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Description
(Text)
Nicht nur Damenmoden, auch viele andere Konsumgüter, z. B. Sportartikel oder Handys, werden heute als Modeprodukte verkauft: Nach kurzer Verkaufssaison mit zahlreichen Produktvarianten werden die bisherigen Produkte durch die neue Mode entwertet. Die Absatzrisiken in Modemärkten sind dann sehr hoch, wenn unflexible Produktionssysteme mit langen Lieferzeiten die Nachschubplanung behindern. Die Fehl- oder Übermengenrisiken lassen sich dagegen deutlich senken, wenn agile, d. h. reaktionsschnelle und flexible Produktionsprozesse eingesetzt werden, die auf verbesserte Absatzprognosen und entsprechende Korrekturen der Nachschubdisposition rasch reagieren können. Beim Einsatz agiler Prozesse sind allerdings im Vergleich zu nicht-agilen Produktionen, z. B. in Fernost, Mehrkosten in Kauf zu nehmen. Ein optimales Risikomanagement in Mode-Supply-Chains erfordert somit die Bewältigung schwieriger Zielkonflikte zwischen sinkenden Absatzrisikokosten und steigenden Agilitätskosten. In der Untersuchung wird eine Modelltheorie entwickelt, die wesentliche Kerngebiete des angesprochenen Entscheidungsbereiches quantitativ strukturiert und einer Optimierung zuführt.
(Table of content)
Aus dem Inhalt: Reduzierung hoher Absatzrisiken bei Modeprodukten durch Steigerung der Supply-Chain-Agilität: ein strategisches Entscheidungsproblem - Reaktionsschnelle und flexible Produktionsprozesse als Basis für risikosenkende Postponementstrategien - Verbesserungspotenziale alternativer Postponementstrategien für einzelne Modeartikel - Nutzung von Selektions- und Riskpooling-Effekten beim Produktionspostponement von Modesortimenten.
(Author portrait)
Der Autor: Günther Diruf, Prof. Dr. Dr. habil.; 1971 Promotion an der Technischen Universität München; 1977 Habilitation an der Ludwig-Maximilians-Universität München im Fach Betriebswirtschaftslehre; Rufe an die Universitäten Bremen, Bamberg, Wien und Frankfurt am Main; 1980 bis 2005 Inhaber des Lehrstuhls für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Logistik und logistische Informatik der Universität Bamberg; Forschungsschwerpunkte: modell- und computerbasierte Managementunterstützungssysteme in Produktion und Logistik; Risikomanagement in Supply Chains.
