Zusammenfassung

Die Notwendigkeit, nah bei Märkten und Kunden zu sein, die Möglichkeit unterschiedliche Lohnkostenniveaus in unterschiedlichen Ländern zu nutzen, der Zwang Transportzeiten und -kosten zu senken, staatliche Subventionen und Vergünstigungen sowie viele weitere Gründe haben Unternehmen zu einer globalen Präsenz gezwungen. Diese Unternehmen müssen ein Netzwerk von geographisch verteilten Standorten in einem zunehmend dynamischen Umfeld planen und betreiben.

Zur Unterstützung dieser Unternehmen stellt die vorliegende Dissertation ein Entscheidungsunterstützungssystem für die Konfiguration und Bewertung von globalen Wertschöpfungsnetzwerken vor. Der vorgestellte Ansatz beinhaltet eine simulationsgestützte Bewertung von Netzwerkalternativen bezüglich quantitativer Kriterien, eine Berücksichtigung mehrdimensionaler Zielsysteme und die Unterstützung des gesamten Prozesses der Zielidentifikation, Netzwerkkonfiguration und -bewertung.

Eine Entscheidung über die Konfiguration der betrachteten Netzwerke muss mehrdimensionale Zielsysteme berücksichtigen: Nicht nur Kostenaspekte sondern auch andere teils qualitative Zielkriterien müssen betrachtet werden. Neben diesen multikriteriellen Zielsystemen müssen die enthaltenen Unsicherheiten und dynamische Aspekte in die Bewertung integriert werden.

Um die Netzwerkalternativen bezüglich Kosten und Zeiten zu bewerten, wurde ein Simulationsmodell auf Grundlage von vordefinierten allgemeinen Netzwerkbausteinen entwickelt. Die Berücksichtigung dynamischer und unsicherer Eingangsdaten wird durch die Integration einer Monte-Carlo-Simulation ermöglicht. Die Simulationsergebnisse gehen in eine nachfolgende multi-kri-terielle Bewertung ein. Dafür wurde das Outranking-Verfahren PROMETHEE erweitert, um den gegebenen Anforderungen zu entsprechen. Die entwickelten Bewertungsverfahren wurden in einen ganzheitlichen Netzwerkkonfigurations- und -bewertungsprozess eingebunden.

Das vorgestellte Konzept wurde in der Ablaufsimulation Plant Simulation® implementiert. Eine Anwendung der Methodik in einem realen Netzwerkkonfigurationsprojekt zeigt die Vorteile und Möglichkeiten der entwickelten Lösung auf.

Abstract

The need to be close to markets and customers, the possibility to exploit different labour cost levels in different countries, the urge to reduce transportation cost and delivery times, governmental incentives and many other aspects have driven companies to a global presence. These companies have to deal with managing and operating a network of geographically dispersed factories in an increasingly dynamic environment.

Therefore, the dissertation aims towards the development of a decision support methodology for the configuration and evaluation of globally dispersed value added networks. A decision regarding the configuration of a production network has to consider a multidimensional target system: not only cost aspects but also other partly qualitative criteria have to be included. Besides these target systems also the incorporated uncertainties and dynamics need to be considered in the evaluation.

The proposed solution addresses different aspects such as the simulationbased evaluation of network alternatives regarding quantitative criteria, the consideration of multidimensional target systems and the support of the whole process of target identification, network configuration and evaluation.

For evaluating network alternatives regarding cost and time aspects, a simulation model consisting of pre-built network modules has been developed. The consideration of dynamic and uncertain input data is realised by integrating Monte-Carlo-Simulations within the simulation model. The resulting evaluations regarding the quantitative criteria are input for the subsequent multi-criteria evaluation. For this the outranking method PROMETHEE has been extended to account for dynamics and uncertainties. The proposed evaluations are integrated into a holistic network configuration and evaluation process.

The presented concept was implemented in the discrete event simulation tool Plant Simulation®. A practical application of the method within an industrial network configuration shows its benefits and usability.