Auktionen als Werkzeug zur Koordination von Supply Chains

1. Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre Prof. Dr. Wolfgang König Auktionen als Werkzeug zur Koordination von Supply Chains Seminarvortrag von Stephan Knop & Mario Starke im Rahmen des speziellen Seminars „Supply-Chains als Organisationsstrukturvernetzter betrieblicher Prozesse“ Riezlern, 15. Januar 2004

2. Einführung Supply Chains: Grundlagen & Koordination Kombinatorische Auktionen (CA) Grundlagen, Potentiale & Probleme Fallbeispiel Anwendungen von CA in Logistikketten Fazit Zusammenfassung & Ausblick Agenda Einführung Kombinat. Auktionen Fallbeispiel Fazit

3. Was ist Supply Chain Management? Einführung • Gestaltung, Koordination und Integration unternehmensübergreifender Schlüsselprozesse • Schaffung wettbewerbsfähiger Wertschöpfungsketten • Schnittstelle der Zusammenarbeit • Verzicht auf mögliche kontraproduktive Suboptima zu Lasten der schwächeren Partner • Potentiale und Anreize für Kooperationen

4. Integration in der Supply Chain Einführung (Quelle: eigene Darstellung)

5. Ziele von Supply Chain Management Einführung • Kosteneinsparungen • Sinkende Kapitalbindungskosten • Erhöhung der Transparenz • Reduktion des Koordinationsaufwandes

6. Koordination von Supply Chains Einführung • Zusammenarbeit ist entscheidend für den Erfolg • Voraussetzung: Vertrauen der Wertschöpfungspartner untereinander • durch Nutzung von e-Commerce völlig neue Möglichkeiten des Informationsmanagements • Neupositionierung des Beschaffungsprozesses Koordinationsaufgabe dabei zentraler Aspekt • Koordination aller beschaffungsseitigen Aktivitäten

7. Grundlagen (1) Kombinat. Auktionen • Auktionen sind Verfahren zur effizienten Allokation von Ressourcen • Besondere Eigenschaft der Auktion ist ihre Interaktivität • Informationsaustausch in Form von Geboten Anbieter Auktions-Plattform Nachfrager Angebot Gebote (Quelle: eigene Darstellung)

8. Grundlagen (2) Kombinat. Auktionen Was sind Kombinatorische Auktionen (CA)? • Auktionen bei denen Gebote für Güterkombinationen (Güterbündel) abgegeben werden können • Allokation von mehreren Gütern an mehrere Nachfrager • Annahme: Nutzen einer Summe von mehreren Gütern ergibt sich nicht als Summe der Einzelnutzenbeträge der Güter

9. Grundlagen (3) Kombinat. Auktionen 2 Arten von Effekten • Komplementarität & Substitutionalität • Bei Auftreten dieser Effekte ist das Ergebnis von kombinatorischen Auktionen effizienter als bei nicht-kombinatorischen Auktionen

10. Komplementarität Kombinat. Auktionen • Summe der Einzelnutzenvorstellungen für die Güter ist geringer als die Gesamtnutzenvorstellung für alle Güter Vi (A) + Vi (B)  Vi (AB)  Superadditivität Vi = Wert des Gutes/Güterbündels für den Nachfrager i • Beispiel: A: Ski 300 NE B: Bindung 100 NE AB: Ski mit Bindung 500 NE • Extremfall: beide Güter stiften nur gemeinsam einen Nutzen (Vi (A) = Vi (B) = 0, aber Vi (AB) > 0)

11. Substitutionlität Kombinat. Auktionen • Summe der Einzelnutzenvorstellungen für die Güter ist höher als die Gesamtnutzenvorstellung für alle Güter Vi (A) + Vi (B)  Vi (A  B)  Subadditivität • Beispiel: A: Ski 300 NE B: Snowbord 200 NE A  B: Ski und Snowboard 350 NE • Extremfall: gemeinsamer Nutzen der beiden Güter entspricht dem Nutzen des nutzenmaximalen Gutes V(A  B)= max [Vi (A), Vi (B)]

12. Atomare Gebote Kombinat. Auktionen • ein Gebot für nur ein einzelnes Gut • Beispiel: Gut Si = (A) zum Preis von 300 GE atomares Gebot (A, 300)  es werden keine Synergieeffekte erzielt  um Synergieeffekte zu erzielen, sind Gebote aufGüterbündel notwendig

13. OR-Gebote Kombinat. Auktionen • mehrere Gebote (Si, pi) mit einer UND/ODER-Verknüpfung  Bieter kann den Zuschlag für mehr als eines dieser Güterbündel erhalten • Beispiel: Skiausrüstung 1. A = Ski; B = Bindung (A, 300) OR (B, 100) 2. A = Ski; B = Snowboard (A, 300) OR (B, 200) OR (A, B, 400)  keine substitutiven Bewertungen möglich!  Im 2. Fall zahlt der Bieter für A und B 500 GE

