Robuste strategische Konfigurationsplanung für Supply Chains unter Nachfrageunsicherheit

In dieser Arbeit geht es um die Ermittlung einer robusten Konfiguration für eine Supply Chain unter Nachfrageunsicherheit. Dazu werden zwei Modellformulierungen für zwei strategische Konfigurationsplanungsprobleme für Supply Chains, die jeweils drei Ebenen umfassen, präsentiert. Ein Planungsproblem umfasst die Auswahl der Lieferanten, die mit unternehmens-spezifischen Werkzeugen ausgestattet werden müssen. Das andere Planungsproblem berücksichtigt das Konzept verlagerbarer modularer Kapazitäten. Die Konfiguration der Supply Chain wird dabei unter Verwendung von Nachfrageprognosen für einen langen Planungshorizont ermittelt, um einen gegebenen Servicegrad zu erreichen. Darüber hinaus wird das Risiko, das durch die Nachfrageunsicherheit entsteht, direkt in den Modellen berücksichtigt, indem der Conditional Value-at-Risk (CVaR) berechnet wird. Die optimale Konfiguration für die Supply Chain soll die gewichtete Summe aus erwartetem Kapitalwert und CVaR maximieren. Die daraus resultierende nicht-lineare Modellformulierung wird durch stückweise Linearisierung approximiert. Die numerische Untersuchung zeigt, dass die ermittelten Konfigurationen robust und stabil unter Nachfrageunsicherheit sind.

Ariane Kayser promovierte und arbeitete als wissenschaftliche Mitarbeiterin bei Prof. Dr. Stefan Helber am Institut für Produktionswirtschaft der Leibniz Universität Hannover.