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Einfluß von Temperaturschwankungen auf das Verformungsverhalten von Rohren bei hohen Temperaturen
(1992)
Next Generation Manufacturing promises significant improvements in performance, productivity, and value creation. In addition to the desired and projected improvements regarding the planning, production, and usage cycles of products, this digital transformation will have a huge impact on work, workers, and workplace design. Given the high uncertainty in the likelihood of occurrence and the technical, economic, and societal impacts of these changes, we conducted a technology foresight study, in the form of a real-time Delphi analysis, to derive reliable future scenarios featuring the next generation of manufacturing systems. This chapter presents the organization dimension and describes each projection in detail, offering current case study examples and discussing related research, as well as implications for policy makers and firms. Specifically, we highlight seven areas in which the digital transformation of production will change how we work, how we organize the work within a company, how we evaluate these changes, and how employment and labor rights will be affected across company boundaries. The experts are unsure whether the use of collaborative robots in factories will replace traditional robots by 2030. They believe that the use of hybrid intelligence will supplement human decision-making processes in production environments. Furthermore, they predict that artificial intelligence will lead to changes in management processes, leadership, and the elimination of hierarchies. However, to ensure that social and normative aspects are incorporated into the AI algorithms, restricting measurement of individual performance will be necessary. Additionally, AI-based decision support can significantly contribute toward new, socially accepted modes of leadership. Finally, the experts believe that there will be a reduction in the workforce by the year 2030.
Lightning safety guidelines
(2010)
Die Energiewirtschaft befindet sich in einem starken Wandel, der v. a. durch die Energiewende und Digitalisierung Druck auf sämtliche Marktteilnehmer ausübt. Das klassische Geschäftsmodell des Energieversorgungsunternehmens verändert sich dabei grundlegend. Der kontinuierlich ansteigende Einsatz dezentraler und volatiler Erzeugungsanlagen macht die Identifikation von Flexibilitätspotenzialen notwendig, um weiterhin eine hohe Versorgungssicherheit zu gewährleisten. Dieser Schritt ist nur mit einem hohen Digitalisierungsgrad möglich. Eine funktionale Plattform mit Microservices, die zu Geschäftsprozessen verbunden werden können, wird als Möglichkeit zur Aktivierung der Flexibilität und Digitalisierung der Energieversorgungsunternehmen im Folgenden vorgestellt.
Risiken des Handels
(2012)
Speicheroptimierung
(2011)
In dieser Lektion wurden beginnend mit der Darstellung des fundamentalen Wandels
des Gasmarktes die daraus folgenden Implikationen für die Einsatzweise von
Gasspeichern abgeleitet. Anschließend wurden zwei Bewertungs- und Steuerungsverfahren für einen Gasspeicher an den beiden Marktstufen Termin- und Spotmarkt methodisch vorgestellt und anhand von Beispielrechnungen illustriert.
Das Verfahren zur Bewertung und Steuerung im Terminmarkt stellt ein sehr
robustes und methodisch einfaches Verfahren dar. Hierbei wird die Saisonalität
der Forwardkurve bzw. deren Veränderungen arbitragefrei mithilfe des Speichers
ausgenutzt. Dieses Verfahren kann nicht den gesamten Zeitwert des Speichers
ausweisen. Es zieht in jedem Zeitpunkt nur die aktuellen Informationen der Forwardkurve zur Entscheidung heran. Es bildet aber keine bedingte Erwartung über
zukünftige Erträge und deren Beeinflussung durch die aktuelle Speicherfahrweise,
um hieraus eine optimale Entscheidung zu formulieren.
Bei der Bewertung gegenüber dem Spotmarkt mithilfe der Least-Squares-Monte-
Carlo-Simulation wird in einer stochastischen Optimierung dagegen der volle Zeitwert des Speichers und damit der gesamte Zusatznutzen der Flexibilität ermittelt. Hierdurch leiten sich auch wesentlich andere Hedging-Empfehlungen als im ersten Verfahren ab, um diesen zu sichern. Der Einsatz der beiden Verfahren im Alltag zur Bewirtschaftung des Speichers hängt insbesondere vom Know-how, den Speicherparametern und der Risikobereitschaft des Handels ab. Beide Strategien liefern hierzu Hedging-Empfehlungen ab, mit welchem der zugrunde liegende Wert gesichert werden kann. Risikoaverse Händler, die einen Großteil des inneren Wertes sichern wollen, könnten im Terminmarkt einen Großteil des Speichers mithilfe des „Intrinsic Rolling“-Verfahrens bewirtschaften. Sie würden hierdurch den saisonalen Spread in der Forwardkurve rollierend sichern. Gleichzeitig kann ein kleinerer Anteil mithilfe der stochastischen Optimierung und den damit verbundenen Ausübungsgrenzen gegenüber dem Spotmarkt bewirtschaftet werden.
In einem liquiden vollständigen Markt wird eine Steuerung des Speichers allein
gegenüber den vorhandenen Marktstufen vorgenommen und der Wert für alle
Marktteilnehmer objektiv messbar. Für den Fall, dass der Markt illiquide ist und
hierdurch z. B. eine Kundenlast nicht allein am Termin- und Spotmarkt jederzeit
gedeckt werden kann, erscheint es notwendig, den Speicher im Kontext einer Portfoliooptimierung zu bewerten. Dies wird in der nächsten Lektion vorgenommen.
Hierbei ist aber zu beachten, dass der Speicher dadurch eine individualisierte Wertkomponente erhält, die von der konkreten Ausgestaltung des jeweiligen Portfolios abhängt.
In diesem Artikel werden zunächst einleitend der Gasmarkt Deutschland und der sich daraus ergebende Speicherbedarf skizziert. Folgend wird auf verschiedene Speichernutzen aus betriebswirtschaftlicher Perspektive eingegangen und die in diesem Artikel vorgestellten Bewertungsverfahren einleitend beschrieben. In diesem Artikel werden stochastische Optimierungsmethoden aufgegriffen, die sowohl eine Bewertung der Speicher gegenüber einem Spotpreis, als auch gegenüber einer gesamten Forwardcurve ermöglichen. Hierzu werden zunächst Modelle zur Beschreibung der Marktpreise vorgestellt und anhand empirischer Daten kalibriert. Dann wird eine beispielhafte Speicherscheibe zunächst auf Basis der LeastSquareMonteCarloTechnik gegenüber dem stochastischen mehrfaktoriellen Spotpreismodell bewertet. Hieran schließt sich die Vorstellung der Bewertung sowie des Hedgings gegenüber der Forwardcurve an. Abschließend erfolgt eine vergleichende Gegenüberstellung beider Verfahren.