Dr. Werner Boysen

BoardRoom, eine Simulations-Anwendung für Management-Entscheidungen in Unternehmen


Dieser Artikel basiert auf einem Beitrag des Autors Boysen, Werner: BoardRoom, ein neuer Ansatz zur Unterstützung komplexer Entscheidungsprozesse, in: GWS: Modellbasiertes Management, Konferenz zur Wirtschafts- und Sozialkybernetik KyWi 2013 vom 4. und 5. Juli 2013 in Bern, Band 29, Duncker & Humblot Berlin 2014, S. 366 ff. [1]

Abstract

This article presents “BoardRoom”, an innovative application that can significantly improve the decision-making process in management committees and thus the quality of decision-making in machine and equipment manufacturing companies.

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In diesem Beitrag wird mit „BoardRoom“ eine innovative Anwendung vorgestellt, die den Entscheidungsprozess in Führungsgremien und damit die Entscheidungsgüte in Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus maßgeblich verbessern kann.

Herausforderungen aus der Unternehmenspraxis

Unsicherheit, die sich sowohl aus der hohen dynamischen Komplexität des Marktgeschehens und der Geschäftsprozesse als auch aus offenen oder verdeckten Interessenkonflikten erklärt, erschwert es Führungsgremien, der Situation angemessene Entscheidungen zu treffen.

In Führungsgremien überlagern sich die Unschärfen, die sich aus dem Mix aus rationalem Abwägen und emotionalen sowie körperlichen Wahrnehmungen ergeben und die Transaktionskosten aus dem Effekt irrationalen Entscheidens auf individueller Ebene mit den Transaktionskosten aus dem Spezialisierungseffekt und opportunistischem Entscheidungsverhalten. Außerdem beeinflussen Unerfahrenheit mit einem Denken in Wahrscheinlichkeiten und mit Entscheidungsprinzipien die Qualität von Entscheidungen. Aus diesen Gründen bleibt die Effektivität der Wirkungen von Entscheidungen oft hinter ihren Möglichkeiten zurück. In manchen Fällen werden falsche Entscheidungen von Führungsgremien wegen mangelnder Koordinierung und Irrationalität getroffen und fügen der Organisation erheblichen Schaden zu.

Ohne Kenntnis der Wirkungszusammenhänge und ohne ein geeignetes, entscheidungsunterstützendes Informationssystem erscheinen diese Verluste unvermeidlich.

Wissenschaftliche Verankerung

Entscheidungsprozess

Entscheidungen dienen dazu, bei Alternativen Handlungssicherheit herzustellen. Fritz B. Simon und James G. March gliedern den Entscheidungsprozess in eine Phase, in der die Prämissen aufgearbeitet werden („evidence“), und eine Phase der Folgerungen („inferences“), auf deren Basis schließlich Entscheidungen getroffen werden. Die Entscheidungsprämissen sind nach Niklas Luhmann, der an Herbert A. Simons Gedanken zu Rollen als Entscheidungsprämissen[1] anknüpfte, Programme, Kommunikationswege und Personen.[2] Warren McCulloch zufolge stehen die drei Entscheidungs-prämissen in einer heterarchischen Beziehung zueinander.[3] Je nach Situation überwiegt eine dieser Prämissen die anderen.

Entscheidungen haben vor allem eine ökonomisch wichtige Funktion: Sie dienen der Konzentration von Aufmerksamkeit und Ressourcen auf die ausgewählte Option. Im Anschluss an die Entscheidung verhalten sich die Mitglieder der Organisation so, als ob die Zukunft sicher wäre. Dadurch wird für sie aus einer Welt voller Ungewissheiten, Vieldeutigkeiten und Widersprüche vermeintlich eine sichere Welt.[4] March und Simon nennen diesen Vorgang „Unsicherheitsabsorbtion“.[5]

