Optimierungsbasierte Planung
Einsatzmöglichkeiten
Der SNP-Optimierer bietet die Möglichkeit, eine kostenbasierte Planung durchzuführen. Dies bedeutet, dass er versucht, unter allen zulässigen Plänen den Plan zu finden, der hinsichtlich der Gesamtkostenbewertung der günstigste ist. Die Gesamtkosten setzen sich wie folgt zusammen:
· Kosten für Produktion, Beschaffung, Lagerung und Transport
· Kosten für die Erhöhung der Produktions-, der Lager-, der Transport- und der Handling-Kapazität
· Kosten für die Unterschreitung des Sicherheitsbestands
· Kosten für verspätete Lieferung
· Fehlmengenkosten
Über das SNP-Kostenprofil können Sie die relative Bedeutung der verschiedenen Kostenarten genau einstellen.
Ein Plan ist aus Sicht des Optimierers zulässig, wenn er alle Constraints des Supply-Chain-Modells erfüllt, die Sie im SNP-Optimiererprofil aktiviert haben. Die Zulässigkeit einer Lösung kann beinhalten, dass Fälligkeits- oder Sicherheitsbestands-Constraints verletzt werden. Fälligkeitstermine und Sicherheitsbestände sind Soft-Constraints, d.h. Restriktionen, deren Verletzung Sie Kosten zuordnen. Der Optimierer schlägt einen Plan, der Soft-Constraints verletzt, nur vor, wenn der Plan entsprechend den im System festgelegten Kosten der kostengünstigste Plan darstellt.
Im Rahmen einer optimierungsbasierten Planung trifft der Optimierer Sourcing-Entscheidungen. Dies bedeutet, dass er unter Kostengesichtspunkten entscheidet,
· welche Produkte und welche Menge produziert, transportiert, beschafft, gelagert und ausgeliefert werden (Produkt-Mix)
· welche Ressourcen und welche Produktionsprozessmodelle (PPMs) oder Produktionsdatenstrukturen (PDS) genutzt werden sollen (Technologie-Mix)
· wann produziert, transportiert, beschafft, gelagert und ausgeliefert werden soll
· wo produziert, beschafft, gelagert und ausgeliefert und von welcher Lokation zu welcher Lokation transportiert werden soll
Da Sie die Möglichkeit haben, PPMs oder PDS mit fixem Ressourcenverbrauch in den Stammdaten zu erfassen, können Sie auch Rüstvorgänge in Supply Network Planning behandeln. Somit können Sie den SNP-Optimierer auch für eine Losgrößenplanung nutzen. Außerdem unterstützt der Optimierer eine periodenübergreifende Losgrößenplanung, wenn aufgrund hoher Rüstaufwände Aufträge zu großen Losen zusammengefasst werden sollen.
Der Optimierer verwendet die Methode der linearen Programmierung, um alle für das Planungsproblem relevanten Bedingungen simultan in einer optimalen Lösung zu berücksichtigen. Je mehr Constraints aktiviert werden, desto komplexer wird das Optimierungsproblem und umso mehr Zeit wird für die Lösung des Problems benötigt. Die Optimierung sollte generell als Hintergrundjob ausgeführt werden.
Der Optimierer unterscheidet zwischen kontinuierlichen linearen und diskreten Optimierungsproblemen.
Lineare Optimierung
Zur Lösung kontinuierlicher linearer Optimierungsprobleme mit dem Optimierer stehen drei Methoden zur Verfügung, die Sie im SNP-Optimiererprofil auswählen können:
· Primales Simplexverfahren
· Duales Simplexverfahren
· Innere-Punkt-Methode
Alle drei Verfahren führen zu einer optimalen Lösung. Der Hauptunterschied bei der Anwendung dieser Verfahren kann in der Laufzeit bestehen. Es gibt jedoch keine allgemeine Regel zur Auswahl der besten Methode für ein gegebenes Problem (mit Ausnahme des Testens jedes einzelnen Verfahrens). Eine gute Bewertung für die Anwendung liefert ein Benchmarking auf der Basis eines Testszenarios, da die optimale Auswahl der Methode im wesentlichen von der Struktur der Logistikkette und weniger von den Eingabedaten abhängt. Daher ist in einer Produktivumgebung ein tägliches Benchmarking nicht erforderlich.
Diskrete Optimierung
In Supply Network Planning ist ein Problem nicht kontinuierlich, d.h. diskret, wenn das Modell folgendes beinhaltet:
· Diskrete (ganzzahlige) Losgrößen für Transport oder PPMs/PDS
· Diskrete Transportmittel
· Diskrete Erhöhung der Produktionskapazität
· Mindestlosgrößen für Transport oder PPMs/PDS
· Stückweise lineare Kostenfunktionen für Transport, Produktion oder Beschaffung (Fixkostenterm)
· Fixer PPM/PDS-Ressourcenverbrauch
· Fixer PPM/PDS-Materialverbrauch
· Periodenübergreifende Losgrößenplanung
Wenn der Optimierer eine dieser genannten Restriktionen berücksichtigen soll, müssen Sie eine diskrete Optimierungsmethode anwenden, die Sie im SNP-Optimiererprofil auswählen können.
