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Produktionsmanagement I

Vorlesungsmitschrift 2006 41 Seiten

BWL - Unternehmensführung, Management, Organisation

Leseprobe

Kapitel 1: PPS im Rahmen von APS

Was sind PPS-Systeme und wie haben sie sich in den letzten Jahrzehnten entwickelt?

Das aus praktischen Anforderungen heraus in den 60er Jahren entwickelte Konzept der rechnergestützten Bedarfsauflösung und Materialplanung, Material Requirements Planning (MRP), konnte sich durch die moderne IKT in den frühen 80er Jahren zu dem erstmals von Wright formulierten umfassenderen Konzept des Manufactoring Ressource Planning (MRP II) emanzipieren, das auch die Termin- und Kapazitätsplanung sowie Ansätze einer Produktionssteuerung einschließt.

Als Material Ressource Planning (MRP II) wird die Mengen- und Terminplanung für Fertigung und Bezug sämtlicher Komponenten der in einer Planperiode herzustellenden Enderzeugnisse bezeichnet. MRP geht von einer Primärbedarfsplanung und einer Fertigung auf Lager aus, wobei die Komponentenfertigung meist in Losen erfolgt.

Die Beschränkung des MRP II Konzeptes auf den Produktionsbereich des Unternehmens und die fehlende Verknüpfung der in unterschiedlichen Unternehmensbereichen eingesetzten rechnergestützten Planungs-, Kontroll- und Berichtsverfahren wird durch System des Enterprise Ressource Planning (ERP) aufgehoben:

-Unternehmensinternes, integratives Anwendungssystem
-Aus mehreren Administrations- und Dispositionsmodulen bestehend
-Deckt zumindest Beschaffung, Produktion, Vertrieb, Finanz- und Personalwesen ab
-Zentrale Datenbank

Die Konzentration vieler Unternehmen auf Kernkompetenzen und die damit einhergehende Erweiterung unternehmensübergreifender Kooperationsbeziehungen führten zur Entwicklung rechnergestützter System für das Supply Chain Management.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Was versteht man unter Advanced Planning? Aus welchen Modulen sind APS aufgebaut? Wie k ö nnen APS spezifiziert und weiterentwickelt werden?

-Weiterentwicklung von PPS und ERP mit diversen Verknüpfungen zu ursprünglichen Systemen
-Integrierter Planungsansatz entlang der gesamten Supply Chain
-Möglichst durchgängiger Einsatz optimierender Verfahren zur

Entscheidungsunterstützung

-Hierarchischer Planungsansatz nötig

Planungsansatz von APS:

-Hierarchische Planung
-Rollierende Planung (Zeitliche Überlappung der Planung, um neuere Informationen zu berücksichtigen)
-Engpassorientierte Planung
-Unternehmensübergreifende Zusammenarbeit

Hierarchischer Planungsansatz:

-Strategische Planung (long)
- Schafft Voraussetzungen für die Errichtung einer Unternehmung
- Planungshorizont über mehrere Jahre
- Hochaggregierte Produktarten

-Taktische Planung (middle)
- Grobe Mengen- und Zeitplanung der zentralen Geschäftsprozesse
- Planungshorizont bis 2 Jahre

-Operative Planung (short)
- Detaillierte Instruktionen
- Planungshorizont zwischen einigen Tagen und 3 Monaten
- Stark detaillierte Produktsorten

Softwaremodule in APS:

a) Strategic Network Planning

-Konfiguration der gesamten Supply Chain über alle Wertschöpfungsstufen

- Festlegung der Produktions- und Lagerstandorte
- Festlegung der Produktflüsse

-Ergänzt um weitere Planungsüberlegungen

- Langfristiges Produktprogramm
- Produktionstypen
- Vertriebswege
- Lieferantenauswahl
- Langfristige Geschäftsbeziehungen / Kooperation

b) Demand Planning

-Nachfrageprognosen
- Auf Wochen- oder Monatsbasis für bis zu einem Jahr
- Unter Berücksichtigung singulärer Marketingaktivitäten
-Simulationen
-Berechnung von Sicherheitsbeständen auf Basis der Prognosefehler

c) Master Planning

-Übergreifende Planung von Beschaffung, Produktion und Distribution auf relativ hohem Aggregationsniveau
-Grobe Berücksichtigung von Maschinenkapazitäten,

Arbeitskräfteeinsatz usw.

