ISBN-13: 9783639857115 / Niemiecki / Miękka / 2015 / 136 str.
In der heutigen Zeit steht der Krankenhausbereich unter enormem Kostendruck. Viele Initiativen diesem entgegenzuwirken sind auf das Bestandsmanagement gerichtet, da hier Einsparpotentiale vermutet werden. Entscheidungen uber die Wahl des richtigen Prognoseverfahrens sowie einer effektiven Materialdisposition, spielen hierbei eine zentrale Rolle. Zu diesem Zweck wird in der vorliegenden Arbeit ein Simulationstool entwickelt, mit dem Entscheidungen in diesen beiden Bereichen simuliert werden konnen. Es werden Prognoseverfahren der exponentiellen Glattung, sowie das Verfahren von Croston mit seinen Erweiterungen, implementiert. Bezuglich der Materialdisposition wurden, neben heuristischen Nachschubstrategien, Verfahren zur Optimierung von Bestellpunkt und Bestellmenge implementiert. Nach einer Validierung wird das Simulationsprogramm anhand realer Daten eines Logistikdienstleisters im medizinischen Bereich praktisch evaluiert. Dabei wurde die Konsistenz der Simulationsergebnisse mit den zugrundeliegenden Modellen bestatigt.
In der heutigen Zeit steht der Krankenhausbereich unter enormem Kostendruck. Viele Initiativen diesem entgegenzuwirken sind auf das Bestandsmanagement gerichtet, da hier Einsparpotentiale vermutet werden. Entscheidungen über die Wahl des richtigen Prognoseverfahrens sowie einer effektiven Materialdisposition, spielen hierbei eine zentrale Rolle. Zu diesem Zweck wird in der vorliegenden Arbeit ein Simulationstool entwickelt, mit dem Entscheidungen in diesen beiden Bereichen simuliert werden können. Es werden Prognoseverfahren der exponentiellen Glättung, sowie das Verfahren von Croston mit seinen Erweiterungen, implementiert. Bezüglich der Materialdisposition wurden, neben heuristischen Nachschubstrategien, Verfahren zur Optimierung von Bestellpunkt und Bestellmenge implementiert. Nach einer Validierung wird das Simulationsprogramm anhand realer Daten eines Logistikdienstleisters im medizinischen Bereich praktisch evaluiert. Dabei wurde die Konsistenz der Simulationsergebnisse mit den zugrundeliegenden Modellen bestätigt.