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Holzbau
(2021)
This chapter describes three general strategies to master uncertainty in technical systems: robustness, flexibility and resilience. It builds on the previous chapters about methods to analyse and identify uncertainty and may rely on the availability of technologies for particular systems, such as active components. Robustness aims for the design of technical systems that are insensitive to anticipated uncertainties. Flexibility increases the ability of a system to work under different situations. Resilience extends this characteristic by requiring a given minimal functional performance, even after disturbances or failure of system components, and it may incorporate recovery. The three strategies are described and discussed in turn. Moreover, they are demonstrated on specific technical systems.
Digitalisierung bezeichnet die Nutzung großer Datenmengen, die zu einer umfassenden Vernetzung aller Bereiche der Wirtschaft und Gesellschaft führen wird (BMWi, 2015 und ähnlich Köhler/Wollschläger, 2014: 79). Sie umfasst die Erhebung von analogen Informationen („Big Data“ in einem engen Sinne; z.B. O´Leary, 2013), ihre Speicherung in einem digitaltechnischen System (lokale Speicherung oder „Cloud Computing“ durch die Weiterentwickelung des Internets; z.B. Hashem et al., 2015: 101), die Analyse und Interpretation sowie den Transfer in andere Systeme („Internet der Dinge“ bzw. „Internet of Things“; z.B. Ashton, 2009).
IT Products are viewed and managed differently depending on the perspectives and the stage within the life cycle. A model is presented that integrates different perspectives and stages serving as an aid for the analysis of business models and focused positioning of IT-products. Four generic business models are analysed with regard to the product management function in general and the positioning field for IT-products specifically: off-the-shelf (license), license plus service, project, and system service (incl. cloud computing).
In der betrieblichen Entwicklungspraxis klaffen Anspruch und Realität bei der Gestaltung betrieblicher Softwareentwicklungsprozesse auseinander. Nicht selten werden „Vorgehensmodelle“definiert, jedoch nicht konsequent oder nicht mit dem erwünschten Erfolg eingesetzt. Die Modellierung der Entwicklungsabläufe garantiert nicht deren effektive und effiziente Umsetzung; dazu ist ein „Prozeßmanagement“erforderlich. Die verfügbaren Prozeßmanagementansätze eignen sich für unterschiedliche Anwendungsfelder und Organisationskulturen, sind dementsprechend auch auf die Softwareentwicklung übertragbar, adressieren jedoch nur bedingt den zentralen Erfolgsfaktor betrieblicher Softwareentwicklung: die Zufriedenheit der Anwender als Kunden der Softwareentwicklung.
Der Schlüssel für erfolgreiche Softwareentwicklungsprozesse liegt nicht im Prozeßmanagement allein, sondern in dessen Ausgestaltung mit Blick auf den Kunden. Ansatzpunkte für ein kundenorientiertes Softwareprozeßmanagement sind die Etablierung einer Kunden/Lieferantenbeziehung, die Fokussierung und Differenzierung der Entwicklungsprozesse, die Benutzerinvolvierung, Simultaneous Engineering und die gezielte Identifikation, Integration und Kooperation der „Stimme des Kunden“und der „Stimme des Ingenieurs“. Die Bewertung kundenorientierter Softwareprozesse wird diskutiert und Schlußfolgerungen für Forschung und Praxis skizziert.
Für die Erstellung von Maschinenbelegungsplanen wurden im Operations Research aufwendige Optimierungsverfahren konzipiert und entsprechende Programme entwickelt. Maschinenbelegungsprobleme sind klassische Vertreter der Klasse der np-vollständigen Probleme, also sichere Kandidaten für kombinatorische Explosion der Lösungsalternativen. Deshalb ist der Einsatz konventioneller Planungssysteme wegen der hohen Rechneranforderungen der gängigen Verfahren an die Hardware oft nicht praktikabel.