Produktivitätssteigerung von Cross-Docking- Centern mit RFID

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Produktivitätssteigerung von Cross-Docking-

Centern mit RFID

Andreas Besse

Eine empirische Analyse

multikriterieller Produktivitätseinflüsse

in Umschlags- und Verteilzentren

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Produktivitätssteigerung von

Cross-Docking-Centern mit RFID

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Andreas Besse

Produktivitätssteigerung von Cross-Docking-

Centern mit RFID

Eine empirische Analyse

multikriterieller Produktivitätseinflüsse

in Umschlags- und Verteilzentren

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Andreas Besse FH Südwestfalen Meschede, Deutschland

ISBN 978-3-658-22371-7 ISBN 978-3-658-22372-4 (eBook) https://doi.org/10.1007/978-3-658-22372-4

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Dissertation Universität Duisburg-Essen, 2018

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Vorwort

Die Idee zu dieser Arbeit entstand im Rahmen eines Projekts mit zahlreichen international tätigen Logistikdienstleistern während meiner beruflichen Tätigkeit in der Schweiz. Seinerzeit habe ich mich mit dem Thema Verträglichkeit ökonomischer und ökologischer Produktivität von Logistikprozessen beschäftigt. Die Frage, inwieweit Technologien zu einer kongruenten Produktivitätssteigerung in nachhaltigen Supply Chains beitragen, konnte nicht abschließend beantwortet werden. Aus den Anforderungen der Unternehmen nach quantifizierbaren Pro- duktivitätsaussagen und der Tatsache einer fehlenden Betrachtung in der Literatur heraus entstand die wissenschaftliche Untersuchung mit besonderem Fokus auf Cross-Docking- Prozesse.

Ein ganz besonderer Dank gilt an dieser Stelle meinem Doktorvater Herrn Univ.-Prof. Dr.

Rainer Leisten für die Betreuung der Arbeit sowie die zahlreichen wertvollen Anregungen zur inhaltlichen Ausgestaltung. Ebenso danke ich Herrn Univ.-Prof. Dr. Andreas Wömpener für die spontane Übernahme des Erstgutachtens und die Betreuung der Arbeit im Endstadium sowie Herrn Univ.-Prof. Dr. Bernd Noche für die Übernahme des Zweitgutachtens. Großer Dank gilt auch Herrn Prof. Dr. Paul Gronau für die zahlreichen wissenschaftlichen Diskussi- onen und Anregungen.

Zu guter Letzt möchte ich meiner Familie danken, die mich auf dem nicht immer einfachen Weg einer berufsbegleitenden externen Promotion unterstützt hat. Meinen Eltern Marion und Karl Besse sowie ganz besonders meiner Frau Bea und meinen beiden wundervollen Töchtern danke ich für das Verständnis, das Interesse und die großartige Unterstützung in dieser Zeit, ohne die diese Arbeit nicht hätte entstehen können.

Andreas Besse

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Inhaltsverzeichnis

Vorwort ... V Inhaltsverzeichnis ... VII Abkürzungsverzeichnis ... XI Abbildungsverzeichnis ... XV Tabellenverzeichnis ... XVII Symbolverzeichnis ... XXI

1 Einleitung ... 1

1.1 Problemstellung und Ausgangssituation ... 1

1.2 Motivation und Zielsetzung der Arbeit ... 2

1.3 Aufbau der Arbeit ... 3

2 Systematisierung von Cross-Docking-Konzepten... 5

2.1 Einordnung von Cross-Docking in den Efficient Consumer Response Ansatz .. 5

2.1.1 Grundlagen des Efficient Consumer Response ... 5

2.1.2 Basisstrategien des Efficient Consumer Response ... 6

2.1.3 Ergänzungsstrategien des Efficient Consumer Response ... 9

2.2 Systematisierung und Abgrenzung ... 12

2.2.1 Das Cross-Docking-Konzept ... 12

2.2.2 Einheitenorientierte Systematisierung ... 13

2.2.3 Funktionsorientierte Systematisierung ... 15

2.2.4 Abgrenzung zu alternativen Distributionsstrategien ... 17

2.3 Voraussetzungen für den Einsatz von Cross-Docking ... 19

2.4 RFID in Umschlags- und Verteilprozessen ... 20

2.4.1 Aufbau und Funktion eines RFID-Systems ... 21

2.4.1.1 Aktive und passive Transponder ... 22

2.4.1.2 Lese- und Schreibgeräte ... 24

2.4.1.3 Integration in Enterprise-Resource-Planning-Systeme ... 26

2.4.2 Kritische Bewertung ... 27

2.5 Fazit ... 32

(7)

