Die Frage, wie zuverlässig ein aus "Teilen" zusammengesetztes "System" funktio niert, ist ebenso alt wie die Konstruktion und Benutzung von Hilfsmitteln durch den Menschen. Das Problem "Zuverlässigkeit" wächst in seiner Bedeutung mit der Komplexität jener Systeme (z. B. Kommunikationsnetzwerke, betriebliche Organisationen), und diese beeinflußt die anzustellenden betriebswirtschaftlichen Betrachtungen. Seit langem bemüht man sich, besagte Zuverlässigkeit rechnerisch zu erfassen, etwa in Gestalt der mittleren (ungestörten) Funktionsdauer u. a. m. Dabei gilt in aller Regel ein Vorgang erst dann als "verstanden" und damit als beherrsch bar, wenn er - formelmäßig von einem "Modell" abgeleitet - in seiner Funktionsweise analytisch "durchschaut" und auf andere bereits verstandene Phänomene zurückgeführt werden kann. In diesem Sinne werden hinsichtlich Zuverlässigkeit an derartigen Modellen formelmäßig analysierende Lösungen erarbeitet. Nun sind jedoch analytische Modelle - ihrer Formulierbarkeit und Rechenbarkeit wegen - hinsichtlich Vor aussetzungen und abbild barer Komplexität (Abstraktion von der Realität) apriori erheblichen Beschränkungen unterworfen. So beruhen insbesondere die analytischen Modelle zur Zuverlässigkeit von Systemen letztlich sämtlich (mehr oder weniger in Markov- und Erneuerungsprozessen versteckt) auf der bekannten Theorie der Warteschlangen mit ihren einschneidenden statistischen Vorausset zungen. Damit aber betreffen die gewonnenen Ergebnisse häufig nur das "Grund sätzliche", d. h. sie sind im konkreten Einzelfall nur bedingt brauchbar. Weiter ist das Wechselspiel der gegenseitigen Beeinflussung der Teile eines störanfälligen Systems (z. B. Überbeanspruchung einer Komponente bei Ausfall einer anderen) mit analytischen Modellen praktisch nicht zu erfassen. Schließlich taugen letztere in der Regel nur für stationäre Systemzustände. Neben den analytischen Modellen stehen die Simulationsmodelle.
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Die Frage, wie zuverlässig ein aus "Teilen" zusammengesetztes "System" funktio niert, ist ebenso alt wie die Konstruktion und Benutzung von Hilfsmitteln durch den Menschen. Das Problem "Zuverlässigkeit" wächst in seiner Bedeutung mit der Komplexität jener Systeme (z. B. Kommunikationsnetzwerke, betriebliche Organisationen), und diese beeinflußt die anzustellenden betriebswirtschaftlichen Betrachtungen. Seit langem bemüht man sich, besagte Zuverlässigkeit rechnerisch zu erfassen, etwa in Gestalt der mittleren (ungestörten) Funktionsdauer u. a. m. Dabei gilt in aller Regel ein Vorgang erst dann als "verstanden" und damit als beherrsch bar, wenn er - formelmäßig von einem "Modell" abgeleitet - in seiner Funktionsweise analytisch "durchschaut" und auf andere bereits verstandene Phänomene zurückgeführt werden kann. In diesem Sinne werden hinsichtlich Zuverlässigkeit an derartigen Modellen formelmäßig analysierende Lösungen erarbeitet. Nun sind jedoch analytische Modelle - ihrer Formulierbarkeit und Rechenbarkeit wegen - hinsichtlich Vor aussetzungen und abbild barer Komplexität (Abstraktion von der Realität) apriori erheblichen Beschränkungen unterworfen. So beruhen insbesondere die analytischen Modelle zur Zuverlässigkeit von Systemen letztlich sämtlich (mehr oder weniger in Markov- und Erneuerungsprozessen versteckt) auf der bekannten Theorie der Warteschlangen mit ihren einschneidenden statistischen Vorausset zungen. Damit aber betreffen die gewonnenen Ergebnisse häufig nur das "Grund sätzliche", d. h. sie sind im konkreten Einzelfall nur bedingt brauchbar. Weiter ist das Wechselspiel der gegenseitigen Beeinflussung der Teile eines störanfälligen Systems (z. B. Überbeanspruchung einer Komponente bei Ausfall einer anderen) mit analytischen Modellen praktisch nicht zu erfassen. Schließlich taugen letztere in der Regel nur für stationäre Systemzustände. Neben den analytischen Modellen stehen die Simulationsmodelle.