Denken in Wahrscheinlichkeiten statt in Unsicherheit

Das strategische Denken in Wahrscheinlichkeiten erschließt systematisch den Zugang zu Risiken und gibt Hinweise auf die Eintrittswahrscheinlichkeit von Risiken. Dabei ist die Kenntnis der Unsicherheitskategorie wichtig, und zwar in Bezug auf die Wirkungen der jeweiligen Entscheidungsvarianten, wie Heinz von Foerster vorschlug. Es empfiehlt sich zunächst zu unterscheiden, ob die Effekte von Entscheidungen bekannt sind. Ist dies nicht der Fall, sollte unterschieden werden, ob die Wahrscheinlichkeiten der möglichen eintretenden Effekte bekannt sind. Sind die Wahrscheinlichkeiten bekannt, kann eine optimierte Entscheidungsempfehlung in Form einer gemischten Strategie gefunden werden – die risikobehaftete Entscheidung. Andernfalls wird eine Entscheidung unter Unsicherheit gefällt. In letzterem Fall sollte so entschieden werden, dass sich durch die Entscheidung möglichst viele Handlungsmöglichkeiten erschließen,[6] denn durch das Offenhalten von Handlungsspielraum kann zumindest im nächsten Schritt mit höherer Varietät entschieden werden.

Zusammenspiel von rationalem Abwägen und emotionaler Wahrnehmung

Je nach ihrer Natur und Herkunft entscheiden Menschen aufgrund rationaler Abwägungen und emotionaler Wahrnehmung („Bauchgefühl“) in unterschiedlichen Gewichtungen. Neben quantifizierbaren Fakten beeinflussen auch Erfahrungen und Intuition Entscheidungen. Der Neurowissenschaftler António R. Damásio hat nachgewiesen, dass an den meisten Entscheidungen, die wir für vernünftig halten, Emotionen und Körperempfindungen beteiligt sind.[7] Der Biologe und Hirnforscher Gerhard Roth nannte den Fundus an bereits erlebten Emotionen und Empfindungen, der unbewusst in viele Entscheidungsprozesse einfließt, das „emotionale Erfahrungsgedächtnis“.[8]

Klassische Modelle zur Entscheidungsfindung wie diejenigen von John von Neumann und Oskar Morgenstern beruhen auf der Annahme, dass Entscheidungen rational erfolgen; genannt wird dies Nutzentheorie. Die von Richard Thaler Anfang der 1970er Jahre begründete Verhaltensökonomik ergänzt diese Modelle um die Facette, dass Menschen eben nicht unbedingt rational entscheiden. Daniel Kahneman unterscheidet „Econs“, von denen rationales Verhalten erwartet wird, von „Humans“, die sich wegen mitschwingender Emotionen nicht rein rational entscheiden.[9] Sein Aufsatz „Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk“, den er gemeinsam mit Amos Tversky schrieb, erweiterte die Nutzentheorie um die Erklärung von Abweichungen menschlicher Entscheidungen von den Axiomen rationalen Handelns. Seine Neue Erwartungstheorie enthält drei Prinzipien[10], die in Entscheidungen einfließen: das Prinzip der Verlustaversion, das der Referenzabhängigkeit und das der abnehmenden Empfindlichkeit.

Interpersonale Wechselwirkung im Entscheidungsprozess

In größeren Organisationen werden Entscheidungen in Gremien, also in Mehrpersonensystemen, getroffen. Geprägt durch ihre verschiedenen Perspektiven und Positionen, haben die Mitglieder von Entscheidungsgremien unterschiedliche Wahrnehmungen der Realität sowie unterschiedliche Interessen und Bedürfnisse. Entscheidungen werden dadurch potenziell ausgewogener. Allerdings stehen die Wirkungen der Entscheidungen einzelner Mitglieder des Führungsgremiums in Wechselbeziehung zu den Entscheidungen anderer. Die daraus resultierende Entscheidungsgüte hängt maßgeblich von der Qualität der kommunikativen Beziehungen im Gremium ab, wie empirische Studien zeigen.[11]

