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Dokumentenidentifikation DE102004023265A1 20.01.2005
Titel Bestimmen einer Bestellvorlaufzeit für eine Lieferkette unter Verwendung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung für erwartete Bestellvorlaufzeit
Anmelder i2 Technologies, Inc., Dallas, Tex., US
Erfinder Dogan, Koray, Boston, Mass., US;
Najmi, Adeel, Plano, Tex., US;
Raman, Ramesh, San Carlos, Calif., US
Vertreter Dörries Frank-Molnia & Pohlman, 80538 München
DE-Anmeldedatum 11.05.2004
DE-Aktenzeichen 102004023265
Offenlegungstag 20.01.2005
Veröffentlichungstag im Patentblatt 20.01.2005
IPC-Hauptklasse G06F 19/00
IPC-Nebenklasse G06F 17/60   
Zusammenfassung In einer Ausführungsform beinhaltet das Bestimmen der Bestellvorlaufzeit für eine Lieferkette das Erzeugen von Varianten von Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jede Variante der Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit mit einer Kategorie verbunden ist. Eine Kategorie, die einer Lieferkette entspricht, wird identifiziert. Die Lieferkette hat Knoten einschließlich eines Startknotens und eines Endknotens, welcher an einen Kunden liefert, und bestimmt einen Weg von dem Startknoten zu dem Endknoten. Eine Variante der Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit, verbunden mit der identifizierten Kategorie, wird ausgewählt als eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit für die Lieferkette. Die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit beschreibt Endknotennachfrage für den Endknoten im Vergleich zur Bestellvorlaufzeit.

Beschreibung[de]
TECHNISCHER BEREICH

Die Erfindung bezieht sich im allgemeinen auf den Bereich der Lieferkettenanalyse und insbesondere auf das Bestimmen der Bestellvorlaufzeit für eine Lieferkette unter Verwendung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit.

HINTERGRUND

Eine Lieferkette liefert ein Produkt an einen Kunden und kann Knoten beinhalten, die Lagerbestand verwahren, wie beispielsweise Teile, die zum Produzieren des Produktes benötigt werden. Eine bekannte Technik, um eine richtige Menge von Lagerbestand an jedem Knoten aufrecht zu erhalten, kann das Setzen eines Meldebestands, an welchem Lagerbestand neu bestellt werden muss, einbeziehen. Zum Beispiel kann ein Knoten Teile neu bestellen, wenn sein Lagerbestand weniger als zwanzig Einheiten beträgt. Bekannte Techniken, um eine richtige Menge von Lagerbestand an jedem Knoten aufrecht zu erhalten, können jedoch das Lagern von Überschussbestand an den Knoten erfordern und zusätzliche Lagerhaltungskosten zur Folge haben. Es ist im allgemeinen wünschenswert, Überschussbestand und zugehörige Lagerhaltungskosten zu reduzieren.

ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG

Gemäß der vorliegenden Erfindung können Nachteile und Probleme, die mit früheren Lieferkettenanalysetechniken verbunden sind, vermindert oder aufgehoben werden.

Gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beinhaltet das Bestimmen der Bestellvorlaufzeit für eine Lieferkette das Erzeugen von Varianten von Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jede Variante der Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit mit einer Kategorie verbunden ist. Eine Kategorie, die einer Lieferkette entspricht, wird identifiziert. Die Lieferkette hat Knoten, einschließlich eines Startknotens und eines Endknotens, der an einen Kunden liefert, und bezeichnet einen Weg von dem Startknoten zu dem Endknoten. Eine Variante der Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit verbunden mit der identifizierten Kategorie wird ausgewählt als eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit für die Lieferkette. Die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit beschreibt die Endknotennachfrage für den Endknoten im Vergleich zu der Bestellvorlaufzeit.

Bestimmte Ausführungsformen der Erfindung können einen oder mehrere technische Vorteile bieten. Beispielsweise kann eine unterschiedliche Wahrscheinlichkeitsverteilung für erwartete Bestellvorlaufzeiten für unterschiedliche Gruppen von Kunden erzeugt werden. Das Erzeugen einer unterschiedlichen Wahrscheinlichkeitsverteilung für erwartete Bestellvorlaufzeiten kann es einem Benutzer ermöglichen, effizienter die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit für einen Kunden auszuwählen. Der Benutzer kann dann den Lagerbestand optimieren, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit des Kunden zu erfüllen.

Bestimmte Ausführungsformen der Erfindung können keinen, einige oder alle der oben beschriebenen technischen Vorteile beinhalten. Ein oder mehrere andere technische Vorteile können einem Fachmann anhand der hier eingeschlossenen Zeichnungsfiguren, Beschreibungen und Ansprüche offenbar werden.

KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGSFIGUREN

Zum besseren Verständnis der vorliegenden Erfindung und ihrer Merkmale und Vorteile wird auf die nachfolgende Beschreibung in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungsfiguren Bezug genommen, in denen:

1 ein Blockdiagramm ist, welches ein beispielhaftes System zum Optimieren von Lagerbestand in einer Lieferkette darstellt;

2 ein Ablaufdiagramm ist, welches ein beispielhaftes Verfahren zum Optimieren von Lagerbestand in einer Lieferkette darstellt;

3 eine beispielhafte Matrix darstellt, die verwendet werden kann, um Kritikalitätsgruppen zu erzeugen;

4 ein Diagramm ist, welches eine beispielhafte Lieferkette darstellt, die Lieferungen von einem oder mehreren Lieferanten erhält und Produkte an einen oder mehrere Kunden liefert;

5 ein Ablaufdiagramm ist, welches ein beispielhaftes Verfahren für die Optimierung von Lagerbestand darstellt;

6A bis 6C beispielhafte Bestellvorlaufzeitprofile darstellen;

7 ein Balkendiagramm ist, welches beispielhafte Durchlaufzeiten für Knoten einer Lieferkette darstellt;

8 eine Tabelle mit beispielhaften Nachfrageprozentsätzen ist;

9 ein Diagramm ist, welches umverteilte Nachfrage für eine beispielhafte Lieferkette darstellt;

10 einen beispielhaften Knoten darstellt, für welchen ein Lagerbestand berechnet werden kann;

11 eine beispielhafte Lieferkette darstellt, die beinhaltet, dass ein Knoten einen anderen Knoten beliefert;

12 eine beispielhafte Lieferkette darstellt, die beinhaltet, dass ein Knoten zwei Knoten beliefert; und

13 eine beispielhafte Lieferkette darstellt, die beinhaltet, dass zwei Knoten einen Knoten beliefern.

BESCHREIBUNG VON BEISPIELHAFTEN AUSFÜHRUNGSFORMEN

1 ist ein Blockdiagramm, welches ein beispielhaftes System 10 zum Optimieren von Lagerbestand in einer Lieferkette, die Produkte an Kunden als Reaktion auf Kundennachfrage liefert, darstellt. Zum Beispiel kann System 10 einen Ziel-Sicherheitsbestand oder andere Lagerbestands-Maßstäbe optimieren, innerhalb eines minimalen Gesamt-Ziel-Kundenservicegrads (CSL = Customer Service Level), an jedem Knoten in der Lieferkette für jeden Artikel, der durch die Lieferkette fließt. Gemäß einer Ausführungsform kann System 10 Annahmen verwenden, um ein Lieferkettenmodell zu formulieren, und die Annahmen im Hinblick auf historische Leistungen auswerten. Gemäß einer anderen Ausführungsform können Produkte in Richtliniengruppen segmentiert werden, wie beispielsweise Kritikalitätsgruppen, um zum Beispiel Kundenservicegrade für die Produkte zu bestimmen. Gemäß einer weiteren anderen Ausführungsform können Bestellvorlaufzeiten verwendet werden, um Kundennachfrage an vorgeordneten Knoten der Lieferkette umzuverteilen.

Gemäß der dargestellten Ausführungsform beinhaltet System 10 ein Clientsystem 20, ein Serversystem 24 und eine Datenbank 26, die wie in 1 dargestellt verbunden sind. Clientsystem 20 ermöglicht einem Benutzer, mit Serversystem 24 zu kommunizieren, um den Lagerbestand einer Lieferkette zu optimieren. Serversystem 24 verwaltet Anwendungen, um Lagerbestand einer Lieferkette zu optimieren. Datenbank 26 speichert Daten, die von Serversystem 24 verwendet werden können.

Gemäß der dargestellten Ausführungsform beinhaltet Serversystem 24 einen oder mehrere Prozessoren 30 und eine oder mehrere Engines 32, die wie in 1 dargestellt verbunden sind. Prozessoren 30 verwalten den Betrieb von Serversystem 24 und können jede geeignete Vorrichtung aufweisen, die in der Lage ist, Eingaben zu akzeptieren, die Eingaben entsprechend vorbestimmter Regeln zu verarbeiten und eine Ausgabe zu erstellen. Gemäß einer Ausführungsform können Prozessoren 30 parallele Prozessoren in einer verteilten Verarbeitungsumgebung aufweisen. Serversystem 24 kann so vorgehen, dass ein Optimierungsproblem in eine Anzahl kleinerer Probleme aufgeteilt wird, um von einer Anzahl von Prozessoren 30 bearbeitet zu werden. Als Beispiel kann Serversystem 24 unabhängig den optimierten Sollbestand für jeden einer Anzahl von Knoten unter Verwendung eines unterschiedlichen Prozessors 30 berechnen.

Gemäß der dargestellten Ausführungsform beinhalten Engines 32 einen Nachfragemanager 33, eine Simulierungs-Engine 34, eine Analyse-Engine 36, eine Optimierungs-Engine 38 und eine Lieferkettenplanungs-Engine 40. Engines 32 können in Prozessoren 30 auf jede geeignete Weise konfiguriert sein. Als Beispiel können Engines 32 in unterschiedlichen Prozessoren 30 angeordnet sein. Als weiteres Beispiel kann ein Backup für eine Engine 32 und die Engine 32 selber in unterschiedlichen Prozessoren 30 angeordnet sein. Nachfragemanager 33 liefert Nachfrageprognosen, Nachfrageplanung, andere Nachfragemanagementfunktionen, oder eine Kombination der vorgenannten. Simulierungs-Engine 34 simuliert die Ausführung einer Lieferkette. Simulierungs-Engine 34 kann verwendet werden, um Lieferkettenmodelle auszuwerten. Analyse-Engine 36 analysiert Lagerbestands-, Nachfrage- und Bestellvorlaufzeitdaten. Analyse-Engine 36 kann verwendet werden, um Kunden, Artikel, Standorte, andere Entitäten oder eine Kombination der vorgenannten in Richtliniengruppen zu unterschiedlichen Zwecken zu segmentieren. Optimierungs-Engine 38 optimiert den Lagerbestand an den Knoten einer Lieferkette. Nachfrage kann zu vorgeordneten Knoten gemäß einer Nachfrageprognose verteilt werden, und Optimierungs-Engine 38 kann den Lagerbestand für die verteilte Nachfrage optimieren. Lieferketten-Planungs-Engine 40 erzeugt einen Plan für eine Lieferkette.

