Fabia Runst - OPUS-Datenbank - Staatliche Studienakademie ...
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Bachelorthesis<br />
Anwendungsmöglichkeiten der Wetterprognose für die<br />
Produktionsplanung – am Beispiel der Bäckerei Förster<br />
Vorgelegt am:<br />
19.08.2013, 14 Uhr<br />
Von:<br />
<strong>Runst</strong>, <strong>Fabia</strong><br />
Sonnenstraße 55<br />
08371 Glauchau<br />
Studiengang:<br />
Studienrichtung:<br />
Betriebswirtschaft<br />
Mittelständische Wirtschaft<br />
Seminargruppe: MW 10/02<br />
Matrikelnummer: 4000703<br />
Praxispartner:<br />
Bäckerei Förster<br />
Inhaber Wolfgang Förster<br />
Siemensstraße 8<br />
08371 Glauchau<br />
Gutachter:<br />
Dipl.-Ing. Holger Schell (SMI Systemhaus Glauchau)<br />
Dr. Nils Fröhlich (<strong>Staatliche</strong> <strong>Studienakademie</strong> Glauchau)
Sperre der Bachelorthesis<br />
Freigabeerklärung<br />
Hiermit erklären wir uns einverstanden/nicht einverstanden*), dass die Bachelorthesis<br />
/ Diplomarbeit *) der/des Studenten/in<br />
Name, Vorname: <strong>Runst</strong>, <strong>Fabia</strong> SG: MW 10/02<br />
zur öffentlichen Einsichtnahme durch den Dokumentenserver der Bibliothek der<br />
<strong>Staatliche</strong>n <strong>Studienakademie</strong> Glauchau bereitgestellt wird.<br />
Thema der Arbeit:<br />
Anwendungsmöglichkeiten der Wetterprognose für die Produktionsplanung – am<br />
Beispiel der Bäckerei Förster<br />
Glauchau, den 19.08.2013<br />
Ort, Datum<br />
Unterschrift Student/in<br />
Stempel, Unterschrift Bildungsstätte<br />
*) Nichtzutreffendes bitte streichen<br />
Seite II
Inhaltsverzeichnis<br />
Seite III
Inhaltsverzeichnis<br />
Inhaltsverzeichnis<br />
Inhaltsverzeichnis .................................................................................................. IV<br />
Abbildungsverzeichnis .......................................................................................... VI<br />
Tabellenverzeichnis .............................................................................................. VII<br />
Formelverzeichnis ................................................................................................ VIII<br />
Abkürzungsverzeichnis ......................................................................................... IX<br />
1 Einleitung ...............................................................................................1<br />
1.1 Problemstellung und Zielsetzung der Bachelorthesis ..............................1<br />
1.2 Vorgehensweise der Bachelorthesis........................................................2<br />
2 Der Stellenwert der Kundenwünsche in der<br />
Produktionsprogrammplanung ...............................................................................3<br />
2.1 Begriffsbestimmung Produktionsprogrammplanung ................................3<br />
2.2 Kundenwünsche ......................................................................................3<br />
2.2.1 Kaufmotive...............................................................................................3<br />
2.2.2 Arten von Kundenwünschen....................................................................4<br />
2.2.3 Einflussfaktoren von Kundenwünschen ...................................................5<br />
2.3 Die Relevanz der Einbeziehung der Kundenwünsche in der<br />
Produktionsprogrammplanung im Backgewerbe.....................................................6<br />
3 Die Relevanz der Einbeziehung der Wetterprognose in die<br />
Produktionsprogrammplanung der Bäckerei Förster - als Hilfsmittel zur<br />
Ermittlung der Kundenwünsche ...........................................................................13<br />
3.1 Entwicklung und Kennzahlen der Bäckerei Förster ...............................13<br />
3.2 Produktionsprogrammplanung der Bäckerei Förster .............................14<br />
3.3 Die Bedeutung der Einbeziehung der Wetterprognose in die<br />
Produktionsprogrammplanung der Bäckerei Förster.............................................17<br />
4 Marktforschung....................................................................................20<br />
4.1 Datensammlung und Datenauswahl ......................................................20<br />
4.1.1 Datenanalyse.........................................................................................20<br />
4.1.2 Korrelationsanalyse ...............................................................................23<br />
4.1.3 Regressionsanalyse ..............................................................................25<br />
4.2 Statistische Auswertung.........................................................................26<br />
Seite IV
Inhaltsverzeichnis<br />
4.2.1 Temperatur - leicht bekömmliche Backwaren der Bäckerei Förster.......26<br />
4.2.2 Temperatur – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster.....................29<br />
4.2.3 Temperatur – sahnig/cremige Backwaren der Bäckerei Förster............35<br />
4.2.4 Temperatur – trockene Backwaren der Bäckerei Förster ......................39<br />
4.2.5 Temperatur – feuchte Backwaren der Bäckerei Förster.........................41<br />
4.2.6 Niederschlag – leicht bekömmliche Backwaren der Bäckerei<br />
Förster ...............................................................................................................43<br />
4.2.7 Niederschlag – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster ..................45<br />
4.2.8 Niederschlag – sahnig/cremige Backwaren der Bäckerei Förster..........47<br />
4.2.9 Niederschlag – trockene Backwaren der Bäckerei Förster ....................49<br />
4.2.10 Niederschlag – feuchte Backwaren der Bäckerei Förster ......................51<br />
4.3 Zusammenfassung ................................................................................53<br />
5 Resümee...............................................................................................56<br />
Literaturverzeichnis ...............................................................................................58<br />
Anhangverzeichnis.................................................................................................63<br />
Ehrenwörtliche Erklärung......................................................................................93<br />
Thesen ...............................................................................................................94<br />
Seite V
Abbildungsverzeichnis<br />
Abbildungsverzeichnis<br />
Abbildung 1 Preisunterschiede nach Einkaufsstätten 2011.................................. 8<br />
(Durchschnittspreis pro Kilogramm in €)..................................................................... 8<br />
Abbildung 2 Umsatzverteilung im deutschen Bäckerhandwerk 2010 ................. 10<br />
Abbildung 3 Streudiagramme und Korrelationskoeffizienten.............................. 25<br />
Abbildung 4 Temperatur – Glauchau – leicht bekömmliche Backwaren der<br />
Bäckerei Förster ....................................................................................................... 28<br />
Abbildung 5 Temperatur – Glauchau – fetthaltige Backwaren der Bäckerei<br />
Förster ........................................................................................................ 30<br />
Abbildung 6 Temperatur – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster (ohne<br />
Ausreißer) ..................................................................................................... 34<br />
Abbildung 7 Temperatur – Glauchau – sahnig-cremige Backwaren der<br />
Bäckerei Förster ..................................................................................................... 37<br />
Abbildung 8 Temperatur – Waldenburg – sahnig-cremige Backwaren der<br />
Bäckerei Förster ....................................................................................................... 38<br />
Abbildung 9<br />
Abbildung 10<br />
Temperatur – Glauchau – trockene Backwaren der Bäckerei Förster<br />
........................................................................................................ 40<br />
Temperatur – Glauchau – feuchte Backwaren der Bäckerei Förster<br />
..................................................................................................... 42<br />
Abbildung 11 Niederschlag – Glauchau – leicht bekömmliche Backwaren der<br />
Bäckerei Förster ..................................................................................................... 44<br />
Abbildung 12 Niederschlag – Glauchau – fetthaltige Backwaren der Bäckerei<br />
Förster ..................................................................................................... 46<br />
Abbildung 13 Niederschlag – Glauchau – sahnig-cremige Backwaren der<br />
Bäckerei Förster ..................................................................................................... 48<br />
Abbildung 14 Niederschlag – Glauchau – trockene Backwaren der Bäckerei<br />
Förster ..................................................................................................... 50<br />
Abbildung 15 Niederschlag – Glauchau – feuchte Backwaren der Bäckerei<br />
Förster ..................................................................................................... 52<br />
Seite VI
Tabellenverzeichnis<br />
Tabellenverzeichnis<br />
Tabelle 1 Anzahl der deutschen Bäckerbetriebe von 2006 bis 2012 .................. 11<br />
Tabelle 2 Merkmale der kleinen und mittelständischen Unternehmen................ 14<br />
Tabelle 3 Kennzahlen der Bäckerei Förster, Stand 31.12.2012.......................... 14<br />
Tabelle 4 Preisvergleich der Bäckerei Förster mit ausgewählten Konkurrenten,<br />
Stand 2013 ............................................................................................................ 18<br />
Tabelle 5 Luftlinie in Kilometern von Wetterstation zu Untersuchungsstandort .. 22<br />
Tabelle 6 Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe leicht<br />
bekömmlich und den Temperaturwerten, 2012 ........................................................ 27<br />
Tabelle 7 Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
fetthaltig und den Temperaturwerten, 2012.............................................................. 29<br />
Tabelle 8 Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
fetthaltig und den Temperaturwerten nach Entfernung der Ausreißer, 2012 ............ 31<br />
Tabelle 9 Absatzveränderung der fetthaltigen Backwaren der Bäckerei Förster in<br />
Glauchau bei Temperaturveränderung..................................................................... 32<br />
Tabelle 10 Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
sahnig/cremig und den Temperaturwerten, 2012 ..................................................... 35<br />
Tabelle 11 Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
trocken und den Temperaturwerten, 2012................................................................ 39<br />
Tabelle 12 Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
feucht und den Temperaturwerten, 2012.................................................................. 41<br />
Tabelle 13 Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
leicht bekömmlich und den Niederschlagswerten, 2012........................................... 43<br />
Tabelle 14 Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
fetthaltig und den Niederschlagswerten, 2012.......................................................... 45<br />
Tabelle 15 Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
sahnig/cremig und den Niederschlagswerten, 2012 ................................................. 47<br />
Tabelle 16 Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
trocken und den Niederschlagswerten, 2012............................................................ 49<br />
Tabelle 17 Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
feucht und den Niederschlagswerten, 2012.............................................................. 51<br />
Tabelle 18 Korrelationskoeffizienten aller Eigenschaften und<br />
Temperatur/Niederschlag der Untersuchungsorte.................................................... 53<br />
Seite VII
Formelverzeichnis<br />
Formelverzeichnis<br />
Formel 1 Korrelationskoeffizient ..................................................................... 24<br />
Formel 2 einfache lineare Regressionsgerade............................................... 26<br />
Seite VIII
Abkürzungsverzeichnis<br />
Abkürzungsverzeichnis<br />
CMA<br />
GfK<br />
IfM<br />
ISDN<br />
SQL-<strong>Datenbank</strong><br />
VPN-Verbindung<br />
ZMP<br />
Centrale Marketing-Gesellschaft der<br />
deutschen Agrarwirtschaft mbH<br />
Gesellschaft für Konsumforschung<br />
Institut für Mittelstandsforschung Bonn<br />
Integrated Services Digital Network<br />
Structured Query Language-<strong>Datenbank</strong><br />
Virtuelles Privates Netzwerk-Verbindung<br />
Zentrale Markt- und Preisinformationen<br />
GmbH<br />
Seite IX
Einleitung<br />
1 Einleitung<br />
1.1 Problemstellung und Zielsetzung der Bachelorthesis<br />
Die Bäckerei Förster befindet sich aufgrund der Niedrigpreispolitik der Discounter in<br />
ständiger Preiskonkurrenz mit ihren Wettbewerbern. Nunmehr hat die Firma<br />
meteolytix GmbH die Behauptung aufgestellt, dass das Wetter das Kaufverhalten der<br />
Konsumenten beeinflusst. Diesbezüglich wurde in der Projektarbeit III empirisch<br />
untersucht, ob die Einbeziehung der Wetterprognose in die<br />
Produktionsprogrammplanung einen Erfolgsfaktor für die Bäckerei Förster darstellt,<br />
um im Nachfolgenden Kosten zu senken und sich langfristig mit niedrigen Preisen<br />
am Backwarenmarkt etablieren zu können. Es wurde der Absatz der<br />
Produktionsgruppen Brötchen, Brot, Kuchen, Frühstücksgebäck sowie<br />
Konditoreiwaren der Filialen in Glauchau, Meerane und Waldenburg im Jahresverlauf<br />
2012 analysiert. Die vorgenannte Auswertung ließ keinen Zusammenhang des<br />
Absatzes mit dem Wetter erkennen. Diesbezüglich ist es kritisch zu betrachten, ob<br />
die Einteilung der Waren in die vorgenannten Produktionsgruppen Erfolg erzielend<br />
war. Es besteht die Möglichkeit, dass die Konsumenten bei bspw. erhöhter<br />
Temperatur ein Produkt wählen, welches sich in derselben Produktionsgruppe<br />
befindet, wie das Produkt, welches die Konsumenten bei niedrigen Temperaturen<br />
erwerben. Aus diesem Grund ist zu vermuten, dass mit Hilfe einer neuen<br />
Warengruppeneinteilung eine andere Aussage über einen Wetterzusammenhang<br />
möglich ist. Allein die Vorgehensweise aus der Projektarbeit III, die Daten im<br />
Jahresverlauf 2012 zu betrachten und zu analysieren, war nicht hinreichend Ziel<br />
führend, um einen eindeutigen Zusammenhang zwischen Wetter und Absatz<br />
erkennen zu können. Zur methodischen Verbesserung werden in der Bachelorthesis<br />
Temperatur- und Niederschlagswerte in die statistische Auswertung mit einbezogen.<br />
Theoretisches Ziel der Bachelorthesis ist es, die Bedeutung der Einbeziehung der<br />
Wetterprognose in die Produktionsplanung der Bäckerei Förster aufzuzeigen.<br />
Des Weiteren ist methodisches Ziel der Bachelorthesis, unter Betrachtung des Ist-<br />
Zustandes der Produktionsprogrammplanung der Bäckerei Förster den<br />
Entwicklungsbedarf hinsichtlich der Einbeziehung der Wetterprognose in die<br />
Produktionsprogrammplanung abzuleiten.<br />
Aufgrund vorgenannter Problematik ist praktisches Ziel der Bachelorthesis, empirisch<br />
zu analysieren und statistisch zu untersuchen, ob die auf vorgenannte Eigenschaften<br />
abgeänderten Warengruppen einen Zusammenhang mit Temperatur und<br />
Niederschlag aufweisen.<br />
Seite 1
1.2 Vorgehensweise der Bachelorthesis<br />
Einleitung<br />
