In den letzten Jahren wurde innerhalb des zyklischen Berichtswesens für die Geschäftsleitung der INBITEC GmbH wiederholt festgestellt, daß die Lagerbestände durchschnittlich viel zu hoch waren. Diese hätten jährlich 20 - 25 % geringer sein können. Das betraf das Verkaufslager und auch das Ersatzteillager. Auf der anderen Seite gab es jedoch immer wieder Zeiten, in denen die Verkaufsnachfrage
plötzlich so groß war, daß die Lagerbestände nicht nur unter den sogenannten Minimalbestand fielen, sondern komplett erschöpft waren. Verbunden war dieser Zustand dann mit erheblichen Beschaffungsproblemen. Das bezieht sich sowohl auf den zeitlichen
Aspekt als auch darauf, daß günstige Einkaufsquellen und Rabatte nicht genutzt werden konnten. Hinzu kommen noch eine Reihe anderer Probleme: Auf Grund der personellen Engpässe im Verkauf und im Service mußten Mitarbeiter aus anderen Bereichen eingesetzt werden. Auch ist in diesem Zusammenhang der Aspekt der Kundenunzufriedenheit und des Kundenverlustes nicht zu unterschätzen.
Alles in allem waren dies stets Situationen, die von kurzfristiger operativer „Schadensbekämpfung“ gekennzeichnet waren.
Auffällig ist auch noch der Umstand, daß solche Abverkaufsspitzen über die vergangenen Jahre mit mehr oder weniger Regelmäßigkeit eintraten. Es stellt sich somit an dieser Stelle die Frage, ob auf der Grundlage einer verbesserten Prognoseerstellung eine längerfristige strategische Absatzplanung, und damit verbundene
Lager- und auch Personalplanung, möglich ist.

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Inhaltsverzeichnis

1 Ausgangssituation
2 Spezifikation und Bedeutung der Problematik
3 Prognose und Prognosemethoden
- 3.1 Qualitative Prognosemethoden
- 3.2 Quantitative Prognosemethoden
  - 3.2.1 Klassisches Komponentenmodell von Zeitreihen
  - 3.2.2 Prognoseverfahren
    - 3.2.2.1 Freihandverfahren
    - 3.2.2.2 Verfahren der gleitenden Durchschnitte
    - 3.2.2.3 Exponentielle Glättung
    - 3.2.2.4 Trendextrapolation
    - 3.2.2.5 Verfahren zur Saisonbestimmung
  - 3.2.3 Bewertung
4 Moderne Prognosemethode - Künstliches Neuronales Netz
- 4.1 Historischer Überblick
- 4.2 Eigenschaften und Vorteile
- 4.3 Funktionsprinzip
  - 4.3.1 Biologisches Vorbild
  - 4.3.2 Aufbau
    - 4.3.2.1 Künstliches Neuron
    - 4.3.2.2 Topologie
  - 4.3.3 Lernverfahren
5 Datenanalyse und Prognoseerstellung mit einem Künstlichen Neuronalen Netz
6 Bewertung und Potential der Methode Künstliches Neuronales Netz
7 Wirtschaftliche Betrachtung

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Diplomarbeit untersucht die Verbesserung von Absatzprognosen für Handelsprodukte in kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) mithilfe künstlicher neuronaler Netze. Ziel ist es, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Prognosen zu steigern und somit die Entscheidungsfindung in KMU zu unterstützen.

Analyse klassischer und moderner Prognosemethoden
Anwendung künstlicher neuronaler Netze zur Prognoseerstellung
Bewertung der Genauigkeit und des Potentials neuronaler Netze im Vergleich zu traditionellen Methoden
Datenaufbereitung und -vorverarbeitung für die Anwendung neuronaler Netze
Wirtschaftliche Betrachtung der Ergebnisse und Implikationen für KMU

Zusammenfassung der Kapitel

1 Ausgangssituation: Dieses Kapitel beschreibt den Ausgangspunkt der Arbeit und die Problematik ungenauer Absatzprognosen in KMU. Es werden die Herausforderungen und die Notwendigkeit genauer Prognosen für eine erfolgreiche Unternehmensführung beleuchtet. Die Bedeutung präziser Absatzvorhersagen für die strategische Planung, die optimale Ressourcenallokation und die Minimierung von Lagerhaltungskosten wird hervorgehoben. Es wird ein Überblick über den aktuellen Stand der Prognosemethoden in KMU gegeben und der Bedarf an verbesserten Verfahren herausgestellt.

2 Spezifikation und Bedeutung der Problematik: Dieses Kapitel spezifiziert die Problematik ungenauer Absatzprognosen in KMU detaillierter. Es werden die negativen Konsequenzen unpräziser Prognosen auf die Rentabilität, Wettbewerbsfähigkeit und das Überleben von KMU analysiert. Hierbei werden sowohl quantitative als auch qualitative Aspekte berücksichtigt. Es wird auf die Besonderheiten von KMU im Vergleich zu großen Unternehmen eingegangen und die spezifischen Herausforderungen bei der Prognoseerstellung in diesem Kontext dargestellt. Mögliche Ursachen für ungenaue Prognosen werden untersucht.

3 Prognose und Prognosemethoden: Dieses Kapitel liefert einen umfassenden Überblick über verschiedene Prognosemethoden. Es unterscheidet zwischen qualitativen und quantitativen Verfahren und erläutert deren Vor- und Nachteile. Die quantitativen Methoden werden detailliert beschrieben, einschließlich der Verfahren der gleitenden Durchschnitte, der exponentiellen Glättung und der Trendextrapolation. Die jeweiligen Berechnungsmethoden werden erklärt und die Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Kontexten beleuchtet. Es wird eine kritische Bewertung der verschiedenen Verfahren vorgenommen und deren Eignung für die Prognose von Absatzzahlen in KMU diskutiert.

