieferen Gewinnen....29! Abb. 21:! Das Ausgangssignal ist ein Abbild des variablen Bestellzyklus....31! Abb. 22:! Der Lagerbestand zeigt die typische Kennlinie....31! Abb. 23:! Ergebnis für Sicherheitsbestand 20: service level ca. 88 %, entsprechend einem gedecktem Anteil von ca. 91 %...31! Abb. 24:! Maximaler Gewinn ca. 1.8, wobei Lieferverzugskosten ca. 0.7 und Lagerkosten ca ! Abb. 25:! Abb. 26:! Maximaler Gewinn ca. 1.3, wobei Lieferverzugskosten ca. 0.7, Lagerkosten ca. 4.5 und Transportkosten 0.5 pro Runde...32! Die Resultate der Sicherheitsbestands-Strategie sind unbefriedigend: Die grossen Lager schmälern den möglichen Gewinn erheblich ! Abb. 27:!... eine bessere Lieferbereitschaft führt zu noch tieferen Gewinnen....32! Abb. 28:! Das Ausgangssignal ist ein Abbild des variablen Bestellzyklus....33! Abb. 29:! Der Lagerbestand zeigt die typische Kennlinie....33! Seite 12 von 115 / Version 2.0 vom 31. Januar 2014

13 Abb. 30:! Ergebnis für Sicherheitsbestand 6: service level ca. 91 %, entsprechend einem gedecktem Anteil von ca. 95 %....33! Abb. 31:! Maximaler Gewinn ca. 3.8, wobei Lieferverzugskosten ca. 0.4 und Lagerkosten ca ! Abb. 32:! Abb. 33:! Maximaler Gewinn ca. 2.8, wobei Lieferverzugskosten ca. 0.4, Lagerkosten ca. 2.8 und Transportkosten 1.0 pro Runde....34! Die Resultate der Sicherheitsbestands-Strategie sind unbefriedigend: Die grossen Lager schmälern den möglichen Gewinn erheblich ! Abb. 34:!... eine bessere Lieferbereitschaft führt zu noch tieferen Gewinnen....34! Abb. 35:! Abb. 36:! Mit der Black Box-Methode lässt sich zeigen, dass ein Gewinn von 5.4 durchaus im Bereich des maximal möglichen liegt....35! Black Box-Methode mit Berücksichtigung der Transportkosten...36! Abb. 37:! Eingangs- und Ausgangssignal sind identisch....37! Abb. 38:! Der Lagerbestand variiert entsprechend dem Bestelleingang....37! Abb. 39:! Abb. 40:! Abb. 41:! Abb. 42:! Ergebnis für Variable 14: service level ca. 95 %, entsprechend einem gedecktem Anteil von ca. 99 %....37! Maximaler Gewinn ca. 5.4, wobei Lieferverzugskosten ca. 0.2 (< 2 %). Ab einem Anfangslagerbestand kleiner als 7 wird das Ergebnis vermehrt instabil, darüber steigen die Lieferverzugskosten stark an....37! Maximaler Gewinn ca. 0.4, wobei Lieferverzugskosten ca. 0.1, Lagerkosten ca. 1.4, und Transportkosten 5.0 pro Runde....38! Die Resultate der order in - order out -Strategie sind gut, sofern der Lagerbestand stimmt. Die Transportkosten schlagen allerdings sehr stark zu Buche....38! Abb. 43:! Eine bessere Lieferbereitschaft mindert den Gewinn nur wenig....38! Abb. 44:! Das Ausgangssignal zeigt eine Schwingung...40! Abb. 45:! Der Lagerbestand widerspiegelt die Schwingung der Bestellungen....40! Abb. 46:! Ergebnis für Soll-Lagerbestand 19: service level ca. 88 %, entsprechend einem gedecktem Anteil v. ca. 94 %....40! Abb. 47:! Maximaler Gewinn ca. 3.2, wobei Lieferverzugskosten ca. 0.4 und Lagerkosten ca ! Abb. 48:! Abb. 49:! Abb. 50:! Abb. 51:! Maximaler Gewinn ca. 0.4, wobei Lieferverzugskosten ca. 0.1, Lagerkosten ca. 1.4, und Transportkosten 5.0 pro Runde....41! Die Resultate sind unbefriedigend: Die grossen Lager schmälern den möglichen Gewinn erheblich, auch die Transportkosten sind hoch...41! Eine bessere Lieferbereitschaft führt zu noch tieferen Gewinnen...41! Das Ausgangssignal zeigt eine begrenzte Schwingung...42! Abb. 52:! Der