Lieferantenmanagement in Transportnetzwerken der Automobilindustrie
Die Beschaffungslogistik der Automobilindustrie ist durch komplexe Transportnetzwerke mit einer Vielzahl beteiligter Lieferanten, Logistikdienstleister und Produktionsstandorten des Automobilherstellers (OEM) geprägt. Im betrachteten Gebietsspeditionskonzept können sich Verspätungen eines Lieferanten auf weitere Lieferanten auswirken und so die Versorgungssicherheit des OEM gefährden. Im Rahmen des Lieferantenmanagements wenden OEMs daher Methoden der Lieferantenentwicklung an, um Verbesserungsmaßnahmen bei den Lieferanten durchzuführen und somit die Verspätungen zu reduzieren. Es ist jedoch unklar, bei welchem Lieferanten welche Verbesserungsmaßnahme angewendet werden sollte, um die Performance des Transportnetzwerks insgesamt zu maximieren. Vor diesem Hintergrund lautet die Zielsetzung der Arbeit, einen Ansatz zur Entscheidungsunterstützung für die Lieferantenentwicklung zu entwickeln und zu validieren. Zentrale Anforderungen an den Ansatz stellen die Modellierung von Störungen und Wechselwirkungen im Transportnetzwerk, die Abbildung von Maßnahmen, die Bewertung des Maßnahmennutzens sowie die Erstellung eines optimalen Maßnahmenportfolios dar. Der entwickelte Ansatz besteht aus drei Stufen. In der ersten Stufe erfolgt eine Maßnahmendefinition. In der zweiten Stufe wird mit einer Monte Carlo Simulation für jede einzelne Maßnahmen-Lieferanten-Kombination der Einfluss auf die Verspätungskosten des gesamten Netzwerks ermittelt. Im dritten Schritt wird schließlich das optimale Maßnahmenportfolio unter Berücksichtigung des Budgets des OEM bestimmt. Die Validierung des Ansatzes erfolgt im Rahmen einer Fallstudie mit Daten des Volkswagen Konzerns. Im Vergleich mit einem Benchmark wird gezeigt, dass der neu entwickelte Ansatz bessere Ergebnisse erzielt. Aus der Analyse der Ergebnisse werden Handlungsempfehlungen für OEMs abgeleitet. So ist es vorteilhaft, bei begrenztem Budget des OEM viele Lieferanten im Transportnetzwerk mit günstigeren Maßnahmen zu entwickeln. Der erzielte Nutzen ist größer als bei der Entwicklung weniger Lieferanten mit teureren und dafür höher wirksamen Maßnahmen. Darüber hinaus kann gezeigt werden, dass der Einfluss des Frachtgewichts eines Lieferanten auf die Auswahlentscheidung nicht überschätzt werden darf. Weiterhin ist eine Betrachtung des Grenznutzens der zu wählenden Maßnahmen sinnvoll. Die Arbeit leistet damit einen Beitrag zur optimalen Allokation von Verbesserungsmaßnahmen in Transportnetzwerken der Automobilindustrie.
Procurement logistics in the automotive industry is characterised by complex transport networks with many suppliers, logistics service providers and production sites of the automotive manufacturer (OEM). In the area freight forwarding concept, delays by one supplier can affect other suppliers and thus risk the OEM's security of supply. As part of supplier management, OEMs therefore use supplier development methods to implement improvement measures with suppliers to reduce delays. However, it is unclear which improvement measure should be allocated to which supplier to maximise the overall performance of the transport network. Against this background, the objective of this thesis is to develop and validate a decision support approach for supplier development. Key requirements for the approach are the modelling of delays and interdependencies within the transport network, the parameterisation of measures, the evaluation of the benefits of measures, and the determination of an optimal portfolio of measures. The approach developed consists of three stages. In the first stage, the measures are defined. In the second stage, a Monte Carlo simulation is used to determine the influence on the delay costs of the entire network for each individual measure-supplier combination. In the third stage, the optimum portfolio of measures is determined, considering the OEM's budget. The approach is validated in a case study with data from the Volkswagen Group. A comparison with a benchmark shows that the newly developed approach achieves better results. Recommendations for action for OEMs are derived from analysing the results. It is advantageous to develop more suppliers in the transport network with less expensive measures if the OEM's budget is limited. The benefit achieved is greater than developing fewer suppliers with more expensive but also more effective measures. Furthermore, it can be shown that the influence of a supplier's freight weight on the selection decision should not be overestimated. Aside from that, it makes sense to consider the marginal benefit of the measures to be selected. The work thus contributes to the optimal allocation of improvement measures in transport networks in the automotive industry.
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