Quantitative Entscheidungsunterstützung Themen für Projektarbeiten

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1 Quantitative Entscheidungsunterstützung Themen für Projektarbeiten Prof. Dr. Norbert Trautmann Adrian Zimmermann Universität Bern Frühjahrssemester 2016

2 Gliederung Optimierung bei Investitions-Entscheiden 1 Optimierung bei Investitions-Entscheiden 2 3 Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G2

4 I Gegeben: F&E-Projekte, Net Present Value (NPV), Dauer und Kosten je Projekt Geschäftsbereiche und Budget je Geschäftsbereich Logische Beziehungen zwischen Projekten (z.b.: falls Projekt A gewählt wird, so kann Projekt B nicht gewählt werden) Gesucht: Zulässiges Projekt-Portfolio (Auswahl der Projekte) mit maximalem Gesamt-NPV Sonntag Grossmann (1999): End-user modeling improves R&D management at AgrEvo Canada, Inc. Interfaces 29: Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G4

5 II Basisfunktionen DSS: Methoden: Auswahl der Projekte im Portfolio (BLP) Interaktion zur Entscheidungsunterstützung: Festlegen der Anzahl Projekte, der Projekt-Daten (NPV, Dauer, Kosten), der logischen Beziehungen, der Geschäftsbereiche und der Budgets Wiederholung bis Abbruch Bestimmung eines optimalen Projekt-Portfolios Darstellung der Ergebnisse u.a. mit Hilfe von Diagrammen (Projekt-Anteil am Gesamt-NPV) Anpassen der Anzahl Projekte und der Projekt-Daten, der Geschäftsbereiche oder der Budgets Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G5

6 III Zusatzfunktionen DSS: Methoden: Simulation des Gesamt-NPV oder der Kosten bei gegebenem Projekt-Portfolio Interaktion zur Entscheidungsunterstützung: Je Simulation: Angabe der Anzahl Simulationsläufe Je Simulationslauf: NPV und Kosten mit Hilfe von Zufallszahlen simulieren Auswertung der Simulationsläufe: Minimaler und maximaler Gesamt-NPV Sonstige Kennzahlen Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G6

8 I Gegeben: Nachfrage, Umsatz, und Kosten für Solaranlagen je Szenario und Periode Lagerkapazität, Produktionskapazität, maximale Kapazitätserhöhung der Produktion Steuersatz, Diskontsatz Gesucht: Zulässiger Produktionsplan (Entscheid über Produktionsmenge und Investitionen in Kapazitätserhöhung) mit maximalem Gesamt-NPV Thomas Bollapragada (2010): General Electric uses an integrated framework for product costing, demand forecasting, and capacity planning of new photovoltaic technology products. Interfaces 40: Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G8

9 II Basisfunktionen DSS: Methoden: Entscheid über Produktionsmenge und Kapazitätserhöhung in jeder Periode (LP) Interaktion zur Entscheidungsunterstützung: Je Szenario: u.a. Festlegen der Eintretenswahrscheinlichkeit, der Nachfrage, des Umsatzes und der Kosten Wiederholung bis Abbruch Bestimmung eines optimalen Produktionsplans Darstellung der Ergebnisse u.a. mit Hilfe von Diagrammen (NPV je Szenario) Anpassen u.a. der Eintrittswahrscheinlichkeit, der Nachfrage, des Umsatzes oder der Kosten Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G9

10 III Zusatzfunktionen DSS: Methoden: Simulation des Gesamt-NPV oder der Kosten bei gegebenem Produktionsplan Interaktion zur Entscheidungsunterstützung: Je Simulation: Angabe der Anzahl Simulationsläufe Je Simulationslauf: Umsatz und Kosten je Szenario mit Hilfe von Zufallszahlen simulieren Auswertung der Simulationsläufe: Minimaler und maximaler Gesamt-NPV Sonstige Kennzahlen Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G10

12 I Gegeben: Anzahl Schiffe, Produkte, alternative Transportrouten Operative Kosten falls Schiff v Transportroute r fährt Kosten für Charterschiffe, Kosten für ungenutzte Schiffe Gesucht: Zulässiger Routenplan (Zuordnung von Schiffen und Produkten zu Transportrouten) mit minimalen Gesamtkosten Diz Scavarda Rocha Hamacher (2014): Decision support system for PETROBRAS ship scheduling. Interfaces 44: Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G12

13 II Basisfunktionen DSS: Methoden: Zuordnung der Schiffe und Produkte zu Transportrouten (BLP) Interaktion zur Entscheidungsunterstützung: Festlegen der Anzahl Schiffe, der Produkte, der alternativen Transportrouten und der Kosten Wiederholung bis Abbruch Bestimmung eines optimalen Routenplans Darstellung der Ergebnisse u.a. mit Hilfe von Diagrammen (verschiedene Kostenarten) Anpassen der Anzahl Schiffe, der Produkte, der alternativen Transportrouten oder der Kosten Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G13

14 III Zusatzfunktionen DSS: Methoden: Simulation der Kosten bei gegebenem Routenplan Interaktion zur Entscheidungsunterstützung: Je Simulation: Angabe der Anzahl Simulationsläufe Je Simulationslauf: Verschiedene Kostenarten mit Hilfe von Zufallszahlen simulieren Auswertung der Simulationsläufe: Minimale und maximale Gesamtkosten Sonstige Kennzahlen Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G14

