Zusammenfassung
In den in Kapitel 3 dargestellten Ansätzen zur Karriereplanung wurden die aufgabenspezifischen Einflußgrößen des Lernens über die explizite Erfassung der besetzten Stelle berücksichtigt. So wird auch hier vorgegangen: Bei der Planung wird nach Stellen j differenziert. Die Eignungsänderungs-wahrscheinlichkeiten gelten jeweils für eine bestimmte Stelle j. Es wird unterstellt, daß die Stellenaufgaben im Planungszeitraum und im an späterer Stelle der Arbeit noch erläuterten Zeitraum der Erhebung der Übergangshäufigkeiten gleich sind. Von den methodenspezifischen Einflußgrößen geht auch hier explizit nur die Übungszeit über die betrachteten Planungsperioden bzw. über die Zeit in die Modelle ein. Den Eignungsänderungswahrscheinlichkeiten liegen die Eignungsänderungen in einer Periode zugrunde. Soweit die anderen methodenspezifischen Einflußgrößen von organisatorischen Regelungen abhängen, werden diese Regelungen und damit auch die entsprechenden methodenspezifischen Einflußgrößen des Lernens als konstant unterstellt.
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Literatur
Vgl. S. 67 dieser Arbeit.
Vgl. z.B. Anderson/Goodman, Markov-Chains, S.99.
Vgl. z.B. Anderson/Goodman, Markov-Chains, S.97.
Vgl. z.B. Anderson/Goodman, Markov-Chains, S.92.
Die entsprechende Formel findet sich z.B. bei Anderson/ Goodman, Markov-Chains, S.97–99.
Die entsprechende Formel findet sich z.B. bei Anderson/ Goodman, Markov-Chains, S.99–103.
Vgl. Kap. 2.2.5. dieser Arbeit.
Vgl. Kap. 2.1.4. dieser Arbeit.
Vgl. Schaich/Haroerle/Pape/Ruff/Schweitzer, Aggregation, S. 6,7.
Zur weiteren Vorgehensweise nach Errechnung der Prüfvariablen vgl. z.B. Schaich, Methoden, S.221–226.
Die Aggregation von Zuständen einer Markov-Kette kann auch ohne den Chi-Quadrat-Test erfolgen, wenn ganz bestimmte Bedingungen gegeben sind (vgl. z.B. Schaich, Intergenera-tionsmobilität, S.65 f. und die dort zitierte Literatur). Diese sind jedoch so restriktiv, daß eine Aggregation danach kaum möglich ist.
Vgl. zu den folgenden Ausführungen Schaich, Intergenera-tionsmobilität, S.69, 70. Die Ausführungen Schaichs beziehen sich auf Markov-Ketten, also auf eine multinomiale Verteilung. Da letztere aber auch den Wahrscheinlichkeiten (math) zugrunde liegt, gelten die Ausführungen nicht nur für die einer Markov’schen Übergangsmatrix entnommenen Wahrscheinlichkeiten (math), sondern auch für die (math)
Beispiel: (math)
Vgl. Schaich, Intergenerationsmobilität, S.70.
Vgl. S.56–64a dieser Arbeit.
Vgl. S. 1 f. dieser Arbeit.
Vgl. Abschnitt 3.2.2. dieser Arbeit.
Eine zusammenfassende Darstellung des Ansatzes findet sich in Anhang III.
Durch eine solche Vorgehensweise kann auch gesichert werden, daß Versetzungen nur zwischen bestimmten Stellen möglich und nicht allein von der Eignung abhängig sind.
Vgl. hierzu auch Kap. 6 dieser Arbeit.
Vgl. S.53 f. dieser Arbeit.
Zur Ermittlung der Gewichte vgl. z.B.Strebel, Gewichtung.
Existieren z.B. 3 Stufen, beträgt (math) = 5, (math) = 3, sei für die 3. Stufe kein oberer Grenzwert gegeben und beträgt die gesamte positive Abweichung 10, wird diese im Programm folgendermaßen ausgewiesen: (math)
Vgl. S.83 dieser Arbeit.
Eine zusammenfassende Darstellung findet sich in Anhang IV, Beispiele zu den Nebenbedingungen des Modells in Anhang VI.
Gäbe es keine Periode O, wurde gelten tmax = τmax.
Um eine solche Aussage machen zu können, ist eine hinreichende Anzahl von Simulationsläufen notwendig.
Krüger, Simulation, S.24.
Im LP-Ansatz war nur die Anzahl der die Unternehmung verlassenden Arbeitskräfte bekannt. Vgl. S. 5 7 dieser Arbeit.
Vgl. S. 1f dieser Arbeit.
Vgl. Niemeyer, Systemsimulation, S.98.
Vgl. Niemeyer, Systemsimulation, S.234.
Niemeyer, Systemsimulation, S. 235.
Die allgemeinen Modellbausteine, mit deren Hilfe jedes Verkehrssystem darstellbar ist, finden sich z.B. bei Niemeyer, S.237–241.
Die Fluktuationsraten sind von der Dauer der Betriebszugehörigkeit und vom Alter abhängig, Sie sind in Tafel 3 im Anhang I aufgezeichnet.
Die Stellen und deren hierarchische Struktur sind in Tafel 1 im Anhang I abgebildet. Die Versetzungsmöglichkeiten sind durch Pfeile gekennzeichnet. Welche Eignung(en) die Besetzung einer Stelle ermöglichen, ist in Tafel 2 im Anhang I wiedergegeben.
Die für das Modell relevante Einstellunqs- und Entlassungsstrategie ist in Tafel 7 im Anhang I, die Bruttobedarfs-größen Bjt sind in Tafel 6 im Anhang I aufgezeichnet.
Die Eignungsänderungswahrscheinlichkeiten sind in Tafel 4 in Anhang I zu finden.
Die Verkehrseinheiten stellen die mobilen Systemkomponenten und damit die Arbeitskräfte dar. Vgl. S.106 dieser Arbeit.
Vgl. Tafel 1 im Anhang I.
Vgl. Anhang II.
Vgl. S. 1,2 dieser Arbeit.
Von dem vorgestellten Simulationsmodell wird dies zwar noch nicht geleistet, doch würde eine entsprechende (aufwendigere) Formulierung eines Simulationsmodells dies ermöglichen können. Hierzu müßten alle Arbeitskräfte z.B. zunächst die Stellen (bzw. Lager) besetzen, die sie schon in der Vorperiode besetzt hatten. Die Versetzungen könnten dann in Abhängigkeit von den Überdeckungen (= Lagerbestände) vorgenommen werden.
Die Ergebnisse eines Simulationslaufes sind in Anhang II,S. II-12—II-15 aufgelistet.
Vgl. S. 62 dieser Arbeit.
Das Programm stammt von Land, Powell, Fortran.
Vgl. GPSS Sprachbeschreibung, System TR 440, S.17–4.
In der hier verwendeten Version dürfen höchstens 1200 Verkehrseinheiten Eingang in das Modell erhalten.
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Schneider, G. (1980). Eigene Ansätze zur Karriereplanung auf der Grundlage von Eignungsänderungswahrscheinlichkeiten. In: Karriereplanung als Aufgabe der Personalplanung. Beiträge zur betriebswirtschaftlichen Forschung, vol 51. Gabler Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-13266-0_4
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-663-13266-0_4
Publisher Name: Gabler Verlag, Wiesbaden
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