{"id":23007,"date":"2021-01-13T08:00:17","date_gmt":"2021-01-13T07:00:17","guid":{"rendered":"https:\/\/ak-online.de\/de\/?p=17539"},"modified":"2024-03-20T15:01:01","modified_gmt":"2024-03-20T14:01:01","slug":"logistische-optimierung-mittels-empirischer-simulation-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ak-online.de\/de\/logistische-optimierung-mittels-empirischer-simulation-2\/","title":{"rendered":"Logistische Optimierung mittels empirischer Simulation"},"content":{"rendered":"<p><strong>Was an der technologischen Spitze der Supply Chain Optimierung heute m\u00f6glich ist, was die effiziente Optimierung von Logistik und Supply Chain Management mit dem Crashtest von PKW-Karosserien zu tun hat und warum ein digitaler Zwilling hilft, Ihr logistisches Gesch\u00e4ftsmodell zu optimieren.<\/strong><\/p>\n<p>Wir alle kennen die drastischen Bilder von Crashtests aus Bildern und Videos, auf denen sich das Blech der Karosserien be\u00e4ngstigend um ein Hindernis biegt.<\/p>\n<p>Fr\u00fcher waren bei der Karosserieentwicklung unz\u00e4hlige Crashtests notwendig, um die richtige Verwindungssteifigkeit einer Karosserie einerseits und Plastizit\u00e4t andererseits zu erreichen. Das dauerte lange, war sehr teuer und bedeutete f\u00fcr den sp\u00e4teren Betrieb des PKWs immer noch ein Restrisiko, denn bis ins letzte Detail konnte man nicht optimieren. Schon seit l\u00e4ngerem findet die Optimierung von Karosserien im Rechner statt. Mittels Simulationssoftware werden die Karosserieteile zusammengesetzt und unz\u00e4hligen Crashtests unterzogen. Testzyklen k\u00f6nnen viel schneller erfolgen, man kann genauer optimieren und das Restrisiko somit zuverl\u00e4ssiger beseitigen.<\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Logistische-Optimierung-Sicherheit.png\" alt=\"Simulation am Beispiel Automotive - Bildrechte bei Honda\" width=\"1610\" height=\"496\"><\/p>\n<h3>Empirische Simulation f\u00fcr mehr Durchblick in der Supply Chain<\/h3>\n<p>Was in der Karosserieentwicklung Standard ist, stellt die technologische Spitze bei der Optimierung der Prozesse in Supply Chain Management und Logistik dar. Nur mittels empirischer Simulation lassen sich Verbesserungen aus dem Nebel des Bauchgef\u00fchls in den Sonnenschein objektiver Fakten bringen. Das Zusammenspiel von Wertstr\u00f6men, Bedarfen, Prognosen und Dispositionsentscheidungen in einem Unternehmen und durch die gesamte Supply Chain hindurch, ist so komplex, dass es mit gesundem Menschenverstand und jahrelanger Erfahrung allein, nicht mehr zu durchdringen ist.<\/p>\n<p>Wie volatil das gesamte logistische Gesch\u00e4ftsmodell mit seinen Wertstr\u00f6men, Entkopplungspunkten, Lagerstufen und Planungs- und Steuerungsprozessen funktioniert, kennen viele Praktiker aus t\u00e4glicher Erfahrung:<\/p>\n<ul>\n<li>Man ist nicht ausreichend lieferf\u00e4hig trotz hoher Best\u00e4nde;<\/li>\n<li>Dispositionsergebnisse sind personenabh\u00e4ngig und ver\u00e4ndern sich mit jeder Personalfluktuation, Urlaubs- oder Krankheitsvertretung;<\/li>\n<li>Verbesserungsprozesse sind langsam, m\u00fchsam und trotzdem nicht nachhaltig;<\/li>\n<li>Regelm\u00e4\u00dfig ver\u00e4ndern sich die Priorit\u00e4ten, da niemand das Zusammenspiel der Prozesse \u00fcberblickt.