3. Prognose

Question 1

Prognosen sind grundlegender Input für den _____ in Operations- und Supply Chain Management, da sie Information über die zukünftige _____ liefern.

Answer 1

Entscheidungsprozess; Nachfrage

Question 2

Für was sind Prognosen essentiell?

Answer 2

Um festzulegen, wie viel Kapazität oder Angebot notwendig ist, um die Nachfrage befriedigen zu können

Question 3

Wo ist die Prognose besonders wichtig?

Answer 3

Dort, wo zur Zeit der Planung noch keine tatsächlichen Kundenbestellungen vorliegen. Häufig wird auf Basis einer Kombination aus vorliegenden Bestellungen und prognostizierter Nachfrage gearbeitet.

Question 4

Was sind die zwei wichtigsten Elemente bei der Prognose?

Answer 4

die erwartete Höhe der Nachfrage und die Genauigkeit der Prognose (wie hoch der Prognosefehler ist)

Question 5

Für was sind kurzfristige Prognosen notwendig?

Answer 5

für den laufenden Betrieb

Question 6

Für was sind langfristige Prognosen notwendig?

Answer 6

Sie sind ein wichtiges strategisches Planungstool.

Question 7

Für welche Bereiche ist die Prognose die Basis?

Answer 7

Für Budgetierung, Kapazitätsplanung, Sales, Produktions- und Bestandsmanagement, Personalplanung, Einkauf usw.

Question 8

Prognosen beeinflussen Aktivitäten innerhalb der _____ _____, im Accounting, Finance, HR, Marketing, Management Information Systems (MIS).

Answer 8

gesamten Organisation

Question 9

Welche Eigenschaften besitzen alle Prognosen?

Answer 9

1. Annahme, dass derselbe kausale Zusammenhang, der in der Vergangenheit existierte, auch in der Zukunft existieren wird.
2. Prognosen sind nicht perfekt. Die tatsächlichen Zahlen weichen normalerweise von den vorhergesagten ab.
3. Aggregierte Prognosen sind normalerweise von höherer Güte
4. Je weiter man in die Zukunft blickt umso weniger verlässlich sind Prognosewerte.
5. Prognosen sollen nicht anstelle von bereits vorliegender Information verwendet werden

(Manager dürfen sich nicht allein auf Modelle verlassen. Ereignisse, die das Prognosemodell nicht berücksichtigt/ berücksichtigen kann, können großen Einfluss auf die Nachfrage haben!)

Question 10

Was macht eine gute Prognose aus?

Answer 10

aktuell
so genau wie möglich
verlässlich
in sinnvollen Einheiten sein
schriftlich
Methode sollte einfach zu verstehen und einzusetzen sein
Nutzen sollte größer als seine Kosten sein

Question 11

Zu was können ungenaue/falsche Prognosen führen?

Answer 11

Zu Fehlmengen oder überschüssigen Mengen entlang der gesamten Supply Chain
können zu temporären Anstieg oder Reduktion von Bestellungen führen und können von der Supply Chain falsch verstanden werden. (Bullwhip Effect!!)

Question 12

In welchen Bereichen kommt es zu negativen Auswirkungen bei falscher oder ungenauer Prognosen?

Answer 12

Kundenservice und Profite

Question 13

Wie kann an das Problem des Bullwhip Effects heran gegangen werden?

Answer 13

Versuchen die bestmögliche Prognose zu entwickeln
Collaborative Planung und Prognose gemeinsam mit wichtigen Supply Chain Partnern
Information Sharing mit den Partnern
Erhöhung der Supply Chain Visibility (Echtzeitzugriff auf Sales und Bestandsinformation der Partner)
Schnelle Kommunikation von schlechten Prognosen und Störungen

Question 14

Erläutere den Prognoseprozess!

Answer 14

1. Das Ziel der Prognose festlegen: Detaillierungsgrad, Ressourceneinsatz (Personal, Computing time, Budget), Genauigkeitsgrad
2. Den Zeithorizont festlegen
3. Die passenden Daten zusammentragen, bereinigen und analysieren
4. Eine Prognosemethode auswählen
5. Die Prognose ausführen
6. Den Prognosefehler beobachten

Question 15

Wie wird der Prognosefehler e(t) berechnet?

