Die SCM-Initiative der SAP: Supply Chain Modellierung und Planung mit dem SAP APO unter Verwendung von optimierenden Planungsverfahren

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1 Die SCM-Initiative der SAP: Supply Chain Modellierung und Planung mit dem SAP APO unter Verwendung von optimierenden Planungsverfahren Gerald Heisig SAP AG / SCM RIG SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 1

2 Gliederung 10 Einleitung 10 Network Design 10 Supply Network Planning 10 Production Planning and Detailed Scheduling 10 Transportation Planning and Vehicle Scheduling 10 Schlußbemerkung SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 2

3 Einleitung: Supply Chain Management Die Logistikkette von der Zulieferung bis zum Endverbraucher Informationsfluß Transfer Transfer Transfer Transfer Lieferant Hersteller Distribution Handel Verbraucher Cash Flow Optimierung der Logistikkette SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 3

4 Gründe für Supply Chain Management Optimierung von Entscheidungen in einer zunehmend komplexen Unternehmensumgebung Reduzierung der Fertigungsdurchlaufzeiten Verbesserung des Kundenservices Senkung der Lagerbestände SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 4

5 APO Überblick: Wesentliche Prozesse 10 Network Design (Standortplanung) ❶ Bestimmung optimaler Standorte für Werke und Distributionszentren 10 Demand Planning (Absatzplanung) ❶ ❶ ❶ Prognosen Lebenszyklusplanung Promotion-Planung 10 Supply Network Planning ❶ ❶ ❶ Langfristige Produktionsplanung (MPS) Simultane Material- und Kapazitätsplanung Distributionsplanung SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 5

6 APO Überblick: Wesentliche Prozesse 10 Production Planning and Detailed Scheduling ❶ Interaktive Fertigungssteuerung ❶ Reihenfolgeplanung 10 Global ATP ❶ Verfügbarkeitsprüfung (ATP) ❶ Kontingentierungen 10 Transportation Planning and Vehicle Scheduling ❶ Wahl des Carriers und Transportmittels ❶ Festlegung der Routen SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 6

7 APO Überblick: Optimierungslösungen APO-Optimierungslösungen Palette von Optimierungsverfahren wird auf bestimmte Planungsfunktionen mit branchenspezifischen Variationen angewandt Lineare Programming / Gemischt-Ganzzahlige Lineare Programming Heuristiken Network Design Supply Network Planning Eröffunungsverfahren TP/VS ( z.b. Savingsverfahren) Tabu Search Tourenplanung PP/DS Genetische Algorithmen, Constraint-based Programming, Dekompositionen SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 7

8 Standortplanung 10 Problemstellungen: ❶ ❶ Bestimmung neuer Standorte für Lokationen Zuordnungsverfahren: Zuordnung von Kundennachfragen zu gegebenen Lokationen (Spezialfall von 1.) SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 8

9 Network Design 10 Planungsverfahren: ❶ Standortplanung in der Ebene ❿ Heuristik: Voronoi-Methode und Weber-Verfahren ❶ Diskrete Standortplanung ❿ Mehrstufiges Warehouse Location Problem 10 Inputdaten: ❶ Supply Chain ❿ existierende und potentielle Lokationen ❿ Nachfrageprognosen im Planungshorizont ❿ Kosten: Variable Kosten und Fixkosten SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 9

10 Network Design SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 10

11 Network Design SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 11

12 Network Design SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 12

13 Network Design SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 13

14 Supply Network Planning (SNP) 10 Problemstellung: langfristige Produktionsplanung 10 SNP-Strategien: ❶ SNP Heuristiken: korrekturbasierte Planung ❿ ❿ Quotierungen Produktionskapazitätsprüfung ❶ Capable-to-Match: Abgleich von Angebot und Nachfrage ❿ Gleicht mittels Prioritäten das Angebot gegen den vorhandenen Bedarf über Produktions-und Transportkapazitäten ab ❶ SNP Optimierung: kostenbasierte Optimierung ❿ ❿ Optimierung der Produktions-, Transport- und Lagerkosten (Gemischt-ganzzahlige) Lineare Programmierung SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 14

15 SNP-Inputdaten Lokationsstammdaten: ❽ ❽ ❽ Lager-, Umschlags-, Transport- und Produktionskapazitäten; Strafkosten für die Überschreitung vorhandener Kapazitäten Produktionskalender Einkaufs- und Lagerkosten pro Einheit für jedes Produkt Zulieferer Werk Distributionszentrum Kunde Produktionsprozeßmodelle ❽ Kombination von Planungsstücklisten und Arbeitsplänen ❽ Funktionen wie Kuppelproduktion, Produktsubstitution usw. ❽ Attribute: Produktionskosten, Dauer, Ressourcenverbrauch, Materialfluß Vorgänge: 10 Mat.bereitst. 10 Vormontage 10 Endmontage 10 Prüfung Aktivitäten: 10 Fertigen 10 Rüsten 10 Umrüsten Komponenten: 10 Komponente 10 Beziehung 10 Ressource 10 Produkt 10 Reihenfolge 10 Verbrauch Produkte, Kosten, Sprache u. zeitabhängige Parameter pflegen SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 15