Clientsystem 20 und Serversystem 24 können jeweils auf einem oder mehreren Computern betrieben werden und können geeignete Eingabevorrichtungen, Ausgabevorrichtungen, Massenspeichermedien, Prozessoren, Speicher oder andere Komponenten zum Empfangen, Verarbeiten, Speichern und Übertragen von Informationen entsprechend dem Betrieb von System 10 beinhalten. Zum Beispiel erwägt die vorliegende Erfindung, dass die Funktionen sowohl des Clientsystems 20 als auch des Serversystems 24 von einem einzelnen Computersystem bereitgestellt werden, wie beispielsweise einem einzelnen Personal-Computer (PC). Wie in diesem Schriftstück verwendet, bezieht sich der Begriff "Computer" auf jede geeignete Vorrichtung, die in der Lage ist, Eingaben zu akzeptieren, die Eingaben entsprechend vordefinierter Regeln zu verarbeiten und Ausgaben zu erzeugen, zum Beispiel einen PC, Workstation, Netzwerkcomputer, drahtloses Telefon, PDA (Personal Digital Assistant), einen oder mehrere Mikroprozessoren innerhalb dieser oder anderer Vorrichtungen, oder alle anderen geeigneten Verarbeitungsvorrichtungen.

Clientsystem 20, Serversystem 24 und Datenbank 26 können integriert oder getrennt sein gemäß den bestimmten Bedürfnissen. Wenn eine beliebige Kombination aus Clientsystem 20, Serversystem 24 oder Datenbank 26 getrennt ist, können sie miteinander verbunden werden unter Verwendung eines lokalen Netzwerks (LAN = local area network), eines regionalen Netzwerks (MAN = metropolitan area network), eines überregionalen Netzwerks (WAN = wide area network), eines globalen Computernetzwerks wie beispielsweise des Internets oder jeder anderen geeigneten drahtgebundenen, optischen, drahtlosen oder anderen Verbindung.

Änderungen, Hinzufügungen oder Weglassungen können an System 10 vorgenommen werden, ohne vom Umfang der Erfindung abzuweichen. Zum Beispiel kann System 10 mehr, weniger oder andere Module haben. Weiter können die Funktionen von System 10 von mehr, weniger oder anderen Modulen durchgeführt werden. Zum Beispiel können die Funktionen von Simulierungs-Engine 34 und Optimierungs-Engine 38 von einem Modul ausgeführt werden, oder die Funktionen von Optimierungs-Engine 38 können von mehr als einem Modul ausgeführt werden. Zusätzlich können Funktionen ausgeführt werden unter Verwendung jeder geeigneten Logik, einschließlich Software, Hardware, anderer Logik oder jeder geeigneten Kombinationen der vorgenannten. Wie in dieser Beschreibung verwendet, bezieht sich "jede, alle" auf jedes Element einer Menge oder jedes Element einer Untermenge einer Menge.

2 ist ein Ablaufdiagramm, welches ein beispielhaftes Verfahren zum Optimieren von Lagerbestand in einer Lieferkette darstellt. Das Verfahren kann verwendet werden, um die Nachfrageanalyse von der Lieferanalyse zu trennen, indem die Nachfrage zu vorgeordneten Knoten umverteilt wird und dann der benötigte Lagerbestand berechnet wird, um die umverteilte Nachfrage zu erfüllen. Das Trennen der Nachfrage kann eine effizientere Lagerbestandsanalyse liefern. Das Verfahren beginnt bei Schritt 48, wo ein Lieferkettenmodell für eine Lieferkette formuliert wird. Ein Lieferkettenmodell kann verwendet werden, um den Fluss von Artikeln durch die Lieferkette zu simulieren und kann eine oder mehrere Beschränkungen einer Lieferkette darstellen. Eine Beschränkung weist eine Einschränkung der Lieferkette auf. Das Lieferkettenmodell kann eine oder mehrere Annahmen haben. Eine Annahme weist eine Abschätzung von einem oder mehreren Parametern eines Lieferkettenmodells auf.

Die Annahmen werden bei Schritt 50 ausgewertet. Die Annahmen können ausgewertet werden, indem die Lieferkette unter Verwendung des Lieferkettenmodells simuliert wird, und die Simulation mit historischen Daten, welche die tatsächliche Leistung der Lieferkette beschreiben, validiert wird. Historische Daten, die eine erste Zeitspanne beschreiben, können auf das Lieferkettenmodell angewendet werden, um eine Vorhersage, die eine zweite Zeitspanne beschreibt, zu erzeugen. Zum Beispiel können, wenn ein Jahr von Daten gegeben ist, die ersten zehn Monate der Daten mit dem Lieferkettenmodell verwendet werden, um die letzten zwei Monate von Daten vorherzusagen. Die Vorhersage für die zweite Zeitspanne kann mit den historischen Daten, welche die zweite Zeitspanne beschreiben, verglichen werden, um die Annahmen des Lieferkettenmodells auszuwerten. Die Annahmen können als Reaktion auf die Auswertung angepasst werden.

Der Lagerbestand wird bei Schritt 52 analysiert. Der Lagerbestand kann analysiert werden, indem Produkte in Richtliniengruppen, wie beispielsweise Kritikalitätsgruppen, segmentiert werden. Jede Kritikalitätsgruppe kann einer bestimmten Lagerbestandsrichtlinie, wie beispielsweise einem Kundenservicegrad, entsprechen. Kundennachfrage und Bestellvorlaufzeit können ebenfalls analysiert werden, um Nachfrage- und Bestellvorlaufzeit-Mittelwerte und -Schwankungen zu bestimmen. Der Lagerbestand wird bei Schritt 54 optimiert, um einen optimierten Lagerbestand für jeden Knoten der Lieferkette zu bestimmen. Die Ansprechempfindlichkeit des optimierten Lagerbestands kann analysiert werden, indem die Annahmen angepasst werden und die Ansprechempfindlichkeit des Lagerbestands auf die Anpassung überprüft wird. Gemäß einer Ausführungsform können die Annahmen gelockert werden, um die Komplexität der Optimierung zu reduzieren.

Bei Schritt 56 kann die Optimierung validiert werden. Während der Validerung können alle Annahmen, die während der Optimierung gelockert wurden, verschärft werden. Bei Schritt 58 kann eine Lagerbestandsrichtlinie bestimmt werden. Gemäß einer Ausführungsform kann ein Benutzer über eine Lagerbestandsrichtlinie in Reaktion auf die Validierungsergebnisse entscheiden. Bei Schritt 60 wird die Lagerbestandsrichtlinie in die physische Lieferkette implementiert.

Bei Schritt 62 kann die Lagerbestandsleistung ausgewertet werden, indem bestimmt wird, ob die Lagerbestandleistung die Lagerbestandsleistungsmaße erfüllt. Als Reaktion auf das Auswerten der Lagerbestandsleistung kann das Verfahren zu Schritt 48 zurückkehren, um ein anderes Lieferkettenmodell zu formulieren, zu Schritt 50, um die Annahmen neu auszuwerten, zu Schritt 52, um den Lagerbestand neu zu analysieren oder zu Schritt 58, um eine andere Lagerbestandsrichtlinie zu bestimmen, oder das Verfahren kann enden. Gemäß einer Ausführungsform kann ein tatsächlicher Kundenservicegrad zu einer ersten Zeitspanne gemessen werden. Wenn der tatsächliche Kundenservicegrad den Zielkundenservicegrad nicht erfüllt, können Abweichungen zwischen tatsächlichen und angenommenen Eingabewerten bestimmt werden. Die Abweichungen können bestimmt werden gemäß den definierten Ablaufplänen, die konsistent und wiederholbar während aufeinanderfolgenden Zeitspannen sind. Ein Eingabewert mit einer Abweichung kann als Grundursache für den Fehler identifiziert werden, und diese Information kann als Rückkopplung für eine nachfolgende Zeitspanne verwendet werden. Während der nachfolgenden Zeitspanne können die angenommenen Werte für die identifizierte Eingabe angepasst werden und verwendet werden, um einen neu optimierten Sollbestand zu berechnen. Gemäß der Ausführungsform können die Schritte des Verfahrens in einem iterativen Regelungsverfahren, welches konsistent und wiederholbar während aufeinanderfolgenden Zeitspannen ist, wiederholt werden. Das iterative Regelungsverfahren kann die angenommenen Werte der Eingaben als Eingaben und die tatsächlichen Kundenservicegrade als Ausgaben verwenden.

Änderungen, Hinzufügungen oder Auslassungen können an dem Verfahren vorgenommen werden, ohne vom Umfang der Erfindung abzuweichen. Zum Beispiel kann der Schritt des Auswertens der Annahmen ausgelassen werden. Zusätzlich können Schritte in jeder geeigneten Reihenfolge durchgeführt werden, ohne vom Umfang der Erfindung abzuweichen. Zum Beispiel kann der Schritt des Auswertens der Annahmen nach dem Schritt des Analysierens des Lagerbestandes durchgeführt werden. Weiterhin kann, obwohl das Verfahren so beschrieben ist, dass es den Lagerbestand für jeden Knoten der Lieferkette optimiert, das Verfahren verwendet werden, um den Lagerbestand für eine Untermenge von einem oder mehreren Knoten der Lieferkette zu optimieren.

3 stellt eine beispielhafte Matrix Mi...j 66 dar, die verwendet werden kann, um Richtliniengruppen wie beispielsweise Kritikalitätsgruppen zu erzeugen. Eine Richtliniengruppe weist eine Menge von Einheiten auf, die strategisch für einen bestimmten Zweck segmentiert sind. Eine Einheit kann zum Beispiel ein Produkt, einen Standort oder einen Kunden einer Lieferkette aufweisen. Gemäß einer Ausführungsform kann sich eine Richtliniengruppe auf eine Kritikalitätsgruppe beziehen, für welche eine Servicegradrichtlinie definiert ist. Eine Servicegradrichtlinie beschreibt den Grad von Service für eine Einheit und kann einen Kundenservicegrad, eine Vorlaufzeit oder andere Parameter beinhalten. Als Beispiel kann Segmentierung Kunden in Kritikalitätsgruppen klassifizieren, wobei jede Kritikalitätsgruppe einen spezifizierten Kundenservicegrad hat. Kritikalitätsgruppen können verwendet werden, um unterschiedliche Servicegrade für unterschiedliche Kunden zu definieren. Gemäß einer anderen Ausführungsform kann sich eine Richtliniengruppe auf eine Menge von Entitäten beziehen, die gewöhnliches Kaufverhalten darstellt, zum Beispiel gewöhnliche Bestellvorlaufzeitprofile.

