Modellbildung und Modellbewertung dargestellt an einem Beispiel der Produktionsplanung bei Sortenfertigung:
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1992
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INHALTSVERZEICHNIS
Verzeichnis der Abbildungen und Tabellen VII
I. KAPITEL: Einleitung 1
1 Problemstellung 1
2 Gang der Untersuchung 2
II. KAPITEL: Grundprobleme der Modellierung 4
1 Einleitung 4
* 2 Modell begriff 5
2.1 Darstellung des Grundmodells der Entscheidungs¬
theorie 8
j 2.2 Klassifikation von Entscheidungsmodellen 12
2.3 Verwendung von Modellen im Entscheidungsprozeß 15
3 Modellbildung 17
3.1 Wahl eines Realitätsausschnittes 19
3.2 Bildung des Realmodells 19
3.2.1 Sachliche Abgrenzung 20
3.2.1.1 Die Formulierung von Zielen als erster
Schritt der sachlichen Abgrenzung 21
3.2.1.2 Auswahl und Aufteilung von die Ziel¬
variablen beeinflussenden Größen 22
3.2.2 Zeitliche Abgrenzung 24
3.2.2.1 Die zeitliche Abgrenzung als Problem der
Fixierung von Horizonten 24
3.2.2.2 Bestimmung optimaler Horizonte 26
3.2.3 Aggregation 29
3.2.3.1 Der optimale Aggregationsgrad 32
3.2.3.2 Intertemporale Aggregation 33
3.3 Formalmodell und Lösungsverfahren 35
3.3.1 Zusammenhang zwischen Komplexion des Real¬
modells und der Eignung von Lösungsverfahren 37
II
3.3.2 Zusammenhang zwischen der Struktur des Real¬
modells und der Eignung von Lösungsverfahren 37
3.4 Modellösung 38
4 Schlußfolgerungen 39
III. KAPITEL: Möglichkeiten der Modellbewertung 40
1 Einleitung 40
2 Bewertungskriterien und Anwendungsbedingungen 43
2.1 Festlegung von Bewertungskriterien 43
2.2 Anwendungsbedingungen 48
3 Ermittlung der Ergebnisse 49
? 3.1 Tauglichkeit von Erklärungsmodellen zur Ermittlung
j von Ergebnissen 51
3.1.1 Ermittlung der Lösungsqualität 51
3.1.2 Ermittlung des Ressourcen bedarf s 52
3.1.2.1 Ressourcen bedarf in der Entwicklungs¬
phase 54
3.1.2.2 Ressourcen bedarf in der Einführungs¬
phase 56
3.1.2.3 Ressourcen bedarf während der Modell¬
anwendung . 56
3.2 Möglichkeiten der experimentellen Ergebnisermittlung 59
3.2.1 Simulation als Verfahren zur Ergebnisermittlung 60
3.2.1.1 Elemente der Simulation 60
3.2.1.2 Anwendungsgebiete der Simulation 61
3.2.1.3 Einsatzmöglichkeiten der Simulation zur
Ergebnisermittlung bei der Modellbewer¬
tung 63
3.2.2 Extrapolation als Verfahren zur Ergebnis¬
ermittlung 65
4 Bewertungsverfahren 66
4.1 Bewertung von Modellen mit Investitionsrechen¬
verfahren 69
4.1.1 Statische Verfahren 70
III
4.1.1.1 Kostenvergleichsrechnung 70
4.1.1.2 Rentabilitätsrechnung 75
4.1.1.3 Amortisationsrechnung 76
4.1.1.4 Verfahrensvergleich 78
4.1.1.5 Kritik der statischen Investitionsrechen¬
verfahren 80
4.1.2 Dynamische Verfahren 81
4.1.2.1 Kapitalwertmethode 82
4.1.2.2 Der interne Zinssatz 83
4.1.2.3 Dynamische Amortisationsrechnung 84
4.1.2.4 Verfahrensvergleich 85
4.1.2.5 Kritik der dynamischen Investitions¬
rechenverfahren 86
4.1.3 Ansätze zur Ermittlung der in Investitions¬
rechenverfahren zu berücksichtigenden Input
Daten 90
4.1.3.1 Der Ansatz von ANSELSTETTER 91
