ࡱ> jliE@bjbj )P<4448 5DP5Mj26z7"7777>84r8iiiiiii$kRmi]97799i77jNNN977iN9iNNN"Od_`76 uǛ4@ _@`D j0Mj`nMn(`n`$8>8,N8$9888ii04N4DIE Taguchi methodE in DER LIEFERKETTE (Supply Chain Design) Ivica Ve~a, Toni Grubi Universitt Split, Fakultt fr Elektrotechnik, Maschinen- und Schiffbau, R. Boakovia bb, 21000 Split, Kroatien Zusammenfassung: Das Einfhren der Lieferketten (in der Literatur Supply Chain Management genannt) ist eine der Mglichkeiten mit der man die Konkurrenz des Unternehmens steigen kann. Abhngig vom Komplexittsniveau der spezifischen Lieferkette verwendet man fr ihre Optimierung verschiedene Verfahren: von den klassischen numerischen Verfahren der Optimierung bis zu den modernen Paradigmen, wie z.B. der Agententechnologie. In dieser Arbeit wird die Anwendung der Taguchi Methode oder das sogenannte Robust Design, beim Modellieren der Lieferkette dargestellt. Diese Methode, die einen Evolutionsschritt in den Verfahren der DoE (Design of Experiments) darstellt, wird schon seit lngerer Zeit erfolgreich bei Quality Engineering Problemen angewendet. Auf einem Modell der Lieferkette ist die Effektivitt der Methode beim Modellieren der Lieferkette dargestellt. Das Modellieren der Lieferkette wurde mit Hilfe vom eM-PlantTM Software Paket ausgefhrt, das zur Simulation von diskreten Ereignissen dient. Schlsselwrter: Supply chain design, Simulation, Taguchi method. 1. EINFHRUNG Die Lieferkette (Supply Chain) umfat alle Aktivitten, die bei der Herstellung und Lieferung des Endproduktes und/oder der Dienstleistung eingegliedert sind, vom Lieferanten des Lieferanten bis zum Anwender des Anwenders. Das Supply Chain Management (SCM) umfat folgende Aktivitten [1]: Verwaltung der Lieferung und Nachfrage, Entdeckung der Rohmaterialien und Komponenten, die fr die Herstellung und Montage ntig sind, Herstellung und Montage, Lagerung und Verfolgung der Lage der Vorrte, Entgegennahme der Bestellung und Order Management, Distribution entlang der ganzen Lieferkette, Lieferung an den Anwender. In dieser Arbeit, die sich auf die Optimierung der Lieferketten bezieht, wurde die Taguchi Methode angewendet. Die Anwendung der Taguschi Methode, die man bei Optimierungsproblemen anwendet, spielt sich in vier Schritten ab: Definierung aller relevanten Faktoren vom Bild 1, die fr Optimierungsprobleme und ihre Werte spezifisch sind. Wahl der entsprechenden orthogonalen Felder aus den Standardfeldern oder ihre Modifikation fr die Kontrollfaktoren und Geruschen. Durchfhrung der Experimente und Resultatanalyse (Wahl der optimalen Kombination der Kontrollfaktoren und ihrer Niveaus, sowie auch die Varianzanalyse - ANOVA). Durchfhrung der Verifikationsexperimente, bei denen man die Verbesserung besttigen mu, die durch die optimale Kombination der Faktoren entsteht, die man im Punkt 3 bekam.  