3. Prognose Flashcards
Prognosen sind grundlegender Input für den _____ in Operations- und Supply Chain Management, da sie Information über die zukünftige _____ liefern.
Entscheidungsprozess; Nachfrage
Für was sind Prognosen essentiell?
Um festzulegen, wie viel Kapazität oder Angebot notwendig ist, um die Nachfrage befriedigen zu können
Wo ist die Prognose besonders wichtig?
Dort, wo zur Zeit der Planung noch keine tatsächlichen Kundenbestellungen vorliegen. Häufig wird auf Basis einer Kombination aus vorliegenden Bestellungen und prognostizierter Nachfrage gearbeitet.
Was sind die zwei wichtigsten Elemente bei der Prognose?
die erwartete Höhe der Nachfrage und die Genauigkeit der Prognose (wie hoch der Prognosefehler ist)
Für was sind kurzfristige Prognosen notwendig?
für den laufenden Betrieb
Für was sind langfristige Prognosen notwendig?
Sie sind ein wichtiges strategisches Planungstool.
Für welche Bereiche ist die Prognose die Basis?
Für Budgetierung, Kapazitätsplanung, Sales, Produktions- und Bestandsmanagement, Personalplanung, Einkauf usw.
Prognosen beeinflussen Aktivitäten innerhalb der _____ _____, im Accounting, Finance, HR, Marketing, Management Information Systems (MIS).
gesamten Organisation
Welche Eigenschaften besitzen alle Prognosen?
- Annahme, dass derselbe kausale Zusammenhang, der in der Vergangenheit existierte, auch in der Zukunft existieren wird.
- Prognosen sind nicht perfekt. Die tatsächlichen Zahlen weichen normalerweise von den vorhergesagten ab.
- Aggregierte Prognosen sind normalerweise von höherer Güte
- Je weiter man in die Zukunft blickt umso weniger verlässlich sind Prognosewerte.
- 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!)
Was macht eine gute Prognose aus?
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
Zu was können ungenaue/falsche Prognosen führen?
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!!)
In welchen Bereichen kommt es zu negativen Auswirkungen bei falscher oder ungenauer Prognosen?
Kundenservice und Profite
Wie kann an das Problem des Bullwhip Effects heran gegangen werden?
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
Erläutere den Prognoseprozess!
- Das Ziel der Prognose festlegen: Detaillierungsgrad, Ressourceneinsatz (Personal, Computing time, Budget), Genauigkeitsgrad
- Den Zeithorizont festlegen
- Die passenden Daten zusammentragen, bereinigen und analysieren
- Eine Prognosemethode auswählen
- Die Prognose ausführen
- Den Prognosefehler beobachten
Wie wird der Prognosefehler e(t) berechnet?
D(t) - F(t)
Nachfrage zum Zeitpunkt t - prognostizierte Nachfrage zum Zeeítpunkt t
Wenn der Prognosefehler kleiner als null ist, war die Prognose zu _____?
hoch
Wenn der Prognosefehler größer als null ist, war die Prognose zu _____?
niedrig
Welche zwei Prognosemethoden gibt es und nenne Beispiele.
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
Welche Zeitreihen gibt es?
Stationär/gleichbleibend
Trend
Saisonalität
Zyklen
Irreguläre Variationen
Zufällige Variationen
Erkläre in Bezug auf die naiven Methoden, die gleichbleibende Nachfrage und wie man diese berechnet!
der letzte Wert der Zeitreihe wird als Prognose für den nächsten verwendet
F(t)= D(t)-1
Erkläre in Bezug auf die naiven Methoden, die saisonale Nachfrage und wie man diese berechnet!
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)
Erkläre in Bezug auf die naiven Methoden, den Trend und wie man diese berechnet!
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)
Wie kann man die vergangene Nachfrage ermitteln?
gleitender Mittelwert
Gewichteter gleitender Mittelwert
exponentielle Glättung
Wie kann die stationäre Nachfrage ermittelt werden?
D(t) = µ + e(t)
wobei µ eine Konstante ist, e(t) der zufällige Fehler mit Mittelwert 0 und Varianz σ hoch 2
Wie wird der gleitende Mittelwert (moving average) berechnet?
D(i) = (1/n)*(D(t-n) + … + D(t-2) + D(t-1))
Der gleitende Mittelwert reagiert _____. Je ____ Perioden einbezogen werden, umso langsamer reagiert die Prognose.
langsam; mehr
Wie wird der gewichtete Mittelwert (weighted moving average) berechnet?
F(t) = w(t−n)(D(t−n)) + … + w(t−2)(D(t−2)) + w(t−1)*(D(t−1))
Summe aller Gewichtungen = 1
Methoden, die auf dem (gewichteten) Mittelwert basieren, _____ einem Trend _____
hinken, hinterher
Für Zeitreihen-Daten, die offensichtlich einen Trend aufweisen, sollte daher eine Methode gewählt werden, die dies abbilden kann zum Beispiel?
Holt´s Methode oder Lineare Regression
Für Daten die auf saisonale Unterschiede schließen lassen, sollte eine Methode gewählt werden, die diese Unterschiede abbilden kann zum Beispiel?
Winter´s Methode, Korrektur durch das Einbeziehen von Saisonalitätsfaktoren
Wenn andere/mehrere Einflussfaktoren zur Schätzung des Demand herangezogen werden sollen, kann auch _____ die Methode der Wahl sein
Regressionsanalyse
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.
Data Mining, Machine Learning
