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- TitleTechnologievorausschau auf Basis mathematischer Modellierung / von M.Sc. Henrik Thiele ; Referent: Prof. Dr.-Ing Iris Gräßler, Korreferent: Prof. Dr. Andrea Walther
- Author
- Degree supervisor
- Published
- Description1 Online-Ressource (XXII, 363 Seiten) Diagramme
- Institutional NoteUniversität Paderborn, Dissertation, 2024
- AnnotationTag der Verteidigung: 22.04.2024
- Defended on2024-04-22
- LanguageGerman
- Series
- Document TypesDissertation (PhD)
- Keywords (GND)
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Zusammenfassung
Das Erkennen der zukünftigen Entwicklungen von Technologien und Märkten ist erfolgskritisch für die Platzierung von Produkten am Markt. Die Szenario-Technik als Methode der Zukunftsvorausschau ermöglicht das Erkennen dieser Entwicklungen. Die Anwendung ist in der industriellen Praxis mit einem hohen Ressourcenaufwand, insbesondere durch Bindung von Entscheidungsträgern der Unternehmen, verbunden. Zur Reduktion des Anwendungsaufwands in der industriellen Praxis wird in dieser Dissertation die modellbasierte Szenario-Technik entwickelt. Die modellbasierte Szenario-Technik besteht aus einem Vorgehensmodell, einer mathematischen Modellierung und Berechnungsmethoden zur Automatisierung der Schritte der modellbasierten Szenario-Technik. Zur Umsetzung der modellbasierten Szenario-Technik in der industriellen Praxis wird sowohl ein Software-Tool, in dem die entwickelten Methoden umgesetzt sind, als auch eine Standarddramaturgie für Szenario-Workshops entwickelt. Die Validierung der modellbasierten Szenario-Technik wird anhand von zwei bilateralen Forschungsprojekten, zwei Szenario-Workshops mit Experten der Industrie und Wissenschaft sowie dem Forschungsprojekt ANYWHERE durchgeführt. Unter Einsatz von Algorithmen der künstlichen Intelligenz konnte die Anzahl der Konsistenzbewertungen im Schritt der Szenario-Analyse um 50% reduziert und die Einflussanalyse durch Anwendung des Page Rank Algorithmus automatisiert werden.
Abstract
Recognizing the future developments of technologies and markets is critical to the success of placing products on the market. The scenario technique as a method of future foresight enables the recognition of these developments. The application in industrial practice is connected with a high expenditure of resources, in particular by binding decision makers of the enterprises. To reduce the application effort in industrial practice, the model-based scenario technique is developed in this dissertation. The model-based scenario technique consists of a process model, a mathematical modeling and computational methods to automate the steps of the scenario technique. For the implementation of the model-based scenario technique in industrial practice, both a software tool in which the developed methods are implemented and a standard dramaturgy for scenario workshops are developed. The validation of the model-based scenario technique will be carried out by means of two bilateral research projects, two scenario workshops with experts from industry and academia and the research project ANYWHERE. Using artificial intelligence algorithms, the number of consistency evaluations in the scenario analysis step was be reduced by 50% and the impact analysis was automated by applying the page rank algorithm.
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