Innovation quantitativ: Bewertung, Optimierung und Strategie in Planung und Entwicklung industriell-innovativer Produkte
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wien
Metrica-Fachverl. Bartak
1994
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| Ausgabe: | 2., vid. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Schriftenreihe der Technischen Universität Wien : Sonderband
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Literaturverz. S. 365 - 366 |
| Beschreibung: | 370 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3900368236 |
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INHALTSVERZEICHNIS Seite
Vorwort 11
Zum Geleit 15
1. Gedanken zur Innovationsstrategie und Modell¬
bildung 17
1.1 ObjektSysteme und Modelle 18
1.2 Prämissen zur Modellbildung innovativer
Systeme 19
1.3 Axiome der Modellbildung 20
1.4 Zielsetzungen und Maßnahmen zur Modellbildung 20
1.5 Hierarchie von Lösungsqualitäten 23
1.5.1 Die primitive Lösung 23
1.5.2 Die triviale Lösung 23
1.5.3 Die optimale Lösung 24
1.5.4 Die ideale Lösung 24
1.6 Abschließende Bemerkungen 25
2. Innovative Systeme 27
2.1 Nomenklatur innovativer Systeme 27
2.1.1 Mengen und Zählparameter 27
2.1.2 Zeitparameter 30
2.1.3 Aufwands und Kostengrößen 32
2.1.3.1 Entwicklungskosten 32
2.1.3.2 Initialkosten 33
2.1.4 Nutz und Umsatzgrößen 33
2.1.5 Relationale Parameter 35
5
2.1.6 Zusammenstellung der Nomenklatur innovativer
Systeme 37
2.2 Modellidentifikation innovativer Systeme 39
2.2.1 Analytische Vereinfachungen und parametrische
Zusammenhange 39
2.2.2 Ein Modell des Objektsystems "Innovation" 42
2.3 Innovatorische Basismechanismen 45
2.3.1 Fehlanpassung zwischen Angebot und Nachfrage 45
2.3.2 Der innovatorische Multiplikatoreffekt 47
2.3.3 Die innovatorische Funktion 51
2.4 Rückblick auf Kapitel 2 53
3. Strategische Planung dreidimensionaler
Innovationsmodelle(3I HODELLE) 55
3.1 Grafische Verfahren für 3I Modelle 56
3.1.1 Grafische Darstellung von 3I Modellen ohne
Ideenpool 57
3.1.2 Grafische Optimierung von 3D Modellen
ohne Ideenpool 64
3.2 Grafische Verfahren für 3D Modelle mit Ideen¬
pool 66
3.2.1 Grafische Darstellung von 3D Modellen mit
Ideenpool 68
3.2.2 Grafische Optimierung von 3D Modellen mit
Iddenpool 73
3.2.3 Rezeptur, Checklisten, Diagramme und Tabellen
zur grafischen, strategischen Planung drei¬
dimensionaler Innovationsmodelle 75
3.3 Algebraische Verfahren zur Beschreibung von
3I Modellen 90
3.3.1 Die 3D Matrix 90
3.3.2 Die 3A Matrix und die Altersstruktur der
Produktpalette 98
3.3.3 Die 3F Matrix (F E Matrix) 109
3.3.4 Äquivalenz des D und des F Modells 116
6
3.4 Algebraische Optimierung von 3I—Modellen 118
3.4.1 3D 0ptimalmodelle 119
3.4.2 3F 0ptimalmodelle 135
3.5 Zusammenfassung 146
3.6 Planungsbeispiele dreidimensionaler
Innovationsmodelle 149
3.6.1 Das 3D Modell 156
3.6.2 Das 3F Modell 162
4. Vereinfachte n—dimensionale Innovations—
¦odelle (nl Modelle) 167
4.1 Nomenklatur der nl Modelle 167
4.1.1 Vektoren 167
4.1.2 Matrizen 168
4.1.2.1 Temporale Matrizen 169
4.1.2.2 Monetäre Matrizen 172
4.1.2.3 Relationale Matrizen 173
