[...] Ein weiteres Beispiel fand ich bei N-TV. Die Verbraucher in Deutschland sind in Kauflaune. Der Konsumklimaindex stieg auf ein Fünfjahreshoch. Dafür verantwortlich sind Sondereffekte, wie die Vorzieheffekte der Mehrwertsteuererhöhung und die Fußballweltmeisterschaft. Um der Mehrwertsteuererhöhung in Höhe von drei Prozent zuvorzukommen, wuchs die Bereitschaft, langlebige und teure Produkte in diesem Jahr zu kaufen. Daher droht dem privaten Konsum und damit dem Wirtschaftswachstum 2007 ein Dämpfer.
Diese beiden Beispiele zeigen besonders deutlich, dass die Brisanz des Themas nicht nur in Bezug auf mein Studium gegeben ist, sondern auch auf das aktuelle Alltagsleben.
In Kapitel 2 sind die Ziele beschrieben, die mit dieser Arbeit verfolgt werden. Es werden die verschiedenen Verlaufsformen der Kundennachfrage und die dazugehörigen Ursachen und Konsumentenreaktionen vorgestellt.
In Kapitel 3 wird ein Überblick über allgemeine Prognosen gegeben. Weiterhin werden quantitative und qualitative Prognosemodelle genannt, die im Hinblick auf das Thema Bedarfsprognose relevant sind.
Kapitel 4 erläutert welche Ziele mit einer Bedarfsprognose verfolgt werden. Ferner werden die Voraussetzungen beschrieben, die für eine solche Prognose nötig sind und welche Einsparpotentiale entstehen können. Ein Überblick über die, möglicherweise auftretenden, Schwierigkeiten wird ebenfalls gegeben.
Die bereits in Kapitel 4 dargestellten Einsparpotentiale werden in Kapitel 5 ausführlicher, durch präzise Anwendungsmöglichkeiten, beschrieben.
Kapitel 6 stellt abschließend potentielle Lösungsansätze für die Konsumgüterbranche dar. [...]
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Verlaufsformen
- 2.1 Regelmäßiger Verlauf
- 2.2 Unregelmäßiger Verlauf
- 2.3 Ursachen
- 3 Anwendungsmöglichkeiten
- 3.1 Bestandsoptimierung
- 3.2 Produktionsplanung
- 3.3 Produktlebenszyklus
- 3.4 Reduzierung des Bullwhip-Effektes
- 4 Allgemeine Prognosen
- 4.1 Unterteilung von Prognosen
- 4.2 Prognoseverfahren
- 4.2.1 Quantitative Prognoseverfahren
- 4.2.2 Qualitative Prognoseverfahren
- 4.3 Eignung quantitativer Prognosemodelle
- 4.4 Anforderungen an die Prognosedaten
- 4.5 Prognosequalität und -fehler
- 4.5.1 Mittlere quadratische Abweichung
- 4.5.2 Mittlere absolute Abweichung
- 5 Durchführung einer Prognose
- 5.1 Bedarfsprognose
- 5.1.1 Technische Voraussetzungen
- 5.1.2 Datengewinnung
- 5.1.3 Datenhaltung
- 5.2 Einsparpotentiale
- 5.3 Schwierigkeiten
- 6 Lösungen
- 6.1 ECR
- 6.2 Prognosedatenaustausch
- 7 Fazit und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Studienarbeit befasst sich mit der Bedarfsprognose im Konsumgüterbereich. Ziel ist es, verschiedene Methoden der Bedarfsprognose zu untersuchen und deren Anwendungsmöglichkeiten aufzuzeigen. Die Arbeit analysiert die verschiedenen Verlaufsformen des Bedarfs, die Eignung verschiedener Prognosemodelle und die wichtigen Faktoren für eine erfolgreiche Prognose. Schließlich werden Lösungsansätze für Probleme bei der Bedarfsprognose vorgestellt.