Auslöser von Entscheidungsprozessen in Mehrpersonensystemen ist vor allem die Arbeitsteilung, die mit zunehmender Ausgestaltung von Wertschöpfungsnetzen und zunehmender Organisationsgröße kaum vermeidbar ist. Arbeitsteilung führt zu höherer Effektivität, aber auch zu größerer Abhängigkeit und höherem Koordinationsaufwand.[12] „Mit steigender Arbeitsteilung und Spezialisierung nimmt die Schnittstellenproblematik und somit der Koordinationsaufwand zu.“[13] Bereits Platon erwähnte in „Politeia“, dass Menschen über verschiedene Fähigkeiten und Möglichkeiten verfügen würden und sich deshalb spezialisieren und ihre Arbeitsergebnisse untereinander austauschen sollten.[14]  Adam Smith befasste sich im 18. Jahrhundert eingehend mit den Vor- und Nachteilen der Arbeitsteilung.[15] Smith erkannte durchaus den steigenden Koordinationsaufwand, den eine Arbeitsteilung erfordert, und wies auf Einschränkungen durch die Abgrenzung eng gefasster Arbeitsgebiete hin. Arnold Picot et al. bestätigen Smith und empfehlen: „Das Koordinationsproblem besteht darin, unter Berücksichtigung unterschiedlicher Bedingungen für Teilaufgaben Koordinationsmuster zu finden, die eine möglichst reibungslose Abwicklung der aufgabenbezogenen Beziehungen zwischen den Beteiligten ermöglichen, d. h., die Transaktionskosten zu minimieren.“[16] Heutige Organisationen sind arbeitsteilig nicht nur auf der Produktionsebene ausgestaltet, sondern in der gesamten Organisation bis in die Vorstandsebene hinein. Das bedeutet, dass immer Transaktionskosten entstehen, die sich aus dem Koordinationsaufwand erklären. Die Herausforderung besteht darin, diese Transaktionskosten im Führungsgremium zu akzeptieren, um die sich aus der Arbeitsteilung ergebenden Vorteile nicht durch falsche Entscheidungen zu kompensieren.

Chester I. Barnard definierte Organisationen als „Systeme von bewusst koordinierten Verhaltensweisen oder Kräften von zwei oder mehr Personen“[17]. Die Organisation ist damit der Prozess, der sich aus den Handlungsabfolgen ergibt. Niklas Luhmann griff diesen Gedanken später auf und arbeitete ihn weiter aus. Die Aktivitäten von Personen werden demnach über den Prozess koordiniert –  ein wesentlicher Unterschied zu sozialen Mustern, die sich als emergentes Ergebnis der Interaktion zwischen Individuen ergeben. Während interaktionsbegründete Verhaltensmuster personengebunden bleiben, existieren Organisationen, die auf Prozessen beruhen, personenunabhängig über die Zeit der Interaktion bestimmter eingebundener Personen hinaus. Die Kommunikation zur Planung, Entscheidung und Ausführung von Aktivitäten muss also durch die zu einem Prozess verzahnten Aktivitäten definiert werden. Karl Weick bezeichnet die erforderliche Abstimmung zwischen den Prozessbeteiligten mit „doppelter Interakt“[18]. Luhmann führt sie auf Kommunikation zurück.[19]

In arbeitsteilig angelegten Führungsgremien entscheiden die Güte des Kommunikationsprozesses und die Disziplin, mit der dieser funktionsüber-greifende Kommunikationsprozess regelmäßig ausgeführt wird, über die ganzheitliche Qualität der Entscheidungen. Folgende Aspekte fließen hier beispielsweise ein: Wie sensibel reagiert die Produktentwicklung auf Erkennt-nisse im Produktmanagement? Wie gut sind Supply-Chain-Aktivitäten mit Vertriebsaktivitäten verzahnt? Wie ist die Personalentwicklung mit der Absatzplanung verknüpft? Ist ein übergreifender Prozess nicht vorhanden, impliziert dies, dass per definitionem gar keine Organisation besteht, sondern eher Personen interagieren, die in ein Organisationsschema eingeordnet sind. Genau dieser Sachverhalt lässt sich in der Praxis gelegentlich beobachten. Man wundert sich oft über die geringe Effektivität der Entscheidungsgremien.

Spieltheoretisch erklärbare Ineffizienz im Entscheidungsprozess

Entscheidungssituationen, deren Resultate sich aus der dynamischen Wechselwirkung mit anderen Entscheidungsträgern ergeben, führen oft zu überraschend instabilen Ergebnissen und zu Ineffizienz. Ein unzureichendes Verständnis der Zusammenhänge („missing the big picture“), das opportu-nistische Streben nach individuellen Vorteilen und Misstrauen führen im Unternehmensalltag immer wieder zu Situationen, in denen kein Optimum in der Zusammenarbeit erreicht wird.

