Der Einfluss des Ölpreises auf Distributionsnetzwerke von Industrie und Handel

5/8/2018 Der Einfluss des Ölpreises auf Distributionsnetzwerke von Industrie und Handel - slidepdf.com

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4flow. Wir gestalten Logistik.

Der E influss des Olpreisesauf Dis tributionsnetzwerke

von Industrie und Handel

EinMythos wird entzaubert

4flow-Logistikstudie 2010





Der E in flu ss d es Olpreises

auf Distr ibut ionsnetzwerke

von Industrie und H andel

EinMythos wird entzaubert

3



Vorwort

4



L ieb e L eserin, lieb er L eser,

welchen Einfluss hat der Olpreis auf die Struktur logistischer Netz-

werke? Mussen Distributionsnetzwerke mit wenigen zentralen Lager-

standorten bei hohen Olpreisen verandert werden, hin zu vielen

regionalen Lagerstandorten?

Dr.-Ing. Stefan Wolff

Vorsitzender des Vorstandes

4flowAG

Diese und ahnliche Fragen zum Einfluss des Olpreises werden unter

Logistikern immer wieder diskutiert. Fastjeder hat dazu eine Meinung,

gerechnet wurde selten. Wir wollten esgenau wissen und den Dingen

auf den Grund gehen, ohne dabei selbst eine Prognose der Olpreisent-

wicklung zu erstellen.

Wie immer haben wir uns ergebnisoffen mit dem Thema beschaftigt.

Trotzdem war die Haupterkenntnis fur uns eine Uberraschung: Der 01-

preis hat nur einen sehr geringen Einfluss auf die Struktur von Distribu-

tionsnetzwerken. Warum das so ist und abwelchem Olpreisniveau sich

die Distributionsnetzwerke dann doch verandern, lesen Sie in dieser

Studie.

4flow hat den Anspruch, sich inhaltlich tiefgehend mit Logistik zu be-

schaftigen. Dazu zahlt fur uns auch, relevante Themen aufzugreifen

und offene Fragen zu beantworten. Die Themen ergeben sich aus un-

serer vielfaltigen Arbeit fur Kunden aus Industrie, Handel und Dienst-

leistung.

Dr.-Ing. habil. Christian Butz

Leiter 4f1ow research

4flowAG

Sie halten mit der 4flow-Logistikstudie 2010 die erste Studie von 4flow

in einem neuen Format in der Hand. Weitere werden folgen.

Unser besonderer Dank gilt allen beteiligten Kollegen, deren aufseror-

dentliches Engagement und hohe Diskussionsbereitschaft diese Studie

errnoglicht haben.

Wir wunschen Ihnen spannende Erkenntnisse fur Ihre Arbeit und viel

Spaf beim Lesen.

Berlin, im Marz 2010

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r - .

Dr.-Ing. Stefan Wolff Dr.-Ing. habil. Christian Butz

5



Inhalt

6



Management Summary 8

2 EinfUhrung 10

2.1 Olpreis und Distributionsnetzwerke 12

2.2 Entwicklung des 01- und Dieselpreises 14

2.3 Einflussfaktoren auf den Olpreis 16

2.4 Transportaufkommen und CO2-Emissionen 18

2.5 Netzwerkstrukturen 20

3 Methodik und Datenbasis 22

3.1 Methodisches Vorgehen 24

3.2 Datenbasis und Modellannahmen " 26

3.3 Regionale Verteilung der Kundenstandorte 28

3.4 Abbildung der Distributionsnetzwerke .30

3.5 Logistikkosten im Modell. 32

3.6 Zusammensetzung der Transportkosten 34

3.7 Zusammensetzung der Standortkosten 36

4 Ergebnisse 38

4.1 Hastizitat der Transportkosten 40

4.2 l.ogistikkostenverlaufe in Industrie und Handel 42

4.3 Einfluss des Olpreises auf Distributionsnetzwerke 44

4.4 Einfluss des Warenwertes auf die optimale Struktur 46

4.5 Distributionsstruktur und CO2-Emissionen 48

4.6 Kostensenkungspotenziale durch Restrukturierung 50

4.7 Herausforderungen bei der Umgestaltung des Netzwerkes 52

5 Anhang 54

5.1 Rechenweg 56

5.2 AbkUrzungen, Endnoten und Quellen 58

5.3 Autoren 60

5.4 Impressum 62

7



1 Management Summary

20

18

16

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015

Industrie

Handel

105

Olpreis[USD/bblj

Abbildung 1:Anzahl kostenoptimaler Lagerstandorte bei verschiedenen Olpreisen fur Industrie und Handel,

Quelle: 4flow vista®

60 150 195

Bei niedrigen Olpreisen sind in der Industrie acht,

bei hohen Preisen zehn Standorte optimal. 1m

Handel wird es erst bei sehr hohen Olpreisen

erforderlich mehr als sechs Lager zu betreiben.

8



Olpreis und Transportkosten linear abhangig

Wenn der Rohblpreis amWeltmarkt um 10 USD pro

Barrel steigt, dann steigen die Transportkosten in Eu-

ropa um etwa 2,2 EUR-Cent pro Kilometer. Einum 10

USD hoheres Olpreisniveau bedeutet also allein fur

Deutschland, dass die Kosten des Stralsenguterver-

kehrs um etwa 690 Mio. EUR im Jahrsteigen. Der va-

riable Anteil der Transportkosten ist uber den Diesel-

preis an den Olpreis gekoppelt. Selbst bei Verande-

rungen in der Besteuerung korreliert der Dieselpreis

stark mit dem Olpreis.

Enorme Bedeutung des Transportmanagements

Bei steigenden Olpreisen hat die konsequente Opti-

mierung aller Transporte im Netzwerk einen aulserst

hohen Einfluss auf die Profitabiliat von Unternehmen.

Die beste UnterstUtzung hierfur bieten Transportma-

nagementsysteme mit strategischen und dynami-

schen Optimierungskomponenten.

Schwacher Einfluss auf Netzwerkstrukturen

Trotz des direkten Zusammenhanges zwischen 0 1 -

preis und Transportkosten hat der Olpreis nur einen

sehr schwachen Einfluss auf die Struktur von Distri-

butionsnetzwerken. Zwei praxisgerechte Modelle fur

Industrie und Handel in der Europaischen Union (EU-

27) werden mit realistischen Logistikkosten belegt

und dann fur verschiedenste Olpreise optimiert. 0 1 -

preise zwischen 15 und 150 USD pro Barrel fuhren

fur diese Modelle in der Industrie immer zu einem

Optimum von acht europaischen Lagern und im Han-

del immer zu einem Optimum von sechs europai-

schen Lagern.

Potenziale in gewachsenen Netzwerken

In gewachsenen, nicht optimalen Distributionsnetz-

werken existieren haufig erhebliche Kostensen-

kungspotenziale durch Strukturoptimierungen. Diese

Potenziale konnen je nach Ausgangssituation bis zu

20 % der Logistikkosten betragen. Logistikstrukturen

konnen jedoch selten in sehr kurzer Zeit umgestaltet

werden. Oft sind Anpassungen nur durch erhebliche

Investitionen rnoglich. Bei allen Entscheidungen zur

Veranderung von Netzwerkstrukturen ist deshalb ei-

ne detaillierte Business-Case-Betrachtung fur die

moglichen Szenarien notwendig.

Positive Umwelteffekte bei Dezentralisierung

Reduzierungen der Transportkosten durch kurzere

Transportstrecken oder eine verbesserte Fahrzeug-

auslastung fuhren unmittelbar zu einer Verbesserung

der CO2-Bilanz. Die Dezentralisierung fuhrt in den

beiden Modellen zu CO2-Reduktionen von bis zu

8 % . Ob es richtig ist, Logistiknetzwerke vorrangig

nach Kosten zu optimieren oder ob die Umwelt eine

starkere Rolle bei Entscheidungen spielen sollte, wird

in dieser Studie nicht diskutiert. Die Studie zeigt aber

sehr deutlich, dasseine Umweltoptimierung von

Netzwerkstrukturen kaum durch hohe Olpreise moti-

viert wird.

Logistiknetzwerke reagieren individuell

Aile Erkenntnisse werden exemplarisch fur zwei rea-

litatsnahe Modellnetzwerke von Industrie und Han-

del getroffen. Jedes reale Logistiknetzwerk hat je-

doch Spezifika, die die gewahlten Modelle nicht un-

bedingt wiedergeben. Vor einer Entscheidung uber

die optimale Netzwerkstruktur bei einem erwarteten

Olpreisniveau ist esdaher unbedingt notig. das eige-

ne Netzwerk detaill iert zu modellieren und dann Be-

Die Sensitivitatsanalysen fur diese Studie zeigen, dass rechnungen und Optimierungen durchzufUhren.

Entscheidende Bedeutung der Warenwerte

die kostenoptimale Anzahl der Lagerstandorte im

Netzwerk sehr deutlich auf unterschiedliche Niveaus

der Warenwerte reagiert.

9



10


2 Einfuhrung

3 Methodik und Datenbasis

4 Ergebnisse

5 Anhang



2 Einfuhrung

2.1 Olpreis und Distributionsnetzwerke

2.2 Entwicklung des 0 1 - und Dieselpreises

2.3 Einflussfaktoren auf den Olpreis

2.4 Transportaufkommen und CO2-Emissionen

2.5 Netzwerkstrukturen

11



2.1 Olpreis und

Distr ibutionsnetzwerke

c

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1 /\'0 0o_J

Gesamtlogistikkosten

Lager-, Behalter-,

Handling- und

Bestandskosten

-----+--Transportkosten

Optimum 1 j Optimum 2

Legende:

Olpreis 1

Olpreis 2

+ Kostensteigerung

Abbildung 2: Grundsatzlicher Zusammenhang zwischen Olpreis, Netzwerkstruktur und Logistikkosten

Anzahl Lager

Die Zusammensetzung der Logistikkosten ist ab-

hangig von der Struktur der Distributionsnetzwer-

ke. Eine olpreisbedingte Erhohung der Tranport-

kosten kann eine Verschiebung des Minimums der

Logistikkosten hin zu dezentraleren Netzwerk-

strukturen bewirken.

12



Entwicklung der Logistik

In einer global arbeitsteiligen Wirtschaft ist die Logis-

tik von hoher Bedeutung. Die Identif ikation und Er-

schliefSungvon Wirtschaftlichkeitsverbesserungen in

der Logistik ist daher fur viele Unternehmen wichtig.

Neben der Optimierung operativer Logistikfunktio-

nen wie Lagerhaltung, Transport. Umschlag und

Kommissionierung ruckt die ubergreifende Optimie-

rung von Strukturen und Prozessen der Supply

Chain in den Vordergrund.

Heute und zukunftig rnussen Unternehmen, und da-

mit auch ihre Logistik, auf die veranderung okonorni-

scher und okologischer Rahmenbedingungen rea-

gieren konnen. Der Megatrend Globalisierung fuhrt

beispielsweise zur Entstehung neuer Logistikregio-

nen und -zentren mit hoher Nachfrage nach Logis-

tikinfrastruktur. Zudem fuhren die fortschreitende

Urbanisierung und der Internethandel zu einer Ver-

anderung der Versorgungsstrorne mit zunehmend

kleinteiligen, kundenindividuellen Sendungen.

Gleichzeitig verlangt der Kunde nach einer schnellen

Abwicklung seiner Auftrage. Hohe Verfugbarkeit,

Hexibilitat und Verlasslichkeit sind deshalb heute die

wichtigsten Anforderungen an die Logistik.

Der Olpreis als Herausforderung

Die turbulente Entwicklung des Olpreises in den ver-

gangenen Monaten und die weitgehende gesell-

schaftliche Akzeptanz des Phanornens Klimawandel

haben zu einer erhohten Sensibilitat bezuglich Res-

sourcenverbrauch, Kosten und Umweltwirkung so-

wohl auf Seiten der Konsumenten alsauch auf

Unternehmensseite gefuhrt. ' Insbesondere Unter-

nehmen in transportintensiven Branchen stehen vor

der zentralen Herausforderung, die Balance zwi-

schen Kosten, l.eistungsfahigkeit und Umweltbelas-

tung ihrer Netzwerke zu finden.

Jehoher der Olpreis steigt. desto wichtiger wird ein

aktives Management mit einer kontinuierlichen Opti-

mierung der Transporte. Unklar ist jedoch, wie stark

Netzwerkstrukturen vern Olpreisniveau beeinflusst

werden.

Zentrale Fragestellung dieser Studie ist daher, ob

und wie sich ein steigender Olpreis auf Distributi-

onsstrukturen auswirkt (siehe Abbildung 2). Dabei

werden auch andere Faktoren, wie der Einfluss des

Warenwertes, untersucht und aufgezeigt. welches

Kostensenkungspotenzial sich bei schwankenden

Olpreisen durch die Optimierung von Distributions-

netzwerken ergibt.

Zielsetzung und Vorgehen

Ausgangspunkt der Betrachtungen ist die Untersu-

chung des Zusammenhangs zwischen 01- und Die-

selpreis sowie Transport- und Gesamtlogistikkosten.Hierbei spielt die relative Bedeutung der Transport-

kosten eine Rolle, die nicht selten einen Anteil von

uber 50 % an den Gesamtlogistikkosten erreichen.

Aufbauend auf den Erkenntnissen zur Korrelation

von Olpreis, Transport- und Logistikkosten werden

die Auswirkungen auf die kostenoptimale Struktur

von Distributionsnetzwerken untersucht.

Um die Wirkungen des 01- bzw. Dieselpreises auf

ein Netzwerk belegen zu konnen, wurden exempla-

rische Modellnetzwerke fur Industrie und Handel

aufgebaut, anhand derer die Effekte nachgewiesen

werden. DasZiel der Studie besteht darin, den Ef-

fekt des Olpreises zu quantifizieren, die Kostenwir-

kung in unterschiedlichen Netzwerktypen aufzu-

zeigen und Empfehlungen fur kostenoptimale Struk-

turen in Abhangigkeit vern Olpreis zu geben. An-

hand der Modelle werden auch Kostensenkungs-

potenziale und Umweltauswirkungen einer Struk-

turumstellung aufgezeigt.