Lagerbestand widerspiegelt die Schwingung der Bestellungen....42! Abb. 53:! Ergebnis für Soll-Lagerbestand 18: service level ca. 85 %, entsprechend einem gedecktem Anteil v. ca. 91 %....42! Abb. 54:! Maximaler Gewinn ca. 3.6, wobei Lieferverzugskosten ca. 0.7 und Lagerkosten ca ! Abb. 55:! Abb. 56:! Abb. 57:! Maximaler Gewinn ca. 0.4, wobei Lieferverzugskosten ca. 0.1, Lagerkosten ca. 1.4, und Transportkosten 5.0 pro Runde....43! Die Resultate sind unbefriedigend: Die grossen Lager schmälern den möglichen Gewinn erheblich, auch die Transportkosten sind hoch...43! Eine bessere Lieferbereitschaft führt zu noch tieferen Gewinnen...43! Version 2.0 vom 31. Januar 2014 / Seite 13 von 115/

14 Abb. 58:! order in - order out als "Gewinnerin"....44! Abb. 59:! order in - order out auch hier als "Gewinnerin"....44! Abb. 60:! order in - order out rutscht auf den letzten Platz der Rangliste....45! Abb. 61:!... eine bessere Lieferbereitschaft führt zu noch tieferen Gewinnen....45! Abb. 62:! Abb. 63:! Abb. 64:! Abb. 65:! Abb. 66:! Die zufällige Trend-linie kann zeitweise an der Nullachse kleben, aber auch ungeahnte Höhen-flüge vollführen (Beispiel) kurz: es gibt Boomphasen und Baissephasen...48! Wahrscheinlichkeit / Häufigkeit für gewürfelte Zahl...48! Das Resultat von Reglerdesign und einstellung: Eine Regelkreis mit Gegenkoppelung und Feed-Forward sowie je drei Einstellparametern a, b und c je Glied in der Lieferantenketten (A4: vgl. Beilage)...49! Für die Reglereinstellung existieren verschiedene Verfahren für entsprechende Anforderungen. Im vorliegenden Fall ist eine schnelle Einstellung ähnlich der "T-Summe (schnell)" verlangt. (Wikipedia.org/Einstellregeln.png)...51! Der Proportionalregler führt zu einer bleibenden Regelabweichung. Dies führt bei grösseren Störungen des Eingangsignals (Kundenbestellungen Boom) rasch zu leeren Lagern. Das Beispiel zeigt eine Änderung der Bestellmenge durch den Kunden um ! Abb. 67:! Der Integralregler führt zu einer Fehlerkorrektur....52! Abb. 68:! Abb. 69:! Der Differentialregler sorgt für Schnelligkeit und raschestmögliche Nachführung der Ist- an die Sollgrösse. Allerdings erhält das nachfolgende Glied der Lieferantenkette ein stark überproportional vergrösstes Eingangssignal, was unerwünscht ist (Peitscheneffekt). Er wird deshalb ebenfalls durch einen Parameter (b) in der Wirkung eingeschränkt....53! Die Berechnung des Bestellausgangs kann mit drei einfachen Gleichungen dargestellt werden...53! Abb. 70:! Sprungantwort für Störung = +5 und a = ! Abb. 71:! Sprungantwort für Störung = +5 und a = ! Abb. 72:! Die Regelparameter a, b und c aus experimenteller Optimierung....56! Abb. 73:! Gegenüberstellung der Sprungantworten für die maximale mögliche Störung pro Runde: +5 / - 5 mit den Parametereinstellungen für a, b und c gemäss voran stehender Tabelle...57! Abb. 74:! Abb. 75:! Führungsverhalten und Sprungantwort für Eingangs- und Ausgangssignal, Lagerbestand und Kasse (Störung = )...58! Führungsverhalten und Sprungantwort für Kasse bei Berücksichtigung der Transportkosten (Störung = )...59! Abb. 76:! PID-Regler mit Bestell-Zyklus ! Abb. 77:! Bestellpunktverfahren mit Mindest-Bestell-Zyklus 4 (= Lieferverzugsdauer im Bestandpunktverfahren)...59! Abb. 78:! Die Parameter des Bestandpunktverfahrens dargestellt als einfachen Gleichungen....60! Abb. 79:! Einstellparameter für das