TY - GEN A1 - Müller, David T1 - Fair allocation of cost reductions for a scale-based product family in a hierarchically structured firm T2 - International Journal of Product Development Y1 - 2017 U6 - https://doi.org/10.1504/IJPD.2017.10006084 SN - 1741-8178 SN - 1477-9056 VL - 22 IS - 1 SP - 1 EP - 20 ER - TY - CHAP A1 - Müller, David ED - Müller, David T1 - Faire Kostenaufteilung von Kooperationen in der Forst- und Landwirtschaft T2 - Controlling für kleine und mittlere Unternehmen Y1 - 2017 SN - 978-3-11-051487-2 SP - 260 EP - 285 PB - De Gruyter-Oldenbourg CY - München ET - 2. Auflage ER - TY - CHAP A1 - Müller, David ED - Müller, David T1 - Analyse der Improvisation als Problemlösungsalternative in KMU T2 - Controlling für kleine und mittlere Unternehmen Y1 - 2017 SN - 978-3-11-051487-2 U6 - https://doi.org/10.1515/9783110517163-016 SP - 393 EP - 427 PB - De Gruyter-Oldenbourg CY - München ET - 2. Auflage ER - TY - CHAP A1 - Müller, David ED - Müller, David ED - Trost, Ralf T1 - The Usability and Suitability of Allocation Schemes for Corporate Cost Accounting T2 - Game Theory in Management Accounting Y1 - 2018 SN - 978-3-319-61602-5 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-319-61603-2_19 SP - 401 EP - 427 PB - Springer CY - Cham [u.a.] ER - TY - BOOK A1 - Müller, David T1 - Investitionsrechnung und Investitionscontrolling N2 - Investitionen als eine wesentliche Grundlage unternehmerischer Tätigkeit sind durch komplexe Entscheidungsprozesse gekennzeichnet. Zentrale Aufgabe des Investitionscontrollings ist deshalb die Unterstützung der Planung, Realisierung und Umsetzung dieser Entscheidungen. Damit diese Aufgabe bestmöglich erfüllt werden kann, wurde die vorliegende Auflage neu strukturiert. Die Eigenschaften des Investitionsprozesses und des Investitionscontrollings werden in den ersten beiden Kapiteln vorgestellt. Im Anschluss daran werden die Grundlagen der Entscheidungstheorie dargelegt. Diese werden üblicherweise als Einzelentscheidungen betrachtet, jedoch sind Investitionsentscheidungen in den seltensten Fällen Individualentscheidungen. In der Regel sind mehrere Mitarbeiter und Abteilungen in die Entscheidungsprozesse eingebunden. Es liegt nahe, neben den Individualentscheidungen auch kollektive Entscheidungen zu berücksichtigen. Aus diesem Grund werden Theorie und Praxis kollektiver Entscheidungen in einem eigenständigen Kapitel beleuchtet. Neben der Entscheidungstheorie bildet die Investitionstheorie das klassische Fundament zur Unterstützung von Investitionsentscheidungen. Die grundlegenden Verfahren für Situationen unter Sicherheit werden ebenso vorgestellt wie die Verfahren für Entscheidungen unter Unsicherheit. Eine ganze Reihe von Investitionen wird nicht durch einen einzelnen Akteur (z.B. Unternehmen, Kostenstelle, Gemeinde) sondern als Gemeinschaftsinvestitionen durch mehrere Akteure realisiert. Die kooperative Spieltheorie ist in der Lage, für eine gerechte Nutzenaufteilung zu sorgen. Deshalb ist diesem Bereich ein umfangreiches Kapitel mit vielen Anwendungsbeispielen gewidmet. KW - Controlling KW - Entscheidungs- und Spieltheorie KW - Gemeinschaftsinvestitionen KW - Investitionscontrolling KW - Investitionsrechnung KW - Wertorientierte Unternehmensführung KW - Individuelle Entscheidungen KW - Kollektive Entscheidungen KW - Kooperative Spieltheorie KW - Investitionsrechenverfahren KW - Investitionsrechenverfahren unter Sicherheit KW - Investitionsrechenverfahren und Unsicherheit Y1 - 2019 SN - 978-3-662-57608-3 SN - 978-3-662-57609-0 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-662-57609-0 PB - Springer CY - Berlin [u.a.] ET - 2. Auflage ER - TY - GEN A1 - Dornisch, Wolfgang A1 - Schrade, David A1 - Xu, Bai-Xiang A1 - Keip, Marc-André A1 - Müller, Ralf T1 - Coupled phase field simulations of ferroelectric and ferromagnetic layers in multiferroic heterostructures T2 - Archive of Applied Mechanics N2 - The combination of materials with either pronounced ferroelectric or ferromagnetic effect characterizes multiferroic heterostructures, whereby the different materials can be arranged in layers, columns or inclusions. The magnetization can be controlled by the application of electrical fields through