Anwendung und historische Entwicklung der System Dynamics


Hausarbeit, 2019

21 Seiten, Note: 1,3


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1. Einleitung
1.1 Einführung in das Thema
1.2 Problemstellung und Ziel dieser Arbeit
1.3 Aufbau der Arbeit

2. Grundlagen komplexer und dynamischer Systeme
2.1 Systeme
2.2 Komplexität von Systemen
2.3 Modelle und Simulationen
2.4 Kybernetik

3. System Dynamics
3.1 Der historische Verlauf
3.2 Begriffsdefinitionen und Urheber
3.3 Klassische Einsatzgebiete
3.4 Struktur und Ablauf eines SD-Modells
3.5 Herausragende Merkmale
3.6 Konkrete Einsatzgebiete im Kontext gesellschaftlicher Probleme
3.7 Chronologische Beschreibung typischer Anwendungen

4. Schlussbetrachtung

Literatur- und Quellenverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 Systemdarstellung

Abbildung 2 Blockbild eines Regelkreises

Abbildung 3 System Dynamics Modell Wasserpegel

1. Einleitung

1.1 Einführung in das Thema

„Es gibt in einer immer komplexeren Welt keine einfachen Antworten mehr – aber es gibt in bestimmten Teilen der Gesellschaft eine umso stärkere Sehnsucht danach.“1

Die Aussage des deutschen SPD-Politikers Heiko Maas zeigt explizit die auch heute noch unabsehbaren Folgen der Globalisierung und der weiter fortschreitenden Digitali-sierung auf. Die Steigerung der Komplexität trifft hierbei die gesamte Hierarchie der menschlichen Handlungssysteme, angefangen beim einzelnen Individuum bis hin zur Weltgesellschaft, dem sogenannten Mega-System.2 Im privaten wie auch im geschäft-lichen Bereich ist es insbesondere die Informations- und Datenflut, die es erschwert Entscheidungen zu treffen. Dies scheint ein Paradoxon zu sein, da man annehmen müsste eine Entscheidung umso korrekter treffen zu können, je mehr Informationen vorliegen. Die Anzahl der Informationen und die Verbindungen bzw. Abhängigkeiten untereinander steigert allerdings die Komplexität und daraus folgend auch die Unsicher-heit der zu treffenden Entscheidung.

Besonders im Bereich der Unternehmensführung bzw. des Managements von Orga-nisationen hält sich immer noch die mechanistische Denkweise, dass durch die Auf-spaltung eines Untersuchungsgegenstandes in kleine Teile (Reduktionismus) und die Annahme, kausale Gesetzmäßigkeiten können die Verbindung zweier Variablen be-schreiben, eine klare Entscheidung getroffen werden kann. Dieses deterministische Weltbild geht davon aus, dass bei Kenntnis der Anfangsbedingung über Kausalketten der jeweilige Zustand des beobachteteten bzw. des beinflussten Systems zu jedem Zeitpunkt festliegt.3

In der heutigen Zeit wirken diese mechanistischen Ansätze, welche um das Jahr 1900 im Zuge der industriellen Revolution mit den Ansätzen von TAYLOR (arbeitswissen-schaftlicher Ansatz), WEBER (bürokratischer Ansatz) und FAYOL (administrativer An-satz) entstanden sind überholt, da sie mit der gesamtsystemischen Sichtweise, welche durch die gestiegene Komplexität erforderlich ist, nicht vereinbar sind. In solchen Be-reichen ist deshalb eine Methodik wie System Dynamics, mit welcher Entscheidungen simuliert und das Systemverhalten analysiert werden kann, äußerst nützlich.

1.2 Problemstellung und Ziel dieser Arbeit

Die Aufgabenstellung dieser Ausarbeitung ist es, System Dynamics in seiner Gesamt-heit vorzustellen und seine historische Entwicklung aufzuzeigen. Diese Methodik erlaubt es, komplexe und dynamische Systeme zu modellieren, zu simulieren und zu analy-sieren. Die Herausforderung dieser Thematik liegt insbesondere in der hochwissen-schaftlichen Beschreibung der allgemeinen Systemtheorie und den umfangreichen zur Verfügung stehenden Schriftwerken, welche sich mit den einzelnen Ausprägungen der Systemwissenschaften bis hin zur Kybernetik aufspannen. Ein weiteres Ziel dieses Assignments ist es, den Praxisbezug dieser Methode über beispielhafte Anwendungen herzustellen.

