Marktsimulation zur strategischen Planung von Produktportfolios - dargestellt am Beispiel alternativer Antriebe in der Automobilindustrie ...
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Platzhalter für Bild, Bild auf Titelfolie hinter das Logo einsetzen Marktsimulation zur strategischen Planung von Produktportfolios – dargestellt am Beispiel alternativer Antriebe in der Automobilindustrie Karsten Kieckhäfer, 20.05.2011
Gliederung
1. Motivation: Relevanz der Portfolioplanung in der Automobilindustrie
2. Problemstellung: Marktanteilsabschätzung zur Portfolioplanung
3. Lösungsansatz: Modellierung und Validierung eines hybriden
Simulationsmodells
4. Würdigung und Ausblick
20. Mai 2011 | Kieckhäfer | Automobilmarktsimulation | Seite 1Das zukünftige Antriebsportfolio in der Automobilindustrie
Nachhaltige Verminderung der CO2-Emissionen im Automobilsektor und der Abhängigkeit von
Erdölvorkommen kann nur durch den Einsatz alternativer Antriebstechnologien erreicht werden.
Benzin
Diesel
Gas
(Plug-in) Hybrid:
Toyota Prius (1997, 2012)
VW Touareg (2010)
VW Plug-in (2013/2014)
Batterie
Mitsubishi i-MiEV (2010)
VW E-Golf (2013)
BMWi (2013)
Brennstoffzelle
Merc. B-Klasse (2015)
Honda FXC Clarity
(2008, Kleinserie)
Zeit
20. Mai 2011 | Kieckhäfer | Automobilmarktsimulation | Seite 2Betriebswirtschaftliche Fragestellungen
Neben technologischen werden vermehrt betriebswirtschaftliche Fragestellungen in Wissenschaft und
Praxis adressiert.
Benzin
Publikationen Praxis Publikationen Wissenschaft
Friedrich 2010: Market shares of Kim et al. 2011: Economic Assessment of Greenhouse Gas Emissions
various powertrains (in ATZ) Reduction by Vehicle Lightweighting Using Aluminum and High-Strength Steel
Diesel
McKinsey et al. 2010: A portfolio (in Journal of Industrial Ecology)
of power-trains for Europe …
(Studie) Angedachtes Special Issue Transportation Science:
Terchow 2011: E-Pkw verändern Gas Estimating the demand for limited range electric vehicles
Wertschöpfungskette kolossal Planning investments in new transportation equipment in the presence of
(VDI-nachrichten) rapidly evolving
(Plug-in) technologies
Hybrid:
… Modeling
Toyota Priusconsumer choice as a wide range of vehicle technologies emerge
(1997, 2012)
VW Touareg (2010)
Special Issue POMS: New Product Development, Innovation and
VW Plug-in (2013/2014)
Sustainability
Batterie
Mitsubishi i-MiEV (2010)
VW E-Golf (2013)
BMWi (2013)
Fragestellung Portfolioplanung: Welcher Antriebstechnologie soll in welcher
Brennstoffzelle
Fahrzeuggrößenklasse zu welchem Zeitpunkt Einsatz im Fahrzeugangebot
Merc. B-Klasse (2015) finden?
Honda FXC Clarity
(2008, Kleinserie)
Zeit
20. Mai 2011 | Kieckhäfer | Automobilmarktsimulation | Seite 3Marktanteilsprognose zur Unterstützung der Portfolioplanung
Die Marktanteile müssen über die Zeit für jede Kombination aus Fahrzeuggrößenklasse und
Antriebstechnologie potenzieller Produktportfolios geschätzt werden.
