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This article provides a stochastic agent-based model to exhibit the role of aggregation metrics in order to mitigate polarization in a complex society. Our sociophysics model is based on interacting and nonlinear Brownian agents, which allow us to study the emergence of collective opinions. The opinion of an agent, x i (t) is a continuous positive value in an interval [0, 1]. We find (i) most agent-metrics display similar outcomes. (ii) The middle-metric and noisy-metric obtain new opinion dynamics either towards assimilation or fragmentation. (iii) We show that a developed 2-stage metric provide new insights about convergence and equilibria. In summary, our simulation demonstrates the power of institutions, which affect the emergence of collective behavior. Consequently, opinion formation in a decentralized complex society is reliant to the individual information processing and rules of collective behavior.
In this paper we claim that a competitive analysis with new players entering a market requires a specific and systems-based analysis. System dynamics provides such an approach. We infer from our study that established premium automobile manufacturers could have identified a possible threat by a newcomer like Tesla earlier with using system dynamics. In particular, we postulate that a feedback view supports decision makers to better understand the significance of competitive information and perceive information faster and more reliably.
Oldtimer als Wertanlage
(2015)
Der Oldtimermarkt hat sich in den Jahren 2007-2013 äußerst positiv entwickelt. In diesem Markt mit zunehmender wirtschaftlicher Relevanz sind die Preise in den letzten Jahrzehnten kontinuierlich gestiegen. Der Markt ist sehr vielschichtig und setzt sich aus einer Vielzahl von Akteuren auf der Angebots- und Nachfrageseite zusammen. Das gehandelte Gut, der Oldtimer, kann in zahlreiche Kategorien unterteilt werden und dies macht den Markt sehr komplex und z.T. unübersichtlich. Im Oldtimermarkt herrschen keine normalen Marktpreise wie etwa bei börsengehandelten Papieren. Oldtimerpreise basieren auf Schätz- und Transaktionswerten, werden im Endeffekt aber von dem Oldtimer - „Liebhaber“ bestimmt. Außerdem führen diverse Faktoren zu unterschiedlichen Preisen für identische Fahrzeugmodelle. Dies ist auch durch die Intransparenz des Marktes bedingt, da die meisten Transaktionen privat geschehen und die Informationen nicht für die breite Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden. Nur etwa ein Fünftel aller Transaktionen wird über Auktionshäuser und Händler abgewickelt. Weitere Probleme des Marktes sind eine geringe Liquidität und ein erschwerter Marktzugang. Die Datensammlung über den Oldtimermarkt hat sich in den letzten Jahren allerdings stetig verbessert. Es sind inzwischen einige Oldtimer-Indizes entstanden, welche die Wertentwicklung der Oldtimer abbilden. Diese Indizes weisen einen durchweg positiven Trend auf und schlagen Börsen-Indizes wie bspw. den DAX. Nichtdestotrotz können diese Oldtimer – Indizes täuschen, da in ihnen nur ausgewählte Fahrzeuge enthalten sind und Unterhaltskosten nicht berücksichtigt werden. Korrelationsberechnungen belegen, dass die Asset – Klasse “Oldtimer“ eine geringe bzw. negative Korrelation zu anderen Anlagen besitzt. Dies ist eine gute Voraussetzung für den Oldtimer als Diversifikationsobjekt. In der Berechnung eines optimalen Portfolios wird gezeigt, dass die Asset – Klasse “Oldtimer“ in einem Portfolio aus liquiden Anlagen das Portfolio optimieren kann. Die Arbeit zeigt, dass Oldtimer eine gute Wertanlage sein können, wenn die hohe Mindestanlagesumme für die Direktinvestition in Top-Oldtimer bewältigt werden kann. Die besten Wertanlagen sind Oldtimer mit einer erfolgreichen (Renn-)Historie, die in geringen Stückzahlen gefertigt wurden und einen gewissen Grad an Originalität in Technik und Design aufweisen. Wird der Oldtimer als Einzel-Investment betrachtet, sollte stets auch die „emotionale“ Rendite berücksichtigt werden.
The increased availability of data gives rise to the use of machine learning methods for purposes like forecasting or quality control in operations management. Practitioners who want to employ these methods are faced with the task of choosing from a large number of available methods. We give an overview of classification methods and available implementations and present considerations for choosing appropriate methods.
