Rosenheimer Beiträge
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Die Beteiligten eines betrieblichen Prozesses erzeugen durch ihre meist sequenzielle Zusammenarbeit ein Netzwerk aus fachlichen Beziehungen. Dieses Netzwerk wird in diesem Papier als aufgabenbezogenes Prozessnetzwerk oder auch als Transaktionsnetzwerk bezeichnet. Durch die Arbeitsbeziehungen entstehen weiterhin zwangsläufig persönliche Beziehungen zwischen den Beteiligten. Es entsteht ein zweites, soziales Netzwerk.
In diesem Arbeitspapier wird experimentell untersucht, wie ein typischer betrieblicher Prozess (zur Auftragsbearbeitung) über sein Transaktionsnetzwerk die entstehenden sozialen Beziehungen zwischen den (studentischen) Akteuren beeinflusst. Die Unterscheidung in Output- und Input-Transaktionen sowie in aktive und passive Bekanntschaft („A kennt B“, „A wird von B gekannt“) erweist sich hierbei als erkenntnisfördernd. Naheliegend spielt auch die Häufigkeit der persönlichen Kontakte eine Rolle.
Damit konzentriert sich dieses Paper auf einen speziellen Aspekt der aktuell kaum beachteten Prozessnetzwerke. Das eigentliche Forschungsinteresse liegt mehr darin, Prozessnetzwerke zur empirisch fundierten, theoretischen Erklärung und Gestaltung von betrieblichen Prozessen einzusetzen. Das dafür zur Verfügung stehende „Instrumentarium“ der Netzwerkforschung wird in diesem Papier bestenfalls angedeutet.
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Die Entwickler und Hersteller von Bauprodukten sind nur selten Experten für statische Nachweise. Entsprechend schwierig gestaltet sich die Diskussion mit Prüfinstituten oder Statikern, wenn es um die Bestimmung oder die Ver-wendung von statischen Kennwerten geht. Während es früher ausreichte, den Mittelwert einer Versuchsreihe auszu-werten, ist heute bereits die statistische Versuchsauswertung hinreichend komplex. Was ist genau gemeint, wenn der Statiker nach dem charakteristischen Wert oder dem Bemessungswert frägt? Der Aufsatz erklärt für den Nicht-Statiker, was bei der Planung und Auswertung von Versuchen zu beachten ist, damit die gewonnen Kennwerte als Basis für statische Nachweise brauchbar sind. Der gesamte Prozess vom Versuch bis zum statischen Nachweis wird dazu in 10 Einzelschritte unterteilt.
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Die empirische Studie „Elektromobilität: Status, Bedarf und Potentiale öffentlicher Ladeinfrastruktur“ beschäftigt sich mit dem Status und den Geschäftsstrukturen von Versorgungsunternehmen im Geschäftsfeld der Elektromobilität sowie dem aktuellen Stand, den Planungen und den Entwicklungen im Bereich der öffentlichen Ladeinfrastruktur. Sie liefert Informationen zu der Bedeutung, der Struktur und der marktseitigen Ausgestaltung von den Geschäftsmodellen der öffentlichen Ladeinfrastruktur von Versorgungsunternehmen sowie den strategischen Implikationen hinsichtlich der zukünftigen Investitionen, Hürden, Anreize sowie dem erforderlichen Netzausbau und den Auswirkungen auf die Geschäftsmodelle der öffentlichen Ladeinfrastruktur.
Die Studie wurde im Zeitraum April bis Juli 2019 erhoben. Insgesamt haben 33 Energieversorgungsunternehmen (EVU) aus dem gesamten Bundesgebiet an der Studie teilgenommen. Die 33 teilnehmenden Unternehmen sind je zu einem Drittel kleine, mittelgroße und große EVU, wobei sich die Charakterisierung nach der Größe an der Anzahl der Mitarbeiter orientiert.
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Background: Since 2011, pharmaceutical companies have to proof the added benefit of new drugs in Germany. The benefit assessment is in relation to an “appropriate comparator therapy” (ACT) defined by the Federal Joint Committee (FJC). Based on the benefit assessment, a reimbursement price is negotiated. In order to proof added benefit, it is essential to provide evidence on patient-relevant outcomes from direct head-to-head comparisons with the ACT. Indirect treatment comparisons and evidence based on surrogate parameters are usually not sufficient. FJC often splits the indication into different subpopulations.
Objective: The objective was to analyse whether factors beyond the clinical evidence have influence on the benefit assessment of the FJC.
Methods: All benefit assessments between 2011 and 2015 were included in the analysis. The benefit for each drug was calculated by weighting the evidence grade, strength of evidence and size of subpopulations. Drugs were then clustered in high, low or no benefit. Univariate logistic regression was used to identify variables with potential influence (p<0.25). Those variables were included in a multivariate logistic regression model and variables with p>0.1 were excluded in a stepwise approach.
Results: The final multivariate logistic regression identified that following variables increase the chance of getting a higher benefit: pharmacologically innovative drug, drugs in disease areas with high unmet medical need, drugs in oncology or infectious diseases, and drugs for which the FJC can split the assessment into subpopulations.
Conclusions: The analysis identified variables beyond clinical evidence that influence the benefit assessment by the FJC and provided a better understanding of decision making by the FJC.