Modellierung zur Reduktion von Komplexität


Hausarbeit (Hauptseminar), 2004

33 Seiten, Note: 1,3


Leseprobe

Inhalt

1 Einleitung

2 Der Komplexitätsbegriff
2.1 Begriffsdefinition
2.2 Komplexität im Unternehmen
2.3 Folgen der Komplexität

3 Reduktion der Komplexität durch Modellbildung
3.1 Grundlagen und Anforderungen der Modellbildung
3.2 Mentale und formale Modelle
3.3 Der Modellbildungsprozess

4 Modelle in der Betriebswirtschaftslehre
4.1 Modelle im Controlling: Die Balanced Scorecard
4.2 Modelle im Operations Research: Produktionsprogrammplanung
4.3 Die Unternehmung als Modell: Die Unternehmenshierarchie

5 Zusammenfassung

Literatur

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung

Die Führung eines Unternehmens wird in einem sich ständig ändernden Unternehmensumfeld immer schwieriger. Unternehmen müssen sich auf neuen Märkten behaupten und sich mit neuen Technologien zurechtfinden. Durch das Zusammenspiel dieser und weiterer Faktoren erhöht sich die Komplexität, mit der Führungskräfte konfrontiert sind. Oftmals hat sie ein Maß erreicht, das die Kosten überdurchschnittlich steigen lässt (Vgl. Schuh/ Schwenk (2001), S. 3). Es stellt sich dabei nun die Frage, ob es möglich ist, die Komplexität auf ein verträgliches Maß zu senken, um die Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu sichern. Ein Mittel, mit die Komplexität im Unternehmen reduziert werden kann, ist der Einsatz von Modellen in verschiedenen Teilbereichen der Betriebswirtschaft. Modelle vereinfachen Problemstellungen, blenden überflüssige Informationen aus und ermöglichen so eine gute Entscheidungsunterstützung für das Management.

In der vorliegenden Arbeit wird zunächst der Begriff der „Komplexität“ erläutert. Dabei werden Charakteristika des allgemeinen Komplexitätsbegriffes aufgezeigt, sowie die Erscheinungsformen von Komplexität im Unternehmen beleuchtet. Abschließend werden die Folgen der Komplexität untersucht, woraus sich die Notwendigkeit zur Reduzierung der Komplexität ergibt.

In Kapitel 3 wird zunächst der Begriff „Modell“ erläutert und seine Eigenschaften im Hinblick auf die Möglichkeit zur Komplexitätsreduktion untersucht. Im Anschluss daran werden verschiedene Modelltypen vorgestellt. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf der Unterscheidung zwischen mentalen und formalen Modellen. Im letzten Schritt wird verdeutlicht, welche Aspekte bei der Bildung eines Modells beachtet werden müssen bzw. welche Eigenschaften den Modellbildungsprozess beeinflussen.

In Kapitel 4 werden schließlich beispielhaft verschiedene Modelle aufgezeigt, so wie sie in Unternehmen eingesetzt bzw. an der Universität entwickelt worden sind. Dabei wird Modellen aus unterschiedlichen Teilbereichen der BWL Beachtung geschenkt. Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung ab.

2 Der Komplexitätsbegriff

Wie eingangs erwähnt, muss der wachsenden Komplexität in der Unternehmenswelt eine erhöhte Beachtung entgegengebracht werden. Im folgenden Kapitel wird versucht den Grundbegriff „Komplexität“ zu definieren, die Größen herauszuarbeiten, die die Komplexität beeinflussen sowie mögliche Folgen dieser Komplexität aufzuzeigen.

2.1 Begriffsdefinition

Der Begriff „Komplexität“ mit all seinen Eigenschaften nimmt in dieser Arbeit eine zentrale Rolle ein. Demzufolge stellt sich die Frage, was genau unter dem Begriff „Komplexität“ (lat. complexus, verwoben/vernetzt) zu verstehen ist. In folgendem Kapitel werden deshalb verschiedene Definitionen aufgezeigt, so wie sie in der wissenschaftlichen Literatur zu finden sind. Anschließend wird eine für den Zweck dieser Arbeit geeignete Definition als Arbeitsdefinition ausgewählt.