EMBED Visio.Drawing.6  Bild 1. P-Diagramm (2( Erluterung der Begriffe vom Bild 1: Signal Factor (M) ist eine Variable, deren Wert das Ziel des Prozesses darstellt (z.B. die Zeit in der man die Bestellung realisieren mu). Control Factors (z) sind Variablen auf deren Werte man als Prozedesigner direkt Einflu haben kann (z.B. die Strategie der Verwaltung der Vorrte oder Verhltnisse zu den Lieferanten). Eigentlich ist das Hauptziel der Durchfhrung der Experimente, die Werte dieser Variablen auf optimale Niveaus zu stellen. Noise Factors (x) sind Variablen auf deren Werte man keinen direkten Einflu hat, weil es sehr schwer oder sogar unmglich ist zu kontrollieren (z.B. die Endnachfrage oder nderung des Whrungskurses, die zur Senkung des Kapitalwerts in der Lieferkette fhren). Response (y) ist die wirkliche Resonanz des Verfahrens. Diese Resonanz ist hier schon durch die Begriffe Quality Characteristic dargestellt worden (QC). Die QC erscheint meistens in drei Formen: smaller the better, larger the better und nominal the best. Kurz gesagt stellt QC die Metrik der Prozefunktionalitt dar, die sich auf die Verbesserung der Ausfhrung des Produkts, d.h. seine Qualitt bezieht. Die erwhnte Metrik der Prozefunktionalitt wird auch noch signal-to-noise Verhltnis (S/N) genannt, und sie wird abhngig von der QC Form mit Hilfe der Ausdrcke in der Tabelle 1 ausgerechnet: Tabelle 1. S/N Verhltnisse fr verschiedene QC Formen (2(. Quality Characteristic QCS/N Verhltnis (dB)Smaller-the-better EMBED Equation.3 Nominal-the-best EMBED Equation.3 Larger-the-better EMBED Equation.3  2. OPTIMIRUNG DER LIEFERKETTE DURCH DIE TAGUCHI METHODE Auf einem Beispiel der Lieferkette (Supply Chain) werden wir den Sinn der Anwendung der Taguchi Methode bei ihrer Optimierung zeigen. Die Lieferkette besteht aus vier Herstellern (P1-P4), vier Lieferanten (D1-D4) und 2 Grohndler (W1-W2). Die Hersteller stellen 12 Arten der Produkte her, die von Lieferanten bestellt werden, und von denen werden wieder die Produkte von den Grohndlern bestellt. Alle Hersteller stellen nicht die gleichen Produkte her, sondern nur 6 von ihnen, die verschiedene Merkmale (Volumen und Bearbeitungszeit) haben. Die Transportzeit zwischen den einzelnen Niveaus der Lieferkette ist in der Tabelle 2 angefhrt und in Stunden ausgedrckt. Tabelle 2 Transportzeiten P1P2P3P4W1W2D114202012812D2181613191011D314162017146D420121420168 Das Modell der Lieferkette hat folgende Merkmale: Die Grohndler W1 i W2 schicken am 9 Tag der Simulation, wo man die Mengen der bestellten Produkte mit der diskreten uniformen Teilung U(1,5) beschreiben kann, ihre Bestellungen an die Lieferanten. Die Wahl des Grohndlers, die sich auf einzelne Lieferanten bezieht ist ebenso durch die diskrete uniforme Teilung U(1,4) modelliert, und die Zeit zwischen den beiden Bestellungen der Grohndler ist mit der negativen exponentiellen Teilung NegExp(4) beschrieben, wo der Parameter 4, der in Stunden ausgedrckt ist, die durchschnittliche Zeit zwischen zwei Bestellungen darstellt. Die Lieferanten haben auf ihrem Lager jedes der 12 Produkte. Am achten Tag der Simulation beginnen die Lieferanten ihre Bestellungen an die Hersteller zu schicken und zwar bestellen sie konstante Mengen von 50 Stck pro verschiedenem Produkt um ihr Lager nach zu fllen. Wie schon frher erwhnt wurde, beginnen die Grohndler mit ihren Bestellungen gegenber den Lieferanten am neunten Tag der