Gemäß dem dargestellten Beispiel wird Matrix Mi...j 66 verwendet, um Produkte in Kiritkalitätsgruppen zu segmentieren, wobei jeder Eintrag, oder Zelle, mi...j eine Kritikalitätsgruppe mit einer bestimmten Servicegradrichtlinie darstellt. Matrix Mi...j 66 kann jede geeignete Anzahl von Indizes i...j haben, wobei jeder Index ein Attribut der Entitäten darstellt. Ein Attribut weist ein Merkmal einer Entität auf, welches relevant ist für den mit der Entität verbundenen Servicegrad, und kann quantitativ oder nicht-quantitativ sein. Beispiele von quantitativen Attributen beinhalten Lagerbestandsvolumen, Einnahmen berechnet als Volumen mal Preis, Gewinnspannenvolumen berechnet als Preis minus Kosten oder andere Attribute. Beispiele von nicht-quantitativen Attributen können beinhalten Produktstufe oder -lebenszyklus, Anzahl der bedienten Kunden oder andere Attribute. Gemäß dem dargestellten Beispiel stellt Index i die relative Geschwindigkeit dar, mit welcher sich Artikel für das Produkt durch die Lieferkette bewegen, und j stellt dar, ob es eine Netzknoten-Vereinbarung mit den Knoten, durch welche die Artikel fließen, gibt. Ein Index kann jedoch jedes geeignete Attribut darstellen. Als Beispiel kann ein Index verwendet werden, um Ziel-Kundenservicegrade zu definieren, minimale angebotene Vorlaufzeiten, maximale angebotene Vorlaufzeiten oder jede Kombination der vorgenannten für jede Kritikalitätsgruppe. Jede Kritikalitätsgruppe kann eine eindeutige Kombination von Artikel, Standort und Kanal darstellen.

Wie hier verwendet, beinhaltet der Begriff „Matrix" jede geeignete Anordnung von Attributen, in welchen jedes Attribut verbunden mit der Matrix wenigstens einem Index der Matrix entspricht und jeder Anzahl von Indizes der Matrix entsprechen kann. Eine solche Matrix kann jedes geeignete Format aufweisen. Als Beispiel können unterschiedliche Zellen jeweils unterschiedliche Indizes haben. Als weiteres Beispiel können sich Richtliniengruppen, die unterschiedlichen Zellen entsprechen, überschneiden. Die Mitgliedschaft zu sich überschneidenden Richtliniengruppen kann beispielsweise aufgelöst werden durch Zuweisen von Prioritäten zu den Richtliniengruppen. Ein Attribut, welches keinem Index der Matrix entspricht, kann einer Standardrichtliniengruppe zugewiesen werden.

4 ist ein Diagramm, welches eine beispielhafte Lieferkette 70 darstellt, die Lieferungen von einem oder mehren Lieferanten 80 erhält und Produkte an einen oder mehrere Kunden 84 liefert. Artikel fließen durch Lieferkette 70 und können umgeformt werden oder so bleiben wie sie sind, wenn sie durch Lieferkette 70 fließen. Artikel können zum Beispiel Teile, Lieferungen oder Dienste aufweisen, die verwendet werden können, um die Produkte zu erzeugen. Das Produkt kann keine, einige oder alle von einigen oder allen dieser Artikel beinhalten. Zum Beispiel kann ein Artikel ein Teil des Produkts aufweisen, oder ein Artikel kann eine Lieferung aufweisen, die verwendet wird, um das Produkt herzustellen, aber nicht Teil des Produkts wird. „Nachgeordnet" bezieht sich auf die Richtung von Lieferanten 80 zu Kunden 84, und „vorgeordnet" bezieht sich auf die Richtung von Kunden 84 zu Lieferanten 80.

Lieferkette 70 kann jede geeignete Anzahl von Knoten 76 und jede geeignete Anzahl von Wegen 78 beinhalten, die auf jede geeignete Weise konfiguriert sind. Gemäß der dargestellten Ausführungsform beinhaltet Lieferkette 70 Knoten 76 und Wege 78. Artikel von Lieferant 80 fließen zu Knoten 76a, welcher Artikel zu Knoten 76b sendet. Knoten 76b liefert Artikel an Knoten 76c, welcher Artikel an Kunden 84a und an Knoten 76d und 76e sendet. Knoten 76d und 76e liefern jeweils Produkte an Kunden 84b und 84c.

Knoten 76a kann einen von einem oder mehreren Startknoten 76a aufweisen, die einem oder mehreren Endknoten 76d–e vorgeordnet sind. Startknoten 76a können Artikel direkt von Lieferant 80 oder von einem vorgeordneten Knoten 76 erhalten, und Endknoten 76c–e können Artikel direkt an einen Kunden 84a–e oder zu einem nachgeordneten Knoten 76 senden. Ein Startknoten 76a und ein Endknoten 76c–e können einen Weg definieren, der Startknoten 76a, Endknoten 76c–e und jeden Zwischenknoten 76bc zwischen Startknoten 76a und einem Endknoten 76c–e beinhaltet.

Obwohl Lieferkette 70 mit fünf Knoten 76a–e und vier Wegen 76a–d dargestellt ist, können Änderungen, Hinzufügungen oder Weglassungen an Lieferkette 70 vorgenommen werden, ohne vom Umfang der Erfindung abzuweichen. Zum Beispiel kann Lieferkette 70 mehr oder weniger Knoten 76 oder Wege 78 haben. Des weiteren können Knoten 76 oder Wege 78 jede geeignete Konfiguration haben. Zum Beispiel kann Knoten 76a Artikel an Knoten 76e, aber nicht an Knoten 76b liefern. Als weiteres Beispiel kann jeder Knoten 76 Artikel direkt an einen Kunden 84 liefern.

Die Produkte können an einen Kunden 84 geliefert werden gemäß einer Bestellvorlaufzeit für Kunde 84. Eine Bestellvorlaufzeit stellt die Zeitspanne dar, während der Lieferkette 70 eine Bestellung erfüllen kann. Die Bestellvorlaufzeit für Kunde 84 kann berechnet werden als die Zeit zwischen der Zeit, wann die Bestellung abgeschlossen ist, und der Zeit, wann die Bestellung an Kunden 84 geliefert werden soll. Die Zeit, wann eine Bestellung angeschlossen ist, kann unterschiedlich sein zu der Zeit, wann eine Bestellung platziert wurde, da die Bestellung geändert werden kann, bevor die Bestellung abgeschlossen wird. Eine abgeschlossene Bestellung kann sich auf eine Bestellung in jedem geeigneten Stadium des Lieferkettenvorgangs beziehen. Zum Beispiel können sich abgeschlossene Bestellungen auf zuletzt geänderte Bestellungen, Bestellungen die versendet wurden, Bestellungen die im Rückstand sind, andere geeignete Bestellungen oder eine Kombination der vorgenannten beziehen.

Die Bestellvorlaufzeit für Kunde 84 kann beschrieben werden unter Verwendung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit. Eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit beschreibt die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Nachfrage in Bezug auf die Bestellvorlaufzeit. Eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit kann aus einem Bestellvorlaufzeitprofil berechnet werden. Ein Bestellvorlaufzeitprofil beschreibt Nachfrage in Bezug auf Bestellvorlaufzeit, und kann aus einem Nachfrageprofil erzeugt werden, welches Nachfrage in Bezug auf Zeit beschreibt. Die Nachfrage kann ausgedrückt werden als Nachfrage an Einheiten, als Anteil der Nachfrage oder auf jede andere geeignete Weise. Als Beispiel kann ein Bestellvorlaufzeitprofil einen kumulativen Prozentsatz der Nachfrage in Bezug auf die Bestellvorlaufzeit beschreiben. Zum Beispiel kann ein Bestellvorlaufzeitprofil eine y-Achse haben, die den kumulativen Prozentsatz der Nachfrage darstellt, und eine x-Achse, welche die Bestellvorlaufzeit als Anzahl von Tagen darstellt. Ein beispielhaftes Bestellvorlaufzeitprofil wird genauer unter Bezugnahme auf 6 beschrieben.

Obwohl die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit aus einem Bestellvorlaufzeitprofil berechnet werden kann, kann die Wahrscheinlichkeitsverteilung aus anderen geeigneten Arten von Informationen unter Verwendung jeder geeigneten Anzahl von Parametern bestimmt werden. Zum Beispiel kann die Wahrscheinlichkeitsverteilung aus dem absoluten Nachfragevolumen in Bezug auf die Zeit bestimmt werden. Als weiteres Beispiel kann die Wahrscheinlichkeitsvereilung unter Verwendung einesr Fuzzy-Logik-Ansatzes bestimmt werden. Ein Fuzzy-Logik-Ansatz kann zum Beispiel bestimmen, dass eine bestimmte Menge oder ein bestimmter Teil der Nachfrage eine bestimmte Bestellvorlaufzeit hat.

Üblicherweise hat nicht die gesamte Nachfrage die gleiche Bestellvorlaufzeit. Zum Beispiel können 70% der Nachfrage eine Bestellvorlaufzeit von weniger als 20 Tagen haben, und 30% der Nachfrage können eine Bestellvorlaufzeit von 20 Tagen oder mehr haben. Wenn ein Knoten 76 seinen Lagerbestand rechtzeitig auffüllen kann, um einen Teil der Nachfrage zu erfüllen, muss Knoten 76 den Lagerbestand für diesen Teil der Nachfrage nicht lagern. Zum Beispiel muss, wenn Knoten 76 seinen Lagerbestand in weniger als 20 Tagen auffüllen kann, um 30% der Nachfrage zu erfüllen, Knoten 76 den Lagerbestand für 30% der Nachfrage nicht lagern.

Gemäß einer Ausführungsform kann die von einem Kunden 84 initiierte Nachfrage von einem nachgeordneten Knoten 76 zu einem oder mehreren vorgeordneten Knoten 76 umverteilt werden. Zum Beispiel kann die von einem Kunden 84a, 84b oder 84c initiierte Nachfrage vom jeweiligen nachgeordneten Knoten 76c, 76d oder 76e an einen oder mehrere vorgeordnete Knoten 76a–c umverteilt werden. Optimierung der umverteilten Nachfrage kann zu vorgeordneten Knoten 76a–c verschoben werden. Die Umverteilung von Nachfrage in Richtung der vorgeordneten Knoten kann dazu dienen, Lieferkette 70 zu optimieren. Üblicherweise ist das Halten von Artikeln an vorgeordneten Knoten 76 weniger teuer als das Halten von Artikeln bei nachgeordneten Knoten 76. Zusätzlich sind höher entwickelte Artikel an nachgeordneten Knoten 76 üblicherweise anfälliger für Marktänderungen. Ein Verfahren zum Optimieren von Lagerbestand durch Umverteilen von Nachfrage an vorgeordnete Knoten 76 wird genauer unter Bezugnahme auf 5 beschrieben.

