Advertisement

Ausgestaltung integrativer Logistikkonzepte im Rahmen von Optimal Shelf Availability

Chapter
  • 1.5k Downloads

Auszug

Während in den vorherigen Kapiteln die deduktive Vorgehensweise zur Ableitung der Konzeptbestandteile von Optimal Shelf Availability und von Integrationsanforderungen im Rahmen logistischer Konzepte überwiegt, erlangen im Rahmen des folgenden Kapitels induktive Überlegungen ein stärkeres Gewicht. In die Suche nach Ansatzpunkten zur Ausgestaltung integrativer Logistikkonzepte in Abhängigkeit des situativen Kontextes fließen nunmehr auch Erfahrungen aus der Unternehmenspraxis ein und ergänzen die theoriegeleitete Deduktion.

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. 1.
    Dieser Ansatz wird häufig auch als Konfigurationsansatz bezeichnet. Um jedoch Begriffskonflikte mit dem Konfigurationsbegriff im Rahmen der Bezugspunkte in Kapitel 2.3.2 und Kapitel 2.3.3 zu vermeiden, findet im Folgenden der Begriff Gestaltansatz Verwendung, der in der Literatur als Synonym auftritt. Vgl. z.B. Wolf (2000), S. 15; Miller (1986), S. 236 und Klaas (2002), S. 103.Google Scholar
  2. 2.
    Vgl. Wolf (2000), S. 1.Google Scholar
  3. 3.
    Vgl. Miller (1986), S. 235; Wolf (2000), S. 4.Google Scholar
  4. 4.
    Vgl. Staehle (1999), S. 45.Google Scholar
  5. 5.
    Vgl. Wolf (2000), S. 2; Miller/Mintzberg (1983), S. 62.Google Scholar
  6. 6.
    Vgl. Klaas (2002), S. 97–98; Gehring (2004), S. 207.Google Scholar
  7. 7.
    Vgl. z.B. Gehring (2004), S. 205 ff., der den Gestaltansatz zur Bildung von Konfigurationen aus Gütertypen und Distributionsstrukturen im Electronic Commerce verwendet, oder Stölzle (1993), S. 253 ff., der diesen Ansatz für die situative Gestaltung entsorgungslogistischer Aufgabenbereiche in Industrieunternehmen wählt.Google Scholar
  8. 9.
    Vgl. Swoboda (2003), S. 55.Google Scholar
  9. 10.
    Vgl. Staehle (1999), S. 45; Rümenapp (2002), S. 147.Google Scholar
  10. 11.
    Vgl. Swoboda (2003), S. 54; Klaas (2002), S. 98, der den Kontingenzansatz als analytisch-situativen Ansatz bezeichnet.Google Scholar
  11. 12.
    Vgl. Staehle (1999), S. 48; Van de Ven/Drazin (1985), S. 347.Google Scholar
  12. 13.
    Als unternehmensinterne Faktoren gelten beispielsweise Unternehmensgröße, Leistungsprogramm oder Prozesse, währen als unternehmensexterne Faktoren häufig Komplexität und Dynamik der Umwelt bemüht werden. Vgl. Swoboda (2003), S. 54.Google Scholar
  13. 14.
    Vgl. Van de Ven/ Drazin (1985), S. 333; Kubicek (1975), S. 19; Swoboda (2003), S. 54; Klaas (2002), S. 99.Google Scholar
  14. 15.
    Vgl. Van de Ven/ Drazin (1985), S. 336; Neher (2005), S. 77; Kieser (1999), S. 169.Google Scholar
  15. 16.
    Vgl. Staehle (1999), S. 50.Google Scholar
  16. 17.
    Vgl. Staehle (1999), S. 51; Miller/Mintzberg (1983), S. 60–61.Google Scholar
  17. 18.
    Vgl. Klaas (2002), S. 101. Der Konsistenzansatz stellt eine Ergänzung des Kontingenzansatzes dar. Vgl. Staehle (1999), S. 48.Google Scholar
  18. 19.
    Vgl. Klaas (2002), S. 101.Google Scholar
  19. 20.
    Vgl. Mintzberg (1990), S. 176; Miles/Snow (1978), S. 6–7.Google Scholar
  20. 21.
    Vgl. Staehle (1999), S. 59.Google Scholar
  21. 22.
    Vgl. Staehle (1999), S. 49; Miles/Snow (1978), S. 5.Google Scholar
  22. 23.
    Vgl. Klaas (2002), S. 103; Staehle (1999), S. 60.Google Scholar
  23. 24.
    Vgl. Van den Ven/ Drazin (1985), S. 353; Swoboda (2003), S. 55; Miller/Mintzberg (1983), S. 57 sowie die dort zitierte Literatur.Google Scholar
  24. Vgl. Van den Ven/ Drazin (1985), S. 353.Google Scholar
  25. 26.
    Vgl. Rümenapp (2002), S. 153.Google Scholar
  26. 27.
    Vgl. Staehle (1999), S. 60; Wolf (2000), S. 19; Khandwalla (1973), S. 493.Google Scholar
  27. 28.
    Vgl. Miller/ Friesen (1984), S. 1.Google Scholar
  28. 29.
    Vgl. Miller/ Friesen (1984), S. 2 bzw. S. 4; Miller/Mintzberg (1983), S. 57.Google Scholar
  29. 30.
    Vgl. Miller (1986), S. 235.Google Scholar
  30. 31.
    Vgl. Rümenapp (2002), S. 147; Van den Ven/Drazin (1985), S. 348. Die Äquifinalitätsthese geht davon aus, dass mehrere Wege gleichermaßen zum Erfolg führen können und bricht mit der Ansicht, dass nur eine optimale Lösung („one best way“) existiert. Vgl. auch Mintzberg (2003a), S. 209.Google Scholar
  31. 32.
