Nichtlineare Dynamik

Bedingt durch Dynamik und Komplexität in Produktions- und Zulieferernetzwerken ist die Kundennachfrage nach Produkten eines Unternehmens innerhalb eines solchen Netzwerkes häufig starken Schwankungen unterworfen. Zur Gewährleistung einer effektiven Produktionsplanung und -steuerung müssen jedoch zukünftige Kundenbedarfe möglichst exakt prognostiziert werden. Klassische statistische Prognosemethoden sind meist leicht anwendbar, allerdings nicht dazu in der Lage, ausreichend auf dynamische Strukturen innerhalb der Bestelldaten zu reagieren. Methoden der Nichtlinearen Dynamik berücksichtigen zusätzlich zu quantitativen, auch qualitative Informationen, um mögliche deterministische Strukturen zu identifizieren und Zeitreihen besser vorherzusagen. Dieser Beitrag stellt einen Ansatz zur Entwicklung einer Datenbank mit Handlungsempfehlungen zur Auswahl geeigneter Prognoseverfahren in unterschiedlichen Unternehmenssituationen vor.

Produktions- und Logistiknetzwerke sind durch eine wachsende dynamische und strukturelle Komplexität gekennzeichnet, wodurch eine effiziente Planung zunehmend erschwert wird. Auftretende nichtlineare dynamische Effekte, die im Falle ähnlicher, auf den ersten Blick unbedeutender Ursachen zu stark unterschiedlichen und teilweise extremen Resultaten führen, tragen zusätzlich zu dieser Problematik bei. Als Folge können beispielsweise Instabilitäten in Form starker Bestandsschwankungen auftreten, die für die Netzwerkteilnehmer eine enorme wirtschaftliche Belastung darstellen. Die simulationsgestützte Analyse dieser Zusammenhänge ist Gegenstand des nachfolgenden Beitrags. Darüber hinaus werden als Ergebnis der Analyse Mittel und Wege aufgezeigt, der gegebenen Problematik besser gerecht zu werden und kostenintensive Bestandsschwankungen zu vermeiden.

Materialflüsse sowohl innerhalb von als auch zwischen Betrieben weisen oft ein scheinbar irreguläres Verhalten auf, das sich u.a. in unvorhersagbaren – und dementsprechend kaum handhabbaren – Bestandsschwankungen äußert, insbesondere bei hoher Auslastung der produktiven oder logistischen Kapazitäten. Dieser Sachverhalt wird i.A. mit der Empfindlichkeit gegenüber kleinen Störungen in Verbindung gebracht, mit denen in der Praxis immer zu rechnen ist. Deswegen wird häufig ein sehr hoher Aufwand betrieben, um sie auszuschließen. Hier stellt sich die Frage, ob es überhaupt an Störungen liegen muss, dass z.B. Bestandsentwicklungen kurzfristig kaum und langfristig praktisch überhaupt nicht vorhersagbar sind. In diesem Beitrag wird am Beispiel eines kleinen Produktionssystems mit Materialrückflüssen untersucht, inwiefern schon relativ einfache Netzwerke irreguläres Verhalten aufweisen können.