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2023 | Book

Computational Intelligence in Logistik und Supply Chain Management

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About this book

Das Buch zeigt komplexe Probleme in den Bereichen Logistik und Supply Chain Management und erörtert fortschrittliche Methoden, insbesondere aus dem Bereich Computational Intelligence (CI), zu deren Lösung. Die ersten beiden Kapitel bieten allgemeine Einführungen in die Logistik, das Lieferkettenmanagement und in die Computational Intelligence. Die folgenden Kapitel behandeln spezifische Bereiche der Logistik und des Supply Chain Managements und diskutieren Lösungsansätze. In Kapitel 3 werden Probleme der Transportplanung, wie z. B. Arten von Vehicle Routing, betrachtet. In Kapitel 4 werden Probleme aus dem Bereich der Produktions- und Lagerverwaltung erörtert. Kapitel 5 befasst sich mit Planungsaktivitäten beim Scheduling. Während in den Kapiteln 3 bis 5 eher Planungsprobleme auf operativer Ebene behandelt werden, geht es in Kapitel 6 um das strategische Problem der Gestaltung einer Lieferkette oder eines Netzwerks. Das letzte Kapitel gibt einen Überblick über akademische und kommerzielle Software und Informationssysteme für die diskutierten Anwendungen.

Es scheint eine Lücke zu geben zwischen allgemeinen Lehrbüchern über Logistik und Supply Chain Management und speziellerer Literatur, die sich mit Methoden der Computational Intelligence, des Operations Research usw. zur Lösung komplexer betrieblicher Probleme in diesen Bereichen befasst. Für den Leser ist es oft schwierig, von einführenden Texten über Logistik und Supply Chain Management zu der anspruchsvollen Literatur über die Anwendung fortgeschrittener Methoden überzugehen. Dieses Buch füllt diese Lücke, indem es Beschreibungen der entsprechenden Probleme und geeignete Methoden zu ihrer Lösung auf dem neuesten Stand der Technik bereitstellt.

Dieses Buch ist eine Übersetzung einer deutschen Originalausgabe. Die Übersetzung wurde mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (maschinelle Übersetzung durch den Dienst DeepL.com) erstellt. Eine anschließende menschliche Überarbeitung erfolgte vor allem in Bezug auf den Inhalt, so dass sich das Buch stilistisch anders liest als eine herkömmliche Übersetzung.

