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Wertbasierte Portfolio-Optimierung bei Software-Produktlinien: Value-based Portfolio-Optimization of Software Product Lines: Modell, Vorgehen, UmsetzungMüller, Johannes 03 January 2012 (has links)
Das Software Product Line Engineering (SPLE) ist ein ganzheitlicher Ansatz zur Entwicklung und Vermarktung von Software-Produktlinien auf Basis von Software-Systemfamilien. Eine in frühen Phasen des SPLE durchzuführende Aktivität ist das Scoping, bei dem die zu realisierenden Produkte mit den zwischen ihnen bestehenden Wiederverwendungspotentialen identifiziert werden. Bei der Durchführung des Scopings steht der Produkt-Manager vor dem Problem einen Ausgleich zwischen den Bedürfnissen der Kunden und dem Aufwand der Entwicklung zu finden. Durch die bestehenden Wiederverwendungspotentiale bei Software-Systemfamilien wird die Entscheidung zusätzlich erschwert. Aufgrund der bestehenden Komplexität der Entscheidung, wird in Literatur und Praxis eine Unterstützung in Form einer statistisch-mathematischen Optimierung gefordert.
Dieser Forderung nimmt sich die vorliegende Arbeit an. In ihr werden mit der Konstruktion eines Modells gewinnbeeinflussender Faktoren, einer Methode zur wertbasierten Portfolio-Optimierung und eines Prototyps zur Unterstützung der wertbasierten Portfolio-Optimierung und der anschließenden Evaluation dieser Artefakte zwei Fragen adressiert. Erstens wird geprüft, ob die Optimierung von Produkt-Portfolios bei Software-Produktlinien mit statistisch-mathematischen Verfahren unterstützt werden kann. Zweitens wird geprüft, ob die statistisch-mathematische Optimierung von Produkt-Portfolios eine akzeptierte Unterstützung von Software-Anbietern sein kann. Die Arbeit ordnet sich mit ihren Fragen in die Forschung zum Produkt-Management bei Software-Produktlinien ein und trägt die vorgenannten Artefakte bei.:Abbildungsverzeichnis ix
Tabellenverzeichnis xi
Abkürzungsverzeichnis xii
Symbolverzeichnis xiv
1 Einleitung 1
1.1 Stand der Forschung 3
1.2 Forschungsbedarf 5
1.3 Forschungskonzept 7
1.4 Verwendete Methoden und Notationen 9
1.4.1 Method Engineering 10
1.4.2 Software & Systems Process Engineering Meta-Model 12
1.4.3 Merkmaldiagramme 14
1.5 Aufbau der Arbeit 16
I Modell 17
2 Software-Ökonomie 18
2.1 Unternehmen und ihre Produkte 20
2.1.1 Eigenschaften von Software-Produkten 23
2.1.2 Vom Software-System zum Geschäftsmodell 24
2.1.3 Kosten 28
2.1.4 Erlös 31
2.2 Kunden 35
2.2.1 Nutzen und Wertvorstellung 35
2.2.2 Zahlungsbereitschaft 35
2.2.3 Kundenmodell 37
2.3 Konkurrenz und Markt 38
2.3.1 Konkurrenzmodell 38
2.3.2 Ökonomische Besonderheiten von Software-Produkten 39
2.3.3 Struktur von Software-Märkten 40
2.4 Preis 41
2.4.1 Preisbeeinflussende Faktoren 42
2.4.2 Verfahren der Preisbildung 42
2.4.3 Preismodell 44
2.5 Produkt- und Preisdifferenzierung 44
2.5.1 Typen der Preisdifferenzierung 46
2.5.2 Preisdifferenzierung mit Selbstselektion 47
2.5.3 Gewinnoptimalität 48
2.6 Zusammenfassung 49
3 Software-Produktlinien 50
3.1 Prozesse des Software Product Line Engineerings 53
3.1.1 Domain Engineering 54
3.1.2 Anwendungsentwicklung 56
3.1.3 Management 57
3.1.4 Scoping 58
3.2 Methoden des Software Product Line Engineerings 60
3.3 Szenarios des Einsatzes von Software-Systemfamilien 62
3.4 Angereicherte Software-Produktlinien 64
3.5 Kostenmodell bei Software-Systemfamilien 65
3.6 Modell gewinnbeeinflussender Faktoren 68
3.6.1 Interne Einflüsse 68
3.6.2 Externe Einflüsse 70
3.7 Zusammenfassung 71
I I Vorgehen 72
4 Methode zur wertbasierten Portfolio-Optimierung 73
4.1 Die Methode im Überblick 74
4.2 Kundenanalyse 76
4.2.1 Techniken 77
4.2.2 Einsatz 83
4.2.3 Zusammenfassung 88
4.3 Kostenanalyse 89
4.3.1 Techniken 91
4.3.2 Einsatz 94
4.3.3 Zusammenfassung 97
4.4 Konkurrenzanalyse 98
4.5 Optimierung und weitere Schritte 100
4.6 Zusammenfassung 101
5 Merkmalbasierte Generierung adaptiver Conjoint-Studien 102
5.1 Meta-Modelle 103
5.1.1 Merkmalmodelle 103
5.1.2 ACA-PE-Konfigurationen 105
5.2 Abbildung von Merkmalmodellen auf ACA-PE 106
5.2.1 Erste Überlegungen 106
5.2.2 Stufen 107
5.3 Illustrierendes Beispiel 111
5.4 Zusammenfassung 113
6 Wertbasierte Portfolio-Optimierung 114
6.1 Technische Vorbemerkungen 115