    Vgl. Miller/ Friesen (1984), S. 1. Dieses Prinzip ist als klare Abkehr von reiner Kombinatorik zu verstehen. Es werden nur solche Gestalten berücksichtigt, die als ökonomisch und technisch sinnvoll erachtet werden. Vgl. Gehring (2004), S. 209.Google Scholar
  32. 33.
    Vgl. Miller (1986), S. 236.Google Scholar
  33. 34.
    Vgl. Klaas (2002), S. 105.Google Scholar
  34. 35.
    Vgl. Miller/ Friesen (1984), S. 7.Google Scholar
  35. 36.
    Vgl. Meyer et al. (1993), S. 1182.Google Scholar
  36. 37.
    Vgl. Staehle (1999), S. 61–62 und Knoblich (1972), S. 142. Untersuchungen im Rahmen der Kontingenzansätze erfolgen überwiegend im Rahmen eines empirischen Forschungsprogramms. Vgl. z.B. Miller/Mintzberg (1983), S. 60–61.Google Scholar
  37. 38.
    Vgl. Meyer et al. (1993), S. 1177. Darauf beruft sich auch Staehle (1999), S. 62–63.Google Scholar
  38. 39.
    Vgl. ebenda.Google Scholar
  39. 40.
    Vgl. ebenda.Google Scholar
  40. 41.
    Vgl. Wolf (2000), S. 27.Google Scholar
  41. 42.
    Vgl. Wolf (2000), S. 27. Prominente Vertreter des taxonomischen Ansatzes sind beispielsweise Miller und Friesen sowie Mintzberg, der sich allerdings erst in jüngerer Zeit verstärkt dieser Methode zuwendet.Google Scholar
  42. 43.
    Clusteranalysen fassen ähnliche Objekte mit Hilfe von Algorithmen zu einer definierten Anzahl von Gruppen zusammen. Die Beurteilung von Ähnlichkeiten erfolgt über Distanzmaße. Je geringer die Distanz zwischen zwei Objekten ausgeprägt ist, desto größer wird die Ähnlichkeit eingeschätzt. Die Herausforderung dieses Verfahrens besteht in der Auswahl des Algorithmus, der Definition der relevanten Objekte, der Gewichtung der verschiedenen Merkmale sowie der Behandlung von Ausreißern. Die Aussagekraft der Ergebnisse hängt stark von diesen zuvor getroffenen Entscheidungen ab. Vgl. zum Verfahren der Clusteranalyse im Einzelnen z.B. Backhaus et al. (2006), S. 489 ff.Google Scholar
  43. 44.
    Vgl. Knoblich (1972), S. 142, der auch den Begriff der typologischen Ordnung im Kontrast zur klassifizierenden Ordnung der Taxonomien verwendet.Google Scholar
  44. 45.
    Vgl. Wolf (2000), S. 29. Vertreter der typologischen Gestaltbildung sind beispielsweise Miles und Snow, Burns und Stalker sowie Mintzberg in seinen früheren Werken. Vgl. Miller (1996), S. 506.Google Scholar
  45. 46.
    Vgl. Miller (1996), S. 506; Mintzberg (2003b), S. 462–463.Google Scholar
  46. 47.
    Vgl. Wolf (2000), S. 30; Miller (1996), S. 506–507.Google Scholar
  47. 48.
    Vgl. Knoblich (1972), S. 143; Wolf (2000), S. 30.Google Scholar
  48. 49.
    Vgl. Knoblich (1972), S. 143.Google Scholar
  49. 50.
    Vgl. Gehring (2004), S. 213.Google Scholar
  50. 51.
    Vgl. Knoblich (1972), S. 144.Google Scholar
  51. 52.
    Vgl. Wolf (2000), S. 30; Miller (1996), S. 507.Google Scholar
  52. 53.
    Vgl. Miller (1996), S. 507; Wolf (2000), S. 30.Google Scholar
  53. 54.
    Vgl. Wolf (2000), S. 38. An dieser Stelle tritt ein „Methodenstreit“ zu Tage, der zwischen Vertretern der qualitativen und quantitativen Wege der Erkenntnisgewinnung besteht.Google Scholar
  54. 55.
    Vgl. Meyer et al. (1993), S. 1183; Wolf (2000), S. 39.Google Scholar
  55. 56.
    Vgl. Klaas (2002), S. 104.Google Scholar
  56. 57.
    Vgl. Mintzberg (2003b), S. 464–465.Google Scholar
  57. 58.
    Vgl. Knoblich (1972), S. 143.Google Scholar
  58. 59.
    Vgl. die grafische Darstellung bei Gehring (2004), S. 216.Google Scholar
  59. 60.
    Scherer verwendet den Begriff des Merkmalspools. Vgl. Scherer (1991), S. 50.Google Scholar
  60. 61.
    Vgl. Wolf (2000), S. 31.Google Scholar
  61. 62.
    Vgl. Knoblich (1972), S. 144.Google Scholar
  62. 63.
    Dies wird auch als analytische Methode bezeichnet. Vgl. Knoblich (1972), S. 144 sowie Knoblich (1969), S. 32.Google Scholar
  63. 64.
    Vgl. Knoblich (1972), S. 145; Knoblich (1969), S. 32.Google Scholar
  64. 65.
    Vgl. Wolf (2000), S. 31.Google Scholar
  65. 66.
    Vgl. Rößl (1990), S. 99; Kubicek (1976), S. 17.Google Scholar
  66. 67.
    Vgl. Kubicek (1975), S. 39.Google Scholar
  67. 68.
    Vgl. Kubicek (1976), S. 18.Google Scholar
  68. 69.
    Vgl. Rößl (1990), S. 100.Google Scholar
  69. 70.
    Vgl. Rößl (1990), S. 99.Google Scholar
  70. 71.
    Pfohl betrachtet diese Faktoren als logistische Gestaltungsvariablen. Vgl. Pfohl (2004b), S. 27.Google Scholar
  71. 72.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 26.Google Scholar
  72. 73.
