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Das Konzept der entscheidungsgetriebenen Organisation basiert auf der Tatsache, dass jede Aktivität entlang der arbeitsteiligen Wertschöpfung in einer Organisation1 im Kern auf Entscheidungen beruht, die aneinander anknüpfen.2 Jede Aktivität kann man vollziehen oder unterlassen, beide Möglichkeiten sind zunächst gleichgewichtig. Jede argumentative Begründung für eine Aktivität ist dabei zugleich eine Begründung gegen alle anderen, ebenso möglichen Aktivitäten. Da dies für alle wertschöpfenden Aktivitäten in einer Organisation gilt, werden Entscheidungen von jeder an der arbeitsteiligen Leistungserstellung beteiligten Person getroffen.
HINTERGRUND: Gesundheitsförderungsforschung und ‐ausbildung sind zentrale Hebel für Kapazitätsentwicklung und Voraussetzungen für eine qualitätsgesicherte Gesundheitsförderungspraxis. Das Kompetenzzentrum Zukunft Gesundheitsförderung im Fonds Gesundes Österreich hat als eine Aufgabe, Capacity Building für Gesundheitsförderung (GF) in Österreich zu unterstützen und weiterzuentwickeln. Das Diskussionspapier widmet sich der Frage, welche Maßnahmen es braucht, um die Ausbildung und Forschung in Österreich weiterzuentwickeln und zu stärken. ***METHODE: Aufbauend auf der Fallstudie zu Forschungsaktivitäten an (Privat‐)Universitäten, FHs, außeruniversitären Forschungseinrichtungen sowie Aktivitäten im Bereich Ausbildung zu einzelnen tertiären Studienangeboten mit explizitem GF‐Bezug (Plunger/Wahl 2023; Wahl/Plunger 2023) wurden mit Expertinnen und Experten aus den Bereichen Ausbildung, Forschung und Praxis im Rahmen von drei Workshops und zwei schriftlichen Feedbackschleifen Entwicklungsperspektiven zur Gesundheitsförderungsausbildung und ‐forschung entwickelt. ***ERGEBNISSE: Im Diskussionspapier wurden für die Bereiche Ausbildung und Forschung jeweils drei zentrale Entwicklungsperspektiven benannt und hinsichtlich eines Zielbilds, des Nutzens und der Realisierungsmöglichkeiten beschrieben: Im Bereich Ausbildung sind das die Stärkung der Vernetzung der Ausbildungs‐, Forschungs‐ und Praxiseinrichtungen, die Entwicklung und Etablierung von Kernkompetenzen in der Gesundheitsförderung und die (Weiter‐)Entwicklung spezialisierter Ausbildungsangebote und Lehrformate für Gesundheitsförderung. Für den Bereich Forschung sind das die Stärkung langfristiger finanzieller Ressourcen, die Stärkung von Strukturen für die Verbindung von Forschung, Policy und Praxis sowie die Stärkung von (Nachwuchs‐)Wissenschaftlerinnen, (Nachwuchs‐)Wissenschaftlern und des Forschungsumfelds für Gesundheitsförderungsforschung. Die einzelnen Perspektiven sind zum Teil eng miteinander verbunden und können einander stärken. Übergreifend braucht es sowohl für die Ausbildung als auch für die Forschung Advocacy‐Arbeit und Sensibilisierungsarbeit unter Expertinnen, Experten, Entscheidungsträgerinnen und ‐trägern sowie ausreichend finanzielle Ressourcen und Rahmenbedingungen, die die beschriebenen Entwicklungen ermöglichen. Die konkreten Inhalte der Entwicklungsperspektiven sollen in Zukunft unter Einbindung aller relevanten (inter‐)nationalen Akteurinnen und Akteure gestaltet werden.
In Bewegung kommen
(2023)
Armut im Blick?
(2023)
Statistische Methodenkompetenz wird im Controlling zunehmend bedeutender, so ist die evidenzbasierte Prognose durch algorithmische Analyse von Datenbeständen ein Schwerpunkt von Controlling Analytics. Die Fallstudie durchleuchtet daher anhand von Datenmaterial des Schweizer Bundesamts für Statistik das Vorgehen bei einer Datenanalyse, insbesondere beim Einsatz der Zeitregression für Prognosezwecke, und geht dabei auf methodische Besonderheiten, Caveats und Einsatzmöglichkeiten in Microsoft Excel ein. Die Fallbeschreibung und Aufgaben sind im WiSt-Heft Nr. 4/23 zu finden.
Controlling Analytics: Einsatz für Prognosen im Controlling - Teil 1: Fallbeschreibung und Aufgaben
(2023)
Statistische Methodenkompetenz wird im Controlling zunehmend bedeutender, so ist die evidenzbasierte Prognose durch algorithmische Analyse von Datenbeständen ein Schwerpunkt von Controlling Analytics. Die Fallstudie durchleuchtet daher anhand von Datenmaterial des Schweizer Bundesamts für Statistik das Vorgehen bei einer Datenanalyse, insbesondere beim Einsatz der Zeitregression für Prognosezwecke, und geht dabei auf methodische Besonderheiten, Caveats und Einsatzmöglichkeiten in Microsoft Excel ein.
Im vorliegenden Paper wird ein Vergleich zwischen Produktions-und Simulationsdaten präsentiert welches im Rahmen einer größeren Initiative zur Verwendung von Shopfloor Daten bei einem Projektpartner in der Automobilindustrie umgesetzt wurde. In diesem Projekt wurden die Daten die während der Füllbildsimulation entstehen mit den Daten aus der finalen Werkzeugabnahme verglichen um zu analysieren, wie genau diese miteinander über einstimmen. Je besser die Simulation ist, desto schneller kann der gesamte Werkzeugentwicklungsprozess abgewickelt werden, welcher als Kernprozess massives Einsparungspotenzial und damit Wettbewerbsvorteil mit sich bringt.