Bevor der Begriff „Komplexität“ definiert werden kann, muss auf die strikte Trennung des Komplexitätsbegriffs von Begriffen mit ähnlicher Bedeutung hingewiesen werden. So werden z.B. die Begriffe „kompliziert“ und „komplex“ in der Umgangssprache häufig synonym verwendet, wodurch jedoch die unterschiedliche Bedeutung der beiden Begriffe verloren geht. Ein einfaches Beispiel verdeutlicht diesen Sachverhalt: Ein Fernsehgerät kann sehr kompliziert zu bedienen sein. Hat man jedoch alle Schritte, wie in der Bedienungsanleitung angegeben, befolgt, so ist das Resultat ein definierter Output, nämlich das funktionierende Fernsehgerät. Der Aktienmarkt hingegen ist ein äußerst komplexes System. Selbst wenn ein Unternehmen alle Voraussetzung für eine Kurssteigerung, wie z.B. konstanter Gewinn, gute Investor Relations bzw. Public Relations, etc., schafft, so lässt sich immer noch nicht vorhersagen ob oder in welchem Maße der Kurs steigen wird. Der mögliche Output lässt sich in diesem Falle nicht mit absoluter Sicherheit bestimmen, da er zu viele Zustände annehmen kann. Der Unterschied zwischen einem kompliziertem und einem komplexen System liegt also in der Tatsache, dass bei einem komplizierten System sowohl Input als auch Output definiert sind. Bei einem komplexen System hingegen kann der Output bei definiertem Input nicht vorhergesagt werden (Vgl. Dittmer (2002), S. 51). Daraus folgt der Schluss, dass die Komplexität eines Systems umso höher ist, je mehr überraschende Information es dem Menschen liefern kann (Vgl. Dittmer (2002), S. 51). Demzufolge ist mit Komplexität mehr gemeint, als dass ein System in seinen Strukturen bzw. seinem Aufbau kompliziert ist (Vgl. Schuh/Schwenk (2001), S. 5).

Stüttgen (1999, S. 18-21) fasst in seiner Arbeit verschiedene Definitionsversuche von „Komplexität“ zusammen. Er beschränkt sich dabei nicht auf Definitionen mit betriebswirtschaftlichem Hintergrund, sondern zeigt auf, dass Komplexität in allen Bereichen der Wissenschaft, von der Informatik über die Chemie, Biologie bis hin zur Mathematik eine entscheidende Rolle spielt. Durch seine umfassende Analyse des Komplexitätsbegriffes gelangt er zu wesentlichen Charakteristika eines komplexen Systems. Stüttgens Analyse zufolge ist Komplexität keine Eigenschaft eines Systems, sondern vielmehr ein Produkt aus der Beziehung des Beobachters zum System und dem Auflösungsgrad der Sprache, die der Beobachter wählt, um das System in seiner Gesamtheit zu erfassen (Vgl. Stüttgen (1999) S.22).

Bleicher (1995, S. 19) versteht unter Komplexität die Eigenschaften eines Systems, „in einer gegebenen Zeitspanne eine große Anzahl von verschiedenen Zuständen annehmen zu können, was deren geistige Erfassung und Beherrschung durch den Menschen erschwert.“ Wesentlich undifferenzierter sind Adam und Johannwille (1998, S. 6) in ihrem Definitionsversuch. Sie definieren Komplexität als „die Gesamtheit aller Merkmale eines Zustands oder Objekts im Sinne von Vielschichtigkeit“.

Ulrich und Probst (1988, S. 58) sehen in der Komplexität eine Systemeigenschaft, deren Grad von der Anzahl der Systemelemente, von den Beziehungen zwischen diesen Elementen sowie der Anzahl der möglichen Zustände des Systems abhängt.

Die oben genannten Definitionen von Bleicher bzw. von Ulrich und Probst beschreiben den Begriff „Komplexität“ für den Zweck dieser Arbeit am treffendsten. Sie verstehen, im Gegensatz zu Stüttgen die Komplexität als Eigenschaften eines Systems. Die Definitionen enthalten darüber hinaus auch die Aspekte der Veränderlichkeit bzw. Verhaltensmöglichkeiten mit der Zeit und die Abhängigkeit von der Anzahl und der Verschiedenheit der einzelnen Elemente eines Systems (Vgl Schuh/Schwenk (2001), S. 3). Grossmann (1992, S.19) hat diese Definition ebenfalls aufgegriffen und leitet daraus die abgebildete Matrix ab (Vgl. Abbildung 1).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Differenzierung von Systemen nach ihrem Komplexitätsgrad (in Anlehnung an: Grossmann (1992), S.19).

Demnach kann zwischen einfachen Systemen (wenige Elemente, Beziehungen und Verhaltensmöglichkeiten), komplizierten System (viele Elemente und Beziehungen, determiniertes Verhalten), relativ komplexen System (wenige Elemente und Beziehungen, nicht voraussagbares Verhalten) sowie äußerst komplexen Systemen (viele Elemente, Beziehungen und Verhaltensmöglichkeiten) unterschieden werden (Vgl. Grossmann (1992), S.19-20 oder auch Ulrich (1970), S.116).

