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E-Book

Planung und Entscheidung

Konzepte, Modelle und Methoden einer modernen betriebswirtschaftlichen Entscheidungsanalyse

Autor	Armin Scholl, Robert Klein
Verlag	Verlag Franz Vahlen
Erscheinungsjahr	2012
Seitenanzahl	534 Seiten
ISBN	9783800638857
Format	PDF
Kopierschutz	Wasserzeichen/DRM
Geräte	PC/MAC/eReader/Tablet
Preis	23,99 EUR

Zielführend richtig planen und entscheiden Unternehmerische Entscheidungen unterliegen Umwelt- und Rahmenbedingungen, die sich mit wachsender Geschwindigkeit dynamisch verändern. Daher müssen Entscheidungsträger mit immer kürzeren Vorlaufzeiten zunehmend komplexere Entscheidungsprobleme von wachsender Bedeutung rechtzeitig erkennen und zielführend lösen. Ohne ein geeignetes Instrumentarium bestehend aus Planungskonzepten, -methoden und -software lässt sich diese Aufgabe nicht mehr bewältigen. Dieses Lehrbuch stellt die wichtigsten Beiträge zur Entscheidungsfindung aus den Bereichen Entscheidungs- und Planungstheorie, Management, Controlling, Operations Research und Wirtschaftsinformatik auf einheitliche Weise dar. Neben Lehrenden und Lernenden in Grund- und Hauptstudium wirtschaftswissenschaftlicher Studiengänge richtet sich das in Vorlesungen langjährig erprobte Buch auch an Praktiker. Für diese sind insbesondere die Hinweise auf Standardsoftware hilfreich, die den effizienten Einsatz moderner Planungs- und Entscheidungstechniken erst ermöglicht. Die Autoren Prof. Dr. Robert Klein ist Inhaber des Lehrstuhls für Analytics & Optimization an der Universität Augsburg. Prof. Dr. Armin Scholl ist Inhaber des Lehrstuhls für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre / Management Science an der Friedrich-Schiller-Universität Jena. Beide haben weitere Lehrbücher sowie hochrangig publizierte Zeitschriftenartikel im Bereich der Quantitativen Betriebswirtschaftslehre verfasst.

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Blick ins Buch

Inhaltsverzeichnis

Cover	1
Zum Inhalt_Autor	2
Titel	3
Impressum	4
Widmung
5
Vorwort	6
Aus dem Vorwort zur ersten Auflage	8
Inhaltsverzeichnis	10
Symbole und Abkürzungen	20
Kapitel 1 Grundlagen der Planung	24
1.1 Wesen der Planung	24
1.2 Elemente der Planung	26
1.2.1 Grundbegriffe und deren Zusammenhang	26
1.2.2 Informationen und Daten	28
1.2.3 Entscheidungsprobleme und Ziele	30
1.2.4 Alternativen	31
1.2.5 Umweltzustnde und Unsicherheit	33
1.2.6 Wirkungszusammenhänge	35
1.3 Phasen der Planung	35
1.3.1 Problemfeststellung und -definition	36
1.3.2 Alternativenermittlung	37
1.3.3 Bewertung und Auswahl	38
1.4 Arten der Planung	38
1.4.1 Typologisierung	38
1.4.2 Planungsgegenstände	39
1.4.3 Informationsstände	40
1.4.4 Häufigkeit, Anlass und Planungsträger	40
1.4.5 Geltungs- und Funktionsbereich	41
1.4.6 Reichweite	42
1.5 Planung als betriebliche Funktion	44
1.5.1 Planung im Managementprozess	44
1.5.2 Informationssysteme und Informationsmanagement	46
1.5.3 Controlling	51
Kapitel 2 Modellgestützte Planung	54
2.1 Modelle	54
2.1.1 Zum System- und Modellbegriff	54
2.1.2 Einteilung von Modellen	55
2.1.2.1 Einsatzzweck von Modellen	56
2.1.2.2 Qualitative und quantitative Modelle	57
