Grundlagen der strategischen Produktions- und Distributionsplanung und Definition des Grundproblems

Zur Definition und Abgrenzung der Begriffe Produktion und Fertigung vgl. Schweitzer(1993, S. 3328) sowie Stepan ( 1993, S. 3348). Beide Ausdrücke werden in dieser Arbeit synonym verwendet und inhaltlich auf die Erzeugung von Sachleistungen beschränkt.Google Scholar

Zur Definition des Begriffs Distribution vgl. Ahlert ( 1993, S. 787). Im weiteren wird der Begriff Distribution stets im engeren Sinne der physischen Distribution verwendet.Google Scholar

In Entsprechung zu den Phasen des Materialflusses, der im Beschaffungsbereich beginnend zunächst den Bereich der Produktion und abschließend den der Distribution durchläuft, wird die betriebswirtschaftliche Logistik in die drei Teilbereiche Beschaffungs-, Produktions-und Distribution-Logistik unterteilt; vgl. Pfohl (1990, S. 15f.). Die mit Beschaffung und Distribution verbundenen betrieblichen (logistischen) Aktivitäten werden als Marketing-Logistik bezeichnet; vgl. Ihde (1978, S. lf.). Tempelmeier (1983, S. 1) faßt den Begriff “Marketing-Logistik” enger und verwendet ihn als Synonym für die Ausdrücke “physische Distribution” und “betriebliche Warenverteilung”.Google Scholar

In diesem Zusammenhang sei auf Walters und Bergiel (1982), Ahlert (1991) sowie Meffert (1986) verwiesen.Google Scholar

Zu Begriff und Merkmalen der Planung vgl. Wild ( 1982, S. 12ff.).Google Scholar

Bezüglich der Lange des Planungszeitraums werden in der Literatur unterschiedliche Auffassungen vertreten; vgl. beispielsweise Kreikebaum (1991, S. 124) und Zipfel ( 1989, S. 13). Die Wahl des Planungshorizontes sollte in Abhängigkeit von der erwarteten Zuverlässigkeit von Prognosen sowie der Instabilität der Umweltbedingungen erfolgen.Google Scholar

Während die strategische Planung eine Bereitstellung von Ressourcen leistet, wird im Rahmen der taktischen Planung über die Nutzung dieser Kapazitäten entschieden; vgl. Bitran und Tirupati (1993).Google Scholar

Vgl. zu diesen Fragen auch Ballou (1987a, S. 97ff.) sowie Lambert und Stock ( 1993, S. 262ff.).Google Scholar

Zu entsprechenden Problemen der Maschinenbelegungsplanung, FlieBbandaustaktung sowie der LosgröBenbestimmung vgl. Domschke et al. (1993).Google Scholar

Zur computergestützten Tourenplanung vgl. Diruf (1990) und Savelsbergh (1992); vgl. auch Golden und Assad (1988).Google Scholar

Vgl. auch hier obige Bemerkungen zur Wahl der Länge des Planungszeitraums; Stadtler ( 1988, S. 10) nennt hier beispielsweise eine Planung für die Folgewoche bzw. den Folgemonat.Google Scholar

Als Netzwerk bezeichnet die Graphentheorie einen gerichteten (kanten-) bewerteten Graphen; vgl. Jungnickel (1990, S. 51) sowie Domschke und Drexl ( 1991, S. 54ff.). Die Begriffe Netzwerk und Graph sollen im folgenden synonym im Sinne eines bewerteten Graphen verwendet werden.Google Scholar

Vgl. Bowersox et al. ( 1968, S. 120ff.) sowie Bowersox et al. (1986, S. 48 ).Google Scholar

Zur Funktion und Organisation von Umladepunkten und - lagern (bestandslose Lager) als Alternative zu einer zeitlich ausgedehnten Lagerung vgl. Locket und Westwood (1985).Google Scholar

In der amerikanischen Literatur fmdet man die Begriffe Strategische Logistik-Planung (Strategic Logistics Planning; vgl. Copacino und Rosenfield (1987a)) sowie Strategische Planung des Logistik-Netzwerks (Strategic Logistics Network Planning) und Design des Logistik-Netzwerks (Logistics Network Design; vgl. Ballou (1987b)) zur Bezeichnung des im Rahmen dieser Arbeit betrachteten und untersuchten Planungsproblems. In der deutschsprachigen Literatur wurde in diesem Zusammenhang bislang kein fester Begriff geprägt.Google Scholar

Andere Ziele, wie beispielsweise die Umweltverträglichkeit von unternehmerischen Maßnahmen, bleiben meist unberücksichtigt; vgl. McKinnon (1989, S. 243) und Antes et al. (1992).Google Scholar

Vgl. dazu die ausführliche Diskussion in Christofides und Watson-Gandy (1973).Google Scholar

