Prognosen und Segmentierung in der Supply Chain: ein Vorgehensmodell zur Reduktion der Unsicherheit
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
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2000
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsüberblick
1 Einleitung 1
1.1 Problemstellung 1
1.2 Bezugsrahmen, Forschungsfrage und Zielsetzung der Arbeit 20
1.3 Forschungskonzeption und Vorgehensweise 24
1.4 Aufbau der Arbeit 31
1.5 Definitionen der Begriffe 32
1.6 Zusammenfassung 38
2 Theoretisches Grundmodell des Prognostizieren« 39
2.1 Stand der Wissenschaft 39
2.2 Theoretische Grundlagen der Arbeit 46
2.3 Systemtheorie 50
2.4 Spieltheorie 74
2.5 Die Transaktionskostentheorie 99
2.6 Zusammenfassung 106
3 Gestaltungsrahmen des Prognostizieren in Supply Chains 107
3.1 Situationsspezifisches Vorgehen durch Segmentierung 107
3.2 Dimensionen der Unsicherheit der Prognoseerstellung 111
3.3 Gestaltung des Rahmens zur Reduktion der Unsicherheit 127
3.4 Zusammenfassung 160
4 Gestaltungsempfehlungen zum Prognostizieren 161
4.1 Vorgehensmodell zur Erstellung von Prognosen 161
4.2 Parameter der Erstellung von Prognosen 162
4.3 Fallbeispiele und Empfehlungen zur Gestaltung der Parameter 211
4.4 Analyse der Parameterspezifikation 218
4.5 Organisation der Rahmenbedingungen erfolgreicher Prognosen 227
4.6 Kontinuierliche Verbesserung von Prognosen durch Feedback 248
j^ Inhaltsüberblick
4.7 Checkliste und Empfehlungen für erfolgreiche Prognosen 256
4.8 Zusammenfassung 260
5 Zusammenfassung 261
5.1 Ergebnisse der Forschung 261
5.2 Offene Fragen und Forschungsdefizite 263
5.3 Ausblick 264
Literaturverzeichnis.. .—.—. .—..—..— 269
Anhane 295
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsüberblick I
Inhaltsverzeichnis III
Abbildungsverzeichnis VI
Abkürzungsverzeichnis X
1 Einleitung 1
1.1 Problemstellung 1
1.1.1 Prognosen im Unternehmen 10
1.1.2 Prognosen und Supply Chain Management 13
1.1.3 Prognosen und Segmentierung 19
1.2 Bezugsrahmen, Forschungsfrage und Zielsetzung der Arbeit 20
1.3 Forschungskonzeption und Vorgehensweise 24
1.3.1 Forschungskonzeption 24
1.3.2 Forschungsmethodisches Vorgehen 26
1.4 Aufbau der Arbeit 31
1.5 Definitionen der Begriffe 32
1.6 Zusammenfassung 38
2 Theoretisches Grundmodell des Prognostizierens 39
2.1 Stand der Wissenschaft 39
2.1.1 Existierende Ansätze des Prognostizierens in Supply Chains 39
2.1.2 Defizite der existierenden Ansätze 45
2.2 Theoretische Grundlagen der Arbeit 46
2.2.1 Anforderungen an relevante Theorien 47
2.2.2 Auswahl der Theorien 47
2.3 Systemtheorie 50
2.3.1 Grundlagen und Zielsetzung der Systemtheorie 50
2.3.2 Systemdynamik als Ausprägung der Systemtheorie 54
I Inhaltsverzeichnis
2.3.3 Forrester Effekt in Supply Chains als Ausprägung der
Systemdynamik 60
2.3.4 Exkurs: Der Forrester Effekt im Beer Game 71
2.3.5 Anwendung der Systemtheorie für das Prognostizieren 73
2.4 Spieltheorie 74
2.4.1 Grundlagen und Zielsetzung der Spieltheorie 74
2.4.2 Gefangenendilemma als Ausprägung der Spieltheorie 78
2.4.3 Co opetition: Kooperation mit Wettbewerbern 82
2.4.4 Anwendung der Spieltheorie für das Prognostizieren 86
2.5 Die Transaktionskostentheorie 99
2.5.1 Grundlagen und Zielsetzung der Transaktionskostentheorie 99
2.5.2 Unsicherheit als zentrales Merkmal von Transaktionen 102
2.5.3 Anwendung der Transaktionskostentheorie für das
Prognostizieren 103
2.6 Zusammenfassung 106
Gestaltungsrahmen des Prognostizieren in Supply Chains 107
3.1 Situationsspezifisches Vorgehen durch Segmentierung 107
3.2 Dimensionen der Unsicherheit der Prognoseerstellung 111
