Quantifizierung von Lieferzeitabweichungen zur Unterstützung eines effektiven Supply Chain Risikomanagements

Quantifizierung von Lieferzeitabweichungen zur Unterstützung eines effektiven Supply Chain Risikomanagements von Bogaschewsky,  Ronald, Buscher,  Udo, Wels,  Andreas
Das Thema Supply Chain Risikomanagement (SCRM) hat in den letzten Jahren sowohl in der wissenschaftlichen Literatur als auch in der betrieblichen Praxis sehr stark an Bedeutung gewonnen. Dafür sorgen vor allem aktuelle Entwicklungen im Supply Chain Management wie bspw. der Trend zum Outsourcing, die fortschreitende Globalisierung oder die Reduzierung der Bestände entlang der Wertschöpfungskette. Somit sind die Lieferketten einer Vielzahl von Unsicherheiten ausgesetzt. Die vorliegende Arbeit leistet einen Beitrag, die existierenden Risiken bewerten und berücksichtigen zu können. Auf Basis einer umfangreichen Literaturstudie werden einerseits ein großer Mangel an quantitativen Methoden zum SCRM festgestellt und andererseits notwendige Eigenschaften identifiziert, die eine in diesem Zusammenhang geeignete Risikobetrachtung erfüllen muss. Auf dieser Grundlage wird die Lieferzeitabweichung (LZA) als eine Größe identifiziert, welche die Auswirkungen der relevanten Risiken im Beschaffungsbereich beinhaltet. Eine im Anschluss entwickelte Modellierung erlaubt die Bestimmung der Verteilungsfunktion der zufälligen LZA für jede Lieferbeziehung in einer beliebigen Supply Chain unter Berücksichtigung der existierenden Abhängigkeiten. Im Anschluss werden die verschiedenen Aspekte der Risikobewertung und -steuerung betrachtet. Unter Voraussetzung bekannter LZA wird dabei eine Vorgehensweise präsentiert, welche eine die vorliegende Risikosituation adäquat berücksichtigende Cashflow-at-Risk-Berechnung sowohl für alle Netzwerkpartner einzeln als auch für die Supply Chain als Ganzes erlaubt. Des Weiteren werden Berechnungsmethoden zur kostenoptimalen Bestimmung von Sicherheitsbeständen bzw. zur kostenoptimalen Planung einer gesamten Bestellpolitik unter Berücksichtigung des mit Hilfe von LZA erfassten Beschaffungsrisikos entwickelt.
Aktualisiert: 2022-12-30
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