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Eine empirische Simulation des dynamischen Verhaltens der gesamten Supply Chain im Rechner, erm\u00f6glicht es, die Auswirkungen unterschiedlicher L\u00f6sungsans\u00e4tze im Vorab und ohne Risiko zu \u00fcberpr\u00fcfen und zu objektiven Zahlenwerten zu gelangen. Diskussionen werden dadurch versachlicht, man gelangt z\u00fcgiger zu einem Konsens und damit schneller und einfacher zu Entscheidungen. W\u00e4hrend man sich bei der klassischen Optimierung logistischer Prozesse in Pilotphasen und Tests mit wenigen Artikeln langsam, vorsichtig und m\u00fchsam vorw\u00e4rtswagt, lassen sich vorab durchsimulierte logistische Gesch\u00e4ftsmodelle z\u00fcgig realisieren.<\/p>\n<h3>Digitaler Zwilling stellt Prozesse und Str\u00f6me dar<\/h3>\n<p>Logistische Optimierung mittel Simulation ist dabei kein Hexenwerk. Alles beginnt mit einem sogenannten Digitalen Zwilling der Wertstr\u00f6me und Planungs- und Steuerungsprozesse. Dieser digitale Zwilling l\u00e4sst sich aus dem tiefen Datenozean eines ERP- oder Warenwirtschaftssystems generieren, indem Artikelstammdaten, historischen Zeitreihen von Kundenauftr\u00e4gen, Bestellungen und Lagerabg\u00e4ngen, St\u00fccklisten, ggfs. Arbeitspl\u00e4ne und je nach Bedarf weitere Daten \u00fcbernommen werden. W\u00e4hrend es im klassischen Wertstromdesign Wochen dauern kann, bis ein Wertstrom f\u00fcr ausgew\u00e4hlte repr\u00e4sentative Artikel abgebildet ist, liegt ein komplexes logistisches Wertstrommodell \u00fcber alle Materialnummern innerhalb weniger Tage vor.<\/p>\n<p>Und w\u00e4hrend im klassischen Wertstromdesign nur mit statischen Durchschnittswerten gearbeitet wird, ber\u00fccksichtigt das digitale Modell das dynamische Verhalten der Materialien im Wertstrom. Ergebnisse werden dadurch nicht nur detaillierter und differenzierter, sondern in vielen F\u00e4llen \u00fcberhaupt erst realistisch und belastbar. Statische Durchschnittsbetrachtungen hingegen versagen in der Dynamik der Praxis allzu oft.<\/p>\n<p>Um mit einem digitalen Zwilling logistische Effekte zu simulieren, werden die zu untersuchenden \u00c4nderungen am Modell vorgenommen und \u00fcber einen definierten Zeitraum der Vergangenheit \u2013typischerweise 12 Monate \u2013 durchsimuliert. Die Simulationsergebnisse lassen sich sodann mit den praktischen Ergebnissen, die f\u00fcr die Vergangenheit bekannt sind, vergleichen und somit bewerten.<\/p>\n<h3>Simulation hilft bei Strategie, Prognose und Optimierung<\/h3>\n<p>Der Simulationsansatz ist sehr breit einsetzbar. Er kann strategische Fragestellungen beantworten, wie die Optimierung des logistischen Gesch\u00e4ftsmodells oder die Neustrukturierung der Wertstr\u00f6me. Er kann sich um die Verbesserung der Absatzprognose oder der Disposition k\u00fcmmern, Best\u00e4nde und Lieferbereitschaft ausbalancieren oder Detailfragen beantworten.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/Potenziale-Logistischer-Simulation.png\" alt=\"Logistische Optimierung mittels Simulation | Abels &amp; Kemmner\" width=\"790\" height=\"451\"><\/p>\n<p>Die Fragestellungen k\u00f6nnen sich auf einzelne, ausgew\u00e4hlte oder alle Artikel beziehen und dabei die gesamte Wertsch\u00f6pfungskette, auch \u00fcber mehrere Unternehmensstufen hinweg, betreffen. Sie k\u00f6nnen sich auf ausgew\u00e4hlte Segmente der Wertsch\u00f6pfungskette oder auch nur auf eine einzelne Lagerstufen beziehen.