{"id":27241,"date":"2022-04-05T13:32:47","date_gmt":"2022-04-05T11:32:47","guid":{"rendered":"https:\/\/ak-online.de\/?p=27241"},"modified":"2023-11-22T16:24:03","modified_gmt":"2023-11-22T15:24:03","slug":"dispoparameteroptimierung-mittels-simulation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ak-online.de\/de\/dispoparameteroptimierung-mittels-simulation\/","title":{"rendered":"Dispoparameteroptimierung mittels Simulation"},"content":{"rendered":"

Wir leben in einer daten- und algorithmengetriebenen Wirtschaftswelt. Daten und Algorithmen spielen auch bei der Planung und Steuerung von Wertsch\u00f6pfungsketten in Unternehmen und von globalen Supply Chains eine wesentliche Rolle. An der Verbesserung der Algorithmen wird seit vielen Jahren kontinuierlich gearbeitet; die Funktionalit\u00e4t von Supply Chain Management-Software, angefangen bei ERP-Systemen bis hin zu spezialisierten APS-Systemen wurde immer weiter verfeinert. <\/span> <\/span><\/p>\n

Die Qualit\u00e4t der von den Algorithmen verwendeten Daten hat in vielen Unternehmen jedoch nicht mitgehalten. Das gilt sowohl f\u00fcr die Eingangsdaten, die von einer Softwarefunktion verarbeitet werden wie f\u00fcr die Steuerungsdaten, die das Verhalten der Softwarefunktionen selbst regeln.<\/span><\/p>\n

\"JedesAbb.  <\/span>1<\/span>: Jedes Softwaresystem besteht in letzter Konsequenz aus einer Abfolge von Algorithmen, die Eingangsdaten verarbeiten und die inhaltlich und in ihrer Abfolge von Steuerungsparametern beeinflusst werden.<\/span> <\/span><\/p>\n

Besonders kritisch in diesem Zusammenhang sind die Daten, die die Abfolge von Berechnungsschritten in einem ERP<\/span>1<\/span>-, Warenwirtschafts-, Bestandsmanagement- oder APS-System steuern oder die das Verhalten einer Funktionalit\u00e4t selbst regeln. Obwohl es sich bei diesen Daten nicht nur um solche handelt, die in den Algorithmen der Disposition verwendet werden, sondern auch um Daten, die das Verhalten der gesamten Planungsprozesse steuern, spricht man im Fachjargon allgemein von <\/span>Dispositionsparametern<\/span> oder <\/span>Dispoparametern<\/span>.<\/span> <\/span><\/p>\n

Ohne korrekte Dispositionsparameter funktioniert nichts<\/span><\/b> <\/span><\/p>\n

Ohne \u201erichtig\u201c eingestellte Dispoparameter generiert ein ERP-System keine brauchbaren Prognosewerte und keine sinnvollen Dispositionsvorschl\u00e4ge, sodass die Anwender gezwungen sind, eigene \u00dcberlegungen zu zuk\u00fcnftigen Materialbedarfen und sinnvollen Nachbevorratungen anzustellen. Anstatt die teuer bezahlte Funktionalit\u00e4t des ERP-Systems zu verwenden, werden die Unternehmen somit auf das Bauchgef\u00fchl Ihrer Disponenten und Disponentinnen zur\u00fcckgeworfen und das ERP-System wird nur als goldene Schreibmaschine benutzt.<\/span> <\/span><\/p>\n

Stabile Planungs- und Dispositionsprozesse, die unter gleichen Randbedingungen zu identischen Ergebnissen gelangen, lassen sich auf diese Weise nicht erreichen. Dass Dispositionsentscheidungen personen- und zufallsabh\u00e4ngig sind und sich mit jeder Urlaubs- oder Krankheitsvertretung \u00e4ndern, ist t\u00e4gliches Leid in unz\u00e4hligen Unternehmen. Eine nachhaltig wirtschaftliche Wertsch\u00f6pfungskette, in der eine angestrebte Lieferbereitschaft kontinuierlich mit m\u00f6glichst geringen Best\u00e4nden eingehalten wird, r\u00fcckt mit manuellen Prozessen auch in weite Ferne.<\/span> <\/span><\/p>\n

