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Inhaltsangabe:Einleitung: Aufgrund der sich wandelnden wirtschaftlichen und technologischen Rahmenbedingungen in den letzten Jahren ist Supply Chain Management zu einem unverzichtbaren Werkzeug im Bestreben der Unternehmen geworden, am Markt zu bestehen und neue Marktanteile zu sichern. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Untersuchung der Optimierungsproblematik im Supply Chain Management. Sehr leistungsfähige Optimierungsverfahren sind, neben der informationstechnischen Integration der Daten der Partner der Supply Chain, eine grundlegende Voraussetzung für Supply Chain Management. Da das Supply Chain Management sehr viele Teilgebiete mit unterschiedlicher Ausrichtung und somit differierenden Anforderungen an Optimierungstechniken umfaßt wird diesbezüglich eine Unterscheidung der Aufgabenfelder des SCM durchgeführt. Hierfür werden im SCM-Kontext maßgebliche Kriterien zur Beurteilung der Anforderungen der Aufgabengebiete bzw. der Fähigkeiten der Algorithmen entwickelt. Es lassen sich starke Unterschiede bezüglich der Anforderungen der Teilgebiete an die Optimierungsverfahren identifizieren. Einen Kern der Arbeit stellt die Vorstellung wichtiger APS-Planungsverfahren, u.a. Constraint Propagation, Linearer Optimierung, Genetischer Algorithmen und Simulated Annealing, dar. Diese werden in einer auch dem vorab nicht mit Optimierungsverfahren vertrauten Leser verständlichen Art vorgestellt. Eine Untersuchung der Leistungsprofile bezüglich der oben ermittelten Kriterien zeigt große Unterschiede zwischen den Verfahren. Die Gegenüberstellung der Anforderungsprofile der Teilgebiete des SCM mit den Leistungsprofilen der APS-Verfahren zeigt die Eignung der Verfahren für die Aufgabengebiete, teilweise sind klare Zuordnungen möglich, bei einigen Aufgabenfeldern ist dies nicht einfach möglich. Ein Einsatz dieser Optimierungsverfahren ist nur in integrierter SCM-Software sinnvoll möglich. Aus diesem Grund werden verschiedene Software-Tools für das SCM auf ihre Optimierungs
