Einführung
Quantitative Techniken sind Methoden zur Analyse von numerischen Daten. Sie sind als wesentliche Komponenten bei der Bewertung von Geschäftsrisiken für bestimmte Entscheidungszwecke gedacht. Bei der quantitativen Analyse werden dem realen Szenario Annahmen zugrunde gelegt, um zu simulieren, was in der tatsächlichen Umgebung passieren könnte. Der Einsatz eines theoretischen Ansatzes kann erforderlich sein, weil nicht immer die Daten zur Verfügung stehen, die für eine wichtige Entscheidung erforderlich sind. Ein gutes Beispiel für einen solchen Fall ist die Situation, in der ein Automobilunternehmen die Anzahl der Fahrer ermitteln möchte, die ein bestimmtes Automodell in Australien zu einem bestimmten Zeitpunkt fahren. Es wäre nicht machbar, die Daten ohne die vollständige Mitarbeit jedes einzelnen Fahrers zu ermitteln, abgesehen von dem exorbitanten Aufwand an Ressourcen. Daher ist die Anwendung quantitativer Techniken erforderlich, um ein Bild der realen Geschäftswelt zu erstellen, allerdings ohne reale Daten.
Quantitative Techniken und Problemlösung
Wir können die lineare Programmierung als ein mathematisches Modell beschreiben, das bei der Entscheidungsfindung und Problemlösung eingesetzt werden kann, um eine bessere Entscheidung treffen zu können. Der Begriff “lineares Programm” bedeutet, dass es aus einer linearen Zielfunktion und einer Reihe von linearen Beschränkungen besteht. Die lineare Programmierung wird u. a. bei der Planung von Produktionsprozessen in großen und stark ausgelasteten Fertigungsbetrieben eingesetzt. Hier ein Beispiel für die lineare Programmierung. Der Produktionsleiter schätzt, dass für die Produktion von Säcken in den nächsten drei Monaten 730 Stunden Schneide- und Färbezeit, 700 Stunden Nähzeit, 808 Stunden Endbearbeitungszeit und 235 Stunden Inspektions- und Verpackungszeit zur Verfügung stehen werden. In einem solchen Fall besteht das Hauptproblem von Rex LTD darin, zu bestimmen, wie viele Standardhandtaschen in dem gegebenen Zeitraum hergestellt werden sollen, um den Gewinn zu maximieren.
Wenn A1 die Anzahl der von Rex LTD produzierten Standardtaschen ist, dann ist A2 die Anzahl der von Rex LTD produzierten Handtaschen. Mit Hilfe des folgenden mathematischen Modells versuchen wir, die Anordnung von A1 und A2 zu finden, die allen Grenzwerten entspricht und einen Wert für die Zielfunktion ergibt, der größer oder gleich dem Wert ist, der durch jede andere brauchbare Lösung gegeben ist.
Die Lösung impliziert, dass wir A1 und A2 minimieren, um einen maximalen Gewinn zu erzielen.
Die Wahrscheinlichkeit ist, einfach ausgedrückt, die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses. Wir konzentrieren uns besonders auf eine Wahrscheinlichkeitskennzahl, die erwartete Nachfrage, und versuchen herauszufinden, wie sie bei der Unternehmensführung helfen kann. Hier ein Beispiel. Das Unternehmen Y verkauft Elektromotoren des Typs B. In einer bestimmten Woche ist die Nachfrage nach dem Motor A des Unternehmens Y 0, 1 oder 4. Die unten beschriebene Verteilung ist wie folgt.
Wie hoch ist die erwartete Nachfrage von Unternehmen Y für eine Woche?
(0)(0.45)+ (1) (0.70) + (4) (0.075) = 1.00.