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Planungs- und Berichtssysteme im Supply Chain Management

MWiWi 4.5 

Lernergebnisse und Inhalte der Veranstaltung:

 

Lernergebnisse und Kompetenzen

Die Studierenden können innerhalb der Handelslogistik verschiedenste Strukturierungsmerkmale identifizieren und anwenden. Unter Verwendung dieser Strukturierungsmerkmale können sie Kennzahlen und Kennzahlensysteme zur Effizienzmessung logistischer Leistung entwickeln. Sie sind in der Lage dabei die wesentlichen Strategien des Supply Chain Management (SCM) als Basisstrategie des Efficient Consumer Response Ansatzes (ECR) umzusetzen. Im Bereich der Bestandsplanung können die Studierenden unterschiedliche Techniken zur Bedarfsprognose inklusive Regression und Zeitreihenmodelle analysieren und je nach Problemstellung auswählen und anwenden. Unter Verwendung dieser Bedarfsprognosen und unter Berücksichtigung der verschiedenen Einflussfaktoren können die Studierenden geeignete Lagerhaltungsmodelle auswählen und auf dieser Basis geeignete Strategien zur kostenoptimalen Bestandskontrolle, wie das EOQ-Modell, das Newsboy-Modell oder das Q/R-Modell anwenden. 

 

Vorlesung (4SWS)

  • Einführung in die Handelslogistik
  • Kennzahlen und Kennzahlensysteme
  • Einführung in das Efficient Consumer Response Konzept (ECR)
  • Methoden zur Bedarfsprognose
  • Modelle der Bestandskontrolle bei bekannter und unbekannter Nachfrage

 

Übung (2SWS)

  • Fallstudien zur Vertiefung der Vorlesungsinhalte
  • Entwicklung von Kennzahlen anhand verschiedener Praxisbeispiele
  • Analyse von konkreten Verkaufszeitreihen und Prognose zukünftiger Bedarfe
  • Berechnungen von optimalen Bestellpolitiken bei bekannter oder unbekannter Nachfrage
  • Benutzung von Microsoft Excel (Standardfunktionen, Formeln, Daten- und Analysetools)

 

Literatur

Literaturverzeichnis (PDF

 

Informationen zur Klausur

Erlaubte Hilfsmittel:

  • Taschenrechner 
  • Schreibmaterial 
  • Buch: Steven Nahmias; Production and Operations Analysis 

 

 

Veranstaltungstermine:

 

Vorlesung 

dienstags, 14-18:00 Uhr, Uni@Home, siehe StudiLöwe
Dr. Jürgen Wicht

Veranstaltungsbeginn: 03.11.2020
 

Übung

donnerstags, 12-14:00 Uhr, Uni@Home, siehe StudiLöwe
Dr. Jürgen Wicht

Veranstaltungsbeginn: 05.11.2020