Chapter 3 - Prognose Flashcards
Warum sind Prognosen ein grundlegender Input für den Entscheidungsprozess in Operations- und Supply Chain Management?
Weil sie Informationen über die zukünftige Nachfrage liefern.
Was kann man mit Prognosen festlegen?
Prognosen sind essentiell um festzulegen, wie viel Kapazität oder Angebot notwendig ist, um die Nachfrage befriedigen zu können. (Das Hauptziel von OM: match supply and demand).
Wo werden Prognosen besonders gebraucht?
Prognosen sind besonders wichtig dort, wo zur Zeit der Planung noch keine tatsächlichen Kundenbestellungen vorliegen.
Häufig wird auf Basis einer Kobination aus vorliegenden Bestellungen und prognostizierter Nachfrage gearbeitet.
Welche zwei wichtigen Elemente haben Prognosen?
1) Die erwartete Höhe der Nachfrage
2) Die Genauigkeit der Prognose (wie hoch der Prognosefehler ist)
Wann sind kurzfristige und wann langfristige Prognosen notwendig?
Prognosen werden für einen bestimmten Planungshorizont gemacht. Kurzfristige Prognosen sind notwendig für den laufenden Betrieb, langfristige Prognosen sind ein wichtiges strategisches Planungstool.
In diesem Kurs wird der Fokus auf die Prognose der Nachfrage gelegt, es werden aber auch viele andere Dinge prognostiziert (Profite, Revenues, Kosten, Produktivitätsänderungen,..)
Prognosen sind die Basis für Budgetierung, Kapazitätsplanung, Sales, Produktions- und Bestandsmanagement, Personalplanung, Einkauf usw.
Außerdem beeinflussen Prognosen Aktivitäten innerhalb der gesamten Organisation, im Accounting, Finance, HR, Marketing.
Welche Eigenschaften besitzen Prognosen?
1) Annahme, dass derslebe 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.
Es ist wichtig, dass Manager sich nicht allein auf Modelle verlassen. Ereignisse, die das Prognosemodell nicht berücksichtigen kann, können einen großen Einfluss auf die Nachfrage haben.
Was versteht man unter einer guten Prognose?
1) eine aktuelle Prognose.
2) eine genaue Prognose.
3) eine verlässliche Prognose.
4) eine schriftliche Prognose.
5) Die Prognose sollte in sinnvollen Einheiten sein.
6) Die Methode sollte einfach zu verstehen und einzusetzen sein.
7) Nutzen > Kosten
Was sind Folgen von ungenauen/falschen Prognosen?
1) Ungenaue/falsche Prognosen können zu Fehlmengen oder überschüssigen Mengen entlang der geamten Supply Chain führen.
2) Ungenaue/falsche Prognosen haben negative Auswirkungen nicht nur auf den Kundenservice, sondern auch auf Porfite.
3) Falsche Prognosen können zu temporärem Anstieg oder temporärer Reduktion von Bestellungen führen und können von der Supply Chain falsch verstanden werden.
Was ist der Bullwhip Effekt?
Der Bullwhip Effekt ist die Auswirkung von Nachfrageschwankungen über die gesamte Lieferkette hinweg.
Der Beginn des Effekts liegt beim Einzelhändler, da dieser als erster von einer Nachfrageschwankung am Markt erfährt. Bei einer Erhöhung der normalen Nachfrage beispielsweise sendet der Einzelhändler etwas zeitverzögert seinen gestiegenen Bedarf an den Großhändler. Dieser wiederum erhöht seinen Auftrag an das produzierende Unternehmen.
Erfahrungsgemäß bestellt der Großhändler allerdings nicht nur den Mehrbedarf, sondern gleichzeitig noch eine zusätzliche Sicherheitsmenge, um sienen Lagerbestand dauerhaft zu erhöhen und gegen einen eventuell bald noch höheren Bedarf abgesichert zu sein. Er geht also nicht nur von einer einmaligen Erhöhung der Nachfrage aus, sondern von einer ängerfristigen Nachfragesteigerung, auf die er sich zur Sicherung seiner Lieferbereitschaft dauerhaft einstellt.
Dieser Effekt der Mehrbestellungen zieht sich anschließend durch die gesamte Wertschöpfungskette, sodass auf der letzten Lieferantenstufe sehr hohe Bestellungen vorliegen, die das Maß der Nachfrageschwankung weit übertreffen. Die Schwingungen durch die Merhbestellungen nehmen mit jeder Stufe der SC zu.
Was sind Ursachen für den Bullwhip Effekt?
1) Verzögerte/ mangelnde Informationsweitergabe -> Kommunikationstechniken, direkte Informationsweitergabe
2) Falsches Bestellverhalten -> gleichmäßigere Bestellverteilung, sendungskonsolidierung
3) Preisschwankungen im Einzelhandel -> Informaion über Preisaktionen.
Wie kann an das Problem des Bullwhip Effekts herangegangen werden?
- Versuchen, die bestmögliche Prognose zu entwickeln.
- Collaborative Planung und Prognose gemeinsam mit wichtigen Supply Chain Partnern.
- Information Sharing mit den Partnern.
- Erhöung der Supply Chain Visibility (Echtzeitzugriff auf Sales und Bestandsinformation der Partner)
- Schnelle Kommunikation von schlechten Prognosen und Störungen.
Wie läuft ein Prognoseprozess ab?
1) Das Ziel der Prognose festlegen (Detaillierungsgrad, Resosurceneinsatz, 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.
Wie wird gemessen, ob die Prognose zu hoch oder zu niedrig ist?
e(t) = D(t) - F(t)
e(t) = Prognosefehler
D(t) = Nachfrage zum Zeitpunkt t
F(t) = prognostizierte Nachfrage zum Zeitpunkt t
wenn e(t) < 0 = Prognose zu hoch
wenn e(t) > 0 = Prognose zu niedrig
Wie wird Prognosequalität gemessen?
MAD Mean absolute deviation -> Mittlere absolute Abweichung: gibt an, wie weit eine Stichprobe im Mittel von ihrem Mittelpunkt abweicht.
MSE Mean squared error -> Mittlerer quadratischer Fehler: gibt an, wie sehr ein Punktschätzer um den zu schätzenden Wert streut.
MAPE Mean absolute percentage error -> Mittlerer absoluter prozentualer Fehler: Misst die Prognosegenauigkeit eines Modells.
