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FuE im Rahmen des operativen Managements

  • Peter Engelke
Part of the Wirtschaftswissenschaftliche Beiträge book series (WIRTSCH.BEITR., volume 53)

Zusammenfassung

Eine wesentliche Aufgabe des operativen Managements besteht darin, die strategischen Programme zu konkretisieren, ihre erwarteten Auswirkungen zu quantifizieren und für deren Umsetzung zu sorgen. Dazu ist es erforderlich, eine Abstimmung mit den laufenden, d.h. operativen Aktivitäten vorzunehmen.1 Operatives Management unterscheidet sich vom strategischen Management vor allem darin, daß die aufzustellenden Pläne einen geringeren Umfang und eine weitaus kürzere Bindungsdauer aufweisen. Hinzu kommt, daß die Pläne kurzfristig ausgerichtet und schriftlich fixiert sind sowie weitgehend quantifiziert werden können.2

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Literatur

  1. 1.
    Vgl. Trux, W.; Müller, G., Kirsch, W.: (Management), S. 410Google Scholar
  2. 2.
    Vgl. Szyperski, N., Winand, U.: (Grundbegriffe), S. 78, Wild, J.: (Grundlagen), S. 169f.Google Scholar
  3. 3.
    Vgl. Trux, W.; Müller, G., Kirsch, W.: (Management), S. 446Google Scholar
  4. 4.
    Vgl. Naumann, Chr.: (Steuerung), S. 172ff., Trux, W.; Müller, G., Kirsch, W.: (Management), S. 431ff.Google Scholar
  5. 5.
    Vgl. Naumann, Chr.: (Steuerung), S.254 und die dort angegebene LiteraturGoogle Scholar
  6. 6.
    Vgl. Hammer, R.M.: (Unternehmungsplanung), S. 61ff.Google Scholar
  7. 7.
    Vgl. Hammer. R.M.: (Unternehmungsplanung), S. 61Google Scholar
  8. 8.
    Vgl. dazu z.B. Dambrowski, J.: (Budgetierungssysteme), S. 18, Horvath, P.: (Controlling), S. 253, Heuer, M.F.: (Kontrolle), S. 104Google Scholar
  9. 9.
    Bei der öffentlichen Haushaltsplanung stehen die geschätzten Einnahmen und die geplanten Ausgaben im Mittelpunkt. Vgl. zur Abgrenzung von öffentlichem Haushaltsbudget und privatwirtschaftlichem Finanzbudget Lücke, W.: (Finanzplanung), S. 51–54Google Scholar
  10. 10.
    Dazu zählen die aus betrieblichen Aktivitäten resultierenden Einnahmen und Ausgaben mit Erwartungscharakter. Vgl. Perridon, L.; Steiner, M.: (Finanzwirtschaft), S. 374Google Scholar
  11. 11.
    Es handelt sich dabei um die Budgetierung von Kosten und Erlösen für einzelne Kostenstellen im Rahmen der kalkulatorischen Erfolgsrechnung. Vgl. Schierenbeck, H.: (Grundzüge), S. 479, Hahn, D.: (Kontrollrechnung), S. 306Google Scholar
  12. 12.
    Hierbei kann zwischen lang-, mittel- und kurzfristigen Budgets gemäß einer Einteilung nach Fristigkeiten und zwischen strategischen, taktischen oder operativen Budgets unter sachlichen Gesichtspunkten unterschieden werden. Vgl. dazu Dambrowski, J.: (Buagetierungssysteme), S.26Google Scholar
  13. 13.
    Unterschiede ergeben sich hier aus der Organisation, dem zeitlichen Vollzug, der inhaltlichen Abstimmung und den eingesetzten Methoden. Vgl. Dambrowski, J.: (Budgetierungssysteme), S.30Google Scholar
  14. 14.
    “A Budget is a detailed plan that shows how an entity expects to aquire and use its resources over some specified period of time. A budget may be prepared for the entity as whole or for various segments of its operations.” Cerepat, J.R.; Taylor, D.H.: (Principles), S. 875. Vgl. auch Fees, Ph.E.; Warren, C.S.: (Accounting Principles), S. 683Google Scholar
  15. 15.
    Vgl. zu diesen Merkmalen von Budgetsystemen Dambrowski, J.: (Budgetierungssysteme), S. 38f.Google Scholar
  16. 16.
    “… two main types of budget emerge from the long run planning process: strategic budgets and capital budgets. The strategic budget details the desired or planned profits and resources of an enterprise over its long term future. In broad terms, it puts money values on the enterprise’s long term objectives as perceived by senior management. Capital budgeting is concerned with selection and financing of capital investment projects in the next budget period that are designed to lead the company towards the desired future status depicted m the strategic budget.” MacArthur, J.: (Forms of Budgeting), S. 172.Google Scholar
  17. 17.
    Vgl. dazu auch Ansoff, H.J.: (Management), 37f.Google Scholar
  18. 18.
    Vgl. Horngren, Ch.T.: (Introduction), S. 151, Dambrowski, J.: (Budgetierungssysteme), S. 38.Google Scholar
  19. 19.
    Vgl. Lorange, P.; Vancil, R.F.: (Strategic Planning Systems), S. 79ftGoogle Scholar
  20. 20.
    Vgl. Marr, R.: (Innovation), S. 37f.Google Scholar
  21. 21.
    In der Schering AG ist ein sogenannter “Strategischer Fonds” eingerichtet worden, über den kurzfristig finanzielle Mittel für unerwartete dringende FuE-Vorhaben bereitgestellt werden können. Vgl. Albach, H.: (Führung), S. 1083Google Scholar
  22. 22.
    “A flexible budget is a set of projected figures developed for several levels of anticipated activity.” Cerepak, J.R.; Taylor, D.H.: (Principles), S. 876.Google Scholar
  23. 23.
    “… a 6-month or 1-year budget is prepared for the primary purpose of outlining the framework of the company’s plans, coordinating then among departments and establishing department objectives. This is a basic or minimum budget. Then supplementary budgets are prepared each month on the basis of the volume of business forecast for that month.” Koontz, H.; O’Donnell, C.; Weihrich, H.: (Management), S. 577Google Scholar
  24. 24.
    “Sometimes a company will establish budgets for a high level of operation, a medium level, and a low level, and the three budgets will be approved for the company as a whole and for each organizational segment for six months or a year in advance. Then, at stated times, managers will be informed as to which budget to use in the planning and control.” Koontz, H.; O’Donnell, C.: (Essentials), S. 494Google Scholar
  25. 25.
    Vgl. dazu Dambrowski, J.: (Budgetierungssysteme), S. 39Google Scholar
  26. 26.
    Im Hinblick auf die Auswirkungen unterschiedlicher Budgetierungsstrategien vgl. Brockhoff, K.: (Budgetierungsstrategien), S. 846–869Google Scholar
  27. 27.
    Diese Annahme ist dann zutreffend wenn die Beziehungen zwischen dem FuE-Aufwand und den erzielbaren Ergebnissen durch eine S-förmige Erfahrungskurve ausgedrückt werden können. Vgl. dazu Lücke, W.: (Umsetzung), S. 105ff.Google Scholar
  28. 28.
    Vgl. Dathe, H.M.: (Projektplanung), S. 94ff.Google Scholar
  29. 29.
    Vgl. Ackoff, R.L.; Sasieni, M.W.: (Fundamentals), S. 74ff., Dathe, H.M.: (Optimierung), S. 145–170 sowie Dathe, H.M.: (Projektplanung), S. 21ff.Google Scholar
  30. 30.
    Quelle: Ackoff, R.L.; Sasieni, M.W.: (Fundamentals), S. 76Google Scholar
  31. 31.
    Vgl. dazu Brockhoff, K.: (Forschung), S. 138, Brockhoff, K.: (Forschung und Entwicklung), S. 174Google Scholar
  32. 32.
    So fehlen etwa eindeutige Input-Outputbeziehungen, die verschiedenen Formen der Unsicherheit lassen sich nur schwer quantifizieren, der menschliche Faktor ist gerade hier besonders zu berücksichtigen und Diskontinuitäten der Umweltentwicklung lassen sich kaum im voraus abschätzen.Google Scholar
  33. 33.
    Vgl. dazu die Angaben bei Brockhoff, K.: (Forschungsprojekte), S. 207ff., Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 102ff., Böning, D.-J.: (Bestimmungsfaktoren), S. 120ff.Google Scholar
  34. 34.
    Während man zwischen direkten Einflußgrößen und der Höhe des Forschungsaufwandes einen unmittelbaren Zusammenhang vermutet, geht man bei den indirekten Einflußgrößen davon aus, daß sie lediglich mittelbar über die direkten Faktoren den Umfang des Budgets beeinflussen.Google Scholar
  35. 35.
    Vgl. dazu Marr, R.: (Budgetplanung), Sp. 233ff., Schröder, H.-H.: (Forschung), Sp. 634f. und die dort angegebene Literatur.Google Scholar
  36. 36.
    Vgl. dazu Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 102ff., Marr, R.: (Innovation), S. 39ff.Google Scholar
  37. 37.
    Vgl. Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 122ff.Google Scholar
  38. 38.
    Vgl. Schröder, H.-H.: (Forschung), Sp. 635Google Scholar
  39. 39.
    Vgl. Hinterhuber, H.: (Unternehmensführung), S. 174ff. Hinterhuber beschreibt auch einen Ansatz zur Verteilung des Budgets auf Stufen des FuE-Prozesses bzw. auf Produkt- und Verfahrensforschung.Google Scholar
  40. 40.
    Vgl. dazu Lorange, P.: (Divisional Planning), S. 176, Munari, S.; Naumann, Chr.: (Strategische Steuerung), S. 175Google Scholar
  41. 41.
    Vgl. Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 122, Brockhoff, K.: (Forschung und Entwicklung), S. 174Google Scholar
  42. 42.
    Zum Top-Down-Ansatz bei der Budgetierung vgl. Dambrowski, J.: (Budgcticrungssysteme), S.61Google Scholar
  43. 43.
    Das entspricht einer engen Kopplung von Aktionsplanung (sachzielorientiert) und Budgetierung (formalzielorientiert). Vgl. Horvath, P.: (Controlling), S. 256ff.Google Scholar
  44. 44.
    Diese Voraussetzung macht deutlich, daß es sich um ein wohl-strukturiertes Entscheidungsproblem handeln sollte. Vgl. dazu Kap. 2.2.3Google Scholar
  45. 45.
    Vgl. Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 123ff.Google Scholar
  46. 46.
    Diese Vorgehensweise basiert auf dem klassischen Ansatz der Kapitaltheorie. Danach liegt ein optimales Investitionsprogramm bei dem Zinssatz (cut-off-rate) vor, bei dem die Kapital-nachfrage und das Kapitalangebot einander entsprechen. Vgl. dazu ausführlich Dean, J.: (Budgeting), S. 14–81Google Scholar
  47. 47.
    Vgl. Abschnitt 43 und 4.4Google Scholar
  48. 48.
    Vgl. dazu Gresser, K.: (Probleme), S. 127f.Google Scholar
  49. 49.
    Vgl. dazu Naber, G.: (Zero-Base-Budgeting), S. 13f.Google Scholar
  50. 50.
    Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 103Google Scholar
  51. 51.
    Vgl. auch Jacob, H.: (Planung), S. 439f.Google Scholar
  52. 52.
    Vgl. Rösmann, H.: (Entscheidungsmodelle), S. 22, Geschka, H.; Alter, U.; Schwerdtner, H.E.: (Umsetzung), S. 168Google Scholar
  53. 53.
    Dieser Begriff soll ausdrücken, daß eine proportionale Beziehung zwischen einer abhängigen Größe, infolge der Variation einer unabhängigen Größe, unmittelbar nur in einer Richtung wirksam wird. Dieses Phänomen (ratchet-effect) ist insbesondere bei der Erklärung des Konsumverhaltens in Abhängigkeit von Einkommenserhöhungen untersucht worden. Vgl. Dornbusch, R.; Fischer, St.: (Makroökonomik), S. 195–197Google Scholar
  54. 54.
    Vgl. Brockhoff, K.: (Forschung), S. 132Google Scholar
  55. 55.
    Vgl. Tanski, J.: (Kostenplanung), S. 124, Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 104 und die dort angegebene Literatur.Google Scholar
  56. 56.
    Vgl. Reeves, E.D.: (Management), S. 32 zitiert nach Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 104Google Scholar
  57. 57.
    Diese können ggf. um Zuschläge für den Verbrauch an Repetierfaktoren ergänzt werden.Google Scholar
  58. 58.
    Vgl. Naber, G.: (Zero-Base Budgeting), S. 14Google Scholar
  59. 59.
    Vgl. dazu auch die Ausführungen zu mehrpersonalen EntScheidungsprozessen in Kap. 2.2.4.3Google Scholar
  60. 60.
    “The actual process of determining R&D expenditures is in fact very much a political one, which is perhaps best described as an adversary process. The manager of research and development, as an advocate of his function, not surprisingly would like his organization to grow because he is convinced of the value of R&D contribution to the business. Thus he must attempt to balance two opposing considerations. First he would like to ask for as much as he possible can hope to receive. He wants to avoid underbidding; otherwise, he has not performed his function well…. Second the manager wants to avoid having any substantial reduction made in his request of his funds.” Steele, L.W.: (Innovation), S. 101f. Vgl. allgemein zu dieser Problematik Dambrowski, J.: (Budgetierungssysteme), S. 42, der sich auf die Untersuchungen von Cyert, R.M.; March, J.G.: (Theory) stützt.Google Scholar
  61. 61.
    Vgl. Dambrowski, J.: (Budgetierungssysteme) S. 42 und die dort angegebene Literatur. 62 Vgl. zu diesen Verfahren Dambrowski, J.: (Budgetierungssysteme), S. 44 und die dort angegebene Literatur.Google Scholar
  62. 63.
    Das Zero-Base Budgeting wird von Phvrr definiert “… as a planning and budgeting process which requires each manager to justify his entire budget request in detail from sratch (hence zero-base) and shifts the burden of proof to each manager to justify why he should spend anv money at all. The approach requires that all activities be analysed in “decision packages” which are evaluated by systematic analysis and ranked in order of importance.” Phyrr, PA. (Zero-Base budgeting) zitiert nach Pearson, J.V.; Michael, R.J.: (Zero-Base Budgeting), S. 72. Vgl. hierzu auch Heuer, M.F.: (Kontrolle), S., 110. Zur Eignung des ZBB bei Budgetierung von FuE-Projekten vgl. Braun, M. (Projektkostenermittlung), S. 65Google Scholar
  63. 64.
