Systemdynamische Modellierung

  Systemdynamische Modellierung  

  II  

  Inhaltsverzeichnis  

  Inhaltsverzeichnis  II

  Abkürzungsverzeichnis  III

1.  Problemstellung  1

2.  Grundlagen der Systemdynamik  3

2.1  Systeme und Dynamik  3

2.2  Modelle und Komplexität  5

2.3  Ablauf der Systemdynamischen Modellierung  7

3.  Produktionswirtschaftliche Implikationen  11

3.1  Gegenwärtiger Status der SD in der Produktion  11

3.2  SD und Simulation als Prognosemethoden  13

3.3  System-Dynamics zur Entscheidungsunterstützung  18

4.  Generelle Anwendungsmöglichkeiten  21

4.1  K-12 und Management-Education  21

4.2  Systemdynamik in sozialen Systemen  23

4.3  Vorteile und Grenzen der Systemdynamik  25

5.  Schlussfolgerung und Zusammenfassung  28

  Literaturverzeichnis  IV

Systemdynamische Modellierung

Abkürzungsverzeichnis

bzgl. bezüglich bzw. beziehungsweise CAD Computergestütztes Design-Programm („Computer Aided Design”) d.h. das heißt F&E Forschung und Entwicklung FBS Feedback-Schleife „From Kindergarten through 12 th grade“. Auf J.W.Forresters K-12 Theorie der Systemdynamik basierendes Lern- und Lehrkonzept. M.I.T Massachusetts Institute of Technology (USA) s. siehe S. Seite SD Systemdynamik (system dynamics) vgl. vergleiche z.B. zum Beispiel

Systemdynamische Modellierung

1. Problemstellung

Schon in frühster Kindheit werden Menschen darauf geprägt, auftretende Probleme, deren Komplexität unser Vorstellungsvermögen übersteigt, in kleinere, handhabbare Teilprobleme zu zerlegen und anschließend weiter zu analysieren. Dieses reduktionistische Ursache-Wirkungs-Denken stellt den Versuch dar, durch Verstehen der Einzelteile das Gesamtsystem zu begreifen. 1 Bei näherer Betrachtung verlieren wir auf diese Weise jedoch die umfassende Sicht auf die Zusammenhänge und sind oftmals nicht mehr in der Lage die Konsequenzen unseres Handelns abzusehen. 2 Je komplexer dabei das Problem, umso schwieriger wird es, die Gesamtsituation zu erfassen.

Diese Unfähigkeit des durch lineare Strukturen geprägten menschlichen Denkens auf komplexe Probleme angemessen zu reagieren, hat meist keine echte Problemlösung sondern nur Aktionen zur Folge, welche eventuell neue Probleme schaffen ohne das ursprüngliche Problem zu lösen. 3

Die Theorie der Systemdynamik hingegen beschreitet den entgegengesetzten Weg. Sie bietet eine Perspektive über die betrachteten Systeme und setzt sich mit den Beziehungen zwischen den Teilen und den übergeordneten Zusammenhängen auseinander. 4 Dadurch soll die Komplexität des Problems bzw. der Systeme besser verstanden und handhabbarer werden, um in unübersichtlichen Ursache-Wirkungs- Beziehungen Lösungsvorschläge erarbeiten zu können.

Der System-Dynamics Ansatz umfasst zum Erreichen dieses Ziels die Möglichkeit der Simulation und Prognose als „kognitive Werkzeuge“, die den Menschen die Möglichkeit bietet, sich mit den Strukturen auseinanderzusetzen und dadurch zu Erkenntnissen zu gelangen, die sonst nur schwer erreichbar wären. 5

1 Vgl. Wagner, R.: Stock-flow thinking und Bathtub Dynamics, Klagenfurt 2004, S. 3, http://www.fraktalwelt.de/systeme/rw_diss_stock_flow.pdf#search=%22vor- %20und%20nachteile%20systemdynamische%20modellierung%20forrester%22 [Download: 29.08.2006, 8:30 Uhr].

