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Part of the book series: Schriften zur Quantitativen Betriebswirtschaftslehre ((QUANTITATIVE,volume 6))

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Zusammenfassung

Reale betriebliche Entscheidungssysteme zeichnen sich durch eine Vielfalt unterschiedlicher Entscheidungen aus, die in ihrer Gesamtheit nicht mehr überschaubar sind. Als Folge der Notwendigkeit zur Reduktion dieser Komplexität weisen betriebliche Entscheidungssysteme hierarchische Strukturen auf. Beispielsweise ist zu beobachten, daß sich in einer wachsenden Unternehmung immer dann eine hierarchische Aufbauorganisation entwickelt, wenn die Unternehmensleitung die Komplexität des Gesamtsystems ‘Unternehmung’ nicht mehr überschauen kann. Diese Managementhierarchie bildet die Entscheidungshierarchie der Unternehmung ab. Entscheidungen werden deligiert, d.h. unterschiedliche Entscheidungsträger sind für unterschiedliche Entscheidungen zuständig und verantwortlich.

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Literatur

  1. In der Literatur wird diese Struktur auch als Hierarchie bzgl. des Zustands bezeichnet. Vgl. SCHNEEWEISS, Planung Bd.2, Berlin u.a. 1992, S.77ff.

    Google Scholar 

  2. Vgl. SCHNEEWEISS, Der Zeitaspekt in der Planung, in: HAX et al. (Hrsg.), Zeitaspekte in betriebswirtschaftlicher Theorie und Praxis, a.a.O., S.3–19 bzw. SCHNEEWEISS, Planung Bd.2, a.a.O., Kapitel 3.

    Google Scholar 

  3. Die hier und im folgenden verwendete Terminologie entspricht den Definitionen von SCHNEEWEISS, Planung Bd.2, a.a.O., Kapitel 2.

    Google Scholar 

  4. Man beachte, daß dann nicht mehr zwischen feedforward und ex ante feedback unterschieden werden kann.

    Google Scholar 

  5. Siehe S. 10.

    Google Scholar 

  6. In starker Anlehnung an SCHNEEWEISS, Planung Bd.2, a.a.O., S.85.

    Google Scholar 

  7. Einen Einstieg in die umfangreiche Literatur zu Aggregations- und Disaggre-gationstechniken bieten ROGERS et al., Aggregation and Disaggregation Techniques and Methodology in Optimization, in: Operations Research, Vol.39, No.4, Juli-August 1991.

    Google Scholar 

  8. Zum Thema hierarchische Produktionsplanung vergleiche man die Arbeiten von STADTLER, Hierarchische Produktionsplanung bei losweiser Fertigung, Heidelberg u.a. 1989

    Google Scholar 

  9. und SWITALSKI, Hierarchische Produktionsplanung: Konzeption und Einsatzbereich, Heidelberg u.a. 1989 bzw. die dort angegebene Literatur.

    Google Scholar 

  10. HAX/MEAL, Hierarchical Integration of Production Planning and Scheduling, in: GEISLER (Hrsg.), Studies in Management Sciences, Vol.1, Logistics, Amsterdam, New York 1975, S.53ff.

    Google Scholar 

  11. Vgl. die Arbeiten von BITRAN/HAX, On the Design of Hierarchical Production Planning Systems, in: Decision Science, Vol.8(1977), S.28–55;

    Google Scholar 

  12. HAX/GOLOVIN, A Computer Based Operations Management System (COMS), in: HAX (Hrsg.), Studies in Operations Management, Amsterdam 1978, S.429–461;

    Google Scholar 

  13. HAX/GOLOVIN, Hierarchical Production Planing Systems, in: HAX (Hrsg.), Studies in Operations Management, a.a.O., S.400–427; BITRAN et al., Hierarchical Production Planning: A Single Stage System, in: Operations Research, Vol.29, No.4, Juli-August 1981, S.717–743;

    Google Scholar 

  14. BITRAN ET AL., Hierarchical Production Planning: A Two Stage System, in: Operations Research, Vol.30, No.2, März-April 1982, S.232–251;