    Vgl. z.B. Klaas (2002), S. 150 ff., der Gestaltungsvariablen aus Dimensionen der logistischen Organisationsgestaltung bezieht. Pfohl gibt hingegen einen Gesamtüberblick über logistische Gestaltungsvariablen. Vgl. Pfohl (2004b), S. 27.Google Scholar
  73. 74.
    Vgl. Delfmann (1999b), S. 191–192; Pfohl (2004b), S. 26–27.Google Scholar
  74. 76.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 5–7.Google Scholar
  75. 77.
    Vgl. Klaas (2002), S. 150.Google Scholar
  76. 78.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 26; Klaas (2002), S. 134.Google Scholar
  77. 80.
    Vgl. z.B. Delfmann (1999b), S. 192 ff.; Klaas (2002), S. 150.Google Scholar
  78. 81.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 5; Klaas (2002), S. 150.Google Scholar
  79. 82.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 116; Delfmann (1999b), S. 193.Google Scholar
  80. 83.
    Vgl. Klaas (2002), S. 151.Google Scholar
  81. 84.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 117; Delfmann (1999b), S. 193.Google Scholar
  82. 85.
    Vgl. Liebmann/ Zentes (2001), S. 641 oder auch Domschke/Drexl (1996), S. 8–9.Google Scholar
  83. 86.
    Vgl. Zentes (2001) ebenda.Google Scholar
  84. 87.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 126 ff.Google Scholar
  85. 88.
    Vgl. Thonemann et al. (2005), S. 76–77.Google Scholar
  86. 89.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 130; Wildemann (1995), S. 16.Google Scholar
  87. 90.
    Vgl. Wildemann (1995), S. 16 ff.Google Scholar
  88. 92.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 355.Google Scholar
  89. 93.
    Vgl. ebenda.Google Scholar
  90. 95.
    Vgl. Delfmann (1999b), S.194–197; Klaas (2002), S. 150 ff.; Gehring (2004), S. 220 ff..Google Scholar
  91. 96.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 122; Delfmann (1999b), S. 195.Google Scholar
  92. 97.
    Vgl. Klaas (2002), S. 152 ff.; Pfohl (2004b), S. 122 ff..Google Scholar
  93. 99.
    Vgl. Arnold (1997), S. 165 ff.Google Scholar
  94. 100.
    Vgl. Müller-Hagedorn (1998), S.494; Hansen (1990), S. 505.Google Scholar
  95. 101.
    Vgl. Stölzle et al. (2004), S. 90 ff.Google Scholar
  96. 102.
    Vgl. Arnold (1997), S. 133.Google Scholar
  97. 103.
    Vgl. Müller-Hagedorn (1995), S. 517.Google Scholar
  98. 104.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 103 ff; Arnold (1997), S. 145–147.Google Scholar
  99. 106.
    Im Wesentlichen wird auch im Handel entweder zu einem bestimmten Zeitpunkt oder bei einer festgelegten Bestandshöhe eine neue Bestellung ausgelöst, vgl. Arnold (1997), S. 154 ff., Pfohl (2004a), S. 106 ff. oder Stölzle et al. (2004), S. 90 ff.Google Scholar
  100. 107.
    Vgl. Müller-Hagedorn (1998), S. 495–496.Google Scholar
  101. 108.
    Vgl. Roland Berger & Partner (2003), S. 33. Das in Kapitel 3.3.2 beschriebene Konzept des Computer Assisted Ordering hat sich inzwischen vielfach durchgesetzt.Google Scholar
  102. 109.
    Vgl. Thonemann et al. (2005), S. 132–133.Google Scholar
  103. 110.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 101.Google Scholar
  104. 111.
    Vgl. Liebmann/ Zentes (2001), S. 649.Google Scholar
  105. 112.
    Vgl. Hertel et al. (2005), S. 135.Google Scholar
  106. 113.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 115–118; Stölzle et al. (2004), S. 98.Google Scholar
  107. 115.
    Vgl. Roland Berger & Partner (2003), S. 32.Google Scholar
  108. 116.
    Vgl. Bretzke (1999), S. 82.Google Scholar
  109. 117.
    Vgl. Klaas (2002), S. 155–156; Pfohl (2004b), S. 126–127; Delfmann (1999b), S. 196.Google Scholar
  110. 118.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 127 bzw. S. 129.Google Scholar
  111. 119.
    Vgl. Hertel et al. (2005), S. 142.Google Scholar
  112. 120.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 122; Klaas (2002), S. 152; Pfohl (1998), S. 39.Google Scholar
  113. 121.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 122–123.Google Scholar
  114. 122.
    Vgl. Klaas (2002), S. 154.Google Scholar
  115. 123.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 99.Google Scholar
  116. 124.
    Vgl. SSC Supply Chain Council (2006), S. 8; Karrer (2006), S. 251.Google Scholar
  117. 125.
    Vgl. Ihde (2001), S. 306.Google Scholar
  118. 126.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 38.Google Scholar
  119. 127.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 38–39.Google Scholar
  120. 128.
    Vgl. Ihde (2001), S. 310–311.Google Scholar
  121. 129.
    In diesem Falle gilt es, feste Bereiche für die Produkte gemäß ihrer Bedeutung zu definieren. Innerhalb dieser Bereiche kann dann eine freie Lagerplatzvergabe zur Erhöhung der Kapazitätsauslastung verfolgt werden. Vgl. Stölzle et al. (2004), S. 44; Pfohl (2004a), S. 134–136.Google Scholar
  122. 130.
    Vgl. Hertel et al. (2005), S. 153; Kotzab et al. (2005), S. 284–285.Google Scholar
  123. 131.
    Vgl. Hertel et al. (2005), S. 156.Google Scholar
  124. 132.
    Vgl. Thonemann et al. (2005), S. 170.Google Scholar
  125. 133.
    Vgl. Thonemann et al. (2005), S. 172.Google Scholar
  126. 134.
    Vgl. Thonemann et al. (2005), S. 62–63.Google Scholar
  127. 135.
    Vgl. Rudolph/ Kotouc (2006), S. 5.Google Scholar
  128. 136.