1.3 Aufbau der Arbeit

Dieses Ziel, System Dynamics in seiner Ganzheit darzustellen und zu erläutern wird dadurch erreicht, dass zuerst die relevanten Grundlagen für das grundlegende Ver-ständnis dieser Materie zu erarbeiten sind. Hierbei werden die wichtigsten Begriff-lichkeiten wie der Systembegriff, die Definition von Komplexität im systemischen Zu-sammenhang, die Modellierung und Simulation von Systemen und die Wissenschaft der Kybernetik definiert und erläutert.

Der Konzeptteil beschreibt anschließend zu Beginn die Methode System Dynamics in ihrem historischen Verlauf bis in die heutige Zeit. Im Anschluss werden einschlägige Begriffsdefinitionen dargestellt, die jeweiligen Urheber genannt und daraus eine eigene Definition entwickelt. Ein weiterer Punkt ist das Aufzeigen der klassischen Einsatzge-biete und der zu behandelnden Probleme von System Dynamics. Darauf folgend wird beispielhaft die typische Struktur und der Ablauf eines System Dynamics-Modells an Hand einer Grafik verdeutlicht. Die herausragenden Merkmale dieser Methodik und die wichtigsten konkreten Einsatzgebiete bei gesellschaftlichen Problemen werden in einem weiteren Unterpunkt bearbeitet. Zum Abschluss des Hauptteils werden chronologisch sechs typische Anwendungen der Methode von ihrem Anfang bis in die Gegenwart beschrieben.

Der Schlussteil gründet in ein Resümee und eine kritische Reflektion der erarbeiteten Erkenntnisse.

2. Grundlagen komplexer und dynamischer Systeme

Um an das Thema der historischen Entwicklung von System Dynamics heranzuführen, werden im Folgenden die relevanten Grundlagen definiert und erläutert. Relevante Be-grifflichkeiten bezüglich der Modellierung und Simulation komplexer und dynamischer Systeme sind insbesondere das System an sich, die Komplexität und Dynamik des-gleichen, die Schlagworte Modell und Simulation und die Steuerung, Regelung und In-formationstechnik von Maschinen und Lebewesen, der Metawissenschaft Kybernetik.1

2.1 Systeme

Der aus dem griechischen Wort systema (zusammengesetztes, geordnetes Ganzes) stammende Begriff des Systems, meint eine sinn- oder zweckgebundene Gesamtheit, aus miteinander in Beziehung stehenden Elementen.2

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1 Systemdarstellung

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an [10] Kammerer

Ein System kann in der Realität unterschiedlichste Ausprägungen haben, angefangen bei technischen Systemen wie z.B. einem IT-System bis hin zu sozialen Systemen. Trotz dieser enormen Vielfalt an möglichen Ausprägungen besitzen alle Systeme eine Systemgrenze, mit welcher sie sich von der Umwelt abgrenzen. Ebenso besitzen alle Systeme einzelne Elemente, die über Beziehungen miteinander verknüpft sind, bzw. miteinander in Beziehung stehen. Einige dieser Relationen reichen über die System-grenze hinaus und dienen als Schnittstellen zur Umwelt oder Supersystemen. Zu guter Letzt verfügen alle vom Menschen erzeugten Systeme über einen Zweck, d.h. sie dienen einem bestimmten Bedürfnis.1

2.2 Komplexität von Systemen

Systeme werden im Rahmen der Systemwissenschaft bzw. der allgemeinen System-theorie verschiedenartig kategorisiert, insbesondere wenn es um die Höhe an Kom-plexität geht. Komplexität findet sich aufgrund der globalen Vernetzung in allen wirt-schaftlichen, politischen wie auch sozialen Bereichen wieder und ist somit auch eine der größten Herausforderungen denen sich Organisationen stellen müssen. Systembe-zogen beschreibt der Komplexitätsbegriff die Merkmale Varietät, Konnektivität und Dynamik, obwohl man anmerken muss, dass sich in der Literatur keine einheitliche Definition des Begriffs ausmachen lässt.2 Mit Varietät ist die Vielfalt von unterschied-lichen Elementen eines Systems gemeint, da eher von Kompliziertheit gesprochen werden müsste, wenn alle Elemente gleich wären.3 Das Verhalten des Systems wird letztendlich durch die Beziehungen bzw. Relationen zwischen den Elementen bestimmt, über welche diese Informationen, Energie und evtl. auch Stoffe austauschen. Die Anzahl dieser Verbindungen stellt den Komplexitätsfaktor der Konnektivität dar. Um die Komplexität eines Systems zu erfassen, muss es beobachtet werden. Dieser Be-obachtungszeitraum ist ausschlaggebend für den oben zuletzt angegebenen Kom-plexitätsfaktor, der Dynamik. Von einem dynamischen System spricht man dann, wenn sich das Systemverhalten bzw. der Systemzustand innerhalb des betrachteten bzw. interessierenden Zeitraums ändert. Laut KAMMERER ist es erstrebenswert die Kom-plexität eines Systems zu reduzieren, z.B. durch Hierarchiebildung bzw. der Splittung in Teilsysteme, da hierdurch enorme Vorteile bei der Systemanalyse entstehen:4

