OPM

1.Kolonne: Alternative Service Level % bestimmen (zb zwischen 80 und 99,99 , nicht 100%)

2.Kolonne: Z-Value

a.=NORM.S.INV(Alternative Service Level)

3.Kolonne: Safety Stock

a.= Standardabweichung * Z-Wert

4.Kolonne: Holding costs

a.= Safety Stock * LHK

Periodisches Bestandsmanagement mit TIL (ohne LT)

1.Evtl. LHK OOSC berechnen

2.CR berechnen

= OOSC / (LHK + OOSC)

3.Z-Wert berechnen

a.at CR =NORM.S.INV(CR)

b.at SL =NORM.S.INV(SL)

4.Target Inventory Level (TIL) berechnen

a.= SA * Z-Wert + Nachfrage

5.Tabelle erstellen:

a.Perioden festlegen

b.Target Inventory eintragen und runterziehen (selber Betrag)

c.Nachfrage =ROUND(NORM.INV(ZUFALLSZAHL();Nachfrage pro Woche;SA);0)

d.Lagerbestand am Ende der Periode = Bestand Anfang Woche – Nachfrage

e.Bestellmenge = Bestand Anfang Woche – Bestand Ender Woche

6.Lagerkosten (Gesamtkosten pro Periode)

a.= Nachfrage * EP + (LHK + OOSC) * SA * NORM.S.VERT(Z-Wert;FALSCH)

7.Profit berechnen

a.= Nachfrage * VP – Gesamtkosten

Was du brauchst:

-LT

-Produktkosten

-LHK-Satz (in %)

-LHK

-OOSC

-CR

-z* (=STANDNORMINV(CR))

-f₀₁ (=NORM.VERT(z_stern;0;1;FALSCH))

Tabelle:

-mü (Mittelwert, Einheiten pro Woche)

-sigma (Abweichung, Einheiten pro Woche)

-CV (=sigma / mü)

Mü = Summe der Mittelwerte ohne Postponement

Sigma = WURZEL(Summenprodukt der Schwankung ; Summenprodukt der Schwankung)

S* = Optimaler Zielbestand

= (LT+1) * mü + z_stern * sigma * WURZEL(LT+1)

Z* = Optimale LHK und OOSC

=(LHK+OOSC) * f₀₁ * sigma * WURZEL(LT+1)

Was du brauchst:

-Demand

• Nachfrage
• Forecast

-Error

• Error
• Sq Error
• Varianz =SUMME(Beträge Error Sq in T) / (T – N)        `N meistens 1`

-Inventory

• Zielbestand (Target) = (LT+1) * Forecast + ZV * WURZEL(Varianz) * WURZEL(LT+1)
• Bestand
• Pipeline
• Bestellung

Unten:

-Durchschnitt und Variaz der Nachfrage (=VAR.P)

-Durchschnitt und Varianz der Bestellung (=VAR.P)

-Bullwhip Effect = Varianz Bestellung / Varianz Nachfrage

1.Anfangsbestand

a.= letzer Endbestand

2.Units Recieved

a.=ZÄHLENWENN(alle vorherigen Arrive on day (nur obere blockieren);day) * Order Quantity

3.Avail Inv

a.=Anfangsbestand + Units Rec

4.Demand (generieren einer Zufallszahl)

a.=VERWEIS(ZUFALLSZAHL();Ganzes Interval markieren(HT);Ganze Demand markieren(HT))

5.Demand Filled

a.=MIN(Avail Inv;Demand)

6.Stockout

a.= Demand – Demand Filled

7.Endbestand

a.= Avail Inv – Demand Filled

8.Units ordered

a.=ZÄHLENWENN(alle vorherigen Arrive on day (nur obere blockieren);“>“&day) * Order Quantity

9.End Inv + Order

a.= End Inv + Units ordered

10.Place order

a.=WENN(End Inv+Order <= Reorder Point;1;0)

11.Lead Time

a.=WENN(Place order=1;ZUFALLSBEREICH(Min LT;Max LT);0)

12.Arrive on day

a.=WENN(Place order=1;day+LT+1;0)