In der Bachelorthesis wird zuerst analysiert, weshalb es von Bedeutung ist,<br />
Kundenwünsche in die Produktionsprogrammplanung im Backgewerbe mit<br />
einzubeziehen. Im Weiteren werden Kennzahlen und der Ist-Stand des<br />
Produktionsprogrammplanungsprozesses der Bäckerei Förster deskriptiv erläutert.<br />
Es wird bezüglich der Produktionsplanung als einschlägige Literatur<br />
„Produktionswirtschaft“ von J. KÄSCHEL und T. TEICH verwendet. Anschließend<br />
wird empirisch untersucht, weshalb es für die Bäckerei Förster wichtig ist, die<br />
Wetterprognose in die Produktionsprogrammplanung zukünftig einzubeziehen. Dies<br />
wird praktisch umgesetzt, in dem den Backwaren der Bäckerei Förster Eigenschaften<br />
(leicht bekömmlich, fetthaltig, sahnig/cremig, trocken, feucht) zugeordnet werden.<br />
Anhand dieser Eigenschaften werden Gruppen bebildet. Nach Durchführung der<br />
Datenanalyse werden die Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der<br />
Backwaren der Bäckerei Förster und den Lufttemperaturwerten/<br />
Niederschlagswerten berechnet. Als einschlägige Literatur findet „Marktforschung“<br />
von C. FANTAPIÉ ALTOBELLI hier Anwendung. Grafisch werden Absatzmengen<br />
und die Lufttemperaturwerte/Niederschlagswerte in einem Streudiagramm<br />
dargestellt. Die Korrelationskoeffizienten sowie die Streudiagramme werden<br />
analytisch betrachtet und statistisch ausgewertet. Auf Grundlage der statistischen<br />
Auswertung wird empirisch untersucht, ob ein möglicher Zusammenhang der<br />
Absatzmengen der Backwaren der Bäckerei Förster mit dem Wetter besteht. Des<br />
Weiteren wird eine Möglichkeit ermittelt, wie die Wetterprognose in der<br />
Produktionsprogrammplanung angewendet werden kann. Abschließend wird eine<br />
Handlungsempfehlung gegeben, ob mit Hilfe der Einbeziehung der Wetterprognose<br />
in die Produktionsplanung Retouren minimiert werden können und zukünftig in die<br />
Produktionsprogrammplanung der Bäckerei Förster einbezogen werden sollte.<br />
Seite 2
Der Stellenwert der Kundenwünsche in der Produktionsprogrammplanung<br />
2 Der Stellenwert der Kundenwünsche in der<br />
Produktionsprogrammplanung<br />
2.1 Begriffsbestimmung Produktionsprogrammplanung<br />
Die Menge an unterschiedlich herstellbaren Produkten umfasst das<br />
Produktprogramm 1 . Die Planung dessen, ist die Entscheidung, welche Produkte in<br />
welcher Anzahl und zu welchem Termin hergestellt werden sollen 2 . Joachim<br />
KÄSCHEL und Tobias TEICH definieren in dem Lehrbuch „Produktionswirtschaft“ die<br />
Produktionsprogrammplanung insofern, dass für einen bestimmten Planzeitraum für<br />
jede Produktart konkrete Produktionsmengen festgelegt werden. Bspw. wird geplant,<br />
dass an dem nächsten Werktag 9000 Roggenmischbrote produziert werden. Das<br />
Vorhandensein verlässlicher Daten zum möglichen Absatz der Produkte für einen<br />
Planzeitraum ist Voraussetzung für eine erfolgreiche Produktionsprogrammplanung.<br />
Die tatsächliche Realisation des maximalen Erfolges in einer Programmplanung wird<br />
hierdurch gesichert. Bspw. können vorgenannte Vorgaben anhand von konkreten<br />
Aufträgen oder Prognosen erfolgen. Es gibt verschiedene Arten der<br />
Produktionsprogrammplanung. Dies sind die einperiodige-einstufige, einperiodigemehrstufige,<br />
mehrperiodige-einstufige sowie mehrstufige-mehrperiodige<br />
Programmplanungen. 3;4 Auf die Details der Arten der<br />
Produktionsprogrammplanungen wird nicht explizit eingegangen. 5 In Kapitel 3.2 wird<br />
näher die Produktionsprogrammplanung der Bäckerei Förster erläutert.<br />
Grundvoraussetzung für die Planung einer Produktion sind die Kundenwünsche, auf<br />
welche im Abschnitt 2.2 näher eingegangen wird.<br />
2.2 Kundenwünsche<br />
2.2.1 Kaufmotive<br />
Kaufmotive sind Ursachen, die das Kaufverhalten des Kunden auslösen und lenken 6 .<br />
Sie kennzeichnen die Inhalte von Kundenwünschen. Es können zahlreiche<br />
Kaufgründe für das Zustandekommen einer Kauf- und Konsumentenentscheidung<br />
1 vgl. KÄSCHEL, TEICH, 2007, S. 93<br />
2 vgl. EBEL, 2009, S. 185; Vahrenkamp, 2004, S.153; Fandel, 2005, S.17<br />
3 vgl. KÄSCHEL, TEICH, 2007, S. 131 - 143<br />
4 vgl. RUNST, 2013, S. 8<br />
5 Es wird auf die Projektarbeit III, RUNST, 2013, S. 8 – 9 verwiesen.<br />
6 vgl. KROEBE-RIEL/WEINBERG, 1999, S.152 ff.<br />
Seite 3
Der Stellenwert der Kundenwünsche in der Produktionsprogrammplanung<br />
verantwortlich sein. Dies sind bspw. Bedürfnisse 7;8;9 , kulturelle Prägungen der<br />
verschiedenen Kaufkriterien oder rein genüssliche Motive. Kundenwünsche können<br />
auf Objekte und auf Eigenschaften oder auf abstrakte Zustände, wie Emotionen und<br />
Ziele, bezogen sein. Aus diesem Grund sind Gegenstand von Kundenwünschen zum<br />
einen grundlegende Verhaltensantriebe (bspw. Hunger) und zum anderen<br />
verschiedene Befriedigungsmittel und somit auch konkrete Ausprägungen der<br />
Befriedigungsformen. Befriedigungsmittel sind Produktwünsche und können bspw.<br />
auf Basis eines Bedürfnisses beruhen. 10 Der Kunde möchte z. B. einen süß<br />
schmeckenden Spritzring beim Bäcker erwerben, um mit diesem sein Hungergefühl<br />
zu beseitigen. Hierbei ist zu beachten, dass die Gründe für die Kaufentscheidung der<br />
Konsumenten diesen nicht immer bewusst sind. 11<br />
2.2.2 Arten von Kundenwünschen<br />
Es existiert eine Vielzahl verschiedener Arten von Kundenwünschen. Es wurde<br />
explizit eine Auswahl von fünf, für die vorliegende Bachelorthesis relevanten, Arten 12<br />
von Kundenwünschen getroffen, welche nachfolgend erläutert werden.<br />
Kundenwünsche können bspw. unterschieden werden in:<br />
• Abstrakte Kundenwünsche<br />
Abstrakte Kundenwünsche sind von den Konsumenten verallgemeinert und haben<br />
keinen unmittelbaren Bezug zur Realität 13 . Dies könnte bspw. ein Wunsch nach<br />
„gesundem Leben“ sein.<br />
• Konkrete Kundenwünsche<br />
Dabei handelt es sich um detaillierte Wünsche, welche auf bestimmte<br />
Produktmerkmale bezogen sind 14 . Aus dem abstrakten Wunsch entsteht nunmehr<br />
ein konkreter Kundenwunsch. So könnte bspw. aus dem Wunsch, ein „gesundes<br />
Leben“ (abstrakter Wunsch) zu führen, der Wunsch „auf Nahrung mit Zucker zu<br />
verzichten“ (konkreter Wunsch) entstehen.<br />
7 Bedürfnisse sind Wünsche, welche auf Grundlage von Mangelzuständen beruhen.<br />
8 vgl. LAß, 2002, S. 69<br />
9 online: GABLER WIRTSCHAFTSLEXIKON (13.08.2013)<br />
10 vgl. LAß, 2002, S. 5 - 69<br />
11 vgl. LAß, 2002, S. 415<br />
12 Bezug nehmend auf weitere Arten von Kundenwünschen wird auf LAß, 2002, S. 629 ff., verwiesen.<br />
13 vgl. LAß, 2002, S. 633<br />
14 vgl. LAß, 2002, S. 634<br />
Seite 4
Der Stellenwert der Kundenwünsche in der Produktionsprogrammplanung<br />
• Klar bewusste Kundenwünsche<br />
Diese Wünsche sind dem Konsumenten bekannt 15 .<br />
• Latente Kundenwünsche<br />
Dem Kunden sind diese Wünsche nicht bewusst, aber jederzeit dazu fähig, bewusst<br />
zu werden. Latente Wünsche können bspw. mittels Werbung erzeugt werden. 16 So<br />
könnte z. B. die Bäckerei Förster dem Konsumenten via Werbung suggerieren, dass<br />
es für eine „gesunde Ernährung“ wichtig ist, täglich Fit-Berry-Brot zu verzehren. Erst<br />
nach Empfang dieser Werbebotschaft, wird dem potentiellen Konsumenten bewusst,<br />
dass er diesen Wunsch hegt.<br />
• Unbewusste Kundenwünsche<br />
Der Kunde ist sich nicht im Klaren, diese Wünsche zu besitzen 17 . Bspw. steht der<br />
Konsument beim Bäcker vor der Theke. Bis zu diesem Moment weiß er nur, dass er<br />
Backwaren erwerben möchte. Weshalb er sich dann für die Sahnetorte und nicht für<br />
den Kuchen oder den Spritzring entscheidet, ist dem Konsumenten nicht bewusst.<br />
Diese „unbewussten“ Entscheidungen sind im Nachfolgenden von Bedeutung.<br />
2.2.3 Einflussfaktoren von Kundenwünschen<br />
Eine Vielzahl von Faktoren ist bei der Entstehung und dem Wirksamwerden von<br />
Kundenwünschen entscheidend. Diese lassen sich in interne und externe Faktoren<br />
untergliedern.<br />
Interne Einflussfaktoren können z. B. sein:<br />
• Persönlichkeitsmerkmale (bspw. Materialismus oder Innovationsneigung)<br />
• Lebensstil (bspw. Gesundheitsorientierung)<br />
• Werte und Ziele von Kunden<br />
• Bisherige Erfahrungen<br />
• Bisherige Bedürfnisbefriedigungen (bspw. nicht erfüllte Wünsche)<br />
Externe Kundenwünsche können bspw. sein:<br />
• Marketing-Stimuli (z. B. Werbung oder Produktangebote)<br />
• Gesellschaftliche Einflüsse (bspw. Familieneinfluss)<br />
15 vgl. LAß, 2002, S. 679<br />
16 vgl. LAß, 2002, S. 682<br />
17 vgl. LAß, 2002, S. 679<br />
Seite 5
Der Stellenwert der Kundenwünsche in der Produktionsprogrammplanung<br />
• andere Umwelteinflüsse (bspw. klimatische oder räumliche Bedingungen) 18;19<br />
Im Nachfolgenden sind die klimatischen Umwelteinflüsse von immenser Bedeutung.<br />
Des Weiteren wird in 2.3 näher auf die Gründe eingegangen, weshalb es wichtig ist,<br />
aus Sicht der Unternehmensleitung den Kundenwünschen, im Besonderen im<br />
Backgewerbe, Beachtung zu schenken.<br />
2.3 Die Relevanz der Einbeziehung der Kundenwünsche in der<br />
Produktionsprogrammplanung im Backgewerbe<br />
Zu den anfangs ursprünglichen Handwerksbäckereien haben sich im Zeitraum von<br />
über 1000 Jahren weitere Formen herausgebildet: die Filialbäckereien, die<br />
Lieferbäckereien sowie die Selbstbedienungs-Discount-Bäckereien 20 . Des Weiteren<br />
ist das Backgewerbe von zwei Strukturen geprägt, zum einen die der<br />
Handwerksbäckereien und zum anderen die der Industriebäckereien 21 . Auf<br />
Erläuterungen der einzelnen Formen sowie Strukturen wird verzichtet. 22 Die neue<br />
Entwicklung von teilweise vollautomatischen Backstationen der Discounter bildet eine<br />
starke Konkurrenz für das handwerkliche Gefüge. Die Discounter sind eine aus dem<br />
Lebensmitteleinzelhandel herausgebildete Betriebsform. Diese sind aufgrund der<br />
Preisführerschaft mit dauerhaft niedrig gehaltenen Preisen geprägt. 23 Die<br />
Industriebäckereien bzw. die Großbäckereien sind die Zulieferer der teilweise<br />
vollautomatischen Backstationen der Discounter. 24 Vor Belieferung der Discounter,<br />
Selbstbedienungsketten und Tankstellen stellen diese die Teiglinge 25;26 am Fließband<br />
her. Über Onlineshops und aus Katalogen können die Kunden die Produkte<br />
bestellen. Der Backvorgang der Teiglinge dauert in den Backstationen der Discounter<br />
nur ca. 10 Minuten. Ein Vorteil ist, dass auch am Abend die Kunden noch warme<br />
Brote und Brötchen im Discounter erwerben können. 27 15.000 Backstationen sind<br />
18 vgl. LAß, 2002, S. 712 - 717<br />
19 vgl. KUSS, 1996, S. 55, 60<br />
20 vgl. VERBAND DEUTSCHER GROßBÄCKEREIEN E.V, 2008, S. 1<br />
21 vgl. GEWERKSCHAFT-NAHRUNG-GENUSS-GASTSTÄTTEN, 2012, S. 2<br />
22 Im Hinblick auf die Erläuterungen der einzelnen Bäckereiformen sowie der Strukturen des<br />
Backgewerbes wird auf die Projektarbeit III, RUNST, 2013, S. 2, verwiesen.<br />
23 online: GABLER WIRTSCHAFTSLEXIKON (03.07.2013)<br />
24 vgl. RUNST, 2013, S. 2 – 3<br />
25 Teiglinge sind fertig geformte Teigstücke, welche direkt gebacken werden können.<br />
26 online: LEBENSMITTELLEXIKON, 2013 (13.08.2013)<br />
27 online: SCHIRMANSKY, 2012, S. 1 (29.07.2013)<br />
Seite 6
Der Stellenwert der Kundenwünsche in der Produktionsprogrammplanung<br />
bereits bundesweit in Betrieb. Der Verband der Großbäckereien schätzt, dass binnen<br />
drei Jahren weitere 10.000 Backstationen hinzukommen können. 28 Aufgrund dessen<br />
und das der Lebensmitteleinzelhandel eigene Brotfabriken aus- bzw. aufbaut,<br />
entsteht ein Verdrängungswettbewerb zu Lasten handwerklicher Strukturen 29 .<br />
Gemäß einer statistischen Untersuchung der Gesellschaft für Konsumforschung<br />
(GfK)/Zentrale Markt- und Preisinformation GmbH (ZMP) und Centrale Marketing-<br />
Gesellschaft der deutschen Agrarwirtschaft mbH (CMA) gewannen die Discounter<br />
bereits im Jahre 2007 weitere Marktanteile gegenüber den Handwerksbäckereien.<br />
Die Tendenz ist steigend. 30 Der ausgeprägte Strukturwandel fordert nunmehr eine<br />
extreme Niedrigpreispolitik. 31;32 Wie bereits erwähnt, sind die Discounter mit<br />
dauerhaft niedrigen Preisen geprägt. Dies bedeutet, dass sie ein preisstrategisches<br />
Nutzen- und Leistungskonzept anwenden, welches auch Discountkonzept genannt<br />
wird. Es lässt sich als eine strategische Unternehmenskonzeption definieren. Diese<br />
bietet dem Kunden<br />
• dauerhafte Preisvorteile (Preisführerschaft) sowie<br />
• ein auf Kernleistungen zugeschnittenes Angebotsfeld (Leistungsvereinfachung).<br />
• Diese beruhen seitens der Discounter auf ein konsequentes Umsetzen von<br />
Prinzipien der Kostenführerschaft. 33<br />
Der wichtigste Faktor in vorgenannter Konzeption ist die Preisführerschaft des<br />
Unternehmens. Diese ist aus der einzelnen Perspektive des Kunden zu<br />
interpretieren. Es stellt das Versprechen eines Anbieters dar, das beste Preis-<br />
Leistungs-Verhältnis zu bieten, sodass kein anderer Wettbewerber diesem Angebot<br />
standhalten kann. Um diese Politik als Discounter umsetzen zu können, fordert es<br />
eine besondere Niedrigpreispolitik und dementsprechende Preisaggressivität.<br />
Kostenreduzierung, schnellerer Einkauf durch Verringerung von Qualitätsrisiken,<br />
keine komplizierten Auswahlprozesse und zeitraubende Bedienungsvorgänge sind<br />
die Vorteile der Leistungsvereinfachung. Des Weiteren wird durch eine transparente<br />
Preisauszeichnungspolitik der Preisvergleich für den Kunden erheblich erleichtert.<br />
Zur Umsetzung vorgenannter Unternehmenskonzeption wird die Kostenführerschaft<br />
28 online: SCHWÄBISCHES TAGBLATT, 2013 (31.07.2013)<br />
29 vgl. GEWERKSCHAFT-NAHRUNG-GENUSS-GASTSTÄTTEN, 2012, S. 4<br />
30 vgl. VERBAND DEUTSCHER GROßBÄCKEREIEN E.V., 2008, S. 2<br />
31 vgl. GEWERKSCHAFT-NAHRUNG-GENUSS-GASTSTÄTTEN, 2012, S. 13<br />
32 vgl. RUNST, 2013, S. 3 – 4<br />
33 vgl. HAAS, 2000, S. 36<br />
Seite 7
Der Stellenwert der Kundenwünsche in der Produktionsprogrammplanung<br />
angestrebt. Diese wird umgesetzt aufgrund von einfachen und effizient<br />
ausgerichteten Prozessabläufen, modernen Geschäftssystemen mit neuen,<br />
kostengünstigeren Wertschöpfungsprozessen sowie wettbewerbsfähigen<br />
Betriebsgrößen. 34<br />
Ein deutliches Beispiel der Niedrigpreispolitik der Discounter zeigt die nachstehende<br />
Abbildung 1. Hier sind deutlich die Preisunterschiede der verschiedenen Brotsorten<br />
zwischen den Discountern und den traditionellen Bäckereien erkennbar.<br />
Abbildung 1 Preisunterschiede nach Einkaufsstätten 2011<br />
(Durchschnittspreis pro Kilogramm in €)<br />
(Zentralverband des deutschen Bäckerhandwerks e. V., 2012, S. 16, in<br />
Anlehnung an GfK ConsumerScan 2011)<br />
34 vgl. DILLER, 2008, S. 260 - 262<br />
Seite 8
Der Stellenwert der Kundenwünsche in der Produktionsprogrammplanung<br />
Neben der Niedrigpreispolitik der Discounter stellt für das Bäckereihandwerk auch<br />
die Kostensteigerung durch die Energiewende ein enormes Problem dar. Die<br />
Erneuerbare-Energien-Gesetz (EEG)-Umlage 35;36 wurde bereits in den vergangenen<br />
Jahren drastisch erhöht und ist auch im Jahr 2012 erneut leicht gestiegen. Auch die<br />
Erhöhungen von Abgaben und Steuern bezüglich des Ausbaus der Netze belasten<br />
die Betriebe. Die gesetzlichen Voraussetzungen für Vergünstigungen bei der<br />
Stromsteuer wurden seit 2011 geändert, sodass auf kleinere Betriebe keine oder nur<br />
noch geringe Vergütungsansprüche fallen. Zukünftig schätzt die Deutsche Energie-<br />
Agentur (dena) eine Erhöhung bis 2020 von ca. 4 bis 5 Cent/Kilowattstunde und das<br />
Karlsruher Institut für Technologie sogar mit einer Steigerung von 70 % des<br />
Strompreises bis 2025. 37<br />
Neben dem Anstieg der Energiekosten erhöhen sich zudem auch die Rohstoffpreise.<br />