Die Festlegung des gewünschten Serviceniveaus kann beispielsweise aufgrund der Ergebnisse von Servicestudien geschehen; vgl. beispielsweise Johnston (1991).Google Scholar

Zum sogenannten Totalkostenkonzept und anderen Logistikkonzeptionen vgl. Lambert und Stock ( 1993, S. 45 und S. 584) sowie West (1989) und Pfohl (1990).Google Scholar

Entsprechende Ansätze fmden sich in Stoker (1978) sowie in Tempelmeier (1980b). Vgl. auch Delfmann (1978).Google Scholar

Nowicld ( 1992, S. 38ff.) stellt jedoch fest, daß langfristige unternehmenspolitische Vorgaben in der Praxis häufig nicht schriftlich fixiert werden, so daß zielgerichtetes Handeln und Abweichungskontrollen selten durchgeführt werden können.Google Scholar

Dies erfolgt durch die Definition von jeweils über-und untergeordneten Planungsebenen; Planungsergebnisse der übergeordneten Stufe dienen als Input für das Modell der nächsten Ebene. Zu Koordinationsmechanismen in der hierarchischen Planung vgl. Kistner (1992).Google Scholar

Eine detaillierte Darstellung und Diskussion der hierarchischen Planung fmdet sich in Stadtier (1988), Switalskd (1989) sowie in Kistner und Steven (1991). Die dortigen Ausfiihrungen zur hierarchischen Produktionsplanung lassen sich auf die hier untersuchte integrierte Planung von Produktion und Distribution übertragen.Google Scholar

Perl und Sirisoponsilp (1988) verwenden eine ähnliche hierarchische Kategorisierung zur Planung der Struktur von Distributionsnetzwerken.Google Scholar

Hinsichtlich der Gestaltung von Distributionsnetzen vgl. Fleischmann(1979), Diruf (1985), Copacino und Rosenfield (1987b), Paraschis (1989) sowie Diruf (1990).Google Scholar

Vgl. Ihde (1976).Google Scholar

Vgl. Witten (1974) sowie Pfohl et al. (1992).Google Scholar

Entsprechende Kostenersparnisse werden durch Ausnutzen des fertigungstechnischen Spielraums (vgl. Ihde (1991, S. 204)) und einer daraus resultierenden besseren Ausnutzung der vorhandenen Kapazitäten ermöglicht. Ursachen dieses auch als Auflagendegression oder Economies of Joint Production bezeichneten Effekts beschreibt Chandler ( 1990, S. 24 ).Google Scholar

Vgl. Coenenberg (1992).Google Scholar

In englischsprachigen Veröffentlichungen sind dies die Bezeichnungen “Scale economies”, “Economies of Large Scale”, “Economies of Mass” und “Economies of Volume”. In der deutschsprachigen Literatur findet man neben der direkten Verwendung des englischsprachigen Ausdrucks u.a. die Begriffe “Kostendegressionseffekt” oder schlicht “Kostendegression”, “Betriebsgrößeneffekt”, “steigende Skalenerträge” sowie vor allem bei aide (1976, 1991) auch die Bezeichnungen “Größenersparnis”, “Größeneffekt” oder “Größenvorteil”.Google Scholar

Schinenner (1976) spricht in diesem Zusammenhang von einem “umbrella term”, der durch die praktizierte vieldeutige Verwendung seinen Wert verliert: “Confusion with the term (gemeint ist der Begriff EoS) is understandable since it serves as an umbrella for a number of real but quite distinct concepts.”Google Scholar

Haupt (1993) diskutiert diese und andere mögliche Kosteneinflußgrößen; vgl. dazu auch aide (1976).Google Scholar

Henderson (1984) spricht von “sich gegenseitig noch verstärkenden Wirkungen mehrerer gleichgerichteter Phänomene”.Google Scholar

Zur Bedeutung der Erfahrungskurve in der Unternehmenspolitik und zu Ihrer Rolle als gesicherter Bestandteil der strategischen Untemehmensfiihmng; vgl. Albach (1987) sowie Klook und Sabel (1993).Google Scholar

Hax und Majluf (1990) führen die sogenannte “0.6–0.8-Regel” als eine in diesem Zusammenhang typische Formel zur Abschätzung der Höhe einer für eine gewünschte Kapazität erforderlichen Investition an. Vgl. dazu auch Rao und Rutenberg (1977).Google Scholar

Eine solche Abgrenzung findet sich bislang nur bei Pomper ( 1976, S. 28ff.). Abgrenzungsmerkmal ist die Kosteneinflußgröße. Die Unterscheidung ergibt sich aus der unterschiedlichen Fristigkeit der Betrachtung und der daraus resultierenden unterschiedlichen Definition bzw. Interpretation von fixen und variablen Kosten; vgl. dazu auch Weber (1972).Google Scholar

