DE102004023264A1

DE102004023264A1 - Optimieren eines Lagerbestands einer Lieferkette

Info

Publication number: DE102004023264A1
Application number: DE102004023264A
Authority: DE
Inventors: Koray Boston Dogan; Adeel Plano Najmi; Ramesh San Carlos Raman
Original assignee: I2 Technologies Inc
Current assignee: Blue Yonder Group Inc
Priority date: 2003-05-12
Filing date: 2004-05-11
Publication date: 2005-01-20
Also published as: TW200515239A; TWI400659B; US20180130000A1; US20040230829A1; TW200508932A; US20120158457A1; US20040230473A1; US7853462B2; DE102004023263A1; TW200508894A; TW200523776A; US20040243460A1; US7523483B2; TWI400657B; TWI343011B; DE102004023267A1; DE102004023265A1; US9870544B2; US20130262177A1; US7761903B2

Abstract

Das Optimieren von Sollbeständen für Knoten einer Lieferkette um einen Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen, kann beinhalten, auf ein Lieferkettenmodell zuzugreifen, welches einen angenommenen Wert für jede einer Anzahl von Eingaben hat. Ein optimierter Sollbestand wird gemäß dem Lieferkettenmodell berechnet, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen, und auf einen gemessenen tatsächlichen Kundenservicegrad und einen gemessenen tatsächlichen Wert für jede Eingabe wird zugegriffen. Wenn der gemessene tatsächliche Kundenservicegrad den Ziel-Kundenservicegrad nicht erfüllt, werden Abweichungen zwischen den gemessenen tatsächlichen und den angenommenen Werten für jede Eingabe bestimmt. Eine Eingabe, für welche die Abweichung signifikant ist, wird als Grundursache für den Fehler identifiziert. Für eine nachfolgende Zeitspanne wird, unter Verwendung der Abweichung für die identifizierte Eingabe als Rückkopplung, der angenommene Wert für die identifizierte Eingabe angepasst, und ein neu optimierter Sollbestand wird berechnet, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen.

Description

TECHNISCHER BEREICH
Die Erfindung bezieht sich im allgemeinen auf den Bereich der Lieferkettenanalyse und insbesondere auf das Optimieren eines Lagerbestands einer Lieferkette.

HINTERGRUND

Eine Lieferkette liefert ein Produkt an einen Kunden und kann Knoten beinhalten, die Lagerbestand verwahren, wie beispielsweise Teile, die zum Produzieren des Produktes benötigt werden. Eine bekannte Technik, um eine richtige Menge von Lagerbestand an jedem Knoten aufrecht zu erhalten, kann das Setzen eines Meldebestands, an welchem Lagerbestand neu bestellt werden muss, einbeziehen. Zum Beispiel kann ein Knoten Teile neu bestellen, wenn sein Lagerbestand weniger als zwanzig Einheiten beträgt. Bekannte Techniken, um eine richtige Menge von Lagerbestand an jedem Knoten aufrecht zu erhalten, können jedoch das Lagern von Überschussbestand an den Knoten erfordern und zusätzliche Lagerhaltungskosten zur Folge haben. Es ist im allgemeinen wünschenswert, Überschussbestand und zugehörige Lagerhaltungskosten zu reduzieren.

ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG

Gemäß der vorliegenden Erfindung können Nachteile und Probleme, die mit früheren Lieferkettenanalysetechniken verbunden sind, vermindert oder aufgehoben werden.

Gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird ein Verfahren zum Optimieren von Sollbeständen für Knoten in einer Mehrstufen-Lieferkette bereitgestellt, um einen Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen. Es wird auf ein Lieferkettenmodell zugegriffen, welches einen angenommenen Wert für jede einer Anzahl von Eingaben für eine erste Zeitspanne aufweist. Eingaben können beinhalten: durchschnittliche Bestellvorlaufzeit; Schwankung der Bestellvorlaufzeit; für jedes einer Anzahl von Bestellvorlaufzeitintervallen eine durchschnittliche Nachfrage innerhalb des Bestellvorlaufzeitintervalls; für jedes der Anzahl von Bestellvorlaufzeitintervallen eine Schwankung der Nachfrage innerhalb des Bestellvorlaufzeitintervalls; durchschnittliche Liefervorlaufzeit für jeden der Knoten; und eine Schwankung der Liefervorlaufzeit für jeden der Knoten. Für die erste Zeitspanne wird, gemäß dem Lieferkettenmodell einschließlich der angenommenen Werte für die Eingaben, ein optimierter Sollbestand für jeden der Knoten berechnet, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen. Für die erste Zeitspanne wird für jede der Eingaben auf einen gemessenen tatsächlichen Kundenservicegrad und einen gemessenen tatsächlichen Wert zugegriffen. Wenn der gemessene tatsächliche Kundenservicegrad für die erste Zeitspanne den Ziel-Kundenservicegrad nicht erfüllt, wird für jede der Eingaben eine Abweichung zwischen den gemessenen tatsächlichen und den angenommenen Werten für die Eingabe für die erste Zeitspanne bestimmt, und wenigstens eine der Eingaben, für welche die Abweichung für die erste Zeitspanne signifikant ist, wird als Grundursache dafür identifiziert, dass der gemessene tatsächliche Kundenservicegrad für die erste Zeitspanne den Ziel-Kundenservicegrad nicht erfüllt. Für eine nachfolgende zweite Zeitspanne wird, unter Verwendung der bestimmten Abweichung für die identifizierte Eingabe für die erste Zeitspanne als Rückkopplung, der angenommene Wert für die identifizierte Eingabe in dem Lieferkettenmodell angepasst, und ein neu optimierter Sollbestand wird für jeden der Knoten berechnet, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen.

Bestimmte Ausführungsformen der Erfindung können einen oder mehrere technische Vorteile bieten. Beispielsweise kann ein technischer Vorteil einer Ausführungsform sein, dass Eingaben zu einer Optimierungsaufgabe unter Verwendung von Rückkopplung der Ergebnisse eines vorausgegangenen Optimierungsverfahrens bewertet werden können. Die Bewertung der Eingaben kann genauere Optimierungsergebnisse ermöglichen. Als weiteres Beispiel kann der Optimierungsvorgang in einer iterativen Regelschleife wiederholt werden, die konsistent und wiederholbar während aufeinanderfolgenden Zeitspannen ist. Das Wiederholen des Optimierungsvorgangs kann eine zunehmende Genauigkeit der Optimierungsergebnisse liefern.

Bestimmte Ausführungsformen der Erfindung können keinen, einige oder alle der oben beschriebenen technischen Vorteile beinhalten. Ein oder mehrere andere technische Vorteile können einem Fachmann anhand der hier eingeschlossenen Zeichnungsfiguren, Beschreibungen und Ansprüche offenbar werden.

KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGSFIGUREN
Zum besseren Verständnis der vorliegenden Erfindung und ihrer Merkmale und Vorteile wird auf die nachfolgende Beschreibung in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungsfiguren Bezug genommen, in denen:
1 ein Blockdiagramm ist, welches ein beispielhaftes System zum Optimieren von Lagerbestand in einer Lieferkette darstellt;
2 ein Ablaufdiagramm ist, welches ein beispielhaftes Verfahren zum Optimieren von Lagerbestand in einer Lieferkette darstellt;
3 eine beispielhafte Matrix darstellt, die verwendet werden kann, um Gefährlichkeitsgruppen zu erzeugen;
4 ein Diagramm ist, welches eine beispielhafte Lieferkette darstellt, die Lieferungen von einem oder mehreren Lieferanten erhält und Produkte an einen oder mehrere Kunden liefert;
5 ein Ablaufdiagramm ist, welches ein beispielhaftes Verfahren für die Optimierung von Lagerbestand darstellt;
6A bis 6C beispielhafte Bestellvorlaufzeitprofile darstellen;
7 ein Balkendiagramm ist, welches beispielhafte Durchlaufzeiten für Knoten einer Lieferkette darstellt;
8 eine Tabelle mit beispielhaften Nachfrageprozentsätzen ist;
9 ein Diagramm ist, welches umverteilte Nachfrage für eine beispielhafte Lieferkette darstellt;
10 einen beispielhaften Knoten darstellt, für welchen ein Lagerbestand berechnet werden kann;
11 eine beispielhafte Lieferkette darstellt, die beinhaltet, dass ein Knoten einen anderen Knoten beliefert;
12 eine beispielhafte Lieferkette darstellt, die beinhaltet, dass ein Knoten zwei Knoten beliefert; und
13 eine beispielhafte Lieferkette darstellt, die beinhaltet, dass zwei Knoten einen Knoten beliefern.
BESCHREIBUNG VON BEISPIELHAFTEN AUSFÜHRUNGSFORMEN
1 ist ein Blockdiagramm, welches ein beispielhaftes System 10 zum Optimieren von Lagerbestand in einer Lieferkette, die Produkte an Kunden als Reaktion auf Kundennachfrage liefert, darstellt. Zum Beispiel kann System 10 einen Ziel-Sicherheitsbestand oder andere Lagerbestands-Maßstäbe optimieren, innerhalb eines Gesamtziel-Kundenservicegrads (CSL = Customer Service Level), an jedem Knoten in der Lieferkette für jeden Artikel, der durch die Lieferkette fließt. Gemäß einer Ausführungsform kann System 10 Annahmen verwenden, um ein Lieferkettenmodell zu formulieren, und die Annahmen im Hinblick auf historische Leistung auswerten. Gemäß einer anderen Ausführungsform können Produkte in Strategiegruppen segmentiert werden, wie beispielsweise Gefährlichkeitsgruppen, um zum Beispiel Kundenservicegrade für die Produkte zu bestimmen. Gemäß einer weiteren anderen Ausführungsform können Bestellvorlaufzeiten verwendet werden, um Kundennachfrage an stromaufwärts gelegene Knoten der Lieferkette umzuverteilen.
Gemäß der dargestellten Ausführungsform beinhaltet System 10 ein Clientsystem 20, ein Serversystem 24 und eine Datenbank 26, die wie in 1 dargestellt verbunden sind. Clientsystem 20 ermöglicht einem Benutzer, mit Serversystem 24 zu kommunizieren, um Lagerbestand in einer Lieferkette zu optimieren. Serversystem 24 verwaltet Anwendungen, um Lagerbestand in einer Lieferkette zu optimieren. Datenbank 26 speichert Daten, die von Serversystem 24 verwendet werden können.
Gemäß der dargestellten Ausführungsform beinhaltet Serversystem 24 einen oder mehrere Prozessoren 30 und eine oder mehrere Engines 32, die wie in 1 dargestellt verbunden sind. Prozessoren 30 verwalten den Betrieb von Serversystem 24 und können jede geeignete Vorrichtung aufweisen, die in der Lage ist, Eingaben zu akzeptieren, die Eingaben entsprechend vorbestimmten Regeln zu verarbeiten und eine Ausgabe zu erstellen. Gemäß einer Ausführungsform können Prozessoren 30 parallele Prozessoren in einer verteilten Verarbeitungsumgebung aufweisen. Serversystem 24 kann so vorgehen, dass ein Optimierungsproblem in eine Anzahl kleinerer Probleme aufgeteilt wird, um von einer Anzahl von Prozessoren 30 bearbeitet zu werden. Als Beispiel kann Serversystem 24 unabhängig den optimierten Sollbestand für jeden einer Anzahl von Knoten unter Verwendung eines unterschiedlichen Prozessors 30 berechnen.
Gemäß der dargestellten Ausführungsform beinhalten Engines 32 einen Nachfragemanager 33, eine Simulierungs-Engine 34, eine Analyse-Engine 36, eine Optimierungs-Engine 38 und eine Lieferkettenplanungs-Engine 40. Engines 32 können in Prozessoren 30 auf jede geeignete Weise konfiguriert sein. Als Beispiel können Engines 32 in unterschiedlichen Prozessoren 30 angeordnet sein. Als weiteres Beispiel kann ein Backup für eine Engine 32 und die Engine 32 selber in unterschiedlichen Prozessoren 30 angeordnet sein. Nachfragemanager 33 liefert Nachfrageprognosen, Nachfrageplanung, andere Nachfragemanagementfunktionen, oder jede Kombination der vorgenannten. Simulierungs-Engine 34 simuliert die Ausführung einer Lieferkette. Simulierungs-Engine 34 kann verwendet werden, um Lieferkettenmodelle auszuwerten. Analyse-Engine 36 analysiert Lagerbestand, Nachfrage und Bestellvorlaufzeitdaten. Analyse-Engine 36 kann verwendet werden, um Kunden, Artikel, Standorte, andere Einheiten oder jede Kombination der vorgenannten in Strategiegruppen zu unterschiedlichen Zwecken zu segmentieren. Optimierungs-Engine 38 optimiert den Lagerbestand an den Knoten einer Lieferkette. Nachfrage kann zu stromaufwärts gelegenen Knoten gemäß einer Nachfrageprognose verteilt werden, und Optimierungs-Engine 38 kann den Lagerbestand für die verteilte Nachfrage optimieren. Lieferketten-Planungs-Engine 40 erzeugt einen Plan für die Lieferkette.
Clientsystem 20 und Serversystem 24 können jeweils auf einem oder mehreren Computern betrieben werden und können geeignete Eingabevorrichtungen, Ausgabevorrichtungen, Massenspeichermedien, Prozessoren, Speicher oder andere Komponenten zum Erhalten, Verarbeiten, Speichern und Übertragen von Informationen entsprechend dem Betrieb von System 10 beinhalten. Zum Beispiel beansprucht die vorliegende Erfindung die Funktionen sowohl des Clientsystems 20 als auch des Serversystems 24, die von einem einzelnen Computersystem bereitgestellt werden, wie beispielsweise einem einzelnen Personal-Computer (PC). Wie in dieser Beschreibung verwendet, bezieht sich der Begriff "Computer" auf jede geeignete Vorrichtung, die in der Lage ist, Eingaben zu akzeptieren, die Eingaben entsprechend vordefinierten Regeln zu verarbeiten und Ausgaben zu erzeugen, zum Beispiel einen PC, Workstation, Netzwerkcomputer, drahtloses Telefon, PDA (Personal Digital Assistant), einen oder mehrere Mikroprozessoren innerhalb dieser oder anderer Vorrichtungen, oder alle anderen geeigneten Verarbeitungsvorrichtungen.
Clientsystem 20, Serversystem 24 und Datenbank 26 können integriert oder getrennt sein gemäß den bestimmten Bedürfnissen. Wenn eine Kombination aus Clientsystem 20, Serversystem 24 oder Datenbank 26 getrennt ist, können sie miteinander verbunden werden unter Verwendung eines lokalen Netzwerks (LAN = local area network), eines regionalen Netzwerks (MAN = metropolitan area network), eines überregionalen Netzwerks (WAN = wide area network), eines globalen Computernetzwerks wie beispielsweise dem Internet oder jeder anderen geeigneten drahtgebundenen, optischen, drahtlosen oder anderen Verbindung.
Änderungen, Zusätze oder Weglassungen können an System 10 vorgenommen werden, ohne von dem Schutzbereich der Erfindung abzuweichen. Zum Beispiel kann System 10 mehr, weniger oder andere Module aufweisen. Weiter können die Arbeitsgänge von System 10 von mehr, weniger oder anderen Modulen durchgeführt werden. Zum Beispiel können die Arbeitsvorgänge von Simulierungs-Engine 34 und Optimierungs-Engine 38 von einem Modul ausgeführt werden, oder die Arbeitsvorgänge von Optimierungs-Engine 38 können von mehr als einem Modul ausgeführt werden. Zusätzlich können Funktionen ausgeführt werden unter Verwendung jeder geeigneten Logik, einschließlich Software, Hardware, anderer Logik oder jeder geeigneten Kombinationen der vorgenannten. Wie in dieser Beschreibung verwendet, bezieht sich "jede, alle" auf jedes Element einer Menge oder jedes Element einer Untermenge einer Menge.
2 ist ein Ablaufdiagramm, welches ein beispielhaftes Verfahren zum Optimieren von Lagerbestand in einer Lieferkette darstellt. Das Verfahren kann verwendet werden, um die Nachfrageanalyse von der Lieferanalyse zu trennen, indem die Nachfrage zu stromaufwärts gelegenen Knoten umverteilt wird und dann der benötigte Lagerbestand berechnet wird, um die umverteilte Nachfrage zu erfüllen. Das Trennen der Nachfrage kann eine effizientere Lagerbestandsanalyse liefern. Das Verfahren beginnt bei Schritt 48, wo ein Lieferkettenmodell für eine Lieferkette formuliert wird. Ein Lieferkettenmodell kann verwendet werden, um den Strom von Artikeln durch die Lieferkette zu simulieren und kann eine oder mehrere Beschränkungen einer Lieferkette darstellen. Eine Beschränkung weist eine Einschränkung der Lieferkette auf. Das Lieferkettenmodell kann eine oder mehrere Annahmen aufweisen. Eine Annahme umfasst eine Abschätzung von einem oder mehreren Parametern eines Lieferkettenmodells.
Die Annahmen werden bei Schritt 50 ausgewertet. Die Annahmen können ausgewertet werden, indem die Lieferkette unter Verwendung des Lieferkettenmodells simuliert wird, und die Simulation mit historischen Daten, welche die tatsächliche Leistung der Lieferkette beschreiben, bestätigt wird. Historische Daten, die eine erste Zeitspanne beschreiben, können auf das Lieferkettenmodell angewendet werden, um eine Vorausberechnung, die eine zweite Zeitspanne beschreibt, zu erzeugen. Zum Beispiel können, wenn ein Jahr von Daten gegeben ist, die ersten zehn Monate der Daten mit dem Lieferkettenmodell verwendet werden, um die letzten zwei Monate von Daten vorauszuberechnen. Die Vorausberechnung für die zweite Zeitspanne kann mit den historischen Daten, welche die zweite Zeitspanne beschreiben, verglichen werden, um die Annahmen des Lieferkettenmodells auszuwerten. Die Annahmen können als Reaktion auf die Auswertung angepasst werden.
