Stefan Rehkopf Revenue Management-Konzepte zur ...978-3-8350-9434-5/1.pdf · Anschliegend wird das der Arbeit zugrunde liegende Konzept zur Erweiterung der VerNgbarkeitsprfifung durch

Stefan Rehkopf

Revenue Management-Konzepte zur Auftragsannahme bei kundenindividueller Produktion

Stefan Rehkopf


Stefan Rehkopf


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Dissertation Technische Universit~it Braunschweig, 2006

1. Auflage November 2006

Alle Rechte vorbehalten �9 Deutscher Universit~its-Verlag I GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2006

Lektorat: Brigitte Siegel/Stefanie Loyal

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ISBN-10 3-8350-0587-1 ISBN-13 978-3-8350-0587-7

Geleitwort

Zur Erreichung von Wettbewerbsvorteilen setzen Produktionsunternehmen zunehmend auf

die kundenspezifische Herstellung individualisierter Produkte, was in den letzten Jahren zu

deutlich gestiegenen Anforderungen an das Produktionsmanagement gefahrt hat. Von be-

sonderer Bedeutung sind hierbei Entscheidungen tiber die Annahme von Kundenauftr~gen,

die Abstimmung der damit verbundenen Kapazitgtsnachfrage sowie die Bestimmung realisti-

scher Liefertermine. Wghrend diese Aufgaben mehr oder weniger erfolgreich durch am Markt

verfagbare ,,Advanced-Planning-Systems (APS)" abgedeckt werden (Module ,,Available-to-

Promise/Capable-to-Promise (ATP/CTP)"), werden 6konomische Kriterien zur Ermittlung

eines ,,optimalen" Auftragsportfolios nur unzureichend be~cksichtigt. Dies gilt insbesondere

bei Unsicherheit tiber zukfinftig eintreffende Auftr~ge, so dass bei knappen Produktions-

kapazit~ten regelmgBig Entscheidungen tiber die Annahme oder Ablehnung eintreffender

Auftrgge (gekennzeichnet durch Preise, Termine und Kapazitgtsnachfragen auf unter-

schiedlichen Produktionsaggregaten) zu treffen sind. ,~hnlich gelagerte Fragestellungen

werden in der Dienstleistungsbranche mittels geeigneter Methoden des Revenue Manage-

ments untersucht und bereits erfolgreich in der Praxis eingesetzt, so dass eine Ubertragung

dieser Methoden auf die kundenindividuelle Produktion von Sachgt~tern aussichtsreich

erscheint.

Dieser Herausforderung stellt sich die yon Herrn Dr. Rehkopf vorgelegte Dissertation.

Nach einer aussagekrgftigen Einleitung werden wesentliche Charakteristika der kundenindivi-

duellen Produktion im Allgemeinen und der Eisen und Stahl erzeugenden Industrie im

Speziellen aufgezeigt und Anforderungen an das Produktionsmanagement bzw. den Ent-

scheidungsunterstt~tzungsbedarf bei der Annahme von Kundenauftrggen herausgearbeitet.

Darauf aufbauend wird das Revenue Management eingefahrt. Hierbei werden ausflihrlich die

Anwendungsvoraussetzungen, Entscheidungsebenen, Instrumente und Verfahren der Preis-

Mengen-Steuerung sowie die Einsatzm6glichkeiten dieser bei kundenindividueller Produktion

diskutiert. Anschliegend wird das der Arbeit zugrunde liegende Konzept zur Erweiterung der

VerNgbarkeitsprfifung durch Methoden des Revenue Managements entwickelt. Die Erwei-

terungen betreffen zum einen die Entwicklung von Methoden des Revenue Managements zur

taktisch-operativen auftragsanonymen Allokation von Ressourcen auf Produktfamilien und

zum anderen die Entwicklung von Bid-Price basierten Methoden zur Integration 6kono-

mischer Kalkt~le in die real-time Verfligbarkeitsprafung zur operativen Entscheidungs-

unterstfitzung der Auftragsannahme. Hierauf aufbauend erfolgt die Durchffihrung einer ersten

Fallstudie zur Unterstfitzung der taktisch-operativen Allokationsentscheidung in der Eisen

und Stahl erzeugenden Industrie. Zu diesem Zweck wird eine geeignete Kontingentierungs-

VI Geleitwort

methode des Revenue Managements entwickelt und im Rahmen einer Simulationsstudie im

Vergleich zu einem Verfahren der auftragsanonymen deterministischen Verfagbarkeits-

prtifung evaluiert. Hierbei zeigt sich statistisch signifikant die Vorteilhaftigkeit der Revenue

Management Methodik. Zur Integration 6konomischer Kalktile in die real-time Vertiig-

barkeitsprafung wird anschliel3end eine Bid-Price basierte Methode zur Approximation auf-

tragsspezifischer Opportunit~itskosten entwickelt und ebenfalls im Rahmen einer umfang-

reichen Simulationsstudie evaluiert. Die Vorteilhaftigkeit der entwickelten Methode konnte

im Rahmen der Fallstudie in der Eisen und Stahl erzeugenden Industrie nachgewiesen

werden. Dartiber hinaus k6nnen konkrete Handlungsempfehlungen zur Implementierung der

Verfahren in der unternehmerischen Praxis abgeleitet werden. Die Arbeit schlief3t mit einer

kritischen Wtirdigung, einem Ausblick auf weiteren Forschungsbedarf sowie einer Zu-

sammenfassung. Hervorzuheben ist hierbei, dass die entwickelten Revenue Management Ver-

fahren, die durchgefahrten Erweiterungen bestehender Methoden der Verfagbarkeitsprtifung

sowie die in den Fallstudien herausgearbeiteten Implikationen far die unternehmerische

Praxis und Obertragbarkeit differenziert gewt~rdigt und jeweils spezifische Schluss-

folgerungen gezogen werden.