Gemäß einer Ausführungsform beinhaltet das Umverteilen der Nachfrage in Richtung der vorgeordneten Knoten das Berücksichtigen der Zeit, die benötigt wird, um an Knoten 76 benötigte Vorräte aufzufüllen und der Zuverlässigkeit der Lieferknoten 76. Die Auffüllzeit kann aus Liefervorlaufzeiten (SLT = supply lead time) bestimmt werden. Gemäß dem dargestellten Beispiel ist die durchschnittliche Liefervorlaufzeit (&mgr;SLT) für Knoten 76a 20,0 Tage mit einer Schwankung (&sgr;SLT) von 6,0 Tagen, die durchschnittliche Liefervorlaufzeit für Weg 76a ist 1,5 Tage mit einer Schwankung von 0,5 Tagen, die durchschnittliche Liefervorlaufzeit für Knoten 76b ist 6,0 Tage mit einer Schwankung von 2,67 Tagen, die durchschnittliche Liefervorlaufzeit für Knoten 76c ist 0,0 Tage mit einer Schwankung von 0,0 Tagen, die durchschnittliche Liefervorlaufzeit für Weg 78b ist 1,0 Tag mit einer Schwankung von 0,33 Tagen, und die durchschnittliche Liefervorlaufzeit für Weg 78c ist 1,5 Tage mit einer Schwankung von 0,5 Tagen. Knoten 76c kann als globaler Verteilknoten betrachtet werden. Die Zuverlässigkeit der Lieferknoten 76 kann aus den Kundenservicegraden von Knoten 76 bestimmt werden. Gemäß dem dargestellten Beispiel ist der Kundenservicegrad für Knoten 76a 80% und die Kundenservicegrade für Knoten 76b und 76c sind 96%.

5 ist ein Ablaufdiagramm, welches ein beispielhaftes Verfahren zur Optimierung von Lagerbestand darstellt. Das Verfahren beginnt bei Schritt 104, wo Bestellvorlaufzeitprofile für unterschiedliche Kategorien erzeugt werden. Kategorien können verwendet werden, um Kunden, Produkte, Standorte, andere Entitäten oder jede Kombination der vorgenannten zu organisieren. Zum Beispiel können Kunden 84 kategorisiert werden gemäß Merkmalen, die die Bestellvorlaufzeiten von Kunden 84 betreffen, wie beispielsweise Nachfrageanforderungen, welche die Kunden 84 erfüllen müssen, erwartete Bestellvorlaufzeiten für die Branche des Kunden oder andere Merkmale. Diese Merkmale können unter Verwendung einer Vorlaufzeithistorie identifiziert werden. Als weiteres Beispiel kann Produktversandgröße verwendet werden, um Produkte zu kategorisieren, oder Kanaleffizienz kann verwendet werden, um Kanäle zu kategorisieren.

Bei Schritt 106 wird ein Vorlaufzeitprofil für die Lieferkette 70 eines spezifischen Kunden 84 bestimmt. Das spezifische Bestellvorlaufzeitprofil kann bestimmt werden durch Identifizieren der Kategorie, zu welcher der spezifische Kunde 84 gehört, und durch Auswählen des Bestellvorlaufzeitprofils, welches der identifizierten Kategorie entspricht, aus den Varianten der Bestellvorlaufzeitprofile. Gemäß einer Ausführungsform kann das Vorlaufzeitprofil für einen spezifischen Kunden 84 modifiziert werden, um das Bestellvorlaufzeitprofil zu individualisieren. Als ein Beispiel kann das Bestellvorlaufzeitprofil durch einen Benutzer modifiziert werden unter Verwendung einer Benutzerschnittstelle, um eine vorhergesagte Änderung in der Kundennachfrage zu berücksichtigen. Die vorhergesagte Änderung kann zum Beispiel aus Artikelengpässen, Profitsteigerungen, Dämpfung der Konjunktur oder anderen ökonomischen Faktoren resultieren. Als anderes Beispiel kann das Bestellvorlaufzeitprofil modifiziert werden, um eine maximale angebotene Vorlaufzeit oder minimale angebotene Vorlaufzeit zu berücksichtigen. Ein beispielhaftes Bestellvorlaufzeitprofil wird genauer unter Bezugnahme auf 6 beschrieben.

Lieferkette 70 wird bei Schritt 110 in Bestellvorlaufzeitsegmente (OLTS = order lead time segment) geteilt. Ein Bestellvorlaufzeitsegment stellt einen Teil des Wegs der Lieferkette 70 dar, welcher verwendet werden kann, um Bestellvorlaufzeiten und Nachfrage in Richtung vorgeordneter Knoten zu verteilen. Durchlaufzeiten können verwendet werden, um die Bestellvorlaufzeitsegmente aufzustellen. Eine Durchlaufzeit für einen Knoten 76 oder Weg 78 stellt den Unterschied zwischen der Zeit, wann der Artikel bei Knoten 76 oder Weg 78 ankommt, und der Zeit, wann der Artikel den Knoten 76 oder Weg 78 verlässt, dar. Zum Beispiel kann die Durchlaufzeit für einen Knoten 76 eine Herstellungs-, Produktions-, Verarbeitungs- oder eine andere Durchlaufzeit beinhalten. Die Durchlaufzeit für einen Weg 78 kann eine Verteilungs-, eine Transport- oder eine andere Durchlaufzeit beinhalten. Eine kumulative Durchlaufzeit für einen Knoten 76 stellt den Unterschied zwischen der Zeit, wann ein Artikel an dem Knoten 76 ankommt, und der Zeit, wann das Endprodukt an Kunde 84 geliefert wird, dar. Eine kumulative Durchlaufzeit kann die Summe von einer oder mehreren einzelnen involvierten Durchlaufzeiten, zum Beispiel die Durchlaufzeiten für einen oder mehrere involvierte Knoten 76 und einen oder mehrere involvierte Wege 78 beinhalten. Als Beispiel kann ein Bestellvorlaufzeitsegment den Unterschied zwischen den kumulativen Durchlaufzeiten für einen ersten Knoten 76 und einen angrenzenden zweiten Knoten 76 darstellen. Beispiele von Bestellvorlaufzeitsegmenten werden unter Bezugnahme auf 7 beschrieben.

Die Liefervorlaufzeit (SLT = supply lead time) für jedes Bestellvorlaufzeitsegment wird bei Schritt 112 berechnet. Gemäß einer Ausführungsform kann die Liefervorlaufzeit SLT für ein Bestellvorlaufzeitsegment berechnet werden gemäß SLT = &mgr; + x&sgr; zu y% Sicherheit. Werte x und y können bestimmt werden entsprechend Standard-Konfidenzniveaus. Zum Beispiel sei x = 3 für y = 99. Gemäß der beispielhaften Lieferkette 70 aus 4 ist zu 99% Sicherheit die Liefervorlaufzeit für Weg 78c 1,5 + 3(0,5) = 3,0 Tage. Gleichermaßen ist zu 99% Sicherheit die Liefervorlaufzeit für Weg 78b 2,0 Tage, und die Liefervorlaufzeit für Weg 78a ist 3,0 Tage. Die Liefervorlaufzeit kann jedoch entsprechend jeder geeigneten Formel berechnet werden, die alle geeigneten Parameter aufweist. Zum Beispiel kann die Liefervorlaufzeit SLT berechnet werden entsprechend SLT = p1 + p2, wobei p1 eine minimale Verzögerung darstellt und p2 eine erwartete zusätzliche Verzögerung darstellt. Des weiteren können die Liefervorlaufzeiten jede geeignete Beziehung zueinander haben. Zum Beispiel können sich wenigstens zwei der Liefervorlaufzeiten überschneiden. Weiterhin können die Liefervorlaufzeiten auf jede geeignete Weise angepasst werden. Zum Beispiel kann ein Polster von einem Tag zu einer oder mehreren Liefervorlaufzeiten hinzugefügt werden.

Bei Schritt 114 wird Nachfrage zu vorgeordneten Bestellvorlaufzeitsegmenten umverteilt, um die Berechnung des Lagerbestands zu vorgeordneten Knoten 76 zu verschieben. Nachfrage kann durch Abschätzen von Nachfrageprozentsätzen für die Bestellvorlaufzeitsegmente umverteilt werden. Ein Nachfrageprozentsatz für ein Bestellvorlaufzeitsegment stellt den Prozentsatz der Nachfrage dar, der während der Bestellvorlaufzeitsegmente erfüllt werden muss, um die Kundennachfrage innerhalb der Beschränkungen des Bestellvorlaufzeitprofils zu erfüllen. Ein Beispiel zum Berechnen von Nachfrageprozentsätzen wird unter Bezugnahme auf 8 und 9 beschrieben.

Bei Schritt 120 wird Lagerbestand, welcher die Nachfrageprozentsätze erfüllt, bei Knoten 76 festgestellt. Durch Berechnen eines Nachfrageprozentsatzes für jedes Bestellvorlaufzeitsegment kann der Lagerbestand für die umverteilte Nachfrage durch Verschieben der Berechnung des Lagerbestandes und individuelles Berechnen des Lagerbestandes bei jedem Knoten 76 bestimmt werden. Der Lagerbestand kann bestimmt werden durch Berechnen des Lagerbestandes, der bei Endknoten 76 (zum Beispiel Knoten 76d und 76e) erforderlich ist, um den Nachfrageprozentsatz der Endknoten 76 zu erfüllen. Der berechnete Lagerbestand erzeugt eine Nachfrage für einen ersten vorgelagerten Knoten 76 (zum Beispiel Knoten 76c). Der Lagerbestand an dem ersten vorgelagerten Knoten 76 wird bestimmt, um eine Nachfrage für einen zweiten vorgelagerten Knoten 76 (zum Beispiel Knoten 76c) zu erzeugen und so weiter. Lagerbestand, welcher benötigt wird, um die umverteilte Nachfrage zu erfüllen, kann mit Lagerbestand kombiniert werden, der ohne Bezug auf die umverteilte Nachfrage benötigt wird, um die gesamte benötigte Nachfrage bei Knoten 76 zu bestimmen. Ein Verfahren zum Feststellen des Lagerbestands wird genauer unter Bezugnahme auf 10 bis 13 beschrieben.

