Eine der wichtigsten Aufgaben in einem Unternehmen ist die Planung und Steuerung der Produktion. So beschäftigt sich die Produktionslogistik neben der Produktionsprogrammplanung, Termin- und Kapazitätsplanung und Auftragsveranlassung und – überwachung auch mit der Mengenplanung. Ohne diese wäre eine wirtschaftliche Ausrichtung und Führung eines Unternehmens nicht möglich. Die Mengenplanung beruht zwar auch auf Erfahrungswerten, doch das Hauptaugenmerk wird auf die zu erwartenden Prognosewerte gerichtet. Diese Werte werden durch den Einsatz von verschiedenen Prognoseverfahren herausgearbeitet. Diese Arbeit stellt die verbrauchsgebundenen Prognoseverfahren vor, wobei nur einige aus der großen Fülle herausgewählt und die programmgebundenen Verfahren dabei vernachlässigt wurden. Ebenfalls wird das CPFR-Modell vorgestellt, welches sich auch mit der Aufgabe der Prognoseprozesse beschäftigt. Zunächst aber werden die Begriffe Disposition, Prognose und Prognosemodelle erklärt.
Inhaltsverzeichnis
Verzeichnis der Abkürzungen
1. Einleitung
2. Begriffserklärung
2.1. Disposition
2.2. Prognose
2.2.1. Definition
2.2.2. Prognose-Arten
2.3. Prognose-Modell
2.3.1. Definition
2.3.2. Prognose-Modell-Arten
3. Prognose-Verfahren
3.1. bei konstantem Bedarfsverlauf
3.1.1. arithmetischer Mittelwert
3.1.2. gleitender Durchschnitt
3.1.3. exponentielles Glätten
3.2. bei trendförmigen Bedarfsverlauf
3.2.1. lineare Regression
3.2.2. exponentielles glätten 1. Ordnung
3.2.3. exponentielles Glätten 2. Ordnung
3.3. bei saisonalen Bedarfsverlauf
3.3.1. Saisonverfahren von Winters
3.3.2. Spektralanalyse
4. CPFR
4.1. Begriffserklärung
4.2. Zielsetzung des CPFR
4.3. Collaboration - das Kernstück des CPFR-Konzepts
4.4. Das CPFR-Prozessmodell
4.4.1. Planning
4.4.2. Forecasting
4.4.3. Replenishment
5. Zusammenfassung
Literaturverzeichnis
Verzeichnis der Abkürzungen
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
1. Einleitung
Eine der wichtigsten Aufgaben in einem Unternehmen ist die Planung und Steuerung der Produktion. So beschäftigt sich die Produktionslogistik neben der Produktions-programmplanung, Termin- und Kapazitätsplanung und Auftragsveranlassung und –überwachung auch mit der Mengenplanung. Ohne diese wäre eine wirtschaftliche Ausrichtung und Führung eines Unternehmens nicht möglich. Die Mengenplanung beruht zwar auch auf Erfahrungswerten, doch das Hauptaugenmerk wird auf die zu erwartenden Prognosewerte gerichtet. Diese Werte werden durch den Einsatz von verschiedenen Prognoseverfahren herausgearbeitet.
Diese Arbeit stellt die verbrauchsgebundenen Prognoseverfahren vor, wobei nur einige aus der großen Fülle herausgewählt und die programmgebundenen Verfahren dabei vernachlässigt wurden. Ebenfalls wird das CPFR-Modell vorgestellt, welches sich auch mit der Aufgabe der Prognoseprozesse beschäftigt.
Zunächst aber werden die Begriffe Disposition, Prognose und Prognosemodelle erklärt.
2. Begriffserklärung
2.1. Disposition
Der Begriff Disposition kommt aus dem Lateinischen Dispositio, was so viel bedeutet wie Anordnung, Aufstellung bzw. Gliederung.[1]
Allgemein versteht man unter Disposition die freie Verfügung über Sachmittel, eine Fähigkeit oder ein Vermögen.[2] In der Wirtschaft wird dieser Begriff als jene Organisationsstruktur verstanden, die interne und externe Kunden eines Unternehmens mit Material und Enderzeugnissen erfolgreich versorgen soll.[3]
Disposition ist also „das Abwägen und Festlegen von Mengen je Termin an Material, Erzeugnissen, Handelswaren, Betriebsmitteln, Kapazitäten, Geldwerten oder der gleichen für die Durchführung einer bestimmten Aufgabe“[4]
2.2. Prognose
2.2.1. Definition
Mit Prognose wird die auf Messung, Erfahrung oder Simulation beruhende Vorhersage eines in der Zukunft liegenden Zustandes bezeichnet.[5]
Vor allem die zukünftigen Werte ökonomischer Variablen werden hier herausgearbeitet. Eine allgemeine Stabilitätshypothese bildet hier die Grundlage. Diese besagt, dass bestimmt Grundstrukturen in der Vergangenheit und in der Zukunft sich gleich auswirken.[6]
Die Aufgabe von Prognosen umfasst den gesamten Prognosevorgang und wird in einzelne Schritte zerlegt, die zeitlich aufeinander folgend sind:[7]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Eigene Darstellung nach Hansmann, 1995, S. 270
2.2.2. Prognose-Arten
Da es Prognosen nicht nur in der Wirtschaft, sondern auch in vielen anderen Bereichen gibt (so z.B. sehr bekannt und leider oft falsch, die Wetterprognose) werden diese in verschiedene Arten unterteilt. Eine grobe Übersicht über die Aufteilungsarten wird in den folgenden Punkten dargestellt:
- Direkte / Indirekte Prognose
Eine direkte Prognose entsteht, wenn „die Werte einer ökonomischen Variablen ausschließlich aus Werten derselben Variablen in der Vergangenheit heraus prognostiziert werden“. (Gabler, 1993, S. 2678)
Indirekte Prognose beinhaltet einen Wirkungsgrad zwischen verschiedenen Variablen. Dieser wird in die Prognose einer Variablen eingebaut. Wichtig hierbei ist allerdings, dass letztlich wieder auf direkte Prognose zurückgegriffen wird.[8]
- Qualitative / quantitative Prognose
Die qualitative Prognose beschreibt nur die Art und die Richtung der Entwicklung der ökonomischer Variablen.
