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SIMULATION UND OPTIMIERUNGLEHRSTUHL PROF. DR. WERNERSFORSCHUNGSGEBIETEPreis- und ProduktoptimierungSupply Chain ManagementRevenue ManagementMETHODENKOMPETENZDecision AnalysisOptimierungIT-SicherheitRisiko | Unsicherheit | RobustheitHealth CareOptimierung im RettungswesenUnternehmensplanungSimulationRisikoanalyseFuzzy LogicSIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

SIMULATION UND OPTIMIERUNGBEISPIEL PROJEKTCONTROLLINGAnalyse von stochastischen Dauern:• Nutzung von Expertenschätzungen• Deterministischer Ersatzwert• Parameter vorgegebener Verteilungen• Tatsächliche Verteilungen• Risikoprofil als Ergebnis derzeitlichen Analysen• Berechnung kritischer Indizes, um ggf.Steuerungsmaßnahmen einzuleitenVgl. Kanacher / Rademacher / Werners (2010):Risikosimulation als Teil des Projektcontrollings.SIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

AGENDA1 Grundlage2Produkt- undPreisgestaltung3 Optimierungsmodell4Simulation &ProduktlebenszyklenSimulation und Optimierung an derRuhr-Universität BochumQuantitative Methoden derEntscheidungsunterstützungGestaltung optimalerProduktprogrammeAuswirkungen unsichererKundenanforderungen5 Fazit und Ausblick Relevante EntscheidungskriterienSIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

PRODUKT- UND PREISGESTALTUNGPRODUKTPROGRAMMENTSCHEIDUNGENTraditioneller ProduktfokusSL 1 SL 2DL 1 DL 2Produktfokus hybride LeistungenSL 1 SL 2SL 2DL 1DL 1 DL 2DLHyb 1 Hyb 22Hyb 3Variantenzuwachs durch InnovationSL 3 SL 4 DL 3 DL 4• Produkt- und Preisentscheidungenim Projekt SmartWert• Gestaltung integrierterSach- und Dienstleistungen• Variantenreiche Produktprogramme• Herausforderungen• Zunehmende Individualisierungswünsche• Overengineering vermeiden• Produkte und Preise optimieren• Methodenentwicklung zurEntscheidungsunterstützungVgl. Werners / Pietschmann (2011):Optimale dynamische und flexibilitätssteigernde Modulstrategien.SIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

PRODUKT- UND PREISGESTALTUNGUNTERSTÜTZUNG DURCH ENTWICKLUNGSPROZESSProduktidee undEntwicklungsbeginnAnalyse vonProduktarchitekturenMarkteinführungKomponentenundModulauswahlLeistungsmonitoringAnforderungsanalyseLeistungskonzeptionVorentscheidungPrototypingModul- &VariantenauswahlLeistungsprogrammfestlegungPreismonitoringPreisbereitschaftsmessungTargetPricingTargetCostingPreisfestlegungErtragsmodellierungPreisakzeptanzanalysePlanungRealisierungIn Anlehnung an Schuh / Lenders et al. (2008):Preisfindungsprozess für Leistungssysteme.SIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

PRODUKT- UND PREISGESTALTUNGPRODUKTPROGRAMMOPTIMIERUNG• Entscheidung über Produktprogramm durch Einbezug• der Zahlungsbereitschaften und erzielbarer Marktpreise• von Prognosen über die ProduktionsanforderungenKosten / PreiseMarktpreise desProduktprogrammsPPr2maxPtp1Ptp2Ptp3Kosten desProduktprogrammsPC2Alt 1 Alt 2 Alt 3Vgl. Müller / Schuh / Werners (2009):Systematische Entwicklung und Preisbildung für Sach- und Dienstleistungsbündel.ProduktprogrammalternativenSIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

AGENDA1 Grundlage2Produkt- undPreisgestaltung3 Optimierungsmodell4Simulation &ProduktlebenszyklenSimulation und Optimierung an derRuhr-Universität BochumQuantitative Methoden derEntscheidungsunterstützungGestaltung optimalerProduktprogrammeAuswirkungen unsichererKundenanforderungen5 Fazit und Ausblick Relevante EntscheidungskriterienSIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

