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Nachhaltigkeit pp 215-239 | Cite as

Analyse und Gestaltung von Produktionsnetzwerken für synthetische Biokraftstoffe – Eine Fallstudie in Norddeutschland

  • Thomas S. SpenglerEmail author
  • Grit Walther
  • Anne Schatka
Chapter

Zusammenfassung

Neue synthetische Biokraftstoffe können zukünftig einen entscheidenden Beitrag zu nachhaltiger Mobilität leisten. Sie weisen im Straßenverkehr ein großes CO2-Minderungspotenzial auf, sie sind durch eine sehr gute technische Verträglichkeit beim Einsatz in Verbrennungskraftmotoren gekennzeichnet und als Rohstoffbasis können Reststoffe aus der Forst- und Landwirtschaft genutzt werden.

Eine Analyse der aktuellen Rahmenbedingungen zeigt jedoch, dass der Aufbau von Produktionskapazitäten für synthetische Biokraftstoffe Entscheidungsträger vor große Herausforderungen stellt. Diese Herausforderungen sind unter anderem auf Unsicherheiten bezüglich der Biomasseverfügbarkeit, der neuen Produktionsverfahren und der Nachfrageentwicklung nach diesen synthetischen Biokraftstoffen zurückzuführen. Diesen Unsicherheiten stehen verschiedene potenzielle Entscheidungsträger mit unterschiedlichen Risikoeinstellungen gegenüber.

In diesem Beitrag wird daher ein Planungskonzept zur Netzwerkgestaltung im Rahmen einer integrierten Technologie-, Kapazitäts- und Standortplanung vorgestellt, das den Besonderheiten der Produktion von synthetischen Biokraftstoffen als Teil der Prozessindustrie Rechnung trägt. Zur Berücksichtigung der bestehenden Unsicherheiten und der Risikoeinstellung potenzieller Entscheidungsträger wird dieses Planungskonzept zu einem szenariobasierten Ansatz erweitert. Die Anwendung im Rahmen einer Fallstudie erlaubt es, konkrete Aussagen zu derzeit vorteilhaften Produktionsanlagen und Strategien zum Kapazitätsaufbau abzuleiten. So werden abschließend praxisrelevante Handlungsempfehlungen sowohl an politische Entscheidungsträger als auch an potenzielle Investoren gegeben.