2 Vgl. Senge, P.: Die fünfte Disziplin, Stuttgart 1990, S. 11.

3 Vgl. Kapmeier, F.: Vom systemischen Denken zur Methode System Dynamics, Stuttgart 2003, S. 1, http://elib.uni- stuttgart.de/opus/volltexte/2003/1591/pdf/Diplomarbeit_komplett_Florian_Kapmeier.pdf#search=%2 2vor-%20und%20nachteile%20systemdynamische%20modellierung%20forrester%22 [Download: 29.08.2006, 8:30 Uhr].

4 Vgl. Wagner, R., a.a.O., S. 3.

5 Vgl. Jonassen, D.H.: What are cognitive tools, in: Kommers, P. et al.: Cognitive tools for learning, Vol. 81, Computer and Systems Sciences, Nato ASI Series, Berlin 1992, S.5.

Systemdynamische Modellierung

Maier beschreibt den SD-Ansatz zusammenfassend als eine Methode zur Analyse, Beschreibung, Modellierung und Optimierung dynamischer Systeme, die einerseits auf dem theoretischen Grundlagenwissen andererseits allerdings auch auf umfassender praktischer Erfahrung im Umgang mit Simulation und Modellierung beruht. 1

Im Verlauf dieser Arbeit wird im zweiten Kapitel zunächst mit den Grundlagen der Systemdynamik begonnen, um in diesem Rahmen die Begriffe des Systems, der Komplexität und Dynamik, sowie Modellierung anhand mentaler und formaler Modelle näher zu erläutern. Ferner wird der idealtypische Ablauf einer Systemdynamischen Modellierung skizziert, der durchlaufen werden sollte, um von einem Problem bzw. Ziel über dessen Modellierung und Simulation zu einer theoretisch fundierten, langfristigen Lösung zu gelangen.

Im dritten Kapitel wird im Folgenden näher auf die Präsenz systemdynamischer Methoden und Anwendungen in der Produktion und Technik eingegangen, wobei die Hauptfunktion der SD als unterstützendes tool zur Prognose und Entscheidungsfindung besondere Betonung finden soll.

In Kapitel vier soll die Perspektive durch einige zusätzliche Anwendungs- möglichkeiten erweitert werden. Wichtige Ansätze bilden hier die Erziehung unter systemdynamischen Aspekten, sowie die Betrachtung der Dynamik sozialer Systeme, welche durch extreme Komplexität besondere Anforderungen an die Systemdynamik stellen. Abschließend wird der SD-Ansatz einer kritischen Würdigung unterzogen, die dessen Vorteile und Grenzen aufzeigen soll.

1 Vgl. Maier, F.: Die Integration wissens- und modellbasierter Konzepte zu

Entscheidungsunterstützung im Innovationsmanagement, Berlin 1995, S. 1 und 8.

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2. Grundlagen der Systemdynamik

2.1 Systeme und Dynamik

Der Ansatz der Systemdynamik, oder System-Dynamics (SD), basiert auf den von Prof. Jay Forrerster in den 50er Jahren am M.I.T. begründeten Methoden der ganzheitlichen Analyse und des Verstehens, sowie der Beeinflussung komplexer Systeme. 1 Da der Begriff des Systems im täglichen Leben sehr allgemein verstanden wird, ist es ratsam, zum besseren Verständnis und zur Schaffung einer gemeinsamen Basis zunächst zu erörtern, was im Rahmen dieser Arbeit darunter verstanden werden soll.

Forrester selbst bezeichnet ein System als eine Anzahl von miteinander in Verbindung stehender Teile, die zu einem gemeinsamen Zweck miteinander operieren. 2 Ähnlich beschreibt Dörner es als eine Anordnung, die aus vielen Variablen besteht, welche wiederum untereinander vernetzt sind und sich dadurch gegenseitig beeinflussen. 3 Auffällig ist bei diesen sowie vielen anderen Definitionen einerseits die Betonung von Strukturelementen, die das System bilden, andererseits deren Verbindung und Interaktion untereinander. 4 Durch diese allgemeingültige Formulierung wird offensichtlich, dass praktisch alles was aus interagierenden Elementen besteht ein System bildet – ein Atom, eine Zelle, ein Unternehmen, das Universum usw. – wobei größere Systeme (z.B. ein Produktionsunternehmen) sich wiederum aus Subsystemen (z.B. Personal, Maschinen, Lieferanten usw.) zusammensetzen und sich einerseits durch die Anzahl ihrer Elemente, andererseits durch die Anzahl der Verbindungen zwischen diesen unterscheiden. 5