PRODUKT- UND PREISGESTALTUNGFORMEN DER ENTSCHEIDUNGSUNTERSTÜTZUNGist eigenständigLeistungsbündel?ergibt sich als Kombinationaus Sach- & DienstleistungKundekonfiguriert ProduktProduktdesign?Unternehmenlegt Design festPreisbaukasten‣ Preisliste fürMerkmalsausprägungenProduktliniendesign‣ Variantendesign‣ VariantenpreiseProduktprogrammoptimierungmitBündelung‣ Bündelkonfiguration‣ Produktdesign‣ Preise für BündelKundenindividuelleKonfigurationKunde wählt ausProduktlinieKunde wählt ausLeistungsbündelnVgl. Becker (2011): Produktprogrammoptimierung mit Preisbündelung.SIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

OPTIMALE PRODUKTPROGRAMMEANWENDUNGSBEISPIEL INDUSTRIEANLAGEZahlungsbereitschaft 1Merkmal Ausprägung Kosten 1 BRD 2 USA 2 EU 2 Asien 2Grundblock 200 350 400 300 270Kammergrößeklein S 0 0 0 0 0mittel M 20 35 35 30 30groß L 50 60 75 60 70übergroß XL 120 120 80 140 140TemperaturHochtemperaturHHoch- und NiedertemperaturH/N40 30 60 70 5090 70 120 70 100Services Inspektion I 0 0 0 0 0Wartung undKomponententausch WK90 180 150 100 110Vgl. Werners/Becker/Pietschmann (2009): Preis- und Produktlinienoptimierung.1in Tausend € 2 jeweils 10 KundenSIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

OPTIMALE PRODUKTPROGRAMMEHERAUSFORDERUNG OVERENGINEERINGVarianteKonfigurationPreis /KostenZB 1 /Surplus 2DBVariante D1übergroße KammerHoch- & NiedertemperaturWartung &Komponentenaustausch720 T€500 T€720 T€0 T€220 T€Variante D2mittlere Kammernur HochtemperaturWartung &Komponentenaustausch595 T€350 T€595 T€0 T€245 T€1Zahlungsbereitschaft, 2 Surplus: Differenz zwischen Zahlungsbereitschaft und PreisDeckungsbeitrag der nutzenmaximalen Variante D1 ist geringer alsder Deckungsbeitrag der Variante D2Vgl. Werners/Becker/Pietschmann (2009): Preis- und Produktlinienoptimierung.SIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

OPTIMALE PRODUKTPROGRAMMEHERAUSFORDERUNG KANNIBALISIERUNGSEFFEKTEVarianteKonfigurationPreis /KostenZahlungsbereitschaft / SurplusBRDUSADBVariante D2mittlere Kammernur HochtemperaturWartung &Komponentenaustausch595 T€350 T€595 T€0 T€645 T€50 T€245 T€Variante Ugroße KammerHoch- &NiedertemperaturWartung &Komponentenaustausch745 T€430 T€660 T€-85 T€745 T€0 T€315 T€Gesamtdeckungsbeitrag 20 x 245 T€ = 4,9 Mio. €Premiumvariante U für den amerikanischen Markt von derdeutschen Variante D2 mit niedrigerem DB kannibalisiertVgl. Werners/Becker/Pietschmann (2009): Preis- und Produktlinienoptimierung.SIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

OPTIMALE PRODUKTPROGRAMMESIMULTANE PRODUKT- UND PREISENTSCHEIDUNGProduktgestaltung mit anschließenderPreisoptimierungSimultane ProduktundPreisoptimierungPreis / DBKonfigurationPreis / DBKonfigurationVariante D2mittlere KammerVariante D neuübergroße Kammer595 T€245 T€nur HochtemperaturWartung & Komponentenaustausch680 T€230 T€nur HochtemperaturWartung & KomponentenaustauschVariante U695 T€265 T€große KammerHoch- undNiedertemperaturWartung & KomponentenaustauschVariante U735 T€305 T€große KammerHoch- undNiedertemperaturWartung & Komponentenaustausch+ 4,1%Gesamt-DB5,1 Mio. €+ 9,2%Vgl. Werners/Becker/Pietschmann (2009): Preis- und Produktlinienoptimierung.Gesamt-DB5,35 Mio. €SIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

