Zukunftsperspektiven des Operations Research

Es kann alles ganz einfach sein: „When You Are Down to Four, Order More“, empfehlen Muckstadt und Sapra (2010) auf dem Titel ihres Lehrbuchs zum Bestandsmanagement. In der Tat sind damit schon die beiden zentralen Fragen beantwortet, die sich bei der Disposition eines Einprodukt-Lagers stellen. Es ist festgelegt, wann nachbestellt werden soll, nämlich sobald der Bestand auf vier Stück abgesunken ist, und es wird ein Hinweis auf das angemessene Bestellvolumen gegeben, auch wenn dieser noch quantifiziert werden müsste. Abgesehen davon lässt sich vermuten, dass die Restmenge 4 nicht in jeder Situation das richtige Bestellsignal abgibt und es bleibt die speziellere Frage offen, ob die empfohlene Bestellung unverzüglich ausgelöst werden soll oder ob sich das betriebliche Bestellwesen, insbesondere im Hinblick auf die Koordination mehrerer Bestandspositionen, durch eine zeitliche Taktung vereinfachen lässt.

Die Logistikkette, auch bezeichnet als Supply-Chain, die Teilelieferanten, Produzenten, Handelsunternehmen, Logistikdienstleister und Endverbraucher durch Material-, Informations- und Zahlungsflüsse miteinander verbindet, ist schon seit vielen Dekaden Gegenstand wissenschaftlicher Untersuchungen. Der Betrachtungsschwerpunkt hat sich im Zeitverlauf allerdings sukzessive vom Kettenanfang zu ihrem Ende, der sogenannten „letzten Meile“, verschoben. Entsprechend standen z. B. bei der Diskussion von Managementstrategien für Lieferketten unterschiedliche Logistikkonzepte im Vordergrund: So etwa die Lean-Production in den 1970er Jahren, das Cross-Docking und Vendor-Managed-Inventory in den 1980er und 1990er Jahren sowie Konzepte für die Last-Mile-Supply-Chain seit etwa der Jahrtausendwende (vgl. Boyer et al., 2004). Abbildung 1 veranschaulicht diese Schwerpunktverschiebung der wissenschaftlichen Diskussion in Anlehnung an Boyer et al. (2004).

Im Gegensatz zur klassischen Offline-Optimierung, bei der alle Eingabedaten zu Beginn feststehen, beschäftigt sich die Online-Optimierung mit Situationen, in denen die Eingabedaten sequentiell bekannt werden. Viele Anwendungen, insbesondere im Materialflussbereich, weisen diese Art der Informationsbekanntgabe auf, da zukünftige Aufträge erst im Laufe der Zeit ins System gelangen (Zimmermann und Weiler, 2004). Dennoch müssen laufend Entscheidungen getroffen werden, und Algorithmen zu deren Bestimmung müssen mit der verfügbaren unvollständigen Information auskommen. Zur Analyse komplexer dynamischer Systeme mit Online-Charakter, wie sie in logistischen Fragestellungen häufig anzutreffen sind, bietet sich die (ereignisdiskrete) Simulation als problemunspezifisches Modellierungs- und Bewertungswerkzeug an.

Der Jubilar, Professor Dr. Dr. h.c. mult. Hans-Jürgen Zimmermann, dem dieser Festband gewidmet ist, hat sich für die Standorte Darmstadt, Berlin, Urbana-Champaign, Aachen, Brüssel und Turku als Eckpfeiler seiner akademischen und unternehmerischen Laufbahn entschieden. Nach einigen, in der akademischen Welt üblichen Wanderjahren hat er seit 1967 mit Aachen einen festen Standort und ist dort mit seinen Unternehmen fest verankert. Es handelt sich somit um einen gewählten Standort (Facility Location Choice), den er trotz attraktiver Alternativen bis heute nicht verlassen hat. Welche Kriterien Hans-Jürgen Zimmermann für seine Standortwahl herangezogen hat, ist nicht genau bekannt.

Die zunehmende Parallelverarbeitungsfähigkeit von Computern macht eine Zerlegung von Optimierungsproblemen in Teilaufgaben interessant, die von verschiedenen Prozessoren oder Kernen parallel bearbeitet werden können.

Gerade im Bereich Transport und Logistik finden vielfältig und höchst erfolgreich Methoden des Operations Research Anwendung. Durch die zunehmende Verfügbarkeit umfangreicher Daten und die wachsende Komplexität der Anwendungsprobleme ist von zukünftig noch weiter wachsendem Einsatzpotenzial des Operations Research auszugehen. Von großer Bedeutung sind die Berücksichtigung menschlicher Erfahrung und intelligenter Techniken (Zimmermann, 2009). Komplexität und Unsicherheit sind ebenfalls bei den im Folgenden präsentierten Entscheidungsunterstützungssystemen für die Autozugverladung zu bewältigen.

