Das Methodenpaket IeMAX mit dem Fuzzy-Simulationsmodell FLUCS - Entwicklung und Anwendung eines Entscheidungsunterstützungssystems für die integrative Raumplanung

Ausgehend von der Tatsache, dass bei unterschiedlichen Nutzungsansprüchen an einen Raum Konfliktsituationen auftreten können, entwickelt die vorliegende Untersuchung zur Unterstützung von Entscheidungsfindungen das Methodenpaket IeMAX (Integrated environmental Modelling and Assessment with a Fuzzy Logic Expert System) mit dem Fuzzy-Simulations-modell FLUCS (Fuzzy Logic based agricultural land use change Simulation System) als Entscheidungsunterstützungssystem mit den Komponenten Systemanalyse, Modellierung und Bewertung. Grundlage für die Erprobung des Systems anhand der für Schleswig-Holstein typischerweise konfligierenden Raumansprüche der Land- und Wasserwirtschaft sowie der Siedlungs- und Verkehrsentwicklung sind die als Systemkomponente ‚Wissensmanagement' zusammengefassten einschlägigen Erkenntnisse der Ökosystemforschung und Umweltökonomie sowie des Umweltrechts. Die Modellentwicklung folgt den Prinzipien der Szenariobildung und stützt sich vor allem auf die Methoden der Fuzzy Logic und der Expertensystemtechnik. Das regelbasierte Fuzzy-Simulationsmodell FLUCS besteht aus drei Teilmodellen mit 15 linguistischen Variablen, 53 diese beschreibenden Termen und 136 ‚Wenn-Dann-Regeln'. Das Modell berechnet als entscheidungsrelevantes Gesamtergebnis Art und Ausmaß der zur Konfliktlösung notwendigen Flächenumwidmungen und Nutzungsänderungen

Bestimmung relevanter sozialer Themen : Diskussionspapier zum Sozialmanagement

Auf der Basis von Literaturanalysen und von Fallstudien wird ein methodisches Vorgehen entworfen, das Unternehmungen darin unterstützt, soziale Themen zu identifizieren und auf ihre Relevanz hin zu beurteilen. Die Themenidentifikation wird dabei als eines von verschiedenen Elementen eines betrieblichen Sozialmanagements betrachtet, dessen Ziel es ist, die sozialen Wirkungen des unternehmerischen Handelns systematisch und Strategie geleitet zu beeinflussen

Automatisierung unscharfer Bewertungsverfahren - Modellierung und prototypische Umsetzung am Beispiel von Virtual Reality Projekten

Die Konfrontation mit innovativen IT-Technologien und deren Beurteilung gehört heute zu den Kernaufgaben des Informationsmanagements. Es muss permanent entscheiden, ob neue IT-Technolgien im Unternehmen nutzenstiftend eingesetzt werden können. Zur Beurteilung von IT-Projekten liefert die Teildisziplin des IT-Controllings, die Elemente der Wirtschaftsinformatik und des Controllings vereint, diverse Methoden und Ansätze. Diese Ansätze bilden die Basis für die vorliegende Arbeit, in der insbesondere der Aspekt der Nutzenbewertung von IT-Innovationen diskutiert wird. Bei der Bewertung von IT-Innovationen treten spezifische Probleme auf, denen der Autor mit der Fortentwicklung der vorhandenen Instrumente begegnet. Der Einsatz von unscharfen Methoden (Fuzzy Logik) führt zu einer adäquaten Darstellung von vagen Größen in Form von Zugehörigkeitsfunktionen. Durch den Einsatz von Regelbasen wird ein Expertenwissen repräsentiert, das die Analysemethode nach außen hin vereinfacht und somit zu einer effizienteren Nutzenbetrachtung führt. Die Auswahl und Initiierung von innovativen IT-Projekten wird durch ein Vorgehensmodell gestützt, das bei der fundamentalen Fragestellung nach Schwachstellen und Verbesserungspotentialen im Unternehmen ansetzt. Für diese Analyse wird auf die Erfolgsfaktorenanalyse zurückgegriffen, die durch individuelle Faktoren angepasst wird. Aus den analysierten Schwachstellen werden innovative IT-Projekte abgeleitet und definiert. Die Aufstellung der Nutzenkriterien erfolgt aus einem allgemeinen Nutzenkatalog, der mit den analysierten Erfolgsfaktoren korrespondiert. Die konkrete Bewertung der Projekte erfolgt durch die fuzzybasierte Nutzenbewertung und liefert prägnante Empfehlungen zu den einzelnen Projekten. Die Integration des Vorgehensmodells in das IT-Controlling erfordert eine automatisierte Form, die aufgrund der UML Notation generiert werden kann. Die prototypische Umsetzung und Verwendung der unscharfen Nutzenanalyse haben gezeigt, dass die Methodik für den praktischen Einsatz tauglich ist

Situationsbewusste Informationsdienste für das arbeitsbegleitende Lernen

Zunehmend werden Lernen und Arbeiten als miteinander verwobene Aktivitäten verstanden, was von existierenden Ansätzen nur unzureichend unterstützt wird, da sie kaum die Arbeitssituation berücksichtigen, in der sie benutzt werden. In dieser Arbeit geht es darum, eine Methodik für die Lernunterstützung zu erarbeiten und auf technischer Ebene situationsbewusste Informationsdienste mittels Kompetenzontologien und Kontextmanagement zu konzipieren und in realen Unternehmensumgebungen zu evaluieren

Bewertung zukünftiger Erfolgspotenziale von M&A-Transaktionen im Rahmen einer Due-Diligence-Prüfung unter Zuhilfenahme eines standardisierten Analyseinstruments basierend auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk

Die folgende Arbeit beschäftigt sich mit dem Thema der Bewertung von Unternehmensbeteiligungen und Unternehmensakquisitionen mittels einem standardisierten Analyseinstrument basierend auf Künstlichen Neuronalen Netzwerken. Zielsetzung dabei ist festzustellen ob eine angestrebte M&A-Transaktion erfolgreich sein wird. Das Bewertungssystem beruht auf dem Rahmenwerk der Due Diligence Prüfung speziell auf den Bereich der Commercial oder Market Due Diligence. Die inhaltliche Ausgestaltung des Analyseinstruments richtet sich im Wesentlichen auf marktspezifische und symbiotische Aspekte sowie auf entscheidende externe Faktoren. Somit deckt die Prüfung im Rahmen des KNN-Analyseinstruments alle relevanten Einflussgrößen auf den M&A Erfolg ab und extrahiert daraus eine objektive Entscheidungsempfehlung über Durchführung oder Unterlassung einer M&A Aktivität

Ökonomische, ökologische und gesellschaftliche Effekte von Pferdesport, -zucht und -haltung : eine biokybernetische Analyse für Deutschland

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