- Erzeugnisprogrammplanungsansätze
- Zeitliche Verteilung der Produktion
- Lagerung versus Überstunden
- Make-or-Buy-Entscheidungen

d) Demand Fulfilment & ATP

-Verfügbarkeitsprüfung für Kundenanfragen bei anonymer Fertigung

Rohstoffquantitäten,

-Available to Promise (ATP): Abgleich von Kundenanfragen und prognostizierten Fertigproduktlagerquantitäten

-Erweitert um Capable to Promise (CTP): Abgleich von Kundenanfragen mit Lagerquantitäten bei noch einlastbaren Produktionsaufträgen

e) Distribution and Transport Planning

-Distribution Planning: mittelfristige Planung der Transportquantitäten zwischen den Netzknoten unter Kostengesichtspunkten

-Transport Planning: kurzfristige Planung der täglichen Transportquantitäten
- diverse Problemkategorien
- verschiedene Modelle und Algorithmen

f) Production Planning and Scheduling

-Losgrößenplanung (mittelfristige Planung) - optimale Verfahren und Heuristiken
-Kapazitätsabgleich und Auftragsfreigabe
-Maschinenbelegungsplanung (kurzfristige Planung)
- optimale und heuristische Verfahren für wenig komplexe Probleme sowie Prioriätsregeln in der Praxis
-Fertigungssteuerung (Betriebsdatenerfassung, Leitstände)

g) Purchasing & Material Requirement Planning

-Mittel- und kurzfristige Planung der zu beschaffenden Materialquantitäten

-Materialbedarfsermittlung

- Verbrauchsorientiert
- Programmorientiert

-Transaktionssysteme mit Lieferanten

-Supply Chain Planning Matrix schafft nur allgemeinen Rahmen

-Spezifische Lösungen in Abhängigkeit von:

- Branche
- Konkrete Verteilung individueller Wertschöpfungsstufen - Unterschiedliche Typen einzelner Planungsmodule

-Unterschiedliche APS-Lösungen

- Baukasten-/Mensasystem
- Kundenindividuelle Komplettlösungen

Welche Erfolgspotentiale sind mit APS verbunden?

-Abgeleitet aus Zielen des SCM
- Reduzierung der Lagerbestände
- Reduzierung der Durchlaufzeiten
- Senkung von Beschaffungs-, Produktions- und Transportkosten
- Erhöhung des Lieferserviceniveaus
- Erhöhung der Planungsgeschwindigkeit und -flexibilität

-Verlässliche Quantifizierung der Erfolgspotentiale schwierig

- Fehlendes Datenmaterial
- Softwareanbieter als Informationsquelle
- Empirische Ergebnisse zu pauschal

Kapitel 2: Nachfrageprognosen im Demand Planning

Welche grunds ä tzlichen M ö glichkeiten der Nachfrageprognose gibt es? Aus welchen Teilaspekten setzen sich Zeitreihen zusammen?

Verfahrenstypen mittelfristiger Nachfrageprognosen

-Erklärende Prognosen
- Zukünftige Nachfragewerte werden in Zusammenhang mit anderen Zeitreihen gebracht, z.B. mit Konjunkturindikatoren
- Eher für ganze Wirtschaftsbranchen als für Produkttypen geeignet
- Eher sinnvoll bei Langfristplanungen und Tendenzaussagen
-Univariate Prognosen
- Zukünftige Nachfragewerte werden aus vergangenen Nachfragewerten desselben Produkttyps abgeleitet (Zeitreihenprognose)
- Für mittelfristige Planung besonders geeignet, und zwar unter

Berücksichtigung singulärer Ereignisse

-Kenntnisse über zukünftige Ereignisse, die nicht aus den Vergangenheitswerten folgen und Nachfrageverlauf beeinflussen
-Meist durch additive Zuschläge

Zur quantitativen Prognose wurden zahlreiche Prognosemodelle mit sehr unterschiedlichen Strukturen und Komplexitätsgeraden entwickelt. Wir wollen im Folgenden lediglich univariate Modelle betrachten.

