Im Wettbewerb der Supply Chains konzentrieren sich Unternehmen immer stärker auf ihre Kernkompetenzen und reduzieren ihre Wertschöpfungstiefe. Das Eingehen von strategischen Kooperationen mit Zulieferern und Kunden spannt ein weit verzweigtes und mehrstufiges Beschaffungsnetzwerk. Losgelöst von der veralteten und starren Sichtweise einer Lieferkette wächst mit dem modernen Ansatz des Supply Networks die Komplexität überbetrieblicher Aktivitäten. Aufgrund einer globalen Vernetzung rückt die Informationsbereitstellung immer mehr in den Fokus der Unternehmen. Die IT gilt als Enabler überbetrieblicher Koordination. ERP-Systeme werden mit Advanced-Planning-Systemen gekoppelt und standardisierte zwischenbetriebliche Schnittstellen gewähren eine netzweite adressatengerechte Informationsversorgung, ohne die ein flexibles Reagieren auf wechselnde Kundenbedürfnisse nicht möglich ist. Die beiden Konzepte Available to Promise und Capable to Promise dienen einer globalen Verfügbarkeitsprüfung. Die Simulation spielt bei der Analyse von Prozessen eine große Rolle, deshalb findet diese Technik auch ihre Anwendung in der Logistik. Ein reales oder geplantes System mit seinen dynamischen, ereignisorientierten Prozessen, wird mit einem gewissen Detaillierungsgrad in einem Modell abstrahiert. In Beschaffungsnetzwerken findet die Simulation als unterstützendes Instrument ihre Anwendung bei der Entscheidungsfindung in der Planung und Koordination von Material- und Informationsflüssen. Sofort verfügbare und aktuelle Informationen sind essentiell für den reibungslosen Ablauf unternehmensübergreifender Prozesse. In einem mehrstufigen Beschaffungsnetzwerk ermöglicht die Kopplung der IT-Systeme der Unternehmen eine adressatengerechte Informationsversorgung. Im Hinblick auf eine globale Informationsbereitstellung und Gewährleistung eines netzweiten Informationsflusses ist die Information als neuer Wettbewerbsfaktor anzusehen.

Textprobe: Kapitel 4.2, Anwendungsgebiete und Ziele der Simulation: Die rasante Entwicklung der Informations- und Kommunikationstechnologie wirkt sich positiv auf den Gebrauch der Simulationstechnik als Planungsinstrument aus. Die Simulation ist zu einem wichtigen und wirtschaftlichen Werkzeug geworden und wird bei den unterschiedlichsten Aufgabenstellungen eingesetzt. Grundsätzlich wird das Verfahren der Modellierung und Simulation herangezogen, wenn das zu untersuchende System nicht existiert, weil es erst geplant wird, die Analyse am realen System zu gefährlich oder zu aufwändig ist (Flugsimulator, Crashtest, etc.) oder wenn Vorgänge in der Realität zu schnell beziehungsweise zu langsam ablaufen, was bei chemischen Reaktionen häufig der Fall ist [ITWI13]. Sie ist zu einer kostengünstigeren, sicheren und gegenüber konventionellen Experimenten schnelleren, flexibleren und ressourcenschonenderen Alternative geworden [MATT97, S. 1]. Mit Hilfe von leistungsstarken Rechensystemen lässt sich das Verhalten von komplexen Konstrukten, wie das Eisenbahn- oder Verkehrssystem, simulieren und beobachten. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse dienen der Verbesserung des Systems, indem sie beispielsweise einen effizienteren Ablauf ermöglichen, und können in die Realität umgesetzt werden. Umweltsimulatoren oder Simulatoren für Elektronikanwendungen zur Überprüfung von Schaltkreisläufen sind weitere Einsatzmöglichkeiten der Simulationstechnik [ASIM03, S. 4]. Die genannten Beispiele decken nur einen Teil der Anwendungsgebiete der Simulation ab. Durch die stetige Weiterentwicklung der IuK und deren technischen Möglichkeiten werden sich auch die Anwendungsgebiete der Simulation erweitern. Die Simulation setzt sich folgende, allgemein formulierte Ziele [KUHN98, S. 7f MATT97, S. 2]: - Entscheidungshilfe beim Systementwurf, - Erkennen der Auswirkungen verschiedener Parameter auf das Zielsystem (Sensitivitätsanalyse), - Schlussfolgerungen über