16 Auswahl von Telekommunikations-Anbieter Gegeben: Anzahl Gesprächsminuten je Anruf-Destination und Periode, Anzahl Telekom-Anbieter Intervall für Anzahl Gesprächsminuten je Telekom-Anbieter, Kosten je Gesprächsminute Intervall für Anzahl Gesprächsminuten je Periode und Telekom-Anbieter Gesucht: Zulässige Aufteilung der Gesprächsminuten auf Telekom-Anbieter, so dass Gesamtkosten minimal van de Klundert Kuipers Spieksma Winkels (2005): Selecting telecommunication carriers to obtain volume discounts. Interfaces 35: Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G16

17 Auswahl von Telekommunikations-Anbieter II Basisfunktionen DSS: Methoden: Aufteilung der Gesprächsminuten auf Anbieter (LP) Interaktion zur Entscheidungsunterstützung: Festlegen der Anzahl Anbieter, der Anruf-Destinationen, der Anzahl Gesprächsminuten, der Kosten und der Intervalle Wiederholung bis Abbruch Bestimmung einer optimalen Aufteilung Darstellung der Ergebnisse u.a. mit Hilfe von Diagrammen (Kosten je Anbieter) Anpassen der Anzahl Anbieter, der Anruf-Destinationen, der Anzahl Gesprächsminuten, der Kosten oder der Intervalle Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G17

18 Auswahl von Telekommunikations-Anbieter III Zusatzfunktionen DSS: Methoden: Simulation der Anzahl Gesprächsminuten bei gegebenen Intervallen Interaktion zur Entscheidungsunterstützung: Je Simulation: Angabe der Anzahl Simulationsläufe Je Simulationslauf: Gesprächsminuten je Anruf-Destination und Periode mit Hilfe von Zufallszahlen simulieren Auswertung der Simulationsläufe: Minimale und maximale Gesamtkosten Sonstige Kennzahlen Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G18

20 I Gegeben: Aufteilung der Verkaufsregion in Zonen, Nachfrage je Zone, Distanzen zwischen den Zonen Mögliche Standorte, Standorte von Konkurrenten und eigenen Filialen Aufteilung der Nachfrage je Zone auf zwei nächstgelegene Filialen Gesucht: Standortwahl für neue Filialen, so dass erfüllte Nachfrage maximal Kolli Evans (1999): A multiple objective integer programming approach for planning franchise expansion. Computers & Industrial Engineering 37: Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G20

21 II Basisfunktionen DSS: Methoden: Auswahl von Standorten für neue Geschäfte (BLP) Interaktion zur Entscheidungsunterstützung: Festlegen der Anzahl Zonen, der eigenen Filialen und Konkurrenten, der Nachfrage und der Anzahl neuer Filialen Wiederholung bis Abbruch Bestimmung von optimalen Standorten Darstellung der Ergebnisse u.a. mit Hilfe von Diagrammen (Anteil der Nachfrage je Filiale) Anpassen der Anzahl Zonen, der bestehenden Filialen, der Anzahl neuer Filialen oder der Nachfrage Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G21

22 III Zusatzfunktionen DSS: Methoden: Simulation der Nachfrage bei gegebener Standortwahl Interaktion zur Entscheidungsunterstützung: Je Simulation: Angabe der Anzahl Simulationsläufe Je Simulationslauf: Nachfrage je Zone mit Hilfe von Zufallszahlen simulieren Auswertung der Simulationsläufe: Minimale und maximale Nachfrage je Geschäft Sonstige Kennzahlen Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G22

24 I Gegeben: Filialen, Produkte-Sortiment, Planungshorizont Je Filiale und Periode: Nachfrage nach Produkten Just-in-time-Belieferung der Filialen mit Paletten Alle Paletten weisen gleichen Produkte-Mix auf Gesucht: Zulässiger Produkte-Mix (Auswahl von Produkten und deren Mengen), so dass durch Paletten-Lieferung die erfüllte Gesamtnachfrage maximal Chao Chen Deng Miao Newman Tseng Yano (2005): Safeway designs mixed-product pallets to support just-in-time deliveries. Interfaces 35: Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G24

25 II Basisfunktionen DSS: Methoden: Auswahl von Produkten und deren Mengen (MBLP) Interaktion zur Entscheidungsunterstützung: Festlegen der Anzahl Filialen, des Produkte-Sortiments, des Planungshorizonts und der Nachfrage Wiederholung bis Abbruch Bestimmung eines optimalen Produkte-Mix Darstellung der Ergebnisse u.a. mit Hilfe von Diagrammen (Anteil der Produkte am Produkte-Mix) Anpassen der Anzahl Filialen, des Produkte-Sortiments oder der Nachfrage Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G25

26 III Zusatzfunktionen DSS: Methoden: Simulation der erfüllten Gesamtnachfrage bei gegebenem Produkte-Mix Interaktion zur Entscheidungsunterstützung: Je Simulation: Angabe der Anzahl Simulationsläufe Je Simulationslauf: Nachfrage je Produkt und Periode mit Hilfe von Zufallszahlen simulieren Auswertung der Simulationsläufe: Maximale erfüllte Gesamtnachfrage Sonstige Kennzahlen Adrian Zimmermann, Frühjahrssemester 2016 Quantitative Entscheidungsunterstützung Folie G26