Primärbedarfsermittlung unter Einsatz prognostischer Verfahren

Studienarbeit aus dem Jahr 2003 im Fachbereich BWL - Industriebetriebslehre, Note: 2,3, Universität Hohenheim, 20 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: In der betriebswirtschaftlichen Praxis ist es fast unerlässlich, so gut und so weit es geht in die Zukunft zu planen. Zukünftige Nachfragegrößen sollten schon vor dem tatsächlichen Eintreffen bekannt sein, um die Produktion, insbesondere Materialbedarf, Maschinenbedarf, Lagerhaltung etc., im Vorfeld planen zu können. Die Genauigkeit der Bedarfsermittlung spielt dabei eine große Rolle, denn nach ihr richtet sich die Größe der Sicherheitsbestände in der Lagerhaltung. Das Ziel ist hierbei, die Sicherheitsbestände so klein wie möglich zu halten, damit möglichst wenig Finanzmittel vom Lager gebunden werden. 1 Andererseits ist es auch zu vermeiden, die Sicherheitsbestände zu klein werden zu lassen, weil sonst unter Umständen nicht geliefert, also der Bedarf nicht befriedigt werden kann, und auch dies kommt einem Verlust gleich. Es gilt darum, den Bedarf an den abzusetzenden Produkten möglichst exakt vorherzusagen. Darum hat die prognostische Primärbedarfsermittlung einen großen Stellenwert. Dabei gibt es eine große Anzahl verschiedener Verfahren. Die vorliegende Arbeit möchte einen Überblick über einige von ihnen geben und dabei auch Kriterien aufzeigen, nach denen einzelne Verfahren ausgewählt werden und später im Hinblick auf deren Genauigkeit überprüft werden können. Nach einigen einführenden Bemerkungen im ersten Kapitel und der Schaffung der begrifflichen Grundlagen im zweiten Kapitel, behandelt die vorliegende Arbeit in Kapitel 3 einige gängige prognostische Verfahren zur Primärbedarfsermittlung, wobei diese nach den Bedarfsverlaufsarten untergliedert sind. Es liegt in der Natur der Sache, dass bei Prognosen auch immer Abweichungen zwischen Prognosewerten und den tatsächlich realisierten Werten vorkommen. Daher werden im vierten Kapitel verschiedene Fehlermaße dargestellt und deren Nutzen für zukünftige weitere Prognosen aufgezeigt. Im fünften Kapitel werden die behandelten Themen abschließend zusammengefasst. 1 Vgl. Hackstein, R. (1989), S.133