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09.12.1988 - 

Verfahren aus der DDR wird zur Diskussion gestellt:

Die Komplexmethode als strategische Entscheidungshilfe

Betriebswirtschaftliche Optimierungsverfahren werden in der DDR entwickelt und in der Bundesrepublik und Westeuropa vermarktet. Die Entwicklungen, die zum Teil mit dem Nobelpreisträger für Wirtschaftswissenschaften, Leonid V. Kantorowitsch, erarbeitet wurden, sind auch in den Fachkreisen der westlichen Operations-Research-Szene anerkannt. Wolfgang Lassmann berichtet über die Methoden und versucht sie in die Decision-Support-Landschaft einzuordnen und gegen verwandte Gebiete abzugrenzen.

Im Zuge neuer Software-Entwicklungen beobachten wir in letzter Zeit immer stärker den Trend, einfachen Programmpaketen wohlklingende Funktionen zuzuschreiben. In diesem Zusammenhang wird nicht nur viel Mißbrauch getrieben mit so vielversprechenden Abkürzungen wie CIM, CAM, CAP, sondern phantasievolle oder weniger phantasievolle Bezeichnungen werden benutzt, um ein Programmpaket aufzuwerten. Häufig reicht es dann nicht aus, einfach von Informationsverarbeitung zu sprechen, es wird ein Management-Informationssystem oder Management-Supportsystem daraus gemacht. Das klingt besser und verkauft sich auch leichter.

Informationssysteme und ihre Definition

Wem das immer noch nicht reicht, der mache aus einer chaotischen Statistik ein Decision-Support-Tool. Schließlich kann ja jede Zahl aus so einem Zahlenfriedhof zur Unterstützung einer Entscheidung herangezogen werden. Aus unserer Sicht scheint es daher wichtig, daß zunächst eine klare Abgrenzung unterschiedlicher Stufen der Informationsverarbeitung vorgenommen wird.

An einer konkreten betriebswirtschaftlichen Situation lassen sich die Begriffe voneinander abgrenzen und erklären. Zu diesem Zweck stellen wir uns einen produzierenden Betrieb vor, der eine größere Zahl von Produktgruppen fertigt und sich mit der Notwendigkeit einer Produktbereinigung konfrontiert sieht.

Eine in diesem Betrieb eingesetzte DV-Anlage wird in der Lage sein, fast alle administrativen Aufgaben zu erledigen. Eine solche klassische Datenverarbeitung ermittelt Preise, schreibt Rechnungen, bucht Lagerbestände, druckt Lohnzettel, Lieferscheine und so weiter. Kurz gesagt, die manuelle Arbeit mit Schreibmaschine, Taschenrechner und Bleistift erledigt jetzt der Computer. Das hat aber noch wenig mit einem Informationssystem zu tun.

Bereits eine Auftragsbestandsliste, eine als Nebenprodukt angefallene Statistik über Artikelgruppen mit Perioden-, Jahres- und Vorjahresumsätzen liefert dagegen den Führungskräften Informationen für strategische Entscheidungen. Von einem Management-Informationssystem wird man jedoch erst dann wirklich sprechen können, wenn das zugehörige Programmpaket als Hauptzweck hat, alle wesentlichen Informationen für die strategische Unternehmensführung herzuleiten und aufzubereiten. Für eine Portfolio-Analyse sind das zum Beispiel neben den Umsätzen der Warengruppen, die erwirtschafteten Deckungsbeiträge und das künftige Marktwachstum für die einzelnen Produkte. Es sind also sehr sorgfältige statistische und prognostische Methoden nötig, um hier eine tragfähige Datenbasis zu erlangen.

Wenn unsere Manager Glück haben, haben sie darüber hinaus ein organisatorisches und produktionstechnisches Modell ihres Betriebes, aus dem die Leistungsfähigkeiten einzelner Abteilungen und Fertigungsstufen hervorgehen. Bei den Diskussionen um eine Produktbereinigung kann auf diesen Informationen aufgebaut werden.

Jeder Manager wird diese Daten jedoch auf seine Weise interpretieren, und viel Erfahrung und Durchsetzungsvermögen gehören dazu, auf dieser Grundlage überhaupt zukunftsgerichtete Entscheidungen treffen zu können. Einfach das Produkt mit dem schlechtesten Deckungsbeitrag in der Produktion und im Umsatz herunterzufahren, wird in den wenigsten Fällen die Lösung darstellen. Mit einem Wort, ein Management-lnformationssystem informiert zwar die Führungsebene in einer umfassenden Breite, läßt aber ansonsten den Manager in seinen Entscheidungen allein.