VIII Inhaltsverzeichnis

3 Literaturüberblick: Verfahren der Produktivitätserhebung in der

Logistik ... 35

3.1 Begriffsbestimmung ... 35

3.1.1 Prozess ... 35

3.1.2 Leistung ... 37

3.1.3 Produktivität ... 37

3.1.3.1 Abgrenzung des Produktivitätsbegriffs ... 37

3.1.3.2 Grenzen der Produktivitätserhebung ... 40

3.2 Methodische Ansätze in der Produktivitätsmessung von Logistikleistungen ... 44

3.2.1 Anforderungen an methodische Ansätze zur Produktivitätsmessung ... 44

3.2.2 Produktivitätserhebung anhand von Kennzahlensystemen ... 46

3.2.3 Produktivitätserhebung anhand von Produktionsfunktionen ... 49

3.2.3.1 Abgrenzung und Einordnung der Data Envelopment Analysis in die Verfahren der Effizienzmessung ... 50

3.2.3.2 Kritische Bewertung der Data Envelopment Analysis ... 53

3.2.4 Simulationsgestützte Produktivitätserhebung ... 54

3.2.4.1 Notwendigkeit und Grenzen des Simulationseinsatzes ... 54

3.2.4.2 Modellentwicklung ... 55

3.3 Fazit ... 58

4 Modellbildung ... 61

4.1 Problemformulierung ... 62

4.2 Aufbau des allgemeinen Modells ... 64

4.2.1 Abstrakter Modellaufbau als Warteschlangenmodell ... 65

4.2.2 Deklaration von Prozesszeiten ... 69

4.2.3 Deklaration von Wartezeiten ... 74

4.2.3.1 Deklaration von Wartezeiten in Bearbeitungsprozessen ... 74

4.2.3.2 Deklaration der Kapazität und der Auslastung von Prozessen ... 78

4.2.3.3 Deklaration der Variabilität in Ankunfts- und Bearbeitungsprozessen ... 81

4.2.3 Deklaration von Beständen ... 84

4.2.4 Zusammenfassung des allgemeinen Modells ... 85

(8)

Inhaltsverzeichnis IX

4.3 Vorstellung der Szenarien ... 87

4.3.1 Vorstellung Szenario 1 ... 89

4.3.5 Zusammenfassung der Szenarien ... 94

5 Modellanwendung ... 97

5.1 Analyse der Untersuchungsobjekte ... 97

5.2 Erläuterung der Messdaten ... 99

5.2.1 Datenaufbereitung mit Microsoft Excel ... 100

5.2.2 Analyse und Auswertung der erhobenen Daten ... 103

5.2.2.1 Analyse und Auswertung der Auftragsdaten aus SAP R/3 ... 103

5.2.2.2 Analyse und Auswertung der Durchlaufzeiten aus den lokalen Warehouse Management Systemen ... 111

5.3 Ergebnisse der Modellanwendung ... 123

5.3.1 Quantitative Ergebnisse der Szenarien ... 124

5.3.1.1 Ergebnisse Szenario 1 ... 127

5.3.2 Komparative Bewertung der Szenarien ... 142

5.3.3 Zusammenfassung und explanative Einordnung der Ergebnisse ... 145

5.4 Relevanz und Generalisierbarkeit der Ergebnisse ... 153

5.4.1 Erkenntnisbeitrag ... 153

5.4.2 Grenzen der Übertragbarkeit ... 154

6 Schlussbetrachtung ... 159

6.1 Zusammenfassung und Fazit ... 159

6.2 Ausblick ... 162

Literaturverzeichnis ... 167

(9)

Abkürzungsverzeichnis

3PL Third Party Logistics

4PL Fourth Party Logistics

APS Advanced Planning Systems

Aufl. Auflage

Auto-ID Automatische Identifikation

B Breite

BAG Bundesamt für Güterverkehr

bzw. beziehungsweise

CDC Cross-Docking-Center

CPFR Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment

CPG Consumer Packaged Goods

DEA Data Envelopment Analysis DFA Deterministic Frontier Approach

d.h. das heißt

DIN Deutsches Institut für Normung e.V.