    Google Scholar 

  15. HAX/CANDEA, Production and Inventory Management, Englewood Cliffs 1984.

    Google Scholar 

  16. Ein Beispiel für den erfolgreichen Einsatz hierarchischer Produktionspla-nungssysteme in der Praxis zeigt GÜNTHER, The Design of an Hierarchical Model for Production Planning and Scheduling, in: AXSäTER et al. (Hrsg.), Multi-Stage Production Planning and Inventory Control, Berlin u.a. 1986. Übersichten über Veröffentlichungen zum praktischen Einsatz hierarchischer Produktionsplanung findet man bei STADTLER, Hierarchische Produktionsplanung bei losweiser Fertigung, a.a.O. bzw. SWITALSKI, Hierarchische Produktionsplanung: Konzeption und Einsatzbereich, a.a.O.

    Google Scholar 

  17. Siehe S.U.

    Google Scholar 

  18. AXSäTER, Aggregation of Production Data for Hierarchical Production Planning, in: Operations Research Vol.29, No.4, (July-August 1981) S.744–756.

    Google Scholar 

  19. AXSäTER, Aggregation of Production Data for Hierarchical Production Planning, in: Operations Research Vol.29, No.4, (July-August 1981) S.748.

    Google Scholar 

  20. LIESEGANG, Aggregation bei linearen Optimierungsmodellen, Köln 1980.

    Google Scholar 

  21. Vgl. GABBAY, Multi-Stage Production Planning, Management Science 25(1979), S. 1138–1148 bzw.

    Article  Google Scholar 

  22. GABBAY, Optimal Aggregation and Disaggregation in Hierarchical Planning, in:Ritzman et al., Disaggregation — Problems in Manufacturing and Service Organizations, Boston u.a. 1979, S.95–106.

    Google Scholar 

  23. Exemplarisch stellt LIESEGANG das Verfahren der iterativen Aggregation von VAKHUTINSKY et al. dar. Vgl. LIESEGANG, Aggregation bei linearen Optimierungsmodellen, a.a.O. S.188ff bzw. VAKHUTINSKY et al., Iterative Aggregation, A New Approach to the Solution of Large-Scale Problems, in: Econometrica, 47(1979), S.821–841.

    Google Scholar 

  24. Vgl. ZIPKIN, Bounds on the Effects of Aggregating Variables in Linear Programs, Operations Research, Vol.28, No.2, März-April 1980, bzw.

    Google Scholar 

  25. ZIPKIN, Bounds for Row-Aggregation in Linear Programming, Operations Research, Vol.28, No.4, Juli-August 1980.

    Google Scholar 

  26. GRAVES, Using Lagrangean Techniques to Solve Hierarchical Production Planning Problems, in: Management Science, Vol.28, No.3, März 1982, S.260–275.

    Google Scholar 

  27. Formal findet diese Anpassung durch Einführen eines Lagrangeparameters statt, der die Verletzung der Konsistenzbedingung bezüglich aggregierter und disaggregierter Lagerbestände bewertet. Eine ähnliche Vorgehensweise wählt GRAVES auch zur Losung des Losgrößenproblems bei mehrstufiger Produktionsstruktur. Vgl. hierzu GRAVES, Multi-Stage Lot-Sizing: An Iterative Provedure, in: Schwarz (Hrsg.), Multi-Level Production/Inventory Control Systems: Theory and Practice, North Holland 1981.

    Google Scholar 

  28. DEMPSTER et al. sehen in der Bewältigung der Unsicherheit einen zentralen Grund für den Aufbau hierarchischer Planungssysteme, vgl. Dempster et al., Analytical Evaluation of Hierarchical Planning Systems, Operations Research 29(1981), S.707–716.

    Article  Google Scholar 

  29. Vgl. SCHNEEWEISS, Der Zeitaspekt in der Planung, in: HAX et al. (Hrsg.), Zeitaspekte in betriebswirtschaftlicher Theorie und Praxis, Stuttgart 1989, S.9.