Für unseren Fall der Produktbereinigung setzt eine Simulation beziehungsweise ein Planspiel voraus, daß die betrieblichen Strukturen annähernd bekannt sind. Man muß zum Beispiel den Zeitaufwand an einer Maschine für eine Produktionsstufe kennen, um sicher zu sein, daß unter dem Strich verläßliche Aussagen herauskommen können.

Ob diese Daten überhaupt einen wesentlichen Einfluß auf die Fragestellung haben werden, kann man in der Regel zum Zeitpunkt der Aufwandsermittlungen nicht beurteilen. Es ist deshalb auch schwer, während der Problemanalyse den notwendigen Genauigkeitsaufwand für das Erfassen der einzelnen Datengruppen festzulegen.

Für kleine betriebliche Abläufe wird ein solches Simulationsmodell vielleicht praktikabel sein. Um jetzt eine Antwort auf unsere unternehmerische Frage zu erhalten, können wir mit einer Simulation beginnen, innerhalb eines vorgegebenen Spielraums automatisch durch Variation verschiedenster Größen zu versuchen, ein annähernd optimales Produktionsspektrum zu ermitteln. Dieses Ergebnis kann als Vorschlag für eine Entscheidung dem Manager vorgelegt werden und kann in diesem Sinne bedingt als Decision Support bezeichnet werden.

Eine Begründung dieser Entscheidung wird vom System nicht gegeben, auch fehlen Hinweise auf erfolgversprechende Änderungsrichtungen. Ebenso sind Unternehmensplanspiele, die heutzutage recht einfach mit Spreadsheets realisiert werden können, nur dafür geeignet, bilanzierende betriebliche Möglichkeiten und Wechselfälle in einem If-then-Spielchen abzubilden. Da dabei stets der Manager selbst mit seinem Erfahrungsschatz und Einfühlungsvermögen an den Knöpfen beziehungsweise Parametern dreht, kann er intuitiv häufig recht erfolgsträchtige Änderungsrichtungen abprüfen. Der Zuwachs im Betriebsergebnis wird ihm so bei jeder Spielrunde immer wieder vor Augen geführt. Das erklärt wohl auch die große Beliebtheit bei Managerschulungen - wird man doch wieder an die unbefangene Zeit des Monopoly-Spielens zurückerinnert .

Mathematische Verfahren der OR-Forschung

Nach einigen Nächten abwechslungsreicher, aber auch vielleicht zur Verzweiflung anregender Szenarien, wird ein bereinigtes und mit den betrieblichen und marktseitigen Möglichkeiten harmonisierendes Produktspektrum gefunden sein. Die Verbesserungen zur vorhandenen Situation sind meßbar, die Änderungen begründbar.

Es sollen hier nun noch die mathematisch verwurzelten Verfahren erwähnt werden, wie sie zum Beispiel in der Operations-Research-Forschung entwickelt werden. Dazu gehören Optimierungsalgorithmen verschiedenster Art, insbesondere die Methoden der linearen Optimierung und deren Weiterentwicklung.

Besonders die lineare Optimierung wirft ja nicht nur die Lösung einer Aufgabenstellung aus, sondern erlaubt unter den Möglichkeiten, die die moderne Rechentechnik bietet, auch die komplexen Wirkungen von Einflußgrößen zu berechnen - die Lösung ist mathematisch strukturiert. Im Falle unserer Produktbereinigung heißt das, daß nicht nur ein unter den vorgegebenen Bedingungen optimales Produktspektrum gezielt berechnet werden kann, sondern darüber hinaus alle wirklich einschränkenden Bedingungen (Engpässe) in ihrer betrieblichen Sensitivität bewertet werden. Der Manager sieht an dieser Stelle die beträchtlichen Änderungsrichtungen und kann abweichend von der ursprünglichen Aufgabenstellung erweiterte Bedingungen zulassen und erneut die Optimierung starten. Auch so lassen sich bei etlichen Versuchen aus betrieblichen Vorgaben zielgerichtet Lösungen finden.