3.2.1 Instabilität des Nachfrageverhaltens 113
3.2.2 Entfernung zum Marktsignal 120
3.2.3 Prognosehorizont als Prognose Lücke 125
3.3 Gestaltung des Rahmens zur Reduktion der Unsicherheit 127
3.3.1 Beitrag der Theorien zur Reduktion der Unsicherheit 128
3.3.2 Strategien zur Reduktion der Unsicherheit 128
3.3.3 Quervergleich der Massnahmen 159
3.4 Zusammenfassung 160
Gestaltungsempfehlungen zum Prognostizieren 161
4.1 Vorgehensmodell zur Erstellung von Prognosen 161
4.2 Parameter der Erstellung von Prognosen 162
4.2.1 Multiperspektivität 163
4.2.2 Auswahl der Prognosetechnik 171
4.2.3 Kombination von Prognosetechniken 194
Inhaltsverzeichnis V
4.2.4 Aggregationsniveau 199
4.3 Fallbeispiele und Empfehlungen zur Gestaltung der Parameter 211
4.3.1 Vorstellung und Auswahl der empirischen Beispiele 211
4.3.2 Fallbeispiele Maschinen und Anlagenbau 212
4.3.3 Fallbeispiele Konsumgüterindustrie 214
4.3.4 Fallbeispiele Sportartikelindustrie und Zementindustrie 215
4.4 Analyse der Parameterspezifikation 218
4.4.1 Bestimmung von drei Parameterkonstellationen 219
4.4.2 Detaillierte Analyse der Konstellationen 220
4.4.3 Situative Empfehlungen für die drei Parameter 223
4.5 Organisation der Rahmenbedingungen erfolgreicher Prognosen 227
4.5.1 Verankerung der Prognoseerstellung im Unternehmen 227
4.5.2 Ausbildung und Motivation der Forecaster 229
4.5.3 Gestaltung des Incentivesystems 233
4.5.4 Integrierende informationstechnische Infrastruktur 236
4.5.5 Routinen für schrittweises Vorgehen beim Prognostizieren 245
4.5.6 Das One Number Prinzip 247
4.6 Kontinuierliche Verbesserung von Prognosen durch Feedback 248
4.6.1 Fehlermessung 249
4.6.2 Kriterien zur Beurteilung von Prognosen 251
4.6.3 Feedback als Auslöser von Aktionen des Managements 253
4.7 Checkliste und Empfehlungen für erfolgreiche Prognosen 256
4.8 Zusammenfassung 260
5 Zusammenfassung 261
5.1 Ergebnisse der Forschung 261
5.2 Offene Fragen und Forschungsdefizite 263
5.3 Ausblick 264
Literaturverzeichnis 269
Anhang . . 295
!
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Problemfelder im Supply Chain Management „Food 2
Abbildung 2: Falsche Prognosen haben gravierende Konsequenzen 3
Abbildung 3: Problemfelder beim Prognostizieren in Supply Chains 4
Abbildung 4: Durchlaufzeit Liicke bedingt Prognosehorizont 6
Abbildung 5: Reduktion der Unsicherheit durch SCM und Prognosen 9
Abbildung 6: Prognosen verbinden die Strategische mit der Operativen Planung.... 11
Abbildung 7: Stockouts und Lieferengpässe sind teuer 13
Abbildung 8: Probleme der Zusammenarbeit zwischen Hersteller und Handel 14
Abbildung 9: Ergebnis der Methode des vernetzten Denkens 16
Abbildung 10: Planning Loop 18
Abbildung 11: Gestaltung eines situationsspezifischen Prognoseprozesses 21
Abbildung 12: Heuristischer Bezugsrahmen der Arbeit 23
Abbildung 13: Explorativer Forschungszyklus als iterativer Lemprozess 25
Abbildung 14: Eingesetzte qualitative Forschungsmethoden 27
Abbildung 15: Aufbau der Arbeit 33
Abbildung 16: Forecasting als Kernaufgabe des Demand Managements 35
Abbildung 17: Unterschied zwischen Demand Planning und Forecasting 36
Abbildung 18: Fehlende gleichmässige Abdeckung der drei Elemente 45
Abbildung 19: Unterschied von Open und Closed Loop Modell 56
Abbildung 20: Zwei zu analysierende Schnittstellen 58
Abbildung 21: Zunehmende Varianz der Bestellungen entlang der Supply Chain ... 62
Abbildung 22: „Forward Buying : Bevorratung und Aufbau teurer Bestände 64
Abbildung 23: Das Wertenetz („Value Net ) der Unternehmen 83
Abbildung 24: Wertenetz im Projekt „SCM FOOD am ITEM HSG 84