2.1.2.3 Darstellungsformen von Modellen	61
2.1.2.4 Deterministische und stochastische Modelle	61
2.1.2.5 Statische und dynamische Modelle	62
2.1.2.6 Total- und Partialmodelle	62
2.1.3 Entscheidungsmodell versus Optimierungsmodell	63
2.2 Entscheidungs- bzw. Auswahlmodelle	64
2.2.1 Grundmodell der Entscheidungstheorie	64
2.2.2 Entscheidungsfeld	65
2.2.3 Zielsystem	67
2.2.4 Varianten des Grundmodells	68
2.3 Optimierungsmodelle	69
2.3.1 Deterministische einkriterielle Optimierungsmodelle	70
2.3.1.1 Lineare Optimierungsmodelle	71
2.3.1.2 Ganzzahlige und kombinatorische Optimierungsmodelle	73
2.3.1.3 Nichtlineare Optimierungsmodelle	74
2.3.2 Multikriterielle Optimierungsmodelle	74
2.3.3 Stochastische Optimierungsmodelle	75
2.3.4 Dynamische Optimierungsmodelle	75
2.4 Modelle als Planungsgrundlage	76
2.4.1 Struktureigenschaften von Entscheidungsproblemen	77
2.4.2 Planung als modellgestützter Strukturierungsprozess	79
2.4.3 Prozess der modellgestützten Planung nach Schneeweiß	82
2.4.4 Planung als heuristischer und rationaler Prozess	83
2.5 Planungs- und Entscheidungsmethoden	88
Kapitel 3 Problemerkenntnis und Zielbildung	92
3.1 Problemerkenntnis und -analyse	92
3.1.1 Übersicht und Einordnung der Methoden	93
3.1.2 Portfolio-Analyse	95
3.1.3 Prozessanalyse mit DEA	98
3.1.4 Methoden der Projektanalyse	101
3.1.4.1 Struktur- und Zeitanalyse mittels Netzplantechnik	101
3.1.4.2 Kapazitätsanalyse	107
3.1.4.3 Projektfortschritts- und -kostenkontrolle	109
3.2 Arten und Bestandteile von Zielsystemen	114
3.2.1 Zielsysteme im Entscheidungsprozess	114
3.2.1.1 Unternehmensweite Zielsysteme	114
3.2.1.2 Entscheidungsbezogene Zielsysteme	116
3.2.1.3 Subjektivität entscheidungsbezogener Zielsysteme	117
3.2.2 Zielgrößen	118
3.2.3 Höhenpräferenz	120
3.2.3.1 Konzept der Nutzenfunktion	121
3.2.3.2 Verknüpfung von Nutzenfunktionen und Zielarten	124
3.2.3.3 Notwendigkeit von Nutzenerwägungen	126
3.2.4 Artenpräferenz	128
3.2.4.1 Zielbeziehungen	128
3.2.4.2 Abbildung der Artenpräferenz	132
3.2.4.3 Nutzenskalierung	135
3.2.5 Risikopräferenz	139
3.2.5.1 Risikobegriff und Risikoeinstellung	139
3.2.5.2 Risikonutzenfunktion	142
3.2.6 Zeitpräferenz	143
3.2.7 Gruppenpräferenz	145
3.3 Bildung operativer Zielsysteme	146
3.3.1 Ein Zielsystem zur Standortwahl	146
3.3.2 Grundprinzipien der Zielbildung	148
3.3.2.1 Wert- und alternativenfokussiertes Denken	148
3.3.2.2 Verwendung von Fundamentalzielen	150
3.3.3 Ansätze zur Ermittlung von Zielsystemen	152
3.3.3.1 Generierung von Zielen	153
3.3.3.2 Strukturierung von Zielen in Zielsystemen	155
3.3.4 Anforderungen an Ziele und Zielsysteme	158
Kapitel 4 Alternativenermittlung	160
4.1 Alternativen und Alternativenmenge	160
4.1.1 Beschreibung von Alternativen	161
4.1.2 Entscheidungsvariablen und Domänen	163
4.1.3 Restriktionen und Alternativenmenge	165
4.1.4 Berücksichtigung von Unsicherheit	168
4.2 Techniken zur Alternativenermittlung	170
4.2.1 Alternativenkreierung	172
4.2.1.1 Brainstorming	172
4.2.1.2 Brainwriting	174
4.2.1.3 Synektische Methoden	175
4.2.2 Alternativengenerierung	176
4.2.2.1 Mittel-Ziel-Netzwerke	177
4.2.2.2 Morphologische Methoden	179
4.2.3 Alternativensuche	180
4.2.4 Begrenzung der betrachteten Alternativenmenge	182