6.2 Verwandte Arbeiten 117
6.2.1 Analytische Arbeiten 117
6.2.2 Praktische Arbeiten 118
6.2.3 Besondere Ansätze 121
6.2.4 Schlussfolgerung 122
6.3 Entwurfsproblem bei Software-Produkt-Portfolios 123
6.3.1 Notationsmittel 123
6.3.2 Mathematisches Programm 125
6.4 Lösungsprozedur 126
6.4.1 Finden des optimalen Software-Produkt-Portfolios 127
6.4.2 Identifikation wichtiger Systeme 129
6.5 Illustrierendes Beispiel 129
6.6 Erweiterung 132
6.7 Zusammenfassung 133
I I I Umsetzung 134
7 Software-Prototyp zur wertbasierten Portfolio-Optimierung 135
7.1 Anforderungen 136
7.1.1 Funktional 136
7.1.2 Nicht-funktional 140
7.2 Technologiestudie 140
7.3 Entwurf 143
7.4 Implementierung 146
7.4.1 Spezifikationseditor 146
7.4.2 ACA-PE-Editor 151
7.4.3 Anwendungskern 152
7.5 Test 157
7.6 Zusammenfassung 157
8 Evaluation 158
8.1 Demonstration 158
8.2 Ergebnisgüte und Skalierbarkeit 162
8.2.1 Theoretisches Testdaten-Modell 163
8.2.2 Testtreiber und Testdatengenerator 166
8.2.3 Auswertung 167
8.3 Akzeptanz 174
8.3.1 Untersuchungsdesign 174
8.3.2 Auswertung 175
8.4 Zusammenfassung 176
9 Zusammenfassung und Ausblick 177
IV Anhang 181
Glossar 182
Literaturverzeichnis 184
A Befragungen 206
A.1 Befragung zur praktischen Relevanz der Portfolio-Optimierung 206
A.2 Experteninterview zur Akzeptanz 208
B Herleitungen 214
B.1 Struktur von Software-Märkten 214
B.2 Gewinnoptimalität der Preisdifferenzierung mit Selbstselektion 219
B.3 Preis-Subproblem für den Simplex-Algorithmus 227
B.4 Beispiel analytisch bestimmter Testdaten 228
C Modelle und Ausgaben des Prototyps 229
Wissenschaftlicher und persönlicher Werdegang 232
Selbstständigkeitserklärung 233
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Role of electric flexibility in the future French grid with high renewable integrationHuet, Lila January 2019 (has links)
The operation of electric grids depends on the balance between the electric generation and the demand. In France, the Transmission System Operator, RTE, is responsible for the stability and the security of the grid. Today, the electric generation follows the variations of the demand. However, environmental concerns prompt to develop new strategies and policies for Energy Transition. The development of Smart Grids, the uncertain future of nuclear generation, the massive integration of renewable sources are the focus of those. Furthermore, renewable energies generation is intermittent and can not be controlled. The current strategy for the balance between generation and demand is challenged. The electric grid has to be readjusted by adding more electric flexibility to ensure its stability. The electric flexibility is usually associated to storage technologies as batteries or pumping stations. A state of art review is used to define this notion and to evaluate the technological and economic maturity of different electric flexibility vectors. The following report is based on a selection of prospective scenarios, development plans already launched in France, proposing a significant share of renewable energies in a future energy mix and current French energy data. Two studies were carried out : one at a regional level, for Bretagne and one at national level for France. An evaluation at 2050 is carried out to determine the load factors of intermittent energies, consumption and residual demand in Bretagne. On the basis of these prospective estimates, a need for electric flexibility can be determined for the Bretagne region. This first study highlights an issue related to future needs for electric flexibility. However, since the balance between production and consumption is achieved at a national level, a second study on France is necessary. The French need for electric flexibility is then estimated through a linear optimization that evaluates the energy production required to achieve a generation/consumption balance taking into account energy sources merit order. / Det franska elnätets funktion beror på balansen mellan elproduktionen och efterfrågan. Transmissionssystemoperatören, RTE, ansvarar för nätets stabilitet och säkerhet. Idag följer den elektriska generationen variationerna i efterfrågan. Miljömässiga frågor är emellertid snabba för att utveckla nya