4 Moderne Prognosemethode - Künstliches Neuronales Netz: Dieses Kapitel führt in die Thematik der künstlichen neuronalen Netze ein. Es beginnt mit einem historischen Überblick und beschreibt die Eigenschaften und Vorteile dieser Methode im Vergleich zu traditionellen Verfahren. Das Funktionsprinzip wird detailliert erläutert, beginnend mit dem biologischen Vorbild bis hin zum Aufbau und den Lernverfahren. Die Architektur und die verschiedenen Parameter künstlicher neuronaler Netze werden erklärt. Der Fokus liegt auf der Eignung dieser Technologie für die Prognose von Absatzzahlen.

5 Datenanalyse und Prognoseerstellung mit einem Künstlichen Neuronalen Netz: Dieses Kapitel beschreibt die praktische Anwendung künstlicher neuronaler Netze zur Prognoseerstellung. Es behandelt die Datenaufbereitung und -vorverarbeitung, die Wahl der Netzwerkarchitektur und die Parametrierung des Netzwerks. Die Validierung der Prognosegenauigkeit mithilfe von Trainings- und Testergebnissen wird detailliert dargestellt. Es werden die Ergebnisse der Prognoseerstellung präsentiert und deren Genauigkeit analysiert. Die Kapitel beschreibt den gesamten Prozess von der Datenbeschaffung bis zur Ergebnisinterpretation.

6 Bewertung und Potential der Methode Künstliches Neuronales Netz: Dieses Kapitel bewertet die Ergebnisse der Prognoseerstellung mit künstlichen neuronalen Netzen und analysiert das Potential dieser Methode für die Verbesserung von Absatzprognosen in KMU. Es wird ein Vergleich zu den traditionellen Methoden durchgeführt und die Stärken und Schwächen der neuronalen Netze diskutiert. Die Kapitel beleuchtet die Anwendbarkeit der Methode in der Praxis und gibt Hinweise für eine erfolgreiche Implementierung in KMU.

7 Wirtschaftliche Betrachtung: Dieses Kapitel bewertet die wirtschaftliche Tragfähigkeit und den Nutzen des Einsatzes Künstlicher Neuronaler Netze zur Verbesserung der Absatzprognosen in KMU. Es analysiert die Kosten-Nutzen-Relation des Ansatzes und zeigt mögliche Einsparungen und Effizienzsteigerungen auf.

Schlüsselwörter

Absatzprognose, Künstliche Neuronale Netze, Klein- und Mittelbetriebe (KMU), Zeitreihenanalyse, Prognoseverfahren, Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Wirtschaftlichkeit, Genauigkeit, Validierung.

Häufig gestellte Fragen zur Diplomarbeit: Absatzprognosen in KMU mit Künstlichen Neuronalen Netzen

Was ist das Thema der Diplomarbeit?

Die Diplomarbeit untersucht die Verbesserung von Absatzprognosen für Handelsprodukte in kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) mithilfe künstlicher neuronaler Netze. Ziel ist die Steigerung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Prognosen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in KMU.

Welche Methoden werden in der Arbeit verglichen?

Die Arbeit vergleicht klassische und moderne Prognosemethoden. Zu den klassischen Methoden gehören qualitative und quantitative Verfahren wie gleitende Durchschnitte, exponentielle Glättung und Trendextrapolation. Die moderne Methode ist das Künstliche Neuronale Netz (KNN).

Wie ist die Arbeit strukturiert?

Die Arbeit gliedert sich in sieben Kapitel: Ausgangssituation, Spezifikation der Problematik, Überblick über Prognosemethoden, Einführung in KNN, Datenanalyse und Prognoseerstellung mit KNN, Bewertung und Potential von KNN, und eine wirtschaftliche Betrachtung.

Welche Vorteile bieten Künstliche Neuronale Netze für Absatzprognosen?

Künstliche Neuronale Netze bieten im Vergleich zu traditionellen Methoden potenziell höhere Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der Absatzprognose. Sie können komplexe Muster und Zusammenhänge in den Daten erkennen, die klassische Verfahren übersehen könnten.

Wie werden die Ergebnisse der Prognose bewertet?

Die Genauigkeit der Prognosen wird durch den Vergleich von Trainings- und Testergebnissen validiert. Die Arbeit vergleicht die Ergebnisse des KNN mit denen traditioneller Methoden und analysiert Stärken und Schwächen beider Ansätze.

Welche Daten werden für die Prognose verwendet?

Die Arbeit beschreibt den gesamten Prozess der Datenaufbereitung und -vorverarbeitung für die Anwendung neuronaler Netze. Die genauen Datentypen werden im Detail im Kapitel zur Datenanalyse und Prognoseerstellung erläutert.

Welche wirtschaftlichen Aspekte werden betrachtet?

Die wirtschaftliche Betrachtung umfasst die Kosten-Nutzen-Relation des Einsatzes von KNN, mögliche Einsparungen (z.B. durch geringere Lagerhaltungskosten) und Effizienzsteigerungen durch genauere Prognosen.

Welche Herausforderungen gibt es bei der Anwendung von KNN in KMU?

Die Arbeit diskutiert die Herausforderungen bei der Implementierung von KNN in KMU, einschließlich der Datenverfügbarkeit, der Datenqualität und des benötigten technischen Know-hows. Sie bietet auch Hinweise für eine erfolgreiche Implementierung.

Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit am besten?