    Vgl. Naumann, Chr.: (Steuerung), S. 204, Pfohl, H.-Chr.: (Planung), S. 141Google Scholar
  64. 65.
    Vgl. Dambrowski, J.: (Budgetierungssysteme), S. 44ff.Google Scholar
  65. 66.
    Vgl. dazu die Ausführungen in Abschnitt 3.2.4.4 zur Planung der finanziellen Ressourcen.Google Scholar
  66. 67.
    Vgl. Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 103Google Scholar
  67. 68.
    Vgl. Schröder, H.-H.: (Forschung), Sp. 635Google Scholar
  68. 69.
    Vgl. dazu die Kritikpunkte in Kap. 3.2.3.3Google Scholar
  69. 70.
    Vgl. Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 126 und Kern, W.: (Investitionsrechnung), S. 4 sowie Schanz, G.: (Modell), S. 277Google Scholar
  70. 71.
    Vgl. Brockhoff, K.: (Forschung und Entwicklung), S. 174, Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 102Google Scholar
  71. 72.
    Vgl. Duckworth, W.E.: (Determination), S. 359–373, hier S. 370f., Schroder, H.-H.: (Forschung), Sp. 635Google Scholar
  72. 73.
    Zu diesen aus dem finanzorientierten Ansatz abgeleiteten Budgetierungsregeln vgl. Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 105, Mellerowicz, K.: (Entwicklungstätigkeit), S. 108ff., Geschka, H.: (Forschung), S. 96ff., Berthold, K.: (Grundlagenforschung), S. 106–111, Schanz, G:: (Modell), S. 276ff., Brockhoff, K.: (Forschungsaufwen-dungen), S. 337ff., Ahrendt, D.: (Entwicklungsplanung), S. 18, Weiss, Chr.: (Überwachung), S. 177, Schanz, G.: (Kriterien), S. 81–90.Google Scholar
  73. 74.
    Vgl. Böning, D.-J.: (Bestimmungsfaktoren), S. 161ff.Google Scholar
  74. 75.
    Vgl. Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 127Google Scholar
  75. 76.
    Vgl. dazu Rösmann, H.: (Entscheidungsmodelle), S. 22Google Scholar
  76. 77.
    Vgl. Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 128 78 Vgl. Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 128ff.Google Scholar
  77. 79.
    Vgl. dazu auch EIRMA (Hrsg.): (R&D), S. 22f. und S. 37ff. zitiert nach Brockhoff, K.: (Forschung), S. 140f.Google Scholar
  78. 80.
    Vgl. dazu auch Thoma, W.: (Beurteilung), S. 24Google Scholar
  79. 81.
    Vgl. zu dieser Begriffsbestimmung betriebswirtschaftlicher Projekte z.B. Erlen, H.: (Kostenprognose), S. 23, Frese, E.: (Projektorganisation), Sp. 1960f., Hahn, D.: (Kontrollrechnung), S. 361Google Scholar
  80. 82.
    Sonstige betriebliche Projekte können etwa dem Zweck dienen, eine Standortverlagerung durchzuführen, Produktionsstätten zu errichten oder auch eine Absatzorganisation aufzubauen. Vgl. dazu Reschke, H.; Svoboda, M.: (Projektmanagement), S. 5, Frese, E.: (Projektorganisation), Sp. 1962f. sowie die umfangreiche Aufzählung bei Rüsberg, H.: (Project Management), S. 22Google Scholar
  81. 83.
    Vgl. zu den genannten Kriterien Schmelzer, H.J.: (Einführung), S. 2ff.Google Scholar
  82. 84.
    Ein Projekt beeinhaltet sämtliche betriebliche Aktivitäten, um von einem gegebenen Aus-gangszustand zu einem klar umrissenen, höher bewerteten Endzustand zu gelangen. Vgl. Erlen, H.: (Kostenprognose), S. 23Google Scholar
  83. 85.
    “A project is a set of activities, with a definite starting and ending point, that results in a unique product or service. Some activities must be completed before others can start, and some activities can be performed simultaneously with other activities, so long as resources permit.” Krajewski, L.J.; Ritzman. L.P.: (Management), S. 641. Vgl. auch o.V.: (Zeitfaktor), S. 19Google Scholar
  84. 86.
    Vgl. hierzu Krajewski, LJ.; Ritzman, L.P.: (Management), S. 31ff., Evans, J.R et al.: (Production), S. 82ff., Taylor, B.W.; Moore, L.J.: (R&D Project Planning), S. 46Google Scholar
  85. 87.
    “At the heart of any investment planning process is the decision process which commences at the perception of an investment opportunity or problem, conludes with the decision and is represented in the implementation of the decision.” Pike, R.; Dobbins, R.: (Project Planning), S. 300. Vgl. auch die Phasen des Entscheidungsprozesses in Abschnitt 2.2.4.1Google Scholar
  86. 88.
    Im Hinblick auf eine frühzeitige Selektion von Projektvorschlägen ist dabei Hertz/Carlson zuzustimmen, die behaupten: “… it is important to ensure thatthe bsst projects will, in fact, receive R&D attention and that the worst (from some point of view) will be identified rapidly and eliminated.” Hertz, D.B.; Carlson, Ph.G.: (Selection), S. 176Google Scholar
  87. 89.
    Vgl. ZVEI (Hrsg): (Entwicklungsvorhaben), S. 17Google Scholar
  88. 90.
    “… the… planning process for R&D must begin by specifying the strategy and business objectives of the total organization and the role of technology m achieving them. Against this backdrop the R&D component must first reach agreement with corporate management with regard to the manner m which it will support the corporate objectives, i.e., it’s mission as specified by corporate management.” Steele, L.W.: (Innovation), S. 98f. Hahn spricht hier die “… generellen Unternehmensziele in Form von Imperativen…” an. Hahn, D.: (Kontrollrechung), S.361Google Scholar
  89. 91.
    Vgl. Dumbleton, J.H.: (Management), S. 208f., Urban, G.L.; Hauser, J.R.: (Design), S. 122ff. 92 Etwa der Wunsch von FuE-Teams, Bereichsleitern etc., vorhandenes Wissen zu vervollständigen, Folgeprojekte zu starten oder auch nur vorhandene Kapazitäten in irgendeiner Art und Weise auszunutzen. Vgl. dazu auch Hertz, D.B.; Carlson, Ph.6.: (Selection), S. 177f.Google Scholar
  90. 93.
    Anders ausgedrückt besteht häufig der unternehmerische Konflikt einer Abwägung zwischen vergleichsweise sicherem (bescheidenem) Gegenwartsgewinn und der Chance hoher Zukunftsgewinne bei gegebener Unsicherheit. Vgl. Schelling, E.E.: (Marketing), S. 99Google Scholar
  91. 94.
    “To often organizations and project managers suffer from technological myopia. They become locked into a narrow operational area that may be technological vulnerable or they fail to exploit opportunities which hold promise. In essence, it is very important to recognize the internal and external factors that might limit or extend the type and range of projects which offer beneficial prospects to the organization.” Roman, D.D.: (Projects), S. 28 Vgl. dazu auch Men-dell, St., Ennis, D.M.: (Innovation Strategies), S. 39Google Scholar
  92. 95.
    Vgl. Kern, W.; Schroder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 134ff. Zur Verbreitung der einzelnen Verfahren in der Praxis vgl. Fahey, L.; King, W.R.; Narayanan, V.K.: (Scanning), S. 32ff.Google Scholar
  93. 96.
    In der Praxis hat sich dabei allem Anschein nach das Verfahren PATTERN (Planning Assistance Through Technical Evaluation of Relevance Numbers) bewährt, das eine verfeinerte Form der Relevanzbaumtechnik darstellt. Vgl. Jones, H.; Twiss, B.C.; (Forecasting), S. 167ff., Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 137f.Google Scholar
  94. 97.
    “Ein Szenarium ist eine logische und einleuchtende (aber nicht notwendigerweise wahrscheinliche) Zusammenstellung von Ereignissen — sowohl aufeinanderfolgenden wie gleichzeitigen -unter sorgfältiger Berücksichtigung des zeitlichen Ablaufs und der Wechselbeziehungen, wo immer diese von herausragender Bedeutung sind.” Ayres, R.U.: (Prognose), S. 146. Dabei können sowohl bedarfs- als auch potentialorientierte Impulse berücksichtigt werden. Vgl. Jones, H.; Twiss, B.C.; (Forecasting), S. 141ff., Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 138f.Google Scholar
  95. 98.
    Dazu zählen z.B. das Konzept der S-Kurve, Foster, R.N.: (Innovation), S. 27ff. sowie die Verwendung von Hüllkurven, mit denen die Entwicklung wesentlicher Technologien prognostiziert werden soll. Vgl. Wills, G.S.C.: (Forecasting), S. 81, Martino, J.P.: (Technological Fore-casting), S. 250ff., Ayres, R.U.: (Prognose), S. 103ff., Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 141ff.Google Scholar
  96. 99.
    Beide Ansätze gehören zur Kategorie der Verflechtungsmatrizentechnik, bei der insbesondere die aus den Wechselbeziehungen zwischen technischer, wirtschaftlicher, sozialer und politischer Ebene resultiernenden Einflüssen auf den Untersuchungsgegenstand analysiert werden sollen. Vgl. Martino, J.P.: (Technological Forecasting), S. 271–281, Jones, H.; Twiss, B.C.; (Forecasting), S. 243ff, Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 146, Welters, K.: (Cross Impact Analyse), S. 559ff.Google Scholar
  97. 100.
    Vgl. Roman, D.D.: (Projects), S. 32, Jacob, H.: (Planung), S. 418f.Google Scholar
  98. 101.
    Am wirkungsvollsten ist laut Dumbleton eine Kombination aus neuem Wissen und den Bedürfnissen des Marktes. The combination of R&D input as regards technology and marketing know-how should be a powerful combination.” Dumbleton, J.H.: (Management), S. 209. Vgl auch Schmitt, R.W.: (Corporate R&D), S. 126f.Google Scholar
  99. 102.
    Vgl. Piatier, A.: (Barriers), S. 92, Jacob, H.: (Planung), S. 448ff.Google Scholar
  100. 103.
    “Successful innovation is customer value focused. Defining the customer’s ‘problems’ or need in the broadest sense and how better to satisfy, is the first piece of the puzzle in describing and evaluating strategic alternatives.” Craig, S.R.: (Strategic Advantage), S. 51Google Scholar
  101. 104.
    Vgl. Jacob, H.: (Planung), S. 449f.Google Scholar
  102. 105.
    Evtl. in Verbindung mit dem Einsatz von Verfahren wie etwa der Wertanalayse und einer verstärkten Verwendung von Normteilen. Vgl. dazu Jacob, H.: (Planung), S. 453ff.Google Scholar
  103. 106.
    Vgl. Schelling, E.E.: (Marketing), S. 113, Marr, R.: (Innovation), S. 167Google Scholar
  104. 107.
    Vgl. Roman, D.D.: (Projects), S. 37Google Scholar
  105. 108.
    Vgl. dazu Michael, M.: (Produktideen), S. 53ff., Böcker, F.; Müller-Heumann, G.: (Techniken), S. 545–547, Jacob, H.: (Planung), S. 449, Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 147, Schlicksupp, H.: (Ideenfmdung), S. 17–21Google Scholar
  106. 109.
    Vgl. Geschka, H.: (Kreativitätstechniken), S. 150, ähnlich bei Dumbleton, J.H.: (Management), S. 201f., Urban, G.L.; Hauser, J.R.: (Design), S. 139ff.Google Scholar
  107. 110.
    “In the second stage — that of screening proposals — it is neither feasible nor desirable to conduct a full scale evaluation of opportunities. All that is required is to determine whether such opportunities are worth further investigation. Readily available information must be used to ascertain whether the opportunity is compatible with the existing business and corporate strategy, whether the resources required are to hand, whether the idea is technically feasible, whether that type of investment is known to be profitable.” Pike, R.; Dobbins, R.: (Project Planning), S. 302. Vgl. auch Evans, J.R. et al.: (Production), S. 82Google Scholar
  108. 111.
    “Attention to the various phases of the project life cycle can offer definite help to management in the selection process; a project may look encouraging at one or more stages, but obstacles identified in other stages may be large enough to discourage future expenditure of time, money, and effort. In the selection process management must be cognizant of contribution, competition, and obsolescene, espicially when the project involves a lenghty time frame and the technology is dynamic.’’ Roman, D.D.: (Projects), S. 33Google Scholar
  109. 112.
    Vgl. Strebet, H.: (Forschungsplanung), S. 54ff.Google Scholar
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    Vgl. Roman, D.D.: (Projects), S. 46ff., Strebel, H.: (Forschung und Entwicklung), S. 13Google Scholar
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    Quelle: In Anlehnung an Hirsch, V.: (Bewertungsprofile), S. 292Google Scholar
  112. 115.
    Vgl. zur Aufteilung in strategische und operative Ressourcen und einer Abstimmung von strategischen und operativen Programmen z.B. Naumann, Chr.: (Steuerung), S. 206ft, Lo-range, P.: (Control), S. 247–271, Lorange, P.; Murphy, D.: (Consideration), S. 27–35, letzgenannte zitiert nach Pfohl, H.-Chr.: (Kontrolle), S. 806Google Scholar
  113. 116.
    “… short range planning should not destroy the possibilities contemplated by the long range plan. Short range plan is certainly suboptimization, but ist is decision-making in a framework that is ecpected to include the opportunity for optimization.” Miller, D.W.; Starr, M.K.: (Decision), S. 53Google Scholar
  114. 117.
    Unter der Annahme, daß Projektvorschläge bereits zu diesem frühen Zeitpunkt danach beurteilt werden können, ob sie einzelne Zielkriterien überhaupt, und wenn ja, ob besser oder schlechter als ein Vergleichsprojekt erfüllen können, läßt sich jeweils in bezug auf ein Zielkriterium eine vollständige Präferenzordnung aufstellen. Problematisch bleibt aber, daß sich im Grunde genommen fur jedes Kriterium eine unterschiedliche Rangordnung ergeben kann. Die Bildung eines Gesamturteils setzt somit die Anwendung einer entsprechenden Aggregations-vorschrift voraus. Vgl. dazu Patzak, J.: (Systemtechnik), S. 273ff. Zu den Eigenschaften von Präferenzordnungen und einer Überführung derselben m Nutzenfunktionen vgl. z.B. Gabisch, G.: (Haushalt), S.4ff.Google Scholar
  115. 118.
