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2023 | OriginalPaper | Chapter

15. Bedarfsplanung

Was man braucht, wieviel man braucht, und wie oft

Authors : Jörg Ökonomou, Carsten Scherer

Published in: Quick Guide Rationalisierung von Inventur, Bestandskontrolle und -planung

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Was brauchen wir, wieviel, wann und wie oft. Kommt diese Frage vom Boss und man antwortet: Keine Ahnung – hat man ein Problem – auch, wenn es oft stimmt. Also müssen belastbare Grundlagen her. Auch eine Entscheidung unter Unsicherheit (klassischer BWL-Terminus) ist eine Entscheidung. Sie muss nur begründbar sein – falls es schiefgeht (niemand kann wirklich in die Zukunft schauen). Aber: Wer interne und externe Faktoren bei der Planung berücksichtigt, hat zumindest eine solide Grundlage. Und wenn dann noch ein potentes IT-System unterstützt – rein in den Sattel!

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Footnotes
1
SCM = Supply Chain Management (Lieferkettenmanagement).
 
2
Reservierungen sind hier nicht gemeint, sondern auf Perioden (verdichtete) Verbräuche.
 
3
Weitere qualitative statistische Aussagen sprengen den Rahmen dieses Werks.
 
4
Im Prinzip reichen schon zwei(!) Stützstellen, also Zeitpunkte mit Verbrauchsdaten, um eine Verbrauchsprognose zu erstellen. Das ist oft genauer(!) als viele manuelle Pläne in der Praxis!
 
5
Leider gibt es in der Praxis viele Zweifler in den Industrie- und Handelsunternehmen. „Was ich nicht selbst mit meinen Methoden geplant habe, glaube ich nicht!“ ist eine häufige Haltung von alteingesessenen Planern.
 
6
In der Praxis sind Monatsdaten insbesondere für die mittel- bis langfristigen Planungen relevant, da Wochen- und Tagesprognosen nur kürzere absolute Prognosehorizonte haben.
 
7
Der SiBest ist ein heikles Thema in Unternehmen, die keine systematischen Planungs- und Dispositionsverfahren einsetzen. Oft wird immer noch der SiBest nach „Bauchgefühl“ und/oder statisch gesetzt.
 
8
Die Praxis sieht in vielen, vielen Betrieben immer noch ganz anders aus, z. B. wird ohne Varianz geplant mit statischen „magischen“ SiBest.
 
12
Wenn der Trend konstant linear zunimmt, entsteht eine Parabel.
 
13
Auto-regressive Moving-Average-Prozesse der Ordnung p und q (ARMA(p,q)).
 
14
„Weißes Rauschen“ ist ein Begriff aus der Physik für nicht prognostizierbare, unkorrelierte Schwingungen. Weißes Rauschen wird gerne für prognosefreie Phänomene im Allgemeinen und auch hier verwendet.
 
15
Stand 2022.
 
16
Ein Neuron kann sehr grob mit einer Nervenzelle verglichen werden.
 
17
Eine Verbindung kann sehr grob mit einer Nervenbahn verglichen werden.
 
18
Die Situation ist hier gut vergleichbar mit Autonomes Fahren von KFZ. Das wird noch dauern, bis es wirklich funktioniert ….
 
19
Es gibt interessante spezielle Praxisanwendungen z. B. Tagesprognosen für Bäckereifilialen mit kurzem Prognosehorizont. Allerdings ist auch hier nicht klar, ob NN wirklich besser sind.
 
20
Im Fachjargon wird dieser Basisbedarf oft „Grundrauschen“ genannt, ebenfalls ein Fachbegriff aus der Physik.
 
21
Es kann vorkommen, dass der Basisverbrauch dann Null oder nahezu Null ist, d. h. die SKU kann dann theoretisch ohne Sicherheiten „gefahren“ werden, s. Auftragsorientierte Planung und Disposition in Abschn. „Genauigkeit der Bedarfsplanung und Sicherheitsbestand“.
 
22
„Monatliche Saisonerkennung“ uHinweise Verlag/Setzerei: nd „Jahressaisonalität“ haben hier die gleiche Bedeutung.
 
23
Ereignisplanung ist i. d. R. deutlich unsicherer und damit riskanter als Planung von Grundrauschen. Daher auch der starke temporäre Anstieg des SiBest.
 
24
Ein Großauftrag darf nicht wie ein normaler Auftrag einfach so vom Bestand verbraucht werden! Dafür ist der auf stochastischen Daten beruhende SiBest nicht geeignet.
 
25
ATP = Available To Promise.
 
26
Dieses Werk hat nicht den unmöglichen Anspruch alle Prognoseverfahren dieser Erde genau zu beschreiben.
 
Metadata
Title
Bedarfsplanung
Authors
Jörg Ökonomou
Carsten Scherer
Copyright Year
2023
Book
Quick Guide Rationalisierung von Inventur, Bestandskontrolle und -planung

Print ISBN: 978-3-658-38604-7

Electronic ISBN: 978-3-658-38605-4

Copyright Year: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-38605-4_15