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To meet the growing demands in the automotive industry, car manufacturers constantly reduce the depth of production and shift value-adding processes to the suppliers. This requires that companies work together more closely and promotes the creation of complex logistics networks. To meet the requirements for information exchange, a consortium of automobile manufacturers launched the project RFID-based Automotive Network (RAN) in 2009. The initiative aims at creating a standardized architecture for efficient material flow management along the entire supply chain. Core component of this architecture is the Informationbroker, an information unit which automatically communicates data which is captured via Auto-ID technology to supply chain participants. The thesis focuses in cooperation with the IBS AG, a software company and consortium partner in the project, on the exchange of goods data.
At first, theoretical foundations are presented by describing the characteristics of a supply chain and explaining standardization efforts and related processes. The chapter on the supply chain focuses on trends in the automotive industry to create a link to the project. The topic of standardization provides in-depth information on electronic data exchange standards in order to additionally create a transition to the Informationbroker concept. In the analytical part, reference projects will be presented with a similar problem and set in relation to RAN. According to project documents, system requirements will be defined and models will be created in order to illustrate the problem. Rich Pictures are used to describe the basis and target state.
Based on these models, the flow of goods related data is depicted between two companies and the role of the Informationbroker for the information exchange is clarified. The thesis aims at establishing an understanding of the challenges of the project and how the proposed concepts of the initiative can lead to an optimization of an automotive supply chain.
Betriebswirtschaftliche Trends wie der Wandel auf Käufermärkten, verkürzte Produktlebens- und Innovationszyklen, steigende Kundenanforderungen und immer leistungsfähiger werdende Informations- und Kommunikationstechnologien stellen für Unternehmen anspruchsvolle Herausforderungen dar. "Bis Anfang der 90er Jahre dominierten lokale Optimierungsbemühungen im Rahmen einer auf funktionale Spezialisierung ausgerichteten Aufbauorganisation entsprechend den Überlegungen zu Arbeitsteilung von beispielsweise Smith, Taylor und Ford. Aufgrund der vielfältigen Probleme dieses Ansatzes - insbesondere Schnittstellenbildung, demotivierte Mitarbeiter, mangelnde Kundenorientierung und erhöhter Aufwand zur Steuerung und Koordination der funktionalen Einheiten - vollzieht sich seit Beginn der 90er Jahre in den Wirtschaftswissenschaften und der unternehmerischen Praxis ein Paradigmenwechsel weg von der Funktions- hin zur Prozessorientierung." Die anspruchsvollen Probleme können aufgrund ihrer Kompliziertheit nicht mehr durch einfache, lokal anwendbare Maßnahmen gelöst werden. In Zeiten hoher Komplexität und Dynamik werden strategische Planungsaufgaben immer wichtiger für ein langfristig erfolgreiches Management. Entscheidungen mit großer Tragweite müssen im Vorfeld vollständig auf ihre kurz-und langfristigen Auswirkungen innerhalb und außerhalb des Unternehmens überprüft werden. Dabei sind die zeitverzögerten Rückkopplungen besonders wichtig. Es kann vorkommen, dass sich eine kurzfristig erfolgreiche Maßnahme zur Ergebnisverbesserung möglicherweise langfristig extrem negativ auf das Ergebnis auswirkt. System Dynamics, eine Methode zur Untersuchung komplexer, dynamischer Systeme, bietet die Möglichkeit, aus einer Analyse der Systemstruktur und des von ihr verursachten Verhaltens langfristig wirksame Entscheidungsregeln abzuleiten. Dabei werden Unternehmen als offene, äußerst vernetzte soziotechnische Systeme verstanden. System Dynamics, ursprünglich "Industrial Dynamics" genannt, wurde in den 50ern am MasMassachusetts Institute of Technology, MIT, entwickelt. Die Methode nimmt die Komplexität, Nichtlinearität und Rückkopplungsstrukturen, die sozialen und physikalischen Systemen enthalten, als Grundlage. Sie wird inzwischen an einer zunehmenden Zahl von Universitäten gelehrt. Unternehmen und Regierungen nutzen System Dynamics zur Simulation von Management- bzw. Politikentscheidungen. Mit der Hilfe der Methode wird es möglich, komplexe Systeme zu durchschauen, was für Entscheidungsträger eine zunehmende Herausforderung darstellt. Die "System Dynamics Society" ist bemüht, systematisches Denken einer breiten Masse von Anwendern zugänglich zu machen. Die Methode könnte die Menschen dabei unterstützen, die aktuellen Probleme und die langfristigen Auswirkungen des aktuellen Handelns zu verstehen. Die Intention dieser Arbeit ist es nun, zwei betriebswirtschaftliche Anwendungsgebiete der System Dynamics Modellierung mit jeweils einem konkreten Fallbeispiel vorzustellen. Dazu werden zunächst in Kapitel 2 die Grundlagen der Systemtheorie dargestellt. Dabei wird auf die Sichtweise von Forrester fokussiert. Darauf aufbauend wird in Kapitel 3 die die Methode detailliert vorgestellt. Nachdem die historische Entwicklung von System Dynamics aufgezeigt wird, werden die Anwendungsgebiete, die Grundlagen und die Grundsäulen der Modellierung und der Modellierungsprozess dargelegt. Im vierten Kapitel wird das erste Anwendungsgebiet untersucht, in der die System Dynamics Modellierung eingesetzt wird, die Balanced Scorecard, ein populäres Konzept für die Performancemessung in Unternehmen. Nachdem das Konzept vorgestellt wird, werden dessen Grenzen aufgezeigt, die mit der Verknüpfung des System Dynamics Ansatz überwunden werden können. Daraufhin werden die Möglichkeiten der System Dynamics Modellierung erläutert, womit die Schwächen der Balanced Scorecard reduziert werden, bevor anhand eines konkreten Fallbeispiels die Verknüpfung des System Dynamics Modellierung mit dem Balanced Scorecard Konzept vorgestellt wird. Eine abschließende Bewertung über die Anwendung wird dieses Kapitel abschließen. Im nächsten Kapitel wird die Anwendung der System Dynmaics Modellierung im Supply Chain Management untersucht. Zunächst werden die Grundlagen über das Supply Chain Management und Probleme, die damit verbunden sind, erläutert. Anhand des "Beer Game" werden die typischen Koordinationsprobleme mehrstufiger Lieferketten, der Bullwhip Effekt, verdeutlicht. Im nächsten Schritt wird die Anwendung der System Dynamics Modellierung im Supply Chain Management diskutiert, bevor die Umsetzung in einem konkreten Fallbeispiel aufgezeigt wird. Dieses Kapitel schließt mit einer Bewertung über die Anwendung von System Dynamics im Supply Chain Management ab. Mit dem abschließenden Kapitel Fazit wird die Arbeit abgerundet.