Ressourcenplanung in einem Logistiknetzwerk mittels mutipler linearer Regression

Sequenz B 3-3 Ressourcenplanung in einem Logistiknetzwerk mittels multipler linearer Regression Prof. Dr.-Ing. habil. W. Dangelmaier, Dipl.-Wirt.-Ing. H. Lessing, Dipl.-Inf. Dr. Norbert Holthö fer Fraunhofer-Anwendungszentrum für Logistikorientierte Betriebswirtschaft, Paderborn Anschrift zur Verö ffentlichung: Fraunhofer-Anwendungszentrum fü r Logistikorientierte Betriebswirtschaft Fü rstenallee 11 33102 Paderborn Tel.: +49 (0) 52 51 / 60 - 69 12 Fax: +49 (0) 52 51 / 60 - 64 82 Gliederung: 1. Das Logistiknetzwerk der Deutschen Post Euro Express 2. Zielkonflikt in der kurzfristigen Ressourcenplanung 3. Lösung 3.1. Lösungsansä tze 3.2. Analyse der Sendungsströme 3.3. Explorative vs. kausale Prognoseverfahren 3.4. Multi-Einflussfaktoren-Prognose 3.5. Prognosebasierte Personalbedarfsplanung 3.6. Prognosebasierte Transportplanung 4. Fazit Literatur Stichworte: Prognose, Regression, Absatzprognose, Ressourcenplanung, Logistiknetzwerk, KEP-Markt, Deutsche Post Euro Express Zusammenfassung: Das Sendungsaufkommen bei Paketdienstleistern schwankt abhä ngig von verschiedenen Einflussfaktoren. Um die dem Kunden versprochene Laufzeit einhalten zu können (Erreichen des Qualitä tsziels), sind ausreichend Ressourcen erforderlich. Gleichzeitig sind bei der Res- sourcenbedarfsplanung die starken Schwankungen zu berü cksichtigen, um Ressourcenver- schwendung zu vermeiden (Erreichen des Kostenziels). Fü r die Bewä ltigung dieses tägli- chen Konflikts gibt es verschiedene Lösungsstrategien. Die tä gliche Erstellung genau- estmöglicher Prognosen mittels multipler linearer Regression und unter Berü cksichtigung von mehr als fü nfzig Einflussfaktoren hat sich als Lösungsalternative bewä hrt. 1. Das Logistiknetzwerk der Deutschen Post Euro Express Innerhalb des Konzerns Deutsche Post World Net deckt der Unternehmensbereich EuroEx- press unter anderem das nationale und internationale Paketgeschä ab. In Deutschland bil- ft den 33 Paketzentren das Rü ckgrat des Logistiknetzwerks zur Abwicklung des klassischen Paketgeschä Die Sendungen aus dem Einzugsbereich eines Paketzentrums (PZ) werden fts. in diesem PZ ü ber eine Sortieranlage nach Ziel-PZ sortiert und dann per Lkw oder Bahn zum Ziel-PZ transportiert. Die Sendungen fü r den Einzugsbereich eines PZ treffen dann ü ber Nacht aus dem gesamten Bundesgebiet ein und werden ü ber die Sortieranlage fü r die an- schließ ende Zustellung nach Zustellbezirken sortiert. Das nachfolgend beschriebene Prog- nosemodell wurde fü r die Prognose des Sendungsaufkommens entwickelt und wird in Form eines Software-Tools in den Paketzentren fü r die Ressourcenplanung eingesetzt. 2. Zielkonflikt in der kurzfristigen Ressourcenplanung Die Menge der eingelieferten Sendungen unterliegt starken Schwankungen innerhalb einer Woche, eines Monats und eines Kalenderjahres (vgl. Abb. 1). In den Paketzentren wird da- her monatlich bzw. wöchentlich eine Produktionsplanung fü r die nächste Periode erstellt. Aus diesem kurzfristigen Produktionsplan wird in erster Linie der Personalbedarf und damit der Schichtplan abgeleitet. Zusätzlich wird täglich am Vormittag die Personal- und Transportpla- nung entsprechend der erwarteten Sendungsmenge nochmals angepasst. Tagesverkehrssmenge MF Zeitraum: 1 Jahr Abb. 1: Tägliche Sendungsmengen eines ausgewählten Paketzentrums im Jahresverlauf Insbesondere die Personalbedarfsplanung hat einen groß en Einfluss auf das Erreichen der Kosten- und Qualitä tsziele. Zu wenig Personal wü rde zu einer verspä teten Bearbeitung und damit zu einer verspä teten Auslieferung fü hren (Qualitätsziel). Ein Ausgleich des Mehrbe- darfs durch verlä ngerte Arbeitszeiten („Ü berstunden“ ist aufgrund des straffen Zeitplans ) nicht möglich. Fä die Sendungsmenge hingegen geringer aus als erwartet, sinkt die Perso- llt nalproduktivitä in gleichem Maß e. Das fü hrt in diesem personalintensiven Bereich sehr t schnell zu deutlichen Mehrkosten (Kostenziel). Ein Ausgleich des Minderbedarfs durch ver- kü rzte Arbeitszeiten ist aufgrund tarifvertraglicher Regelungen und aufgrund des Zeitplans (Sendungen werden noch bis kurz vor Ende der Schicht eingeliefert) nicht möglich. Welche Lösungsalternativen gibt es, um sicherzustellen, dass möglichst alle Sendungen noch am selben Tag bearbeitet werden und gleichzeitig die Ressourcen optimal ausgelastet werden? 