13



2.2 Entw icklung des 0 1 - und

Dieselpreises

18 0

140

16 0

120

14 0

12 0100 ~

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2020

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1975 1981 1988 1995 2002 2009

Abbildung 3: Historische Entwicklung des 01- und Dieselpreises 1974 bis 2009 (Monats- oder Wochenpreise)

Seit 2002 stieg der Olpreis stark an und erreichte

2008 kurzzeitig Spitzenwerte. Der Dieselpreis folgt

der Entwicklung des Olpreises und ist mit diesem

langfristig, selbst bei Veranderungen in der Be-

steuerung, stark korreliert (Korrelationskoeffizient

R=0,87; Signifkanzniveau p =0,01).

14



Entwicklung im 20. und 21. Jahrhundert

Mitte des 20. Jahrhunderts schien die VerfUgbarkeit

des Rohstoffs Erdol durch ergiebige Quellen und die

Neuerschliefsung von Fbrdergebieten gesichert. In

den 1950er und 60er Jahren konnten in den USA so-

gar die heimischen Olquellen gedrosselt werden, um

jederzeit auf eine Verknappung des Weltmarktange-

bots reagieren zu konnen. In den 1970er Jahren

schnellte der Olpreis durch das Embargo der OPEC-

Staaten im Laufe des Jom-Kippur-Krieges 1973 und

die Revolution im Iran 1979 sowie den anschlielsen-

den Krieg zwischen Iran und Irak erstmals in die Ho-

he. Seitdem die OPEC Mitte der 1980er Jahre an

Einfluss verlor, ist der Olpreis zunehmenden Schwan-

kungen unterworfen. Er bewegte sich bis zur Jahrtau-

sendwende aber relativ stabil auf einem Niveau um

20 USD pro Barrel.? Seit Beginn des 21. Jahrhun-

derts steigt der Olpreis mit hohen Wachstumsraten

und erreichte im Jahr 2008 einen Hbchststand von

knapp 150 USD, bevor er im Zuge der weltweiten

Wirtschaftskrise einbrach."

Herausforderung Prognose

Aufgrund der vielfaltigen Einflussfaktoren ist die Pro-

gnose zukunftiger Olpreise nur schwer moglich." We-

der die Fortschreibung historischer Preisentwicklun-

gen noch die Anwendung okonornischer Gleichge-

wichtstheorien oder die Verwendung spezieller Mo-

delle zu erschbpflichen Gutern kbnnen Vorhersagen

erzeugen, die dem tatsachlichen Verhalten des 01 -preises gerecht werden.> Insbesondere die Preise

des Jahres 2008, die mit knapp 150 USD im Juli und

60 USD im November extrem schwankten, lassen

sich nicht mit den Modellen erklaren.v Auch Speku-

lanten sind hierfur nicht ausschlielsllch verantwort-

lich zu machen, weil sie entweder zu geringe Men-

gen handeln (Kapitalfonds) oder ihre Positionen

nicht haufig genug anpassen (Hedgefonds), um die

Preise zu beeinflussen bzw. um die Produzenten da-

zu zu veranlassen, ihre Verkaufsstrategien zu an-

dern.?

Diese Studie hat sich explizit nicht zur Aufgabe ge-

macht, Prognosen zum Olpreis abzugeben. Es wur-

de auf bestehende Prognosen zuruckgegri ffen.

Langfristig steigende Olpreise

Trotz der geschilderten Herausforderungen werden

Prognosen zur Entwicklung des O lp re is es fu r die

Planung herangezogen. Verfugbare Prognosen zur

langfristigen Entwicklung des Olpreises rechnen auf

der Angebotsseite mit einer Ausweitung produzier-

ter Mengen sowohl in den OPEC-Staaten als auch in

den Nicht-OPEC-Staaten bis zum sogenannten Peak

Oil (s iehe Abschnitt 2.3), der nach unterschiedlichen

Szenarien zwischen 2009 und 2040 erreicht sein

wird." Da die Nachfrage, insbesondere in den gro-

~en asiatischen Staaten, starker zunimmt als das An-

gebot, besteht Konsens daruber, dass der Olpreis

langfristig steigen wird. Eine Studie aus dem Jahr

2005 prognostiziert auf Basis fundamentaler Ange-

bots- und Nachfragetrends im Jahr 2030 einen 01 -

preis zwischen 120 USD bei normalem Wirtschafts-

wachstum und 154 USD pro Barrel bei hohem Wirt-

schaftswachstum.? Eine Prognose der amerikani-

schen Energy Information Administration sieht den

Olpreis auf dem US-Markt bei etwa 130 USD im Jahr

2030.10

Kurz- und mittelfristig unklarer Trend

Wahrend langfris tig von einem steigenden Olpreis

ausgegangen wird, ist die kurz- und mittelfristige

Prognose der Entwicklungen aufgrund zahlreicher

Einflussfaktoren, die im folgenden Abschnitt erlau-

tert werden, schwierig. Modelle, die den Olpreis le-

diglich uber Olangebot und -nachfrage zu erklaren

versuchen, sind fur die mittel- und kurzfristige Ab-

schatzung der Preisentwicklung nicht ausreichend.

Trotzdem konnen Szenarien entwickelt werden, um

die Auswirkungen bestimmter Olpreisniveaus und

rnogliche Reaktionen zu prufen.

15



2.3 Einflussfaktoren auf den Olpreis

Makro-

okonornische

Faktoren

Technologische

Faktoren

Sonstige

Faktoren

Geringe Unsicherheit (abschatzbar) Hohe Unsicherheit (kaum abschatzbar)

Abbildung 4: Kategorisierung wesentlicher Einflussfaktoren auf die Entwicklung des Olpreises

Die zukunftige Entwicklung des Olpreises ist

schwer prognostizierbar, da neben Angebot und

Nachfrage eine Vielzahl makrobkonomischer, tech-

nologischer, politischer und sonstiger Einfluss-

faktoren wirken.

16



Okonomische Faktoren

DaWirtschaftswachstum in der Regel mit zusatzli-

chem Energieverbrauch einhergeht. hat das erwarte-

te Wachstum Einfluss auf den Olpreis." Die wich-

tigste Rolle spielen heute die wirtschaftliche Entwick-

lung in den USA als grolster homogener Wirtschafts-

raum und grofster Erdolirnporteur sowie die wach-

sende Rohstoffnachfrage der beiden grolsen asiati-

schen Volkswirtschaften China und Indien. Da Ge-

schafte mit Erdol weltweit in USD abgewickelt

werden, ist der Wechselkurs zwischen USD und

anderen Wahrungen fur die Entwicklung des Olprei-

ses in Europa und Deutschland relevant.

Politische Faktoren

Die zentrale Bedeutung des Rohstoffs Erdol fur die

internationale Wirtschaft hat zur Folge, dass politi-

sche Entscheidungen erheblichen Einfluss auf denOlpreis haben. Starken Einfluss hierbei haben vor

allem die Politik und die Stabilitat der Organisation

erdolexportierender Lander (OPEC), die einerseits

das Ziel verfolgt, den Olpreis moglichst hoch zu hal-

ten, um ihren Mitgliedern hohe Einnahmen zu si-

chern und andererseits dem Druck der Importeure

ausgesetzt ist, die einen rnoglichst niedrigen Olpreis

fordern. Kriegerische Auseinandersetzungen zwi-

schen Staaten oder innerhalb von Staatsgrenzen

haben ebenfalls einen grolsen Einfluss auf den 0 1 -

preis. Unruhen, Putsche und Grenzkonflikte treten in

vielen Regionen der Welt auf und konnen meist im

Vorfeld nur schwer abgeschatzt werden. Ebensowe-

nig lassensich terroristische Anschlage absehen.

Derartige Aktionen konnen einerseits dazu fuhren,

dass durch Beschadigung oder Zerstorung die Ver-

sorgung mit 0 1 kurzfristig eingeschrankt ist. Anderer-

seits konnen die Gefahr moglicher Anschlage und

Ubergriffe sowie praventive MalSnahmen zu deren

Verhinderung das Preisniveau dauerhaft beeinflus-

sen. Zunehmendes okologisches Verantwortungsbe-

wusstsein in Politik und Gesellschaft verlangt nach

nachhaltigen und energieeffizienten Prozessen und

Strukturen. Politisch gesteuerte Anstrengungen wie

steuerliche Anreize oder Investitionsprogramme, die

zum Energiesparen fUhren, konnen durch ihre Ha-

chenwirkung auf Energie- und damit Olverbrauch

wirken und somit ebenfalls relevant fur die Preisbil-

dung sein.

Technologische Faktoren

Neue Technologien konnen den Olpreis vielfaltig be-

einflussen. Einerseits bewirkt der technische Fort-

schritt eine Reduktion der Forderkosten und ermog-

licht so die ErschlielSung bislang nicht wirtschaftli-

cher Vorkommen. Andererseits werden Ol-Substitu-

te, alternative Energiequellen und effizientere An-

triebsverfahren erforscht. Die Nutzung regenerati-

ver Energien fuhrt zu einer Verringerung des Olbe-

darfs und beeinflusst so den Preis. Basis heutiger

Uberlegungen zur Entwicklung des Olpreises ist diePeak-Oil-Theorie, die besagt, dass die Olvorkornrnen

in prahistorischer Zeit entstanden und endlich sind.

Die Forderung des Rohstoffs strebt demnach einem

Maximum zu, um anschlielSend abzufallen und so

bei konstanter oder steigender Nachfrage zu Versor-

gungsengpassen und steigendem Olpreis zu fuhren.

Der Zeitpunkt maximaler Forderung wird nach un-

terschiedlichen Szenarien zwischen 2009 und 2040

erreicht sein.F Erkenntnisse, die zur Bestatigung

oder Widerlegung dieser Theorie fuhren, wurden

die Entwicklung des Olpreises signifikant beeinflus-

sen.

Sonstige Faktoren

Neben technischen, politischen und okonornischen

Faktoren gibt esweitere Ereignisse und Entwicklun-

gen, die den Olpreis beeinflussen und sich durch ei-

ne schwierige Vorhersehbarkeit auszeichnen. Dazu

zahlen Naturkatastrophen und Storungen im techni-

schen Ablauf der Olforderung, -verarbeitung und

des Transports wie Havarien und Unfal!e.

17



2.4 Entw icklung von Transport und

Emissionen

E 1.800~o

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E 1.600o~

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700

2004 2006

CO2-Emissionen

1.200+---~--------~----------~--------~--------~--------~----4

1996 1998 2000 2002

Abbildung 5: Transportaufkommen und CO2-Ausstors im Stralsenverkehr 1995 bis 2006 (EU-27)

18

Das Transportaufkommen wachst kontinuierlich

und stellt eine Ursache fur den Anstieg der CO2-

Emissionen dar. Seit 2004 ist eine Entkopplung der

Steigerungsraten von Transportaufkommen und

CO2-Emissionen feststellbar.



Steigendes Transportaufkommen

Wer heute Cuter auf der Stralse t ransport ier t, muss

sich zunehmend mit uberlasteten Infrastrukturen aus-

einandersetzen, denn das Transportaufkommen in

Europa wachst kontinuierlich. Die Transportintensi-

tat, ausgedruckt in Tonnenkilometer (tkm) pro erwirt-

schaftetem Euro, wird bis 2025 weiter ansteigen.

Eine Entkopplung von Wirtschafts- und Verkehrslei-

stungswachstum fand demzufolge in der Vergangen-

heit nicht statt.

Ausgehend von der derzeitigen Entwicklung wird in

der EU-27 fur den innereuropaischen Guterverkehr

bis zum Jahr 2020 ein Wachstum von 70 % erwartet,

in den mit tel- und osteuropaischen Mitgliedstaaten

sogar bis zu 95 % .

1mJahr 2007 hat der gesamte Gutertransport in der

EU-27 ein Volumen von rund 4.228 Mrd. tkm ange-

nommen. Mit 45 % hat der Lkw den grofsten Anteil

an dieser Transportleistung. Dabei ist der Guterver-

kehr auf der Stralse von 1995 bis 2007 um rund 49 %

gestiegen. Sowohl im Schienen- als auch im Stralsen-

guterverkehr wachsen die Transportleistungen deut-

lich starker als das Transportaufkommen, was darauf

hindeutet, dass sich die Tendenz zu gri:ilSeren Trans-

portdistanzen weiter fortsetzt."

Entwicklung des CO2-AusstoBes

aus Grunden der Hexibilitat. Zuverlassigkeit und

Punkt lichkei t meist Transportmit tel mit vergleichs-

weise urnweltschadlichen Emissionswerten und Effi-

zienzgraden, narnlich Lkw und Flugzeug, eingesetzt.

Die Menge an CO2-Emissionen, die im Verlauf des

Lebenszyklus von Gutern erzeugt wird, ist eine

Kennzahl, die vergleichbar, verstandlich und skalier-

bar ist und sich deshalb als Indikator f ur K l ir na s cha -

digung und Umweltbelastung von Produkten, sowie

deren Herstellung, Distribution und Entsorgung eig-

net. Der CO2-AusstolS im Transportsektor in der EU-

27 betrug 2006 rund 1.270 Mio. 1. was eine Steige-

rung um rund 25 % gegenuber 1995 darstellt. Der

StralSenverkehr hat mit etwa 71 % den gri :i lSten An-

teil am CO2-AusstolS im Transportsektor."

Auswirkungen auf Transportnetzwerke

Wachsendes Bewusstsein in Bevi:ilkerung und Politik

fur die urnweltschadigenden Nebenwirkungen der

industrie llen Beschaffung, Erzeugung, Distribution

und Entsorgung von Gutern erfordert nachhaltiges

Wirtschaften, um die Lebensgrundlagen auch fu r

nachfolgende Generationen zu erhalten. Insbeson-

dere der mafsgeblich durch das Treibhausgas CO2

hervorgerufene Klimawandel wird als Herausforde-

rung und dessen Bekarnpfung als Aufgabe fur unse-

re Gesellschaft verstanden.

