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Logistik und modellgestützte Entscheidungsfindung

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Logistikmanagement

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Zusammenfassung

Modelle sind vereinfachte Abbildungen der Realität. Der Mensch schafft sich solche Vereinfachungen, weil die Wirklichkeit zu komplex für die verhältnismäßig beschränkte Kapazität der menschlichen Informationswahrnehmung und -verarbeitung ist.

Um die komplexen Sachverhalte der Realität auf ihre relevanten Grundstrukturen zu reduzieren, wird im Rahmen der Modellierung oder Modellbildung ein reales System in abstrahierender, vereinfachender Weise in ein Modell überführt. In Abhängigkeit von den Bausteinen, aus denen ein Modell erstellt wird, unterscheidet man ikonische (z. B. verkleinerte Abbildung eines Hochregallagers mithilfe von Legobausteinen), analoge (z. B. die Abbildung von Lagerbeständen in der Logistikkette in Form eines hydraulischen Systems) und symbolische Modelle.

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Notes

  1. 1.

    Vgl. Pfohl und Stölzle (1997, S. 52 f.).

  2. 2.

    Vgl. Pfohl und Stölzle (1997, S. 52 f.) siehe zur Einteilung von Modellen auch Arnold et al. (2008, S. 36 f.).

  3. 3.

    Vgl. dazu Pfohl (2018, S. 107). Die Bedeutung der Datenqualität für das Bestandsmanagement wird nachgewiesen bei Glock (2020).

  4. 4.

    Vgl. Lucke (2001, S. 33 ff.).

  5. 5.

    Vgl. Großeschallau (1984, S. 8 f.).

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    Vgl. Campuzano und Mula (2011).

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    Zu einer Übersicht über Ursachen dieses Effektes vgl. Schulte (2017, S. 24 f.).

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    Vgl. Domschke und Drexel (1996); Domschke und Scholl (2010).

  9. 9.

    Vgl. Pfohl und Stölzle (1997, S. 127 f.).

  10. 10.

    Zur methodenorientierten Modellierung von Logistiksystemen siehe auch Arnold (2008, S. 428).

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    Vgl. Klein und Scholl (2012, S. 460 f.).

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    Vgl. Herrmann (2010, S. 71).

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    Vgl. Rose und März (2011, S. 13 f.).

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    Vgl. dazu Pfohl et al. (2013). Siehe ausführlich zu solchen Entscheidungsunterstützungssystemen Abele et al. (2017).

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    Vgl. dazu Rühl et al. (2013).

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  1. Technische Universität Darmstadt, Darmstadt, Hessen, Deutschland

    Hans-Christian Pfohl

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Pfohl, HC. (2021). Logistik und modellgestützte Entscheidungsfindung. In: Logistikmanagement. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-63057-0_6

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