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Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

1. Effizienzsteigerung in der Szenariotechnik

Zur Vorbereitung der Entscheidungen und der bevorstehenden Handlungen im Rahmen der Unternehmensplanung ist es notwendig, die zukünftigen Zustände zu berücksichtigen. Je größer die Unsicherheiten, die Vielfalt an Zukunftsvarianten, das Ausmaß der Veränderungen sowie die Menge der eingesetzten Ressourcen sind, desto wichtiger wird die Zukunftsforschung. Im Umgang mit der Zukunft müssen sich Unternehmer über einige Gegebenheiten in Bezug auf ihre Charakteristik klar werden: (i) Die Zukunft lässt sich nicht mit hundertprozentiger Genauigkeit planen und ist immer ungewiss. Daher muss man lernen, mit den Unsicherheiten umzugehen. (ii) Dabei ist es wichtig, gleichzeitig die Zukunft des Einzelnen und der Gemeinschaft zu betrachten. (iii) Zwischen dem Vergangenen, Gegenwärtigen und Zukünftigen besteht ein Zusammenhang. Ihn zu erfassen und zu definieren, ist eine wichtige Aufgabe und zugleich eine Herausforderung für die Planung.
Ewa J. Dönitz

2. Was ist die Szenariotechnik?

Viele wichtige Unternehmensentscheidungen basieren auf der Einschätzung der Zukunft. Wie wird aber die zukünftige Welt aussehen? Wie werden die Menschen leben? Was werden sie erwarten?
Ewa J. Dönitz

3. Erzeugung von Fuzzy-Systemen

Nach der Darstellung der Grundlagen der Szenariotechnik, mit besonderem Augenmerk auf algorithmische Verfahren zur Bündelung der Zukunftsannahmen, und der sich daraus ergebenden Forschungslücke, wird im Folgenden der zweite Baustein des theoretischen Bezugsrahmens der Arbeit vorgestellt. Hierfür werden zwei Verfahren, Fuzzy-Logik (unscharfe Logik) und Neuronale Netze, in ihrer Struktur und Funktionsweise präsentiert. Aufgrund ihrer Eigenschaften liegt die Anwendung beider Verfahren zur Schließung der Forschungslücke sehr nahe.
Ewa J. Dönitz

4. Empirische Studie zur Analyse bestehender Konsistenzmatrizen

Bisher wurden konzeptionelle Grundlagen in Kapitel 2 sowie methodische Grundlagen in Kapitel 3 gelegt. Nun stehen Konsistenzmatrizen im Mittelpunkt, um deren teilautomatische Ausfüllung es in dieser Arbeit geht. Dabei steht ein Grundproblem im Mittelpunkt: Die Stimmigkeiten zwischen den Zukunftsannahmen verschiedener Deskriptoren, abgebildet in den Konsistenzwerten einer Konsistenzmatrix lassen sich nicht deterministisch bestimmen. Da die deterministische Berechnung nicht möglich ist, bedarf es einer empirischen Studie zur Gewinnung von ausgefüllten Konsistenzmatrizen, um die Untersuchung der Stimmigkeiten und die anschließende Konstruktion von Regeln zur teilautomatischen Schätzung der Konsistenzwerte zu ermöglichen.
Ewa J. Dönitz

5. Konzeption des Consistency Accelerators

Im letzten Kapitel wurde die empirische Grundlage gelegt, um ein fuzzybasiertes System zur teilautomatischen Generierung von Konsistenzwerten, den Consistency Accelerator, zu konzipieren. Nun geht es an die konkrete Ausgestaltung.
Ewa J. Dönitz

6. Optimierung und Weiterentwicklung des Consistency Accelerators

In Kapitel 5 wurden im Rahmen der Güteanalyse der Ergebnisse des konzipierten Consistency Accelerators drei wichtige Prüfgrößen berechnet, die Übereinstimmungsquote zwischen den empirischen und den teilautomatisch berechneten Konsistenzwerten sowie zwei verschiedene Stress-Indizes zur Bestimmung einerseits der Abweichungen zwischen den nichtübereinstimmenden Konsistenzwerten (SI1) und andererseits der gegenseitigen Anpassung der Werte in den empirischen und teilautomatisch ausgefüllten Konsistenzmatrizen (SI2).
Ewa J. Dönitz

7. Zusammenfassung der Ergebnisse und Ausblick

Mit dieser Arbeit sollte ein Beitrag zur Effizienzsteigerung der Szenariotechnik durch teilautomatische Schätzung von Konsistenzwerten im Rahmen der Konsistenzanalyse geleistet werden. Zu diesem Zweck wurde aufbauend auf empirisch gewonnenen Konsistenzmatrizen die Eignung der Neuro-Fuzzy-Technologien zur Schätzung von Konsistenzwerten geprüft.
Ewa J. Dönitz

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