Beim Einsatz eines quantitativen Prognoseverfahrens geht man in folgenden Schritten vor:

1. Untersuchung der charakteristischen Merkmale der Zeitreihe,
2. Auswahl eines geeigneten Prognosemodells,
3. Schätzung der Koeffizienten des Prognosemodells,
4. Laufende Anwendung des Prognosemodells (Berechnung der Prognosewerte),
5. Beobachtung und Analyse der Prognosegenauigkeit im Zeitablauf.

Bei der Auswahl eines Prognosemodells kann mit Hilfe der Zeitreihenanalyse das Bildungsgesetz einer Zeitreihe ermittelt werden. Zeitreihen werden üblicherweise in vier Komponenten zerlegt, die multiplikativ oder additiv miteinander verknüpft sein können:

T - langfristiger Trend
C - mittelfristige zyklische Schwankungen, S - saisonale Schwankungen,
I - unregelmäßige Zufallsschwankungen.

Die meisten Ansätze zur Zeitreihenanalyse versuchen nun, einzelne oder Kombinationen dieser Komponenten der Zeitreihe zu isolieren, d.h. deren Regelmäßigkeiten zu erkennen. So könnte man z.B. die lang- und mittelfristige Komponente TC aus der Zeitreihe herauslösen und damit getrennt von den anderen Komponenten prognostizieren. Je nachdem, welche der genannten Komponenten das Bild einer Zeitreihe prägen, lassen sich folgende grundsätzliche Nachfrageentwicklungen unterscheiden:

a) Gleichbleibende Nachfrage

In diesem Fall liegen weder Trend noch Saisonschwankung vor. Die Schwankungen der Zeitreihe basieren ausschließlich auf der irregulären Komponente I.

b) Trendförmig ansteigende Nachfrage

Hier besteht die Zeitreihe aus den Komponenten T und I. Bei mehrjähriger Entwicklung ist oft auch noch der Einfluss der Komponente C erkennbar.

c) Saisonal schwankende Nachfrage

Hier bleibt das Niveau der Zeitreihe im Zeitablauf zwar konstant; es treten aber systematische, regelmäßig wiederkehrende Schwankungen auf. Die Zeitreihe enthält dann die Komponenten S und I.

Wie funktionieren Prognoseverfahren für unterschiedliche Nachfrageverl ä ufe?

Zur Zeitprognose existieren eine Vielzahl von Prognoseverfahren (einfache Durchschnittsbildung, rollierende Durchschnittsbildung, exponentielle Glättung).

Wir wollen im Folgenden die exponentielle Glättung als ein Verfahren zur kurzfristigen Nachfrageprognose darstellen. Dabei wird zunächst davon ausgegangen, dass die zu prognostizierende Zeitreihe einen konstanten Verlauf aufweist, d.h. dass weder ein Trend noch saisonale Schwankungen vorhanden sind. Die für diese Situation geeignete exponentielle Glättung erster Ordnung erweitern wir dann für den Fall eines Nachfrageverlaufs, der einem linearen Trend folgt. Das entsprechende Prognoseverfahren wird als exponentielle Glättung mit Trendkorrektor (nach Holt) bzw. exponentielle Glättung zweiter Ordnung bezeichnet.

Bei der exponentiellen Glättung wird die Nachfragezeitreihe einer gewogenen gleitenden Durchschnittsbildung unterzogen. Der gleitende Durchschnitt am Ende der Periode t wird aus dem aktuellen Beobachtungswert der Periode t und dem am Ende der Vorperiode errechneten Durchschnittswert ermittelt. Der zuletzt ermittelte Durchschnittswert wird dann zur Prognose der Nachfragemenge der nächsten Periode verwendet.