Der Lagerbestand wird bei Schritt 52 analysiert. Der Lagerbestand kann analysiert werden, indem Produkte in Strategiegruppen, wie beispielsweise Gefährlichkeitsgruppen, segmentiert werden. Jede Gefährlichkeitsgruppe kann einer bestimmten Lagerbestandsstrategie, wie beispielsweise einem Kundenservicegrad, entsprechen. Kundennachfrage und Bestellvorlaufzeit können ebenfalls analysiert werden, um Nachfrage- und Bestellvorlaufzeitdurchschnitte und -schwankungen zu bestimmen. Der Lagerbestand wird bei Schritt 54 optimiert, um einen optimierten Lagerbestand für jeden Knoten der Lieferkette zu bestimmen. Die Ansprechempfindlichkeit des optimierten Lagerbestands kann analysiert werden, indem die Annahmen angepasst werden und die Ansprechempfindlichkeit des Lagerbestands auf die Anpassung überprüft wird. Gemäß einer Ausführungsform können die Annahmen gelockert werden, um die Komplexität der Optimierung zu reduzieren.
Bei Schritt 56 kann die Optimierung bestätigt werden. Während der Bestätigung können alle Annahmen, die während der Optimierung gelockert wurden, angezogen werden. Bei Schritt 58 kann eine Lagerbestandsstrategie bestimmt werden. Gemäß einer Ausführungsform kann ein Benutzer über eine Lagerbestandsstrategie als Reaktion auf die Bestätigungsergebnisse entscheiden. Bei Schritt 60 wird die Lagerbestandsstrategie in die physikalische Lieferkette implementiert.
Bei Schritt 62 kann die Lagerbestandsleistung ausgewertet werden, indem bestimmt wird, ob die Lagerbestandleistung die Lagerbestandsleistungsmaßstäbe erfüllt. Als Reaktion auf das Auswerten der Lagerbestandsleistung kann das Verfahren zu Schritt 48 zurückkehren, um ein anderes Lieferkettenmodell zu formulieren, zu Schritt 50, um die Annahmen neu auszuwerten, zu Schritt 52, um den Lagerbestand neu zu analysieren oder zu Schritt 58, um eine andere Lagerbestandsstrategie zu bestimmen, oder das Verfahren kann enden. Gemäß einer Ausführungsform kann ein tatsächlicher Kundenservicegrad zu einer ersten Zeitspanne gemessen werden. Wenn der tatsächliche Kundenservicegrad den Zielkundenservicegrad nicht erfüllt, können Abweichungen zwischen tatsächlichen und angenommenen Eingabewerten bestimmt werden. Die Abweichungen können bestimmt werden gemäß den definierten Ablaufplänen, die beständig und wiederholbar während aufeinanderfolgenden Zeitspannen sind. Ein Eingabewert mit einer Abweichung kann als Grundursache für das Versagen identifiziert werden, und diese Information kann als Rückmeldung für eine nachfolgende Zeitspanne verwendet werden. Während der nachfolgenden Zeitspanne können die angenommenen Werte für die identifizierte Eingabe angepasst werden und verwendet werden, um einen neu optimierten Sollbestand zu berechnen. Gemäß der Ausführungsform können die Schritte des Verfahrens in einem iterativen Endlosschleifenverfahren, welches beständig und wiederholbar während aufeinanderfolgenden Zeitspannen ist, wiederholt werden. Das iterative Endlosschleifenverfahren kann die angenommenen Werte der Eingaben als Eingaben und die tatsächlichen Kundenservicegrade als Ausgaben verwenden.
Änderungen, Zusätze oder Auslassungen können an dem Verfahren vorgenommen werden, ohne von dem Schutzbereich der Erfindung abzuweichen. Zum Beispiel kann der Schritt des Auswertens der Annahmen ausgelassen werden. Zusätzlich können Schritte in jeder geeigneten Reihenfolge durchgeführt werden, ohne von dem Schutzbereich der Erfindung abzuweichen. Zum Beispiel kann der Schritt des Auswertens der Annahmen nach dem Schritt des Analysierens des Lagerbestandes durchgeführt werden. Weiterhin kann, obwohl das Verfahren so beschrieben ist, dass es den Lagerbestand für jeden Knoten der Lieferkette optimiert, das Verfahren verwendet werden, um den Lagerbestand für eine Untermenge von einem oder mehreren Knoten der Lieferkette zu optimieren.
3 stellt eine beispielhafte Matrix M_i...j 66 dar, die verwendet werden kann, um Strategiegruppen wie beispielsweise Gefährlichkeitsgruppen zu erzeugen. Eine Strategiegruppe umfasst eine Menge von Einheiten, die strategisch für einen bestimmten Zweck segmentiert sind. Eine Einheit kann zum Beispiel ein Produkt, einen Standort oder einen Kunden einer Lieferkette aufweisen. Gemäß einer Ausführungsform kann sich eine Strategiegruppe auf eine Gefährlichkeitsgruppe beziehen, für welche eine Servicegradstrategie definiert ist. Eine Servicegradstrategie beschreibt den Grad von Service für eine Einheit und kann einen Kundenservicegrad, eine Vorlaufzeit oder andere Parameter beinhalten. Als Beispiel kann Segmentierung Kunden in Gefährlichkeitsgruppen klassifizieren, wobei jede Gefährlichkeitsgruppe einen spezifizierten Kundenservicegrad hat. Gefährlichkeitsgruppen können verwendet werden, um unterschiedliche Servicegrade für unterschiedliche Kunden zu definieren. Gemäß einer anderen Ausführungsform kann sich eine Strategiegruppe auf eine Menge von Einheiten beziehen, die gewöhnliches Kaufverhalten darstellt, zum Beispiel gewöhnliche Bestellvorlaufzeitprofile.
Gemäß dem dargestellten Beispiel wird Matrix M_i...j 66 verwendet, um Produkte in Gefährlichkeitsgruppen zu segmentieren, wobei jeder Eintrag, oder Zelle, m_i...j eine Gefährlichkeitsgruppe mit einer bestimmten Servicegradstrategie darstellt. Matrix M_i...j 66 kann jede geeignete Anzahl von Indizes i...j haben, wobei jeder Index ein Attribut der Einheiten darstellt. Ein Attribut weist ein Merkmal einer Einheit auf, welches bedeutend ist für den mit der Einheit verbundenen Servicegrad, und kann quantitativ oder nicht-quantitativ sein. Beispiele von quantitativen Attributen beinhalten Lagerbestandsvolumen, Einnahmen berechnet als Volumen mal Preis, Gewinnspannenvolumen berechnet als Preis minus Kosten oder andere Attribute. Beispiele von nicht-quantitativen Attributen können beinhalten Produktlage oder Lebensdauer, Anzahl der bedienten Kunden oder andere Attribute. Gemäß dem dargestellten Beispiel stellt Index i die relative Geschwindigkeit dar, mit welcher sich Artikel für das Produkt durch die Lieferkette bewegen, und j stellt dar, ob es eine Netzknoten-Vereinbarung mit den Knoten, durch welche die Artikel fließen, gibt. Ein Index kann jedoch jedes geeignete Attribut darstellen. Als Beispiel kann ein Index verwendet werden, um Ziel-Kundenservicegrade zu definieren, minimale Bestellvorlaufzeiten, maximale Bestellvorlaufzeiten oder jede Kombination der vorgenannten für jede Gefährlichkeitsgruppe. Jede Gefährlichkeitsgruppe kann eine eindeutige Kombination von Artikel, Standort und Kanal darstellen.
Wie hier verwendet, beinhaltet der Begriff Matrix jede geeignete Anordnung von Attributen, in welchen jedes Attribut verbunden mit der Matrix wenigstens einem Index der Matrix entspricht und jeder Anzahl von Indizes der Matrix entsprechen kann. Eine solche Matrix kann jedes geeignete Format aufweisen. Als Beispiel können unterschiedliche Zellen jeweils unterschiedliche Indizes haben. Als weiteres Beispiel können sich Strategiegruppen entsprechend unterschiedlichen Zellen überschneiden. Die Mitgliedschaft zu sich überschneidenden Strategiegruppen kann beispielsweise aufgelöst werden durch Zuweisen von Prioritäten zu den Strategiegruppen. Ein Attribut, welches nicht einem Index der Matrix entspricht, kann einer Standardstrategiegruppe zugewiesen werden.
4 ist ein Diagramm, welches eine beispielhafte Lieferkette 70 darstellt, die Lieferungen von einem oder mehren Lieferanten 80 erhält und Produkte an einen oder mehrere Kunden 84 liefert. Artikel fließen durch Lieferkette 70 und können umgeformt werden oder so bleiben wie sie sind, wenn sie durch Lieferkette 70 fließen. Artikel können zum Beispiel Teile, Lieferungen oder Serviceleistungen aufweisen, die verwendet werden können, um die Produkte zu erzeugen. Die Produkte können keine, einige oder alle von einigen oder allen dieser Artikel beinhalten. Zum Beispiel kann ein Artikel ein Teil des Produkts aufweisen, oder ein Artikel kann eine Lieferung aufweisen, die verwendet wird, um das Produkt herzustellen, aber nicht Teil des Produkts wird. Stromabwärts bezieht sich auf die Richtung von Lieferanten 80 zu Kunden 84, und stromaufwärts bezieht sich auf die Richtung von Kunden 84 zu Lieferanten 80.
Lieferkette 70 kann jede geeignete Anzahl von Knoten 76 und jede geeignete Anzahl von Bögen 78 beinhalten, die auf jede geeignete Weise konfiguriert sind. Gemäß der dargestellten Ausführungsform beinhaltet Lieferkette 70 Knoten 76 und Bögen 78. Artikel von Lieferant 80 fließen zu Knoten 76a, welcher Artikel zu Knoten 76b sendet. Knoten 76b liefert Artikel an Knoten 76c, welcher Artikel an Kunden 84a und an Knoten 76d und 76e sendet. Knoten 76d und 76e liefern jeweils Produkte an Kunden 84b und 84c.
Knoten 76a kann einen von einem oder mehreren Startknoten 76a stromaufwärts von einem oder mehreren Endknoten 76d-e aufweisen. Startknoten 76a können Artikel direkt von Lieferant 80 oder von einem stromaufwärts gelegenen Knoten 76 erhalten, und Endknoten 76c-e können Artikel direkt an einen Kunden 84a-c oder zu einem stromabwärts gelegenen Knoten 76 senden. Ein Startknoten 76a und ein Endknoten 76c-e können einen Weg definieren, der Startknoten 76a, Endknoten 76c-e und jeden Zwischenknoten 76b-c zwischen Startknoten 76a und einem Endknoten 76c-e beinhaltet.
Obwohl Lieferkette 70 mit fünf Knoten 76a-e und vier Bögen 78a-d dargestellt ist, können Änderungen, Zusätze oder Weglassungen an Lieferkette 70 vorgenommen werden, ohne von dem Schutzbereich der Erfindung abzuweichen. Zum Beispiel kann Lieferkette 70 mehr oder weniger Knoten 76 oder Bögen 78 aufweisen. Des weiteren können Knoten 76 oder Bögen 78 jede geeignete Konfiguration aufweisen. Zum Beispiel kann Knoten 76a Artikel an Knoten 76c, aber nicht an Knoten 76b liefern. Als weiteres Beispiel kann jeder Knoten 76 Artikel direkt an einen Kunden 84 liefern.
Die Produkte können an einen Kunden 84 geliefert werden gemäß einer Bestellvorlaufzeit für Kunde 84. Eine Bestellvorlaufzeit stellt die Zeitspanne dar, während der Lieferkette 70 eine Bestellung erfüllen kann. Die Bestellvorlaufzeit für Kunde 84 kann berechnet werden als die Zeit zwischen der Zeit, wann die Bestellung abgeschlossen ist, und der Zeit, wann die Bestellung an Kunden 84 geliefert werden soll. Die Zeit, wann eine Bestellung beendet ist, kann unterschiedlich sein zu der Zeit, wann eine Bestellung platziert wurde, da die Bestellung geändert werden kann, bevor die Bestellung abgeschlossen wird. Eine abgeschlossene Bestellung kann sich auf eine Bestellung in jedem geeigneten Stadium des Lieferkettenvorgangs beziehen. Zum Beispiel können sich abgeschlossene Bestellungen auf zuletzt geänderte Bestellungen, Bestellungen die versendet wurden, Bestellungen die im Rückstand sind, andere geeignete Bestellungen oder eine Kombination der vorgenannten beziehen.