Diss. Dissertation

DLZ Durchlaufzeit

DMU Decision Making Unit

EAN European Article Number

ECR Efficient Consumer Response EDI Electronic Data Interchange EDV Elektronische Datenverarbeitung

EN Europäische Normen

EP Efficient Promotion

EPI Efficient Product Introduction

ER Efficient Replenishment

ERP Enterprise Resource Planning

erw. erweiterte

ESA Efficient Store Assortment et al. et alii

etc. et cetera

EUR Europool-Flachpalette

FDA Fair Division Analysis FIFO First In First Out

FMCG Fast Mover Consumer Goods

FTL Full Truck Load

ggf. gegebenenfalls

GHz Gigahertz

HF High Frequency

Hrsg. Herausgeber

(10)

XII Abkürzungssverzeichnis ICT International Electrotechnical Commission

i.d.R. in der Regel i.e.S. im engeren Sinn

ISO International Organization for Standardization

IT Informationstechnologie

i.w.S. im weiteren Sinn

Jg. Jahrgang

KART Karton

kBIT Kilobit

KEP Kurier-, Express-, Paketdienste

kHz Kilohertz

KLT Kleinladungsträger

KMU Kleine und mittlere Unternehmen

L Länge

LAN Lieferavisnummer

LDL Logistikdienstleister

LE Ladeeinheit

LF Low Frequency

LKW Lastkraftwagen

LVS Lagerverwaltungssystem

MHz Megahertz

Min. Minuten

Mio. Millionen

MWP Mehrwegpalette

OCR Optical Character Recognition

o.g. oben genannte

PAL Palette

PIN Personal Identification Number

POS Point of Sale

REFA Verband für Arbeitsgestaltung, Betriebsorganisation und Unternehmens- entwicklung

RFID Radio Frequency Identification

RL Reichmann / Lachnit

ROI Return On Investment

S. Seite

SAAS Software as a Service

SCM Supply Chain Management

SFA Stochastic Frontier Approach

SHF Super High Frequency

SLA Service Level Agreement

STABW Standardabweichung TUL Transport, Umschlag, Lager

u.a. unter anderem

u.Ä. und Ähnliches

(11)

Abkürzungsverzeichnis XIII

u.U. unter Umständen

UHF Ultra High Frequency

VDI Verein Deutscher Ingenieure e.V.

VMI Vendor Managed Inventory

WA Warenausgang WE Wareneingang

WIP Work in Process

WMS Warehouse Management System

z.B. zum Beispiel

ZE Zeiteinheit

z.T. zum Teil

(12)

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 2.1: Vergleich von Buyer Managed und Vendor Managed Inventory ... 10

Abbildung 2.2: Unterschiede zwischen einstufigem und mehrstufigem Cross-Docking ... 15

Abbildung 2.3: Vergleich von single-stage und two-stage Cross-Docking ... 16

Abbildung 2.4: Kriterien für die Wahl der Distributionsstrategie ... 20

Abbildung 2.5: Aufbau eines RFID-Systems... 22

Abbildung 2.6: Aufbau eines passiven RFID-Transponders ... 23

Abbildung 2.7: Integrationsebene der RFID-Middleware ... 27

Abbildung 2.8: Deklaration von vier Kernprozessen in Cross-Docking-Centern ... 29

Abbildung 3.1: Produktivitätskennziffer als Ergebnis eines mengenmäßigen Transforma- tionsprozesses ... 40

Abbildung 3.2: Prozessorientierte Performance-Messung von Logistikleistungen ... 48

Abbildung 3.3: Einordnung der DEA in die Verfahren der Effizienzmessung ... 50

Abbildung 3.4: Systematisierung von Modellen ... 57

Abbildung 3.5: Prozess der Modellbildung ... 87

Abbildung 4.1: Aufstellung des Basismodells ... 63

Abbildung 4.2: Überführung des Basismodells in ein G/G/S Modell ... 67

Abbildung 4.3: Zusammenfassung der Szenarien in Matrixform ... 88

Abbildung 5.1: Vorgehen der Datenaufbereitung ... 100

Abbildung 5.2: Wareneingangsprofil (CDC A, 04.04.2016) ... 104

Abbildung 5.3: Wareneingangsprofil (CDC B, 04.04.2016) ... 105

Abbildung 5.4: Wareneingangsprofil (CDC C, 04.04.2016) ... 106

Abbildung 5.5: Wareneingangsprofil (CDC D, 04.04.2016) ... 107

(13)

