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Produktionsplanung in der Automobilindustrie > 04 Absatz- und Bedarfsplanung > Flashcards

04 Absatz- und Bedarfsplanung Flashcards

1
Q

Dilemma der Prognose

A
  • Schwankende Absatzmengen erschweren Prognosen und erfordern hochwertige Prognoseverfahren
  • Exakte Vorhersage der Zukunft unmöglich (Prognosegenauigkeit vs. Prognosekosten)
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2
Q

Zusammenhang von Prognose und Planung

A

Aufeinanderfolgende Prozess:

Vergangenheit- und Gegenwartsdaten –> Prognose –> Absatz-/Bedarfsprognose –> Planung –> Absatz-/Bedarfsplan

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3
Q

Prognose

A

Grundeinschätzung des zukünftigen Bedarfs auf Basis statistischer Methoden (Zeitreihenanalyse)

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4
Q

Planung

A

Auf der Prognose beruhende und im Konsens abgestimmte Bedarfseinschätzung, ergänzt um Managementvorgaben und Expertenwissen (ökon. Indikatoren, Produktlebenszyklen, Promotions)

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5
Q

Absatzplanung

  • Input (2)
  • Legt fest (3)
A

Input

  • Absatzerwartungen
  • Unternehmensziele

Legt fest

  • Absatzziele: Mengen von Produktarten auf den jeweiligen Märkten in Perioden (Liefer- und Absatzplan)
  • Absatzpolitische Maßnahmen
  • Absatzbudgets
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6
Q

Produktionsplanung

  • Input (2)
  • Legt fest (4)
A

Input

  • Absatzplan
  • Kapazitätsrestriktionen

Legt fest

  • Welche Kapazitäten sind in welchem Werk bereitzustellen?
  • Wie sollten die Kapazitäten bereitgestellt werden?
  • Was wird wann in welchem Werk in welcher Menge produziert?
  • Welche Vormaterialien sind hierzu bereitzustellen?
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7
Q

Arten der Bedarfsplanung

A
  • Verbrauchsgebundene Bedarfsplanung
  • Programmorientierte Bedarfsermittlung
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8
Q

Verbrauchsgebundene Bedardsplanung

  • Beschreibung
  • Vorteil
  • Nachteil
  • Eignung und Herangehensweise
A
  • Schätzung des zukünftigen Bedarfs durch Analyse der Vergangenheitsbedarfe
  • Vorteil: Geringer Aufwand
  • Nachteil: Geringe Genauigkeit
  • Geignet für geringwertige Komponenten
  • Zeitreihenanalyse
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9
Q

Programmorientierte Bedarfsermittlung

  • Beschreibung
  • Vorteil
  • Nachteil
  • Eignung und Herangehensweise
A
  • Basiert auf dem Produktionsprogramm (Primärbedarf) –> Sekundärbedarf leitet sich direkt aus Primärbedarf ab
  • Vorteil: Hohe Genauigkeit
  • Nachteil: Hoher Aufwand
  • Geeignet für hochwertige Komponenten
  • Stücklistenauflösung
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10
Q

Prognosemethoden - Schritte des Vorgehensmodells für univariate Modelle (5)

A
  • Untersuchung der charakteristischen Merkmale der Zeitreihe (historische Daten)
  • Auswahl eines geeigneten Prognosemodells
  • Schätzung der Koeffizienten des Prognosemodells
  • Laufende Anwendung des Prognosemodells (Berechnung der Prognosewerte)
  • Beobachtung und Analyse der Prognosegenauigkeit im Zeitablauf (Kennzahlen)
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11
Q

Prognosemethoden - Stochastische Modelle: Gleitender Durchschnitt

  • Definition
  • Kritik
A

Mittelwert der h neuesten Werte der Zeitreihe

Kritik:

  • Alle berücksichtigten Werte werden gleich bewertet
  • Die Anpassung an die. Reihenentwicklung ist langsam
  • Abhängig von h werden Zyklen gedämpft oder verschoben
  • Bei großem h konvergiert der Prognosewert gegen eine Konstante
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12
Q

Prognosemethoden - Stochastische Modelle: Exponentielle Glättung

  • Varianten
  • Definitionen
  • Kritik
A

Exponentielle Glättung 1. Ordnung

  • Annahme: Nachfrage schwankt zufällig um ein festes Niveau
  • Annahme eines konstanten Levels fehlerhaft bei Trend-behafteter Entwicklung

Kritik:

  • Prognose „hinkt“ Zeitreihe hinterher
  • Zu starke Glättung bei kleinem lambda

Exponentielle Glättung 2. Ordnung

  • Annahme: Linearer Nachfragetrend
  • Annahme eines linearen Nachfragetrends fehlerhaft bei Saisoneffekten

Exponentielle Glättung 3. Ordnung

  • Annahme: Saisonbehafteter linearer Nachfragetrend
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13
Q

Prognosemethoden - Stochastische Modelle: Lineare Regression

A

Approximation der Zeitreihe durch eine lineare Funktion (Einsatz anderer Arten der Regression bei nichtlinearem Verlauf)

Kritik:

  • Saisonzyklen werden vernachlässigt
  • Nur anwendbar, wenn ein dominanter linearer Trend vorliegt
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14
Q

Besonderheiten der Absatz- und Bedarfsplanung in der Automobilindustrie (6)