Die Bestellvorlaufzeit für Kunde 84 kann beschrieben werden unter Verwendung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit. Eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für eine erwartete Bestellvorlaufzeit beschreibt die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Nachfrage in Bezug auf die Bestellvorlaufzeit. Eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit kann aus einem Bestellvorlaufzeitprofil berechnet werden. Ein Bestellvorlaufzeitprofil beschreibt Nachfrage in Bezug auf Bestellvorlaufzeit, und kann aus einem Nachfrageprofil erzeugt werden, welches Nachfrage in Bezug auf Zeit beschreibt. Die Nachfrage kann ausgedrückt werden als Einheit Nachfrage, als Teil der Nachfrage oder auf jede andere geeignete Weise. Als Beispiel kann ein Bestellvorlaufzeitprofil einen kumulativen Prozentsatz der Nachfrage in Bezug auf die Bestellvorlaufzeit beschreiben. Zum Beispiel kann ein Bestellvorlaufzeitprofil eine y-Achse aufweisen, die den kumulativen Prozentsatz der Nachfrage darstellt, und eine x-Achse, welche die Bestellvorlaufzeit als Anzahl von Tagen darstellt. Ein beispielhaftes Bestellvorlaufzeitprofil wird genauer unter Bezugnahme auf 6 beschrieben.
Obwohl die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit aus einem Bestellvorlaufzeitprofil berechnet werden kann, kann die Wahrscheinlichkeitsverteilung aus anderen geeigneten Arten von Informationen unter Verwendung jeder geeigneten Anzahl von Parametern bestimmt werden. Zum Beispiel kann die Wahrscheinlichkeitsverteilung aus dem absoluten Nachfragevolumen in Bezug auf Zeit bestimmt werden. Als weiteres Beispiel kann die Wahrscheinlichkeitsvereilung unter Verwendung einer Fuzzy-Logik-Annäherung bestimmt werden. Eine Fuzzy-Logik-Annäherung kann zum Beispiel bestimmen, dass eine bestimmte Menge oder ein Teil der Nachfrage eine bestimmte Bestellvorlaufzeit hat.
Üblicherweise hat nicht die gesamte Nachfrage die gleiche Bestellvorlaufzeit. Zum Beispiel können 70% der Nachfrage eine Bestellvorlaufzeit von weniger als 20 Tagen haben, und 30% der Nachfrage können eine Bestellvorlaufzeit von 20 Tagen oder mehr haben. Wenn ein Knoten 76 seinen Lagerbestand rechtzeitig auffüllen kann, um einen Teil der Nachfrage zu erfüllen, muss Knoten 76 den Lagerbestand für diesen Teil der Nachfrage nicht lagern. Zum Beispiel muss, wenn Knoten 76 seinen Lagerbestand in weniger als 20 Tagen auffüllen kann, um 30% der Nachfrage zu erfüllen, Knoten 76 den Lagerbestand für 30% der Nachfrage nicht lagern.
Gemäß einer Ausführungsform kann die von einem Kunden 84 initiierte Nachfrage von einem stromabwärts gelegenen Knoten 76 zu einem oder mehreren stromaufwärts gelegenen Knoten 76 umverteilt werden. Zum Beispiel kann die von einem Kunden 84a, 84b oder 84c initiierte Nachfrage vom jeweiligen stromabwärts gelegenen Knoten 76c, 76d oder 76e an einen oder mehrere stromaufwärts gelegene Knoten 76a-e umverteilt werden. Die Optimierung der umverteilten Nachfrage kann zu stromaufwärts gelegenen Knoten 76a-c verschoben werden. Die Umverteilung von Nachfrage stromaufwärts kann dazu dienen, Lieferkette 70 zu optimieren. Üblicherweise ist das Halten von Artikeln an stromaufwärts gelegenen Knoten 76 weniger teuer als das Halten von Artikeln bei stromabwärts gelegenen Knoten 76. Zusätzlich sind höher entwickelte Artikel an stromabwärts gelegenen Koten 76 üblicherweise anfälliger auf Marktänderungen. Ein Verfahren zum Optimieren von Lagerbestand durch Umverteilen der Nachfrage an stromaufwärts gelegene Knoten 76 wird genauer unter Bezugnahme auf 5 beschrieben.
Gemäß einer Ausführungsform beinhaltet das Umverteilen der Nachfrage stromaufwärts das Berücksichtigen der Zeit, die benötigt wird, um an Knoten 76 benötigte Lieferungen aufzufüllen, und der Zuverlässigkeit der Lieferknoten 76. Die Auffüllzeit kann aus Liefervorlaufzeiten (SLT = supply lead time) bestimmt werden. Gemäß dem dargestellten Beispiel ist die durchschnittliche Liefervorlaufzeit (μ_SLT) für einen Knoten 76a 20,0 Tage mit einer Schwankung (σ_SLT) von 6,0 Tagen, die durchschnittliche Liefervorlaufzeit für Bogen 76a ist 1,5 Tage mit einer Schwankung von 0,5 Tagen, die durchschnittliche Liefervorlaufzeit für Knoten 76b ist 6,0 Tage mit einer Schwankung von 2,67 Tagen, die durchschnittliche Liefervorlaufzeit für Knoten 76c ist 0,0 Tage mit einer Schwankung von 0,0 Tagen, die durchschnittliche Liefervorlaufzeit für Bogen 78b ist 1,0 Tag mit einer Schwankung von 0,33 Tagen, und die durchschnittliche Liefervorlaufzeit für Bogen 78c ist 1,5 Tage mit einer Schwankung von 0,5 Tagen. Knoten 76e kann als globaler Verteilknoten betrachtet werden. Die Zuverlässigkeit der Lieferknoten 76 kann aus den Kundenservicegraden von Knoten 76 bestimmt werden. Gemäß dem dargestellten Beispiel ist der Kundenservicegrad für Knoten 76a 80% und die Kundenservicegrade für Knoten 76b und 76e sind 96%.
5 ist ein Ablaufdiagramm, welches ein beispielhaftes Verfahren zur Optimierung von Lagerbestand darstellt. Das Verfahren beginnt bei Schritt 104, wo Bestellvorlaufzeitprofile für unterschiedliche Kategorien erzeugt werden. Kategorien können verwendet werden, um Kunden, Produkte, Standorte, andere Einheiten oder jede Kombination der vorgenannten zu organisieren. Zum Beispiel können Kunden 84 kategorisiert werden gemäß Merkmalen, die Bestellvorlaufzeiten von Kunden 84 betreffen, wie beispielsweise Nachfrageanforderungen, welche die Kunden 84 erfüllen müssen, erwartete Bestellvorlaufzeiten für die Branche des Kunden oder andere Merkmale. Diese Merkmale können unter Verwendung einer Vorlaufzeithistorie identifiziert werden. Als weiteres Beispiel kann Produktversandgröße verwendet werden, um Produkte zu kategorisieren, oder Kanaleffizienz kann verwendet werden, um Kanäle zu kategorisieren.
Bei Schritt 106 wird ein Vorlaufzeitprofil für die Lieferkette 70 für einen bestimmten Kunden 84 bestimmt. Das bestimmte Bestellvorlaufzeitprofil kann bestimmt werden durch Identifizieren der Kategorie, zu welcher der bestimmte Kunde 84 gehört, und durch Auswählen des Bestellvorlaufzeitprofils, welches der identifizierten Kategorie entspricht, aus den Bestellvorlaufzeitprofiloptionen. Gemäß einer Ausführungsform kann das Vorlaufzeitprofil für einen bestimmten Kunden 84 modifiziert werden, um das Bestellvorlaufzeitprofil zu individualisieren. Als ein Beispiel kann das Bestellvorlaufzeitprofil durch einen Benutzer modifiziert werden unter Verwendung einer Benutzerschnittstelle, um eine vorausberechnete Änderung in der Kundennachfrage zu berücksichtigen. Die vorausberechnete Änderung kann zum Beispiel aus Artikelkürzungen, Profitsteigerungen, Dämpfung der Konjunktur oder anderen ökonomischen Faktoren resultieren. Als anderes Beispiel kann das Bestellvorlaufzeitprofil modifiziert werden, um eine maximale angebotene Vorlaufzeit oder minimale angebotene Vorlaufzeit zu berücksichtigen. Ein beispielhaftes Bestellvorlaufzeitprofil wird genauer unter Bezugnahme auf 6 beschrieben.
Lieferkette 70 wird bei Schritt 110 in Bestellvorlaufzeitsegmente (OLTS = order lead time segment) geteilt. Ein Bestellvorlaufzeitsegment stellt einen Teil des Wegs der Lieferkette 70 dar, welcher verwendet werden kann, um Bestellvorlaufzeiten und Nachfrage stromaufwärts zu verteilen. Durchlaufzeiten können verwendet werden, um die Bestellvorlaufzeitsegmente aufzustellen. Eine Durchlaufzeit für einen Knoten 76 oder Bogen 78 stellt den Unterschied zwischen der Zeit, wann der Artikel bei Knoten 76 oder Bogen 78 ankommt, und der Zeit, wann der Artikel den Knoten 76 oder Bogen 78 verlässt, dar. Zum Beispiel kann die Durchlaufzeit für einen Knoten 76 eine Herstellungs-, Produktions-, Verarbeitungs- oder eine andere Durchlaufzeit beinhalten. Die Durchlaufzeit für einen Bogen 78 kann eine Verteilungs-, eine Transport- oder eine andere Durchlaufzeit beinhalten. Eine kumulative Durchlaufzeit für einen Knoten 76 stellt den Unterschied zwischen der Zeit, wann ein Artikel an dem Knoten 76 ankommt, und der Zeit, wann das Endprodukt an Kunde 84 geliefert wird, dar. Eine kumulative Durchlaufzeit kann die Summe von einer oder mehreren einzelnen einbezogenen Durchlaufzeiten, zum Beispiel die Durchlaufzeiten für einen oder mehrere betroffene Knoten 76 und einen oder mehrere betroffene Bögen 78 beinhalten. Als Beispiel kann ein Bestellvorlaufzeitsegment den Unterschied zwischen den kumulativen Durchlaufzeiten für einen ersten Knoten 76 und einen angrenzenden zweiten Knoten 76 darstellen. Beispiele von Bestellvorlaufzeitsegmenten werden unter Bezugnahme auf 7 beschrieben.
Die Liefervorlaufzeit (SLT = supply lead time) für jedes Bestellvorlaufzeitsegment wird bei Schritt 112 berechnet. Gemäß einer Ausführungsform kann die Liefervorlaufzeit SLT für ein Bestellvorlaufzeitsegment berechnet werden gemäß SLT = μ + xσ zu y% Sicherheit. Werte x und y können bestimmt werden entsprechend Standard-Vertrauensgraden. Zum Beispiel sei x = 3 für y = 99. Gemäß der beispielhaften Lieferkette 70 aus 4 ist zu 99% Sicherheit die Liefervorlaufzeit für Bogen 78c 1,5 + 3(0,5) = 3,0 Tage. Gleichermaßen ist zu 99% Sicherheit die Liefervorlaufzeit für Bogen 78b 2,0 Tage, und die Liefervorlaufzeit für Bogen 78a ist 3,0 Tage. Die Liefervorlaufzeit kann jedoch entsprechend jeder geeigneten Formel berechnet werden, die alle geeigneten Parameter aufweist. Zum Beispiel kann die Liefervorlaufzeit SLT berechnet werden entsprechend SLT = p₁ + p₂, wobei p₁ eine minimale Verzögerung darstellt und p₂ eine erwartete zusätzliche Verzögerung darstellt. Des weiteren können die Liefervorlaufzeiten jede geeignete Beziehung zueinander aufweisen. Zum Beispiel können sich wenigstens zwei der Liefervorlaufzeiten überschneiden. Weiterhin können die Liefervorlaufzeiten auf jede geeignete Weise angepasst werden. Zum Beispiel kann ein Polster von einem Tag zu einer oder mehreren Liefervorlaufzeiten hinzugefügt werden.
Bei Schritt 114 wird Nachfrage zu stromaufwärts gelegenen Bestellvorlaufzeitsegmenten umverteilt, um die Berechnung des Lagerbestands zu stromaufwärts gelegenen Knoten 76 zu verschieben. Nachfrage kann durch Abschätzen von Nachfrageprozentsätzen für die Bestellvorlaufzeitsegmente umverteilt werden. Ein Nachfrageprozentsatz für ein Bestellvorlaufzeitsegment stellt den Prozentsatz der Nachfrage dar, die während der Bestellvorlaufzeitsegmente erfüllt werden muss, um die Kundennachfrage innerhalb der Beschränkungen des Bestellvorlaufzeitprofils zu erfüllen. Ein Beispiel zum Berechnen von Nachfrageprozentsätzen wird unter Bezugnahme auf 8 und 9 beschrieben.
