Demand planning
Unter Demand Planning versteht man vor allem den Einsatz quantitativer Prognoseverfahren.
Bei der Anwendung eines Prognoseverfahrens wird der in der
Vergangenheit beobachtete Bedarf eines Produkts
in die Zukunft extrapoliert.
Prognoseverfahren werden nicht nur zur Vorhersage des
Materialbedarfs eingesetzt. Sie kommen vor allem auch bei der Bereitstellung der Nachfragedaten für die
aggregierte Gesamtplanung und die Hauptproduktionsprogrammplanung zum Einsatz.
Prognoseverfahren bilden unter der Bezeichnung Demand Planning einen wichtigen Bestandteil der
Planungssysteme zur Supply Chain Optimierung (Advanced Planning Systems).
Die für die Prognose relevanten Daten eines Produkts sind
im folgenden Bild wiedergegeben.
Der Vergangenheitsbedarf
wird als eine Zeitreihe interpretiert, d.h. als eine zeitlich
geordnete Folge von Periodenbedarfsmengen. Bezeichnet man mit
$y_t$ die in der Periode $t$ beobachtete Bedarfsmenge, dann kann
die Zeitreihe der Periodenbedarfsmengen durch die geordnete
Folge ($y_1,y_2,...,y_t,...$) beschrieben werden. Dabei ist $y_t$ üblicherweise
die Summe aus verschiedenen Einzelbedarfen, die in der Periode $t$ aufgetreten sind.
Diese in der Praxis vorherrschende Sichtweise einer diskreten Zeitachse steht im
Widerspruch zu den Annahmen vieler
stochastischer Lagerhaltungsmodelle, in denen aus mathematischen Gründen
von einer kontinuierlichen Zeitachse ausgegangen wird.
Es
gibt eine große Anzahl von quantitativen
Prognosemethoden, deren Details ausführlich in der Literatur dokumentiert sind.
Eines der einfachsten Verfahren ist die exponentielle Glättung erster Ordnung, bei der der Prognosewert für die Periode $t+1$ am Ende der Periode $t$ als gewogener Durchschnitt aus dem Beobachtungswert der Periode $t$, $y_t$, und dem in der Vorperiode berechneten Prognosewert für die Periode $t$, $p_{t}$ bestimmt wird:
$p_{t+1}= \alpha \cdot y_t + (1-\alpha) \cdot p_t$
Dieses Verfahren eignet sich nur für stationären Bedarf, wird in der Praxis unkorrekterweise oft auch für trendförmigen Bedarf eingesetzt.
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Literatur: |
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Autor |
Titel |
Anmerkung |
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Tempelmeier, H. |
Material-Logistik, 6. Aufl., Berlin
(Springer) 2005 |
siehe Kapitel C dieses Buches; hier werden beschreibt
fast alle Prognoseverfahren dargestellt, die im SCM-System
der SAP verfügbar sind
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Letzte Änderung: 16.04.2008 |