    Vgl. Hansen (1990), S. 233. Zu solchen Produkten zählen beispielsweise Schokolade oder Shampoo.Google Scholar
  129. 137.
    Vgl. Hansen (1990), S. 232; Berekhoven (1995), S. 75.Google Scholar
  130. 138.
    Vgl. Berekhoven (1995), S. 75.Google Scholar
  131. 139.
    Vgl. Rudolph/ Kotouc (2006), S. 4Google Scholar
  132. 140.
    Vgl. Kotouc (2006) ebenda.Google Scholar
  133. 141.
    Vgl. Hansen (1990), S. 299.Google Scholar
  134. 142.
    Vgl. Müller-Hagedorn (2005), S. 398; Barth et al. (2002), S. 270.Google Scholar
  135. 143.
    Vgl. Berekhoven (1995), S. 298–301.Google Scholar
  136. 144.
    Vgl. Rudolph/ Kotouc (2006), S. 3.Google Scholar
  137. 145.
    Vgl. Berekhoven (1995), S. 193.Google Scholar
  138. 146.
    Vgl. Müller-Hagedorn (2005), S. 409 bzw. S. 412; Hansen (1990), S. 302.Google Scholar
  139. 147.
    Vgl. Berekhoven (1995), S. 285.Google Scholar
  140. 148.
    Platzierungsentscheidungen sind multidimensionale Entscheidungen, die verschiedenste Einflussgrößen wie beispielsweise den Deckungsbeitrag, die Fehlmengenwahrscheinlichkeit, die Substitutionswahrscheinlichkeit und die Absatzmengen eines Produktes berücksichtigen. Nach den Gesetzen der Kombinatorik potenziert sich der Rechenaufwand individueller Platzierungsentscheidungen entsprechend unter Berücksichtigung weiterer einkaufsstättenspezifischer Einflussfaktoren über sämtliche Einkaufsstätten und Produkte des Sortiments. Vgl. Barth et al. (2002), S. 270 bzw. 273.Google Scholar
  141. 149.
    Vgl. Barth et al. (2002), S. 273. Für die Entwicklung von Prioritätsregeln lassen sich auch weitere Einflussfaktoren wie z.B. die Wahrscheinlichkeit von Impulskäufen einbeziehen.Google Scholar
  142. 150.
    Vgl. z.B. Pfohl (2004b), S. 27 oder auch Klaas (2002), S. 159 ff..Google Scholar
  143. 152.
    Vgl. Bowersox et al (2002), S. 174 bzw. Kapitel 2.3.2 und 2.3.3.Google Scholar
  144. 153.
    Siehe hierzu Kapitel 4.5. Diese Vorgehensweise erscheint neben dem Bezug zum Integrationsgedanken auch insofern legitim, als dass eine einheitliche Definition logistischer Kontextfaktoren bisher nicht existiert und die Einordnung speziell solcher, beeinflussbarer Größen als Kontextfaktoren oder Gestaltungsvariablen vom jeweiligen Untersuchungszweck abhängt. Vgl. Klaas (2002), S. 162Google Scholar
  145. 154.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 27; Tomczak (1989), S. 13.Google Scholar
  146. 156.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 28.Google Scholar
  147. 157.
    Vgl. z.B. auch Gnirke (1997), S. 200–208.Google Scholar
  148. 158.
    Vgl. Kotler/ Bliemel (2001), S. 306.Google Scholar
  149. 163.
    Vgl. Kotzab/ Schnedlitz (1999), S. 145.Google Scholar
  150. 164.
    Vgl. Domschke/ Drexl (1996), S. 9.Google Scholar
  151. 165.
    Vgl. Meffert (2000), S. 38.Google Scholar
  152. 166.
    Vgl. Gnirke (1997), S. 208.Google Scholar
  153. 167.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 145 ff.Google Scholar
  154. 169.
    Eine umfassende Typologie von Produkten als Waren liefert Knoblich (1969), S. 86 ff. Ansätze bzw. Übersichten über Gütertypologien bieten z.B. auch Gehring, (2004), S. 230 ff. und Kotler/Bliemel (2001), S. 719 ff. Allerdings beziehen sich die meisten Produkttypologien auf spezifische Fragestellungen wie z.B. Typologien nach Kaufgewohnheiten oder Verwendungshäufigkeit. Hierauf wird in Kapitel 4.6.1 noch einmal eingegangen.Google Scholar
  155. 171.
    Vgl. Riepe (1984), S. 278–279.Google Scholar
  156. 172.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 27; Pfohl (2004a), S. 66–68.Google Scholar
  157. 173.
    Vgl. Knoblich (1969), S. 87.Google Scholar
  158. 174.
    Hier wird zwischen fest, flüssig und gasförmig unterschieden. Vgl. Knoblich (1969), S. 88 sowie Hansen (1990), S. 150.Google Scholar
  159. 175.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 67.Google Scholar
  160. 176.
    Vgl. Knoblich (1969), S. 88.Google Scholar
  161. 177.
    Vgl. Knoblich (1969), S. 88; Gnirke (1997), S. 209. Komplexe technischen Eigenschaften sind strenggenommen bereits eigenständige Typen, da sie jeweils wieder Untermerkmale in Bezug auf physikalische oder chemische Eigenschaften aufweisen.Google Scholar
  162. 178.
    Vgl. Knoblich (1969), S. 87.Google Scholar
  163. 179.
    Vgl. Nieschlag et al. (2002), S. 666–667.Google Scholar
  164. 180.
    Vgl. Nieschlag et al. (2002), S. 667.Google Scholar
  165. 181.
    Vgl. Knoblich (1969), S. 90.Google Scholar
  166. 183.
    Vgl. Nieschlag et al. (2002), S. 66772-669; Kuhl (1999), S. 156.Google Scholar
  167. 184.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 151.Google Scholar
  168. 185.
    Vgl. ebenda.Google Scholar
  169. 186.
    Vgl. Nieschlag et al. (2002), S. 671–672.Google Scholar
  170. 187.
