In der betriebswirtschaftlichen Praxis ist es fast unerlässlich, so gut und so weit es geht in die Zukunft zu planen. Zukünftige Nachfragegrößen sollten schon vor dem tatsächlichen Eintreffen bekannt sein, um die Produktion, insbesondere Materialbedarf, Maschinenbedarf, Lagerhaltung etc., im Vorfeld planen zu können. Die Genauigkeit der Bedarfsermittlung spielt dabei eine große Rolle, denn nach ihr richtet sich die Größe der Sicherheitsbestände in der Lagerhaltung. Das Ziel ist hierbei, die Sicherheitsbestände so klein wie möglich zu halten, damit möglichst wenig Finanzmittel vom Lager gebunden werden. 1 Andererseits ist es auch zu vermeiden, die Sicherheitsbestände zu klein werden zu lassen, weil sonst unter Umständen nicht geliefert, also der Bedarf nicht befriedigt werden kann, und auch dies kommt einem Verlust gleich. Es gilt darum, den Bedarf an den abzusetzenden Produkten möglichst exakt vorherzusagen. Darum hat die prognostische Primärbedarfsermittlung einen großen Stellenwert. Dabei gibt es eine große Anzahl verschiedener Verfahren. Die vorliegende Arbeit möchte einen Überblick über einige von ihnen geben und dabei auch Kriterien aufzeigen, nach denen einzelne Verfahren ausgewählt werden und später im Hinblick auf deren Genauigkeit überprüft werden können. Nach einigen einführenden Bemerkungen im ersten Kapitel und der Schaffung der begrifflichen Grundlagen im zweiten Kapitel, behandelt die vorliegende Arbeit in Kapitel 3 einige gängige prognostische Verfahren zur Primärbedarfsermittlung, wobei diese nach den Bedarfsverlaufsarten untergliedert sind. Es liegt in der Natur der Sache, dass bei Prognosen auch immer Abweichungen zwischen Prognosewerten und den tatsächlich realisierten Werten vorkommen. Daher werden im vierten Kapitel verschiedene Fehlermaße dargestellt und deren Nutzen für zukünftige weitere Prognosen aufgezeigt. Im fünften Kapitel werden die behandelten Themen abschließend zusammengefasst. 1 Vgl. Hackstein, R. (1989), S.133
Inhaltsverzeichnis
1. Einführung
1.1 Gegenstand und Zielsetzung der Arbeit
1.2 Aufbau der Arbeit
2. Begriffliche Grundlagen
2.1 Primärbedarf
2.2 Prognostische Verfahren
3. Bedarfsermittlung bei verschiedenen Bedarfsverlaufsarten
3.1 Bedarfsermittlung bei konstantem Bedarfsverlauf
3.1.1 Einfacher Mittelwert
3.1.2 Gleitender Mittelwert
3.1.3 Gewogene Mittelwerte
3.1.4 Exponentielle Glättung erster Ordnung
3.2 Bedarfsermittlung bei trendförmigem Bedarfsverlauf
3.2.1 Methode der kleinsten Quadrate
3.2.2 Exponentielle Glättung erster Ordnung mit Trendkorrektur
3.2.3 Exponentielle Glättung zweiter Ordnung
3.3 Bedarfsermittlung bei saisonalem Bedarfsverlauf
3.3.1 Anwendung der bisherigen Verfahren
3.3.2 Zeitreihendekomposition
3.3.3 Das Verfahren von Winters
3.4 Bedarfsermittlung bei sporadischem Bedarfsverlauf
3.4.1 Verfahren von Wedekind
3.4.2 Verfahren von Trux
4. Prognosefehler
4.1 Standardabweichung
4.2 Mittlere absolute Abweichung
4.3 Abweichungssignal
5. Zusammenfassung
Zielsetzung und thematische Schwerpunkte
Die Arbeit verfolgt das Ziel, einen umfassenden Überblick über verschiedene quantitative Prognoseverfahren zur Primärbedarfsermittlung zu geben und Kriterien für deren Auswahl sowie Genauigkeitsprüfung aufzuzeigen. Dabei liegt der Fokus auf der praxisrelevanten Anwendung stochastischer Methoden bei unterschiedlichen Bedarfsverläufen.
- Klassifizierung von Bedarfsverlaufsarten (konstant, trendförmig, saisonal, sporadisch)
- Analyse mathematisch-statistischer Verfahren zur Bedarfsvorhersage
- Untersuchung von Prognosefehlern und deren Ursachen
- Einsatz von Fehlermaßen und Kontrollsignalen zur Optimierung der Prognosegüte
Auszug aus dem Buch
3.1.2 Gleitender Mittelwert
Bei der Methode des gleitenden Mittelwertes wird ebenfalls ein arithmetisches Mittel gebildet. Jedoch finden hier, im Gegensatz zur Methode des einfachen Mittelwertes, Bedarfe aus weiter zurückliegenden Perioden keine Berücksichtigung mehr. Damit wird erreicht, dass eine schnellere Anpassung der Prognose an die aktuelle Bedarfssituation stattfinden kann. Der Vorhersagewert wird hier aus dem Durchschnitt der jeweils in den letzten n Perioden entstandenen Bedarfe gebildet.
