Bernhard Lienland

The role of IT in automotive supplier supply chains

Purpose The purpose of this paper is to explore the impact of information technology (IT) on supply chain performance in the automotive industry. Prior studies that analyzed the impact of IT on supply chain performance report results representing the situation of the “average industry.” This research focuses on the automotive industry because of its major importance in many national economies and due to the fact that automotive supply chains do not represent the supply chain of the average industry. Design/methodology/approach A research model is proposed to examine the relationships between IT capabilities, supply chain capabilities, and supplier performance. The model divides IT capabilities into functional and data capabilities, and supply chain capabilities into internal process excellence and information sharing. Data have been collected from 343 automotive first-tier suppliers. Structural equation modeling with partial least squares is used to analyze the data. Findings The results suggest that functional capabilities have the greatest impact on internal process excellence, which in turn enhances supplier performance. However, frequent and adequate information sharing also contributes significantly to supplier performance. Data capabilities enable supply chain capabilities through their positive impact on functional capabilities. Practical implications The findings will help managers to understand the effect of IT implementation on company performance and to decide whether to invest in the expansion of IT capacities. Originality/value This research reports the impact of IT on supply chain performance in one of the most important industries in many industrialized countries, and it provides a new perspective on evaluating the contribution of IT on firm performance.

An a posteriori decision support methodology for solving the multi-criteria supplier selection problem

This research presents a novel, state-of-the-art methodology for solving a multi-criteria supplier selection problem considering risk and sustainability. It combines multi-objective optimization with the analytic network process to take into account sustainability requirements of a supplier portfolio configuration. To integrate ‘risk’ into the supplier selection problem, we develop a multi-objective optimization model based on the investment portfolio theory introduced by Markowitz. The proposed model is a non-standard portfolio selection problem with four objectives: (1) minimizing the purchasing costs, (2) selecting the supplier portfolio with the highest logistics service, (3) minimizing the supply risk, and (4) ordering as much as possible from those suppliers with outstanding sustainability performance. The optimization model, which has three linear and one quadratic objective function, is solved by an algorithm that analytically computes a set of efficient solutions and provides graphical decision support through a visualization of the complete and exactly-computed Pareto front (a posteriori approach). The possibility of computing all Pareto-optimal supplier portfolios is beneficial for decision makers as they can compare all optimal solutions at once, identify the trade-offs between the criteria, and study how the different objectives of supplier portfolio configuration may be balanced to finally choose the composition that satisfies the purchasing companys strategy best. The approach has been applied to a real-world supplier portfolio configuration case to demonstrate its applicability and to analyze how the consideration of sustainability requirements may affect the traditional supplier selection and purchasing goals in a real-life setting.

Produktionsplanung und -steuerung (PPS)

Kap. 3 stellt den Ablauf der Produktionsplanung und -steuerung (PPS) vor. Zunachst erfolgt eine Ubersicht zu den Aufgaben und Zielen der PPS. Der darauf folgende Abschnitt erklart, wie die PPS in die Entscheidungshierarchie der Unternehmensplanung einzuordnen ist. Abschn. 3 geht anschliesend auf die einzelnen Produktionsplanungs- und Steuerungsaufgaben im Detail ein. Dabei werden fur die einzelnen Plan-Module Inhalte und Ziele sowie Gestaltungsoptionen und Losungsansatze vorgestellt. Zu den Losungsansatzen zahlen unter anderem die Lineare Programmierung, Verfahren der Prognoserechnung, die Losgrosen- und die Reihenfolgeplanung. Im vierten Abschnitt werden schlieslich Verbesserungsansatze aufgezeigt, die die Unzulanglichkeiten, die mit der „herkommlichen“ PPS einhergehen, uberwinden sollen. Dazu zahlen unter anderem die Pull-Produktionssteuerung und die Belastungsorientierte Auftragsfreigabe.

Grundlagen der Produktionswirtschaft

Dieses Kapitel vermittelt Grundlagen der Produktionswirtschaft. Ausgehend von der Funktion der Betriebswirtschaftslehre, die sich mit der Frage beschaftigt, wie die Bedurfnisse einer Gesellschaft mit beschrankt verfugbaren Ressourcen befriedigt werden konnen, wird die Rolle der Produktion in diesem Zusammenhang geklart. Es folgt eine Darstellung von Unternehmenszielen und deren Operationalisierung auf der Ebene der Produktionswirtschaft bzw. des operativen Produktionsmanagements. Zudem werden definitorische Grundlagen zu Begriffen wie Produktion, Produktionswirtschaft und Produktionssystem gegeben und verschiedene Produktionstypologien aufgezeigt. Abschliesend wird auf die Lenkung von Produktionssystemen eingegangen.