- Verlaufsformen des Bedarfs (regelmäßig, unregelmäßig)
- Quantitative und qualitative Prognoseverfahren
- Anforderungen an Prognosedaten und -qualität
- Anwendungsmöglichkeiten der Bedarfsprognose (Bestandsoptimierung, Produktionsplanung)
- Lösungsansätze zur Verbesserung der Prognosequalität (z.B. ECR)
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung führt in das Thema Bedarfsprognose im Konsumgüterbereich ein und skizziert die Ziele der Arbeit. Sie betont die Bedeutung genauer Prognosen für eine effiziente Unternehmensführung.
2 Verlaufsformen: Dieses Kapitel analysiert verschiedene Verlaufsformen des Bedarfs, unterscheidet zwischen regelmäßigen und unregelmäßigen Verläufen und geht auf die Ursachen für diese Verläufe ein. Es werden verschiedene Beispiele für regelmäßige (konstant, trendmäßig, saisonal, trend-saisonal) und unregelmäßige (sporadisch) Verläufe erläutert und grafisch dargestellt, um die verschiedenen Konstellationen zu verdeutlichen und die Komplexität des Themas zu unterstreichen. Die Unterscheidung ist essentiell für die Wahl geeigneter Prognosemethoden.
3 Anwendungsmöglichkeiten: Dieses Kapitel beschreibt verschiedene Anwendungsgebiete der Bedarfsprognose. Es geht detailliert auf die Bestandsoptimierung, die Produktionsplanung und die Reduzierung des sogenannten Bullwhip-Effektes ein. Es werden konkrete Beispiele und Zusammenhänge dargestellt, wie genaue Prognosen zu einer effizienteren Ressourcenallokation und Kostenreduktion beitragen. Der Produktlebenszyklus wird ebenfalls im Kontext der Prognosefähigkeit diskutiert.
4 Allgemeine Prognosen: Dieses Kapitel befasst sich mit der Unterteilung und den verschiedenen Verfahren von Prognosen. Es werden quantitative und qualitative Verfahren detailliert beschrieben und deren jeweilige Eignung für verschiedene Bedarfsverläufe erläutert. Es werden Kriterien für die Wahl geeigneter Modelle sowie die Anforderungen an die Prognosedaten und die Bewertung der Prognosequalität anhand verschiedener Kennzahlen (mittlere quadratische und absolute Abweichung) diskutiert. Die Kapitel veranschaulicht die Komplexität der Prognoseerstellung und zeigt die Wichtigkeit einer gründlichen Datenanalyse auf.
5 Durchführung einer Prognose: Dieses Kapitel beschreibt die praktische Durchführung einer Bedarfsprognose. Es werden die notwendigen technischen Voraussetzungen, die Datengewinnung und die Datenhaltung erläutert. Die Kapitel beschreibt auch die möglichen Einsparpotentiale durch eine genaue Prognose und geht auf mögliche Schwierigkeiten bei der Durchführung ein. Die Beschreibung der technischen Voraussetzungen beinhaltet eine genaue Analyse der benötigten Software und Hardware.
6 Lösungen: Dieses Kapitel präsentiert Lösungsansätze für die im vorherigen Kapitel genannten Schwierigkeiten. Es werden konkrete Beispiele für die Verbesserung der Prognosequalität gezeigt. Im Fokus steht der Einsatz von Electronic Data Interchange (EDI) und Efficient Consumer Response (ECR) zur Optimierung des Prognosedatenaustauschs zwischen Handel und Herstellung. Die Kapitel verdeutlicht die Bedeutung von effizienten Informations- und Kommunikationsstrukturen für eine erfolgreiche Bedarfsprognose.
Schlüsselwörter
Bedarfsprognose, Konsumgüter, Prognoseverfahren, quantitative Methoden, qualitative Methoden, Bestandsoptimierung, Produktionsplanung, Produktlebenszyklus, Bullwhip-Effekt, ECR, Prognosedatenaustausch, Datenqualität, Prognosequalität.
Häufig gestellte Fragen zur Studienarbeit: Bedarfsprognose im Konsumgüterbereich
Was ist der Inhalt dieser Studienarbeit?
