Bachelorarbeit, 2017
36 Seiten
Diese Arbeit befasst sich mit der Analyse von Mustern und Zusammenhängen in Daten getrackter Bestellungen unter Nachfrageunsicherheit und zufälligem Ertrag. Das Ziel ist es, durch den Einsatz von Regressionsmethoden Erkenntnisse über die Auswirkungen von Nachfrageunsicherheit und Ertragsvariabilität auf Bestellmengen, Bestände und Kosten zu gewinnen.
Die wichtigsten Schlüsselwörter dieser Arbeit sind: Supply Chain Management, Bullwhip Effect, Nachfrageunsicherheit, zufälliger Ertrag, Verderblichkeit von Produkten, Regressionsanalyse, lineare Regression, logistische Regression, Informationsaustausch, Echtzeitdaten, Bestellmengen, Bestände, Kosten.
Es ist ein Bestandsmanagement-Modell, bei dem der Lagerbestand in festen Zeitintervallen überprüft und dann eine Bestellung ausgelöst wird.
Regressionsmethoden (linear, logistisch, multivariat) erlauben es, Muster und Zusammenhänge zwischen Lagerbeständen, Kosten und Nachfrageunsicherheit statistisch darzustellen.
Er beschreibt das Phänomen, dass sich kleine Schwankungen in der Endkundennachfrage entlang der Lieferkette zu immer größeren Schwankungen aufschaukeln.
RFID ermöglicht den Echtzeit-Informationsaustausch und das Tracking von Bestellungen, was die Transparenz erhöht und zur Reduzierung von Kosten beitragen kann.
Zufälliger Ertrag bezieht sich auf Unsicherheiten in der Liefermenge oder -qualität, die besonders bei verderblichen Produkten eine Herausforderung darstellen.
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