Einführung in das Konzept Industrie 4.0

Dieser Abschnitt bietet eine Einfuhrung in das Konzept Industrie 4.0 aus produktionswirtschaftlicher Sicht. Im ersten Teil des Kapitels werden die historisch und aktuell beobachtbaren Entwicklungen auf den Absatzmarkten als masgebliche Treiber der Entwicklung neuer produktionswirtschaftlicher Konzepte vorgestellt. Auf Basis der aktuell beobachtbaren Entwicklungen wird daraufhin ein Zugang zur Diskussion um das Konzept Industrie 4.0 gegeben und dessen Ziele aufgezeigt. Im dritten Teil des Kapitels werden cyber-physische Systeme als neue Sub-Systeme von Produktionssystemen beschrieben. Hierbei wird auch auf potenzielle Anwendungen sowie auf die notigen zu schaffenden Voraussetzungen fur ihren Einsatz eingegangen. Der vierte Abschnitt behandelt die Auswirkungen der Industrie 4.0 auf die Produktionsfaktoren Mensch, Betriebsmittel, Material und Information sowie auf die Planung und Steuerung der industriellen Produktion.

The Implementation of a Cash-Flow-Based Mathematical R&D Project Selection Model

Customer project selection is a challenge for many industrial companies. An inappropriate project selection approach can lead to constraint violations, high fixed costs, and suboptimal portfolios. To overcome these problems a cash-flow-based linear optimization model was developed in partnership with a tier-1 automotive supplier. Implementation barriers had been verified through a case study conducted at two organizational hierarchies. Results suggest that an application at the operating levels is possible. At higher levels, though, product and firm complexity require major implementation efforts. This article serves theorists as well as practitioners in multiple regards. First, an overview of existing project selection methods and their application in practice is provided. Additionally, the suppliers current appraisal process is depicted. Second, operations research implementation barriers are identified and validated for the adoption of the proposed mathematical project selection approach. Third, a guideline including procedures to overcome experienced difficulties is presented.

Cost Assignment Paradox: Indirect Tooling Costs and Production Orders

Originality/value of the article Research on the comparison of AMs is typically performed for certain purposes, such as enterprise networks, horizontal cooperative purchasing scenarios, or municipal service units. This article will augment the research evaluating AMs by introducing a novel set of evaluation criteria and by providing an in-depth comparison of AMs suited for the allocation of generic tooling costs.

Projektauswahl mit der linearen Optimierung im Mittelstand

ZusammenfassungDie Projektauswahl stellt eine Herausforderung insbesondere für mittelständische Industrieunternehmen dar. Abhängigkeiten verschiedener Alternativen und vorgegebene Investitionsbudgets führen bei Anwendung von in der Praxis standardmäßig eingesetzten Verfahren regelmäßig zu suboptimalen Projektkombinationen. In enger Abstimmung mit einem Automobilzulieferer wurde ein Ansatz zur Projektauswahl unter Berücksichtigung von Ressourcen und laufenden Projekten entwickelt sowie technisch umgesetzt. Implementierte Praxistests belegen Verbesserungen bei der Projektauswahl, aber auch bei der Budgeteinhaltung, der Fixkostenreduzierung sowie der Angebotspreisbestimmung.Die Projektauswahl stellt eine Herausforderung insbesondere für mittelständische Industrieunternehmen dar. Abhängigkeiten verschiedener Alternativen und vorgegebene Investitionsbudgets führen bei Anwendung von in der Praxis standardmäßig eingesetzten Verfahren regelmäßig zu suboptimalen Projektkombinationen. In enger Abstimmung mit einem Automobilzulieferer wurde ein Ansatz zur Projektauswahl unter Berücksichtigung von Ressourcen und laufenden Projekten entwickelt sowie technisch umgesetzt. Implementierte Praxistests belegen Verbesserungen bei der Projektauswahl, aber auch bei der Budgeteinhaltung, der Fixkostenreduzierung sowie der Angebotspreisbestimmung.