4.1.3.1.1 Analyse der Kosten 92
4.1.3.1.2 Analyse der Nutzeffekte 93
4.1.3.1.3 Kritik und Schlußfolgerungen 95
4.1.3.2 Der Ansatz von KETTNER/SCHARM ANN 96
4.1.3.2.1 Berechnung des Projektergeb¬
nisses 96
4.1.3.2.2 Bewertung 97
4.1.3.2.3 Kritik 99
4.1.3.3 Der Ansatz von POCSAY 99
7^ 4.2 Nutzwertanalyse in der Modellbewertung 100
4.2.1 Verfahrensschritte der Nutzwertanalyse 101
4.2.1.1 Bestimmung der Kriterien 102
4.2.1.2 Gewlchtung der Kriterien 103
4.2.1.3 Bestimmung der Teilnutzwerte 105
4.2.1.4 Nutzwertermittlung 107
IV
4.2.1.5 Beurteilung der Vorteilhaftigkeit 109
4.2.2 Tauglichkeit der Nutzwertanalyse zur Modell¬
bewertung 110
4.3 Berücksichtigung von Unsicherheit bei der Modell¬
bewertung 111
4.3.1 Risikoanalyse als Bewertungsverfahren 113
4.3.2 Tauglichkeit der Risikoanalyse zur Modellbe¬
wertung 116
4.4 Berücksichtigung von Unsicherheit und mehreren
Kriterien bei der ModelIbewertung 117
5 Zusammenfassung zur Modellbewertung 119
IV. KAPITEL: Entwicklung eines spezifischen Modells für die
Produktionsplanung bei Sortenfertigung 124
1 Problemabgrenzung 124
1.1 Ausgangssituation 124
1.2 Relevanter Realitätsausschnitt 126
2 Entwicklung des Realmodells 128
2.1 Sachliche Abgrenzung 128
2.1.1 Zielfunktion 129
2.1.2 Handiungsalternativen und Umweltzustände 131
2.2 Zeitliche Abgrenzung 135
2.3 Zusammenfassende Darstellung des Realmodells 136
3 Bildung des Formalmodells 139
3.1 Auswahl geeigneter Prognoseverfahren 139
3.1.1 Analyse der Zeitreihen 140
3.1.2 Verwendete Prognoseverfahren 145
3.1.2.1 Verfahren 1: Keine Prognose 145
3.1.2.2 Verfahren 2: Naive Prognose 146
3.1.2.3 Verfahren 3: Gleitende Durchschnitte 146
3.1.2.4 Verfahren 4: Exponentielle Glättung
erster Ordnung 147
V
3.2 Planungsverfahren 152
3.2.1 Eignung klassischer Planungsverfahren 152
3.2.1.1 Enumerationsverfahren 153
3.2.1.2 Lineare Planungsrechnung 156
3.2.1.3 Klassische Prioritätsregeln 162
3.2.2 Verwendete Planungsalgorithmen 165
3.2.2.1 Earliest first served Regel (EFS Regel) 166
3.2.2.2 Lowest first served Regel (LFS Regel) 168
3.2.2.3 Einlastung in rüstzeltminimaler Reihen¬
folge (R MIN Regel) 173
3.2.2.4 Einlastung in der Reihenfolge abnehmen¬
der Operationszeiten (LOZ Regel) 176
4 Programm zur Produktionsplanung bei Sortenfertigung und
stochastischer Nachfrage 177
4.1 Software Konzeption 177
4.2 Programmodule 179
4.2.1 Modul zur Datenerfassung und Verwaltung 181
4.2.2 Modul zur Produktionsplanung 182
4.2.3 Modul zur Analyse und Bewertung eingesetzter
bzw. einzusetzender Prognoseverfahren und
Planungsalgorithmen 184
4.3 Zusammenfassende Darstellung des Programms 188
V. KAPITEL: Bewertung von Kombinationen aus Prognose¬
verfahren und Planungsalgorithmen für die
Produktionsplanung bei Sortenfertigung 191
1 Zur Bewertung von Produktionsplanungsmodellen 191
2 Untersuchungsmethode 192
2.1 Bewertungskriterien und Anwendungsbedingungen 192
2.1.1 Auswahl der Bewertungskriterien 193
2.1.2 Interne Anwendungsbedingungen 196
2.1.3 Externe Anwendungsbedingungen 197
2.2 Ermittlung der Ergebnisse 199
!