Aufgrund der Tatsache, dass Agrokraftstoffe, welche als Benzinersatz verwendet<br />
werden, in der Europäischen Union und in der Bundesrepublik Deutschland seit<br />
Jahren massiv finanziell gefördert werden, umso weniger Agrarflächen stehen<br />
zukünftig für die Nahrungsmittelerzeugung zur Verfügung. Die Entwicklung wird von<br />
der wachsenden Erdbevölkerung und auch nicht zuletzt von China vorangetrieben,<br />
welche die Getreideprodukte als Grundnahrungsmittel, wie bspw. Brot, erst in den<br />
letzten Jahrzehnten für sich entdeckt haben. Aus vorgenannten Gründen werden<br />
bspw. Mais und Weizen zukünftig weltweit knapper. Des Weiteren wird mit<br />
Rohstoffen an den Börsen spekuliert. Wird z. B. der Anbau von Pflanzen zur<br />
Energienutzung finanziell unterstützt, sinkt die Fläche für den Anbau von<br />
Nahrungsmittelrohstoffen, trotz zunehmender Nachfrage nach Lebensmitteln. Bereits<br />
im Jahr 2012 wird ca. 3 % der deutschen Getreideernte zu Bioethanol verarbeitet. 38<br />
35<br />
Es werden die Kosten für die Förderung der erneuerbaren Stromerzeugung auf die<br />
Stromverbraucher mittels der EEG-Umlage umgelegt.<br />
36 online: BUNDESMINISTERIUM FÜR UMWELT, NATURSCHUTZ UND REAKTORSICHHEIT, 2012<br />
(13.08.2013)<br />
37 vgl. ZENTRALVERBAND DES DEUTSCHEN BÄCKERHANDWERKS E. V., 2012, S. 20 - 23<br />
38 vgl. ZENTRALVERBAND DES DEUTSCHEN BÄCKERHANDWERKS E. V., 2012, S. 20 - 23<br />
Seite 9
Der Stellenwert der Kundenwünsche in der Produktionsprogrammplanung<br />
Für die kleinen Handwerksbäckereien ist es sehr schwierig, dem Preisdruck der<br />
Discounter in Verbindung mit den steigenden Kosten stand halten zu können 39 . Auf<br />
dem deutschen Backwarenmarkt existieren gemäß dem Zentralverband des<br />
Deutschen Bäckerhandwerkes e.V. deutlich mehr kleine Handwerksbäckereien als<br />
Großbäckereien. Dies zeigt nachstehende Abbildung 2, welche die Umsatzverteilung<br />
im deutschen Bäckerhandwerk darstellt.<br />
Abbildung 2 Umsatzverteilung im deutschen Bäckerhandwerk 2010<br />
(Zentralverband des Deutschen Bäckerhandwerks e.V., 2012, S .7)<br />
Nur 3,2 % der Bäckereien erwirtschafteten 2010 mehr als 5 Millionen € Jahresumsatz<br />
und somit einen Umsatzanteil von 60,8 %. 26,6 % der Betriebe können einen Anteil<br />
des Umsatzes von 27,6 % verbuchen. Dies sind Betriebe mit 500.000 bis<br />
5 Millionen € Jahresumsatz. Die Bäckereien mit weniger als 500.000 €<br />
Jahresumsatz, dies ist der größte Anteil mit 70,2 %, erwirtschafteten den geringsten<br />
Anteil mit nur 11,6 % des Gesamtumsatzes. 40<br />
39 vgl. ZENTRALVERBAND DES DEUTSCHEN BÄCKERHANDWERKS E.V., 2012, S .7<br />
40 vgl. ZENTRALVERBAND DES DEUTSCHEN BÄCKERHANDWERKS E.V., 2012, S .7<br />
Seite 10
Der Stellenwert der Kundenwünsche in der Produktionsprogrammplanung<br />
Die Folgen für die kleinen Handwerksbäckereien sind Existenz bedrohend. In<br />
Deutschland schließen ca. 400 Bäckereien pro Jahr 41 . Gemäß nachstehender<br />
Tabelle 1 mussten zuletzt im Jahr 2012 504 Bäckereien schließen. 42;43<br />
Jahr<br />
Anzahl der deutschen<br />
Bäckerbetriebe mit Stand zum<br />
31.12.2012 (Handwerksrolle)<br />
Prozentuale Entwicklung der<br />
Anzahl der deutschen<br />
Bäckerbetriebe zum Vorjahr<br />
2006 16.280<br />
2007 15.781 -3,07<br />
2008 15.337 -2,82<br />
2009 14.993 -2,25<br />
2010 14.594 -2,67<br />
2011 14.170 -2,91<br />
2012 13.666 -3,56<br />
Tabelle 1 Anzahl der deutschen Bäckerbetriebe von 2006 bis 2012<br />
(eigene Darstellung in Anlehnung an Zentralverband des Deutschen<br />
Bäckerhandwerks e.V., 2012, S. 6)<br />
Aus vorgenannten Gründen ist es, wie bereits erwähnt, von großer Bedeutung, dass<br />
die Handwerksbäckereien dem Preiskampf der Discounter entgegentreten, damit sie<br />
ihre Marktanteile gegenüber dessen nicht weiter verringern. Um die Preise am Markt<br />
niedrig anbieten zu können, ist es für die Handwerksbäckereien wichtig, dass diese<br />
bspw. ihre Kosten senken bzw. so gering wie möglich halten. Dies gestaltet sich<br />
aufgrund der steigenden Energie- und Rohstoffpreise sehr schwierig. Dennoch ist<br />
eine Möglichkeit der Kostensenkung bspw. die Reduzierung der Retouren der<br />
Backwaren. Für die Herstellung der Backwaren entsteht für jedes Produkt Kosten.<br />
Diese müssen von der Bäckerei im Voraus gezahlt werden. Wird die hergestellte<br />
Ware schlussendlich nicht verkauft, erhält die Bäckerei für diese keinen Erlös.<br />
Dennoch fallen Kosten an. Verkauft die Bäckerei genau die Menge, die hergestellt<br />
wurde, so fallen keine unnötigen Kosten an. Ist es möglich, die Retouren regelmäßig<br />
zu verringern oder sogar zu vermeiden, so könnte schlussendlich der Preis reduziert<br />
werden, da in Folge dessen eine Kosteneinsparung stattfinden würde. Die<br />
Reduzierung der Retouren ist bspw. mit Hilfe einer exakten<br />
Produktionsprogrammplanung möglich. Diese setzt voraus, dass die<br />
41 online: SCHIRMANSKY, 2012, S. 1 (29.07.2013)<br />
42 vgl. ZENTRALVERBAND DES DEUTSCHEN BÄCKERHANDWERKS E.V., 2012, S. 6<br />
43 online: SCHWÄBISCHES TAGBLATT, 2013 (31.07.2013)<br />
Seite 11
Der Stellenwert der Kundenwünsche in der Produktionsprogrammplanung<br />
Kundenwünsche in die Produktionsprogrammplanung mit einbezogen werden. Denn<br />
wie Dietmar LAß in seinem Buch „Kundenwünsche analysieren und verstehen“<br />
erläutert, bedarf es als Grundvoraussetzung, um am Markt erfolgreich bestehen zu<br />
können, der Analyse der Wünsche der gegenwärtigen und zukünftigen<br />
Konsumenten. 44 Die Firma meteolytix GmbH wirbt mit der Aussage, dass bei Regen<br />
mehr Kuchen und bei Wärme mehr herzhaftes verzehrt wird 45 . Falls die Aussage der<br />
meteolytix GmbH der Wahrheit entspricht, wäre die Einbeziehung der<br />
Wetterprognose in die Produktionsprogrammplanung ein Hilfsmittel zur Ermittlung<br />
der unbewussten Kundenbedürfnisse. Im Nachfolgenden Abschnitt 3 wird erläutert,<br />
weshalb es von Bedeutung ist, explizit bei der Handwerksbäckerei Förster die<br />
Kundenbedürfnisse, und somit die Wetterprognose als Hilfsmittel, in die<br />
Produktionsprogrammplanung mit einzubeziehen.<br />
44 vgl. LAß, 2002, S. 36<br />
45 online: METEOLYTIX (31.07.2013)<br />
Seite 12
Die Relevanz der Einbeziehung der Wetterprognose in die<br />
Produktionsprogrammplanung der Bäckerei Förster - als Hilfsmittel zur Ermittlung der<br />
Kundenwünsche<br />
3 Die Relevanz der Einbeziehung der Wetterprognose in<br />
die Produktionsprogrammplanung der Bäckerei Förster<br />
- als Hilfsmittel zur Ermittlung der Kundenwünsche<br />
3.1 Entwicklung und Kennzahlen der Bäckerei Förster<br />
Seinen Ursprung findet die Handwerksbäckerei Förster in Schlesien. 1945 zog die<br />
Familie Förster nach dem Einzug russischer Armeen nach Waldenburg. Hier wurde<br />
die Handwerksarbeit des Bäckers Alfred Förster in einer kleinen Backstube mit<br />
einem Verkaufsladen fortgeführt. Seit dem Jahre 1986 ist Herr Wolfgang Förster in<br />
der dritten Generation Inhaber der Bäckerei. 46 Nach 23 Filialeröffnungen innerhalb<br />
von 14 Jahren und der Erweiterung der Backstube mit Integrierung einer<br />
Konditoreiabteilung in Waldenburg, siedelte die Bäckerei aufgrund ausgeschöpfter<br />
Kapazitäten 2011 nach Glauchau in den firmeneigenen Neubau um. Ein eigenes<br />
Café im Neubau bietet exklusive Torten an. Es folgten 10 weitere Filialeröffnungen.<br />
Mit Stand 01.08.2013 zählt die Bäckerei 1 Verkaufsauto und insgesamt 34 Filialen in<br />
den Orten Waldenburg, Glauchau, St. Egidien, Langenleuba-Niederhain,<br />
Oberlungwitz, Gersdorf, Hohenstein-Ernstthal, Lichtenstein, Gera, Limbach-<br />
Oberfrohna, Altenburg, Meerane, Zwickau, Grüna, Crimmitschau, Chemnitz und<br />
Mosel. Von einem einfachen Handwerksbäcker hat sich die Bäckerei Förster zu einer<br />
etablierten Filialbäckerei entwickelt. 47 Neben den Filialbäckereien zählt die Bäckerei<br />
Förster auch zu den Lieferbäckereien, da sie unter anderem täglich den<br />
Lebensmitteleinzelhandel mit Backwaren auf Rechnung beliefert. 48;49<br />
46 online: BÄCKEREI FÖRSTER, 2013 (02.07.2013)<br />
47 online: BÄCKEREI FÖRSTER, 2013 (02.07.2013)<br />
48 In der Bäckerei Förster sind die Abläufe der Verwaltung nicht schriftlich fixiert. Diese sind in der<br />
Darstellung korrekt und abgesprochen. Bei Bedarf ist jederzeit bei der Bäckerei Förster, Herrn Rico<br />
Weiß, eine Nachfrage möglich.<br />
49 vgl. RUNST, 2013, S. 4 - 5<br />
Seite 13
Die Relevanz der Einbeziehung der Wetterprognose in die<br />
Produktionsprogrammplanung der Bäckerei Förster - als Hilfsmittel zur Ermittlung der<br />
Kundenwünsche<br />
Das Institut für Mittelstandsforschung (IfM) Bonn definiert die kleinen und<br />
mittelständischen Unternehmen (Tabelle 2) wie folgt:<br />
Unternehmenskategorie Anzahl der Beschäftigten Jahresumsatz in €<br />
Kleine Unternehmen < 9 ≤ 1 Millionen<br />
Mittlere Unternehmen < 499 ≤ 50 Millionen<br />
Großunternehmen ab 500 ab 50 Millionen<br />
Tabelle 2<br />
Merkmale der kleinen und mittelständischen Unternehmen<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung an IfM Bonn, 2002)<br />
Die vorgenannte Definition berücksichtigt neben den quantitativen Faktoren auch<br />
qualitative Aspekte, wie bspw. Leitung, Haftung, Risiko und die Einheit von<br />
Eigentum. 50<br />
Wie in der nachstehenden Tabelle 3 ersichtlich, gehört die Bäckerei Förster, gemäß<br />
oben genannter quantitativer Kennzahlen des IfM Bonn, zu der Gruppe der kleinen<br />
und mittelständischen Unternehmen und zählt somit nicht zu den Großunternehmen<br />
und dementsprechend auch nicht zur Backwarenindustrie.<br />
Anzahl der Beschäftigten<br />
193<br />
Jahresumsatz in €<br />
7.988.508,69<br />
Tabelle 3 Kennzahlen der Bäckerei Förster, Stand 31.12.2012<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung an ECOVIS WWS<br />
STEUERBERATUNGSGESELLSCHAFT MBH, 2012)<br />
3.2 Produktionsprogrammplanung der Bäckerei Förster<br />
In der Bäckerei Förster findet, wie unter Abschnitt 2.1 benannt, die einperiodige,<br />
einstufige Programmplanung Anwendung. Der tägliche Produktionstag ist die<br />
gesamte Planperiode. Um kurzfristig in die Produktionsplanung eingreifen zu können,<br />
wird es von der Bäckerei Förster als zweckmäßig erachtet, die Planperiode auch<br />
nicht zu verlängern. So können bspw. geäußerte Kundenwünsche taggenau<br />
berücksichtig werden. Der Leiter der Produktion bestimmt dann in der Nacht, wann<br />
die verschiedenen Produkte und Produktmengen für den nächsten Tag hergestellt<br />
und welche vorproduziert werden. 51;52 Der Vollständigkeit halber wird erwähnt, dass<br />
50 online: IfM Bonn (09.08.2013)<br />
51 In der Bäckerei Förster sind die Abläufe der Verwaltung und der Produktion nicht schriftlich fixiert.<br />
Diese sind in der Darstellung korrekt und abgesprochen. Bei Bedarf ist jederzeit bei der Bäckerei<br />
Förster, Herrn Rico Weiß, eine Nachfrage möglich.<br />
Seite 14
Die Relevanz der Einbeziehung der Wetterprognose in die<br />
Produktionsprogrammplanung der Bäckerei Förster - als Hilfsmittel zur Ermittlung der<br />
Kundenwünsche<br />
die Rahmenbedingungen für die Planung der Produktion aus Bedingungen des<br />
Produktionsbereiches (bspw. Produktionsverfahren, verfügbare Kapazitäten,<br />
Ressourcen) und des Absatzbereiches (bspw. Absatzober- und –untergrenzen,<br />
Absatzpreise, Liefertermine) resultieren 53 . Die Produktionsprogrammplanung ist auf<br />
die Produktion ausgerichtet. Hierbei wird unterschieden in kundenorientierte sowie<br />
marktorientierte Produktion. Das kundenorientierte Produktionsprogramm wird von<br />
Aufträgen bestimmt. Da der Produktionsbereich bei der kundenorientierten<br />
Produktion keinen (unmittelbaren) Einfluss auf die Erlöse hat, besteht das<br />
Planungsziel in diesem Fall bei der Minimierung der Produktionskosten. 54 Eine<br />
kundenorientierte Produktion beruht bspw. auf Bestellung einer Erdbeertorte.<br />
Produktionskosten können hierbei eingespart werden, in dem bspw. die Erdbeeren<br />
im Angebot erworben werden. Die Bäckerei Förster berücksichtigt bereits tägliche<br />
Kundenbestellungen in der Produktionsprogrammplanung. Bei der marktorientierten<br />
Produktion wird die Aufnahmefähigkeit des Marktes prognostiziert. Es werden für<br />
jedes Produkt Absatzober- und –untergrenzen ermittelt. Wobei die Obergrenzen<br />
maximal absetzbare Mengen und die Untergrenzen mögliche wirtschaftliche<br />
Mindestmengen beschreiben. Die Produktionsmengen können hierbei innerhalb der<br />
vorgegebenen Grenzen erfolgsorientiert festgelegt werden. 55 Die Bäckerei Förster<br />
berücksichtigt bei der derzeitigen Produktionsprogrammplanung bspw. Ferien,<br />
Feiertage oder anderweitige Faktoren, welche den Absatz beeinflussen. Aus diesen<br />
Faktoren werden die Absatzober- sowie –untergrenzen für jede Filiale, soweit wie<br />
möglich, geschätzt. Dass ein Zusammenhang mit dem Wetter bestehen könnte, wird<br />
von der Bäckerei Förster bislang vermutet. Es liegen allerdings keine definierten<br />
Richtlinien vor, an denen sich die Bäckerei Förster orientieren kann. 56<br />
Im Nachfolgenden wird die Produktionsprogrammplanung der Bäckerei Förster<br />
explizit deskriptiv erläutert. In dieser Beziehung ist zur schaubildartigen Darstellung<br />
52 vgl. RUNST, 2013, S. 8 - 9<br />
53 vgl. KÄSCHEL, TEICH, 2007, S. 94 - 95<br />
54 vgl. KÄSCHEL, TEICH, 2007, S. 94<br />
55 vgl. KÄSCHEL, TEICH, 2007, S. 94<br />
56 In der Bäckerei Förster sind die Abläufe der Verwaltung und der Produktion nicht schriftlich fixiert.<br />
Diese sind in der Darstellung korrekt und abgesprochen. Bei Bedarf ist jederzeit bei der Bäckerei<br />
Förster, Herrn Rico Weiß, eine Nachfrage möglich.<br />
Seite 15
Die Relevanz der Einbeziehung der Wetterprognose in die<br />
Produktionsprogrammplanung der Bäckerei Förster - als Hilfsmittel zur Ermittlung der<br />
Kundenwünsche<br />
der Organisationsstruktur das Organigramm 57 der Bäckerei Förster dem Anhang 1 zu<br />
entnehmen.<br />
An die Leitung der Bäckerei in Glauchau wird kurz vor Ladenschluss per Telefax ein<br />
Bestellformular gesendet, welches die benötigten Back- sowie Konditoreiwaren für<br />
den nächsten Werktag beinhaltet. Ein unausgefülltes Bestellformular ist den<br />
Anhängen 2 und 3 zu entnehmen. Die benötigten Back- und Konditoreiwaren<br />
ermitteln die Verkäuferinnen täglich. Als Richtwert werden bspw. die Absatzmengen<br />
der Vorwoche oder des Vorjahres, wenn es sich um die Planung von Feiertagen,<br />
Ferien oder Veranstaltungen handelt, genutzt. Explizite Kundenwünsche auf<br />
Bestellung werden dazu addiert. Einzig die Kuchensorten werden vom<br />
Backstubenleiter festgelegt. Die Verkäuferinnen haben die Möglichkeit, die Anzahl<br />
der Kuchenstücke zu bestellen. Auf Grundlage des Bestellvorschlages der<br />
Verkäuferinnen ermittelt die Leitung der Bäckerei in der Zeit zwischen 17:00 und<br />
21:00 Uhr den Backzettel für die Abteilungen (Bäckerei, Konditorei und Snacks). Die<br />
Leitung prüft dabei die Plausibilität der Bestellvorschläge der Verkäuferinnen. Ab<br />
21:00 Uhr beginnt auf Grundlage des Backzettels die Produktion. Um die Frische der<br />
Waren zu gewährleisten, werden diese täglich neu produziert. Nicht verkaufte Waren<br />
werden am nächsten Werktag nicht noch einmal verkauft, sondern gehen an die<br />
Backstube als Retour zurück. Die Höhe dessen muss von den Verkäuferinnen in das<br />
Bestellformular eingetragen werden. Anhand dieser Höhe in Verbindung mit der<br />
benötigten Backwarenmenge kann eine Bestellmenge bestimmt werden. Die<br />
Bestellformulare werden in der Tobit-Software David fx 58;59 im Faxeingang<br />
gespeichert. Des Weiteren arbeiten die Verkäuferinnen in 32 von 34 Filialen mit den<br />
Registrierkassen des Types SHARP BG A770 und UP3500. Die täglichen Absatz-<br />
und Kundenzahlen sowie Arbeitszeiten werden in den Registrierkassen elektronisch<br />