Bei Schritt 120 wird Lagerbestand, welcher die Nachfrageprozentsätze erfüllt, bei Knoten 66 aufgestellt. Durch Berechnen eines Nachfrageprozentsatzes für jedes Bestellvorlaufzeitsegment kann der Lagerbestand für die umverteilte Nachfrage durch Verschieben der Berechnung des Lagerbestandes und individuelles Berechnen des Lagerbestandes bei jedem Knoten 76 bestimmt werden. Der Lagerbestand kann bestimmt werden durch Berechnen des Lagerbestandes, der bei Endknoten 76 (zum Beispiel Knoten 76d und 76e) erforderlich ist, um den Nachfrageprozentsatz der Endknoten 76 zu erfüllen. Der berechnete Lagerbestand erzeugt eine Nachfrage für einen ersten stromaufwärts gelegenen Knoten 76 (zum Beispiel Knoten 76c). Der Lagerbestand an dem ersten stromaufwärts gelegenen Knoten 76 wird bestimmt, um eine Nachfrage für einen zweiten stromaufwärts gelegenen Knoten 76 (zum Beispiel Knoten 76c) zu erzeugen und so weiter. Lagerbestand, welcher benötigt wird, um die umverteilte Nachfrage zu erfüllen, kann mit Lagerbestand kombiniert werden, der ohne Bezug auf die umverteilte Nachfrage benötigt wird, um eine gesamte benötigte Nachfrage bei Knoten 76 zu bestimmen. Ein Verfahren zum Aufstellen des Lagerbestands wird genauer unter Bezugnahme auf 10 bis 13 beschrieben.
Änderungen, Zusätze oder Weglassungen können an dem Verfahren vorgenommen werden, ohne von dem Schutzbereich der Erfindung abzuweichen. Zum Beispiel müssen bei Schritt 104 Bestellvorlaufzeitprofile nicht für verschiedene Kategorien erzeugt werden. Stattdessen kann ein Bestellvorlaufzeitprofil für den bestimmten Kunden 84 einfach abgerufen werden.
Zusätzlich können Schritte in jeder geeigneten Reihenfolge durchgeführt werden, ohne von dem Schutzbereich der Erfindung abzuweichen.
6A bis 6C stellen beispielhafte Bestellvorlaufzeitprofile dar. Ein Bestellvorlaufzeitprofil beschreibt eine Nachfrage entsprechend einem Knoten 76, wie beispielsweise einem Endknoten 76 (zum Beispiel Knoten 76d oder e). Zum Beispiel kann ein Bestellvorlaufzeitprofil Nachfrage verbunden mit einem Kunden 84a aus 4 beschreiben. Die Kundennachfrage wird zur Erfüllung bei Endknoten 76d platziert. In der dargestellten Ausführungsform ist das Bestellvorlaufzeitprofil unbeschränkt (das heißt, geht von unbegrenzter Lieferung aus). Obwohl die beispielhaften Bestellvorlaufzeitprofile als Graphen dargestellt sind, können die Informationen der Bestellvorlaufzeitprofile auf jede geeignete Weise dargestellt werden, zum Beispiel in einer Tabelle.
6A stellt ein beispielhaftes Bestellvorlaufzeitprofil dar. Gemäß der dargestellten Ausführungsform stellt eine y-Achse 152 den kumulativen Prozentsatz des Nachfragevolumens dar, und eine x-Achse 154 stellt die Bestellvorlaufzeit, ausgedrückt in Tagen, dar. Gemäß einer Ausführungsform stellt eine Kurve 160 ein Beispiel eines Bestellvorlaufzeitprofils dar, welches den kumulativen Prozentsatz des Nachfragevolumens, welches eine bestimmte Bestellvorlaufzeit aufweist, beschreibt. Dementsprechend stellt ein Punkt (x, y) der Kurve 160 dar, dass der kumulative Prozentsatz y des Nachfragevolumens eine Bestellvorlaufzeit von x Tagen hat. Zum Beispiel zeigt ein Punkt P an, dass 33% des Nachfragevolumens eine Bestellvorlaufnachfragezeit von weniger als 3 Tagen haben, ein Punkt Q zeigt an, dass 90% des Nachfragevolumens eine Bestellvorlaufzeit von 30 Tagen haben und ein Punkt R zeigt an, dass 100% des Nachfragevolumens eine Bestellvorlaufzeit von weniger als 60 Tagen haben.
In einer Ausführungsform können Bestellvorlaufzeitprofile für unterschiedliche Gruppenebenen erzeugt werden, zum Beispiel für alle Bestellungen, alle Artikel, alle Standorte oder andere Gruppenebene. Das Erzeugen von Bestellvorlaufzeitprofilen auf der Gruppenebene kann zur Folge haben, dass weniger Profile erzeugt werden, was leichter zur verwalten sein kann. Des weiteren kann ein Benutzer in der Lage sein, ein Profil basierend auf Gruppenebenen von Interesse auszuwählen. In einer anderen Ausführungsform können mehrere Bestellvorlaufzeitprofile für eine Gruppenebene erzeugt werden. Zum Beispiel kann ein Bestellvorlaufzeitprofil für jeden Artikel erzeugt werden. Das Erzeugen mehrerer Bestellvorlaufzeitprofile kann eine genauer abgestimmte Nachfrageüberwachung ermöglichen. Wenn zum Beispiel ein Bestellvorlaufzeitprofil für jeden Artikel erzeugt wird, kann das Bestellvorlaufzeitprofil für jeden Artikel automatisch auf Änderungen überwacht werden, die optimale Lagerbestandszielebenen beeinflussen können.
6B und 6C zeigen beispielhafte Bestellvorlaufzeitprofile, die individualisiert sind, um entsprechend maximalen und minimalen angebotenen Vorlaufzeiten Rechnung zu tragen. Ein Bestellvorlaufzeitprofil kann unter Verwendung von System 10 individualisiert werden. Vergangene Leistung ist nicht notwendigerweise ein guter Indikator für zukünftige Leistung. System 10 gibt dem Benutzer eine Möglichkeit, ein Bestellvorlaufzeitprofil unter Verwendung von Clientsystem 10 zu übergehen oder zu ändern. Ein Bestellvorlaufzeitprofil kann individualisiert werden, um maximalen und minimalen angebotenen Vorlaufzeiten Rechnung zu tragen. Ein Benutzer kann eine minimale angebotene Vorlaufzeit einem Bestellvorlaufzeitprofil auferlegen wollen. Ein Bestellvorlaufzeitprofil kann modifiziert werden, um eine minimale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln, indem die Nachfrage, die geringer ist als die minimale angebotene Vorlaufzeit, in die minimale angebotene Vorlaufzeit abgeändert wird. Des weiteren kann ein Benutzer einem Bestellvorlaufzeitprofil eine maximal angebotene Vorlaufzeit auferlegen wollen. Ein Vorlaufzeitprofil kann modifiziert werden, um eine maximale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln, indem die Nachfrage, die größer ist als die maximale angebotene Vorlaufzeit, auf die maximale angebotene Vorlaufzeit abgeändert wird.
In dem dargestellten Beispiel wurde Kurve 160 geändert, um eine minimale angebotene Vorlaufzeit und eine maximale angebotene Vorlaufzeit zu berücksichtigen, und als Ergebnis jeweils Kurven 162 und 164 zu erhalten. Kurve 162 berücksichtigt eine minimale angebotene Vorlaufzeit von 10 Tagen, und Kurve 164 berücksichtigt eine maximale angebotene Vorlaufzeit von 40 Tagen. Eine Kurve 160 eines Bestellvorlaufzeitprofils kann auf jede geeignete Weise geändert werden, um jedes geeignete Merkmal zu berücksichtigen. Zum Beispiel können Bestellvorlaufzeitprofile im Zeitablauf unter Verwendung einer Wasserfall-Analyse untersucht werden, um Trends zu bestimmen. Ein Bestellvorlaufzeitprofil kann angepasst werden, um sich den Trends anzupassen. Als weiteres Beispiel kann ein Bestellvorlaufzeitprofil angepasst werden, um eine zurückhaltendere Schätzung oder weniger zurückhaltende Schätzung bereitzustellen.
7 ist ein Balkendiagramm 200, welches beispielhafte Durchlaufzeiten für Knoten 76 einer Lieferkette 70 darstellt. Balkendiagramm 200 hat eine y-Achse, welche die kumulative Durchlaufzeit eines Knotens 76 darstellt und eine x-Achse, die den Knoten 76 darstellt. Die kumulative Durchlaufzeit stellt den Unterschied zwischen der Zeit dar, wann ein Artikel Knoten 76 erreicht und der Zeit, wann das Endprodukt an Kunden 84 geliefert wird. Entsprechend dem Balkendiagramm 200 hat Knoten 76a eine kumulative Durchlaufzeit von 60 Tagen, Knoten 76b hat eine kumulative Durchlaufzeit von 30 Tagen, Knoten 76c hat eine kumulative Zeit von 3 Tagen und Knoten 76d und 76e haben jeweils eine kumulative Durchlaufzeit von 0 Tagen.
Die kumulativen Durchlaufzeiten können verwendet werden, um Bestellvorlaufzeitsegmente zu definieren, die einen Unterschied zwischen kumulativen Durchlaufzeiten darstellen. Gemäß einer Ausführungsform kann ein Bestellvorlaufzeitsegment den Unterschied zwischen kumulativen Durchlaufzeiten für aufeinander folgende Knoten 76 darstellen. Gemäß der dargestellten Ausführungsform stellt Bestellvorlaufzeitsegment 1 kleiner oder gleich 3 Tage dar, Bestellvorlaufzeitsegment 2 stellt größer als 3 und kleiner oder gleich 30 Tage dar, Bestellvorlaufzeitsegment 3 stellt größer als 30 Tage und kleiner oder gleich 60 Tage dar und Bestellvorlaufzeitsegment 4 stellt größer als 60 Tage dar. Bestellvorlaufzeitsegmente können jedoch auf jede geeignete Weise definiert werden.
8 ist eine Tabelle 220 mit beispielhaften Nachfrageprozentsätzen. Ein Nachfrageprozentsatz stellt den Prozentsatz der Nachfrage dar, der während eines Bestellvorlaufzeitsegments erfüllt werden muss, um ein Bestellvorlaufzeitprofil zu erfüllen.
Gemäß dem dargestellten Beispiel stellt Tabelle 220 dar, wie Nachfrageprozentsätze für die Bestellvorlaufzeitsegnente 1 bis 4 aus 7 unter Verwendung von Bestellvorlaufzeitprofilkurve 160 aus 6 berechnet werden müssen. Tabelle 220 zeigt den Bereich jedes Segments, was wie zuvor unter Bezugnahme auf 7 beschrieben bestimmt wurde. Die Endpunkte jedes Segments entsprechen Punkten der Kurve 160 aus 6. Zum Beispiel entspricht der Drei-Tage-Endpunkt dem Punkt P, der 30-Tage-Endpunkt entspricht dem Punkt Q und der 60-Tage-Endpunkt entspricht dem Punkt R.
Jeder Punkt der Kurve 160 zeigt einen kumulativen Prozentsatz der Nachfrage an, welcher der Anzahl von Tagen entspricht. Zum Beispiel zeigt Punkt P an, dass 33% 3 Tagen entsprechen, Punkt Q zeigt an, dass 90% 30 Tagen entsprechen und Punkt R zeigt an, dass 100% 60 Tagen entsprechen. Der Unterschied in der Nachfrage gemäß den Endpunkten des Bestellvorlaufzeitsegments ergibt den Nachfrageprozentsatz. Dementsprechend hat ein Bestellvorlaufzeitsegment 1 einen Nachfrageprozentsatz von 33% – 0% = 33%, Bestellvorlaufzeitsegment 2 hat einen Nachfrageprozentsatz von 90% – 33% = 57%, Bestellvorlaufzeitsegment 3 hat einen Nachfrageprozentsatz von 100% – 90% = 10%, und Bestellvorlaufzeitsegment 4 hat eine Nachfragedifferenz von 100% – 100% = 0%.
9 ist ein Diagramm, welches eine beispielhafte umverteilte Nachfrage für eine beispielhafte Lieferkette 70 darstellt. Gemäß dem dargestellten Beispiel kann die Nachfrage gemäß Tabelle 220 aus 8 umverteilt werden. Der Nachfrageprozentsatz für OLTS1 ist 33%, für OLTS2 57%, für OLTS3 10% und für OLTS4 0%.
