Vorgehensmodell zur Entwicklung eines Entscheidungsunterstützungssystems zur kostenoptimalen mittelfristigen Kapazitätsanpassung

Abstract

Starke Nachfrageschwankungen, auf die sich produzierende Unternehmen in den letzten Jahren einstellen mussten, werden sich in Zukunft zunehmend verstärken. Im Rahmen der Globalisierung der Wettbewerbs- und Nachfragestrukturen werden Unternehmen noch häufiger und gravierender ihr Kapazitätsangebot an den Kapazitätsbedarf unter Berücksichtigung wirtschaftlicher Gesamtkosten anpassen müssen. KMU sind hier besonders gefordert, da sie einem hohen Kostendruck aus-gesetzt sind, über eine geringe Marktmacht verfügen und ihre Handlungs- und Strategiefähigkeit beschränkt ist. In der betrieblichen Praxis erfolgt die Planung des Kapazitätsangebots derzeit ohne eine umfassende Bewertung der Anpassungskos-ten und somit ohne Gesamtkostenbetrachtung. Diese fehlende Kostenbetrachtung wird durch die vorliegende Arbeit ermöglicht. Ziel der vorliegenden Dissertation ist es, produzierende Unternehmen dabei zu un-terstützen, ihre Kapazitätsanpassungskosten zu minimieren. Dazu wird ein Vorgehensmodell zur Entwicklung eines Entscheidungsunterstützungssystems (EUS) vorgestellt, welches Unternehmen bei der Auswahl einer adäquaten und kos-tenoptimalen Strategie zur Kapazitätsanpassung assistiert. Dieses Vorgehensmodell setzt sich aus den 4 Schritten Modellierung des Produkti-onssystems, Ermittlung der Kosten, Identifikation und Modellierung der Freiheitsgrade zur Kapazitätsanpassung sowie der Erstellung der Zielfunktion zu-sammen. Ergänzend dazu werden die notwendigen Voraussetzungen zur Anwendung und Maßnahmen zur laufenden Durchführung beschrieben. Das resultierende EUS fokussiert die kostenoptimale Kapazitätsanpassung für den mittelfristigen Planungshorizont und stellt eine Erweiterung zu bestehenden Lösungen in ERP- und PPS-Systemen dar. Es orientiert es sich nicht an statisch geplanten Kapazitätsgrenzen, sondern ermittelt und bewertet kontinuierlich Möglichkeiten zur Anpassung an den Kapazitätsbedarf, welche sich aus den nachgefragten bzw. geplanten Mengen ergeben. Über einen Optimierungsalgorithmus wird die adäquate - gesamtkostenoptimale - Anpassungsstrategie an geänderte Anforderungen abgeleitet und dem Entscheider als Lösungsmöglichkeit vorgeschlagen. Ein Fallbeispiel demonstriert die Anwendbarkeit des Verfahrens und evaluiert den Nutzen.