2.2 Komplexität im Unternehmen

Bei Unternehmen selbst handelt es sich um komplexe Systeme, die ein wohl überlegtes Management erfordern. Ziel eines jeden Managers muss es sein, die Komplexität zu kontrollieren, um so Wettbewerbsnachteile zu vermeiden (Vgl. Kapitel 2.3). Nach Malik (1992, S. 184) ist „Management … nur dort erforderlich, wo die Verhältnisse durch hohe Komplexität gekennzeichnet sind“. Da Unternehmen komplexe Systeme sind (Vgl. Schwarze (1995), S. 679), ist hier ein starkes Management gefordert, welches das Unternehmen „auf Kurs“ hält.

Prinzipiell kann bei Unternehmen zwischen interner und externer Komplexität unterschieden werden (Vgl. Wildemann (2000), S.3-7). Die externe Komplexität ergibt sich aus der sich ändernden Unternehmensumwelt, die interne hingegen aus Reaktionen des Unternehmens auf eben jene Umwelteinflüsse

Unternehmen sehen sich mit sich ständig ändernden Kundenwünschen konfrontiert, was zu einer gesteigerten externen Komplexität führt. Einen Wettbewerbsvorteil haben folglich jene Unternehmen, denen es gelingt, die immer komplexeren Anforderungen der Unternehmensumwelt mit der internen Komplexität des Unternehmens in Einklang zu bringen. Laut Dittmer (2002, S.49) unterliegt die Komplexität der Unternehmensumwelt einem immer rascheren Wandel, der hauptsächlich auf Entwicklungen in der Informations- und Kommunikationsindustrie zurückzuführen ist. Den Unternehmen stehe nicht mehr ausreichend Zeit zur Verfügung, um die notwendigen Entscheidungen und Reformen umzusetzen.

Ein weiterer Aspekt, der die Komplexität der Unternehmensumwelt rasch steigen lässt, ist die Globalisierung, die eine immer größere Bedeutung gewinnt. Der Absatz ist oft nicht mehr auf den Heimatmarkt beschränkt, sondern alle Märkte der Welt können zum Absatzmarkt werden. Die großen Entfernungen sind aufgrund der oben erwähnten Entwicklungen in der Informations- und Kommunikationstechnik leicht zu überbrücken. Manager müssen hier den Überblick behalten, die oft unvorhersehbaren Kundenreaktionen in sehr vielen verschiedenen Märkten richtig einschätzen und sich in der komplexen Unternehmenswelt zurechtfinden. Die sich ändernde Unternehmensumwelt verlangt demzufolge ein ausgezeichnetes Management, das mit diesem komplexen Umfeld umzugehen weiß. Demzufolge verschiebt sich das Zentrum einer strategischen Unternehmensentwicklung immer mehr von den klassischen Disziplinen wie Marketing, Logistik, IT oder Vertrieb hin zum Management eben dieser Komplexität (Vgl. Schuh/Schwenk (2001), S.11).

Im Gegensatz zur externen Komplexität findet die interne Komplexität ihren Ursprung im Unternehmen selbst. Um den sich ändernden Kundenwünschen Rechnung zu tragen, werden oft neue Produkte gestaltet, ohne das Akzeptanzniveau am Markt zu überprüfen (Vgl. Schuh/Schwenk (2001), S.12). Das heißt, ein Unternehmen entwickelt Produkte von sich aus, ohne deren Bedarf durch eine vorangestellte Marktforschung zu überprüfen. Es wird lediglich angenommen, dass der Kunde Produkte aus diesem Bereich nachfragen wird. Daneben führt der immer stärker werdende Kampf um Marktanteile zur Entwicklung von immer neuen Produkten, die das alte Produktspektrum erweitern. Die Folge ist eine unkontrollierte Vielfalt an neuen Produktvarianten, die kaum zu beherrschen ist. Kurzzeitig mag ein solches Vorgehen zwar Erfolg versprechend sein, langfristig führt es jedoch zu erheblichen Mehrkosten, die auf die entsprechenden Produkte umgelegt werden müssen, was zu einem nachhaltigen Wettbewerbsnachteil führt (Vgl. Abbildung 2) (Vgl. Schuh/Schwenk (2001), S.13).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Der Teufelskreis der Komplexität (Quelle: Wildemann (2000), S. 1)