4.3 Techniken zur Alternativenrestringierung	184
4.3.1 Ermittlung von Restriktionen	185
4.3.2 Modellierung von Entscheidungsvariablen und Domänen	187
4.3.3 Modellierung grundlegender Restriktionstypen	190
4.3.3.1 Kapazitätsrestriktionen	191
4.3.3.2 Fluss- und Bilanzrestriktionen	191
4.3.3.3 Mischungsrestriktionen	193
4.3.3.4 Modusrestriktionen	194
4.3.3.5 Reihenfolgerestriktionen	195
4.3.4 Modellierung verknüpfter Restriktionen	196
4.3.4.1 Abbildung logischer Bedingungen	196
4.3.4.2 Disjunktive Restriktionen	198
4.3.4.3 Simultane Betrachtung unterschiedlicher Restriktionstypen	199
4.3.5 Verknüpfung von Restriktionen und Zielen	200
4.3.5.1 Abbildung von Zielfunktionen	201
4.3.5.2 Soft Constraints	203
4.3.5.3 Erfassung von Fixkosten	205
4.3.5.4 Minimax-Ziele	206
4.3.6 Modellierung bei Unsicherheit	207
4.3.6.1 Grundlegende Modellierungsansätze	207
4.3.6.2 Anwendung der Ansätze am Beispiel	210
4.3.7 Empfehlungen zur Modellierung	213
4.3.7.1 Verständlichkeit von Modellen	213
4.3.7.2 Vermeidung und Aufdeckung von Fehlern	215
4.3.7.3 Effiziente Lösbarkeit	217
Kapitel 5 Problemabgrenzung und -verknüpfung	220
5.1 Bedeutung und Schwierigkeiten der Problemabgrenzung	220
5.1.1 Abgrenzung eines einzelnen Entscheidungsproblems	220
5.1.2 Dekomposition und Koordination	221
5.2 Zeitliche Dimension	225
5.2.1 Schwierigkeiten der Planung aus zeitlicher Perspektive	225
5.2.2 Beispiel eines mehrperiodigen Entscheidungsmodells	227
5.2.2.1 Wagner-Whitin-Problem	227
5.2.2.2 Exakte Lösung mittels Kürzeste-Wege-Ansatz	230
5.2.2.3 Silver-Meal-Heuristik	232
5.2.3 Konzepte zur Planung in zeitlich offenen Entscheidungsfeldern	233
5.2.3.1 Totalplanung	233
5.2.3.2 Anschlussplanung	235
5.2.3.3 Rollierende Planung	236
5.2.4 Festlegung von Planungsparametern	239
5.2.4.1 Festlegung der Planreichweite	239
5.2.4.2 Wahl des Planabstandes	241
5.2.4.3 Bestimmung von Endzuständen	242
5.2.4.4 Simulative Parameterfestlegung	243
5.2.5 Einbeziehung der Unsicherheit	244
5.2.5.1 Starre versus flexible Planung	244
5.2.5.2 Vorausschau über den Horizont	244
5.3 Sachliche Dimension	249
5.3.1 Arten sachlicher Kopplungen	250
5.3.1.1 Restriktionskopplungen	250
5.3.1.2 Ziel-, Präferenz- und Risikokopplungen	252
5.3.1.3 Kopplungen und Dekomposition	254
5.3.2 Simultan- versus Sukzessivplanung	257
5.3.2.1 Simultanplanung	257
5.3.2.2 Sukzessivplanung	258
5.3.3 Konzept der hierarchischen Planung	261
5.3.4 Gestaltung der Planungshierarchie durch Dekomposition	263
5.3.5 Vertikale Koordination	266
5.3.5.1 Allgemeine Vorgehensweise	266
5.3.5.2 Antizipation durch Aggregation	268
5.3.5.3 Antizipation durch Relaxation	270
5.3.5.4 Ein Beispiel zur Auftragsselektion	272
5.3.6 Horizontale Koordination	278
5.3.6.1 Problematik und Vorgehensweisen	279
5.3.6.2 Problematik und Koordinationsinstrumente am Beispiel	282
5.3.6.3 Koordination mittels Budgetierung	283
5.3.6.4 Koordination mit Hilfe von Verrechnungspreisen	289
5.3.6.5 Budgetierung mittels Dantzig-Wolfe-Dekomposition	296
Kapitel 6 Prognose	304
6.1 Grundlagen der Prognose	304
6.1.1 Arten und Reichweiten von Prognosen	304
6.1.2 Klassifikation von Prognosemethoden	306
6.1.3 Wahl von Prognosemethoden	310
6.2 Teilaufgaben der Prognose	311
