Operatives Produktionsmanagement I - Absatzprognose VL4 Flashcards
Produktionsplanung und Steuerung (PPS)
Geschäftsplanung –> Aggregierte Planung –> (Haupt-) Produktionsprogrammplanung (MPS) –> Materialbedarfsplanung (MRP) –> Ablaufplanung
Aggregation: Zeitlich (Jahre vs. Stunden), Räumlich (Unternehmen vs. Maschine), Sachlich (Monetär vs. Arbeitsgang)
Die zwei Planungsebenen des mittelfristigen Produktionsprogrammes
I. Aggregierte Planung (Beschäftigungsglättung) - mittelfristiger Produktionsplan für Produkttypen, unternehmensweit, mehrere Werke
–> aggregierte Nachfrageprognosen und aggregierte Kapazitäten
II. Hauptproduktionsprogrammplanung (MPS)
Kurzfristiges - Hauptproduktions- programm für Endprodukte je Werk
–> detaillierte Nachfrageprognosen, (Kundenaufträge), detaillierte Kapazitäten, aktuelle Lagerbestände
Kennzeichen von Prognosen
- Vorhersagen sind gewöhnlich falsch (Zahlen suggerieren Sicherheit)
- basieren auf der Zeitstabilitätshypothese
- aggregierte Vorhersagen sind genauer als disaggregierte
- je länger der Prognosehorizont, umso ungenauer ist die Prognose
Prognoseprozesse
- Bestimmung Prognoseziel
- Festlegung Zeithorizont
- Auswahl Prognoseverfahren
- Erhebung Daten
- Erstellung Prognose
- Überwachung Prognose
Prognoseverfahren
- Qualitative Prognose
- Kausal Prognose
- Zeitreihenprognose
Qualitative Prognose
- Vertriebsschätzung
- Kundenbefragung
- Expertenmeinung
- Delphi Methode
Anwendung
- Werden eingesetzt, wenn keine Vergangenheitsdaten verfügbar sind oder diese Daten nicht zur Prognose geeignet sind.
Beispiel: Prognose der Nachfrage nach einer neuen Technologie
- Werden auch eingesetzt, um Kausal- und Zeitreihenprognosen anzupassen.
Beispiel: Berücksichtigung einer einmaligen Promotion bei Zeitreihenprognose
Vertriebsschätzung
Die Vertriebsmitarbeiter schätzen ihren
Absatz. Anschließend werden alle Schätzungen zum Gesamtabsatz aggregiert.
Vorteile
- Vertriebsmitarbeiter kennen Kunden gut und können daher zukünftige Nachfragen gut erheben
- Für existierende Produkte und Services zur kurz- und mittelfristigen Prognose gut geeignet
Nachteile
- Vertriebsmitarbeiter können dazu neigen, die Nachfrage zu über-/unterschätzen
- Durch Anreizsystem
- Durch Persönlichkeitsstruktur (Optimist
vs. Pessimist)
- Vertriebsmitarbeiter haben nicht immer
alle notwendigen Informationen
Kundenbefragung
Speziell bei Produkteinführungen (neue Automodelle) können potentielle Kunden über Ihre Meinung befragt werden.
Vorteile
- Systematisches und faktenbasiertes Verfahren
- Für existierende Produkte und Services zur kurz- und mittelfristigen Prognose gut geeignet
Nachteile
- Verlangt fundiertes Wissen und Können
- Aufwändig und teuer
- Bei geringer Rücklaufquote nicht immer aussagekräftig
Expertenmeinung
Ausgewiesene Experten werden zu Ihrer Meinung bezüglich neuer Technologien befragt.
Vorteile
- Wissen unterschiedlicher Funktionen wird zusammengefasst
- Personen, die das Wissen über zukünftige Entwicklungen haben, generieren auch die Prognose
- Für neue Produkte und Services zur mittel- und langfristigen Prognose gut geeignet
Nachteile
- Keine Einzelperson ist verantwortlich
- Risiko, dass Einzelne die Gruppe dominieren
- Bindet teures und knappes Personal
Delphi Methode
Erweiterung der einfachen Expertenbefragung um eine strukturierte Mehrfachbefragung.
Grundgedanke: Anonyme schriftliche Antworten fördern Ehrlichkeit und vermeiden, dass eine Gruppe von wenigen Mitgliedern dominiert wird
Vorteile
- Erzielt Konsens
- Für langfristige Prognosen gut geeignet
Nachteile
- Langsamer Prozess
- Experten sind nicht verantwortlich
Beurteilung der qualitativen Prognose
- Es ist schwer, ex-ante die Güte einer qualitativen Prognose einzuschätzen.
- geeignet, wenn…
1. keine oder wenige Daten verfügbar sind,
2. Strukturbrüche zu erwarten sind und/oder
3. der Prognosehorizont sehr groß ist. - Bei besonders kritischen Prognosen sollten sich quantitative und qualitative Prognosen gegenseitig ergänzen.
Zeitreihenprognose
- Konstantes Niveau - gleitender Durchschnitt, exponentielle Glättung
- Trend - Trendextrapolation, exponentielle Glättung zweiter Ordnung (Regressionsanalyse)
- Saisonalität - exponentielle Glättung dritter Ordnung
- Wachstum und Sättigung - Wachstums- und Sättigungsmodelle
Kurzfristige Absatzprognosen
- Zeitstabilitätshypothese (…die der Zeitreihe zugrunde liegende Struktur setzt sich auch in der Zukunft unverändert fort)
- Die Beobachtungswerte xt einer Zeitreihe sind Realisierungen einer Zufallsvariablen Xt.
Bewertung der Prognose
Ein gutes Prognosemodell liegt vor, falls
- das Niveau des Prognosefehlers um „0“ schwankt,
- geringe Über- und Unterschätzungen vorliegen.