Das Besondere an der von uns entwickelten Komplexmethode ist jedoch, daß der Manager im Augenblick, wo er die erste Lösung seiner ursprünglichen Aufgabe sieht und erweiterte Bedingungen zuläßt, durch die Komplexmethode automatisch den zweckmäßigsten (optimalen) Bereich der komplex erweiterten Bedingungen berechnet bekommt, der ausreicht, um mit kleinstem Aufwand den größten Zuwachs zum betrieblichen Ergebnis zu erhalten. Das ist eine direkte Gratwanderung zum Gipfel ohne zur Verzweiflung treibende Szenarien in der Steilwand. Unser Managementteam kann so innerhalb kürzester Zeit, in wenigen Dialogrunden, in denen aber immer noch Erfahrung und Feeling gefragt sind, zu dem optimalen Produktspektrum gelangen, welches im Einklang steht zu betrieblichen Gegebenheiten und marktpolitischen Möglichkeiten und damit eine Unternehmensstrategie definieren.

Know-how eines Managers als Wissensbasis

Die Einbindung von komplexen Optimierungsverfahren in Expertenssysteme befindet sich derzeit noch in der Entwicklung. Ein solches System müßte in unserem Fall das Know-how eines Managers gespeichert haben, um selbständig in der Lage zu sein, ursprünglich vorgegebene Bedingungen im Rahmen aller Möglichkeiten und modellseitig interner Empfehlungen logistisch richtig zu verändern. Eine anfängliche Aufgabenstellung dürfte ein solches System also basierend auf Expertenwissen eigenmächtig modifizieren.

Das Ergebnis wäre dann bei guter Wissensbasis mit dem im Mensch-Computer-Dialog erreichten Resultat vergleichbar. Der Unterschied besteht darin, daß kein menschlicher Eingriff nötig ist, dadurch die Prozedur kürzer dauert, und daß nicht immer ein Experte anwesend sein muß. Letztendlich wird aber auch in diesem Fall der Manager sich mit dem Vorschlag des Computers kritisch auseinandersetzen müssen und die Realisierung von seiner persönlichen Zustimmung abhängig machen.

Wer jetzt aber meint, die Komplexmethode sei wegen der bisherigen Beispiele nur auf Produktbereinigung anwendbar, verkennt ihre universellen Einsatzmöglichkeiten. Geeignete Anwendungsgebiete konnten für die Komplexmethode bereits in den Bereichen Produktionsplanung, Transportlogistik und Lagerwirtschaft erschlossen werden.

Neben der langfristigen Entscheidung, welche Produkte überhaupt gut zu den betrieblichen Möglichkeiten und den Marktgegebenheiten passen - siehe oben das Problem Produktbereinigung -, verstehen wir vor allen Dingen unter Produktionsplan-Optimierung die mittel- und kurzfristigen Planungen. Das heißt also zum Beispiel die Aufgabe, neben dem optimalen Produktionsprogramm die Produktionsaufträge zeitlich so zu koordinieren, daß eine kostengünstige Fertigung möglich wird beziehungsweise der pro Zeiteinheit erwirtschaftete Deckungsbeitrag maximal wird. Dazu muß natürlich eine gewisse Flexibilität in den Fertigungsterminen möglich sein, zumindest für einen Teil der Aufträge oder fertigungstechnische Alternativen der anzuwendenden Technologien (Ausweichtechnologien) zur Verfügung stehen.

Der iterative und dialogorientierte Charakter der Komplexmethode gestattet es dabei besonders gut, auf Störfälle zu reagieren. Dies können stornierte oder eilige Aufträge sein, Störungen in den Anlagen oder Ausfälle in der Belegschaft.

Komplexmethode ergänzt Simulationswerkzeuge

Die für die Komplexmethode notwendige Modellierung gemäß den Methoden der linearen Optimierung ergibt als Nebenprodukt das Zahlenmaterial, das für eine fein abgestimmte Termin- und Kapazitätsüberwachung brauchbar ist. Bei komplizierten Anlagen dient die Komplexmethode unter anderem dazu, einen optimalen Abarbeitungsfluß zu berechnen.

Im Falle der kurzfristigen Planung - zum Beispiel der Tagesplanung - hat sich eine Kombination aus Komplexmethode und Simulationswerkzeugen als fruchtbar herausgestellt. Rechnet die Komplexmethode das optimale Produktionsvolumen, also die zu fertigenden Aufträge aus, so kann mit Hilfe der Simulation der Soll-Ablauf im Zeitraffer dem Disponenten vorgeführt werden.

