Planung und Entscheidung

Name: Planung und Entscheidung | Konzepte, Modelle und Methoden einer modernen betriebswirtschaftlichen Entscheidungsanalyse
Brand: Vahlen
Price: 23.99 EUR
Availability: OnlineOnly

Konzepte, Modelle und Methoden einer modernen betriebswirtschaftlichen Entscheidungsanalyse

Robert Klein Armin Scholl(Author)

Vahlen (Publisher)

2nd Edition

Published on 19. October 2012

XXIV, 534 pages

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978-3-8006-3885-7 (ISBN)

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Content

Cover
Zum Inhalt_Autor
Titel
Impressum
Widmung
Vorwort
Aus dem Vorwort zur ersten Auflage
Inhaltsverzeichnis
Symbole und Abkürzungen
Kapitel 1 Grundlagen der Planung
1.1 Wesen der Planung
1.2 Elemente der Planung
1.2.1 Grundbegriffe und deren Zusammenhang
1.2.2 Informationen und Daten
1.2.3 Entscheidungsprobleme und Ziele
1.2.4 Alternativen
1.2.5 Umweltzustnde und Unsicherheit
1.2.6 Wirkungszusammenhänge
1.3 Phasen der Planung
1.3.1 Problemfeststellung und -definition
1.3.2 Alternativenermittlung
1.3.3 Bewertung und Auswahl
1.4 Arten der Planung
1.4.1 Typologisierung
1.4.2 Planungsgegenstände
1.4.3 Informationsstände
1.4.4 Häufigkeit, Anlass und Planungsträger
1.4.5 Geltungs- und Funktionsbereich
1.4.6 Reichweite
1.5 Planung als betriebliche Funktion
1.5.1 Planung im Managementprozess
1.5.2 Informationssysteme und Informationsmanagement
1.5.3 Controlling
Kapitel 2 Modellgestützte Planung
2.1 Modelle
2.1.1 Zum System- und Modellbegriff
2.1.2 Einteilung von Modellen
2.1.2.1 Einsatzzweck von Modellen
2.1.2.2 Qualitative und quantitative Modelle
2.1.2.3 Darstellungsformen von Modellen
2.1.2.4 Deterministische und stochastische Modelle
2.1.2.5 Statische und dynamische Modelle
2.1.2.6 Total- und Partialmodelle
2.1.3 Entscheidungsmodell versus Optimierungsmodell
2.2 Entscheidungs- bzw. Auswahlmodelle
2.2.1 Grundmodell der Entscheidungstheorie
2.2.2 Entscheidungsfeld
2.2.3 Zielsystem
2.2.4 Varianten des Grundmodells
2.3 Optimierungsmodelle
2.3.1 Deterministische einkriterielle Optimierungsmodelle
2.3.1.1 Lineare Optimierungsmodelle
2.3.1.2 Ganzzahlige und kombinatorische Optimierungsmodelle
2.3.1.3 Nichtlineare Optimierungsmodelle
2.3.2 Multikriterielle Optimierungsmodelle
2.3.3 Stochastische Optimierungsmodelle
2.3.4 Dynamische Optimierungsmodelle
2.4 Modelle als Planungsgrundlage
2.4.1 Struktureigenschaften von Entscheidungsproblemen
2.4.2 Planung als modellgestützter Strukturierungsprozess
2.4.3 Prozess der modellgestützten Planung nach Schneeweiß
2.4.4 Planung als heuristischer und rationaler Prozess
2.5 Planungs- und Entscheidungsmethoden
Kapitel 3 Problemerkenntnis und Zielbildung
3.1 Problemerkenntnis und -analyse
3.1.1 Übersicht und Einordnung der Methoden
3.1.2 Portfolio-Analyse
3.1.3 Prozessanalyse mit DEA
3.1.4 Methoden der Projektanalyse
3.1.4.1 Struktur- und Zeitanalyse mittels Netzplantechnik
3.1.4.2 Kapazitätsanalyse
3.1.4.3 Projektfortschritts- und -kostenkontrolle
3.2 Arten und Bestandteile von Zielsystemen
3.2.1 Zielsysteme im Entscheidungsprozess
3.2.1.1 Unternehmensweite Zielsysteme
3.2.1.2 Entscheidungsbezogene Zielsysteme
3.2.1.3 Subjektivität entscheidungsbezogener Zielsysteme
3.2.2 Zielgrößen
3.2.3 Höhenpräferenz
3.2.3.1 Konzept der Nutzenfunktion