Herr Dr. Rehkopf deckt mit seiner vorgelegten Dissertation eine sowohl unter theoretischen

als auch praxisorientierten Gesichtspunkten ~iul3erst anspruchsvolle Thematik ab und dies auf

h6chstem wissenschaftlichen Niveau. Mit dem von ihm entwickelten Konzept zur Er-

weiterung der Verfiigbarkeitsprtifung um Methoden des Revenue Managements legt er

erstmalig einen methodisch fundierten Ansatz vor, der die in der Dienstleistungsproduktion

bereits erfolgreich eingesetzten Methoden des Revenue Managements auf die Sachgtiter-

produktion iibertr~igt. Die von ihm herangezogenen und eigenstgndig weiterentwickelten

Methoden sind wissenschaftlich fundiert und innovativ. Aufbau, Struktur und formale

Gestaltung der Arbeit sind vorbildlich, das Literaturverzeichnis ist/~uBerst umfangreich und

die Auswahl und Qualit/~t der herangezogenen Quellen herausragend. Insgesamt hat Herr Dr.

Rehkopf mit seiner Dissertation den Stand der Forschung zum Produktionsmanagement bei

kundenindividueller Fertigung einen entscheidenden Schritt vorangebracht und auch im

Hinblick auf eine zuktinftige Implementierung in der Eisen und Stahl erzeugenden Industrie,

aber auch in weiteren Branchen der kundenindividuellen Sachg~terproduktion, beachtens-

werte Erfolge erzielt.

Univ.-Prof. Dr. Thomas Stefan Spengler

Vorwort

Die vorliegende Dissertation besch~iftigt sich mit Revenue Management Konzepten zur Ent-

scheidungsuntersttitzung der Auftragsannahme bei kundenindividueller Produktion. Sie ent-

stand in den Jahren 2002 bis 2006 w~hrend meiner T~tigkeit als wissenschaftlicher Mit-

arbeiter am Lehrstuhl far Produktion und Logistik der Technischen Universit~it Braun-

schweig.

Der Abschluss eines solch langwierigen Projektes gibt Anlass all denjenigen Personen zu

danken, ohne deren Untersttitzung die vorliegende Dissertation nicht entstanden w~re.

Meinem Doktorvater Prof. Dr. rer. pol. Thomas S. Spengler, Leiter der Abteilung Pro-

duktion und Logistik, m6chte ich far die konstruktiven Diskussionen, den fachlichen Anre-

gungen und Hinweisen, aber auch far seine persOnliche Untersttitzung w~hrend der Erstellung

dieser Arbeit danken. Auch die gew~hrten Freiheiten bei der Verfolgung meiner eigenen

wissenschaftlichen Ideen und die Schaffung der produktiven und offenen Arbeitsatmosph~re

am Lehrstuhl trugen wesentlich zum Gelingen der vorliegenden Dissertation bei. Herzlich

bedanken m6chte ich mich auch bei Herm Prof. Dr. rer. pol. Dirk C. Mattfeld, Leiter der

Abteilung Wirtschaftsinformatik, far die Obemahme des Korreferates, far sein Interesse an

der Arbeit und far die zeitnahe Erstellung des Gutachtens. Ftir die Obemahme des Vorsitzes

der Prfifungskommission m6chte ich mich bei Herin Prof. Dr. rer. pol. Burkhard Huch, Leiter

der Abteilung Controlling, bedanken.

Ft~r die zahlreichen konstruktiven Gespr/~che und die sehr angenehme Zusammenarbeit

m6chte ich mich an dieser Stelle auch bei allen meinen Kolleginnen und Kollegen am

Lehrstuhl f/Jr Produktion und Logistik, Dipl.-Kfm. Niklas Labitzke, Dipl.-Oek. Grischa

Meyer, Dr. rer. pol. Martin Ploog, Dr. rer. pol. Dolores Queiruga, Dipl.-Wirtsch.-Ing. Anne

Schatka, Dipl.-Kfm. Eberhard Schmid, Dr. rer. pol. Marcus Schr6ter, Dipl.-Oec. Dipl.-Kfm.

Oliver Seefried, Dr. rer. pol. Wiebke St61ting, Dr. rer. pol. Grit Walther und Dipl.-Wirtsch.-

Ing. J6rg Wansart, bedanken. Zu besonderem Dank bin ich Dipl.-Wirtsch.-Ing. Thomas

Volling far die vielen konstruktiven Diskussionen tiber und die Denkanst6ge zum

Produktionsmanagement bei kundenindividueller Produktion verpflichtet. Dartiber hinaus

m6chte ich mich bei Frau Birgit Haupt far ihre Untersttitzung bei allen administrativen

Aufgaben bedanken.

Bedanken m6chte ich mich auch bei allen studentischen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitem

des Lehrstuhls far die mir zuteil gewordene Untersttitzung. Stellvertretend m6chte ich Nils-

Kristoffer Franzen und Marvin Schulze-Quester nennen.

VIII Vorwort

Ftir die Unterst~itzung bei der EDV-technischen Umsetzung der entwickelten Konzepte

danke ich den Diplomanden Dipl.-Wirtsch.-Ing. Dirk J. Langhammer und Dipl.-Math. Oec.

Susanne M~ige.

Aul3erordentlich profitiert habe ich davon, dass meine Arbeiten eingebettet in ein

Forschungsprojekt in der Eisen und Stahl erzeugenden Industrie waren. Dies ermOglichte es

mir wesentliche Einblicke in die unternehmerische Praxis zu bekommen. Bedanken mOchte

ich mich bei allen an diesem Projekt beteiligten Mitarbeitern der Salzgitter Flachstahl GmbH.

