Burgh Threads ist ein kleines Bekleidungsunternehmen, das einfache, langlebige Kleidungsstücke wie T-Shirts, Jeans und Kleider herstellt. Nachdem das Unternehmen von einem beliebten Vlogger in einem viel beachteten Video erwähnt wurde, verzeichnete es einen deutlichen Anstieg der Verkaufszahlen bei gleichzeitig sinkenden Erfüllungsraten. Der Inhaber zögert, in zusätzliche Ausrüstung oder Mitarbeiter zu investieren, da er befürchtet, dass die erhöhte Nachfrage nur vorübergehend ist. Das Unternehmen hat jedoch erkannt, dass ihm durch nicht vorrätige Artikel Umsatzchancen entgehen, und sucht nach alternativen Möglichkeiten zur Verbesserung der Erfüllungsrate.
Die Fabrik arbeitet nach dem Prinzip "Make-to-Stock", d.h. der Bestand an Fertigwaren wird zur Erfüllung von Kundenaufträgen verwendet. Wenn der Bestand für einen der 52 Artikel unter den Meldebestand fällt, wird ein Fertigungsauftrag für die angegebene Meldebestandsmenge an das Werk weitergeleitet. Der Wirtschaftsingenieur hat festgestellt, dass die Rüstzeiten für Fertigungsaufträge beträchtlich sind, und ist der Ansicht, dass die Produktivität durch eine Erhöhung der Losgrößen verbessert werden könnte. Größere Losgrößen können jedoch die Gesamtdurchlaufzeiten und den Gesamtbestand erhöhen, was eine komplexe Optimierungsaufgabe darstellt.
Die Geschäftsleitung hat zugestimmt, den durchschnittlichen Fertigwarenbestand auf nicht mehr als 1000 Artikel zu erhöhen und gleichzeitig eine Erfüllungsrate von mindestens 95 % für alle SKUs anzustreben. Die Fallstudie erfordert die Entwicklung eines Simulationsmodells des Fertigungsprozesses, um die optimalen Losgrößen und Bestellpunkte für jede SKU zu bestimmen. Das Modell muss zeigen, dass die empfohlene Strategie den Bestand unter dem vorgegebenen Limit hält und gleichzeitig die Erfüllungsrate und den Umsatz über einen Zeitraum von 120 Tagen maximiert. Zu den wichtigsten Leistungskennzahlen gehören die durchschnittlichen Lagerbestände, die SKU-spezifischen Erfüllungsraten und der erwartete Umsatz.
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