Die wichtigsten Kostenfaktoren innerhalb einer Lieferkette lassen sich drei Kategorien zuordnen: Produktions-, Transport-und Lagerkosten. Die Strukturen dieser operativen Kosten im Hinblick auf die Gesamtkosten variieren stark je nach Industriesektor. Produktionskosten stellen dennoch die höchste Kostenart in fast allen Branchen dar, weniger bedeutend folgen danach jeweils die Transport- und Lagerkosten. Die Optimierung einer dieser Kategorien ohne Rücksicht auf die anderen kann zur Erhöhung der Gesamtkosten sowie der allgemeinen Leistungsfähigkeit führen. Diese Dissertation befasst sich mit dem „production distribution problem“ wobei synchronisierte Strategien entwickelt werden können, um die Leistung der Supply Chain zu verbessern und gleichzeitig die Gesamtkosten zu minimieren. Dazu wurde eine Fallstudie aus der Realität untersucht, nämlich das Praxisbeispiel eines Herstellers von Waschmitteln. Zwei Hauptszenarien werden bewertet. Das erste Szenario ist der konventionelle Plan, wobei die Hersteller dominieren. Dies bedeutet, dass der Hersteller findet seinen eigenen optimalen Job-Scheduling-Plan, während die Distribution versucht mit Hilfe dessen ihren optimalen Plan zu finden. Dadurch erhöhen sich die Distributionskosten. Das zweite Szenario betrifft die Synchronisation der Produktions-, Lagerhaltungs- und Transportzeitpläne. Ein zu diesem Zweck entwickeltes Java-Programm und die Job-Scheduling-Software Simal wurden für die Modellierung der konventionellen und integrierten Szenarien verwendet. Beide Szenarien wurden verglichen und validiert. Die Fallstudie betrachtet mehrere Produkte sowie ein schwer zu planendes flowshop- System. Die Ergebnisse zeigen, dass die Gesamtkosten, einschließlich der Einrichtungs-, Lager- und Transportkosten, minimiert werden können, wenn das synchronisierte System angewendet wird.