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SAP AG 2000 Optimierungsverfahren im APO (Gerald Heisig) / 1

Gerald HeisigSAP AG / SCM RIG

Die SCM-Initiative der SAP:Supply Chain Modellierung und

Planung mit dem SAP APO unterVerwendung von optimierenden

Planungsverfahren


Gliederung

� Einleitung� Network Design� Supply Network Planning� Production Planning and Detailed

Scheduling� Transportation Planning and Vehicle

Scheduling� Schlußbemerkung


Einleitung: Supply Chain Management

Hersteller DistributionLieferant

Informationsfluß

Handel Verbraucher

Optimierung der Logistikkette

Cash Flow

Transfer Transfer Transfer Transfer

Die Logistikkette von der Zulieferung bis zum End-verbraucher


Gründe für Supply Chain Management

Verbesserung des

Kundenservices

Reduzierungder

Fertigungs-durch-

laufzeiten

Senkung derLagerbestände

Optimierung von Entscheidungen in einerzunehmend komplexen

Unternehmensumgebung


APO Überblick: Wesentliche Prozesse

� Network Design (Standortplanung)� Bestimmung optimaler Standorte für Werke und

Distributionszentren

� Demand Planning (Absatzplanung)� Prognosen

� Lebenszyklusplanung

� Promotion-Planung

� Supply Network Planning� Langfristige Produktionsplanung (MPS)

� Simultane Material- und Kapazitätsplanung

� Distributionsplanung


APO Überblick: Wesentliche Prozesse

� Production Planning and Detailed Scheduling� Interaktive Fertigungssteuerung

� Reihenfolgeplanung

� Global ATP� Verfügbarkeitsprüfung (ATP)

� Kontingentierungen

� Transportation Planning and VehicleScheduling� Wahl des Carriers und Transportmittels

� Festlegung der Routen


Touren-planung

APO-Optimierungslösungen

APO Überblick: Optimierungslösungen

Palette von Optimierungsverfahren wird auf bestimmtePlanungsfunktionen mit branchenspezifischen Variationen

angewandt

Heuristiken

Lineare Programming /Gemischt-GanzzahligeLineare Programming Genetische

Algorithmen,Constraint-based

Programming,Dekompositionen

Eröffunungsverfahren TP/VS( z.B. Savingsverfahren)Tabu Search

NetworkDesign

Supply NetworkPlanning

PP/DS


Standortplanung

� Problemstellungen:� Bestimmung neuer Standorte für Lokationen

� Zuordnungsverfahren: Zuordnung vonKundennachfragen zu gegebenen Lokationen(Spezialfall von 1.)


Network Design

� Planungsverfahren:� Standortplanung in der Ebene

� Heuristik: Voronoi-Methode und Weber-Verfahren

� Diskrete Standortplanung� Mehrstufiges Warehouse Location Problem

� Inputdaten:� Supply Chain

� existierende und potentielle Lokationen

� Nachfrageprognosen im Planungshorizont

� Kosten: Variable Kosten und Fixkosten


Network Design


Supply Network Planning (SNP)

� Problemstellung: langfristige Produktionsplanung

� SNP-Strategien:� SNP Heuristiken: korrekturbasierte Planung

� Quotierungen

� Produktionskapazitätsprüfung

� Capable-to-Match: Abgleich von Angebot und Nachfrage� Gleicht mittels Prioritäten das Angebot gegen den vorhandenen Bedarf über

Produktions-und Transportkapazitäten ab

� SNP Optimierung: kostenbasierte Optimierung� Optimierung der Produktions-, Transport- und Lagerkosten

� (Gemischt-ganzzahlige) Lineare Programmierung


SNP-Inputdaten

� Lager-, Umschlags-, Transport- undProduktionskapazitäten; Strafkosten für dieÜberschreitung vorhandener Kapazitäten

� Produktionskalender

� Einkaufs- und Lagerkosten pro Einheit für jedesProdukt

Zulieferer

Werk

Distributions- zentrum

Kunde

� Lokationsstammdaten:

�Produktionsprozeßmodelle� Kombination von Planungsstücklisten

und Arbeitsplänen

� Funktionen wie Kuppelproduktion,Produktsubstitution usw.

� Attribute: Produktionskosten, Dauer,Ressourcenverbrauch, Materialfluß

Vorgänge:� Mat.bereitst.