Stellvertretend seien hier Herr Dipl.-Ing. Jan Oppermann und Herr Dr. rer. pol. Udo Vogeler

genannt.

Mein ganz besonderer Dank gilt an dieser Stelle meiner Familie. Bei meinen Eltern Karl-

Heinz und Gerda Rehkopf m6chte ich mich herzlich daftir bedanken, dass sie mir meine

Ausbildung ermOglicht und mich auf meinem Lebensweg stets untersttitzt haben. Ohne sie

w~ire ich nicht da, wo ich jetzt bin.

Meiner Freundin Tina Hildebrandt gilt mein Dank fiir ihr perstinliches Engagement und das

Korrekturlesen des Manuskriptes, aber vor allem fiir ihre Untersttitzung und ihr Verst~indnis

in allen Lebenslagen.

Stefan Rehkopf

Inhaltsverzeichnis

A b b i l d u n g s v e r z e i c h n i s .... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XII I

T a b e l l e n v e r z e i c h n i s .... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . X V I I

S y m b o l v e r z e i c h n i s .... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . X X I

A b k i i r z u n g s v e r z e i c h n i s .... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . X X V I I

E i n l e i t u n g ..... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.1 Ausgangslage und Problemstellung .............................................................................. 1

1.2 Zielsetzung und L6sungsweg ........................................................................................ 3

K u n d e n i n d i v i d u e l l e P r o d u k t i o n - C h a r a k t e r i s t i k a u n d E i n g r e n z u n g des

U n t e r s u c h u n g s g e g e n s t a n d e s .... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.1 Charakteristika kundenindividueller Produktion und Implikationen far die

Auftragsannahme ........................................................................................................... 7

2.1.1 Kundenindividuelle Produktion .......................................................................... 7

2.1.2 Produktionsprogrammplanung bei kundenindividueller Produktion und

Implikationen ftir die Auftragsannahmeentscheidung ...................................... 11

2.2 Eisen und Stahl erzeugende Industrie .......................................................................... 13

2.2.1 Wirtschaftliche Bedeutung von Stahl ............................................................... 14

2.2.2 Produktionssysteme der Eisen- und Stahlindustrie .......................................... 16

2.2.2.1 Auf- und Vorbereitung der Einsatzstoffe ........................................... 17

2.2.2.2 Roheisenerzeugung ............................................................................. 19

2.2.2.3 Stahlerzeugung ................................................................................... 21

2.2.2.4 Vergiegen des Stahls .......................................................................... 23

2.2.2.5 Warmformgebung ............................................................................... 25

2.2.2.6 Kaltformgebung .................................................................................. 27

2 .2 .2 .70berf l~ichenveredelung ....................................................................... 28

2.2.3 Vertrieb von Stahlprodukten ............................................................................ 30

2.3 Abgeleiteter Entscheidungsunterst~tzungsbedarfbei der Annahme von

Kundenauftr~igen ......................................................................................................... 35

x Inhaltsverzeichnis

Revenue Management ...................................................................................................... 37

3.1 Revenue M a n a g e m e n t - E in~hrung ........................................................................... 37

3.2 Anwendungsvoraussetzungen ..................................................................................... 41

3.2.1 Anwendungsvoraussetzungen beztiglich der bevorrateten Kapazit~it .............. 42

3.2.2 Anwendungsvoraussetzungen beztiglich der Nachfrage .................................. 45

3.2.3 Anwendungsvoraussetzungen beztiglich des Leistungsprogramms ................. 47

3.3 Entscheidungsebenen und Instrumente des Revenue Managements ........................... 48

3.3.1 Segmentorientierte Preisdifferenzierung .......................................................... 49

3.3.2 15berbuchung von Kapazit/~ten ......................................................................... 51

3.3.3 Preis-Mengen-Steuerung .................................................................................. 52

3.4 Verfahren der Preis-Mengen-Steuerung ...................................................................... 55

3.4.1 Verfahren der Preis-Mengen-Steuerung bei einstufiger Leistungserstellung... 55

3.4.1.1 Statische Verfahren ............................................................................ 56

3.4.1.2 Dynamische Verfahren ....................................................................... 63

3.4.2 Verfahren der Preis-Mengen-Steuerung bei netzwerkartiger Leistungs-

erstellung .......................................................................................................... 70

3.4.2.1 Optimierende L6sungsmethode .......................................................... 71

3.4.2.2 Approximative Ans/~tze ...................................................................... 74

3.5 Einsatzm6glichkeiten von Instrumenten des Revenue Managements bei

kundenindividueller Fertigung .................................................................................... 82

Advanced Planning Konzepte zur Entscheidungsuntersti itzung der

Auftragsannahme ............................................................................................................. 87

4.1 Advanced Planning Systeme ....................................................................................... 87

4.2 Methoden und Verfahren der Ver~gbarkeitsprt ifung (ATP) ...................................... 92

4.2.1 Aufgaben und Ziele der Verftigbarkeitspr~fung .............................................. 92

4.2.2 Ausffihrungsart und Methoden von Systemen der Verffigbarkeitsprtifung ...... 95

4.2.2.1 Auftragsanonym arbeitende ATP-Systeme ........................................ 95

4.2.2.2 Auftragsbezogen arbeitende ATP-Systeme ........................................ 96

4.3 Erweiterungen der Verffigbarkeitsprtifung durch Methoden des Revenue

Managements ............................................................................................................. 101

Taktisch-operative Entscheidungsunterstiitzung durch Methoden des Revenue

Managements .................................................................................................................. 107

5.1 Konzeptionelle Vortiberlegungen .............................................................................. 108

5.2 Fallstudie ................................................................................................................... 109

