Demand Planning Falcon – Zielgenaue, stochastische Bedarfsvorhersagen mit einer neu entwickelten digitalen Planungsmethode

A. Schmid, Thomas Sobottka, Samuel Luther, W. Sihn
{"title":"Demand Planning Falcon – Zielgenaue, stochastische Bedarfsvorhersagen mit einer neu entwickelten digitalen Planungsmethode","authors":"A. Schmid, Thomas Sobottka, Samuel Luther, W. Sihn","doi":"10.30844/im_22-6_47-50","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Präzise Bedarfsprognosen sind der Schlüssel für eine erfolgreiche Materialdisposition. EntscheidungsträgerInnen stehen jedoch vor dem Dilemma, welches Prognoseverfahren sie verwenden sollen. Zumeist fehlt auch das Methodenwissen, um komplexe mathematische Prognoseverfahren anwenden zu können. Doch auch nach der Wahl des Prognoseverfahrens verbleibt noch die Hürde, die Prognoseverfahren optimal zu parametrisieren. Der vorliegende Beitrag untersucht das Optimierungspotenzial eines selbst entwickelten automatisch optimierenden Prognoseansatzes auf Basis zehngängiger Prognoseverfahren. In die Praxis umgesetzt wurde die Methode im Forschungsprojekt DISPO 4.0 im digitalen Planungstool Demand Planning Falcon, das zielgenaue Bedarfsprognosen für die Investitionsgüterindustrie erstellt.","PeriodicalId":346026,"journal":{"name":"Industrie 4.0 Management","volume":"293 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Industrie 4.0 Management","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30844/im_22-6_47-50","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Präzise Bedarfsprognosen sind der Schlüssel für eine erfolgreiche Materialdisposition. EntscheidungsträgerInnen stehen jedoch vor dem Dilemma, welches Prognoseverfahren sie verwenden sollen. Zumeist fehlt auch das Methodenwissen, um komplexe mathematische Prognoseverfahren anwenden zu können. Doch auch nach der Wahl des Prognoseverfahrens verbleibt noch die Hürde, die Prognoseverfahren optimal zu parametrisieren. Der vorliegende Beitrag untersucht das Optimierungspotenzial eines selbst entwickelten automatisch optimierenden Prognoseansatzes auf Basis zehngängiger Prognoseverfahren. In die Praxis umgesetzt wurde die Methode im Forschungsprojekt DISPO 4.0 im digitalen Planungstool Demand Planning Falcon, das zielgenaue Bedarfsprognosen für die Investitionsgüterindustrie erstellt.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
德国退化计划猎鹰计划基于一种新开发的数字设计方法对需求做出精确的随机计算
确切的需求评估是成功实现材料部署的关键。但是影响者面临着想要如何进行预测的两难。方法方法都不具备应用复杂数学方法的方法。然而,预测过程经过选择之后,还是必定会被提高到十分完美的程度。本文研究了自我发育的十年预测方法的可能变得最乐观。在课堂上
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Erfolgskriterien für Innovationen als Managementkonzept im Kontext von Industrie 4.0 – Theoretische Ansätze und deren Umsetzung bei sechs ausgewählten Unternehmen Dimensions of Industrial Openness - Understanding Openness and Its Implications for Sustainable Transformation Effiziente Produktionssimulation - Eine Methode zur softwaregestützten Zusammenarbeit von Produktions- und Simulationsexperten Innovationslabor Digitalisierung - Produktentwicklung mittels Design Thinking im Makerspace Makigami im Produktentstehungsprozess - Einsatz einer Lean-Methodik zur Integration eines nachhaltigen und zirkulären Produktdesigns
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1