� Vormontage

� Endmontage

� Prüfung

Aktivitäten:� Fertigen

� Rüsten

� Umrüsten

Komponenten:� Komponente

� Beziehung

� Ressource

� Produkt

� Reihenfolge

� Verbrauch

Produkte, Kosten, Sprache u. zeitabhängige Parameter pflegen


SNP-Kostenprofil


SNP-Optimierungsprofil


SNP-Lösung


SNP-Plantafel: Kapazitätssicht nachOptimierungslauf


SNP-Plantafel: Kapazitätssicht nach Heuristiklauf


Vergleich der SNP-Strategien

Geschwindigkeit

Qualität

Prod.-Ressourcen

Andere Ress.

Mehrstufig

Kosten

Prioritäten

Quotierungen

Heuristiken Optimierer CTM

+

-

-

-

+

-

-

+

-

+

global

global

+

+

Material

legt an

��

��

global

Transport

+

-

Bedarf / Material

+

periodenorientiert auftragsorient.


PP/DS: Produktionsfeinplanung

� Problemstellung: kurzfristige Produktionsplanungkontinuierliche, sekundengenaue Planung

� Wechselwirkung zwischen SNP und PP/DS:

50 50 100 40 210 115 45 35

ändern anlegen

ändern anlegen

ändern anlegen

ändern anlegenPP/DS

heute

200 250 160 35

ändernanlegen

ändern anlegen

SNP

Auftr.4711

Auftr.4712

Auftr.4713

Auftr.4714

Auftr.4715

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Auftr.4717

Auftr.4718

Produktionshorizont


PP / DS

� Planungsstrategien:� Make-to-stock

� Make-to-order

� Assembly-to-order

� Inputdaten� PP/DS-Planungsparameter

� Stücklistenauflösung

� Beschaffungsart

� Ressourcen für PP/DS� z.B. Angebotsvarianten (Arbeitszeit, -tage,

Schichtprogramm), Überlappung von Aktivitäten,Rüstmatrix, Engpaßressource


PP / DS: Optimierung der Planung

� Entscheidungsvariablen:� Ressourcenauswahl, Startzeitpunkte der Aktivitäten

� Zielfunktion� Verspätung (durchschnittlich, maximal)� Gesamtdurchlaufzeit� Rüstzeiten, -kosten

� Nebenbedingungen� Zeitrestriktionen zwischen Aktivitäten� Produktions- und Lagerkapazitäten� reihenfolge- und ressourcenabhängige Rüstzeiten� Kalender (z.B. Schichten), Fälligkeitsdaten / Fristen


PP / DS: Optimierer-Umfang

NichtarbeitszeitenFixierte VorgängeVorgänge, die evtl. umgeplant werdenBeziehungenOptimierungsbereich

Start Ende Ressource

A

B

C

D

E


PP/DS-Optimiererprofil


PP/DS: Planungsverfahren

� Genetischer Algorithmus

� Constraint Programming

� Dekompositionstechniken


PP / DS: Genetische Algorithmen (GA)

� GA basieren auf Techniken der Vererbungslehre

� Reihenfolgeprobleme

Anfangspopulation generieren

Eltern auswählen

Lösungen für Nachfolge-population auswerten

Beste Lösungen der Nachfolge-population auswählen

Nachfolgepopulation generieren


PP / DS: Constraint-Programming (CP)

Erste Lösung

Lösungen:durchführbar, gutundurchführbar, schlecht

Variablen ändern

Für jede Lösung Constraintsprüfen

Qualität jeder Lösung prüfen

Undurchführbare undschlechteLösungen entfernen


PP / DS: Dekompositionstechniken

� Zeitliche DekompositionRessource

Planungsfenster Delta Zeit

� Ressourcendekomposition� Prioritätendekomposition� Bottleneckrelaxation� Kombination von Dekompositionstechniken


PP/DS-Plantafel


TP / VS

� Problemstellung� Zusammenfassung bestehender Kundenaufträge zur

Auslieferung� Wahl des Carriers und Transportmodus� Routenfestlegung und Scheduling der LKWs� Ziel: Minimierung der gesamten Transportkosten

� Inputdaten� Fahrzeugkapazitäten� Verträge mit Carriern� Zeitfenster� Auswahl kompatibler LKWs


TP / VS

� Problemklassen� Vehicle Routing Problem

� Pickup and Delivery Problem

� Lösung� Generierung einer Ausgangslösung mittels

Heuristiken

� Verbesserungsverfahren


Schlußbemerkung

� Supply Chain Modellierung und Planung mitdem SAP APO

� Planungsverfahren� (gemischt-ganzzahlige) Lineare Programmierung

� Constraint Programming

� Problemspezifische Heuristiken undDekompositionstechniken

� Meta-Heuristiken


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