- Spezialisten können die Teilsysteme untersuchen.
- Problemstellen können durch die Entkopplung leichter identifiziert werden.
- Kritische Parameter können leichter identifiziert werden.
- Regelungen für die einzelnen Teilsysteme können entworfen werden.
- Wirkungsweise der Teilsysteme mit weniger Zustandsgrößen ist nachvollzieh-barer.
- Das System und damit auch das Systemverhalten wird übersichtlicher.

Die Methodik der hier in dieser Ausarbeitung zu beschreibenden Systemdynamik be-schreitet jedoch einen entgegengesetzten Weg, um die Komplexität der Gesamtsys-teme besser zu veranschaulichen und auch handhabbar zu machen.

2.3 Modelle und Simulationen

Bei einem Modell handelt es sich meist um eine abstrakte Abbildung eines zu ent-wickelnden oder vorhandenen Systems. Es legt die Interessensdomäne fest und ab-strahiert das komplexe System durch die Berücksichtigung von relevanten Attributen für einen definierten Zweck.1 Bei der Modellierung der Realität wird unterschieden, ob das Modell die genaue Funktionsweise des Systems beinhaltet, was bei einem white–box-Modell der Fall ist, oder ob nur eine mathematische Funktion für den zu betrachtenden Bereich verwendet wird, wobei es sich dann um ein black-box-Modell handelt. Ein Modell sollte nur so genau und detailliert wie nötig sein, da unnötige Komplexität die Sinnhaftigkeit eines Modells ad absurdum führen würde. Ein white-box- bzw. opaque-box-Modell wird bei der Lösung von Problemen bei komplexen Systemen eingesetzt und kann auch zur Extrapolation des Systemverhaltens verwendet werden. Heutzutage werden computergestützte Simulationen dafür eingesetzt, das Verhalten modellierter Systeme besser zu verstehen. Mögliche Aussagen der Simulation sind:2

- Vorhersagen über das zeitliche Verhalten eines Systems.
- Das Verhalten des Systems bei internen Veränderungen darstellen.
- Den Einfluss äußerer Größen auf das System zu prüfen.

Modelle lassen sich in der Regel durch drei wichtige Merkmale kennzeichnen:12

- Abbildungsfunktion

Modelle sind Abbildungen von Originalen, welche wiederum Modelle sein können bzw. nur durch modellmäßige Beschreibung unabhängig erfasst werden können.

- Verkürzungsmerkmal

Da Modelle nur die Attribute erfassen sollen, welche für den Modellierenden rellevant sind, verkürzen sie die Eigenschaften bzw. die Eigenschaftsauspräg-ungen der Realität.

- Pragmatisches Merkmal

Modelle für bestimmte Subjekte erfüllen ihre Ersetzungsfunktion für diese inner-halb bestimmter Zeitintervalle und unter Einschränkung auf bestimmte gedank-liche oder tatsächliche Operationen wie den Zeitbezug oder einen bestimmten Zweck.

2.4 Kybernetik

Für die Meta-Wissenschaft der Kybernetik gibt es unzählige Definitionen in der Literatur, wobei der eigentliche Begriff aus dem Griechischen stammt und weitestgehend mit dem deutschen Wort Steuermann übersetzt werden kann. Der Ursprung der Kybernetik geht weit zurück bis ins späte 19. Jahrhundert, als in der Physiologie die These aufgestellt wurde, dass Gedächtnis nichts anderes sei als das fortwährende Kreisen von Signalen in bestimmten Arealen des Gehirns oder eines technischen Systems.1 Die eigentliche Gründung der Kybernetik ist stark mit NORBERT WIENER verbunden, welcher in der Mitte des letzten Jahrhunderts sein Werk Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine veröffentlichte und somit die geläufigste Definition der Kybernetik schuf, nämlich als Wissenschaft von der Steuerung und Regelung von le-benden und technischen Systemen. Das bedeutendste Kennzeichen des kybernetisch-en Ansatzes ist die zirkuläre Verknüpfung von Ursache und Wirkung, welches abweicht von der klassischen Vorstellung linearer Wirkungsketten, nach denen jeder Wirkung eine Ursache vorgelagert ist.2 Diese zirkuläre Anordnung zur Erfassung und zum Verstehen von komplexen Systemen des kybernetischen Denkens, umfasst die Schritte Systemabgrenzung, Wahrnehmung, Lenkung und Entwicklung, Struktur und Verhalten, Teil und Ganzheit und das Wirkungsgefüge, die in einem Kreislauf angeordnet sind.3