Answer 15

D(t) - F(t)
Nachfrage zum Zeitpunkt t - prognostizierte Nachfrage zum Zeeítpunkt t

Question 16

Wenn der Prognosefehler kleiner als null ist, war die Prognose zu _____?

Answer 16

hoch

Question 17

Wenn der Prognosefehler größer als null ist, war die Prognose zu _____?

Answer 17

niedrig

Question 18

Welche zwei Prognosemethoden gibt es und nenne Beispiele.

Answer 18

Qualitative Methode: Kundenumfragen, Expertenpanels, Executive Opinions (Einschätzungen des Managements), Salesforce Opinions (haben direkten Kundenkontakt), Delphi Methode (iterativer Prozess auf Basis von Fragebögen, bis Einigkeit erzielt wird)
Quantitative Methoden: Zeitreihen basiert (gleitender Mittelwert, gewichteter Mittelwert, exponentielle Glättung, Holt, Winters), Regression, Simulation

Question 19

Welche Zeitreihen gibt es?

Answer 19

Stationär/gleichbleibend
Trend
Saisonalität
Zyklen
Irreguläre Variationen
Zufällige Variationen

Question 20

Erkläre in Bezug auf die naiven Methoden, die gleichbleibende Nachfrage und wie man diese berechnet!

Answer 20

der letzte Wert der Zeitreihe wird als Prognose für den nächsten verwendet
F(t)= D(t)-1

Question 21

Erkläre in Bezug auf die naiven Methoden, die saisonale Nachfrage und wie man diese berechnet!

Answer 21

der Wert der Nachfrage in derselben Periode der Saison wird als Prognose für den nächsten verwendet. Annnahme: p Perioden pro Saison. (F(t) = D(t-p)

Question 22

Erkläre in Bezug auf die naiven Methoden, den Trend und wie man diese berechnet!

Answer 22

die Differnez zwischen den letzten beiden Perioden wird zum aktuellen Wert hinzugezählt
F(t)= D(t-1) + T(0)
T(0) = D(t-1) - D(t-2)

Question 23

Wie kann man die vergangene Nachfrage ermitteln?

Answer 23

gleitender Mittelwert
Gewichteter gleitender Mittelwert
exponentielle Glättung

Question 24

Wie kann die stationäre Nachfrage ermittelt werden?

Answer 24

D(t) = µ + e(t)
wobei µ eine Konstante ist, e(t) der zufällige Fehler mit Mittelwert 0 und Varianz σ hoch 2

Question 25

Wie wird der gleitende Mittelwert (moving average) berechnet?

Answer 25

D(i) = (1/n)*(D(t-n) + … + D(t-2) + D(t-1))

Question 26

Der gleitende Mittelwert reagiert _____. Je ____ Perioden einbezogen werden, umso langsamer reagiert die Prognose.

Answer 26

langsam; mehr

Question 27

Wie wird der gewichtete Mittelwert (weighted moving average) berechnet?

Answer 27

F(t) = w(t−n)(D(t−n)) + … + w(t−2)(D(t−2)) + w(t−1)*(D(t−1))
Summe aller Gewichtungen = 1

Question 28

Methoden, die auf dem (gewichteten) Mittelwert basieren, _____ einem Trend _____

Answer 28

hinken, hinterher

Question 29

Für Zeitreihen-Daten, die offensichtlich einen Trend aufweisen, sollte daher eine Methode gewählt werden, die dies abbilden kann zum Beispiel?

Answer 29

Holt´s Methode oder Lineare Regression

Question 30

Für Daten die auf saisonale Unterschiede schließen lassen, sollte eine Methode gewählt werden, die diese Unterschiede abbilden kann zum Beispiel?

Answer 30

Winter´s Methode, Korrektur durch das Einbeziehen von Saisonalitätsfaktoren

Question 31

Wenn andere/mehrere Einflussfaktoren zur Schätzung des Demand herangezogen werden sollen, kann auch _____ die Methode der Wahl sein

Answer 31

Regressionsanalyse

Question 32

Methoden des _____ _____ und _____ _____ spielen im Bereich der Prognose eine immer größere Rolle (nicht nur der Demand muss prognostiziert werden, sondern z.B. auch die Wahrscheinlichkeit, ob ein Kunde durch ein gezieltes Angebot seinen Vertrag verlängert.

Answer 32

Data Mining, Machine Learning