a purely mechanical coupling at the interfaces between the different materials. Thus, a magneto-electric coupling effect is obtained. Within a continuum mechanics formulation, a phase field is used to describe the polarization and the magnetization in the ferroelectric and ferromagnetic layers, respectively. The coupling between polarization/magnetization and strains within the layers, in combination with the mechanical coupling at the sharp layer interfaces, yields the magneto-electric coupling within the heterostructure. The continuum formulations for both layers are discretized in order to make the differential equations amenable to a numerical solution with the finite element method. A state-of-the-art approach is used for the ferroelectric layer. The material behavior of the ferromagnetic layer is described by a continuum formulation from the literature, which is discretized using a newly proposed approach for the consistent interpolation of the magnetization vector. Four numerical examples are presented which show the applicability of the newly proposed approach for the ferromagnetic layer as well as the possibility to simulate magneto-electric coupling in multiferroic heterostructures. KW - Multiferroic heterostructure KW - Phase field method KW - Ferroelectric material KW - Ferromagnetic material KW - Finite element method KW - Rotation interpolation Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1007/s00419-018-1480-9 SN - 0939-1533 SN - 1432-0681 VL - 89 IS - 6 SP - 1031 EP - 1056 ER - TY - GEN A1 - Dornisch, Wolfgang A1 - Schrade, David A1 - Xu, Bai-Xiang A1 - Müller, Ralf T1 - Coupling of phase field models for ferroelectric and ferromagnetic layers in multiferroic heterostructures T2 - VII International Conference on Coupled Problems in Science and Engineering (Coupled Problems 2017) N2 - Heterostructures of ferroelectric and ferromagnetic layers are commonly used to obtain electromagnetic effects. The elastic coupling between the layers is widely acknowledged as the main mechanism responsible for the electro-magneto interaction. Within this contribution we study the coupling of ferroelectric and ferromagnetic layers with well-defined interfaces. The intention is to simulate the switching of the magnetization with the help of electric fields, which has been studied experimentally in [1]. Each layer is simulated by using mechanically coupled phase field modeling, whereby the approaches presented in [2] and [3] will be used. The strains in each layer depend on the direction of the polarization/magnetization. A mismatch of these strains will be compensated by local deformations at the interface as the coupling results from the coherent deformation at the interface. This leads to the possibility to alter the magnetization direction by changing the electric polarization and vice verse. Numerical simulations will illustrate the evolution of the ferroic microstructures with a focus on the strain coupling and the resulting interactions between layers. Y1 - 2017 UR - http://congress.cimne.com/coupled2017/admin/files/fileabstract/a365.pdf PB - CIMNE CY - Barcelona ER - TY - GEN A1 - Dornisch, Wolfgang A1 - Schrade, David A1 - Wolf, Jana A1 - Müller, Ralf T1 - Numerical methods for the modeling of the magnetization vector in multiferroic heterostructures T2 - Proceedings in Applied Mathematics and Mechanics, Special Issue: 88th Annual Meeting of the International Association of Applied Mathematics and Mechanics (GAMM), Weimar 2017) N2 - Multiferroic heterostructures are commonly used to obtain electro‐magnetic coupling effects. Thereby, the ferroelectric layer is used to control the magnetization in the ferromagnetic layer. The coupling between the layers is obtained by the mechanical coupling between the layers, which have well‐defined interfaces. Within this contribution we use phase field models to define the polarization and magnetization in the ferroelectric and ferromagnetic layers, respectively. A coupling between polarization/magnetization and strains in each layer in combination with coherent deformations at the interface yields an electromagnetic coupling within the entire heterostructure. Numerical formulations for the