Im Rahmen der Materialwirtschaft ist die Ermittlung des Materialbedarfs von zentraler Bedeutung.
Der Bedarf ist die Menge an Materialien bzw. Erzeugnissen, die in einer bestimmten Periode an verbrauchende/produzierende Stellen im Unternehmen abgegeben wird.
Durch die Ermittlung des Materialbedarfs wird ein Fertigungsprogramm erarbeitet welches dann mengen- und termingerecht erfüllt werden soll.
Die Methoden der Materialsbedarfsrechnung werden in drei Gruppen eingeteilt.
1.Methoden bei auftragsorientierter Produktion (deterministische Methoden)
2.Methoden bei prognoseorientierter Produktion (stochastische Methoden)
3.Methoden bei subjektiver Schätzung des Bedarfs
Für jede der drei Gruppen gibt es verschiedene Untergruppen, denen mehrere Verfahren zur Berechnung des Materialverbrauchs zugeordnet werden können.
Die lineare Regression ist eine dieser Methoden der Materialverbrauchsrechnung und zählt zu den Methoden der prognoseorientierter Produktion.
Die prognoseorientierte Produktion lässt sich weiter aufgliedern in die Methoden mit regelmäßigem Materialbedarf sowie mit unregelmäßigem Materialbedarf.
Die Methode der linearen Regression gehört dabei zu den Prognoseverfahren bei regelmäßigem Materialbedarf.
In dieser Kategorie wird jedoch nochmals zwischen konstantem Verbrauchsniveau, trendförmig ansteigendem Bedarfsverlauf und Materialverbrauch mit Saisonschwankungen unterschieden.
In dieser Unterscheidungsstufe siedelt sich die lineare Regression bei den Methoden mit trendförmig ansteigendem Bedarfsverlauf an.
Inhaltsverzeichnis
1. Einführung
2. Prognoseorientierte Produktion
3. Die lineare Regression
4. Fallbeispiel
4.1 Beispiel 1
4.2 Beispiel 2
5. Bewertung der linearen Regression
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Hausarbeit befasst sich mit der Anwendung der linearen Regression als Prognosemethode zur Ermittlung des zukünftigen Materialbedarfs in Unternehmen, um eine effiziente Produktionsplanung zu ermöglichen.
- Grundlagen der Materialbedarfsrechnung und prognoseorientierten Produktion
- Methodische Einführung in die lineare Regressionsanalyse
- Praktische Anwendung anhand zweier Fallbeispiele
- Herleitung der Regressionskoeffizienten für trendförmige Bedarfsverläufe
- Kritische Bewertung der Prognosegenauigkeit und Empfehlungen für die Praxis
Auszug aus dem Buch
3. Die lineare Regression
Wie bereits beschrieben gehört die Methode der linearen Regression zu den Prognoseverfahren mit regelmäßigem Verbrauch und trendförmig ansteigendem Bedarfsverlauf.
Die Regressionsanalyse ist ein statistisches Analyseverfahren das sehr flexibel ist und häufig angewendet wird. Mit diesen Verfahren werden Beziehungen zwischen einer abhängigen Variablen und einer (oder mehreren) unabhängigen Variablen analysiert. Ziel ist es Zusammenhänge (Kausalitäten) quantitativ zu beschreiben beziehungsweise zu erklären und Werte einer abhängigen Variablen zu schätzen beziehungsweise zu prognostizieren.
Da die Regressionsanalyse Kausalitäten beschreiben soll, ist der primäre Anwendungsbereich auch die Untersuchung von Kausalbeziehungen (Ursache-Wirkungs-Beziehungen). Man spricht hier auch von Je-Desto-Beziehungen.
