Optimierung der Standortwahl für Lagerhäuser zur Minimierung von Transportkosten und Lieferzeiten durch mathematische Optimierungsmodelle

Die Lösung liegt in der Anwendung von mathematischen Optimierungsmodellen, um die idealen Standorte für neue Lagerhäuser zu ermitteln. Diese Modelle analysieren historische Lieferdaten, um Muster und Effizienzen in der aktuellen Lieferkette zu identifizieren.

Dabei werden folgende Faktoren berücksichtigt:

• Kundenstandorte: Die Modelle stellen sicher, dass die neuen Lagerhäuser in der Nähe der Hauptkundenkonzentrationen positioniert werden, um die Lieferzeiten zu minimieren.
• Bestehende Lagerhäuser: Sie berücksichtigen auch die Positionen der bestehenden Lagerhäuser, um die Infrastruktur optimal zu nutzen und unnötige Redundanzen zu vermeiden.

Durch die Kombination dieser Datenpunkte berechnen die Modelle eine Reihe von Kandidatenstandorten, die sowohl die Gesamttransportkosten als auch die Lieferzeiten minimieren.

Die Anwendung mathematischer Optimierungsmodelle für die Standortwahl neuer Lagerhäuser schafft einen erheblichen Mehrwert, indem sie die Entscheidungsfindung in der Supply Chain-Optimierung grundlegend verbessert.

• Kosteneinsparungen: Durch die präzise Standortwahl werden die Gesamttransportkosten minimiert. Dies führt zu signifikanten Einsparungen bei den operativen Kosten, da weniger Brennstoff benötigt wird, Transportgebühren sinken und die Routenplanung optimiert wird.

• Verbesserte Lieferzeiten: Kürzere Lieferzeiten erhöhen die Kundenzufriedenheit und -bindung, da die Lagerhäuser näher an den Kundenstandorten liegen und bestehende Infrastruktur genutzt wird.

• Effizienzsteigerung: Die Optimierung der Supply Chain-Netzwerke führt zu einer effizienteren Nutzung der bestehenden Infrastruktur und reduziert unnötige Redundanzen. Dies senkt den Bedarf an zusätzlichen Ressourcen und steigert die betriebliche Effizienz.

• Datengetriebene Entscheidungsfindung: Die Lösung ermöglicht fundierte, datengestützte Entscheidungen, die auf objektiven Analysen und nicht auf subjektiven Einschätzungen basieren.

• Risikominderung: Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit Transportwegen, Infrastrukturabhängigkeiten und geografischen Risiken werden minimiert, indem optimale Standorte identifiziert werden.

• Skalierbarkeit und Flexibilität: Die Modelle sind skalierbar und können an sich ändernde Kundenbedürfnisse und Marktdynamiken angepasst werden. Dies gewährleistet die langfristige Flexibilität der Supply Chain.