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Die Frage, wie zuverlaessig ein aus "Teilen" zusammengesetztes "System" funktio- niert, ist ebenso alt wie die Konstruktion und Benutzung von Hilfsmitteln durch den Menschen. Das Problem "Zuverlaessigkeit" waechst in seiner Bedeutung mit der Komplexitaet jener Systeme (z. B. Kommunikationsnetzwerke, betriebliche Organisationen), und diese beeinflusst die anzustellenden betriebswirtschaftlichen Betrachtungen. Seit langem bemueht man sich, besagte Zuverlaessigkeit rechnerisch zu erfassen, etwa in Gestalt der mittleren (ungestoerten) Funktionsdauer u. a. m. Dabei gilt in aller Regel ein Vorgang erst dann als "verstanden" und damit als beherrsch bar, wenn er - formelmaessig von einem "Modell" abgeleitet - in seiner Funktionsweise analytisch "durchschaut" und auf andere bereits verstandene Phaenomene zurueckgefuehrt werden kann. In diesem Sinne werden hinsichtlich Zuverlaessigkeit an derartigen Modellen formelmaessig analysierende Loesungen erarbeitet. Nun sind jedoch analytische Modelle - ihrer Formulierbarkeit und Rechenbarkeit wegen - hinsichtlich Vor- aussetzungen und abbild barer Komplexitaet (Abstraktion von der Realitaet) apriori erheblichen Beschraenkungen unterworfen. So beruhen insbesondere die analytischen Modelle zur Zuverlaessigkeit von Systemen letztlich saemtlich (mehr oder weniger in Markov- und Erneuerungsprozessen versteckt) auf der bekannten Theorie der Warteschlangen mit ihren einschneidenden statistischen Vorausset- zungen. Damit aber betreffen die gewonnenen Ergebnisse haeufig nur das "Grund- saetzliche", d. h. sie sind im konkreten Einzelfall nur bedingt brauchbar. Weiter ist das Wechselspiel der gegenseitigen Beeinflussung der Teile eines stoeranfaelligen Systems (z. B. UEberbeanspruchung einer Komponente bei Ausfall einer anderen) mit analytischen Modellen praktisch nicht zu erfassen. Schliesslich taugen letztere in der Regel nur fuer stationaere Systemzustaende. Neben den analytischen Modellen stehen die Simulationsmodelle. Die Frage, wie zuverlAssig ein aus "Teilen" zusammengesetztes "System" funktioA niert, ist ebenso alt wie die Konstruktion und Benutzung von Hilfsmitteln durch den Menschen. Das Problem "ZuverlAssigkeit" wAchst in seiner Bedeutung mit der KomplexitAt jener Systeme (z. B. Kommunikationsnetzwerke, betriebliche Organisationen), und diese beeinfluAYt die anzustellenden betriebswirtschaftlichen Betrachtungen. Seit langem bemAht man sich, besagte ZuverlAssigkeit rechnerisch zu erfassen, etwa in Gestalt der mittleren (ungestArten) Funktionsdauer u. a. m. Dabei gilt in aller Regel ein Vorgang erst dann als "verstanden" und damit als beherrsch bar, wenn er - formelmAAYig von einem "Modell" abgeleitet - in seiner Funktionsweise analytisch "durchschaut" und auf andere bereits verstandene PhAnomene zurAckgefAhrt werden kann. In diesem Sinne werden hinsichtlich ZuverlAssigkeit an derartigen Modellen formelmAAYig analysierende LAsungen erarbeitet. Nun sind jedoch analytische Modelle - ihrer Formulierbarkeit und Rechenbarkeit wegen - hinsichtlich VorA aussetzungen und abbild barer KomplexitAt (Abstraktion von der RealitAt) apriori erheblichen BeschrAnkungen unterworfen. So beruhen insbesondere die analytischen Modelle zur ZuverlAssigkeit von Systemen letztlich sAmtlich (mehr oder weniger in Markov- und Erneuerungsprozessen versteckt) auf der bekannten Theorie der Warteschlangen mit ihren einschneidenden statistischen VoraussetA zungen. Damit aber betreffen die gewonnenen Ergebnisse hAufig nur das "GrundA sAtzliche", d. h. sie sind im konkreten Einzelfall nur bedingt brauchbar. Weiter ist das Wechselspiel der gegenseitigen Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9783409139052
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