Bei der Planung und Optimierung von Transport-

Die Ausnutzung von Lohnkostenvorteilen und die Er- netzwerken sind deshalb neben den Logistikkosten

schlielSung neuer A bsatzrn arkte fu hre n h au fig zu ei- die Umweltwirkungen in Form von CO2-Emissionen

ner gri:ilSeren raurnlichen Ausdehnung der Logistik- zu berucksichtigen, um sowohl die i:ikonomisch als

strukturen. Dies bewirkt unmittelbar eine Erhi:ihung auch okologisch nachhaltige Versorgung von Unter-

der Transportleistung und damit mehr Energiever- nehmen und Kunden sicherzustellen.

brauch und Schadstoffemissionen. Zudem werden

19



2 .5 Ne tzwerkstruktu ren

Zentral Dezentral Legende:

• Zentrallager

o Regionallager

• Senke

Abbildung 6: Schematische Struktur zentraler und dezentraler Distributionsnetzwerke

Zentrale und dezentrale Netzwerke unterscheiden

sich unter anderem in der relativen Hohe der

Bestands- und Transportkosten, in ihrer Reaktions-

fahigkeit und der Nutzung von Skaleneffekten.

20



Bedeutung von Logistiknetzwerken

Produktionsstatten von Industrieunternehmen sind

zunehmend in allen wichtigen Markten der Welt ver-

treten, gleichzeitig werden Kunden in allen Weltre-

gionen beliefert. Durch die Verflechtung von inter-

nationalen Standorten entstehen immer grofsere und

komplexere Netzwerke. Arbeitsteilung und funktio-

nale Spezialisierung in Netzwerken bedingen aber

gleichzeitig eine Vielzahl von Schnittstellen, an de-

nen Reibungsverluste entstehen.

Bei Transporten uber grofse Distanzen ubersteigen

die Logistikkosten nicht selten den Wert der Waren

und Komponenten. Daraus folgt, dass bereits gering-

fugige Verbesserungen in internationalen Netzwer-

ken sehr groge Einsparungen bewirken konnen. Die

Vermeidung von Tranporten durch verstarktes Local

Sourcing ist hierzu ein Ansatz. Daruber hinaus liegen

weitere Einsparmbglichkeiten in der Optimierung

der Netzwerkstrukturen durch Reduzierung, Verlage-

rung oder Schaffung von Netzwerkelementen wie

Logistikzentren und in der optimierten Nutzung vor-

handener Netzwerkelemente wie Umschlagpunkten

und Lagern.

Zentrale und dezentrale Distributions-

strukturen

Bei einer zentralen Struktur werden unter Ausnut-

zung von Skaleneffekten aile Kunden von einem

bzw. wenigen Standorten beliefert. Das Transportauf-

kommen ist hoch, gleichzeitig lasst sich ein geringer

Gesamtbestand im Netzwerk realisieren. Einen Nach-

teil stellen die oft langen Reaktionszeiten dar, weil

keine kundennahen l.agerstatten vorhanden sind.

Auch sind die Transportmittel oftmals nur zum Teil

ausgelastet, wenn die Fahrten nicht konsolidiert wer-

den.

Eine dezentrale Struktur beinhaltet eine grolse An-

zahl Standorte, die die Versorgung der Senken in ei-

nem Netzwerk binnen kurzer Zeit sicherstellen kon-

nen. Dezentrale Strukturen erlauben kurze Lieferzei-

ten und weisen niedrigere Transportkosten zum

Kunden auf, weil die Transportrelationen von der

Quelle bis zu den Lagerstandorten haufig konsoli-

diert werden konnen. Andererseits rnussen in de-

zentralen Strukturen hohere Bestande (summiert

uber aile Standorte) in Kauf genommen werden, um

die gleichen Servicelevel wie in einer zentralen Or-

ganisation zu erreichen, da sich Bedarfsschwankun-

gen nicht uber die regional verteilten Lager aus-

gleichen konnen. Weitere relevante Aspekte sind

Fixkosten und Overheads, die in der Regel mit der

Anzahl der betriebenen Standorte steigen. In einer

Mischform beliefert ein Zentrallager dezentral ange-

ordnete Lagerstandorte, die dann die Kunden belie-

fern. Werden nicht aile Produkte in den dezentralen

Standorten vorgehalten, ist alternativ auch eine Di-

rektbelieferung aus dem zentralen Standort mbglich.

Optimierte Distributionsnetzwerke

Jedes Distributionsnetzwerk weist unternehmens-,

produkt- und kundenspezifische Eigenheiten auf.

Aussagen zur Eignung von zentralen und dezentra-

len Netzwerkstrukturen sind deshalb nur generisch

mbglich und rnussen bei jedem Unternehmen indivi-

duell ausgelegt werden. Anhand von Kennzahlen

wie Kosten, Servicegrad, Hexibilitat und Umwelt-

auswirkungen lasst sich je nach Unternehmenssitua-

tion eine den Anforderungen entsprechende

optimale Struktur ermitteln.

21



22


2 Einfuhrung

3 Methodik und Datenbasis

4 Ergebnisse

5 Anhang



3 M ethod ik und D atenbasis

3.1 Methodisches Vorgehen

3.2 Datenbasis und Modellannahmen

3.3 Regionale Verteilung der Kundenstandorte

3.4 Abbildung der Distributionsnetzwerke

3.5 Logistikkosten im Modell

3.6 Zusammensetzung der Transportkosten

3.7 Zusammensetzung der Standortkosten

23



3 .1 M ethod isches Vorgehen

Modellbildung Auswertung

Optimierung Iteration

Ermittlung der Anzahl und

Lokation von Lagerstandorten zur

optimalen Bedienung der Kunden

Relokation der Lagerstandorte

zur Opt imierung von In- und

Outbound-Strornen

Identifizierung der optimalen

Netzwerkstruktur

Abbildung 7: Skizze des methodischen Vorgehens

Der Zusammenhang zwischen Olpreis und Logis-

tik strukturen wird in einem mehrstufigen Verfahr-

en untersucht. Zunachst werden Szenarien ent-

wicke It und in einem Modell abgebildet. Durch

den Einsatz leistungsstarker Optimierungsalgorith-

men werden optimale Strukturen berechnet. Iter-

ationsverfahren dienen der Ermittlung von Sensiti-

vitatseffekten. Den Abschluss bildet die Auswer-

tung und Interpretation der erzielten Ergebnisse.

24



Modellbildung

Das grundsatzliche Vorgehen orientiert sich an

vvolti/Nieters" und wurde fur diese Studie adap-

tiert. In der Modellbildungsphase werden zunachst

zwei Basisszenarien entwickelt, die typische Mengen-

geruste, Quelle-Senke-Beziehungen und Transportre-

lationen in Industrie bzw. Handel widerspiegeln. Da-

fur wird ein Kostenmodell aufgebaut, das die Abhan-

gigkeiten zwischen Logistikkosten, Logistikparame-

tern, dem Olpreis und regionalen Charakteristika im

Betrachtungsraum EU-27 umfasst (siehe Abschnitt

3.5). Die modellhaften Strukturen und Prozesseso-

wie das Kostenmodell werden im zweiten Schritt in

der Standardsoftware zur Logistikplanung 4flow

vista®15 in 15 Betrachtungsszenarien je Industrie

und Handel abgebildet (siehe Abschnitt 3.4).

Die Netzwerkstrukturen und Distributionsprozesse

im Modell enthalten Kundenstandorte in allen l.an-

dern der EU-27, deren Bedarf anWaren, je nach

Netzwerkstruktur, aus bis zu 15 Lagern gedeckt

wird. Diese Lager werden in den Industrieszenarien

aus sechs Produktionsstandorten und in den Han-

delsszenarien aus dem Hafen Rotterdam versorgt.

Das Kostenmodell bildet olpreisabhangige und 0 1 -

preisunabhangige Logistikkosten ab, unterscheidet

Entfernungsklassen im Transport und berucksichtigt

Lohnkosten-und Preisunterschiede in Europa.

Optimierung

ten zu vermeiden. Um den Szenarienvergleich in

dieser Studie auf eine belastbare Basiszu stellen,

werden die Netzwerke jeweils optimiert. Dazu, so-

wie fur Modell ierung und Analyse, kommt die Stan-

dardsoftware 4flow vista® zum Einsatz.

Zuerst wird die geografische Lageder Lagerstand-

orte in den Szenarien durch 4flow vista® so be-

stlmrnt, dassdie Versorgung der Kunden aus dem

nachstgelegenen Lagerstandort im Netzwerk ge-

wahrleistet wird. In der zweiten Phasewerden die

Lagerstandorte in Abhanglgkeit von Inbound- und

Outboundmengenstrornen optimiert. Zur Minimie-

rung der gesamten Transportkosten werden mathe-

matische Optimierungsalgorithmen eingesetzt. um

Transportrelationen automatisch zu setzen und opti-

male Transportmittel und -frequenzen zu bestim-

men.

Auf Grundlage der optimierten Netzwerke wird in

der dritten Phase der Optimierung eine Analyse aller

Kosten durchgefuhrt. Jedes Modell wird mit folgen-

den, charakteristischen Olpreisen ausgewertet:

• 15USD pro Barrel - Zehnjahrestief

• 91 USD pro Barrel - Durchschnitt 2008

• 200 USD pro Barrel - Stresspreis

Danach werden in Iterationsschleifen weitere 0 1 -

preise zwischen 5 und 200 USD pro Barrel gepruft.

Fur jeden Olpreis kann so die kostenoptimale Netz-

werkstruktur ermittelt werden. Durch die Aggregati-

on dieser Ergebnisse wird fur Industrie und Handeldie Abhangigkeit der kostenoptimalen Lageranzahl

vom Olpreis ermittelt.

Aufgrund der Vielzahl und Kornplexitat der Informa-

tionen ist SoftwareunterstUtzung sowohl fur die Dar-

stellung, Bereinigung und Validierung der Daten als

auch fur die Optimierung des Distributionsnetzwer-

kes notwendig. Ziel der softwaregestUtzten, strategi-

schen Netzwerk- und Transportplanung ist die Die resultierenden Distributionsnetzwerke fur In-

Ermittlung einer Distributionsstruktur, die moglichst dustrie und Handel bei unterschiedlichen Olpreisen

geringe Kosten verursacht. Auf eine Differenzierung werden in der dritten Phase hinsichtlich der Kernhy-

der Servicezeiten fur Kunden und deren Berucksich- pothesen gepruft, Der Einfluss des Olpreises und

tigung im Modell wird bewusst verzichtet, um eine des Warenwerts sowie Umweltauswirkungen und

verfalschung des Olpreiseffektes auf die Logistikkos- Einsparpotenziale werden ausgewertet.

Auswertung

25



3 .2 D atenbasis und Modellannahm en

• Werksstandorte

• Olpreise

• Wechselkurse

Unternehmensspezifische Daten(in dieser Studie Modellannahmen)

Sekundardaten

• Kundenstandorte

• Kundenbedarfe

• Transportkostenstruktur

• Fahrzeugkenndaten

• l.anderspezifische Personalkosten

I I . l.anderspezifische Hachenkosten

~============~===============

Transport Artikel und Behalter l Handling

._______,.____----r--._• Transportmittel : Lkw 40 t I • Artikelwert: Standard I • Handlingkosten (lander-

Gesamtgewicht 1.500 EUR/m3, Sensitivi- spezifisch): 1,35 bis 5,75

• Transporttarif: Fixanteil + tasbetrachtung von 250 EUR/Palette

Dieselfloater bis 2.000 EUR/m3

• Lieferantenstandorte

• Produktdaten

Lager- - - - -Sicherheitsreichweite:

15 Tage

• Sockelbestand in Abhan-

gigkeit der Lageranzahl

Betriebskosten undSumme Kundenbedarf:

7,2 Mio. Stuck p.a.

• Packlos: 1

• Ladehilfsmitlel: Euro-

palette

• Outbound Teilladungen,

teilweise konsolidiert,

Frequenz: l/Woche,

Schadstoffklasse: EURO 4

• Inbound Ganzladungen,

Frequenz: l/Woche,

Schadstoffklasse: EURO 3 , IL- _J

Hachenkosten (lander-

spezifisch): 56 bis 135

EUR/m2 p.a.

Abbildung 8: Ubersicht uber Daten und Annahmen

Fur die Modellierung und Bewertung wurde eine um-

fangreiche Datenbasis zusammengetragen. Neben

Realdaten sind Erfahrungswerte und Annahmen in

das Modell eingeflossen. Dabei wurde besonderes

Augenmerk darauf gelegt, rnoglichst realitatsnahe

Werte zu verwenden.

26



Grundlegende Daten verschiedenen Netzwerkstrukturen dar. l.agerbe-

stand und Lagerkosten ergeben sich im Modell aus

Annahmen zu Sicherheitsreichweite und Sockelbe-

stand einerseits und Realdaten zu l.agerkostensat-

zen andererseits. Bei den Lagerkosten werden

Betriebskosten, die Skaleneffekte in Abhangigkeit

von der l.agergrofse abbilden, und Hachenkosten,

die Unterschiede zwischen den europaischen l.an-

dern berucksichtigen, differenziert. Die Annahmen

basieren auf Durchschnittsmieten fur Logistikimmo-

bilien in den l.andern des Betrachtungsraumes.

1mRahmen der Studie werden Ergebnisse auf Basis

von Modellen, Realdaten und Annahmen ermittelt.

Die Modelle verknupfen Daten und Annahmen zur

Ableitung von Gesetzrnalsigkeiten. Die Daten und

Annahmen werden in den Szenarien fur Industrie

und Handel zur Modellbildung, Optimierung und Be-

wertung verwendet. Sie lassen sich in zwei Klassen

unterteilen: Einerseits unternehrnensubergreifend

gultige und allgemein zugangliche Realdaten und an-

dererseits unternehmensspezifische Daten, die sich

auf Produkte, Prozesse und Strukturen beziehen. An-

nahmen werden nur dort getroffen, wo sonst spezi-

fische, unternehmensbezogene Daten verwendet An jedem Lagerstandort entstehen Kosten fur das

wurden. Die Realdaten umfassen Olpreise, die Trans- Ein- und Auslagern der Waren. Diese Handlingkos-

portkostenstruktur, landerspezifische Personal- und ten ergeben sich im Modell aus landerspezifischen

Hachenkosten sowie Fahrzeugkenndaten. Wechsel- Arbeitskosten und der Dauer des Vorgangs. Die Ar-

kurse werden immer auf den Zeitpunkt der jeweili- beitskosten werden anhand des Lohnniveaus in rele-

gen Preise bezogen. Fur die unternehrnensspezi- vanten Branchen fur verschiedene Wirtschaftsre-

Handling

fischen Daten zu Kundenstandorten und -bedarfen, gionen Europas ermittelt.