Operational Excellence
(2020)
Als operative Exzellenz oder Operational Excellence (OPEX) wird oft die Fähigkeit eines Unternehmens bezeichnet, "Strukturen, Prozesse und Verhaltensweisen entlang der Wertschöpfungskette so auszurichten, dass eine lernende und sich kontinuierlich verbessernde Organisation entsteht, deren Fokus auf einer hocheffizienten Umsetzung der Kundenanforderungen liegt" (ROI Management Consulting). Am Ende steht die ganzheitliche Verbesserung aller direkten und indirekten Funktionen im Wetschöpfungsprozess. Während Operational Excellence bei Produktionsprozessen bereits zu großen Effizienzgewinn geführt hat, gibt es in Bereichen wie Verwaltung und Logistik noch Nachholbedarf.
This paper generalizes the theory of policy uncertainty with the new literature on rational inattention. First, the model demonstrates that inattention is dependent on the signal variance and the policy parameter. Second, I discover a novel trade-off showing that a policy instrument mitigates attention. Third, the policy instrument is non-linear and reciprocal to both the size and variance of the signal. The unifying theory creates new implications to economic theory and public policy alike.
In dieser Arbeit wird ein Modell vorgestellt, das die Planung der direkten Wiederverwendung bei der Vermietung mobiler und langlebiger Investitionsgüter in Closed-Loop Supply Chains optimiert. Insbesondere die Entwicklung von Planungsalgorithmen zur Verbesserung der Vorhersagewahrscheinlichkeit zukünftiger Rücklieferungen und deren betriebswirtschaftliche Auswirkungen für Unternehmen stehen im Vordergrund. Das Optimierungsmodell betrachtet dabei sowohl die Positionierung des Unternehmens im Innen- als auch im Außenverhältnis und liefert die Entscheidungsgrundlage für entsprechende strategische Initiativen.
Ein zukunfts- und innovationsfähiges Personalmanagement stellt sicher, dass der Organisation in qualitativer und quantitativer Hinsicht das erforderliche Personal zur Verfügung steht, um die organisationalen Ziele zu erreichen. Vor dem Hintergrund zunehmend dynamischer Umfelder gelingt dies mit den bislang etablierten Arbeitsweisen, Praktken und Instrumenten des Personalmanagements künftig nicht mehr. Daher muss das Personalmanagement permanent neue Arbeitsweisen, innovative Praktiken und neue Instrumente entwickeln (Exploration). Gleichzeitig hat es jedoch auch die bisherigen "Routineaufgaben" zunehmend effizienter zu erledigen (Exploitation). Diese Herausforderung des beidhändigen Agierens zwischen Exploration und Exploitation verlangt nach dezidierten Innovationsstrukturen, Praktiken und Fähigkeiten im Personalmanagement. Der vorliegende Beitrag plädiert daher für eine organisatorisch aufgehängte "Forschung und Entwicklung" im Personalbereich, die neue Themen innerhalb und außerhalb der Organisation aufgreift, um daraus innovative Personalpraktiken zu generieren.
Unternehmen mit hohen dynamic capabilities gelingt es besser, ihre spezifische Ressourcenbasis zu verändern und weiterzuentwickeln. Dies ist insbesondere in der digitalen Transformation eine entscheidende Fähigkeit von Unternehmen. Individuelle Kompetenzen haben dabei mehrfache Bezüge zu den dynamic capabilities: sie können Teil der dynamic capabilities sein, wenn sich Mitarbeiter durch hohe Lernfähigkeit auszeichnen (Metakompetenzen). Sie können aber auch Bezugspunkt sein, und zwar, wenn durch verschiedene Personalmaßnahmen die aggregierte Kompetenzausstattung verändert wird. Zudem können die individuellen Kompetenzen Teil der dynamic capability des organisationalen Lernens sein, über das individuelle Fähigkeiten mitarbeiter- und abteilungsübergreifend miteinander vernetzt werden. Aus diesen Zusammenhängen ergeben sich konkrete Handlungsempfehlungen. Unternehmen, die die Chancen der digitalen Transformation nutzen wollen, bietet sich mit diesen Hinweisen die Möglichkeit, ihre dynamic capabilities zu erhöhen und damit auch im digitalen Zeitalter zukunftsfähig zu sein.
Die neue DIN EN ISO 9001:2015 ist ein Meilenstein in der Normenentwicklung, da mit ihr die Zusammenführung unterschiedlicher Strukturen verschiedener Managementnormen erfolgt, die jetzt alle nach dem gleichen System strukturiert sind bzw. in Zukunft noch derart strukturiert werden. Außerdem spezifiziert sie Anforderungen in einigen Bereichen deutlich genauer und umfangreicher als dies bisher der Fall war. Dementsprechend müssen Unternehmen für eine Neu- oder Reakkreditierung ihre Organisation weiterentwickeln. Der folgende Artikel gibt einen Überblick über wesentliche Änderungen und den anzustrebenden Umgang damit.