Lielacher, M. (2021). DISPO 4.0 – Simulationsbasierte Optimierung der Bestellrechnung in der verbrauchsgesteuerten Materialdisposition der Investitionsgüterindustrie [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2021.87720
Digitalisierung; Automatisierung; Materialdisposition; DISPO 4.0; verbrauchsgesteuerte Materialdisposition; Dispositionsverfahren; Prognoseverfahren; Methoden der Bedarfsermittlung; optimale Bestelllosgrößen; Losgrößenverfahren; Bestellpunkte; KANBAN-Losgrößen; Optimierungsverfahren; Total Cost of Ownership; Datencharakterisierung
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Abstract:
Die Materialdisposition der Investitionsgüterindustrie befindet sich in einem volatilen und immer komplexer werdenden Marktumfeld mit zunehmenden Kostendruck, steigender Variantenvielfalt und schwankenden Absatzmengen. Damit müssen Unternehmen ihre Materialdisposition neu ausrichten und bestehende Arbeitsweisen umgestalten, um noch wettbewerbsfähig zu sein. Daher ist das Ziel dieser Diplomarbeit ein Simulationsmodell für eine optimierte Bestellrechnung der verbrauchsgesteuerten Materialdisposition in der Investitionsgüterindustrie zu entwickeln, das allgemein nutzbar ist. Mit dem Simulationsmodell soll das erfolgreiche Optimieren von Bestelllosgrößen und Bestellzeitpunkten gelöst werden, wobei auf eine kostenoptimale Gesamtoptimierung für Unternehmen abzuzielen ist. Unter Berücksichtigung sich ändernder Marktbedingungen soll an der Zielsetzung einer zukünftigen Digitalisierung bzw. Automatisierung der Bestellrechnung in der verbrauchsgesteuerten Materialdisposition gearbeitet werden.Als wissenschaftliche Methode wurde die Design Science Research Methodology nach Peffers gewählt. Aus dem bestehenden Problem aus der Industrie wird oben genannte Zielsetzung definiert. Daraus ergibt sich zuerst eine umfassende Theorierecherche zu Materialdisposition, Total Cost of Ownership sowie Algorithmen der Bestellrechnung, auf dessen Basis das Modell zur Erreichung des definierten Ziels entwickelt wird. Bei dem Simulationsmodell handelt es sich um ein MS-Excel-basiertes Tool. Schlussendlich wird jenes Modell demonstriert, hinsichtlich Wirtschaftlichkeit evaluiert sowie mit weiterem identifizierten Forschungsbedarf zurück an die Industrie mittels wissenschaftlicher Papers kommuniziert.Mit dem Simulationsmodell konnte ein MS-Excel-Tool „Purchase Order Octopus“ entwickelt werden, das von Disponenten und operativen Einkäufern der Investitionsgüterindustrie ohne detailliertes Know-how anwendbar ist. Es zeigte sich, dass eine artikeldifferenzierte Optimierung von Bestelllosgrößen kosteneffizienter ist als eine übergreifende Optimierung mit einem Bestelllosgrößenverfahren für alle Artikel. Damit konnten theoretische Kosteneinsparungen von über 55% erreicht werden. Allerdings ist eine Optimierung der Bestellrechnung der verbrauchsgesteuerten Materialdisposition nur für eine verfügbare umfassende Datenbasis möglich, die für viele Artikel in den Unternehmen nicht gegeben ist. Damit kann eine 100-prozentige Abdeckung nie erreicht werden.Die Ergebnisse zeigen das hohe Nutzenpotential der Anwendung von Algorithmen für die Bestellrechnung der Investitionsgüterindustrie, das den einmaligen Aufwand für die Implementierung des Simulationsmodells übersteigt.
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Material disposition of the capital goods industry finds itself in a more complex and volatile market environment than ever before due to increasing cost pressure, growing variety of products and fluctuating sales volumes. To stay competitive, companies have to realign their materials planning and adapt current working methods. Therefore, the aim of this scientific thesis is to define a simulation model for an optimized procurement of the consumption-based material disposition of the capital good industry that can be widely used. With this process model the successful optimization of lot sizes and order times should be solved, while taking care of the overall optimization for companies. In consideration of changing market conditions, the goal is to promote future digitization and automation of procurement of the consumption-based material disposition.The chosen scientific method is the Design Science Research Methodology by Peffers. Above mentioned target setting is derived from the current problem of materials planning. This results in a comprehensive literature research regarding material disposition, Total Cost of Ownership as well as algorithms for procurement which is the basis for a developed model to reach the set target. This simulation model is implemented in an MS-Excel-based tool. Finally, the model is demonstrated, evaluated regarding economic efficiency as well as communicated back to the industry via scientific papers including identified research gaps.With the proposed simulation model an MS-Excel-tool “Purchase Order Octopus” was developed that can be used easily by dispatchers and operative purchasers of the capital good industry without having deep knowledge in that field. In the evaluation it was observed that article differentiated optimization of lot sizes is more economical than an overall optimization with one lot size algorithm for all articles. With that, theoretical overall costs can be decreased by over 55%. However, the optimization of procurement of the consumption-based material disposition is only possible for an available comprehensive data base which is currently not given for many articles of companies. Therefore, a coverage of 100% can never be reached.The results show the high potential benefits of the application of algorithms for procurement of the capital good industry that exceeds the initial effort for implementing the simulation model.