Da einige Simulationen auch für den Echtzeiteinsatz geeignet sind, kann während der Produktion auf einem Leitstandrechner Soll und Ist abgeglichen werden. Gravierende Störfälle können dann eine neue Optimierungsrunde auslösen und eine den neuen Umständen entsprechende Sollvorgabe ermitteln.

Überhaupt scheint uns die Verbindung von moderner mathematisch strukturierter Optimierungssoftware und leistungsfähigen interaktiven Simulationstools vielversprechend zu sein. Es werden so die Vorteile beider Wege genutzt. Die Komplexmethode hat sich bislang bestens mit dem Softwaresystem Timer verbinden lassen, welches im Echtzeitbetrieb oder im Zeitrafferverfahren eine detaillierte Maschinenbelegung, Personalzuordnung und Maschinenlogistik liefert.

Anwendung: Transportlogistik

Im Bereich der Transportlogistik eröffnet sich ein weites Feld von möglichen Anwendungen. Neben der klassischen Touren- und Verteilungsoptimierung wurde auf neuartige Weise eine Softwarelösung zur Stauraumoptimierung geschaffen, die sich für die Stauraumplanung von Eisenbahnwaggons, Lkws, Container und Schiffen verwenden läßt. Im Bereich eines Containerterminals erfordert die Berechnung von Stapelplätzen ebenfalls anspruchsvolle Optimierungsalgorithmen.

In Konzernen mit zahlreichen Produktionsstätten hat bei der Entscheidung, welcher Auftrag für welchen Kunden in welchem Werk angefertigt werden soll, die Transportoptimierung ebenfalls einen hohen Stellenwert. Hier, aber auch bei vielen anderen Problemen, können die einzelnen Optimierungsaufgaben nicht getrennt werden. Neben den Aufwendungen für den Transport müssen nämlich die Fertigungskosten der einzelnen Werke mitberücksichtigt werden. Wir erhalten hier eine neue Klasse von Aufgaben der Produktions-Transport-Optimierung.

Ebenso findet man sehr häufig die Produktionsplan-Optimierung gekoppelt mit der Touren-Optimierung. Fertigt nämlich ein Betrieb Produktionslose, die direkt von einem Lkw ohne großes Versandlager ausgeliefert werden, so muß bei der Produktionsplanung an die rationelle Tourengestaltung und Tourenauslastung gedacht werden und umgekehrt. Verfahren, die solche komplexen Zusammenhänge nicht berücksichtigen können, haben eine zu geringe Akzeptanz.

Auch hier lassen sich zunächst unabhängige Aufgabenstellungen finden. Ein volkswirtschaftlich sinnvolles Ziel sollte es nicht sein, die eigenen Lagerprobleme lediglich auf den Lieferanten zu verlagern, was ja häufig bei den Just-in-time-Verfahren passiert. Statistische und prognostizierende Verfahren geben die Basis, um zum Beispiel Mindesteinlagerungsmengen, Bestellzeitpunkte und Bestellmengen optimal zu berechnen. Ebenso kann ein Hochregallager heute nicht nur chaotisch verwaltet werden, sondern die Einlagerungsplätze können so optimiert werden, daß die Kosten für Ein- und Auslagerung niedrig gehalten werden. In einem chaotischen Plattenlager werden zum Beispiel wegen besserer Ausnutzung des Lagervolumens mehrere Artikel übereinandergelagert. Die Komplexmethode kann hier mithelfen, Lagerplatz, Lagerreihenfolge und Kranbewegungen so aufeinander abzustimmen, daß kostenminimales Arbeiten möglich wird. Aber gerade in diesem Anwendungsfall ist eine Kopplung zur übrigen Produktion sehr sinnvoll und kann den Effekt einer Optimierung erheblich verbessern.

Um auf die mögliche Einsatzbreite der komplexen Optimierung hinzuweisen, seien hier noch weitere realisierte Anwendungen aufgezählt. In einer Klinik beispielsweise wird die komplexe Optimierung herangezogen, um bei Risikogeburten den jeweils optimalen Termin zu berechnen. In einem Chemiewerk werden solche Lösungswege genutzt, um die Anzahl notwendiger Versuche beim Auffinden optimaler Rezepturen zu verkleinern. Schließlich sei auf die vielfältigen Applikationsbeispiele im Rahmen einer optimalen Materialwirtschaft hingewiesen.