10 bis 13 zeigen beispielhafte Abläufe zum Berechnen des Lagerbestands für die Knoten 76 der Lieferkette 70, wobei die Nachfrage, Liefervorlaufzeiten und Kundenservicegrade für die Knoten 76 gegeben sind. Wenn die Nachfrage für eine Lieferkette 70 zu stromaufwärts gelegenen Knoten 76 umverteilt wird, kann der Lagerbestand für die Knoten 76 für die umverteilte Nachfrage berechnet werden, was unter Verwendung der Nachfrageprozentsätze der Knoten 76 berechnet werden kann. Der Lagerbestand für die umverteilte Nachfrage kann dann mit dem Lagerbestand für Kundennachfrage kombiniert werden, um den Gesamtlagerbestand für Knoten 76 zu erhalten.
10 stellt einen beispielhaften Lieferkettenabschnitt 240 mit einem Knoten 76 (Knoten 1) dar, für welchen ein Lagerbestand berechnet werden kann. Gemäß einer Ausführungsform kann der Kundenservicegrad CSL für Knoten 1 entsprechend der Gleichung (1) formuliert werden: CSL= 1 – EBO/μD (1)wobei EBO den erwarteten Lieferrückstand von Knoten 1 darstellt und μ_d die durchschnittliche Vorlaufzeit-Nachfrage darstellt. Der erwartete Lieferrückstand stellt nicht ausreichenden Lagerbestand von Knoten 76 dar, um die Nachfrage bei Knoten 76 zu erfüllen. Die Vorlaufzeit-Nachfrage beschreibt die Nachfrage für ein Vorlaufzeitsegment.
Erwarteter Lieferrückstand EBO kann gemäß Gleichung (2) berechnet werden:
wobei p(x) die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion um die durchschnittliche Vorlaufzeit-Nachfrage darstellt, s den Punkt des Neubestellens darstellt und f einen Faktor teilweise erfüllt darstellt. Wenn Teil-Erfüllungen nicht erlaubt sind, ist f = 0 und die Größe scheidet aus. Die Nachfrageverteilung kann üblicherweise als Normal-Verteilung betrachtet werden für sich relativ schnell bewegende Artikel hinsichtlich Nachfrage während der Vorlaufzeit, einer Gamma-Verteilung für Artikel, die sich mit einer relativ mittleren Geschwindigkeit in Bezug auf Nachfrage während der Vorlaufzeit bewegen, oder einer Poisson-Verteilung für sich relativ langsam bewegende Artikel in Bezug auf Nachfrage während der Vorlaufzeit.
Die Verteilung kann durch einen Benutzer gewählt werden oder kann eine Standardauswahl sein. Die durchschnittliche Vorlaufzeit-Nachfrage kann entsprechend Gleichung (3) berechnet werden:
Gemäß einem Beispiel kann, für eine feststehende Liefervorlaufzeit (SLT), der Lagerbestand von Knoten 1 berechnet werden, um Nachfrage zu verbreiten, wobei die durchschnittliche Liefervorlaufnachfrage μ_d der Nachfrage d, die Standardabweichung der Vorlaufzeit-Nachfrage σ_d der Nachfrage d(wobei die Standardabweichung als ein beispielhafter Maßstab der Schwankung verwendet wird) und der Kundenservicegrad CSL gegeben sind. Gemäß dem dargestellten Beispiel ist die durchschnittliche Vorlaufzeit-Nachfrage μ_d gleich 1.000 Einheiten mit einer Schwankung σ_d von 10 Einheiten, und Knoten 1 hat einen Kundenservicegrad CSL von 96%. Der Lagerbestand, der benötigt wird, um die durchschnittliche Vorlaufzeit-Nachfrage μ_d mit x Kundenservicegrad abzudecken, kann berechnet werden als μ_d + xσ_d, wobei x gemäß Standard-Vertrauensgraden y entspricht. Zum Beispiel benötigt Knoten 1 μ_d + 2σ_d, um die Nachfrage zu 96% der Zeit abzudecken. In dem dargestellten Beispiel ist der bei Knoten 1 benötigte Lagerbestand μ_d + 2σ_d = 1.020 Einheiten. Um die verbleibende Nachfrage zu erfüllen, gibt es einen erwarteten Lieferrückstand EBO = μ_d × (1 – CSL). In dem dargestellten Beispiel ist der erwartete Lieferrückstand EBO = μ_d × (1 – CSL) = 40 Einheiten. Der Lagerbestand kann für eine Anzahl m von Zeitspannen durch Multiplizieren der Lagerbestandseinheiten mit m berechnet werden.
Gemäß einer Ausführungsform kann Nachfrage verbreitet werden, um die durchschnittliche Vorlaufzeit-Nachfrage und -Schwankung an jeden Knoten 76 zu bestimmen. Der Lagerbestand kann dann bei einzelnen Knoten 76 unter Verwendung bekannter Techniken berechnet werden, was die Optimierung von Lagerbestand vereinfachen kann. Mit anderen Worten kann ein kompliziertes Mehrstaffelung-Lieferkettenproblem auf eine Reihe von einfacheren Einzelstaffelungs-Lieferkettenproblemen reduziert werden.
11 zeigt einen beispielhaften Lieferkettenabschnitt 250, welcher einen Knoten 76 (Knoten 1) beinhaltet, der einen anderen Knoten 76 (Knoten 2) beliefert. Gemäß der dargestellten Ausführungsform hat Knoten 1 eine Nachfrage d während der Vorlaufzeit mit einer Nachfrageschwankung von σ_d. Knoten 1 hat einen Kundenservicegrad CSL1 und eine Liefervorlaufzeit SLT1 mit einer Liefervorlaufzeitschwankung von σ_SLT1, und Knoten 2 hat einen Kundenservicegrad CSL2 und eine Liefervorlaufzeit SLT2 mit einer Liefervorlaufzeitschwankung von σ_SLT2.
Gemäß einer Ausführungsform kann die Liefervorlaufzeit für Knoten 1 gemäß Gleichung (4) berechnet werden: CSL2·SLT1 + (1 – CSL2)·(SLT1 + SLT2) (4)und die Liefervorlaufzeitschwankung kann gemäß Gleichung (5) berechnet werden: CSL2·ΣSLT1 + (1 – CSL2)·(ΣSLT1 + ΣSLT2) (5)
12 stellt einen beispielhaften Lieferkettenabschnitt 270 dar, welcher einen Knoten 76 (Knoten 3) beinhaltet, der zwei Knoten 76 (Knoten 1 und 2) beliefert. Knoten 1 hat eine Nachfrage d1 mit einer Nachfrageschwankung von σ_d1 und einem Kundenservicegrad CSL1. Knoten 2 hat eine Nachfrage d2 mit einer Nachfrageschwankung von σ_d2 und einem Kundenservicegrad CSL2. Knoten 1 hat eine Liefervorlaufzeit SLT1 mit einer Liefervorlaufzeitschwankung σ_SLT1, und Knoten 2 hat eine Liefervorlaufzeit SLT2 mit einer Liefervorlaufzeitschwankung σ_SLT2. Knoten 3 hat eine Liefervorlaufzeit SLT3 mit einer Liefervorlaufzeitschwankung von σ_SLT3.
Gemäß einer Ausführungsform stellt Lieferkettenabschnitt 270 ein einzelnes Verteilzentrum dar, welches mehrere Verteilzentren unterstützt oder eine einzelne Form, welche mehrere Produkte herstellt. Die Nachfrage bei Knoten 3 kann gegeben sein durch d1 + d2 mit einer Nachfrageschwankung, die durch Gleichung (6) gegeben wird:
In einem einfachen Fall kann die Kovarianz gleich null sein. Die Liefervorlaufzeit um Liefervorlaufzeitschwankung von Knoten 1 kann jeweils entsprechend Gleichung (4) und (5) berechnet werden. Gemäß einer anderen Ausführungsform kann Lieferkettenabschnitt 270 einen Knoten 76 mit mehreren Nachfrageströmen darstellen. Gemäß dieser Ausführungsform kann Lieferkettenabschnitt 270 mehrere Nachfrageströme darstellen, wenn Liefervorlaufzeit SLT1 = 0, Liefervorlaufzeitschwankung σ_SLT1 = 0, Liefervorlaufzeit SLT2 = 0 und Liefervorlaufzeitschwankung σ_SLT2 = 0 ist. Gemäß einer Ausführungsform kann die Nachfrage von Knoten 1 und 2 bei Knoten 3 vereinigt werden. Die Nachfrage von Knoten 1 und 2 kann zusammengefasst werden, um die Nachfrage von Knoten 3 zu berechnen.
13 stellt einen beispielhaften Lieferkettenabschnitt 280 dar, welcher zwei Knoten 76 (Knoten 2 und 3) beinhaltet, die einen Knoten 76 (Knoten 1) beliefern. Knoten 1 hat einen Kundenservicegrad CSL1 und eine Nachfrage d1 mit einer Nachfrageschwankung σ_d1. Knoten 2 hat einen Kundenservicegrad CSL2, und Knoten 3 hat einen Kundenservicegrad CSL3. Knoten 1 hat eine Liefervorlaufzeit SLT2 mit einer Liefervorlaufzeitschwankung σ_SLT2 von Knoten 2 und eine Liefervorlaufzeit SLT3 mit einer Liefervorlaufzeitschwankung σ_SLT3 von Knoten 3.
Gemäß einer Ausführungsform kann Lieferkettenabschnitt 280 Produktersätze, alternative Komponenten oder alternative Verteilstrecken darstellen. Gemäß der Ausführungsform stellt Lieferkettenabschnitt 280 Knoten 1 so dar, dass er Lieferungen von alternativen Quellknoten 2 und 3 erhält. Knoten 1 erhält einen Teil θ, wobei 0 < θ und < 1, von Knoten 2 und einen Teil 1 - θ von Knoten 3. Gemäß dieser Ausführungsform kann die Vorlaufzeit für Knoten 1 durch Gleichung (7) gegeben werden: Θ·SLT1 + (1 – Θ)·SLT3 (7)mit einer Liefervorlaufzeitschwankung, die durch Gleichung (8) gegeben wird: Θ·ΣSLT1 + (1 – Θ)·ΣSLT2 (8)
Gemäß einer anderen Ausführungsform stellt Lieferkettenabschnitt 280 einen Knoten 1 dar, der Lieferungen von beiden Knoten 2 und 3 benötigt, um ein Produkt zu erzeugen oder zusammenzubauen. Gemäß dieser Ausführungsform wird diese Darstellung des Teils θ nicht verwendet, da Knoten 1 von beiden Knoten 2 und 3 Artikel benötigt. Gemäß der Ausführungsform kann die Vorlaufzeit bei Knoten 1 durch Gleichung (9) gegeben werden: MAX(SLT2,SLT3) (9)mit einer Liefervorlaufzeitschwankung, die durch Gleichung (10) gegeben wird: 1/3[MAX(SLT2 + XΣSLT2,SLT3 + XΣSLT3) – MAX(SLT2,SLT3)] (10)wobei x bestimmt werden kann gemäß Standard-Vertrauensgraden. Zum Beispiel sei x = 3 für einen 99% Vertrauensgrad.
Zusammenfassend stellen 10 bis 13 beispielhafte Vorgehensweisen zum Berechnen von Lagerbestand für die Knoten 76 einer Lieferkette 70 dar. Der Lagerbestand kann bei gegebener Nachfrage, Liefervorlaufzeiten und Kundenservicegrade für die Knoten 76 berechnet werden. Wenn die Nachfrage für eine Lieferkette 70 zu einem stromaufwärts gelegenen Knoten 76 umverteilt wird, kann der Lagerbestand für die Knoten 76 für die umverteilte Nachfrage berechnet werden, welche unter Verwendung der Prozentsätze der Knoten 76 berechnet werden kann. Lagerbestand, der benötigt wird, um die umverteilte Nachfrage zu erfüllen, kann mit Lagerbestand kombiniert werden, der benötigt wird ohne Bezug auf die umverteilte Nachfrage, um die bei einem Knoten 76 benötigte Gesamtnachfrage zu bestimmen.
Bestimmte Ausführungsformen der Erfindung können einen oder mehrere technische Vorteile bieten. Zum Beispiel kann Nachfrage von einem Endknoten zu stromaufwärts gelegenen Knoten einer Lieferkette entsprechend einer Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit umverteilt werden. Das Umverteilen der Nachfrage zu stromaufwärts gelegenen Knoten kann ein Optimieren des Lagerbestandes an einzelnen Knoten ermöglichen, was die Optimierung vereinfachen kann. Lagerbestand für die Lieferkette kann für die umverteilte Nachfrage optimiert werden. Das Optimieren des Lagerbestandes für die umverteilte Nachfrage kann das Erfordernis senken, Lagerbestand bei stromabwärts gelegenen Knoten zu lagern, was Kosten minimieren kann. Lagerbestand kann im Hinblick auf eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit für einen Kunden optimiert werden. Das Berücksichtigen der Bestellvorlaufzeit kann die ständige Leistung verbessern, was zu einem erhöhten Marktanteil führen kann.
Obwohl eine Ausführungsform der Erfindung und ihre Vorteile genauer beschrieben sind, kann ein Durchschnittsfachmann verschiedene Änderungen, Zusätze oder Weglassungen vornehmen, ohne von dem Schutzbereich der vorliegenden Erfindung wie durch die beigefügten Ansprüche definiert abzuweichen.