Bestandpunktverfahren aus experimenteller Optimierung....60! Abb. 80:! Gegenüberstellung der Spielresultate einer Gruppe von Studierenden mit Systemkenntnissen und dem Recht zur Absprache (40 Runden, Boomphase) mit dem Ergebnis des optimierten Reglers (180 Runden, inkl. angehängter Baisse): Eingangssignal, Lager und Kasse....62! Abb. 81:! Spielanleitung als Tabelle....64! Abb. 82:! PID-Regler vs. Bestandpunktverfahren - ohne und mit Berücksichtigung der Transportkosten....65! Seite 14 von 115 / Version 2.0 vom 31. Januar 2014

15 Abb. 83:! PID-Regler mit Bestell-Zyklus ! Abb. 84:! Bestellpunktverfahren mit Mindest-Bestell-Zyklus 4 (= Lieferverzugsdauer)....68! Abb. 85:! Die Regel-Parameter für die open-books-strategie zeigt reduzierte Werte....71! Abb. 86:! Abb. 87:! Abb. 88:! Abb. 89:! Abb. 90:! Abb. 91:! Abb. 92:! Abb. 93:! Trendverhalten für klassische Spielanlage und open books - ohne und mit Berücksichtigung der Transportkosten....72! Führungsverhalten für klassische Spielanlage und open books - ohne und mit Berücksichtigung der Transportkosten...73! Die Regel-Parameter für die auf eine Runde verkürzten Lieferzeiten zeigen reduzierte Werte...74! Trendverhalten für klassische Spielanlage und verkürzte Lieferzeiten - ohne und mit Berücksichtigung der Transportkosten...75! Führungsverhalten für klassische Spielanlage und verkürzte Lieferzeiten - ohne und mit Berücksichtigung der Transportkosten...76! Die Anzahl Regel-Parameter für die verkürzte Lieferkette ist kleiner...77! Trendverhalten für klassische Spielanlage und verkürzte Lieferkette - ohne und mit Berücksichtigung der Transportkosten...78! Führungsverhalten für klassische Spielanlage und verkürzte Lieferkette - ohne und mit Berücksichtigung der Transportkosten...79! Abb. 94:! Regel-Parameter für die Kombination mehrerer Möglichkeiten....80! Abb. 95:! Abb. 96:! Trendverhalten für klassische Spielanlage und Kombination ac - ohne und mit Berücksichtigung der Transportkosten...81! Führungsverhalten für klassische Spielanlage und Kombination ac - ohne und mit Berücksichtigung der Transportkosten...82! Abb. 97:! Regel-Parameter für die Kombination aller Möglichkeiten....83! Abb. 98:! Abb. 99:! Trendverhalten für klassische Spielanlage und Kombination abc - ohne und mit Berücksichtigung der Transportkosten...84! Führungsverhalten für klassische Spielanlage und Kombination abc - ohne und mit Berücksichtigung der Transportkosten...85! Abb. 100:! Bestellpunktverfahren mit Mindest-Bestell-Zyklus 4 (= Lieferverzugsdauer)....86! Abb. 101:! Trendverhalten für PID-Regler mit Bestell-Zyklus 1 vs. Bestellpunktverfahren mit Mindest- Bestell-Zyklus 4 (= Lieferverzugsdauer) - ohne und mit Berücksichtigung der Transportkosten**....87! Abb. 102:! Führungsverhalten für PID-Regler mit Bestell-Zyklus 1 vs. Bestellpunktverfahren mit Mindest-Bestell-Zyklus 4 (= Lieferverzugsdauer) - ohne und mit Berücksichtigung der Transportkosten*...88! Abb. 103:! Systembeschreibung für Modell und Realität...92! Abb. 104:! Das Kreisdesign am Beispiel der Spielstation Grosshandel = Importeur...96! Abb. 105:! Spielablauf im Uhrzeigersinn: 1) Vereinnahmung, 2) Buchführung, 3) Lieferung und 4) nächste Runde....97! Abb. 106:! Jedes Glied in der Lieferantenkette wird mit ausgerüstet mit: Lager mit Bestand 12, 3 Behälter mit je 6 Liefereinheiten, Bestellzettel und Geldscheine sowie usb-stick mit.xls- Tabelle....99! Version 2.0 vom 31. Januar 2014 / Seite 15 von 115/

