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Unternehmensübergreifende Optimierung der Bestandspolitik

  • Waldemar Toporowski
Chapter
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Part of the Schriften zur Handelsforschung book series (3428, volume 89)

Zusammenfassung

Neben der Koordination zwischen dem Zentrallager und den Filialen einer Handelsunternehmung, die als intraorganisatorische Abstimmung zu bezeichnen ist, spielt die interorganisatorische Zusammenarbeit eine bedeutende Rolle bei der Optimierung der Logistik.1 Das gestiegene Interesse an Fragen der unternehmensübergreifenden2 Optimierung spiegelt sich in Arbeiten wider, in deren Mittelpunkt die Kooperation zwischen den im Logistikkanal beteiligten Wirtschaftssubjekten steht.3 Zu ihnen zählen Hersteller, Handelsunternehmungen und Logistikdienstleister. Die Zusammenarbeit kann sich auf alle Bereiche der Logistik erstrecken.4 Die folgende Analyse beschäftigt sich mit der Bestellpolitik. Es soll untersucht werden, in welcher Form eine wirtschaftsstufenübergreifende Optimierung der Bestellpolitik erfolgen kann, welche Vorteile sie gegenüber einer isolierten Vorgehensweise bietet und wie sie auszugestalten ist.

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Literatur

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  10. 10.
    Siehe Banerjee, A.: Notes On “A Quantity Discount Pricing Model to Increase Vendor Profits”, in: Management Science, Vol.32 (1986b), No. 11, S. 1513–1517.Google Scholar
  11. 11.
    Siehe Goyal, S.K.: “A Joint Economic-Lot-Size Model for Purchaser and Vendor”: A Comment, in: Decision Sciences, Vol.19 (1988), S.236–241.Google Scholar
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  13. 13.
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  14. 14.
    Vgl. hierzu die Analyse von Banerjee, A., 1986a, S.292–311.Google Scholar
  15. 15.
    Die Gleichheit des Produktionsloses und der Liefermenge wird als „Lot-for-Lot Production Strategy“ bezeichnet.Google Scholar
  16. 16.
    Vgl. Banerjee, A., 1986a, S. 293.Google Scholar
  17. 17.
    Siehe Abschnitt 5.4.1.1.2.Google Scholar
  18. 18.
    Es gilt Kgl,(x)/KBf(x) = a.Google Scholar
  19. 19.
    Es gilt KLh (x)/KLf (x) = RGoogle Scholar
  20. 20.
    Siehe Banerjee, A., 1986a, S.292–311.Google Scholar
  21. 21.
    Siehe (6.8).Google Scholar
  22. 22.
    Es gilt x h = 2 d Phlh = 2 KGhtxh)Google Scholar
  23. 23.
    Es gilt f = Plf =2KGf~xf) fGoogle Scholar
  24. 24.
    Siehe (6.3), (6.6) und (6.7).Google Scholar
  25. 25.
    Vgl. Banetjee, A., 1986a, S. 296.Google Scholar
  26. 26.
    Siehe Banerjee, A., 1986a, S.299.Google Scholar
  27. 27.
    Siehe (6.2) und (6.7).Google Scholar
  28. 28.
    Siehe (6.5) und (6.7).Google Scholar
  29. 29.
    Siehe (6.3) und (6.7).Google Scholar
  30. 30.
    Siehe (6.6) und (6.7).Google Scholar
  31. 31.
    Siehe (6.11) und (6.7) sowie bkff = 2 plf = —11(.0f (Xf) •Google Scholar
  32. 32.
    Siehe (6.11) und (6.7) sowie br —=— d Phlh = 2 KGh(Xh)hGoogle Scholar
  33. 33.
    Vgl. Banerjee, A., 1986a, 5. 301.Google Scholar
  34. 34.
    Vgl. Banerjee, A., 1986a, S. 301.Google Scholar
  35. 35.
    Siehe (6.1) und (6.13).Google Scholar
  36. 36.
    Es gilt f = 2 p1f = 2 KGf(Xf)• fGoogle Scholar
  37. 37.
    Siehe (6.22).Google Scholar
  38. 38.
    Siehe (6.10).Google Scholar
  39. 39.
    Siehe (6.4) und (6.14).Google Scholar
  40. 40.
    Siehe (6.25) und (6.9).Google Scholar
  41. 41.
    Siehe Banerjee, A., 1986a, S.306.Google Scholar
  42. 42.
    Zur Optimalität dieser Strategie siehe Szendrovits, A.Z.: Non-Integer Optimal Lot Size Ratios in Two-Stage Production/Inventory Systems, in: International Journal of Production Research, Vol.21 (1983), No. 3, S. 323–336.Google Scholar
  43. 43.
    Siehe Joglekar, P.N., 1988, S.1397–1398. 194 6 Unternehmensübergreifende Optimierung der BestandspolitikGoogle Scholar
  44. 44.