14. XOR-Gebote Kombinat. Auktionen • mehrere Gebote (Si, pi) mit einer ENTWEDER/ODER-Verknüpfung • Bieter erhält den Zuschlag für maximal eines der Güterbündel • Beispiel: Skiausrüstung 1. A = Ski; B = Bindung (A, 300) XOR (B, 100) XOR (A, B, 500) 2. A = Ski; B = Snowboard (A, 300) XOR (B, 200) XOR (A, B, 400)  alle Bewertungen bei Gebotsabgabe möglich  1. Fall: drittes Gebot dominiert, deshalb XOR nicht notwendig

15. OR-of-XOR-Gebote Kombinat. Auktionen • Kombination mehrerer Güterbündel durch eine XOR-Verknüpfung • mehrere Sets werden daraufhin untereinander mit einem OR verknüpft  es werden mehrere Güter verlangt • Beispiel: Skiausrüstung A = Skiset; B = Stöcke; C = Skianzug; D = Skischuhe [(A, 500) XOR (B, 50)] OR [(C, 300) XOR (D, 200)]

16. XOR-of-OR-Gebote Kombinat. Auktionen • Kombination mehrerer Güterbündel durch eine OR-Verknüpfung  der Bieter möchte für mindestens eines dieser Güter den Zuschlag erhalten • mehrere Sets werden daraufhin untereinander mit einem XOR verknüpft  es können nur Güter eines bestimmten Sets gemeinsam ersteigert werden • Beispiel: Skiausrüstung A = Skiset; B = Stöcke; C = Skianzug ; D = Skischuhe [(A, 500) OR (B, 50) OR (A, B, 600)] XOR [(C, 300) OR (C,D, 550) ]

17. Gründe für den Einsatz von kombinat. Auktionen Kombinat. Auktionen • Preis, den ein Bieter für ein Gut zu zahlen bereit ist hängt meist auf komplexe Weise von anderen Gütern ab  Komplementarität & Substitutionalität • Vorteil: Bieter kann diese Effekte bereits in seinen Geboten ausdrücken • Simultane Preisbildungen (Versteigerungen) möglich

18. Probleme bei CA (1) Kombinat. Auktionen • exponentiell viele Güterkombinationen (2n-1) • exponentiell viele Gebote möglich • geeignete Gebotssprache zur Spezifikation der nachgefragten Güterbündel • Formulierung der Gebote, die sämtliche Synergieeffekte enthalten, gestaltet sich sehr schwierig

19. Probleme bei CA (2) Kombinat. Auktionen • Optimale Zuteilung der einzelnen Gebote ist NP-vollständig • Komplexität der Gewinner-Ermittlung • anreizkompatibles Design • Offenlegen der wahren Zahlungsbereitschaft

20. Das CA Problem (CAP) Kombinat. Auktionen • CAP ist die formale Darstellung des Optimierungsproblems des Auktionators • Ziel: geeigneter Algorithmus zur Bestimmung der Allokation, die den Erlös des Auktionators maximiert • In der Regel ist die Bestimmung einer exakten Lösung nicht möglich • Approximation der Lösung durch Heuristiken

21. Anwendungen Kombinat. Auktionen • Allokation und Preisfindung von Logistikdienstleistungen: Sears Logistic Services (SLS) • erste kombinatorische Auktion zur Koordination von Logistikketten: 1994 von Net Exchange (www.nex.com) entwickelt • Anwendungsbeispiele: Versteigerungen von Netzwerkressourcen, Nutzung von logistischen Strecken und Time-Slots auf Flughäfen

22. Procurement Auction Fallbeispiel • Home Depot ($45 Milliarden Umsatz), weltgrößter Retailer für Heimwerkerartikel • Einkauf von Transportkapazitäten • Strategischer Partner: i2 Technologies - Beratung, Entwicklung des Auktionsmechanismus und der Software (Quelle: Elmaghraby, W./Keskinocak, P. (2002) – Combinatorial Auctions in Procurement, Georgia Institute of Technology) Optimierung der Frachtraten und Prozesskosten unter der Nebenbedingung: Lieferzeiten, Kapazitäten

23. Problemstellung Fallbeispiel • Suche nach potentiellen Spediteuren • Koordination der Transportrouten • 37 Zentrallager • 1000 Einkaufscenter • 7000 Lieferanten • variable Anzahl von Kunden • Koordination der Verhandlungen

24. Traditioneller Prozess Fallbeispiel • Persönliche Verhandlungen • Verhandlung jeder Route wurde einzeln durchgeführt mittels „request for quote“ (RFQ) • Spediteure hatten keine Information über gesamtes Streckennetz des Auftraggebers

25. Aufbau der Auktion Fallbeispiel • Vorbereitungsprozesse • Bedarfsanalyse • Suche nach potentiellen Lieferanten • Auswahl der Auktionsteilnehmer • Auktionsdesign und Software erstellen • Training für Auktionsteilnehmer • Auktionsprozess • Informationen für Auktionsteilnehmer • Gebotsabgabe • Auswahl der Gewinner • Vertragserfüllung • Nachbereitungsprozesse • Auswertung der Auktion • Verbesserung des Designs