XVI Abbildungsverzeichnis

Abbildung 5.6: Wareneingangsprofil (CDC E, 04.04.2016) ... 108

Abbildung 5.7: Vergleich der Wareneingangsprofile (CDC A – E, 04.04.2016) ... 109

Abbildung 5.8: Standardabweichung der Teilprozesse für n=15 (CDC A) ... 113

Abbildung 5.9: Standardabweichung der Teilprozesse für n=15 (CDC B) ... 114

Abbildung 5.10: Standardabweichung der Teilprozesse für n=15 (CDC C) ... 116

Abbildung 5.11: Standardabweichung der Teilprozesse für n=15 (CDC D) ... 117

Abbildung 5.12: Standardabweichung der Teilprozesse für n=15 (CDC E) ... 119

Abbildung 5.13: Vergleich der Durchlaufzeiten (CDC A – E, April 2016) ... 121

Abbildung 5.14: Spezifisches Modell der Cross-Docking-Prozesse mit AnyLogic© ... 124

Abbildung 5.15: Produktivitätssteigerung der Teilproduktivität Durchlaufzeit über die Szenarien 2 – 4 ... 143

Abbildung 5.16: Produktivitätssteigerung der Teilproduktivität WIP-Bestand über die Szenarien 2 – 4 ... 144

Abbildung 5.17: Produktivitätssteigerung der Teilproduktivität Auslastung über die Szenarien 2 – 4 ... 145

Abbildung 6.1: Überführung der Simulation in ein multikriterielles Performance- Monitoring ... 164

(14)

Tabellenverzeichnis

Tabelle 2.1: Basisstrategien des ECR-Ansatzes ... 7

Tabelle 2.2: Vergleich verschiedener Distributionsstrategien ... 19

Tabelle 2.3: Eigenschaften unterschiedlicher Frequenzbereiche ... 25

Tabelle 2.4: Prozessverbesserung mit RFID ... 31

Tabelle 3.1: Auslegungen des Produktivitätsbegriffs ... 43

Tabelle 4.1: Einheiten- und funktionsorientierte Prämissen in der Modellbildung ... 62

Tabelle 4.2: Übersicht der verwendeten Indizes ... 69

Tabelle 4.3: Zusammenfassende Darstellung der Prozesszeiten ... 73

Tabelle 4.4: Zusammenfassende Darstellung der Wartezeiten ... 78

Tabelle 4.5: Zusammenfassende Darstellung der Variabilitäts- und Kapazitätsberech- nung... 83

Tabelle 4.6: Zusammenfassung des mathematischen Modells ... 87

Tabelle 4.7: Anpassungen des Modells in Szenario 2 ... 91

Tabelle 5.1: Logistische Parameter der betrachteten Cross-Docking-Center ... 99

Tabelle 5.2: Datenexport aus SAP R/3 für CDC A ... 101

Tabelle 5.3: Verteilung von Zwischenankunftszeiten und Mengen im WE (CDC A, 04.04.2016) ... 104

Tabelle 5.4: Verteilung von Zwischenankunftszeiten und Mengen im WE (CDC B, 04.04.2016) ... 105

Tabelle 5.5: Verteilung von Zwischenankunftszeiten und Mengen im WE (CDC C, 04.04.2016) ... 106

(15)

XVIII Tabellenverzeichnis Tabelle 5.6: Verteilung von Zwischenankunftszeiten und Mengen im WE

(CDC D, 04.04.2016) ... 107

Tabelle 5.7: Verteilung von Zwischenankunftszeiten und Mengen im WE (CDC E, 04.04.2016) ... 108

Tabelle 5.8: Vergleich Zwischenankunftszeiten und Mengen im WE (CDC A – E , 04.04.2016) ... 110

Tabelle 5.9: Untersuchungszeitpunkte für CDC E... 112

Tabelle 5.10: Plausibilitätsprüfung für CDC A ... 112

Tabelle 5.11: Plausibilitätsprüfung für CDC B ... 114

Tabelle 5.12: Plausibilitätsprüfung für CDC C ... 115

Tabelle 5.13: Plausibilitätsprüfung für CDC D ... 116

Tabelle 5.14: Durchschnittliche Prozess-, Warte- und Durchlaufzeiten (CDC E, April 2016) ... 118

