In this article a regression function is described, that could be used for calculation of driving times of freight vehicles. This is especially helpful in connection with large numbers of data, which are necessary to calculate the usually yearly based contract volumes of road hauliers. Through the integration of this function in existing ERP systems, the transfer orders or even tours could be significantly assessed.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Zur Methodik
- 3 Regressionsrechnung
- 4 Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Zielsetzung dieses Beitrags ist die Entwicklung einer Regressionsfunktion zur näherungsweisen Ermittlung von Fahrzeiten im gewerblichen Güterkraftverkehr anhand gegebener Streckenentfernungen. Dies soll die Kalkulation von Jahreskontrakten, insbesondere bei großen Datenmengen, beschleunigen und die Integration in bestehende ERP-Systeme ermöglichen.
- Entwicklung einer Regressionsfunktion zur Fahrzeitberechnung
- Optimierung der Kalkulation von Transportkosten
- Integration der Funktion in bestehende ERP-Systeme
- Auswertung empirischer Daten mittels Regressionsrechnung
- Betrachtung der Herausforderungen durch steigende Kraftstoffkosten im Güterkraftverkehr
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 1 (Einleitung): Dieses Kapitel beschreibt den hohen Anteil des Straßengüterverkehrs am Transportaufkommen und die Herausforderungen für Transportunternehmen durch fallende Preise und steigende Kosten, insbesondere Kraftstoffkosten. Es wird die Bedeutung einer genauen Kalkulation des Auftragsvolumens hervorgehoben, wobei die Ermittlung von Fahrzeiten eine zentrale Rolle spielt.
Kapitel 2 (Zur Methodik): Dieses Kapitel erläutert die methodischen Grundlagen der Untersuchung. Es beschreibt die Verwendung verlässlicher Daten, beispielsweise durch Software wie PTV, und die Anwendung der Regressionsrechnung nach dem Kriterium der kleinsten Quadrate zur Bestimmung der Koeffizienten der Regressionsfunktion. Die Methode der kleinsten Quadrate und die Schätzung der Standardabweichung werden erklärt.
Schlüsselwörter
Regressionsfunktion, Fahrzeiten, Güterkraftverkehr, Transportkostenkalkulation, ERP-Systeme, Regressionsrechnung, Kraftstoffkosten, Datenanalyse, Methoden der kleinsten Quadrate, Standardabweichung.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Zweck der entwickelten Regressionsfunktion?
Die Funktion dient der näherungsweisen Ermittlung von Fahrzeiten im gewerblichen Güterkraftverkehr basierend auf Streckenentfernungen, um die Kalkulation von Transportkosten zu beschleunigen.
In welche Systeme kann die Funktion integriert werden?
Die Regressionsfunktion ist für die Integration in bestehende ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) konzipiert, um Transferaufträge und Touren effizienter zu bewerten.
Welche mathematische Methode liegt der Berechnung zugrunde?
Es wurde die Regressionsrechnung nach dem Kriterium der kleinsten Quadrate verwendet, um die Koeffizienten der Funktion zu bestimmen.
Warum ist eine genaue Fahrzeitermittlung für Speditionen heute so wichtig?
Aufgrund fallender Preise und steigender Kosten, insbesondere der Kraftstoffkosten, ist eine präzise Kalkulation des Auftragsvolumens für die Wettbewerbsfähigkeit unerlässlich.
Welche Datenquellen wurden für die Untersuchung herangezogen?
Die methodischen Grundlagen stützen sich auf verlässliche empirische Daten, die unter anderem mit Softwarelösungen wie PTV generiert wurden.
- Quote paper
- Dipl.-Wirt. Ing., Dipl.-Ing. Stephan Hens (Author), 2008, Regressionsfunktion zur Ermittlung von Fahrzeiten im gewerblichen Güterkraftverkehr, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/119716