Die Automobilhersteller haben in den vergangenen Jahren mit viel Aufwand und Erfolg ihre Produktion optimiert. Auch wenn sie dadurch Fahrzeuge inzwischen in sehr kurzer Zeit effizient und auf Bestellung fertigen können, muss ein Kunde häufig länger auf seinen neuen Wagen warten, weil die optimierte Produktion die Neufahrzeuge in eine nicht optimierte Distributionskette übergibt. Das haben die Hersteller erkannt und damit begonnen, ihre Neuwagenlogistik zu optimieren.

Für eine erfolgreiche Erlössteuerung (Revenue Management, RM) müssen Methoden der Datenanalyse, der Prognose und der Optimierung gezielt und kompetent eingesetzt werden. Die Verbindung verschiedener Teilgebiete und die zunehmende Beliebtheit in verschiedenen Industrien machen dieses Gebiet zu einem idealen Beispiel für angewandtes und zukunftsorientiertes Operations Research im Sinne der Entscheidungsunterstützung.

Die Fächer Operations Research und Wirtschaftsinformatik haben naturgemäß eine große Nähe zur Praxis und viele Forschungsergebnisse werden bereits seit vielen Jahren in der Praxis angewandt. Zahlreiche Forschungsprojekte an Universitäten haben ihren Ursprung in praktischen Aufgabenstellungen, die neuartige Modelle, schnellere Lösungsverfahren oder Ideen für die Entscheidungsunterstützung erfordern. Die Forschungsarbeiten zur Ressourceneinsatzplanung im Fahr- und Flugplan gebundenen Verkehr an der Universität Paderborn entstanden vor der Jahrtausendwende zunächst mit einigen Kooperationen und Projekten zur Umlauf- und Diensteinsatzplanung im Flug- und Bahnverkehr.

Fluggesellschaften erwarten bei der Bodenabfertigung eine hohe Servicequalität und müssen Verspätungen vermeiden. Gleichzeitig üben sie auf die Unternehmen, die sie mit der Passagier- und Gepäckabfertigung beauftragen, einen hohen Kostendruck aus, der seit der Liberalisierung der Bodenabfertigung im Jahr 1996 gerade in Deutschland noch erheblich gestiegen ist. Abfertigungsunternehmen sind gezwungen, fast kontinuierlich ihre Produktivität zu verbessern. Dies hat zu einer zunehmenden Arbeitsbelastung für die Mitarbeiter geführt. Gleichzeitig setzt sich aber auch die Erkenntnis durch, dass Mitarbeiterbelange zunehmend berücksichtigt werden müssen, um eine Überlastung zu vermeiden und die Arbeit mit privaten Interessen zu vereinbaren.

Je komplexer ein Projekt ist, umso höher werden die Anforderungen an Requirements Management und Systems Engineering. Mit den „System Engineering Fundamentals“ (Department of Defense, System Management College, 2001) publiziert das Department of Defence (DoD) ein Rahmenwerk für die Vergabe und Steuerung von Projekten. Es unterscheidet beim Requirements Engineering zwischen (1) Anforderungsanalyse, (2) funktionale Analyse und Konzeptentwicklung und (3) Design. Diese Disziplinen werden, wie beim Rational Unified Process, in den Phasen (I) Inception, (II) Elaboration und (III) Construction mehrfach, jedoch in unterschiedlicher Intensität durchlaufen.

In dieser Arbeit werden wir zeigen, wie bei der Modellierung von Straßenverkehr durch Netzwerkflüsse im Rahmen einer Evakuierung von Städten frei verfügbare Straßenkarten benutzt werden können. Das Schwergewicht liegt dabei auf der Aggregation von Netzwerkdaten und deren Auswirkungen auf die Ergebnisse der Flußmodelle. Die Effizienz der verschiedenen Ansätze wird am Beispiel der Stadt Kaiserslautern untersucht und numerisch getestet. Diese Berechnungen sind Teil des deutsch-französischen Projekts „Decision Support System for Large-Scale Evacuation Logistics (DSS)“, an dem die Technische Universität Kaiserslautern zusammen mit dem deutschen Industriepartner INFORM GmbH und französischen Partnern arbeitet.

Optimierungsverfahren und -resultate des Operations Research, in der industriellen Anwendung wie bei der INFORM GmbH als auch in der wissenschaftlichen Forschung, sollten von allen Beteiligten stets im Hinblick auf das reale Problem bewertet werden. Seien es Optimierungsexperten, die Modelle oder Verfahren entwickeln, seien es Entwickler, die diese Verfahren in Softwarelösungen umsetzen, seien es Kunden, die auf die Praxistauglichkeit der Ergebnisse achten: alle profitieren davon, ihre Resultate möglichst schnell zu verstehen und dadurch Verbesserungen einbauen oder Fehler korrigieren zu können.

Robuster Optimierung, gerade in der Kommunikations- und Transportlogistik, wird in den kommenden Jahren immer höhere Bedeutung zukommen. Globalisierung und Internet führen zu immer gößeren, unüberschaubareren und komplexeren Netzwerken, die natürlich auch umso anfälliger gegenüber Störungen sein werden. Ausfälle einzelner Verbindungsstrecken können negative Auswirkungen ungeahnter Ausmaße verursachen.

