Optimale Entscheidungsfindung in der Logistik

Eine Erfolgsgeschichte des anyLogistix


Problem:




Einer der größten Bierproduzenten Osteuropas war mit einer logistischen Herausforderung konfrontiert, die die meisten Produktionsbetriebe kennen: hohe Transportkosten. Der Plan des Unternehmens war es, die Vertriebs- und Transportkosten von der Anlage zu den Lieferanten zu senken, um dadurch die Kosten für die Kunden zu reduzieren. Ein großer Fuhrpark von Waggons und LKWs, eigene Lagerhallen in verschiedenen Regionen des Landes und ein komplexer Satz an Variablen wie Ladezeit, Zoll und Fahrzeugpannen führen zu verschiedenen Entscheidungen während des Transportprozesses und zu vielen Ergebnissen.


Herkömmliche Prognosen lieferten dem Bierhersteller nicht die erforderlichen Informationen, um die wichtigsten strategischen Entscheidungen zu treffen. Durch die Integration des überbetrieblichen ERP-Systems mit dem anyLogistix, konnte das Unternehmen alle möglichen Ergebnisse berücksichtigen und die gewinnbringendste Entscheidung treffen.


Ziele des Projektes waren:

  • Optimierung der Nutzung des firmeneigenen Fuhrparks an Waggons und LKWs, sowie die Nutzung des Transports durch Dritte.
  • Erstellung eines mittelfristigen Planungstools (für die nächsten 60 Tage).
  • Skalierung der Lösung für eine betriebliche, kurzfristige Planung (für die nächsten 10 Tage).

LÖSUNG:


Simulation des Schienentransports

Das Modell ist Bestandteil des Entscheidungshilfesystems und simulierte den Gütertransport von den Produktionsstätten des Unternehmens über verschiedene Vertriebswege zu den Lieferanten.


Die Eingangsdaten beinhalteten:

  • Verkaufsprognosen durch den Kunden.
  • Daten zum Waggon-Fuhrpark: Containertyp (normal oder Thermocontainer) und Wartungsplan.
  • Aktueller Ort der Waggons.
  • Kosten für die Nutzung des eigenen Fuhrparks oder des Fuhrparks von Dritten.

Das System berücksichtigt folgende Punkte:

  • Kapazität zum Laden/Entladen von Fahrzeugen.
  • Einschränkungen der Nutzung des eigenen Fuhrparks oder des Fuhrparks von Dritten aufgrund von Tarifen oder Saisonbewegungen.
  • Fahrzeuge mit Thermocontainern müssen von Zeit zu Zeit an bestimmten Stationen beheizt werden.
  • Einige Kunden können nur von Automobilen, Lastkraftwagen beliefert werden.
  • Lieferzeiten.
  • Zeiten zum Be-/Entladen.
  • Zeiten bei Grenzübergängen.

Ziel der Optimierungsexperimente war die Lieferung von Gütern zu den Kunden und die Minimierung der Transportkosten.


ERGEBNIS:




Das Entscheidungshilfesystem ermöglicht den Logistikfachleuten des Unternehmens, die Transportszenarien zu prognostizieren und optimale Varianten zu analysieren. Die Software bewertet Risiken, Lieferzeiten und Kosten und ermöglicht dem Unternehmen so den Vergleich von allen möglichen Ergebnissen. Die Logistikabteilung des Unternehmens kann Prognosepläne für zehn und sechzig Tage erstellen, die Transportkosten und letztlich die Produktkosten senken.


Supply Chain Optimization Software

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