Die Philosophie der Komplexmethode

Da die CW kein Organ der Operations-Research-Wissenschaftler ist, versuchen wir uns hier darauf zu beschränken, die Unterschiede zu anderen Optimierungs- und Simulationsprogrammen zu beschreiben und möglichst wenig Formalismus zu betreiben.

Die übliche Struktur eines Entscheidungsweges sieht meist folgendermaßen aus: Aufgabe-> Lösungsweg-> Lösung

Dabei wird die Aufgabe vom Menschen gestellt, der Lösungsweg bei all den hier betrachteten Verfahren durch den Computer ausgeführt und die Lösung wieder dem Menschen präsentiert. Selbstverständlich kann jetzt ein Sachbearbeiter erneut die Aufgabe in veränderter Form stellen, der Computer die Lösung finden, und eine neue kritische Analyse kann beginnen. Solche Runden können als unternehmerische Planspiele ganz unterhaltend sein und gute Resultate erbringen.

Um die Voraussetzung dafür zu schaffen, ist es aber in jedem Fall notwendig, die Aufgabe und die dafür notwendigen Modelldaten vollständig und sehr präzise zur Verfügung zu haben. Denn welche Größen wirklich beschränkend an der Lösung beteiligt sind, kann der Sachbearbeiter nicht von Anfang an sehen. Klassische Betriebsmodelle sind - wegen der Genauigkeit des Modells bis ins Detail hinein - stets große und damit schwerfällige Instrumente. Zur Berechnung wird selbst auf Großsystemen sehr viel Zeit gebraucht. Im Einsatz befinden sie sich heute meist bei starren Aufgaben, die Variationen im Aufgabenbereich nicht zulassen.

Die Komplexmethode geht davon aus, daß die Aufgabenstellung selbst in Frage gestellt werden darf. In der Praxis erfolgt dies ja ständig bei Simulationen, Planspielen und Trial-and-error-Methoden. Dabei kann die Aufgabenstellung vom Sachbearbeiter durch Intuition oder Erfahrung verändert werden oder durch Parametervariation durch ein Programm selbst. Erfahrungsgemäß sind jedoch sehr viele Versuche notwendig, um eine stabile Lösung zu erhalten.

Die Komplexmethode ist also iterativ durch die Komplexschritte aufgebaut und entspricht somit dem schrittweisen Charakter des Entscheidungsprozesses. Sie ermöglicht auf der Basis einer zugelassenen Elastizität der Modelldaten, daß entsprechend den natürlichen Gegebenheiten, eine Entscheidungsoptimierung mit unvollständiger beziehungsweise unscharfer Information beginnen zu müssen, entsprochen werden kann. Die erste Lösung gibt demgegenüber erste Disproportionen zu erkennen und durch die bekannten Wirkungsfaktoren kritischer Restriktionen Hinweise, für welche Bedingungen Veränderungsmöglichkeiten im nächsten Komplexschritt vorgesehen werden sollten.

Auf diese Weise erlaubt die Komplexmethode auf jeder Iterationsstufe eine Rückkopplung von der Lösung auf die Aufgabenstellung, das heißt auf das Optimierungsmodell selbst.

Der Entscheidungsablauf der Komplexmethode hat die Form:

- > Aufgabe- > Lösungsweg- > Lösung

->Analyse <- Rückoptimierung

<- Mensch-Computer- < -Dialog

Dabei wird zunächst auch wieder die Aufgabe vom Menschen gestellt der Lösungweg vom Computer abgearbeitet und die Lösung präsentiert. Aber nicht nur die Lösung, sondern auch eine vollständige Analyse der Lösung. Sie gibt an, welchen Einfluß alle Eingangsdaten der Aufgabenstellung auf die Lösung haben. Hier erkennt man einschränkende Bedingungen mit ihrem betriebswirtschaftlichen Gewicht (Engpässe, Schwach- und Starkstellen), Rationalisierungsschwerpunkte und Disproportionen. An dieser Stelle muß derzeit noch ein Fachmann oder ein Team mitdenken. Aber das Problem ist übersichtlich geworden. Erfahrungsgemäß sind nämlich nur zwei bis drei Prozent aller ursprünglichen Daten dafür verantwortlich, daß die Lösung nicht besser wurde. Nur für diese relativ kleine Datenmenge wird zusätzlicher Bewegungsspielraum vom Programm angefordert. Der Mensch muß entscheiden, ob und wieviel er maximal zuläßt beziehungsweise verwirklichen kann.