Standorten von Werken und Lieferanten sowie Pro-

duktdaten werden Modellannahmen get roffen, um Transport

allgemein gultige Aussagen zu ermbglichen. Die Ka-

pitalzinsen zur Ermittlung von Bestandskosten betra-

gen im Modell 8 % p.a.

Artikel und Behalter

Ais Ladehilfsmittel wird die Europalette angenorn-

men, der Beispielartikel mit einem Gesamtwert von

1.500 EURpro Kubikmeter zugeordnet sind. In den

verwendeten lndustrie- und Handelsnetzwerken

summiert sich der Bedarf aller Kundenstandorte auf

7,2 Mio. Paletten pro Jahr. Die Logistiknetzwerke

rnussen also insgesamt dieses Volumen bewaltigen.

Lager

Anzahl und geografische Lage der Lagerstandorte

stellen das zentrale Unterscheidungsmerkmal der

Fur die Transportbeziehungen zwischen Ouellstand-

orten und Lager sowie zwischen Lager und Kunden-

standorten werden Annahmen bezuglich der Fahr-

zeuge und deren Auslastung getroffen. Die Fahr-

zeugtypen werden je nach Entfernung des Trans-

ports eingesetzt und unterscheiden sich in Lade-

kapazitat und Dieselverbrauch. Bei der Versorgung

der Lager wird von Ganzladungen ausgegangen.

Fahrzeuge hingegen, die das Lager Richtung Filiale

bzw. Kunden verlassen, sind mit teilweise konsoli-

dierten Teilladungen beladen. Die tatsachliche Aus-

lastung ergibt sich im Modell aus dem Kunden-

bedarf und der Lieferfrequenz. Aile entfernungsab-

hangigen Kosten basieren auf den tatsachlichen

Stralsenentfernungen zwischen den geografischen

Orten.

27



3 .3 Reg ionale Verteilung der

Kundenstandorte

.P

Legende:

• bis 25.000 t p.a.

• bis 80.000 t p.a.

e ab 80.000 t p.a.

Sankt-Peterburg, CaHKT

Abbildung 9: Verteilung der Kunden und Bedarfe in Europa, Quelle: 4flow vista®

Die Kundenstandorte und deren Bedarfe sind in

Europa nach der regionalen Wirtschaftskraft ver-

teilt. Das Ergebnis weist einerseits Regionen mit ho-

hen Bedarfen, andererseits Regionen mit spora-

dischen Bedarfen auf und spiegelt so reale Kunden-

verteilungen sehr gut wider.

28



Untersuchungsgegenstand Europa

Europa ist ein kulturell, historisch und wirtschaftlich

heterogener Kontinent, dessen Einwohner sich auf

48 Staaten verteilen. Gleichzeitig ist die Europaische

Union weltweit noch vor den USA der grofste Wirt-

schaftsraum und Sitz vieler internationaler Industrie-

und Handelsunternehmen. 1mZuge der europai-

schen Einigung und im Rahmen der zunehmenden

Globalisierung haben sich Standards bei einer Viel-

zahl von Produkten herausgebildet. Dies fuhrte da-

zu, dass heute einheitliche Waren vern sudwestlich-

sten Ende Europas in Portugal bis zum nordostlichs-

ten Rand in Finnland angeboten und nachgefragt

werden. Deshalb wird die Europaische Union (EU-

27) in dieser Studie als Betrachtungsraum gewahlt.

Bedeutung der Senken im Netzwerk

Die Filial- oder Kundenstandorte (Senken) generie-

ren den Bedarf an Gutern in den Distributionsnetz-

werken fur Industrie und Handel. Um diesen Bedarf

zu befriedigen sind die Filialen oder Kunden mit

Transportverbindungen an die Lagerstandorte ange-

bunden. Die geografische Lage der Kundenstand-

orte und die Menge an Gutern, die dort benotigt

wird, spielen also eine bedeutende Rolle fur die Er-

mittlung der entfernungsabhangigen Transportkos-

ten. Um allgerneingultige Aussagen zum Einfluss des

Olpreises auf Distributionsstrukturen treffen zu kon-

nen, wird ein Distributionsnetzwerk fur Europa ent-

worfen, das nicht auf eine oder mehrere Regionen

begrenzt ist, sondern den gesamten Wirtschafts-

raum abdeckt. Dieses abstrakte Netzwerk ist da-

durch reprasentativ fur eine Vielzahl unterschied-

licher Unternehmen und Branchen.

Lage der Kundenstandorte

Die Kundenstandorte fur die Industrie- und Han-

delsnetzwerke spiegeln in ihrer Lage und dem zuge-

ordneten Bedarf die Verteilung der Wirtschaftskraft

nach dem Bruttoinlandsprodukt (BIP) europaischer

Regionen wider. Ais Basisfur die Ermittlung der geo-

grafischen Standorte und der zugeordneten Bedarfe

wurden die in den Statistiken der Europaischen Uni-

on verwendeten NUTS2-Regionen herangezogen .16

Diese Verwaltungseinheiten entsprechen in

Deutschland Regierungsbezirken, Regionen oder

Bundeslandern. Crolse Konglomerate, wie London,

Parisund Berlin, die sehr grorse Bedarfe auf sich ver-

einen, wurden in kleinere Einheiten zerteilt, um die

Verteilung der Bedarfe zu entzerren.

Aile Kundenstandorte fragen im Modell die glei-

chen, einheitlichen Cuter nach, die im Packlos Euro-

palette versendet werden. Insgesamt verteilt sich

der Gesamtbedarf auf knapp 1.000 Filial- oder Kun-

denstandorte, die jeweils an einen Lagerstandort an-

gebunden sind. Die Abbildung zeigt deutlich, dass

die Wirtschaftskraft in Europa in einigen Regionen,

wie Sudengland, den Benelux-Landern, Sud-

deutschland und Norditalien gebundelt ist und an-

dere, dunn besiedelte Gegenden, weniger Bedarf

vereinen. In den Handelsnetzwerken entsprechen

die Filialstandorte in etwa Verbraucherrnarkten. In

den Netzwerken fur die Industr ie sind die Kunden-

standorte analog zu grorseren Werkstatten oder klei-

nen und mittleren Produktionsbetrieben.

29



3 .4 Abbildung der

Distr ibutionsnetzwerke

Modellnetzwerk Industrie

Produktions-

werke

Lager Kunden

Modellnetzwerk Handel

Ubersee-

hafenLager Kunden

1...15 ~1.000 1...15 ~1.0006

Abbildung 10: Distributionsstrukturen in Industrie und Handel, Quelle: 4flow vista®

30

Industrie- und Handelsnetzwerke weisen unter-

schiedliche Strukturen auf und werden deshalb in

der Studie separat betrachtet. Der Handel bezieht

einen Grolsteil seiner Waren aus Ubersee. wah-

rend Industrieunternehmen oft mehrere Produk-

tionswerke in Europa unterhalten.



Strukturelle Unterschiede

Die Distributionsstruktur in Industrie und Handel un-

terscheidet sich in der Regel erheblich. Wahrend die

Cuter im Handel oft heterogenen Ursprungs sind,

zum grofsen Teil aus Asien und zum geringeren Teil

von regionalen Lieferanten stammen, ist insbesonde-

re die rnittelstandische Industrie in Europa durch die

Versorgung ihrer Kunden aus geografisch verteilten

Produktionswerken mittlerer Grage gekennzeichnet.

Deshalb werden Industrie- und Handelsnetzwerke

differenziert betrachtet.

1mRahmen der Szenariobildung werden zum einen

die Kundenstandorte in Europa (Senken) und deren

Bedarfe definiert und zum anderen typische Versor-

gungsstrukturen (Quellen) fur die Industrie- und Han-

delsnetzwerke ermittelt und abgebildet, um an-

schliefsend die Lagerstandorte zwischen Quellen

und Senken einzufugen, Aile Industrie- und Handels-

netzwerke enthalten eine feste Anzahl an Quellen

und Senken. Wahrend die Senken die Verteilung der

Wirtschaftskraft in Europa abbilden, wird den Quel-

len auf Basisvon Erfahrungswerten ein geografi-

scher Ort zugewiesen. Die Senken werden in allen

Netzwerken yom nachstgelegerien Lager versorgt.

Die Lagerstandorte zwischen Quellen und Senken

unterscheiden sich je nach Netzwerk in Anzahl und

Lage, um den Grad der Zentralisierung im Netzwerk

zu variieren. Insgesamt werden fur Industrie und

Handel 15 Netzwerke mitjeweils unterschiedlicherAnzahl an Lagerstandorten betrachtet. Um die Kun-

den mit Komplettlieferungen versorgen zu konnen,

werden die Senken jeweils von genau einem der La-

ger beliefert. Die Lager sind in der Industrie an eine

oder mehrere Quellen angebunden. 1mHandel wer-

den aile Lager aus einer einzigen Quelle bedient.

Struktur der Industrienetzwerke

Sechs Quellen reprasentieren in den Industrienetz-

werken Produktionsstandorte, die das ganze Spek-

trum der von den Kunden nachgefragten Guter

herstellen konnen. Aus Kapazitatsgrunden ist der

Betrieb aller dieser Werke erforderlich und ein Ver-

schieben der Produktionsmengen zwischen den

Standorten bei der Betrachtung verschiedener Netz-

werke wird nicht berucksichtigt. Die Werke sind in

Suddeutschland, Mitteldeutschland, England, Frank-

reich, Italien und Osteuropa gelegen und entspre-

chen damit einer typischen Produktionsstruktur in

Europa.'? In den 15 Industrienetzwerken variiert die

Anzahl der Lagerstandorte zwischen einem und 15

Lagern.

Struktur der Handelsnetzwerke

In den Handelsnetzwerken wird die Nachfrage im

Gegensatz zu den Industrienetzwerken aus einer

Quelle befriedigt, dem Hafen in Rotterdam. Zwi-

schen einem und 15 Lager werden aus dieser Quelle

versorgt und versenden die Waren an die Kun-

denstandorte. Der Grad der Zentralisierung und da-

mit die Transportintensitat der Netzwerke unter-

scheiden sich dadurch erheblich.

31



3 .5 Log istikkosten im Modell

32

Operative Logistikkosten

Transport-

kostenHandling-

kosten

Bestands-

kosten

Behalter-

kosten

Lager-

kosten

Regional- und Fernverkehr

• Kraftstoffkosten

Fixkosten

Verwaltungskosten

Personalkosten

Fahrzeugeinsatzkosten

Abbildung 11: Uberblick uber Logistik- und Transportkosten im Regional- und Femverkehr"

In den Modellen werden ausschliefSlich operative

Logistikkosten betrachtet, da Planungs- und Steue-

rungskosten im Wesentlichen olpreisunabhangig

sind.



Kostenarten in der Distributionslogistik

Um Kosten verursachungsgerecht auf Artikelebene

zuzuweisen, rnussen neben Kosten, die direkt der Lo-

gistik zugeordnet werden konnen, auch Kosten in

mittel bar der Logistik zugehorigen Bereichen beruck-

sichtigt werden. Generische Ansatze zur Bestim-

mung der Logistikkosten greifen auf eine Vielzahl

verschiedener Kostenarten, von Personalkosten uber

Kosten fur die Bereitstellung logistischer Dienste bis

zu Abschreibungen auf Investitionen, zuruck."?

Aufbauend auf der generischen Sicht der Logistikkos-

ten lassensich sechs uberschneidungsfreie Kostenar-

ten identifizieren. Dies sind Transportkosten, Behal-

terkosten, Bestandskosten, Lagerkosten, Handling-

kosten und Kosten fur IT, Planung sowie Disposition.

Letztere werden zur Untersuchung des Zusammen-

hangs zwischen Olpreis und Distributionsstrukturen

nicht weiter betrachtet, weil sie aufgrund ihrer weit-

gehenden Unabhangigkeit von der Ausgestaltung

der Distributionsstruktur als nicht rnalsgeblich fur die

Fragestellung angesehen werden. Da der bei weitem

grolSte Teil der Transporte uber die Stratseabgewi-

ckelt wird, beziehen sich die Transportkosten in

dieser Studie ausschlielSlich auf den StralSenverkehr

per Lkw.

Behalterkosten

Unter diese direkt der Logistik zuzuordnenden Kos-

ten fallen aile Kosten, die mit der Anschaffung,

Abschreibung, Wartung oder Miete von Einweg-

und Mehrwegbehalter zusarnmenhangen.

Bestandskosten

Waren, die transportiert, gelagert oder umgeschla-

gen werden, binden Kapital. Der Bestandswert wird

dazu in dieser Untersuchung mit einem fur das ge-

samte Netzwerk gultigen Kapitalkostensatz (Zins-

satz) bewertet. Nicht berucksichtigt werden Be-

standskosten fur verdorbene Waren und Schwund

im Lager.

Lagerkosten

Fur das Lagern von Waren werden Kosten in Abhan-

gigkeit von der Hache oder dem Raum, den sie be-

anspruchen, veranschlagt. Diese beinhalten Ab-

schreibungen auf Investitionen in Gebaude und Ge-

baudeausstattung oder deren Miete sowie Kosten

fur Klimatisierung und Personal.

Handlingkosten

Das Be- und Entladen sowie das Ein- und Auslagern

der Waren in den Lagerstandorten verursacht Hand-

lingkosten. Diese Kosten bestimmen sich in Abhan-

gigkeit von der umgesetzten Warenmenge. Auch

anfallende Kommissionierkosten werden in dieser

Kostenkategorie saldiert.

Transportkosten

Diese umfassen Kosten fur den physischen Trans-

port von Gutern. Hierzu zahlen neben den Kosten

fur Transportmittel und Fahrer auch Maut, Versiche-

rung und Kraftstoff. In dieser Studie werden olpreis-

fixe von olpreisvariablen Transportkosten unter-

schieden.

Zusammensetzung der Transportkosten

Die Transportkosten ergeben sich aus der Summe

von fixen und variablen Kosten. Zu ersteren zahlen

die Kosten fur die Transportmittel, Verwaltung und

Personal. Sie machen im hier betrachteten Fern- und

Regionalverkehr etwa die Halfte der Kosten aus. Die

variablen Kosten enthalten vor allem die Kraftstoff-

kosten und weitere Kosten, die wah rend der Fahrt

anfallen, beispielsweise Reifenabnutzung und Maut.