Mit Hilfe der einfachen Regression lässt sich somit feststellen, wie groß die Änderung der abhängigen Variablen ist, wenn die unabhängige Variable verändert wird. Gibt es nur eine abhängige und eine unabhängige Variable wird dieser Zusammenhang mittels der einfachen Regression ermittelt. Ist die zu untersuchende Größe von mehreren Einflussfaktoren abhängig, wird die multiple Regression angewandt.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einführung: Das Kapitel definiert den Materialbedarf als zentrale Größe für die Fertigungsplanung und ordnet die lineare Regression als stochastische Prognosemethode für trendförmige Bedarfsverläufe ein.
2. Prognoseorientierte Produktion: Es wird erläutert, wie bei einer auftragsunabhängigen Produktion mittels historischer Absatzdaten der zukünftige Bedarf geschätzt wird, wobei die Prognosequalität maßgeblich von der Datenbasis abhängt.
3. Die lineare Regression: Dieser Abschnitt beschreibt das statistische Verfahren zur Identifikation von Korrelationen zwischen einer unabhängigen Zeitvariablen und dem abhängigen Materialverbrauch zur Prognose zukünftiger Werte.
4. Fallbeispiel: Anhand zweier konkreter Szenarien – eines mit vorliegenden Verbrauchsdaten und eines mit abgeleiteten Daten aus Umsatzzahlen – wird die mathematische Berechnung der Regressionsgeraden detailliert demonstriert.
5. Bewertung der linearen Regression: Das abschließende Kapitel würdigt die lineare Regression als einfaches, schnell einsetzbares Instrument, warnt jedoch vor der Abhängigkeit von wirtschaftlichen Veränderungen und empfiehlt die Absicherung durch Sicherheitsbestände.
Schlüsselwörter
Lineare Regression, Materialwirtschaft, Materialbedarf, Prognose, stochastische Methoden, Regressionsanalyse, Trendgerade, Zeitreihe, Produktionsplanung, Korrelationskoeffizient, Bestimmtheitsmaß, Sicherheitsbestand, Absatzprognose, Bedarfsverlauf, Kausalität
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt den Einsatz der linearen Regression als statistisches Werkzeug, um in der Materialwirtschaft den zukünftigen Bedarf an Materialien zu prognostizieren.
Welche zentralen Themenfelder werden abgedeckt?
Die zentralen Felder sind die Materialbedarfsrechnung, die statistische Regressionsanalyse sowie deren praktische Anwendung in der Produktionsplanung zur Bewältigung von Bedarfsunsicherheiten.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, dem Leser die mathematische Durchführung einer linearen Regression zur Bedarfsplanung zu vermitteln und die Grenzen sowie den Nutzen dieser Methode aufzuzeigen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt die lineare Regressionsanalyse als mathematisches Prognoseverfahren, basierend auf der Minimierung von Abweichungen zwischen tatsächlichen und modellierten Werten.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Im Hauptteil werden nach einer theoretischen Einleitung in die Regressionsmethode zwei Fallbeispiele berechnet, bei denen sowohl die Koeffizienten ermittelt als auch ex-post und ex-ante Prognosen durchgeführt werden.
Durch welche Schlüsselwörter lässt sich die Arbeit charakterisieren?
Charakterisierende Begriffe sind unter anderem: Lineare Regression, Materialbedarf, Trendgerade, Prognosegenauigkeit, Zeitreihenanalyse und Sicherheitsbestand.
Warum wird im ersten Fallbeispiel eine ex-post Prognose durchgeführt?
Die ex-post Prognose dient dazu, die Güte des Regressionsmodells zu überprüfen, indem bereits bekannte historische Werte mit den durch das Modell errechneten Werten verglichen werden.
Welche Empfehlung gibt der Autor für den praktischen Einsatz der Methode?
Aufgrund der Anfälligkeit für starke wirtschaftliche Veränderungen wird empfohlen, die Methode nur für kurze Zeiträume anzuwenden und zusätzlich Sicherheitsbestände vorzuhalten, um Lieferbereitschaft zu gewährleisten.
- Arbeit zitieren
- Michael Butter (Autor:in), 2010, Lineare Regression - Methoden zur Bedarfsermittlung, München, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/210397