Simulation. Abhngig vom momentanem Zustand der Lieferantenlager und der Verfgbarkeit der Transportmitteln, liefert der Lieferant die komplette Menge, die bestellt worden ist, einen Teil der bestellten Menge oder er hat fr den Grohndler einen Auftrag in Rckstand. Die Bestellung betrachtet man erst dann als realisiert, wenn die komplette Menge der bestellten Produkte ausgeliefert worden ist. Die Hersteller stellen ihre Produkte sieben Tage her ohne eine Bestellung der Lieferanten zu bekommen. Die Hersteller P1 und P3 stellen die Produkte 1-6, und P2 und P4 die Produkte 7-12 her. Um ihre Lager nach zu fllen, bestellen die Lieferanten D1 und D2 die Produkte von den Herstellern P1 und P2, whrend die Lieferanten D3 und D4 die Produkte von den Herstellern P3 und P4 bestellen. Wenn der Hersteller die ganze Menge liefern kann, welche vom bestimmten Lieferanten bestellt wurde, dann liefert er die ganze Menge, und wenn nicht dann liefert er im gegebenem Moment so viel wie mglich, was natrlich vom Zustand der Vorrte der Endprodukte und der Verfgbarkeit der Transportmitteln abhngt. Die Bestellung betrachtet man erst dann als realisiert, wenn die komplette Menge der bestellten Produkte ausgeliefert worden ist. Die Indikatoren der Ausfhrung der Lieferkette sind die gesamten Kosten des Systems (betrachtet als Einheit) und die durchschnittliche Verfgbarkeit der Produkte (Zahl der realisierten Bestellungen/ Zahl aller Bestellungen) zwischen den benachbarten Niveaus einer Kette, d.h. zwischen Herstellern und Lieferanten, sowie Lieferanten und Grohndler. Die gesamten Kosten des Systems sind aus den Lagerungs- und Transportkosten der Hersteller und Lieferanten sowie auch aus der Strafsumme zusammengesetzt, die sich auf die Schulden, zwischen den Niveaus in der Lieferkette beziehen. Das Betrachten der Simulationszeit des Modellbenehmens betrgt 3 Monate. 2.1. Bestimmung der Faktoren aus dem P-Diagramm Im Textteil in dem die Merkmale des Modells der Lieferkette dargestellt worden sind, wurde schon der Signalfaktor (M) des Modells definiert. Diese Gren sind in der Form der gesamten Kosten des Systems und der durchschnittlichen Verfgbarkeit der Produkte dargestellt (wie zwischen den Herstellern und Lieferanten so auch zwischen den Lieferanten und Grohndlern). Bei der Bestimmung der Kontrollfaktoren (z) und der Gerusche (x), welche fr die Forschungen wichtig sind, haben die Zeit und die Mitteln, die man zur Verfgung hat, eine wichtige Rolle In den Tabellen 3 und 4 sind die Kontrollfaktoren und Gerusche, sowie auch ihre Niveaus dargestellt. Tabelle 3 Kontrollfaktoren des Modells der Lieferkette FaktorNiveauA: Zahl der Lieferantentransporteure 101214B: Zahl der Herstellertransporteure 81012C: Menge der Lieferantenbestellung 10 St.20 St.30 St.D: Herstellungsserie 5 St.10 St.20 St.E: Akkumulation der Bestellungen 9h6h3h Tabelle 4 Gerusche des Modells der Lieferkette FaktorNiveau Deviation der Bestellung P-D1h2hDeviation der Bestellung D-W30min.1hDeviation der Transporte P-D3h5hDeviation der Transporte D-W2h4hDeviation in der Nachfrage 30% kleiner30% grer Die Resonanz des Modells (y) hat fr