6.2.1 Szenarien als Gegenstand der Prognose	311
6.2.2 Prognose von Parametern	312
6.2.3 Generierung von Szenarien	315
6.2.4 Wirkungs- und Ergebnisprognose	317
6.3 Quantitative Prognosemethoden	318
6.3.1 Ermittlung von Verteilungen	318
6.3.1.1 Zufallsvariablen und Verteilungen	319
6.3.1.2 Bestimmung empirischer Verteilungen	321
6.3.1.3 Verwendung theoretischer Verteilungen	323
6.3.1.4 Prognose durch Anpassung theoretischer Verteilungen	327
6.3.2 Zeitreihenbasierte Prognosemethoden	330
6.3.2.1 Komponenten von Zeitreihen	331
6.3.2.2 Regressionsrechnung	333
6.3.2.3 Gleitende Durchschnitte und exponentielle Glättung	335
6.3.2.4 Zeitreihenzerlegung	337
6.3.3 Ökonometrische Methoden	340
6.3.4 Neuronale Netze	342
6.4 Expertengestützte Umweltprognose	346
6.4.1 Erhebung subjektiver Verteilungen	346
6.4.1.1 Grundlegende Begriffe und Konzepte	346
6.4.1.2 Befragungstechniken für diskrete Verteilungen	348
6.4.1.3 Befragungstechniken für stetige Verteilungen	350
6.4.2 Szenario-Technik	352
6.4.2.1 Cross-Impact-Analyse	352
6.4.2.2 Batelle-Verfahren	354
6.4.3 Delphi-Methode	355
6.5 Simulative Risikoanalyse	356
6.5.1 Grundlegender Ablauf	357
6.5.2 Modellierung mit Einflussdiagrammen	358
6.5.3 Sensitivitätsanalyse	361
6.5.4 Durchführung der Simulation	365
6.5.5 Aufbereitung der Simulationsergebnisse	367
Kapitel 7 Bewertung bei Sicherheit	370
7.1 Umgang mit konfliktären Zielen	370
7.1.1 Ansätze zur Behandlung von Zielkonflikten	371
7.1.2 Einordnung und Verwendung der Methoden	372
7.1.3 Befragungstechniken	375
7.1.4 Probleme der Präferenzermittlung	377
7.2 Kompromissmodelle	380
7.2.1 Beispiel eines multikriteriellen Entscheidungsproblems	381
7.2.2 Zielgewichtung	382
7.2.3 Zieldominanz	383
7.2.4 Lexikographische Ordnung	384
7.2.5 Abstandsminimierung	385
7.2.6 Goal Programming	386
7.3 Multiattributive Bewertungsmethoden	388
7.3.1 Dominanzkonzepte	388
7.3.1.1 Bestimmung effizienter Alternativen	389
7.3.1.2 Outranking-Methoden	390
7.3.2 Multiattributive Nutzentheorie	393
7.3.2.1 Bestimmung messbarer Nutzenfunktionen	394
7.3.2.2 Bestimmung der Skalenfaktoren und des Gesamtnutzens	398
7.3.2.3 Vorgehensweise bei diskreten Zielgrößen	400
7.3.2.4 Vorgehensweise bei fehlender Messbarkeit	403
7.3.2.5 Umgang mit unscharfen Präferenzen	406
7.3.3 Analytic Hierarchy Process	408
7.3.3.1 Ermittlung der Arten- und Höhenpräferenzen	409
7.3.3.2 Bestimmung von Zielgewichten und Nutzenwerten	413
7.3.3.3 Berechnung des Gesamtnutzens	418
7.3.3.4 Erweiterungen des AHP	419
7.4 Entscheidungen in der Gruppe	420
7.4.1 Gemeinsame Problemstrukturierung	421
7.4.2 Individuelle Präferenzordnungen und Pareto-Effizienz	422
7.4.3 Abstimmungsprozess	424
Kapitel 8 Bewertung bei Unsicherheit	428
8.1 Umgang mit der Unsicherheit	428
8.2 Klassische Entscheidungskriterien	432
8.2.1 Effizienz und Dominanz bei Unsicherheit	433
8.2.2 Entscheidungskriterien bei Risiko	435
8.2.2.1 Erwartungswert-Kriterium	435
8.2.2.2 Berücksichtigung von Streuungs- oder Extremmaßen	436
8.2.2.3 Quantilbasierte Kriterien	439
8.2.2.4 Regretbasierte Kriterien	441
8.2.3 Entscheidungskriterien bei Ungewissheit	443
8.2.3.1 Laplace-Kriterium	443
8.2.3.2 Maximin-Kriterium	443
8.2.3.3 Maximax-Kriterium	444