16 1. Aufgabenstellung 1.1. Leitfrage: Das Beer Distribution Game - more than a game? Kennen Sie das "Beer Distribution Game" (bdg)? Spielregeln und verlauf sind unter Logistikern und Systemgheoretikern weit herum bekannt. Auch die Phänomene, die sich damit so eindrücklich zeigen lassen, gehören zum "mainstream der Logistik" (Werner 2008 u.a.): Peitscheneffekt, Aufschaukelung und die Auslieferung der Spieler an ein an sich einfaches System, das sich aber nicht ohne Weiteres beherrschen lässt. Das BDG ist also eine Simulation zur Anschauung zentraler Herausforderungen in der Beschaffungslogistik, primär dem Peitscheneffekt und dessen Ursachen. Aber kennen Sie auch die Lösung des Problems? Können Sie einem unbelasteten Anfänger einen Algorithmus erklären, mit dem er oder sie erfolgreich spielt? Ziele sind ja bekanntlich, dass die gesamte Lieferkette "automatisch" in die Gewinnzone kommt, dass der Gewinn der gesamten Lieferkette möglichst hoch wird und dass der Peitscheneffekt vermieden wird. Neu an dieser Fragestellung ist der Fokus auf die Lösung(en) statt auf die Probleme diese werden als bekannt vorausgesetzt. Werner, Hartmut (2008, 3. vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage): Supply Chain Management Grundlagen, Strategien, Instrumente und Controlling. Gabler Deutschland. (S. 38f) 1.2. Hypothesen 1) Es ist möglich, einen oder mehrere geeignete Algorithmen zu beschreiben, mit denen eine Bestellmenge (und weitere Bestellparameter) berechnet werden, so dass der Erfolg im Spiel kontrolliert werden kann. 2) Lösungsalgorithmen sind möglich für Kundenbestellungen, welche um einen Mittelwert schwanken - wie auch für Kundenbestellungen, welche Trends unterliegen (Boom und Baisse). 3) Es lässt sich abschätzen, wie hoch der Gewinn im Spiel maximal sein kann. Die gefundenen Lösungs-Algorithmen lassen sich damit vergleichen. Die Algorithmen lassen sich untereinander vergleichen und bestimmten Anwendungsfällen (Vergleich von Modell und Realität) zuordnen. 4) Der Peitscheneffekt lässt sich in Beschaffungsketten mit zeitlichen Verzögerungen und variablen Kundenbestellmengenreihen nicht grundsätzlich vermeiden, sondern nur kontrollieren. 5) Es lässt sich eine Rangfolge bestimmen für die Wirksamkeit systemischer Eingriffe - Beispiele sind die Veränderung der Anzahl Elemente im System, die Verkürzung von Lieferzeiten etc. 6) Es lassen sich konkrete Gemeinsamkeiten und Unterschiede von Modell und Realität beschreiben Abgrenzung Die Untersuchungen orientieren sich am BDG, d.h. es wird lediglich eine streng lineare Beschaffungskette betrachtet. Jedes Glied in der Kette hat also genau einen Kunden und genau einen Lieferanten. Auch die Spielparameter werden nicht oder nur in ausgewählten Fällen variiert (z.b. Höhe der Lagerkosten o.ä.). Die Variationen beschränken sich im Wesentlichen auf die Eingangssignale (Kundenbestellung des Spielleiters, d.h. Bestellreihe beim Detailshändler = 1. Glied in der Kette) und auf die Lösungsalorithmen. Seite 16 von 115 / Version 2.0 vom 31. Januar 2014