    Vgl. dazu Savnisch, M.: (Projektablauf), S. 90, Rinza, P.: (Projektmanagement), S. 43, Rüs-berg, K.-H.: (Project Management), S. 123Google Scholar
  116. 119.
    Vgl. Saynisch, M.: (Projektablauf), S. 91, Madauss, B.J.: (Projektmanagement), S. 65Google Scholar
  117. 120.
    The feasibility study is a control to provide evaluation based on relevant information, as to whether to formally proceed or abort the project before resources are committed. Preliminary feasibility studies may result in the decision to develop or not develop a proposal.” Roman, D.D.: (Projects), S. 261Google Scholar
  118. 121.
    Damit sind im wesentlichen die gewünschten Eigenschaften des Projektgegenstandes gemeint. Vgl. dazu auch Burkert, W.: (Zielsystem), S. 91Google Scholar
  119. 122.
    Vgl. Burkert, W.: (Zielsystem), S. 91Google Scholar
  120. 123.
    Geschwindigkeit, Gewicht, Toleranzgrenzen als technische Spezifikationen bzw. gesamte Entwicklungskosten, Stückkosten des zukünftigen Produktes in der Fertigung, Kosten pro Leistungseinheit eines eigenentwickelten Verfahrens etc. Vgl. dazu auch Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 270Google Scholar
  121. 124.
    In großen Unternehmen mit einer verzweigten FuE-Organisation ist es durchaus möglich, daß analoge Problemstellungen bereits an anderer Stelle erfolgreich gelöst worden sind oder aber an mehreren Stellen gleichzeitig bearbeitet werden, ohne daß das Wissen darüber vorhanden ist.Google Scholar
  122. 125.
    “Many times the objective of projects involves knowledge generation. Knowledge generation may be a prelude to subsequent projects involving the application of the information.” Roman, D.D.: (Projects), S. 330. Gegenmaßnahmen können dann ggf. darin bestehen, Lizenzen zu erwerben, Aufträge für Fremdentwicklung zu vergeben, zusätzliches Personal zu rekrutieren u.a.m.Google Scholar
  123. 126.
    Vgl. Platz, J.: (Phasenorganisation), S. 108f.Google Scholar
  124. 127.
    Vgl. Saynisch, M.: (Projektablauf), S. 91Google Scholar
  125. 128.
    Vgl. Roman, D.D.: (Projects), S. 215ff., Saynisch, M.: (Projektablauf), S. 91Google Scholar
  126. 129.
    Vgl. dazu o.V.: (Zeitfaktor), S. 19Google Scholar
  127. 130.
    Vgl dazu z.B. Hirsch, V. (Bewertungsprofde), S. 300–302, Engels, L.: (Kriterien), S. 660Google Scholar
  128. 131.
    Vgl. Strebel, H.: (Scoring-Methoden), S. 172, Roman, D.D.: (Projects), S. 223, Hirsch, V.: (Bewertungsprofile), S. 291f.Google Scholar
  129. 132.
    Vgl. dazu auch Schierenbeck, H.: (Grundzüge). S. 235Google Scholar
  130. 133.
    Vgl. Dean, B.V.; Nishry, M J.: (Models), S. 551ff. Unterschiede bei der Nutzwertanalvse ergeben sich etwa dadurch, daß die Aggregation von Teilnutzenwerten additiv oder multiplikativ vollzogen werden kann. Vgl. dazu auch den Vorschlag von Hahn/Laßmann Polaritätsprofil und Nutzwertanalyse zu kombinieren Hahn, D.; Laßmann, G.: (Grundlagen), S. 137Google Scholar
  131. 134.
    Vgl. zur Kritik insbesondere an der Nutzwertanalyse Lüder, K.: (Verfahren), S. 40Google Scholar
  132. 135.
    Vgl. Platz, J.: (Projektplanung), S. 152Google Scholar
  133. 136.
    Vgl. Reschke, H.; Svoboda, M.: (Projektmanagement), S. 14ff., Rinza, P.: (Projektmanagement), S. 47ff., Platz, J.: (Projektplanung), S. 154Google Scholar
  134. 137.
    Unter dem Begriff Netzplantechnik lassen sich diejenigen Verfahren zusammenfassen, “… die der Terminplanung, Risikoabschätzung, Ablaufkontrolle, Alternativen-, Kapazitäts- und Kostenplanung von Projekten dienen.” Noltemeier, H.: (Graphentheorie), Berlin-New York 1976, S.198Google Scholar
  135. 138.
    Vgl. z.B. Küpper, W.; Lüder, K; Streitferdt, L.: (Netzplantechnik) S. 70f.Google Scholar
  136. 139.
    Vgl. Reschke, H.; Svoboda, M.: (Projektmanagement), S. 41, Schwarze, J.: (Netzplantechnik), S.30Google Scholar
  137. 140.
    Vgl. Thumb, N.: (Grundlagen), S. 31, Küpper, W.: (Netzplantechnik), Sp. 1341Google Scholar
  138. 141.
    Vgl. Küpper, W.; Lüder, K; Streitferdt, L.: (Netzplantechnik), S. 71Google Scholar
  139. 142.
    Vgl. Küpper, W.; Lüder, K; Streitferdt, L.: (Netzplantechnik), S. 71Google Scholar
  140. 143.
    Vgl. Schierenbeck, H.: (Grundzüge), S. 134, Küpper, W.: (Netzplantechnik), Sp. 1344Google Scholar
  141. 144.
    Dies entspricht aber in der Darstellung einem Vorgangsknotennetz.Google Scholar
  142. 145.
    Vgl. dazu Cleland, D.I.; King, W.R.: (Systems), S. 360, Schwarze, J.: (Netzplantechnik), S. 66f.Google Scholar
  143. 146.
    Vgl. Küpper, W.; Lüder, K.; Streitferdt, L.: (Netzplantechnik), S. 298ff.Google Scholar
  144. 147.
    Vgl. Küpper, W.; Lüder, K.; Streitferdt, L.: (Netzplantechnik), S. 72Google Scholar
  145. 148.
    Vgl. Küpper, W.; Lüder, K.; Streitferdt, L.: (Netzplantechnik), S. 72Google Scholar
  146. 149.
    Im Pflichtenheft können z.B. technische Eigenschaften, sogenannte Solleigenschaften wie z.B. das Leistungsvermögen des Gesamtsystems, physikalische Kennzahlen etc. festgelegt sein, während die Eintragungen im Lastenheft darüber Auskunft geben, welche Mindest- und Höchstwerte das zukünftige Produkt im Hinblick auf Vorschriften, Normen, Umweltschutzbestimmungen etc. aufweisen darf. Vgl. dazu ZVEI (Hrsg.): (Entwicklungsvorhaben), S. 51Google Scholar
  147. 150.
    Vgl. Rüsberg, K.-H.: (Project Management), S. 151, Platz, J.: (Projektplanung), S. 132Google Scholar
  148. 151.
    Vgl. Platz, J.: (Projektplanung), S. 131Google Scholar
  149. 152.
    Vgl. Schmelzer, H.J.: (Einführung), S. 32, Schwarze, J.: (Netzplantechnik), S. 58f.Google Scholar
  150. 153.
    Bei der Anwendung des Prinzips der rollenden Planung wird davon ausgegangen, daß umfassende langfristige Pläne in kurzfristige periodische Pläne zerlegt werden können. Während man den umfassenden Rahmenplan wenig differenziert aufstellt, wird der auf den Planungszeitpunkt unmittelbar folgende Planungsabschnitt sehr detailliert ausgewiesen. Im Zuge der Planaurchsetzung wird die ursprüngliche Grobplanung durch fortschreitende Konkretisierung der Teilpläne zunehmend detaillierter, gleichzeitig kann der Planungshorizont des Rahmenplans jeweils um die Länge eines Planungsabschnitts erhöht werden. Vgl. z.B. Wild, J.: (Grundlagen), S. 178ff., Horvath, P.: (Controlling), S. 205f., Kuhn, A.: (Unternehmensführung), München 1982, S. 57Google Scholar
  151. 154.
    Vgl. Reschke, H.; Svoboda, M.: (Projektmanagement), S. 38, Platz, J.: (Projektplanung), S. 133Google Scholar
  152. 155.
    Vgl. Platz, J.: (Projektplanung), S. 133Google Scholar
  153. 156.
    Platz, J.: (Phasenorganisation), S. 108Google Scholar
  154. 157.
    Durch die Festlegung von Projektfunktionen soll die Aufbaustruktur eines FuE-Projektes festgelegt werden. Bei der Produktentwicklung kann etwa die Produktplanung, die Projektplanung, die eigentliche Entwicklung, die Koordination mit anderen Bereichen aber auch die Qualitätssicherung als eine eigenständige Projektfunktion angesehen werden. Vgl. Schmelzer, H.J.: (Aufbauorganisation), S. 55ff.Google Scholar
  155. 158.
    Vgl. Platz, J.: (Projektplanung), S. 151Google Scholar
  156. 159.
    Vgl. Platz, J.: (Projektplanung), S. 140Google Scholar
  157. 160.
    Vgl. Platz, J.: (Projektplanung), S. 139Google Scholar
  158. 161.
    Zur näheren Beschreibung von Stücklisten vgl. z.B. Hahn. D.; Laßmann, G.: (Grundlagen), S. 349ff., Reichwald, R.; Mrosek, D.: (Produktionswirtschaft), S. 408ff.Google Scholar
  159. 162.
    Dabei können Dienstleistungen innerbetrieblicher und externer Stellen gleichbehandelt werden, was die Planung und Überwachung anbelangt.Google Scholar
  160. 163.
    Vgl. Platz, J.: (Projektplanung), S. 153Google Scholar
  161. 1.
    Ein Projektstrukturplan “… is the ‘organizational chart’ which schematically portrays the products (hardware, software, services, and other work tasks) that completely define the projects. The work breakdown structure describes the project tasks and provides relationships between tasks and objectives, providing a basis for the planning and control of the project.” Cleland, D.I.; King, W.R.: (Systems), S. 343. Vgl. auch Platz, J.: (Projektplanung), S. 155Google Scholar
  162. 2.
    Vgl. Platz, J.: (Projektplanung), S. 155Google Scholar
  163. 3.
    Vgl. Madauss, B.J.: (Projektmanagement), S. 189, Platz, J.: (Projektplanung), S. 155Google Scholar
  164. 4.
    Zur Vorgehensweise vgl. Thumb, N.: (Grundlagen), S. 43Google Scholar
  165. 5.
    Vgl. Platz, J.: (Projektplanung), S. 155Google Scholar
  166. 6.
    “Each successively smaller subsystem is identified into lower level subsystem, for planning, implementation and control; ultimately the smallest system is identified as a work package.” Cleland, D.I; King, W.R.: (Systems), S. 343Google Scholar
  167. 7.
    Vgl. Platz, J.: (Projektplanung), S. 159Google Scholar
  168. 8.
    Dazu gehören etwa einzuhaltende Vorschriften sowie Schnittstellen zu vor- oder nachgelagerten Vorgängen und Prozessen.Google Scholar
  169. 9.
    Vgl. Platz, J.: (Prqjektplanung), S. 141Google Scholar
  170. 10.
    Vgl. Platz, J.: (Projektplanung), S. 158Google Scholar
  171. 11.
    Vgl. Patzak, J.: (Systemtechnik), S. 390Google Scholar
  172. 12.
    Vgl. Schmelzer, H.J.: (Einführung), S. 21Google Scholar
  173. 13.
    Vgl. Patzak, J.: (Systemtechnik), S. 390Google Scholar
  174. 14.
    Vgl. Huber, H.: (Tenninplanung), S. 189ff.Google Scholar
  175. 15.
    Neben den eingangs angeführten Bedingungen für die Formulierung von Arbeitspaketen ist bei der Übernahme dieser Pakete in die Vorschlagsliste zu beachten, daß das im Paket festgeschriebene Tätigkeitsvolumen auch ohne nennenswerte Unterbrechungen absolviert werden kann, ansonsten ist es ggf. neu zu formulieren. Vgl. Huber, H.: (Terminplanung), S. 194Google Scholar
  176. 16.
    Vgl. Schwarze, J.: (Netzplantechnik), S. 59Google Scholar
  177. 17.
    Vgl. Huber, H.: (Terminplanung), S. 196Google Scholar
  178. 18.
    Vgl. Huber, H.: (Terminplanung), S. 196Google Scholar
  179. 19.
    Vgl. dazu das vereinfachte Beispiel bei Zimmermann, W.: (Operations Research), S. 14Google Scholar
  180. 20.
    Vgl. allgemein zu dieser Problematik Schwarze, J.: (Netzplantechnik), S. 108f.Google Scholar
  181. 21.
    Dabei soll von einem gegebenen Projektablauf ausgegangen werden.Google Scholar
  182. 22.
    Im Grunde genommen lassen sich die Messung der Tätigkeitsdauer und die Planung der Vorgangskosten nicht unabhängig voneinander durchrühren. Vgl. Wagner, G.: (Netzplantechnik),Google Scholar
  183. 23.
    Zu diesem Zweck werden dann einige ausgewählte Verfahren zur Prognose von Projektkosten vorgestellt und im Hinblick auf ihre Eignung zur Planung und Steuerung von FuE-Projekten miteinander verglichen.Google Scholar
  184. 24.
    Vgl. Riedl, J.E.: (Projekt-Controlling), S. 76f.Google Scholar
  185. 25.
    Vgl. zu diesem Ablaufschema auch Patzak, J.: (Systemtechnik), S. 390Google Scholar
  186. 26.
    Vgl. z.B. Dürr, W.; Kleinbohm, K.: (Operations Research), S. 194, Reichwald, R.; Mrosek, D.: (Produktionswirtschaft), S. 470Google Scholar
  187. 27.
    Vgl. zu den Möglichkeiten der Schätzung des Personalaufwandes als der bedeutendsten Kostenkategorie Riedl, J.E.: (Projekt-Controlling), S. 84.Google Scholar
  188. 28.
    Reschke/Svoboda bezeichnen die subjektive Einschätzung als übliche Vorgehensweise. Vgl. Reschke, H.; Svoboda, M.: (Projektmanagement), S. 41f.Google Scholar
  189. 29.
