Produzierende Unternehmen stellen sich bei der Versorgung von Endverbrauchern vielfältigen Herausforderungen wie starker Volatilität am Absatzmarkt und global verteilter Distributionsnetzwerke. Dabei bestimmen in der Konsumgüterindustrie die Endverbraucher durch den Kauf von Produkten über den Erfolg von Unternehmen. Damit der Absatzmarkt schnellstmöglich bedient werden kann, sind die Produkte vor Entstehung des Bedarfs zu produzieren und in geografische Nähe des Endverbrauchers zu bringen. Somit sind diese Unternehmen darauf angewiesen, den zukünftigen Absatz ihrer Produkte zu prognostizieren, um die Supply Chain bedarfsgerecht zu steuern. Für die Erstellung von Prognoseinformationen, die als Grundlage der Planung von Supply Chains gelten, ist die Absatzplanung verantwortlich.
Im Rahmen der Absatzplanung werden Daten unzureichend verwendet, obwohl die Wissenschaft bereits seit Jahren empfiehlt, Entscheidungen auf Analysen von Daten basieren zu lassen. Auch hemmen Herausforderungen wie unzureichende Kompetenzen die Vielfalt an Methoden und unklare Prozesse die Verwendung von Daten und folglich quantitativer Methoden.
Das vorliegende Referenzmodell widmet sich den genannten Herausforderungen und konsolidiert bestehendes Wissen in der Domäne der quantitativen Absatzplanung. Damit dient das Referenzmodell als Leitfaden für die Integration und Verbesserung der quantitativen Absatzplanung in Unternehmen und erleichtert den Zugang zu Wissen. Das Modell systematisiert den Planungsprozess, die Prognosemethoden – von naiven Methoden bis zum maschinellen Lernen – und die obligatorischen und optionalen Prognosedaten innerhalb von drei Reifegraden. Das Modell reduziert den Aufwand für die Entwicklung anwendungsspezifischer Absatzplanung, unterstützt die Generierung von Wissen zum Absatz im Anwendungsfall und fördert die Verwendung von Daten für die Planung der Supply Chain sowie resultierend den Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit der anwendenden Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-04-13
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Regelleistung als Systemdienstleistung zur Frequenzhaltung wird bisher fast ausschließlich durch steuerbare Kraftwerke bereitgestellt. Grund hierfür ist, dass dargebotsabhängige Erzeuger die Bedingungen für eine Teilnahme am Regelleistungsmarkt zum jetzigen Zeitpunkt nicht erfüllen. Die Teilnahme scheitert vorrangig an den Zuverlässigkeitsanforderungen des Marktes, welche mit dem volatilen Einspeisecharakter der dargebotsabhängigen Erzeuger nur schwer zu erfüllen sind. Um die Frequenzhaltung in der Zukunft auch in Zeiten hoher Einspeisung aus Erneuerbaren Energien sicherstellen zu können, müssen diese absehbar auch in der Lage sein, Regelleistung bereitzustellen. Als Kernprobleme der Integration werden die Vermeidung von Netzengpässen sowie die Bestimmung der zuverlässig bereitstellbaren Regelleistungsmenge identifiziert.
Für die Vermeidung von Konflikten zwischen Einspeisemanagement und Regelleistungsbereitstellung im Verteilnetz wird eine Methodik zur Netzzustandsbewertung entwickelt. Grundlage für die Bewertung, welche entscheidet, ob eine Anlage netzengpassfrei Regelleistung bereitstellen kann, bildet das erarbeitete Verfahrung zur Netzzustandsbestimmung.
Für die Berechnung der maximal anbietbaren Regelleistung eines Anlagenpools aus Wind- und Solarkraftanlagen für eine bestimmte Stunde wird ein probabilistisches Modell auf Basis von Wetterdaten des Deutschen Wetterdienstes erstellt. Innerhalb des Modells werden die stochastischen Abhängigkeiten der Wetterprognosefehler räumlich verteilter Anlagen mit Hilfe von R-Vine-Copulas abgebildet, was eine flexible Modellierung ermöglicht.
Abschließend werden weitere notwendige Marktänderungen identifiziert und zusammen mit den beiden beschriebenen Methoden in ein zukünftiges Regelleistungsmarktdesign integriert.
Aktualisiert: 2020-07-18
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Aktualisiert: 2023-03-14
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Ausgehend von der "Zeitinstabilitätshypothese" führt das aus praktischen Erfahrungen entstandene Buch in die prognosefehlerlimitierende Gestaltung eines automatisch ablauffähigen Prognoseverfahrens für ökonomische Zeitreihen ein.
Aktualisiert: 2021-10-21
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1. Einführung 1.1 Problemstellung 1.2 Ziel der Arbeit 1.3 Aufbau und Abgrenzung der Arbeit 2. Prognose, Prognosemodelle 2.1 Prognose 2.1.1 Prognosebegriff 2.1.2 Prognosebestandteile 2.1.3 Prognoseformen 3. Prognosebeurteilungskriterien 3.1 Statistische Beurteilungskriterien 3.2 Ökonomische Beurteilungskriterien 3.3 Prognosebeurteilungsmodell 4. Klassifikation der Prognosefehler 4.1 Prognosefehlerarten 4.2 Klassifikation der Prognosefehler bezüglich der Fehlerursachen 4.3 Klassifikation der Prognosefehler bezüglich der Zeit 5. Qualitative und Quantitative Prognosefehler 5.1 Überschätzungs- und Unterschätzungsfehler 5.2 Quantitative Prognosefehler 6. Qualitative und Quantitative Prognosefehlermasse 6.1 Qualitative Prognosefehlermaße 6.2 Quantitative Prognosefehlermaße 7. Zusammenfassung 8. Literaturverzeichnis
Aktualisiert: 2020-12-04
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Aktualisiert: 2023-04-04
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