    Vgl. Berekhoven (1995), S. 133.Google Scholar
  171. 188.
    Vgl. Hansen (1990), S. 257. Abzugrenzen von der Markierung ist die Marke als Identifikationshilfsmittel. Der Begriff Marke steht lediglich für einen bestimmten Namen oder ein bestimmtes graphisches oder akustisches Zeichen.Google Scholar
  172. 189.
    Vgl. Meffert (2000), S. 846; Nieschlag et al. (2002), S. 675; Hansen (1990), S. 257.Google Scholar
  173. 190.
    Vgl: z.B. den Überblick bei Hansen (1995), S. 258 sowie Meffert (2000), S. 856 ff.Google Scholar
  174. 191.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 65.Google Scholar
  175. 192.
    Vgl. Meffert (2000), S. 42.Google Scholar
  176. 194.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 96.Google Scholar
  177. 195.
    Vgl. Großmann (2004), S. 578.Google Scholar
  178. 196.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 144.Google Scholar
  179. 197.
    Vgl. ebenda.Google Scholar
  180. 198.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 67.Google Scholar
  181. 199.
    Vgl. Gnirke (1997), S. 210; Steven/Krüger (2003), S. 209; Sharma/Lambert (1990), S. 54.Google Scholar
  182. 200.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 338; Nieschlag et al. (2002), S. 666.Google Scholar
  183. 201.
    Vgl. Schaper (2006), S. 27–28.Google Scholar
  184. 202.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 65.Google Scholar
  185. 203.
    Vgl. z.B. Schmitz/ Kölzer (1996), S. 127; Schröder (2005), S. 31.Google Scholar
  186. 204.
    Diese Faktoren liegen im kulturellen und sozialen Umfeld sowie in der Persönlichkeit und Psyche des Endkunden begründet und stellen aus Marketing-Sicht eine wenig beeinflussbare Komponente dar, die auf die Kaufentscheidung wesentlichen Einfluss ausübt, vgl. z.B. Kotler/ Bliemel (2001), S. 324–325.Google Scholar
  187. 205.
    Diese Faktoren werden im Allgemeinen als „Stimuli“ bezeichnet und ergeben sich aus dem Marketing und den marktrelevanten Produkteigenschaften, dem Umfeld und der Konjunktur. Vgl. Kotler/ Bliemel (2001), S. 324.Google Scholar
  188. 206.
    Vgl. Helm/ Stölzle (2006), S. 313–315; Pepels (1999), S. 94.Google Scholar
  189. 207.
    Vgl. Stölzle (2006) ebenda.Google Scholar
  190. 208.
    Vgl. im Folgenden Kroeber-Riel/ Weinberg (2003), S. 369–370 sowie Foscht/Swoboda (2005), S. 149 ff.Google Scholar
  191. 209.
    Vgl. Kroeber-Riel/ Weinberg (2003), S. 368 ff..Google Scholar
  192. 210.
    Kognitionen beschreiben Wissenszustände, die sich auf Kenntnisse z.B. über Produkte und Preise, aber auch auf bewährte Entscheidungsmuster beziehen. Im Falle der Kaufentscheidung wird dieses Wissen bewusst abgerufen und in die Entscheidung mit einbezogen. Vgl. Trommsdorff (2004), S. 87ff.; Kröber-Riel/ Weinberg (2003), S. 383.Google Scholar
  193. 211.
    Aktivierung bezeichnet einen bestimmten Grad an psychischer Aktivität im Sinne einer inneren Erregung oder Spannung. Sie führt zu einer Sensibilisierung gegenüber bestimmten Reizen und beeinflusst daher die Kaufentscheidung des Endkunden. Vgl. Kroeber-Riel/ Weinberg (2003), S. 58; Trommsdorff (2004), S. 48–49.Google Scholar
  194. 212.
    Vgl. Trommsdorff (2004), S. 68 ff.Google Scholar
  195. 213.
    Vgl. Forscht/ Swoboda (2005), S. 152.Google Scholar
  196. 214.
    Vgl. Kotler/ Bliemel (2001), S. 443; Pfohl (1998), S. 21.Google Scholar
  197. 215.
    Vgl. Kotler/ Bliemel (2001), S. 442.Google Scholar
  198. 216.
    Vgl. Pepels (1999), S. 97.Google Scholar
  199. 217.
    Vgl. Schröder (2005), S. 91; Meffert (2000), S. 24.Google Scholar
  200. 218.
    Vgl. Schröder (2005), S. 92–93; Meffert (2000), S. 54–56.Google Scholar
  201. 219.
    Vgl. Meffert (2000), S. 54.Google Scholar
  202. 220.
    Vgl. Helm/ Stölzle (2006), S. 313.Google Scholar
  203. 221.
    Vgl. Pepels (1999), S. 96.Google Scholar
  204. 222.
    Vgl. Helm/ Stölzle (2006), S. 315.Google Scholar
  205. 223.
    Vgl. Kröber-Riel/ Weinberg (2003), S. 172.Google Scholar
  206. 224.
    Vgl. Kröber-Riel/ Weinberg (2003), S. 175.Google Scholar
  207. 225.
    Vgl. Helm/ Stölzle (2006), S. 313–315.Google Scholar
  208. 226.
    Vgl. Helm/ Stölzle (2006), S. 313.Google Scholar
  209. 227.
    Vgl. Müller-Hagedorn (2005), S. 398.Google Scholar
  210. 228.
    Vgl. Hansen (1990), S. 150.Google Scholar
  211. 229.
    Gehring spricht in diesem Zusammenhang auch von monetären Produkteigenschaften, vgl. Gehring (2004), S. 289 ff.Google Scholar
  212. 230.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 67; Ihde (2001), S. 9.Google Scholar
  213. 231.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 66–69.Google Scholar
  214. 232.
    Stölzle berücksichtigt diese Aspekte innerhalb der Aufgaben und Teilaufgaben im innerbetrieblichen Kontext. Vgl. Stölzle (1993), S. 221.Google Scholar
  215. 234.