    So ist beispielsweise zu überlegen, ob hier auch ähnlich wie in der Fertigung Verfahren zur Ermittlung von Tätigkeitszeiten eingesetzt werden können und ob sich evtl. sogar Leistungsfaktoren ermitteln lassen. Vgl. dazu Lücke, W.: (Arbeitsleistung), S. 204ff., sowie bezogen auf FuE die Vorschläge bei Riedl, J.E.: (Projekt-Controlling), S. 25ff.Google Scholar
  190. 30.
    Wie es etwa das Verfahren PERT voraussetzt, bei dem stochastische Vorgangsdauern verarbeitet werden können.Google Scholar
  191. 31.
    Vorteile von MPM gegenüber CPM sind u.a. darin zu sehen, daß durch die Möglichkeit der Berücksichtigung zusätzlicher Anordnungsbeziehungen die Aussagefähigkeit des Netzplanes wesentlich verbessert werden kann. Vgl. Wagener, G.: (Netzplantechnik), S. 51 Außerdem lassen sich Aktualisierungen leichter berücksichtigen, una es sind keine Scheinaktivitäten einzu-beziehen. Vgl. Thumb, N.: (Grundlagen), S. 262ff. Zudem hat sich das Verfahren im praktischen Einsatz durchaus bewährt. Vgl. Huber, H.: (Terminplanung), S. 186Google Scholar
  192. 32.
    Vgl. Dürr, W.; Kleibohm, H.: (Operations Research), S. 189f.Google Scholar
  193. 33.
    Im Gegensatz zur CPM-Methode sind Zyklen zwar im Rahmen von MPM-Netzplänen nicht grundsätzlich ausgeschlossen, erschweren aber den Rechenablauf. Vgl. Dürr, W.; Kleibohm, H.: (Operations Research), S. 195.Google Scholar
  194. 34.
    Vgl. Küpper, W.; Lüder, K.; Streitferdt, L: (Netzplantechnik), S. 109Google Scholar
  195. 35.
    Vgl. Küpper, W.; Lüder, K.; Streitferdt, L.: (Netzplantechnik), S. 111Google Scholar
  196. 36.
    Vgl. Küpper, W.: (Netzplantechnik), Sp. 1349Google Scholar
  197. 37.
    Vgl. Kilger, W.: (Erfolgsrechnung), S. 19. Als dritte Kostenkategorie, neben der Einteilung in fixe und variable Kosten, führt Kilger den Begriff “Vorleistungskosten” ein. Vgl. Kilger, W.: (Einführung), S. 380Google Scholar
  198. 38.
    Vgl. Schmalenbach, E.: (Kostenrechnung), S. 6Google Scholar
  199. 39.
    Nach dem wertmäßigen Kostenbegriff weist ein leistungsbezogener Wertverzehr eine Mengen- und eine Wertkomponente auf. Vgl. Heinen, E.; Dietel, B.: (Informationswirtschaft), S. 918Google Scholar
  200. 40.
    Vgl. Huch, B.: (Einführung), S. 21f.Google Scholar
  201. 41.
    Vgl. Braun, M.: Projektkostenermittlung), S. 14Google Scholar
  202. 42.
    Das Prinzip der Tragfähigkeit ist hier von vornherein abzulehnen, da eine darin festgelegte Zuordnung von Gemeinkosten nach dem erzielbaren Stückgewinn bzw. Projektergebnis un vorliegenden Fall den wahren Sachverhalt der Leistungserstellung verschleiert.Google Scholar
  203. 43.
    Vgl. Back-Hock, A.: (Produktcontrolling), S. 62ff.Google Scholar
  204. 44.
    Johnson, H.Th.; Kaplan, R.S.: (Relevance Lost), S. 248, ähnliche Anforderungen stellen Anderson, R.L.; Dunkelberg, J.S.: (Growing Firms), S. 283Google Scholar
  205. 45.
    “Cost systems to aid process control must have reporting cycles specific to process being controlled — hourly, daily, weekly, even sem in annually — for the information to be of most use to cost center managers.” Johnson, H.Th.; Kaplan, R.S.: (Relevance Lost), S. 248Google Scholar
  206. 46.
    Vgl. Back-Hock, A.: (Produktcontrolling), S. 62Google Scholar
  207. 47.
    Hierfür wird auch der Begriff “Managed Costs” verwandt. Vgl. Anderson, R.L.; Dunkelberg, J.S.: (Growing Firms), S. 291. Siehe auch Johnson, H.Th.; Kaplan, R.S.: (Relevance Lost), S. 231f., Riebel, P.: (Deckungsbeitragsrechnung), S. 61Google Scholar
  208. 48.
    Vgl. Riebel, P.: (Entscheidungen), 259ff. Vgl dazu auch Fanning, D.: (Responsibility Accounting), S. 233ff.Google Scholar
  209. 49.
    Das gilt insbesondere im Hinblick auf die vorhandene Kostenstruktur vor allem in Gemeinkostenbereichen.Google Scholar
  210. 50.
    “For many products, the direct costs have become a small fraction of the total costs to produce and deliver the product to the customer. The cost categories that have increased fastest in the recent years have been factory overhead costs, the costs of design, development, and applications engineers, and costs incurred outside the factory for marketing selling, distribution, and service…. These costs are mostly fixed with respect to the level of output; indead in many cases, they are sunk since the expenditures must be made before the production begins. Johnson, H.Th.; Kaplan, R.S.: (Relevance Lost), S. 234f. Vgl zu dieser Problematik auch Albach, H.: (Kosten), S. 1154Google Scholar
  211. 51.
    Johnson, H.Th.; Kaplan, R.S. (Relevance Lost), S. 234Google Scholar
  212. 52.
    Vgl. dazu Riebel, P.: (Integration), S. 1160f.Google Scholar
  213. 53.
    Vgl. Johnson, H.Th.; Kaplan, R.S.: (Relevance Lost), S. 237ff.Google Scholar
  214. 54.
    Vgl. im Hinblick auf das Kriterium der Beeinflußbarkeit Fanning, D.: (Responsibility Costs), S. 238Google Scholar
  215. 55.
    Vgl. Riebel, P.: (Teilkostenrechung), Sp. 1552ff., Albach, H.: (Kosten), S. 1161. Zur Problematik einer Umsetzung des Konzeptes relativer Einzelkosten in der Praxis vgl. die Ausführungen bei Kilger, W.: (Plankostenrecnnung), S. 90ff.Google Scholar
  216. 56.
    Johnson, H.Th.; Kaplan, R.S.: (Relevance Lost), S. 250Google Scholar
  217. 57.
    Z.B. mit dem Verfahren der ABC-AnalyseGoogle Scholar
  218. 58.
    Vgl. Noth, Th.: (Aufwandschätzung), S. 161Google Scholar
  219. 59.
    Es handelt sich dabei um Kosten im Sinne einer dispositionsbedingten Ausgabe, Vgl. Riebel, P.: (Deckungsbeitragsrechnung), S. 427 sowie Heinen, E.: (Kostenlehre), S. 96f.Google Scholar
  220. 60.
    Dies entspricht der Vorgehensweise des Transaktionskostenansatzes. Vgl. Johnson, H.Th.; Kaplan, R.S.: (Relevance Lost), S. 238Google Scholar
  221. 61.
    Vgl. Erlen, H.: (Kostenprognosei, S. 40ff. und S. 68ff., Roman, D.D.: (Projects), S. 226f., Studt, J.: (Projektkostenrechnung), S. 15–18. Im Hinblick auf Verfahren, die insbesondere in der Praxis eingesetzt werden vgl. Noth, Th.; Kretschmar, M.: (Aurwandschätzung), S. 21ff. und S. 33ff.Google Scholar
  222. 62.
    Vgl. im folgenden Erlen, H.: (Kostenprognose), S. 61–126Google Scholar
  223. 63.
    GRASP = General Resource Allocation and Scheduling Program (IBM), RAMPS = Resource Allocation and Multi Project Scheduling (Bull), ASTRA = Automated Scheduling and Time-integrated Resourse Allocation (CEIR). Vgl. zur Kurzbeschreibung der einzelnen Programme Zimmermann, W.: (Operations Research), S. 36f.Google Scholar
  224. 64.
    Z.B. mit der Delphi-Methode oder der SEER-Technik. Vgl. Marr, R.; Picot, A.: (Absatzwirtschaft), S. 543Google Scholar
  225. 65.
    Vgl. Erlen, H.: (Kostenprognose), S. 68ff.Google Scholar
  226. 66.
    Vgl. Erlen, H.: (Kostenprognose), S. 80.Google Scholar
  227. 67.
    Vgl. Noth, Th.: (Aufwandsschätzung), S. 165ff. Neben diesen in der Praxis verbreiteten Verfahren der historischen Analogie, verdient das Verfahren der Mustererkennung (Pattern Recognition) besondere Erwähnung. Bei dieser Technik wird ein Projekt, Teilprojekt etc., entweder direkt als ein sogenanntes Muster (komplexe Darstellung von Informationen) identifiziert, sofern es unmittelbar definierten Klassen zugeordnet werden kann, oder es wird durch Extraktion und eine Analyse der Relationen des Objektes versucht, anhand der vorliegenden Merkmale auf ein spezifisches Muster zu schließen. Vgl. Heinrich, L.J.; Roithmayr, F.: (Wirtschaftsinfonnatik-Lexikon), S. 288f.Google Scholar
  228. 68.
    Vgl. Erlen, H.: (Kostenprognose), S. 83f.Google Scholar
  229. 69.
    Vgl. Erlen, H.: (Kostenprognose), S. 84Google Scholar
  230. 70.
    Dazu gehört auch die Verwendung bestimmter Verlaufsformen (wie z.B. die S-Kurve).Google Scholar
  231. 71.
    Vgl. Marr, R.; Picot, A.: (Absatzwirtschaft), S. 529Google Scholar
  232. 72.
    Vgl. Erlen, H.: (Kostenprognose), S. 92Google Scholar
  233. 73.
    Vgl. Erlen, H.: (Kostenprognose), S. 97ff. Dies gilt allerdings mit der Einschränkung eines hohen Planungsaufwands und unter der Annahme einwertiger Erwartungen.Google Scholar
  234. 74.
    Das entspricht einer Behandlung der FuE-Gemeinkosten als Kosten zur Erhaltung der Betriebsbereitschaft.Google Scholar
  235. 75.
    Vgl. dazu Fall (1) Abb. 4.25Google Scholar
  236. 76.
    Es sollte sich dabei um variablen und beeinflußbaren Wertverzehr handeln.Google Scholar
  237. 77.
    Dabei sollten, wie eingangs dargelegt, sämtliche Aufwandskategorien, die im Hinblick auf die Realisierung des Projektes einerseits beeinflußbar und andererseits variabel sind, berücksichtigt werden.Google Scholar
  238. 78.
    Vgl. dazu auch Braun, M.: (Projektkostenermittlung), S. 142ff.Google Scholar
  239. 79.
    “Eine Normalleistung ist gewissermaßen eine befriedigende Leistung, die ein geeigneter Arbeitender ohne besondere Anstrengungen überschreiten kann.” Lücke, W.: (Arbeitsleistung), S.204Google Scholar
  240. 80.
    Unter Umständen kann es sein, daß die vorgangsbezogenen Kosten gleich bleiben, wenn die gleichen Aufgaben von mehreren Personen m entsprechend kürzerer Zeit durchgeführt werden. Vgl. dazu ausführlich Studt, J.: (Projektkostenrechung), S. 52ff.Google Scholar
  241. 81.
    Vgl. Zimmermann, W.: (Operations Research), S. 28Google Scholar
  242. 82.
    Vgl. Küpper, W.; Lüder, K.; Streitferdt, L.: (Netzplantechnik), S. 199Google Scholar
  243. 83.
    Vgl. Küpper, W.; Lüder, K.; Streitferdt, L.: (Netzplantechnik), S. 200Google Scholar
  244. 84.
    Vgl. zur Vorgehensweise sowie auch zu den Problemen der Multiprojektplanung Zimmermann, W.: (Operations Research), S. 34f., Noth, Th.: (Unterstützung), S. 89f.Google Scholar
  245. 85.
    Ansonsten wird angenommen, daß Betriebsmittel in hinreichender Zahl verfügbar sind bzw. kurzfristig beschafft werden können.Google Scholar
  246. 86.
    Dabei wird unterstellt, daß sich als Ergebnis einer vorgelagerten Berechnung ein Fremdbezug als wirtschaftlicher erwiesen hat.Google Scholar
  247. 87.
    Vgl. in Analogie zur Finanzplanung Schierenbeck, H.: (Grundzuge), S. 370ff.Google Scholar
  248. 88.
    Vgl. Kap. 4.4.cGoogle Scholar
  249. 1.
    Vgl. o.V.: (Zeitfaktor), S. 19. Ansoff und Stewart unterscheiden nach dem Grad der Kopplung von FuE, Fertigung und Marketing: Low Coupling, Moderate Coupling and High Coupling. Vgl. dazu ausführlich Ansoff, H.J.; Stewart, J.M.: (Strategies), S. 74ff.Google Scholar
  250. 2.
    Vgl. Burt, D.N.; Soukop, D.R.: (Product Development), S. 93ff., Schmelzer, H.J.; Bultermilch, K.-H.: (Reduzierung), S. 55f. Zu den Voraussetzungen und der Behandlung in Netzplänen vgl. Schwarze, J.: (Netzplantechnik), S. 53–56, Thumb, N.: (Grundlagen), S. 34–36Google Scholar
  251. 3.
    Zur Flexibilität der Planung und der Elastizität des Ressourcensystems vgl. Kuhn, A.: (Unternehmensführung), S. 57–61Google Scholar
  252. 4.
    The evaluation stage in the decision process involves the assembly of information in terms of input and output and the application of specified investment criteria to produce the optimum capital project mix.” Pike, R.; Dobbins, R.: (Project Planning), S. 303Google Scholar
  253. 5.
    In Anlehnung an Geschka, H.: (Forschung), S. 150ff.Google Scholar
  254. 6.
    Hierfür wird häufig auch der englische Ausdruck “Costs to Complete” verwendet.Google Scholar
  255. 7.
    Zinsen für aufzunehmendes Fremdkapital werden dagegen vollständig angesetzt.Google Scholar
  256. 8.