3.2.3.2 Verknüpfung von Nutzenfunktionen und Zielarten
3.2.3.3 Notwendigkeit von Nutzenerwägungen
3.2.4 Artenpräferenz
3.2.4.1 Zielbeziehungen
3.2.4.2 Abbildung der Artenpräferenz
3.2.4.3 Nutzenskalierung
3.2.5 Risikopräferenz
3.2.5.1 Risikobegriff und Risikoeinstellung
3.2.5.2 Risikonutzenfunktion
3.2.6 Zeitpräferenz
3.2.7 Gruppenpräferenz
3.3 Bildung operativer Zielsysteme
3.3.1 Ein Zielsystem zur Standortwahl
3.3.2 Grundprinzipien der Zielbildung
3.3.2.1 Wert- und alternativenfokussiertes Denken
3.3.2.2 Verwendung von Fundamentalzielen
3.3.3 Ansätze zur Ermittlung von Zielsystemen
3.3.3.1 Generierung von Zielen
3.3.3.2 Strukturierung von Zielen in Zielsystemen
3.3.4 Anforderungen an Ziele und Zielsysteme
Kapitel 4 Alternativenermittlung
4.1 Alternativen und Alternativenmenge
4.1.1 Beschreibung von Alternativen
4.1.2 Entscheidungsvariablen und Domänen
4.1.3 Restriktionen und Alternativenmenge
4.1.4 Berücksichtigung von Unsicherheit
4.2 Techniken zur Alternativenermittlung
4.2.1 Alternativenkreierung
4.2.1.1 Brainstorming
4.2.1.2 Brainwriting
4.2.1.3 Synektische Methoden
4.2.2 Alternativengenerierung
4.2.2.1 Mittel-Ziel-Netzwerke
4.2.2.2 Morphologische Methoden
4.2.3 Alternativensuche
4.2.4 Begrenzung der betrachteten Alternativenmenge
4.3 Techniken zur Alternativenrestringierung
4.3.1 Ermittlung von Restriktionen
4.3.2 Modellierung von Entscheidungsvariablen und Domänen
4.3.3 Modellierung grundlegender Restriktionstypen
4.3.3.1 Kapazitätsrestriktionen
4.3.3.2 Fluss- und Bilanzrestriktionen
4.3.3.3 Mischungsrestriktionen
4.3.3.4 Modusrestriktionen
4.3.3.5 Reihenfolgerestriktionen
4.3.4 Modellierung verknüpfter Restriktionen
4.3.4.1 Abbildung logischer Bedingungen
4.3.4.2 Disjunktive Restriktionen
4.3.4.3 Simultane Betrachtung unterschiedlicher Restriktionstypen
4.3.5 Verknüpfung von Restriktionen und Zielen
4.3.5.1 Abbildung von Zielfunktionen
4.3.5.2 Soft Constraints
4.3.5.3 Erfassung von Fixkosten
4.3.5.4 Minimax-Ziele
4.3.6 Modellierung bei Unsicherheit
4.3.6.1 Grundlegende Modellierungsansätze
4.3.6.2 Anwendung der Ansätze am Beispiel
4.3.7 Empfehlungen zur Modellierung
4.3.7.1 Verständlichkeit von Modellen
4.3.7.2 Vermeidung und Aufdeckung von Fehlern
4.3.7.3 Effiziente Lösbarkeit
Kapitel 5 Problemabgrenzung und -verknüpfung
5.1 Bedeutung und Schwierigkeiten der Problemabgrenzung
5.1.1 Abgrenzung eines einzelnen Entscheidungsproblems
5.1.2 Dekomposition und Koordination
5.2 Zeitliche Dimension
5.2.1 Schwierigkeiten der Planung aus zeitlicher Perspektive
5.2.2 Beispiel eines mehrperiodigen Entscheidungsmodells
5.2.2.1 Wagner-Whitin-Problem
5.2.2.2 Exakte Lösung mittels Kürzeste-Wege-Ansatz
5.2.2.3 Silver-Meal-Heuristik
5.2.3 Konzepte zur Planung in zeitlich offenen Entscheidungsfeldern
5.2.3.1 Totalplanung
5.2.3.2 Anschlussplanung
5.2.3.3 Rollierende Planung
5.2.4 Festlegung von Planungsparametern
5.2.4.1 Festlegung der Planreichweite
5.2.4.2 Wahl des Planabstandes
5.2.4.3 Bestimmung von Endzuständen
5.2.4.4 Simulative Parameterfestlegung
5.2.5 Einbeziehung der Unsicherheit
5.2.5.1 Starre versus flexible Planung
5.2.5.2 Vorausschau über den Horizont
5.3 Sachliche Dimension
5.3.1 Arten sachlicher Kopplungen
5.3.1.1 Restriktionskopplungen
5.3.1.2 Ziel-, Präferenz- und Risikokopplungen
5.3.1.3 Kopplungen und Dekomposition