Tabelle 5.15: Vergleich der Variabilität von Bearbeitungsprozessen (CDC A – E, April 2016) ... 122

Tabelle 5.16: Zusammenfassung und Erläuterung der verwendeten Elemente im spezi- fischen Modell ... 127

Tabelle 5.17: Vergleich der Auftragsdurchlaufzeit für einen konkreten Auftag Ai im CDC A ... 128

Tabelle 5.18: Simulationsauswertung für CDC A, Szenario 1 ... 129

Tabelle 5.19: Simulationsauswertung für CDC B, Szenario 1 ... 130

Tabelle 5.20: Simulationsauswertung für CDC C, Szenario 1 ... 130

Tabelle 5.21: Simulationsauswertung für CDC D, Szenario 1 ... 131

Tabelle 5.22: Simulationsauswertung für CDC E, Szenario 1 ... 131

Tabelle 5.23: Simulationsauswertung und -vergleich für CDC A, Szenario 2 ... 132

Tabelle 5.24: Simulationsauswertung und -vergleich für CDC B, Szenario 2 ... 133

Tabelle 5.25: Simulationsauswertung und -vergleich für CDC C, Szenario 2 ... 134

(16)

Tabellenverzeichnis XIX

Tabelle 5.26: Simulationsauswertung und -vergleich für CDC D, Szenario 2 ... 134

Tabelle 5.27: Simulationsauswertung und -vergleich für CDC E, Szenario 2 ... 135

Tabelle 5.38: Approximative Ermittlung der Investitionskosten für die RFID- Integration (CDC A) ... 149

Tabelle 5.39: Approximative Ermittlung der Investitionskosten für die Zeitfenster- steuerung (CDC A) ... 151

(17)

Symbolverzeichnis

Variationskoeffizient der Zwischenankunftszeiten im Kernprozess WE Variationskoeffizient der Prozesszeit in einem Kernprozess (WE) Variationskoeffizient der Sendungsgröße im Kernprozess WE Lieferabruf einer Filiale j

Interner Auftrag, gleichbedeutend mit einer Avisierung durch eine LAN

i Lieferant

j Filiale

k Mengenindex für die Anzahl von Paletten Allgemeine Ankunftsrate

Effektive (empirische) Ankunftsrate

m Mengenindex für die Anzahl von Bearbeitungsstationen Allgemeine Bedienrate

Effektive (empirische Bedienrate) Theoretische Bedienrate

n Mengenindex für die Anzahl von Sendungen oder Aufträgen q Laufvariable für Teilladeeinheiten

, , … , Quelle 1 – i (Sortierebene 1)

Allgemeiner Auslastungsgrad

Effektiver (empirischer) Auslastungsgrad

, , … , Senke 1 – i (Sortierebene 2)

Standardabweichung

Standardabweichung der Sendungsgröße im Kernprozess WE Standardabweichung der Zwischenankunftszeiten im Kernprozess WE Standardabweichung der Prozesszeit in einem Kernprozess (WE)

t Prozesszeit pro Ladeeinheit

Exogene Prozesszeitvariable für den innerbetrieblichen Transport einer Teilladeeinheit q

Prozesszeit pro Ladeeinheit für einen Teilprozess (Entladung) im Kernpro-

zess WE

Gewichtungsfaktor Output Gewichtungsfaktor Input

x Anzahl Wareneingangstore

Vektorbeschriebener Input mit i = 1,…,I

y Anzahl Warenausgangstore

Vektorbeschriebener Output mit j = 1,…,J

A(t) Allgemeine statistische Verteilungsfunktion der Zwischenankunftszeiten Vektorbeschriebene DMU

Effizienter Rand einer Produktionsfunktion als Delta von und E(T) Erwartungswert der Durchlaufzeit

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XXII Symbolverzeichnis E(W) Erwartungswert der Wartezeit

G Generelle statistische Verteilungsfunktion Inputfaktoren

K Kapazität der Warteschlange

, , , Kernprozess 1 – 4

Anzahl aller innerbetrieblichen Transporte zwischen Sortierebene 1 und Sortierebene 2