Im Rahmen der Rückoptimierung berechnet die Komplexmethode nun automatisch, wieviel von diesen Zusatzintervallen überhaupt in ihrer komplexen Verträglichkeit möglich und notwendig sind, um in einer weiteren Hinoptimierung mit möglichst kleinem Aufwand den größten Effekt für die Lösung zu erzielen.

Dies ist eine philosophische Umkehrung der eigentlichen Aufgabe. Die Frage lautet nämlich nun, wie muß die Aufgabenstellung optimiert werden, um eine weitere verbesserte Lösung zu erhalten.

PCs sorgten für Ausbreitung

Die Praxisnähe hat ihren Grund in folgenden Eigenschaften der Komplexmethode:

- Die Aufgabe kann auf einem groben, vereinfachten und damit kleinen Modell basieren.

- Die Daten müssen a priori nicht exakt sein. Unvollständigkeit und Ungenauigkeit sind am Anfang zugelassen.

- Die Aufgabe darf sich während einer Sitzung andern (Störfälle).

Die Komplexmethode führt die Anwender nämlich von sich aus dahin, wo "was los" ist. Daten, die keinen kritischen Einfluß auf die Lösung haben, brauchen auch nicht exakt zu sein. Nur dort, wo es darauf ankommt, sind Verfeinerungen des Modells und möglichst exakte Daten notwendig. Und die in der Praxis ja täglich vorkommenden Störfälle fließen problemlos in die nächste verbesserte Aufgabenstellung ein. Die Veränderungsrichtungen in der Aufgabenstellung können dabei sein: extensive Erweiterungen der einschränkenden Bedingungen (Erweiterung von Engpässen, Begründung der Investitionen), intensive Verbesserungen und Rationalisierungen (Verminderung der Aufwände) und zielorientierte, strategische Änderungen (Preispolitik).

Vor allem die Softwarelösung für die arbeitsplatznahen Personal Computer hat zu einer breiten Anwendung der Komplexmethode geführt. Man kann sagen, daß die Entscheidungsoptimierung in dieser flexiblen und dialogorientierten Form den schon seit der Entwicklung der linearen Optimierung im Jahre 1939 erhofften Durchbruch jetzt erreicht hat und zu einem akzeptierten Werkzeug des Managers geworden ist.

Die Firma Anthon in Flensburg ist eine mittelständische Maschinenfabrik, die vorrangig Maschinen und komplette Anlagen für die holzverarbeitende Industrie herstellt, zum Beispiel Plattenaufteilautomaten für Spanplatten, Schleifmaschinen und Spezialmaschinen.

Seit über einem Jahr entwickelt und installiert das Softwarehaus Cantor Software GmbH, Lich/Hessen, ein Decision-Support-System für das betriebliche Management bei Anthon. Dieses Programmiersystem mit der komplexen Betriebsoptimierung soll dazu dienen, anfallende Schwierigkeiten zu überwinden.

War der Einsatz von Koliop auch mit den Mühen einer Problem- und Betriebsanalyse, sowie dem Schulungsaufwand der Mitarbeiter verbunden, so lassen sich jetzt laut Organisationsleiter Karsten Lundt folgende Vorteile erkennen:

Vorteile bei der langfristigen strategischen Planung

"Wir verfügen jetzt", so Lundt, "über ein Instrument, mit dem wir die Marktanforderungen mit den kapazitiven Möglichkeiten unserer Firma in Beziehung bringen können. Dabei werden die Schwachstellen und die Disproportionen ermittelt. Im darauffolgenden Mensch-Computer-Dialog werden auf der Basis der Komplexoptimierung Informationen für das Management erstellt, die die Grundlage für Investitions-, Rationalisierungs- oder Sanierungsmaßnahmen zur Überwindung der Schwachstellen darstellen.

Vorteile bei der kurz- und mittelfristigen Planung

Durch die Möglichkeiten der wechselseitigen Vorwärts- und Rückwärtsoptimierung sind wir mit Koliop in der Lage, kürzere Fertigungszeiträume schnell und flexibel auf die gegebenen Erfordernisse anzupassen. Bei drohender Kapazitätsüberlastung erhalten wir, ähnlich einem Frühwarnsystem, umgehend die notwendigen Informationen, um die uns zur Verfügung stehenden Leitungsmaßnahmen rechtzeitig und mit hoher Effektivität einzusetzen.