Table of Contents

Frontmatter
1. Einführung in Logistik und Supply Chain Management
Zusammenfassung
In diesem Kapitel geben wir eine kurze Einführung in die Konzepte der Logistik und des Supply Chain Management. Unter Berücksichtigung verschiedener Produktionsfaktoren, Funktionen und Prozesse in einem Unternehmen und unternehmensübergreifend werden beide Begriffe unter Beachtung verschiedener Definitionen aus der Literatur spezifiziert. Danach erfolgt eine kurze Betrachtung der Geschichte der Logistik, gefolgt von einer Diskussion über die moderne Bedeutung von Logistik und Supply Chain Management. Der letzte Abschnitt motiviert den Einsatz von fortgeschrittenen Planungsmethoden, wie sie in den späteren Kapiteln des Buches diskutiert werden.
Thomas Hanne, Rolf Dornberger
2. Computational Intelligence
Zusammenfassung
Dieses Kapitel stellt eine kompakte Einführung in Computational Intelligence (CI) vor. Künstliche Intelligenz (KI) und CI werden kurz miteinander verglichen. CI selbst ist ein Überbegriff, der verschiedene Zweige von Methoden umfasst, von denen die meisten dem Paradigma „von der Natur inspiriert“ folgen. Während sich KI und CI teilweise überschneiden, profitieren die in CI angewandten Methoden von naturinspirierten Strategien und setzen diese in Computeralgorithmen um, wozu als Ausgangspunkt die mathematische Optimierung kurz erläutert wird. CI umfasst fünf Hauptzweige: Evolutionäre Ansätze (Evolutionary Computation, EC), Schwarmintelligenz (Swarm Intelligence, SI), Neuronale Netze (Neural Networks), Fuzzy-Logik (Fuzzy Logic) und Künstliche Immunsysteme (Artificial Immune Systems). Der Schwerpunkt liegt auf EC und SI als den wichtigsten CI-Methoden, die in der Logistik und im Supply-Chain-Management eingesetzt werden. EC ist mit Evolutionären Algorithmen (EA) gekoppelt. Wichtige Methoden, die zu EC bzw. EA gehören, sind Evolutionsstrategien, Genetische Algorithmen (GA), Genetische und Evolutionäre Programmierung, die (multi-objective) Mehrzieloptimierungsalgorithmen Non-dominated Sorting GA (NSGA) und Strength Pareto EA (SPEA), Memetische Algorithmen sowie viele weitere Methoden. Zu den wichtigsten Methoden der SI gehören die Partikelschwarmoptimierung (Particle Swarm Optimization, PSO), die diskrete PSO und die Ameisenkolonieoptimierung (Ant Colony Optimization). EA- und SI-Ansätze werden auch der Klasse der Metaheuristiken zugerechnet, die bei der Suche nach besseren Lösungen in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen allgemeine Problemlösungskonzepte bereitstellen.
Thomas Hanne, Rolf Dornberger
3. Transportprobleme
Zusammenfassung
Der Bereich des Transports gehört zu den wichtigsten Bereichen der Logistik. In diesem Kapitel werden einige Hauptvarianten von Transportproblemen näher betrachtet sowie Methoden, die in der Lage sind, sie zumindest mit ausreichender Qualität zu lösen. Wir diskutieren Zuordnungsprobleme, die eine grobe Transportplanung ermöglichen, Probleme der Ermittlung kürzester Wege, sowie die wichtigsten Arten von komplexeren Tourenplanungsproblemen: das Travelling-Salesman-Problem und das Vehicle-Routing-Problem. Insbesondere für das Vehicle-Routing-Problem werden verschiedene praktisch relevante Varianten betrachtet. Das Kapitel endet mit einer kurzen Diskussion von Netzwerkflussproblemen.
Thomas Hanne, Rolf Dornberger
4. Bestandsplanung und Losgrößenbestimmung
Zusammenfassung
In diesem Kapitel werden Probleme der Bestandsplanung und damit zusammenhängende Planungsaufgaben wie die Bestimmung von Losgrößen für die Beschaffung oder Produktion erörtert. Nach einer Begründung der Bedeutung der Bestandsplanung werden zunächst grundlegende Modelle für das Management von Beständen wie die bekannte Gleichung zur Berechnung wirtschaftlicher Bestellmengen erörtert. Danach werden komplexere Modelle zur Losgrößenermittlung und entsprechende Lösungsansätze aus der Computational Intelligence diskutiert. Anschließend werden einige detailliertere Probleme bei der operativen Lagerplanung und Fragen zur Bestimmung von Lagerorten behandelt. Im letzten Abschnitt dieses Kapitels werden einige Inventory-Routing-Modelle diskutiert, die die Planung von Lagerbeständen mit der Planung von Transportaufgaben kombinieren.
Thomas Hanne, Rolf Dornberger
5. Scheduling
Zusammenfassung
In diesem Kapitel diskutieren wir Scheduling-Probleme und wie Methoden der Computational Intelligence auf sie angewendet werden können. Wir beginnen mit allgemeinen Überlegungen zu Scheduling-Problemen und diskutieren Varianten und einige einfache Lösungskonzepte. Danach werden einige Standard-Scheduling-Probleme detaillierter besprochen, gefolgt von einer Diskussion weiterer Scheduling-Probleme, die für Logistik und Supply Chain Management relevant sind. Danach werden Lösungsansätze aus dem Bereich der Computational Intelligence diskutiert, wobei der Schwerpunkt auf Fragen der Kodierung liegt, insbesondere im Zusammenhang mit der Verwendung evolutionärer Algorithmen. Der Beitrag endet mit einer Diskussion über die Bedeutung und den Erfolg des Einsatzes entsprechender Lösungsansätze insbesondere aus dem Bereich der Metaheuristiken.
Thomas Hanne, Rolf Dornberger
6. Standortplanung und Netzwerkgestaltung
Zusammenfassung
Dieses Kapitel beschäftigt sich mit strategischen Problemen der Planung eines neuen Standorts sowie dem Gesamtproblem der Gestaltung eines Netzwerks. Bereits die Planung eines einzelnen Standorts stellt sich dabei komplex und schwierig dar, da oft viele verschieden Kriterien zu berücksichtigen sind. Wir betrachten verschiedene verbreitete Varianten von Problemen der Standortplanung wie p-Median-Probleme, p-Center-Probleme, Facility Location-Probleme ohne und mit Kapazitäten sowie Weber-Probleme. Ferner betrachten wir Location-Routing-Probleme, bei denen operative Aspekte der Tourenplanung in die Standortplanung einfliessen sowie komplexe Netzwerk-Gestaltungsprobleme mit Hubs (Hub-Location-Probleme) oder mehreren Netzwerkstufen (Multi-Echelon-Probleme).
Thomas Hanne, Rolf Dornberger
7. Intelligente Software für die Logistik
Zusammenfassung
In diesem Kapitel betrachten wir die Frage, inwiefern Methoden aus der Computational Intelligence und verwandten Bereichen in praktische Softwarelösungen umgesetzt wurden und wie weit verbreitet ihre Nutzung durch Unternehmen ist. Wir unterscheiden dabei Software, die hauptsächlich auf Optimierungsalgorithmen ausgerichtet ist, und Software, die hauptsächlich für Logistikanwendungen konzipiert ist. Optimierungssoftware wird weiter unterteilt in allgemeine Optimierungssoftware und Werkzeuge, die sich auf spezielle Methoden oder bestimmte Optimierungsprobleme konzentrieren. Logistiksoftware wird untergliedert in allgemeine Business-Software und Software, die sich auf die Logistik im Allgemeinen oder auf spezielle Logistikanwendungen konzentriert.
Thomas Hanne, Rolf Dornberger
Backmatter
Metadata
Title
Computational Intelligence in Logistik und Supply Chain Management
Authors
Thomas Hanne
Rolf Dornberger
Copyright Year
2023
Electronic ISBN
978-3-031-21452-3
Print ISBN
978-3-031-21451-6
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-21452-3