Entwicklung der Marktanteile über die Zeit
Antriebstechnologie abhängig von aggregierten Entwicklungen
Benzin Diesel Hybrid Batterie der Marktumwelt
Z. B. Infrastruktur-, Technologie-, Ölpreis-
und demografische Entwicklung
Mini
Diffusionsprozesse
Fahrzeuggrößenklasse
Rechtliche Rahmenbedingungen
Klein
Marktanteile zu einem spezifischen
Zeitpunkt abhängig von disaggregierter
Medium
Hersteller-Kunden-Interaktion
Individuelles Kaufverhalten
Fahrzeugangebot
Ausgestaltung der Fahrzeuge
Groß
(Konkurrenz zwischen Antrieben und
zwischen Fahrzeuggrößenklassen)
Zeit
Antriebstechnologie Antriebstechnologie Antriebstechnologie Antriebstechnologie
Benzin Diesel Hybrid Batterie Benzin Diesel Hybrid Batterie Benzin Diesel Hybrid Batterie Benzin Diesel Hybrid Batterie
Entwicklung der Marktanteile über die Zeit ist
Mini
Mini
Mini
Mini
Fahrzeuggrößenklasse
Fahrzeuggrößenklasse
Fahrzeuggrößenklasse
Fahrzeuggrößenklasse
Klein
Klein
Klein
Klein
Medium
Medium
Medium
Medium
mit Unsicherheiten belegt
Groß
Groß
Groß
Groß
Zeit Zeit Zeit Zeit
20. Mai 2011 | Kieckhäfer | Automobilmarktsimulation | Seite 4Zielsetzung und Herausforderungen
Entwicklung und Anwendung eines Simulationswerkzeuges zur szenariobasierten
Zielsetzung
Modellierung, Projektion und Bewertung der Anteile alternativer Antriebskonzepte
am Gesamtmarkt
Adressat: Hersteller (Portfolioplanung), aber auch Politik
Integrierte Modellierung
Der disaggregierten Hersteller-Kunden-Interaktion (Kaufverhalten)
Herausforderungen
Des aggregierten Verhaltens der Marktumwelt (Systemverhalten)
Simulation der Marktanteilsentwicklung unter Berücksichtigung der
Angebotenen Fahrzeuge und ihres Einführungszeitpunktes
Konkurrenz zwischen Antrieben und zwischen Fahrzeuggrößenklassen
Diffusionsprozesse neuer Antriebstechnologien
20. Mai 2011 | Kieckhäfer | Automobilmarktsimulation | Seite 5Literaturüberblick: Prognose von Marktanteilsentwicklungen
Modellierungs- Nachfrage- System- Szenario-
ansätze modellierung modellierung modellierung
(Brownstone/Train 99), (Janssen et al. 06), (Herberg 08); (Book et. al
(Eggert 03), (Hofer 03), (BenDor/Ford 06), 09); (McKinsey 09);
(Achtnicht et al. 08), (Struben/Sterman 08), (Friedrich 10);
Anforderungen (Mueller/de Haan 09) (Walther et al. 10) (Terchow 11)
Nachfrage
Individuelles Anforderung
Kaufverhalten voll erfüllt
Diffusionsprozesse Anforderung
nicht erfüllt
Detailliertes
Fahrzeugangebot
Angebot
Zeitlich veränderliches
Angebot
Alternative Antriebe
(Produktinnovationen)
Aggregiertes, endo-
Umwelt
genes Systemverhalten
Unsicherheiten
(exogen)
20. Mai 2011 | Kieckhäfer | Automobilmarktsimulation | Seite 6Bezugsrahmen
Energiepreise, Politik
Kaufentscheidung
Fahrzeugabsatz
[Antrieb, Klasse]
Größen-
klasse
Marktumwelt
Fahrzeugbestand
Fi1 Fij [Antrieb]
Kaufverhalten
Hersteller
Charakteristika
F11 Kundensegment
Bestand Tank-/
Ladestellen [Antrieb]
Antrieb Kunde
2. Aggregiertes Systemmodell 1. Detailliertes Nachfragemodell 2. Aggregiertes Systemmodell
Systemverhalten Individuelles Kaufverhalten Systemverhalten
Fahrzeugangebot Konkurrenz (Antriebe, Größenklassen) Diffusionsprozess
Produktinnovation Diffusionsprozess Unsicherheiten
3. Kopplung der Modelle
Kieckhäfer et al. 2009 und 2010
20. Mai 2011 | Kieckhäfer | Automobilmarktsimulation | Seite 7Hybrider Simulationsansatz: Nachfragemodell
Agentendaten:
Genutztes Fahrzeug
Fahrzeughaltedauer
Verteilung Größe Auswahlmenge
Agentendaten Distanzmatrizen Antrieb/Klasse
Präferenzparameter
Antrieb