A
  • Mittel- bis langfristige Prognosen des Absatzes vollständig spezifizierter Varianten sind mit extremer Unsicherheit behaftet
  • Absatzprognose für Primärbedarfe findet auf aggregierter Basis statt
  • Sekundärbedarf muss dennoch detailliert geplant werden
  • Deterministische Stücklistenauflösung nur noch eingeschränkt nutzbar
  • Aggregierte Planung des Primärbedarfs: Prognose über Modelle, Ausstattung, Varianten, obwohl noch keine Aufträge vorliegen
  • Planungshorizonte vs. Datenverfügbarkeit: Ausstattung und Varianten müssen prognostiziert und geplant werden, obwohl spezifische Aufträge nicht vorliegen <-> spezifische Aufträge werden aufgrund der Vielzahl an Varianten aber für die Bestimmung des Sekundärbedarfs benötigt
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15
Q

Klassische Bedarfsplanung - Schritte

A
  1. Absatzprognose (detailliert)
  2. Absatzplanung/Produktionsplanung (detailliert)
  3. Primärbedarf (detailliert)
  4. (Sekundär-) Bedarfsplanung -> Stücklistenauflösung
  5. Sekundärbedarf (detailliert)
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16
Q

Bedarfsplanung Automobilindustrie - Schritte

A
  1. Absatzprognose (aggregiert)
  2. Absatzplanung/Produktionsplanung (aggregiert)
  3. Primärbedarf (aggregiert)
  4. (Sekundär-) Bedarfsplanung
  5. Sekundärbedarf (detailliert)
17
Q

Bedarfsplanung mittels BCT-Modell

A

Beim BCT-Modell wird der Sekundärbedarf aus kundenspezifischen Produktvarianten berechnet und intern auf eindeutige Sachnummern heruntergebrochen

18
Q

Lösungsansätze für die Absatz- und Bedarfsplanung in der Automobilindustrie

Erzeugung von virtuellen Aufträgen

  • Ebene
  • Lösungsansatz
  • Varianten
A

Ebene:
Produktebene

Lösungsansatz:
Erzeugung von virtuellen Aufträgen verkaufsfähiger Endprodukte (Primärbedarf) und Stücklistenauflösung

Varianten

  • Repräsentative Varianten (reale/ virtuelle Aufträge
  • Echtaufträge
19
Q

Lösungsansätze für die Absatz- und Bedarfsplanung in der Automobilindustrie

Planung von Coderegeln

  • Ebene
  • Lösungsansatz
  • Varianten
A

Ebene
Zwischenebene

Lösungsansatz
Planung von Coderegeln, dann Stücklistenauflösung

Varianten

  • Direkte Prognose von Coderegeln
  • Planung von Coderegeln durch Verarbeitung des aggregierten Primärbedarfs
20
Q

Lösungsansätze für die Absatz- und Bedarfsplanung in der Automobilindustrie

Direkte Prognose des Sekundärbedarfs

  • Ebene
  • Lösungsansatz
  • Varianten
A

Ebene
Technische Ebene

Lösungsansatz
Direkte Prognose und Planung des Sekundärbedarfes

Varianten
Bevorratungsebene

21
Q

Erzeugung von virtuellen Aufträgen

  • Kennzeichen
  • Vorteile (1)
  • Nachteile (3)
A

Kennzeichen:

  • Erzeugung von virtuellen Aufträgen verkaufsfähiger Endprodukte und Stücklistenauflösung
  • Menge entspricht aggregiertem Primärbedarf
  • „Naive“ Prognose

Vorteile

  • Reale Repräsentanten/Echtaufträge: Abhängigkeiten von Optionen werden berücksichtigt

Nachteile

  • Änderungen in der Nachfragestruktur werden nicht antizipiert
  • Sekundärbedarfsspektrum wird nicht vollständig abgedeckt
  • Künstliche Repräsentanten: Abhängigkeiten von Optionen werden nicht berücksichtigt
22
Q

Planung von Coderegeln

  • Kennzeichen
  • Vorteile (2)
  • Nachteile (2)
A

Kennzeichen:

  • Planung und Prognose auf Ebene der Codes/Coderegeln
  • Teilerelevante Coderegeln = Einbauregeln aller Positionen
  • Auftretenswahrscheinlichkeit der Coderegeln + Produktionsprogramm -> Prognose des Sekundärbedarfs

Vorteile

  • Abhängigkeiten von Optionen werden berücksichtigt
  • Deutlich geringere Anzahl zu prognostizierender Werte pro Periode als auf Produktebene

Nachteile

  • Änderungen in der Nachfragestruktur werden nicht antizipiert
  • Sekundärbedarfsspektrum wird nicht vollständig abgedeckt
23
Q

Direkte Prognose des Sekundärbedarfs

  • Kennzeichen
  • Vorteile (1)
  • Nachteile (2)
A

Kennzeichen:

  • Stochastische, verbrauchsgebundene Bedarfsermittlung
  • Keine Berücksichtigung des Primärbedarfes
  • Eigene Prognose für jedes Einzelteil

Vorteile

  • Einfacher Ansatz

Nachteile

  • Abhängigkeiten von Optionen werden nicht berücksichtigt -> ggf. Inkonsistenz
  • Fehlender Marktbezug

Produktionsplanung in der Automobilindustrie (11 decks)

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