Industrial Dynamics: Modellierung und Analyse des Forrester-Modells (ePub)

Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Industriebetriebslehre, Note: 2,7, Universität Mannheim, Veranstaltung: Business Dynamics, Sprache: Deutsch, Abstract: Forresters beschreibt in Kapitel 17 des Buches Industrial Dynamics: "A customer-Producer-Employment Case study" ein Modell, welches sich im besonderen mit dem Zusammenspiel und Optimierung der Produktionsauslastung, des Lagerbestand und damit auch der Lieferzeit eines Industrieunternehmens und im Allgemeinen mit Faktoren, welche einen Einfluss auf deren Verlauf haben, beschäftigt. Folgenden Ausführungen halten sich daher inhaltlich sehr Nahe an dieses Fallbeispiel, da Informationen aus anderen Quellen über das beobachtete Unternehmen nicht vorliegen.
In fast allen nicht saisonabhängigen Industrien kommt es zu einem typischen Verlauf der Produktionsrate und des Lagers.

Zwei regelmäßig schwankende Kurven, welche so versetzt sind, dass sich das Maximum der Produktion während des Anstiegs des Lagerbestandes befindet. Das Maximum des Lagers tritt hingegen während der Abnahme der Produktion jedoch vor deren Minimum auf. Da während der Produktionsspitzen nicht nur für die Kunden, sondern auch für das Lager produziert wird, trägt dieses System nicht zur Senkung der Produktionsspitzen bei, sondern verstärkt diese. Ressourcen schonend und ideal wäre ein abnehmendes Lager während der Produktionsspitze, da weniger Produktionsmittel bereitgehalten werden müssten und es zu einer höheren Auslastung derselben kommt. Da solch ein Verhalten in der nicht saisonabhängigen Industrie nicht zu beobachten ist, stellt sich die Frage, ob die Schwankungen und Instabilitäten nicht aus den Interaktionen der in dem System beteiligten interdependenten Faktoren entstehen.
Selbst wenn die Organisationsstruktur und das Verhalten der beteiligten Individuen nicht der Hauptgrund der Schwankungen wären, so könnten sie doch zur Verstärkung der durch die Nachfrage induzierten Instabilitäten beitragen. Diese systemimmanenten Faktoren zu identifizieren ist der Sinn des folgenden Modells.