16 SNP-Kostenprofil SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 16

17 SNP-Optimierungsprofil SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 17

18 SNP-Lösung SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 18

19 SNP-Plantafel: Kapazitätssicht nach Optimierungslauf SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 19

20 SNP-Plantafel: Kapazitätssicht nach Heuristiklauf SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 20

21 Vergleich der SNP-Strategien periodenorientiert auftragsorient. Heuristiken Optimierer CTM Geschwindigkeit + - Qualität - + Prod.-Ressourcen - global global Andere Ress. - global Transport Mehrstufig Kosten Prioritäten - Material Bedarf / Material Quotierungen + legt an + SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 21

22 PP/DS: Produktionsfeinplanung 10 Problemstellung: kurzfristige Produktionsplanung kontinuierliche, sekundengenaue Planung 10 Wechselwirkung zwischen SNP und PP/DS: SNP Produktionshorizont ändern anlegen ändern anlegen Auftr Auftr Auftr Auftr Auftr Auftr Auftr Auftr heute PP/DS ändern anlegen ändern anlegen ändern anlegen ändern anlegen SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 22

23 PP / DS 10 Planungsstrategien: ❶ Make-to-stock ❶ Make-to-order ❶ Assembly-to-order 10 Inputdaten ❶ PP/DS-Planungsparameter ❶ Stücklistenauflösung ❶ Beschaffungsart ❶ Ressourcen für PP/DS ❿ z.b. Angebotsvarianten (Arbeitszeit, -tage, Schichtprogramm), Überlappung von Aktivitäten, Rüstmatrix, Engpaßressource SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 23

24 PP / DS: Optimierung der Planung 10 Entscheidungsvariablen: ❶ Ressourcenauswahl, Startzeitpunkte der Aktivitäten 10 Zielfunktion ❶ Verspätung (durchschnittlich, maximal) ❶ Gesamtdurchlaufzeit ❶ Rüstzeiten, -kosten 10 Nebenbedingungen ❶ Zeitrestriktionen zwischen Aktivitäten ❶ Produktions- und Lagerkapazitäten ❶ reihenfolge- und ressourcenabhängige Rüstzeiten ❶ Kalender (z.b. Schichten), Fälligkeitsdaten / Fristen SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 24

25 PP / DS: Optimierer-Umfang Start Ende Ressource A B C D E SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 25 Nichtarbeitszeiten Fixierte Vorgänge Vorgänge, die evtl. umgeplant werden Beziehungen Optimierungsbereich

26 PP/DS-Optimiererprofil SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 26

27 PP/DS: Planungsverfahren 10 Genetischer Algorithmus 10 Constraint Programming 10 Dekompositionstechniken SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 27

28 PP / DS: Genetische Algorithmen (GA) 10 GA basieren auf Techniken der Vererbungslehre 10 Reihenfolgeprobleme Anfangspopulation generieren Eltern auswählen Nachfolgepopulation generieren Lösungen für Nachfolgepopulation auswerten Beste Lösungen der Nachfolgepopulation auswählen SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 28

29 PP / DS: Constraint-Programming (CP) Variablen ändern Für jede Lösung Constraints prüfen Erste Lösung Qualität jeder Lösung prüfen Undurchführbare und schlechte Lösungen entfernen Lösungen: durchführbar, gut undurchführbar, schlecht SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 29

30 PP / DS: Dekompositionstechniken 10 Zeitliche Dekomposition Ressource Planungsfenster Delta Zeit Ressourcendekomposition Prioritätendekomposition Bottleneckrelaxation Kombination von Dekompositionstechniken SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 30

31 PP/DS-Plantafel SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 31

32 TP / VS 10 Problemstellung ❶ Zusammenfassung bestehender Kundenaufträge zur Auslieferung ❶ Wahl des Carriers und Transportmodus ❶ Routenfestlegung und Scheduling der LKWs ❶ Ziel: Minimierung der gesamten Transportkosten 10 Inputdaten ❶ Fahrzeugkapazitäten ❶ Verträge mit Carriern ❶ Zeitfenster ❶ Auswahl kompatibler LKWs SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 32

33 TP / VS 10 Problemklassen ❶ Vehicle Routing Problem ❶ Pickup and Delivery Problem 10 Lösung ❶ Generierung einer Ausgangslösung mittels Heuristiken ❶ Verbesserungsverfahren SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 33

34 Schlußbemerkung 10 Supply Chain Modellierung und Planung mit dem SAP APO 10 Planungsverfahren ❶ (gemischt-ganzzahlige) Lineare Programmierung ❶ Constraint Programming ❶ Problemspezifische Heuristiken und Dekompositionstechniken ❶ Meta-Heuristiken SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 34

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