Vorlesung 4 Flashcards

1
Q

Ablauf Produktionsplanung und Steuerung (PPS) (5)

A
  1. Geschäftsplanung
  2. Aggregierte Planung (Zeitlich, Räumlich, Sachlich)
  3. (Haupt-) Produktionsplanung
  4. Materialbedarfsplanung
  5. Ablaufplanung
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2
Q

Was ist (2.) Aggregierte Planung

A

Unternehmensweite Abstimmung:

  • Beschaffung, Produktion, Absatzes, Personalwesen
  • Glättung von Beschäftigungsschwankungen

Ergebnis: mittelfristiger Produktionsplan für Produkttypen, unternehmsweit, mehrere Werke

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3
Q

Was ist (3.) Hauptproduktionsprogrammplanung (MPS)

A
  • Koordination aller Segmente innerhalb eines Werks
  • Aufstellung des dezentralen Produktionsprogramms
  • Aufdeckung von Engpässen

Ergebnis: kurzfristiges Hauptproduktionsprogramm für Endprodukte je Werk

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4
Q

Kennzeichen von Prognosen (3)

A
  • Vorhersagen sind gewöhnlich falsch
  • Zeitstabilitätshypothese
  • aggregierte Vorhersage genauer als disagrregierte
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5
Q

Prognoseprozess (6)

A
  1. Bestimmung Prognoseziel
  2. Festlegung Zeithorizont
  3. Auswahl Prognoseverfahren
  4. Erhebung der Daten
  5. Erstellung der Prognose
  6. Überwachung der Prognose
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6
Q

Prognosenverfahren (3) + Erklärung

A

Qualitative Prognose

  • > Meinung mehrerer Personen
  • > falls keine Vergangenheitsdaten vorliegen / Anpassung Kausal-/Zeitreihenprognose

Kausalprognose
-> Schätzung einer Funktion

Zeitreihenprognose
-> Schätzung der Nachfrage auf Basis von Vergangenheitsdaten

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7
Q

Qualitative Prognosenerfahren (4)

A

Vertriebsschätzung

Kundenbefragung

Expertenschätzung

Defphimethode
->Erweiterung der einfachen Expertenbefragung um eine strukturierte Mehrfachbefragung

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8
Q

Vertriebsschätzung Pro & Contra

A

+ kennen Kunden gut

  • Neigung zur Über/Unterschätzung
  • nicht alle notwendigen Informationen
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9
Q

Kundenbefragung Pro & Contra

A

+ faktenbasiertes Verfahren
+ kurz/mittelfristig gute Prognose
- benötigt Wissen und Können
- teuer und Aufwendig
- nicht immer Aussagekräftig (Rückantwort)

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10
Q

Expertenschätzung Pro & Contra

A

+ hohes Wissen
+ auch für neue Produkte mittel/langfristig
- teures, knappes Personal
- keine Einzelperson ist Verantwortlich

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11
Q

Delphi Methode Erklärung Pro & Contra

A

Integratives Vorgehen: Experten beantworten anonym Fragebogen, Auswertung, neuer Fragebogen -> etc.
bis zum Konsens

+ Erzielt Konsens
+ besonders für langfristige Prognosen
+ unabhängige Antworten
- langsamer Prozess
- Experten sind nicht Verantwortlich

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12
Q

Kausale Prognoseverfahren (3) + Erklärung

A

Anwendung bei Prognose einer Nachfrage abhängig von bekannter Größe

Lineare Regression
Nicht- Lineare Regression
Sonstige

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13
Q

Zeitreihenprognose (4) + Erklärung

A

Vergangenheit wird auf Zukunft angewendet
Prognose mit Daten aus der Vergangenheit

Konstantes Niveau
- gleitende Durchschnitte
- exponentielle Glättung 1. Ordnung
Trend
- exponentielle Glättung 2. Ordnung
Saisonalität
Wachstum und Sättigung

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14
Q

Beurteilung der Prognose

A
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15
Q

Fehlermaße: MDT, MADT, σeT

Wann liegt ein gutes Prognosemodell vor?

A
  • Niveau des Prognosefehlers um 0 schwankt
  • geringe Über- und Unterschätzungen
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16
Q

Fehlermaße Erklärungen von MD, MAD, Streuung

A

MD: Überschätzung und Unterschätzung können sich ausgleichen

MAD: Überschätzung und Unterschätzung können sich nicht ausgleichen

Streuung: hohe punktuelle Abweichungen werden stärker gewichtet

17
Q

Fehlermaße Zusammenhänge

Zwischen MD und MAD

Zwischen MAD und Streuung

A

MD - MAD: geringe Differenz → Überschätzung selten/gering

MAD - Streuung: geringe Differenz → keine hohe außergewöhnliche punktuelle Abweichung

18
Q

Gleitende Durchschnitte (Formel)

A

n: Glättung über n Perioden

19
Q

Exponentielle Glättung 1. Ordnung (Formel)

A
20
Q

Glättungsparameter großes α, kleines α

A

kleines α:
starke Glättung / hohe Gewichtung der alten Prognose Daten

großes α:
geringere Glättung / stärkerer Schwankungen

21
Q

Exponentielle Glättung 2. Ordnung

(Verfahren von Holt)

A

𝑥𝑡+i = aT + bT*i

aT = α \* 𝑥𝑡 + (1-α) \* (aT-1 + bT-1) 
bT = β \* (aT - aT-1) + (1-β) \* bT-1 
b0 = x2 - x1 
a0 = x1 - b0