5.2.1 Untersuchungsgegenstand .............................................................................. 109

5.2.2 Ableitung von entscheidungsrelevanten Gr6gen ............................................ 110

Inhaltsverzeichnis XI

5.2.3 Konzeption einer Revenue Management Methodik ....................................... 113

5.2.4 Versuchsplanung und implementierte Referenzverfahren ............................. 120

5.2.5 Diskussion der Ergebnisse .............................................................................. 123

5.3 Ableitung von Handlungsempfehlungen ................................................................... 134

Operat ive Entsche idungsunters t i i t zung durch M e t h o d e n des R e v e n u e

M a n a g e m e n t s .................................................................................................................. 137

6.1 Konkretisierung der Rahmenbedingungen far die Anwendung von Revenue

Management .............................................................................................................. 137

6.2 Mathematische Modell ierung der Entscheidungssituation ........................................ 139

6.3 L(Ssungsverfahren zur Best immung der Bid-Prices ................................................... 144

6.4 Fallstudie ................................................................................................................... 154

6.4.1 Untersuchungsgegenstand .............................................................................. 155

6.4.2 Modell ierung der Auftragsanktinfte ............................................................... 156

6.4.3 Implementierte Pre-Processing Strategie ........................................................ 157

6.4.4 EDV-technische Realisierung ......................................................................... 158

6.4.5 Eingangsdaten ................................................................................................. 160

6.4.6 Diskussion der Ergebnisse .............................................................................. 161

6.4.6.1 Vergleich der erzielten Deckungsbeitr~ige ........................................ 161

6.4.6.2 Vergleich der Bid-Prices .................................................................. 170

6.5 Ableitung von Handlungsempfehlungen ................................................................... 177

Krit ische W i i r d i g u n g und A u s b l i c k .............................................................................. 179

7.1 Entwickelte Revenue Management Verfahren .......................................................... 180

7.2 Erweiterung bestehender Methoden der Verfagbarkeitsprgfung .............................. 182

7.3 Implikationen far die unternehmerische Praxis und l:lbertragbarkeit der

entwickelten Ans~itze ................................................................................................. 184

8 Z u s a m m e n f a s s u n g .......................................................................................................... 187

Li teratur ................................................................................................................................ 191

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1-1:

Abbildung 2-1:

Abbildung 2-2:

Abbildung 2-3:

Abbildung 2-4:

Abbildung 2-5:

Abbildung 2-6:

Abbildung 2-7:

Abbildung 2-8:

Abbildung 2-9:

Abbildung 2-10:

Abbildung 2-11:

Abbildung 3-1:

Abbildung 3-2:

Abbildung 3-3:

Abbildung 3-4:

Abbildung 3-5:

Abbildung 3-6:

Zielsetzung und L6sungsweg der vorliegenden Arbeit ................................. 6

Kundenentkopplungspunkt, kundenauftragsgetriebene und

prognosegetriebene Prozesse unterschiedlicher Produktionstypen ............... 9

Weltweite Rohstahlproduktion 1950-2005 .................................................. 15

Rohstahlproduktion in Deutschland 1985-2005 .......................................... 16

Verfahrensweg Hochofen- Konverter zur Herstellung von Rohstahl

und Urformung des Stahls in der Stranggiel3anlage zu Brammen ............... 17

Aufbau von Fertigungssequenzen an einer Stranggiel3anlage ..................... 24

Warmwalzstral3en zur Erzeugung von Fertigerzeugnissen .......................... 26

Beispielhaftes Produktionssystem und Fertigerzeugnisse der

Eisen und Stahl erzeugenden Industrie ........................................................ 29

Produktgruppen und Produktfamilien der Flachstahlerzeugnisse ................ 31

Abgesetzte Mengen unterschiedlicher Stahlerzeugnisse in

Deutschland in 2004 .................................................................................... 32

Prozentuale Abweichung der Preise in Deutschland vom Index

(Jahr 2000) von 1996 bis 2004 mr die Produktfamilien Warmbreitband

(schwarz und gebeizt), Feinblech und Schmelztauchveredeltes Blech ....... 33

Distributionskan~ile mr Stahlprodukte ......................................................... 34

Prinzipielle Wirkung einer Preisdifferenzierung ......................................... 50

Kontingente, Buchungslimits, Schutzgrenzen und Bid-Price ...................... 54

Bestimmung von Schutzgrenzen und Buchungslimits mit der EMSR-a

Heuristik ....................................................................................................... 60

Bestimmung von Schutzgrenzen und Buchungslimits mit der EMSR-b

Heuristik ....................................................................................................... 62

Optimale Schutzgrenzen yj(t) im dynamischen Fall .................................... 70

Ex post Analyse gefertigter Auftr~ige der Produktfamilie Warmbreit-

band schwarz; Deckungsbeitrag in C/t (unten) und ermittelte Deckungs-

beitragsdifferenz in E/t (oben) ...................................................................... 84

xIv Abbildungsverzeichnis

Abbildung 4-1:

Abbildung 4-2:

Abbildung 5-1 :

Abbildung 5-2:

Abbildung 5-3:

Abbildung 5-4:

Abbildung 5-5:

Abbildung 5-6:

Abbildung 6-1:

Abbildung 6-2:

Abbildung 6-3:

Abbildung 6-4:

Abbildung 6-5:

Abbildung 6-6:

Abbildung 6-7:

Abbildung 6-8:

Referenzmodell eines Advanced Planning Systems .................................... 89

Erweiterung eines real-time ATP-Ansatzes um Aspekte des Revenue

Managements unter Zuhilfenahme der EPK-Symbolik ............................. 104

Exemplarischer Untersuchungsgegenstand ............................................... 110

Beispiel zur Auswirkung der Ausbringungsverluste ................................. 112

