Agentenbasierte Simulation für das Supply Chain Management

Supply Chain Management (SCM) verfolgt das Ziel, unternehmensinterne und unternehmensübergreifende logistische Wertschöpfungsketten zu optimieren. Das Hauptaugenmerk liegt hierbei auf der Koordination der Prozesse zwischen den einzelnen Akteuren einer Wertschöpfungskette und der Integration der Informationssysteme. In Netzwerken aus gleichberechtigten Kooperationspartnern wird in der Regel eine dezentrale, auf gegenseitigen Interessenausgleich zielende Koordination angestrebt. Für die Ausgestaltung derartiger Netze existieren bisher jedoch kaum geeignete Entscheidungs- bzw. Designhilfen. Ein Instrument, das die komplexe Aufgabe der Gestaltung von Supply Chain Prozessen unterstützen kann, ist die Simulation. Von besonderer Bedeutung ist dabei die Art der Modellbildung.
Verteilte Systeme, in denen sich autonom handelnde Einheiten koordinieren, können durch Multiagentenmodelle adäquat abgebildet werden. Die agentenbasierte Sicht erleichtert die Modellierung verteilter Lösungskompetenz im System. Die Mächtigkeit des Ansatzes erwächst zudem aus einer Kombination konventioneller und wissensbasierter Konzepte.
In der vorliegenden Dissertation wird prototypisch aufgezeigt, wie die agentenbasierte Modellierung und Simulation zur Analyse, Prognose und Verbesserung von Supply Chain Prozessen eingesetzt werden kann. Der entstandene Prototyp JASSi ist auf der Basis der Programmiersprache Java entwickelt worden und verwendet eine standardkonforme Agentenplattform sowie ein flexibles Strukturmodell zur Modellierung von Agenten. Akteure, die an der Ausführung eines gemeinsamen Geschäftsprozesses beteiligt sind, werden durch Softwareagenten repräsentiert. Anhand beispielhafter Anwendungen wird aufgezeigt, wie Prozessverbesserungen mit Hilfe der agentenbasierten Simulation erzielt werden können.