OPTIMALE PRODUKTPROGRAMMESPEZIFISCHE MERKMALANPASSUNGENPreis / DBVariante D neuKonfigurationübergroße KammerZahlungsbereitschaft / SurplusBRDUSA680 T€230 T€nur HochtemperaturWartung & Komponentenaustausch680 T€0 T€690 T€10 T€Variante Ugroße Kammer735 T€305 T€Hoch- undNiedertemperaturWartung & Komponentenaustausch660 T€-75 T€745 T€10 T€+ 9,2%Gesamt-DB 5,35 Mio. €Vgl. Werners/Becker/Pietschmann (2009): Preis- und Produktlinienoptimierung.SIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

AGENDA1 Grundlage2Produkt- undPreisgestaltung3 Optimierungsmodell4Simulation &ProduktlebenszyklenSimulation und Optimierung an derRuhr-Universität BochumQuantitative Methoden derEntscheidungsunterstützungGestaltung optimalerProduktprogrammeAuswirkungen unsichererKundenanforderungen5 Fazit und Ausblick Relevante EntscheidungskriterienSIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

LÖSUNGSBEWERTUNG DURCH SIMULATIONENTSCHEIDUNGSMODELLIERUNG IN EXCELVgl. Werners/Becker/Pietschmann (2009):Preis- und Produktlinienoptimierung.SIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

LÖSUNGSBEWERTUNG DURCH SIMULATIONERFOLGSAUSWIRKUNGEN AUS SIMULATIONSSTUDIEErwarteter DB4,4 Mio. €Standardabweichung375 T€Minimaler DB3,0 Mio. €Maximaler DB5,7 Mio. €2,6 Mio.€ 3,7 Mio.€ 4,8 Mio.€ 5,9 Mio.€Je geringer die Standardabweichung, umso weniger schwankt derDeckungsbeitrag und umso robuster das ProduktprogrammVgl. Becker (2011): Produktprogrammoptimierung mit Preisbündelung.SIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

LANGFRISTIGE PRODUKTOPTIMIERUNGOPTIMIERUNG MIT LEBENSZYKLEN• Betrachtung von Entscheidungen im Zeitverlauf• Kundengerechte Anforderung notwendig (Produktvielfalt)• Optimierung der Produktarchitektur (Standardisierung)StückzahlKundenspezifische AnpassungProduktvielfaltRelease EngineeringVariantenpflegeGrundtypenentwicklungZeitVgl. Schuh (2005): Produktkomplexität managen.SIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

LANGFRISTIGE PRODUKTOPTIMIERUNGENTSCHEIDUNGSKONSEQUENZEN• Modulverwendung zur langfristigen Produktgestaltung• Analyse der Szenarioentwicklung• Aufzeigen von Erfolgspotenzial aus Nutzung von OptionenPlangrößeExtremszenarioSzenario ASzenario A‘Deterministische Planung,TrendszenarioSzenario A‘‘Gegenwart1. Option 2. OptionExtremszenarioZeitVgl. Pietschmann (2013): Lebenszyklusorientierte Optimierung.SIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

LANGFRISTIGE PRODUKTOPTIMIERUNGMEHRSTUFIGE ENTSCHEIDUNGEN• Zeitliche Abhängigkeit von Entscheidungen• Berücksichtigung der Konsequenz von ParameterunsicherheitProduktprogrammgestaltungProduktarchitekturgestaltungProduktkonfigurationProgrammentscheidungModulentwicklungArchitekturfestlegungEntscheidungen unter UnsicherheitSzenarioanalyseVgl. Pietschmann (2013): Lebenszyklusorientierte Optimierung.SIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

LANGFRISTIGE PRODUKTOPTIMIERUNGSZENARIOOPTIMALE ZIELFUNKTIONSWERTE• Ermittlung des Zielfunktionswertes für optimale Entscheidung• Analyse mehrerer Handlungsalternativen• Heutige Entscheidung beeinflusst zukünftige ProdukterfolgeF(TP * )10,80,60,40,2012.000 14.000 16.000 18.000 20.000TP * (s)Vgl. Pietschmann (2013): Lebenszyklusorientierte Optimierung.SIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