interpolation of the polarization vector are well‐defined in the literature. However, the establishment of a consistent numerical formulation for the ferromagnetic layer, where the length of the magnetization vector has to be constant, remains a difficult task. We propose a new numerical approach for the consistent treatment of the ferromagnetic layer and provide numerical simulations which illustrate the electromagnetic coupling effect. Y1 - 2017 U6 - https://doi.org/10.1002/pamm.201710221 SN - 1617-7061 VL - 17 IS - 1 SP - 503 EP - 504 PB - WILEY-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA CY - Weinheim ER - TY - GEN A1 - Schmidt, Simon David A1 - Ammar, Kais A1 - Dornisch, Wolfgang A1 - Forest, Samuel A1 - Müller, Ralf T1 - Phase field model for the martensitic transformation: comparison of the Voigt/Taylor and Khachaturyan approach T2 - Continuum Mechanics and Thermodynamics Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1007/s00161-021-01007-1 SN - 0935-1175 SN - 1432-0959 VL - 33 IS - 5 SP - 2075 EP - 2094 ER - TY - CHAP A1 - Sagradov, Olga A1 - Müller, David ED - Kümpel, Thomas ED - Schlenkrich, Kay ED - Heupel, Thomas T1 - Verbesserung der Prognosequalität im Personalcontrolling T2 - Controlling & Innovation 2022, Gesundheitswesen N2 - Für das langfristige Bestehen eines Unternehmens ist es notwendig, schnell und gezielt auf ständige Umweltveränderungen zu reagieren. Die Reaktionsgeschwindigkeit auf zukünftige Veränderungen hängt von der Fähigkeit des Unternehmens ab, mögliche Szenarien für die Entwicklung der internen sowie externen Umgebung vorherzusagen. Die Controlling-Abteilungen, welche regulär kurz-, mittel- und langfristige Prognosen vorbereiten müssen, erhalten heutzutage neue Möglichkeiten in der Auswahl der Forecast-Instrumentarien. Die Regressionsmodelle sowie Predictive Analytics und vor allem Machine Learning stellen keine neuen Analysemethoden dar, jedoch finden sie eher selten Anwendung in Controlling und Planung der Unternehmen. Einer der möglichen Anwendungsbereiche der fortgeschrittenen Analytics im Unternehmenscontrolling stellt die Krankheitsanalyse bzw. -vorhersage dar. Mit dem Ausfall der Arbeitskräfte sind abhängig von der Unternehmenstätigkeit hohe Kosten verbunden. Steigende Aufmerksamkeit zum Thema Gesundheitsmanagement in Unternehmen fordert ebenso die Erstellung aussagekräftiger Analytics, um die entsprechenden Maßnahmen strategisch zu planen. Anhand von Daten eines ostdeutschen Großunternehmens beantworten die Autoren die Frage, wie sich die Prognosequalität des Krankheitsstandes mittels Regressionsmodellen und Predictive Analytics verbessern lässt. Abschließend sind aus dem Beitrag der Nutzen und die Herausforderungen der Anwendung von fortgeschrittenen Prognosemethoden im Personalcontrolling zu entnehmen. KW - Trends Controlling KW - Controlling Entwicklungen KW - Controller KW - Machine Learning in Controlling Y1 - 2022 SN - 978-3-658-36483-0 SN - 978-3-658-36484-7 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-36484-7 SN - 2625-7114 SN - 2625-7122 SP - 95 PB - Springer Gabler CY - Wiesbaden ER - TY - GEN A1 - Müller, David T1 - A reply to Ponte et al. (2016) supply chain collaboration: some comments on the Nucleolus of the beer game T2 - Journal of Industrial Engineering and Management KW - Spieltheorie Y1 - 2018 UR - https://www.jiem.org/index.php/jiem/article/view/2430 U6 - https://doi.org/10.3926/jiem.2430 SN - 2013-8423 VL - 11 IS - 3 SP - 528 EP - 534 ER - TY - BOOK A1 - Müller, David T1 - Investitionscontrolling: Entscheidungsfindung bei Investitionen II: Entscheidungstheorie KW - Entscheidungstheorie KW - Spieltheorie Y1 - 2022 UR - https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-658-36597-4 SN - 978-3-658-36596-7 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-36597-4 PB - Springer CY - Berlin ET - 3. Auflage ER - TY - CHAP A1 - Müller, David T1 - Präskriptive Theorie individueller Entscheidungen T2 - Investitionscontrolling: Entscheidungsfindung bei Investitionen II: Entscheidungstheorie KW - Entscheidungstheorie Y1 - 2022 SN - 978-3-658-36596-7 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-36597-4_1 SP - 3 EP - 97 PB - Springer CY - Berlin ER -