    Google Scholar 

  30. Zur Definition des Begriffs ‘Flexibilitätspotential’ vgl. ebenda, S.14 bzw. SCHNEEWEISS, Planung Bd.2, S.127.

    Google Scholar 

  31. Eine solche Vorgehensweise setzen beispielsweise WILD et al. recht erfolgreich ein. Vgl. WILD et al., Flexibilisierung der Personalkapazität durch zeitliche und räumliche Umverteilung, in: SCHNEEWEISS, CH., (Hrsg.), Kapazitätsorientiertes Arbeitszeitmanagement, Heidelberg 1992.

    Google Scholar 

  32. Diese Vorstellung liegt der Modellierung des Beispiels zur Personalkapazitäts- und Aushilfskräfteplanung (später in diesem Kapitel) sowie Kapitel 4 zugrunde.

    Google Scholar 

  33. Vgl. HAX/LAUX, Flexible Planung — Verfahrensregeln und Entscheidungsmodelle für die Planung bei Ungewißheit, in: ZfbF 24(1972), S.318–340.

    Google Scholar 

  34. Vgl. SCHNEEWEISS, Dynamisches Programmieren, Würzburg, Wien 1974.

    Google Scholar 

  35. EBENDA, S. 110.

    Google Scholar 

  36. Ein Beispiel zur Bewertung verschiedener Planungsverfahren im Bereich der Lagerhaltung anhand eines Flexibilitätsmaßes findet man bei KÜHN, Flexibilität in logistischen Systemen, Heidelberg u.a. 1989, S.81–83.

    Google Scholar 

  37. Vgl. GRAVES, Using Lagrangean Techniques to Solve Hierarchical Production Planning Problems, in: Management Science, Vol.28, No.3, März 1982, S.262.

    Google Scholar 

  38. Man lasse sich nicht durch den Index t irritieren. In der verwendeten Sprechweise kennzeichnet t den Realisationszeitpunkt, nicht den Entscheidungszeitpunkt.

    Google Scholar 

  39. Eine der beiden Disaggregtionsbedingungen (1.14, 1.15) ergibt sich automatisch in Verbindung mit der Lagerrestriktion und ist deshalb redundant. Sie wurde lediglich aus didaktischen Gründen in Modell (LG1) aufgenommen.

    Google Scholar 

  40. Vgl. HAX/CANDEA, Production and Inventory Management, a.a.O., S.402.

    Google Scholar 

  41. Vgl. BITRAN/HAX, Disaggregation and Resource Allocation Using Convex Knapsack Problems with Bounded Variables, in: Management Science Vol.27(1981), S.431–441.

    Google Scholar 

  42. Siehe S.20.

    Google Scholar 

  43. Dennoch zeigt KÜHN am Beispiel der Antizipation von Kosten für Eilmaßnahmen und Fehlmengen in einem Lagerhaltungsmodell, daß diese Vorgehensweise nicht nur zu einer einfachen Modellformulierung, sondern auch zu günstigen Ergebnissen führt. Vgl. KÜHN, Flexibilität in logistischen Systemen, a.a.O., Kapitel 5.

    Google Scholar 

  44. Vgl. LIESEGANG, Modelle zur Koordination von Grob- und Feinplanung in der Sortenfertigung, in: KREIKEBAUM et al., (Hrsg.), Industriebetriebslehre in Wissenschaft und Praxis, Berlin 1985, S.267–287 bzw. LIESEGANG, Aggregierte Kostenfunktionen der Lagerhaltung bei hierarchischen Produktionsplanungssystemen, in: HAX et al. (Hrsg.), Zeitaspekte in betriebswirtschaftlicher Theorie und Praxis, a.a.O., S.203–214.

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© 1993 Physica-Verlag Heidelberg

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Faißt, J. (1993). Hierarchische Planung. In: Hierarchische Planung unter Einsatz Neuronaler Netze. Schriften zur Quantitativen Betriebswirtschaftslehre, vol 6. Physica-Verlag HD. https://doi.org/10.1007/978-3-642-95902-8_2

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