LANGFRISTIGE PRODUKTOPTIMIERUNGIDENTIFIKATION ROBUSTER LÖSUNGEN• Identifikation von Szenarios über @Risk-Modell• Entscheidung durch Szenarioanalyse und Optimierung• Minimierung der Abweichung negativer Ausprägungenmin z Optimalitätskriteriums.d.VMss ssv v mv1 m1 tc vcc vmc mc s*, s ,s sTC tc tc s tc, ssSzenariospezifischeZielfunktionswerteErmittlungder AbweichungRobustheitskriteriumVgl. Pietschmann (2013): Lebenszyklusorientierte Optimierung.SIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

SIMULATION UND OPTIMIERUNGENTSCHEIDUNGSKRITERIEN• Analyse von Szenarios unterschiedlicher Produktarchitekturen• Robuste Lösung zeigt große Verbesserung zur Ausgangslösung• Absicherung gegenüber schlechter Ausprägungen möglich• Erfolgreiches Risikomanagement durch robuste Optimierung• Entscheidung über Alternativen• Kriterium Erwartungswert / Varianz• Vergleich der Wahrscheinlichkeitsverteilungen• Kriterium stochastischer DominanzSIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

AGENDA1 Grundlage2Produkt- undPreisgestaltung3 Optimierungsmodell4Simulation &ProduktlebenszyklenSimulation und Optimierung an derRuhr-Universität BochumQuantitative Methoden derEntscheidungsunterstützungGestaltung optimalerProduktprogrammeAuswirkungen unsichererKundenanforderungen5 Fazit und Ausblick Relevante EntscheidungskriterienSIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

SIMULATION UND OPTIMIERUNGFAZIT UND AUSBLICK• Herausforderungen im Produkt- und Preismanagement• Systematisches Vorgehenskonzept• Verknüpfung Simulation und Optimierung• Analyse verschiedener Zielvorstellungen• Erfassung und Bewertung unsicherer Zahlungsbereitschaften• Weiterentwicklung zur dynamischen Unterstützung durch• Szenarios über Nachfrage und Kostenentwicklung sowie• rollierenden Entscheidungsansatz• Identifikation robuster Lösungen• Sicherung notwendiger Funktionen im Produktprogramm• Weiterentwicklung zur lebenszyklusorientierten GestaltungSIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

SIMULATION UND OPTIMIERUNGLITERATUR• Becker, Niels (2011): Produktprogrammoptimierung mit Preisbündelung Produktdesign,Bündelkonfiguration und Preisfindung, zugl. Diss. Ruhr-Universität Bochum, 2010,Frankfurt am Main u.a. 2011.• Kanacher, Jens; Rademacher, Michael; Werners, Brigitte (2010): Risikosimulation als Teil desProjektcontrollings, in: Zeitschrift für Controlling & Management, Jg. 54, Heft 3, 2010, S. 191–198.• Pietschmann, Urs (2013): Lebenszyklusorientierte Optimierung modularerProduktprogrammarchitekturen, zugl. Diss. Ruhr-Universität Bochum 2013, Hamburg 2013.• Schuh, Günther (2005): Produktkomplexität managen: Strategien - Methoden - Tools, 2. Aufl.,München 2005.• Schuh, Günther; Lenders, Michael; Bartoschek, Markus; Bender, Dennis (2008): Preisfindungsprozessfür Leistungssysteme im Maschinen- und Anlagenbau, in: Controlling, Nr. 8/9, 2008, S. 481-487.• Werners, Brigitte; Pietschmann, Urs (2011): Optimale dynamische und flexibilitätssteigerndeModulstrategien, in: Bertram, Felix; Czymmek, Frank (Hrsg.): Modulstrategie in der Beschaffung,Wolfsburg 2011, S. 53–68.• Werners, Brigitte; Becker, Niels; Pietschmann, Urs (2009): Preis- und Produktlinienoptimierung imMaschinen- und Anlagenbau, Systematische Entwicklung und Preisbildung für Sach- undDienstleistungsbündel, in: Müller, Stefan; Schuh, Günther; Werners, Brigitte (Hrsg.): SystematischeEntwicklung und Preisbildung für Sach- und Dienstleistungsbündel, Frankfurt 2009, S. 58–81.SIMULATION UND OPTIMIERUNG IN DER PRODUKTPROGRAMMGESTALTUNG

Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre,insbesondere Unternehmensforschung und RechnungswesenProf. Dr. Brigitte Werners,Dr. Urs Pietschmann44780 Bochum, GermanyE-Mail: or@rub.deInternet: http://www.ruhr-uni-bochum.de/or