5.3.2 Simultan- versus Sukzessivplanung
5.3.2.1 Simultanplanung
5.3.2.2 Sukzessivplanung
5.3.3 Konzept der hierarchischen Planung
5.3.4 Gestaltung der Planungshierarchie durch Dekomposition
5.3.5 Vertikale Koordination
5.3.5.1 Allgemeine Vorgehensweise
5.3.5.2 Antizipation durch Aggregation
5.3.5.3 Antizipation durch Relaxation
5.3.5.4 Ein Beispiel zur Auftragsselektion
5.3.6 Horizontale Koordination
5.3.6.1 Problematik und Vorgehensweisen
5.3.6.2 Problematik und Koordinationsinstrumente am Beispiel
5.3.6.3 Koordination mittels Budgetierung
5.3.6.4 Koordination mit Hilfe von Verrechnungspreisen
5.3.6.5 Budgetierung mittels Dantzig-Wolfe-Dekomposition
Kapitel 6 Prognose
6.1 Grundlagen der Prognose
6.1.1 Arten und Reichweiten von Prognosen
6.1.2 Klassifikation von Prognosemethoden
6.1.3 Wahl von Prognosemethoden
6.2 Teilaufgaben der Prognose
6.2.1 Szenarien als Gegenstand der Prognose
6.2.2 Prognose von Parametern
6.2.3 Generierung von Szenarien
6.2.4 Wirkungs- und Ergebnisprognose
6.3 Quantitative Prognosemethoden
6.3.1 Ermittlung von Verteilungen
6.3.1.1 Zufallsvariablen und Verteilungen
6.3.1.2 Bestimmung empirischer Verteilungen
6.3.1.3 Verwendung theoretischer Verteilungen
6.3.1.4 Prognose durch Anpassung theoretischer Verteilungen
6.3.2 Zeitreihenbasierte Prognosemethoden
6.3.2.1 Komponenten von Zeitreihen
6.3.2.2 Regressionsrechnung
6.3.2.3 Gleitende Durchschnitte und exponentielle Glättung
6.3.2.4 Zeitreihenzerlegung
6.3.3 Ökonometrische Methoden
6.3.4 Neuronale Netze
6.4 Expertengestützte Umweltprognose
6.4.1 Erhebung subjektiver Verteilungen
6.4.1.1 Grundlegende Begriffe und Konzepte
6.4.1.2 Befragungstechniken für diskrete Verteilungen
6.4.1.3 Befragungstechniken für stetige Verteilungen
6.4.2 Szenario-Technik
6.4.2.1 Cross-Impact-Analyse
6.4.2.2 Batelle-Verfahren
6.4.3 Delphi-Methode
6.5 Simulative Risikoanalyse
6.5.1 Grundlegender Ablauf
6.5.2 Modellierung mit Einflussdiagrammen
6.5.3 Sensitivitätsanalyse
6.5.4 Durchführung der Simulation
6.5.5 Aufbereitung der Simulationsergebnisse
Kapitel 7 Bewertung bei Sicherheit
7.1 Umgang mit konfliktären Zielen
7.1.1 Ansätze zur Behandlung von Zielkonflikten
7.1.2 Einordnung und Verwendung der Methoden
7.1.3 Befragungstechniken
7.1.4 Probleme der Präferenzermittlung
7.2 Kompromissmodelle
7.2.1 Beispiel eines multikriteriellen Entscheidungsproblems
7.2.2 Zielgewichtung
7.2.3 Zieldominanz
7.2.4 Lexikographische Ordnung
7.2.5 Abstandsminimierung
7.2.6 Goal Programming
7.3 Multiattributive Bewertungsmethoden
7.3.1 Dominanzkonzepte
7.3.1.1 Bestimmung effizienter Alternativen
7.3.1.2 Outranking-Methoden
7.3.2 Multiattributive Nutzentheorie
7.3.2.1 Bestimmung messbarer Nutzenfunktionen
7.3.2.2 Bestimmung der Skalenfaktoren und des Gesamtnutzens
7.3.2.3 Vorgehensweise bei diskreten Zielgrößen
7.3.2.4 Vorgehensweise bei fehlender Messbarkeit
7.3.2.5 Umgang mit unscharfen Präferenzen
7.3.3 Analytic Hierarchy Process
7.3.3.1 Ermittlung der Arten- und Höhenpräferenzen
7.3.3.2 Bestimmung von Zielgewichten und Nutzenwerten
7.3.3.3 Berechnung des Gesamtnutzens
7.3.3.4 Erweiterungen des AHP
7.4 Entscheidungen in der Gruppe
7.4.1 Gemeinsame Problemstrukturierung
7.4.2 Individuelle Präferenzordnungen und Pareto-Effizienz
7.4.3 Abstimmungsprozess