LE Kernprozess 3: Bildung neuer Ladeeinheiten

M Markovprozess mit exponentialverteilter Ankunftsrate von Sendungen NON-STACK Attribut der fehlenden Stapelfähigkeit einer Palette

Outputfaktoren

P Gesamtproduktivität

Produktivität als Quotient aus aggregierten Inputs und Outputs k Maximale Produktivität

Palette eines Lieferanten i für eine oder mehrere Filialen j S Maximale Anzahl von Bearbeitungsstationen

SORT Kernprozess 2: Sortierung und Kommissionierung STACK Attribut der Stapelfähigkeit einer Palette T Durchlaufzeit eines internen Auftrags (LAN)

Prozesszeit eines internen Auftrags (LAN) Wartezeit

TRANS Innerbetrieblicher Transport

WA Kernprozess 4: Warenausgang

WE Kernprozess 1: Wareneingang

WIP-Bestand in einem Kernprozess (Wareneingang) X Produktionsrate / Outputrate des Systems

Z(t) Allgemeine statistische Verteilungsfunktion der Bearbeitungszeiten

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1 Einleitung

1.1 Problemstellung und Ausgangssituation

Effiziente und leistungsstarke Distributionsstrukturen sind eine elementare Voraussetzung, um die Herausforderungen einer nationalen wie internationalen Belieferung, und damit einhergehend einer kundengerechten Versorgung, sicherzustellen. Die Bedeutung des Internet- handels, die Erhöhung von Anlieferfrequenzen durch das Bestreben von Unternehmen, Bestände möglichst gering zu halten sowie Just-in-time-/Just-in-sequence-Strategien haben unmittelbare Auswirkungen auf die Ausgestaltung und die Leistungsfähigkeit von Distributi- onsstrukturen. Der vorherrschende Kostendruck durch zunehmenden Wettbewerb, aber auch Anforderungen von Kunden an Lieferzeiten und Lieferqualität, stellen Logistikdienstleister weltweit vor erhebliche Herausforderungen.¹ Neue Technologien, wie RFID, können diese Effizienzüberlegungen unterstützen und als wirtschaftlicher Treiber innovativer Logistik- strukturen dienen.

Zentrales Element leistungsfähiger Distributionsnetzwerke sind Umschlags- und Verteil- zentren, die im makrologistischen Kontext einen Knotenpunkt darstellen und in der mikro- logistischen Betrachtung als eigenständiges Subsystem durch das Zusammenspiel aus Prozes- sen sowie den inhärenten Logistikkosten, Logistikleistungen und Performances definiert sind.² Innerhalb dieser Knotenpunkte werden Sendungen umgeschlagen und Kosten maßgeb- lich beeinflusst. Dabei spielt auch die Informationsverarbeitung und -allokation eine zentrale Rolle: Sendungsinformationen wie Expressaufträge, Gefahrgutbezeichnungen oder auch Hinweise zum Routing werden verarbeitet und an den richtigen Stellen in der Supply Chain zugänglich gemacht.³ Umschlags- und Verteilzentren müssen demnach als Knotenpunkt von Distributionsstrukturen sowohl in der Verarbeitung von Materialflüssen als auch in der Steue- rung von Informationsflüssen über Unternehmensgrenzen hinweg leistungsfähig sein, um den Anforderungen an eine effiziente Logistik gerecht zu werden.⁴ Strategien zur Sicherstellung der Umschlagsleistung sind daher von höchster Priorität, um negative Auswirkungen auf Lieferzeiten und Servicegrade zu vermeiden. Unter Berücksichtigung des prognostizierten steigenden Sendungsaufkommens in den kommenden Jahren⁵ ergeben sich unmittelbare Bedarfe solcher Produktivitätsüberlegungen, um die Distributionsleistung sicherzustellen.⁶ Die filialgerechte Verteilung von Sendungen und die Sicherstellung der Verfügbarkeit am Point of Sale (POS)⁷ wird in Handelsunternehmen häufig von Cross-Docking-Centern über-

1 Vgl. Wolters (2016), S. 29.

2 Vgl. Remmert (2001), S. 58.

3 Vgl. zu auftretenden Planungs-, Zuordnungs- und Belegungsproblematiken u.a. Neumann (1996) und Pinedo (2016).

4 Vgl. Bretzke (2010), S. 289 ff.

5 Vgl. BVL Logistik-Indikator Q1 - Q4 2016. Der Logistik-Indikator wird vom Institut für Weltwirtschaft an der Universität Kiel im Auftrag der Bundesvereinigung Logistik e.V. berechnet. Er basiert auf der quartals- weisen Expertenbefragung der jeweils 100 größten deutschen Unternehmen, für die Logistikleistungen als Anbieter (Logistikdienstleister) bzw. als Anwender in Industrie und Handel eine besondere Rolle spielen.