erfasst. Nach Filialschließung ruft das Kassenkommunikationsprogramm KAKOM 60;61<br />
57 Auf eine explizite Erläuterung des Organigramms wird verzichtet und diesbezüglich auf die<br />
Projektarbeit III, RUNST, 2013, S. 9 – 10, verwiesen.<br />
58 Die Tobit-Software David fx ist in seiner Gesamtheit für Information, Kommunikation, Organisation<br />
sowie Zusammenarbeit ein vollständiges System.<br />
59 online: TobitSoftware (14.08.2013)<br />
60<br />
Das Kassenkommunikationsprogramm KAKOM ist ein Programm, welches die SHARP<br />
Registrierkassen verwaltet.<br />
61 online: KAKOM, 2013 (14.08.2013)<br />
Seite 16
Die Relevanz der Einbeziehung der Wetterprognose in die<br />
Produktionsprogrammplanung der Bäckerei Förster - als Hilfsmittel zur Ermittlung der<br />
Kundenwünsche<br />
vorgenannte Daten per Integrated Services Digital Network (ISDN) 62;63 - oder<br />
Virtuelles Privates Netzwerk-Verbindung 64;65 (VPN-Verbindung) aus den Kassen ab<br />
und speichert sie in einer Structured Query Language 66;67 -<strong>Datenbank</strong> (SQL-<br />
<strong>Datenbank</strong>). Diese Vorgehensweise macht einen Abruf vorgenannter Daten jederzeit<br />
möglich. 68 Eine Vision der Bäckerei Förster ist es, dass das<br />
Kassenkommunikationsprogramm KAKOM anhand der gespeicherten Daten<br />
elektronisch einen Bestellvorschlag ermittelt. Dieser müsste dennoch täglich von den<br />
Verkäuferinnen und der Leitung der Bäckerei auf Plausibilität geprüft werden. Des<br />
Weiteren könnte in den Bestellvorschlag bereits die Wetterprognose berücksichtigt<br />
werden. 69<br />
3.3 Die Bedeutung der Einbeziehung der Wetterprognose in<br />
die Produktionsprogrammplanung der Bäckerei Förster<br />
Um zu analysieren, in welchem Preissegment die Bäckerei Förster zu ihren<br />
Konkurrenten liegt, wurde anhand einer Auswahl an Wettbewerbern in der<br />
Umgebung der Bäckerei Förster mittels einer Stichprobe ein Preisvergleich<br />
(Tabelle 4) durchgeführt. Als Konkurrenten wurden die Bäckerei Claus, die Bäckerei<br />
Rabe, die Wiener Feinbäckerei sowie die Discounter Kaufland, Penny, Lidl sowie Aldi<br />
ausgewählt. Als Produktauswahl wurde repräsentativ das doppelte Brötchen, das<br />
Roggenmischbrot, das Vollkornbrot sowie der Pflaumenkuchen erfasst.<br />
62 ISDN wird als internationalen Kommunikationsstandart definiert, welcher Stimme, Video und digitale<br />
Daten überträgt.<br />
63 online: COMPUTERLEXIKON, 2003 (14.08.2013)<br />
64 VPN wird als Computernetz definiert. Dieses nutzt zum Transport von privaten Daten ein<br />
öffentliches Netz.<br />
65 online: AT-RANDOM (14.08.2013)<br />
66 SQL ist eine <strong>Datenbank</strong>sprache.<br />
67 online: MÜLLER, 2001 (14.08.2013)<br />
68 vgl. RUNST, 2013, S. 10-11<br />
69 In der Bäckerei Förster sind die Abläufe der Produktionsprogrammplanung nicht schriftlich fixiert.<br />
Diese sind in der Darstellung korrekt und abgesprochen. Bei Bedarf ist jederzeit bei der Bäckerei<br />
Förster, Herrn Rico Weiß, eine Nachfrage möglich.<br />
Seite 17
Die Relevanz der Einbeziehung der Wetterprognose in die<br />
Produktionsprogrammplanung der Bäckerei Förster - als Hilfsmittel zur Ermittlung der<br />
Kundenwünsche<br />
Bewertungs-<br />
Doppeltes<br />
Roggenmisch-<br />
Vollkorn-<br />
Pflaumen-<br />
dimension<br />
Bäckerei/<br />
Brötchen<br />
(Stück)<br />
brot 1 kg<br />
brot 1 kg<br />
kuchen<br />
(Stück)<br />
Discounter<br />
Bäckerei Förster 0,38 € 1,95 € 2,15 € 0,90 €<br />
Bäckerei Claus 0,42 € 2,40 € 2,35 € 1,05 €<br />
Bäckerei Rabe 0,40 € 2,05 € 2,30 € 0,90 €<br />
Wiener<br />
Feinbäckerei<br />
Discounter<br />
Kaufland<br />
0,40 € 2,79 € 2,85 € 1,20 €<br />
0,25 € 1,39 € 1,89 € 0,49 €<br />
Discounter Penny 0,29 € 1,29 € 1,99 € 0,43 €<br />
Discounter Aldi 0,25 € 1,31 € 1,56 € 0,43 €<br />
Discounter Lidl 0,29 € 1,00€ 1,24 € 0,50 €<br />
Tabelle 4<br />
Preisvergleich der Bäckerei Förster mit ausgewählten Konkurrenten,<br />
Stand 2013<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung an <strong>Runst</strong>, 2013, S. 6)<br />
Das Ergebnis des Preisvergleiches zeigt, dass andere Handwerks- und<br />
Filialbäckereien keine erhebliche Konkurrenz für die Bäckerei Förster darstellen. Die<br />
Bäckerei Förster steht somit primär in starker Konkurrenz mit den Discountern und<br />
folglich auch zur Backwarenindustrie. 70 Aufgrund der Tatsache, dass die Bäckerei<br />
Förster zu den 3,2 % der Bäckereien gehört, welche mehr als 5 Millionen €<br />
Jahresumsatz erwirtschaften, hat diese im Gegensatz zu kleinen Bäckereien die<br />
Möglichkeit, gegen den Preiskampf der Discounter stand halten zu können.<br />
Die Bäckerei Förster erachtet es ebenfalls als sinnvoll, bei der<br />
Produktionsprogrammplanung Kundenwünsche zu berücksichtigen. Dies ist, wie<br />
bereits erwähnt, teilweise der Fall. Zum einen wird das Produktionsprogramm bereits<br />
kundenorientiert geplant. Es werden Kundenbestellungen berücksichtigt. Dies ist für<br />
die vorliegende Bachelorthesis jedoch nicht relevant. Es ist die marktorientierte<br />
Produktionsplanung von Bedeutung. Die Absatzober- und –untergrenzen werden von<br />
70 vgl. RUNST, 2013, S. 5 - 6<br />
Seite 18
Die Relevanz der Einbeziehung der Wetterprognose in die<br />
Produktionsprogrammplanung der Bäckerei Förster - als Hilfsmittel zur Ermittlung der<br />
Kundenwünsche<br />
der Leitung der Bäckerei bisher nur geschätzt. Es gibt keinerlei Richtlinien, woran die<br />
Bäckerei Förster diese Grenzen festlegen kann. Da die Kundenwünsche<br />
verschiedene Formen annehmen können, welche Grundlage für die<br />
Produktionsprogrammplanung bilden, wird im Speziellen auf die, in Abschnitt 2.2.2<br />
benannten, unbewussten Kundenwünsche Bezug genommen. Die konkret und klar<br />
bewussten Wünsche der Konsumenten werden bereits mittels Berücksichtigung von<br />
Kundenbestellungen erfasst. Um alle Kundenwünsche umfassend befriedigen zu<br />
können, ist es von Bedeutung, die unbewussten Kundenwünsche zu ermitteln. Von<br />
der Bäckerei Förster ist es nicht beabsichtigt, mittels Werbung latente<br />
Kundenwünsche anzusprechen. Vielmehr strebt die Bäckerei Förster an,<br />
Kundenwünsche zu berücksichtigen, welche für den Konsumenten unbewusst sind.<br />
Dietmar LAß vertritt in seinem Buch „Kundenwünsche analysieren und verstehen“ die<br />
Meinung, dass es nicht zu erwarten ist, dass solche tief verborgenen, triebartigen<br />
Motive im Rahmen von Konsumentenuntersuchungen ermittelt werden können. 71<br />
Dennoch soll, wie bereits erwähnt, die Firma meteolytix GmbH imstande sein, diese<br />
unbewussten Kundenwünsche empirisch zu analysieren. Meteolytix hat demzufolge<br />
ermittelt, dass sich der Wunsch nach einem bestimmten Produkt im<br />
Backwarenbereich anhand des Wetters bildet. Der Konsument ist sich dessen nicht<br />
bewusst, dass sich sein Kaufwunsch anhand von Temperatur- und<br />
Niederschlagswerten bestimmt. Ist die Aussage von der Firma meteolytix GmbH<br />
empirisch nachweisbar, besteht für die Bäckerei Förster die Möglichkeit, anhand von<br />
Temperatur- und Niederschlagswerten Absatzober- und –untergrenzen zu<br />
bestimmen. Somit ergibt sich für die Bäckerei eine adäquate Richtlinie, wonach die<br />
Höhe der Bestellmengen bestimmt werden kann. Hierauf wird näher im Kapitel 4<br />
eingegangen.<br />
71 vgl. LAß, 2002, S. 692<br />
Seite 19
Marktforschung<br />
4 Marktforschung<br />
4.1 Datensammlung und Datenauswahl<br />
4.1.1 Datenanalyse<br />
Im Mittelpunkt der Marktforschung stehen die Daten über Märkte und<br />
Marktbeeinflussungsmöglichkeiten. Diese werden systematisch gesammelt,<br />
aufbereitet, analysiert und interpretiert. Zweck dessen ist die Informationsgewinnung<br />
für Marketing-Entscheidungen. 72;73;74 Des Weiteren dient die Marktforschung ebenso<br />
als Grundlage für beschaffungs- und absatzpolitische Entscheidungen 75 .<br />
Grundlage für die vorliegende Bachelorthesis ist die Aussage der Firma meteolytix<br />
GmbH, das Wetter habe einen Zusammenhang mit dem Absatz von Backwaren.<br />
Diese Firma bietet eine statistische Methode, welche in einem Prognosemodell<br />
regionalspezifische Wettervorhersagen einbezieht. 76 Mit Hilfe empirischer Methoden<br />
analysiert meteolytix forecast 77 die Verkaufs- und Umsatzzahlen, um Prognosen<br />
generieren zu können. Da die Firma meteolytix GmbH neben den Umsatz- und<br />
Absatzentwicklungen, Filialstandorte, zeitliche und saisonale Schwankungen sowie<br />
Kalendereffekte in ihre statistischen Auswertungen mit einbezieht, ist es kritisch zu<br />
betrachten, ob die Aussage der Firma meteolytix GmbH, dass Kaufverhalten werde<br />
durch das Wetter beeinflusst, statistisch nachweisbar ist. 78 Es könnte auch die<br />
Möglichkeit bestehen, dass sich ein Zusammenhang von Absatzmenge und den<br />
anderen für die Analyse genutzten Einflüssen ergibt. Die Firma meteolytix GmbH,<br />
Herr Dr. Björn Christensen, wurde mit E-Mail vom 29.05.2013 angeschrieben, mit der<br />
Bitte um Mitteilung, welche statistischen Methoden die Firma meteolytix GmbH nutzt.<br />
Herr Dr. Björn Christensen verwies im Antwortschreiben diesbezüglich auf das<br />
Betriebsgeheimnis und gab an, mit der Einführung des Systems eine Einsparung der<br />
Retouren um 20 % erzielen zu können. Umsatzeinbußen sind mit dieser<br />
Vorgehensweise nicht zu verzeichnen. Vorgenannter Schriftverkehr ist dem<br />
Anhang 4 zu entnehmen. Aus vorgenanntem Grund wird nunmehr am Beispiel der<br />
72 vgl. PEPELS, 2011, S. 242<br />
73 vgl. ALTOBELLI, 2011, S.4<br />
74 vgl. TSCHEULIN, HELMIG, 2004, S. 327<br />
75 vgl. TSCHEULIN, HELMIG, 2004, S. 327<br />
76 online: METEOLYTIX GMBH (06.08.2013)<br />
77<br />
Dies ist ein mathematisches Planungstool. Dieses wurde von Statistikern,<br />
Wirtschaftswissenschaftlern sowie Informatikern entwickelt.<br />
78 online: METEOLYTIX GMBH (06.08.2013)<br />
Seite 20
Marktforschung<br />
Bäckerei Förster empirisch untersucht und statistisch ausgewertet, ob sich allein ein<br />
Zusammenhang von Wetter und Absatzmenge erkennen lässt. In der nachfolgenden<br />
statistischen Auswertung findet die Primärforschung 79 als Erhebungsmethode<br />
Anwendung. Bei dieser werden ursprüngliche Daten zum spezifischen<br />
Untersuchungszweck erhoben. 80 Dies bedeutet, dass es sich im Wesentlichen um<br />
die Gewinnung von neuem, noch nicht vorhandenem Datenmaterial handelt. 81;82<br />
Voraussetzung für die statistische Auswertung ist die Datenanalyse. Die Daten,<br />
welche erhoben und aufbereitet wurden, sind in der Art und Weise zu verarbeiten,<br />
sodass sie interpretiert werden können. 83 Die notwendigen Daten für die vorliegende<br />
statistische Untersuchung sind die durchschnittlichen Wetterdaten pro Tag am<br />
Untersuchungsstandort sowie die täglichen Absatzzahlen der Filialen am<br />
Untersuchungsstandort der Bäckerei Förster im Untersuchungszeitraum.<br />
Untersuchungszeitraum ist der 01.01.-31.12.2012. Untersuchungsstandorte sind<br />
Glauchau, Meerane und Waldenburg. Dies sind die Städte mit der größten<br />
Filialdichte der Bäckerei Förster. Die notwendigen Wetterdaten für die<br />
Untersuchungsstandorte hat der Deutsche Wetterdienst im Rahmen von Forschung<br />
und Lehre gegen ein Nutzungsentgelt in Höhe von 55,00 € angeboten. Es wurden<br />
die notwendigen Daten für die oben benannten Städte aus den Wetterstationen 84;85<br />
in Tegkwitz, Lichtentanne sowie Chemnitz zur statistischen Auswertung zur<br />
Verfügung gestellt. In nachfolgender Tabelle 5 wurden die Luftlinien in Kilometern<br />
von den Wetterstationen zu den Untersuchungsstandorten ermittelt.<br />
79 In Bezug auf weitere Erhebungsmethoden wird auf Altobelli, 2011, S. 26, verwiesen.<br />
80 vgl. ALTOBELLI, 2011, S. 26<br />
81 vgl. TSCHEULIN, HELMIG, 2004, S. 412<br />
82 vgl. PEPELS, 2011, S. 297<br />
83 vgl. ALTOBELLI, 2011, S. 220<br />
84<br />
Eine Wetterstation definiert sich als eine des hauptamtlichen Messnetzes des Deutschen<br />
Wetterdienstes automatische – ohne Personalbetrieb - Station.<br />
85 online: Deutscher Wetterdienst (06.08.2013)<br />
Seite 21
Marktforschung<br />
Wetterstation<br />
Tegkwitz Lichtentanne Chemnitz<br />
Untersuchungsstandort<br />
Glauchau 22,32 km 15,86 km 27,57 km<br />
Waldenburg 21,44 km 23,64 km 23,39 km<br />
Meerane 17,45 km 17,14 km 31,90 km<br />
Tabelle 5<br />
Luftlinie in Kilometern von Wetterstation zu Untersuchungsstandort<br />
(eigene Darstellung in Anlehnung an Entfernungsrechner 86 )<br />
Dies ergab, dass für die Orte Glauchau und Meerane die Wetterstation in<br />
Lichtentanne und für den Ort Waldenburg die Wetterstation in Tegkwitz in der<br />
Entfernung am Nächsten liegt im Gegensatz zu den anderen Wetterstationen. Aus<br />
diesem Grund wurde die statistische Auswertung auf Grundlage der Wetterdaten aus<br />
vorgenannten Wetterstationen für die Untersuchungsstandorte gewählt. Als<br />
Wetterdaten wurden die täglichen, durchschnittlichen Lufttemperatur 87;88 - und<br />
Niederschlagswerte 89;90 im Untersuchungszeitraum verwendet, welche in einer<br />
Exceltabelle zur Verfügung gestellt wurden. Im Nachfolgenden wird für<br />
Lufttemperatur ausschließlich das Synonym Temperatur genutzt. Die Wetterstation in<br />
Lichtentanne zeichnete im Zeitraum 04.-09.10.2013 Niederschlagswerte in Höhe von<br />
-99 auf. Frau Junge vom Deutschen Wetterdienst teilte im Schreiben vom<br />
26.07.2013 (Anhang 5) mit, dass ein Wert -99 auf ein defektes Gerät an den Tagen<br />
hinweist. Aus diesem Grund wurde der Wert -99 aus der Exceltabelle entfernt. Des<br />
Weiteren dienen als Grundlage für die statistische Auswertung die täglichen<br />
Absatzzahlen hergestellter Backwaren der Bäckerei Förster der<br />
Untersuchungsstandorte im Untersuchungszeitraum. Zur Vereinfachung der<br />
Auswertung wurden nach eigenem Ermessen fünf Produktgruppen definiert. Diese<br />
beziehen sich auf Wareneigenschaften. Hierfür wurde das Verfahren der<br />
Clusteranalyse angewandt. Es umfasst verschiedene Verfahren der Gruppenbildung.<br />
Die Produkte sollten innerhalb der Gruppe möglichst ähnlich sein. Wichtig ist, dass<br />
die Gruppen untereinander unähnlich sind. 91 Folgende Produktgruppen wurden für<br />
die statistische Auswertung gebildet:<br />
86 online: ENTFERNUNGSRECHNER (06.80.2013)<br />
87 Lufttemperatur wird als Maß für den Wärmezustand eines Luftvolumens definiert.<br />
88 online: DEUTSCHER WETTERDIENST (06.08.2013)<br />
89 Niederschlag ist die Ausscheidung von Wasser aus den Wolken.<br />
90 online: DEUTSCHER WETTERDIENST (06.08.2013)<br />
91 vgl. ALTOBELLI, 2011, S. 249<br />
Seite 22
Marktforschung<br />
• leicht bekömmliche Backwaren,<br />
• fetthaltige Backwaren,<br />
• cremig/sahnige Backwaren,<br />
• trockene Backwaren sowie<br />
• feuchte Backwaren.<br />
Es wurde den Backwaren die Eigenschaft zugeordnet, welche am ehesten zutreffend<br />
ist. Anschließend wurden die Waren eingruppiert. Im Anhang 6 ist ersichtlich, welche<br />
einzelnen Backwaren den Produktgruppen zugeordnet sind. Es wurde die Einteilung<br />
der Waren in Produkteigenschaften vorgenommen, da zum einen die Einteilung der<br />
Waren in der Projektarbeit III nicht Ziel führend war. Es wurden in der Projektarbeit III<br />
Gruppen anhand der Abteilungen in der Backstube gebildet. Diese sind Brot,<br />
Brötchen, Kuchen, Frühstücksgebäck und Konditoreiwaren. Zum anderen ist ein<br />
weiterer Grund für die Wareneinteilung in Produkteigenschaften, dass die Firma<br />
meteolytix GmbH aussagt, bei warmen Temperaturen bevorzugen die Konsumenten<br />
herzhafte Backwaren. Die Firma meteolytix GmbH bildet ebenfalls<br />
Produkteigenschaften der Backwaren. Die Absatzzahlen der Filialen der Bäckerei<br />
Förster für die Standorte Glauchau, Waldenburg und Meerane für den<br />
Untersuchungszeitraum wurden in dem Kassenkommunikationsprogramm KAKOM<br />
gespeichert. Diese Daten wurden, zusammengefasst in oben genannte<br />