Änderungen, Hinzufügungen oder Weglassungen können an dem Verfahren vorgenommen werden, ohne vom Umfang der Erfindung abzuweichen. Zum Beispiel müssen bei Schritt 104 Bestellvorlaufzeitprofile nicht für verschiedene Kategorien erzeugt werden. Stattdessen kann ein Bestellvorlaufzeitprofil für den spezifischen Kunden 84 einfach abgerufen werden. Zusätzlich können Schritte in jeder geeigneten Reihenfolge durchgeführt werden, ohne vom Umfang der Erfindung abzuweichen.

6A bis 6C stellen beispielhafte Bestellvorlaufzeitprofile dar. Ein Bestellvorlaufzeitprofil beschreibt eine Nachfrage, die einem Knoten 76 entspricht, wie beispielsweise einem Endknoten 76 (zum Beispiel Knoten 76d oder 76e). Zum Beispiel kann ein Bestellvorlaufzeitprofil Nachfrage verbunden mit einem Kunden 84a aus 4 beschreiben. Die Kundennachfrage wird zur Erfüllung bei Endknoten 76d platziert. In der dargestellten Ausführungsform ist das Bestellvorlaufzeitprofil unbeschränkt (das heißt, es geht von unbegrenztem Vorrat aus). Obwohl die beispielhaften Bestellvorlaufzeitprofile als Grraphen dargestellt sind, können die Informationen der Bestellvorlaufzeitprofile auf jede geeignete Weise dargestellt werden, zum Beispiel in einer Tabelle.

6A stellt ein beispielhaftes Bestellvorlaufzeitprofil dar. Gemäß der dargestellten Ausführungsform stellt eine y-Achse 152 den kumulativen Prozentsatz des Nachfragevolumens dar, und eine x-Achse 154 stellt die Bestellvorlaufzeit, ausgedrückt in Tagen, dar. Gemäß einer Ausführungsform stellt eine Kurve 160 ein Beispiel eines Bestellvorlaufzeitprofils dar, welches den kumulativen Prozentsatz des Nachfragevolumen, welches eine bestimmte Bestellvorlaufzeit hat, beschreibt. Dementsprechend stellt ein Punkt (x, y) der Kurve 160 dar, dass der kumulative Prozentsatz y des Nachfragevolumens eine Bestellvorlaufzeit von x Tagen hat. Zum Beispiel zeigt ein Punkt P an, dass 33% des Nachfragevolumens eine Bestellvorlaufzeit von weniger als 3 Tagen haben, ein Punkt Q zeigt an, dass 90% des Nachfragevolumens eine Bestellvorlaufzeit von 30 Tagen haben und ein Punkt R zeigt an, dass 100% des Nachfragevolumens eine Bestellvorlaufzeit von weniger als 60 Tagen haben.

In einer Ausführungsform können Bestellvorlaufzeitprofile für unterschiedliche Gruppenebenen erzeugt werden, zum Beispiel für alle Bestellungen, alle Artikel, alle Standorte oder andere Gruppenebene. Das Erzeugen von Bestellvorlaufzeitprofilen auf der Gruppenebene kann zur Folge haben, dass weniger Profile erzeugt werden, was leichter zu verwalten sein kann. Des weiteren kann ein Benutzer in der Lage sein, ein Profil basierend auf der Gruppenebene von Interesse auszuwählen. In einer anderen Ausführungsform können mehrere Bestellvorlaufzeitprofile für eine Gruppenebene erzeugt werden. Zum Beispiel kann ein Bestellvorlaufzeitprofil für jeden Artikel erzeugt werden. Das Erzeugen mehrerer Bestellvorlaufzeitprofile kann eine genau abgestimmte Nachfrageüberwachung ermöglichen. Wenn zum Beispiel ein Bestellvorlaufzeitprofil für jeden Artikel erzeugt wird, kann das Bestellvorlaufzeitprofil für jeden Artikel automatisch auf Änderungen überwacht werden, die optimale Sollbestandniveaus beeinflussen können.

6B und 6C zeigen beispielhafte Bestellvorlaufzeitprofile, die individualisiert sind, um maximalen bzw. minimalen angebotenen Vorlaufzeiten Rechnung zu tragen. Ein Bestellvorlaufzeitprofil kann unter Verwendung von System 10 individualisiert werden. Vergangene Leistung ist nicht notwendigerweise ein guter Indikator für zukünftige Leistung. System 10 gibt dem Benutzer eine Möglichkeit, ein Bestellvorlaufzeitprofil unter Verwendung von Clientsystem 10 zu übergehen oder zu ändern. Ein Bestellvorlaufzeitprofil kann individualisiert werden, um maximalen und minimalen angebotenen Vorlaufzeiten Rechnung zu tragen. Ein Benutzer kann eine minimale angebotene Vorlaufzeit einem Bestellvorlaufzeitprofil auferlegen wollen. Ein Bestellvorlaufzeitprofil kann modifiziert werden, um eine minimale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln, indem die Nachfrage, die geringer ist als die minimale angebotene Vorlaufzeit, in die minimale angebotene Vorlaufzeit abgeändert wird. Des weiteren kann ein Benutzer einem Bestellvorlaufzeitprofil eine maximale angebotene Vorlaufzeit auferlegen wollen. Ein Vorlaufzeitprofil kann modifiziert werden, um eine maximale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln, indem die Nachfrage, die größer ist als die maximale angebotene Vorlaufzeit, auf die maximale angebotene Vorlaufzeit abgeändert wird.

In dem dargestellten Beispiel wurde Kurve 160 geändert, um eine minimale angebotene Vorlaufzeit und eine maximale angebotene Vorlaufzeit zu berücksichtigen, und als Ergebnis jeweils Kurven 162 und 164 zu erhalten. Kurve 162 berücksichtigt eine minimale angebotene Vorlaufzeit von 10 Tagen, und Kurve 164 berücksichtigt eine maximale angebotene Vorlaufzeit von 40 Tagen. Eine Kurve 160 eines Bestellvorlaufzeitprofils kann auf jede andere geeignete Weise geändert werden, um jedes andere geeignete Merkmal zu berücksichtigen. Zum Beispiel können Bestellvorlaufzeitprofile im Zeitablauf unter Verwendung einer Wasserfall-Analyse untersucht werden, um Trends zu bestimmen. Ein Bestellvorlaufzeitprofil kann angepasst werden, um zu den Trends zu passen. Als weiteres Beispiel kann ein Bestellvorlaufzeitprofil angepasst werden, um eine konservativere Schätzung oder eine weniger konservative Schätzung bereitzustellen.

7 ist ein Balkendiagramm 200, welches beispielhafte Durchlaufzeiten für Knoten 76 einer Lieferkette 70 darstellt. Balkendiagramm 200 hat eine y-Achse, welche die kumulative Durchlaufzeit eines Knotens 76 darstellt und eine x-Achse, die den Knoten 76 darstellt. Die kumulative Durchlaufzeit stellt den Unterschied zwischen der Zeit dar, wann ein Artikel Knoten 76 erreicht und der Zeit, wann das Endprodukt an Kunden 84 geliefert wird. Entsprechend dem Balkendiagramm 200 hat Knoten 76a eine kumulative Durchlaufzeit von 60 Tagen, Knoten 76b hat eine kumulative Durchlaufzeit von 30 Tagen, Knoten 76c hat eine kumulative Zeit von 3 Tagen und Knoten 76d und 76e haben jeweils eine kumulative Durchlaufzeit von 0 Tagen.

Die kumulativen Durchlaufzeiten können verwendet werden, um Bestellvorlaufzeitsegmente zu definieren, die einen Unterschied zwischen kumulativen Durchlaufzeiten darstellen. Gemäß einer Ausführungsform kann ein Bestellvorlaufzeitsegment den Unterschied zwischen kumulativen Durchlaufzeiten für aufeinander folgende Knoten 76 darstellen. Gemäß der dargestellten Ausführungsform stellt Bestellvorlaufzeitsegment 1 kleiner oder gleich 3 Tage dar, Bestellvorlaufzeitsegment 2 stellt größer als 3 und kleiner oder gleich 30 Tage dar, Bestellvorlaufzeitsegment 3 stellt größer als 30 Tage und kleiner oder gleich 60 Tage dar und Bestellvorlaufzeitsegment 4 stellt größer als 60 Tage dar. Bestellvorlaufzeitsegmente können jedoch auf jede geeignete Weise definiert werden.

8 ist eine Tabelle 220 mit beispielhaften Nachfrageprozentsätzen. Ein Nachfrageprozentsatz stellt den Prozentsatz der Nachfrage dar, der während eines Bestellvorlaufzeitsegments erfüllt werden muss, um ein Bestellvorlaufzeitprofil zu erfüllen.

Gemäß dem dargestellten Beispiel stellt Tabelle 220 dar, wie Nachfrageprozentsätze für die Bestellvorlaufzeitsegnente 1 bis 4 aus 7 unter Verwendung von Bestellvorlaufzeitprofilkurve 160 aus 6 berechnet werden. Tabelle 220 zeigt den Bereich jedes Segments, was wie zuvor unter Bezugnahme auf 7 beschrieben bestimmt wurde. Die Endpunkte jedes Segments entsprechen Punkten der Kurve 160 aus 6. Zum Beispiel entspricht der Drei-Tage-Endpunkt dem Punkt P, der 30-Tage-Endpunkt entspricht dem Punkt Q und der 60-Tage-Endpunkt entspricht dem Punkt R.

Jeder Punkt der Kurve 160 zeigt einen kumulativen Prozentsatz der Nachfrage an, welcher der Anzahl von Tagen entspricht. Zum Beispiel zeigt Punkt P an, dass 33% 3 Tagen entsprechen, Punkt Q zeigt an, dass 90% 30 Tagen entsprechen und Punkt R zeigt an, dass 100% 60 Tagen entsprechen. Der Unterschied in der Nachfrage gemäß den Endpunkten des Bestellvorlaufzeitsegments ergibt den Nachfrageprozentsatz. Dementsprechend hat Bestellvorlaufzeitsegment 1 einen Nachfrageprozentsatz von 33% – 0% = 33%, Bestellvorlaufzeitsegment 2 hat einen Nachfrageprozentsatz von 90% – 33% = 57%, Bestellvorlaufzeitsegment 3 hat einen Nachfrageprozentsatz von 100% – 90% = 10%, und Bestellvorlaufzeitsegment 4 hat eine Nachfragedifferenz von 100% – 100% = 0%.