Diese Studienarbeit befasst sich umfassend mit der Bedarfsprognose im Konsumgüterbereich. Sie untersucht verschiedene Methoden der Bedarfsprognose, deren Anwendungsmöglichkeiten und zeigt Lösungsansätze für Probleme bei der Prognose auf. Die Arbeit analysiert Verlaufsformen des Bedarfs, die Eignung verschiedener Prognosemodelle und wichtige Faktoren für eine erfolgreiche Prognose. Sie beinhaltet ein Inhaltsverzeichnis, die Zielsetzung und Themenschwerpunkte, Kapitelzusammenfassungen und Schlüsselwörter.
Welche Verlaufsformen des Bedarfs werden behandelt?
Die Arbeit unterscheidet zwischen regelmäßigen (konstant, trendmäßig, saisonal, trend-saisonal) und unregelmäßigen (sporadisch) Verlaufsformen des Bedarfs. Sie analysiert die Ursachen für diese Verläufe und zeigt anhand von Beispielen und grafischen Darstellungen die verschiedenen Konstellationen auf. Die Unterscheidung ist entscheidend für die Auswahl geeigneter Prognosemethoden.
Welche Prognoseverfahren werden untersucht?
Die Studienarbeit beschreibt sowohl quantitative als auch qualitative Prognoseverfahren. Es werden Kriterien für die Wahl geeigneter Modelle, die Anforderungen an die Prognosedaten und die Bewertung der Prognosequalität anhand von Kennzahlen wie der mittleren quadratischen und absoluten Abweichung diskutiert.
Welche Anwendungsmöglichkeiten der Bedarfsprognose werden genannt?
Die Arbeit beschreibt detailliert verschiedene Anwendungsgebiete, darunter Bestandsoptimierung, Produktionsplanung und die Reduzierung des Bullwhip-Effekts. Es werden konkrete Beispiele gezeigt, wie genaue Prognosen zu effizienterer Ressourcenallokation und Kostenreduktion beitragen. Der Produktlebenszyklus wird ebenfalls im Kontext der Prognosefähigkeit diskutiert.
Welche Lösungsansätze zur Verbesserung der Prognosequalität werden vorgestellt?
Die Studienarbeit präsentiert Lösungsansätze zur Verbesserung der Prognosequalität, insbesondere den Einsatz von Electronic Data Interchange (EDI) und Efficient Consumer Response (ECR) zur Optimierung des Prognosedatenaustauschs zwischen Handel und Herstellung. Die Bedeutung effizienter Informations- und Kommunikationsstrukturen für eine erfolgreiche Bedarfsprognose wird hervorgehoben.
Welche Anforderungen werden an die Prognosedaten gestellt?
Die Arbeit beschreibt die Anforderungen an die Qualität und die Beschaffenheit der Prognosedaten. Eine gründliche Datenanalyse ist essentiell für die Erstellung zuverlässiger Prognosen. Die Kapitel 4 und 5 gehen detailliert auf die Datengewinnung, Datenhaltung und die technischen Voraussetzungen ein.
Welche Kennzahlen zur Bewertung der Prognosequalität werden verwendet?
Zur Bewertung der Prognosequalität werden die mittlere quadratische Abweichung und die mittlere absolute Abweichung verwendet. Diese Kennzahlen ermöglichen eine quantitative Beurteilung der Genauigkeit der Prognose.
Wie wird die praktische Durchführung einer Bedarfsprognose beschrieben?
Kapitel 5 beschreibt die praktische Durchführung einer Bedarfsprognose, einschließlich der notwendigen technischen Voraussetzungen, der Datengewinnung, der Datenhaltung, der möglichen Einsparpotentiale und der möglichen Schwierigkeiten bei der Durchführung. Die Beschreibung der technischen Voraussetzungen beinhaltet eine genaue Analyse der benötigten Software und Hardware.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Schlüsselwörter sind: Bedarfsprognose, Konsumgüter, Prognoseverfahren, quantitative Methoden, qualitative Methoden, Bestandsoptimierung, Produktionsplanung, Produktlebenszyklus, Bullwhip-Effekt, ECR, Prognosedatenaustausch, Datenqualität, Prognosequalität.
- Quote paper
- Michael Fitzek (Author), 2007, Bedarfsprognose in der Konsumgüterbranche, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/92522