6 Vgl. auch Thonemann et al. (2005), S. 73.

7 Der POS ist als Verkaufspunkt definiert, an dem die Waren in den Besitz des Kunden übergehen.

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2 Einleitung nommen. Dabei handelt es sich um distributionslogistische Knotenpunkte in Netzwerken, welche dem übergeordneten Ziel möglichst niedriger Bestände Rechnung tragen.⁸ Anstelle einer Belieferung aus Lägern erfolgen lediglich der Umschlag sowie die Sortierung u.U.

vorkommissionierter Ware in diesen zentralen Umschlagszentren.⁹ Die RFID-Technologie ermöglicht insbesondere in Umschlags- und Verteilprozessen eine Reduzierung unprodukti- ver Wartezeiten und damit einhergehend eine Erhöhung der Leistungsfähigkeit durch eine automatisierte Verarbeitung mehrerer Sendungsinformationen zur selben Zeit.¹⁰ Unternehmen fehlt es oftmals an einer grundlegenden Einschätzung der Produktivität in diesen Prozessen.¹¹ Die Gründe liegen zum einen in der mangelnden Eignung etablierter Rechenverfahren zur Analyse und Darstellung von Produktivitäten in intralogistischen Systemen und zum anderen in der komplexen Anwendung möglicher Verfahren im Unternehmensumfeld.¹² Bei der Ana- lyse der Literatur lässt sich überwiegend eine inhaltliche Fokussierung auf ganzheitliche Filialbelieferungskonzepte, und dem oftmals damit verbundenen Cross-Docking¹³ auf Basis vorkommissionierter Einheiten, konstatieren. Die Implikationen dieser Konzepte sind vielfach auf einer Metaebene angesiedelt und verfolgen den generellen Anspruch von Produktivitäts- steigerungen in einer Supply Chain.¹⁴ Um wissenschaftlich fundierte Aussagen über die Leis- tung von Cross-Docking-Centern treffen zu können, bedarf es eines Verfahrens, das die Produktivität von Umschlags- und Verteilprozessen in einer subsidiären Systembetrachtung analysiert und abbildet.

1.2 Motivation und Zielsetzung der Arbeit

Bislang existiert in der Literatur kein Verfahren, welches eine multikriterielle Produktivität von Cross-Docking-Centern hinreichend analysiert und die Auswirkungen auf Teilprozesse bewertet. Ebenfalls mangelt es an der Evaluierung der Auswirkungen einer RFID-Integration auf Produktivitätsparameter in Cross-Docking-Centern. Aus dieser Forschungslücke heraus ergibt sich die übergeordnete Zielsetzung der Arbeit:

Wie kann die Wirkung von RFID auf eine multikriterielle Produktivität in Cross-Docking- Centern bewertet werden?

Um die übergeordnete Fragestellung zu beantworten, werden im Folgenden drei Forschungs- fragen aufgestellt, welche im Verlauf der Arbeit sukzessiv bearbeitet werden:

(1) Welche Verfahren eignen sich für die Produktivitätsmessung von Cross-Docking- Centern?

(2) Wie und durch welche Zielkriterien lassen sich multikriterielle Produktivitäten in Um- schlags- und Verteilprozessen abbilden?

8 Vgl. Auffermann/Lange (2008), S. 527; Kotzab (1997), S. 156; Stickel (2006), S. 7.

9 Vgl. Franke/Dangelmaier (2006), S. 158 – 160.

10 Vgl. Vastag/Schürholz (2002), S. B5-13.

11 Vgl. Arnold (2006), S. 22.

12 Eine umfangreiche Analyse der Ansätze in der Literatur erfolgt in Kapitel 3.

13 In der Literatur existieren ebenso die Schreibweisen Crossdocking sowie Cross Docking.

14 Vgl. hierzu u.a. Bartholdi/Gue/Kang (2001); Stalk et al. (1992); Wagar (1995).