Bei der stückweisen linearen Kostenfunktion, die Sie in den Stammdaten festlegen können, wird zwischen zwei wichtigen Fällen unterschieden: konvexe Kostenfunktion (Kosten pro Einheit erhöhen sich für höhere Volumen, z.B. Modellierung von Überstunden oder Nachtschichten) und konkave Kostenfunktion (Kosten pro Einheit sinken für höhere Volumen, z.B. Modellierung von Frachtraten).
Konvexe Kostenfunktionen komplizieren das Planungsproblem nicht und können effizient gelöst werden. Sie lassen sich aber auch ohne Verwendung der stückweisen linearen Kostenfunktionen mit Hilfe alternativer Modi modellieren.
· Modus 1 mit 50 DM pro Einheit und einer begrenzten Kapazität von acht Modellen
· Modus 2 mit 100 DM pro Einheit und einer begrenzten Kapazität von sechs Modellen
· Konvexe Funktionen von Lohnkosten pro Tag bei einer Annahme von acht normalen Arbeitsstunden und einem Maximum von sechs Überstunden mit doppelten Stundenlöhnen
Im Gegensatz dazu können konkave stückweise lineare Kostenfunktionen nicht durch einen LP-Solver, sondern nur durch Diskretisierungsverfahren (gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung) gelöst werden. Wenn stückweise lineare Funktionen modelliert werden, der Optimierer jedoch ohne Diskretisierung ausgeführt wird oder der Diskretisierungshorizont kleiner als der Planungshorizont ist, dann berücksichtigt der Optimierer die zusätzlich zur stückweisen linearen Kostenfunktion festgelegten linearen Kosten.
Die diskrete Optimierungsmethode kann nicht zusammen mit der strikten Priorisierung (s.u.) angewendet werden.
Eine Anwendung der diskreten Optimierungsmethode kann die Laufzeitanforderungen stark erhöhen. Beachten Sie, dass es sich bei Supply Network Planning um eine mittelfristige Planungsfunktion handelt, deren Schwerpunkt nicht auf der Lösung ganzzahliger Probleme (d.h. der Anwendung der diskreten Optimierungsmethode) liegen sollte.
Priorisierung
Der Optimierer kann zwischen der Priorität von Kundenaufträgen und der Priorität von prognostiziertem Bedarf unterscheiden. Bei der strikten Priorisierung besitzen Kundenaufträge immer die Prioriät 1, die korrigierte Bedarfsprognose die Priorität 5 und die Bedarfsprognose die Priorität 6. Innerhalb jeder Prioritätenklasse werden alle verfügbaren Kosteninformationen vom System verwendet, um die endgültige Lösung zu ermitteln. Wenn die kostenbasierte Priorisierung angewendet wird, verwendet der Optimierer Strafkosteninformationen aus den Produktstammdaten (Registerkarte SNP1) zur Ermittlung der optimalen Lösung.
Dekomposition
Mit den Methoden der Dekomposition, die Sie im SNP-Optimiererprofil festlegen, können Sie die Laufzeit- und Speicheranforderungen der Optimierung reduzieren. Darüber hinaus kann die Dekomposition bei schweren diskreten Problemen für den Optimierer eine Möglichkeit darstellen, überhaupt eine zulässige Lösung zu finden. Weitere Informationen finden Sie unter Dekomposition.
Aggregierte Planung - vertikal
Zur Reduzierung der Größe des zu optimierenden Modells kann der Optimierer die Planung auf die Ebene der Lokationsproduktgruppen beschränken (vorausgesetzt, Sie haben die Bedarfe auf der unteren Ebene definiert). Pläne werden auf die Produkte niedrigerer Ebenen entsprechend dem Bedarf für diese Produkte verteilt. Um auf Produktgruppenebene planen zu können, müssen Sie Hierarchien für Produkte und Lokationen im Hierarchiestamm definieren. Diese Daten werden zur Generierung der Lokationsprodukthierarchie verwendet. Außerdem müssen Sie die PPMs oder PDS für die Produktgruppen definieren und die PPM- oder PDS-Hierarchie im Hierarchiestamm anlegen. Wenn Sie das Kennzeichen Aggregierte Planung - vertikal im SNP-Optimiererprofil setzen, werden die Produkte zur Planung automatisch zu den entsprechenden Gruppen aggregiert und nach Abschluss der Planung wieder disaggregiert.
Aggregierte Planung - horizontal
Diese Funktion ermöglicht Ihnen, eine Untergruppe Ihrer Logistikkette zu planen. Sie können die Produkte oder Lokationen einschränken, die beim Optimierungslauf berücksichtigt werden. Wenn die Optimierung beispielsweise nur bis zur Werksebene durchgeführt wird, die Prognosen jedoch auf Kundenebene, kann der Optimierer die Bedarfe auf Werksebene summieren und diesen Wert beim Optimierungslauf verwenden. Darüber hinaus werden die Transportzeiten, z. B. vom Werk zum Distributionszentrum und zum Kunden, sowie die Dauer der PPMs oder PDS berücksichtigt.
