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Unternehmensübergreifende Optimierung der Bestandspolitik

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Logistik im Handel

Part of the book series: Schriften zur Handelsforschung ((3428,volume 89))

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Zusammenfassung

Neben der Koordination zwischen dem Zentrallager und den Filialen einer Handelsunternehmung, die als intraorganisatorische Abstimmung zu bezeichnen ist, spielt die interorganisatorische Zusammenarbeit eine bedeutende Rolle bei der Optimierung der Logistik.1 Das gestiegene Interesse an Fragen der unternehmensübergreifenden2 Optimierung spiegelt sich in Arbeiten wider, in deren Mittelpunkt die Kooperation zwischen den im Logistikkanal beteiligten Wirtschaftssubjekten steht.3 Zu ihnen zählen Hersteller, Handelsunternehmungen und Logistikdienstleister. Die Zusammenarbeit kann sich auf alle Bereiche der Logistik erstrecken.4 Die folgende Analyse beschäftigt sich mit der Bestellpolitik. Es soll untersucht werden, in welcher Form eine wirtschaftsstufenübergreifende Optimierung der Bestellpolitik erfolgen kann, welche Vorteile sie gegenüber einer isolierten Vorgehensweise bietet und wie sie auszugestalten ist.

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Literatur

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  14. Vgl. hierzu die Analyse von Banerjee, A., 1986a, S.292–311.

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  15. Die Gleichheit des Produktionsloses und der Liefermenge wird als „Lot-for-Lot Production Strategy“ bezeichnet.

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  16. Vgl. Banerjee, A., 1986a, S. 293.

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  17. Siehe Abschnitt 5.4.1.1.2.

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  18. Es gilt Kgl,(x)/KBf(x) = a.

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  19. Es gilt KLh (x)/KLf (x) = R

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  20. Siehe Banerjee, A., 1986a, S.292–311.

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  21. Siehe (6.8).

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  22. Es gilt x h = 2 d Phlh = 2 KGhtxh)

    Google Scholar 

  23. Es gilt f = Plf =2KGf~xf) f

    Google Scholar 

  24. Siehe (6.3), (6.6) und (6.7).

    Google Scholar 

  25. Vgl. Banetjee, A., 1986a, S. 296.

    Google Scholar 

  26. Siehe Banerjee, A., 1986a, S.299.

    Google Scholar 

  27. Siehe (6.2) und (6.7).

    Google Scholar 

  28. Siehe (6.5) und (6.7).

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  29. Siehe (6.3) und (6.7).

    Google Scholar 

  30. Siehe (6.6) und (6.7).

    Google Scholar 

  31. Siehe (6.11) und (6.7) sowie bkff = 2 plf = —11(.0f (Xf) •

    Google Scholar 

  32. Siehe (6.11) und (6.7) sowie br —=— d Phlh = 2 KGh(Xh)h

    Google Scholar 

  33. Vgl. Banerjee, A., 1986a, 5. 301.

    Google Scholar 

  34. Vgl. Banerjee, A., 1986a, S. 301.

    Google Scholar 

  35. Siehe (6.1) und (6.13).

    Google Scholar 

  36. Es gilt f = 2 p1f = 2 KGf(Xf)• f

    Google Scholar 

  37. Siehe (6.22).

    Google Scholar 

  38. Siehe (6.10).

    Google Scholar 

  39. Siehe (6.4) und (6.14).

    Google Scholar 

  40. Siehe (6.25) und (6.9).

    Google Scholar 

  41. Siehe Banerjee, A., 1986a, S.306.

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  42. Zur Optimalität dieser Strategie siehe Szendrovits, A.Z.: Non-Integer Optimal Lot Size Ratios in Two-Stage Production/Inventory Systems, in: International Journal of Production Research, Vol.21 (1983), No. 3, S. 323–336.

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  43. Siehe Joglekar, P.N., 1988, S.1397–1398. 194 6 Unternehmensübergreifende Optimierung der Bestandspolitik

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  44. Die Fälle a) und b) können gemeinsam betrachtet werden, da die minimalen Kosten der gleichen Formel genügen.

    Google Scholar 

  45. Siehe Näherung (6.32).

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  46. Es ist anzumerken, daß d/b einen Bestandteil des Parameters ß darstellt, so daß in diesem Fall die Variation von ß alleine auf die Variation der übrigen in ß enthaltenen Parameter zurückzuführen ist.

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  47. Im Fall a) gibt es unter den für den Hersteller optimalen Kombinationen der Parameter x und q eine, die die Kosten des Abnehmers minimiert. Aus den Gleichungen (6.2) und (6.30) lassen sich Bedingungen herleiten, die diese Parameter erfüllen müssen.

    Google Scholar 

  48. Die Ergebnisse der dritten Spalte werden im nächsten Abschnitt erläutert.

    Google Scholar 

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    Google Scholar 

  50. Die Rechnung verläuft analog zu (6.37).

    Google Scholar 

  51. Siehe Joglekar, P.N./ Tharthare, S., 1990, S. 492–506.

    Google Scholar 

  52. Siehe Banerjee, A., 1986a, S.306.

    Google Scholar 

  53. Greift man erneut das Zahlenbeispiel aus dem Abschnitt 6.2.5 auf und variiert die Zahl der Abnehmer, so erhält man die in Tabelle 6.3 und Tabelle 6.4 abgebildeten Ergebnisse.

    Google Scholar 

  54. Die Rechnung verläuft analog zu (6.37).

    Google Scholar 

  55. Single Manufacturer with Price-dependent Demand Functions, in: Journal of the Operational Research Society, Vol.42 (1991), No. 2, S. 157–164.

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  57. Siehe Joglekar, P.N./ Tharthare, S., 1990, S. 492–506.

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  59. Siehe Joglekar, P.N./ Tharthare, S., 1990, S. 492–506.

    Google Scholar 

  60. Vgl. (6.40).

    Google Scholar 

  61. Siehe Joglekar, P.N./ Tharthare, S., 1990, S. 501–502.

    Google Scholar 

  62. Siehe Goyal, S.K./ Srinivasan, G., 1992, S. 783.

    Google Scholar 

  63. Daß dies bei einer Verhaltenssteuerung mit Hilfe des Preises nicht prinzipiell so sein muß, zeigt ein Ansatz von Zahir, S./ Sarker, R., 1991, S. 159.

    Google Scholar 

  64. Berechnet man m und q iterativ, indem man die Formeln (6.55) und (6.56) abwechselnd auswertet, so konvergieren die Folgen in der Regel schnell gegen die Lösung.

    Google Scholar 

  65. Wegen m = 0 ist q nach (6.56) nicht definiert. Für m -* 0 konvergiert jedoch (6.56) gegen die Werte in Tabelle 6.7.

    Google Scholar 

  66. Diese idealtypische Vorstellung kann ersetzt werden durch Modellannahmen, die eine Bearbeitungszeit und somit auch eine Bestandshaltung in einem Umschlagpunkt explizit berücksichtigen. Zu dem Warenbestand in einem Konsolidierungspunkt siehe Blumenfeld, D.E./ Lawrence, D.B./ Diltz, J.D./ Daganzo, C.F.: Analysing Trade-Offs Between Transportation, Inventory and Production Costs on Freight Networks, in: Transportation Research-B, Vol.19B (1985), No. 5, S. 373–376.

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  1. Ingendorfer Weg 99, D-50829, Köln, Deutschland

    Dr. Waldemar Toporowski

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Toporowski, W. (1996). Unternehmensübergreifende Optimierung der Bestandspolitik. In: Logistik im Handel. Schriften zur Handelsforschung, vol 89. Physica, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-12393-5_6

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