33



3 .6 Zusamm ensetzung der

Transportkosten

Operative l.ogistikkosten

Transportkostensatz fur einen Lkw in der EU [EUR/Palette/kmj

Olpreisunabhangige

Transportkosten~--,---------.--

l.anderspezifisches Lohnniveau und

landerspezifisches Preisniveau berucksichtigt

Abbildung 12: Zusammensetzung und Berechnung der Transportkosten

34

Standortkosten

Die Logistikkosten im Modell setzen sich aus

Transport- und Standortkosten zusammen. Nur ein

Teil der Transportkosten, die Kraftstoffkosten, sind

vern Olpreis abhangig.



Olpreis und Kraftstoffkosten

Jeder regelrnalsige Tankstellenbesucher, der die 01-

preisnotierungen verfolgt, hat den Eindruck, dassein

Zusammenhang zwischen Olpreis und Kraftstoffprei-

sen existiert. Ein Kausalzusammenhang zwischen

Kraftstoffpreisen und Transportkosten im StralSen-

transport ist naheliegend. Die Quantifizierung der

Auswirkungen des Olpreises auf die Transport- und

schlielSlich Logistikkosten im europaischen Rahmen

ist jedoch von komplexen Abhangigkeiten gepragt

und erfordert Annahmen. Deshalb werden die Schrit-

te vom Olpreis zu den Logistikkosten auf dieser und

der folgenden Seite zusammengefasst dargestellt.

Olpreisabhangige Kosten

Der Anteil der olpreisabhangigen Kosten an den ge-

samten Transportkosten beruht auf den Kraftstoffkos-

ten. Diese sind landerspeziflsch. da auf Grund

unterschiedlicher Steuersatze und unterschiedlich

aufwandiger Bereitstellung des Endprodukts die Die-

selpreise je Land variieren. Durch eine lineare Re-

gression wird die Abhangigkeit der landerspezi-

fischen Dieselpreise von den Olpreisen ermittelt.

Uber den durchschnittlichen Verbrauch eines Lkw

wurden daraus schlielSlich die Kraftstoffkosten ermit-

telt. Weitere Rechenschritte waren erforderlich, um

die olpreisunabhangigen Kosten auf die Einheit EUR

pro Palette und Kilometer zu normieren.

Olpreisunabhangige Kosten

Die olpreisunabhangigen Kosten umfassen Kosten

fur den Fahrzeugeinsatz, die Verwaltung und Perso-

nalkosten sowie einen fixen Bestandteil. Diese Kos-

tenbestandteile werden, wo erforderlich, lander-

spezifisch gewichtet und auf die Einheit EUR pro Ki-

lometer umgerechnet. Fur die landerspezifische Ge-

wichtung werden statistische Daten zum Lohn- und

Preisniveau der betreffenden Lander verwendet.

Ermittlung der Kosten pro Lkw

Olpreisabhangige und olpreisunabhangige Kosten

wurden dann zu einer Tarifwelt aggregiert. Diese

Tarifwelt berucksichtigt nicht nur die unterschied-

lichen Olpreise, sondern auch eine Degression der

Kosten mit zunehmender Entfernung der Transport-

relation. Um im Rahmen der Szenariobewertung auf

einen einheitlichen Transportkostensatz zuruckgrei-

fen zu konnen, wird die Auslastung der Lkw bei der

Versorgung der Lager (Inbound) bzw. der Kunden-

standorte (Outbound) nachgebildet. Hierfur werden

zunachst Sendungsgrolse und Transportfrequenz

aus dem Kundenbedarf und den Transportmittelka-

pazitaten berechnet. Die Summe der Kundenbedar-

fe und die Transportfrequenz sind als Annahmen in

das Modell eingeflossen. Mit dem hier entwickelten

Zusammenhang konnen die Auswirkungen steigen-

der oder sinkender Olpreise auf die Transportkosten

schnell ermittelt werden. Soergibt sich fur einen

Lkw auf einer Strecke von 50 Kilometern fur einen

beispielhaften Olpreis von 91 USD pro Barrel ein

Transportkostensatz von 1,42 EURpro Kilometer.

35



3 .7 Zusammensetzung der

Standortkosten

Transport-kosten

Bestands-kosten

Sockelbestand,Sicherheitsbestand,o p er at iv e r Be st an d ,Transportbestand

==rIsestandskosten~L Ar ti ke l p .a .

----r -

Artikelwert

Zinssatz

% p.a.

Ope rat ive Log ls tl kkos t en

Lager-kosten

Behalter-

kosten

A n z a hl b e n ot ig te r

L Paletten

A u fs ch la g f ur L ag er fi x-

jk osten in Abhangigkeitlo n d er l .a ge rg ro fs e

- I -

E " b l ' L , g " k o < , j

l .agerflache(b ere ch net a usB estan d u ndPalettendaten)

:

Mietkosten/PaletteLanderspez.

L ag erm ie te p rop.a. Quadratmeter

Abbildung 13: Zusammensetzung und Berechnung der Standortkosten

36

Handl ing-kosten

A u fs ch la g f urGemeinkos tenu nd M ar ge

~ r=

Kosten fur E in - u ~A u slag er n d er p aletj

I Zeiten fur

I

Arbeitsablaufe inkl.Verteilzeiten

I

l .anderspez.Pe r son a l kos te n

Die Standortkosten umfassen Bestands-, Behalter-,

Lager- und Handlingkosten.



Berechnungsansatz

Neben den Transportkosten werden im Modell

standortbezogene Kosten berucksichtigt. Diese um-

fassen Bestands-, Behalter-. Lager- und Handlingkos-

ten. Dabei weisen die Lager- und Handlingkosten

landerspezifische Unterschiede, die in den unter-

schiedlich hohen Miet- und Personalkosten begrun-

det sind, auf. Die Behalter- und die Bestandskosten

sind landerunabhangig als mit der Wirtschaftskraft

einzelner Lander gewichteter europaischer Durch-

schnitt ausgewiesen. Einkonstanter Behalterrnietbe-

trag und ein einheitlicher Zinssatz fur Europa ge-

wahrleisten die Gultigkeit der Ergebnisse unabhan-

gig von deren Standort. 1mAnhang ist der Rechen-

weg ausfUhrlich dargestellt.

Bestandskosten

Die Bestande setzen sich aus dem Sockelbestand,

dem Sicherheitsbestand, dem operativen Bestand

und dem Transportbestand zusammen. Aus der An-

zahl der Lager und dem gesamten Kundenbedarf er-

gibt sich ein Bedarf pro Lager.Gudehus weist auf

eine Abhangigkeit zwischen dem Sockelbestand je

Lager und der Anzahl der Lager hin.20Der Sockelbe-

stand berechnet sich daher im Modell alsgute Nahe-

rung aus der Wurzel von Lageranzahl und Bedarf

pro Lager.

Behalterkosten

In dieser Studie wird angenommen, dassaile Palet-

ten gemietet werden. Die Behalterkosten ergeben

sich somit ausder Anzahl der Paletten und den

Mietkosten je Palette pro Jahr.

Lagerkosten

Die Anzahl der Paletten je Lager ergibt sich aus der

Anzahl der Paletten im Netzwerk und dem Bedarf im

jeweiligen Lager.Aus den Palettenabma15en,dem

Stapelfaktor und Zuschlagen fur Wege und Bedie-

nflachen ergibt sich die benotigte l.agerflache. Ba-

sierend auf einem Preisindex fur l.agerflachen in

Europa werden die Lagerkosten schlielslich ermit-

telt." Dabei flie15tdas unterschiedliche Mietniveau

in den europaischen Regionen ein.

Zudem wird ein empirisch ermittelter Lagerfixkos-

tensatz addiert, der von der Grb15edes Lagers ab-

hangig ist und somit Skaleneffekte, die bei der

Zusammenlegung mehrerer Lager entstehen, be-

rucksichtigt.

Handlingkosten

Die Handlingkosten bilden die Kosten fur das Ein-

und Auslagern von Paletten aboZunachst werden

die Zeiten fur die auszufUhrenden Arbeitsablaufe er-

Zum Sockelbestand kommen ein Sicherheitsbe- mittelt. Diese werden mit entsprechenden Aufschla-

stand, der die l.ieferfahigkeit auch bei Stbrungen in gen fur nicht produktive Zeiten versehen, summiertder Versorgung fur eine gewisse Zeit sicherstellt, und mit durchschnittlichen Personalkosten fur die

und der operative Bestand hinzu, der nach einer Sa- Logistikbranche in Deutschland bewertet. Dieser

gezahnkurve berechnet wird. Die Bestande im Trans- Kostensatz wird anschlie15endanhand des lander-

port verursachen ebenfalls Kapitalbindungskosten spezifischen Personalkostenniveaus auf die anderen

und werden deshalb in den Bestandskosten beruck- europaischen Lander adaptiert.-? Zusatzl ich werden

sichtigt. Aus der Anzahl der Artikel in Lager und ein Gemeinkostenzuschlag und eine Marge beruck-

Transport und dem Artikelwert sowie dem internen sichtigt, da angenommen wird, dass diese Tatigkei-

Zinssatz wird die Summe der Bestandskosten im ge- ten von einem externen Dienstleister ausgefuhrt

samten Netzwerk ermittelt. werden.

37



38

1. Management Summary

2. Einleitung

3. Methodik und Datenbasis

4. Ergebnisse

5. Anhang



4 Ergebnisse

4.1 Elastizitat der Transportkosten

4.2 l.ogistikkostenverlaufe in Industrie und Handel

4.3 Einfluss des Olpreises auf Distributionsnetzwerke

4.4 Einfluss des Warenwertes auf die optimale Struktur

4.5 Distributionsstruktur und CO2-Emissionen

4.6 Kostensenkungspotenziale durch Restrukturierung

4.7 Herausforderungen bei der Umgestaltung des Netzwerkes

39



4.1 Elastizitat der Transportkosten

75

Olpreis [USD/bblj

Abbildung 14: Transportkostenveranderung bei steigenden Olpreisen

~ 1,40E-""'-0:::

=: lw

~ 1.30OJ

1/ 1o-""t:o5 ;- 1,20c

'"~

1,10

1,00

40

0,22 EUR/km

100 USD/bbl

15 45 105 135

Die modellierten Transportkosten reagieren linear

m it einer Zunahme von 2,2 EUR-Cent pro Kilome-

ter auf einen Olpreisanstieg von 10 USD pro Bar-

rel. Dieser Effekt muss mit den anderen Kosten-

arten in Relation gesetzt werden, um Aussagen zur

Veranderung der Logistikkosten treffen zu k6nnen.



Grundlegender Zusammenhang

veranderungen des Olpreises haben eine quantifi-

zierbare Auswirkung auf Transportkosten und damit

auf Logistikkosten. Schwankungen des Olpreises

werden sich fruher oder spater sowohl in Transport-

kosten und Frachtraten als auch in Logistikkosten nie-

derschlagen, weil der aufgezeigte Zusammenhang

zwischen Olpreis, Kraftstoffverbrauch und Transport-

kosten dazu fuhrt, dass die Logistikkosten mittelbar

von den Entwicklungen amOlrnarkt abhangen.

Die Untersuchungen in dieser Studie zeigen, dass ei-

ne Steigerung des Olpreises um zehn USD je Barrel

eine Zunahme der Transportkosten pro Kilometer

um etwa 2,2 EUR-Cent im Nahverkehr zur Foige

hat." EineStudie von Simchi-Levi hat fur den US-

amerikanischen Markt eine Steigerung der Trans-

portraten um 4,0 USD-Cent je Meile bei einer Stei-

gerung des Olpreises um 10 USD ermittelt.v' was 2,0

EUR-Cent pro Kilometer entspricht." Dies kann als

Validierung des der Studie zu Grunde liegenden

Preismodells verstanden werden. Mogliche Ur-

sachen fur Unterschiede zwischen den sonstigen

Ergebnissen beider Studien sind neben den Modell-

annahmen auch die grundlegend unterschiedlichen

Voraussetzungen fur Logistiknetzwerke in Europa

und den USA etwa bezuglich Homogenitat und Ha-

chenkosten.

Elastizitat der Transportkosten

Da die Transportkosten aus einem olpreisfixen und

einem olprelsabhanglgen Anteil bestehen, steigen

die Transportkosten nicht im gleichen Marswie der

Olpreis. InAbbildung 14 ist die Zunahme der Trans-

portkosten als Foige eines Olpreisanstiegs beispiel-

haft auf den Nahverkehr bezogen. Einevergleich-

bare Abhangigkeit ergibt sich fur Regional- und Fern-

verkehr innerhalb der im Modell abgebildeten ent-

fernungsabhangigen Tarife.

Der erwiesene Zusammenhang bezieht sich auf eine

aktuell gultige Transportkostenzusammensetzung.

Bei einem langfristig stabilen, hoheren Olpreisni-

veau sind auch Anreize zu Investitionen in ver-

brauchsarrnere Fahrzeuge zu berucksichtigen, die

den Anteil der olpreisabhanglgen Kosten und damit

die Elastizitat der Transportkosten beeinflussen.

Der Anstieg der Transportkosten um 2,2 EUR-Cent

pro Kilometer ist im Verhaltnis zur gesamten Trans-

portleistung im Logistiknetzwerk zu sehen. In

Deutschland wurden 2008 insgesamt 31,4 Mrd.

Kilometer im Stralsengutertransport zuruckgelegt=-

ein Anstieg des Olpreises um 10 USD pro Barrel

hatte also allein fur Deutschland eine Erhohung der

Kosten im Stralsenguterverkehr um etwa 690 Mio.

EUR p.a. zur Foige. Neben der betriebswirtschaft-

lichen wird 50 auch die volkswirtschaftliche Rele-

vanz der Abhangigkeit zwischen Olpreises und

Transport- sowie Logistikkosten deutlich."