Literatur

  1. Beiermann, D.: Analyse von thermochemischen Konversionsverfahren zur Herstellung von Btl-Kraftstoffen. VDI-Verlag, Düsseldorf (2011)Google Scholar
  2. Berndes, G., Hansson, J., Egeskog, A., Johnsson, F.: Strategies for 2nd generation biofuels in EU – Co-firing to stimulate feedstock supply development and process integration to improve energy efficiency and economic competitiveness. Biomass Bioenerg. 34, 227–236 (2009)CrossRefGoogle Scholar
  3. Bukold, S.: Öl im 21. Jahrhundert Band I – Grundlagen und Kernprobleme. Oldenbourg, München (2009)Google Scholar
  4. Choren: Kernstück der Technologie: Das Carbo-V-Verfahren. http://www.choren.com/de/biomass_to_energy/carbo-v-technologie/. Zugegriffen: 21. Aug. (2009)
  5. Fleischmann, B., Ferber, S., Henrich, P.: Strategic planning of BMW’s global production network. Interfaces. 36, 194–208 (2006)CrossRefGoogle Scholar
  6. Gudehus, T.: Logistik: Grundlagen, Strategien, Anwendungen. Springer, Berlin (1999)Google Scholar
  7. Hamelinck, C.N., Faaij, A.P.C., Uil, H. den, Boerrigter, H.: Production of FT transportation fuels from biomass; technical options, process analysis and optimization, and development potential. Energy. 29, 1743–1771 (2004)CrossRefGoogle Scholar
  8. Henrich, E., Dinjus, E.: Das FZK-Konzept zur Kraftstoffherstellung aus Biomasse. Paper der International Conference: Biomasse-Vergasung, Leipzig, 1.–2. Okt. (2003)Google Scholar
  9. Hofbauer, H., Rauch, R., Fürnsinn, S., Aichernig, C.: Energiezentrale zur Umwandlung von biogenen Roh- und Reststoffen einer Region in Wärme, Strom, BioSNG und flüssige Kraftstoffe, Berichte aus Energie- und Umweltforschung. Wien (2005)Google Scholar
  10. Hübner, R.: Strategic Supply Chain Management in Process Industries – An Application to Specialty Chemicals Production Network Design. Springer, Berlin (2007)Google Scholar
  11. Kall, P., Mayer, J.: Stochastic Linear Programming: Models, Theory, and Computation. Springer, Berlin (2005)Google Scholar
  12. Kallrath, J.: Combined strategic and operational planning -An MILP success story in chemical industry. OR Spectr. 14, 315–341 (2002)Google Scholar
  13. Kerdoncuff, P.: Modellierung und Bewertung von Prozessketten zur Herstellung von Biokraftstoffen. University of Karlsruhe, Karlsruhe (2008)Google Scholar
  14. Klibi, W., Martel, A., Guitouni, A.: The design of robust value-creating supply chain networks: a critical review. Eur. J. Oper. Res. 203, 283–293 (2010)CrossRefGoogle Scholar
  15. Klose, A., Drexl, A.: Facility location models for distribution system design. Eur. J. Oper. Res. 162, 4–29 (2004)CrossRefGoogle Scholar
  16. Kouvelis, P., Yu, G.: Robust Discrete Optimization and its Applications. Kluwer, Boston (1997)Google Scholar
  17. Leduc, S., Schwab, D., Dotzauer, E., Schmid, E., Obersteiner, M.: OOptimal location of wood gasification plants for methanol production with heat. Int. J. Energy Res. 32, 1080–1091 (2008)CrossRefGoogle Scholar
  18. Leduc, S., Lundgren, J., Franklin, O., Dotzauer, E.: Location of a biomass based methanol production plant: a dynamic problem in Northern Sweden. Appl. Energy. 87, 68–75 (2010)CrossRefGoogle Scholar
  19. Maly, M., Claußen, M.: The Biomass-to-Liquid-Process at CUTEC: Optimisation of the Fischer-Tropsch Synthesis with Carbon Dioxide-Rich Synthesis Gas. International Conference Renewable Resources and Biorefineries, Ghent, 19.–21. Sept. (2005)Google Scholar
  20. Martel, A.: The design of production-distribution networks: a mathematical programming approach. In: Geunes, J., Paradalos, P.M. (Hrsg.) Supply Chain Optimization, S. 265–305. Springer, Berlin (2005)CrossRefGoogle Scholar
  21. Melo, M.T., Nickel, S., Saldana-da-Gama, F.: Dynamic multi-commodity capacitated facility location: a mathematical modeling framework for strategic supply chain planning. Comput. Oper. Res. 33, 181–208 (2006)CrossRefGoogle Scholar
  22. Melo, M.T., Nickel, S., Saldanha-da-Gama, F.: Facility location and supply chain management – a review. Eur. J. Oper. Res. 196, 401–412 (2009)CrossRefGoogle Scholar
  23. Mineralölwirtschaftsverband: MWV-Prognose 2025 für die Bundesrepublik Deutschland, Mineralölwirtschaftsverband e. V. Hamburg (2006)Google Scholar
