Zusammenfassung
Der Nutzen elektronischer Datenverarbeitungsanlagen für die Unternehmung erschöpft sich nicht darin, Daten zu speichern und zu verarbeiten und dabei gewisse Tätigkeiten zu übernehmen, wie z. B. das Drucken von Tabellen, das Ausschreiben von Rechnungen usw., die ansonsten manuell durchgeführt werden müßten. Von besonderer und wachsender Bedeutung sind vielmehr auch jene Möglichkeiten, die diese Anlagen im Hinblick auf die betriebliche Planung und Entscheidungsvorbereitung bieten.
This is a preview of subscription content, log in via an institution.
Buying options
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Learn about institutional subscriptionsPreview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literatur
Ähnlich eindrucksvolle Relationen ergeben sich beim Multiplizieren und Dividieren.
Vgl. Gutenberg, E., Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre. Erster Band: Die Produktion, Berlin — Heidelberg, New York 1966, S. 146 ff. Streng genommen müßten Produktionsprogramm, Beschaffung und Produktionsablauf simultan geplant werden, da die zu berücksichtigenden Kosten oft auch von der Beschaffungs- und Lagerpolitik und der Produktionsdurchführung abhängen.
Vgl. hierzu M. P. Wahl, Grundlagen eines Management-Informationssystems, Neuwied und Berlin 1969, insbes. S. 13 ff.:
G. Bindels, Die Methoden des Operations-Research (OR) und ihre Bedeutung innerhalb eines industriellen Informationssystems, in „lnformatio 44“, 1969, S. 2 ff. W. Möller, Aufgaben und Gestaltung betrieblicher Informationssysteme, in diesem Band, S. 131.
Indikatoren können z. B. das Volkseinkommen oder das verfügbare Einkommen der privaten Haushalte sein. Die Anzahl der Baugenehmigungen für Private ist ein Indikator für den Absatz von Kücheneinrichtungen, Herden, Badeöfen, Polstermöbel usw. Zwischen der Erteilung der Baugenehmigung und dem Auftreten ihrer Absatzwirksamkeit liegen im allgemeinen 6 bis 12 Monate. Der im konkreten Falle relevante Zeitraum ist durch Versuchsrechnungen herauszufinden.
Ein zweiter Weg führt über die lineare Optimierungsrechnung.
Statt der Bedingung, daß die Summe der quadrierten Differenzen zu einem Minimum werden sollen, können auch andere Kriterien zur Bestimmung der Koeffizienten der Regressionsfunktion herangezogen werden, z. B. die Bedingung, daß die Summe der Abstände (ohne Berücksichtigung des Vorzeichens) zwischen den eingetretenen und den sich aus der Gleichung eigebenden X-Werten am kleinsten wird. Zur Lösung ist hier die lineare Optimierungsrechnung heranzuziehen. Mit ihrer Hilfe lassen sich die dieser Bedingung genügenden Koeffizienten errechnen.
Zur Anwendung der Regressions- und Korrelationsanalyse siehe H. Dacob, Der Absatz, S. 300 ff. in „Allgemeine Betriebswirtschaftslehre in programmierter Form”, Wiesbaden 1969.
Muß z. B. damit gerechnet werden, daß die den Anstieg bestimmenden Kräfte allmählich schwächer werden (z. B. allmähliche Marktsättigung), so kann statt der linearen eine quadratische oder auch andere funktionale Beziehung zwischen X und t gewählt werden.
Auf die Ableitung dieser Formel aus den oben geschilderten Überlegungen (fortlaufend schwächere Gewichtung der Vergangenheitswerte) und der Annahme eines linearen Trendes sei hier verzichtet. Vgl. dazu insbesondere R. G. Brown, Statistical Forecasting for Inventory Control, New York 1959, S. 65 ff.;
R. G. Brown, Smoothing, Forecasting and Prediction, New York 1963;
E. S. Buffa, Production-Inventory Systems, Home-wood III. 1968, S. 39 ff.;
K. H. Wiese, Exponential Smoothing, eine Methode der statistischen Bedarfsvorhersage, in: IBM Fachbibliothek 1968;
G. Matt, Bestimmung statistisch gewichteter Koeffizienten bei exponen-tieller Ausgleichung, in: Unternehmensforschung, Bd. 10 (1966), Heft 1, S. 17 ff.
