Realoptionen zur Wirtschaftlichkeitsbewertung von Innovationsprojekten in der Chemieproduktion

Real Options for Economic Assessments of Innovation Projects in Chemical Production

Authors

  • Stefan Lier,

    Corresponding author
    1. Ruhr-Universität-Bochum, Lehrstuhl für Fluidverfahrenstechnik, Universitätsstraße 150, 44801 Bochum, Deutschland
    • Ruhr-Universität-Bochum, Lehrstuhl für Fluidverfahrenstechnik, Universitätsstraße 150, 44801 Bochum, Deutschland
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  • Dominik Wörsdörfer,

    1. Ruhr-Universität-Bochum, Lehrstuhl für Fluidverfahrenstechnik, Universitätsstraße 150, 44801 Bochum, Deutschland
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  • Prof. Dr.-Ing. Marcus Grünewald

    1. Ruhr-Universität-Bochum, Lehrstuhl für Fluidverfahrenstechnik, Universitätsstraße 150, 44801 Bochum, Deutschland
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Abstract

Neue Produktionskonzepte in der Chemieindustrie wie das der modularen Anlagen reagieren mit Flexibilität auf die Herausforderung unsicherer Randbedingungen. Der Realoptionsansatz bildet die beiden Kriterien Unsicherheit und Flexibilität in geeigneter Weise ab. Dieser Artikel gibt eine Einführung in die Realoptionsanalyse und wendet diesen Ansatz auf modulare chemische Anlagen an. Ergebnisse eines Fallbeispiels zeigen die Höhe des zusätzlichen Flexibilitätswertes je nach Grad der Unsicherheit auf. Hierbei kann sich die Vorteilhaftigkeit verschiedener Anlagenkonzepte umkehren. Sensitivitätsanalysen geben schließlich Aufschluss über die treibenden Parameter des entwickelten Bewertungsmodells.

Abstract

New production concepts in the chemical industry like modular plants react flexible to the challenges of uncertain boundary conditions. The real option approach assesses these criteria of uncertainty and flexibility simultaneously. This article gives an introduction into real option analysis and applies this approach to modular chemical plants. Results of a case study show the additional flexibility value as a function of the degree of uncertainty. In this case the advantageousness of different production concepts can be reversed. Finally sensitivity analyses shed light onto the driving parameters of the developed assessment model.

Ancillary