Abbildung 25: Auszahlungsmatrix für Industrie und Handel 91
Abbildung 26: Zwei Nash Gleichgewichte der Kooperation 94
Abbildung 27: Beziehungen sind am effektivsten bei gegenseitiger Abhängigkeit.. 95
Abbildung 28: Die beiden Komponenten der Unsicherheit 103
Abbildung 29: Komponenten der Kosten einer Prognosetransaktion 104
Abbildung 30: Unsicherheit determiniert den Prognoseansatz 105
Abbildungsveraeichnis VII
Abbildung 31: Einfluss der drei Theorien auf Prognosen in der Supply Chain 106
Abbildung 32: Verbindung von SCM und Prognosen 107
Abbildung 33: Die 80/20 Kurve nach Pareto 108
Abbildung 34: „ABC XYZ Segmentierung im Food Bereich 109
Abbildung 35: Segmentierung des Produktportfolios der Coca Cola Company 110
Abbildung 36: Würfel der Unsicherheit 112
Abbildung 37: Instabilität durch Variabilität und Nichtverfiigbarkeit von Daten... 115
Abbildung 38: Die Kurve des Produkt Lebenszyklus 118
Abbildung 39: Entfernung zum Marktsignal 121
Abbildung 40: Kategorien des Informationsaustausches 122
Abbildung 41: Machtverlust verhindert Austausch von Informationen 123
Abbildung 42: Regionale Entfernung zum Marktsignal und Prognosefehler 124
Abbildung 43: Durchlaufzeit und Produkttyp bedingen Prognosefehler 127
Abbildung 44: Beitrag der Theorien zur Reduktion der Unsicherheit 128
Abbildung 45: Mikron segmentiert nach Kunden und Technologie 129
Abbildung 46: Jahresverlauf der Verkäufe verschiedener Produktgruppen 132
Abbildung 47: Segmentierungsansatz im Prognoseteam 133
Abbildung 48: Unterteilung der Kapazität in spekulativen und reaktiven Teil 134
Abbildung 49: Frühzeitige Marktinformationen als Basis guter Prognosen 135
Abbildung 50: OPP aus Vertriebs und Produktionssicht 140
Abbildung 51: CRP Prozess zwischen CCB und Usego 144
Abbildung 52: Reduktion der Lagerbestände bei Usego durch CRP 144
Abbildung 53: Integrierter Informations und Kommunikationsfluss 148
Abbildung 54: Entwicklung des Direktverkaufs von Dell 149
Abbildung 55: Zusammensetzung des Prognosekomitees 151
Abbildung 56: BPS Lieferanten: Kooperation unter Wettbewerbern 153
Abbildung 57: Besserer Lieferservice durch kürzere Durchlaufzeiten 154
Abbildung 58: Bestandsreduktion durch gute Prognosen und flexible Prozesse 155
Abbildung 59: Fabriklayout von MCC 156
Abbildung 60: CPFR schliesst die Lücke zwischen Handel und Hersteller 158
Abbildung 61: Reduktion Lagerbestandes durch CPFR 158
Abbildung 62: Vorgehensmodell des Prognostizierens in Supply Chains 162
Inhaltsverzeichnis V
4.2.4 Aggregationsniveau 199
4.3 Fallbeispiele und Empfehlungen zur Gestaltung der Parameter 211
4.3.1 Vorstellung und Auswahl der empirischen Beispiele 211
4.3.2 Fallbeispiele Maschinen und Anlagenbau 212
4.3.3 Fallbeispiele Konsumgüterindustrie 214
4.3.4 Fallbeispiele Sportartikelindustrie und Zementindustrie 215
4.4 Analyse der Parameterspezifikation 218
4.4.1 Bestimmung von drei Parameterkonstellationen 219
4.4.2 Detaillierte Analyse der Konstellationen 220
4.4.3 Situative Empfehlungen für die drei Parameter 223
4.5 Organisation der Rahmenbedingungen erfolgreicher Prognosen 227
4.5.1 Verankerung der Prognoseerstellung im Unternehmen 227
4.5.2 Ausbildung und Motivation der Forecaster 229
4.5.3 Gestaltung des Incentivesystems 233
4.5.4 Integrierende informationstechnische Infrastruktur 236
4.5.5 Routinen für schrittweises Vorgehen beim Prognostizieren 245
4.5.6 Das One Number Prinzip 247
4.6 Kontinuierliche Verbesserung von Prognosen durch Feedback 248
4.6.1 Fehlermessung 249
4.6.2 Kriterien zur Beurteilung von Prognosen 251
