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 leistungsf hige Optimierungsverfahren sind, neben der informationstechnischen Integration der Daten der Partner der Supply Chain, eine grundlegende Voraussetzung f r Supply Chain Management. Da das Supply Chain Management sehr viele Teilgebiete mit unterschiedlicher Ausrichtung und somit differierenden Anforderungen an Optimierungstechniken umfa t wird diesbez glich eine Unterscheidung der Aufgabenfelder des SCM durchgef hrt. Hierf r werden im SCM-Kontext ma gebliche Kriterien zur Beurteilung der Anforderungen der Aufgabengebiete bzw. der F higkeiten der Algorithmen entwickelt. Es lassen sich starke Unterschiede bez glich 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 verst ndlichen Art vorgestellt. Eine Untersuchung der Leistungsprofile bez glich der oben ermittelten Kriterien zeigt gro e Unterschiede zwischen den Verfahren. Die Gegen berstellung der Anforderungsprofile der Teilgebiete des SCM mit den Leistungsprofilen der APS-Verfahren zeigt die Eignung der Verfahren f r die Aufgabengebiete, teilweise sind klare Zuordnungen m glich, bei einigen Aufgabenfeldern ist dies nicht einfach m glich. Ein Einsatz dieser Optimierungsverfahren ist nur in integrierter SCM-Software sinnvoll m glich. Aus diesem Grund werden verschiedene Software-Tools f r das SCM auf ihre Optimierungs
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