Claims

Verfahren zum Optimieren von Sollbeständen für Knoten in einer Mehrstufen-Lieferkette um einen Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen, welches aufweist: Zugreifen auf ein Lieferkettenmodell, welches einen angenommenen Wert für jede der folgenden Eingaben für eine erste Zeitspanne aufweist: durchschnittliche Bestellvorlaufzeit; Schwankung der Bestellvorlaufzeit; für jedes einer Anzahl von Bestellvorlaufzeit-Intervallen eine durchschnittliche Nachfrage innerhalb des Bestellvorlaufzeit-Intervalls; für jedes der Anzahl von Bestellvorlaufzeit-Intervallen eine Schwankung der Nachfrage innerhalb des Bestellvorlaufzeit-Intervalls; durchschnittliche Liefervorlaufzeit für jeden der Knoten; und Schwankung der Liefervorlaufzeit für jeden der Knoten; für die erste Zeitspanne, entsprechend dem Lieferkettenmodell einschließlich der angenommenen Werte für die Eingaben, Berechnen eines optimierten Sollbestands für jeden der Knoten, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen; für die erste Zeitspanne, Zugreifen auf einen gemessenen tatsächlichen Kundenservicegrad und einen gemessenen tatsächlichen Wert für jede der Eingaben; wenn der gemessene tatsächliche Kundenservicegrad für die erste Zeitspanne nicht den Ziel-Kundenservicegrad erfüllt, dann: für jede der Eingaben Bestimmen einer Abweichung zwischen den gemessenen tatsächlichen und den angenommenen Werten für die Eingabe für die erste Zeitspanne; und Identifizieren wenigstens einer der Eingaben, für welche die Abweichung für die erste Zeitspanne signifikant ist, als Grundursache dafür, dass der gemessene tatsächliche Kundenservicegrad für die erste Zeitspanne den Ziel-Kundenservicegrad nicht erfüllt; und für eine nachfolgende zweite Zeitspanne, unter Verwendung der bestimmten Abweichung für die identifizierte Eingabe für die erste Zeitspanne als Rückkopplung: Anpassen des angenommenen Wertes für die identifizierte Eingabe in dem Lieferkettenmodell; und Berechnen eines neuen optimierten Sollbestands für jeden der Knoten, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen.
Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei die Schwankung der Bestellvorlaufzeit, Nachfrage und Liefervorlaufzeit jeweils die Standardabweichung der Bestellvorlaufzeit, Nachfrage und Liefervorlaufzeit aufweist.
Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei Berechnen der optimierten Sollbestände aufweist: Verteilen eines Teils der geschätzten Nachfrage an einem Endknoten in der Lieferkette zu einem oder mehreren vorgeordneten Knoten in der Lieferkette gemäß der geschätzten Bestellvorlaufzeit-Information; Berechnen des optimierten Sollbestands für jeden Knoten gemäß dem Teil der geschätzten Nachfrage an dem Knoten unabhängig von der Berechnung des optimierten Sollbestands für jeden anderen Knoten, wobei der optimierte Sollbestand für den Endknoten berechnet wird gemäß dem Teil der geschätzten Nachfrage, die nicht zu dem einen oder den mehreren vorgeordneten Knoten verteilt wurde, wobei der optimierte Sollbestand für jeden des einen oder der mehreren vorgeordneten Knoten berechnet wird gemäß dem Teil der geschätzten Nachfrage, der zu dem vorgeordneten Knoten verteilt wurde.
Verfahren gemäß Anspruch 3, wobei Berechnen der optimierten Sollbestände weiter aufweist unabhängiges Berechnen des optimierten Sollbestands für jeden einer Vielzahl von Knoten unter Verwendung eines unterschiedlichen Computer-Prozessors in einer verteilten Verarbeitungsumgebung.
Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei die Abweichungen zwischen den gemessenen tatsächlichen und den angenommenen Werten für die Eingaben bestimmt werden gemäß definierten Arbeitsabläufen, die konsistent und wiederholbar über eine Vielzahl von aufeinanderfolgenden Zeitspannen sind.
Verfahren gemäß Anspruch 1, welches weiter aufweist Wiederholen der Schritte Berechnen des optimierten Sollbestands, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen, Zugreifen auf einen gemessenen tatsächlichen Kundenservicegrad, wenn der gemessene tatsächliche Kundenservicegrad den Ziel-Kundenservicegrad nicht erfüllt, dann Bestimmen einer Abweichung zwischen den gemessenen tatsächlichen und den angenommenen Werten für jede Eingabe und Identifizieren einer Eingabe, für welche die Abweichung signifikant ist, als Grundursache, Anpassen der angenommenen Werte für die identifizierte Eingabe und Berechnen neuer optimierter Sollbestände, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen, in einer iterativen Regelschleife, die konsistent und wiederholbar über eine Vielzahl von aufeinanderfolgenden Zeitspannen ist, wobei die iterative Regelschleife die angenommenen Werte der Eingaben als ihre Eingaben und den gemessenen tatsächlichen Kundenservicegrad als ihre Ausgabe hat.
System zum Optimieren von Sollbeständen für Knoten in einer Mehrstufen-Lieferkette, um einen Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen, welches aufweist: eine Datenbank, welche in der Lage ist, ein Lieferkettenmodell zu speichern; und ein Serversystem, welches mit der Datenbank verbunden ist und in der Lage ist zum: Zugreifen auf ein Lieferkettenmodell, welches einen angenommenen Wert für jede der folgenden Eingaben für eine erste Zeitspanne aufweist: durchschnittliche Bestellvorlaufzeit; Schwankung der Bestellvorlaufzeit; für jedes einer Anzahl von Bestellvorlaufzeit-Intervallen eine durchschnittliche Nachfrage innerhalb des Bestellvorlaufzeit-Intervalls; für jedes der Anzahl von Bestellvorlaufzeit-Intervallen eine Schwankung der Nachfrage innerhalb des Bestellvorlaufzeit-Intervalls; durchschnittliche Liefervorlaufzeit für jeden der Knoten; und Schwankung der Liefervorlaufzeit für jeden der Knoten; für die erste Zeitspanne, entsprechend dem Lieferkettenmodell einschließlich der angenommenen Werte für die Eingaben, Berechnen eines optimierten Sollbestands für jeden der Knoten, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen; für die erste Zeitspanne, Zugreifen auf einen gemessenen tatsächlichen Kundenservicegrad und einen gemessenen tatsächlichen Wert für jede der Eingaben; wenn der gemessene tatsächliche Kundenservicegrad für die erste Zeitspanne nicht den Ziel-Kundenservicegrad erfüllt, dann: für jede der Eingaben Bestimmen einer Abweichung zwischen den gemessenen tatsächlichen und den angenommenen Werten für die Eingabe für die erste Zeitspanne; und Identifizieren wenigstens einer der Eingaben, für welche die Abweichung für die erste Zeitspanne signifikant ist, als Grundursache dafür, dass der gemessene tatsächliche Kundenservicegrad für die erste Zeitspanne den Ziel-Kundenservicegrad nicht erfüllt; und für eine nachfolgende zweite Zeitspanne, unter Verwendung der bestimmten Abweichung für die identifizierte Eingabe für die erste Zeitspanne als Rückkopplung: Anpassen des angenommenen Wertes für die identifizierte Eingabe in dem Lieferkettenmodell; und Berechnen eines neuen optimierten Sollbestands für jeden der Knoten, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen.
System gemäß Anspruch 7, wobei die Schwankung der Bestellvorlaufzeit, Nachfrage und Liefervorlaufzeit jeweils die Standardabweichung der Bestellvorlaufzeit, Nachfrage und Liefervorlaufzeit aufweist.
System gemäß Anspruch 7, wobei das Serversystem in der Lage ist zum Berechnen der optimierten Sollbestände durch: Verteilen eines Teils der geschätzten Nachfrage an einem Endknoten in der Lieferkette zu einem oder mehreren vorgeordneten Knoten in der Lieferkette gemäß der geschätzten Bestellvorlaufzeit-Information; Berechnen des optimierten Sollbestands für jeden Knoten gemäß dem Teil der geschätzten Nachfrage an dem Knoten unabhängig von der Berechnung des optimierten Sollbestands für jeden anderen Knoten, wobei der optimierte Sollbestand für den Endknoten berechnet wird gemäß dem Teil der geschätzten Nachfrage, die nicht zu dem einen oder den mehreren vorgeordneten Knoten verteilt wurde, wobei der optimierte Sollbestand für jeden des einen oder der mehreren vorgeordneten Knoten berechnet wird gemäß dem Teil der geschätzten Nachfrage, der zu dem vorgeordneten Knoten verteilt wurde.
System gemäß Anspruch 9, wobei das Serversystem in der Lage ist zum Berechnen der optimierten Sollbestände durch unabhängiges Berechnen des optimierten Sollbestands für jeden einer Vielzahl von Knoten unter Verwendung eines unterschiedlichen Computer-Prozessors in einer verteilten Verarbeitungsumgebung.
System gemäß Anspruch 7, wobei die Abweichungen zwischen den gemessenen tatsächlichen und den angenommenen Werten für die Eingaben bestimmt werden gemäß definierten Arbeitsabläufen, die konsistent und wiederholbar über eine Vielzahl von aufeinanderfolgenden Zeitspannen sind.
System gemäß Anspruch 7, wobei das Serversystem weiter in der Lage ist zum Wiederholen der Schritte Berechnen des optimierten Sollbestands, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen, Zugreifen auf einen gemessenen Kundenservicegrad, wenn der gemessene tatsächliche Kundenservicegrad den Ziel-Kundenservicegrad nicht erfüllt, dann Bestimmen einer Abweichung zwischen den gemessenen tatsächlichen und den angenommenen Werten für jede Eingabe und Identifizieren einer Eingabe, für welche die Abweichung signifikant ist, als Grundursache, Anpassen der angenommenen Werte für die identifizierte Eingabe und Berechnen neuer optimierter Sollbestände, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen, in einer iterativen Regelschleife, die konsistent und wiederholbar über eine Vielzahl von aufeinanderfolgenden Zeitspannen ist, wobei die iterative Regelschleife die angenommenen Werte der Eingaben als ihre Eingaben und den gemessenen tatsächlichen Kundenservicegrad als ihre Ausgabe hat.