Bestimmung der Schutzgrenzen und Buchungslimits mit der Revenue

Management Methodik .............................................................................. 119

Durchschnittlich erzielter Deckungsbeitrag DBperf der implemen-

tierten Strategien im Performance-Vergleich zur FCFS Strategie in

Prozent vom ex-post Optimum f'tir das Szenario c - 1,05 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127

Durchschnittlich erzielter Deckungsbeitrag DB~eri der implemen-


Prozent vom ex-post Optimum ffir das Szenario e - 1,15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130

Durchschnittlich erzielter Deckungsbeitrag DBPerj der implemen-


Prozent vom ex-post Optimum ffir das Szenario e= 1,25 ......................... 133

Buchungsperioden, Fertigungsperioden und Bestimmung der Eintr/~ge

des Vektors etp (grau hinterlegt) ............................................................... 141

Auswahl der Auftr/~ge durch die Aufw/~rtsbewegung der Hyperebene

vom Ursprung ............................................................................................ 149

Eine Ver/~nderung der Steigung der Hyperebene ~hrt zu einer unter-

schiedlichen Reihenfolge der Annahme der Auftr/~ge ............................... 150

Bestimmung des Vektors w durch den Differenzenvektor (Richtungs-

vektor der Hyperebene) der beiden Auftragej - 1 undj" = 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151

Schematische Darstellung des Algorithmus zur Bestimmung der

Bid-Prices ................................................................................................... 153

Exemplarischer Untersuchungsgegenstand ............................................... 155

l]bersicht der EDV-technischen Realisierung ........................................... 159

Kumulierte verbleibende Kapazit/~t an den drei Engpassressourcen

(S~ulen) und durchschnittlich erzielter Deckungsbeitrag ~--ffo als

Prozent des ex-post Optimums (Linien) ffir das Szenario 10 % Rest-

kapazit/~t (7 "= 0,1) ....................................................................................... 165

Abbildungsverzeichnis XV

Abbildung 6-9:

Abbildung 6-10:

Abbildung 6-11:

Abbildung 6-12:

Abbildung 6-13:

Kumulierte verbleibende Kapazit~it an den drei Engpassressourcen

(S~iulen) und durchschnittlich erzielter Deckungsbeitrag ~---~o als

Prozent des ex-post Optimums (Linien) f~r das Szenario 30 % Rest-

kapazit~it (y= 0,3) ....................................................................................... 167

Kumulierte verbleibende Kapazit~it an den drei Engpassressourcen

(S~iulen) und durchschnittlich erzielter Deckungsbeitrag ~--ffo als

Prozent des ex-post Optimums (Linien) mr das Szenario 50 % Rest-

kapazit~it (y= 0,5) ....................................................................................... 170

Box-Plots der mit den beiden Verfahren erzielten Bid-Prices im Szena-

rio mit einer Restkapazit~it von 10 % (y= 0,1), einem Anpassungs-

faktor von a = 1,2 (oben) und a = 1,5 (unten), alle Werte normiert auf

den Mittelwert des KP Bid-Prices an der StranggieBanlage bei 7 "= 0,5

und a = 1,5 (25 % bezeichnet das 25 % Quartil, min den minimalen,

max den maximalen Wert und 75 % das 75 % Quartil) ............................ 172


rio mit einer Restkapazit~it von 30 % (7'= 0,3), einem Anpassungs-


den Mittelwert des KP Bid-Prices an der StranggieBanlage bei 7'= 0,5

und a = 1,5 (25 % bezeichnet das 25 % Quartil, min den minimalen,



rio mit einer Restkapazit/~t von 50 % (7'= 0,5), einem Anpassungs-


den Mittelwert des KP Bid-Prices an der StranggieBanlage bei 7'= 0,5

und a = 1,5 (25 % bezeichnet das 25 % Quartil, rain den minimalen,


Tabellenverzeichnis

Tabelle 4-1:

Tabelle 5-1:

Tabelle 5-2:

Tabelle 5-3:

Tabelle 5-4:

Tabelle 5-5:

Tabelle 5-6:

Tabelle 5-7:

Tabelle 5-8:

Tabelle 5-9:

Tabelle 5-10:

Klassifikation von auftragsbezogen arbeitenden Ansgtzen der

Verfagbarkeitsprfifung .................................................................................... 100

Ausbringung an den Aggregaten (Stufenausbringung) und spezifischer

Deckungsbeitrag (db) der Produktfamilien des Beispiels .............................. 111

Ausbringung an den Aggregaten (Stufenausbringung) und spezifischer

Deckungsbeitrag (db) der Produktfamilien des Beispiels, WBB bedeutet

Warmbreitband, FVZ Feuerverzinktes Blech ................................................. 116

Kapazitgt in t der zu berficksichtigenden Aggregate ...................................... 116

Mittelwert r [t] und Standardabweichung o-[t] der normalverteilten prog-

nostizierten Auftragsankt~nfte, WBB bedeutet Warmbreitband, FVZ

Feuerverzinktes Blech .................................................................................... 117

Ergebnis der taktisch-operativen Allokation des Beispiels: Kontingente

und Buchungslimits der Produktfamilien-Distributionskanalkombina-

tionen in t, WBB bedeutet Warmbreitband, FVZ Feuerverzinktes Blech ...... 118

Spezifische Deckungsbeitrgge der Produkte dbj far den jeweiligen

Distributionskanal in C/t, WBB bedeutet Warmbreitband, FVZ Feuerver-

zinktes Blech, 6 ~ { 1,15, 1,25, 1,5} ............................................................... 121

Mittelwerte (/~) der Nachfrage in t, WBB bedeutet Warmbreitband,

FVZ Feuerverzinktes Blech ............................................................................ 121

