DISPO 4.0 - Simulationsbasierte Optimierung der Bestellrechnung anhand von zwei Fallbeispielen aus der Investitionsgüterindustrie

Abstract

Die Materialdisposition in der Investitionsgüterindustrie wird durch die wachsende Produktvielfalt, schwankende Absatzmengen, hohe Reaktionsfähigkeit, steigenden Wettbewerb und hohe Anpassungsfähigkeit immer anspruchsvoller. Um diese Komplexitätssteigerung in Zukunft bewältigen zu können, wird der Fokus auf die Digitalisierung des operativen Einkaufs gelegt. Ziel dieser Diplomarbeit ist, die Weiterentwicklung der digitalen Planungsmethode "Purchase Order Octopus" um die Bestelllosgrößenberechnung von verbrauchsgesteuert disponierten Artikeln zu digitalisieren und zu automatisieren. Die Bestelllosgrößenberechnung soll durch simulationsoptimierte Bestimmung von Bestelllosgrößenverfahren auf Artikelebene zu kostenoptimalen Ergebnissen im Bereich der Materialdisposition der Unternehmen führen. Die Diplomarbeit wurde gemäß der wissenschaftlichen Methode Design Science Research Methodology nach Peffers durchgeführt. Das notwendige Wissen wurde durch eine umfangreiche Literaturrecherche zu Materialdisposition, Total Landed Cost und Bestelllosgrößenalgorithmen erarbeitet. Die als MS-Excel-Tool ausgeführte digitale Planungsmethode wird im Rahmen dieser Arbeit optimiert und auf einen zweiten Anwendungsfall hin weiterentwickelt. Das Feedback aus einer ersten Veröffentlichung bei der ASIM 2021 wird berücksichtigt und eingearbeitet. Die gewonnenen Erkenntnisse und der sich daraus ergebende Forschungsbedarf werden in Form einer wissenschaftlichen Veröffentlichung an die Industrie zurückgemeldet.Das digitale Planungswerkzeug ist so konzipiert, dass es dem operativen Einkauf ohne Vorwissen über komplexe Bestelllosgrößenalgorithmen konkrete Aussagen über kostenoptimale Bestellmengen und -zeitpunkte liefert. Mit dem bisherigen Simulationsmodell konnten theoretische Einsparungen von über 55% aufgezeigt werden. Durch eine Weiterentwicklung und Überarbeitung des Simulationsmodells an eine möglichst reale Unternehmensumgebung, soll im Rahmen dieser Arbeit anhand von zwei Fallstudien das mögliche Einsparungspotential erneut evaluiert und validiert werden. Das im Rahmen dieser Arbeit an die reale Umgebung angepasste und weiterentwickelte Simulationsmodell liefert mit den beiden durchgeführten Fallstudien theoretische Einsparungen von 42% bzw. 48%. Dadurch zeigt sich, dass die auf der ASIM 2021 publizierten potenziellen Einsparungen mit der adaptierten digitalen Planungsmethode etwas vermindert wurden. Es zeigt sich aber auch, dass durch Anwendung des Purchase Order Octopus Einsparungen in beträchtlicher Höhe generiert, werden können.

Materials planning in the capital goods industry is becoming increasingly demanding due to growing product diversity, fluctuating sales volumes, high responsiveness, increasing competition and high adaptability. To be able to cope with this increase in complexity in the future, the focus is being placed on the digitalization of operational purchasing. The aim of this diploma thesis is the further development of the digital planning method "Purchase Order Octopus" to digitalize and automate the order lot size calculation of consumption-controlled planned articles. The purchase order lot size calculation shall lead to cost-optimal results in material planning of companies by simulation-optimized determination of purchase order lot size procedures on article level. The diploma thesis was carried out according to the scientific method Design Science Research Methodology by Peffers. The necessary knowledge was acquired through an extensive literature research on material disposition, total landed cost, and order lot sizing algorithms. The digital planning method, executed as an MS Excel tool, will be optimized, and further developed for a second use case as part of this work. Feedback from an initial publication at ASIM 2021 will be considered and incorporated. The lessons learned and the resulting research needs will be fed back to industry in the form of a scientific publication. The digital planning tool is designed to provide operational purchasing with concrete statements on cost-optimal order quantities and timing without prior knowledge of complex order lot sizing algorithms. With the previous simulation model, theoretical savings of over 55% could be demonstrated. By further developing and revising the simulation model to fit as real a business environment as possible, this thesis will re-evaluate and validate the potential savings using two case studies. The simulation model adapted and further developed to the real environment within the scope of this work delivers theoretical savings of 42% and 48%, respectively, with the two case studies conducted. This shows that the potential savings published at ASIM 2021 were slightly reduced with the adapted digital planning method. However, it also shows that considerable savings can be generated by applying the Purchase Order Octopus.