Weniger Fehler in den Planungs- und Steuerungsprozessen, schnellere Prozesse und differenziert ausgestaltete Prozesse lassen sich nur mit mehr Prozessautomatisierung erreichen, wof\u00fcr gute Dispoparameter von entscheidender Bedeutung sind.<\/span> <\/span><\/p>\n

Aktuelle, vollst\u00e4ndige und fehlerfreie Dispositionsparameter haben auch strategische Bedeutung f\u00fcr die zuk\u00fcnftige Produktivit\u00e4t unserer Unternehmen. Ein gro\u00dfer Teil der heutigen Personalkosten in unseren Unternehmen f\u00e4llt in den administrativen Bereichen und nicht mehr auf dem Shop Floor an. Dringend ben\u00f6tigte Produktiv\u00e4tssteigerungen lassen sich deshalb nur durch Rationalisierung und Automatisierung der administrativen Bereiche, wozu auch Demand Planning, operative Beschaffung und Fertigungssteuerung geh\u00f6ren, erreichen.<\/span> <\/span><\/p>\n

Letztlich wird uns die demographische Entwicklung in den n\u00e4chsten Jahren dazu zwingen, st\u00e4rker zu automatisieren, da ben\u00f6tigtes Personal f\u00fcr diese Supply Chain Managementaufgaben immer schwerer zu bekommen und immer teurer zu bezahlen sein wird.<\/span> <\/span><\/p>\n

Die konventionelle Pflege von Dispositionsparametern f\u00fchrt nicht zum Erfolg<\/span><\/b> <\/span><\/p>\n

In Gespr\u00e4chen mit Unternehmen wird die Verantwortung f\u00fcr schlechte Dispositionsparameter meist bei den Anwendern und Anwenderinnen gesehen: \u201eUnsere Leute pflegen ihre Dispoparameter leider nicht diszipliniert\u201c, hei\u00dft es dann sinngem\u00e4\u00df. Ein einfaches Rechenexempel zeigt jedoch, dass manuelle Stammdatenpflege viel zu viel Zeit beanspruchen w\u00fcrde und deshalb unrealistisch ist. <\/span> <\/span><\/p>\n

\"Die<\/p>\n

Abb.  <\/span>2<\/span>: Die konventionelle Pflege von Dispositionsparametern f\u00fchrt nicht zum Erfolg<\/span> <\/span><\/p>\n

Dazu muss man verstehen, dass alle Artikel einem Lebenszyklus unterliegen und die Marktnachfrage von vielen Einflussfaktoren gepr\u00e4gt wird. Es gen\u00fcgt deshalb nicht, die Dispositionsparameter eines Artikel einmalig, bei der Artikelanlage einzustellen. Sie m\u00fcssen regelm\u00e4\u00dfig nachjustiert werden. Wenn eine Anwenderin f\u00fcr 1000 Materialnummern verantwortlich ist, bei jeder Materialnummer 10 Dispoparameter pflegen muss, je Dispoparameter im Schnitt 60 Sekunden f\u00fcr Aufruf, Nachdenken und Parametereinstellung aufwenden w\u00fcrde und die Dispoparameter viermal pro Jahr \u00fcberpr\u00fcfen soll, w\u00e4ren daf\u00fcr 667 Stunden pro Jahr erforderlich. Das entspricht bereits einer 40%-Arbeitsstelle zus\u00e4tzlich pro Planer, Disponent oder Fertigungssteuerer nur zur Pflege der Dispoparameter!  In der Praxis sind Planer meist f\u00fcr weit mehr Artikel verantwortlich, m\u00fcssen mehr als 10 Parameter pflegen und dies m\u00f6glichst monatlich und nicht nur einmal im Quartal.<\/span> <\/span><\/p>\n