Ergebnisse des Szenarios 105 % des Mittelwertes der Ausgangsnach-

frage (e = 1,05): resultierender Deckungsbeitrag der drei Strategien als

Prozentwert des ex-post Optimums (DB bezeichnet den Mittelwert,

6- den Schgtzer der Standardabweichung, min den minimal und max

den maximal erzielten Wert) .......................................................................... 124

Performance-Vergleich der implementierten Strategien in Prozent vom

ex-post Optimum, e = 1,05 (DBPe,-S bezeichnet den Mittelwert, 6"Peri den Schgtzer der Standardabweichung, Konf.-Intervall das berechnete

approximative 95 % Konfidenzintervall) ....................................................... 126


frage (e = 1,15): resultierender Deckungsbeitrag der drei Strategien als


xvIII Tabellenverzeichnis

Tabelle 5-11:

Tabelle 5-12:

Tabelle 5-13:

Tabelle 6-1:

Tabelle 6-2:

Tabelle 6-3:

Tabelle 6-4:

Tabelle 6-5:

6- den Sch~itzer der Standardabweichung, min den minimal und max



ex-post Optimum, e = 1,15 (DBPerl bezeichnet den Mittelwert, 6-peri

den Sch~itzer der Standardabweichung, Konf.-Intervall das berechnete

95 % Konfidenzintervall) ............................................................................... 129


frage (c - 1,25): resultierender Deckungsbeitrag der drei Strategien als


6- den Sch~itzer der Standardabweichung, min den minimal und max



ex-post Optimum, e = 1,25 ( DBPerf bezeichnet den Mittelwert, 6-Perf den Sch~itzer der Standardabweichung, Konf.-Intervall das berechnete

95 % Konfidenzintervall) ............................................................................... 132

Auftragscharakteristika (/.t bezeichnet den Mittelwert, cr die Standard-

abweichung, DB den Deckungsbeitrag; alle Werte sind anhand der

Werte fiir das Feuerverzinkte Blech normiert) ............................................... 160

Produktionskoeffizienten [h/t (norm.)] (~ bezeichnet den Mittelwert,

cr die Standardabweichung; die Werte an der Stranggiel3anlage und

an der Feuerverzinkung sind anhand der Werte fiir das Feuerverzinkte

Band normiert, an der Schubbeize anhand der Werte for das gebeizte

Warmbreitband) .............................................................................................. 160

Kapazit~itsbelastung [h/Auftrag (norm.)] (kt bezeichnet den Mittelwert,

cr die Standardabweichung; die Werte an der StranggiefSanlage und an

der Feuerverzinkung sind anhand der Werte ftir das Feuerverzinkte

Band normiert, an der Schubbeize anhand der Werte ~ r das gebeizte

Warmbreitband) .............................................................................................. 161

Ergebnisse des Szenarios 10 % Restkapazit~it (y= 0,1): resultierender

Deckungsbeitrag der drei Strategien als Prozentwert des ex-post Opti-

mums (DB bezeichnet den Mittelwert, 6- den Sch~itzer der Standard-

abweichung, min den minimal und max den maximal erzielten Wert) .......... 161


ex-post Optimum, 7 '= 0,1 (DBP~rf bezeichnet den Mittelwert, 6-P~rl den

Tabellenverzeichnis XIX

Sch~itzer der Standardabweichung, Konf.-Intervall das berechnete


Tabelle 6-6: Ergebnisse des Szenarios 30 % Restkapazit~it (y= 0,3): resultierender




Tabelle 6-7: Performance-Vergleich der implementierten Strategien in Prozent vom

ex-post Optimum, 7 "= 0,3 (DBPerf bezeichnet den Mittelwert, O'Perf den



Tabelle 6-8: Ergebnisse des Szenarios 50 % Restkapazit~it (7 "= 0,5): resultierender




Tabelle 6-9: Performance-Vergleich der implementierten Strategien in Prozent vom

ex-post Optimum, ? "= 0,5 (DBPerf bezeichnet den Mittelwert, 6-Perf den



Tabelle 6-10: Vergleich der erzielten LP Bid-Prices und der Rucksack (KP) Bid-

Prices, (SGA bezeichnet die StranggieBanlage, SBE die Schubbeize,

FVZ die Feuerverzinkung, ~r LP bzw. rc KP den Mittelwert, ~LP bzw.

dxP den Sch~itzer der Standardabweichung, alle Werte in Prozent,

normiert auf den Mittelwert des KP Bid-Prices an der StranggiefSanlage

bei y= 0,5 und y= 1,5) ................................................................................... 171

Symbolverzeichnis

Indizes und Mengen

i Index der Ressourcen (i = 1,2 ..... I )

Index der Produkte (j = 1,2 ..... J ) bzw. Auflr/~ge (j = 1,2 ..... Jmax)

t Index der Perioden des Buchungszeitraumes (t = T, T-1 ..... 1) und Zeitpunkt des

Buchungszeitraumes (t = T, T-1 ..... 1, 0); hierbei bezeichnet die Periode t den Zeit-

raum zwischen den Zeitpunkten t-1 und t

r Index der Planperioden der Fertigung ( r = 1,2 ..... rma x )

co Menge der untersuchten Strategien, in Kapitel 5: co ~ {FCFS, RM, Det},

in Kapitel 6: co e {FCFS, LP BP, KP BP}

Variablen und Parameter

aj. Inanspruchnahme der Kapazit/~t durch das Produktj

a o. Inanspruchnahme der Ressource i durch das Produktj

a j Kapazit/~tsinanspruchnahmevektor des Produkts/Auftrags j (I-dimensionaler

Vektor), Spaltenvektor der Matrix A in Kapitel 3

aj~ Kapazit/~tsinanspruchnahmevektor des Auftrags j (I-dimensionaler Vektor) in

Planperiode v, Spaltenvektor der Matrix Aj in Kapitel 6

A Kapazitgtsinanspruchnahmematrix ( I x J - Matrix ) der angebotenen Produkte J

an den Ressourcen I

A j. Kapazit/~tsinanspruchnahmematrix ( I x rma x -Mat r ix ) des Auftrags j an den