    Vgl. Schaper (2006), S. 201; Chamoni/Düsing (2002), S. 101. Siehe hierzu außerdem die Ausführungen zum Bezugspunkt Konfiguration in Kapitel 2.3.3.Google Scholar
  216. 235.
    Vgl. Hofmann (2002), S. 21.Google Scholar
  217. 236.
    Vgl. Hertel et al. (2005), S. 78.Google Scholar
  218. 237.
    Vgl. Hertel et al. (2005), S. 77.Google Scholar
  219. 238.
    Vgl. Hertel et al. (2005), S. 78.Google Scholar
  220. 239.
    Vgl. Rösler (2003), S. 27.Google Scholar
  221. 240.
    Vgl. Rösler (2003), S. 26.Google Scholar
  222. 241.
    Vgl. Heusler (2004), S. 32.Google Scholar
  223. 242.
    Vgl. Otto/ Kotzab (2002), S. 138.Google Scholar
  224. 243.
    Vgl. Heusler (2004), S. 33; Otto/Kotzab (2002), S. 137.Google Scholar
  225. 244.
    Vgl. Schaper (2006), S. 203.Google Scholar
  226. 245.
    Vgl. Ten Hompel/ Schmidt (2003), S. 159.Google Scholar
  227. 246.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 146; Hertel et al. (2005), S. 124.Google Scholar
  228. 247.
    Vgl. Ten Hompel/ Schmidt (2003), S. 157–158.Google Scholar
  229. 248.
    Vgl. Ten Hompel/ Schmitdt (2003), S. 145.Google Scholar
  230. 249.
    Vgl. Placzek (2004), S. 36; Schaper (2006), S. 203.Google Scholar
  231. 250.
    Vgl. Placzek (2004), S. 39–40.Google Scholar
  232. 251.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 142; Ten Hompel/Schmidt (2003), S. 160–161.Google Scholar
  233. 252.
    Vgl. Ahlert (2002), S. 54; Kloth (1999), S. 57.Google Scholar
  234. 254.
    Vgl. Thonemann et al. (2005), S. 194.Google Scholar
  235. 255.
    Vgl. Schaper (2006), S. 204; Gerhäuser/Pflaum (2004), S. 280, die einen Überblick über verschiedene Transponder-Arten geben.Google Scholar
  236. 256.
    Insbesondere Point of Sale-Daten besitzen eine große Bedeutung. Neben der Grundlage zur (automatischen) Disposititon im Rahmen von Optimal Shelf Availability lassen sich diese Daten aus Sicht des Handels beispielsweise für Inventuren, Sortimentsanalyse oder Warenkorbanalyse nutzen. Aus Sicht der Hersteller finden sie im Rahmen der Marktforschung, Produktionsplanung oder im Controlling Verwendung. Vgl. Grünblatt (2004), S. 93 ff..Google Scholar
  237. 257.
    Vgl. Kloth (1999), S. 94.Google Scholar
  238. 258.
    Vgl. Kloth (1999), S. 94–95.Google Scholar
  239. 259.
    Ein Data Warehouse stellt das zentrale Konzept einer Informationsarchitektur dar. Es liefert konsistente und einheitlich kodierte Informationen für die Informations-und Managementsysteme. Vgl. Chamoni/ Düsing (2002), S. 103; Grünblatt (2004), S. 84; Schütte et al. (2001), S. 5.Google Scholar
  240. 260.
    In der Wirtschaftsinformatik werden Systeme, die allein die Steuerung unterstützen, als operative Informationssysteme bezeichnet, während analytische Informationssysteme neben der Steuerung auch der Unterstützung von Planungs-, Entscheidungs-und Kontrollprozessen dienen. Vgl. Chamoni/ Düsing (2002), S. 103.Google Scholar
  241. 261.
    Vgl. Ahlert (2002), S. 54.Google Scholar
  242. 262.
    Vgl. Grünblatt (2004), S. 68; die Erfassung von Bestands-und Bewegungsdaten wird auch als operative Ebene bezeichnet, da sie warenbezogene Prozesse mengen-und wertmäßig abbilden. Vgl. Hertel et al. (2005), S. 330.Google Scholar
  243. 263.
    Vgl. Ahlert (2002), S. 57–58.Google Scholar
  244. 264.
    Vgl. Kloth (1999), S. 141 ff..Google Scholar
  245. 265.
    Vgl. Angerer (2006), S. 64 ff., der die Eignung verschiedener Algorithmen für die automatische Disposition untersucht.Google Scholar
  246. 266.
    Vgl. Seifert (2004), S. 122.Google Scholar
  247. 267.
    Vgl. Kloth (1999), S. 83 ff. bzw. S. 141 ff.Google Scholar
  248. 268.
    Vgl. Kieser/ Walgenbach (2003), S. 100.Google Scholar
  249. 269.
    Vgl. im Folgenden Bretzke (2005), S. 69.Google Scholar
  250. 270.
    Vgl. Zentes et al. (2005b), S. 944–945 bzw. 949; Groll (2004), S. 66 ff.; Otto (2002), S. 28; Häusler (2002a), S. 230.Google Scholar
  251. 271.
    Vgl. Groll (2004), S. 65; Otto (2002), S. 29.Google Scholar
  252. 272.
    Vgl. Bellmann/ Hippe (1996), S. 78–79.Google Scholar
  253. 273.
    Vgl. Groll (2004), S. 64.Google Scholar
  254. 274.
    Vgl. Bretzke (2005), S. 67.Google Scholar
  255. 275.
    Vgl. Kieser/ Walgenbach (2003), S. 109–110; Corsten (2001), S. 27.Google Scholar
  256. 277.
    Vgl. z.B. Kieser/ Walgenbach (2003), S. 51; Göbel (2002), S. 110 ff.Google Scholar
  257. 278.
