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Risiko- und Notfallmanagement unter Unsicherheit (Teil 2)

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Geldermann, J., Bertsch, V., Gering, F. Risiko- und Notfallmanagement unter Unsicherheit (Teil 2). . Am Beispiel der Planung effizienter Maßnahmen nach kerntechnischen Störfällen. Der Betriebswirt, 52(2), 12-16. https://doi.org/10.3790/dbw.52.2.12
Geldermann, Jutta; Bertsch, Valentin and Gering, Florian "Risiko- und Notfallmanagement unter Unsicherheit (Teil 2). Am Beispiel der Planung effizienter Maßnahmen nach kerntechnischen Störfällen. " Der Betriebswirt 52.2, 2011, 12-16. https://doi.org/10.3790/dbw.52.2.12
Geldermann, Jutta/Bertsch, Valentin/Gering, Florian (2011): Risiko- und Notfallmanagement unter Unsicherheit (Teil 2), in: Der Betriebswirt, vol. 52, iss. 2, 12-16, [online] https://doi.org/10.3790/dbw.52.2.12

Format

Risiko- und Notfallmanagement unter Unsicherheit (Teil 2)

Am Beispiel der Planung effizienter Maßnahmen nach kerntechnischen Störfällen

Geldermann, Jutta | Bertsch, Valentin | Gering, Florian

Der Betriebswirt, Vol. 52 (2011), Iss. 2 : pp. 12–16

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Prof. Dr. Jutta Geldermann, Professur für Produktion und Logistik, Georg-August-Universität, Göttingen.

  • Nach ihrer Ausbildung zur Bankkauffrau und anschließendem Studium des Wirtschaftsingenieurwesens, Universität Karlsruhe (TH) sowie einem Zusatzstudium Betriebspädagogik an der Universität Karlsruhe und einem Auslandssemester am Trinity College Dublin folgte die Tätigkeit als Wissenschaftliche Mitarbeiterin und Wissenschaftliche Assistentin am Institut für Umweltforschung an der Universität Karlsruhe. 1999 schloss sie ihre Dissertation im Fach Betriebswirtschaftslehre ab und 2005 die Habilitation im Fach Betriebswirtschaftslehre. Seit 2006 ist Jutta Geldermann Lehrstuhlinhaberin der Professur für Produktion und Logistik, Georg-August-Universität, Göttingen. Seit 2007 leitet sie die Arbeitsgruppe „Entscheidungstheorie und -praxis“ der Gesellschaft für Operations Research und ist Vorsitzende des Zulassungsausschusses für den Master-Studiengang in Unternehmensführung. Weitere Tätigkeiten: Leiterin des Forschungsbereichs „Energiewirtschaft“ des Energie-Forschungszentrums Niedersachsen, Goslar; Nominiertes Mitglied des Arbeitskreises „Energie und Klima“ der Niedersächsischen Regierungskommission; Sprecherin des BWL-Departments an der Georg-August-Universität Göttingen; Obfrau des Verbandes der Hochschullehrer für Betriebswirtschaft e.V. für die Georg-August-Universität Göttingen; Professur für Produktion und Logistik.
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Dr. Valentin Bertsch, Universität Karlsruhe (TH), Institut für Industriebetriebslehre und Industrielle Produktion (IIP), Hertzstr. 16, D-76187 Karlsruhe

  • Dr. Valentin Bertsch, Dipl.-Math. techn., Universität Karlsruhe (TH) (2003), Mitarbeit in der Gruppe Technikbewertung und Risikomanagement von 2004-2008. Promotion zum Dr. rer. pol., Universität Karlsruhe (TH) (2007), Titel: „Uncertainty Handling in Multi-Attribute Decision Support for Industrial Risk Management“.
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Dr. Florian Gering, Bundesamt für Strahlenschutz (BfS), Ingolstädter Landstraße, D-85764 Neuherberg.

  • Dr. Florian Gering ist Inhaber und Sachverständiger der Prüfstelle für Strahlenschutz in München. Er ist seit 1998 anerkannter Sachverständiger nach § 4a RöV und als Prüfer für Röntgenanlagen in Bayern zugelassen. Dr. Florian Gering hat sich bereits seit Beginn der 90er Jahre auf das Thema Strahlenschutz spezialisiert und gilt heute als einer der anerkannten Experten zu diesem Thema in Europa. Seine Doktorarbeit verfasste er zum Thema „Data assimilation methods for improving the prognoses of radionuclide deposition from radioecological models with measurements“.
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Abstract

Complex decision situations, such as in nuclear emergency and remediation management, require the consideration of technical, economic, ecological, socio-psychological and political aspects. Approaches for Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) help to take into account various incommensurable aspects and subjective preferences of the decision makers and thus contribute to transparency and traceability of decision processes. This paper focuses on the handling of uncertainties in such decision processes. Monte Carlo approaches can be used to model, propagate and finally visualise the uncertainties, as a case study on a hypothetical radiological accident scenario illustrates. In general, the presented approach can be adopted for any complex decision situation, especially for industrial emergencies. Further research would be necessary for the analysis of their consequences for entire supply chains.

Table of Contents

Section Title Page Action Price
Jutta Geldermann / Valentin Bertsch / Florian Gering: Risiko- und Notfallmanagement unter Unsicherheit am Beispiel der Planung effizienter Maßnahmen nach kerntechnischen Störfällen (Teil 2) 12
5 Datenassimilation bei der Abschätzung radioaktiver Kontamination 12
I. Kalman-Filter 12
II. Ensemble-Kalman-Filter 13
III. Datenassimilation in RODOS 14
6 Fallbeispiel 14
a.Workshops 15
b. Ergebnisse unter Unsicherheit 16
Anmerkungen 16