Wie oben beschrieben, begegnet einem Manager die Komplexität in sehr vielen unterschiedlichen Ausprägungen. Für ihn gilt es daher genau zu verstehen, welche Faktoren die Komplexität des Unternehmens steigern bzw. wie diese zu beeinflussen sind. Reiß (1993, S. 54) identifiziert dahingehend wesentliche Komplexitätstreiber:

- Unternehmensgröße (Beschäftigtenzahl, Sortimentsbreite, Fertigungstiefe, Standorte, usw.);
- Erzeugniskomplexität (Komponentenvielzahl, Systemangebote);
- Schnittstellendichte (Interdependenzgrad, Koordinationsbedarf);
- Diversifikation, Variantenreichtum, Pluralismus;
- Unsicherheit, Ambiguität, Flexibilitätspotenziale, Intransparenz;
- Dynamik, Diskontinuitäten, Verkrustung, Änderungsmanagement.

Bei dem Versuch, Komplexität messbar zu machen, wird deutlich, dass dies nur unter Berücksichtigung mehrer Faktoren möglich ist. Reiß (1993, S. 57-58) unterscheidet dabei zwischen „Vielfalt“ und „Vielzahl“, die sich unter dem Treiber „Masse“ zusammenfassen lassen, sowie „Vieldeutigkeit“ und „Veränderlichkeit“, die sich unter dem Treiber „Dynamik“ vereinen und beschreibt sie wie folgt:

Der Begriff „Vielfalt“ beschreibt die verschiedenartigen Elemente eines Systems. Diese Verschiedenartigkeit in einem System lässt sich mit Hilfe von statistischen Kennzahlen (z.B. der Varianz) operationalisieren. Hohe Abweichungen vom Durchschnitt wirken hier komplexitätserhöhend (Vgl. Schuh/Schwenk (2001), S. 8).

„Vielzahl“ bezeichnet eine nur äußerst schwer überschaubare Menge von Elementen bzw. Relationen, die sich in einem System vereinen. Dabei lässt sich die Vielzahl auf Attribute wie Menge, Dauer, Häufigkeit oder weitere zählbare Messgrößen anwenden.

Der Begriff „Vieldeutigkeit“ bezeichnet die Schwierigkeit, ein eindeutiges Bild des Systems gewinnen zu können, da es unterschiedliche Möglichkeiten gibt, wie die einzelnen Elemente des Systems aufzufassen sind. Verantwortlich für diese mangelnde Abgrenzbarkeit zeichnet sich häufig ein defizitäres Wissen über das betreffende System. Dies wird verstärkt durch eine wenig prägnante Gestalt der einzelnen Systemelemente.

„Veränderlichkeit“ gibt das komplexe Zeitverhalten von vieldeutigen Systemen wieder, d.h. es werden die Veränderungen von Systemmerkmalen im Zeitverlauf dargestellt.

Diese vier Aspekte stehen jedoch nicht losgelöst von den oben erwähnten Komplexitätstreibern. Mit diesen vier Dimensionen wird versucht die genannten Komplexitätstreiber zu operationalisieren, also messbar zu machen. So lässt sich die Unternehmensgröße in der Dimension Vielfalt wieder finden. Jedoch wirft die Messung der Komplexität mit Kennzahlen in allen Dimensionen erhebliche Probleme auf. So ist oft eine Messung nur sehr schwer bzw. nicht eindeutig möglich. Die Unternehmensgröße z.B. könnte mit Kennzahlen wie Bilanzsumme, Gewinn, Umsatz oder Beschäftigtenzahl gemessen werden und jeweils würde das Unternehmen im Vergleich mit anderen eine unterschiedliche Größe aufweisen. (Vgl. Reiß (1993), S. 59)

2.3 Folgen der Komplexität

Oftmals fühlen sich Menschen im Umgang mit komplexen Zusammenhängen in ihrem Umfeld deutlich überfordert. Bei Managern der oberen Hierarchie-Ebenen ist diese Tatsache besonders gravierend, da ihre Entscheidungen erhebliche Tragweite besitzen. Diese Überforderung resultiert oftmals in einer Unsicherheit. Um dieser Unsicherheit Rechnung zu tragen, scheint es notwendig die Komplexität im Unternehmen zu reduzieren (Vgl. Dittmer (2002), S. 53).

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Ende der Leseprobe aus 33 Seiten

Details

Titel
Modellierung zur Reduktion von Komplexität
Hochschule
Technische Universität Kaiserslautern
Note
1,3
Autor
Jahr
2004
Seiten
33
Katalognummer
V47255
ISBN (eBook)
9783638442473
Dateigröße
886 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Modellierung, Reduktion, Komplexität
Arbeit zitieren
Christian Rink (Autor), 2004, Modellierung zur Reduktion von Komplexität, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/47255

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