Integration of Truncated Distributions in Exponential Family with Simulation Models of Logistics and Supply Chain Management

Truncated distributions of the exponential family have great influence in the simulation models. This paper discusses the truncated Weibull distribution specifically. The truncation of the distribution is achieved by the Maximum Likelihood Estimation method or combined with the expectation and variance expressions. After the fitting of distribution, the goodness-of-fit tests (the Chi-Square test and the Kolmogorov-Smirnov test) are executed to rule out the rejected hypotheses. Finally the distributions are integrated in various simulation models, e. g. shipment consolidation model, to compare the influence of truncated and original versions of Weibull distribution on the model.

Konzeption eines proaktiven Risikomanagements in Logistiknetzwerken

Logistiknetzwerke von Unternehmen wachsen sehr schnell und werden immer komplexer. Unternehmen wissen oft nicht, von welchen anderen Unternehmen sie abhängig sind und welche geschäftskritischen Risiken sich daraus für sie ergeben. Aus diesem Grund wird in diesem Artikel ein Konzept eines proaktiven Ri-sikomanagements in Logistiknetzwerken vorgestellt. Das Konzept basiert auf der Big Data Technologie und verwendet zur Identifikation von Risiken und zum Aufbau eines Logistiknetzwerkes neben internen Unternehmensdaten auch externe Daten, z. B. Social Media Plattformen oder andere Datenportale. Diese Daten werden ausgewertet und mit Risiken behaftete Beziehungen werden dem Bediener grafisch angezeigt. Zusätzlich dazu kann das System dem Benutzer mögliche Alternativen zur Vermeidung dieser Risiken aufzeigen und somit zur Entscheidungsunterstützung genutzt werden.

Ansätze zum Management der Additive Manufacturing Supply Chain

Da sich Additive Manufacturing (AM) von traditionellen Produktionsverfahren unterscheidet, entstehen neue Möglichkeiten im Produktdesign und im Supply Chain Setup. Die Auswirkungen der Aufhebung traditionellen Restriktionen im Produktdesign werden unter dem Begriff „Design for Additive Manufacturing“ intensiv diskutiert. In gleicher Weise werden durch AM Restriktionen im traditionellen Supply Chain Setup aufgehoben. Insbesondere sind die folgenden Verbesserungen möglich: Reduktion von Losgrössen und Lieferzeiten, bedarfsgerechte Produktion auf Abruf, dezentrale Produktion, Customization auf Ebene Bauteil und kontinuierliche Weiterentwicklung von Bauteilen. Viele Firmen investieren nicht selbst in die AM Technologien, sondern kaufen Bauteile bei Lieferanten. Um das Potential der AM Supply Chain mit Lieferanten umzusetzen, entstehen die folgenden Anforderungen an AM Einkaufsprozesse. Erstens muss der Aufwand pro Bestellung reduziert werden. Zweitens brauchen AM Nutzer einen direkten Zugang zu den Lieferanten ohne Umweg über die Einkaufsabteilung. Drittens müssen geeignete AM Lieferanten einfach identifiziert werden können. Viertens muss der Wechsel von Lieferanten mit möglichst geringem Aufwand möglich sein. Ein mögliche Lösung sind AM spezifische E-Procurement System um diese Anforderungen zu erfüllen