Simulation des amerikanischen Kraftfahrzeugmarkts

Problem:




Einer der weltweit führenden Fahrzeugproduzenten benötigte eine strategische Prognose über seine Leistungen auf dem US Markt in den nächsten fünf Jahren. Das Unternehmen wollte, unter Berücksichtigung seiner momentanen Kunden, Händler, Konkurrenten und dem genutzten Fahrzeugmarkt, die Dynamiken in der Nachfrage seiner Produkte (Fahrzeuge verschiedener Klassen) und die zu erwartenden Einnahmen abschätzen. Das Hauptziel war es zu ermitteln, wie viel Ware das Unternehmen benötigen würde, um in den folgenden Jahren zu produzieren. Sie beauftragten die Consultingabteilung der Firma AnyLogic damit, ein vollständiges Modell des US Markts zu erstellen.

Lösung:




Simulation of agent behaviour

Im AnyLogic Modell wurde das ganze Land in mehrere Regionen aufgeteilt, welche dann wiederum in Bezirke unterteilt wurden. Alle geographischen Gebiete wurden als unabhängig voneinander betrachtet. Die Bezirke umfassten die Menschen, die in diesem Gebiet leben, die Fahrzeuge, die einige dieser Menschen besitzen und die Verkäufer, die verschiedene Marken verkaufen.

Die Eigenschaften der Fahrzeuge schlossen die Marke (insgesamt neun bekannte Marken wurden betrachtet), die Klassifizierung, die Motorleistung, das Modell, den Preis und das Jahr ein. Die zum Verkauf stehenden Fahrzeuge konnten sowohl neu als auch gebraucht sein. Die Consultants der Firma AnyLogic nutzen die Daten nach geographischer Verteilung gebrauchter Fahrzeuge und deren durchschnittlichem Preis in jeder Region, somit variierten die Preise gebrauchter Fahrzeuge nach geographischer Lage, während die Preise neuer Fahrzeuge über das ganze Land festgesetzt waren. Es wurde angenommen, dass Händler nur Fahrzeuge einer Marke verkaufen. Jeder Händler agierte in einer Region und gewünschte Fahrzeuge waren immer zum Verkauf verfügbar.

Die Charakteristika der Kunden beinhalteten alle wesentlichen Parameter für eine gewissenhafte Vertriebsanalyse. Kunden wurden in Kategorien gegliedert, basierend auf Alter, Geschlecht und Ethnie. Eigenschaften wie Beschäftigungsstand und Einkommen wurden ebenfalls einbezogen. Die Kundenanzahl wurde dynamisch simuliert, das heißt Todesfälle und Geburten wurden, zusammen mit anderen Änderungen berücksichtigt. Durch den großen Maßstab des Modells simulierte 1 Agent 100 Menschen. Alle Eingabedaten zu den Kunden wurden aus der Realität entnommen, einschließlich der offiziellen US-Arbeitslosenprognose der nächsten fünf Jahre.

Eine weitere Kundeneigenschaft, die berücksichtigt wurde, ist deren Haltung hinsichtlich der Produkte. Das gesamte Modell basierte auf diesem Konzept. Ein voraussichtlicher Kundenwunsch, ein Produkt zu kaufen wurde beeinflusst von Werbung, Kontakt zu Produkteigentümern und Besuchen bei Händlern (siehe Bild).

Eine der Hauptaufgaben war es, die Daten in die Sprache der Agenten zu “übersetzen”. Dies bedurfte einer detaillierten Analyse der Fakten und Bestimmung der tatsächlichen Punkte, die Kundenentscheidungen, ihre Sensibilität gegenüber unterschiedlichen Faktoren und die Trägheit ihrer Entscheidung beeinflusste. Eine gründliche Validierung des Modells, die auf historischen Fakten und Statistiken gründete, war ebenso wichtig in diesem Projekt.

Ergebnis:




Der Kunde benutzte das durch das Consultigteam der Firma AnyLogic erstellte Modell, um seinen strategischen Plan für die nächsten fünf Jahre aufzustellen und richtete erfolgreich seine Marketingstrategie und Produktionspläne mit der Vorausberechnung aus.


Sehen Sie die Präsentation dieses Projektes durch Anatoly Zherebtsov, Chef der Consulting Abteilung der Firma AnyLogic, auf der AnyLogic Konferenz 2012 oder laden Sie sich die Präsentation hier herunter.


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