Inkrementelle Optimierung
Wenn Sie die optimierungsbasierte Planung nur für einen Teil des Modells oder auf der Basis eines bereits vorhandenen Plans ausführen, wird dies als inkrementelle Optimierung bezeichnet. Bei dieser Form der Optimierung kann der Plan unerfüllbar werden, da der Optimierer für Unterdeckungen, die durch fixierte Aufträge vorhergehender Planungsläufe entstanden sind, keine Zugänge planen kann. Außerdem kann es vorkommen, dass die in PPMs oder PDS festgelegten Input-Produkte oder Produkte, die über eine Transportbeziehung in einer Quelllokation für die Beschaffung zur Verfügung stehen (Quelllokationsprodukte), und deren Bestände nicht berücksichtigt werden.
Um dies zu vermeiden, können Sie im SNP-Optimiererprofil festlegen, dass die Bestände nicht selektierter Input- oder Quelllokationsprodukte vom Optimierer berücksichtigt werden. Darüber hinaus können Sie für den Sekundär- und Distributionsbedarf fixierter Aufträge angeben, dass er wie ein Primärbedarf behandelt wird, d.h. dass der Optimierer gegen die Berechnung von Nichtlieferungskosten Unterdeckungen zulässt. Diese Nichtlieferungskosten können Sie in den Produktstammdaten für die einzelnen Bedarfsarten Kundenbedarf, Bedarfsprognose und korrigierte Bedarfsprognose festlegen. Darüber hinaus können Sie für den Sekundär- und Distributionsbedarf fixierter Aufträge sowie für die Bestände nicht selektierter Input- oder Quelllokationsprodukte einstellen, dass sie vom Optimierer als pseudo-harte Restriktion berücksichtigt werden. Dies bedeutet, dass Unterdeckungen gegen die Berechnung von Strafkosten möglich sind, die im Optimierer intern festgelegt sind und unendlich hohen Kosten entsprechen. Dadurch können Sie sicherstellen, dass der Optimierer Unterdeckungen nur zulässt, wenn er andernfalls keine zulässige Lösung finden könnte
Ablauf
1. Sie führen einen Optimierungslauf durch.
2. Sie führen einen Deployment-Lauf durch.
3. Sie führen einen TLB-Lauf durch.
Verarbeitung des Optimierungslaufs
Hinweis: Der Optimierer plant alle Distributionsbedarfe für alle Lokationen innerhalb des Distributionsnetzwerks, bevor die Stückliste aufgelöst und der Sekundärbedarf in den Produktionslokationen verarbeitet wird.
Bei der Verarbeitung berücksichtigte Faktoren
· Gültige Transportbeziehungen
· Durchlaufzeiten
· Transportkapazität
· Transportkosten
· Handling-Kapazität
· Handling-Kosten
· Produktionskapazität
· Produktionskosten
· Lagerkapazität
· Lagerkosten
· Zeitstrahl (Lokationsstammdaten)
· Losgröße (Mindest- und maximale Losgröße sowie Rundungswert)
· Ausschuss
· Alternativressourcen
· Strafkosten für Nichtdeckung des Bedarfs
· Strafkosten für Nichteinhaltung des Sicherheitsbestands
· Beschaffungskosten
· Haltbarkeit
· Kostenmultiplikatoren
· Lokationsprodukte
· Fixer PPM/PDS-Ressourcenverbrauch
· Fixer PPM/PDS-Materialverbrauch
Weitere Aspekte
· Das Ergebnis des Optimierungslaufs umfasst nicht das Pegging von Aufträgen zurück zum ursprünglichen Einzelbedarf, da die Bedarfe periodisiert sind.
· Das Fehlen des Peggings von Aufträgen zurück zum Einzelbedarf hat folgende Auswirkungen: Im Supply Network Planning findet keine auftragsbasierte Planung statt. Nach dem Optimierungslauf (oder nach dem Heuristiklauf) können keine Informationen bezüglich Verbindungen zwischen bestimmten Planaufträgen und ursprünglichen Kundenaufträgen ermittelt werden (CTM kann jedoch solche Informationen über die Auftragsverfolgung bereitstellen).
· Der Optimierer berücksichtigt die gesamte Kapazität und die gesamte Alternativkapazität, die global (in allen Lokationen) zur Verfügung steht.
· Je nach den gewählten Systemeinstellungen kann der Optimierer für eine Kapazitätsüberlastungssituation entweder keine Lösung anbieten oder die Kapazität auf der Basis einer Strafkostenberechnung erhöhen.
· Der Optimierer berücksichtigt alle aktiven Arten von Kapazitätsbeschränkungen, einschließlich Transport-, Produktions-, Handling- und Lager-Constraints. Ob ein Constraint aktiv ist oder nicht, hängt von den Einstellungen im SNP-Optimiererprofil ab.
· Der Optimierer berücksichtigt die Haltbarkeit von Produkten in eingeschränkter Form (weitere Informationen dazu finden Sie unter Bestandsplanung).
Siehe auch
Optimierer in der interaktiven Planung ausführen
Optimierer im Hintergrund ausführen
Periodenübergreifende Losgrößenplanung