17 1.4. Gliederung der Arbeit Level 1: Problembeschreibung Der Level 1 beschreibt das BDG "an sich", also die Simulation der beschriebenen Probleme in Spielform. Level 2: Bekannte Beschaffungsstrategien und ein Spezialfall: order in - order out Der Level 2 zeigt die erfolgreiche Spielstrategie, wenn die Kundenbestellungen um einen Mittelwert schwanken. Die bekannten Beschaffungstrategien aus der Logistik "order up to level" und "Sicherheitsbestand" zeigen exemplarisch den Zielkonflikt zwischen grösstmöglichem (rechnerischem) Gewinn und der Lieferbereitschaft. Diese Beschaffungsstrategien werden der order in - order out- Strategie gegenüber gestellt. In einem weiteren Schritt werden die Transportkosten berücksichtigt. Level 3: Bewältigung von Trends mit einem PID-Regler Und was passiert, wenn sich der Kunde nicht an einen statistischen Mittelwert hält? Seine Bestellungen entwickeln sich zufällig und können ungeahnte Höhen (Boom) und Tiefen (Baissen) erreichen. Die Mitglieder der Lieferantenkette sind vor Probleme gestellt, für die es im Lehrbuch (bisher) keine einfache Anleitung gibt. Der Level 3 zeigt einen "Regler", mit dem auch diese Herausforderung erfolgreich gemeistert wird. Ein solcher PID-Regler wurde erstmals von Dejonckheere (2003) vorgeschlagen. Die rasche, aber gemässigte (Über-)Reaktion auf Veränderungen der Kundenbestellungen macht den Unterschied bei einer zufälligen Entwicklung der Kundenbestellungen (Trendlinie mit Boom und Baisse) zusammen mit relativ hohen Sicherheitsbeständen. Dejonckheere, J. et al (2003): Measuring and avoiding the bullwhip effect: A control theoretic approach. European Journal of Operational Research 147 (2003) Level 4: Optimierung dank Supply Chain Management und strukturellen Verbesserungen Der Level 4 zeigt die Kombinationen die Optimierungsmöglichkeiten, wenn die bekannten Beschaffungsstrategien und der gefundene Regler mit systemischen Verbesserungen kombiniert werden: 4a freier Informationsfluss (Supply Chain Management), 4b kürzere Lieferzeiten (Verminderung der Verzögerungseffekte), 4c kürzere Lieferkette (weniger Elemente). Fazit sowie Vergleich von Modell und Realität Beim Vergleich interessieren die systemischen Gemeinsamkeiten und Unterschiede, die Grenzen der Modellierung und die konkreten Anwendungsfälle in der Realität. Version 2.0 vom 31. Januar 2014 / Seite 17 von 115/

18 1.5. Kurzbeschrieb der Spielanlage Vier Lieferanten bilden eine Beschaffungskette Die Spielanlage sieht vier Lieferanten vor, die in einer Kette hintereinander geschaltet sind. Es dürfen keine Informationen ausgetauscht werden. Für verkaufte Ware gibt es festgelegte Erlöse, für gekaufte Ware sind ebenfalls festgelegte (tiefere) Preise zu bezahlen. Die Lagerkosten sind verhältnismässig hoch. Es fallen keine Transportkosten an. Der Malus bei Nicht-Lieferfähigkeit entspricht dem Gewinn pro weiterverkaufte Einheit und ist damit ebenfalls hoch. Das hinterste Glied in der Kette (Bierbrauerei) ist privilegiert, denn seine Bestellung werden immer befriedigt. Eine Zusammenstellung von Layout und Spielregeln findet sich in der Beilage. Die Spielleitung bestellt beim Detailhändler und beliefert die Brauerei Was tut der Spielleiter? Er bestellt beim ersten Spieler (Detailhändler) eine konstante Menge Bier pro Runde (z.b. 6). Nach einigen Runden wird diese Menge "plötzlich" auf 4 reduziert. In der Folge können in der Lieferantenkette der Peitscheneffekt (Bullwhip-Effekt) und Aufschaukelungsphänomene beobachtet werden. Warum? Der primäre Grund ist die Lieferverzögerung: Der Detailhändler kann zwar bei seinem