die Signalfaktoren folgende QC Typen. Fr die gesamten Kosten des Systems gilt smaller-the-better, whrend fr die Niveaus der Verfgbarkeit der Produkte larger-the-better gilt. Wahl der orthogonalen Felder fr Kontrollfaktoren und Gerusche Die Wahl der orthogonalen Felder, egal ob es sich um Kontrollfaktoren oder Gerusche handelt, hngt von den Faktoren, die man betrachtet und von ihren Niveaus ab. Falls man fr die auserwhlten Faktoren nicht das Standard-orthogonale Feld benutzen kann, dann mu man die Modifikation des Standard-orthogonalen Felds nach den schon festgelegten Regeln durchfhren [2]. In diesem spezifischen Fall, hat man fr die Kontrollfaktoren das Standard-orthogonale Feld L18, und fr die Gerusche L8 ausgewhlt. Die Summe der Freiheitsgrade fr die Kontrollfaktoren betrgt 11=1+5 EMBED Equation.3 , und fr die Gerusche 6=1+5 EMBED Equation.3 . Durchfhrung der Experimente und Resultatanalyse Der Vorteil der Anwendung der Taguchi Methode beim Planen der Experimente liegt in der Tatsache, dass man die Geruscheffekte whrend der Durchfhrung der Experimente simulieren kann. Die Resultatanalyse der Experimente besteht darin, dass man die relativen Effekte der Kontrollfaktoren feststellt, wenn sie auf entsprechende Niveaus gestellt sind und der Varianzanalyse (ANOVA). Nach der durchfhrten Resultatanalyse von 432 Experimenten, bekam man die Resultate, die in der Tabelle 5 dargestellt sind. Auf Grund der Tabelle 5 kann man die optimale Kombination der Kontrollfaktoren bestimmen. Um diese Kombination bestimmen zu knnen mu man feststellen, welchen Effekt jeder einzelne Faktor hat, wenn man ihn auf das entsprechende Niveau stellt. Wenn man z.B. den Faktor, der sich auf die Lieferantentransporteure bezieht, auf das Niveau 1, d.h. 10 Transporteure stellt, resultiert das mit einem durchschnittlichem S/N Verhltnis von 131.92 dB. Wenn man auf diese Weise alle Faktoren analysiert und auf anderen Manahmen der Systemresonanz aus der Tabelle 5 Rcksicht nimmt, kommt man zur folgenden Kombination der Faktoren, die mit der grten Unempfindlichkeit des Systems auf Gerusche: A2 B2 C2 D2 E1 reagiert. Tabelle 5 Relative Effekte der Kontrollfaktoren FaktorNiveauGesamtkosten (dB)Gesamt-kosten ( )P-D Verfgbarkeit (dB)P-D Verfgbar-keit (%)D-W Verfgbarkeit (dB)D-W Verfgbar-keit (%)Zahl der10-131.923651648.25-5.280.68-24.810.23Transporteure12-132.023675747.00-2.440.78-24.880.23D14-131.913649622.00-2.620.77-25.660.24Zahl der8-132.023676580.75-4.690.68-26.880.23Transporteure10-131.943655807.00-2.200.80-24.280.24P12-131.893644629.00-3.460.75-24.200.2210 St.-133.884224864.50-0.120.99-34.780.05Menge der Bestellung20 St.-128.061937987.00-1.670.83-24.400.3630 St.-133.914814165.50-8.560.41-16.180.285 St.-131.933656292.75-2.440.78-24.640.24Herstellungs- serie10 St.-131.923652803.25-2.390.79-24.620.2220 St.