strategier och strategier för energiövergång. Utvecklingen av Smart Grids, den osäkra framtiden för kärnkraftsproduktion, den massiva integrationen av förnybara källor är deras fokus. Vidare är generering av förnybara energikällor intermittent och kan inte kontrolleras. Den nuvarande strategin för balans mellan produktion och efterfrågan utmanas. Elnätet måste justeras genom att lägga till mer elektrisk flexibilitet för att säkerställa stabiliteten. Den elektriska flexibiliteten är vanligtvis förknippad med lagringsteknik som batterier eller pumpstationer. En allmänt erkända tekniska används för att definiera denna uppfattning och att utvärdera den tekniska och ekonomiska mognaden hos olika elektriska flexibilitetsvektorer. Följande undersökningar grundar sig på ett urval av framtida scenarier, utvecklingsplaner som redan lanserats i Frankrike, och föreslår en betydande andel förnybara energikällor i en framtida energimix och nuvarande franska energidata. Två studier utfördes på olika perimetrar: på Bretagne-regionen och i Frankrike. En utvärdering vid 2050 utförs för att bestämma belastningsfaktorerna för intermittent energi, förbrukning och återstående efterfrågan i Bretagne. På grundval av dessa framtida uppskattningar kan ett behov av elektrisk flexibilitet bestämmas för Bretagne-regionen. Denna första studie lyfter fram ett problem som rör framtida behov av elektrisk flexibilitet. Men eftersom balansen mellan produktion och konsumtion uppnås på nationell nivå krävs en andra studie om Frankrike. Det franska behovet av elektrisk flexibilitet uppskattas sedan genom en linjär optimering som utvärderar den energiproduktion som krävs för att uppnå en generation / konsumtionsbalans med hänsyn tagen till energikällans meriteringsordning. / Le fonctionnement du réseau électrique français repose sur l’équilibre entre la production et la consommation d’électricité. Le gestionnaire du réseau de transport, RTE, est responsable de la stabilité et de la sécurité du réseau. Aujourd’hui, la production électrique s’adapte aux variations de la consommation. Cependant, des préoccupations environnementales incitent à la mise en place de nouvelles stratégies et politiques pour la transition énergétique. Le développement d’un réseau intelligent, l’avenir incertain du nucléaire et l’intégration massive d’énergies renouvelables sont au centre de celles-ci. De plus, la production électrique des énergies renouvelables s’avère intermittente et fatale. La stratégie actuelle du maintien de l’équilibre production/consommation est remise en question. Le système électrique doit être repensé en y intégrant plus de flexibilité électrique pour en garantir la stabilité. La flexibilité électrique est usuellement associée aux technologies de stockage comme les batteries électrochimiques et les STEP hydrauliques. Un état de l’art permet de définir précisément cette notion et d’évaluer la maturité technologique et économique en France de ces différents vecteurs de flexibilité électrique. L’objet des recherches suivantes est basé sur une sélection de scénarios prospectifs, de plans de développement d’ores et déjà lancés en France, proposant une part importante d’énergies renouvelables dans un futur mix énergétique et des données énergétiques actuelles françaises. Deux études ont été menées sur différents périmètres : sur la région Bretagne et sur la France entière. Une évaluation à 2050 est effectuée pour déterminer facteurs de charge des énergies intermittentes, consommation et demande résiduelle en Bretagne. A partir de ces estimations prospectives, un besoin en flexibilité peut être déterminé sur le périmètre de la Bretagne. Cette première étude permet de mettre en exergue une problématique liée aux futurs besoins de flexibilité électrique. Cependant, l’équilibre entre production et consommation étant réalisé à un niveau national, une seconde étude sur le périmètre français est nécessaire. Le besoin français en flexibilité est alors estimé par le biais d’une optimisation linéaire qui évalue la production énergétique nécessaire pour obtenir un équilibre production/consommation en tenant compte de la préséance économique.
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