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Vermessung
(2019)
Lately there has been an increasing concern about uranium toxicity in some districts of Punjab State located in the North Western part of India after the publication of a report (Blaurock-Busch et al. 2010) which showed that the concentration of uranium in hair and urine of children suffering from physical deformities, neurological and mental disorder from Malwa region (Fig. 1) of Punjab State was manifold higher than the reference ranges. A train which connects the affected region with the nearby city of Bikaner which has a Cancer Hospital has been nicknamed as Cancer Express due to the frenzy generated on account of uranium related toxicity.
Unsere unternehmerische Umwelt befindet sich in einem zunehmend dynamischen Wandel. Dies führt dazu, dass Herausforderungen, denen sich Unternehmen stellen müssen, immer komplexer werden. Hier gilt es zunehmend, eine Balance zwischen verschiedenen Spannungsfeldern zu erreichen. Sogenannte Megatrends stellen die Treiber dieses Wandels dar. Als Megatrend werden nach dem Zukunftsinstitut (2010a) richtungsweisende Veränderungstendenzen aufgefasst, die alle Bereiche des Lebens sowohl individuell als auch gesellschaftlich beeinflussen und langfristige Auswirkungen haben.
Laut Zukunftsinstitut (2010) stellt die Individualisierung eine langfristige und nachhaltige Veränderung dar, die die gesamte Gesellschaft (den einzelnen Menschen, Unternehmen, den Staat) betrifft und Auswirkungen auf nahezu alle Lebensbereiche (z. B. Arbeit, Wohnen, Partnerschaft) hat. Die Individualisierung beschreibt dabei die Entwicklung hin zur Fokussierung persönlicher Interessen und Lebensentscheidungen der einzelnen Person (Kunze, Individualisierung, 2011). Der Grund für diese Entwicklung sind laut Kunze (Individualisierung, 2011) Treiber wie steigendes Vermögen, Bildung und Mobilität, was die einzelne Person unabhängiger von größeren Gemeinschaften macht und mehr Freiheit zur Selbstverwirklichung bietet. Als eine Konsequenz daraus werden Wertevorstellungen nicht mehr einfach hingenommen, sondern für die eigene Person überprüft und individualisiert (Kunze, Individualisierung, 2011). So wies Beck bereits 1996 darauf hin, dass Individualisierung meint „erstens die Auflösung und zweitens die Ablösung industriegesellschaftlicher Lebensformen durch andere, in denen die Einzelnen ihre Biographie selbst herstellen, inszenieren, zusammenflickschustern müssen“ (Beck, Die Erfindung des Politischen, 1996, S. 150).
Ausblick: Der individualitätsbezogene Diversity Management-Ansatz als Antwort auf Individualisierung
(2015)
Der Megatrend Individualisierung fordert von Unternehmen, ihre Strategien und Prozessabläufe bei zunehmender Globalisierung grundlegend zu überdenken. Während Strategien und Prozessabläufe im Unternehmen Standards unterliegen, entwickelt sich unsere Gesellschaft immer stärker zu einem individuumszentrierten System, in dem es gilt, Werte und Lebensstile der Individuen zu berücksichtigen und derart wertzuschätzen, dass Mitarbeitende motiviert und mit hoher Bindung an das Unternehmen die anstehenden Leistungen für das Unternehmen erbringen. Im Konzept DiM sind Standardisierung und Individualisierung keine gegensätzlichen Aspekte, da bei DiM neben der Betrachtung des betriebswirtschaftlichen Nutzens dieses Konzepts für Unternehmen die Wertschätzung des Individuums als genuines Merkmal betont wird.
In product development, numerous design decisions have to be made. Multi-domain virtual prototyping provides a variety of tools to assess technical feasibility of design options, however often requires substantial computational effort for just a single evaluation. A special challenge is therefore the optimal design of product families, which consist of a group of products derived from a common platform. Finding an optimal platform configuration (stating what is shared and what is individually designed for each product) and an optimal design of all products simultaneously leads to a mixed-integer nonlinear black-box optimization model. We present an optimization approach based on metamodels and a metaheuristic. To increase computational efficiency and solution quality, we compare different types of Gaussian process regression metamodels adapted from the domain of machine learning, and combine them with a genetic algorithm. We illustrate our approach on the example of a product family of electrical drives, and investigate the trade-off between solution quality and computational overhead.