Dabei nennt man 0 < α < 1 den Glättungsfaktor. Im Allgemeinen werden Werte zwischen 0,1 und 0,3 verwendet. Je größer α ist, umso stärker ist der Einfluss der neuesten Beobachtungswerte der Nachfragezeitreihe auf den neuesten Prognosewert.

Um den Prognoseprozess zu initialisieren, benötigt man einen Startwert. Dieser muss extern geschätzt werden. Prinzipiell kann man jeden Wert vergeben. Da der Einfluss des Startwertes später aufgrund des Gewichtungsschemas sowieso verschwindet, ist auch ein grober Schätzwert verwendbar.

Die exponentielle Glättung erster Ordnung ist nur dann ein geeignetes Prognoseverfahren zur kurzfristigen Nachfrageprognose, wenn die Beobachtungswerte um einen im Zeitablauf konstanten Mittelwert schwanken.

Wendet man dieses Prognoseverfahren auf eine Zeitreihe an, die einen linearen Trend aufweist, dann entsteht ein verfahrensbedingter, systematischer Fehler.

Eine einfache Möglichkeit, diese Tatsache zu berücksichtigen, bietet das Verfahren der exponentiellen Glättung mit Trendkorrektur (nach Holt). Hier wird zunächst eine „Beobachtung“ der aktuellen Steigung der Trendgeraden ermittelt. Schließlich verwendet man diesen aktuellen Durchschnittswert der Steigung, um den aktuellen Schätzwert des Achsenabschnitts der Trendgeraden um den systematischen Fehler zu korrigieren.

Ein zu denselben Ergebnissen führendes Verfahren ist die sog. exponentielle Glättung zweiter Ordnung. Dabei wendet man auf die Zeitreihe der Prognosewerte, d.h. auf die nach dem Verfahren der exponentiellen Glättung erster Ordnung berechneten Mittelwerte das gleiche Glättungsverfahren erneut an. Man erhält dann exponentiell geglättete Mittelwerte zweiter Ordnung, d.h. Durchschnitte aus Durchschnitten erster Ordnung. Mit Hilfe der Durchschnitte erster und zweiter Ordnung wird dann der Prognosewert für die nächste Periode bestimmt.

Problembereiche der Glättungsverfahren:

-Bestimmung der Startwerte
- Durchschnittsbildung als Startverfahren

-Festlegung der Glättungsparameter
- Erfahrungswerte und Anpassungen im Laufe der Zeit
- Tests mit vergangenen Zeitreihen

-Winters-Verfahren: grundlegende Veränderungen des Saisonmusters aufgrund nur zyklenweiser Aktualisierung der Saisonfaktoren oft zu spät integriert

- Erweiterung des Verfahrens

Kapitel 3: Erzeugnisprogrammplanung im Master Production Planning

Wie l ä sst sich die Erzeugnisprogrammplanung in einem statischen Kontext durchführen?

Die operative Produktionsprogrammplanung hat die Aufgabe, die vorliegenden und prognostizierten Kundenaufträge sowie die für den künftigen Absatz geplanten Lageraufträge termingerecht in den Produktionsplan einzuordnen. Ergebnis der operativen Produktionsprogrammplanung ist der so genannte Primärbedarf.

Zielfunktion der Produktionsprogrammplanung:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Z(X) Zielfunktionswert, hier spezifiziert als der Deckungsbeitrag DB(X)

dbi Deckungsbeitrag je Einheit des Auftrages

xi Anzahl der zu fertigenden Einheiten des Auftrages

Das Ziel besteht im einfachsten Fall in der Maximierung des durch das Produktionsprogramm erreichbaren Deckungsbeitrages.

In die Programmentscheidung kann auch die Wirkung kapazitiver Restriktionen einbezogen werden:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Obere und untere Absatzschranken beziehen gegebenenfalls maximale und minimale Mengenbegrenzungen des Absatzprogramms in die Optimierung des Produktionsprogramms ein.

Beispiel:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

[...]

Details

Seiten
41
Jahr
2006
ISBN (eBook)
9783656767541
Dateigröße
1.4 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v282119
Institution / Hochschule
Technische Universität Ilmenau
Note
Schlagworte
produktionsmanagement

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