Nun k\u00f6nnte man einwenden, dass das Personal die Zeit f\u00fcr die Pflege der Dispositionsparameter durchaus h\u00e4tte, da bessere Dispositionsparameter h\u00f6here Automatisierung erm\u00f6glichen w\u00fcrden. Wenn nun allerdings jeder Anwender seine Stammdaten selbst pfegte, w\u00e4ren weder reproduzierbare Dispoentscheidungen noch stabile Dispoprozesse m\u00f6glich. Jeder Anwender, jede Anwenderin verh\u00e4lt sich etwas anders, hat andere Erfahrungen und ein anderes Risikoempfinden und justiert deshalb Dispoparameter anders als die Kollegen. Kann es f\u00fcr eine Dispoentscheidung 10 unterschiedliche richtige L\u00f6sungen geben? Wohl eher nicht!<\/span> <\/span><\/p>\n

Mehr Sinn macht es, f\u00fcr alle Anwender einheitliche Kriterien zu definieren, wie Dispoparameter eingestellt werden m\u00fcssen. In den 90er Jahren kam deshalb die Idee des Dispohandbuches auf, in dem u.a. Vorgaben f\u00fcr die Pflege von Dispositionsparametern gemacht wurden. Breiten Erfolg hatten diese Dispohandb\u00fccher nicht; inzwischen finden wir nur noch sehr selten entsprechende Arbeitsanweisungen. Gescheitert sind die Dispohandb\u00fccher zuerst einmal an deren manueller Anwendung, wodurch der Zeitaufwand f\u00fcr die Pflege der Dispositionseinstellungen aufw\u00e4ndiger wurde als bei individueller Datenpflege nach Bauchgef\u00fchl der Anwender. Doch auch dort, wo diese H\u00fcrde durch entsprechende Softwareunterst\u00fctzung \u00fcberwunden wurde, ergaben und ergeben sich keine zufriedenstellenden Dispositionsergebnisse. <\/span> <\/span><\/p>\n

Die gr\u00f6\u00dfte H\u00fcrde bei der Pflege von Dispositionsparametern liegt darin, dass das dynamische Zusammenspiel von Bedarfen, Prognosen, Dispositionsentscheidungen und Wertstr\u00f6men im Unternehmen und durch die gesamte Supply Chain so komplex ist, dass es mit gesundem Menschenverstand alleine, nicht durchdrungen werden kann.<\/span> <\/span><\/p>\n

Es reicht somit nicht, Einstellregeln zu vereinheitlichen und deren Anwendung zu automatisieren. Beginnen muss man damit, bei jeder einzelnen Materialnummer alle relevanten und bei vielen Algorithmen ineinandergreifenden Dispositionsparameter so einzustellen, dass sie bei dem dynamischen Betriebsgeschehen im Mittel, nicht im Einzelfall (!), zu wirtschaftlichen Dispositionsentscheidungen f\u00fchren. Unterschiedliche Unternehmen k\u00f6nnen dabei durchaus unterschiedlichen Zielsetzungen folgen. Soll die geforderte Lieferbereitschaft eines Artikels mit den geringstm\u00f6glichen durchschnittlichen Best\u00e4nden erreicht werden oder mit den geringsten Kosten oder steht die Verringerung von Lagerhaltungs- und Bestellkosten im Vordergrund? Auch innerhalb eines Unternehmens kann es sinnvoll sein, bei unterschiedlichen Artikeln unterschiedliche Wirtschaftlichkeitsziele zu verfolgen.<\/span> <\/span><\/p>\n

Wirtschaftliche Einstellungen f\u00fcr Dispositionsparameter lassen sich nur mittels Simulation finden<\/span><\/b> <\/span><\/p>\n

