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Dieser Beitrag ist im Rahmen des Themenspecials "Industrie 4.0" erschienen.

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Mathematische Modellierung Risiken in der Supply Chain mit kleinem Budget minimieren

| Redakteur: Jürgen Schreier

Ein Phänomen - vor allem zu Beginn - der Corona-Pandemie waren Lieferengpässe bei medizinischer Schutzausrüstung oder Hygieneartikeln. Mit Hilfe mathematischer Methoden des Fraunhofer-Instituts für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM lässt sich berechnen, wie mit wenig Mehrkosten das Risiko für Lieferengpässe deutlich gesenkt werden kann.

Die starke Nachfrage nach Hygieneartikeln zu Beginn der Corona-Pandemie sorgte für Lieferengpässe. Teilweise wurde die Ware durch den Handel rationiert.
Die starke Nachfrage nach Hygieneartikeln zu Beginn der Corona-Pandemie sorgte für Lieferengpässe. Teilweise wurde die Ware durch den Handel rationiert.
(Bild: Fraunhofer ITWM)

Niemand hatte damit gerechnet, schließlich lief die Versorgung der Krankenhäuser mit Atemmasken und anderen Hygieneartikeln bis dato reibungslos: Doch in der Corona-Krise kam es immer wieder zu Engpässen bei diesen Artikeln. Denn manche Versorgungsketten, die zuvor funktionierten, brachen aufgrund der notwendigen Einschränkungen im globalisierten Warenaustausch zusammen.

Beispielsweise konnten chinesische Zulieferer oftmals bereits nicht mehr liefern, als hierzulande die Fabriken noch wie gewohnt produzierten – was daher auch die Herstellung von Gütern in Deutschland in Mitleidenschaft zog. Auch andere Unwägbarkeiten können internationale Zulieferer lahmlegen und Zulieferketten beeinträchtigen: Seien es Naturkatastrophen wie Tsunamis, Erdbeben, Stürme oder Hochwasser, seien es Streiks oder unvorhersehbare politische Veränderungen.

Hängt die Produktion einer Firma an nur einem einzigen Zulieferer - Ziel: über Skaleneffekte Kosten sparen -, kann das fatale Folgen bis hin zum Produktionsstillstand haben. Denn bis andere Zulieferer ihre Produktion entsprechend hochgefahren haben und die benötigten Produkte geliefert werden können, kann es eine ganze Weile dauern.

Versorgungsketten analysieren und absichern

Hier setzen mathematische Methoden aus dem Fraunhofer ITWM an. "Die Algorithmen analysieren, wie divers die Supply Chains in den verschiedenen Bereichen des Unternehmens aufgestellt sind, und wie groß dementsprechend das Risiko ist, sich im Ernstfall – also bei regionalen oder globalen Ausfällen – ein drastisches Lieferproblem einzuhandeln", sagt Dr. Heiner Ackermann, stellvertretender Abteilungsleiter am Fraunhofer ITWM in Kaiserslautern.

Globale Beschaffung: Wer allein auf den billigsten Lieferanten setzt, handelt sich erhebliche Supply-Chain-Risiken ein.
Globale Beschaffung: Wer allein auf den billigsten Lieferanten setzt, handelt sich erhebliche Supply-Chain-Risiken ein.
(Bild: Fraunhofer ITWM)

Doch wie lässt sich eine mögliche Versorgungslücke klein halten, und zwar bei nur wenig erhöhten Kosten? Das ist ähnlich wie bei einem Hauskauf: Setzt man auf möglichst geringe Zinsen, handelt man sich dafür das Risiko ein, eine deutlich schlechtere Anschlussfinanzierung abschließen zu müssen Oder geht man besser auf Nummer sicher, zahlt etwas höhere Zinsen, hat die dennoch günstige Finanzierung dafür aber bis zum Schluss gesichert?

Auch für Unternehmen gilt es, zwischen Risiko und Kosten abzuwägen: Setzen die Firmen ausschließlich auf den kostengünstigsten Anbieter, gehen sie damit ein hohes Risiko ein. Beziehen sie hingegen ein Zulieferprodukt von mehreren verschiedenen Anbietern, sinkt das Risiko erheblich.

"Die Differenz in den Kosten ist dabei deutlich geringer als die Differenz im Risiko", weiß Ackermann. Das heißt: Die Risiken sinken bereits bei einem moderaten Anstieg der Kosten von weniger Prozent immens - mit einem kleinen Kostenanstieg lässt sich also bereits viel Risiko umgehen.

Supply Chains multikriteriell optimieren

Wie das individuelle Optimum für eine Firma aussieht, lässt sich mittels der Algorithmen herausfinden. "Über diese können die Unternehmen ihre Supply Chains multikriteriell optimieren - sprich eine für sie optimale Balance zwischen Kosten und Risiken finden", erläutert Ackermann. "Für die Algorithmen, die dahinter liegen, ist es egal, ob die Lieferausfälle durch ein Erdbeben oder einen Virus bedingt sind. Wir machen daher im Gegensatz zu bestehenden Software-Lösungen keine Annahmen, wie wahrscheinlich das Eintreten eines bestimmten Szenarios ist."

Die Einkäufer geben zunächst einmal verschiedene Parameter ein, etwa in welchem Gebiet sie einen Ausfall für wahrscheinlich halten, und wie lange dieser dauern könnte. Die Algorithmen errechnen dann für eben diesen Rohstoff oder dieses Vorprodukt verschiedene Kosten- Risiko-Werte samt den zugehörigen möglichen Lieferanten-Aufteilungen. Auch Optionen wie eine Lagerhaltung von kritischen Produkten, um kurzzeitige Lieferengpässe abfedern zu können, werden dabei berücksichtigt.

Vorprodukte bei Lieferengpässen substituieren

Eine weitere Möglichkeit, die die Algorithmen in Betracht ziehen: Lässt sich ein Rohstoff bei Lieferengpässen eventuell durch andere Materialien ersetzen? Wenn ja, kann dies von vorneherein mit berücksichtigt werden. Die Methode errechnet also Kosten und Risiken für verschiedene Wege, die ein Unternehmen in puncto Zulieferer einschlagen kann. Bei der Firma Procter & Gamble ist bereits eine speziell auf die Bedürfnisse zugeschnittene Variante der Methodik im Einsatz, und zwar in Form einer Software.

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