9 ist ein Diagramm, welches eine beispielhafte umverteilte Nachfrage für eine beispielhafte Lieferkette 70 darstellt. Gemäß dem dargestellten Beispiel kann die Nachfrage gemäß Tabelle 220 aus 8 umverteilt werden. Der Nachfrageprozentsatz für OLTS1 ist 33%, für OLTS2 57%, für OLTS3 10% und für OLTS4 0%.

10 bis 13 zeigen beispielhafte Abläufe zum Berechnen des Lagerbestands für die Knoten 76 der Lieferkette 70, wobei die Nachfrage, Liefervorlaufzeiten und Kundenservicegrade für die Knoten 76 gegeben sind. Wenn die Nachfrage für eine Lieferkette 70 zu vorgelagerten Knoten 76 umverteilt wird, kann der Lagerbestand für die Knoten 76 für die umverteilte Nachfrage berechnet werden, welche unter Verwendung der Nachfrageprozentsätze der Knoten 76 berechnet werden kann. Der Lagerbestand für die umverteilte Nachfrage kann dann mit dem Lagerbestand für Kundennachfrage kombiniert werden, um den Gesamtlagerbestand für Knoten 76 zu erhalten.

10 stellt einen beispielhaften Lieferkettenabschnitt 240 mit einem Knoten 76 (Knoten 1) dar, für welche ein Lagerbestand berechnet werden kann. Gemäß einer Ausführungsform kann der Kundenservicegrad CSL für Knoten 1 entsprechend der Gleichung (1) ausgedrückt werden:

wobei EBO den erwarteten Lieferrückstand (expected back order) von Knoten 1 darstellt und &mgr;d die durchschnittliche Vorlaufzeit-Nachfrage darstellt. Der erwartete Lieferrückstand stellt nicht ausreichenden Lagerbestand von Knoten 76 dar, um die Nachfrage bei Knoten 76 zu erfüllen. Die Vorlaufzeit-Nachfrage beschreibt die Nachfrage für ein Vorlaufzeitsegment. Erwarteter Lieferrückstand EBO kann gemäß Gleichung (2) berechnet werden:
wobei p(x) die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion um die durchschnittliche Vorlaufzeit-Nachfrage darstellt, s den Punkt des Neubestellens darstellt und f einen Teil-Erfüllungs-Faktor darstellt. Wenn Teil-Erfüllungen nicht erlaubt sind, ist f = 0 und der Term fällt weg. Die Nachfrageverteilung kann üblicherweise als Normalverteilung betrachtet werden für sich relativ schnell bewegende Artikel hinsichtlich Nachfrage während Vorlaufzeit, als Gamma-Verteilung für Artikel, die sich mit einer relativ mittleren Geschwindigkeit hinsichtlich Nachfrage während Vorlaufzeit bewegen, oder als Poisson-Verteilung für sich relativ langsam bewegende Artikel hinsichtlich Nachfrage während Vorlaufzeiten. Die Verteilung kann durch einen Benutzer gewählt werden oder kann eine Standardauswahl sein. Die durchschnittliche Vorlaufzeit-Nachfrage kann entsprechend Gleichung (3) berechnet werden:

Gemäß einem Beispiel kann, für eine feststehende Liefervorlaufzeit (SLT), der Lagerbestand von Knoten 1 berechnet werden, um Nachfrage zu verbreiten, wobei die durchschnittliche Vorlaufzeit-Nachfrage &mgr;d der Nachfrage d, die Standardabweichung der Vorlaufzeit-Nachfrage &sgr;d der Nachfrage d (wobei die Standardabweichung als ein beispielhaftes Maß für Schwankung verwendet wird) und der Kundenservicegrad CSL gegeben sind. Gemäß dem dargestellten Beispiel ist die durchschnittliche Vorlaufzeit-Nachfrage &mgr;d gleich 1.000 Einheiten mit einer Schwankung &sgr;d von 10 Einheiten, und Knoten 1 hat einen Kundenservicegrad CSL von 96%. Der Lagerbestand, der benötigt wird, um die durchschnittliche Vorlaufzeit-Nachfrage &mgr;d mit x Kundenservicegrad abzudecken, kann berechnet werden als &mgr;d + x&sgr;d, wobei x gemäß Standard-Konfidenzniveau y entspricht. Zum Beispiel benötigt Knoten 1 &mgr;d + 2&sgr;d, um die Nachfrage Zu 96% der Zeit abzudecken. In dem dargestellten Beispiel ist der bei Knoten 1 benötigte Lagerbestand &mgr;d + 2&sgr;d = 1.020 Einheiten. Um die verbleibende Nachfrage zu erfüllen, gibt es einen erwarteten Lieferrückstand EBO = &mgr;d × (1 – CSL). In dem dargestellten Beispiel ist der erwartete Lieferrückstand EBO = &mgr;d × (1 – CSL) = 40 Einheiten. Der Lagerbestand kann für eine Anzahl m von Zeitspannen durch Multiplizieren der Lagerbestandseinheiten mit m berechnet werden.

Gemäß einer Ausführungsform kann Nachfrage verbreitet werden, um die durchschnittliche Vorlaufzeit-Nachfrage und -Schwankung an jeden Knoten 76 zu bestimmen. Der Lagerbestand kann dann bei einzelnen Knoten 76 unter Verwendung bekannter Techniken berechnet werden, was die Optimierung von Lagerbestand vereinfachen kann. Mit anderen Worten kann ein kompliziertes Mehrstufen-Lieferkettenproblem auf eine Reihe von einfacheren Einstufen-Lieferkettenproblemen reduziert werden.

11 zeigt einen beispielhaften Lieferkettenabschnitt 250, welcher einen Knoten 76 (Knoten 1) beinhaltet, der einen anderen Knoten 76 (Knoten 2) beliefert. Gemäß der dargestellten Ausführungsform hat Knoten 1 eine Nachfrage d während der Vorlaufzeit mit einer Nachfrageschwankung von &sgr;d. Knoten 1 hat einen Kundenservicegrad CSL1 und eine Liefervorlaufzeit SLT1 mit einer Liefervorlaufzeitschwankung von &sgr;SLT1, und Knoten 2 hat einen Kundenservicegrad CSL2 und eine Liefervorlaufzeit SLT2 mit einer Liefervorlaufzeitschwankung von &sgr;SLT2.

Gemäß einer Ausführungsform kann die Liefervorlaufzeit für Knoten 1 gemäß Gleichung (4) berechnet werden: CSL2·SLT1 + (1 – CSL2)·(SLTI + SLT2) (4) und die Liefervorlaufzeitschwankung kann gemäß Gleichung (5) berechnet werden: CSL2·&sgr;SLT1 + (1 – CSL2)·(&sgr;SLT1 + &sgr;SLT2) (5)

12 stellt einen beispielhaften Lieferkettenabschnitt 270 dar, welcher einen Knoten 76 (Knoten 3) beinhaltet, der zwei Knoten 76 (Knoten 1 und 2) beliefert. Knoten 1 hat eine Nachfrage d1 mit einer Nachfrageschwankung von &sgr;d1 und einem Kundenservicegrad CSL1. Knoten 2 hat eine Nachfrage d2 mit einer Nachfrageschwankung von &sgr;d2 und einem Kundenservicegrad CSL2. Knoten 1 hat eine Liefervorlaufzeit SLT1 mit einer Liefervorlaufzeitschwankung &sgr;SLT1, und Knoten 2 hat eine Liefervorlaufzeit SLT2 mit einer Liefervorlaufzeitschwankung &sgr;SLT2. Knoten 3 hat eine Liefervorlaufzeit SLT3 mit einer Liefervorlaufzeitschwankung von &sgr;SLT3.

Gemäß einer Ausführungsform stellt Lieferkettenabschnitt 270 ein einzelnes Verteilzentrum dar, welches mehrere Verteilzentren unterstützt oder eine einzelne Form, welche mehrere Produkte herstellt. Die Nachfrage bei Knoten 3 kann gegeben sein durch d1 + d2 mit einer Nachfrageschwankung, die durch Gleichung (6) gegeben wird:

In einem einfachen Fall kann die Kovarianz gleich null angenommen werden. Die Liefervorlaufzeit und Liefervorlaufzeitschwankung von Knoten 1 kann jeweils entsprechend Gleichung (4) und (5) berechnet werden. Gemäß einer anderen Ausführungsform kann Lieferkettenabschnitt 270 einen Knoten 76 mit mehreren Nachfrageströmen darstellen. Gemäß dieser Ausführungsform kann Lieferkettenabschnitt 270 mehrere Nachfrageströme darstellen, wenn Liefervorlaufzeit SLT1 = 0, Liefervorlaufzeitschwankung &sgr;SLT1 = 0, Liefervorlaufzeit SLT2 = 0 und Liefervorlaufzeitschwankung &sgr;SLT2 = 0 ist. Gemäß einer Ausführungsform kann die Nachfrage von Knoten 1 und 2 bei Knoten 3 vereinigt werden. Die Nachfrage von Knoten 1 und 2 kann zusammengefasst werden, um die Nachfrage von Knoten 3 zu berechnen.

13 stellt einen beispielhaften Lieferkettenabschnitt 280 dar, welcher zwei Knoten 76 (Knoten 2 und 3) beinhaltet, die einen Knoten 76 (Knoten 1) beliefern. Knoten 1 hat einen Kundenservicegrad CSL1 und eine Nachfrage d1 mit einer Nachfrageschwankung &sgr;d1. Knoten 2 hat einen Kundenservicegrad CSL2, und Knoten 3 hat einen Kundenservicegrad CSL3. Knoten 1 hat eine Liefervorlaufzeit SLT2 mit einer Liefervorlaufzeitschwankung &sgr;SLT2 von Knoten 2 und eine Liefervorlaufzeit SLT3 mit einer Liefervorlaufzeitschwankung &sgr;SLT3 von Knoten 3.