Lieferanten die Ware nachbestellen, er erhält sie aber (frühestens) mit drei Runden Verzug geliefert. Nach rund 30 Runden wird das Spiel meist abgebrochen. Der "erwünschte" Effekt ist eingetreten, und zwei oder drei Stunden Spieldauer sind genug. Die Spieler führen Buch und tätigen Bestellungen Was tun die Spieler? Sie messen Wareneingang und Lagerbestand sowie Bestelleingang. Der kreative Beitrag besteht in der Bestellung an das nächste Glied in der Kette: in jeder Runde wird also der Bestellausgang ermittelt und zwar auf der Basis von Intuition, Zielvorstellungen (z.b. über einen optimalen Lagerbestand) und Schätzungen (z.b. der folgenden Bestelleingänge). Zusätzlich können die Spieler die Historien der Messgrössen verfolgen, sofern sie in der Aufregung des Spiels dazu in der Lage sind und diese damit für den kreativen Part verwenden. Hohe Lieferfähigkeit wäre wichtiger als tiefe Lagerkosten Die Spielanlage verleitet zu diesem falschen Fokus, weil der Transport gratis ist, die Lagerkosten hingegen hoch sind. Die meisten Spieler versuchen denn auch, die Lagerkosten zu minimieren. Aber: In der Spiel-Auswertung zeigt sich, dass die Sicherstellung der Lieferfähigkeit eine ungleich grössere Bedeutung für den Erfolg hätte. Denn leere Lager führen nicht nur zu einem Malus (bei Nicht- Lieferung bestellter Ware), sondern auch zu einer Verstärkung der genannten Effekte. Das nachgelagerte ("hintere") Glied in der Kette ist mit höheren Schwankungen konfrontiert, was wiederum deren Lieferfähigkeit beeinträchtigt. Gefragt wären möglicht ausgeglichene Bestellreihen. Objektive und subjektive Wahrnehmung des Spielverlaufs Die Teilnehmer machen also einiges mit: Unterhaltung, Entscheidungen treffen unter Stress etc. Sie sind Teil eines simulierten Systems, das man nicht durchschaut. Lerneffekte sind: Zusammenhänge der drei Flüsse in der Logistik (Waren, Geld und Information) und inbesondere die Bedeutung von Informationsfluss und Prognose sowie die grossen Unterschiede zwischen subjektiver Wahrnehmung und objektiven Möglickeiten. Seite 18 von 115 / Version 2.0 vom 31. Januar 2014

19 1.6. Didaktische Erweiterung - Systems Engineering at it's best Eine reizvolle Erweiterung des Spiels besteht darin, mehrere Teams nicht nur gegen die Tücke des Objektes, sondern auch gegen die anderen Teams antreten zu lassen. Dies geschieht in einem zweiten Durchgang, nachdem die Aufschaukelungsphänomene und die Bedeutung der gleichzeitigen Information sowie die Entscheidfindung unter Zeitdruck reflektiert sind. Der Ablauf: 1) BDG, 1. Durchführung inkl. Diskussion; 2) Systemanalyse Systeme / Kybernetik / Modelle und Endscheiden; Das Konzept des Systems Engineering beschreibt einen entsprechenden Zyklus der ingenieurmässigen Problemlösung: a) Systemanalyse: Ausgangslage b) Zieldefinition c) Lösungsvarianten d) Lösungsanalyse e) Bewertung f) Entscheidung für eine Lösung Damit lässt sich auch die Brücke zum ganzheitlichen, vernetzten Denken schlagen wie auch zu Modellbildung, Wechselwirkungen, Rückkoppelung etc. 3) BDG, 2. Durchführung als Lösungsüberprüfung inkl. Diskussion. Damit soll der Erkenntnisgewinn insgesamt gesteigert werden und es wird möglich, das Problem noch von weiteren Seiten zu beleuchten. Haberfellner, Reinhard (Hrsg., 2012): Systems Engineering, 12. durchgesehene Auflage. Orell Füssli, Verlage industrielle Organisation Zürich. Version 2.0 vom 31. Januar 2014 / Seite 19 von 115/

