Decision Support System for the Optimisation of Global Production Networks - Development of a Digital Twin for Product Allocation and Robust Line Configuration

Beschleunigte Produktlebenszyklen und ein verschärfter Wettbewerb bei Produkten
wie Mikroprozessoren, Halbleitern und Automobilen machen kosteneffiziente Strate-
gien erforderlich. Um dem entgegenzuwirken, verteilen die Unternehmen ihre Produk-
tionsstätten global, was die Koordinierung der Auftragsallokation mit Entscheidungen
über die mittel- bis langfristige Netzwerkplanung zu einer Herausforderung macht. Um
die Planungssicherheit in diesem komplexen Umfeld zu erhöhen, werden zunehmend
modellbasierte Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS) eingesetzt. Die inhärente
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Unsicherheit der Nachfrage erschwert die Konfiguration globaler Produktionsnetzwerke
(GPN) zusätzlich. Motiviert durch die praktischen Erfahrungen des Autors bei Bosch,
untersucht diese Thesis die Komplexität der GPN-Planung und konzentriert sich dabei
auf modellbasierte DSS, um die Zusammenarbeit und Reaktionsfähigkeit bei der An-
passung an die dynamische Industrielandschaft zu verbessern.
Diese Thesis präsentiert einen innovativen Ansatz, um kritische Lücken in komplexen
GPNs zu schließen. Durch die Einbeziehung und Quantifizierung der Ergebnisse durch
mehrere Nachfrageszenarien und durch die Berücksichtigung der Flexibilität des Volu-
mens und des Produktmixes soll es möglich sein, auf unerwartete Ereignisse in der
Zukunft schnell zu reagieren. Die Thesis befasst sich dazu mit der Herausforderung,
repräsentative Szenarien in stochastischen Modellen zu bestimmen, und schlägt eine
Methodik zur Verbesserung der Robustheit der Lösung und zur Erkennung von Ver-
schiebungen in der Kostenstruktur vor.
Praktische Herausforderungen bei der Implementierung von DSS in GPNs werden un-
tersucht, einschließlich Überlegungen zu Design, Benutzererfahrung, Schulung, Daten-
management und organisatorischem Änderungsmanagement.
Die Thesis befasst sich schließlich mit der Integration von Daten aus verschiedenen
Quellen, um effektive digitale Zwillinge für GPNs zu entwickeln, die die Methoden der
Datenerfassung verbessern und Vorteile wie Zeitersparnis, Skalierbarkeit und verbes-
serte Zuverlässigkeit bieten.
Die implementierten Komponenten haben sich in der industriellen Praxis bewährt, wie
der erfolgreiche Einsatz bei der Robert Bosch GmbH zeigt. Das Ergebnis ist ein DSS,
dass in verschiedenen GPNs erfolgreich eingesetzt wird. Der Ansatz ist in hohem Maße
anpassbar und es ist geplant, ihn auf weitere GPNs bei Bosch anzuwenden

The accelerated pace of product life cycles and heightened competition in products like
microprocessors, semiconductors, and automobiles necessitate cost-effective strate-
gies. To address this, companies globally distribute production sites, creating chal-
lenges in aligning product allocation with long-term network planning decisions. In-
creasingly, model-based decision support systems (DSS) are adopted to enhance plan-
ning reliability amid complexity. The inherent uncertainty of demand further complicates
global production network (GPN) configurations. Motivated by the author's practical ex-
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perience at Bosch, this thesis explores GPN planning complexities, focusing on model-
based DSS to improve collaboration and responsiveness in adapting to the dynamic
industry landscape.
This thesis introduces an innovative approach to address critical gaps in industrial
GPNs. By incorporating and quantifying outcomes through multiple demand scenarios,
the thesis focuses on flexibility within the network model, particularly volume and prod-
uct mix flexibility in production systems.
The thesis also addresses the challenge of determining representative scenarios in sto-
chastic models, proposing a methodology to enhance solution robustness and revealing
shifts in the cost structure.
Practical adoption challenges in implementing Decision Support Systems (DSS) in
GPNs are explored, including design considerations, user experiences, training, data
governance, and organisational change management.
The thesis also navigates the integration of data from diverse sources to construct ef-
fective digital twins for GPNs, enhancing data collection methods and providing ad-
vantages such as time reduction, performance scalability, and improved reliability.
The implemented components have proven effective in addressing real-world industrial
needs, exemplified by their successful application at Robert Bosch GmbH. The outcome
resulted in a DSS successfully deployed for various GPNs. The approach is highly
adaptable, and application to further GPNs at Bosch is planned.