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Darstellung und quantitative Behandlung stochastischer Abläufe mit Hilfe graphentheoretischer Methoden unter besonderer Berücksichtigung ihrer Anwendbarkeit auf spezielle Probleme der Unternehmensforschung

Zimmermann, Hans-Jürgen

Darstellung und quantitative Behandlung stochastischer Abläufe mit Hilfe graphentheoretischer Methoden unter besonderer Berücksichtigung ihrer Anwendbarkeit auf spezielle Probleme der Unternehmensforschung

Auf dem Gebiet der Planung und Kontrolle von Projektabliiufen sind im Verlauf der letzten Jahrzehnte entscheidende Fortschritte erzielt worden. Der verstarkte Einsatz neuer Planungsmethoden und -instrumente ist nicht zuletzt dadurch bedingt, daB die zu li:isenden Aufgaben beziiglich ihres Umfanges und ihrer Komplexitat stan dig zu­ nehmen, daB infolge des verscharften Wettbewerbes die Zeitspanne zwischen Idee, Konzeption und Realisation verkiirzt wird und daB auf Grund des Einsatzes moderner Datenverarbeitungsanlagen die Anwendung neuer Verfahren bei der Planung von GroB­ projekten erst moglich wird. Ein wesentlicher Nachteil der sogenannten traditionellen Verfahren der Terminplanung (Gantt-Charts ect.) besteht darin, daB sie nicht in der Lage sind, die zwischen den Teil­ aufgaben eines Projektes bestehenden Zusammenhange und Interdependenzen syste­ matisch darzustellen. Ausgehend von dies en Unzulanglichkeiten entstanden neue Me­ thoden, die zu den heute allgemein bekannten Verfahren der N etzplantechnik, wie CPM, MPM, PERT u. a. fiihrten. Untersucht man die Anwendungsmoglichkeiten dieser Verfahren, so stellt sich heraus, daB sie ihrer Konzeption nach auf einen verhaltnismaBig begrenzten Problemkreis be­ schriinkt bleiben, ihr Einsatz ist nur dann moglich, wenn die zu untersuchenden Pro­ zesse beziiglich ihrer Struktur determiniert sind, d. h., aIle Aktivitaten und Ereignisse miissen wahrend der Ausfiihrung des Projektes mit Sicherheit realisiert werden.

CHF 71.00

Lieferbar

ISBN 9783531022253
Sprache ger
Cover Kartonierter Einband (Kt)
Verlag VS Verlag für Sozialwissenschaften
Jahr 19720101

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