20 2. Level 1: Das Beer Distribution Game (Problembeschreibung) 2.1. Übersicht Spielanlage und Der Bullwhip-Effekt Kennen Sie das Bierspiel? Gemeint ist nicht der Ausfluss pubertären Verhaltens an einem warmen Sommenabend, sondern das ursprünglich am Massachuset Institute of Technology MIT entwickelte Simulationsspiel (Forrester 1958/1975) - weltbekannt und praktisch in jedem Logistikbuch im Kapitel über Beschaffungslogistik zitiert, z.b. bei Werner (2008). In diesem Kapitel geht es um die Beschreibung der Ausgangslage. Bekanntes zum BDG wird auszugsweise dargestellt. Entsprechend bleibt es bei der Problembeschreibung, resp. der Beschreibung von Zusammenhängen zwischen dem, was die Spieler beim BDG erleben und der Realität. Objektive und subjektive Spielerfahrung Die Teilnehmer erleben das Entstehen und die Wirkung des sogenannten Peitscheneffekts (engl. Bullwhip-Effekt): Ähnliche Phänomene finden sich im Verkehr (Stau aus dem nichts), in der Finanzwirtschaft (Verwerfungen an der Börse), in der Chaostheorie (kleine Ursache, grosse Wirkung) und an vielen weiteren Orten. Im Spiel kann eine (unbeabsichtigte) Aufschaukelung von Bestellmengen und ein Wechselspiel von übervollen und leeren Lagern in der Lieferantenkette beobachtet werden. In einer Lieferantenkette (Supply Chain) mit üblicherweise vier Gliedern stehen das Kassen-, das Lagerbestandsmanagement und die Bestellstrategie im Vordergrund. Das finanzielle Resultat nach 25 bis 50 Runden fällt oft niederchmetternd aus: statt Verkauferlösen werden Maluszahlungen und hohe Lagerkosten fällig. Dies führt zu Verlusten der Spiel wird verloren. Dabei bestellt doch der Kunde (Spielleitung) mit einer einzigen Ausnahme immer gleich viel (!). Forrester, Jay (1975): Industrial Dynamics: A Major Breakthrough for Decisions Makers. In: Collected Papers of Jay W. Forrester. Wright-Allen Press, Inc. (Seite 23) Erstmals publiziert in Harvard Business Review 36, no. 4 (July-August 1958), pp Werner, Hartmut (2008, 3. vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage): Supply Chain Management Grundlagen, Strategien, Instrumente und Controlling. Gabler Deutschland. (S. 38f) Seite 20 von 115 / Version 2.0 vom 31. Januar 2014

21 2.2. Der Peitscheneffekt in der Realität Wartezeiten für Güter (Lieferverzug) und Fluktuation der Bestellmengen Die Wartezeiten bei Bestellungen von kostspieligen Industriegütern wie z.b. Rollmaterial, Maschinen, etc. sind noch erheblich länger als im Spiel und können mehrere Jahre betragen. Die Abbildung zeigt: Es besteht offensichtlich kein direkter Zusammenhang zwischen Bestellungseingang beim Lieferanten und dem effektiven Pastaverzehr auf der Kundenseite. Abb. 3: Reale Bestelldaten des Pasta-Produzenten Barilla aus Simchi-Levi (2000, S. 77) Beispiele ähnlicher Phänomene sind Verkehr: Der Stau aus dem Nichts. Das Bremslicht zeigt an bremsen, aber nicht wie stark -> die Überreaktion ist programmiert (Abstand Strasse = Bestand supply chain). Physik ( Resonanz von Bauwerken bei Erdbeben, Fussgängerbrücken, Töne in Blas- und Streichmusikinstrumenten, Vibration von Autos, etc. Finanzwelt, die Unsicherheit führt zu übersteigerten Erwartungen, übervorsichtigen Prognosen, es werden Sicherheitsabstände aufgebaut -> Aufschaukelung! 