Elastizitat der Logistikkosten

Unter Berucksichtigung der getroffenen Modellan-

nahmen sind die betrachteten Logistikkosten bei ei-

ner bestehenden Distributionsstruktur uber die

Transportkosten mit dem Olpreis korreliert. Die Elas-

tizitat der Logistikkosten ist jedoch stark von den

Modellannahmen zu Netzwerkstruktur und den 0 1 -

preisfixen Kostenarten abhangig. Deshalb wird hier

auf eine Quantifizierung der Olpreiswirkung auf die

Logistikkosten analog zu den Transportkosten ver-

zichtet. Dennoch wird deutlich, dass fur eine lang-

fristige Planung eines Distributionsnetzwerkes ver-

schiedene Entwicklungspfade des Olpreises beach-

tet werden rnussen.

41



4.2 l.ogistikkostenverlaufe in Industrie

und Handel

rr

~

r

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Anzahl Lagerstandorte Legende:

• Industrie

• Handel

Abbildung 15: Logistikkosten der Distribution in Abhangigkeit von der Lageranzahl (Olpreis 91 USD/bbl)

Die im Modell betrachteten Logistikkosten in

Industrie- und Handelsnetzwerken variieren

deutlich in Abhangigkeit von der jeweiligen

Struktur des Distributionsnetzwerks. Strukturen

mit unterschiedlicher Anzahl an Lagerstandortenfuhren zu unterschiedlich hohen Kosten, so dass

kostenoptimale Strukturen identifiziert werden

korinen.

42



Branchenabhangige Netzwerke wert von 1.500 EURpro Kubikmeter ist, dass die

Gesamtkosten bei weniger als vier Lagern besonders

Bei Betrachtung der Gesamtkostenverlaufe in Abhan- hoch sind und dann bei einem Olpreis von 91 USD

gigkeit von der Netzwerkstruktur ergeben sich 50- bis zu einem Minimum bei acht bis zehn Lagern ab-

wohl fur Industrie alsauch im Handel annahernd fallen. Ursache der hohen Kosten bei weniger als

parabolische Kurven. Abbildung 16 zeigt dies am vier Lagern sind Transporte zwischen den regional

Beispiel eines Olpreises von 91 USD pro Barrel und verteilten Produktionsstandorten und den zentralen

einem Warenwert von 1.500 EURpro Kubikmeter. In Lagerstandorten, weil jeder Kunde - auch wenn er

dieser Konstellation liegen die Kostenminima bei direkt neben einem Werk liegt - uber eines der zen-

acht Lagerstandorten in der Industrie beziehungswei- tralen Lagerversorgt wird. Hier wurde in der Praxis

se bei sechs Lagerstandorten im Handel, wobei die sicher eine Direktbelieferung zur Anwendung kom-

Gesamtkosten in den Industrienetzwerken geringer men.

alsim Handel sind. Das liegt vor allem daran, dass

das Transportaufkommen in der Distribution durch

die regionale Verteilung der Produktionswerke in

funf europaischen l.andern insgesamt geringer ist,

weil die Quellen naher an den Kunden liegen.

Die Ursache fur die Kostenverlaufe l iegt in der ge-

genlaufigen Entwicklung der einzelnen Kostenarten.

Wah rend der Bestand und die damit verbundenen

Kosten bei zunehmender Dezentralisierung steigen,

nehmen die Transportkosten ab (siehe auch Abbil-

dung 2). Die Bestandskosten steigen, weil viele klei-

nere Lagerstandorte in der Summe hohere Sockel-

bestande vorhalten mussen als wenige grofSeLager.

Die Transportkosten hingegen sinken, weil die Ver-

sorgung der Kunden uber kundennahe Regionalla-

ger den Anteil der schlechter ausgelasteten Nach-

lauftransporte reduziert und ein grolserer Anteil der

gesamten Verkehrsleistung im konsolidierten Vorlauf

erfolgt. Schwankungen im Kostenverlauf, die einem

stetigen Verhalten entgegen wirken, sind modellim-

manent und liegen in regionalen Unterschieden bei

den Handling- und Lagerkosten in Europa begrun-

det.

Industrienetzwerke

Charakteristisches Ergebnis fur die Industrienetzwer-

ke bei einem Olpreis von 91 USD und einem Waren-

Die Kostenzunahme bei dezentralen Strukturen mit

vielen Lagerstandorten resultiert daraus, dass die

Vorteile bei den Transportkosten durch Lager- und

Bestandskosten uberkompenslert werden. Die de-

zentrale Netzwerkstruktur mit sechs Produktions-

werken in Europa, deren Versorgungsverkehr nicht

betrachtet wird, und die Prarnisseeinheitlicher Pro-

duktionsprogramme in den Werken sorgen dafur,

dass ein mit acht Standorten relativ engmaschiges

Distributionsnetzwerk kostenoptimal ist.

Handelsnetzwerke

Die Gesamtkosten zeigen in den Handelsnetzwer-

ken mit unterschiedlicher Anzahl Lagerstandorten

einen stetigeren Verlauf als in der Industrie. Die

Netzwerkstruktur mit minimalen Kosten bei einem

Olpreis von 91 USD und einem Warenwert von

1.500 EURje Kubikmeter enthalt sechs bis acht La-

gerstandorte, die in Belgien, Osterreich, Polen,

Spanien und Italien liegen. Die im Vergleich zur In-

dustrie hoheren Kosten resultieren daraus, dass im

Handel insgesamt eine hohere Transportleistung er-

bracht wird.

1mweiteren wird das Modellverhalten gegenuber

diesen Referenznetzwerken bei abweichenden 01-

preisen gepruft.

43



4.3 Einfluss des Olpreises auf

Distributionsnetzwerke

20

18

16

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Industrie

Handel

Schwankungsbreite des Olpreises von 1974 bis 2009

105

Olpreis [USD/bblj

Abbildung 16: Kostenoptimale Netzwerkstrukturen der Distribution in Industrie und Handel

45 75 135 165 195

Bei Olpreisen zwischen 15 und etwa 100 USD pro

Barrel verandert sich die optimale Lageranzahl

nicht. 1mIndustrienetzwerk sind in diesem Bereich

acht Lager optimal, im Handelsnetzwerk sechs.

Beim Stresspreis von 200 USD pro Barrel erhoht

sich die optimale Anzahl der Lager im Industrie-

netzwerk auf zehn, im Handelsnetzwerk auf neun.

44



Schwacher Einfluss des Olpreises

Die Analyse der Szenarien zeigt, dassdie kostenopti-

male Netzwerkstruktur bei einem Warenwert von

1.500 EURpro Kubikmeter in Industrie und Handel

nur schwach vorn Olpreisniveau abhangt. Weitere

Faktoren, wie der Warenpreis und regionale Kosten-

unterschiede, spielen eine weitaus grofsere Rolle.

Der Einfluss des Olpreises auf die jeweils optimale

Anzahl der Lagerstandorte kommt erst bei relativ ho-

hen Olpreisen zum Tragen und fuhrt dann zu einer

starkeren Dezentralisierung. Die Hypothese, dass

der Olpreis Einfluss auf die Distributionsstruktur hat,

wird also nur zum Teil bestatigt.

Industrienetzwerk

In den modellierten Industrienetzwerken beliefern

sechs Produktionswerke in funf europaischen l.an-

dern die Lagerstandorte, die wiederum die Kundenversorgen. Die kostenoptimalen Strukturen in den In-

dustrieszenarien enthalten eine eher dezentrale

Struktur mit acht Lagerstandorten fur niedrige und

mittlere Olpreise (15 und 91 USD). Bei hoherern 0 1 -

preis weisen die kostenoptimalen Strukturen im In-

dustriemodell hingegen neun bzw. zehn Lager-

standorte auf.

Diese olpreisabhangige Differenzierung zeigt, dass

ein geringer Einfluss des Olpreises auf die Distributi-

onslogistik im Industrienetzwerk gegeben ist. Die de-

zentrale Verteilung der Produktionsstandorte be-

wirkt eine raurnlich starker zergliederte Logistikstruk-

tur als im Handelsumfeld. Deshalb ist bei dauerhaft

sehr hohen Olpreisen tendenziell mit einem Ausbau

regional verteilter Logistikzentren kleiner und mittler-

er Grage zu rechnen. DesWeiteren lasst eine Ver-

teuerung der Energie Anpassungen an anderer

Stelle, wie in der Produktion, erwarten.

Handelsnetzwerk

In den Handelsnetzwerken fuhrt das niedrige Trans-

portkostenniveau bei geringen Olpreisen (15 USD

pro Barrel) dazu, dass im kostenoptimalen Netzwerk

die Kunden aus sechs zentralen Lagern versorgt

werden. Gegenuber der Referenzstruktur bei 91

USD ist also keine Strukturveranderung erforderlich,

weil die Versorgung der Kunden uber eines oder

wenige Regionallager zwar die Bestands- und Lager-

kosten reduzieren wurde, jedoch die uber langere

Strecken nicht vollstandig ausgelasteten Transporte

diesen Effekt trotz des niedrigen Olpreises nicht

kompensieren konnen.

Deshalb resultieren im Modell Netzwerkstrukturen,

wie sie sich heute typischerweise in Europa entwi-

ckelt haben: Einige regionale Lager,die oftmals aus

l.anderniederlassungen hervorgegangen sind, ver-

sorgen die europaischen Wirtschaftszentren. Wenn

der Olpreis stark ansteigt und einen Preis uber 150

USD pro Barrel erreicht, uberwiegen die Vorteile zu-

satzlicher Lagerstandorte. Die resultierenden neun

Lagerstandorte sind dann uber den gesamten euro-

paischen Kontinent verteilt, um durch die Konsoli-

dierung der Transporte von der Quelle in Rotterdam

hin zu den weiter entfernten Bedarfszentren die Ge-

samtkosten zu begrenzen und gunstige Komplettla-

dungstarife zu nutzen.

Da nur ein sehr hoher Olpreis dezentrale Distributi-

onsstrukturen mit einer grageren Anzahl kundenna-

her Lager begunstigt. ist zukunftig nur bei exorbi-

tant hohen Olprelsen davon auszugehen, dass neue

Lagerstandorte in regionalen Ballungsraurnen ent-

stehen. Derart veranderte Distributionsnetzwerke

werden starker zergliedert und von regionalen Ge-

gebenheiten, zum Beispiel gesetzlichen Rahmenbe-

dingungen, gepragt sein. Die zunehmende Inte-

gration des osteuropaischen Wirtschaftsraums in die

bestehenden Distributionsstrukturen lasst zusatzlich

die Verschiebung bzw. den Neuaufbau von Lagerka-

pazitaten in Mittel- und Osteuropa erwarten.

45



4.4 E influss des Warenwertes auf d ie

optima le S truktu r

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Legende:

Olpreis pro Barrel

• 15 USD

• 91 USD

• 200 USD

Abbildung 17: Einfluss des Warenpreises auf optimale Distributionsstrukturen in Industrie und Handel

46

250 500 1.000

Warenwert [EUR/m3]

1.500 2.000

14

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250 500 1.000

Warenwert [EUR/m3]

1.500 2.000

Der Warenpreis beeinflusst die Abhangigkeit der

kostenoptimalen Distributionsstruktur vom 01-

preisniveau malsgeblich. 1mIndustrienetzwerk ist

die Sensitivitat gegenuber dem Olpreis bei gering-

wertigen Waren hoch: im Handelsnetzwerk bei ho-

herwertigen Gutem besonders ausgepragt.



Sensitivitatsanalysen

Aufbauend auf der Erkenntnis, dassder Einfluss des

Olpreises auf die kostenoptimalen Distributionsstruk-

turen bei den gewahlten Annahmen begrenzt ist,wir-

d im Rahmen umfangreicher Sensitivitatsanalysen

festgestellt, dass der Warenwert sowohl in der Indus-

trie als auch im Handel eine bedeutende Rolle fur die

Gesamtkosten, die Anteile der Kostenarten und da-

mit fur das kostenoptimale Netzwerk spielt.

Tendenziell fuhren hohe Warenpreise zu eher zentra-

len Netzwerkstrukturen mit weniger Lagern als nied-

rige Warenpreise. Dies liegt, bei ansonsten gleich-

bleibenden Annahmen, in den hoheren Bestandskos-

ten bei konstanten Transportkosten begrundet, weil

dadurch eine Reduzierung der Lageranzahl beguns-

tigt wird. Die Unterscheidung zwischen Netzwerken

fur geringwertige Cuter und Netzwerken fur hoher-

wertige Cuter ist deshalb in der Praxissinnvoll.

Industrienetzwerk

Die Anzahl der Lagerstandorte im kostenoptimalen

Netzwerk reagiert deutlicher auf Anderungen des

Warenpreises als auf Olpreisanderungen. Gleichzei-

tig ist die Sensitivitat gegenuber Olpreisschwankun-

gen bei geringwertigen Gutern deutlich ausgeprag-

ter als bei hochwertigen Gutern. Das bedeutet, Her-

steller von Waren mit einem Durchschnittswert von

1.500 EURpro Kubikmeter sind von Schwankungen

des Olpreises im Rahmen der betrachteten Grenzen

kaum betroffen, weil die kostenoptimale Distributi-

onsstruktur stabil gegenuber diesen Hnflussen ist.

Werden hingegen geringwertige Cuter produziert,

dann begunstigen hohe Olpreise die Dezentralisie-

rung der Logistikstruktur - der Betrieb weiterer La-

ger wird attraktiv.

Die Ursache fur die hohere Sensitivitat bei gering-

wertigen Gutern in der Industrie l iegt am relativ ge-

ringen Anteil der Transportkosten an den Gesamt-

kosten. Eine Zentralisierung der Distributionsstruk-

tur, die durch hohere Warenwerte und damit einher-

gehend hohere Bestandskosten begunstigt wird,

findet deshalb im Rahmen der hier betrachteten Wa-

renwerte nicht statt, die L6sung mit acht Lagerstand-

orten erweist sich als stabil. Geringwertige Cuter

hingegen verstarken die Tendenz zu dezentralen

Distributionsstrukturen, die im Industrienetzwerk

aufgrund der Gesamtkostenverteilung schon bei re-

lativ geringen Kostenvorteilen optimal werden. Die-

se hohere Empfindlichkeit bewirkt, dass Olpreis-

schwankungen bei geringeren Warenwerten gr6lSe-

re Auswirkungen haben.

