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Herausgeber: 
  • PD Dr. Andreas Kleine
    Autor(en): 
  • Marcel Rossmy
  • Leistungsmessung stochastischer Dienstleistungsproduktionen 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  August 2007  
    Genre:  Wirtschaft / Recht 
     
    Business and Management / Business Strategy/Leadership / C / Data Envelopment Analysis / Dienstleistungsprodukt / Dienstleistungsproduktion / Erwartungsnutzen / Leistungsmessung / Management / Management# Entscheidungstheorie / Operations Research and Decision Theory / Operations Research/Decision Theory / Organisationstheorie und -verhalten / Organization / Produktionstheorie / Rehabilitation / Strategisches Management
    ISBN:  9783835008618 
    EAN-Code: 
    9783835008618 
    Verlag:  Dt. Universitätsvlg. 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  Deutsch  
    Dimensionen:  H 210 mm / B 148 mm / D  
    Gewicht:  376 gr 
    Seiten:  233 
    Illustration:  XX, 233 S. 
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    Inhalt:
    Dienstleistungen sind immaterielle Güter, deren Erstellung die Integration eines externen Faktors erforderlich macht. Für den Dienstleistungsproduzenten stellt dieser externe Faktor vielfach einen Unsicherheitsfaktor dar, da seine Qualität vom Kunden bestimmt wird.

    Marcel Rossmy untersucht, wie stochastische Dienstleistungsproduktionen beurteilt werden können. Auf produktions- und effizienztheoretischen Grundlagen analysiert er bekannte Leistungsmessungsverfahren auf ihre Eignung zur Bewertung stochastischer Produktionen. Der Autor entwickelt eine zweistufige Methodik auf Basis der Data Envelopment Analysis und der Erwartungsnutzentheorie. Zur differenzierten Analyse der Gesamteffizienz eines Unternehmens werden neue Kennzahlen zur Bewertung der Produktions-, Adaptions- und Selektionseffizienz eingeführt. Am Beispiel von Rehabilitationsmassnahmen illustriert er die Anwendung der vorgestellten Methodik und diskutiert Erweiterungsmöglichkeiten und Verallgemeinerungen. So kann die vorgeschlagene Methodik insbesondere auch als Grundlage für eine stochastische Produktionstheorie angesehen werden.
      



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