Wir sind jetzt in der Lage, auf unvorhergesehene positive und negative Störungen durch erneute komplexe Optimierungsschritte interaktiv zu reagieren. Zweckmäßigste Maschinenbelegung und Durchlaufplanung wird mit dem Programm Timer realisiert, welches vor allem wegen seines zeitdynamischen Ansatzes eine gute Unterstützung für die Produktionssteuerung bietet. Es übernimmt die von Koliop errechneten Plandaten und setzt sie in Maschinenbelegungs-, Personenzuordnungs- und Materiallogistikpläne um.

Vorteile bei der Kundenvertragsanbahnung:

Hier können mehrere Angebotsvarianten sofort nach dem Bekannt werden der gewünschten Baugruppenparameter des Kunden in bezug auf die betrieblichen Realisierungsmöglichkeiten durchgerechnet werden. Die jeweilige Anlagenspezifikation, Lieferpreise und frühestmöglich abgesicherte Liefertermine können noch während der Verhandlung dem Kunden übergeben werden."

Die Schwäbische Glashandelsgesellschaft Kaiser & Haisermann GmbH & Co, Ulm, ist ein mittelständisches Unternehmen der Flachglasbranche mit zirka 430 Mitarbeitern. Zum Kundenstamm zählen etwa 4500 Betriebe der mittelbaren und unmittelbaren Glasbranche.

Für die komplexe Betriebs- und Produktionsoptimierung wurde das Projekt BEPO (Betriebs- und Produktionsoptimierung) mit Hilfe von Koliop entwickelt. In einer Grob- und Feinanalyse wurden die Voraussetzungen für seine mathematische Modellierung geschaffen.

Das Modell verbindet fertigungstechnologische, marktorientierende und betriebswirtschaftliche Restriktionsgruppen mit allen Produkten des Sortiments. Alle Restriktionen können, je nach strategischer Aufgabenstellung, als Zielfunktion, einzeln oder kombiniert, aufgerufen werden. Zu den Leistungskomponenten des Projektes BEPO zählen laut DV/Org.-Leiter Günther Schramm

- die Optimierung von Planungsaufgaben auf dem Gebiet der Produktion, des Absatzes und der Kapazitätsausnutzung,

- die Optimierung von Absatzstrategien und Sortimentsbewertungen, beziehungsweise Möglichkeiten der Produktbereinigung,

- die Optimierung des Technologieeinsatzes bei Alternativ-Technologien mit unterschiedlichen Kosten,

- die Optimierung der Art und des Umfanges von Rationalisierungsstrategien,

- die Leistungsbewertung in der Produktion und im Versand,

- statistische Folgerechnungen einschließlich grafischer Interpretationen.

Unterstützt wird das Projekt BEPO durch die Terminkapazitätsplanung TEKAP. Diese ist durch die Ablaufplanung TIMER, die eine detaillierte Maschinenbelegung, Personalzuordnung und Materiallogistik liefert, für die automatische Generierung der Optimierungsdatei nötig.

Die rechentechnische Realisierung erfolgt auf PCs. Es ist vorgesehen, das Programmiersystem Koliop in ein neues, vernetztes EDV-System der 4. Generation einzubinden, um die Optimierungsdatei mittels moderner Datenbanklösungen zu jeder beliebigen Zeit aktuell zu generieren und für strategische Optimierung zur Verfügung zu stellen.

Mit dem Werkzeug Koliop/TIMER ist das Management in der Lage, operative und strategische Informationen zu erzeugen, die folgende Führungsaufgaben unterstützen:

- für die Arbeitsvorbereitung eine produktionsorientierte Kapazitätsauslastung nach den täglichen Gegebenheiten,

- für die Fertigungsleitung eine kurzfristige Unterstützung für den Personal- und Maschineneinsatz im Hinblick auf den Auftragsbestand mit seinen vorgegebenen Lieferterminen,

- für die Betriebsleitung eine strategische Entscheidungshilfe für Rationalisierungsmaßnahmen und die Begründung der notwendigen Investitionsmaßnahmen und

- für den Vertrieb und Absatz als Planungsinstrument der gezielten Verkaufsförderung innerhalb des Produktsortiments.