Der Bullwhip-Effekt in einem komplexen Produktionsnetzwerk by Albert Beer

By Albert Beer

​Der Bullwhip-Effekt belegt einen prominenten Platz auf der schedule betriebswirtschaftlicher Forschung. Albert Beer trägt zu mehr Realitätsnähe in der Erforschung des Bullwhip-Effektes bei, indem er ein realitätsadäquates Simulationsmodell eines Produktionsnetzwerks vorstellt, das auf einem Realbeispiel basiert. Anschließend bewertet er mithilfe des Simulationsmodells zehn ausgewählte Maßnahmen gegen den Bullwhip-Effekt. Dabei gewinnt er mehrere leading edge Erkenntnisse: Beispielsweise ist eine limitierte Produktionskapazität entgegen der bisher vorherrschenden Meinung im untersuchten Produktionsnetzwerk keine Ursache für, sondern eine Maßnahme gegen den Bullwhip-Effekt.

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2008), S. 703; Sucky (2009), S. 315. B. Kumar/Kropp (2006), S. 1188; Wangphanich (2008), S. 138 und 155. Zur Komplexität vgl. 3 auf den Seiten 25–26. Vgl. Chen et al. (1999), S. 426. Vgl. Chen et al. (1999), S. 427. Unter der Annahme von vollständig korrelierten Nachfragen der Endkunden ist die untere Grenze der Varianz der Summe der Nachfragen mehrerer (identisch modellierter) Einzelhändler im Verhältnis zur Varianz der Summe der Nachfragen der Endkunden gleich der unteren Grenze der Varianz der Nachfrage eines einzelnen Einzelhändlers im Verhältnis zur Varianz der Summe der Nachfragen der Endkunden.

Bei Seuring/Schneidewind (2000), S. 229–230, Corsten/Gössinger (2008), S. 108–109, Fandel/Giese/Raubenheimer (2009), S. 1–2, und Schulte (2009), S. 15, jeweils zwei Definitionsgruppen bestimmt. Im Mittelpunkt der ersten Definitionsgruppe steht die effiziente Integration der beteiligten Unternehmen und der sie verbindenden Güter-, Informations- und Finanzflüsse. In der zweiten Definitionsgruppe wird das Supply Chain Management als unternehmensübergreifendes Management von Geschäftsprozessen oder als Management von Kooperationen oder Beziehungen gesehen.

Selten wird der Definition des Bullwhip-Effektes der Begriff Verzögerung hinzugefügt109) . ]“ 110) . Nach Keller (2004a) „lässt sich [der Bullwhip-Effekt] definieren als die Zunahme der Varianz der Bestellmengen je Teilnehmer im Verhältnis zur Varianz der Endkonsumentennachfrage“ 111) . Croson/Donohue (2006) definieren den Bullwhip-Effekt als die „tendency of orders to increase in variability as one moves up a supply chain“ 112) . Sich den üblichen Definitionen anschließend wird der Bullwhip-Effekt in dieser Arbeit definiert als Oszillation113) der Nachfrage, die mit zunehmendem Abstand von den Endkunden Verstärkung erfährt.

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