2.3. Die Struktur der Lieferkette: Das System als Ursache Entkoppelung von Kundenbestellmenge und Lieferantenwissen Die Anzahl der beteiligten Kettengliedern und die damit definierten Schnittstellen zwischen den einzelnen, selbstständige handelnden Elementen sind entscheidend für das beobachtete Verhalten. Der fehlende (verbotene) Informationsaustausch in der Lieferantenkette führt zu einer mehrfachen Entkoppelung im Spiel. In der Literatur wird der Entkoppelungspunkt als Grenze zwischen pull und push-system betrachtet. Abb. 4: Der Kunden-Entkoppelungspunkt: Produktion auf Kundenauftragsbasis vs. Prognosebasis. Version 2.0 vom 31. Januar 2014 / Seite 21 von 115/

22 Bedeutung des Informationsflusses Der unterbundene Informationsaustausch verstärkt u.a. die folgenden Effekte. Bündelbestellungen: Gewöhnlich gibt es für Unternehmen aufgrund fixer Bestellkosten eine optimale Bestellmenge sowie eine optimale Bestellhäufigkeit. Das hat zur Folge, dass Bestellungen in bestimmten Intervallen erfolgen; zumeist folgen dann Perioden ohne Bestellung auf eine Periode mit einer großen Bestellmenge. Die Zulieferer fördern diese Unbeständigkeit noch zusätzlich durch die Gewährung von Mengenrabatten. Preisfluktuationen: Wenn die Preise von (Vor-)Produkten niedrig sind, werden Unternehmen gewöhnlich ihre Lager füllen wollen und große Bestellmengen ordern. Steigen die Preise dann wieder, bleiben Bestellungen aus - solange es die Lagermengen erlauben. Knappheit: Herrschen Engpässe im Angebot und können nicht die vollen Bestellmengen geliefert werden, so werden die Unternehmen ihre Bestellungen hinaufsetzen, da sie damit rechnen, proportional zu ihren Wünschen bedient zu werden. Endet die Rationierung dann wieder, kehren die Unternehmen zu ihren gewöhnlichen Bestellmengen zurück. Es scheint offensichtlich, dass ein durchgängiger Informationsaustausch die Misere beheben könnte. Wenn der Hersteller in Echtzeit über die Verkäufe an die Endkunden informiert wäre, könnte er seine Produktion laufend und mit geringen Schwankungen anpassen. Für die Kettenglieder dazwischen gilt natürlich dasselbe. Wie später gezeigt wird, kann damit der Peitscheneffekt aber "nur" kontrolliert, nicht aber grundsätzlich zum Verschwinden gebracht werden. Die Wirkung des durchgängigen Informationsaustausches ("open books") wird also u.u. überschätzt. Es kommt vor, dass genau dies (der durchgängige Informationsfluss) nicht passiert, weil die beteiligten Unternehmen u.u. ein Interesse haben, keine Informationen weiter zu geben. Grosse Unternehmen versuchen, kleinere Zulieferer an sich zu binden (Kontrolle und Preisvorteile!) und integrieren diese faktisch. Bosch und Osram sind beispielsweise praktisch alleinige Zulieferer der grossen Autohersteller. Sie haben deshalb eine Machtposition und lassen sich nicht in die Karten schauen Die Folgen sind erheblich Die Folgen hoher Schwankungen sind wirtschaftlich von Bedeutung: Spitzenwerte verursachen hohe Investitions-Kosten (Lager, Produktion und Transport); und hohe laufende Kosten durch Produktionsmittel, welche nicht genutzt werden (Kapazitätsvorhaltungen); Sonderkosten für Feuerwehrübungen wie Aufträge an weitere Transportunternehmen, Sonderschichten mit Zuschlägen für die Belegschaft, etc. und natürlich werden auf Ressourcen gebunden für die Bewältigung der Krisen (Management, Planung, etc.). Seite 22 von 115 / Version 2.0 vom 31. Januar 2014