Die Orientierungsmethode Pareto-Effizienz (auch Pareto-Optimum) beschreibt einen theoretischen Zustand, ab dem die Optimierung eines Teil-Konstrukts (bspw. Teil einer Anlage) zwangsläufig die gegenläufige Entwicklung einer anderen Teil-Komponente bewirkt. In der Intralogistik kommt die Anwendung der Pareto-Effizienz unter anderem bei der Optimierung des Materialfluss-Rechners (MFR) zum Tragen.

Benannt ist das Optimum nach dem italienischen Ökonomen und Soziologen Vilfredo Pareto, der mit seinem Wirken in der Wohlfahrtsökonomik zudem weitere Begriffe wie bspw. das Pareto-Prinzip prägte, das ebenfalls ein Wirkungsverhalten im Bereich der Optimierung aufzeigt.

Die Anzahl aller Pareto-Optima bündelt sich in der Pareto-Menge. Wird bei einem konkreten Fall abgewogen, ob die Optimierung eines Parameters den Zustand verbessert, ohne dass die Leistung anderer Einflussfaktoren verschlechtert wird, bezeichnet man das als Pareto-Kriterium.

Ein Beispiel: Treffen sich Arbeitsnachfrage und Arbeitsangebot im gegenseitigen Idealbedarf, ist die Pareto-Effizienz erreicht. Da jegliche Entwicklung mit dem Faktor Mensch eine dynamische ist, fungiert das Optimum als Idealzustand für die Optimierung unterschiedlichster Bewegungsmechanismen wie bspw. auf dem Arbeitsmarkt (siehe Grafik) oder dem MFR in der Intralogistik.

Ein Beispiel aus der Intralogistik: Die Steigerung des Durchlaufs der Warengüter in einer Förderanlage hat einen Güterstau zu Folge. Ohne die Investition in eine Pufferzone, in der die Güter bei Maximalauslastung der Anlage zwischengelagert werden, läuft der MFR Gefahr, Fehleranfälligkeit aufzuweisen.

Bei laufend angestrebten Optimierungen in der Intralogistik (bspw. auf der Ebene des MFR oder der gesamten Wertschöpfungskette im Supply-Chain-Management) operiert man in der Regel mit einer Vielzahl an Pareto-Optima, die bei dem Prozess einwirken und für eine Entscheidung im mathematischen Vergleich gegeneinander abgewogen werden müssen. Dabei spielen bei der Optimierung innerhalb eines Systems (bspw. MFR) auch sekundäre Parameter hinein, die nicht unmittelbar das Pareto-Optimum zur Folge haben, auf dem Weg dorthin jedoch als Operationsgrößen einen momenthaften Einfluss hin zum Pareto-Optimum abbilden.

 

Pareto-Effizienz als Endlosschleife

Im Realszenarium ist die Pareto-Effizienz eine Utopie, weil die Bedingungen unter denen der MFR arbeitet, niemals starr bleiben: Auf Grund von sich kontinuierlich ändernden Außenfaktoren (wie schwankendes Auftragsvolumen, Modernisierung externer Mechanismen, Reorganisation der internen Abläufe), entstehen zwangsläufig immer neue Lücken, die mit der Optimierung des jeweiligen Bereichs geschlossen werden können.

Erzielt werden können folglich nur partielle Pareto-Optima innerhalb eines Gesamtsystems aus einzelnen Komponenten wie bspw. dem MFR. Der maximal gespannte Bogen innerhalb einer Zustandsoptimierung nimmt mit der Zeit an Spannung ab, weil einwirkende Einflussfaktoren eine laufende Optimierung erfordern.

Ist der Bogen überspannt und die Optimierung eines Parameters bewirkt die Verschlechterung eines anderen, bezeichnet man das als Trade-Off. Der MFR im dynamischen Zustand weist einen stetigen Optimierungsbedarf auf, das Anstreben der Pareto-Effizienz ist kein reelles Ziel, sondern als theoretisches Werkzeug und damit als Vision zu verstehen.

Informationen zu Zielen und der Optimierung innerhalb des Materialfluss-Rechners finden Sie unter Die moderne Materialflusssteuerung.

 

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