das dynamische (Ablauf-) Verhalten des Systems, - Prognose des Systemverhaltens, - Validierung eines geplanten Systems, - Modellanimation zur Veranschaulichung komplexer Systemvorgänge. Der Einsatz der Simulationstechnik ermöglicht eine Analyse von umfangreichen und komplizierten Systemen. Das abstrahierte Modell lässt sich beobachten, überprüfen und bewerten, ebenso der Einfluss stochastischer Kennzahlen und die Variation der einzelnen Systemparameter. Die theoretisch unbegrenzte Anzahl durchführbarer und wiederholbarer Experimente an einem animierten Modell, erklären das dynamische Verhalten des Systems. Die Erstellung eines kostengünstigen Experimentierfeldes ist ein zusätzlicher Vorteil der Simulation [WARS97, S. 10]. Gegenüber mathematisch formalen Modellen, die entweder mit einer optimalen oder keiner Lösung enden, besitzen Simulationsmodelle, denen ein iterativer Verbesserungsprozess zugrunde liegt, eine oder gegebenenfalls mehrere Lösungen, die anschließend bewertet werden müssen [FEHR12a, S.33]. Für die spezielle Problemstellung kann dementsprechend aus verschiedenen Lösungsalternativen die passende gewählt werden. Die Simulation ist als technisches Hilfsmittel zur Entscheidungsfindung in Unternehmen fest etabliert und von großem Nutzen. Sie dient allgemein der Verbesserung und Absicherung sämtlicher Planungsaufgaben [ASIM03, S. 26]. Mit ihrer Hilfe werden Fertigungsanlagen, Hochregallager oder Paketsortieranlagen geplant, erstellt und getestet. Beispielsweise wird ein Fertigungssystem am Computer modelliert, den Bedürfnissen angepasst, die Parameter dementsprechend eingestellt und in die Realität umgesetzt. Bei herkömmlicher Planung ist ein mehrfacher Umbau der Anlage nicht auszuschließen, was mit hohem Aufwand und hohen Kosten verbunden ist. Mit dem animierten Modell lassen sich einzelne Komponenten flexibel bewegen, ändern oder austauschen und die Systemparameter so einstellen, bis das gewünschte Ziel erreicht ist. Die Automobilindustrie, die als Vorreiter angesehen wird, was den Einsatz von Simulation als rechengestütztes Planungswerkzeug betrifft, entwirft mit diesem Prinzip komplette Produktionsanlagen und hat somit einen noch effizienteren Fertigungsablauf erzielen können [BAYE03, S. 1f]. Einen weiteren Ansatzpunkt findet die Simulation bei der Betriebsführung. Simulationsmodelle unterstützen die Personalplanung und bieten bei richtiger Anwendung eine Schulung des Bedienpersonals [ASIM03, S. 28]. 4.3, Grenzen der Simulation: Neben den weitreichenden Anwendungsgebieten und Vorteilen der Simulation als rechengestütztes Analyse- und Planungswerkzeug sind bei dieser Methode Grenzen gesetzt und Nachteile zu nennen. Grundsätzlich muss abgewogen werden, ob der Einsatz einer Simulation generell und aus der wirtschaftlichen Perspektive von Nutzen ist. Entscheidend ist der Aufwand der Modellierung. Simulationsmodelle sind keine exakte Abbildung des realen Systems. Fraglich ist inwieweit sich die gewonnen Erkenntnisse des abstrahierten Modells in die Realität übertragen und anwenden lassen. Einer zu detaillierten Modellierung mangelt es beispielsweise an Transparenz. Ergebnisse einer Simulation garantieren nicht deren Funktionalität in der Wirklichkeit. Daher ist die Validierung der Modelle ein bedeutender Bestandteil der Simulationstechnik [WARS97, S. 11 MATT97, S. 6f]. Wie in Kapitel 4.1.2 erwähnt bilden Daten die Ausgangsbasis jeder Simulation. Treten bei der Datenbeschaffung Ungenauigkeiten oder Fehlinformationen auf, sind die Erkenntnisse des Simulationsmodells unbrauchbar (GIGO-Prinzip = Garbage in - Garbage out). Ebenfalls schwierig gestaltet sich die Bewertung und Interpretation der Ergebnisse. Die Simulation liefert kein optimales Ergebnis, sondern Lösungen mit Näherungswerten. Häufig werden in der Praxis entscheidende Systemparameter ignoriert oder vernachlässigt. Folglich kann sich die Entscheidung für eine Lösung