-132.003667921.75-5.510.66-26.100.249h-131.963654499.25-2.440.78-26.540.19Akkumulation6h-131.903653938.00-3.980.74-25.390.233h-131.993668580.00-3.920.71-23.420.28 Verifikationsexperimente Das Ziel der Durchfhrung der Verifikationsexperimente ist das Feststellen der Tatsache ob man durch das Stellen der Kontrollfaktoren auf optimale Werte, die Optimierung im System erreichen kann. Man wird die optimale Kombination der Faktoren, aus dem vorher erwhntem Punkt, mit der zufllig ausgewhlten Kombination der Faktoren, von insgesamt 243 (243=35) die zur Verfgung stehen, vergleichen. Die Zufllig ausgewhlte Kombination ist die folgende: A2 B1 C3 D3 E3. Die Resultate der Experimente, die mit diesen zwei Kombinationen der Kontrollfaktoren durchgefhrt worden sind, sind in der Tabelle 6 dargestellt. Tabelle 6 Resultate der Experimente, die eine zufllige Kombination der Faktoren und eine optimale Kombination der Faktoren haben. KombinationGesamtkosten (dB)Gesamt-kosten ( )P-D Verfgbar-keit (dB)P-D Verfgbar-keit (%)D-W Verfgbar-keit(dB)D-W Verfgbar-keit (%)A2 B1 C3 D3 E3-133.434847914.43-16.030.158-11.840.32A2 B2 C2 D2 E1-120.391919121.49-1.20.87-16.450.29 Die Experimente, fr die optimale und zufllige Kombination der Kontrollfaktoren, wurden so durchgefhrt, dass jede dieser Kombinationen, mit Hilfe des Experimentenplans, der im orthogonalen Feld L8 beinhaltet ist, der Kombination der Gerusche unterzogen wurde. Fr jede Kombination der Gerusche verwendete man drei Replikationen. Die Gesamtzahl der Experimente betrug pro Kombination 24. 3. SCHLUFOLERUNG Der Vorteil der Anwendung der Taguchi Methode bei Problemen, die sich auf die Optimierung der Lieferketten beziehen liegt in der Mglichkeit, dass man die Lieferketten durch das Implementieren der Umgebungseffekte, die nicht kontrollierbar sind, modellieren kann. Die Taguchi Methode ist aus zwei Schritten zusammengesetzt: dem Parameterdesign und dem Toleranzdesign. Das Parameterdesign wird iterativ durchgefhrt, bis man nicht die hchst mgliche Widerstandsfhigkeit des Systems auf Gerusche, d.h. die maximale Robustheit des Systems erreicht. Nach dem Parameterdesign fhrt man das Toleranzdesign durch. Mit dem Toleranzdesign mchte man erfahren welche Gerusche, die in den vorigen Studien eingegliedert waren, den grten Fall der Robustheit des Systems verursachen, sowie auch die ntigen Arbeiten und Aktivitten bestimmen um ihre Effekte auf das Minimum zu fhrenP| $ - . j l 2athZN@jh]CJUmHsHh]mHnHsHtHh]CJmHnHsHtHh]OJQJmHsHh]5CJmHsHh&Eh]6CJmH sH h&Eh]56CJmH sH h]56mHsHh]6CJEHmHsHh]6CJmHsHh]56CJmHsHh]mHsHh]CJmHsHh&Eh]mH sH h&Eh];mH sH h];mHsHP|~F 2Z6c~$ & Fa$d`$a$$5$7$8$9DH$$d@a$$a$`aTij-.k$a$$a$$$ & F hh5$7$8$9DH$^ha$$$5$7$8$9DH$a$ijfghiּּ֧֖֧֯֯֯֯qa֧jw h]CJEHUmHsH)j#B h]CJUVmHnHsHtHjh]CJEHUmHsH!jCB h]CJUVmHsHh]mHsHh]56CJmHsH j]h]CJmHsH j[h]CJmHsHh]CJmHsHjh]CJUmHsH!j B h]CJUVmHsH&kn$$5$7$8$9DH$Ifskd$$IfTl0      t04 laT $$Ifa$ $$Ifa$skd $$IfTl0      t04 laT $$Ifa$skd$$IfTl0    t04 laT VG$%(:=PSehz(()))****Ǽ{qfqfqfqfqfqYYh]56CJmHsHh]5CJmHsHh]CJmHsHh]h]5CJmHsHh]CJmHnH sHtH h]5CJmHnH sHtH h]5mHnH sHtH h]mHsHh]CJH*mHsHjh]CJUmHsHjh]CJEHUmHsH!j2DB h]CJUVmHsHh]CJmHsH"UVFG}tttt $$Ifa$$a$$a$skd$$IfTl0      t04 laT !$%(+.1Kkdg$$IfTl֞T T             4 laT $$Ifa$1469:=@CFKkd$$IfTl֞T T      4 laT $$Ifa$FILOPSVY\Kkd$$IfTl֞T T      4 laT $$Ifa$\_bdehknqKkd$$IfTl֞T T      4 laT $$Ifa$qtwyz{KIIkdi$$IfTl֞T T             4 laT $$Ifa$#O&'((());+<++++++++$$5$7$8$9DH$If$If $$Ifa$$$5$7$8$9DH$a$$a$ & F hh^h***++++++,, ,C,L,N,p,,,,,,,,,?