Ressourcen I innerhalb der betrachteten Planungsperioden

a b o. Ausbringung an Aggregat i far Produktj

a Anpassungsfaktor, Faktor der indiziert, um wie viel Prozent die erwartete Nach-

frage fiber dem Kapazit/~tsangebot liegt, a e {1,1,1,1,2,1,3, 1,4,1,5}

bj Buchungslimit far Produkt j

p Vektor der Erwartungswerte der exponentialverteilten Zwischenankunflszeit der

Auftr/ige far den Spot-Markt

~0 Vektor der Erwartungswerte der exponentialverteilten Zwischenankunftszeit der

Auftr/~ge far den gesamten Markt

XXII Symbolverzeichnis

ctPi,

etp

ctp~

CTP

Y

d

't

d b j

db f r

DB(w)

DB~'

DB* 60

DB

co DBP~rf

co,~ DB P~rf

DO(k,t)

DO(k,t)

Restkapazit/at an Ressource i in Planperiode r

Vektor der Restkapazit~it (/-dimensionaler Vektor)

Vektor der Restkapazit/at in Planperiode r (I-dimensionaler Vektor), Spalten-

vektor der Matrix CTP

Matrix (1 • Z'ma x -Matr ix )de r Restkapazit~it an allen Ressourcen innerhalb der

betrachteten Planungsperioden

Szenarioparameter, 7" e {0,1, 0,3, 0,5}

stochastische Nachfrage nach Produktj

Vektor der stochastischen Nachfrage (J-dimensionaler Vektor)

stochastische Nachfrage nach Produkt j, die in den n~ichsten t Perioden noch

auftritt (aggregierte Nachfrage)

stochastischer Nachfragevektor (J-dimensionaler Vektor), die in den n~ichsten t

Perioden noch auftritt (aggregierte Nachfrage)

spezifischer Deckungsbeitrag fOr Produktj

spezifischer Deckungsbeitrag fOr Produkt j transformiert auf die Referenz-

produktstufe

mit dem Vektor w der Gewichtungsfaktoren erzielter Deckungsbeitrag

mit der Strategie co im Simulationslauf i erzielter Deckungsbeitrag

ex-post Optimum des im Simulationslauf i erzielten Deckungsbeitrags

Mittelwert des mit Strategie co in den Simulationslaufen erzielten relativen

Deckungsbeitrags

Mittelwert der relativen Performance der Strategie co im Vergleich zur FCFS

Strategie

Mittelwert der relativen Performance der Strategie co im Vergleich zur Strategie

c o

Erwartungswert des in den t Restperioden mit der Restkapazit~it k noch zu

erreichenden Erfolgsparameters (Umsatz, Deckungsbeitrag, etc.)

Erwartungswert des in den t Restperioden mit den Restkapazit/aten k noch zu

erreichenden Erfolgsparameters (Umsatz, Deckungsbeitrag, etc.)

Symbolverzeichnis XXIII

DO MS(k,t) durch das mathematische Berechnungsverfahren (MB) durchgefiihrte Approxi-

mation des Erwartungswertes des in den t Restperioden mit den Restkapazit~iten

k noch zu erreichenden Erfolgsparameters (Umsatz, Deckungsbeitrag, etc.)

DO(ctp, t) Erwartungswert des in den t Restperioden mit den Restkapazit~iten ctp noch zu

erzielenden Deckungsbeitrags

6 Deckungsbeitragsfaktor, Faktor der indiziert, um wie viel Prozent der spezi-

fische Deckungsbeitrag der Quartalsauftfiige tiber dem Deckungsbeitrag der

Jahresauftr~ige liegt, 6 ~ {1,15 1,25, 1,5}

E[dj] Erwartungswert der stochastischen Nachfrage nach Produktj

E[d,] Erwartungswert des stochastischen Nachfragevektors (J-dimensionaler Vektor),

die in den n~ichsten t Perioden noch auftritt (aggregierte Nachfrage)

c Szenarioparameter, c ~ {1,05,1,15,1,25}

Fj (.) Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion der Nachfrage nach Produktj

k 0 Gesamtkapazit~it

k~ Gesamtkapazit~itsvektor (I-dimensionaler Vektor)

k Restkapazit~it

Restkapazit~itsvektor (I-dimensionaler Vektor)

k Intensit~it des homogenen Poisson-Ankunftsprozesses

OKj(k,t) Opportunit~itskosten der Leistungsinanspruchnahme des Auflrags j zum Zeit-

punkt t mit vorliegender Restkapazit~it k

OKj(k,t) Opportunit~itskosten der Leistungsinanspruchnahme des Auftrags j zum Zeit-

punkt t mit vorliegenden Restkapazit~iten k

OKj(ctp, t) Opportunit~itskosten der Leistungsinanspruchnahme des Auftrags j zum Zeit-

punkt t mit vorliegenden Restkapazit~iten etp

OK~j~(k,t) durch das mathematische Berechnungsverfahren (MB) approximierte Oppor-

tunit~itskosten der Leistungsinanspruchnahme des Auftrags j zum Zeitpunkt t mit

vorliegenden Restkapazit~ten k

pj Preis (bzw. Deckungsbeitrag) von Produkt bzw. Auftragj

fij gewichteter Durchschnittspreis (bzw. Deckungsbeitrag), der virtuellen Klasse j,

die durch die Aggregation der Eigenschaften der Klassen j, j - 1 ..... 1 resultiert

p Vektor der Preise (bzw. Deckungsbeitr~ige) der Produkte (J-dimensionaler

Vektor)

