An integrated Approach to Robust Multi-Echelon Inventory Policies for Distribution Networks
Li, Cong
Produktnummer:
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Autor: | Li, Cong |
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Themengebiete: | Bestandsplanung Bestandsstrategie Distributionslogistik Distributionsnetzwerk Optimieren distribution logistics distribution network inventory planning inventory policies |
Veröffentlichungsdatum: | 01.08.2012 |
EAN: | 9783869750705 |
Sprache: | Englisch |
Seitenzahl: | 189 |
Produktart: | Unbekannt |
Herausgeber: | Kuhn, Axel |
Verlag: | Praxiswissen Service |
Produktinformationen "An integrated Approach to Robust Multi-Echelon Inventory Policies for Distribution Networks"
Da die Distributionslogistik das letzte Glied der Logistikkette ist, beeinflusst sie direkt die Rentabilität eines Unternehmens sowie dessen Kundenservice. Bestand, als ein wichtiger Logistiktreiber, ist für die Verwirklichung der unternehmerischen Ziele von großer Bedeutung. Im heutigen Marktumfeld machen es die zahlreichen dynamischen Einflussfaktoren in Verbindung mit der inhärenten Komplexität des Distributionsnetzwerks notwendig, die Bestände über die Vielzahl von Distributionsstufen zu optimieren. Dazu sind robuste mehrstufige Bestandsstrategien für Distributionsnetzwerke erforderlich. Traditionelle Ansätze basieren auf deterministischen und stabilen Netzwerksbedingungen. Diese Ansätze sind nicht in der Lage, die gewünschten Ergebnisse bei der aktuellen Marktdynamik zu liefern. Teilweise verschlechtern sie sogar die Leistung des Distributionsnetzwerks so massiv, dass sich niedrigere Logistikleistung oder höhere Logistikkosten einstellen. Um diese Bestandsplanung zu unterstützen, ist ein neuer integrierter Ansatz für robuste mehrstufige Bestandsstrategien für Distributionsnetzwerke konzipiert worden, welcher aus drei eng miteinander verbundenen Komponenten besteht: einer analytischen Voroptimierung von mehrstufigen Bestandsstrategien, welche einige Anfangslösungen vorschlägt, einer simulationsbasierten Bewertung, die diese Strategien vor dem Hintergrund von Dynamik und Unsicherheit bewertet, und einer metaheuristikbasierten Optimierung, welche auf Basis der Simulationsergebnisse die mehrstufigen Bestandsstrategien verbessert. Dieser integrierte Ansatz wurde in einem industriellen Anwendungsfall getestet, in dem aussagekräftige Ergebnisse erzielt werden konnten.

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