Handelsnetzwerk

1mHandelsnetzwerk ist die Sensitivitat gegenuber

schwankenden Olpreisen bei h6herwertigen Gutern

deutlich starker ausgepragt als bei geringen Waren-

werten. Wahrend sich nur sehr geringe Effekte der

unterschiedlichen Olpreise bei durchschnittlichen

Warenwerten von 250 bis 1.000 EURpro Kubikme-

ter messen lassen, bewirken niedrige bis mittlere 01-

preise bei teureren Gutern, dassdie optimale Netz-

werkstruktur mit drei bzw. vier Lagerstandorten eher

zentral angelegt ist. In Netzwerken mit hoherwerti-

gen Cutern, insbesondere bei Warenwerten von

2.000 EURpro Kubikmeter, bewirken die hohen Be-

standskosten, dass bei niedrigen Olpreisen und da-

mit gunstigen Transporten schnell eine zentrale

Distributionsstruktur vorteilhaft wird. Da das Han-

delsnetzwerk transportintensiv ist, spielen die Trans-

portkosten hier eine grofse Rolle. EineZentralisie-

rung der Struktur fur hochwertige Waren bei niedri-

gen Olpreisen fuhrt deshalb zu einer geringen relati-

yen Zunahme der Transportkosten. Gleichzeitig

konnen durch die eingesparten Lager Bestandskos-

ten reduziert werden.

47



4.5 D istributionsstruktur und

CO 2-Emissionen

80.000

oici, 60.000

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20.000

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Industrie

8bei 15 und 91 USD/bbl

10

bei 200 USD/bbl

9bei 120 USD/bbl

Anzahl Lagerstandorte

Legende:

• Inbound

• Outbound

Handel

6bei 15, 91 und 145 USD/bbl

9bei 200 USD/bbl

8bei 180 USD/bbl

Anzahl Lagerstandorte

Abbildung 18: CO 2-Emissionen in Industrie und Handel (bei jeweils kostenoptimalen Netzwerken)

48

Die mit einem Olpreisanstieg einhergehende

Tendenz zur Dezentralisierung weist zusatzlich

Potenziale zur CO 2-Reduzierung auf.



Bedeutung der CO2-Messung

Da das offentliche Bewusstsein fur Ressourcenscho-

nung und Klimawandel steigt. sind fur Unternehmen

die Auswirkungen von Strukturanpassungen im

Logistiknetzwerk nicht nur unter Kosten- und

Leistungsaspekten, sondern auch bezuglich der Um-

welt von Bedeutung." Deshalb werden die Netz-

werkstrukturalternativen in Erganzung zu den

Kostenanalysen auf ihre Umweltwirkung hin unter-

sucht. Dadurch wird aufgezeigt. wie weitere Kenn-

zahlen neben den Logistikkosten als Bewertungs-

kriterien fur zentrale und dezentrale Strukturalternati-

ven in Logistiknetzwerken herangezogen werden

konnen.

Ais aussagekraftige Kennzahl fur die Umweltauswir-

kungen wird die insgesamt durch die Transporte

emittierte Menge CO2 ermittelt und verglichen. Basis

hierfur bilden Standardwerte fur Schadstoffemission,

die von den eingesetzten Transportmitteln und de-

ren Auslastung abhangen." Anhand der tatsachlich

gefahrenen Strar5enkilometer werden die gesamten

CO2-Emissionen eines Jahresermittelt.

Unterschieden werden dabei Transporte von den

Quellen zu den Lagern (Inbound) und Transporte,

die Lager mit Senken verbinden (Outbound). Den

Analysen fur Industrie- und Handelsnetzwerke

liegen ubliche Transportmittel mit Schadstoffemissi-

onen nach EURO-Klassifikation zugrunde. Neben

der Umstrukturierung konnen Unternehmen zusatzli-

che Anstrengungen wie eine Modernisierung des

Fuhrparks und spezielles Fahrertraining einleiten, um

CO2-Emissionen in der Logistik einzusparen.

Einsparpotenzial in der Industrie

Fur die Quantifizierung der Emissionsreduzierung in

der Industrie werden die jeweils kostenoptimalen

Netzwerke bei 15, 91, 145 beziehungsweise 200

USD pro Barrel verglichen. Insgesamt konnen bei

einer Restrukturierung des Distributionsnetzwerkes

im Zuge einer Umstellung von acht auf zehn Lager

im Modell uber 4.200 t CO2 pro Jahr vermieden wer-

den. Dieses Einsparpotenzial in Hohe von etwa 8 %

der Emissionen an klimaschadlichern CO2 beruht auf

der geringeren Transportleistung sowohl im

Inbound- als auch im Outboundverkehr.

Einsparpotenzial im Handel

Auch im Handel konnen CO2-Emissionen in signi-

fikantem Ausrnals eingespart werden, wenn die

Struktur entsprechend steigender Olpreise opti-

miert wird. EinWechsel zwischen den bei charak-

teristischen Olprelsen als kostenoptimal identifi-

zierten Netzwerken erreicht im Modell Einsparun-

gen zwischen 5.800 t pro Jahr bei Nutzung zweier

weiterer Lager und 6.800 t pro Jahr,wenn drei

weitere Standorte im Vergleich zum Netzwerk mit

sechs Lagern in Betrieb genom men werden. Dies

entspricht einer prozentualen Reduktion von 6,3 %

beziehungsweise 7,4 % .

Die Einsparungen erfolgen dabei in erster Linie im

Outbound-Verkehr, der aufgrund geringerer Ent-

fernungen zu den Filialen bei einer dezentraleren

Struktur mit acht oder neun Standorten kurzere

Entfernungen zu bewaltigen hat. Durch die Ana-

Iysen wird deutlich, dassdie Restrukturierung von

Distributionsknetzwerken nicht nur zur Kosten-

reduktion beitragen, sondern mit nachhaltiger

Logistik auch zur Vermeidung von Umweltbelastung

und Klimaschadigung beitragen kann.

49



4.6 Kostensenkungspotenziale durch

Restrukturierung

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015

78 91

Olpreis [USD/bblj

Handel

145 200

Legende:

Warenwert

750 EUR/m3

• 1.000 EUR/m3

• 1.500 EUR/m3

• 2.000 EUR/m

3

Maximum

Mittelwert

Minimum

1451

Olpreis [USD/bblj

Abbildung 19: Kostensenkungspotenziale in Abhangigkeit vom Warenwert fur Industrie und Handel

50

78 200

Durch eine Restrukturierung der Distributionsnetz-

werke konnen Kostensenkungspotenziale von

uber 10% in Industrie und Handel erreicht

werden. Ais Potenzial wurden hier die Kostendiffe-

renzen der Optimallbsung gegenuber allen ande-

ren Lbsungen im Modell bewertet. In realen,

historisch gewachsenen Logistiknetzwerken be-

tragt das Einsparpotenzial oft bis zu 20 % .



Anpassungen lohnen sich

Bei den untersuchten Olpreisen erweisen sich unter-

schiedliche Netzwerkstrukturen als kostenoptimal.

Ein Unternehmen, das seine Distributionsstruktur auf

dieses Optimum umstellt, kann im Modell Kostenpo-

tenziale bis uber 10% der Logistikkosten realisieren.

Mittels einer Analyse der Szenarien mit alternativen

Netzwerkstrukturen bei verschiedenen Olpreisen

konnen diese Kostensenkungspotenziale ausge-

wiesen werden.

Dabei stellt sich heraus, dass ein malSgeblicher Fak-

tor, ob und wie ein veranderter Olpreis zu Struktur-

veranderungen des Logistiknetzwerkes fuhrt, der

Wert der Waren ist. Deshalb werden im Rahmen der

Untersuchungen zum Einfluss des Olpreises auf die

Distributionsstrukturen die Kostenpotenziale in In-

dustrie und Handel in Abhangigkeit vern Warenwert

betrachtet. Die Kostensenkungspotenziale konnen

sowohl im Industrie- als auch im Handelsnetzwerk

identifiziert werden.

Potenziale zur Senkung der Logistikkosten

Die Kostensenkungspotenziale werden durch den

Vergleich des bei funf verschiedenen Olpreisen je-

weils kostenoptimalen Netzwerkes mit den Struktur-

alternativen, die eine abweichende Anzahl Lager-

standorte enthalten, ermittelt. Fur aile untersuchten

Olpreise konnen soMinimal-, Maximal- und Durch-

schnittswerte fur die prozentualen Kostensenkungs-

potenziale pro Jahr bestimmt werden. Da der Wa-

renwert ein gewichtiger Einflussfaktor auf Hohe und

Olpreisabhangigkeit der Potenziale ist, wurden die

Kostensenkungspotenziale bei Warenwerten von

750,1.000,1.500 und 2.000 EURpro Kubikmeter

verglichen.

Die Ergebnisse zeigen, dass eine Strukturumstellung

je nach Olpreis und Warenwert zu sehr unterschiedli-

chen Kostensenkungspotenzialen fuhren kann.

Aussagen zu realisierbaren Potenzialen in Unter-

nehmen rnussen deshalb im Einzelfall anhand unter-

nehmensspezifischer Daten bestimmt werden.

Kostensenkungspotenziale in der Industrie

MalSnahmen zur Strukturoptimierung konnen im

modellierten Industrienetzwerk zu durchschnittli-

chen Kostensenkungspotenzialen bis zu 4 % der Lo-

gistikkosten fuhren. In vielen Fallen und insbeson-

dere bei einem Warenwert bis 1.000 EURpro Kubik-

meter sind im Modell sogar Einsparungen bei den

Gesamtlogistikkosten von 8 bis 10% realistisch. Die

Ergebnisse in der Industrie zeigen, dass Distributi-

onsnetzwerke fur geringwertige Waren uber hohere

Kostensenkungspotenziale verfugen als solche fur

hoher- wertige Waren. Generell ist das Potenzial zur

Kostenreduktion umso hoher, je weiter der Olpreis

steigt.

Kostensenkungspotenziale im Handel

1mHandelsnetzwerk sind durch eine Restrukturie-

rung Kostensenkungspotenziale zwischen knapp 6

und uber 10 % bei allen betrachteten Olpreisen zwi-

schen 15 und 200 USD pro Barrel bei allen unter-

suchten Warenwerten moglich. Bei geringwertigen

Gutern sind die hochsten Einsparungen auf hohen

Olpreisniveaus rnoglich: bei hoherwertigen Waren

werden maximale Potenziale erreicht, wenn der 01-

preis stagniert oder sinkt. Der Effekt bei hoherwerti-

gen Waren kommt in erster Linie durch reduzierte

Bestande aufgrund eingesparter Lager- standorte zu

Stande. Bei geringwertigen Waren hingegen ist eine

Strukturumstellung hin zur dezentralen Verteilung

der Lager vielversprechend, weil die dadurch zusatz-

lich entstehenden Bestandskosten durch Reduktion

der Transportkosten kompensiert werden. 1mEinzel-

fall konnen so die betrachteten Logistikkosten im

Modell um uber 10% pro Jahr reduziert werden.

51



4 .7 Herausforderungen bei der

Umgestaltung des Netzwerkes

Strukturwechselkosten

Vertragslaufzeit des alten Lagers

Lagermiete

Produktion zum Fullen des Lagers

Schlielsen nicht optirnaler Lager

Bestandskosten

Artikelwert

Schulung neuer Mitarbeiter

Kosten der Anbieterauswahl

Vertragslaufzeit

Lagermiete

Abfindungsh6he

Anzahl der Mitarbeiter

Projektaufwand

Interne Kosten

Externe Unterstutzung

IT-Kosten

Abbildung 20: Uberblick uber beispielhafte Strukturwechselkosten

52

Vor einer Umgestaltung des Distributionsnetzwer-

kes gilt es rnogliche Einsparungen gegen die er-

warteten Strukturwechselkosten abzuwagen.

Schnelle Amortisationszeiten und ein geringer An-

teil an Sunk Costs begunstigen einen zugigen

Ubergang zu kostenoptimalen Strukturen.



Dauerhaftigkeit des Olpreisniveaus

Bei den Uberlegungen zur Veranderung der Netz-

werkstrukturen sind entstehende Alternativinvestitio-

nen zu berucksichtigen. Vor der Entscheidung, auf-

grund eines Olpreisniveaus die Distributionsstruktur

zu andern, ist daher eine umfassende Analyse not-

wendig, die auch die Erwartung uber die Dauerhaf-

t igkei t des Olpreisniveaus einbezieht.

Wie gezeigt, bedingt eine Anderung des Olpreises

nicht zwingend eine dauerhafte Anderung der Logis-

tikstruktur. Falls das Distributionsnetzwerk dennoch

angepasst wird, so l ite der Olpreis nicht nur aufgrund

einer kurz andauernden Nachfragespitze oder Ange-

botsverknappung steigen. Eine erneute Restrukturie-

rung nach kurzer Zeit bei wieder sinkendem Olpreis

ist mit hohen Kosten verbunden, die in den seltens-

ten Fallen die durch die fruhzeitige Anpassung einge-

sparten Kosten aufwiegen. Unabhangig von derEntwicklung des Olpreises existiert eine Vielzahl

rnoglicher Ursachen fur die dynamische Restrukturie-

rung eines Logistiknetzwerks.P

Distributionsnetzwerke reagieren individuell

Die Anderung der bestehenden Distribut ionsstruk-

tur zu einer dem Marktumfeld angepassten Struktur

kann nicht auf Basis isolierter Kennzahlen, wie dem

Olpreis zu einem bestimmten Zeitpunkt, getroffen

werden. Notwendig ist eine umfassende Abwagung

aller mit dem Wechsel verbundenen Kosten gegen

den erwarteten Nutzen im Sinne einer klassischen In-

vestitionsrechnung. Da eine allgemeine, unterneh-

rnensunabhangige Musterrechnung wenig Nutzen

brachte, werden im Rahmen dieser Studie nur die

wesentlichen Einflussfaktoren benannt, die bei einer

Entscheidung uber den Wechsel der Distributions-

struktur mit einbezogen werden rnussen. Fur diesen

Wechsel werden zum einen Kosten fur das Eroffnen

neuer Lagerstandorte angefuhrt und zum anderen

der Fall betrachtet, nicht optimale Lager zu schlie-

gen.

