Auswirkungen von Laststeuerungsprogrammen auf Lieferketten
-
Marc Füchtenhans
Marc Füchtenhans, M. Sc., ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Produktion und Supply Chain Management der Technischen Universität Darmstadt. Herr Füchtenhans untersucht u. a. den aktuellen Stand der Forschung zu energieeffizienten Maschinenbelegungsplanung und umweltorientierten Produktionswirtschaften.
und
Christoph H. Glock
Prof. Dr. Christoph Glock ist Leiter des Fachgebiets Produktion und Supply Chain Management der Technischen Universität Darmstadt. Prof. Glocks Forschungsinteressen, die zu Veröffentlichungen in renommierten internationalen Zeitschriften geführt haben, erstrecken sich u. a. auf die Bereiche Produktionsplanung und -steuerung, Lageroptimierung und umweltorientierte Produktionswirtschaft.
Abstract
Anreizbasierte Laststeuerungsprogramme ermöglichen es Netzbetreibern, die Stromnachfrage zu beeinflussen, die Netzstabilität zu erhöhen und erneuerbarer Energien besser zu integrieren. Während die Wirksamkeit dieser Anreize auf Stromnetze und die industrielle Planung in Studien untersucht wurde, fehlt eine Untersuchung ihrer Auswirkungen auf Lieferketten. In diesem Beitrag wird eine dreistufige Lieferkette analysiert, in der ein Hersteller Bestellungen von Großhändlern erhält und seine Produktion unter Berücksichtigung eines Laststeuerungsprogramms plant. Mit Hilfe einer numerischen Simulation wird der Einfluss solcher Programme auf Lagerbestände, die Lieferfähigkeit der Großhändler und die Auswirkungen auf Lieferketten untersucht.
Abstract
Incentive-based programs enable grid operators to influence electricity demand during periods of high load, thus increasing grid stability and facilitating the integration of renewable energy. While both the impact of these incentives on electricity grids and the possibility of integrating these programs into industrial planning processes have already been investigated in several studies, the influence on downstream actors in supply chains has received almost no attention. To close this gap, the work at hand analyzes a threestage supply chain in which a manufacturer receives orders from wholesalers and schedules its production considering an incentive-based program. A numerical simulation approach is used to investigate how incentive-based programs influence wholesalers‘ inventory levels and delivery capabilities. The results obtained provide initial insights into the impact of such programs on supply chains.
Hinweis
Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWF-Advisory-Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer Review).
Funding statement: Diese Arbeit wird nach den Richtlinien des Landes Hessen zur energetischen Förderung im Rahmen des Hessischen Energiegesetztes (HEG) vom 09. Oktober 2019 aus Mitteln des Landes Hessen und mit freundlicher Unterstützung des House of Energy gefördert (E/411/71688809).
About the authors
Marc Füchtenhans, M. Sc., ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Produktion und Supply Chain Management der Technischen Universität Darmstadt. Herr Füchtenhans untersucht u. a. den aktuellen Stand der Forschung zu energieeffizienten Maschinenbelegungsplanung und umweltorientierten Produktionswirtschaften.
Prof. Dr. Christoph Glock ist Leiter des Fachgebiets Produktion und Supply Chain Management der Technischen Universität Darmstadt. Prof. Glocks Forschungsinteressen, die zu Veröffentlichungen in renommierten internationalen Zeitschriften geführt haben, erstrecken sich u. a. auf die Bereiche Produktionsplanung und -steuerung, Lageroptimierung und umweltorientierte Produktionswirtschaft.