Beckmann, M. J., Lineare Planungsrechnung, Ludwigshafen 1959;
Vazsonyi, A., Die Planungsrechnung in Wirtschaft und Industrie, Wien und München 1962;
Krekó, E., Lehrbuch der linearen Optimierung, Berlin 1968;
Dantzig, G. B., Lineare Programmierung und Erweiterungen, Berlin und Heidelberg 1966;
Joksch, H. C., Lineares Programmieren, 2. Aufl., Tübingen 1965;
Karrenberg, R. und A. W. Scheer, Lineare Programmierung als Hilfsmittel bei Planungsentscheidungen, in: Schriften zur Unternehmensführung, Bd. 5 und 6/7, Wiesbaden 1968,
Krelle, W., H. P. Künzi, Lineare Programmierung, Zürich 1958;
Müller-Merbach, H., Operations Research, Berlin-Ffm., 1969;
Dorfman, R., Solow, R. M., Samuelson, A. S., Linear Programming and Economic Analysis, New York — Toronto — London 1958.
Die Rechnung vollzieht sich in der Weise, daß, mit einer u. U. nicht zulässigen Ausgangslösung beginnend, das Verfahren zu einer besseren Lösung fortschreitet und dies so lange tut, bis die optimale Lösung gefunden ist. Der Übergang von einer Lösung zur nächsten bildet eine Iteration.
Es sei dem Leser überlassen, den Lösungsansatz hinzuschreiben.
Zinsen sind dabei angesichts der in der Regel relativ kurzen Teilperioden nicht berücksichtigt.
Die Transportkosten pro Stück seien von der insgesamt zu befördernden Menge unabhängig (Linearitäts-bedingung).
Vgl. hierzu Jacob, H., Investitionsplanung mit Hilfe der Optimierungsrechnung, Schriften zur Unternehmensführung, Bd. 4. Wiesbaden 1968, S. 93 ff.
Da nur ganze Anlagen erworben werden können, dürfte das Modell für die Investitionsprogramme nur ganze Zahlen liefern. Dies läßt sich durch Anwendung der gemischt-ganzzahligen Programmierung erreichen. Die Grenzen liegen hier in den zur Lösung solcher Modelle verfügbaren Algorithmen.
Bellmann, R. F., Dynamic Programming, Princeton 1957;
Bellmann, R. F., und St. E. Dreyfus, Applied Dynamic Programming, Princeton 1962;
Beckmann, M. J., Dynamic Programming of Economic Decisions. Berlin -Heidelberg — New York 1968;
Hadley, G., Nonlinear and Dynamic Programming. Reading, Palo Alto, London 1964;
Nemnauser, G. L, Introduction to Dynamic Programming, New York- London -Sydney 1966.
Zur Methode des Branching and Bounding siehe insbesondere Weinberg, F. (Hrsg.), Einführung in die Methode des Branch and Bound, Berlin — Heidelberg — New York 1968;
ferner Ackoff, R. L, M. Sasieni, Fundamentals of Operations Research, New York — London — Sydney 1968;
Agur, N., Optimum Seeking with Branch and Bound, in: Management Science, Vol.13 (1966), Heft 4, S. 176–185;
Jaeschke, G., Branching and Bounding-eine allgemeine Methode zur Lösung kombinatorischer Probleme, in: Ablauf- und Planungsforschung 5 (1964), Heft 3, S. 133–155.
Zu den Enumerationsmethoden siehe z.B. Müller-Merbach, H., Operations Research, Berlin — Frankfurt/M. 1969, S. 308 ff.
Weinberg, F. und Zehnder, C. A. (Hrsg.), Heuristische Planungsmethoden, Berlin — Heidelberg — New York 1969;
Polya, G., Mathematik und plausibles Schließen. 2 Bde., Basel — Stuttgart 1962;
Zehnder, C. A. Berechnung von Stundenplänen und Transportplänen, Zürich 1965;
Lazak, D., Ein mathematisches Modell zur Erstellung von Stundenplänen, in: Elektronische Datenverarbeitung, Heft 3, 1966, S. 102 ff.;
Meier, R. G., Newell, W. T., Pazer, H. L, Simulation im Business and Economics, Englewood Cliffs, N. 3. 1969, S. 147 ff.;
Armour, G. C. and Buffa, E. S., A Heuristic Algorithm and Simulation Approach to Relative Location of Facilities, in: Management Science, Vol. 9, No. 2 (1963);
Gere, W. S., Heuristics in Dob Shop Scheduling, in: Management Science, Vol. 13, No. 3 (1966).
