Zur Seitenansicht
 

Titelaufnahme

Titel
Methode und Anwendung eines parametrischen Kostenmodells zur frühzeitigen Vorhersage der Produktentstehungskosten
AutorHerbst, Philippe
PrüferGausemeier, Jürgen In der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen ; Zimmer, Detmar In der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen ; Villmer, Franz-Josef In der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen
Erschienen2014
HochschulschriftPaderborn, Univ., Diss., 2014
Anmerkung
Tag der Verteidigung: 13.06.2014
Verteidigung2014-06-13
SpracheDeutsch ; Englisch
DokumenttypDissertation
URNurn:nbn:de:hbz:466:2-14728 Persistent Identifier (URN)
Dateien
Methode und Anwendung eines parametrischen Kostenmodells zur frühzeitigen Vorhersage der Produktentstehungskosten [12.91 mb]
Links
Nachweis
Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Zielsetzung der vorliegenden Arbeit ist die Erstellung einer Methode zur frühzeitigen Prognose der Produktentstehungskosten. Nach eingehender Erläuterung der wichtigsten Begriffe und des Themenumfelds folgt die Definition der maßgeblichen Methodenanforderungen. Die Untersuchung des derzeitigen technischen Stands zeigt, dass die Gruppe der multivariaten parametrischen Kostenermittlungsverfahren die beste Voraussetzung für eine Weiterentwicklung der Methodik besitzt. Ferner werden auf Grundlage der Untersuchungsergebnisse die entscheidenden Zielsetzungen dieser Arbeit abgeleitet. Der Prozess der Kostenmodellbildung wird anhand einer systematischen vierstufigen Verfahrensweise detailliert beschrieben. Zunächst erfolgt eine Strukturierung des Gesamtprojektes in einzelne Kostensegmente. Anschließend wird eine Hypothese über die relevanten Modellvariablen und deren Wirkzusammenhänge aufgestellt. Hierbei dient eine Auswahlmatrix mit den wesentlichen produkt-, produktions- und projektspezifischen Einflussfaktoren als Hilfsmittel. Nachfolgend wird die Hypothese mit Hilfe strukturprüfender statistischer Verfahren in ein Erklärungsmodell überführt. Der im Zusammenhang mit der statistischen Auswertung bestehende Informationsbedarf wird durch die Bündelung mehrerer Einflussgrößen zu repräsentativen Multivariablen und durch die gezielte Auswahl statistischer Verfahren auf ein Minimum begrenzt. Auf Grundlage des Erklärungsmodells lassen sich die Kosten zukünftiger Entwicklungsvorhaben prognostizieren. Unter Verwendung der Monte-Carlo-Methode werden die Auswirkungen von Unsicherheit und stochastischen Einflüssen auf das Prognoseergebnis simuliert.

Zusammenfassung (Englisch)

The objective of this paper is to establish a method for the early forecasting of product realisation costs. A detailed explanation of the key terms and of the general topic is followed by a definition of the decisive requirements of a method for cost forecasting. The status that is currently published in the relevant specialist literature is examined and assessed. This study shows that the group of the multivariate parametric cost determina-tion methods presents the best prerequisite for further development of the methodology. Furthermore, the conclusive aims of this paper are derived basically from the results of the study. The process of parametric cost modelling is described in detail with the aid of a systematic four-stage procedure. Initially, a structuring of the overall project is performed in individual cost segments. A hypothesis about the relevant model variables and their interactions is then established, a selection matrix with the essential product-, production- and project-specific influencing factors serving as an aid. Next, with the help of structure-testing statistical methods the hypothesis is transformed into an explanatory model. The information requirement that is connected with the statistical evaluation is limited to a minimum by grouping several influencing variables into repre-sentative multi-variables and by the targeted selection of statistical methods. The costs of future development projects can be forecasted on the basis of the explanatory model. The effects of uncertainty and stochastic influences on the forecast result are simulated with the aid of the Monte-Carlo-Method.