    Im Hinblick auf die in Abschnitt 43 durchzuführende Prosrammplanung soll davon abgesehen werden, die Restwerteinbußen dem verdrängenden Projekt zu belasten, da aufgrund der Saldierung eine objektive Vorteilhaftigkeitsberechnung im Programmzusammenhang nicht mehr möglich wäre. Vgl. zum Problem des Ansatzes von Opportunitätskosten Horngren, Ch.T.: (Introduction), S. 118–120, Riebel, P.: (Deckungsbeitragsrechnung), S. 411–413, Adam, D.: (Produktionspolitik), S. 115Google Scholar
  257. 9.
    Vgl. Wild, J.: (Grundlagen), S. 88Google Scholar
  258. 10.
    Vgl. Meffert, H.: (Marketing), S. 188ff., Marr, R.; Picot, A.: (Absatzwirtschaft), S. 536Google Scholar
  259. 11.
    Vgl. Scheuch, F.: (Marketing), S. 93–95Google Scholar
  260. 12.
    Vgl. Marr, R.; Picot, A.: (Absatzwirtschaft), S. 537Google Scholar
  261. 13.
    Vgl. Marr, R.; Picot, A.: (Absatzwirtschaft), S. 537Google Scholar
  262. 14.
    Vgl. Kern, W.; Schröder, H.-H.: (Forschung und Entwicklung), S. 183Google Scholar
  263. 15.
    Vgl. im folgenden Kruschwitz, L.: (Investitionsrechnung), S. 32f.Google Scholar
  264. 16.
    Vgl zu dieser Kritik ausführlich Riebel, P.: (Deckungsbeitragsrechnung), S. 60ff.Google Scholar
  265. 17.
    Dabei werden die Aussagen zusätzlich durch die Schlüsselung von Gemeinkosten eingeschränkt. Vgl. Riebel, P.: (Deckungsbeitragsrechnung), S. 61Google Scholar
  266. 18.
    Vgl. Kruschwitz, L.: (Investitionsrechnung), S. 12–16 und S. 44–46; Thoma, W.: (Beurteilung von FuE-Projekten), S. 171Google Scholar
  267. 19.
    Dazu zählen zunächst die Anlaufbetreuung und in späteren Nutzungsperioden geringfügige Aktivitäten wie etwa die Modellpflege.Google Scholar
  268. 20.
    Zu den relevanten Kosten im Zuge der Fertigungsumstellung sollen neben Investitionen in Fertigungsanlagen, den Aufwendungen für den Abbau alter Anlagen, die Kosten der Umrüstung verbleibender Anlagen etc. auch einmalige Kosten der Beschaffungsvorbereitung oder auch Kosten für die Qualifikationsanpassung des Fertigungspersonals gezählt werden.Google Scholar
  269. 21.
    In der Reifephase sind nur geringfügige Maßnahmen vorgesehen. Im Laufe der Sättigungsphase werden planmäßig wieder verstärkt Mittel eingesetzt.Google Scholar
  270. 22.
    Die Herstellkosten pro Stück können etwa im Fall einer Kalkulation auf Vollkostenbasis auch von der Kapazitätsausstattung und dem jeweiligen Auslastungsgrad abhängen.Google Scholar
  271. 23.
    Zur näheren Beschreibung der einzelnen Verfahren vgl. z.B. Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 56ff. Zur Anwendung finanzmathematischer Verfahren bei der Evaluierung von FuE-Projekten vgl. Dumbleton, J.H.: (Management), S. 216ff., Pike, R.; Dobbins, R.: (Project Planning), S. 303, Quinn, J.B.: (Yardsticks), S. 105ff.Google Scholar
  272. 24.
    Vgl. Blohm. H.; Lüder, K.: (Investition), S. 58Google Scholar
  273. 25.
    Zu diesen implizit unterstellten Annahmen zählt zum einen, daß die Projektzahlungen isoliert werden können und sich bis zum Planungshorizont nach Höhe und zeitlichem Anfall hinreichend genau bestimmen lassen, zum anderen wird von einem einheitlichen Kalkulationszinssatz und einem vollkommenen Kapitalmarkt ausgegangen, auf dem jederzeit und in unbeschränktem Umfang finanzielle Mittel beschafft und wieder angelegt werden können. Vgl. dazu Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 78Google Scholar
  274. 26.
    Vgl. Blohm. H.; Lüder, K.: (Investition), S. 84Google Scholar
  275. 27.
    Vgl. z.B. Schmidt, R.H.: (Grundzüge), S. 69ff., Blohm. H.; Lüder, K.: (Investition), S. 73–75Google Scholar
  276. 28.
    Vgl. Blohm. H., Lüder, K.: (Investition), S. 73f.Google Scholar
  277. 29.
    Vgl. dazu auch die Ausführungen bezüglich der Planung der finanziellen Ressourcen (Kap. 3.2.4.4)Google Scholar
  278. 30.
    Vgl. Blohm. H.; Lüder, K.: (Investition), S. 88–98Google Scholar
  279. 31.
    Vgl. ausführlich Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 187ff.Google Scholar
  280. 32.
    Zur relativen Vorteilhaftigkeitsbestimmung von Investitionsobjekten unter Verwendung des Konzeptes unscharfer Mengen vgl. Roski, R.: (Hilfen), S. 340ff.Google Scholar
  281. 33.
    Vgl. Kap. 4.4.2Google Scholar
  282. 34.
    Vgl. Rühli, E.: (Verfeinerungen), S. 168Google Scholar
  283. 35.
    Vgl. Kruschwitz, L: (Investitionsrechnung), S. 266ff., Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 190ff.Google Scholar
  284. 36.
    Vgl. Kilger, W.: (Werte), S. 338ff., Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 191f.Google Scholar
  285. 37.
    Vgl. Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 192–194Google Scholar
  286. 38.
    Vgl. Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 195Google Scholar
  287. 39.
    Vgl. Hertz, D.B.: (Risk Analysis), S. 95–106, Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 196ff.Google Scholar
  288. 40.
    Vgl. Hertz, D.B.: (Risk Analysis), S. 95–106. Zur Anwendung auf FuE-Projekte vgl. Dumble-ton, J.H.: (Management), S. 239–241Google Scholar
  289. 41.
    Vgl. Magee, J.F.: (Decision Trees), S. 126–138, Magee, J.F.: (Investment), S. 79–96. Zu einer Kombination aus Risikoanalyse und Entscheidungsbaumverfahren vgl. Hespos, R.F.; Strassmann, PA.: (Decision Trees), S. B. 252ff.Google Scholar
  290. 42.
    Vgl. Inderfurth, K.: (Investitionsplanung), S. 45f., Laux, H.: (Investitionsplanung), S. 22f.Google Scholar
  291. 43.
    Vgl. Landwehr, H.: (Investitionsentscheidungen), S. 154Google Scholar
  292. 44.
    Vgl. Erlen, H.: (Kostenprognosen), S. 127–148Google Scholar
  293. 45.
    Zu den Einsatzmöglichkeiten vgl. Taylor, B.W.; Moore, L.J.: (R&D Project Planning), S. 46ff. Vgl. auch Erlen, H.: (Kostenprognosen), S. 149ff.Google Scholar
  294. 46.
    Im Hinblick auf die Anwendung stochastischer Netzwerke in der Praxis gilt laut Liberatore, M.J.; Titus, G.J.: (Practice), S. 972: “... GERT has not found signifcant acceptance in the R&D management community, since its predessor PERT has limit use in R&D ... though these techniques [GERT] may offer the flexibility to better handle the uncertainty in time estimates and network structure.”Google Scholar
  295. 47.
    Vgl. Dumbleton, J.H.: (Management), S. 208Google Scholar
  296. 48.
    Dabei ist allerdings darauf zu achten, “... first that the R&D department not be driven by corporate criterion to consider only short-term projects (abandoning the long term); and second that the corporation as a whole avoid a policy of funding only projects with already large cash flows but not those whose future potential is large.” Hambrick, D.C.; Mac Miilan, I.C.; Barbosa, R.R.: (Strategy), S. 767. Zur Problematik bei der Projektauswahl anhand derartiger Regeln vgl. auch Pearson, G.: (Strategic Discount), S. 20Google Scholar
  297. 49.
    Vgl. dazu auch die einleitenden Ausführungen in Kap 1.2Google Scholar
  298. 50.
    Roman bezeichnet diese Vorgehensweise als “Top-Down-Selection”. Roman, D.D: (Projects), S. 41Google Scholar
  299. 51.
    “Grass Roots Selection” laut Roman, D.D.: (Projects), S. 42Google Scholar
  300. 52.
    Darunter soll nachfolgend eine simultane Abstimmung der Funktionen FuE- Produktion und Absatz verstanden werden, die im Rahmen eines alle maßgeblichen Leistungsprozesse umfassenden Projektprogramms aufeinander abgestimmt werden sollen. Vgl. dazu im einzelnen die Ausführungen unter Kap. 4.4Google Scholar
  301. 53.
    “Detail planning is required to support the project. Planning and control are closely related. Project controls must mesh with project plan.” Roman, D.D.: (Projects), S. 264. Vgl. auch Reschke, H.; Svoboda, M.: (Projektmanagment), S. 38, Rüsberg, K.-H.: (Project Management), S. 173Google Scholar
  302. 54.
    Vgl. dazu Abb. 4.38Google Scholar
  303. 55.
    Vgl. Wasserloos, G.: (Entwicklungsprozeß), S. 20, Bognar, J.: (Kombination), S. 26Google Scholar
  304. 56.
    Vgl. Bognar, J.: (Kombination), S. 26, Wildemann, H.: (Kosten), S. 26, Wasserloos, G.: (Entwicklungsprozeß), S. 20, Mack, M.: (Parameter), S. 16Google Scholar
  305. 57.
    Vgl. dazu auch Schmelzer, H.J.: (Einführung), S. 33 58 Vgl. Saynisch, M.: (Projektablauf), S. 93Google Scholar
  306. 59.
    Vgl. Saynisch, M.: (Projektablauf), S. 93Google Scholar
  307. 60.
    Diese Anforderungen an den Projektgegenstand, z.T. auch an den Projektablauf, werden als Requirements bezeichnet. Vgl. dazu ausführlich Burkert, W.: (Zielsystem), S. 93Google Scholar
  308. 61.
    Dadurch ist aber nicht sichergestellt, daß auf Leistungen des Entwicklungsbereichs während des Anlaufens der Serienfertigung oder auch fertigungsbegleitend gänzlich verzichtet werden kann. Vielmehr wird es meist so sein, daß bis zum Ende der Nutzungsdauer des neuen Produktes in unregelmäßigen Abständen geringfügige Anpassungen seitens des FuE-Personals vorgenommen werden.Google Scholar
  309. 62.
    Vgl. Madauss, B J.: (Projektmanagement), S. 186Google Scholar
  310. 63.
    Im Beispiel die Vorgänge B,C,DGoogle Scholar
  311. 64.
    Vgl. Platz, J.: (Projektplanung), S. 133, Madauss, B J.: (Projektmanagement), S. 211f.Google Scholar
  312. 65.
    Vgl. Rinza, P.: (Projektmanagement), S. 78Google Scholar
  313. 66.
    Vgl. Reschke, H.; Svoboda, M.: (Projektmanagment), S. 41f.Google Scholar
  314. 67.
    Im einem solchen Fall ergeben sich weitere Kosten nicht allein aus den bewerteten zusätzlichen Arbeitspaketen, vielmehr sind bei gegebener Vorgangsdauer und begrenzten Kapazitäten auch zusätzliche Kosten aufgrund intensitätsmäßiger Anpassung zu erwarten.Google Scholar
  315. 68.
    Vgl. dazu auch Noth, Th.: (Unterstützung), S. 88f., Reschke, H.; Svoboda, M.: (Projektmanagement), S. 44f.Google Scholar
  316. 69.
    Vgl. VDMA e.V. (Hrsg.): (Projekt-Controlling), S. 61, Noth, Th.: (Unterstützung), S. 115, Reschke, H.; Svoboda, M.: (Projektmanagment), S. 41Google Scholar
  317. 70.
    Vgl. Klandorf, P.: (Auftragsmanagement), S. 237Google Scholar
  318. 71.
    Vgl. Schmitz, H.; Windhausen, M.P.: (Projektplanung), S. 111, Klandorf, P. (Auftragsmanagement), S. 237Google Scholar
  319. 72.
    Dies entspricht dem Führungskonzept Management by Objectives. Vgl. dazu z.B. Schierenbeck, H.: (Grundzüge), S. 123, Ulrich, P.; Fluri, E.: (Management), S. 216f.Google Scholar
  320. 73.
    Strategische Überwachung setzt meßbare Veränderungen voraus, die sich erst im Zeitablauf abzeichnen können, so daß hier eher von unregelmäßigen Aktivitäten ausgegangen warden kann.Google Scholar
  321. 74.
    Vgl. Kirsch, W.; Bamberger, I.; Gabele, E.; Klein, H.-K.: (Logistik), S. 732. Diese lassen sich eher an dem Planfortschntt des gesamten Projektes oder des Projektprogrammes messen bzw. über die Veränderung der Wird-Werte verfolgen.Google Scholar
  322. 75.
    Vgl. Hahn, D.: (Kontrollrechnung), S. 381Google Scholar
  323. 76.
    Vgl. Pfohl, H.-Chr.: (Kontrolle), S. 805f., Rieser, I.: (Frühwarnsysteme), S. 51–68, Heuer, M.F.: (Kontrolle), S. 96ff.Google Scholar
  324. 77.
    Vgl. Rieser, I.: (Frühwarnsysteme), S. 52Google Scholar
  325. 78.
    Vgl. Schreyögg, G.; Steinmann, H.: (Kontrolle), S. 401ff.Google Scholar
  326. 79.
    Vgl. Töpfer, A.: (Kontrollsysteme), S. 137 zitiert nach Heuer, M.F.: (Kontrolle), S. 102Google Scholar
  327. 80.
    Vgl. Schmitz, H.; Windhausen, M.P.: (Projektplanung), S. 144Google Scholar
  328. 81.
    Vgl. Schmitz, HL; Windhausen, M.P.: (Projektplanung), S. 115f.Google Scholar
  329. 82.
    Vgl. Schmitz, H.; Windhausen, M.P.: (Projektplanung), S. 144Google Scholar
  330. 83.
    Vgl. Platz, J.: (Projektsteuerung), S. 220f., Noth, Th.: (Unterstützung), S. 96Google Scholar
  331. 84.
