Dynamic Multi-Product Multi-Facility Supply Network Design

Volatile Märkte, sich verkürzende Produktlebenszyklen und der globale Wettbewerb stellen die klassischen Lieferketten vor große Herausforderungen. Supply Chains müssen sich kurzfristig und dynamisch an die volatilen Marktanforderungen anpassen. Die volatilen Märkte werden immer weniger vorhersehbar. Die Supply Chains selbst müssen dynamischer werden, um die Marktvolatilität zu bewältigen. Daher wandelt sich das klassische Bild der stabilen Supply Chain in ein dynamisches Supply Network-Verständnis. Um diese neuen Anforderungen abzudecken, schlägt diese Arbeit das Dynamic Supply Network Design Problem (DSNDP) als zentrales Instrument in hierarchischen Planungssystemen vor. Zentrales Ziel der Arbeit ist es, einen Ansatz für das Design dynamischer Supply Networks unter gegebenen physischen Randbedingungen bereitzustellen. Um dieses Ziel zu erreichen, wird das Problem zunächst motiviert, charakterisiert und in Beziehung zum Stand der Technik der Supply Chain Planungsansätze gesetzt. Nachdem diese Grundlage geschaffen ist, wird das Problem formalisiert. Dazu werden alle Modellierungsannahmen formuliert. Auf dieser Grundlage werden drei aufeinander aufbauende Optimierungsmodelle für das DSNDP entwickelt, wobei ein Mixed Integer Linear Programming (MILP) Ansatz verwendet wird. Die Optimierungsmodelle entwerfen ein dynamisches Supply Network durch die Entwicklung eines Qualifizierungsplans für alle verfügbaren Ressourcen in jeder Periode des Planungshorizonts. Dieses dynamische Supply Network weist den verfügbaren kapazitiven Ressourcen die entsprechenden Qualifikationen zu, um die volatile Nachfrage dynamisch zu bedienen und die Gesamtkosten zu minimieren. Dabei werden der tatsächliche Produktionsschwerpunkt jedes Produktionspartners (Produktmix-Abhängigkeit), die spezifischen Erfahrungen jedes Produktionspartners (Qualifizierungsabstufung), die Fähigkeit der Fabriken, ein Produktportfolio und nicht nur einzelne Produkte abzudecken (multitasking facility) sowie die Möglichkeit der Pre-Prozessierung berücksichtigt. Jedes Modell wird um eine dieser Hauptannahmen erweitert. Dies macht die Modelle immer realistischer jedoch auch komplexer. Einschränkungen in der Problemgröße motivieren die Arbeit zu einem zusätzlichen heuristischen Ansatz. Die vorgeschlagene Displacement Heuristik berücksichtigt die gleichen Annahmen, löst das Designproblem jedoch iterativ. Dadurch erreicht sie zwar niedrige Berechnungszeiten, verliert aber die Optimalitätsgarantie. Durch die geringen Rechenzeiten ist die Heuristik für realistische industrielle Problemstellungen geeignet. Die Displacement Heuristik führt zu Optimalitätslücken von 4 bis 6%, wie die Validierung gegen das Optimierungsmodell zeigt. Mit spezifischen Experimenten wird das Verhalten der Displacement-Heuristik in realistischen industriellen Problemstellungen evaluiert. Aus den Erkenntnissen dieser Auswertung lassen sich mehrere konkrete Vorschläge für die Gestaltung und das Management dynamischer Supply Networks ableiten. Da der Trend zu Volatilität und kürzeren Produktlebenszyklen anhält, ist zum Abschluss dieser Arbeit eine Motivation für weitere Forschungs- und Umsetzungsaktivitäten auf dem Gebiet der dynamischen Wertschöpfungsnetzgestaltung gegeben

GENERIC DATA MODEL FOR SEMICONDUCTOR MANUFACTURING SUPPLY CHAINS

International audienc