Der Transportsektor trägt mit ca. 23% zu den globalen Treibhausgasemissionen (IEA, 2012) und mit über 26% zum weltweiten Rohöl- Verbrauch bei (EIA, 2013). Vor dem Hintergrund von Ressourcenknappheit und Klimawandel strebt die Europäische Union (EU) für den Transportsektor daher eine Reduktion der CO ₂-Emissionen um 20% bis zum Jahr 2020 bzw. um 60% bis 2050 an (COM (2011) 112). Neben der Verbesserung der Effizienz konventioneller Fahrzeuge und der Entwicklung und Markteinführung neuer Antriebsstrategien bzw. alternativer Mobilitätskonzepte stellt auch die Substitution fossiler Kraftstoffe durch Biokraftstoffe eine Maßnahme zur Erreichung dieser Ziele dar. Die hierfür notwendigen hohen Investitionen in Anlagen zur Produktion von Biokraftstoffen bedingen eine langfristige Planung von Seiten der betrieblichen Entscheidungsträger und erfordern langfristig stabile rechtliche Rahmenbedingungen von Seiten der politischen Entscheidungsträger.

Decision-making processes need the support of analytical methods that are able to adequately capture the complexity of reality. Welldeveloped and well-established theories, such as the modern portfolio theory introduced by Harry M. Markowitz in 1952, are often based on probability theory and widely used for both financial and real assets. However, a number of empirical studies have shown that the Markowitz approach captures reality only to a very limited extent. In this paper, we propose fuzzy set theory as an alternative to the classical probabilistic approach. More specifically, we investigate the usefulness of a fuzzy portfolio selection model, where an investor’s aspiration levels of a portfolio’s return and risk are taken into account and expressed by membership functions. We define portfolio risk as a downside risk measure and introduce a fuzzy semi-mean absolute deviation portfolio selection model that is applied in order to optimize mixes of power generation plants.

Einer der am häufigsten, nämlich bis heute über 5000 Mal zitierten Aufsätze des Operations Research (OR) ist in einem der ersten Hefte des von Hans-Jürgen Zimmermann 1978 neu gegründeten und bis 1999 als einer von drei Hauptherausgebern geführten European Journal of Operational Research erschienen, nachdem er zuvor von der Zeitschrift Management Science abgelehnt worden sein soll. Dieser Aufsatz von Charnes et al. (1978) über „Measuring the efficiency of decision making units“ hat ein neues Forschungsgebiet des OR begründet, das unter dem Namen Data Envelopment Analysis (kurz: DEA) bekannt geworden ist und sich methodisch wesentlich auf die Lineare Programmierung stützt.

Die Data Envelopment Analysis (DEA) ist ein modernes Instrument zur vergleichenden Analyse der Effizienzen in einer Gruppe von Organisationen. Organisationen können Produktionsbetriebe, Dienstleister, Non-Profit-Unternehmen oder auch Projekte sein. Diese werden in der DEA als Decision Making Units (DMUs) bezeichnet. Die Effizienzbetrachtung erfolgt im Prinzip durch einen Vergleich der Aktivitäten – der Inputs und Outputs – aller DMUs.

Gehören Werkzeuge zur Visualisierung komplexer Zusammenhänge zu den Zukunftsperspektiven des Operations Research? Während uns nicht klar ist, ob diese These allgemeine Zustimmung in der wissenschaftlichen Gemeinde des Operations Research findet, so wagen wir jedoch zu vermuten, dass unser Jubilar Hans-Jürgen Zimmermann, dem diese Festschrift gewidmet ist, zustimmen würde: Die Datenanalyse ist eines seiner Hauptarbeitsgebiete.

Die Begriffe „Intelligenz“ und „Intelligente Systeme“ wurden in den letzten Jahren bzw. Jahrzehnten sehr häufig in der Informatik und vor allem in der Angewandten Informatik verwendet. Einen Höhepunkt der Diskussion konnte man in den 1980er Jahren feststellen, als die Forschung sich sehr intensiv mit der sogenannten „Künstlichen Intelligenz“ (KI) beschäftigte, die auch international mit dem Label „Artificial Intelligence“ (AI) auf sich aufmerksam machte. Die Wissenschaft im KI-Bereich stellte sich sehr interdisziplinär auf, so dass neben Informatikern und Mathematikern auch Wissenschaftler aus anderen Forschungsdisziplinen je nach Anwendungsbereich zusammenarbeiteten, so z. B. Ingenieure, Mediziner, Physiker, Psychologen und Ökonomen (vgl. Gabriel, 1992, S. 1 ff.).

There are many definitions of Operations Research (OR) and what most of them have in common is that OR uses quantitative models to optimize making decisions. This requires understanding real-world decision-making processes, modeling skills, use (or at least understanding) of advanced IT systems, and interactions within multidisciplinary teams, among others.