    Vgl. Platz, J.: (Projektsteuerung), S. 220. Marr, R.; Picot, A.: (Absatzwirtschaft), S. 533f., Rinza, P.: (Projektmanagement), S. 31Google Scholar
  332. 85.
    Vgl. Platz, J.: (Projektsteuerung), S. 223Google Scholar
  333. 86.
    Die Aussagekraft der übermittelten Informationen hängt wesentlich von der Fragetechnik und der Erfahrung des Erhebenden ab. Vgl. Marr, R.; Picot, A.: (Absatzwirtschaft), S. 534Google Scholar
  334. 87.
    Dabei kann es sich z.B. um Rückmeldebelege, Kostenerfassungsbelege und Stundenlisten handeln. Vgl. Platz, J.: (Projektsteuerung), S. 221Google Scholar
  335. 88.
    Vgl. Platz, J.: (Projektsteuerung), S. 220Google Scholar
  336. 89.
    Vgl. Preißler, P.R.: (Controlling), S. 195Google Scholar
  337. 90.
    Vgl. Platz, J.: (Projektsteuerung), S. 216Google Scholar
  338. 91.
    Vgl. Platz, J.: (Projektsteuerung), S. 216Google Scholar
  339. 92.
    Dabei kann es sich um eine quantitative oder um eine qualitative Abweichung handeln.Google Scholar
  340. 93.
    Hierbei kann zwischen offenen Gesamtkostenabweichungen, verdeckten Mengenabweichungen sowie zukünftig erwarteten Abweichungen unterschieden werden. Vgl. Platz, J.: (Projekt-Steuerung), S. 216Google Scholar
  341. 94.
    Es kann sich dabei entweder um Abweichungen in bezug auf das Kapazitätsangebot oder hinsichtlich der tatsächlichen Inanspruchnahme handeln. Dabei ist zwischen qualitativen und quantitativen Abweichungen zu unterscheiden.Google Scholar
  342. 95.
    Dabei kann es sich entweder um eine isolierte Vorgangsdauerverlängerung oder gar um eine Verlängerung der gesamten Projektdauer handeln. Vgl. Schmitz, H.; Windhausen, M.P.: (Projektplanung), S. 135f.Google Scholar
  343. 96.
    Vgl. Platz, J.: (Projektsteuerung), S. 232Google Scholar
  344. 97.
    Platz schlägt stattdessen eine Trennung von Projektsteuerung und Führungssteuerung vor. Vgl. Platz, J.: (Projektsteuerung), S. 217Google Scholar
  345. 98.
    Dies sind i.d.R. das Ergebnis, die Kosten bzw. die Termine. Die begrenzten Kapazitäten werden als zwingende Nebenbedingung aufgefaßt.Google Scholar
  346. 99.
    Es handelt sich dabei um eine nach innen gerichtete, auf die Planeinhaltung fixierte Überwachung. Vgl. dazu Ansoff, H.J.: (Surprise), S. 32, Brockhoff, K.: (Planungskontrolle), S. 179Google Scholar
  347. 100.
    Dazu gehört auch die Untersuchung von möglichen Störfeldern aus der Sicht des Gesamtunternehmens. Vgl. Ansoff, H.J.: (Surprise), S. 32Google Scholar
  348. 1.
    Vgl. Brockhoff, K.: (Forschung), S. 250ff.Google Scholar
  349. 2.
    Vgl. dazu Ulrich, P.; Fluri, E.: (Management), S. 217f., Schierenbeck, H.: (Grundzüge), S. 124f.Google Scholar
  350. 3.
    Dazu wird der ursprüngliche Plan zunächst nicht verändert, und es bleibt dem Projektteam zu überlassen, vorübergehende Ungleichgewichte auszureichen. Vgl. Platz, J.: (Projektsteuerung), S. 218Google Scholar
  351. 4.
    Vgl. Brockhoff, K.: (Forschung), S. 228, Suhren, C.: (Optimierungsmodelle), S. 17f., Geschka, H.: (Forschung), S. 130f.Google Scholar
  352. 5.
    Vgl. dazu Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 240–250, Schmidt, R.H.: (Grundzüge), S. 109–114Google Scholar
  353. 6.
    Damit ist gemeint, daß entweder der Planungszeitraum nur eine Periode umfaßt, (Standardmodell der linearen Planungsrechnung, vgl. Sabel, H.: (Programmplanung), Sp. 1689f.) oder daß nur in der ersten Teilperiode Entscheidungspielraum bestem. Vgl. dazu Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 228f. Als bekannte Ausprägungen der letztgenannten Form von Einperiodenmodellen gelten ein Ansatz von Weingartner, basierend auf dem Lorie-Savage-Problem, vgl. Weingartner, H.M.: (Programming), S. 16ff. und die um die Möglichkeit der Finanzplanung erweiterte Version von Albach. Vgl. Albach, H.: (Investition), S. 15411 und S. 305ff.Google Scholar
  354. 7.
    Wie es in den weitgehenden identischen Modellen zur simultanen Investirions- und Finanzplanung von Hax und Weingartner der Fall ist. Vgl. Weingartner, H.M.: (Programming), S. 139ff., Hax, H.: (Finanzplanung), S. 435ff.Google Scholar
  355. 8.
    Vgl. dazu im einzelnen Dinkelbach, W.: (Programmierung), Sp. 3240ff. Im Hinblick auf neuere Anwendungen vgl. Sengupta, J.K.: (Stochastic Optimization), S. 53ffGoogle Scholar
  356. 9.
    Vgl. dazu ausführlich Kap. 4.4.2Google Scholar
  357. 10.
    Unter der Flexibilität der Planung wird die Fähigkeit verstanden, auch im Fall veränderter Umwelbedingungen ein gegebenes Formalziel zu erreichen. Dabei soll nicht die Unsicherheit beseitigt werden, vielmehr kommt es darauf an, die Voraussetzungen dafür zu schaffen, daß im Fall einer Änderung die Möglichkeit einer angemessenen flexiblen Reaktion besteht. Vgl. dazu Streitferdt. L.: (Grundlagen), S. 39 sowie ausführlicher bei Laux, H.: (Investitionsplanung), S. 13ff. Zur Kritik am Konzept der flexiblen Planung vgl. Schneider, D.: (Flexible Planung), S. 831–851Google Scholar
  358. 11.
    Dafür werden auch die Begriffe Eventual- oder Schubladenplan verwandt. Vgl. Hax, H.: (Investitionstheorie), S. 166, Laux, H.: (Entscheidungstheorie), S. 252Google Scholar
  359. 12.
    Ein Neuberechnung des flexiblen Plans erfolgt erst dann wenn, dem Prinzip der rollenden Planung folgend, der Planungshorizont um eine Periode nach vorn verlagert wird.Google Scholar
  360. 13.
    “Conceptually it will be recognized that the very best forecasting efforts cannot forsee all of the important events and consequences, that uncertainty about the future cannot be reduced to certainty at any cost. Further, it will be recognized that the residual uncertainty (which is sometimes ignorance) usually contains events and consequences of the greatest importance of the firm.” Ansoff, H.J.; Declerck, R.P.; Hayes, R.L.: (Strategic Planning), S. 73. Zur Kritik an der Vorstellung Steuerung, kann durch flexible Planung ersetzt werden vgl. auch. Schreyögg, G.; Steinmann, H.: (Kontrolle), S. 394Google Scholar
  361. 14.
    Vgl. Lassmann, W.; Rogge, R.: (Komplexmethode), S. 27Google Scholar
  362. 15.
    Vgl. Schneeweiß, Chr.: (Entscheidungsvalidierung), S. 403f.Google Scholar
  363. 16.
    Vgl. Kaufmann, A.: (Relevance), S. 330, Zimmermann, H.-J.: (Darstellung), S. 73, Hanuschek, R.; Rommelfanger, H.: (Entscheidungsmodelle), S. 589f.Google Scholar
  364. 17.
    Vgl. Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 22f.Google Scholar
  365. 18.
    Vgl. Hanuschek, R.: (Investitionsplanung), S. 2Google Scholar
  366. 19.
    Wobei davon ausgegangen wird, daß zwar das Eintreten des Umweltzustandes wahrschein-lichkeitsverteilt ist, nicht aber die dann auftretende Wirkung bezogen auf die Modelldaten.Google Scholar
  367. 20.
    Vgl. Weber, R.: (Entscheidungsprobleme), S. 137Google Scholar
  368. 21.
    Auch wenn sich bei den Ansätzen der zweiten Kategorie Wahrscheinlichkeiten hinsichtlich der Ausprägungen einzelner Modellparametern zunächst noch nicht näher quantifizieren lassen.Google Scholar
  369. 22.
    Vgl. Zimmermann, H.-J.: (Entscheidungen), S. 785f.Google Scholar
  370. 23.
    Vgl. Zimmermann, H.J.: (Using Fuzzy Sets), S. 201 sowie auch Rabetge, Chr.: (Ansätze), S. 4 Vgl. dazu Zadeh, L.A.: (Fuzzy Sets), S. 338–353Google Scholar
  371. 24.
    Vgl. dazu die Ausführungen bei Perlman, M.: (Algebra), S. 3ff.Google Scholar
  372. 25.
    Vgl. Hanuschek, R. (Investitionsplanung), S. 3, Wolf, J. (Fuzzy-Modelle), S. 17ff., Zimmermann, H.-J.: (Fuzzy Sets), S. 594Google Scholar
  373. 26.
    Vgl. Zadeh, L.A.: (Sets), S. 569, Bellman, R.; Giertz, M.: (Formalism), S. 150, Zimermann, H.-J.: (Fuzzy Sets), S. 596Google Scholar
  374. 27.
    Vgl. Zadeh, L.A.: (Fuzzy Sets), S. 339, Hanuschek, R.: (Investitionsplanung), S. 72Google Scholar
  375. 28.
    Normalisiert bedeutet in diesem Zusammenhang, daß die subjektiven Einschätzungen hinsichtlich der Zugehörigkeit eines Elementes zu einer unscharfen Menge anhand einer Abbildungsvorschrift mit einem Wert zwischen 0 und 1 belegt werden. Vgl. Hanuschek, R.: (Investitionsplanung), S. 72, Zimmermann, H.-J.: (Formulierung), S. 346f.Google Scholar
  376. 29.
    Es handelt sich dabei um eine nicht-negative endliche Funktion. Vgl. Hanuschek, R.: (Investitionsplanung), S. 72Google Scholar
  377. 30.
    Vgl. Zadeh, L.A.: (Fuzzy Sets), S. 339, Zimmermann, H.-J.: (Fuzzy Sets), S. 596f.Google Scholar
  378. 31.
    Vgl. Milling, P.: (Entscheidungen), S. 718ff., Rabetge, Chr.: (Ansätze), S. 7ff.Google Scholar
  379. 32.
    Vgl. Bellman, R.E.; Zadeh, L.A.: (Decision-Making), S. B143, Rabetge, Chr.: (Ansätze), S. 10Google Scholar
  380. 33.
    Vgl. Rabetge, Chr.: (Ansätze), S. 8Google Scholar
  381. 34.
    Vgl. dazu allgemein Zimmermann, H.-J.: (Darstellung), S. 126Google Scholar
  382. 35.
    Vgl. Bellman, R.E.; Zadeh, L.A.: (Decision-Making), S. B146, Zadeh, L.A.: (Fuzzy Sets), S. 346ff.Google Scholar
  383. 36.
    Eine α-Niveaumenge bestimmt diejenige Teilmenge einer unscharfen Menge, deren Zugehörigkeitsgrad größer gleich α ist: Formal wird sie folgendermaßen definiert: Aα:= {x∈X: fÅ(x) ≥ α}. Vgl. Zimmermann, H.-J.: (Fuzzy Systems), S. 212, Ramik, J.; Rimanek, J.: (Relation/, S. 124, Rabetge, Chr.: (Ansätze), S. 18Google Scholar
  384. 37.
    Vgl. Hanuschek, R.: (Investitionsplanung), S. 73, Rabetge, Chr.: (Ansätze), S. 29ff.Google Scholar
  385. 38.
    Vgl. Dubois, D.; Prade, H.: (Fuzzy Numbers), S. 8Google Scholar
  386. 39.
    Vgl. Delgado, M.; Verdegay, J.L.; Vila, M.A.: (Procedure), S. 50, Dubois, D.: (Programming), S. 242Google Scholar
  387. 40.
    Vgl. Zadeh, L.A.: (Concept), S. 236–241Google Scholar
  388. 41.
    Dazu gehören die Addition, die Subtraktion, die Minimum- und die Maximumbildung. Vgl. z.B. Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 88–96 sowie die näheren Erläuterungen in Abschnitt 4.2.2 42 Allerdings lassen sich halboffene ZGF, die beim symmetrischen Ansatz unterstellt werden, ohne wesentliche Informationsverluste in sogenannte halbtrianguläre ZGF überführen, die dann die geforderten Eigenschaften erfüllen. Vgl. Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 137f. sowie auch die Umsetzung im Fallbeispiel in Abschnitt 4.4.2.2.2Google Scholar
  389. 43.
    Dies geschieht dann üblicherweise, indem die durch die Unschärfe verursachten nichtlinearen Teilstrukturen derart aufgelöst werden, daß ein lineares Ersatzmodell formuliert wird, mit dem sich eine optimale Kompromißlösung bestimmen läßt. Vgl. Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 193f., Sommer, G.: (Ersatzmodeile), S. B1–B24Google Scholar
  390. 44.
    Diese Problemstellung ist ja insbesondere durch einen unvollständigen Kenntnisstand im Pla-nungsprozeß und einen verbesserten Kenntnisstand im Zuge der Umsetzung gekennzeichnet.Google Scholar
  391. 45.
    Dies ist zwar auch ohne das Erweiterungsprinzip möglich, doch nur über den Weg der Formulierung eines Ersatzproblems. Vgl. Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 193f.Google Scholar
  392. 46.
    Formal besagt dieses Prinzip, daß für zwei zeitlich gesehen nacheinander abzugebende Aussagen: S1 und S2 bezüglich einer Aussage P im allgemeinen gilt: S1 impliziert P = > S1 u S2 impliziert unverändert P. Vgl. Puppe, F.: (Einführung), S. 57Google Scholar
  393. 47.
    Dieses Vorgehen wird auch als “What-If-Simulation” bezeichnet. Vgl. Harbordt, St.: (Computersimulation), S. 211Google Scholar
  394. 48.
