Datenbasierte Bestimmung der Auftragsabwicklungsstrategie

Die Auftragsabwicklungsstrategie hat unmittelbaren und auch mittelbaren Einfluss auf verschiedene wirtschaftliche und logistische Zielgrößen in Produktionsunternehmen. In der Literatur wird die Wahl der Auftragsabwicklungsstrategie seit langem intensiv diskutiert. Die Ansätze weisen jedoch eine starke Heterogenität hinsichtlich der angewandten Methoden und gesetzten inhaltlichen Schwerpunkte auf. Es existieren keine Regeln zur Festlegung der Entscheidungskriterien, sodass eine geringe Vergleichbarkeit besteht und die Ergebnisse hauptsächlich als Empfehlungen hinsichtlich der Optimierung einer oder weniger Zielgrößen anzusehen sind.
Aufgrund des hohen Zeitdrucks in der industriellen Praxis entscheiden Unternehmen über die Auftragsabwicklungsstrategie häufig auf Basis von wenigen qualitativen Kriterien oder Erfahrungswerten langjähriger Mitarbeiter. Zur Vereinfachung wird hierbei eine Vielzahl von Annahmen getroffen und entscheidungsrelevante Kriterien werden nicht berücksichtigt. Darüber hinaus wird eine einmal getroffene Entscheidung nur selten oder gar nicht hinterfragt. Insbesondere vor dem Hintergrund zunehmender Unsicherheit und einer hohen Veränderungsdynamik bedarf es einer effektiven Bestimmung der Auftragsabwicklungsstrategie sowie deren kontinuierlicher Überprüfung. Daher wird eine wissenschaftlich fundierte Vorgehensweise, welche mit vertretbarem Aufwand eigenständig von Produktionsunternehmen durchgeführt werden kann, benötigt.
Für die beiden grundlegenden Auftragsabwicklungsstrategien Make-to-Stock und Make-to-Order sowie zwischen diesen Strategien liegenden Mischformen und Substrategien wurde in dieser Arbeit eine systematische Analyse basierend auf quantitativen Daten entwickelt. Logistische Modelle dienten als Angangspunkt für die mathematische Modellierung der Auswirkung verschiedener Auftragsabwicklungsstrategie auf die wirtschaftlichen und logistischen Zielgrößen. Bestehende in der Wissenschaft und in der industriellen Praxis etablierte Modelle wurden gezielt kombiniert und in einen mathematischen Zusammenhang mit der Auftragsabwicklungsstrategie gebracht. Anschließend erfolgte der Transfer in einen Software-Demonstrator. Auf Basis von realen Datensätzen aus der industriellen Praxis wurden die zentralen qualitativen und quantitativen Kriterien für die Entscheidung über die Auftragsabwicklungsstrategie abgeleitet. Während die Kundenwunschlieferzeit und die maximale Lagerverweildauer als einzuhaltende Rahmenbedingungen festgelegt wurden, dienten die Kosten im Auftragsdurchlauf und die Struktur der Kundenbestellungen als Indikatoren für eine initiale Einschätzung der Eignung der Auftragsabwicklungsstrategie. The order processing strategy has a direct and indirect influence on various economic and logistical objectives of manufacturing companies. In the literature, the choice of order processing strategy has been intensively discussed over the last decades. However, the approaches differ strongly regarding the applied methods and the set focal points. There are no rules for defining the decision criteria. As a result, the comparability is low and the results are primarily only recommendations regarding the optimization of one or a few objectives.
Given the high time pressure in industrial practice, companies tend to base the decision of the order processing strategy on a few qualitative criteria or on the experience of long-time employees. For simplification, numerous assumptions are made and decision-relevant criteria are neglected. Furthermore, a decision once made is hardly ever questioned. Especially in the context of increasing uncertainty and high change dynamics, an effective determination of the order processing strategy as well as a continuous review is required. Consequently, a scientifically grounded approach, which can be carried out independently by manufacturing companies with a reasonable amount of effort, is required.
For the two basic order processing strategies, Make-to-Stock and Make-to-Order, as well as hybrid forms and sub strategies in between these strategies, a systematic analysis based on quantitative data was developed in the present study. Logistic models served as a starting point for the mathematical modeling of the effect of different order processing strategies on the economic and logistic objectives. In academia and industrial practice established models were selected, combined and mathematically linked to the order processing strategy. Afterwards, the developed model was transferred into a software demonstrator. Using real data sets from industrial practice, the essential qualitative and quantitative drivers for the decision on the order processing strategy were derived. While the delivery time required by the customer and the maximum shelf life acted as boundary conditions, the costs during the order fulfillment process and the structure of the customer orders served as indicators for an initial evaluation regarding the suitability of the order processing strategy.