Diskrete Simulation der Kaufentscheidung Kaufpreis
Modellierung des Kaufentscheidungsprozesses …
nach Mueller/de Haan (2009) Alter
Modellierung der Kaufentscheidung auf Basis Ökologieorientierung
der Discrete-Choice-Theorie (Nested-Logit) …
Kauf = f (Angebot, Präferenz, Auswahlmenge, Fahrzeugangebot:
Kundencharakteristika) Antrieb
Fahrzeuggrößenklasse
Kaufpreis
Motorleistung
Reichweite
Führe Kauf Fahrzeug- Infrastrukturverfügbarkeit
durch angebot …
20. Mai 2011 | Kieckhäfer | Automobilmarktsimulation | Seite 8Hybrider Simulationsansatz: Systemmodell
Kontinuierliche Simulation der Entwicklungen der
Marktumwelt und Fahrzeugeigenschaften
Modellierung auf Basis von Differentialgleichungen
in Anlehnung an Walther et al. 2010
Beispiel: Entwicklung der Batterieenergiedichte
modelliert als logistische Wachstumskurve
Simuliere
Entwicklung
Energiedichte = f (Energiedichte, kumulierterer Fahrzeug-
produzierte Batteriekapazität, maximale eigenschaften
Energiedichte)
Simuliere
Entwicklung
Umwelt
20. Mai 2011 | Kieckhäfer | Automobilmarktsimulation | Seite 9Hybrider Simulationsansatz: Kopplung
Diskrete Simulation der Diskrete Anpassung des Portfolios
Kaufentscheidung und der Fahrzeugeigenschaften
Kauf = f (Angebot, Präferenz, Auf Basis der Ergebnisse der
Auswahlmenge, Kundencharakteristika) kontinuierlichen Simulation
Zeitintervall: pro Agent größer 1 Jahr Zeitintervall: jährlich
Fahrzeug-
angebot
Diskrete Berechnung von Bestands- und
Absatzdaten Kontinuierliche Simulation der
Beispiel: Kumulierte produzierte Batteriekapazität Entwicklung der Energiedichte
= f (Kauf, implementierte Batteriekapazität) Bestands- und Energiedichte = f (kumulierterer
Zeitintervall: kleiner als 0,1 Wochen Absatzdaten produzierte Batteriekapazität, maximale
Energiedichte)
Schrittweite: 0,001 Wochen
20. Mai 2011 | Kieckhäfer | Automobilmarktsimulation | Seite 10Aspekte der Modellvalidierung
Kunden Marktumwelt
Konsistenz mit bekannten Bsp: Kaufentscheidung Bsp: Energiedichte Batterien
Modellstrukturen und Theorien
Modellstruktur
Abbildung der Entwicklung abhängig von
Geeignete Modellgrenzen Kaufentscheidung auf Basis kumulierter Erfahrung
Reale Existenz der Parameter von Discrete-Choice-Theorie
Initiale Energiedichte entspricht
Belegbare Zahlenwerte der Parameter und Werte der dem Stand aktueller Lithium-
Parameter Nutzenfunktion sowie Ionen-Batterietechnologie
Einheitenkonsistenz Übergangswahrscheinlichkeiten
Maximale Energiedichte
… wurden empirisch erhoben
entspricht physikalisch-
technischem Maximum
Wiedergabe des beobachteten Überprüfung der: Überprüfung des Verlaufs der
Modellverhalten
Verhaltens des Realsystems technologischen Entwicklung
Größe der Auswahlmenge
Qualitativ richtige Darstellung des
zukünftigen Systemverhaltens Zusammensetzung der
Auswahlmenge
Reaktion auf die Eingabe von
Extremwerten Kaufwahrscheinlichkeiten
… (einzeln, Summe)
Kaufentscheidung
In Anlehnung an Forrester/Senge 1980
20. Mai 2011 | Kieckhäfer | Automobilmarktsimulation | Seite 11Gesamtmodellverhalten (Marktanteile am Absatz)
Entwicklung Marktanteile am Absatz Entwicklung Marktanteile am Absatz
0,70 (Kunden jünger als 30 Jahre)
0,60 0,60
Martkanteile [%]
0,50
0,50
Martkanteile [%]
0,40
0,40 0,30
0,20
0,30 0,10
Qualitative Darstellung plausibel 0,00
0,20
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
0,10
Jahr
0,00
2009
2011
2013
2015
2017
2019
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2010
2012
2014
2016
2018
2020
Benzin Diesel Batterie
Marktanteil Diesel in Deutschland
