Geschäftsoptimierung

Dynamische Anpassung an Absatzmärkte

Wissensbeitrag - Teil 1

Was tun, damit sich das eigene Produkt von der Konkurrenz abhebt, ohne dafür interne Strukturen aufgeben zu müssen? Wie erstellt man eine professionelle Lösung, die nicht nur ihren Zweck erfüllt, sondern praktisch „selbst mitdenkt“? Was wird benötigt, um keine statische Lösung zu entwickeln, sondern um sich einem stets wandelnden Markt dynamisch anzupassen?

Ein klassisches Zuordnungsproblem

Nehmen wir an, Sie stellen Navigationsgeräte mit unterschiedlichen Funktionen und Ausstattungen her. Diese beherrschen mehrere Sprachen und enthalten das Kartenmaterial für mehrere Länder, aber die Standardeinstellungen müssen für jedes Land vor dem Verkauf entsprechend angepasst werden. Außerdem muss sich das Gerät dann in einer Verpackung mit dem länderspezifischen Design befinden, um die jeweiligen Kunden bestmöglich anzusprechen.

Zielorte auf Karte

Wenn sich nun herausstellt, dass die Nachfrage in einem Land besonders hoch ist, sie in einem anderen Land aber fällt, muss man die Waren von einem Land in das andere transportieren.

Diese Alternative verursacht zwar zunächst kosten, ist aber meist billiger als eine komplette Neuproduktion im entsprechenden Land. Um die Geräte dann dort verkaufen zu können, muss allerdings die Verpackung ausgetauscht und die Standardeinstellungen im Gerät angepasst werden.

Da die Kosten für die Umverpackung und den Transport in jedem Land unterschiedlich sind, aber auch die Verkaufspreise sich unterscheiden, ergeben sich für jede Kombination aus exportierendem und importierendem Land unterschiedliche Margen.

Ihr Ziel dabei wäre dann natürlich, nicht den Gewinn in jedem Land einzeln zu optimieren, sondern den gesamten Markt im Blick zu behalten und den konzernweit größtmöglichen Gewinn zu erzielen.

Großes Potential

Das führt somit zu der Fragestellung: Welche und wie viele Navigationsgeräte werden von welchen Ländern bezogen, und welche Länder erhalten dann diese Geräte? Diese Entscheidungen beeinflussen sich natürlich gegenseitig: Wenn z.B. Deutschland seinen gesamten überschüssigen Vorrat an Österreich weiterleitet, kann die Schweiz keine Geräte mehr aus Deutschland beziehen. Genauso gilt dies natürlich umgekehrt. Entschieden wird die Frage also dadurch, welche Gewinne man erzielt, welche Kosten sich bei dem Transport und der Umverpackung ergeben, und welche Länder vielleicht ebenfalls überschüssige Waren anbieten können bzw. welche Länder ebenfalls Interesse an den Geräten haben.

Durch dieses kurze Beispiel wird klar: Eine schnelle Lösung zu finden, ist mit einfachen Algorithmen noch möglich, aber die beste Lösung zu finden – gerade wenn es um mehrere Hundert Exporteure und Importeure geht – ist kompliziert. Doch das Potential ist schnell erkennbar: Durch diese Verschiebung der Navigationsgeräte steigert man in einem Land den Absatz und damit den Gewinn, während man in einem anderen Land mit geringerem Absatz vermeidet, dass nicht benötigte Produkte herumliegen oder sogar entsorgt werden müssen. Dort sinken also – bei gleichbleibendem Absatz – die Kosten, was ebenfalls den Gewinn erhöht.

Teil 2: Ein Fallbeispiel aus der Praxis

Fragestellungen dieser Art lassen sich mit Hilfe von mathematischer Optimierung schnell und elegant lösen. Wie sieht dabei der Ansatz aus und wie die angewandte Methodik? Welche Technologien kommen zum Einsatz? In meinem nächsten Beitrag liefere ich Ihnen ein konkretes Fallbeispiel, das ich so erst vor kurzem umgesetzt habe.

Kennen Sie ähnliche Fragestellungen aus Ihrem Umfeld und möchten dazu unverbindlich von uns beraten werden? Haben Sie Anmerkungen zu diesem Beitrag oder weitere Fragen dazu? Ich freue mich auf Ihre Kommentare.

Geschäftsoptimierung
Wissen

Dynamische Anpassung an Absatzmärkte - Teil 2

Mathematische Optimierung ist ein valider Lösungsansatz für Zuordnungsprobleme. Der zweite Teil der Blogserie beweist dies mit einem Praxisbeispiel.

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Dynamische und optimierte Auftragseinplanung

MAN Truck & Bus AG setzt auf einen von X-INTEGRATE mathematisch optimierten Auftragsbestand, um seinen Auftragseinplanungsprozess und die Auftragsoptimierung zu verbessern.

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Presse

"Automobil Industrie" berichtet über Lösung für MAN

Das Magazin “Automobil Industrie” hat die X-INTEGRATE Lösung zur Mathematischen Optimierung des Auftragsbestands bei dem Nutzfahrzeughersteller MAN näher beleuchtet.

Zur SCOPE Website
Presse 16.12.19

Fachbeitrag: Auftragsbestand mathematisch optimiert

83.000 Fahrzeuge setzte MAN Truck & Bus 2016 ein. Die hohe Nachfrage nahm der Full-Range-Anbieter zum Anlass, seinen Auftragseinplanungsprozess und die Auftragsoptimierung auf den Prüfstand zu stellen. Die Erfolgsstory im Artikel in der SCOPE.

Weiterleitung zu Der Betriebsleiter
Presse 03.04.17

Rechtzeitig Lieferbereit

In der aktuellen Ausgabe 04/2017 berichtet “Der Betriebsleiter” über unser Tool zur Produktionsoptimierung “XPO”.

Weiterleitung zu Beschaffung Aktuell
Presse 12.04.17

Beschaffung aktuell berichtet über SCO

In der Ausgabe 04/2017 berichtet “Beschaffung aktuell” über unser Tool zur Optimierung der Produktions- und Netzwerkplanung “SCO”.

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Presse 25.02.18

Fachbeitrag: "Produktion & Standortwahl optimieren

Im Fachbeitrag des Magazins “Industrie 4.0 Management”, erzählen wir, wie sich Produktion und Standortwahl mithilfe algorithmischer Berechnungen optimieren lassen.

Interessiertes Publikum sinnbildlich für IBM Think 2019
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X-INTEGRATE auf der IBM THINK 2019

Freuen Sie sich außerdem auf zwei spannende Sessions mit IT-Manager und Geschäftsführer der X-INTEGRATE Software & Consulting GmbH Wolfgang Schmidt zu innovativen Business-Integrationstechnologien.

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ILOG Optimization

ILOG CPLEX und ILOG CP Optimizer bieten Ihnen die Möglichkeit, in kürzester Zeit verschiedene Simulationen für mögliche Entscheidungen durchzuführen. Dabei ist CPLEX vor allem für lineare Modelle geeignet, während CP Optimizer generelle Constraint-Programming-Modelle löst.

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Presse 27.11.17

Fachbeitrag: "Der Kündigung vorbeugen mit Statistik und KI"

Wolfgang Schmidt, Geschäftsführer der X-INTEGRATE, beschreibt im Fachbeitrag der “vb Versicherungsbetriebe” wie sich Modelle erzeugen lassen, die vorhersagen, bei welchen Kunden künftig erhöhtes Kündigungsrisiko bestehen könnte.

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Aug 30