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Modellierung von Notfallsplänen mit Hilfe des Stochastic Ressource-Constraint Project Scheduling Problem Formalismus
Josipa Bagaric
Art der Arbeit
Diplomarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Betreuer*in
Walter Gutjahr
DOI
10.25365/thesis.22733
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29880.82817.285565-8
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Abstracts
Abstract
(Deutsch)
In einer realen Welt mit stochastischer Umgebung ist es eine stressige Aufgabe, komplexe und sensible Projekte zu verwalten. Diese Arbeit soll dem Leser die große Komplexität der Projektplanung aus deterministischen und stochastischen Gesichtspunkten erläutern. Forschungen auf dem Gebiet der Zeitplanung von stochastischen Projekten mit beschränkten Ressourcen (in weiterer Folge SRCPSP genannt) sind relativ neu und basieren auf gut recherchierten deterministischen RCPSP Problemen. In den folgenden Kapiteln werden diverse Techniken und Standards der untersten Ebene einer berechnungsbasierten Projektplanung behandelt. Um Projektentscheidungsfindungen zu vereinfachen und zu verbessern, wurden in den letzten 60 Jahren unterschiedliche Heuristiken und algorithmische Modelle entwickelt. Die Beschäftigungen mit dem standardisierten Business Continuity Management (BKM-Plan) und seinen best-practice - Ratschlägen tragen dazu bei, eine heuristische SRCPSP Methodik anhand eines realen disaster-recovery - Beispiels darzustellen. Zweck der Zeitplanbeispiele ist es, konzeptionelle Ansätze zu zeigen, welche die Verwaltung von Unfall- und Notsituationen, für alle Arten von Businesszweigen oder anderen Krisenmanagementplänen, ermöglichen.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
SRCPSP Prioritätsstrategie BKM Disaster Recovery Zeitpläne
Autor*innen
Josipa Bagaric
Haupttitel (Deutsch)
Modellierung von Notfallsplänen mit Hilfe des Stochastic Ressource-Constraint Project Scheduling Problem Formalismus
Publikationsjahr
2012
Umfangsangabe
VIII, 98 S. : graph. Darst.
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Walter Gutjahr
Klassifikation
85 Betriebswirtschaft > 85.15 Forschung und Entwicklung
AC Nummer
AC09603606
Utheses ID
20310
Studienkennzahl
UA | 157 | | |