    Zu unterscheiden ist eine Vielzahl verschiedenster Rabattarten, wie z.B. Mengenrabatte, Umsatzrabatte, Zeitrabatte oder Aktionsrabatte. Vgl. Schaper (2006), S. 305; Schulze (1998), S. 69 ff. oder auch Berekhoven (1995), S. 511.Google Scholar
  258. 279.
    Vgl. Schaper (2006), S. 305–306; Schulze (1998), S. 76–78 bzw. S. 89; Grünblatt (2004), S. 113.Google Scholar
  259. 280.
    Vgl. Schaper (2006), S. 309.Google Scholar
  260. 281.
    Vgl. Schaper (2006), S. 307–308.Google Scholar
  261. 282.
    Vgl. Schulze (1998), S. 73–74.Google Scholar
  262. 283.
    Vgl. Block (2001), S. 70.Google Scholar
  263. 284.
    Vgl. Schulze (1998), S. 85–86.Google Scholar
  264. 285.
    Die Maßnahmen des Signaling dient dem Vertrauensaufbau in Zuliefer-Abnehmer-Beziehungen. Vgl. Göbel (2002), S. 110; Schaper (2006), S. 322–323; Stölzle (1999), S. 307; Delfmann (1989), S. 105.Google Scholar
  265. 286.
    Vgl. Meyr/ Stadtler (2005), S. 69.Google Scholar
  266. 287.
    Vgl. Groll (2004), S. 97.Google Scholar
  267. 288.
    Vgl. Thonemann et al. (2005), S. 140–145.Google Scholar
  268. 289.
    Vgl. Grünblatt (2004), S. 105–109.Google Scholar
  269. 290.
    Vgl. Müller-Hagedorn (2005), S. 192; Thonemann et al. (2005), S. 139.Google Scholar
  270. 291.
    Vgl. Grünblatt (2004), S. 116.Google Scholar
  271. 292.
    Vgl. Hertel et al. (2005), S. 216.Google Scholar
  272. 293.
    Vgl. ebenda; Pfohl (2004c), S. 17; Thonemann et al. (2005), S. 117; Großpietsch (2003), S. 102–103.Google Scholar
  273. 294.
    Vgl. Grünblatt (2004), S. 116–117.Google Scholar
  274. 295.
    Vgl. Karrer (2006), S. 230.Google Scholar
  275. 296.
    Vgl. Karrer (2006), S. 232.Google Scholar
  276. 297.
    Vgl. Groll (2004), S. 67.Google Scholar
  277. 298.
    Vgl. Schaper (2006), S. 294–295; Groll (2004), S.Google Scholar
  278. 299.
    Vgl. Baumgarten/ Darkow (1999), S. 4.Google Scholar
  279. 300.
    Vgl. z.B. die Übersicht bei Zillig (2001), S. 84 ff.Google Scholar
  280. 301.
    Vgl. im Folgenden Pfohl (2004c), S. 20–21 sowie die dort zitierte Literatur und Skjott-Larsen (1999), S. 107.Google Scholar
  281. 302.
    Vgl. auch Sydow (1992), S. 98.Google Scholar
  282. 303.
    Vgl. auch die Übersicht bei Morschett (2005), S. 386.Google Scholar
  283. 304.
    Die angesprochenen Kooperationsformen richten sich entweder konkret auf wenige, akute Aspekte wie die Belieferung oder sind übergreifender und langfristiger Natur. Sie unterscheiden sich im Umfang der gemeinschaftlichen Aufgabenerfüllung. Vgl. z.B. Reuter (2004), S. 24 oder Lambert et al. (1996), S. 2–3.Google Scholar
  284. 306.
    Vgl. Häusler (2002a), S. 262.Google Scholar
  285. 307.
    Vgl. Stölzle (2000), S. 14.Google Scholar
  286. 308.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 136–137; Schulze (1998), S. 51 bzw. S. 56.Google Scholar
  287. 309.
    Vgl. Stölzle (1999), S. 279.Google Scholar
  288. 310.
    Vgl. Hertel et al. (2005), S. 123 ff.. Beispielsweise stellen Frische-oder Tiefkühlprodukte andere Anforderungen an die Lagergebäude und die Lagerausstattung als das Trockensortiment.Google Scholar
  289. 311.
    Vgl. Häusler (2002), S. 239–240; Schulze (1998), S. 50–51.Google Scholar
  290. 312.
    Vgl. Lambert et al. (1996), S. 10.Google Scholar
  291. 313.
    Vgl. Kieser/ Walgenbach (2003), S. 122.Google Scholar
  292. 314.
    Vgl. Klaas (2002), S. 156–158.Google Scholar
  293. 315.
    Vgl. Klaas (2002), S. 158.Google Scholar
  294. 316.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 27. Pfohl bezeichnet die hier als konfigurations-, koordinations-und kooperationssspezifischen Variablen bezeichneten Komponenten als interne Logistikbeschränkungen für Logistikprozesse. Daraus folgt die Interpretation, dass diese Variablen zwar kurzfristig zum Kontext für Logistikprozesse gehören, mittel-bis langfristig aber einer Anpassung bedürfen.Google Scholar
  295. 317.
    Vgl. z.B. Arnolds et al. (2001), S. 38 ff.; Stölzle et al. (2004), S. 53 ff.; Alicke (2005), S. 29 ff.Google Scholar
  296. 318.
    Vgl. z.B. Alicke (2005), S. 29–31.Google Scholar
  297. 319.
    Vgl. z.B. Kotler/ Bliemel (2001), S. 720 oder Nieschlag et al. (2002), S. 580–581.Google Scholar
  298. 320.
    Vgl. Nieschlag et al. (2002), S. 1271.Google Scholar
  299. 321.
    “Time bzw. Place Convenience”, vgl. Schröder (2005), S. 74; Barth et al. (2002), S. 96; Gehring (2004), S. 253.Google Scholar
  300. 322.
    “Readiness convenience”, vgl. Nieschlag et al. (2000), S. 666; Gehring (2004), S. 253.Google Scholar
  301. 323.
