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Integrationsaspekte der Simulation: Technik, Orgnisation und Personal, Karlsruhe, 7. und 8. Oktober 2010 = Integration Aspects of Simulation: Equipment, Organization and Personnell, Karlsruhe, 7th and 8th October 2010
Die Integration technischer, organisatorischer und personalorientierter Aspekte in Simulationsverfahren ist das Leitthema der 14. Fachtagung der Arbeitsgemeinschaft Simulation (ASIM) innerhalb der Gesellschaft fĂĽr Informatik, die vom Institut fĂĽr Arbeitswissenschaft und Betriebsorganisation im Oktober 2010 ausgerichtet wurde. Der vorliegende Tagungsband gibt somit einen vertiefenden Einblick in neue Entwicklungen und Beispiele guter Praxis der Simulation ĂĽber den deutschsprachigen Raum hinaus
Systematische Analyse und Bewertung komplexer Supply Chain Prozesse bei dynamischer Festlegung des Auftragsentkopplungspunkts
Ein entscheidender Erfolgsfaktor jeder Supply Chain ist das adäquate Design ihrer Leistungserstellungsprozesse. Da diese Prozesse regelmäßig durch einen hohen Grad an Komplexität gekennzeichnet sind, stellt deren Gestaltung eine große Herausforderung dar. In dieser Forschungsarbeit wird deshalb die Frage behandelt, wie komplexe Leitungserstellungsprozesse einer Supply Chain effektiv und effizient verbessert werden können. Dazu wird eine systematische Vorgehensweise für die Analyse und Bewertung von Supply Chain Prozessen vorgestellt und im Rahmen einer Fallstudie auf eine reale Logistikkette in der Elektronikindustrie angewandt. Bei der Prozessanalyse wird eine Reduktion der Komplexität durch eine Kombination von analytischen Methoden und Simulation erzielt, sodass nicht nur die Validität der Ergebnisse, sondern auch die praktische Umsetzbarkeit gewährleistet ist. Die Bewertung von alternativen Prozessdesigns erfolgt multikriteriell und strategiebasierend, damit sowohl Zielkonflikte als auch die verfolgte Strategie der Logistikkette Berücksichtigung finden. Generell spielt die Wahl des marktbezogenen Produktionstyps (z.B. Make-to-Order, Make-to-Stock) bei der Verbesserung von Supply Chain Prozessen eine entscheidende Rolle. Daher wird auf diesen Aspekt besonders eingegangen, wobei der hybride Produktionstyp Make-to-Forecast in einem Supply Chain-Kontext in der Fallstudie implementiert wird
10. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik Juli 2009
Begonnen im Jahr 2000, ist das Interuniversitäre Wirtschaftsinformatik-Doktorandenseminar mittlerweile zu einer schönen Tradition geworden. Zunächst unter Beteiligung der Universitäten Leipzig und Halle-Wittenberg gestartet. Seit 2003 wird das Seminar zusammen mit der Jenaer Universität durchgeführt, in diesem Jahr sind erstmals auch die Technische Universität Dresden und die TU Bergakademie Freiberg dabei. Ziel der Interuniversitären Doktorandenseminare ist der über die eigenen Institutsgrenzen hinausgehende Gedankenaustausch zu aktuellen, in Promotionsprojekten behandelten Forschungsthemen. Indem der Schwerpunkt der Vorträge auch auf das Forschungsdesign gelegt wird, bietet sich allen Doktoranden die Möglichkeit, bereits in einer frühen Phase ihrer Arbeit wichtige Hinweise und Anregungen aus einem breiten Hörerspektrum zu bekommen. In den vorliegenden Research Papers sind elf Beiträge zum diesjährigen Doktorandenseminar in Jena enthalten. Sie stecken ein weites Feld ab - vom Data Mining und Wissensmanagement über die Unterstützung von Prozessen in Unternehmen bis hin zur RFID-Technologie. Die Wirtschaftsinformatik als typische Bindestrich-Informatik hat den Ruf einer thematischen Breite. Die Dissertationsprojekte aus fünf Universitäten belegen dies eindrucksvoll.