ErOffnen zusatzlicher Lager

Logistikplanungssoftware wie die im Rahmen dieser

Studie verwendete Standardsoftware 4flow vista®

kann den optimalen Standort der Lager ermitteln,

die finale Auswahl kann im Einzelfall jedoch nur auf

Grundlage konkreter Angebote erfolgen. Der Uber-

gang zu einer neuen Distributionsstruktur erfordert

fur einen gewissen Zeitraum den parallelen Betrieb

alter und neuer Lager. In den neuen Lagern mussen

die Bestande langsam hoch gefahren werden, was

neben den Lagerkosten zu zusatzlichen Bestands-

kosten fuhrt. Hier konnen aufgrund der vielfaltigen

Anbieterstruktur auch Dienstleister den Vorzug er-

halten, die nicht unmittelbar an dem geografisch op-

timalen Standort liegen. Eine gute Marktkenntnis

kann bei der Auswahl externer Lagerdienstleister zu-

satzlich zu betrachtlichen Einsparungen fuhren,

SchlieBen nicht optimaler Lager

Fur obsolete Lager rnussen Schlielsungsplane samt

Abfindungen fu r Mitarbeiter erarbeitet werden. Die

Zeit des Parallelbetriebs ist z.B. abhangig von der

Restlaufzeit des Mietvertrags fu r das Lager. Abhan-

gig von dieser Laufzeit sind auch die Kosten, die

durch den Paral lelbetrieb entstehen.

Nicht zu vernachlassigen sind aufserdern projektbe-

dingte Kosten. Die grofsten Bestandteile sind hier

Kosten durch eine Anderung der IT-Infrastruktur

und das Abstel len von Personalressourcen fur die

Planung und Umsetzung der Strukturanpassung.

Unterstutzung bei der Umsetzung

Sollten im Unternehmen kaum Erfahrungen mit der

strategischen Netzwerkgestaltung und der Auswahl

von Dienstleistern vorliegen oder keine freien Kapa-

zitaten vorhanden sein, ist zudem der Einbezug ex-

terner BeratungsunterstLitzung zu prufen.

53



54

1. M an agem en t Su mm ary

2. Einleitung

3. M etho dik un d D aten basis

4 . E rgebnisse

5. Anhang



5 Anhang

5.1 Rechenweg

5.2 Abkurzungen. Endnoten und Quellen

5.3 Autoren

5.4 Impressum

55



5.1 Rechenweg

Umrechnung

[l/1:bI)

Wed1,.,lkur>

[EUR/USDJ

[

D ie . . lp res e f ii r

Top1()'BIP-W-Uind",

10 Die""""eisfuri<ticn""

f(011'"'5)

lEUR/II

uncle rspezifisd1e

Kr~1.n

I EUR/km]

Umrechnurrg

1-------"-_., [EU~IOIpr" ;sftxe Ka;u,n " ;nos lkw

je Kilometer lEU R, /kml

Olpre.v>rioble

Kest en e ines Lkw [e Land

[EUR,/km]

Anuhl!.>,!!er

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Ip.ieltenl

I Ge"';c!-tunEder

L l..ind",Nd1BIP

SLIlIme Kunclenbed.rf kui..tunE

~]

Oegressionskoefflzie-nt[1/kmJ

K.1pozrt. t I. frtfornuf185ld ... ..

IF.Iett",,/LKWI

Abs.dutc Tril""p:rt~1e n

elneJo lk w in EU

I [URI F.Jett./kml

Abbildung 21: Ermittlung der olpreisabhangigen (links) und olprelsunabhanglgen (rechts) Logistikkosten

56



[ Zin_~p .a, 1

B~t1ncie rm Transport

I A r 1 J k < i 1 Mii:el_rt

[EUR/Mike l l

ap"'.ti ve r a.,,,.rd

IMikel]

Pack"'"

[Mikel/rolette ]

AruoIUbe Losi"ikkc>sten[e Region

[EUR/r,jette/km]

IUaeriiJekCl'.len

I [EuR/L.!!",]

L.!!"ot<o.1en/Regic:n

[EUR/Palet te l

SlIltm. Kundenbed.rf

W·Prei.nd""

t..gerfliich.n

Anuhl t . . a o r

I'e'JDn.Jkosen 0HmdlinBloooten/R.gic:n

[E U Palette I

Annahmen tUZeit ,

Ge"",nk<>*n, Mu!!"

tegende: E U-w eite G rO Be D eutschlandspezifische G rO Be R egie n enspez ifische G rOB e A nnahm e

57



5.2 Abkurzungen, Endnoten

und Quellen

AbkUrzungen

bbl Barrel

BIP Bruttoinlandsprodukt

CO2 Kohlendioxid

d Tag

D Deutschland

EU-27 Europaische Union mit 27 Mitgliedsstaaten

EUR EuroHBEFA Handbuch Emissionsfaktoren des StralSenverkehrs

IT Informationstechnologie

I Liter

Lkw Lastkraftwagen

m2 Quadratmeter

m3 Kubikmeter

NUTS2 Nomenclature des unites territoriales statistiques,

franziisisch fur .Systernatik der Gebietseinheitenfu r die Statistik". Die Zahl bezeichnet die Differen-

zierung nach GriilSe, 2 steht fu r mittlere Regionen.

OPEC Organization of the Petroleum Exporting

Countries, englisch fur Organisation

erdolexportierender Lander

p.a. pro anno, pro Jahr

Tonne

tkm Tonnenkilometer

USD US-Dollar

z.B. zum Beispiel

58

2

Endnoten

Vgl. (Bretzke 2009)

Der sprunghafte Anstieg des Olpreises Anfang

der 1990er ist auf den Zweiten Golfkrieg

zuruckzufuhren.

Vgl. (Kaufmann et al. 2008, S. 7)

Vgl. (Gronwald 2009)

Vgl. (Gronwald 2009, S.18) und (Hamilton 2008,

S.1)

Vgl. (Hamilton 2008)

Vgl. (Hamilton 2008, S.30)

Vgl. (Kaufmann et al. 2008, S. 15 -16) und

(Hamilton 2008, S. 15)

Vgl. (Kaufmann et al. 2008, S. 27) und

(Brauninger et al. 2005, S.37)

Vgl. (Energy Information Administration 2009)

Vgl. h ier und im Foigenden (Hamil ton 2008)

Vgl. (Kaufmann et al. 2008, S.27)

Vgl. (European Commission 2009)

Vgl. (Wolff, Nieters 2005)

Vgl. (4flow 2009)

NUTS (Systematik der Gebietseinheiten fu r dieStatistik), Stand 2005

Die Werke liegen in Esslingen, Melsungen,

Stockport, St. Chamond, Ferrara und Krakau.

Vgl. (Heintze 2008, S.50)

Die Grundaufgabe der operativen Logistik nach

(Gudehus 2007, S. 7)

Vgl. (Gudehus 2007, S.398)

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21 Vgl. (Colliers International 2008)

22 Vgl. (Destatis 2009)

23 Berechnungsgrundlage Olpreis der Sorte Brent in

den Jahren 2005 - 2009 und damal ige

Wechselkurse.

24 Vgl. (Simchi-Levi et al. 2008, S. 8)

25 Fur das Bezugsjahr 2005 mit einem durchschnitt-

lichen Wechselkurs von 1,24 USD pro EUR.

26 Vgl. (Bundesamt fur Guterverkehr 2008, S. 15)

27 Vgl. (Straube, Pfohl 2008, S. 6 2)

28 Vgl. (HBEFA 2004)

29 Vgl. (Wolff, GrolS 2008)



Quellen

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Brauninger, M.; Matthies, K.; Weinert, G. (2005): Strategie

2030 _ Energierohstoffe. Berenberg Bank. Hamburg.

Bretzke, W . R. (2009): Nachhaltige Logistiksysteme _

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ge, steigender Energiekosten und kontingentierter

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Wascher, G.; Zadek H.; Ziems, D. (Hrsg.): Sustainable

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http://www.colliers.com/Content/Repositories/Base/

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EMEA_Logistics_and_lndustrial_Rents_Map_2009.pdf,

zuletzt gepruft am 01.10.2009.

Destatis (2009): Verdienste in Deutschland und

Arbeitskosten im EU-Vergleich. Pressemitteilung Nr. 179

(13.05.2009).

Energy Information Administration (2009): US Data

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European Commission (2009): EUenergy and transport in fi-

gures, Statistical pocketbook 2009, S. 17.

Gopfert, I. (2004): EinfUhrung, Abgrenzung und

Erweiterung des Supply Chain Managements. In: Busch, A.;

Dangelmaier, W. (Hrsg.): Integriertes Supply Chain

Management. Theorie und Praxis effektiver unternehmens-

ubergreifender Geschaftsprozesse. Gabler, S. 25 _ 44.

Cronwald, M. (2009): Zur empirischen Analyse des

Olpreises. Ein Uberblick uber aktuelle Forschungs-

ergebnisse. In: i fo Schnel ldienst, Jg. 62, H. 1, S.16 -19.

Gudehus, T. (2007): Logistik 1. Grundlagen, Verfahren und

Strategien. 3. Aufl. Springer.

HBEFA (2004): Handbuch Emissionsfaktoren des

StralSenverkehrs 2.1, INFRAS im Auhrag des Bundesamtes

fur Umwelt, Wald und Landschaft Bern, des

Umweltbundesamtes Berlin, des osterreichischenBundesministeriums fur Land- und Forstwirtschaft, Umwelt

und Wasserwirtschah, des Bundesministeriums fur Verkehr,

Innovation und Technologie und des Umweltbundesamts

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Hamilton, J. D. (2008): Understanding crude oil prices.

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unter http://www.nber.org/papers/w14492.pdf, zuletzt

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http://www.ecb.int/pub/pdf /scpops/ecbocp98.pdf,

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verfugbar unter http://ec.europa.eu/eurostat/ramon/nuts/codelist_de.cfm?list=nuts , zuletzt gepruft am

07.10.2009.

Simchi-Levi, D.; Nelson, D.; Mulani, N. (2008): Crude

Calculations. Why high oil prices are upending the way

companies should manage their supply chains.

Straube, F.;Pfohl, H.-C. (Hrsg.) (2008): Trends und

Strategien in der Logistik 2008: Globale Netzwerke im

Wandel, DVV: Bremen, ISBN: 978-3871543993.

Wolff, S.; GrolS,W . (2008): Dynamische Gestaltung von

Logistiknetzwerken. In Baumgarten, H. (Hrsg.): Das Beste

der Logistik: Innovationen, Strategien, Umsetzungen.

Springer, S. 121 -134.

Wolff , S.; Nieters, C. (2002): Supply Chain Design _

Gestaltung und Planung von Logistiknetzwerken, in:

Pradel, U.-H. (Hrsg.), Praxishandbuch Logistik.Erfolgreiche Logistik in Industrie, Handel und

Dienstleistungsunternehmen, Koln.

59


http://www.nber.org/papers/w14492.pdf,

http://www.ecb.int/pub/pdf

http://ec.europa.eu/eurostat/ramon/

http://ec.europa.eu/eurostat/ramon/

http://www.ecb.int/pub/pdf

http://www.nber.org/papers/w14492.pdf,




5.3 A utoren

6 0



Dr.-Ing. habil. Christian Butz leitet seit 2008 sowohl den Forschungs-

bereich der 4flow AG, 4flow research, als auch den Weiterbildungs-

bereich 4flow academy. Erist seit uber zehn Jahren in der Aus- und

Weiterbildung sowie in der Forschung im Bereich Logistik tatig und

Gastdozent an mehreren deutschen Hochschulen. Fur die Studie

entwickelte er das Forschungsdesign und leitete das Projekt.

Dipl.-Ing. oec. Wendelin GrolSist seit 2006 bei der 4flow AG in Berlin.

Neben der Tatigkeit als Berater verfolgt er seine Promotion an der

Technischen Universitat Hamburg-Harburg im Bereich der logistischen

Mass Customization. Fur diese Studie leitete er die Modellierung in

4flow vista® sowie die Auswertung und Interpretation der Ergebnisse.

Dipl.-Ing. Cristina Hayden ist seit 2009 bei der 4flow AG als Doktoran-

din im Bereich 4flow research tatig. Zu ihren Forschungsschwerpunkten

zahlt die multikriterielle Optimierung von Logistiknetzwerken. In der

Studie war sie fur die Olpreis-Dieselpreis-Regression verantwortlich und

betreute das Design und den Aufbau der Netzwerke in 4flow vista®.

Dipl.-Wi.-Ing. Felix Zesch ist seit 2007 Berater und Doktorand bei der

4flow AG. 1mRahmen seiner Promotion beschaftigt er sich mit der inte-

grierten Planung von Produktion und Distribution in der Automobil-

industrie auf taktischer Ebene. Fur diese Studie erstellte er das Kosten-

modell.

61



5.4 Impressum

Christian Butz, Wendelin GrofS,Cristina Hayden, Felix Zesch

Der Einfluss des Olpreises auf Distributionsnetzwerke von Industrie und Handel- Ein Mythos wird

entzaubert

4flow-Logistikstudie 2010

EineVeroffentlichung der4flowAG

HallerstrafSe1

10587 Berlin

Fur aile Modellierungen, Optimierungen und Auswertungen wurde die Standardsoftware zur Logistikpla-

nung 4flow vista® verwendet. 4flow vista® ist ein eingetragenes Markenzeichen der 4flow AG.

Fur die geografische Darstellung der logistischen Netzwerke und die Berechnung von StrafSenentfernungen

wurde online uber das Map24-Portal auf weltweite NAVTEQ-Geodaten zugegriffen. NAVTEQ® und

Map24® sind eingetragene Marken der NAVTEQ (DE) GmbH.

Aile Rechte, auch fur die Umsetzung in fremde Sprachen, vorbehalten. Kein Teil diesesWerks darf ohne

schriftliche Genehmigung der 4flow AG in irgendeiner Form reproduziert oder unter Verwendung

elektronischer Systeme verarbeitet, vervielfaltigt oder verbreitet werden.

Marz 2010

100 EUR

ISBN 978-3-00-030548-1

62



Wir freuen uns sehr uber Feedback. Bitte senden Sie Ihre Anmerkungen per E-Mail [email protected].

mailto:[email protected].

mailto:[email protected].



4flowAG

Hallerstralse 1

10587 Berlin

Deutschland

T +49 (0) 30/ 397 40 - 0

F +49 (0) 30/ 397 40 - 100

[email protected]

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Der Einfluss des Ölpreises auf Distributionsnetzwerke von Industrie und Handel

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