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Nun müssen wir jedoch ein paar Einschränkungen vornehmen. Erstens setzen wir voraus, dass das Unternehmen das bezogene Produkt über den betrachteten Zeitablauf stets konstant verbraucht.

So müsste ein Unternehmen beispielsweise jeden Monat exakt 4. Zweitens setzen wir voraus, dass es möglich ist, jedes Mal die gleiche Menge des Produktes zu beziehen.

Probleme des Lieferanten oder ähnliches werden in unserem Modell also auch ausgeschlossen. Aus diesem Konflikt resultiert die Notwendigkeit eine optimale Bestellmenge zu bestimmen.

Als optimale Bestellmenge bezeichnet man also den Punkt bei dem die Lagerkosten und Bezugskosten also die Gesamtkosten minimal sind.

Kennt man die Funktionen der Lagerkosten und der Bezugskosten, so lässt sich die optimale Bestellmenge grafisch bestimmen , indem man beide Funktionen in ein Koordinatensystem einzeichnet und den Schnittpunkt bestimmt.

Einfachheitshalber sind wir hier von linearen Kostenfunktionen ausgegangen. Eine solche grafische Lösung könnte dann in etwa so aussehen:.

Wir können sehen, dass die optimale Bestellmenge beim Tiefpunkt der Gesamtkostenkurve beziehungsweise beim Schnittpunkt der Lagerkostengerade und der Bezugskostengerade vorliegt.

Um die optimale Bestellmenge rechnerisch zu ermitteln, müssen wir ebenfalls die Bestellkosten und Lagerkosten kennen.

Die Bestellkosten, die sich pro Auftrag ergeben. Um die Gesamtmenge zu decken, muss beispielsweise in der betrachteten Zeitperiode 20 Mal bestellt werden.

Die Kosten, die sich pro Bestellung also insgesamt 20 Mal anfallen ergeben, sind die Bestellkosten pro Auftrag. Die gesamten Bestellkosten in der Zeitperiode wären die Bestellkosten pro Auftrag multipliziert mit Die Kosten, die pro gelagerter Einheit anfallen.

Diese setzen sich zusammen aus dem Wert pro Stück w und dem Lagerhaltungskostensatz i. Der Lagerhaltungskostensatz setzt sich zusammen aus den physischen Lagerkosten ph und den Kapitalbindungskosten k.

Nachdem wir die Formel für die Gesamtkosten ermittelt haben, müssen wir diese noch ableiten, gleich 0 setzen und nach q umstellen. Haben wir dies richtig getan, erhalten wir die folgende Formel zur Bestimmung der optimalen Bestellmenge, die auch als Andler Formel bekannt ist:.

In die Formel müssen wir nur noch die gegebenen Werte einsetzen, um die optimale Bestellmenge zu ermitteln. Wer sich bis hierhin noch nicht ganz sicher ist wie dies funktioniert, sollte sich unbedingt die folgenden Beispiele ansehen.

Die Schreiner GmbH benötigte im letzten Jahr Um die optimale Bestellmenge zu ermitteln, setzen wir die gegebenen Werte in die Andler Formel ein.

Die optimale Bestellmenge für die Schreiner GmbH beträgt also 2. Um die pro Jahr benötigte Menge an Brettern zu decken, muss das Unternehmen also fünf Bestellungen vornehmen.

Die Reifen AG benötigte im letzten Jahr Die Lagerung der speziellen Reifen ist ziemlich aufwendig, da eine gewisse Raumtemperatur und Luftfeuchtigkeit gewährleistet werden müssen, um die Form der Reifen zu erhalten.

Auch in diesem Beispiel können wir die gegebenen Werte einfach in die Andler Formel einsetzen. In diesem Fall beträgt die optimale Bestellmenge 2.

Um die insgesamt benötigte Menge abzudecken, müsste das Unternehmen neun Bestellungen vornehmen. Hallo liebe Studienretter, Ich verstehe nicht ganz, warum die Funktion für die Bestellkosten nicht linear ist?!

Wäre echt toll wenn mir das hier jemand erklären könnte… Ansonsten super verständliche Erklärung! Hallo Andreas, wenn die Funktion für die Bestellkosten bzw.

Bezugskosten linear fallen würde, würde sie zwangsläufig irgendwann die x-Achse schneiden. Das würde wiederum bedeuten, dass die Bestellkosten für eine bestimmte Bestellmenge dort wo die Gerade die x-Achse schneidet 0 wären — dies ergibt allerdings keinen Sinn, da stets Kosten anfallen.

Die Bezugskosten sinken aber natürlich mit steigender Bestellmenge. Die Funktion für die Bestellkosten muss sich also asymptotisch der x-Achse annähern.

Im dargestellten Beispiel kann man sicherlich 2. Oder eine andere Nebenbedingung lautet das maximal Bretter zu lagern sind?

When computing estimated marginal means, covariates are fixed at the specified values. Select the mean or specify a custom value.

Display estimated means in terms of. This specifies whether to compute estimated marginal means based on the original scale of the target or based on the link function transformation.

Original target scale computes estimated marginal means for the target. Link function transformation computes estimated marginal means for the linear predictor.

Adjust for multiple comparisons using. When performing hypothesis tests with multiple contrasts, the overall significance level can be adjusted from the significance levels for the included contrasts.

This allows you to choose the adjustment method. The least significant difference method is less conservative than the sequential Sidak method, which in turn is less conservative than the sequential Bonferroni; that is, least significant difference will reject at least as many individual hypotheses as sequential Sidak, which in turn will reject at least as many individual hypotheses as sequential Bonferroni.

Obtaining a generalized linear mixed model. Contrast Type. This specifies the type of contrast to use for the levels of the contrast field.

If None is selected, no contrasts are produced. Pairwise produces pairwise comparisons for all level combinations of the specified factors.

This is the only available contrast for factor interactions. Deviation contrasts compare each level of the factor to the grand mean.

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