Operations Research II: Methoden der by Bodo Runzheimer

By Bodo Runzheimer

Unter Operations study versteht guy die Anwendung von wissenschaftlichen Erkenntnissen auf das challenge der Entscheidungsfindung in der Unsicherheits- oder Risikosituation, mit dem Ziel, den Entscheidungstragem bei der Suche nach optima len Losungen eine quantitative foundation zu liefern. Dabei konnen grundsatzliche Er kenntnisse aus allen wissenschaftlichen Disziplinen herangezogen werden. Diese Begriffsbestimmung von Operations examine (kurz OR) ist das Ergebnis ei nes von der Operational study Society ausgeschriebenen Wettbewerbs uber eine Definition von OR. Die wesentlichen Begriffsmerkmale dieser Definition sind: (1) Mit OR sollen Entscheidungen mit wissenschaftlichen Erkenntnissen vorbereitet werden (Entscheidungsvorbereitung); (2) Es werden optimale Losungen angestrebt. Ublicherweise geht es bei der Ent scheidungsvorbereitung um die Untersuchung und den Vergleich von alternati ven Entscheidungsmoglichkeiten. alternativen Strategien oder alternativen Sy stementwurfen; (3) Die Entscheidungsvorbereitung soll eine quantitative foundation liefern. Dies setzt voraus, dass die Daten, die in ein OR-Modell eingehen, quantifizierbar und hin reichend genau bestimmbar sind; (4) Es werden grundsatzlich Erkenntnisse aus allen wissenschaftlichen Disziplinen herangezogen, soweit sie zum Verstandnis des difficulties und zu seiner Losung beitragen konnen. OR ist insoweit interdisziplinar ("Teamwork"); (5) Der Entscheidungstrager befindet sich bei der Suche nach einer optimalen Lo sung in einer Ungewissheits-oder Risikosituation, d. h. er hat nur mangelhafte Kenntnisse uber die kunftige Entwicklung (OR geht additionally nicht von der Pramisse der vollstandigen info aus). Dieser zweite Band der Darstellung des Operations learn berucksichtigt insbe sondere die Tatsache, dass sich der Entscheidungstrager bei der Suche nach optima len Losungen in einer Risikosituation befind

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9: Flußdiagramm zur Simulation der "Entscheidungsregel I" Eine Laufzeit von 20 Tagen (als Stichprobenumfang) ist natürlich viel zu klein, um eine brauchbare Schätzung vornehmen zu können. Auf einer EDV-Anlage wurde daher ein Lauf über 1000 Tage durchgeführt. Dabei ergaben sich durchschnittliche Kosten von 2,79 GEtrag, und zwar kumulierte Bestellkosten 1 268,- GE, Fehlmengenkosten 957,- GE und Lagerkosten 565,- GE (vgl. unten - Zeile 2 in Tabelle 4). Bis jetzt handelt es sich lediglich um eine Beschreibung und kostenmäßige Analyse der Entscheidungsregell.

3) Bestelle jeden 3. Tag 9 Mengeneinheiten und beginne heute. (4) Bestelle jeden Tag so viel, daß die Gesamtzahl der bestellten (noch nicht gelieferten) Mengeneinheiten zuzüglich der am Lager befmdlichen immer 17 beträgt. Problem: Simuliere den Fall einer Entscheidungsregel, wenn a1, a2,'" as gegeben sind. - - 1 Monte-carlo~-~-~ >--n-:ei-n--t~ ~fuooe C+~ ~ + -+ c ja ja BestimmteXt je nach Entscheidungs' - - - - - - - . J regel nein Abb. 8: Flußdiagramm zur Simulation einer Entscheidungsregel 52 Die beiden ersten Regeln bezeichnet man als ,,Mindestbestandsregeln" oder Bestellpunktverfahren, während die Regeln 3 und 4 zur Gruppe der "zyklischen Bestellregeln" gehören.

S wobeI-:;=-= "n n n-l N-l Repräsentationsschluß gesetzt wird im Falle ,,ohne Zurücklegen" und s -:rn im Falle "mit Zurücklegen" 2. Zur Notwendigkeit der Simulation von Stichproben Vollerhebungen und deren Auswertung verursachen u. U. hohe Kosten, sie sind in der Regel langwierig und damit die Untersuchungsergebnisse nicht mehr aktuell. Im praktischen Wirtschaftsprozeß besteht aber ein dringendes Bedürfnis nach aktuellen Informationen. Deshalb bedarf es der Stichprobenerhebung und -auswertung, die schneller und billiger ist als die Vollerhebung und -auswertung.

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