1 Vgl. Meadows, D.: System Dynamics meets Press, 1991, S. 1;

http://sysdyn.clexchange.org/sdep/papers/D-4143.pdf [Download: 22.08.2006, 10:00 Uhr]; Hight, J.: System Dynamics for Kids, Cambridge (MA) 1995, S. 1, http://sysdyn.clexchange.org/sdep/papers/D-4489-1.pdf [Download: 22.08.2006, 10:00 Uhr]. 2 Vgl. Forrester, J.: Grundsätze einer Systemtheorie, Wiesbaden 1972, S. 9. 3 Vgl. Dörner, D.: Die Logik des Misslingens, Reinbek 2003, S. 58.

4 Vgl. Wagner, R., a.a.O., S. 8; Kapmeier, F., a.a.O., S. 4;

Gipser, M.: Systemdynamik und Simulation, Leipzig 1999, S. 7.

5 Vgl. Kapmeier, F., a.a.O., S. 9f.;

Forrester, J.: SD and Learner-centered Learning, Cambridge 1991, S. 7, http://sysdyn.clexchange.org/sdep/papers/D-4337.pdf [Download: 22.08.2006, 10:00 Uhr].

Systemdynamische Modellierung

Der System-Dynamics-Ansatz zielt in erster Linie auf das Verständnis komplexer Systeme ab. Was jedoch ist Komplexität und wodurch entsteht diese? Die soeben erörterte Unterscheidung bildet dazu den Ausgangspunkt.

Komplexität kann einerseits statisch-kombinatorische Ursachen haben, d.h. sie resultiert aus der Vielzahl von Elementen (Varietät) und Wirkungszusammenhängen (Konnektivität) eines Systems. Andererseits kann Komplexität aus der Dynamik, also der Einbeziehung von zeitlichen und räumlichen Ursache-Wirkungs-Beziehungen, resultieren. 1 Letzteres erhöht die Komplexität auch schon bei einfachen Systemen enorm. Mit dem Zeitverlauf ändern sich bestimmte Systemparameter und viele Entscheidungen müssen unter Zeitdruck gefällt werden. Die Eigendynamik von Systemen macht nicht nur die Erfassung des Momentzustandes, sondern viel eher die Erfassung der Entwicklungstendenzen relevant, um Entscheidungen danach auszurichten. 2

Neben der Komplexität ist der Grad der Offenheit ein weiteres wichtiges Merkmal von Systemen. In offenen Systemen findet eine Interaktion mit der Umwelt statt, also z.B. der Einkauf/Absatz von Materialien/Endprodukten des Produktionsbetriebs am Markt. Geschlossene Systeme müssen hingegen nicht zwingend mit der Umwelt in Verbindung treten und können (theoretisch) autark existieren. Letztere werden auch Rückkopplungssysteme genannt, da sie wesentlich durch Feedback-Schleifen bestimmt sind. Dies sind geschlossene Pfade, die einerseits die Entscheidung, die eine Handlung steuert, andererseits den Zustand des Systems und die Informationen über diesen Zustand, die zum Entscheidungspunkt zurückgemeldet werden, verbinden. 3 Mit anderen Worten: eine Entscheidung löst eine Handlung aus, die den Systemzustand ändert; Informationen über die Änderung sind dann wiederum Ausgangspunkt für zukünftige Entscheidungen. Dieser Sachverhalt wird in der Fachliteratur auch als zirkulärer Prozess 4 oder zirkuläre Kausalität bezeichnet.