3. Lö sung 3.1. Lö sungsansätze Die einzelnen Lösungsmöglichkeiten lassen sich zwei grundsä tzlich verschiedenen Lö- sungsansä tzen zuordnen. Der erste Ansatz beruht auf der Ü berlegung, den Kapazitä tsbedarf zu glä tten und an die vorhandenen Kapazitä anzupassen. Eine Möglichkeit wü rde darin ten bestehen, einen Teil der Sendungen spä zu bearbeiten (Glä ter ttung ü ber die Zeit). Da min- destens 96 % aller Sendungen auch weiterhin am nä chsten Tag ausgeliefert werden sollen und der straffe Zeitplan keine Verschiebungen zulä sst, scheidet diese Möglichkeit aus. (An- merkung: Nach Erweiterung der Produktpalette um Sendungen, die erst am ü bernä chsten Tag auszuliefern sind, wä eine solcher zeitlicher Ausgleich denkbar.) Eine weitere Lö- re sungsmöglichkeit bestü nde darin, die Kapazitä tsnachfrage zwischen den Produktionseinhei- ten, d. h. zwischen den PZs, auszugleichen. In Ballungsrä umen wird diese Vorgehensweise z. B. bei größ eren Sondereinlieferungen von Groß kunden gelegentlich angewandt. Sie eig- net sich aber nur zum Ausgleich lokal auftretender Nachfragespitzen. Fü r bundesweit auftre- tende Nachfragespitzen z. B. vor Ostern, zum Muttertag oder bei größ eren Entfernungen zwischen den Produktionseinheiten wie z. B. in Ostdeutschland ist diese Vorgehensweise nur bedingt geeignet. Der zweite Ansatz fokussiert auf die (tägliche) kurzfristige Anpassung des Kapazitätsange- bots an den (erwarteten) Bedarf. Fü r jede Schicht werden die zu bearbeitenden Sendungs- ströme, aufgeteilt nach Produktgruppen, prognostiziert. Auf Basis dieser Mengenprognose werden die in den einzelnen Zeitfenstern benötigten Ressourcen ermittelt und die Kapazi- tätsplanung entsprechend angepasst. Voraussetzung fü r die Realisierung dieser Lösungs- möglichkeit sind flexible Ressourcen. Aus Sicht der Paketzentren sind vor allem zwei kriti- sche Ressourcen zu betrachten: das zur Bearbeitung der Sendungen im PZ benötigte Per- sonal (in Personalstunden) und das fü r die Beförderung zu den Ziel-PZs benötigte Trans- portvolumen (in Containern bzw. Transportaufträ gen). Bei allen anderen Ressourcen (Anla- genkapazitä Codierterminals, Rollbehä etc.) wird hier davon ausgegangen, dass sie in t, lter jedem Fall in ausreichendem Maß e zur Verfü gung stehen. 3.2. Analyse der Sendungsströ me Die Analyse des täglichen Sendungsaufkommens fü r eine Reihe ausgewählter Paketzentren ergab folgendes: • Die Gruppe der maschinenfä higen (mf) Sendungen beansprucht mehr als 90% der Res- sourcen. Zudem korrelieren die verbleibenden Sendungsströme sehr stark mit dem Strom der mf-Sendungen. Um den Analyseaufwand zu begrenzen, konzentrieren sich die weite- ren Betrachtungen auf die mf-Sendungen. • Das tä gliche Sendungsaufkommen schwankt sehr stark und scheint zunä chst nicht prog- nostizierbar (vgl. Abb. 1). Bei Betrachtung der Sendungsmengenverteilung innerhalb der Woche stellte sich heraus, dass der prozentuale Anteil eines bestimmten Wochentags an der Wochenverkehrsmenge nur geringen Schwankungen unterliegt und dadurch relativ einfach und genau (als gleitender Mittelwert) prognostiziert werden kann. Es ist also mög- lich, Wochenverkehrsmengen zu prognostizieren und diese ü ber ebenfalls prognostizierte Wochenprofile auf Tage aufzuteilen. Die aggregierte Wochenverkehrsmenge ergibt im Jahresverlauf eine deutlich harmonischere Zeitreihe (vgl. Abb. 2). Schwankungen inner- halb einer Woche werden ausgeglichen. Der Jahresverlauf der Wochenverkehrsmenge wiederholt sich jedes Jahr in ä hnlicher Form und wird dabei von einem langfristigen Trend ü berlagert. Wochenverkehrsmenge MF Zeitraum: 1 Jahr Abb. 2: Wöchentliche Sendungsmengen eines ausgewählten Paketzentrums im Jahresverlauf • Es existiert eine Vielzahl von regelmä ig auftretenden Einflussfaktoren, die die Sen- ß dungsmenge jedes Jahr in ä hnlichem Umfang beeinflussen. Dazu zä hlen unter anderem Feiertage, feiertagsähnliche Tage (z. B. Karneval, Muttertag), Schulferien sowie weitere saisonale Effekte (z. B. die Vorweihnachtszeit). Allerdings treten bestimmte Einflü sse nicht jedes Jahr zum gleichen Zeitpunkt auf (z. B. Ostern). • Die summierte Sendungsmenge MF enthä Ausreiß er (Sondereinlieferungen o. ä und lt .) Strukturbrü che (geä nderte Kundenstruktur o. ä Um eine möglichst hohe Prognosege- .). nauigkeit zu erzielen, sind die Vergangenheitsdaten um diese Effekte zu bereinigen. Im nächsten Schritt ist nun ein geeignetes Verfahren zur Prognose der von einer Vielzahl von Einflussfaktoren abhängigen Zeitreihen auszuwä hlen. 3.3. Explorative vs. kausale Prognoseverfahren Allgemein können zwei Methodenkategorien zur Prognose derartiger Zeitreihen unterschie- den werden.