Produktgruppen, aus dem Kassenkommunikationsprogramm KAKOM in eine<br />
Exceltabelle übertragen. Da nur eine Filiale in Glauchau sonntags und an Feiertagen<br />
Backwaren verkauft, finden diese Daten in der statistischen Auswertung keine<br />
Beachtung.<br />
4.1.2 Korrelationsanalyse<br />
Für die nachfolgende statistische Auswertung wurde die Korrelationsanalyse<br />
gewählt, da dieses Verfahren zwischen zwei oder mehreren statistischen Reihen das<br />
Ausmaß von Wechselbeziehungen misst. Die Korrelation wird als die Enge des<br />
Zusammenhanges zwischen zwei Variablen bezeichnet. Dies bedeutet praktisch,<br />
dass die Stärke des Zusammenhanges zwischen Lufttemperatur in °C sowie<br />
Niederschlag in mm mit dem Jahresabsatz 2012 der Produktgruppen, leicht<br />
bekömmlich, fetthaltig, sahnig/cremig, trocken und feucht, der Bäckerei Förster in<br />
den Städten Glauchau, Meerane und Waldenburg gemessen wird. Die Stärke eines<br />
linearen Zusammenhanges zwischen zwei Variablen misst der<br />
Seite 23
Marktforschung<br />
Korrelationskoeffizient r. Dieser kann positiv oder negativ sein. 92;93;94;95 Der<br />
Korrelationskoeffizient wird nach K. PEARSON definiert als:<br />
r x,y =<br />
∑<br />
( xi − x)( yi − y)<br />
( xi − x)<br />
∑( xi − x)<br />
∑<br />
Formel 1 Korrelationskoeffizient 96<br />
xi, yi = Werte der zwei Variablen in Beobachtung i<br />
x , y = Mittelwerte der zwei Variablen<br />
Dieser Korrelationskoeffizient wird auch Produkt-Moment-Korrelation genannt,<br />
welcher lediglich einen linearen Zusammenhang abbilden kann. Die Eigenschaften<br />
von Korrelationskoeffizienten werden wie folgt definiert: Aufgrund der Tatsache, dass<br />
der Korrelationskoeffizient symmetrisch ist, ist es unbeachtlich, welche Variable zu<br />
erst genannt wird (r x,y = r y,x ). Es wird in der Regel r = r x,y geschrieben. Des Weiteren<br />
ist der Korrelationskoeffizient unabhängig vom Maßstab. Es ist bspw. bedeutungslos,<br />
ob der Niederschlag in mm oder cm angegeben wird. Der Korrelationskoeffizient<br />
kann Werte von -1 ≤ r ≤ +1 annehmen. Die Richtung des Zusammenhanges gibt das<br />
Vorzeichen von r an. Ein vollständig positiver Zusammenhang zwischen zwei<br />
Variablen besteht für r = +1 sowie ein vollständig negativer Zusammenhang für r = -<br />
1. Das Vorzeichen gibt somit die Richtung des Zusammenhanges an. Höhere x-<br />
Werte entsprechen durchschnittlich auch höheren y-Werten, wenn der<br />
Zusammenhang positiv ist. Gegensätzlich verhält es sich bei einem negativen<br />
Zusammenhang. Denn je höher die x-Werte liegen, umso geringer liegen die<br />
durchschnittlichen y-Werte. Ausschließlich wenn die Punkte auf einer Geraden<br />
liegen, werden die Extremwerte -1 und +1 angenommen. Es gilt, der Zusammenhang<br />
zwischen den Variablen ist umso stärker, desto größer der Absolutbetrag von r ist.<br />
Es ist zu beachten, sofern r = +1 oder r = -1 nicht vorhanden ist, existieren weitere<br />
Einflussfaktoren. Ist der Korrelationskoeffizient 0, besteht kein Zusammenhang. Bei<br />
Korrelationswerten von r = 0,00 bis r = 0,20 besteht kein bis ein geringer<br />
Zusammenhang, bei Werten von r = 0,20 bis r = 0,50 besteht ein schwacher<br />
Zusammenhang, bei Werten von r = 0,50 bis r = 0,80 besteht ein deutlicher<br />
92 vgl. ALTOBELLI, 2011, S. 324<br />
93 vgl. TSCHEULIN, HELMIG, 2004, S. 294<br />
94 vgl. PEPELS, 2011, S. 206<br />
95 vgl. HAMMANN, ERICHSON, 2000, S. 195<br />
96 vgl. HATZINGER, NAGEL, 2009, S. 218<br />
Seite 24
Marktforschung<br />
Zusammenhang und ab Werten von 0,80 besteht ein hoher Zusammenhang. 97<br />
Neben der numerischen Beschreibung des Korrelationskoeffizienten kann mittels<br />
Streudiagramm dieser auch grafisch dargestellt werden. Eine Konzentration der<br />
Punkte auf einer Gerade bedeutet ein starker Zusammenhang zwischen den<br />
Variablen. 98;99;100;101<br />
Mögliche Korrelationskoeffizienten sind der nachfolgenden Abbildung 3 zu<br />
entnehmen.<br />
Abbildung 3<br />
Streudiagramme und Korrelationskoeffizienten<br />
4.1.3 Regressionsanalyse<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung an HATZINGER, NAGEL, 2009, S. 219)<br />
In Verbindung mit der Korrelationsanalyse wird im Nachfolgenden die<br />
Regressionsanalyse zur Anwendung gebracht. Mit Hilfe derer kann ein<br />
Zusammenhang zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen<br />
Variablen ermittelt sowie auch (Wirkungs-) Prognosen erstellt werden. In der<br />
vorliegenden Bachelorthesis wird das einfache lineare Regressionsmodell 102<br />
zugrunde gelegt. Dies bedeutet, es wird die lineare Abhängigkeit zwischen einer<br />
abhängigen und einer unabhängigen Variablen untersucht. Dies ist bspw. die<br />
Abhängigkeit zwischen der Absatzmenge und der Temperatur. 103 Die Formel für die<br />
einfache lineare Regression ist:<br />
97 vgl. HARTUNG, 1999, S. 561 ff.<br />
98 vgl. PEPELS, 2011, S. 207<br />
99 vgl. TSCHEULIN, HELMIG, 2004, S. 294<br />
100 vgl. ALTOBELLI, 2011, S. 324 - 325<br />
101 vgl. HATZINGER, NAGEL, 2009, S. 218 - 219<br />
102 Weitere Verfahren siehe ALTOBELLI, 2011, S. 280 ff.<br />
103 vgl. ALTOBELLI, 2011, S. 280 - 281<br />
Seite 25
Marktforschung<br />
y = m ⋅ x + n<br />
Formel 2 einfache lineare Regressionsgerade 104<br />
y = abhängige Variable<br />
x = unabhängige Variable<br />
m = die Steigung<br />
n = Schnittpunkt von y<br />
Die Regressionsanalyse kann neben der numerischen Darstellung ebenfalls grafisch<br />
dargestellt werden. Zur grafischen Darstellung wird die einfache lineare<br />
Regressionsgerade in die Punktewolke der Korrelationsanalyse eingesetzt. Dies wird<br />
realisiert, in dem die Steigung m und der Schnittpunkt von y nach Carl Friedrich<br />
GAUß so gewählt werden, dass die Summe aller Quadrate der einzelnen<br />
Abweichungen zwischen den Punkten minimiert wird. 105;106<br />
4.2 Statistische Auswertung<br />
4.2.1 Temperatur - leicht bekömmliche Backwaren der Bäckerei<br />
Förster<br />
Nachfolgendes Streudiagramm (Abbildung 4) zeigt, wie sich die Temperaturwerte in<br />
°C sowie die Absatzmengen der leicht bekömmlichen Backwaren der Bäckerei<br />
Förster im Standort Glauchau zueinander verhalten. In der Darstellung ist es<br />
ersichtlich, dass der Absatz der leicht bekömmlichen Backwaren unabhängig von<br />
den Temperaturwerten schwankt. Auch die eingefügte Regressionsgerade verläuft<br />
parallel zu den Temperaturwerten. Dies bedeutet, dass andere Faktoren das<br />
Kaufverhalten der leicht bekömmlichen Backwaren beeinflussen, wie bspw. der<br />
Standort. Auch die Standorte Waldenburg (Anhang 7) und Meerane (Anhang 8)<br />
weisen ein ähnliches Bild auf. Des Weiteren wurde für die Absatzmengen der<br />
Produktgruppe leicht bekömmlich und für die Temperaturwerte die Korrelation im<br />
Untersuchungszeitraum berechnet. Als Berechnungsmethode wurde die Formel 1<br />
aus Abschnitt 4.1.2 verwendet. Die berechneten Korrelationswerte sind<br />
nachfolgender Tabelle 6 zu entnehmen.<br />
104 vgl. ALTOBELLI, 2011, S. 281<br />
105 vgl. HEYNKES, 2006, S. 1<br />
106 vgl. HATZINGER, NAGEL, 2009, S. 224<br />
Seite 26
Marktforschung<br />
Untersuchungsort<br />
Korrelationskoeffizient<br />
Glauchau 0,00<br />
Meerane - 0,07<br />
Waldenburg 0,03<br />
Tabelle 6<br />
Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe leicht<br />
bekömmlich und den Temperaturwerten, 2012<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung an Kassenkommunikationsprogramm KAKOM,<br />
Deutscher Wetterdienst)<br />
Die berechneten Korrelationskoeffizienten verdeutlichen die optische Auswertung. Es<br />
wurden in jedem Untersuchungsort Korrelationskoeffizienten um den Wert r = 0,00<br />
ermittelt. Dies sagt ebenfalls aus, dass zwischen dem Absatz der leicht<br />
bekömmlichen Backwaren der Bäckerei Förster und den Temperaturwerten, jeweils<br />
im Untersuchungszeitraum, kein Zusammenhang besteht. Folglich sind andere<br />
Faktoren Ursache für die Absatzveränderungen. Dieses Ergebnis ist durchaus<br />
plausibel, da unabhängig von den Temperaturwerten die Konsumenten auf Waren<br />
zurückgreifen, welche leicht bekömmlich sind. Ein weiterer Grund für die Plausibilität<br />
des Ergebnisses ist, dass in dieser Produktgruppe hauptsächlich Brot und Brötchen<br />
eingruppiert sind. Brot und Brötchen sind Produkte, welche unabhängig vom Wetter<br />
verzehrt werden. 107;108<br />
107 vgl. Kassenkommunikationsprogramm KAKOM, 2012<br />
108 vgl. Deutscher Wetterdienst<br />
Seite 27
Marktforschung<br />
Abbildung 4<br />
Temperatur – Glauchau – leicht bekömmliche Backwaren der Bäckerei Förster<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst)<br />
Seite 28
Marktforschung<br />
4.2.2 Temperatur – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Nachfolgendes Streudiagramm (Abbildung 5) zeigt, wie sich die Temperaturwerte in<br />
°C sowie die Absatzmengen der fetthaltigen Backwaren der Bäckerei Förster im<br />
Standort Glauchau zueinander verhalten. Es ist erkennbar, dass das Streudiagramm<br />
leicht nach rechts unten verläuft. Auch die eingefügte Regressionsgerade flacht nach<br />
rechts ab. Das heißt, dass es den Anschein hat, desto wärmer es wird, umso<br />
weniger wird gekauft. Gleiche Darstellung ist in den Städten Waldenburg (Anhang 8)<br />
und Meerane (Anhang 9) zu finden. Zur numerischen Darstellung wurde für die<br />
Absatzmengen der Produktgruppe fetthaltig und für die Temperaturwerte die<br />
Korrelation im Untersuchungszeitraum berechnet. Als Berechnungsmethode wurde<br />
die Formel 1 aus Abschnitt 4.1.2 verwendet. Die berechneten Korrelationswerte sind<br />
nachfolgender Tabelle 7 zu entnehmen.<br />
Untersuchungsort<br />
Korrelationskoeffizient<br />
Glauchau -0,35<br />
Meerane -0,40<br />
Waldenburg -0,43<br />
Tabelle 7<br />
Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
fetthaltig und den Temperaturwerten, 2012<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung an Kassenkommunikationsprogramm KAKOM,<br />
Deutscher Wetterdienst)<br />
Die berechneten Korrelationskoeffizienten verdeutlichen die optische Auswertung.<br />
Das Vorzeichen Minus zeigt, dass sich der Zusammenhang umgekehrt proportional<br />
verhält. Das heißt, desto höher die Temperaturen steigen, desto weniger werden<br />
fetthaltige Backwaren gekauft. Dieses Ergebnis ist plausibel, da die Konsumenten<br />
statt fetthaltige Produkte, wie bspw. Pfannkuchen, bei warmen Temperaturen andere<br />
Produkte mit anderen Produkteigenschaften bevorzugen. Ein Korrelationskoeffizient<br />
von ca. r = 0,40 zeigt zwar einen minimalen Zusammenhang, dennoch beeinflussen<br />
andere Faktoren den Absatz der fetthaltigen Backwaren deutlich mehr. 109;110<br />
109 vgl. Kassenkommunikationsprogramm KAKOM, 2012<br />
110 vgl. Deutscher Wetterdienst<br />
Seite 29
Marktforschung<br />
Abbildung 5<br />
Temperatur – Glauchau – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst)<br />
Seite 30
Marktforschung<br />
Da die Streudiagramme deutlich zeigen, dass in allen drei Standorten jeweils<br />
offensichtlich zwei Ausreißer 111;112 vorhanden sind, wurden diese entfernt. Es handelt<br />
sich bei den Ausreißern um den 20.02. und den 21.02.2012. Am 20.02.2012 war<br />
Rosenmontag und am 21.02.2012 Faschingsdienstag. Zur Faschingszeit werden in<br />
den Untersuchungsstandorten hauptsächlich Pfannkuchen verkauft. Auch die<br />
jeweiligen Ausreißer sind hauptsächlich die Absatzzahlen der Pfannkuchen 113 . Diese<br />
beeinträchtigen das Ergebnis der Korrelation. Aus diesem Grund wurden die beiden<br />
systematischen Fehler entfernt. Es ergeben sich nunmehr neue, erhöhte<br />
Korrelationswerte, welche nachstehender Tabelle 8 zu entnehmen sind.<br />
Untersuchungsort<br />
Korrelationskoeffizient<br />
Glauchau -0,53<br />
Meerane -0,49<br />
Waldenburg -0,59<br />
Tabelle 8 Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
fetthaltig und den Temperaturwerten nach Entfernung der Ausreißer,<br />
2012<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung an Kassenkommunikationsprogramm KAKOM,<br />
Deutscher Wetterdienst)<br />
Nachstehende Abbildung 6 zeigt das veränderte Streudiagramm. In den Anhängen<br />
11 und 12 sind die Streudiagramme der Städte Waldenburg und Meerane zu<br />
entnehmen. Das Ergebnis des Korrelationskoeffizienten sowie die Streudiagramme<br />
zeigen deutlich, dass die systematischen Fehler das Ergebnis stark beeinflusst<br />
haben. 114;115 Da ein deutlicher Zusammenhang der fetthaltigen Backwaren und der<br />
Temperaturwerten nach Entfernung der systematischen Fehler vorhanden ist, wird<br />
anhand eines Beispiels gezeigt, wie mittels Temperaturwerte Absatzmengen<br />
bestimmt werden könnten. Es wird nunmehr davon ausgegangen, dass in Glauchau<br />
bei einer Temperatur von 0°C eine Absatzmenge der fetthaltigen Backwaren von<br />
1352 Stück erreicht werden kann. Dies ist in Abbildung 6 dargestellt. Es wird<br />
nunmehr anhand der Gleichung der linearen Regression die Absatzmenge ermittelt.<br />
111<br />
Ausreißer sind Beobachtungswerte. Diese passen scheinbar nicht zu den übrigen<br />
Beobachtungswerten in der Stichprobe.<br />
112 online: GABLER WIRTSCHAFTSLEXIKON (15.08.2013)<br />
113 vgl. Kassenkommunikationsprogramm KAKOM, 2012<br />
114 vgl. Kassenkommunikationsprogramm KAKOM, 2012<br />
115 vgl. Deutscher Wetterdienst<br />
Seite 31
Marktforschung<br />
Diese Gleichung lautet:<br />
y = -17,743x + 1352.<br />
Grundlage dieser Gleichung ist die Gleichung der einfachen linearen<br />
Regressionsgeraden:<br />
y = m ⋅ x + n<br />
Wobei hier im Beispiel gilt:<br />
y = Menge<br />
x = Temperatur<br />
m = Mengenfaktor<br />
n = Grundmenge<br />
Bei einem Temperaturanstieg auf 10°C wäre nunmehr zu erwarten, dass mindestens<br />
eine Menge von 1175 Stück in Glauchau verkauft wird (-17,743 * 10+1352 = 1175).<br />
Ebenso würde die verkaufte Mindestmenge auf 997 Stück sinken bei einem<br />
Temperaturanstieg auf 20ˆC (-17,743 * 20+1352 = 997). Nachfolgende Tabelle 9<br />
zeigt die Absatzveränderungen der fetthaltigen Backwaren der Bäckerei Förster im<br />
Untersuchungsort Glauchau bei Temperaturveränderungen um je 5°C.<br />
Temperatur<br />
Absatzmenge<br />
-15 1618<br />
-10 1529<br />
-5 1441<br />
0 1352<br />
5 1263<br />
10 1175<br />
15 1086<br />
20 997<br />
25 908<br />
30 820<br />
Tabelle 9<br />
Absatzveränderung der fetthaltigen Backwaren der Bäckerei Förster<br />
in Glauchau bei Temperaturveränderung<br />
(eigene Darstellung)<br />
Vorgenannte Vorgehensweise wäre eine Anwendungsmöglichkeit der Einbeziehung<br />
der Wetterprognose in die Produktionsprogrammplanung. Kritisch ist hierbei zu<br />
Seite 32
Marktforschung<br />
betrachten, dass die Ergebnisse in ihrer Gesamtheit für alle Filialen gemeinsam in<br />
Glauchau zu erwarten sind. Das heißt, dass dieser Wert auf die Filialen aufgeteilt<br />
werden muss.<br />
Seite 33
Marktforschung<br />
2500<br />
Glauchau<br />
fetthaltige Backwaren<br />
2000<br />
Absatzmenge<br />
1500<br />
1000<br />
Temperatur<br />
Linear (Temperatur)<br />
Mengenveränderung<br />
500<br />
Korrelation -0,53<br />
0<br />
-30,0 -20,0 -10,0 0,0 10,0 20,0 30,0 40,0<br />
Gleichung der Trendlinie:<br />
y = -17,743x + 1352<br />
Temperatur in °C<br />
Abbildung 6<br />
Temperatur – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster (ohne Ausreißer)<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst)<br />
Seite 34
Marktforschung<br />
4.2.3 Temperatur – sahnig/cremige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Den Zusammenhang der Temperaturwerte in °C sowie den Absatzmengen der<br />
sahnig/cremigen Backwaren der Bäckerei Förster für den Standort Glauchau<br />
verdeutlicht das nachfolgende Streudiagramm (Abbildung 7). Waldenburg<br />
(Abbildung 8) und Meerane (Anhang 13) zeigen ein ähnliches Bild. Anhand der<br />