Mit dem Parameter n kann die Reaktionsfähigkeit des Prognosewertes auf Bedarfsschwankungen gesteuert werden. Die Anpassung der Vorhersage an die aktuelle Bedarfssituation erfolgt umso schneller, je kleiner n dabei gewählt wurde. Die Anzahl der einbezogenen Perioden soll einerseits hinreichend groß sein, damit sich Zufallschwankungen ausgleichen können, andererseits aber auch hinreichend klein sein, damit grundsätzliche Änderungen der Bedarfswerte (Strukturveränderungen) erkannt werden können. Soll nun für die darauffolgende Periode (t+2) wieder eine Prognose erstellt werden, so wird der neue Bedarfswert mit berücksichtigt und der älteste entfällt. Es werden bei der Methode der gleitenden Durchschnitte jedoch alle für die Prognose verwendeten Werte mit der gleichen Gewichtung versehen.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einführung: Darstellung der Bedeutung von Prognosen für die Produktionsplanung und Definition des Ziels, geeignete Verfahren zur Primärbedarfsermittlung zu identifizieren.
2. Begriffliche Grundlagen: Abgrenzung von Primär-, Sekundär- und Tertiärbedarf sowie Unterscheidung zwischen qualitativen und quantitativen Prognosemethoden.
3. Bedarfsermittlung bei verschiedenen Bedarfsverlaufsarten: Detaillierte Vorstellung verschiedener mathematischer Verfahren, unterteilt nach konstantem, trendförmigem, saisonalem und sporadischem Verlauf.
4. Prognosefehler: Erläuterung der Bedeutung von Abweichungen zwischen Prognose und Realität sowie Einführung von Metriken zur Qualitätskontrolle wie Standardabweichung und Abweichungssignal.
5. Zusammenfassung: Resümee über die Notwendigkeit der Bedarfsverlaufsanalyse vor der Wahl des Prognoseverfahrens und der laufenden Überprüfung durch Fehlermaße.
Schlüsselwörter
Primärbedarfsermittlung, Prognoseverfahren, Bedarfsverlauf, Zeitreihenanalyse, Exponentielle Glättung, Mittelwertbildung, Prognosefehler, Standardabweichung, Mittlere absolute Abweichung, Abweichungssignal, Materialwirtschaft, Produktionsplanung, Stochastische Verfahren, Trendrechnung, Saisonkomponente
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit quantitativen Prognoseverfahren zur Ermittlung des Primärbedarfs in einem betriebswirtschaftlichen Produktionskontext.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder umfassen die Klassifizierung von Bedarfsverläufen, die mathematische Berechnung von Prognosewerten und die Analyse von Prognosefehlern zur Qualitätssicherung.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, dem Leser einen Überblick über gängige stochastische Verfahren zu geben und Kriterien für deren Auswahl und Bewertung in der Praxis bereitzustellen.
Welche wissenschaftliche Methode wird primär verwendet?
Es werden quantitativ-statistische Prognosemodelle analysiert, die auf Vergangenheitsdaten basieren, um zukünftige Bedarfswerte zu schätzen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Analyse spezifischer Prognoseverfahren, unterteilt nach den Bedarfsverläufen (konstant, trendförmig, saisonal, sporadisch), sowie eine detaillierte Diskussion zur Messung von Prognosefehlern.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Primärbedarfsermittlung, Prognoseverfahren, Zeitreihenanalyse, Exponentielle Glättung sowie verschiedene statistische Fehlermaße wie die mittlere absolute Abweichung.
Wie wird ein sporadischer Bedarfsverlauf mathematisch von einem regelmäßigen abgegrenzt?
Beim Verfahren von Trux wird hierfür ein Störpegel berechnet, der das Verhältnis aus mittlerer absoluter Abweichung und Mittelwert des Bedarfs darstellt; liegt dieser Wert über 0,5, spricht man von sporadischem Bedarf.
Warum ist die Wahl des Glättungsparameters bei der exponentiellen Glättung kritisch?
Der Parameter bestimmt, wie stark die jüngsten Bedarfsdaten gewichtet werden; eine zu hohe Wahl führt zu Überreaktionen bei Zufallsschwankungen, eine zu niedrige verhindert die rechtzeitige Anpassung an echte Strukturänderungen.
- Arbeit zitieren
- Michael Hörrmann (Autor:in), 2003, Primärbedarfsermittlung unter Einsatz prognostischer Verfahren, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/36712