<\/p>\n<h3><strong>Einige konkrete Beispiele aus unterschiedlichen Branchen m\u00f6gen den Sachverhalt verdeutlichen:<\/strong><\/h3>\n<p>Bei dem <strong>W\u00e4schehersteller Anita Dr. Helbig<\/strong> hat A&amp;K schon vor Jahren mit dem Simulationsansatz aufzeigen k\u00f6nnen, dass die Best\u00e4nde in der gesamten weltweiten Supply Chain durch die angedachte Verk\u00fcrzung der Durchlaufzeiten kaum zu beeinflussen sein werden. Als entscheidenden Hebel wurde eine Verbesserung der Absatzprognose erkannt. Durch diese Ma\u00dfnahme konnte der Bestand dann z\u00fcgig reduziert werden.<\/p>\n<p><strong>Trost, heute eine Marke der WM SE,<\/strong> einer der f\u00fchrenden Kfz-Teilegro\u00dfh\u00e4ndler im IndependentAftermarket in Deutschland und in Europa verfolgte das Ziel einer weitgehend vollautomatischen Nachbevorratung der ca. 150 Filialen. Mittels Simulation hat A&amp;K die Nachbevorratungsstrategien der Filiale bis auf jeden einzelnen relevanten Planungs- und Dispositionsparameter eines jeden Artikels durchsimuliert und darauf ein Regelwerk zur Einstellung der Dispositionsparameter entwickelt. Dieses ist inzwischen seit mehreren Jahren in Betrieb und hat die Best\u00e4nde um einen hohen zweistelligen Millionenbetrag nachhaltig reduziert.<\/p>\n<p>Die <strong>Fritz Driescher KG<\/strong>, ein mittelst\u00e4ndischer Mittelspannungsschaltanlagenhersteller verfolgte das Ziel, die Umlaufbest\u00e4nde deutlich zu verringern und eine effizientere Wertsch\u00f6pfungskette aufzubauen. Mittels einer dynamischen empirischen Simulation der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette wurde von A&amp;K ein neues logistisches Gesch\u00e4ftsmodell entwickelt, bei dem die logistischen Entkopplungspunkte verlagert, eine 80\/20 Nivellierung verbunden mit einem Kanban-System aufgebaut, ein Personalkapazit\u00e4tsmanagement eingef\u00fchrt und ein Dispo-Regelwerk zum Tuning des ERP-Systems implementiert wurden. In der Folge konnten die Umlaufbest\u00e4nde drastisch verringert und die Effizienz der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette deutlich gesteigert werden. Ohne die Simulation des L\u00f6sungskonzepte vorab, h\u00e4tten die Entwicklung des neuen logistischen Gesch\u00e4ftsmodells und dessen Implementierung deutlich mehr Zeit und Aufwand ben\u00f6tigt.<\/p>\n<p>Als einer der f\u00fchrenden Baumarktzulieferer Deutschlands ben\u00f6tigt <strong>GAH Alberts<\/strong> h\u00f6chste Lieferbereitschaft. Mittels Simulation der Planungsprozesse wurde von&nbsp; A&amp;K eine Kombination von kurzfristigen und nachhaltig wirkenden Ma\u00dfnahmen entwickelt und als Dispo-Regelwerks implementiert, mit dem die Best\u00e4nde innerhalb von neun Monaten um 53% gesenkt wurden.<\/p>\n<p>In Zusammenarbeit mit der Schweizer <strong>Sihl-Gruppe<\/strong> wurden mittels logistischer Simulation der Wertsch\u00f6pfungskette die entscheidenden Ansatzpunkte zur Verbesserung der Durchg\u00e4ngigkeit der internationale Planungskette identifiziert und gemeinsam umgesetzt<\/p>\n<p>Aktuell arbeitet A&amp;K zusammen mit einem gro\u00dfen internationalen Hersteller von technischen Komponenten an einer Neukonzeption des logistischen Gesch\u00e4ftsmodells mit dem Ziel einer Bestandsreduzierung im hohen zweistelligen Millionenbereich.