Software zum Optimieren von Sollbeständen für Knoten in einer Mehrstufen-Lieferkette, um einen Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen, wobei die Software in einem computerlesbaren Medium verkörpert ist und, wenn sie von einem Computer ausgeführt wird, in der Lage ist zum: Zugreifen auf ein Lieferkettenmodell, welches einen angenommenen Wert für jede der folgenden Eingaben für eine erste Zeitspanne aufweist: durchschnittliche Bestellvorlaufzeit; Schwankung der Bestellvorlaufzeit; für jedes einer Anzahl von Bestellvorlaufzeit-Intervallen eine durchschnittliche Nachfrage innerhalb des Bestellvorlaufzeit-Intervalls; für jedes der Anzahl von Bestellvorlaufzeit-Intervallen eine Schwankung der Nachfrage innerhalb des Bestellvorlaufzeit-Intervalls; durchschnittliche Liefervorlaufzeit für jeden der Knoten; und Schwankung der Liefervorlaufzeit für jeden der Knoten; für die erste Zeitspanne, entsprechend dem Lieferkettenmodell einschließlich der angenommenen Werte für die Eingaben, Berechnen eines optimierten Sollbestands für jeden der Knoten, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen; für die erste Zeitspanne, Zugreifen auf einen gemessenen tatsächlichen Kundenservicegrad und einen gemessenen tatsächlichen Wert für jede der Eingaben; wenn der gemessene tatsächliche Kundenservicegrad für die erste Zeitspanne nicht den Ziel-Kundenservicegrad erfüllt, dann: für jede der Eingaben Bestimmen einer Abweichung zwischen den gemessenen tatsächlichen und den angenommenen Werten für die Eingabe für die erste Zeitspanne; und Identifizieren wenigstens einer der Eingaben, für welche die Abweichung für die erste Zeitspanne signifikant ist, als Grundursache dafür, dass der gemessene tatsächliche Kundenservicegrad für die erste Zeitspanne den Ziel-Kundenservicegrad nicht erfüllt; und für eine nachfolgende zweite Zeitspanne, unter Verwendung der bestimmten Abweichung für die identifizierte Eingabe für die erste Zeitspanne als Rückkopplung: Anpassen des angenommenen Wertes für die identifizierte Eingabe in dem Lieferkettenmodell; und Berechnen eines neuen optimierten Sollbestands für jeden der Knoten, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen.
Software gemäß Anspruch 13, wobei die Schwankung der Bestellvorlaufzeit, Nachfrage und Liefervorlaufzeit jeweils die Standardabweichung der Bestellvorlaufzeit, Nachfrage und Liefervorlaufzeit aufweist.
Software gemäß Anspruch 13, welche in der Lage ist zum Berechnen der optimierten Sollbestände durch: Verteilen eines Teils der geschätzten Nachfrage an einem Endknoten in der Lieferkette zu einem oder mehreren vorgeordneten Knoten in der Lieferkette gemäß der geschätzten Bestellvorlaufzeit-Information; Berechnen des optimierten Sollbestands für jeden Knoten gemäß dem Teil der geschätzten Nachfrage an dem Knoten unabhängig von der Berechnung des optimierten Sollbestands für jeden anderen Knoten, wobei der optimierte Sollbestand für den Endknoten berechnet wird gemäß dem Teil der geschätzten Nachfrage, die nicht zu dem einen oder den mehreren vorgeordneten Knoten verteilt wurde, wobei der optimierte Sollbestand für jeden des einen oder der mehreren vorgeordneten Knoten berechnet wird gemäß dem Teil der geschätzten Nachfrage, der zu dem vorgeordneten Knoten verteil wurde.
Software gemäß Anspruch 15, welche in der Lage ist zum Berechnen der optimierten Sollbestände durch unabhängiges Berechnen des optimierten Sollbestands für jeden einer Vielzahl von Knoten unter Verwendung eines unterschiedlichen Computer-Prozessors in einer verteilten Verarbeitungsumgebung.
Software gemäß Anspruch 13, wobei die Abweichungen zwischen den gemessenen tatsächlichen und den angenommenen Werten für die Eingaben bestimmt werden gemäß den definierten Arbeitsabläufen, die konsistent und wiederholbar über eine Vielzahl von aufeinanderfolgenden Zeitspannen sind.
Software gemäß Anspruch 13, welche weiter in der Lage ist zum Wiederholen der Schritte Berechnen des optimierten Sollbestands, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen, Zugreifen auf einen gemessenen tatsächlichen Kundenservicegrad, wenn der gemessene tatsächliche Kundenservicegrad den Ziel-Kundenservicegrad nicht erfüllt, dann Bestimmen einer Abweichung zwischen den gemessenen tatsächlichen und den angenommenen Werten für jede Eingabe und Identifizieren einer Eingabe, für welche die Abweichung signifikant ist, als Grundursache, Anpassen der angenommenen Werte für die identifizierte Eingabe und Berechnen neuer optimierter Sollbestände, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen, in einer iterativen Regelschleife, die konsistent und wiederholbar über eine Vielzahl von aufeinanderfolgenden Zeitspannen ist, wobei die iterative Regelschleife die angenommenen Werte der Eingaben als ihre Eingaben und den gemessenen tatsächlichen Kundenservicegrad als ihre Ausgabe hat.
System zum Optimieren von Sollbeständen für Knoten in einer Mehrstufen-Lieferkette, um einen Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen, welches aufweist: Mittel zum Zugreifen auf ein Lieferkettenmodell, welches einen angenommenen Wert für jede der folgenden Eingaben für eine erste Zeitspanne aufweist: durchschnittliche Bestellvorlaufzeit; Schwankung der Bestellvorlaufzeit; für jedes einer Anzahl von Bestellvorlaufzeit-Intervallen eine durchschnittliche Nachfrage innerhalb des Bestellvorlaufzeit-Intervalls; für jedes der Anzahl von Bestellvorlaufzeit-Intervallen eine Schwankung der Nachfrage innerhalb des Bestellvorlaufzeit-Intervalls; durchschnittliche Liefervorlaufzeit für jeden der Knoten; und Schwankung der Liefervorlaufzeit für jeden der Knoten; für die erste Zeitspanne, entsprechend dem Lieferkettenmodell einschließlich der angenommenen Werte für die Eingaben, Mittel zum Berechnen eines optimierten Sollbestands für jeden der Knoten, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen; für die erste Zeitspanne, Mittel zum Zugreifen auf einen gemessenen tatsächlichen Kundenservicegrad und einen gemessenen tatsächlichen Wert für jede der Eingaben; wenn der gemessene tatsächliche Kundenservicegrad für die erste Zeitspanne nicht den Ziel-Kundenservicegrad erfüllt, dann: für jede der Eingaben Mittel zum Bestimmen einer Abweichung zwischen den gemessenen tatsächlichen und den angenommenen Werten für die Eingabe für die erste Zeitspanne; und Mittel zum Identifizieren wenigstens einer der Eingaben, für welche die Abweichung für die erste Zeitspanne signifikant ist, als Grundursache dafür, dass der gemessene tatsächliche Kundenservicegrad für die erste Zeitspanne den Ziel-Kundenservicegrad nicht erfüllt; und für eine nachfolgende zweite Zeitspanne, unter Verwendung der bestimmten Abweichung für die identifizierte Eingabe für die erste Zeitspanne als Rückkopplung: Mittel zum Anpassen des angenommenen Wertes für die identifizierte Eingabe in dem Lieferkettenmodell; und Mittel zum Berechnen eines neuen optimierten Sollbestands für jeden der Knoten, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen.
Verfahren zum Optimieren von Sollbeständen für Knoten in einer Mehrstufen-Lieferkette, um einen Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen, welches aufweist: Zugreifen auf ein Lieferkettenmodell, welches einen angenommenen Wert für jede der folgenden Eingaben für eine erste Zeitspanne aufweist: durchschnittliche Bestellvorlaufzeit; Schwankung der Bestellvorlaufzeit; für jedes einer Anzahl von Bestellvorlaufzeit-Intervallen eine durchschnittliche Nachfrage innerhalb des Bestellvorlaufzeit-Intervalls; für jedes der Anzahl von Bestellvorlaufzeit-Intervallen eine Schwankung der Nachfrage innerhalb des Bestellvorlaufzeit-Intervalls; durchschnittliche Liefervorlaufzeit für jeden der Knoten; und Schwankung der Liefervorlaufzeit für jeden der Knoten, wobei die Schwankung der Bestellvorlaufzeit, Nachfrage und Liefervorlaufzeit jeweils die Standardabweichung der Bestellvorlaufzeit, Nachfrage und Liefervorlaufzeit aufweist; für die erste Zeitspanne, entsprechend dem Lieferkettenmodell einschließlich der angenommenen Werte für die Eingaben, Berechnen eines optimierten Sollbestands für jeden der Knoten, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen durch: Verteilen eines Teils der geschätzten Nachfrage an einem Endknoten in der Lieferkette zu einem oder mehreren vorgeordneten Knoten in der Lieferkette gemäß der geschätzten Bestellvorlaufzeit-Information; Berechnen des optimierten Sollbestands für jeden Knoten gemäß dem Teil der geschätzten Nachfrage an dem Knoten unabhängig von der Berechnung des optimierten Sollbestands für jeden anderen Knoten, wobei der optimierte Sollbestand für den Endknoten berechnet wird gemäß dem Teil der geschätzten Nachfrage, die nicht zu dem einen oder den mehreren vorgeordneten Knoten verteilt wurde, wobei der optimierte Sollbestand für jeden des einen oder der mehreren vorgeordneten Knoten berechnet wird gemäß dem Teil der geschätzten Nachfrage, der zu dem vorgeordneten Knoten verteilt wurde, wobei der optimierte Sollbestand für jeden einer Vielzahl von Knoten unabhängig berechnet wird unter Verwendung eines unterschiedlichen Computer-Prozessors in einer verteilten Verarbeitungsumgebung; für die erste Zeitspanne, Zugreifen auf einen gemessenen tatsächlichen Kundenservicegrad und einen gemessenen tatsächlichen Wert für jede der Eingaben; wenn der gemessene tatsächliche Kundenservicegrad für die erste Zeitspanne nicht den Ziel-Kundenservicegrad erfüllt, dann: für jede der Eingaben Bestimmen einer Abweichung zwischen den gemessenen tatsächlichen und den angenommenen Werten für die Eingabe für die erste Zeitspanne, wobei die Abweichungen zwischen den gemessenen tatsächlichen und den angenommenen Werten für die Eingaben bestimmt werden gemäß definierten Arbeitsabläufen, die konsistent und wiederholbar über eine Vielzahl von aufeinanderfolgenden Zeitspannen sind; und Identifizieren wenigstens einer der Eingaben, für welche die Abweichung für die erste Zeitspanne signifikant ist, als Grundursache dafür, dass der gemessene tatsächliche Kundenservicegrad für die erste Zeitspanne den Ziel-Kundenservicegrad nicht erfüllt; für eine nachfolgende zweite Zeitspanne, unter Verwendung der bestimmten Abweichung für die identifizierte Eingabe für die erste Zeitspanne als Rückkopplung: Anpassen des angenommenen Wertes für die identifizierte Eingabe in dem Lieferkettenmodell; und Berechnen eines neuen optimierten Sollbestands für jeden der Knoten, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen; und Wiederholen der Schritte Berechnen des optimierten Sollbestands, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen, Zugreifen auf einen gemessenen tatsächlichen Kundenservicegrad, wenn der gemessene tatsächliche Kundenservicegrad den Ziel-Kundenservicegrad nicht erfüllt, dann Bestimmen einer Abweichung zwischen den gemessenen tatsächlichen und den angenommenen Werten für jede Eingabe und Identifizieren einer Eingabe, für welche die Abweichung signifikant ist, als Grundursache, Anpassen der angenommenen Werte für die identifizierte Eingabe und Berechnen neuer optimierter Sollbestände, um den Ziel-Kundenservicegrad zu erfüllen, in einer iterativen Regelschleife, die konsistent und wiederholbar über eine Vielzahl von aufeinanderfolgenden Zeitspannen ist, wobei die iterative Regelschleife die angenommenen Werte der Eingaben als ihre Eingaben und den gemessenen tatsächlichen Kundenservicegrad als ihre Ausgabe hat.