Die stochastische Bedarfsermittlung ist eine Methode zur Prognose des zukünftigen Bedarfs, die auf statistischen Modellen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen basiert. Sie wird häufig in der Produktions- und Lagerwirtschaft eingesetzt, um Unsicherheiten und Schwankungen im Bedarf besser zu managen. Vorteile: 1. **Genauigkeit**: Durch die Berücksichtigung von Wahrscheinlichkeiten und historischen Daten kann die stochastische Bedarfsermittlung genauere Prognosen liefern als deterministische Methoden. 2. **Flexibilität**: Sie kann auf verschiedene Szenarien und Unsicherheiten angepasst werden, was sie vielseitig einsetzbar macht. 3. **Risikomanagement**: Unternehmen können besser auf unvorhergesehene Schwankungen reagieren und somit das Risiko von Über- oder Unterbeständen minimieren. Nachteile: 1. **Komplexität**: Die Implementierung und Pflege stochastischer Modelle erfordert fortgeschrittene statistische Kenntnisse und kann komplex sein. 2. **Datenabhängigkeit**: Die Genauigkeit der Prognosen hängt stark von der Qualität und Verfügbarkeit historischer Daten ab. 3. **Kosten**: Die Entwicklung und Wartung solcher Systeme kann kostspielig sein, insbesondere für kleinere Unternehmen. Insgesamt ist die stochastische Bedarfsermittlung eine leistungsfähige Methode, die jedoch sorgfältige Planung und Ressourcen erfordert, um effektiv eingesetzt zu werden.