    Daran können sich dann auch entsprechende postoptimale Analysen anschließen wie z.B. eine Interpretation der Optimallösung. Vgl. dazu Haupt, P.; Wegener, H.: (Inhalt), S. 8–14Google Scholar
  395. 49.
    Vgl. zur Vorgehensweise der Projektkostenplanung Abschnitt 43.2.2.2Google Scholar
  396. 50.
    Allerdings erhöht sich dadurch die Komplexität des Modells enorm. Falls jedes Projekt in jeder Periode realisiert werden könnte, würde die Anzahl der Strukturvariablen von 5 auf 20 anwachsen.Google Scholar
  397. 51.
    Üblicherweise wird in der Investitionsrechnung davon ausgegangen, daß die Anschaffungsauszahlungen zu Beginn und die Rückflüsse stets am Ende einer Planungsperiode anfallen. Vgl. Biohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 54ff.Google Scholar
  398. 52.
    Aus den geplanten Absatzmengen lassen sich näherungsweise die periodischen Rückflüsse und die periodischen Fertigungskosten etc. ableiten. Restriktionen des Beschaffungsbereichs sollten, wenn möglich, bereits in den frühen Phasen der Projektkonzeption berücksichtigt werden, da ihr Wirksamwerden während der Realisationsphase entweder höhere Kosten oder gar eine Anpassung des Projektgegenstandes erfordern kann.Google Scholar
  399. 53.
    Dabei wird für zukünftigen Perioden angenommen, daß das gegenwärtige Kapazitätsniveau über den gesamten Planungszeitraum auf gleicher Höhe gehalten werden kann.Google Scholar
  400. 54.
    Dabei wird von einer Identität zwischen Absatz- und Produktionsprogramm ausgegangen. Vgl. allgemein zu den Annahmen im Standardmodell der Programmplanung Sabel, H.: (Programmplanung), Sp. 1690Google Scholar
  401. 55.
    Vgl. Bloech, J.: (Optimierung), S. 40ff., Kistner, K.P.: (Optimierungsmethoden), S. 26ff., sowie Hadley, G.: (Programming), S. 55ff.Google Scholar
  402. 56.
    Im Fall einer Maximierungsvorschrift handelt es sich bei den als konstant angenommenen Zielfunktionskoeffizienten (ci) i.a. um Durchschnitts- oder Näherungswerte, denn ci = ci setzt sowohl konstante mengenunabhängige Preise als auch ebensolche variable Stückkosten voraus. Wenn sich die funktionalen Abhängigkeiten auch nicht immer eindeutig erkennen lassen, wird in der Realität wohl eher von nichtlinearen Strukturen auszugehen sein. Vgl. auch Hillier, F.S.; Lieberman, G.J.: (Operations Research), S. 35Google Scholar
  403. 57.
    Vgl. Baumol, W.J.: (Theory), S. 74f.Google Scholar
  404. 58.
    Vgl. dazu den Überblick über ausgewählte Simultanverfahren der Investitionsrechnung bei Sierke, B.RA: (Investitions-Controlling), S. 134Google Scholar
  405. 59.
    D.h.: entweder deckt sich der Planungszeitraum mit der Abrechnungsperiode (statisches Modell), oder er ist umfassender als eine Teilperiode, wobei aber Handlungsmöglichkeiten nur innerhalb der ersten Teilperiode zugelassen werden (Einperiodenmodell).Google Scholar
  406. 60.
    Vgl. Weingartner, H.M.: (Programming), S. 16ff.Google Scholar
  407. 61.
    Dabei wird ein Kalkulationszinssatz i = 10% angesetzt.Google Scholar
  408. 62.
    Vgl. Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 239f.Google Scholar
  409. 63.
    Vgl. zu dieser allgemeinen Formulierung der Problemstellung der FuE-Programmplanung den Literaturüberblick bei Winkofsky, E.P.; Mason, R.M; Souder, W.E.: (R&D-Budgeting), S. 189f., Geschka, H.: (Forschung), S. 128ff. sowie zum allgemeinen Problem der Planung des Investitionsprogramms als statisches Einperiodenmodell Lorie, J.H.; Savage, L.J.: (Problems), S. 217ff., Weingartner, H.M.: (Programming), S. 16ff.Google Scholar
  410. 64.
    Vgl. Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 238Google Scholar
  411. 65.
    Vgl. dazu die Berechnungen von Kruschwitz, der einen kritischen Wert von 100 Binärvariablen nennt, Kruschwitz, L.: (Investitionsrechnung), S. 213 sowie Hillier, F.S.; Lieberman, G.J.: (Operations Research), S. 385. Popp, W.: (Planung), S. 746Google Scholar
  412. 66.
    Vgl. Kruschwitz, L.: (Investitionsrechnung), S. 215Google Scholar
  413. 67.
    Vgl. dazu Hillier, F.S.; Lieberman, G.J.: (Operations Research), S. 34Google Scholar
  414. 68.
    Vgl. dazu die Datenbasis in Kap. 4.4.13.1. Es handelt sich um die begrenzte Periodenkapazität der Fertigungsstraßen, das begrenzte Forschungspersonal sowie eingeschränkt nutzbare Entwicklungskapazitäten.Google Scholar
  415. 69.
    Diese Möglichkeit besteht aufgrund der grob vereinfachten Abbildung der tatsächlichen Inanspruchnahme betrieblicher Ressourcen.Google Scholar
  416. 70.
    Diese wie auch die folgenden Berechnungen wurden mit dem Programm “impac” (integrated mathematical programming package), Version 1.1, entwickelt am Lehrstuhl für Betriebswirt-schaftiehre, insbesondere Unternehmensforschung, Universität Münster 1986, durchgeführt.Google Scholar
  417. 71.
    Diese Handlungsempfehlung ist aber nur dann optimal, wenn die Eingangsdaten vollständig und exakt sind, die Modellstruktur richtig ist und das Ziel der Kapitalwertmaximierung auch tatsächlich verfolgt wird.Google Scholar
  418. 72.
    Die Problemstellung hat gewisse Ähnlichkeiten mit der Ersatzentscheidung bei isolierten Investitionsobjekten. So geht es etwa bei der MAPI-Methode um die Frage, ob ein Investitionsobjekt (Defender) bereits zu Beginn der Abrechnungsperiode ersetzt oaer ob dessen Laufzeit zunächst um 1 Jahr verlängert werden sollte. Vgl. Terborgh, G.: (Investment Policy), S. 55–95 und S. 121–158, zitiert nach Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 98ff.Google Scholar
  419. 73.
    Vgl. dazu Abb. 4.63.Google Scholar
  420. 74.
    Der Spaltenvektor Y. kann auch als Grenzrate der Substitution der Nichtbasisvariablen Y. in bezug auf sämtliche in der Basis enthaltenen Variablen aufgefaßt werden. Vgl. Haupt, P.; Wegener, H.: (Inhalt), S. 13Google Scholar
  421. 75.
    Aus den Bedingungen bezüglich der Kreditaufnahme resultiert eine Anwendung des Kontenausgleichsverbots bei der Bestimmung des jeweiligen Vermögensendwertes. Vgl. dazu sowie zu weiteren üblichen Finanzierungsregeln Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 82ff.Google Scholar
  422. 76.
    Vgl. zu einer ausführlichen Beschreibung Weingartner, H.M.: (Programming), S. 141ff., Hax, H.: (Finanzplanung), S. 435ff. sowie auch Blohm, H.; Lüder, K.: (Investition), S. 244ff., Schweim, J.: (Unternehmungsplanung), S. 36f.Google Scholar
  423. 77.
    Weiterhin wird unterstellt, daß Kredite jeweils nur zu Beginn einer Periode aufgenommen werden können.Google Scholar
  424. 78.
    Die Qualität einer Problemformulierung kann als Grad der Annäherung an das Realproblem aufgefaßt werden.Google Scholar
  425. 79.
    Vgl. Anhang IGoogle Scholar
  426. 80.
    Vgl. Anhang IGoogle Scholar
  427. 81.
    Dies betrifft insbesondere den jeweiligen Umfang von Projekt 1. 82 Vgl. Anhang IIGoogle Scholar
  428. 83.
    Im dynamischen Modell wird unterstellt, daß Kredite jeweils zu Beginn einer Periode aufgenommen und am Ende des Planungszeitraums einschließlich Zinsen zurückgezahlt werden. Dagegen wird im statischen Ansatz davon ausgegangen, daß Kredite unbegrenzt und unmittelbar aufgenommen werden können, im vorliegenden Fall also erst am Ende der Periode 1.Google Scholar
  429. 84.
    Vgl. ausführlich zur Sensitivitätsanalyse bzw. zur parametrischen Programmierung Dinkelbach, W.: (Sensitivitätsanalyse), Ellinger Th.: (Operations Research), S. 89ff., Kistner, K.-P.: (Optimierungsmethoden), S. 49ff., Gal, T.: (Entscheidungsprobleme), S. 70ff.Google Scholar
  430. 85.
    Wie z.B. die Annahme der Unteilbarkeit der Projekte, die Verschiebung des möglichen Projektbeginns bei einzelnen Projekten oder das Setzen politischer Entscheidungen.Google Scholar
  431. 86.
    Vgl. Anhang I–VIIIGoogle Scholar
  432. 87.
    Vgl. dazu auch Abschnitt 3.23.2Google Scholar
  433. 88.
    Vgl. Marr, R.; Picot, A.: (Absatzwirtschaft), S. 554 sowie die Ausführungen zur strategischen Finanzplanung in Abschnitt 3.2.4.4Google Scholar
  434. 89.
    Im vorliegenden Fall wird angenommen, daß jedes Kriterium das gleiche Gewicht besitzt, eine Einführung unterschiedlicher Gewichte erscheint aber prinzipiell möglich.Google Scholar
  435. 1.
    Vgl. dazu auch die Ausführungen zum modifizierten Lebenszyklus von Projekten in Abschnitt 43.23.2Google Scholar
  436. 2.
    Vgl. Schmelzer, H.J.: (Koordination), S. 287Google Scholar
  437. 3.
    Vgl. dazu Kap. 2.2.2.Google Scholar
  438. 4.
    Unter monetären Gesichtspunkten verlieren laufende Projekte im Vergleich zu erfolgversprechenden Projektvorschlägen im Zeitablauf allmählich ihre Vorteilhaftigkeit und sind entsprechend abzubrechen. Um zu verhindern, daß im Extremfall in jeder Periode das Projektprogramm vollständig neu zusammengesetzt wird, erscheint es notwendig, darauf zu achten, daß bestimmte Projekte in der Bearbeitung bleiben.Google Scholar
  439. 5.
    Im Gegensatz zum statischen Ansatz bezieht sich die durchschnittliche Kapazitätsinanspruchnahme hier nicht auf den gesamten Planungszeitraum, sondern auf eine Abrechnungsperiode. Am Beispiel der periodischen Finanzplanung ist aber erkennbar, daß auch bei dieser verfeinerten Planung Unterdeckungen nicht gänzlich vermieden werden können. Vgl. Perridon, L.; Steiner, M.: (Fmanzwirtschaft), S. 377Google Scholar
  440. 6.
    Z.B. durch die Ausnutzung von Pufferzeiten oder die Verlängerung der gesamten Projektdauer.Google Scholar
  441. 7.
    Durch Reduktion von Pufferzeiten oder durch intensitätsmäßige Anpassung. Vgl. dazu Abschnitt 4.33Google Scholar
  442. 8.
    Vgl. Abschnitt 33.Google Scholar
  443. 9.
    Das Erfolgspotential wird hier durch den hohen Innovationsgrad und den gleichfalls angemessenen Vermögensendwert ausgedrückt.Google Scholar
  444. 10.
    Vgl. Rabetge, Chr.: (Ansätze), S. 43Google Scholar
  445. 11.
    Vgl. Hanuschek, R.: (Investitionsplanung), S. 74ff.Google Scholar
  446. 12.
    Aufgrund der Gleichbehandlung von Zielfunktion und Restriktionssystem wird von einem symmetrischen Ansatz gesprochen. Vgl. dazu allgemein Bellman, R.; Zadeh, L.A.: (Decision-Making), S. B-147Google Scholar
  447. 13.
    Vgl. Hanuschek, R.: (Investitionsplanung), S. 76f.Google Scholar
  448. 14.
    Es handelt sich dabei um die Regelleistung oder um die normalerweise zu erwartende Ausnutzung. Vgl. Lücke, W. (Hrsg.): (Investitionslexikon), S. 194f.Google Scholar
  449. 15.
    Vgl. dazu allgemein Zimmermann, H.-J.: (Formulierung), S. 360Google Scholar
  450. 16.
    Dabei wird wiederum von einem linearen Verlauf ausgegangen.Google Scholar
  451. 17.
    Das ursprüngliche Problem lautet: Max Z = CTx mit u.d.N. Ax≤ b x≥ 0 (Math)Google Scholar
  452. 18.
    Vgl. dazu Bellman, R.; Zadeh, L.A.: (Decision-Making), S. B-147ff.Google Scholar
  453. 19.
    Vgl. Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 32Google Scholar
  454. 20.
    Vgl. Bellman, R.; Zadeh, L.A.: (Decision-Making), S. B-148f., Zadeh, L.A.: (Fuzzy Sets), S. 341, Rabethge, Chr.: (Ansätze), S. 42Google Scholar
  455. 21.
    Zur Kritik am Arithmetischen-Mittel-Operator vgl. Hanuschek, R.: (Investitionsplanung), S. 87f. Vgl. allgemein zur Auswahl geeigneter Operatoren Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 33–35Google Scholar
  456. 22.
    Vgl. Rödder, W.; Zimmermann, H.-J.: (Analyse), S. 12ff., Zimmermann, H.-J.: (Fuzzy Sets) S. 601f., Zimmermann, H.-J.: (Darstellung), S. 125ff., Zimmermann, H.-J.: (Programmierung), S.100ff.Google Scholar
  457. 23.
    Dabei ist zu beachten, daß aufgrund der geänderten Projektbedingungen (x1t = X12; x2t = x22) die Zahlungsreihen von Projekt 1 und 2 nunmehr erst in Periode 2 Deginnen und aie Kapazitätsbeanspruchungen gleichfalls erst in Periode 2 wirksam werden.Google Scholar
  458. 24.
    Das strategische Ziel besteht darin, die Projekte 1,3, 4 und 5 jeweils in vollem Umfang aufzunehmen und evtl. sogar Projekt 2 durchzuführen.Google Scholar
  459. 25.
    Vgl. dazu ausführlich Anhang IXGoogle Scholar
  460. 26.
