Optimization of Risk Management by Life Cycle Costing and Application to the European Train Control System
The main objective of the dissertation is to optimize allocation of limited resources for risk management by means of LCC. For this, risk management and LCC are combined to a new concept Holistic Life Cycle Optimization (HLCO). On this basis, a new Universal HLCO Approach is developed that permits individualized optimization of any investment. It can simultaneously optimize all costs, benefits, uncertainties, risks, chances and their dependences of any investment object. To justify higher investments in measures of risk management, a new explanatory model Marketing Substitution is suggested for quantification of damages due to subjective risk perception of events of damage. Additionally, new statistic/stochastic models Mean Risk and Mean Chance are developed as improved measures of mean negative or positive deviations. On this basis, new improved selection decision models Relative Reinvestment Profitability and Absolute Reinvestment Profit are developed to summarize any frequency/probability distribution. To consider simultaneously all dependences between all random variables a new aggregation model Aggregation to Net Terminal Value with Dependence Factors is developed to overcome the weaknesses of correlation analyses. Furthermore, a new computer-aided design decision model Simultaneous Design Decision Algorithm is developed. It simultaneously optimizes the investment mix, the financial risk reserves, and the credit amount. It can find the optimal replacement alternative and moment if replacement investments are elements in the set of available alternatives. The elements in the set of available alternatives are also investments in measures of risk management. Thus, the optimal mix represents the optimal allocation of limited resources for risk management and LCC. Finally, the new universal research results are applied to the ETCS. In this context, a new economical and safety-relevant technical principle is developed for onboard verification of train integrity.
Das Ziel der Dissertation ist die Optimierung von begrenzten Ressourcen fürs Risikomanagement mittels LZK. Dafür werden Risikomanagement und LZK zu einem neuen Konzept Holistic Life Cycle Optimization (HLCO) kombiniert und ein neues Universelles HLCO Verfahren entwickelt, das eine individuelle Optimierung eines beliebigen Investitionsobjektes ermöglicht. Es kann bei jedem Investitionsobjekt gleichzeitig alle Kosten, Nutzen, Risiken, Chancen und ihre Dependenzen optimieren. Um höhere Investitionen in das Risikomanagement zu rechtfertigen, wird ein neues Erklärungsmodell Marketing Substitution zur Quantifizierung von Imageschäden wegen des subjektiven Risikoempfindens vorgeschlagen. Zusätzlich werden neue stochastische Modelle Mittleres Risiko und Mittlere Chance als verbesserte Maße für mittlere negative oder positive Abweichungen entwickelt. Darauf basierend werden neue verbesserte Auswahlentscheidungsmodelle Relative Reinvestitionsrentabilität und Absoluter Reinvestitionsgewinn, entwickelt, um jede Wahrscheinlichkeitsverteilung zusammenzufassen. Um gleichzeitig alle Dependenzen zwischen den Zufallsvariablen zu berücksichtigen, wird ein neues Aggregationsmodell Aggregation zum Vermögenswert mit Dependenzfaktoren entwickelt. Darüber hinaus wird ein neues computergestütztes Gestaltungsmodell Gleichzeitiger Gestaltungsentscheidungsalgorithmus entwickelt. Es optimiert gleichzeitig den Investitionsmix, die finanziellen Risikoreserven und die Kredithöhe. Es kann die optimale Ersatzalternative und den -zeitpunkt finden, falls Ersatzinvestitionen Elemente in der Menge verfügbarer Alternativen sind. Das gilt auch für Investitionen ins Risikomanagement. So repräsentiert der optimale Mix die optimale Allokation von begrenzten Ressourcen fürs Risikomanagement und die LZK. Schließlich werden die neuen universellen Forschungsergebnisse aufs ETCS angewendet und ein neues wirtschaftliches und sicherheitsrelevantes technisches Prinzip für die Zugintegritätsprüfung an Bord entwickelt.
Preview
Cite
Access Statistic

Rights
Use and reproduction:
All rights reserved