13.Inv Cost

a.= End Inv * Inv Cost(HT)

2.Stockout Cost

a.= Stockout * Stockout Cost(HT)

3.Order Cost

a.=WENN(Place order=1;Order cost(HT);0)

1.Daten/Was-wäre-wenn-Analyse/Szenario Manager

2.Hinzufügen

3.Benennen

4.Order Quantity und Reorder Point anwählen

5.OK klicken

6.Zahlen stehen lassen

7.Hinzufügen

8.Benennen

9.Order Quantity und Reorder Point anwählen

10.OK klicken

11.Z.B tiefere Zahlen eingeben (Bestellung verkleinern)

12.…beliebige Szenarios hinzufügen

13.Zusammenfassung klicken

14.Mean Inv Cost bis Total Cost auswählen

15.Ok klicken

16.Szenariobericht erscheint

1.Grosse Anzahl Mittelwerte berechnen (z.B. 20)

2.Bootstrap Sample bilden (Ist eine Kolonne mit Zufälligen Nachfragewerten)

a.=INDEX(Ganzen Nachfragebereich markieren(HT);ZUFALLSBEREICH(1;Anzahl Positionen bei Nachfragebereich))

b.Mittelwert der Kolonne berechnen

c.Formel auf ganze Tabelle kopieren

3.Konfidenzintervall berechnen

a.Zweite Tabelle erstellen (Links: Sort und Adjust Oben: Sample-Nummern (z.B.1-20))

b.=KKLEINSTE(Alle Mittelwerte aus anderer Tabelle anwählen;Kollonnennummer oben)

c.Gesuchte Prozent der Werte gelb markieren (z.B. 18 Werte von 20 bei 80%)

4.Konfidenzintervall bereinigen

a.Von jedem berechneten kleinsten Wert den alten Nachfrage-Mittelwert abziehen

b.Untere und obere Grenze des Intervalls (z.B. 80% wie vorher) gelb markieren

5.Konfidenzintervall Werte (letztendliches Konfidenzintervall)

a.Obere Grenze vom Nachfrage-Mittelwert abziehen

b.Untere Grenze vom Nachfrage-Mittelwert abziehen

1.Nur 1 Bootstrap Sample erstellen (Eine Kolonne mit zb 10 Werten)

a.=INDEX(Ganzen Nachfragebereich markieren;ZUFALLSBEREICH(1;Anzahl Positionen bei Nachfragebereich))

HT:

2.Run-Kolonne erstellen mit 1-1000

3.Mean Kolonne erstellen

a.Erste Zeile = Verweis auf Mittelwert des Bootstrap Samples

b.Ganzen Tabelle ohne Titel (Run/Mean) markieren

c.Was-wäre-wenn-Analyse/Datentabelle

d.Werte aus Spalte = Random Zelle auswählen

e.OK klicken

Zweite HT:

4.Konfidenzintervall bestimmen

a.Neue Tabelle für 2 Werte (((1-Konfidenzintervall%)/2)*Sampleanzahl)

b.Unterer Wert = (1-Konfidenzintervall%)/2

c.Oberer Wert = (1-Konfidenzintervall%)/2+Konfidenzintervall%

d.=KKLEINSTE(Alle Mittelwerte auswählen;Untere Intervallgrenze)

e.=KKLEINSTE(Alle Mittelwerte auswählen;Obere Intervallgrenze)

5.Konfidenzintervall bereinigen

a.= Untere Grenz – ursprünglicher Mittelwert

b.= Obere Grenz – ursprünglicher Mittelwert

6.Konfidenzintervall Werte (letztendliches Konfidenzintervall)

a.= ursprünglicher Mittelwert – bereinigter obiger Wert

b.= ursprünglicher Mittelwert – bereinigter unterer Wert

-z* (=NORM.S.INV(CR))

-f01 (=NORM.VERT(z*;0;1;FALSCH))

1.Inv Cost, Order Cost und Total Cost aus Tabelle übernehmen

2.Ganzen Bereich bis 1000 Markieren (mit Shift+ctrl+Pfeil nach unten)

