Seitdem Peter Drucker im Jahre 1962 die physische Distribution als ''The Economy's Dark Continent" bezeichnet hat, ist eine nahezu un???berschaubare Anzahl von'Ver???ffentlichungen erschienen, die sich mit Problemstellungen besch???ftigen, die im Kern oder am Rande der Marketing-Logistik zuzurechnen sind. Die betriebliche Warenverteilung hat sich parallel zur Verbreitung der quantitativen Methoden in der Betriebswirtschaftslehre zu einem der klassischen Anwendungsgebiete der quantitativen modellgest???tzten Entschei- dungs ...
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Seitdem Peter Drucker im Jahre 1962 die physische Distribution als ''The Economy's Dark Continent" bezeichnet hat, ist eine nahezu un???berschaubare Anzahl von'Ver???ffentlichungen erschienen, die sich mit Problemstellungen besch???ftigen, die im Kern oder am Rande der Marketing-Logistik zuzurechnen sind. Die betriebliche Warenverteilung hat sich parallel zur Verbreitung der quantitativen Methoden in der Betriebswirtschaftslehre zu einem der klassischen Anwendungsgebiete der quantitativen modellgest???tzten Entschei- dungs-Vorbereitung entwickelt. Vorliegende Gesamtdarstellungen zur physischen Distribution dagegen lassen i.d.R. die quantitativen Aspekte der auftretenden Fragestellungen wei tge- hend unbeachtet. Sofern auf quant i tati ve Verfahren Bezug genommen wird, werden sie lediglich in ihren Grundz???gen dargestellt. Der mit betriebswirt- schaftlichen Fragen der Gestaltung von Struktur und Prozessen der physi- schen Distribution konfrontierte Student (und/oder Praktiker) ist daher h???ufig gezwungen, zur Behandlung konkreter Entscheidungsprobleme auf vor- wiegend modell-orientierte Literatur aus dem Operations Research zur???ckzu- greifen. Dar???berhinaus sind die auftretenden Probleme im Bereich der physischen Distribution h???ufig derartig komplex, da??? der Leser wegen des damit verbun- denen zeitlichen Aufwandes nicht in der Lage ist, konkrete Probleme mit Gr??????enordnungen, bei denen die bestehenden Zusammenh???nge zwischen den ein- zelnen Problemkomponenten erst deutlich werden, rechnerisch zu l???sen.
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