M. Roessler, Das Stundenplanproblem, in: Heuristische Planungsmethoden, a.a.O., S. 23 ff.
Eine sehr gründliche und theoretisch gut fundierte Untersuchung über den Aufbau von Dringlichkeitsfunktionen stammt von E. Ording, Produktionsablaufplanung auf der Grundlage von Reihenfolgepräferenzfunktionen, Diplomarbeit am Industrie-Seminar der Universität Hamburg, 1965. Vgl. hier insbesondere die Seiten 100–107.
Naylor, T. H., Balintfy, J. L, Burdick, D.S., Chu, K., Computer Simulation Techniques, New York — London-Sidney, 1966;
Müller, W., Die Simulation betriebswirtschaftlicher Informationssysteme, Wiesbaden 1969;
Koller, H., Simulation und Planspieltechnik, Wiesbaden 1969.
Eine ausführliche Darstellung des Problems und seiner Lösung findet sich in Domke, E., Betriebswirtschaftliche Probleme bei der Integration automatischer Aggregate zu Fertigungsketten, Diss. Hamburg 1966.
Treten in relevantem Umfange während einer Schicht zwei oder mehr Störungen am gleichen Aggregat auf, so sind diese Fälle zu eigenständigen „Klassen” zusammenzufassen und im Rahmen der Wahrscheinlichkeitsüberlegungen entsprechend zu behandeln.
Unter Umständen gehört dazu auch der Gewinnausfall infolge geringeren Ausstoßes, dann nämlich, wenn die Nachfrage die Ausbringung übersteigt.
Mit Hilfe geeigneter statistischer Methoden läßt sich die Größe der Stichprobe, die bestimmten Sicherheitsanforderungen genügt, rechnerisch eindeutig bestimmen.
Auch die jeweils einer bestimmten Form des Systems zuzuordnenden Ergebnisse werden eine Verteilung aufweisen. Es ist mit Hilfe statistischer Methoden zu prüfen, ob die den verschiedenen möglichen Systemgestaltungen zuzuordnenden Ergebnisverteilungen signifikante Unterschiede aufweisen. Ist das der Fall, so läßt sich eine der betrachteten Systemformen eindeutig als die beste der getesteten erkennen.
Auf einige weitere Möglichkeiten, die Simulationsmethode anzuwenden, sei kurz hingewiesen: Sie ist herangezogen worden, um eine möglichst optimale Auslegung und Abstimmung der Kapazitäten verschiedener in einem bestimmten Fertigungsprozeß zusammenwirkender Anlagen zu erreichen. Vgl. hierzu Jain, R. K., Wartmann, R., Simulation des Arbeitsablaufes in einem SM-Stahlwerk mit Vorfrisch-Konverter, Ablauf- und Planungsforschung, Bd. 7 (1966), S. 23 ff. Mit Hilfe der Simulation wurde versucht, die optimale Auslegung von Großprojekten zu bestimmen;
so Todt, H., Optimale Auslegung von Großprojekten mit Hilfe der Monte-Carlo-Methode; Ablauf- und Planungsforschung, Bd. 7 (1966), S. 169 ff. Auch beim Aufbau integrierter industrieller Unternehmungen ist die Simulationsmethode eingesetzt worden, um verschiedene mögliche Gestaltungsformen vorab zu testen.
Vgl. hierzu Salzmann, Ch., Simulation eines integrierten Hüttenwerkes, Ablauf- und Planungsforschung, Bd. 6 (1964), S. 57 ff
Vgl. dazu auch Goldberg, W., Die Programmierung elektronischer Rechenautomaten, in diesem Band, S. 41 ff.
Vgl. z.B. Forrester, J. W., Industrial Dynamics, Cambridge, Mass., 1961;
Bonini, C. P., Simulation of Information and Decision Systems in the Firm, Englewood Cliffs, N. J., 1963.
Author information
Authors and Affiliations
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 1972 Springer Fachmedien Wiesbaden
About this chapter
Cite this chapter
Jacob, H. (1972). Der Einsatz von EDV-Anlagen im Planungs- und Entscheidungsprozeß der Unternehmung. In: Jacob, H. (eds) Elektronische Datenverarbeitung als Instrument der Unternehmensführung. Gabler Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-322-90597-0_9
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-90597-0_9
Publisher Name: Gabler Verlag, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-409-79001-7
Online ISBN: 978-3-322-90597-0
eBook Packages: Springer Book Archive