3.Daten/Was-wäre-wenn-Analyse/Datentabelle

4.Werte aus Spalte: Random leere Zeile markieren

5.OK klicken

6.Mittelwert berechnen

a. =MITTELWERT(Ganzen Bereich)

7.Standardabweichung berechnen

a.=STABW.S(Ganzen Bereich)

a. Zielbestand = (LT+1) * Forecast + Z-Wert * WURZEL(Varianz) * WURZEL(LT+1)

b. Lagerbestand = Lagerbestand der Vorperiode + Bestellung der ersten Periode der LT – Effektive Nachfrage der Vorperiode(Abgänge, erste Kolonne)

c. Bestellungen (noch nicht eingetroffen) = SUMME(Bestellungen der letzten Perioden in der LT)

d. Bestellmenge = Zielbestand – Actual – Bestellungen

1. Total Anzahl Bestellungen berechnen
   1. Definiere verschiedene Bestellmengen
   2. = Nachfrage / Bestellmenge
2. Total Bestellkosten berechnen
   1. = Bestellkosten * Anzahl Bestellungen
3. Lagerhaltungskosten berechnen
   1. = (Bestellmenge / 2) * Haltekosten
4. Totalkosten berechnen
   1. = Lagerkosten + Haltekosten
5. Optimale Bestellmenge berechnen
   1. =wurzel(2*Nachfrage*Bestellkosten/Haltekosten per Stück und Jahr)

-Nachfrage ist konstant

-Nachfrageprognose für das Jahr

-Nachfrage pro Arbeitstag (Nachfragerate, d)

-Produktions-Setup-Kosten (Gesamt-SUK sind variabel)

-Lagerhaltungskosten

-Produktionsrate (Pendant zur Nachfragerate, p)

-Produktionskosten

1.Wieder alternative Produktionsmengen bestimmen

a.Max. ist die Jahresnachfrage

2.Bestellungen berechnen

a.= Jahresnachfrage / Produktionsmenge

3.Setupkosten berechnen

a.= Anzahl Bestellungen * Setup-Kosten

4.Lagerhaltungskosten berechnen

a.= Produktionsmenge * ((1 – Nachfragerate (blockieren) / (Produktionsrate (blockieren)) * (Lagerhaltungskosten (blockieren)/ 2)))

5.Beide Kostenarten zur Gesamtkostenbetrachtung addieren

6.Minimale Kosten berechnen

a.=wurzel((2 * Jahresnachfrage * Setupkosten / (Haltekosten * (1 – Nachfragerate / Produktionsrate)))

1.APM bestimmen

2.Anzahl Bestellungen bestimmen

3.Total Bestellungskosten für Discount 1 (Bestellkosten + Lagerhaltungskosten + Produktkosten)

a.= Anzahl Bestellungen * Bestellkosten pro Bestellung + (Bestellmenge / 2) * LHK + Jahresnachfrage * Stückkosten Discount 1

4.Für alle Szenarien wiederholen

5.APM und Total order cost aller Szenarien anwählen, um Tabelle zu erstellen

6.Nach Gültigkeitsbeschränkungen (z.B. Discount 1 von 0 bis 1000) Zahlenreihe darüber/darunter löschen

7.EOQ für alle Discount Varianten berechnen

a. =WURZEL(2*Jahres-Nachfrage*Bestellkosten/Haltekosten per Stück und Jahr)

1.Out of Stock Cost (OOSC) relation (Critical Ratio) bestimmen

2.Z-Value berechnen

a.=norm.s.inv(Critical Ratio)

3.Optimal Order Quantity berechnen (OOQ)

a.= Average Demand (erwarteter Mittelwert) + Standardabweichung * Z-Value

4.Kosten berechnen

a.= (Overstock Cost + Stockout Cost) * Standardabweichung * NORM.DIST(Z-Value;FALSE)

5.Gewinn berechnen

a.= Average Demand * (Verkaufspreis – Einkaufspreis) – Kosten

1.Sample Demand 

a.=ZÄHLENWENN(Alle Zellen Price willing to pay;“>=“& erste Zelle)

2.Overall Demand 

a.= Sample Demand * 100% / Stichprobe%

3.Scatter Chart darstellen (Preis und Overall Demand)

