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RISIKO MANAGER 09.2015

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8 Ausgabe 09/2015

8 Ausgabe 09/2015 Fortsetzung von Seite 1 Geschäftszyklen die Struktur eines schwingenden, instabilen Systems heraus, bei dem trotz konstanter Auftragseingänge instabile Beschäftigungsverhältnisse als Konsequenz vorliegender „policies“ auftraten. Forrester veröffentlichte basierend auf diesen Erkenntnissen sein Werk „Industrial Dynamics“ [Forrester 1961], in dem er formulierte: „Industrial Dynamics is the investigation of the information-feedback character of industrial systems and the use of models for the design of improved organizational form and guiding policy.“ [Forrester 1961, S. 13]. Ausgehend von der Erkenntnis, dass mithilfe dieser Methode sämtliche sozialen Systeme modelliert und diese Modelle anschließend simuliert werden können, lag es nahe, den speziellen Begriff „Industrial Dynamics“ in den allgemeineren Ausdruck „System Dynamics“ umzubenennen. System Dynamics war auch die grundlegende Methodik zur Simulation des Weltmodells World3, einer Studie zur Zukunft der Weltwirtschaft, die der Club of Rome in Auftrag gegeben hatte [Vgl. Meadows/Meadows/ Randers/Behrens 1972]. Simulation komplexer und dynamischer Systeme Ausgangspunkt für die Entwicklung von System Dynamics bildete die wissenschaftliche Diskrepanz zwischen Ansätzen der klassischen Ökonometrie sowie einer ganzheitlichen Analyse und (Modell-)Simulation komplexer und dynamischer Systeme. Jay Wright Forrester beschrieb diesen Ausgangspunkt zur Entwicklung von System Dynamics wie folgt [vgl. Forester 1973, S. 15 ff.]: „Econometric models intruded only slightly on the political and managerial domain of mental models […]. The parameters values in the models are a consequence of mathematical manipulation and are not individually relatable to reallife human motivations. Most such models are driven by exogenous variables in such a manner that the models do not generate long-term economic behavior out of their own internal structure. The econometric methodology strongly discourages the formulation of general non-linear relationships even though many of the most important behavior in real social systems arise because of non-linear relationships. Econometric models are limited to relationships that have held under system conditions prevailing at the time of data collection; but some of our greatest social problems arise because our social systems are operating under conditions that have not previously been encountered […].” System Dynamics ist daher als eine Methodik zur Modellierung, Simulation, Analyse und Gestaltung von dynamisch-komplexen Sachverhalten in sozioökonomischen Systemen zu verstehen. Dynamische und komplexe Systeme – wie eben auch Unternehmen – zeichnen sich unter anderem sowohl durch verzögerte Ursache-Wirkungs-Effekte als auch durch Rückkopplungsbeziehungen zwischen einzelnen Variablen aus. Klassische ökonometrische Modelle sind grundsätzlich stochastischer Art, da zur Schätzung die Verfahren der schließenden (induktiven) Statistik angewandt werden. Nicht alle Variablen eines ökonometrischen Modells sind direkt beobachtbar (latente Variablen). Beobachtbar sind die exogenen (Input) und die endogenen (Output) Variablen. Wie determinieren Rückkopplungsstrukturen das Systemverhalten? System Dynamics beschäftigt sich mit dem Verhalten von gelenkten Systemen im Zeitablauf. Es verfolgt das Ziel, Systeme mithilfe qualitativer und quantitativer Modelle nicht nur zu beschreiben, sondern auch zu verstehen, wie Rückkopplungsstrukturen das Systemverhalten determinieren. Der Begriff System – aus dem Griechischen für „das Gebilde“ und „das Verbundene“ – bezeichnet hierbei eine Gesamtheit von Elementen, die so aufeinander bezogen beziehungsweise miteinander verbunden sind und in einer Weise wechselwirken, dass sie als eine aufgaben-, sinn- oder zweckgebundene Einheit angesehen werden können. Coyle definiert daher System Dynamics wie folgt: „System Dynamics deals with the time-dependent behavior of managed systems with the aim of describing the system and understanding, through qualitative and quantitative models, how information feedback structures and control policies through simulations and optimization.