-F-c-n--------... /0000000000D1E1X1޸޸޸޸޸޸޸޸޸޸ްޤްޤޖjh]CJUmHsHh]CJEHmHsHh]mHsHh]CJmHsHh]CJOJQJmHsHh]CJmHnHsHtHh]CJmHsHh]5CJmHsHh]56CJmHsH3++,,,,~~~ $$Ifa$$Ifqkd$$IfTlJ\ Lt      4 laT,,C,E,H,K,~~~ $$Ifa$$Ifqkd$$IfTl\ Lt   4 laTK,L,p,w,~,,~~~ $$Ifa$$Ifqkdr$$IfTl\ Lt  4 laT,,,,,,~~~ $$Ifa$$Ifqkd_$$IfTl\ Lt  4 laT,,,,,,~~~ $$Ifa$$IfqkdL$$IfTl\ Lt  4 laT,,,---!-ypy $$Ifa$ $$Ifa$ p#$a$qkd9$$IfTl\ Lt      4 laT!-"-?-B-E-F-2^kd $$IfTlF2   3     4 laT $$Ifa$$If^kd&$$IfTlJF2          4 laTF-c-j-m-n----^kd $$IfTlF2   3     4 laT $$Ifa$$If------2^kdf"$$IfTlF2   3     4 laT $$Ifa$$If^kd!$$IfTlF2   3     4 laT------.. / /1111ywwrw & F$ & Fa$$a$^kd/#$$IfTlF2     3      4 laT $Ifgd$ $$Ifa$$If X1Y1Z1[1x1y111111116666666666666677v7L8W8888­•••vvvvv•lbXblh]CJmHsHh]CJmHsHh]CJmHsHh]5H*mHsHh]5mHsHh]5CJmHsHh]mHsHj%h]CJEHUmHsH)j?C h]CJUVmHnH sHtH h]CJmHsHjh]CJUmHsHj$h]CJEHUmHsH)j?C h]CJUVmHnH sHtH "13377v777777788/848L8 $$Ifa$$a$L8M8W8Z8b8m8s8E<<<<< $$Ifa$kd'$$Iflִ 0U#   % 1 % 1 % 1      4 la]s8x888888<kd0)$$Iflִ 0U# %1%1%1     4 la] $$Ifa$8888888 $$Ifa$88888(9)979d9h999999::D:G:w:x::::::::!;";/;\;_;;;;;==p=q=s=t=u=w=x=z={=}=~=2?'@(@*@+@,@.@/@1@2@4@5@6@i@j@źϭϭϭϭϭh]CJH*mHsHh]5CJH*mHsHh]CJH*mHsHh]CJmHsHh]5CJmHsHh]mHsHh]CJmHsHh]CJmHsHh]CJmHsH@8888888E<<<<< $$Ifa$kdv*$$Iflִ 0U# %1%1%1     4 la]8888888<kd+$$Iflִ 0U# %1%1%1     4 la] $$Ifa$89999#9(9 $$Ifa$(9)979:9B9M9S9E<<<<< $$Ifa$kd-$$Iflִ 0U# %1%1%1     4 la]S9X9_9d9e9h9k9<kdH.$$Iflִ 0U# %1%1%1     4 la] $$Ifa$k9s9~99999 $$Ifa$9999999E<<<<< $$Ifa$kd/$$Iflִ 0U# %1%1%1     4 la]9999999<kd0$$Iflִ 0U# %1%1%1     4 la] $$Ifa$9999: :: $$Ifa$::::":-:3:E<<<<< $$Ifa$kd2$$Iflִ 0U# %1%1%1     4 la]3:8:?:D:E:G:M:<kd`3$$Iflִ 0U# %1%1%1     4 la] $$Ifa$M:U:`:f:k:r:w: $$Ifa$w:x::::::E<<<<< $$Ifa$kd4$$Iflִ 0U# %1%1%1     4 la]:::::::<kd5$$Iflִ 0U# %1%1%1     4 la] $$Ifa$::::::: $$Ifa$::::: ;;E<<<<< $$Ifa$kd27$$Iflִ 0U# %1%1%1     4 la];;;!;";/;2;<kdx8$$Iflִ 0U# %1%1%1     4 la] $$Ifa$2;:;E;K;P;W;\; $$Ifa$\;];_;b;j;u;{;E<<<<< $$Ifa$kd9$$Iflִ 0U# %1%1%1     4 la]{;;;;;;;<:5 & Fkd;$$Iflִ 0U#   % 1 % 1 % 1      4 la] $$Ifa$;;8=9==&>(>2?J?n????@&@ $$Ifa$$a$$a$&@'@6@?@K@S@Z@b@TNEEEEE $$Ifa$$IfkdJ<$$IfTlY֞3 hT@|$   1 `   <  4 laTb@h@i@x@@@@@KE$Ifkdk=$$IfTlY֞3 hT@|$ 1`< 4 laT $$Ifa$j@k@m@n@p@q@s@t@v@w@x@@@nAoA3BGBEǼ +,θζΨ|lb\b\Xh] h]0Jjh]0JUh&Eh]0J>*CJmH sH !j?h]CJUmHsHjh]CJUmHsHh&Eh]CJmH sH h&Eh]5CJmH sH Uh]5CJmHsHh]CJH*mHsHh]CJmHsHh]mHsHh]CJmHsHh]CJmHsHh]CJH*mHsH"@@@@@0B2B3BKFDDD$a$kd>$$IfTlh֞3 hT@|$   1 `   <  4 laT $$Ifa$3BFBGBǼȼ-h]h&`#$$a$ $:^`:a$ s^`s. Die zuknftigen Forschungen der Autoren werden sich auf die Taguchi Methode beziehen, die man mit Hilfe vom Toleranzdesign bei der Optimierung der Lieferketten anwenden kann. 4. LITERATURNACHWEIS [1] Supply-Chain Council,  HYPERLINK "http://www.supply-chain.org/" http://www.supply-chain.org/ [2] Phadke, M. S. (1989). Quality Engineering Using Robust Design, Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey PAGE  PAGE 1 h&Eh]5CJmH sH h]h]0JmHnHu h]0Jjh]0JU'01hP. 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