8.2.3.4 Hurwicz-Kriterium	444
8.2.3.5 Minimax-Regret-Kriterien	445
8.3 Erwartungsnutzentheorie	447
8.3.1 Erwartungsnutzen und Bernoulli-Prinzip	447
8.3.2 Axiomatische Grundlagen	449
8.3.2.1 Vollständige Ordnung	449
8.3.2.2 Stetigkeitsaxiom	449
8.3.2.3 Unabhängigkeitsaxiom	451
8.3.2.4 Zusammenwirken der Axiome	453
8.3.3 Methoden zur Ermittlung von Risikonutzenfunktionen	454
8.3.4 Form der Nutzenfunktion und Risikoeinstellung	457
8.3.4.1 Risikoprämie und Form der Risikonutzenfunktion	457
8.3.4.2 Arrow-Pratt-Maß	459
8.3.5 Kritik am Bernoulli-Prinzip und alternative Theorien	461
8.3.5.1 Diskussion über die Art der berücksichtigten Präferenzen	461
8.3.5.2 Empirische Validität des Bernoulli-Prinzips	462
8.3.5.3 Prospect-Theorie	465
8.3.5.4 Weitere Alternativen zum Bernoulli-Prinzip	469
8.4 Entscheidungsbaum und flexible Planung	470
8.4.1 Problembeschreibung und Entscheidungsbaum	470
8.4.2 Roll Back-Verfahren	472
8.5 Unvollkommene und variable Information	474
8.5.1 Umgang mit unvollkommener Information	474
8.5.1.1 Unzuverlässige und partielle Information	474
8.5.1.2 Dominanztests zur Reduktion der Alternativenmenge	475
8.5.1.3 Alternativenwahl mit Ungewissheitskriterien	476
8.5.2 Umgang mit variabler Information	477
8.5.2.1 Erwarteter Wert der vollkommenen Information	478
8.5.2.2 Erwarteter Wert der unvollkommenen Information	479
Kapitel 9 Optimierung	482
9.1 Modelltypen und Verfahrensklassen	482
9.2 Lineare Optimierung	484
9.2.1 Definitionen und Vorüberlegungen	484
9.2.2 Graphische Lösung bei zwei Variablen	486
9.2.2.1 Ermittlung der Lösungsmenge	486
9.2.2.2 Höhenlinie der Zielfunktion und Optimumbestimmung	487
9.2.2.3 Analyse der konvexen Lösungsmenge	487
9.2.3 Simplex-Algorithmus	489
9.2.3.1 Anschauliche Beschreibung	489
9.2.3.2 Formale Beschreibung	490
9.2.3.3 Algorithmische Beschreibung	491
9.2.3.4 Beispielrechnung	492
9.2.4 Dualitätstheorie	493
9.2.4.1 Dualisierung von LP-Modellen	493
9.2.4.2 Zusammenhänge zwischen primalem und dualem Modell	494
9.2.4.3 Dualvariablen und Opportunitätskosten	495
9.3 Graphentheorie	498
9.3.1 Einige graphentheoretische Grundlagen	499
9.3.2 Kürzeste Wege	500
9.3.3 Minimale spannende Bäume	502
9.3.4 Transportoptimierung	502
9.3.4.1 Umladeprobleme	503
9.3.4.2 Klassisches Transportproblem (TPP)	504
9.3.4.3 MODI-Methode	505
9.4 Ganzzahlige und kombinatorische Optimierung	508
9.4.1 Kombinatorische Probleme und ganzzahlige Modelle	509
9.4.2 Komplexität und Verfahrenswahl	510
9.4.3 Branch&Bound-Verfahren	513
9.4.3.1 Schrankenberechnung (Bounding)	513
9.4.3.2 Verzweigen (Branching)	514
9.4.3.3 Ausloten und logische Tests	515
9.4.3.4 Anwendung am Beispiel des Knapsack-Problems	516
9.4.4 Eröffnungsheuristiken	517
9.4.4.1 Uninformierte Heuristiken	517
9.4.4.2 Greedy-Heuristiken	518
9.4.4.3 Vorausschauende Heuristiken	519
9.4.5 Reine Verbesserungsheuristiken	520
9.4.6 Meta-Heuristiken	521
9.4.6.1 Simulated Annealing	522
9.4.6.2 Tabu Search	522
9.4.6.3 Genetische Algorithmen	525
Literatur	528
Index	548
A	548
B	548
C	549
D	549
E	549
F	549
G	549
H	550
I	550
K	550
L	551
M	551
N	552
O	552
P	553
Q	554
R	554
S	554
T	555
U	555
V	555
W	556
Z	556

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