Entwicklung eines GIS-basierten EntscheidungsunterstĂĽtzungssystems als Werkzeug nachhaltiger Landnutzungsplanung
Die Arbeit zeigt die Konzeption und Entwicklung des GIS-basierten Entscheidungsunterstützungssystems LUMASS (Land Use Management Support System) zur ökologischen Optimierung von Landnutzungsprozessen und -mustern. Dazu werden im ersten Teil der Arbeit die funktionalen und strukturellen Merkmale bzw. Anforderungen an räumliche Entscheidungsunterstützungssysteme anhand der internationalen Fachliteratur herausgearbeitet. Anschließend wird darauf aufbauend die Konzeption und Implementierung des Managementsystem LUMASS vorgestellt. Dabei steht insbesondere die Integration von ökologischen Modellen und von Methoden der raumbezogenen multikriteriellen Entscheidungsunterstützung in Geographische Informationssysteme im Vordergrund. Im abschließenden Teil der Arbeit wird die Anwendung des Systems in einem schleswig-holsteinischen Untersuchungsraum demonstriert
The system dynamics encoding method – development of a research methodology for the exploration of complex models
Die Zunahme an Komplexität innerhalb biologischer, sozialer oder psychologischer Felder führt in der heutigen Zeit zu einem Defizit von Perzeptions- und Steuerungsmöglichkeiten. Bedingt wird diese Problematik durch erhöhte Wechselbeziehungen sowie die zeitliche und räumliche Trennung von Ursache und Wirkung. Demnach ist die Entstehung von Komplexität durch enge Kopplungen, Rückkopplungsprozesse, Nicht-Linearität, Selbstorganisation und Kontraintuitivität gekennzeichnet, welche durch cartesianisch-lineare Analysen zumeist nicht aufzulösen ist. Diese sind determiniert durch die Zerlegung von Problemen in Einzelteile und eine Erklärung des Gesamtphänomens durch anschließende Summierung, welches zur Bekämpfung von Einzelsymptomen und linear-sequenziellen Problemlösungsstrategien führt. Konträr zur analytischen Vorgehensweise bedarf es bei der Erkennung generischer Strukturmuster eines systemdynamischen Ansatzes. Basierend auf dem primär quantitativen System-Dynamics-Ansatz können, durch die modellbasierte Konstruktion generischer Strukturen, Wahrscheinlichkeitsaussagen über das Systemverhalten getroffen und potentielle Lösungshebel identifiziert werden. Jedoch existieren für systemdynamische Untersuchungen diverse Probleme, welche die Güte des Ansatzes beeinträchtigen. Als wesentlichste Probleme kann die Willkürlichkeit und die Subjektivität der Modellkonstruktion angeführt werden, welche auf das Fehlen einer wissenschaftlich fundierten Methode zurückzuführen sind. Zudem bezweckt die quantitative Fokussierung die Negierung des Primats der Offenheit gegenüber Neuentdeckungen, die jedoch durch ein qualitatives Forschungsvorgehen gefördert werden. Zur Überwindung dieser Probleme wird durch die Verknüpfung qualitativer Forschungsvorgehen sowie systemdynamischer Komponenten und Ansätze (Allgemeine Systemtheorie und Kybernetik) eine Systemdynamische Kodiermethode (SDKM) entwickelt, die in einen systemdynamischen Untersuchungsprozess (SDU) eingebettet und anhand der Stakeholderbeziehungen von H&M expliziert wird. Diese integrative Verfahrensweise ermöglicht die Förderung systemischen Denkens und die Optimierung einer ganzheitlichen Untersuchung, welche zur Verbesserung der Hebelidentifikation, Formulierung von Entscheidungsregeln sowie langfristigen Perzeptionszunahme für komplexe Probleme führt.The increase of complexity within biological, social or psychological fields leads nowadays to a deficit of perception and control possibilities. This problem is determined by accelerating interdependences as well as temporal and spatial separation of cause and effect. Accordingly, the origin of complexity is distinguished by tight couplings, feedback loops, non-linearity, self-organization and counter-intuitiveness, which mostly cannot be dissolved by Cartesian-linear analysis. These are determined by the decomposition of problems into separated parts and an explanation of the overall phenomenon by subsequent summation, which leads to symptom control and linear-sequential problem-solving strategies. Contrary to the analytical procedure the detection of generic structural patterns requires a system dynamical approach. Based on the predominant quantitative system dynamics approach, the model-based construction of generic structures allows to make probability statements about the system behavior and to identify potential levers of problem-solving. Though, there are various problems of system dynamical investigations, which compromise the quality of the approach. The main problems are the arbitrariness and the subjectivity of model construction, which is due to the lack of a scientifically based method. Furthermore, the quantitative focus purposes the negation of the primacy of openness to new discoveries, which will be facilitated by a qualitative research approach. To overcome these problems it is necessary to combine qualitative research approaches as well as system dynamical investigation components and approaches (General Systems Theory and Cybernetics) to develop a system dynamical coding method, which is integrated in a system dynamical investigation process and explained by the stakeholder relations from H&M. This integrative procedure allows the facilitation of systems thinking and the optimization of a holistic investigation, which leads to an improvement of the lever identification, the formulation of decision policies as well as a long-term increase of perception for complex problems
Forschungsmethoden und Erkenntnispotential: Natur- und Sozialwissenschaften im Vergleich
All empirical sciences must be able to observe and measure their objects of cognition. In many natural sciences, steady progress in research technology has led to cumulative advances in scientific knowledge. Due to the nature of social phenomena, technical artifacts and procedures cannot significantly improve scientific observation and measurement in the social sciences. Here scientific progress follows from advances in data evaluation and interpretation rather than from increases in observation and measurement. It is in the evaluation phase of the research process that technology, in the form of the modern computer, has become important for social science development. Since the computer is used for data analysis also in the natural sciences, this particular research technology bridges the methodological divide between natural and social sciences, playing a similarly important role in both.Alle Wissenschaften, die nachprüfbare Aussagen über reale Phänomene machen wollen, müssen in der Lage sein, diese zu erfassen. In vielen naturwissenschaftlichen Forschungsgebieten hat der ständige Fortschritt in der Mess- und Beobachtungstechnik zu einer kumulativen Wissensentwicklung geführt. In den Sozialwissenschaften hat es dagegen aufgrund der Beschaffenheit ihrer Erkenntnisobjekte nur vergleichsweise geringe technisch bedingte Fortschritte bei ihrem beobachtenden und messenden Erfassen gegeben. Hier findet der Wissensfortschritt deshalb weniger durch immer tiefenschärferes Beobachten und genaueres Messen als im Bereich der Datenauswertung und der theoretischen Interpretation statt. Dabei spielt moderne Forschungstechnik in Gestalt des Computers eine wichtige Rolle. Da der Computer auch in den Naturwissenschaften schwergewichtig bei der Auswertung empirischer Daten eingesetzt wird, hat diese Form der Forschungstechnik heute für den Erkenntnisfortschritt in Natur- und Sozialwissenschaften eine vergleichbar große Bedeutung
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