idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
Science Video Project
idw-Abo

idw-News App:

AppStore

Google Play Store



Instanz:
Teilen: 
15.08.2011 13:35

IPRI-Forschungsprojekt zur Prognose des Bedarfs an Ersatzteilen gestartet

PD Dr. Mischa Seiter Pressestelle
International Performance Research Institute gGmbH

    Das Forschungsprojekt „Heurega! - Heuristikbasierte Ersatzteilbedarfsprognosen durch Nutzung organisationalen Wissens und anreizbasierte Abnehmerintegration“ hat als Ziel, Heuristiken zur aufwandsarmen und hinreichend genauen Erstellung von Ersatzteil-Bedarfsprognosen zu entwickeln. Besonderes Augenmerk liegt hierbei in der Nutzung unternehmensübergreifendem Wissens nachgelagerter Wertschöpfungsstufen durch geeignete Anreizsysteme.

    Produzierende Unternehmen stehen in der Pflicht, die Versorgung der Käufer ihrer Primärpro-dukte mit Ersatzteilen sicher zu stellen. Voraussetzung hierfür ist die Erstellung von Ersatzteil-Bedarfsprognosen. Hierzu existieren zahlreiche komplexe Verfahren, welche hohe Datenmen-gen und -güten verlangen und einen hohen technischen Datenbeschaffungs- und Prognoseaufwand verursachen.

    In der Praxis erfolgt die Prognose des Bedarfs an Ersatzteilen aufgrund der häufig unzureichen-den Datenlage letztlich oft intuitiv. Prognosen sind dadurch in aller Regel stark subjektiv geprägt und das vorhandene, zur Abschätzung der Ersatzteilbedarfe genutzte Wissen wird nicht expliziert. Des Weiteren erfolgt die Bedarfsermittlung meist rein vergangenheitsorientiert, Entwicklungen werden lediglich zeitverzögert nachgezeichnet.

    Die Forschung bietet zahlreiche Ansätze zur Erstellung von Ersatzteil-Bedarfsprognosen mit hoher Prognosegüte. Allerdings sind diese ersatzteilspezifisch und verlangen eine hohe Daten-menge und -qualität. Für klein- und mittelständische Unternehmen ist es aufgrund von Kapazi-tätsrestriktionen und einem hohen Maß an notwendigem mathematisch-statistischem Fachwis-sen unmöglich, bei mehreren Tausend zu betreuenden Ersatzteilen, solch spezifische Prognoseverfahren einzusetzen.

    Daher ist es erforderlich, einfache Vorgehensweisen zur Verfügung zu stellen, welche mit gerin-gem Aufwand hinreichend genaue Prognosedaten liefern (Heuristiken). Das subjektiv im Unter-nehmen vorhandene Wissen muss expliziert und zur Erstellung dieser Entscheidungsregeln genutzt werden. Zudem kann das Wissen der Nutzer der Primärprodukte die Güte der Prognosen verbessern. Um dieses verfügbar zu machen, müssen den Kunden Anreize zum Wissenstransfer gegeben werden. Ansprechpartnerin am IPRI ist Frau Rosentritt (0711-6203268-880, crosentritt@ipri-institute.com).

    Das IGF-Vorhaben 17224 N / 1 der Forschungsvereinigung Gesellschaft für Verkehrsbetriebswirtschaft und Logistik e.V. - GVB, Wiesenweg 2, 93352 Rohr wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung und -entwicklung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.


    Weitere Informationen:

    http://www.ipri-institute.com
    http://www.ersatzteilmanagement.eu


    Bilder

    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler
    Maschinenbau, Wirtschaft
    überregional
    Forschungsprojekte
    Deutsch


     

    Hilfe

    Die Suche / Erweiterte Suche im idw-Archiv
    Verknüpfungen

    Sie können Suchbegriffe mit und, oder und / oder nicht verknüpfen, z. B. Philo nicht logie.

    Klammern

    Verknüpfungen können Sie mit Klammern voneinander trennen, z. B. (Philo nicht logie) oder (Psycho und logie).

    Wortgruppen

    Zusammenhängende Worte werden als Wortgruppe gesucht, wenn Sie sie in Anführungsstriche setzen, z. B. „Bundesrepublik Deutschland“.

    Auswahlkriterien

    Die Erweiterte Suche können Sie auch nutzen, ohne Suchbegriffe einzugeben. Sie orientiert sich dann an den Kriterien, die Sie ausgewählt haben (z. B. nach dem Land oder dem Sachgebiet).

    Haben Sie in einer Kategorie kein Kriterium ausgewählt, wird die gesamte Kategorie durchsucht (z.B. alle Sachgebiete oder alle Länder).