4.Lineare Trendlinie und Formel anzeigen

5.Formel notieren

= Produktionsmenge * ((1 – Nachfragerate / Produktionsrate) * (LHK / 2))

= Anzahl Bestellungen * Bestellkosten + (Bestellmenge / 2) * LHK + Nachfrage * Stückkosten(Discount 1)

= MITTELWERT(`Absoluter Error`)

=MITTELWERT(`Quadrierter Error`)

Der Mittlere Absolute Fehler in Prozent (MAPE) zeigt, um wieviel Prozent der Schätzwert im Durchschnitt vom gemessenen Wert abweicht.

= MITTELWERT(`Absoluter %-Error`)

Erstellt eine Prognose aufgrund von vergangenen Werten (z.B.aus letzten 4 Perioden).

Bsp. Rückspiegel = 3 ->

=SUMME(`letzte drei Perioden`)/3

Erstellt eine Prognose aufgrund von vergangenen Werten (z.B.aus letzten 4 Perioden), die unterschiedlich stark gewichtet werden.

Bsp. Rückspiegel = 3 ->

=SUMMENPRODUKT(`letzte drei Perioden`;`Gewichte für drei Perioden`) / `Summe der Gewichte`

Zieht die ganze Vergangenheit sehr einfach in Abhängigkeit eines einzigen Faktors (Glättungskonstante) mit ein.

Forecast berechnen

-Für ersten Wert Messwert der ersten Periode eingeben

-= Glättungskonstante * Nachfrage_Vorperiode + (1 - Glättungskonstante) * Forecast_Vorperiode

-Mit Solver MAPE optimieren (Glättungskonstante <= 1)

Linearen Trend darstellen

-Trendlinie mit Formel hinzufügen

-= Jahr * Steigung + Startwert

Nimmt die Perioden vorher und nachher in die Berechnung auf.

Bei geraden = zwei äussersten zählen nur 0,5

-Jahr

-Monat (Periode)

-t (1,2,3,4,…)

-Nachfrage

-CMA

-Seasonal Ratio

-Seasonal Index

-Unseasoned Value

-Trendbased Forecast

-Seasonalized Trend

-Error

-Absolute Error

-Squared Error

- Absolute % Error

Stellt saisonale Schwankungen im Vergleich zur durchschnittlichen Nachfrage dar

-Saisonal Ratio (SR) = Nachfrage / CMA

Fasst den Durchschnitt der Monate/Jahre zusammen

Manuelle Variante = (Ratio Januar Jahr 1 + Ratio Januar Jahr 2 + Ratio Januar Jahr 3 …etc) / `Anzahl Jahre`

Bessere Variante mit Hilfstabelle =

HT 1. Kolonne: Perioden

HT 2. Kolonne: MITTELWERTWENN(`alle Perioden die der CMA abdeckt in anderer Tabelle anwählen ; Periode ; `alle Werte Saisonale Ratio anwählen`)

3. In Originaltabelle: =SVERWEIS(Periode ; `Hilfstabelle anwählen` ; 2)

= Nachfrage / Saisonaler Index

1. Darstellung des Diagramms mit Trendlinie und Formel des Unseasoned Value und Werte rausschreiben

2. = Achsenabschnitt + Steigung * t

= Seasonalized Index * Trendbased Forecast

Was du brauchst:

-Item (sollte gegeben sein)

-Ausgaben: Units * Cost

-Vol%: Ausgaben / Kummulierte Ausgaben

-Kum Vol% erster: erste Reihe Vol%

-Kum Vol% zweiter: erste Reihe Kum Vol% + zweite Reihe Vol%

= Nachfrage pro Geschäftstag * Lead Time

=WURZEL(2 * Nachfrage * Bestellkosten / Lagerhaltungskosten)

=WURZEL((2 * Jahresnachfrage * SUK / (LHK * (1 – Nachfragerate / Produktionsrate)))

= Bestellungsanzahl * Bestellkosten + (Bestellmenge / 2) * LHK + Jahresnachfrage * Stückkosten(Discount 1)