4.1.2.4 Formale Matrizen 175
4.2 Beschreibung von nl — Modellen 176
4.2.1 Die nD Matrix 177
4.2.2 Die Innovationsmatrix 163
4.2.3 Die nF Matrix 188
4.2.4 Parametrische Beschreibung von nl Modellen 190
4.3 Optimierung von nl Modellen 195
4.3.1 Strategisch orientierte Optimierungen 196
4.3.2 Strukturorientierte Optimierungen 197
4.3.3 Eine spezielle Idealform von nl Modellen 199
4.4 Zusammenfassung und abschließende Bemerkungen 201
7
5. Innovatorisehe Datenfelder und deren
Optimierung 203
5.1 Nomenklatur innovatorischer Datenfelder 204
5.1.1 Mengenparameter 204
5.1.2 Kostenparameter 206
5.1.3 Erlöse und Gewinne 207
5.2 Mathematische Formulierung empirischer
innovatorischer Zusammenhänge 209
5.2.1 Nachfragefunktion (Preis/Mengengerüst) 210
5.2.1.1 Nachfragefunktion mit konstanter Preis¬
elastizität 211
5.2.1.2 Nachfragefunktion mit endlichem Prohibitiv
preis 218
5.2.1.3 Empirische Nachfragefunktionen 221
5.2.2 Bostonkurve 222
5.2.2.1 Statische Bostonkurve 222
5.2.2.2 Dynamische Bostonkurve 224
5.2.3 Die innovatorische Funktion 225
5.3 Einparametrige Optimierung von Erfolgs— bzw.
Nutzgrößen (Umsatz, Deckungsbeitrag, Gewinn) 229
5.3.1 Optimierung nach der Nachfragefunktion 229
5.3.1.1 Die Extremwertfunktion von Nutzgrößen 233
5.3.1.2 Die Qualifikation der Nutzgrößenextreme 235
5.3.1.3 Optimierung von Nutzgrößen bei konstanten
Preiselastizitäten 237
5.3.1.4 Optimierung von Nutzgrößen bei endlichem
Prohibitivpreis 240
5.3.1.5 Zusammenfassung der Optimierungsergebnisse 247
5.3.1.6 Verifizierungsbeispiel für die einparametrige
Optimierung von Nutzgrößen 253
5.3.2 Optimierung nach der Bostonkurve 258
5.3.3 Optimierung nach der innovatorisehen Funktion 262
5.4 Mehrparametrige Optimierungen 267
5.4.1 Nutzgrößen mit sekundärer innovatorischer
Abhängigkeit 269
5.4.2 Nutzgrößen mit primärer innovatorischer
Abhängigkeit 278
5.5 Rezeptur, Diagramme und Tabellen zur Opti¬
mierung innovatorischer Daten in der Praxis 283
5.6 Interessenleitende Erkenntnisse aus Kapitel 5 291
6. Das Entwicklungstea» 293
6.1 Schnittstellen zwischen autonomen Gruppen 293
6.2 Ein Modell zur Quantifizierung des Team¬
effektes 295
6
6.3 Die Optimierung kooperativer Gruppen 302
6.3.1 Leistungsoptimierte Gruppen 302
6.3.2 Kostenoptimierte Gruppen 312
6.4. Verifizierungsbeispiel optimierter Gruppen 314
6.5. Abschließende Bemerkungen 317
7. Praktischer Einsatz der Optimierungs
¦ethoden und Einfluß der Fehleinschätzung
innovatorischer Parameter 319
7.1 Praktischer Einsatz des Preis Mengengerüstes 319
7.2 Einfluß der Fehleinschätzung innovatorischer
Parameter 324
7.2.1 Fehleinschätzung des Nachfrageverhaltens
(P Elastizität) 329
7.2.2 Fehleinschätzung der Stückzahlen 332
7.2.3 Fehleinschätzung bezüglich Herstellkosten und
Marktpreis 333
7.3 Desensibilisierung der absoluten Nutzgrößen¬
werte eines Produktes hinsichtlich der Fehl¬
einschätzung von Marktdaten 340
7.4 Bildung eines Schätzwertes für die Preis—
elastizität aus Vertriebs internen Daten 357
7.5 Zusammenfassung und Ausblick 362
6. Literaturverzeichnis 365
9. Zu» Autor 367
9 |
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