1 Vgl. Thun, J.-H.: Die zeitbasierte Fertigungsstrategie, Wiesbaden 2002, S. 193;

Siegel, P.: Computergestützte Simulation als Instrument zur Ermittlung von Auftragsreihenfolgen unter dem Aspekt der Termintreue, in: Regensburger Schriften zur Wirtschaftsinformatik, Regensburg 2005, S. 76ff.;

Arndt, H.: Systemdynamische Modellierung im Wirtschaftsunterricht, Bonn 2005, http://www.lehrer-online.de/dyn/9.asp?url=441417.htm, 2005, [Download: 27.08.2006, 12:00 Uhr]. 2 Vgl. Dörner, D., a.a.O., S. 62f.

3 Vgl. Forrester, J.: Systemtheorie, S. 15-19 und 89;

Forrester, J.: Industrial Dynamics, Portland 1961, S. 50.

4 Vgl. Forrester, J.: System Dynamics and the lessons of 35 years, Cambridge (MA) 1991, S. 26, http://sysdyn.clexchange.org/sdep/papers/D-4224-4.pdf [Download: 22.08.2006, 10:00 Uhr].

Systemdynamische Modellierung

Bei der Analyse der Systemdynamik stehen insbesondere geschlossene Systeme im Vordergrund, die auf den soeben genannten Rückkopplungen beruhen, d.h. die durch ihr eigenes Verhalten in der Vergangenheit beeinflusst werden. 1

Es zeigt sich oftmals, dass einfache, intuitive Maßnahmen zur Behebung von Problemen in nichtlinearen Feedback-Systemen keine bzw. unerwünschte Effekte haben.

In solch komplexen Systemen existieren oft schwer durchschaubare Ursache- Wirkungs-Beziehungen, so dass Probleme meist nur in Symptomen, nicht aber in ihren Ursachen erkennbar sind. Eine scheinbare Lösungsmaßnahme verfehlt dann das Problem und erzeugt eventuell Probleme an anderer Stelle. 2 Die Methode der SD erlaubt durch Einbeziehen von Wechselwirkungen und Dynamik eine tiefergehende Analyse und dadurch eine Erweiterung des Wissens über die Struktur von Systemen und Wirkungen von Feedback-Schleifen, sowie die Optimierung der daraus resultierenden Entscheidungen und Handlungen. 3

2.2 Modelle und Komplexität

Der vorangehende Teil dient der Einführung in das systemische Denken oder system thinking. Es kann verstanden werden als Reflexion und Analyse dynamischer Systeme, die dem Lehren und Fördern von Verständnis über Systeme dient. Dies bildet zwar die Basis, reicht jedoch nicht aus zur Prognose und zur optimalen Wahl von Maßnahmen zur Problemlösung. Hierzu muss der SD-Ansatz im nächsten Schritt um die Modellierung der Systemstrukturen erweitert werden. 4

Ein Modell kann als Vereinfachung der Realität zur Vermittlung von Verständnis über komplexe Sachverhalte definiert werden. 5 Viele Systeme sind weitaus komplexer als

1 Vgl. Forrester, J.: Systemtheorie, S. 15-19.

2 Vgl. Forrester, J.: Der teuflische Regelkreis, Stuttgart 1971, S. 9.

3 Vgl. Forrester, Jay W.: Learning through System Dynamics as Preparation for the 21 st Century, Concord (MA) 1994, S. 12f., http://sysdyn.clexchange.org/sdep/papers/D-4434-1.pdf [Download: 22.08.2006, 10:00 Uhr];

Forrester, J.: SD and Learner-centered Learning, Cambridge (MA) 1991, S.7f., http://sysdyn.clexchange.org/sdep/papers/D-4337.pdf [Download: 22.08.2006,10:00 Uhr]. 4 Vgl. Forrester, Jay W.: SD as Preparation for the 21 st Century, Concord (MA) 1994, S. 17, http://sysdyn.clexchange.org/sdep/papers/D-4434-1.pdf [Download: 22.08.2006, 10:00 Uhr]. 5 Vgl. Bellinger, G.: Systems Thinking, http://www.systems-thinking.org (s. “Model: A Simplification of Reality”), 2004, [Download: 26.08.2006, 10:00 Uhr].