    Vgl. dazu ausführlich Anhang XGoogle Scholar
  461. 27.
    Zur vollständigen Problemformulierung vgl. Anhang XIa.Google Scholar
  462. 28.
    Zur vollständigen Lösung vgl. Anhang XIb.Google Scholar
  463. 29.
    Vgl. Anhang XII und XIIIGoogle Scholar
  464. 30.
    Eine objektive Optimallösung kann nur dann ermittelt werden, wenn nicht in das Verfahren eingegriffen wird. Werden bestimmte Handlungen exogen vorgegeben, schränkt das den verbleibenden Lösungsraum ein.Google Scholar
  465. 31.
    Dies hängt mit dem Zufriedenheitsgrad hinsichtlich des resultierenden VE-Wertes zusammen: σZ = (16.673,25–15968,82)/1457,60 = 0,4833 32 Dabei sind aber stets nur unscharfe Restriktionsgrenzen zugelassen.Google Scholar
  466. 33.
    Die Anwendung des Minimum-Operators unterstellt eine strenge Form der Risikoaversion. Das heißt, das Verhalten des Entscheidungsträgers läßt sich mit der Maximin-Regel von Wald beschreiben. Vgl. dazu Wald, A.: (Decision Functions), S. 18, zitiert nach Krelle, W.: (Entscheidungstheorie), S. 185, Schneeweiß, Chr.: (Entscheidungskriterien), S. 21Google Scholar
  467. 34.
    Dazu gehören im vorliegenden Fall insbesondere die periodischen Daten der beiden Projektvorschläge.Google Scholar
  468. 35.
    Vgl. Milling, P.: (Entscheidungen), S. 726, Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 109ff.Google Scholar
  469. 36.
    Vgl. Wolf, J.: ((Fuzzy-Modelle), S. 84Google Scholar
  470. 37.
    Vgl. Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 85Google Scholar
  471. 38.
    Vgl. Sommer, G.: (Ersatzprogramme), S. B-23 sowie Hanuschek, R.: (Investitionsrechnung), S. 81 und die dort angegebene Literatur.Google Scholar
  472. 39.
    Sofern ein resultierender Zufriedenheitsgrad nicht den Ansprüchen des Entscheidungsfrägen genügt, wird von Rommelfanger vorgeschlagen, ein interaktives Verfahren einzuleiten, bei dem entweder die Ansprüche an die Zielfunktion oder die an die Kapazitätsüberschreitung oder auch gleichzeitig beide Anforderungen verändert werden, solange bis die Geamtzufrie-denheit den gewünschten Wert erreicht. Vgl. dazu Rommelfanger, H.: (Lösung), S. 430–438, Rommelfanger, H.: (Entscheiden), S. 162–258Google Scholar
  473. 40.
    Vgl. Zadeh, L.A.: (Concept), S. 236–241Google Scholar
  474. 41.
    Dies kann z.B. dadurch geschehen, daßTman eine Extrempositionierung der unscharfen Randspaltenwerte vornimmt, (a. x ≥ bu ∧ ai x ≤ b°) Vgl. dazu auch Kickert, W.J.M.: (Fuzzy Theories), S. 37ff., Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 49–51Google Scholar
  475. 42.
    Vgl. Dubois, D.; Prade, H.: (Systems), S. 38, Yager, R.R.: (Characterization), S. 207Google Scholar
  476. 43.
    Vgl. Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 89Google Scholar
  477. 44.
    Vgl. Dubois, D.; Prade, H.: (Algebra), S. 340, Dubois, D.; Prade, H.: (Fuzzy Numbers), S. 19Google Scholar
  478. 45.
    Vgl. Dubois, D.; Prade, H.: (Fuzzy-Numbers), S. 19–22, Rabetge, Chr.: (Ansätze), S. 33Google Scholar
  479. 46.
    Vgl. Dubois, D.; Prade, H.: (Ranking), S. 189, Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 93Google Scholar
  480. 47.
    Vgl. Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 94Google Scholar
  481. 48.
    Vgl. Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 94Google Scholar
  482. 49.
    Vgl. Dubois, D.; Prade, H.: (Algebra), S. 342, Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 93 und Rommelfanger, H.: (Entscheiden), S. 39.Google Scholar
  483. 50.
    Vgl. Dubois, D.; Prade, H.: (Algebra), S. 340, Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 91, Rabetge, Chr.: (Ansätze), S. 33f.Google Scholar
  484. 51.
    Vgl. Dubois, D.; Prade, H.: (Algebra), S. 342, Dubois, D.; Prade, H.: (Fuzzy Numbers), S. 20f.Google Scholar
  485. 52.
    Zur Kritik an der Multiplikation unscharfer Mengen vgl. Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 92f.Google Scholar
  486. 53.
    Vgl. Ramik, J.; Rimanek, J.: (Relation), S. 124, Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 95Google Scholar
  487. 54.
    Dabei kann sich der Vergleich auf scharfe oder unscharfe ≤- oder ≥- Relationen beziehen. Vgl. Ramik, J.; Rimanek, J.: (Relation), S. 124Google Scholar
  488. 55.
    Auf der linken Seite des Simplextableaus wird die Kapazitätsbeanspruchung ausgewiesen.Google Scholar
  489. 56.
    Die rechte Seite des Simplextableaus stellt das Kapazitätsangebot dar.Google Scholar
  490. 57.
    Ggf. ist durch Festlegung entsprechender Anspruchsniveaus (δ-Niveaumengen) dafür Sorge zu tragen, daß auch im Fall einer ursprünglichen Unzulässigkeit (Konvexität) in unteren Bereichen der ZGF ein Einsatz des Simplexalgorithmus möglich wird. Vgl. zur Problematik Rommelfanger, H.: (Lösung), S. 434Google Scholar
  491. 58.
    Vgl. dazu im einzelnen Ramik, J.; Rimanek, J.: (Relation), S. 123–138. Im Hinblick auf einen weiteren Ansatz vgl. Delgado, M.; Verdegay, J.L.; Vila, M.A.: (Procedure), S. 49–62Google Scholar
  492. 59.
    Vgl. Ramik, J.; Rimanek, J.: (Relation), S. 131ff.Google Scholar
  493. 60.
    Dabei wird allerdings zunächst noch unterstellt, daß sämtliche α-Niveaumengen der ZGF gleichberechtigt in das Modell einfließen sollen.Google Scholar
  494. 61.
    Vgl. Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 111Google Scholar
  495. 62.
    Eigentlich würden sich bei 27 unscharfen Restriktionen 39 + 3 * 27 = 120 Restriktionen ergeben. Da 7 Restriktionen, die lediglich eine unscharfe Restriktionsgrenze aufweisen, auf einen deterministischen Wert gesetzt worden sind, reduziert sich die erforderliche Restriktionenzahl um 21 auf 99.Google Scholar
  496. 63.
    Vgl. Anhang XIVGoogle Scholar
  497. 64.
    Vgl. zu den Lösungen des kontinuierlichen und des ganzzahligen Modells Anhang XIV bzw. Anhang XVGoogle Scholar
  498. 65.
    Die abnehmende isolierte Vorteilhaftigkeit wird insbesondere bei den Liquiditätsbedingungen R2 und R4 erkennbar.Google Scholar
  499. 66.
    Diese Einschränkung gilt, da gemäß Modellformulierung sämtliche Restriktionen von der Lösung eingehalten werden müssen. Vgl. Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 113Google Scholar
  500. 67.
    Vgl. Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 113Google Scholar
  501. 68.
    Vgl. Wolf, J.: (Integration), S. 952–962. Im Hinblick auf andere Vorgehensweisen vgl. Tanaka, H.; Asai, K.: (Linear Programming), S. 1–13, Slowinski, R.: (Method), S. 217–237. Zur Eignung der jeweiligen Ansätze vgl. Rommelfanger, H.: (Rangordnungsverfanren), S. 228Google Scholar
  502. 69.
    Auch diese Ergänzung basiert aber auf dem Erweiterungsprinzip.Google Scholar
  503. 70.
    Vgl. Wolf, J.: (Integration), S. 955f., Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 116ff.Google Scholar
  504. 71.
    Es handelt sich dabei entweder um ein beliebiges ai bzw. b..Google Scholar
  505. 72.
    In Anlehnung an Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 120Google Scholar
  506. 73.
    Wobei die unscharfen Zahlen allerdings die Anforderungen an LR-Fuzzy-Intervalle zu erfüllen haben. Vgl. Wolf, J.: (Integration), S. 956f., Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 117Google Scholar
  507. 74.
    Vgl. Anhang XVIGoogle Scholar
  508. 75.
    Vgl. Hanuschek, R.; Rommelfanger, H.: (Entscheidungsmodelle), S. 591ff., Rommelfanger, H.; Hanuschek, R.; Wolf, J.: (Programming), S. 34ff. Ein anderer Ansatz besteht darin, die Zielfunktion in eine ≥ - Relation zu überfuhren und ein “Mindestanspruchsniveau” zu maxi-mieren. Vgl. Wolf, J.: (Integration), S. 957f.Google Scholar
  509. 76.
    Vgl. Hanuschek, R.: (Investitionsplanung), S. 126ff.Google Scholar
  510. 77.
    Diesem Vorgehen liegt die Vorstellung zugrunde, daß im Fall einer pessimistischen Annahme und tatsächlich sich einstellender optimaler ZF-Koeffizienten ein ZF-Wert (xmin * copt) erzielt werden kann und sich im Fall einer optimistischen Planung und einer ungünstigen Entwicklung ein minimaler ZF-Wert (xopt, * cmin) einstellen wird.Google Scholar
  511. 78.
    Vgl. Hanuschek, R.: (Investitionsplanung), S. 132Google Scholar
  512. 1.
    Vgl. Schmelzer, H.J.: (Einführung), S. 3Google Scholar
  513. 2.
    Vgl. dazu Abschnitt 33.Google Scholar
  514. 3.
    Vgl. Schmelzer, H.J.: (Einführung), S. 39, sowie auch die Ausführungen hinsichtlich der Anforderungen an einzusetzende Planungstechniken in Abschnitt 4.4Google Scholar
  515. 4.
    Vgl. Schmelzer, H.J.: (Einführung), S. 39f.Google Scholar
  516. 5.
    Dabei wird üblicherweise von der Abrechnungsperiode ausgegangen.Google Scholar
  517. 6.
    Dazu gehören u.a. die besondere Bedeutung des Forschungspersonals und daraus möglicherweise resultierende Akzeptanzprobleme.Google Scholar
  518. 7.
    Vgl. Schmelzer, H.J.: (Einführung), S. 41Google Scholar
  519. 8.
    Vgl. zur folgenden Beschreibung der Komplexmethode Lassmann, W.; Rogge, R.: (Komplexmethode), S. 26ff., Lassmann, W.; Kummerow, E.: (Produktionsplanoptimierung), Berlin 1975. S. 125ff., Rogge, R.: (Modellierung), S. 27–39Google Scholar
  520. 9.
    Dabei wird von ≤-Restriktionen ausgegangen. Im Falle von ≥-Restriktionen gelten die Bedingungen entsprechend umgekehrt.Google Scholar
  521. 10.
    Dieser Anspruch kann entweder aus dem Prozeß der Programmabstimmung erwachsen sein, oder dahinter verbergen sich Rentabilitätserwartungen bezogen auf das eingesetzte Kapital.Google Scholar
  522. 11.
    Dieses Prinzip wird zum Teil auch in der Fuzzy-Optimierung verfolgt. Vgl. Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 49–51, Hanuschek, R.: (Investitionsplanung), S. 126ff., Sommer, G.: (Ersatzmodeile), S. B1-B24Google Scholar
  523. 12.
    VgL. Kickert, W.M.J.: (Fuzzy Theories), S. 37ff., Soyster, A.L.: (Programming), S. 316ff., Soy-ster, A.L.: (Convex Programming), S. 1154ff.Google Scholar
  524. 13.
    Vgl. dazu lassmann, W.; Rogge, R.: (Komplexmethode), S. 28. Vgl. auch Rogge, R.: (Modellierung), S. 30ff., Lassmann, W.; Kummerow, E.: (Produktionsplanoptimierung), S. 132ff.Google Scholar
  525. 14.
    Vgl. daz auch Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S.49ff.Google Scholar
  526. 15.
    Es wird die Annahme getroffen, daß dieser Entwurf letztendlich auch verabschiedet warden konnte.Google Scholar
  527. 16.
    So erfordert eine effektive Projektüberwachung die Vorgabe operationaler Ziele. Vgl. dazu auch Abschnitt 4.3.3.Google Scholar
  528. 17.
    Dabei sind sowohl positive als auch negative Abweichungen möglich.Google Scholar
  529. 18.
    Vgl. dazu die vollständige Formulierung in Anhang XVII.Google Scholar
  530. 19.
    Vgl. Anhang XVI und Anhang XVIIGoogle Scholar
  531. 20.
    Unter Umständen wäre es auch denkbar, das Anspruchsniveau direkt bei der Problemformulierung zu berücksichtigen. Vgl. dazu z.B. Wolf, J.: (Fuzzy-Modelle), S. 124–127Google Scholar
  532. 21.
    Einzelne Restriktionen werden dann erst kritisch, wenn das Mengenziel (x1, x3, x4, x5, = 1) realisiert werden soll.Google Scholar
  533. 22.
    Dabei ist einerseits an eine intensitätsmäßige Kapazitätsausweitung, andererseits an eine Reduktion von Produktionskoeffizienten zu denken.Google Scholar
  534. 23.
    Aufgrund gleicher Beschränkungsbereiche stellt die optimale Lösung des linearen Ersatzproblems gleichzeitig auch die entsprechende Lösung des komplexen nichtlinearen Problems dar. Zur Beweisführung vgl. Lassmann, W.; Rogge, R.: (Komplexmethode), S. 29. Vgl. zur Problemstellung allgemein Soyster, A.L.: (Convex Programming), S. 1155ff., Soyster, A.L.: (Programming), S. 316ff., Thuente, T.J.: (Duality Theory), S. 1005ff., Falk, J.E.: (Solutions), S. 783ff., Pomerol, J.-Chr.: (Constraint Qualifications), S. 843ff.Google Scholar
  535. 24.
    Vgl. Anhang XVIIIGoogle Scholar

Copyright information

© Physica-Verlag Heidelberg 1991

Authors and Affiliations

  • Peter Engelke
    • 1
  1. 1.DasselDeutschland

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