Kapitel 8 Bewertung bei Unsicherheit
8.1 Umgang mit der Unsicherheit
8.2 Klassische Entscheidungskriterien
8.2.1 Effizienz und Dominanz bei Unsicherheit
8.2.2 Entscheidungskriterien bei Risiko
8.2.2.1 Erwartungswert-Kriterium
8.2.2.2 Berücksichtigung von Streuungs- oder Extremmaßen
8.2.2.3 Quantilbasierte Kriterien
8.2.2.4 Regretbasierte Kriterien
8.2.3 Entscheidungskriterien bei Ungewissheit
8.2.3.1 Laplace-Kriterium
8.2.3.2 Maximin-Kriterium
8.2.3.3 Maximax-Kriterium
8.2.3.4 Hurwicz-Kriterium
8.2.3.5 Minimax-Regret-Kriterien
8.3 Erwartungsnutzentheorie
8.3.1 Erwartungsnutzen und Bernoulli-Prinzip
8.3.2 Axiomatische Grundlagen
8.3.2.1 Vollständige Ordnung
8.3.2.2 Stetigkeitsaxiom
8.3.2.3 Unabhängigkeitsaxiom
8.3.2.4 Zusammenwirken der Axiome
8.3.3 Methoden zur Ermittlung von Risikonutzenfunktionen
8.3.4 Form der Nutzenfunktion und Risikoeinstellung
8.3.4.1 Risikoprämie und Form der Risikonutzenfunktion
8.3.4.2 Arrow-Pratt-Maß
8.3.5 Kritik am Bernoulli-Prinzip und alternative Theorien
8.3.5.1 Diskussion über die Art der berücksichtigten Präferenzen
8.3.5.2 Empirische Validität des Bernoulli-Prinzips
8.3.5.3 Prospect-Theorie
8.3.5.4 Weitere Alternativen zum Bernoulli-Prinzip
8.4 Entscheidungsbaum und flexible Planung
8.4.1 Problembeschreibung und Entscheidungsbaum
8.4.2 Roll Back-Verfahren
8.5 Unvollkommene und variable Information
8.5.1 Umgang mit unvollkommener Information
8.5.1.1 Unzuverlässige und partielle Information
8.5.1.2 Dominanztests zur Reduktion der Alternativenmenge
8.5.1.3 Alternativenwahl mit Ungewissheitskriterien
8.5.2 Umgang mit variabler Information
8.5.2.1 Erwarteter Wert der vollkommenen Information
8.5.2.2 Erwarteter Wert der unvollkommenen Information
Kapitel 9 Optimierung
9.1 Modelltypen und Verfahrensklassen
9.2 Lineare Optimierung
9.2.1 Definitionen und Vorüberlegungen
9.2.2 Graphische Lösung bei zwei Variablen
9.2.2.1 Ermittlung der Lösungsmenge
9.2.2.2 Höhenlinie der Zielfunktion und Optimumbestimmung
9.2.2.3 Analyse der konvexen Lösungsmenge
9.2.3 Simplex-Algorithmus
9.2.3.1 Anschauliche Beschreibung
9.2.3.2 Formale Beschreibung
9.2.3.3 Algorithmische Beschreibung
9.2.3.4 Beispielrechnung
9.2.4 Dualitätstheorie
9.2.4.1 Dualisierung von LP-Modellen
9.2.4.2 Zusammenhänge zwischen primalem und dualem Modell
9.2.4.3 Dualvariablen und Opportunitätskosten
9.3 Graphentheorie
9.3.1 Einige graphentheoretische Grundlagen
9.3.2 Kürzeste Wege
9.3.3 Minimale spannende Bäume
9.3.4 Transportoptimierung
9.3.4.1 Umladeprobleme
9.3.4.2 Klassisches Transportproblem (TPP)
9.3.4.3 MODI-Methode
9.4 Ganzzahlige und kombinatorische Optimierung
9.4.1 Kombinatorische Probleme und ganzzahlige Modelle
9.4.2 Komplexität und Verfahrenswahl
9.4.3 Branch&Bound-Verfahren
9.4.3.1 Schrankenberechnung (Bounding)
9.4.3.2 Verzweigen (Branching)
9.4.3.3 Ausloten und logische Tests
9.4.3.4 Anwendung am Beispiel des Knapsack-Problems
9.4.4 Eröffnungsheuristiken
9.4.4.1 Uninformierte Heuristiken
9.4.4.2 Greedy-Heuristiken
9.4.4.3 Vorausschauende Heuristiken
9.4.5 Reine Verbesserungsheuristiken
9.4.6 Meta-Heuristiken
9.4.6.1 Simulated Annealing
9.4.6.2 Tabu Search
9.4.6.3 Genetische Algorithmen
Literatur
Index
A
B
C
D
E
F
G
H
I
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
Z

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