    Vgl. Kotler/ Bliemel (2001), S. 721.Google Scholar
  302. 324.
    Vgl. Nieschlag et al. (2002), S. 1313.Google Scholar
  303. 325.
    Ergänzend werden häufig noch „Unthought Goods“ hinzugefügt. Dies sind Produkte, die von Konsumenten bisher noch nicht wahrgenommen wurden und denen entsprechende Marketingmaßnahmen zu mehr Aufmerksamkeit verhelfen sollen. Vgl. Pfohl (2004b), S. 97 sowie die dort zitierte Literatur. Da solche Produkte im Hinblick auf das Untersuchungsobjekt nicht von Interesse sind, werden sie im Folgenden nicht berücksichtigt.Google Scholar
  304. 326.
    Vgl. Fisher (1997), S. 105 ff.Google Scholar
  305. 327.
    Vgl. Fisher (1997), S. 107 oder auch die Übersicht bei Neher (2005), S. 78–79.Google Scholar
  306. 328.
    Vgl. Fisher (1997), S. 106.Google Scholar
  307. 329.
    Vgl. Fisher (1997), S. 107.Google Scholar
  308. 330.
    Vgl. ebenda.Google Scholar
  309. 331.
    Vgl. Fisher (1997), S. 108.Google Scholar
  310. 332.
    Vgl. Fisher (1997), S. 106.Google Scholar
  311. 333.
    Im Einzelnen sind bei diesen Produkten insbesondere punktuelle, produktbezogene und kurzfristige Forecasts schwierig. Erst bei einer längeren Abverkaufshistorie lassen sich zuverlässigere Prognoseergebnisse realisieren, was aufgrund der kurzen Produktlebenszyklen kaum gelingt. Vgl. hierzu Sheffi (2004), S. 93–94.Google Scholar
  312. 334.
    Vgl. Fisher (1997), S. 107.Google Scholar
  313. 335.
    Vgl. Fisher (1997), S. 108.Google Scholar
  314. 336.
    Vgl. Gehring (2004), S. 290.Google Scholar
  315. 337.
    Vgl. Gehring (2004), S. 289.Google Scholar
  316. 338.
    Vgl. Gehring (2004), S. 287–288.Google Scholar
  317. 340.
    Vgl. Fisher (1997), S. 109.Google Scholar
  318. 341.
    Vgl. Meffert (2000), S.500 ff..Google Scholar
  319. 342.
    So wird der Prognosefehler, der die Schwankung zwischen prognostiziertem und tatsächlichem Bedarf beschreibt, als ein Einflussfaktor auf die Bestandshöhe gesehen. Vgl. z.B. Pfohl (2004a), S. 112–114.Google Scholar
  320. 343.
    Vgl. Stieglitz (1999), S. 54 ff.; Berekhoven (1995), S. 276–279.Google Scholar
  321. 344.
    Vgl. Stieglitz (1999), S. 54.Google Scholar
  322. 346.
    Vgl. Bamberg/ Baur (1998), S. 7.Google Scholar
  323. 347.
    Vgl. Meffert (2000), S. 42.Google Scholar
  324. 348.
    Vgl. Großpietsch (2003), S. 77.Google Scholar
  325. 349.
    Vgl. Berekhoven (1995), S. 86.Google Scholar
  326. 353.
    Vgl. Delfmann (1999b), S. 193.Google Scholar
  327. 354.
    Vgl. Hertel et al. (2005), S. 106.Google Scholar
  328. 355.
    Vgl. Fisher (1997), S. 108.Google Scholar
  329. 356.
    Vgl. Barth et al. (2002), S. 270 bzw. S. 273.Google Scholar
  330. 357.
    Vgl. z.B. Moll (2000), S. 112.Google Scholar
  331. 358.
    Verpackungen müssen die Gewichtsbelastung der übrigen Verpackungen aushalten. Insofern erfolgt bei Kartonverpackungen vielfach die Anordnung der Produkte mit dem höchsten Gewicht zu unterst. Vgl. Pfohl (2004a), S. 148.Google Scholar
  332. 359.
    Vgl. Pfohl (2004a), S. 159–161.Google Scholar
  333. 360.
    Der Prozessschritt der Auflösung der Versandeinheit in der Einkaufsstätte entfällt. Siehe die Ausführungen zum idealtypischen Prozessmodell sowie Kotzab (2005), S. 284–285.Google Scholar
  334. 361.
    Vgl. Bretzke (1999), S. 84.Google Scholar
  335. 362.
    Vgl. Pfohl (2004c), S. 121.Google Scholar
  336. 363.
    Vgl. Schulze (1998), S. 56–57.Google Scholar
  337. 364.
    Vgl. Salfeld (1998), S. 248 ff.Google Scholar
  338. 365.
    Vgl. Wildemann (1995), S. 47 ff.Google Scholar
  339. 369.
    Vgl. Werners/ Thorn (2002), S. 702–703.Google Scholar
  340. 370.
    Vgl. Hertel et al. (2005), S. 106.Google Scholar
  341. 371.
    Vgl. Fisher (1997), S. 108.Google Scholar
  342. 372.
    Vgl. Wildemann (1995), S. 41.Google Scholar
  343. 373.
    Vgl. Becker (1998), S. 96–97.Google Scholar
  344. 374.
    Vgl. Placzek (2004), S. 40 ff.Google Scholar
  345. 375.
    Vgl. Pfohl (2004b), S. 123; Klaas (2002), S. 152.Google Scholar
  346. 376.
    Vgl. Hertel et al. (2005), S. 106.Google Scholar
  347. 377.
    Vgl. Bretzke (1999), S. 84.Google Scholar
  348. 378.
    Vgl. Salfeld (1998), S. 248 ff.Google Scholar
  349. 379.
    Vgl. Hertel et al. (2005), S. 106.Google Scholar
  350. 380.
    Vgl. Kotzab et al. (2005), S. 283.Google Scholar

Copyright information

© Deutscher Universitäts-Verlag | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2007

Personalised recommendations