Schlüsselwort: stochastisch

Referenzmodell für die quantitative Absatzplanung innerhalb der Supply-Chain-Planung

Referenzmodell für die quantitative Absatzplanung innerhalb der Supply-Chain-Planung von Büttner, Daniel
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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Stochastische Signale

Stochastische Signale von Böhme, Johann Frederic
Das Buch wendet sich an Leser, die sich gründlich in die Theorie stochastischer Signale einarbeiten wollen. Im ersten Teil werden in einem Grundkurs die notwendigen Werkzeuge der Stochastik erarbeitet, im zweiten Teil stochastische Signale behandelt. Zahlreiche Beispiele, Übungsaufgaben und Lösungsskizzen, Anhänge, Tabellen für Standardverteilungen und ein Praktikum in MATLAB mit Simulationsaufgaben erleichtern das Selbststudium und die Anwendungen in der Praxis.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Stochastische Signale

Stochastische Signale von Böhme, Johann Frederic
Das Buch wendet sich an Leser, die sich gründlich in die Theorie stochastischer Signale einarbeiten wollen. Im ersten Teil werden in einem Grundkurs die notwendigen Werkzeuge der Stochastik erarbeitet, im zweiten Teil stochastische Signale behandelt. Zahlreiche Beispiele, Übungsaufgaben und Lösungsskizzen, Anhänge, Tabellen für Standardverteilungen und ein Praktikum in MATLAB mit Simulationsaufgaben erleichtern das Selbststudium und die Anwendungen in der Praxis.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Nullstellen in Kontingenztabellen

Nullstellen in Kontingenztabellen von Weixlbaumer, Elmar
Die Lösung von loglinearen Modellen mit Singularitäten bereitet traditionell Schwierigkeiten, da der Logarithmus mit Nullen nicht anwendbar ist. Bisherige Verfahren ersetzen die Nullen durch kleine Zahlen. Um die dadurch entstehende Verfälschung zu vermeiden bietet sich ein rekursiver Prozess an, der hier explizit ausgearbeitet wird. Neben der Lösung dieses Problems wird auch seine Umsetzung in GLIM 4 in diesem Werk dargestellt. Sie werden detailliert erklärt und mit nachvollziehbaren Beispielen präsentiert.
Aktualisiert: 2023-02-14
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