Gemäß einer Ausführungsform kann Lieferkettenabschnitt 280 Produktersetzungen, alternative Komponenten oder wechselnde Verteilstrecken darstellen. Gemäß der Ausführungsform stellt Lieferkettenabschnitt 280 Knoten 1 so dar, dass er Lieferungen von wechselnden Quellknoten 2 und 3 erhält. Knoten 1 empfängt einen Teil &thgr;, wobei 0 ≤ &thgr; ≤ 1, von Knoten 2 und einen Teil 1 – &thgr; von Knoten 3. Gemäß dieser Ausführungsform kann die Vorlaufzeit für Knoten 1 durch Gleichung (7) gegeben werden: &thgr;·SLT1 + (1 – &thgr;)·SLT3 (7) mit einer Liefervorlaufzeitschwankung, die durch Gleichung (8) gegeben wird: &thgr;·&sgr;SLT1 + (1 – &thgr;)·&sgr;SLT2 (8)

Gemäß einer anderen Ausführungsform kann Lieferkettenabschnitt 280 darstellen, dass Knoten 1 Lieferungen von beiden Knoten 2 und 3 benötigt, um ein Produkt zu erzeugen oder zusammenzubauen. Gemäß dieser Ausführungsform wird die Darstellung des Teils &thgr; nicht verwendet, da Knoten 1 von beiden Knoten 2 und 3 Artikel benötigt. Gemäß der Ausführungsform kann die Vorlaufzeit bei Knoten 1 durch Gleichung (9) gegeben werden: MAX(SLT2, SLT3) (9) mit einer Liefervorlaufzeitschwankung, die durch Gleichung (10) gegeben wird: 1/3[MAX(SLT2 + x&sgr;SLT2, SLT3 + x&sgr;SLT3) – MAX(SLT2, SLT3)](10) wobei x bestimmt werden kann gemäß Standard-Konfidenzniveaus. Zum Beispiel sei x = 3 für ein 99% Konfidenzniveau.

Zusammenfassend stellen 10 bis 13 beispielhafte Vorgehensweisen zum Berechnen von Lagerbestand für die Knoten 76 einer Lieferkette 70 dar. Der Lagerbestand kann bei gegebener Nachfrage, Liefervorlaufzeiten und Kundenservicegraden für die Knoten 76 berechnet werden. Wenn die Nachfrage für eine Lieferkette 70 zu einem vorgeordneten Knoten 76 umverteilt wird, kann der Lagerbestand für die Knoten 76 für die umverteilte Nachfrage berechnet werden, welche unter Verwendung der Nachfrage-Prozentsätze der Knoten 76 berechnet werden kann. Lagerbestand, der benötigt wird, um die umverteilte Nachfrage zu erfüllen, kann mit Lagerbestand kombiniert werden, der benötigt wird ohne Bezug auf die umverteilte Nachfrage, um die bei einem Knoten 76 benötigte Gesamtnachfrage zu bestimmen.

Bestimmte Ausführungsformen der Erfindung können einen oder mehrere technische Vorteile bieten. Zum Beispiel kann Nachfrage von einem Endknoten zu vorgeordneten Knoten einer Lieferkette entsprechend einer Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit umverteilt werden. Umverteilung der Nachfrage zu vorgeordneten Knoten kann ein Optimieren des Lagerbestandes an einzelnen Knoten ermöglichen, was die Optimierung vereinfachen kann. Lagerbestand für die Lieferkette kann für die umverteilte Nachfrage optimiert werden. Das Optimieren des Lagerbestandes für die umverteilte Nachfrage kann das Erfordernis senken, Lagerbestand bei nachgeordneten Knoten zu lagern, was Kosten minimieren kann. Lagerbestand kann im Hinblick auf eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit für einen Kunden optimiert werden. Das Berücksichtigen der Bestellvorlaufzeit kann die ständige Leistung verbessern, was zu einem erhöhten Marktanteil führen kann.

Obwohl eine Ausführungsform der Erfindung und ihre Vorteile genauer beschrieben sind, kann ein Fachmann verschiedene Änderungen, Hinzufügungen oder Weglassungen vornehmen, ohne von der Idee und dem Umfang der vorliegenden Erfindung wie durch die beigefügten Ansprüche definiert abzuweichen.


Anspruch[de]
  1. Verfahren zum Bestimmen der Bestellvorlaufzeit für eine Lieferkette, welches aufweist:

    Erzeugen einer Vielzahl von Varianten von Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jede Variante der Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit mit einer aus einer Vielzahl von Kategorien verbunden ist;

    Identifizieren einer Kategorie, welche einer Lieferkette entspricht, die eine Vielzahl von Knoten aufweist, wobei die Vielzahl von Knoten einen Startknoten und einen Endknoten, welcher einen Kunden beliefert, aufweist, wobei die Lieferkette einen Weg vom Startknoten zum Endknoten bestimmt; und

    Auswählen einer Variante der Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit verbunden mit der identifizierten Kategorie als eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit für die Lieferkette, wobei die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit die Endknotennachfrage für den Endknoten im Vergleich zur Bestellvorlaufzeit beschreibt.
  2. Verfahren gemäß Anspruch 1, welches weiter aufweist:

    Teilen des Wegs in eine Vielzahl von Bestellvorlaufzeitsegmenten; und

    Bestimmen eines Nachfrageprozentsatzes für jedes Bestellvorlaufzeitsegment in Übereinstimmung mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jeder Nachfrageprozentsatz einen Prozentsatz der Endknotennachfrage verbunden mit einem Bestellvorlaufzeitsegment beschreibt.
  3. Verfahren gemäß Anspruch 1, welches weiter aufweist:

    Teilen des Wegs in eine Vielzahl von Bestellvorlaufzeitsegmenten;

    Verbinden der Vielzahl von Bestellvorlaufzeitsegmenten mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jedes Bestellvorlaufzeitsegment mit einem entsprechenden Bestellvorlaufzeitbereich der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit verbunden wird; und Bestimmen eines Nachfrageprozentsatzes für jedes Bestellvorlaufzeitsegment in Übereinstimmung mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jeder Nachfrageprozentsatz einen Prozentsatz einer gesamten Endknotennachfrage verbunden mit dem entsprechenden Bestellvorlaufzeitsegment beschreibt.
  4. Verfahren gemäß Anspruch 1, welches weiter aufweist:

    Teilen des Wegs in eine Vielzahl von Bestellvorlaufzeitsegmenten;

    Bestimmen eines Nachfrageprozentsatzes für jedes Bestellvorlaufzeitsegment in Übereinstimmung mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jeder Nachfrageprozentsatz einen Prozentsatz einer gesamten Endknotennachfrage verbunden mit dem entsprechenden Bestellvorlaufzeitsegment beschreibt; und

    Berechnen eines Lagerbestands an jedem Knoten der Vielzahl von Knoten entsprechend den Nachfrageprozentsätzen der Vielzahl von Knoten.
  5. Verfahren gemäß Anspruch 1, welches weiter aufweist:

    Feststellen einer minimalen angebotenen Vorlaufzeit; und

    Modifizieren der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, um die minimale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln.
  6. Verfahren gemäß Anspruch 1, welches weiter aufweist:

    Feststellen einer minimalen angebotenen Vorlaufzeit;

    Identifizieren eines Teils der Endknotennachfrage entsprechend einem Bestellvorlaufzeitbereich, der kleiner ist als die minimale angebotene Vorlaufzeit; und

    Ändern des Teils der Endknotennachfrage auf die minimale angebotene Vorlaufzeit, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit zu modifizieren, um die minimale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln.
  7. Verfahren gemäß Anspruch 1, welches weiter aufweist:

    Feststellen einer maximalen angebotenen Vorlaufzeit; und Modifizieren der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, um die maximale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln.
  8. Verfahren gemäß Anspruch 1, welches weiter aufweist:

    Feststellen einer maximalen angebotenen Vorlaufzeit;

    Identifizieren eines Teils der Endknotennachfrage entsprechend einem Bestellvorlaufzeitbereich, der größer ist als die maximale angebotene Vorlaufzeit; und

    Ändern des Teils der Endknotennachfrage auf die maximale angebotene Vorlaufzeit, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit zu modifizieren, um die maximale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln.
  9. Verfahren gemäß Anspruch 1, welches weiter aufweist:

    Feststellen einer vorhergesagten Änderung der Endknotennachfrage; und

    Modifizieren der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, um die vorhergesagte Änderung der Endknotennachfrage widerzuspiegeln.
  10. Verfahren gemäß Anspruch 1, welches weiter Erzeugen der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit aus einem Bestellvorlaufzeitprofil aufweist.
  11. Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei die Vielzahl von Kategorien wenigstens eins einer Vielzahl von Kunden, einer Vielzahl von Produkten, einer Vielzahl von Standorten und jeder Kombination der vorgenannten kategorisieren.
  12. System zum Bestimmen der Bestellvorlaufzeit für eine Lieferkette, welches aufweist:

    eine Datenbank, die in der Lage ist, eine Vielzahl von Varianten von Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit zu speichern, wobei jede Variante der Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit mit einer von einer Vielzahl von Kategorien verbunden ist; und

    ein Serversystem, welches mit der Datenbank verbunden ist und in der Lage ist zum:

    Identifizieren einer Kategorie, welche einer Lieferkette entspricht, die eine Vielzahl von Knoten aufweist, wobei die Vielzahl von Knoten einen Startknoten und einen Endknoten, welcher einen Kunden beliefert, aufweist, wobei die Lieferkette einen Weg vom Startknoten zum Endknoten bestimmt;

    und

    Auswählen einer Variante der Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit verbunden mit der identifizierten Kategorie als eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit für die Lieferkette, wobei die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit die Endknotennachfrage für den Endknoten im Vergleich zur Bestellvorlaufzeit beschreibt.
  13. System gemäß Anspruch 12, wobei das Serversystem weiter in der Lage ist zum:

    Teilen des Wegs in eine Vielzahl von Bestellvorlaufzeitsegmenten; und

    Bestimmen eines Nachfrageprozentsatzes für jedes Bestellvorlaufzeitsegment in Übereinstimmung mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jeder Nachfrageprozentsatz einen Prozentsatz der Endknotennachfrage verbunden mit einem Bestellvorlaufzeitsegment beschreibt.
  14. System gemäß Anspruch 12, wobei das Serversystem weiter in der Lage ist zum:

    Teilen des Wegs in eine Vielzahl von Bestellvorlaufzeitsegmenten;

    Verbinden der Vielzahl von Bestellvorlaufzeitsegmenten mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jedes Bestellvorlaufzeitsegment mit einem entsprechenden Bestellvorlaufzeitbereich der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit verbunden ist; und

    Bestimmen eines Nachfrageprozentsatzes für jedes Bestellvorlaufzeitsegment in Übereinstimmung mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jeder Nachfrageprozentsatz einen Prozentsatz einer gesamten Endknotennachfrage verbunden mit dem entsprechenden Bestellvorlaufzeitsegment beschreibt.
  15. System gemäß Anspruch 12, wobei das Serversystem weiter in der Lage ist zum:

    Teilen des Wegs in eine Vielzahl von Bestellvorlaufzeitsegmenten;

    Bestimmen eines Nachfrageprozentsatzes für jedes Bestellvorlaufzeitsegment in Übereinstimmung mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jeder Nachfrageprozentsatz einen Prozentsatz einer gesamten Endknotennachfrage verbunden mit dem entsprechenden Bestellvorlaufzeitsegment beschreibt; und