    Die Fälle a) und b) können gemeinsam betrachtet werden, da die minimalen Kosten der gleichen Formel genügen.Google Scholar
  45. 45.
    Siehe Näherung (6.32).Google Scholar
  46. 46.
    Es ist anzumerken, daß d/b einen Bestandteil des Parameters ß darstellt, so daß in diesem Fall die Variation von ß alleine auf die Variation der übrigen in ß enthaltenen Parameter zurückzuführen ist.Google Scholar
  47. 47.
    Im Fall a) gibt es unter den für den Hersteller optimalen Kombinationen der Parameter x und q eine, die die Kosten des Abnehmers minimiert. Aus den Gleichungen (6.2) und (6.30) lassen sich Bedingungen herleiten, die diese Parameter erfüllen müssen.Google Scholar
  48. 48.
    Die Ergebnisse der dritten Spalte werden im nächsten Abschnitt erläutert.Google Scholar
  49. 49.
    Vgl. Joglekar, P.N./ Tharthare, S.: The Individually Responsible and Rational Decision Approach to Economic Lot Sizes for One Vendor and Many Purchasers, in: Decision Sciences, Vol. 21 (1990), S.495–496.Google Scholar
  50. 50.
    Die Rechnung verläuft analog zu (6.37).Google Scholar
  51. 51.
    Siehe Joglekar, P.N./ Tharthare, S., 1990, S. 492–506.Google Scholar
  52. 52.
    Siehe Banerjee, A., 1986a, S.306.Google Scholar
  53. 53.
    Greift man erneut das Zahlenbeispiel aus dem Abschnitt 6.2.5 auf und variiert die Zahl der Abnehmer, so erhält man die in Tabelle 6.3 und Tabelle 6.4 abgebildeten Ergebnisse.Google Scholar
  54. 54.
    Die Rechnung verläuft analog zu (6.37).Google Scholar
  55. 55.
    Single Manufacturer with Price-dependent Demand Functions, in: Journal of the Operational Research Society, Vol.42 (1991), No. 2, S. 157–164.Google Scholar
  56. 56.
    Siehe Dada, M./ Srikanth, K.N.: Pricing Policies for Quantity Discounts, in: Management Science, Vol.33 (1987), No.10, 5.1247–1252; Lal, R./ Staelin, R.: An Approach for Developing an Optimal Discount Pricing Policy, in: Management Science, Vol.30 (1984), No.12, S.1524–1539; Abad, P.L.: Joint Price and Lot-Size Determination when Supplier Offers Incremental Quantity Discounts, in: Journal of the Operational Research Society, Vol.39 (1988), No.6, S.603–607. Es gibt aber auch Ansätze in denen der Preis im Rahmen einer gemeinsamen Optimierung bestimmt wird; siehe Kim, K.H./ Hwang, H., 1989, S. 259–260.Google Scholar
  57. 57.
    Siehe Joglekar, P.N./ Tharthare, S., 1990, S. 492–506.Google Scholar
  58. 58.
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  59. 59.
    Siehe Joglekar, P.N./ Tharthare, S., 1990, S. 492–506.Google Scholar
  60. 60.
    Vgl. (6.40).Google Scholar
  61. 61.
    Siehe Joglekar, P.N./ Tharthare, S., 1990, S. 501–502.Google Scholar
  62. 62.
    Siehe Goyal, S.K./ Srinivasan, G., 1992, S. 783.Google Scholar
  63. 63.
    Daß dies bei einer Verhaltenssteuerung mit Hilfe des Preises nicht prinzipiell so sein muß, zeigt ein Ansatz von Zahir, S./ Sarker, R., 1991, S. 159.Google Scholar
  64. 64.
    Berechnet man m und q iterativ, indem man die Formeln (6.55) und (6.56) abwechselnd auswertet, so konvergieren die Folgen in der Regel schnell gegen die Lösung.Google Scholar
  65. 65.
    Wegen m = 0 ist q nach (6.56) nicht definiert. Für m -* 0 konvergiert jedoch (6.56) gegen die Werte in Tabelle 6.7.Google Scholar
  66. 66.
    Diese idealtypische Vorstellung kann ersetzt werden durch Modellannahmen, die eine Bearbeitungszeit und somit auch eine Bestandshaltung in einem Umschlagpunkt explizit berücksichtigen. Zu dem Warenbestand in einem Konsolidierungspunkt siehe Blumenfeld, D.E./ Lawrence, D.B./ Diltz, J.D./ Daganzo, C.F.: Analysing Trade-Offs Between Transportation, Inventory and Production Costs on Freight Networks, in: Transportation Research-B, Vol.19B (1985), No. 5, S. 373–376.Google Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1996

Authors and Affiliations

  • Waldemar Toporowski
    • 1
  1. 1.KölnDeutschland

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