4.6.3 Feedback als Auslöser von Aktionen des Managements 253
4.7 Checkliste und Empfehlungen für erfolgreiche Prognosen 256
4.8 Zusammenfassung 260
5 Zusammenfassung 261
5.1 Ergebnisse der Forschung 261
5.2 Offene Fragen und Forschungsdefizite 263
5.3 Ausblick 264
Literaturverzeichnis 269
Anhang 295
I
VIII Abbildungsverzeichnis
Abbildung 63: Die „I/P/O Parameter des Prognostizierens 163
Abbildung 64: Forecaster als „Information Broker 165
Abbildung 65: Informationsmanagement bei Benetton 169
Abbildung 66: Qualitative und Quantitative Prognosetechniken 171
Abbildung 67: Eindimensionale Techniken 177
Abbildung 68: Dekompositionstechnik zur Analyse von Zeitreihen 181 •
Abbildung 69: Multidimensionale Techniken 185
Abbildung 70: Beispiel eines „Multi Tier Kausalmodells 188
Abbildung 71: Portfolio der Prognosetechniken bei der Coca Cola Company 193
Abbildung 72: Höhere Genauigkeit durch Composite Forecasting 196 ;
Abbildung 73: Vorgehen bei der Prognose neuer Produkte 197
Abbildung 74: „Produkt Pyramide der Aggregation 200
Abbildung 75: Fehler bei Aggregation in Produktebene 201
Abbildung 76: Aggregation reduziert den Prognosefehler bei CCB 202
Abbildung 77: Die „Prognose Trompete 204
Abbildung 78: Jährliche Parallelität der monatlichen Verkäufe bei CCB 205
Abbildung 79: Fehler steigt mit der Zeit und mit abnehmender Aggregation 206
Abbildung 80: „Prognose Pilz der Pharma Industrie 207
Abbildung 81: Kombination von Top Down und Bottom Up Prognosen 208
Abbildung 82: Middle Out Ansatz des Prognostizierens 209
Abbildung 83: Zufriedenheit mit dem Prognoseansatz 210
Abbildung 84: Vergleich der Unsicherheiten der Praxisbeispiele 212
Abbildung 85: Unsicherheit im Maschinen und Anlagenbau 213
Abbildung 86: Unsicherheit in der Konsumgüterindustrie 214
Abbildung 87: Unsicherheit in der Sportartikel und Zementindustrie 216
Abbildung 88: Unsicherheit bedingt Kosten der Transaktion „Prognostizieren .... 219
Abbildung 89: Konstellation „Lineal 221
Abbildung 90: Konstellation „Statistik 221
Abbildung 91: Konstellation „Experte 222
Abbildung 92: Zusammenfassung der Gestaltung der Prognoseparameter 222
Abbildung 93: Empfehlungen für die Multiperspektivität 224
Abbildung 94: Wahl der Prognosetechniken 225
Abbildungsverzeichnis IX
Abbildung 95: Empfehlungen für Aggregationsstufe 226
Abbildung 96: Existenz einer zentralen Prognosestelle 227
Abbildung 97: Alter und Grosse der zentralen Prognosestelle 228
Abbildung 98: Aufgaben und Kompetenz von Forecaster und Anwender 229
Abbildung 99: Drei Komponenten der Ausbildung von Forecastern 230
Abbildung 100: Systematische Überprognosen bei Coca Cola 232
Abbildung 101: Interessen der Funktionsbereiche bei der Prognoseerstellung 233
Abbildung 102: Bessere Prognosen durch neue Incentivesysteme 235
Abbildung 103: Die „Up, Over, Down Problematik der ERP Systeme 238
Abbildung 104: Integrierte Supply Chain Planung ist eine „harte Nuss 239
Abbildung 105: „SCP Magic Quadranf Quadrant der Gartner Gruppe 240
Abbildung 106: Funktionsweise der Supply Chain Planning Tools 242
Abbildung 107: Einsatz intern entwickelter Software dominiert 244
Abbildung 108: Praxiserprobte Routine des Prognostizierens 245
Abbildung 109: Routine der Box Jenkins Technik 246
Abbildung 110: „Forecasting Controlling in den Unternehmen 250
Abbildung 111: Vorgehen bei Training und Test des Prognosemodells 251
Abbildung 112: Verbindung von Prognosen und Business Plan entscheidet 255
Abbildung 113: Erfolgsfaktoren der Prognoseerstellung 259
Abbildung 114: Das erweiterte „Wertenetz 266
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