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Unterstützung der Sicherheitsbestandsplanung durch fuzzy-basierte Regelsysteme zur Sicherheitsbestandsbestimmung

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Computational Intelligence in der Materialwirtschaft
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Zusammenfassung

In diesem Abschnitt liegt das Augenmerk auf der Unsicherheit in der Materialbedarfsplanung und der häufig angewandten Methode der Unsicherheitsbewältigung durch die Vorhaltung von Sicherheitsbeständen.568 Mit der Vorhaltung von Sicherheitsbeständen soll möglichen Fehlmengen antizipativ entgegengetreten werden. Um dieser Aufgabe umfassend gerecht zu werden, müßten sämtliche Unsicherheitsquellen erfaßt und bei der Festlegung der Sicherheitsbestände berücksichtigt werden. Ein exaktes Erfassen aller relevanten Unsicherheiten ist aber per definitionem nicht möglich. Darum beschränkt man sich häufig auf eine meßbare Unsicherheit, die sich innerhalb der verbrauchsgebundenen Materialbedarfsplanung beispielsweise durch die auftretenden Prognosefehler als Abweichung zwischen prognostiziertem Sollbedarf und tatsächlichem Istbedarf bestimmen läßt. Damit verfolgt man eine Ex-Post-Betrachtung, bei der man davon ausgeht, daß das in der Vergangenheit Beobachtete auch in der Zukunft gilt. Andere Erscheinungsformen der Unsicherheit, die die gleichen Effekte erzielen wie eine zu geringe Bedarfsprognose, werden kaum berücksichtigt. Dabei kann es sich z.B. um Mindermengenlieferungen eines Zulieferers oder Maschinenausfälle handeln.

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Literatur

  1. Eine andere Methode besteht z.B. in der Vorhaltung von Sicherheitszeiten. Vgl. Jensen, T. (1994), S.29ff; van Donselaar, K. (1989), S.175ff.

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  7. Lagerabgangsverteilung berücksichtigt.

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  8. Vgl. zur evolutionsbasierten Simulation in einem stochastischen Umfeld Nissen, V./Biethahn, J. (1994). Zur Genetischen Simulation siehe Claus, T. (1994) und Claus, T. (1996).

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  9. Inderfuhrt stellt für dieses Problem einen portfoliotheoretischen Ansatz vor. Vgl. Inderfuhrt, K. (1992b).

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  10. In Anlehnung an Friemuth, U./Kalinowski, B. (1997), S.14.

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  12. Statt von der auf den Beschaffungsbereich beschränkten Lieferzeit soll allgemeiner von Wiederbeschaf-fungszeit gesprochen werden.

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  13. Vgl. Friemuth, U./Kalinowski, B. (1997), S.14.

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  17. Der Entwicklungsprozeß von Fuzzy-Controllern ist beispielsweise in Kuhl, J. (1996), S.47ff, und in Zimmermann, H. (1993b), S.102ff, in ähnlicher Weise dargestellt.

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  19. Der Begriff ‘optimal’ wird hier bezogen auf das Gesamtsystem, global, verstanden.

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  20. Man kann zudem bezweifeln, daß bei Problemstellungen realistischen Ausmaßes die Aufgabe mit vertretbarem Zeitaufwand bewältigt werden kann.

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  21. Diesen Ansatz könnte man auch derart realisieren, daß man separate Fuzzy-Systeme für die verschiedenen Teilegruppen konzipiert.

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  22. Er läßt sich z.B. als Quotient aus Lagerkosten pro Periode und dem durchschnittlichen Lagerbestand ermitteln. In diesem Fall beinhaltet der Lagerkostensatz jedoch sowohl Fixkostenanteile als auch variable Kosten.

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  23. Es ist grundsätzlich auch denkbar, diese monetäre Bedeutung explizit als Einflußgröße zu berücksichtigen.

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  24. Vgl. weber, J. (1987), S. 16.

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  25. Einerseits bewirken die gewählten Handlungsalternativen Kosten, die im System zu erfassen sind, andererseits hängt aber che Wahl einer geeigneten Maßnahme zur Bewältigung der Fehlmengensituation genau von diesen Kosten ab.

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  26. Man könnte auf Endproduktebene Modelle des Konsumentenverhaltens unterstellen und daraus die möglichen Reaktionen ableiten. Diese Informationen müssen jedoch im Dispositionsbereich verfügbar und zwar verständlich verfügbar gemacht werden.

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  27. Vgl. Schmidt, L. (1997).

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Mack, D. (2002). Unterstützung der Sicherheitsbestandsplanung durch fuzzy-basierte Regelsysteme zur Sicherheitsbestandsbestimmung. In: Computational Intelligence in der Materialwirtschaft. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-90237-5_8

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-90237-5_8

  • Publisher Name: Deutscher Universitätsverlag

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