eingefügten Regressionsgeraden ist im Standort Glauchau ein Sinken des Absatzes<br />
bei steigender Temperatur erkennbar. Gegensätzlich verhält es sich mit den beiden<br />
anderen Standorten. Die Regressionsgerade verläuft hier jeweils parallel. Zum<br />
Vergleich ist das Streudiagramm des Standortes Waldenburg als Abbildung 8<br />
beigefügt. Die Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
sahnig/cremig mit den Temperaturwerten im Untersuchungszeitraum ergaben einen<br />
ähnlichen Unterschied zwischen den Standorten. Die Formel 1 aus Abschnitt 4.1.2<br />
wurde als Berechnungsmethode verwendet. Die berechneten Korrelationswerte sind<br />
nachfolgender Tabelle 10 zu entnehmen.<br />
Untersuchungsort<br />
Korrelationskoeffizient<br />
Glauchau -0,20<br />
Meerane -0,04<br />
Waldenburg -0,02<br />
Tabelle 10<br />
Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
sahnig/cremig und den Temperaturwerten, 2012<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung an Kassenkommunikationsprogramm KAKOM,<br />
Deutscher Wetterdienst)<br />
Obige Werte sagen aus, dass der Absatz von sahnig/cremigen Backwaren der<br />
Bäckerei Förster in Waldenburg und Meerane in keinem Zusammenhang zu den<br />
Temperaturwerten steht, da die Werte der Standorte Meerane und Waldenburg um<br />
r=0,00 liegen. Wohingegen in Glauchau ein minimaler Zusammenhang des Absatzes<br />
der cremig/sahnigen Backwaren besteht. Das heißt, je wärmer es wird, desto<br />
weniger werden sahnig/cremige Backwaren von den Konsumenten erworben.<br />
Aufgrund der geringen Korrelation stehen andere Faktoren in einem größeren<br />
Zusammenhang zum Absatz der sahnig/cremigen Backwaren als die<br />
116 ;117<br />
Temperaturwerte.<br />
Es sind in den Absatzwerten der Standorte Waldenburg und Meerane keine<br />
offensichtlichen systematischen Fehler zu erkennen, welche das Ergebnis derart<br />
116 vgl. Kassenkommunikationsprogramm KAKOM, 2012<br />
117 vgl. Deutscher Wetterdienst<br />
Seite 35
Marktforschung<br />
beeinträchtigen könnten. Es besteht bspw. die Möglichkeit, dass der Absatz der<br />
sahnig/cremigen Backwaren in Glauchau bei sinkenden Temperaturen minimal<br />
steigt, da die Konsumenten bei niedrigeren Temperaturen an Stelle eines<br />
Spazierganges oder eines Badeseebesuches als Ausflugsziel das Café oder die<br />
Filialen im Simmel Glauchau oder Kaufland Glauchau wählen, um einen Kaffe zu<br />
trinken und ein Stück Kuchen oder Torte zu verzehren. In Glauchau existieren drei<br />
Filialen mit ausreichend vorhandenen Sitzplätzen. Dies ist in den anderen Standorten<br />
(Waldenburg und Meerane) nicht der Fall. Aus diesem Grund könnte die Möglichkeit<br />
bestehen, dass nicht der „Appetit“ der Konsumenten die Absatzhöhe in Verbindung<br />
mit den Temperaturwerten beeinflusst, sondern möglicherweise der Standort<br />
Ursache für die Absatzmenge ist.<br />
Seite 36
Marktforschung<br />
Abbildung 7<br />
Temperatur – Glauchau – sahnig-cremige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst)<br />
Seite 37
Marktforschung<br />
Abbildung 8<br />
Temperatur – Waldenburg – sahnig-cremige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst)<br />
Seite 38
Marktforschung<br />
4.2.4 Temperatur – trockene Backwaren der Bäckerei Förster<br />
In nachfolgendem Streudiagramm (Abbildung 9) ist der Zusammenhang zwischen<br />
den Temperaturwerten in °C und den Absatzmengen der trockenen Backwaren der<br />
Bäckerei Förster im Untersuchungszeitraum für den Standort Glauchau erkennbar.<br />
Die eingefügte Regressionsgerade zeigt einen leichten Anstieg. Die Standorte<br />
Waldenburg (Anhang 14) sowie Meerane (Anhang 15) weisen eine ähnliche Struktur<br />
auf. Zur numerischen Darstellung wurde für die Absatzmengen der Produktgruppe<br />
trocken und für die Temperaturwerte die Korrelation im Untersuchungszeitraum<br />
berechnet. Als Berechnungsmethode wurde die Formel 1 aus Abschnitt 4.1.2<br />
verwendet. Die berechneten Korrelationswerte sind nachfolgender Tabelle 11 zu<br />
entnehmen.<br />
Untersuchungsort<br />
Korrelationskoeffizient<br />
Glauchau 0,30<br />
Meerane 0,12<br />
Waldenburg 0,19<br />
Tabelle 11 Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
trocken und den Temperaturwerten, 2012<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung an Kassenkommunikationsprogramm KAKOM,<br />
Deutscher Wetterdienst)<br />
Die berechneten Korrelationskoeffizienten zeigen einen deutlichen Unterschied<br />
zwischen den Standorten Waldenburg und Meerane zu Glauchau. Es ist prinzipiell<br />
plausibel, dass bei steigenden Temperaturen mehr trockene Backwaren verkauft<br />
werden. Jedoch ist es fraglich, weshalb in Glauchau eine höhere Korrelation<br />
vorhanden ist, als in den anderen beiden Orten. In den Standorten Waldenburg und<br />
Meerane sind keine offensichtlichen Ausreißer erkennbar, welche die Korrelation<br />
beeinflussen könnten. Dennoch zeigt die Korrelation von bis zu r = 0,30, dass der<br />
Zusammenhang zwischen den Absatzmengen und den Temperaturwerten schwach<br />
ist. 118;119 Es gibt aufgrund dessen andere Faktoren, welche den Absatz stärker<br />
beeinflussen als die Temperatur, wie bspw. der Standort.<br />
118 vgl. Kassenkommunikationsprogramm KAKOM, 2012<br />
119 vgl. Deutscher Wetterdienst<br />
Seite 39
Marktforschung<br />
Abbildung 9<br />
Temperatur – Glauchau – trockene Backwaren der Bäckerei Förster<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst)<br />
Seite 40
Marktforschung<br />
4.2.5 Temperatur – feuchte Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Das nachfolgende Streudiagramm (Abbildung 10) zeigt, wie stark der<br />
Zusammenhang der Temperaturwerte in °C sowie der Absatzmengen der feuchten<br />
Backwaren der Bäckerei Förster im Standort Glauchau ist. Die eingefügte<br />
Regressionsgerade steigt leicht. Das heißt, bei steigender Temperatur steigt die<br />
Absatzmenge. Für die Städte Waldenburg (Anhang 16) und Meerane (Anhang 17)<br />
liegen ähnliche Verhältnisse vor. Zur numerischen Darstellung wurde für die<br />
Absatzmengen der Produktgruppe feucht und für die Temperaturwerte die<br />
Korrelation im Untersuchungszeitraum berechnet. Als Berechnungsmethode wurde<br />
die Formel 1 aus Abschnitt 4.1.2 verwendet. Die berechneten Korrelationswerte sind<br />
nachfolgender Tabelle 12 zu entnehmen.<br />
Untersuchungsort<br />
Korrelationskoeffizient<br />
Glauchau 0,31<br />
Meerane 0,29<br />
Waldenburg 0,26<br />
Tabelle 12<br />
Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
feucht und den Temperaturwerten, 2012<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung an Kassenkommunikationsprogramm KAKOM,<br />
Deutscher Wetterdienst)<br />
Die berechneten Korrelationskoeffizienten verdeutlichen die optische Auswertung.<br />
Anhand der oben genannten Werte ist es möglich, einen schwachen Zusammenhang<br />
des Absatzes der feuchten Backwaren der Bäckerei Förster und der Temperatur<br />
erkennen zu können. Das heißt, wird es wärmer, kaufen die Konsumenten mehr<br />
feuchte Backwaren. Dennoch gibt es eine Vielzahl von anderen Faktoren, welche<br />
den Absatz mehr beeinflussen als die Temperatur. Dieses Ergebnis ist durchaus<br />
plausibel. Der geringe Korrelationskoeffizient könnte sich bspw. daraus begründen,<br />
dass die untersuchten feuchten Backwaren meist zu Feierlichkeiten verzehrt werden,<br />
da in dieser Warengruppe hauptsächlich Kuchensorten vorhanden sind. Der leichte<br />
Anstieg an Absätzen bei den feuchten Backwaren ist vermutlich an der terminlichen<br />
Lage der meisten Veranstaltungen geknüpft. 120;121<br />
120 vgl. Kassenkommunikationsprogramm KAKOM, 2012<br />
121 vgl. Deutscher Wetterdienst<br />
Seite 41
Marktforschung<br />
Abbildung 10<br />
Temperatur – Glauchau – feuchte Backwaren der Bäckerei Förster<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst)<br />
Seite 42
Marktforschung<br />
4.2.6 Niederschlag – leicht bekömmliche Backwaren der Bäckerei<br />
Förster<br />
Das nachfolgende Streudiagramm (Abbildung 11) zeigt, wie stark der<br />
Zusammenhang des Niederschlages sowie des Absatzes der leicht bekömmlichen<br />
Backwaren der Bäckerei Förster im Standort Glauchau ist. Anhand des<br />
Streudiagramms und der eingefügten Regressionsgerade ist es erkennbar, dass die<br />
Konsumenten unabhängig von der Höhe des Niederschlages leicht bekömmliche<br />
Backwaren erwerben. Ähnliche Darstellung ist in den Städten Waldenburg (Anhang<br />
18) und Meerane (Anhang 19) zu entnehmen. Zur numerischen Darstellung wurde<br />
für die Absatzmengen der Produktgruppe leicht bekömmlich und für die<br />
Niederschlagsmengen die Korrelation im Untersuchungszeitraum berechnet. Als<br />
Berechnungsmethode wurde die Formel 1 aus Abschnitt 4.1.2 verwendet. Die<br />
berechneten Korrelationswerte sind nachfolgender Tabelle 13 zu entnehmen.<br />
Untersuchungsort<br />
Korrelationskoeffizient<br />
Glauchau -0,02<br />
Meerane -0,02<br />
Waldenburg -0,03<br />
Tabelle 13<br />
Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe leicht<br />
bekömmlich und den Niederschlagswerten, 2012<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung an Kassenkommunikationsprogramm KAKOM,<br />
Deutscher Wetterdienst)<br />
Die berechneten Korrelationskoeffizienten verdeutlichen die optische Auswertung.<br />
Alle Werte liegen bei Korrelation um die r = 0,00. Dies bedeutet, dass der Verkauf<br />
der leicht bekömmlichen Backwaren nicht im Zusammenhang zur<br />
Regenwahrscheinlichkeit steht. Dieses Ergebnis ist plausibel, da in der<br />
Produktgruppe leicht bekömmliche Backwaren hauptsächlich Brot und Brötchen<br />
enthalten sind. Diese werden unabhängig von Niederschlagswerten gekauft. 122;123<br />
122 vgl. Kassenkommunikationsprogramm KAKOM, 2012<br />
123 vgl. Deutscher Wetterdienst<br />
Seite 43
Marktforschung<br />
Abbildung 11<br />
Niederschlag – Glauchau – leicht bekömmliche Backwaren der Bäckerei Förster<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung des Kommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst)<br />
Seite 44
Marktforschung<br />
4.2.7 Niederschlag – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Im Nachfolgenden Streudiagramm (Abbildung 12) ist die Stärke des<br />
Zusammenhangs des Niederschlages sowie des Absatzes der fetthaltigen<br />
Backwaren der Bäckerei Förster im Standort Glauchau erkennbar. Anhand des<br />
Streudiagramms und der eingefügten Regressionsgerade ist ersichtlich, dass die<br />
Konsumenten unabhängig von der Höhe des Niederschlages fetthaltige Backwaren<br />
erwerben. Gleiche Darstellung ist in den Städten Waldenburg (Anhang 20) und<br />
Meerane (Anhang 21) zu finden. Zur numerischen Darstellung wurde für die<br />
Absatzmengen der Produktgruppe fetthaltig und für die Niederschlagsmengen die<br />
Korrelation im Untersuchungszeitraum berechnet. Als Berechnungsmethode wurde<br />
die Formel 1 aus Abschnitt 4.1.2 verwendet. Die berechneten Korrelationswerte sind<br />
nachfolgender Tabelle 14 zu entnehmen.<br />
Untersuchungsort<br />
Korrelationskoeffizient<br />
Glauchau -0,08<br />
Meerane -0,08<br />
Waldenburg -0,08<br />
Tabelle 14<br />
Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
fetthaltig und den Niederschlagswerten, 2012<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung an KAKOM, Deutscher Wetterdienst)<br />
Die berechneten Korrelationskoeffizienten verdeutlichen die optische Auswertung.<br />
Alle Werte liegen bei Korrelation r = -0,08. Dies bedeutet, dass der Verkauf der<br />
fetthaltigen Backwaren nicht im Zusammenhang zur Regenwahrscheinlichkeit<br />
steht. 124;125<br />
124 vgl. Kassenkommunikationsprogramm KAKOM, 2012<br />
125 vgl. Deutscher Wetterdienst<br />
Seite 45
Marktforschung<br />
Abbildung 12<br />
Niederschlag – Glauchau – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung des Kommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst)<br />
Seite 46
Marktforschung<br />
4.2.8 Niederschlag – sahnig/cremige Backwaren der Bäckerei<br />
Förster<br />
Den Zusammenhang des Niederschlages sowie des Absatzes der sahnig/cremigen<br />
Backwaren der Bäckerei Förster im Standort Glauchau zeigt das nachfolgende<br />
Streudiagramm (Abbildung 13). Anhand nachstehender Darstellung ist deutlich zu<br />
erkennen, dass die Konsumenten unabhängig von der Höhe des Niederschlages<br />
sahnig/cremige Backwaren erwerben. Ähnliches Bild ist in den Städten Waldenburg<br />
(Anhang 22) und Meerane (Anhang 23) zu entnehmen. Zur numerischen Darstellung<br />
wurde für die Absatzmengen der Produktgruppe sahnig/cremig und für die<br />
Niederschlagsmengen die Korrelation im Untersuchungszeitraum berechnet. Als<br />
Berechnungsmethode wurde die Formel 1 aus Abschnitt 4.1.2 verwendet. Die<br />
berechneten Korrelationswerte sind nachfolgender Tabelle 15 zu entnehmen.<br />
Untersuchungsort<br />
Korrelationskoeffizient<br />
Glauchau -0,04<br />
Meerane -0,06<br />
Waldenburg -0,08<br />
Tabelle 15<br />
Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
sahnig/cremig und den Niederschlagswerten, 2012<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung an Kassenkommunikationsprogramm KAKOM,<br />
Deutscher Wetterdienst)<br />
Die berechneten Korrelationskoeffizienten verdeutlichen die optische Auswertung.<br />
Alle Werte liegen bei Korrelation um die r = 0,00. Dies bedeutet, dass der Verkauf<br />
der sahnig/cremiger Backwaren nicht im Zusammenhang zur<br />
Regenwahrscheinlichkeit steht, sondern andere Faktoren den Absatz<br />
beeinflussen. 126;127<br />
126 vgl. Kassenkommunikationsprogramm KAKOM, 2012<br />
127 vgl. Deutscher Wetterdienst<br />
Seite 47
Marktforschung<br />
Abbildung 13<br />
Niederschlag – Glauchau – sahnig-cremige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung des Kommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst)<br />
Seite 48
Marktforschung<br />
4.2.9 Niederschlag – trockene Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Das nachfolgende Streudiagramm (Abbildung 14) zeigt die Stärke des<br />
Zusammenhanges der Niederschlagswerte sowie der Absatzmengen der trockenen<br />
Backwaren der Bäckerei Förster im Standort Glauchau. Anhand nachstehender<br />
Darstellung ist erkennbar, dass die Konsumenten unabhängig von der Höhe des<br />
Niederschlages trockene Backwaren erwerben. Ähnliches Bild ist in den Städten<br />
Waldenburg (Anhang 24) und Meerane (Anhang 25) zu finden. Zur numerischen<br />
Darstellung wurde für die Absatzmengen der Produktgruppe trocken und für die<br />
Niederschlagsmengen die Korrelation im Untersuchungszeitraum berechnet. Als<br />
Berechnungsmethode wurde die Formel 1 aus Abschnitt 4.1.2 verwendet. Die<br />
berechneten Korrelationswerte sind nachfolgender Tabelle 16 zu entnehmen.<br />
Untersuchungsort<br />
Korrelationskoeffizient<br />
Glauchau -0,01<br />
Meerane 0,03<br />
Waldenburg -0,04<br />
Tabelle 16<br />
Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
trocken und den Niederschlagswerten, 2012<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung an Kassenkommunikationsprogramm KAKOM,<br />
Deutscher Wetterdienst)<br />
Die berechneten Korrelationskoeffizienten verdeutlichen die optische Auswertung.<br />
Alle Werte liegen bei Korrelation um die r = 0,00. Dies bedeutet, dass der Verkauf<br />
der trockenen Backwaren nicht im Zusammenhang zur Regenwahrscheinlichkeit<br />
steht. Es sind somit andere Faktoren vorhanden, welche einen größeren Einfluss auf<br />
die verkaufte Menge an trockenen Backwaren haben. 128;129<br />
128 vgl. Kassenkommunikationsprogramm KAKOM, 2012<br />
129 vgl. Deutscher Wetterdienst<br />
Seite 49
Marktforschung<br />
Abbildung 14<br />
Niederschlag – Glauchau – trockene Backwaren der Bäckerei Förster<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung des Kommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst)<br />
Seite 50
Marktforschung<br />