<\/p>\n<h3>Mit dem digitalen Abbild den realen Prozess neu verstehen<\/h3>\n<p>Im Gro\u00dfen und Ganzen erfolgt die logistische Optimierung durch empirische Simulation in mehreren Iterationsschleifen. Vom Projektteam werden L\u00f6sungsans\u00e4tze definiert, im System abgebildet und simuliert. Die Ergebnisse werden analysiert und der L\u00f6sungsansatz wird iterativ optimiert. Einen Teil der Optimierungsaufgaben kann ein leistungsf\u00e4higes Simulationssystem dabei automatisch, tw. unter Einsatz von Mechanismen aus der k\u00fcnstlichen Intelligenz, vornehmen, indem es aus einem vorgegebenen Spektrum an L\u00f6sungsvarianten selbst\u00e4ndig diejenige ermittelt, die ein vorgegebenes Optimierungsziel am besten erreicht.<\/p>\n<p>Die vorausgehenden Erl\u00e4uterungen klingen stark nach theoretischer Arbeit am Computer. Ein solcher digitaler Zwilling erspart seinen Anwendern jedoch nicht das Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die logistischen Gegebenheiten und Restriktionen im Unternehmen. W\u00e4hrend sich ein Teil der Verbesserungspotenziale&nbsp; bereits durch verschiedene Tests und Simulationen am digitalen Zwilling erkennen lassen, ergeben sich viele Potenziale erst aus der Kenntnis der Unternehmenssituation und der aktuellen Handhabung der Prozesse im Unternehmen; auch die logistische Simulation ben\u00f6tigt somit noch erfahrene Fachleute.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/Optimierungskreislauf-SCM_web.png\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/Optimierungskreislauf-SCM_600px.png\" alt=\"Der Simulations-Kreislauf der Supply Chain Optimierung\" width=\"600\" height=\"317\"><\/a><\/p>\n<p>Ein Simulationsprojekt beginnt deshalb bodenst\u00e4ndig mit einer Prozess-Analyse und besteht aus regelm\u00e4\u00dfigen Workshops in denen gemeinsam Optimierungsans\u00e4tze ermittelt und mit den Mitarbeitern im Unternehmen \u00fcberpr\u00fcft werden. Es m\u00fcndet in einen Ma\u00dfnahmenplan mit Handlungsfeldern und Teilprojekten.<\/p>\n<p>Es lohnt sich also, sich mit digitalen, statt konventionellen Optimierungsmethoden auseinander zu setzen. Die Vorteile liegen klar auf der Hand. In der praktischen Anwendung zeigt sich, dass der Simulationsansatz zumeist kosteng\u00fcnstiger und ertragreicher als konventionelle Optimierungsmethoden ist. &nbsp;Der Kostenvorteil wird umso gr\u00f6\u00dfer, je gr\u00f6\u00dfer das betrachtete Artikelportfolio ist, denn die Zahl der zu betrachtenden Materialnummern wirkt sich praktisch nicht auf den Projektaufwand aus. Dar\u00fcber hinaus erm\u00f6glicht der Simulationsansatz Dank der schnelleren Umsetzbarkeit der erarbeiteten L\u00f6sungen k\u00fcrzere Amortisationszeiten als klassische Optimierungsprojekte. Allein hieraus finanziert sich ein typisches logistisches Simulationsprojekt praktisch von selbst.<\/p>\n<p><em><span style=\"color: #808080;\">Bild: Honda_CT_Simulation_Animation<\/span><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Was an der technologischen Spitze der Supply Chain Optimierung heute m\u00f6glich ist, was die effiziente Optimierung von Logistik und Supply Chain Management mit dem Crashtest von PKW-Karosserien zu tun hat und warum ein digitaler Zwilling hilft, Ihr logistisches Gesch\u00e4ftsmodell zu optimieren.<\/p>\n","protected":false},"author":25,"featured_media":30233,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1585,2039,1586],"tags":[],"class_list":["post-23007","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-digitale-transformation","category-ki","category-supply-chain-strategie"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO Pro 4.9.6.2 - 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