Jahr Entwicklung Marktanteile am Absatz
Benzin Diesel Batterie
(Kunden älter als 69 Jahre)
0,70
0,60
Martkanteile [%]
Größenklassenanteile Batterie (2020) 0,50
0,40
0,30
0,20
19% 31% 0,10
0,00
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
50%
Jahr
Klein Kompakt Mittel Benzin Diesel Batterie
Daten aus Walther et al. 2010, Achtnicht et al. 2008, Mueller/de Haan 2009, KBA, Hersteller-Produktkataloge
20. Mai 2011 | Kieckhäfer | Automobilmarktsimulation | Seite 12Würdigung und Ausblick
Entwicklung
Hybrider AnsatzMarktanteile am Absatz erlaubt
zur Marktsimulation Entwicklung Marktanteile am Absatz
0,70 (Kunden jünger als 30 Jahre)
Integrierte Berücksichtigung von detailliertem Kauf-
0,60
und aggregiertem Systemverhalten
0,60
Verbesserte Wirkungsprognosen zur Unterstützung0,50 der strategischen
Martkanteile [%]
0,50
Martkanteile [%]
0,40
Produktportfolioplanung
0,40
im Übergang zur Elektromobilität
0,30
0,20
0,30 0,10
Qualitative Darstellung plausibel 0,00
0,20
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
Nächste
0,10 Schritte
Umfassendes Fallbeispiel für
0,00
Jahr
2009
2011
2013
2015
2017
2019
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2010
2012
2014
2016
2018
2020
Distanzmatrix Antriebe (Kundensegment >70 Jahre)
den EU-5-Raum zur Benzin Diesel Batterie
Distanzmatrix Antriebe (Kundensegment 60-69 Jahre)
abschließenden Validierung
Marktanteil Diesel in Deutschland
Jahr Entwicklung Marktanteile am Absatz
Zukünftiger Antrieb
Distanzmatrix Antriebe (Kundensegment 50-59 Jahre)
(Modellverhalten, Benzin
Eignung
Diesel Batterie
Diesel (Kunden älter als 69 Jahre)
Benzin
Zukünftiger Gas
Distanzmatrix Antriebe (Kundensegment 40-49 Jahre)
Antrieb HEV BEV
Diesel 85,68%
Diesel 12,79%
Benzin 0,26%
Gas 1,27% 0,00%
des Ansatzes) Antrieb HEV BEV
Aktuelle
Zukünftiger
Antrieb
0,70 Antriebe
Distanzmatrix (Kundensegment 30-39 Jahre) 0,71%
Benzin
Diesel
0,60 6,40%
88,51% 92,28%
10,25% 0,57%
0,41% 0,82% 0,04%
0,02%
Martkanteile [%]
Größenklassenanteile Batterie (2020) Diesel Benzin Gas
Antrieb HEV BEV
Aktuelle
Zukünftiger
Antrieb
Ableitung von Handlungs- Aktuelle
Antrieb
Distanzmatrix
Diesel
Gas
0,50
Benzin
0,40
Antriebe (Kundensegment
9,45%
9,62% 9,37%
89,37%
Diesel Benzin
43,94% <
88,97% 0,55%
ZukünftigerGas
30 Jahre)
45,81%
0,77% 0,69%
Antrieb HEV
0,80%
0,61% 0,03%
BEV
0,00%
0,03%
GasHEV 32,01% 31,57%
20,82% 53,96% 47,17% 0,10% 0,44% 13,92% 0,00% 0,00%
empfehlungen an Portfolio- Benzin
Diesel 9,75%
0,3090,40%
Diesel
88,45% 0,80%
7,94%
Benzin Gas
1,31% 0,82%
HEV
0,46% 0,04%
BEV
0,04%
Aktuelle
Zukünftiger Antrieb
Antrieb
GasHEV 0,20 18,08%39,82% 30,98% 41,90% 50,61% 0,05% 0,34% 18,04% 0,00% 0,18%
planung 19% 31% Benzin
Diesel 10,12% 6,72%
91,45%
0,10
87,54% 1,18% 1,84% 0,65% 0,44% 0,01% 0,07%
Diesel Benzin Gas HEV BEV
Aktuelle
Antrieb
GasHEV 0,00
42,10% 29,50%
18,65% 33,43% 51,27% 1,28% 0,58% 23,19% 0,00% 0,00%
Benzin
Diesel 10,19%
90,20% 86,89% 1,23%
8,29% 2,51% 0,27% 0,39% 0,00% 0,02%
Dissertation Anfang50% 2012
Aktuelle
Antrieb
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
GasHEV 39,19% 29,86%
22,65% 37,02% 47,22% 0,83% 0,15% 22,50% 0,11% 0,46%
Benzin 12,22% 85,52% 1,93% 0,30% 0,03%
GasHEV 35,34% 25,71%
25,52% 33,83% 48,21% 4,06% 0,56% 26,77% 0,00% 0,00%
Jahr
HEV 31,51% 35,72% 3,19% 29,58% 0,00%
Klein Kompakt Mittel Benzin Diesel Batterie
Daten aus Walther et al. 2010, Achtnicht et al. 2008, Mueller/de Haan 2009, KBA, Hersteller-Produktkataloge
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