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Untersuchung zur Verbesserung der Absatzprognosen von Handelsprodukten in Klein- und Mittelbetrieben (mit Künstlichen Neuronalen Netzen)

Untersuchung zur Verbesserung der Absatzprognosen von Handelsprodukten in Klein- und Mittelbetrieben (mit Künstlichen Neuronalen Netzen)
Über dieses Buch
  • Art: Diplomarbeit
  • Autor: Wolfgang Höhn
  • Abgabedatum: Dezember 1999
  • Umfang: 73 Seiten
  • Dateigröße: 2,2 MB
  • Note: 2,0
  • Institution / Hochschule: Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin Deutschland
  • ISBN (eBook): 978-3-8324-2319-3
  • ISBN (Paperback) :
    978-3-8324-2319-3 P
  • ISBN (CD) :978-3-8324-2319-3 CD
  • Sprache: Deutsch
  • Prämierung:
  • Arbeit zitieren: Höhn, Wolfgang Dezember 1999: Untersuchung zur Verbesserung der Absatzprognosen von Handelsprodukten in Klein- und Mittelbetrieben (mit Künstlichen Neuronalen Netzen), Hamburg: Diplomica Verlag
  • Schlagworte: Künstliche Neuronale Netze, ( Lager)Bestandsverringerung, Liquiditätserhöhung

Diplomarbeit von Wolfgang Höhn

Einleitung:

In den letzten Jahren wurde innerhalb des zyklischen Berichtswesens für die Geschäftsleitung der INBITEC GmbH wiederholt festgestellt, daß die Lagerbestände durchschnittlich viel zur hoch waren. Diese hätten jährlich 20 - 25 % geringer sein können. Das betraf das Verkaufslager und auch das Ersatzteillager.

Auf der anderen Seite gab es jedoch immer wieder Zeiten, in denen die Verkaufsnachfrage plötzlich so groß war, daß die Lagerbestände nicht nur unter den sogenannten Minimalbestand fielen, sondern komplett erschöpft waren. Verbunden war dieser Zustand dann mit erheblichen Beschaffungsproblemen. Das bezieht sich sowohl auf den zeitlichen Aspekt als auch darauf, daß günstige Einkaufsquellen und Rabatte nicht genutzt werden konnten. Hinzu kommen noch eine Reihe anderer Probleme:

Auf Grund der personellen Engpässe im Verkauf und im Service mußten Mitarbeiter aus anderen Bereichen eingesetzt werden. Auch ist in diesem Zusammenhang der Aspekt der Kundenunzufriedenheit und des Kundenverlustes nicht zu unterschätzen. Alles in allem waren dies stets Situationen, die von kurzfristiger operativer "Schadensbekämpfung" gekennzeichnet waren.

Auffällig ist auch noch der Umstand, daß solche Abverkaufsspitzen über die vergangenen Jahre mit mehr oder weniger Regelmäßigkeit eintraten.

Es stellt sich somit an dieser Stelle die Frage, ob auf der Grundlage einer verbesserten Prognoseerstellung eine längerfristige strategische Absatzplanung, und damit verbundene Lager- und auch Personalplanung, möglich ist.

Das Instrument der Prognose scheint in Klein- und Mittelbetrieben (KMU) bisher kaum genutzt oder wenig bekannt zu sein. Eine vom Autor telefonisch durchgeführte Befragung von weiteren neun Unternehmen der gleichen Größe zum Einsatz von Prognosemethoden für den Absatz ergab folgendes Ergebnis: Sechs Unternehmen wenden keinerlei Prognosen an, drei Unternehmen wenden Freihand- oder einfache Methoden der Zeitreihenfortschreibung an, ein Unternehmen machte keine Angaben.

Dies unterstreicht noch einmal die Notwendigkeit der Untersuchung dieser Problematik gerade für Klein- und Mittelbetriebe, denn im Unterschied zu Großunternehmen kommen für Kleinunternehmen noch typische im folgenden Kapitel 2 beschriebene Gesichtspunkte hinzu.

Inhaltsverzeichnis:

Abbildungsverzeichnis IV
Tabellenverzeichnis V
Abkürzungsverzeichnis VI
Formelverzeichnis VII
1. Ausgangssituation 8
2. Spezifikation und Bedeutung der Problematik 10
3. Prognose und Prognosemethoden 13
3.1 Qualitative Prognosemethoden 13
3.2 Quantitative Prognosemethoden 14
3.2.1 Klassisches Komponentenmodell, von Zeitreihen 14
3.2.2 Prognoseverfahren 16
3.2.2.1 Freihandverfahren 16
3.2.2.2 Verfahren der gleitenden Durchschnitte 16
3.2.2.3 Exponentielle Glättung 18
3.2.2.4 Trendextrapolation 20
3.2.2.5 Verfahren zur Saisonbestimmung 22
3.2.3 Bewertung 24
4. Moderne Prognosemethode - Künstliches Neuronales Netz 26
4.1 Historischer Überblick 26
4.2 Eigenschaften und Vorteile 27
4.3 Funktionsprinzip 28
4.3.1 Biologisches Vorbild 28
4.3.2 Aufbau 30
4.3.2.1 Künstliches Neuron 30
4.3.2.2 Topologie 32
4.3.3 Lernverfahren 33
5. Datenanalyse und Prognoseerstellung mit einem Künstlichen Neuronalen Netz 35
5.1 Vorbetrachtung 37
5.2 Netzentwicklung 38
5.2.1 Datenaufbereitung 38
5.2.1.1 Datenvorverarbeitung 38
5.2.1.2 Dateienvorbereitung 41
5.2.2 Architektur 42
5.2.2.1 Anzahl zier verdeckten Schichten 42
5.2.2.2 Anzahl der Neuronen 43
5.2.2.3 Transferfunktion 46
5.2.3 Parametrierung 47
5.2.3.1 Lernrate 47
5.2.3.2 Lernverfahren 48
5.3 Validierung -Trainings- und Testergebnisse 49
5.4 Prognoseerstellung - Ergebnisse 55
6. Bewertung und Potential der Methode Künstliches Neuronales Netz 61
7. Wirtschaftliche Betrachtung 63
Literaturverzeichnis 65
Anhang 67

Arbeit zitieren:
Höhn, Wolfgang Dezember 1999: Untersuchung zur Verbesserung der Absatzprognosen von Handelsprodukten in Klein- und Mittelbetrieben (mit Künstlichen Neuronalen Netzen), Hamburg: Diplomica Verlag

Schlagworte:
Künstliche Neuronale Netze, ( Lager)Bestandsverringerung, Liquiditätserhöhung

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