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2 Blockbild eines Regelkreises

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an [11] Knöll (2010), S. 36

Die zentrale Fragestellung der Kybernetik ist die Frage wie Systeme jeglicher Art die Komplexität ihrer Umwelt bewältigen können, welche vor allem aus den permanenten Änderungen sowie aus der Änderungsgeschwindigkeit resultiert. Die verallgemeinerte Vorstellung des Regelkreises ist hierzu in Abbildung 2 dargestellt.1

3. System Dynamics

System Dynamics bezeichnet ein Instrumentarium bzw. eine Methodik, mit welchem die ganzheitliche Analyse und Simulation komplexer Systeme ermöglicht wird.

3

3.1 Der historische Verlauf

Die Entwicklung des System Dynamics-Ansatzes geht auf den US-amerikanischen In-formatiker JAY WRIGHT FORRESTER zurück, der Erkenntnisse der Steuerungs- und Regelungstechnik, der Kybernetik, der Entscheidungsforschung und computergestützter Experimentalansätze, auch Simulationen genannt, auf sozialwissenschaftliche Probleme übertrug.2 FORRESTER studierte Elektrotechnik und befasste sich schon früh mit theo-retischer Dynamik, was er nach seinem Master-Studium am MIT vertiefte. Ausschlag-gebend für die Entstehung von System Dynamics im Jahre 1956 mit der Gründung der System Dynamics Group war hierbei die Analyse von Betrieben in Zusammenarbeit mit dem Management des Konzerns General Electric (GE), in welcher er die Ursachen dynamischer Schwankungen der Beschäftigungszahlen aufzeigte und in Verbindung mit den unternehmensinternen Strukturen und Prozesse brachte. Diese ersten Simula-tionen und Analysen führte FORRESTER noch von Hand durch und waren somit der Ursprung der Methodik System Dynamics. Die aufwendigen Simulationen von Hand wurden durch die zeitnahe Entwicklung von Programmiersprachen abgelöst, da die rechnertechnische Simulation den Aufbau von hochkomplexen Modellen hochgradig vereinfachte.1

[...]


1 [15] Heiko Maas in: Spiegel, 2016, S. 22.

2 Vgl. [16] Ropohl, 2009, S. 108.

3 Vgl. [8] Hasenzagl, 2010, S. 8.

1 Vgl. [13] Küppers, 2010, S. 15.

2 Vgl. [11] Kammerer, 2010, S. 11.

1 Vgl. [18] Weber, 2010, S. 15.

2 Vgl. [17] Schoeneberg, 2014, S. 14.

3 Vgl. [18] Weber, 2010, S. 28.

4 Vgl. [11] Kammerer, 2010, S. 47.

1 Vgl. [3] Eigner / Koch / Muggeo, 2017, S. 65.

2 Vgl. [11] Kammerer, 2010, S. 5.

3 Vgl. [12] Knöll, 2010, S. 27.

1 Vgl. [10] Jeschke / Schmitt / Dröge, 2015, S. 23.

2 Vgl. [18] Weber, 2010, S. 20.

3 Vgl. [13] Küppers, 2010, S. 27.

1 Vgl. [12] Knöll, 2010, S. 36.

2 Vgl. [1] Burmester, 2011, S. 147.

1 Vgl. [18] Weber, 2010, S. 20.

Ende der Leseprobe aus 21 Seiten

Details

Titel
Anwendung und historische Entwicklung der System Dynamics
Hochschule
AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart
Note
1,3
Autor
Jahr
2019
Seiten
21
Katalognummer
V504478
ISBN (eBook)
9783346046284
ISBN (Buch)
9783346046291
Sprache
Deutsch
Schlagworte
anwendung, entwicklung, system, dynamics
Arbeit zitieren
Patrick Kanberger (Autor), 2019, Anwendung und historische Entwicklung der System Dynamics, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/504478

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