Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Kommunikation
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Das Thema Prozessorganisation hat die gfo in den letzten Jahren intensiv begleitet und auf mehreren Tagungen eingehend diskutiert. Um den aktuellen Umsetzungsstand der Prozessorganisation in Deutschland zu untersuchen wurde im Jahr 2014 eine empirische Studie durchgeführt. Neben der Ist-Situation liefert die Studie Einsichten in Erwartungen über zukünftige Entwicklungen, Hindernisse und Erfolgsfaktoren der Einführung einer Prozessorganisation sowie zur Zielerreichung durch prozessorientierte Organisationen.
Unternehmen agieren in einem dynamischen Umfeld mit hoher Komplexität und Unsicherheit. Um dabei langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben, ist eine kontinuierliche Optimierung der Prozesse erforderlich. Eine konsequente Prozessorientierung wird daher seit langem angestrebt. Zur Ermittlung des aktuellen Standes der Prozessorganisation in deutschen Unternehmen hat die Gesellschaft für Organisation e. V. (gfo) eine Studie durchführen lassen, deren erste Ergebnisse hier vorgestellt werden.
Der Nutzen von Prozessmanagement für die Effizienz und Effektivität der Organisation von Unternehmen ist vielfach bestätigt. Eine Studie der gfo-Gesellschaft für Organisation stellt fest, dass der Umsetzungsgrad der Prozessorganisation in Unternehmen dennoch mangelhaft ist. Es fehlt die Unterstützung der Leitung, die selbst noch überwiegend funktional organisiert ist.
Fundamentals of Energy Meteorology - Influence of atmospheric parameters on solar energy production
(2015)
This paper proposes a new artificial neural network-based maximum power point tracker for photovoltaic application. This tracker significantly improves efficiency of the photovoltaic system with series-connection of photovoltaic modules in non-uniform irradiance on photovoltaic array surfaces. The artificial neural network uses irradiance and temperature sensors to generate the maximum power point reference voltage and employ a classical perturb and observe searching algorithm. The structure of the artificial neural network was obtained by numerical modelling using Matlab/Simulink. The artificial neural network was trained using Bayesian regularisation back-propagation algorithms and demonstrated a good prediction of the maximum power point. Relative number of Vmpp prediction errors in range of ±0.2V is 0.05% based on validation data.
The paper presents a new control strategy of management of transport companies operating in completive transport environment. It is aimed to optimise the headway of transport companies to provide the balance between costs and benefits of operation under competition. The model of transport system build using AnyLogic comprises agent-based and discrete-event techniques. The model combined two transport companies was investigated under condition of the competition between them. It was demonstrated that the control strategy can ensure the balance of interests of transport companies trying to find compromise between cost of operation and quality of service.