    Berechnen eines Lagerbestands an jedem Knoten der Vielzahl von Knoten entsprechend den Nachfrageprozentsätzen der Vielzahl von Knoten.
  16. System gemäß Anspruch 12, wobei das Serversystem weiter in der Lage ist zum:

    Feststellen einer minimalen angebotenen Vorlaufzeit; und

    Modifizieren der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, um die minimale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln.
  17. System gemäß Anspruch 12, wobei das Serversystem weiter in der Lage ist zum:

    Feststellen einer minimalen angebotenen Vorlaufzeit;

    Identifizieren eines Teils der Endknotennachfrage entsprechend einem Bestellvorlaufzeitbereich, der kleiner ist als die minimale angebotene Vorlaufzeit; und

    Ändern des Teils der Endknotennachfrage auf die minimale angebotene Vorlaufzeit, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit zu modifizieren, um die minimale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln.
  18. System gemäß Anspruch 12, wobei das Serversystem weiter in der Lage ist zum:

    Feststellen einer maximalen angebotenen Vorlaufzeit; und

    Modifizieren der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, um die maximale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln.
  19. System gemäß Anspruch 12, wobei das Serversystem weiter in der Lage ist zum:

    Feststellen einer maximalen angebotenen Vorlaufzeit;

    Identifizieren eines Teils der Endknotennachfrage entsprechend einem Bestellvorlaufzeitbereich, der größer ist als die maximale angebotene Vorlaufzeit; und

    Ändern des Teils der Endknotennachfrage auf die maximale angebotene Vorlaufzeit, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit zu modifizieren, um die maximale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln.
  20. System gemäß Anspruch 12, wobei das Serversystem weiter in der Lage ist zum:

    Feststellen einer vorhergesagten Änderung der Endknotennachfrage; und

    Modifizieren der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, um die vorhergesagte Änderung der Endknotennachfrage widerzuspiegeln.
  21. System gemäß Anspruch 12, wobei das Serversystem weiter in der Lage ist zum Erzeugen der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit aus einem Bestellvorlaufzeitprofil.
  22. System gemäß Anspruch 12, wobei die Vielzahl von Kategorien wenigstens eins einer Vielzahl von Kunden, einer Vielzahl von Produkten, einer Vielzahl von Standorten und jeder Kombination der vorgenannten kategorisieren.
  23. Software zum Bestimmen der Bestellvorlaufzeit für eine Lieferkette, wobei die Software in einem computerlesbaren Medium verkörpert ist, und, wenn sie von einem Computer ausgeführt wird, in der Lage ist zum:

    Erzeugen einer Vielzahl von Varianten von Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jede Variante der Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit mit einer von einer Vielzahl von Kategorien verbunden ist;

    Identifizieren einer Kategorie, welche einer Lieferkette entspricht, die eine Vielzahl von Knoten aufweist, wobei die Vielzahl von Knoten einen Startknoten und einen Endknoten, welcher einen Kunden beliefert, aufweist, wobei die Lieferkette einen Weg vom Startknoten zum Endknoten bestimmt; und

    Auswählen einer Variante der Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit verbunden mit der identifizierten Kategorie als eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit für die Lieferkette, wobei die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit die Endknotennachfrage für den Endknoten im Vergleich zur Bestellvorlaufzeit beschreibt.
  24. Software gemäß Anspruch 23, welche weiter in der Lage ist zum:

    Teilen des Wegs in eine Vielzahl von Bestellvorlaufzeitsegmenten; und

    Bestimmen eines Nachfrageprozentsatzes für jedes Bestellvorlaufzeitsegment in Übereinstimmung mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jeder Nachfrageprozentsatz einen Prozentsatz der Endknotennachfrage verbunden mit einem Bestellvorlaufzeitsegment beschreibt.
  25. Software gemäß Anspruch 23, welche weiter in der Lage ist zum:

    Teilen des Wegs in eine Vielzahl von Bestellvorlaufzeitsegmenten;

    Verbinden der Vielzahl von Bestellvorlaufzeitsegmenten mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jedes Bestellvorlaufzeitsegment mit einem entsprechenden Bestellvorlaufzeitbereich der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit verbunden ist; und

    Bestimmen eines Nachfrageprozentsatzes für jedes Bestellvorlaufzeitsegment in Übereinstimmung mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jeder Nachfrageprozentsatz einen Prozentsatz einer gesamten Endknotennachfrage verbunden mit dem entsprechenden Bestellvorlaufzeitsegment beschreibt.
  26. Software gemäß Anspruch 23, welche weiter in der Lage ist zum:

    Teilen des Wegs in eine Vielzahl von Bestellvorlaufzeitsegmenten;

    Bestimmen eines Nachfrageprozentsatzes für jedes Bestellvorlaufzeitsegment in Übereinstimmung mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jeder Nachfrageprozentsatz einen Prozentsatz einer gesamten Endknotennachfrage verbunden mit dem entsprechenden Bestellvorlaufzeitsegment beschreibt; und

    Berechnen eines Lagerbestands an jedem Knoten der Vielzahl von Knoten entsprechend den Nachfrageprozentsätzen der Vielzahl von Knoten.
  27. Software gemäß Anspruch 23, welche weiter in der Lage ist zum:

    Feststellen einer minimalen angebotenen Vorlaufzeit; und

    Modifizieren der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, um die minimale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln.
  28. Software gemäß Anspruch 19, welche weiter in der Lage ist zum:

    Feststellen einer minimalen angebotenen Vorlaufzeit;

    Identifizieren eines Teils der Endknotennachfrage entsprechend einem Bestellvorlaufzeitbereich, der kleiner ist als die minimale angebotene Vorlaufzeit; und

    Ändern des Teils der Endknotennachfrage auf die minimale angebotene Vorlaufzeit, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit zu modifizieren, um die minimale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln.
  29. Software gemäß Anspruch 23, welche weiter in der Lage ist zum:

    Aufstellen einer maximalen angebotenen Vorlaufzeit; und

    Modifizieren der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, um die maximale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln.
  30. Software gemäß Anspruch 23, welche weiter in der Lage ist zum:

    Feststellen einer maximalen angebotenen Vorlaufzeit;

    Identifizieren eines Teils der Endknotennachfrage entsprechend einem Bestellvorlaufzeitbereich, der größer ist als die maximale angebotene Vorlaufzeit; und

    Ändern des Teils der Endknotennachfrage auf die maximale angebotene Vorlaufzeit, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit zu modifizieren, um die maximale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln..
  31. Software gemäß Anspruch 23, welche weiter in der Lage ist zum:

    Feststellen einer vorhergesagten Änderung der Endknotennachfrage; und

    Modifizieren der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, um die vorhergesagte Änderung der Endknotennachfrage widerzuspiegeln.
  32. Software gemäß Anspruch 23, welche weiter in der Lage ist zum Erzeugen der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit aus einem Bestellvorlaufzeitprofil.
  33. Software gemäß Anspruch 12, wobei die Vielzahl von Kategorien wenigstens eins einer Vielzahl von Kunden, einer Vielzahl von Produkten, einer Vielzahl von Standorten und jeder Kombination der vorgenannten kategorisieren.
  34. System zum Bestimmen der Bestellvorlaufzeit für eine Lieferkette, welches aufweist:

    Mittel zum Erzeugen einer Vielzahl von Varianten von Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jede Variante der Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit mit einer von einer Vielzahl von Kategorien verbunden ist;

    Mittel zum Identifizieren einer Kategorie, welche einer Lieferkette entspricht, die eine Vielzahl von Knoten aufweist, wobei die Vielzahl von Knoten einen Startknoten und einen Endknoten, welcher einen Kunden beliefert, aufweist, wobei die Lieferkette einen Weg vom Startknoten zum Endknoten bestimmt; und

    Mittel zum Auswählen einer Variante der Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit verbunden mit der identifizierten Kategorie als eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit für die Lieferkette, wobei die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit die Endknotennachfrage für den Endknoten im Vergleich zur Bestellvorlaufzeit beschreibt.
  35. Verfahren zum Bestimmen der Bestellvorlaufzeit für eine Lieferkette, welches aufweist:

    Erzeugen einer Vielzahl von Varianten von Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jede Variante der Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit mit einer von einer Vielzahl von Kategorien verbunden ist;

    Identifizieren einer Kategorie, welche einer Lieferkette entspricht, die eine Vielzahl von Knoten aufweist, wobei die Vielzahl von Knoten einen Startknoten und einen Endknoten, welcher einen Kunden beliefert, aufweist, wobei die Lieferkette einen Weg vom Startknoten zum Endknoten bestimmt;

    Auswählen einer Variante der Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die erwartete Bestellvorlaufzeit verbunden mit der identifizierten Kategorie als eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit für die Lieferkette, wobei die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit die Endknotennachfrage für den Endknoten im Vergleich zur Bestellvorlaufzeit beschreibt.

    Feststellen einer minimalen angebotenen Vorlaufzeit;

    Identifizieren eines ersten Teils der Endknotennachfrage entsprechend einem Bestellvorlaufzeitbereich, der kleiner ist als die minimale angebotene Vorlaufzeit;

    Ändern des ersten Teils der Endknotennachfrage auf die minimale angebotene Vorlaufzeit, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit zu modifizieren, um die minimale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln;

    Feststellen einer maximalen angebotenen Vorlaufzeit;

    Identifizieren eines zweiten Teils der Endknotennachfrage entsprechend einem Bestellvorlaufzeitbereich, der größer ist als die maximale angebotene Vorlaufzeit;

    Ändern der zweiten Teils der Endknotennachfrage auf die maximale angebotene Vorlaufzeit, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit zu modifizieren, um die maximale angebotene Vorlaufzeit widerzuspiegeln;

    Feststellen einer vorhergesagten Änderung der Endknotennachfrage;

    Modifizieren der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, um die vorhergesagte Änderung der Endknotennachfrage widerzuspiegeln;

    Teilen des Wegs in eine Vielzahl von Bestellvorlaufzeitsegmenten;

    Verbinden der Vielzahl von Bestellvorlaufzeitsegmenten mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jedes Bestellvorlaufzeitsegment mit einem entsprechenden Bestellvorlaufzeitbereich der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit verbunden ist;

    Bestimmen eines Nachfrageprozentsatzes für jedes Bestellvorlaufzeitsegment in Übereinstimmung mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die erwartete Bestellvorlaufzeit, wobei jeder Nachfrageprozentsatz einen Prozentsatz einer gesamten Endknotennachfrage verbunden mit dem entsprechenden Bestellvorlaufzeitsegment beschreibt; und

    Berechnen eines Lagerbestands an jedem Knoten der Vielzahl von Knoten entsprechend den Nachfrageprozentsätzen der Vielzahl von Knoten.
Es folgen 5 Blatt Zeichnungen






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