Um unter den vorausgehend beschriebenen dynamischen Umst\u00e4nden die richtigen Einstellungen f\u00fcr Dispositionsparameter zu finden, f\u00fchrt nach unserer Erfahrung kein wirtschaftlicher Weg an Simulationen mit empirischen Daten<\/a> vorbei. Die einzige Alternative zu diesem Vorgehen best\u00fcnde darin, Parametereinstellungen in der Praxis durch <\/span>trial-and-error<\/span> auszutesten; ein langwieriges, aufw\u00e4ndiges und riskantes Vorhaben.<\/span> <\/span><\/p>\n

\"Dispositionsparameter<\/p>\n

Abb.  <\/span>3<\/span>: Dispositionsparameter m\u00fcssen \u2013 abh\u00e4ngig von zahlreichen Einflussgr\u00f6\u00dfen \u2013 richtig eingestellt und nachgestellt werden<\/span> <\/span><\/p>\n

F\u00fcr die Dispoparameteroptimierung mittels Simulation greifen wir auf die umfangreichen historischen Datenbest\u00e4nde des ERP-Systems zur\u00fcck. Verkn\u00fcpft man Kundenauftragshistorien, Lagerabgangshistorien und Bestandverl\u00e4ufe mit Artikelstammdaten, St\u00fccklisten, Arbeitspl\u00e4nen und weiteren ERP-Daten, so l\u00e4sst sich ein komplettes dynamisches Modell der Struktur und des Wertstromverhaltens einer kompletten Supply Chain aufbauen. Dieser digitale Zwilling der physischen Supply Chain enth\u00e4lt verdeckt die Besonderheiten des Marktverhalten genauso wie die Besonderheiten des Wertstromverhaltens. Und so lassen sich in diesem digitalen Zwilling die Auswirkungen unterschiedlicher Einstellungen von Dispoparametern auf Best\u00e4nde, Lieferbereitschaft, Lagerhaltungs- und Bestellkosten, Anzahl der Warenein- und -ausg\u00e4nge und weitere Kostentreiber empirisch ermitteln und verbessern, sodass die angestrebten wirtschaftlichen Ziele so gut wie m\u00f6glich erreicht werden. <\/span> <\/span><\/p>\n

\"In<\/p>\n

Abb.  <\/span>4<\/span>: In einem digitalen Zwilling lassen sich die wirtschaftlich sinnvollsten Einstellungen der Dispositionsparameter systematisch und empirisch ermitteln.<\/span> <\/span><\/p>\n

Die Strategie und operatives Verhalten des Supply Chain Management wird in Regeln kodiert<\/span><\/b> <\/span><\/p>\n

W\u00fcrde man f\u00fcr jeden einzelnen der unz\u00e4hligen Artikel eines Unternehmens alle M\u00f6glichkeiten zur Einstellung der Dispositionsparameter durchsimulieren, w\u00e4re dies mit der heutigen Leistung unserer Rechnersysteme nicht zu bew\u00e4ltigen und w\u00e4re es zu bew\u00e4ltigen, w\u00e4re das Ergebnis v\u00f6llig un\u00fcbersichtlich. Die Erfahrung zeigt, dass dieser Aufwand nicht erforderlich ist, wenn man geschickter vorgeht. Statt die Dispoparametereinstellungen an eine Materialnummer zu h\u00e4ngen, ermittelt man, unter welchen Randbedingungen, bei welchen Klassifizierungsmerkmalen von Artikeln und bei welchen Eigenschaften von Artikeln welche Parametereinstellung die besten wirtschaftlichen Ergebnisse liefern. Daraus lassen sich Regeln ableiten, die besagen, \u201e<\/span>wenn ein Artikel unter diesen Randbedingungen zu dieser Artikelklasse geh\u00f6rt und folgende Eigenschaften aufweist, dann erh\u00e4lt dieser Dispositionsparameter diesen Einstellwert.<\/span>\u201c Auf diese Weisen k\u00f6nnen Regeln zu Entscheidungstabellen und aufeinander aufbauende Entscheidungstabellen zu Regelwerken strukturiert werden.<\/span> <\/span><\/p>\n

