Die vorliegende Arbeit ist das Ergebnis einer Zusammenarbeit von Studenten der Lehrstühle Betriebliche Umweltökonomie und Marketing der TU Dresden und beschäftigt sich mit hemmenden Faktoren umweltbewussten Verhaltens im Bereich der öffentlichen Beschaffung sowie des privaten Konsums. Ziel des Projekts ist die Aufdeckung und Kategorisierung vorhandener Barrieren durch Literaturanalysen und die Auswertung von eigenen quantitativen Umfragen als auch von Tiefeninterviews mit den Akteuren der jeweiligen Bereiche. Aus dem daraus generierten Hemmniskatalog sollen Strategien zu deren Überwindung abgeleitet werden. Eine Zuordnung der Hemmnisse zum Beschaffungsprozess und den Organisations- und Verhaltenstheorien unterstützt diese Arbeit. In der Beschaffungspolitik dominieren vor allem die Barrieren der hohen Kosten und der rechtlichen Rahmenbedingungen. Bei der privaten Kaufentscheidung stellen der Preis sowie die Verfügbarkeit ökologischer Produkte die stärksten Hemmnisfaktoren dar. Die Beseitigung von Informationsdefiziten nimmt einen primären Punkt im Maßnahmenkatalog ein.

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Die vorliegende Arbeit ist das Ergebnis einer Zusammenarbeit von Studenten der Lehrstühle Betriebliche Umweltökonomie und Marketing der TU Dresden und beschäftigt sich mit hemmenden Faktoren umweltbewussten Verhaltens im Bereich der öffentlichen Beschaffung sowie des privaten Konsums. Ziel des Projekts ist die Aufdeckung und Kategorisierung vorhandener Barrieren durch Literaturanalysen und die Auswertung von eigenen quantitativen Umfragen als auch von Tiefeninterviews mit den Akteuren der jeweiligen Bereiche. Aus dem daraus generierten Hemmniskatalog sollen Strategien zu deren Überwindung abgeleitet werden. Eine Zuordnung der Hemmnisse zum Beschaffungsprozess und den Organisations- und Verhaltenstheorien unterstützt diese Arbeit. In der Beschaffungspolitik dominieren vor allem die Barrieren der hohen Kosten und der rechtlichen Rahmenbedingungen. Bei der privaten Kaufentscheidung stellen der Preis sowie die Verfügbarkeit ökologischer Produkte die stärksten Hemmnisfaktoren dar. Die Beseitigung von Informationsdefiziten nimmt einen primären Punkt im Maßnahmenkatalog ein.

Systems are becoming more complicated, complex, and interrelated. Designers have recognized the need to develop systems from a holistic perspective and design them as Systems-of-Systems (SoS). The design of the SoS, especially in the conceptual design phase, is generally characterized by significant uncertainty. As a result, it is possible for all three types of uncertainty (aleatory, epistemic, and error) and the associated factors of uncertainty (randomness, sampling, confusion, conflict, inaccuracy, ambiguity, vagueness, coarseness, and simplification) to affect the design process. While there are a number of existing SoS design methods, several gaps have been identified: the ability to modeling all of the factors of uncertainty at varying levels of knowledge; the ability to consider both the pernicious and propitious aspects of uncertainty; and, the ability to determine the value of reducing the uncertainty in the design process. While there are numerous uncertainty modeling theories, no one theory can effectively model every kind of uncertainty. This research presents a Hybrid Uncertainty Modeling Method (HUMM) that integrates techniques from the following theories: Probability Theory, Evidence Theory, Fuzzy Set Theory, and Info-Gap theory. The HUMM is capable of modeling all of the different factors of uncertainty and can model the uncertainty for multiple levels of knowledge. In the design process, there are both pernicious and propitious characteristics associated with the uncertainty. Existing design methods typically focus on developing robust designs that are insensitive to the associated uncertainty. These methods do not capitalize on the possibility of maximizing the potential benefit associated with the uncertainty. This research demonstrates how these deficiencies can be overcome by identifying the most robust and opportunistic design. In a design process it is possible that the most robust and opportunistic design will not be selected from the set of potential design alternatives due to the related uncertainty. This research presents a process called the Value of Reducing Uncertainty Method (VRUM) that can determine the value associated with reducing the uncertainty in the design problem before a final decision is made by utilizing two concepts: the Expected Value of Reducing Uncertainty (EVRU) and the Expected Cost to Reducing Uncertainty (ECRU).