  24. Mulvey, J.M., Vanderbei, R.J., Zenios, S.A.: Robust optimization of large-scale systems. Oper. Res. 43, 264–281 (1995)CrossRefGoogle Scholar
  25. Nickel, S., Velten, S., Weimerskirch, G.: Strategische Supply-Chain Entscheidungen in der Stahlindustrie – Eine Fallstudie. In: Günther, H.-O., Mattfeld, D.C., Suhl, L (Hrsg.) Supply Chain Management und Logistik: Optimierung, Simulation, Decision Support, S. 157–177. Springer, Berlin (2005)Google Scholar
  26. Niedersächsisches Ministerium für Ernährung, Landwirtschaft, Verbraucherschutz und Landesentwicklung: Landwirtschaft in Zahlen. http://www.niedersachsen.de/servlets/download?C=53211777…L=20 (2009). Zugegriffen: 21. Sept. 2009
  27. Peters, M.S., Timmerhaus, K.D.: Plant Design and Economics for Chemical Engineers. McGraw-Hill, New York (2002)Google Scholar
  28. Radig, W., Franke, P., Meyer, B., Dimmig, T.: BTL-Projekt der TU Bergakademie Freiberg. DGMK-Tagungsbericht. 2, 227–230 (2006)Google Scholar
  29. Renew, Integrated Project, Sustainable Energy Systems: (D5.1.1) The Review – Biomass Resources and Potentials Assessment. Regional Studies and Experiences. (D5.1.3) Residue Biomass Potential Inventory Results. (D5.1.7) Energy Crops Potential Inventory Results. http://www.renew-fuel.com/home.php (2004). Zugegriffen: 21. Sept. 2009
  30. ReVelle, C.S., Eiselt, H.A.: Location analysis: a synthesis and survey. Eur. J. Oper. Res. 165, 1–19 (2005)CrossRefGoogle Scholar
  31. Rosenhead, J., Elton, M., Gupta, S.K.: Robustness and optimality as criteria for strategic decisions. Oper. Res. Q. 23, 413–431 (1972)CrossRefGoogle Scholar
  32. Sabri, E.H., Beamon, B.M.: A Multi-Objective Approach to Simultaneous Strategic and Operational Planning in Supply Chain Design. Omega. 28, 581–598 (2000)CrossRefGoogle Scholar
  33. Schatka, A.: Strategische Netzwerkgestaltung in der Prozessindustrie. Eine Untersuchung am Beispiel der Produktion von synthetischen Biokraftstoffen. Gabler, Wiesbaden (2011)Google Scholar
  34. Scholl, A.: Robuste Planung und Optimierung: Grundlagen-Konzepte und Methoden-experimentelle Untersuchungen. Physica-Verlag, Heidelberg (2001)Google Scholar
  35. Serra, D., Marianov, V.: The P-median problem in a changing network: the case of Barcelona. Locat. Sci. 6, 383–394 (1998)CrossRefGoogle Scholar
  36. Shulman, A.: An algorithm for solving dynamic capacitated plant location problems with discrete expansion sizes. Oper. Res. 39, 423–436 (1991)CrossRefGoogle Scholar
  37. Snyder, L.V.: Facility location under uncertainty: a review. IIE Trans. 38, 537–554 (2006)CrossRefGoogle Scholar
  38. Spengler, T.S., Püchert, H., Penkuhn, T., Rentz, O.: Environmental integrated production and recycling management. Eur. J. Oper. Res. 97, 308–326 (1997)CrossRefGoogle Scholar
  39. Statistisches Bundesamt: Bevölkerung Deutschlands bis 2050 – 11. koordinierte Bevölkerungsvorausberechnung. http://www.destatis.de/jetspeed/portal/cms/Sites/destatis/Internet/DE/Presse/pk/2. (2006). Zugegriffen: 21. Sept. 2009
  40. Suurs, R.: Long Distance Bioenergy Logistics. An Assessment of Costs and Energy Consumption for Various Biomass Energy Transport Chains. Utrecht University, Utrecht (2002)Google Scholar
  41. Takriti, S., Ahmed, S.: On Robust On robust optimization of two-stage systems. Math. Program. 99, 109–126 (2004)CrossRefGoogle Scholar
  42. UNFCCC: Emissions Summary for United States of America/for European Community (15). http://unfccc.int/ (2007). Zugegriffen: 21. Sept. 2009
  43. Wollenweber, J.: A multi-stage facility location problem with staircase costs and splitting of commodities: model, heuristic approach and application. OR Spectr. 30, 655–673 (2008)CrossRefGoogle Scholar
  44. Yan, H., Yu, Z., Cheng, T.C.E.: A strategic model for supply chain design with logical constraints: formulation and solution. Comput. Oper. Res. 30, 2135–2155 (2003)CrossRefGoogle Scholar

Copyright information

© Gabler Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden 2012

Authors and Affiliations

  • Thomas S. Spengler
    • 1
    Email author
  • Grit Walther
    • 2
  • Anne Schatka
    • 1
  1. 1.Institut für Automobilwirtschaft und Industrielle ProduktionTU BraunschweigBraunschweigDeutschland
  2. 2.Lehrstuhl für Produktion und LogistikBergische Universität WuppertalWuppertalDeutschland

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