Aggregation und Allokation in der hierarchischen Produktionsplanung: Produktion und Logistik

1 Einleitung.- 2 Grundlegende Überlegungen zur Aggregation.- 2.1 Aggregation im Hax/Meal Modell.- 2.2 Aggregation im Graves Modell.- 2.3 Aggregationsproblematik in den klassischen Modellen.- 2.4 Aggregation und Disaggregation in linearen Modellen.- 2.5 Das Problem unterschiedlicher Packungsgrößen.- 2.6 Vergleich der Aggregationsverfahren.- 3 Planung mit heterogenen Produktgruppen.- 3.1 Integrierte Hierarchische Produktionsplanung.- 3.2 Lösungsaspekte.- 3.3 Erweiterte traditionelle Aggregationsverfahren.- 3.4 Zusammenfassende Betrachtung.- 3.5 Exkurs: Graves unter Heterogenität.- 4 Schattenpreisbasierte Aggregat ionsverfahren.- 4.1 Allgemeine Konzeption.- 4.2 Approximation der Schattenpreise.- 5 Aggregation unterschiedlicher Packungsgrößen.- 5.1 Auswirkungen im Falle von stationärer Nachfrage.- 5.2 Auswirkungen im Falle von instationärer Nachfrage.- 6 Numerische Untersuchung.- 6.1 Vergleich der Aggregationsverfahren.- 6.2 Auswirkungen der Packungsgröße…………………...- 7 Schlussbetrachtung.- A Optimale Zeilenaggregationsgewichte.- B Konzept der verteilten Entscheidungsfindung.

Dr. Erich Kleindienst ist Assistent von Prof. Dr. Christoph Schneeweiß am Lehrstuhl für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Operations Research, der Universität Mannheim.

Die Planung der Produktion eines Unternehmens ist eine äußerst komplexe Aufgabe, die eine Aufspaltung in mittel- und kurzfristige Planungsebenen erfordert. Diese Ebenen sind durch unterschiedliche Detaillierungsgrade gekennzeichnet und in der Regel durch Aggregations- und Disaggregationsmechanismen verbunden. Die Gestaltung der mittelfristigen Planungsebene, häufig eine Aggregation der detaillierten Produktion, ist in Wissenschaft und Praxis bis heute nicht zufriedenstellend gelöst.

Ausgehend von der Aggregation der Nachfrage untersucht Erich Kleindienst zunächst die traditionellen Verfahren, die auf einer Stückzahlen- oder Arbeitsinhaltsaggregation beruhen. Anschließend entwickelt er schattenpreisbasierte Aggregationsverfahren, die eine zielkonforme Aggregation ermöglichen und sich in numerischen Analysen bewähren.