26. Auswahl der Auktionsteilnehmer Fallbeispiel • Potentiellen Lieferanten werden Informationen zur Verfügung gestellt • Start und Ziel der Routen • Details über die Routen und Anforderungen • Angabe der benötigten Kapazitäten • Auswahl der Bewerber anhand bestimmter Kriterien • Finanzlage, techn. Ausstattung, Umsatz, u.a. • Von 192 Bewerber wurden 111 ausgewählt

27. Bedarfsanalyse Fallbeispiel Übersicht der benötigten Kapazitäten

28. Auktionsdesign (1) Fallbeispiel • Reverse Auction • Kombinatorischer Auktionsmechanismus • OR-Gebote, keine XOR-Gebote • Restriktionen • Gesamtumsatz (max, min) • Kapazität

29. Auktionsdesign (2) Fallbeispiel single-round multi-round sealed open Senkung der Frachtrate: single bid iterative bids • Gebot soll minimale Frachtrate des Spediteurs abbilden • Fairness • Reduzierter Wettbewerb • Sicherung der Qualität • Verweigerung der Gebotsabgabe

30. Support Fallbeispiel • Jeder Spediteur sendete einen Repräsentant der einen halben Tag am Training teilnahm • Funktion der Repräsentanten variierte zwischen Pricing-, Sales und Logistik Experten • Einrichtung einer gebührenfreien Hotline

31. Software Fallbeispiel • Shipper Bid Support (SBS) • Analyse des Transportnetzwerkes • Auswahl der Routen für Auktionsprozess • Carrier Bid Response (CBR) • Graphical user interface (GUI) zur physischen Visualisierung des Transportnetzwerkes des Shipper • Template für Gebotsabgabe • Bid Selection Optimization (BSO) • Auswahl der optimalen Gebotsstruktur • Lösung des „set partitioning“ Problem

32. Gebotsauswahl Fallbeispiel • Auswahl einer Untermenge aus allen Geboten • Alle Routen müssen abgedeckt sein • Restriktionen müssen erfüllt sein • Definierte Gesamtkosten dürfen nicht überschritten werden • Weitere nicht preisbezogene Kriterien, wie Reliabilität und ausgeglichene Verteilung zwischen Spediteuren • Dominierte Gebote werden vorab gestrichen • Bsp.: Zwei, abgesehen von der Reliabilität des Spediteurs, identische Gebote • Gebot mit der geringeren Reliabilität wird gestrichen

33. Auktionsprozess & Resultate Fallbeispiel • Es wurden 96 Gebote abgegeben (von 111 Teilnehmer) • Aufgrund nicht optimaler Resultate erhielten nur 80% der Routen einen Zuschlag • Start einer zweiten Auktionsrunde zur Versteigerung der verbliebenen 20% an Routen • 62 Teilnehmer • 36 abgegebene Gebote

34. Auktionsprozess & Resultate Fallbeispiel • Anzahl Gebote pro Route • Durchschnitt: 14 • Minimum: 2 • Maximum: 33 • Wenigstens 5 (10) Spediteure bieten auf • 94,4% (73,4%) der Routen und decken damit • 97,1% (86,7%) der Frachten ab.

35. Auktionsprozess & Resultate Fallbeispiel • Der Auktionsprozess wurde von Home Depot als erfolgreich bewertet. • Senkung der Frachtraten • „Viele“ Spediteure zufriedener mit neuem Procurement Prozess • Auktionsprozess soll fortgesetzt werden, mit einigen Änderungen, aufgrund der Auswertung der Auktion • Mind. zwei Repräsentanten der Spediteure mit längeren Trainingszeiten, da einige den Prozess zu komplex fanden • Multi-round statt single-round • Weiterentwicklung der Software

36. Zusammenfassung Fazit • Supply Chain Management ist aufgrund vorhandener Potentiale der Optimierung ein zentraler Faktor im Wettbewerb zwischen den Unternehmen • CA ermöglichen die Koordination komplexer Prozesse durch die Berücksichtigung von Komplementarität und Substitutionalität von Güterbündeln in den Geboten • Anwendung CA zur Koordination von Procurement Prozessen in Supply Chains kann deren Effizienz erhöhen • Beispiele aus der Praxis bestätigen die Anwendbarkeit

37. Ausblick Fazit • Zunehmender Wettbewerb zwischen „ganzen“ SC • „Lösung“ des CAP-Problems noch immer eine Herausforderung für Wissenschaft und Unternehmen • Bisher meist bei Verhandlungen und Procurement Prozessen genutzt, bieten CA auch die Möglichkeit der Steuerung von Produktionsprozessen • Potential zur Entwicklung geeigneter SCM Lösungen zur Koordination der gesamten SC

38. Für eure Aufmerksamkeit danken euch Stephan Knop & Mario Starke