als Fehlschlag erweisen [WARS97, S. 11f]. Komplexe Simulationsmodelle stellen hohe Anforderungen an die Modellierungssoftware hinsichtlich Modularisierung, Wiederverwendbarkeit von Modellbausteinen und Dokumentation. Simulationen können daher sehr rechenzeitaufwändig sein [MATT97, S. 5f]. Das Vorhandensein vieler Softwarewerkzeuge, zum Teil eigens für spezielle Anforderungen entwickelt, stört den weitreichenden Einsatz der Simulationstechnik. Modelle, die mit unterschiedlicher Software erstellt wurden, sind untereinander nicht kompatibel. Das Fehlen von Standards ist eine große Hürde der Simulation [BAYE03, S. 1]. Die Durchführung einer Simulation ist als Projekt zu verstehen. Demnach kann typisches Fehlverhalten im Projektmanagement zum Scheitern einer Simulation führen. Der Ausgang des Projekts hängt von der stetigen Abstimmung und engen Zusammenarbeit zwischen Planer und Simulationsexperten ab [ASIM03, S. 27]. Mangelnde Kommunikation aller Beteiligten erschwert die Erreichung der zuvor definierten Ziele. Die Grenzen dieser Analysemethode zeigen, dass die Simulation an sich kein Ersatz für die Planung ist. Vielmehr ist sie ein Werkzeug, um komplexe Systeme zu beherrschen und leistet Hilfestellung bei anfallenden (Planungs-) Entscheidungen. 4.4, Simulation in der Planung von Supply Networks: Planungssicherheit entlang der Supply Chains eines Supply Networks ist von großer Bedeutung für deren Funktionalität und effiziente Abläufe. Die unternehmensübergreifenden Geschäftsprozesse innerhalb des Netzes zeichnen sich durch hohe Komplexität aus. Unvorhersehbare Ereignisse, wie kurzfristige Auftragsänderungen lassen die Planbarkeit solcher Prozesse unmöglich erscheinen. Im Rahmen des Supply Chain Managements findet die Simulation als unterstützendes Instrument ihre Anwendung bei der Entscheidungsfindung in der Planung und Koordination von Material- und Informationsflüssen [ASIM03, S. 6]. Erkennbar ist der Nutzen der Modellierung und Simulation im Sinne einer sicheren Planung in folgenden Aspekten [KUHN98, S. 7 ASIM03, S. 27f]: - Aufzeigen von Verbesserungspotenzialen der Prozesse, - Verbesserung der Einlastung von Aufträgen, - Bewertung von Planungsvarianten, - frühzeitige Identifikation von Fehlplanungen sowie eine Minderung des Planungsrisikos, - Kapazitätsberechnung mit Vorplanung von Ressourcen, - Vorhersage von Konsequenzen bei kurzfristigen Störungen im System. In mehrstufigen Liefernetzwerken lässt sich beobachten, dass bereits kleine Änderungen der Endkundennachfrage stromaufwärts zu immer größeren Ausschlägen in den Bestellmengen führen. Die Folge sind hohe Lager- und Sicherheitsbestände, die mit hohen Kosten verbunden sind, und Lieferverzögerungen oder Fehlmengen, verursacht durch Engpässe. Dieses Phänomen wird als Bullwhip-Effekt, zu Deutsch Peitscheneffekt oder Forrester-Aufschaukelung, bezeichnet. Mit Hilfe von Simulationsmodellen konnte das im Jahre 1958 von Forrester entdeckte Koordinationsproblem erklärt werden [BOEH02, S. 1124]. Damit wies er schon vor mehr als einem halben Jahrhundert auf die Notwendigkeit der ganzheitlichen Betrachtung des Systems hin, doch noch heute ist der Bullwhip-Effekt ein zentrales Problem des Supply Chain Managements. Verzögerung der Informationsübermittlung und -verarbeitung und ein permanent schwankendes Nachfrageverhalten sind die zwei Hauptursachen für das Auftreten dieses Phänomens [BOEH02, S. 1124].

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Marcel Heisig, Master of Science in Wirtschaftsinformatik, wurde am 1987 in Erlenbach am Main geboren. Informationsmanagement, Supply Chain Management und Logistikprozesse mit ERP-Systemen waren die Schwerpunkte seines Studiums an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg. Mit diesem fundierten Wissen als Basis seiner Studie entwickelte und beschreibt der Autor verschiedene Lösungsmodelle zur Koordination eines Supply Networks.