XXIV Symbolverzeichnis

~i(k,t)

]r i

7i -KP i

n(k,t)

rt ~e (k,t)

Pr(a > b)

Ps(t)

Pr0(t)

h

o-rel

^(o O'Perf

^ co,~ O'-pe~f

~ L P

6xe

Uj

Bid-Price der Ressource i mit Restkapazit~it k und verbleibender Zeit t

statischer Bid-Price der Ressource i

mit der Greedy-Heuritik ~ r die mehrdimensionale Rucksackproblemformu-

lierung bestimmter statischer Bid-Price der Ressource i

durch die LP-Relaxation der mehrdimensionalen Rucksackproblemformulierung

bestimmter statischer Bid-Price der Ressource i

Vektor der Bid-Prices (/-dimensionaler Vektor) mit Restkapazit~iten k und

verbleibender Zeit t

mit dem RLP-Verfahren berechneter Vektor der Bid-Prices (I-dimensionaler

Vektor) mit Restkapazit~iten k und verbleibender Zeit t

Vektor der statischen Bid-Prices (I-dimensionaler Vektor)

Wahrscheinlichkeit, dass a grOl3er oder gleich b ist

Wahrscheinlichkeit, dass zum Zeitpunkt t eine Nachfrage nach Produktj eintrifft

Wahrscheinlichkeit, dass zum Zeitpunkt t keine Nachfrage nach einem Produkt

eintrifft, mit Pr0(t)= 1- ~Pr j ( t ) j=l

Ordnungszahl des Auftrags j

untere Schranke der Ordnungszahl, entspricht der Ordnungszahl des letzten

angenommenen Auftrags

Faktor zur Bestimmung der Standardabweichung aus dem szenariospezifischen

Mittelwert der Nachfrage, 0 "rel E {0,075, 0,15, 0,3}

Sch/atzer der Stichprobenstandardabweichung ~ r Strategie co als Prozentsatz des

ex-post Optimums

Sch/atzer der Stichprobenstandardabweichung der relativen Performance der

Strategie co im Vergleich zur FCFS Strategie

Sch~itzer der Stichprobenstandardabweichung der relativen Performance der

Strategie co im Vergleich zur Strategie cb

Sch~itzer der Stichprobenstandardabweichung der LP Bid-Prices

Sch/atzer der Stichprobenstandardabweichung der KP Bid-Prices

zu Nachfragerestriktion j korrespondierende Dualvariable, zugleich Schatten-

preis von Nachfragej

Symbolverzeichnis XXV

j . l j

v i

wi

w

w*

y/+l

Yj

Zjq

Vektor der zu den Nachfragerestriktionen korrespondierenden Dualvariablen,

zugleich Schattenpreis der Nachfrage (J-dimensionaler Vektor)

Mittelwert der normalverteilten Nachfrage nach Produktj

zu Kapazit~tsrestriktion i korrespondierende Dualvariable, zugleich Schatten-

preis von Ressource i

Vektor der zu den Kapazit~tsrestriktionen korrespondierenden Dualvariablen,

zugleich Schattenpreise der Ressourcen (I-dimensionaler Vektor)

Gewichtungsfaktor ~ r die Ressourcendimension i

optimaler Gewichtungsfaktor ffir die Ressourcendimension i

Vektor der Gewichtungsfaktoren (I-dimensionaler Vektor)

optimaler Vektor der Gewichtungsfaktoren (I-dimensionaler Vektor)

Schutzgrenze ffir Produkt l vor Nachfrage nach Produktj+ 1

geschachtelte Schutzgrenze ffir Produkt j und alle h6herwertigen Produkte

j - l , j - 2 . . . . . 1

Entscheidungsvariablen, die angeben ob q oder mehr Einheiten der Kapazit~it

dem Produktj zugeteilt werden (Zjq = 1 ) oder nicht ( Zjq = 0 )

Abkiirzungsverzeichnis

Abkiirzungen APS

ATP

CEC

CTP

DIN

Det

EMSR

EPG

EPK

ERP

FCFS

FVZ

HPPP

ISO

KPBP

LP BP

MILP

MRP II

MTO

MTS

RLP

RM

SBE

SGA

WBB

Advanced Planning System

Available-to-Promise

Certainty Equivalent Control

Capable-to-Promise

Deutsches Institut far Normung e.V.

Deterministisches Ersatzwertverfahren

Expected Marginal Seat Revenue

Ereignisorientierter Prozessgraph

Ereignisgesteuerte Prozesskette

Enterprise Resource Planning

F irst-Come-F irst- Served (Strategie)

Feuerverzinkung bzw. Feuerverzinktes Blech

kapazitierte Hauptproduktionsprogrammplanung

International Organization for Standardization

Knapsack (Rucksack) Bid-Price (Strategie)

Lineare Optimierung Bid-Price (Strategie)

Mixed Integer Linear Programming

Manufacturing Resource Planning

Make-to-Order

Make-to-Stock

Randomized Linear Programming

Revenue Management Verfahren

Schubbeize

StranggieBanlage

Warmbreitband

XXVIII AbkOrzungsverzeichnis

Einheiten

a Jahr Zeiteinheit

Euro Geldeinheit

h Stunde Zeiteinheit

kg Kilogramm Masseneinheit

sec Sekunde Zeiteinheit

t, ,g

t Tonne Masseneinheit

Documents

Stefan Rehkopf Revenue Management-Konzepte zur ...978-3-8350-9434-5/1.pdf · Anschliegend wird das der Arbeit zugrunde liegende Konzept zur Erweiterung der VerNgbarkeitsprfifung durch