“ [Coyle 1996, S. 10]. System Dynamics bildet komplexe Strukturen modellseitig ab und ermöglicht Entscheidern, die Beziehungen zwischen einzelnen Systemkomponenten besser zu identifizieren. Von Komplexität wird immer dann gesprochen, wenn ein System in seiner Zusammensetzung kompliziert ist und dazu noch seinen Zustand im Zeitablauf ändert. Komplexität bezeichnet die aus den Beziehungen hervorgehende Vielfältigkeit von Zuständen und Zustandskonfigurationen in Systemen während einer Zeitspanne [Vgl. Ulrich/Probst, S. 58]. Dabei ist die Komplexität umso größer, je mehr Elemente vorhanden und je mehr diese voneinander abhängig sind. System Dynamics unterstützt die Entwicklung formaler, mathematischer Modelle, um das Systemverhalten zu simulieren. Aufgrund der geschlossenen Struktur von System Dynamics sind in derartigen Modellen keine exogenen Variablen enthalten. Lediglich die Anfangswerte der Zustandsvariablen (Level) und die Parameter (constants), als konstante Hilfsgrößen, werden exogen in das isolierte System vorgegeben. Dabei sind die Zustandsvariablen aufgrund der interdependenten Struktur tatsächlich endogen. Forrester lehnt die Steuerung eines Modellsystems durch exogene Variablen ab, da sich alle ökologischen, sozialen und politischen Vorgänge in einem geschlossenen (Sub-)System abspielen [vgl. Forrester 1972, S. 137 ff.]. Der Reproduktion der entsprechenden Variablen innerhalb der Rückkopplungsstruktur des geschlossenen Systems misst Forrester eine sehr große Bedeutung bei [vgl. Forrester 1961, S. 348]. Ein wichtiges Kriterium von System Dynamics ist, dass auch nicht-lineare Beziehungen zwischen den Variablen simuliert werden können. In der klassischen Ökonometrie werden dagegen primär lineare Modelle betrachtet, beziehungsweise nicht-lineare Funktionstypen in lineare transformiert. Lehmann merkt hierzu kritisch an, dass die Ökonometrie „ihre Modellstruktur den mathematischen Lösungstechniken“ [vgl. Lehmann 1975, S. 40] anpasse. Illustration der Methode System Dynamics verfolgt das Ziel, das Verhalten eines komplexen Systems zu erklären. Um dieses Ziel zu erreichen, werden relevante Systemstrukturen modelliert. In einem System-Dynamics-Modell werden hierzu vier konstituierende Elemente dynamischer sozio-ökonomischer Systeme erfasst: • Bestandsgrößen (level, stock). Bestandsgrößen sind Systemvariablen, die den aktuellen Zustand eines dynamischen

9 Beispiel eines einfachen System-Dynamics-Modells Microbrewer Founding Microbrewer Legitimization Contract Brewers Profit from Specialist Products + Microbrewer Density Brew Pub Mortality Systems beschreiben, beispielsweise die aktuelle Risikosituation oder den aktuellen Lagerbestand. • Kausale Feedbackbeziehungen (feedback loops). Hierbei wird zwischen positiven (reinforcing loops) und negativen (balancing loops) Polaritäten unterschieden. Feedback ist die Rückführung von Informationen über den aktuellen Zustand eines Systems auf dessen Eingang. Die Interaktion von Feedbackbeziehungen regelt das Verhalten eines Systems. • Wirkungsverzögerungen (delay). Diese sind dadurch gekennzeichnet, dass Ursache und Wirkung zeitlich voneinander getrennt sind. • Nichtlinearitäten (nonlinearities). Die Besonderheit von System Dynamics liegt darin, dass auch Nichtlinearitäten berücksichtigt werden können. Ein System ist immer dann nicht-linear, wenn Anpassungen in der Ausbringungsmenge nicht proportional zu Änderungen in der Eingabemenge sind. Um ein System Dynamics Modell zu definieren, wird nach einer grundsätzlichen Beschreibung des Modells in einem zweiten Schritt ein kausales Rückkopplungsdiagramm (Causal Loop Diagram, CLD) erstellt. In weiteren Schritten folgen die Konvertierung der Beschreibung in Bestandsgrößen- und Flussdiagramme (Stock and Flow Diagram, SFD). Die anschließende Simulation des Modells unterstützt das Entwerfen von alternativen „policies“ und Strukturen sowie die Diskussion dazu. So können geeignete „policy“- und Strukturveränderungen identifiziert werden. Ein typisches Ursache-Wirkungsgeflecht eines System-Dynamics-Modells zeigt t Abb. 01 [in Anlehnung an Sterman 1984]. Bei der Entwicklung eines System-Dynamics-Modells ist es wichtig, dass das System von seinem Umfeld abgegrenzt wird. Es muss eine Systemgrenze definiert werden, die von der Fragestellung und vom Beobachtungsstandpunkt abhängt. Infolgedessen müssen innerhalb der Systemgrenze alle wichtigen Faktoren liegen, die das beobachtete Systemverhalten beeinflussen. Spezielle Software-Lösungen wie Consideo, iThink/Stella, Dynamo, Vensim oder Powersim unterstützen dabei den Anwender. Sie konzentrieren sich auf eine Visualisierung in Flussdiagrammen. Die dahinter liegende Mathematik bleibt für den Anwender in der Regel im Hintergrund: Die Relationen, die zwischen den Varia blen herrschen, werden durch Gleichungen, meist Differenzen- oder Differentialgleichungen, ausgedrückt. Sie ermöglicht jedoch die anschließende Simulation der untersuchten Fragestellungen. Beides zusammen, Visualisierung und Simulation, ermöglicht ein tieferes Verständnis von komplexen Systemen sowie deren Ursache-Wirkungszusammenhänge. Eine große Bekanntheit erreichte System Dynamics durch das World3-Modell, siehe t Abb. 02 [Vgl. Romeike 1994]. Das Modell analysiert die Wechselwirkungen zwischen Faktoren wie Bevölkerung, industriellem Wachstum, Nahrungsmittelproduktion und deren Einfluss auf mögliche Grenzen in Ökosystemen der Erde. Der Erkenntnisgewinn erfolgt durch systemdynamische Computersimulationen. Typische Anwendungsfälle System Dynamics wird vor allem zur Modellierung komplexer und dynamischer Systeme eingesetzt. Die Methodik bietet die Möglichkeit, komplexe Ursache-Wirkungsgeflechte granular abzubilden und anschließend zu analysieren. Die Auswirkungen singulärer Entscheidungen werden so häufig erst in ihrer umfänglichen Tragweite transparent und auch unter langfristigen Gesichtspunkten begründbar. So können System-Dynamics-Analysen dazu führen, dass ursprünglich für richtig befundene Entscheidungen und Entscheidungsregeln revidiert werden müssen, da aus einer ganzheitlichen Systemanalyse zuvor unbedachte Effekte ersichtlich werden. + Brew Pub Competition - Microbrewer Mortality Microbrewer Competition Brew Pub Density - Brew Pub Founding Brew Pub Legitimization Imported Beer Resources Available to New Specialist Producers Demand for Alternative Products Capital and Cost Advantage Product Differentiation t Abb. 01 Economics of Scale Mass Producer Concentration Mass Producer New Products Consumer Satisfaction System Dynamics ist ein methodischer Ansatz, mit dessen Hilfe ein System ganzheitlich betrachtet wird. Daher liegt der Schwerpunkt von System Dynamics auf Analysen in einer nicht-atomistischen Sichtweise. Diese Metasicht wird häufig auch als Kritik gegenüber System Dynamics vorgebracht. Mit dieser Makroperspektive wird der Fokus der Analyse auf die ein System determinierenden Elemente und deren Interaktion gelenkt. Dahinter steckt die Logik, dass ein komplexes und dynamisches System nur dann verstanden werden kann, wenn die Komplexität möglichst adäquat abgebildet wird. Um die reale Komplexität erfassen zu können, bedarf es darüber hinaus einer nicht-linearen Art des Denkens [Dieser Theorieansatz des nicht-linearen Denkens kann unter dem Begriff „systems thinking“ subsumiert werden, vgl. Sterman 1994, S. 291 und Ossimitz 1995, S. 6]. Vor diesem Hintergrund sind typische Anwendungen im betriebswirtschaftlichen Kontext: • Bevorstehende Entscheidungssituationen sind durch Rückkopplungen und zeitliche Verzögerungen gekennzeichnet. Deren Auswirkungen können mithilfe eines System-Dynamics-Ansatzes sichtbar gemacht werden. Mögliche Entscheidungsalternativen können daher analysiert und darauf aufbauend eine optimale Auswahl getroffen werden. • Erklärungsmodelle von Systemverhalten. Um scheinbar überraschende Effekte zu erklären, wird System Dynamics in der Aus- und Weiterbildung eingesetzt. Hierzu werden Modelle eines Systems nach- + Product Variety

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