In diesen Regelwerken steckt die komplette Steuerungsintelligenz der operativen Planung sowie die strategischen \u00dcberlegungen zur strategischen Positionierung der eigenen Supply Chain. Wir sprechen in diesem Zusammenhang von der Abbildung des logistischen Gesch\u00e4ftsmodells in Regeln. <\/span> <\/span><\/p>\n

Werden diese Regelwerke in einem geeigneten Softwaresystem, wie z.B. DISKOVER<\/a>, abgebildet, erm\u00f6glichen Sie die kontinuierliche und automatische Pflege der Dispositionsparameter. Da DISKOVER nicht nur die Pflege der Dispositionsparameter \u00fcbernehmen kann, sondern auch die Simulationen durchf\u00fchrt, k\u00f6nnen die sinnvollsten Einstellalternative wesentlicher Dispositionsparameter f\u00fcr jeden einzelnen Artikel automatisch mittels empirischer Simulation ermittelt und direkt angewandt werden, anstatt sie in Regeln zu codieren.<\/span> <\/span><\/p>\n

Das Ergebnis ist eine weitgehende CNC-Steuerung der ERP-Maschine<\/span><\/b> <\/span><\/p>\n

Die automatische Pflege der Dispositionsparameter des ERP-Systems durch DISKOVER erfolgt, ohne dass Anwender eingreifen und Zeit aufwenden m\u00fcssen. Da der Pflegeprozess keinen Aufwand verursacht, wird er t\u00e4glich durchgef\u00fchrt. Auf diese Weise werden die Parametereinstellungen zeitnah nachjustiert und die Anzahl der \u00c4nderungen pro Pflegelauf werden gering gehalten.<\/span> <\/span><\/p>\n

\"Ein<\/p>\n

Abb.  <\/span>5<\/span>: Ein leistungsf\u00e4higes System zur Dispositionsparameterpflege ist f\u00fcr ein ERP-System so wichtig, wie die CNC-Steuerung f\u00fcr eine Werkzeugmaschine.<\/span> <\/span><\/p>\n

Nat\u00fcrlich wird die Zukunft nicht aus vollautomatisierten Planungsprozessen bestehen. Planer und Disponenten werden weiterhin ben\u00f6tigt. Wir m\u00fcssen diese kostbare Personalressource jedoch dort einsetzen, wo menschliches Eingreifen unerl\u00e4sslich und die menschliche Erfahrung unabdingbar ist. Heute verschwenden die Intelligenz unserer Mitarbeiter zu gro\u00dfen Teilen f\u00fcr Aufgaben und f\u00fcr Artikel, die gut gepflegte Planungs- und Dispositionsalgorithmen selbst\u00e4ndig erledigen k\u00f6nnten. Daf\u00fcr bleiben andere Aufgaben, die dringend von den Mitarbeitern angegangen werden m\u00fcssten auf der Strecke.<\/span> <\/span><\/p>\n

Stellen wir also das Management unserer Supply Chains vom Kopf auf die F\u00fc\u00dfe und verteilen die Zust\u00e4ndigkeiten zwischen Algorithmen und Menschen neu und richtig.<\/span><\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Wir leben in einer daten- und algorithmengetriebenen Wirtschaftswelt. Daten und Algorithmen spielen auch bei der Planung und Steuerung von Wertsch\u00f6pfungsketten in Unternehmen und von globalen Supply Chains eine wesentliche Rolle. An der Verbesserung der Algorithmen wird seit vielen Jahren kontinuierlich gearbeitet; die Funktionalit\u00e4t von Supply Chain Management-Software, angefangen bei ERP-Systemen bis hin zu spezialisierten APS-Systemen<\/p>\n","protected":false},"author":25,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1585,1577],"tags":[],"class_list":["post-27241","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-digitale-transformation","category-planung-disposition"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t