Dabei liegt eine statische Betrachtung in dem Sinne zugrunde, daß eine gegebene “Technologie (i.w.S.)” als Kombination aus Betriebsgröße (Kapazität) und Betriebsmittelkonfiguration vorausgesetzt wird. Die (kumulierte) Ausbringungsmenge wird als relevanter Indikator (vgl. Heinen (1991, S. 666)) für den Degressionseffekt vorausgesetzt. Daneben wird eine gewisse Kontinuität des Stiickkostenriickgangs unterstellt, wobei sich die Produktion bei gegebenem Stand der Technologie und sonstigen Rahmenbedingungen sowie homogenem In-und Output in einem stabilen Zustand befmden soll; vgl. Norman (1979).Google Scholar

Vgl. Blohm und Lüder ( 1991, S. 144ff. und S. 215ff).Google Scholar

Seicht ( 1990, S. 346) schreibt zur Begriffsklärung “mit zunehmender Größe von Fertigungsabteilungen und Anlagen werden (bei Vollauslastung) die vollen Stückkosten sinken (Economies of large scale)”.Google Scholar

Ihde (1976) gibt jedoch beispielsweise an, daß insbesondere im Bereich der Lernprozesse des Faktors Arbeit infolge umfangreicher empirischer Untersuchungen recht genaue Vorstellungen über das mögliche Ausmaß von Größenvorteilen existieren. Vgl. auch Isard und Schooler (1955), Haldi und Whitcomb (1967) sowie Hax und Majluf (1990).Google Scholar

Hier kann beispielsweise der sogenannte Multiplikatoransatz verwendet werden; vgl. Kamani (1983).Google Scholar

Zu Fragen der Kostenverursachung und der Kosteastruldur, vor allem einer Aufteilung in fixe und proportionale Kosten, die wesentlich vom Fristigkeitsgrad der Kostenplanung abhängt, vgl. Schmalenbach (1963) und Plinke (1989).Google Scholar

Zu den hierbei auftretenden statistisch-technischen Schwierigkeiten der Datenidentifikation vgl. Day und Montgomery (1983).Google Scholar

Vgl. Domschke ( 1989, S. 5).Google Scholar

Vgl. Eilon et al. (1971) und Ballon (1987b). Zur Netzwerkdarstellung der Systemstruktur vgl. auch Kapitel 2. 1. 2.Google Scholar

Vgl. Geoffrion (1975) sowie Geoffrion et al. (1978).Google Scholar

Kostendegressionen in Abhängigkeit von der Anzahl insgesamt genutzter Produktionsstätten untersuchen Mirchandani et al. (1985).Google Scholar

Die Idealisierung der Nachfrageorte als Punkte kann die Wahl einer geeigneten Entfernungsmessung und die auf deren Basis ermittelten Transportkosten wesentlich beeinflussen. Zu möglichen daraus resultierenden Approximationsfehlem vgl. Hillsman und Rhoda (1978).Google Scholar

Zur Auswahl eines geeigneten Prognoseverfahrens vgl. Mertens und Backert (1980).Google Scholar

Eine detaillierte Klassifikation von Kosten, die im Rahmen der physischen Distribution anfallen, fmdet man beispielsweise in Chentnik (1976) und Bowersox et al. ( 1986, S. 260).Google Scholar

Die Entfernungsmessung kann jedoch auch auf Basis einer geeigneten Metrik (zur Approximation der realen Entfernungen in kontinuierlichen Modellen (s.u.) oder beispielsweise Luftlinienentfemungen) erfolgen; vgl. Love et al. ( 1988, S. 255).Google Scholar

Stöppler et al. (1992) diskutieren den in diesem Zusammenhang zweckmäßigen Aufbau eines Kosten-und Erlöscontrollingsystems.Google Scholar

Zum Begriff des Entscheidungsmodells und zu Aufgaben und Funktionen von Modellen in der Betriebswirtschaftslehre vgl. Rieper ( 1992, S. 17ff.).Google Scholar

Vgl. beispielsweise Ghosh und Rushton (1987), Love et al. (1988), Domschke und Drexl (1990), Mirchandani und Francis (1990) sowie Francis et al. (1992).Google Scholar

Selten findet man auch eine kombinierte Anwendung eines kontinuierlichen und eines diskreten Ansatzes; vgl. Wirasinghe und Waters (1983).Google Scholar

Ansätze zur Produktions-und Distributionsplanung bei Berücksichtigung stochastischer oder preissensitiver Nachfragen beschränken sich auf die Betrachtung linearer Produktionskosten; vgl. u.a. Witten (1974) sowie Logendran und Terrell (1991).Google Scholar

Vgl. dazu die Übersichtsartikel von Erlenkotter (1981) und Luss (1982).Google Scholar

The purpose of mathematics is insight, not numbers“. ”We must know not only what the optimal solution is for a given set of input data but also why“ (Geoffrion (1976)).Google Scholar