4.2.10 Niederschlag – feuchte Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Das nachfolgende Streudiagramm (Abbildung 15) zeigt, wie stark der<br />
Zusammenhang des Niederschlages und der Absatzmengen der feuchten<br />
Backwaren der Bäckerei Förster im Standort Glauchau. Anhand nachstehender<br />
Darstellung ist erkennbar, dass die Konsumenten unabhängig von der Höhe des<br />
Niederschlages feuchte Backwaren erwerben. Ähnliche Darstellung ist in den<br />
Städten Waldenburg (Anhang 26) und Meerane (Anhang 27) zu entnehmen. Zur<br />
numerischen Darstellung wurde für die Absatzmengen der Produktgruppe feucht und<br />
für die Niederschlagsmengen die Korrelation im Untersuchungszeitraum berechnet.<br />
Als Berechnungsmethode wurde die Formel 1 aus Abschnitt 4.1.2 verwendet. Die<br />
berechneten Korrelationswerte sind nachfolgender Tabelle 17 zu entnehmen.<br />
Untersuchungsort<br />
Korrelationskoeffizient<br />
Glauchau -0,02<br />
Meerane 0,00<br />
Waldenburg -0,06<br />
Tabelle 17<br />
Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der Produktgruppe<br />
feucht und den Niederschlagswerten, 2012<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung an Kassenkommunikationsprogramm KAKOM,<br />
Deutscher Wetterdienst)<br />
Die berechneten Korrelationskoeffizienten verdeutlichen die optische Auswertung.<br />
Alle Werte liegen bei Korrelation um die r = 0,00. Dies bedeutet, dass der Verkauf<br />
der trockenen Backwaren nicht im Zusammenhang zur Regenwahrscheinlichkeit<br />
steht. 130;131<br />
130 vgl. Kassenkommunikationsprogramm KAKOM, 2012<br />
131 vgl. Deutscher Wetterdienst<br />
Seite 51
Marktforschung<br />
Abbildung 15<br />
Niederschlag – Glauchau – feuchte Backwaren der Bäckerei Förster<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst)<br />
Seite 52
Marktforschung<br />
4.3 Zusammenfassung<br />
Nachstehende Tabelle 18 zeigt eine Zusammenfassung aller berechneten<br />
Korrelationskoeffizienten.<br />
Temperatur<br />
Niederschlag<br />
Orte<br />
Eigen-<br />
schaft<br />
Glauchau<br />
Walden-<br />
burg<br />
Meerane Glauchau Meerane<br />
Walden-<br />
burg<br />
leicht bekömmlich 0,00 0,03 -0,07 -0,02 -0,02 -0,03<br />
fetthaltig -0,35 -0,43 -0,40 -0,08 -0,08 -0,08<br />
fetthaltig<br />
-0,53 -0,59 -0,49<br />
ohne Ausreißer<br />
sahnig-cremig -0,20 -0,02 -0,04 -0,04 -0,06 -0,08<br />
trocken 0,30 0,19 0,12 -0,01 0,03 -0,04<br />
feucht 0,31 0,26 0,29 -0,01 0,00 -0,06<br />
Tabelle 18 Korrelationskoeffizienten aller Eigenschaften und<br />
Temperatur/Niederschlag der Untersuchungsorte<br />
(eigene Darstellung, in Anlehnung an Kassenkommunikationsprogramm KAKOM,<br />
Deutscher Wetterdienst)<br />
Die statistische Analyse ergab keinen Zusammenhang der Absatzmengen der<br />
Backwaren der Bäckerei Förster und den Niederschlagswerten in den<br />
Untersuchungsstandorten.<br />
Ausschließlich in der Warengruppe fetthaltige Backwaren wurde ein deutlicher<br />
Zusammenhang der Absatzmengen der Backwaren der Bäckerei Förster mit den<br />
Temperaturwerten ermittelt. Dieser Zusammenhang wurde erst nach Entfernung der<br />
systematischen Fehler offensichtlich. Aufgrund dessen wurde beispielhaft eine<br />
Anwendungsmöglichkeit der Nutzung der Wetterprognose in der<br />
Produktionsprogrammplanung aufgezeigt. Es wurden anhand der<br />
Regressionsgerade im Streudiagramm des Untersuchungsstandortes Glauchau<br />
Mindestabsatzmengen bei bestimmten Temperaturwerten errechnet. So könnte<br />
bspw. die Wetterprognose in der Produktionsplanung Anwendung finden. Allerdings<br />
ist hierbei kritisch zu betrachten, dass die Mindestabsatzmengen für einen<br />
kompletten Untersuchungsstandort ermittelt werden. Es ist wichtig, dass das<br />
Ergebnis auf die einzelnen Filialen aufgeteilt wird. Dies könnte bspw. prozentual<br />
Seite 53
Marktforschung<br />
geschehen. Die Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der fetthaltigen<br />
Backwaren und der Temperaturwerte zeigen, dass bei warmen Temperaturen<br />
weniger Waren verkauft werden, als bei kühlen Temperaturen. Da der<br />
Korrelationskoeffizient zwischen r = -0,49 und r = -0,59 liegt, ist zwar ein deutlicher<br />
Zusammenhang ermittelt worden, dennoch sind andere Faktoren vorhanden, welche<br />
den Absatz der fettigen Backwaren maßgeblich beeinflussen. Diesbezüglich ist es<br />
kritisch zu betrachten, ob die Konsumenten auf die fetthaltigen Backwaren<br />
verzichten, da die Temperaturwerte ansteigen. Es könnte bspw. die Möglichkeit<br />
bestehen, dass vermehrt Kuchen (feuchte Backwaren) verzehrt wird, aufgrund von<br />
terminlich festgelegten Feierlichkeiten. Diese könnten bspw. Hochzeiten oder<br />
Einschulungen sein, welche vermehrt in den warmen Monaten stattfinden.<br />
Diesbezüglich könnten die feuchten Backwaren den fettigen Backwaren bevorzugt<br />
werden, aber nicht aufgrund eines unbewussten Bedürfnisses, sondern weil bei<br />
Feierlichkeiten hauptsächlich bspw. Kuchen und keine Pfannkuchen oder Spritzringe<br />
verzehrt werden. Verdeutlicht wird dies anhand der Korrelationskoeffizienten der<br />
feuchten Backwaren. Diese sagen aus, dass bei steigenden Temperaturen der<br />
Absatz dieser ebenfalls steigt. Die Korrelationskoeffizienten liegen zwischen r = 0,26<br />
und r = 0,31. Das heißt, dass weitere Faktoren den Absatz der feuchten Backwaren<br />
stärker beeinflussen als die Temperaturwerte. Dies verdeutlicht wiederum oben<br />
genanntes Beispiel.<br />
Alle anderen Eigenschaften ergaben einen minimalen bis keinen Zusammenhang der<br />
Absatzmengen der Backwaren der Bäckerei Förster mit den Temperaturwerten.<br />
Zusammenfassend wird nicht empfohlen, die Wetterprognose in die<br />
Produktionsplanung einzubeziehen. Es wurde in der gesamten statistischen<br />
Auswertung weder ein starker Zusammenhang der Absatzmengen der Backwaren<br />
der Bäckerei Förster mit den Temperaturwerten noch mit den Niederschlagswerten<br />
ermittelt. Dies wird verdeutlicht, in dem kein Korrelationskoeffizient über r = 0,70 oder<br />
r -0,70 errechnet wurde. Aus diesem Grund existieren andere Einflussfaktoren,<br />
welche den Absatz der Backwaren der Bäckerei Förster signifikant beeinflussen, wie<br />
bspw. der Standort, terminlich festgelegte Feierlichkeiten usw. Des Weiteren ist zu<br />
beachten, dass das Ergebnis der statistischen Auswertung beeinflusst sein könnte, in<br />
dem bspw. verschiedene Backwaren nicht bis Ladenschluss in der Verkaufsstelle<br />
vorhanden sind, aber noch gekauft worden wären. Es ist diesbezüglich mit Hilfe der<br />
Einbeziehung der Wetterprognose in die Produktionsprogrammplanung ein<br />
Retourenrückgang der Backwaren der Bäckerei Förster nicht zu erwarten. Die Firma<br />
meteolytix GmbH erzielt vermutlich einen Rückgang der Retouren von bis zu 20 %<br />
ohne Umsatzeinbußen, da sie weitere Faktoren mit in die<br />
Produktionsprogrammplanung einbezieht. Die Produktionsprogrammplanung sollte<br />
Seite 54
Marktforschung<br />
als Gesamtheit betrachtet werden. Es wird diesbezüglich empfohlen, die<br />
herkömmliche Planungsweise der Produktionsplanung beizubehalten. Die<br />
finanziellen Mittel für das geplante System könnten für andere Faktoren bspw. für<br />
Kundenbindung verwendet werden, um keine Marktanteile zu verlieren. Dies könnte<br />
bspw. mittels Mitarbeiterschulungen und gezielte Kundenbetreuung realisiert werden.<br />
Seite 55
Resümee<br />
5 Resümee<br />
Aufgrund der Niedrigpreispolitik der Discounter befindet sich die Bäckerei Förster in<br />
ständiger Preiskonkurrenz mit ihren Wettbewerbern. Aus diesem Grund ist es für die<br />
Bäckerei Förster bedeutsam, sich mit niedrigen Preisen am Backwarenmarkt zu<br />
etablieren. Die Einbeziehung der Kundenbedürfnisse in die<br />
Produktionsprogrammplanung stellt im Backgewerbe einen großen Stellenwert dar.<br />
Auf Grundlage der Aussage der Firma meteolytix GmbH, die Absatzmenge ist vom<br />
Wetter abhängig, wurde in der Bachelorthesis dies anhand der Absatzmengen der<br />
Backwaren der Bäckerei Förster analytisch betrachtet und statistisch ausgewertet.<br />
Praktisch fand dies Umsetzung, in dem den Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Eigenschaften (leicht bekömmlich, fetthaltig, sahnig/cremig, trocken, feucht)<br />
zugeordnet und anhand dessen Gruppen gebildet wurden. Des Weiteren sind nach<br />
Durchführung der Datenanalyse die Korrelationskoeffizienten der Absatzmengen der<br />
Backwaren der Bäckerei Förster und den Lufttemperaturwerten/Niederschlagswerten<br />
berechnet worden. Grafisch sind die Absatzmengen und die<br />
Lufttemperaturwerte/Niederschlagswerte in einem Streudiagramm dargestellt. Auf<br />
Grundlage vorhandener Daten besteht nur ein schwacher Zusammenhang zwischen<br />
den Absatzmengen der Backwaren der Bäckerei Förster und den Temperaturwerten.<br />
Ausschließlich in der Warengruppe fetthaltige Backwaren wurde ein deutlicher<br />
Zusammenhang der Absatzmengen der Backwaren der Bäckerei Förster mit den<br />
Temperaturwerten ermittelt. Erst nach Entfernung der systematischen Fehler wurde<br />
der deutliche Zusammenhang offensichtlich. Aufgrund dessen wurde beispielhaft<br />
eine Anwendungsmöglichkeit der Nutzung der Wetterprognose in der<br />
Produktionsprogrammplanung aufgezeigt. Die Korrelationskoeffizienten der<br />
Absatzmengen der fetthaltigen Backwaren und der Temperaturwerte zeigen, dass<br />
bei warmen Temperaturen die Konsumenten weniger Waren kaufen, als bei kühlen<br />
Temperaturen. Da der Korrelationskoeffizient zwischen r = -0,49 und r = -0,59 liegt,<br />
ist zwar ein deutlicher Zusammenhang ermittelt worden, dennoch sind andere<br />
Faktoren vorhanden, welche den Absatz der fettigen Backwaren maßgeblich<br />
beeinflussen. Aus diesem Grund ist es kritisch zu betrachten, ob die Konsumenten<br />
auf die fetthaltigen Backwaren verzichten, da die Temperaturwerte ansteigen. Es<br />
könnte bspw. die Möglichkeit bestehen, dass vermehrt Kuchen (feuchte Backwaren)<br />
verzehrt wird, aufgrund von terminlich festgelegten Feierlichkeiten (Hochzeiten,<br />
Einschulungen usw.), welche hauptsächlich in den warmen Monaten stattfinden. Das<br />
heißt bspw., dass die feuchten Backwaren nicht aufgrund eines unbewussten<br />
Bedürfnisses denen der fettigen Backwaren bevorzug werden, sondern weil bei<br />
Feierlichkeiten überwiegend bspw. Kuchen (feuchte Backwaren) und keine<br />
Pfannkuchen oder Spritzringe (fettige Backwaren) verzehrt werden. Dies<br />
Seite 56
Resümee<br />
verdeutlichen die Korrelationskoeffizienten der feuchten Backwaren (Bei steigenden<br />
Temperaturen steigt der Absatz.). Die Korrelationskoeffizienten liegen zwischen<br />
r = 0,26 und r = 0,31. Aufgrund dessen beeinflussen weitere Faktoren den Absatz<br />
der feuchten Backwaren stärker als die Temperaturwerte.<br />
Die statistische Analyse ergab keinen Zusammenhang der Absatzmengen der<br />
Backwaren der Bäckerei Förster und den Niederschlagswerten in den<br />
Untersuchungsstandorten.<br />
Zusammenfassend wird eine Berücksichtigung der Wetterprognose in der<br />
Produktionsplanung nicht empfohlen. Es wurde in der gesamten statistischen<br />
Auswertung weder ein starker Zusammenhang der Absatzmengen der Backwaren<br />
der Bäckerei Förster mit den Temperaturwerten noch mit den Niederschlagswerten<br />
ermittelt. Dies wird verdeutlicht, in dem kein Korrelationskoeffizient über r = 0,70 oder<br />
r -0,70 errechnet wurde. Diesbezüglich sind andere Einflussfaktoren vorhanden,<br />
welche den Absatz der Backwaren der Bäckerei Förster signifikant beeinflussen, wie<br />
bspw. der Standort, terminlich festgelegte Feierlichkeiten usw. Des Weiteren könnte<br />
auch die Tatsache, dass bspw. verschiedene Backwaren nicht bis Ladenschluss in<br />
der Verkaufsstelle vorhanden sind, aber noch gekauft worden wären, das Ergebnis<br />
der statistischen Auswertung stark beeinflussen. Werden auf Grundlage der<br />
vorhandenen Daten Absatzmindestmengen ermittelt, so ist nicht gewährleistet, ob<br />
auch die ermittelte Absatzmenge tatsächlich verkauft wird. Aus diesem Grund ist<br />
unter Einbeziehung der Wetterprognose in die Produktionsprogrammplanung ein<br />
Retourenrückgang der Backwaren der Bäckerei Förster nicht zu erwarten. Die Firma<br />
meteolytix GmbH erzielt vermutlich einen Rückgang der Retouren von bis zu 20 %<br />
ohne Umsatzeinbußen, da sie weitere Faktoren mit in die<br />
Produktionsprogrammplanung einbezieht. Die Produktionsprogrammplanung sollte<br />
als Gesamtheit betrachtet werden. Es wird diesbezüglich empfohlen, die<br />
herkömmliche Planungsweise der Produktionsplanung beizubehalten. Die<br />
finanziellen Mittel für das geplante System könnten für andere Faktoren verwendet<br />
werden, um keine Marktanteile zu verlieren.<br />
Seite 57
Literaturverzeichnis<br />
Literaturverzeichnis<br />
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ZENTRALVERBAND DES DEUTSCHEN BÄCKERHANDWERKS E.V.:<br />
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Seite 62
Anhangverzeichnis<br />
Anhangverzeichnis<br />
Anhang 1 Aufbauorganisation der Bäckerei Förster, Stand 31.12.2012<br />
Anhang 2<br />
Anhang 3<br />
Bestellformular der Bäckerei Förster, Version 34a<br />
Bestellformular der Bäckerei Förster, Version 34b<br />
Anhang 4 Schriftverkehr Firma meteolytix GmbH vom 29.05.2013<br />
Anhang 5<br />
Einteilung der Backwaren in Produkteigenschaften<br />
Anhang 6 Schriftverkehr Deutscher Wetterdienst vom 26.07.2013<br />
Anhang 7<br />
Anhang 8<br />
Anhang 9<br />
Anhang 10<br />
Anhang 11<br />
Anhang 12<br />
Anhang 13<br />
Temperatur – Waldenburg – leicht bekömmliche Backwaren der<br />
Bäckerei Förster<br />
Temperatur – Meerane – leicht bekömmliche Backwaren der<br />
Bäckerei Förster<br />
Temperatur – Waldenburg – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Temperatur – Meerane – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Temperatur – Waldenburg – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
(ohne Ausreißer)<br />
Temperatur – Meerane – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
(ohne Ausreißer)<br />
Temperatur – Meerane – sahnig/cremige Backwaren der<br />
Bäckerei Förster<br />
Anhang 14<br />
Anhang 15<br />
Anhang 16<br />
Anhang 17<br />
Anhang 18<br />
Anhang 19<br />
Anhang 20<br />
Temperatur – Waldenburg – trockene Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Temperatur – Meerane – trockene Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Temperatur – Waldenburg – feuchte Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Temperatur – Meerane – feuchte Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Niederschlag – Waldenburg – leicht bekömmliche Backwaren der<br />
Bäckerei Förster<br />
Niederschlag – Meerane – leicht bekömmliche Backwaren der<br />
Bäckerei Förster<br />
Niederschlag – Waldenburg – fetthaltige Backwaren der<br />
Bäckerei Förster<br />
Anhang 21<br />
Niederschlag – Meerane – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Seite 63
Anhangverzeichnis<br />
Anhang 22<br />
Niederschlag – Waldenburg – sahnig/cremige Backwaren der<br />
Bäckerei Förster<br />
Anhang 23<br />
Niederschlag – Meerane – sahnig/cremige Backwaren der<br />
Bäckerei Förster<br />
Anhang 24<br />
Anhang 25<br />
Anhang 26<br />
Anhang 27<br />
Niederschlag – Waldenburg – trockene Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Niederschlag – Meerane – trockene Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Niederschlag – Waldenburg – feuchte Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Niederschlag – Meerane – feuchte Backwaren der Bäckerei Förster<br />
Seite 64
Anhang 1<br />
Aufbauorganisation der Bäckerei Förster, Stand 31.12.2012<br />
eigene Darstellung in Anlehnung an nicht schriftlich fixierte Abläufe der Bäckerei Förster.<br />
Diese sind in der Darstellung korrekt und abgesprochen. Bei Bedarf ist jederzeit bei der Bäckerei<br />
Förster, Herrn Rico Weiß, eine Nachfrage möglich.