Literatur
1 European Commission, Eurostat: Key Figures on Europe: 2024 Edition. Publications Office of the European Union, Luxembourg 2024Suche in Google Scholar
2 Rathor, S. K.; Saxena, D.: Energy Management System for Smart Grid: An Overview and Key Issues. International Journal of Energy Research 44 (2020) 6, S. 4067–4109 10.1002/er.4883Suche in Google Scholar
3 Basit, M. A.; Dilshad, S.; Badar, R.; Sami ur Rehman, S. M.: Limitations, Challenges, and Solution Approaches in Grid-connected Renewable Energy Systems. International Journal of Energy Research 44 (2020) 6, S. 4132–4162 10.1002/er.5033Suche in Google Scholar
4 Alizadeh, M. I.; Moghaddam, M. P.; Amjady, N.; Siano, P.; Sheikh-El-Eslami, M. K.: Flexibility in Future Power Systems with High Renewable Penetration: A Review. Renewable and Sustainable Energy Reviews 57 (2016), S. 1186–1193 10.1016/j.rser.2015.12.200Suche in Google Scholar
5 Hussain, I.; Mohsin, S.; Basit, A.; Khan, Z. A.; Qasim, U.; Javaid, N.: A Review on Demand Response: Pricing, Optimization, and Appliance Scheduling. Procedia Computer Science 52 (2015), S. 843–850 10.1016/j.procs.2015.05.141Suche in Google Scholar
6 Patteeuw, D.; Henze, G. P.; Helsen, L.: Comparison of Load Shifting Incentives for Low-Rnergy Buildings with Heat Pumps to Attain Grid Flexibility Benefits. Applied Energy 167 (2016), S. 80–92 10.1016/j.apenergy.2016.01.036Suche in Google Scholar
7 Palensky, P.; Dietrich, D.: Demand Side Management: Demand Response, Intelligent Energy Systems, and Smart Loads. IEEE transactions on industrial informatics 7 (2011) 3, S. 381–388 10.1109/TII.2011.2158841Suche in Google Scholar
8 Eid, C.; Koliou, E.; Valles, M.; Reneses, J.; Hakvoort, R.: Time-based Pricing and Electricity Demand Response: Existing Barriers and Next Steps. Utilities Policy 40 (2016), S. 15–25 10.1016/j.jup.2016.04.001Suche in Google Scholar
9 Fang, K.; Uhan, N. A.; Zhao, F.; Sutherland, J. W.: Scheduling on a Single Machine under Time-of-Use Electricity Tariffs. Annals of Operations Research 238 (2016) 1, S. 199–227 10.1007/s10479-015-2003-5Suche in Google Scholar
10 Weitzel, T.; Glock, C. H.: Scheduling a Storage augmented Discrete Production Facility under Incentive-based Demand Response. International Journal of Production Research 57 (2016) 1, S. 250–270 10.1080/00207543.2018.1475764Suche in Google Scholar
11 Füchtenhans, M.; Glock, C. H.: The Impact of Incentive-based Programmes on Job-Shop Scheduling with Variable Machine Speeds. International Journal of Production Research 62 (2024) 12, S. 4546–4564 10.1080/00207543.2023.2266765Suche in Google Scholar
12 Füchtenhans, M.; Glock, C. H.: Laststeuerungsprogramme am Beispiel der Maschinenbelegungsplanung. ZWF 118 (2023) 7/8, S. 454–458 10.1515/zwf-2023-1082Suche in Google Scholar
13 Füchtenhans, M.; Glock, C. H.: Impact and Benefits of Incentive-based Programs on Supply Chains. TU Darmstadt, Working Paper, Darmstadt 2024 10.2139/ssrn.4970461Suche in Google Scholar
14 Hadley, G.; Whitin, T.: Analysis of Inventory Systems. Prentice-Hall, Englewood Cliffs 1963Suche in Google Scholar
15 Domschke, W.; Scholl, A.; Voß, S.: Produktionsplanung: Ablauforganisatorische Aspekte. 2. Aufl., Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 1997, S. 285 10.1007/978-3-642-61684-6Suche in Google Scholar
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Artikel in diesem Heft
- Frontmatter
- Editorial
- Die Zukunft der Produktionsnetzwerke – effizient, flexibel, intelligent und nachhaltig
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- Vorschau
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