Bei der quantitativen Prognose wird zusätzlich das Ausmaß dieser Entwicklung miteinbezogen.[9]
- Einzel-Prognose / Prognose-Systeme
Um eine einzige ökonomische Variable zu prognostizieren werden Einzel-Prognosen erstellt.
Prognosen-Systeme richten sich auf die Gesamtheit von Variablen und die Prognostizierung ihrer gegenseitigen Verknüpfungen.[10]
- Verschiedene Fristigkeiten von Prognose
Prognosen können ebenfalls anhand ihrer Fristigkeiten unterteilt werden. In der Literatur lässt sich jedoch keine Eindeutige Abgrenzung dieser Fristigkeiten finden.
So wird der Zeitraum von kurzfristigen Prognosen in einigen Büchern (z.B. Hansmann, 1983, S. 12) bis drei Monate definiert, in anderen wiederum (z.B. Gabler, 1993, S. 2678) bis ein Jahr.
Von mittelfristigen Prognosen wird bei einer Dauern von drei Monaten bis zwei Jahre aber auch bis fünf Jahre gesprochen.
Langfristige Prognosen können bei über zwei Jahre Dauer beginnen oder auch erst ab zehn Jahre.
2.3. Prognosemodell
2.3.1. Definition
Als Prognosemodelle werden Systeme definiert, welche die „beobachteten Werte der zu prognostizierenden Größen untereinander und/oder mit den Werten anderer Größen nach bestimmten (meist mathematischen) Regeln verknüpfen, um als Ergebnis der Verknüpfung Prognosewerte zu erhalten“. (Hansmann,1995, S. 270)
Somit werden durch die Verwendung von verschiedenen Prognoseverfahren Prognosen erstellt.[11]
2.3.2. Prognosemodell-Arten
- Qualitative Prognosemodelle
Die Variablen werden bei qualitativen Prognosemodellen verbalargumentativ verknüpft.[12]
Als Basis werden hier Erfahrungen, Fingerspitzengefühl und Kenntnisse verwendet. Die Anwendung von qualitativen Prognosemodellen findet vor allem bei Fehlen quantitativer Daten statt.[13]
Zu den qualitativen Prognoseverfahren gehören die Delphi-Methode, Szenariotechnik, Relevanz-Methode und historische Analogie.[14]
- Quantitative Prognosemodelle
Diese Art von Prognosemodellen basiert auf mathematischen Verfahren, mit deren Hilfe die Verknüpfung in Gestalt eines Gleichungssystems erfolgt.[15]
Zu den quantitativen Prognosemodellen gehören die Regressionsrechnung, ökonometrische Modelle, Input-Output-Analyse und Lebenszyklus-Analyse.[16]
3. Prognose-Verfahren
Eine der wichtigsten Aufgaben in einem Unternehmen ist die Produktionsplanung. Zu dieser gehört natürlich auch die Planung der Disposition. In der Industrie wird zunächst das Produktionsprogramm festgelegt, auch bekannt als Primärbedarf. Aus diesem leitet sich der Sekundärbedarf ab, welches die benötigten Mengen an Rohstoffen und Vorprodukten umfasst. Hier wird in der Regel die programmgebundene bzw. deterministische Bedarfsermittlung angewendet. Um den Tertiärbedarf (Bedarf an Hilfs-, Betriebsstoffen und Werkzeugen) zu ermitteln verwendet man die verbrauchsgebundene bzw. stochastische Bedarfsermittlung.[17] Eine programmgebundene Bedarfsermittlung würde sich hier als zu aufwendig erweisen.
[...]
[1] www.net-lexikon.de
[2] Wörterbuch kaufmännischer Begriffe, 2000, S. 91
[3] www.net-lexikon.de
[4] http://ki.informatik.uni-wuerzburg.de/~hester/disposition/disposition.html
[5] www.net-lexikon.de
[6] Gabler Wirtschaftslexikon, 1993, S. 2678
[7] Hansmann, Prognose und Prognoseverfahren, 1995, S. 270
[8] Gabler Wirtschaftslexikon, 1993, S. 2678
[9] Gabler Wirtschaftslexikon, 1993, S. 2678
[10] Gabler Wirtschaftslexikon, 1993, S. 2678
[11] Gabler Wirtschaftslexikon, 1993, S. 2680
[12] Hansmann, Kurzlehrbuch Prognoseverfahren, 1983, S. 12
[13] Gabler Wirtschaftslexikon, 1993, S. 2679
[14] Hoitsch, Produktionswirtschaft, 1993, S. 80
[15] Hansmann, Kurzlehrbuch Prognoseverfahren, 1983, S. 12
[16] Hoitsch, Produktionswirtschaft, 1993, S. 80
[17] Hoitsch, Produktionswirtschaft, 1993, S. 354- 357
- Quote paper
- Katharina Wrabetz (Author), 2004, Prognoseverfahren in der Disposition, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/25472
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