Anhang 2<br />
Bestellformular der Bäckerei Förster, Version 34a<br />
Bestellung Bäckerei Förster<br />
Ver. 34a<br />
Filiale:<br />
Datum:<br />
Art.Nr Brote Anzahl RT Laden Art.Nr Brötchen Anzahl RT Weitere Bestellungen:<br />
15 1,0 kg Mischbrot / 1 Brötchen (1.Lief.) Partygebäcke, Imbisswaren<br />
doppelt gebacken Brötchen (2.Lief.) und TK-Ware<br />
16 1,5kg Mischbrot 9 Tafelbrötchen (keine Kuchen und Kondiware)<br />
doppelt gebacken 3 Schwedenbrötchen<br />
1462 Förster-Landbrot 653 Fit-Berry-Brötchen<br />
20 Malfabrot 195 Roggenbrötchen<br />
17 Weißbrot 197 Kürbiskernbrötchen<br />
271 Kastenweißbrot 4 Sesambrötchen<br />
617 Französisches WB (Sa.) 6 Mohnbrötchen<br />
29 Baguettebrot 2 Käsebrötchen<br />
182 Körnerbaguette 1655 König-Ludwig-Brötchen<br />
180 Zwiebelbaguette (Fr./Sa.) 7 Kuchenbrötchen<br />
488 Roggenbaguette (Fr./Sa.) 199 Baguettebrötchen<br />
1624 Kräuterbaguette (Fr./Sa.) 1088 Ciabatta<br />
21 Zwiebelbrot 1121 Elsässer (Sa.)<br />
25 Rosinenbrot 1285 Frühlingsbrötchen<br />
227 Kartoffelkruste 1292 Schusterjungen (Fr./Sa.)<br />
26 Malzkornbrot 1343 Käsestangen<br />
456 Königskruste 1255 Croissant<br />
615 Frühlingsbrot 1488 Tiger-Zwiebelbrötchen<br />
23 Sonnenblumenbrot 1817 Vollkornbrötchen<br />
19 Vollkornbrot<br />
253 Kürbiskernbrot<br />
1659 Muldentaler-Brot<br />
260 Treberbrot (nicht Do.)<br />
bleibt<br />
im<br />
652 Fit-Berry-Brot Teiglinge:<br />
1252 Rusti-Kuss-Brot Brötchen<br />
1331 Sauerkrautbrot (Do.) Roggen<br />
1475 Dinkelbrot Kürbis<br />
1428 Dinkelberger VK (Di.) Frühling<br />
1807 Gerstenbrot (Do.) Großer Aufläufer<br />
1766 Abendbrot (Fr.) Kleiner Aufläufer<br />
Zusätzlich erhaltene Ware:<br />
Woher? Wann? durch wen?<br />
Was?<br />
Abgegebene Ware:<br />
Wohin? Wann? durch wen? Was?<br />
Bäckerei Förster
Anhang 3<br />
Bestellformular der Bäckerei Förster, Version 34b<br />
Bestellung Bäckerei Förster<br />
Ver. 34b<br />
Filiale:<br />
Datum:<br />
Art.Nr Gebäcke Anzahl RT Laden Art.Nr Konditorei Anzahl RT Kuchen<br />
Anzahl<br />
46 Pfannkuchen 177 Ananas-Fruchtschnitte Bleche 1. Lieferung<br />
386 Spritzring 116 Erdbeer-Fruchtschnitte Bleche 2. Lieferung<br />
305 Quarkbällchen 117 Himbeer-Fruchtschnitte Bleche Bauernkuchen<br />
541 Pfannkuchenbrezeln 114 Mandarinen-Fruchts.<br />
41 Gefüllte Hörnchen 278 Pfirsich-Kiwi-Schnitte<br />
Kuchen bleibt im Laden<br />
43 Mohnschnecken ... -Biskuitrolle Kuchen<br />
39 Nußschnecken ... -Fruchttorte Bauernkuchen<br />
45 Quarkteller ... -Fruchttorte<br />
1423 Apfel-Zimt-Schnecke 112 Erdbeer-Fruchttorte<br />
Kuchenretoure<br />
214 Streuselschnecke hell ... -Sahnetorte Kuchen<br />
214 Streuselschnecke dunkel ... -Sahnetorte Bauernkuchen<br />
105 Quark-Sahnetorte<br />
203 Blätterteig Marmelade 118 Erdbeer-Sahnetorte<br />
1809 Plunder gefüllt 104 Schwarzwälder Kirsch<br />
1810 Plunderkamm Apfel 275 Eierlikörtorte Weitere Bestellungen:<br />
285 Plunder mit Früchten (Saision) ... -Joghurttorte Kuchenteller / Konditorei<br />
... -Joghurttorte<br />
50 Prasselkuchen 1693 Grand Marnier Torte<br />
51 Schweinsohren 103 Buttercremtorte<br />
53 Ochsenauge ...<br />
54 Nugatring 113 Nougattorte<br />
306 Punschhäufchen 289 Baumkuchentorte<br />
55 Spritzgebäck Marmelade 123 Buttereiche<br />
1166 Spritzgebäck Nougat 1180 Krokanteiche<br />
284 Sandtaler<br />
47 Amerikaner 1615 Altdeutsche QT<br />
188 Baiser<br />
452 Rumkugeln 1250 Erdbeer-Jogh.-Schnitte<br />
399 Mandelhörnchen 1560 Mand.-Jogh.-Schnitte<br />
257 Bisquitecke 1695 Grand Marnier Schnitte<br />
1280 Nussschnitte ... -Sahneschnitte<br />
1299 Muffin ... -Sahneschnitte<br />
82 Aschkuchen 1221 Holl. Kirsch-Schnitte<br />
86 Schoko-Aschkuchen 307 Sahnerolle<br />
542 Marmor-Aschkuchen 213 Eclair<br />
1355 Eierlikör-Aschkuchen 120 Windbeutel<br />
1668 Kuchenbrötchenzopf 501 Windbeutel-Kirsch<br />
1730 Kuchenbrötchenmohnzopf<br />
bleibt<br />
im<br />
Zusätzlich erhaltene Ware:<br />
Woher? Wann? durch wen? Was?<br />
Abgegebene Ware:<br />
Wohin? Wann? durch wen? Was?<br />
Vermerke / nicht erhaltene Ware / sonstiges:<br />
Bäckerei Förster
Anhang 4<br />
Guten Tag Herr <strong>Runst</strong>,<br />
vielen Dank für Ihr Interesse an unserem System!<br />
Hinsichtlich der statistischen Methoden werden Sie sicherlich Verständnis haben, dass diese unser<br />
Betriebsgeheimnis sind. Zum Erfolg unseres Systems vielleicht so viel: Bei einer Evaluierung unseres<br />
Bestellsystems konnten die Retouren um knapp 20% eingespart werden, ohne dass der Umsatz<br />
zurückgegangen ist.<br />
Mit besten Grüßen<br />
Björn Christensen<br />
--<br />
meteolytix GmbH<br />
Dr. Björn Christensen<br />
Schauenburgerstraße 116<br />
24118 Kiel<br />
Tel. 0431/5606390<br />
Fax. 0431/5606394<br />
Mail: b.christensen@meteolytix.de<br />
www.meteolytix.de<br />
___________________________________________________<br />
Geschäftsführung: Dr. Björn Christensen, Dr. Meeno Schrader Sitz der Gesellschaft:<br />
Schauenburgerstraße 116, 24118 Kiel<br />
Registergericht: Kiel, Handelsregister: HRB 10677 KI<br />
Seite I
Anhang 4<br />
Von: <strong>Fabia</strong> <strong>Runst</strong> [mailto:fabiarunst@ba-glauchau.de]<br />
Gesendet: Mittwoch, 29. Mai 2013 11:04<br />
An: Dr. Björn Christensen<br />
Betreff: Meteolytix - Kontaktformular<br />
Folgende Daten wurden per Kontaktformular (meteolytix.de) gesendet:<br />
Name:<br />
E-Mail:<br />
<strong>Fabia</strong> <strong>Runst</strong><br />
fabiarunst@ba-glauchau.de<br />
Nachricht:<br />
Sehr geehrte Damen und Herren,<br />
ich studiere Mittelständische Wirtschaft an der BA in Glauchau. Mein Praxispartner ist eine Bäckerei<br />
mit 33 Filialen. In meiner Bachelorthesis schreibe ich darüber, inwieweit das Wetter die<br />
Kundenbedürfnisse auf dem Backwarenmarkt beeinflusst. Falls dies einen starken Zusammenhang<br />
aufweist, entscheidet mein Praxispartner, ob ein solches System eingeführt werden soll oder nicht.<br />
Ich habe festgestellt, dass Sie, die meteolytix, die Ersten auf dem deutschen Markt sind, die eine<br />
solche Analyse durchgeführt haben. Können Sie mir in Bezug auf meiner Bachelorthesis eventuell<br />
Informationsmaterial zukommen lassen? Ich würde gern auch über Sie schreiben, da Sie die Ersten<br />
waren. Dafür bitte ich ebenfalls um Mitteilung, welche statistischen Methoden Sie für die<br />
Berechnung genutzt haben. Ich bedanke mich vielmals für Ihre Bemühungen.<br />
Mit freundlichen Grüßen<br />
<strong>Fabia</strong> <strong>Runst</strong><br />
Seite II
Anhang 5<br />
Einteilung der Backwaren in Produkteigenschaften<br />
leicht bekömmlich fetthaltig sahnig/cremig feucht<br />
1,0 kg Mischbrot Speckfettkuchen Quark-Sahnetorte Rosinenbrot<br />
1,5kg Mischbrot Sonnenblumenbrot Erdbeer-Sahnetorte Sauerkrautbrot<br />
Förster-Landbrot Kornbrot (Do.) Schwarzwälder Kirsch Kuchenbrötchen<br />
Malfabrot Käsebrötchen Eierlikörtorte Plunder mit Früchten<br />
Weißbrot Ciabatta Sahnerolle Ananas-Fruchtschnitte<br />
Kastenweißbrot Käsestangen Nougattorte Erdbeer-Fruchtschnitte<br />
Französisches WB<br />
(Sa.) Croissant Erdbeer-Jogh.-Schnitte Himbeer-Fruchtschnitte<br />
Baguettebrot Mohncremeschnitte Mand.-Jogh.-Schnitte Mandarinen-Fruchts.<br />
Körnerbaguette Pfannkuchen Eclair Pfirsich-Kiwi-Schnitte<br />
Zwiebelbaguette<br />
(Fr./Sa.) Spritzring Windbeutel Erdbeer-Fruchttorte<br />
Roggenbaguette<br />
(Fr./Sa.) Quarkbällchen Windbeutel-Kirsch Altdeutsche QT<br />
Kräuterbaguette<br />
Apfelkuchen<br />
(Fr./Sa.) Pfannkuchenbrezeln Holl. Kirsch-Schnitte<br />
Kartoffelkruste Gefüllte Hörnchen Apfelkuchen/Decke<br />
Malzkornbrot Mohnschnecken Aprikosenkuchen<br />
Königskruste Nußschnecken Birne-Helene Eierlikör<br />
Frühlingsbrot Quarkteller trocken Bienenstich<br />
Vollkornbrot Apfel-Zimt-Schnecke Streuselschnecke hell Donauwelle<br />
Kürbiskernbrot Blätterteig Marmelade Streuselschnecke dunkel Eierschecke<br />
Muldentaler-Brot Plunder gefüllt Prasselkuchen Fruchtschecke<br />
Treberbrot (nicht Do.) Plunderkamm Apfel Ochsenauge Fruchtkuchen v. Sorten<br />
Fit-Berry-Brot Schweinsohren Sandtaler Heidelbeerkuchen<br />
Rusti-Kuss-Brot Nugatring Baiser Johannisbeerkuchen<br />
Dinkelbrot Punschhäufchen Mandelhörnchen Kirmeskuchen<br />
Spritzgebäck<br />
Kirschkuchen<br />
Dinkelberger VK (Di.) Marmelade<br />
Bisquitecke<br />
Gerstenbrot (Do.) Spritzgebäck Nougat Nussschnitte Kokoskuchen<br />
Haferbrot (Fr.) Amerikaner Muffin Kokoskuchen/Quark<br />
Maisbrot (Di.) Rumkugeln Aschkuchen Linzer Schnitte<br />
Brötchen (1.Lief.) Buttercremtorte Schoko-Aschkuchen Mailänder-Kuchen<br />
Tiger-Zwiebelbrötchen Baumkuchentorte Marmor-Aschkuchen Mandarinen/Quark<br />
Tafelbrötchen Buttereiche Eierlikör-Aschkuchen Mandel-Apfel-Kuchen<br />
Schwedenbrötchen Krokanteiche Kuchenbrötchenzopf Mohnschecke<br />
Kuchenbrötchenmohnzop Othello-Kuchen<br />
Fit-Berry-Brötchen Grand Marnier Torte f<br />
Grand Marnier Mohnkuchen<br />
Pflaumenkuchen<br />
Roggenbrötchen Schnitte<br />
Kürbiskernbrötchen Schokoladenguss Pinacolada Kuchen<br />
Sesambrötchen Str. dunkel/trocken Punschschnitte<br />
Mohnbrötchen Streusel hell/trocken Quarkschokokuchen<br />
König-Ludwig-Brötchen Walnusskuchen Rhabarberkuchen<br />
Baguettebrötchen<br />
Schmandkuchen<br />
Elsässer (Sa.)<br />
Stachelbeerkuchen<br />
Frühlingsbrötchen<br />
Streusel dunkel/gefüllt<br />
Schusterjungen<br />
Streusel hell/gefüllt<br />
(Fr./Sa.)<br />
Vollkornbrötchen<br />
Zupfkuchen<br />
Zwiebelbrot<br />
Zucker/Bauernkuchen<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung an Bäckerei Förster, Bestellformulare Version 34a und 34b
Anhang 6<br />
Hallo Frau <strong>Runst</strong>,<br />
-99 ist kein Wert vorhanden (entweder Gerät kaputt- Ausfall oder er misst gar nicht)<br />
-----Ursprüngliche Nachricht-----<br />
Von: MW2010_2: <strong>Runst</strong>, <strong>Fabia</strong> [mailto:fabiarunst@ba-glauchau.de]<br />
Gesendet: Freitag, 26. Juli 2013 11:02<br />
An: Junge Kristin<br />
Betreff: AW: Datenabgabe117/13;DeutscherWetterdienst<br />
Sehr geehrte Frau Junge,<br />
vielen Dank für Ihre Rückmeldung. Eine Frage habe ich noch zu den Werten. Was bedeutet der Wert -<br />
99,99 bei Niederschlagsmengen? Ist das eine Fehleranzeige oder wurden da keine Werte<br />
verzeichnet?<br />
Mit freundlichen Grüßen<br />
<strong>Fabia</strong> <strong>Runst</strong>
Anhang 7<br />
Temperatur – Waldenburg – leicht bekömmliche Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogrammss KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 8<br />
Temperatur – Meerane – leicht bekömmliche Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogrammss KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 9<br />
Temperatur – Waldenburg – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 10<br />
Temperatur – Meerane – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 11<br />
Temperatur – Waldenburg – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster (ohne Ausreißer)<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 12<br />
Temperatur – Meerane – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster (ohne Ausreißer)<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 13<br />
Temperatur – Meerane – sahnig-cremige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 14<br />
Temperatur – Waldenburg – trockene Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 15<br />
Temperatur – Meerane – trockene Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 16<br />
Temperatur – Waldenburg – feuchte Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 17<br />
Temperatur – Meerane – feuchte Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 18<br />
Niederschlag – Waldenburg – leicht bekömmliche Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 19<br />
Niederschlag – Meerane – leicht bekömmliche Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 20<br />
Niederschlag – Waldenburg – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 21<br />
Niederschlag – Meerane – fetthaltige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 22<br />
Niederschlag – Waldenburg – sahnig-cremige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 23<br />
Niederschlag – Meerane – sahnig-cremige Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 24<br />
Niederschlag – Waldenburg - trockene Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 25<br />
Niederschlag – Meerane – trockene Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 26<br />
Niederschlag – Waldenburg – feuchte Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Anhang 27<br />
Niederschlag – Meerane – feuchte Backwaren der Bäckerei Förster<br />
eigene Darstellung, in Anlehnung des Kassenkommunikationsprogramms KAKOM, Deutscher Wetterdienst
Ehrenwörtliche Erklärung<br />
Ehrenwörtliche Erklärung<br />
„Ich erkläre hiermit ehrenwörtlich“,<br />
1. dass ich meine Bachelorthesis mit dem Thema<br />
Anwendungsmöglichkeiten der Wetterprognose für die Produktionsplanung – am<br />
Beispiel der Bäckerei Förster<br />
ohne fremde Hilfe angefertigt habe,<br />
2. dass ich die Übernahme wörtlicher Zitate aus der Literatur sowie die Verwendung<br />
der Gedanken anderer Autoren an den entsprechenden Stellen innerhalb der<br />
Arbeit gekennzeichnet habe und<br />
3. dass ich meine Projektarbeit bei keiner anderen Prüfung vorgelegt habe.<br />
Ich bin mir bewusst, dass eine falsche Erklärung rechtliche Folgen haben wird.<br />
Glauchau, 19.08.2013<br />
________________________<br />
<strong>Fabia</strong> <strong>Runst</strong><br />
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Thesen<br />
Thesen<br />
1 Es ist für die Bäckerei Förster bedeutsam, sich mit niedrigen Preisen am<br />
Backwarenmarkt zu etablieren.<br />
2 Auf Grundlage der Daten ist zu vermuten, dass kein bis ein schwacher<br />
Zusammenhang zwischen den Absatzmengen der Backwaren der Bäckerei<br />
Förster und den Temperaturwerten in den Untersuchungsstandorten im<br />
Untersuchungszeitraum besteht.<br />
3 Die Daten zeigen keinen Zusammenhang zwischen den Absatzmengen<br />
der leicht bekömmlichen Backwaren der Bäckerei Förster und den<br />
Temperaturwerten in den Untersuchungsstandorten im<br />
Untersuchungszeitraum.<br />
4 Nach Entfernung des systematischen Fehlers ist auf Grundlage der Daten<br />
ein deutlicher Zusammenhang von fettigen Backwaren der Bäckerei<br />
Förster und den Temperaturwerten in den Untersuchungsstandorten im<br />
Untersuchungszeitraum zu erwarten.<br />
5 Bei der Annahme y=-17,743x+1352 für fettige Backwaren der Bäckerei<br />
Förster in Glauchau wird bei einer Grundmenge von 1352 ein Absatz in<br />
Höhe von 1175 bei 10°C erwartet.<br />
6 Eine Anwendungsmöglichkeit der Einbeziehung der Wetterprognose in die<br />
Produktionsplanung ist die Errechnung von Mindestabsatzmengen.<br />
7 Auf Grundlage der Daten besteht kein direkter Zusammenhang zwischen<br />
den Absatzmengen der Backwaren der Bäckerei Förster und den<br />
Niederschlagsmengen in den Untersuchungsstandorten im<br />
Untersuchungszeitraum.<br />
8 Auf Grundlage der Daten wurden keine Korrelationskoeffizienten über<br />
r =0,70 oder r = -0,70 in den Untersuchungsstandorten im<br />
Untersuchungszeitraum errechnet.<br />
9 Ein Retourenrückgang der Backwaren der Bäckerei Förster aufgrund der<br />
Einbeziehung der Wetterprognose in die Produktionsprogrammplanung<br />
kann nicht gewährleistet werden.<br />
10 Das Ergebnis der statistischen Auswertungen zeigt, dass die<br />
Wetterprognose nicht in die Produktionsprogrammplanung der Bäckerei<br />
Förster einbezogen werden sollte.<br />
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