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Solving a real life capacitated cold storage warehouse location problem
Sahar Pahlevani
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Internationale Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Richard F. Hartl
Mitbetreuer*in
Andrea Seidl
DOI
10.25365/thesis.70002
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-11150.24188.824460-9
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Ziel dieser Masterarbeit ist es, ein reales zweistufiges Lagerstandort Problem zu lösen. Die
Fallstudie besteht aus sieben Gärten, acht Märkten und sechs potenziellen Lagern. Das
Unternehmen mietet ein Lagerhaus, um Obst zu lagern, und es von dort während acht Monaten
auf unterschiedliche Market zu schicken. Ziel ist es, die Gesamtkosten durch Berücksichtigung
von drei Teilkosten zu senken: 1. Transportkosten von Gärten zu Lagern 2. Fixkosten von Lagern
3. Transportkosten von Lagern zu den Märkten. Zur Lösung des Problems verwenden wir zwei
verschiedene heuristische Methoden, ADD und DROP. Für das zugrunde liegende MIP (Mixedinteger Programming) Problem wird CPLEX verwendet. Wir verwenden sowohl heuristische als
auch exakte Methoden und vergleichen ihre Ergebnisse. Im nächsten Schritt untersuchen wir
verschiedene Szenarien, indem wir die Parameter ändern, um zu sehen wie diese die Lösung
beeinflussen und welches Lager das optimale ist. Diese Szenarien umfassen: 1. Ändern der
Kapazitäten, sodass Kapazitätsprobleme auftreten und wir ein anderes Lager auswählen müssen.
2. Änderung der Fixkosten, in diesem Szenario kauft das Unternehmen das Lager, anstatt es zu
mieten; daher werden die periodischen Fixkosten geringer ausfallen und die Fallstudie wird in eine
Multi-Commodity-Multi-Warehouse Problem umgewandelt. Denn wenn wir mehr als ein Lager
auswählen können, ist es sinnvoll, den Markt und den Garten einem Lager zuzuordnen, welches
sich in der Nähe von beiden befindet. 3. Berücksichtigung der Nachfrage Wahrscheinlichkeit aller
Märkte über zehn Jahre. 4. Im vierten Szenario verwenden wir eine Zufällige Nachfrage, die mit
einer bestimmt Wahrscheinlichkeitsrate Eintritt. Am Ende der Schlussfolgerung verwenden wir
die durchschnittliche Wahrscheinlichkeitsrate des dritten Szenarios sowohl für die ermittelte
Nachfrage als auch für die zufällige Nachfrage, um die Ergebnisse und das ausgewählte Lager
unter einer bestimmten Situation und einer stochastischen Situation zu vergleichen.
Abstract
(Englisch)
The goal of this master thesis is solving a real life two-stage-capacitated warehouse location
problem. The case study consists of seven gardens, eight markets and six potential warehouses.
The company rents a warehouse to store fruits and dispatches them to the markets for a short
period, eight months. The purpose is to reduce the total costs by considering three costs: 1. Transportation costs from gardens to warehouses 2. Fixed costs of warehouses 3. Transportation cost
from warehouses to the markets. For solving the problem, we use two different heuristic methods,
ADD and DROP. To find an exact solution of the underlying Mixed-Integer Programming (MIP),
CPLEX is used. We use both heuristic and exact methods and compare their results. In the next
step, we consider different scenarios to study how different assumptions with respect to certain
key parameters affect the solution. These scenarios include: 1. Changing the capacities, it means
that we face capacity issue and have to choose another warehouse. 2. Changing the fixed cost; in
this scenario the company buys the warehouse or warehouses instead renting them. Therefore, the
periodical fixed costs will be less thus the case study will be changed to a multi-commodity, multiechelon case; because if we be able to choose more than one warehouse it makes sense to assign
the market and garden to a warehouse which is near to both of them. 3. Considering demand probabilities of all markets over ten year; in this scenario demand changes over time. 4. In fourth scenario we use different random demands that occur with certain probabilities to compare the random
demand to determined demand, we applied the average probability rate of third scenario for both
determined demand and random demand; therefore we are able to compare the results and the
selected warehouse under determined situation and stochastic situation.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
supply chain warehouse location problem two-stage facility location problem optimization CPLEX mixed integer programming MIP heuristics method exact method ADD DROP method capacitated warehouse multi-commodity single-commodity single-echelon multi-echelon cold storage warehouse uncertainty demand stochastic data random demand
Schlagwörter
(Deutsch)
Lieferkette Lagerstandortproblem zwei-Stage Standortproblem Optimierung CPLEX Mixed-Integer-Programmierung MIP heuristische Methode exakte Methode ADD DROP-Methode kapazitives Lager Multi-Commodity Single-Commodity Single-Echelon Multi-Echelon Kühllager Nachfrage Unsicherheit stochastische Daten zufällige Nachfrage
Autor*innen
Sahar Pahlevani
Haupttitel (Englisch)
Solving a real life capacitated cold storage warehouse location problem
Paralleltitel (Deutsch)
Lösen eines kapazitiven Kühllager-Standort-Problems im realen Leben
Publikationsjahr
2021
Umfangsangabe
72 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Richard F. Hartl
Klassifikation
85 Betriebswirtschaft > 85.10 Unternehmensplanung, Unternehmenskontrolle
AC Nummer
AC16338651
Utheses ID
59747
Studienkennzahl
UA | 066 | 914 | |