VI
2.3 Durchführung der Bewertung 201
2.3.1 Nutzentransformation 202
2.3.2 Aggregation 203
2.3.3 Aufstellung der Präferenzordnung 205
3 Untersuchungsergebnisse 206
3.1 Bewertung der Planungsalgorithmen 206
3.1.1 Bewertung der EFS Regeln 207
3.1.2 Bewertung der LFS Regeln 212
3.1.3 Bewertung der R MIN Regeln 213
3.1.4 Bewertung der LOZ Regeln 215
3.1.5 Auswahl eines Planungsalgorithmus 216
3.2 Bewertung der Prognoseverfahren 218
3.3 Vergleich zwischen modellgestützter und nicht
modellgestützter Planung 222
3.4 Handlungsempfehlungen für die Produktions¬
planung im untersuchten Betrieb 226
VI. Kapitel: Schlußbetrachtung 229
Anhang: 231
IV.1: Stammdaten der Produkte 231
IV.2: Zeitreihen und Korrelogramme 233
IV.3: FluGdiagramme zur LFS Regel 263
V.1: Protokolle des Prognose und Planungsprogramms 267
V.2: Untersuchungsergebnisse 275
Verzeichnis der verwendeten Symbole 296
Literaturverzeichnis 300
Abkürzungsverzeichnis 319
VII
VERZEICHNIS DER ABBILDUNGEN UND TABELLEN
Abbildung 11,1: Erklärung und Prognose 6
Abbildung II.2: Transformation von Ursache Wirkungs
Beziehungen 7
Abbildung II.3: Klassen von Entscheidungsmodellen 14
Abbildung II.4: Phasenschema des Entscheidungsprozesses 16
Abbildung II.5: Beziehungen zwischen Entscheidungspro
zess und Entscheidungsmodell 17
Abbildung II.6: Modellierung 18
Abbildung II.7: Zeithorizonte nach BITZ 25
Abbildung II.8: Zahlungsreihen 27
Abbildung II.9: Klassifikation von Lösungsverfahren 35
Abbildung III.1: Bewertungszeitpunkte bzw. Zeiträume 50
Abbildung III.2: Vergleich von Software und Modell
Lebenszyklus 53
Abbildung III.3: Bewertungsprobleme 66
Abbildung III.4: Eigenschaften von Skalen 68
Abbildung III.5: Investitionsrechenverfahren 69
Abbildung III.6: Kostenvergleich beim Implementierungs¬
problem 73
Abbildung III.7: Kostenvergleich zwischen zwei Modellen 74
Abbildung III.8: Kostenvergleichsrechnung zur Risiko
und Erfolgsbeurteilung von Modellen 80
Abbildung III.9: Kosten Nutzen Analyse nach
ANSELSTETTER 92
Abbildung 111.10: Nutzeffekte im Fertigungsbereich 95
Abbildung 111.11: Berechnung des Projektergebnisses 97
Abbildung 111.12: Aufwands und Ertragsarten von EDV
Projekten 98 f.
Abbildung III. 13: Diskrete Transformationsfunktion 106
Abbildung 111.14: Stückweise konstante und stetige
Transformationsfunktion 107
Abbildung 111.15: Unsicherheitssituationen 112
Abbildung 111.16: Möglichkeiten zur Erfassung von
Unsicherheit 118
I
VIII
Abbildung IV. 1: Produkte 124
Abbildung IV.2: Varianten des Produktionsprozesses 125
Abbildung IV.3: Interdependenzen zwischen Betrieb und
Umwelt 127
Abbildung IV.4: Zu modellierende Bereiche 131
Abbildung IV.5: Prognoseverfahren 134
Abbildung IV.6: Informationsverarbeitung im Realmodell 137
Abbildung IV.7: Bestandsverläufe 167
Abbildung IV.8: Varianten der LFS Regel 172
Abbildung IV.9: Varianten der R MIN Regel 175
Abbildung IV.10: Programmstruktur 180
Abbildung IV.11: Datenstruktur 180
Abbildung IV.12: Datenkonstellation 181
Abbildung IV.13: Eingabemaske zur Erfassung der
Anaiyseparameter 185
Abbildung IV.14: Grundfunktionen des Programms 189
Abbildung IV.15: Validierung neuer Prognose und
Planungsverfahren 190
Abbildung V.1: Idealtypische Verläufe von Fehlmengen 195
Abbildung V.2: Bewertungverfahren 201
Abbildung V.3: Aggregationsverfahren 204
Tabelle IV. 1: Ergebnisse der Analyse der Auto¬
korrelationskoeffizienten 144
Tabelle IV.2: Beispiel für eine Funktion MQF(a) mit
zwei lokalen Minima 149
Tabelle IV.3: Mögliche Kombinationen der Ausprägung
von Abfüll und Umrüstvariablen 158
Tabelle IV.4: Ausgangsanordnung der Produkte
(R MIN Regel) 174
Tabelle IV.5: Verbesserte Anordnung der Produkte 175
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