Am Beispiel des viel zitierten Gefangenendilemmas[20] ist erkennbar, dass rationales Verhalten auf individueller Ebene zu kollektiver Selbstschädigung führen kann, die als Kollektivgutprobleme (CO2-Emission, Wasserverschmut-zung) oder soziale Dilemmata (soziale Umverteilung) erfahren werden. Offenbar fallen individuelle und kollektive Rationalität oft auseinander und die Ergebnisse bleiben dadurch ineffizient. Auf den Zusammenhang, dass sich irrationale, nicht optimale gesellschaftliche Zustände durchaus als Konsequenz strikt rationalen Handelns individueller Akteure ergeben können, machten Brian M. Barry und Russel Hardin in „Rational Man and Irrational Society“ aufmerksam.[21] Kollektivgutprobleme und soziale Dilemmata entstehen dadurch, dass mehrere bis viele Akteure, die in wechselseitiger Interdependenz stehen, sich nicht gut miteinander abstimmen. Um das beste Ergebnis für alle Beteiligten zu erzielen, ist es deshalb erstrebenswert, die Wahrscheinlichkeit kooperativen Verhaltens in Entscheidungssituationen, die sich wechselseitig beeinflussen, zu steigern. In wiederholten Interaktionen können positive Erfahrungen das Vertrauen in das kooperative Verhalten fördern. Aber auch positive Erfahrungen mit bisherigen Transaktionen schließen nicht aus, dass ein Partner künftig eine Entscheidung negativ beeinflusst. Eine bewährte Möglichkeit, die das Vertrauen in künftig kooperatives Verhalten verstärkt, ist die Selbstbindung, beispielsweise durch das Ankündigen künftigen Verhaltens.

Die Rolle von Organisationen im Entscheidungsprozess

Auf den ersten Blick irrational wirkendes Entscheidungsverhalten kann darauf zurückgeführt werden, dass Organisationen nicht deshalb existieren, weil ihre Mitglieder das höchste Interesse am Fortbestand der Organisation haben. Vielmehr erklären sich Organisationen daraus, dass sie es ihren Mitgliedern erleichtern, ihre eigenen Interessen zu verfolgen und ihre Ziele zu erreichen. „Organisationen […] sind Mittel zu unterschiedlichen, oft konkurrierenden und manchmal sich sogar gegenseitig ausschließenden Zwecken.“[22] Luhmann bezeichnet diesen Mechanismus als „Systemrationalität“ – in Abgrenzung zur „Zweckrationalität“.[23] Es geht dabei nicht um den einen besten Weg, ein Ziel für die Organisation zu erreichen, sondern darum, „in der Auseinandersetzung mit relevanten Umwelten […] gangbare Handlungsweisen der Mitglieder zu finden, die mit dem Überleben der Organisation vereinbar sind.“[24] Der amerikanische Mathematiker und Begründer der Kybernetik Norbert Wiener führte 1966 in seinem Werk „Mensch und Menschmaschine“ aus, „[…,] dass die Gesellschaft nur durch das Studium der Nachrichten und der zugehörigen Kommunikationsmöglichkeiten verstanden werden kann“[25]. Kommunikation ist der Schlüssel zu einer höheren Effizienz und Effektivität in Führungsgremien – und zur Stabilität von Organisationen.

Verfügbare Anwendungen der Entscheidungsunterstützung für die Unternehmenspraxis

Entscheidungsprozesse werden in der sozial- und in der wirtschaftswissenschaftlichen Diskussion zwar behandelt, doch werden keine IT-basierten Anwendungen angeboten, die helfen, konkrete komplexe Entscheidungssituationen in Unternehmen angemessen abzubilden und zu bewältigen.

Zwar wurden mit der Verfügbarkeit von leistungsfähiger IT-Infrastruktur in den vergangenen Jahrzehnten anwendungsfreundliche Tools entwickelt, die es Anwendern erlauben, die von Jay W. Forrester begründete System-Dynamics-Methode (SD) anzuwenden, und es wurden auch überschaubare Modelle mit SD erstellt, mit denen Einzelfragen untersucht werden können. Doch ist dem Autor keine generisch einsetzbare Anwendung bekannt, die das Wirkungsgefüge eines ganzen produzierenden Unternehmens angemessen modelliert.

Das Fraunhofer Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung in Magdeburg[26] befasst sich mit Methoden, Verfahren und Werkzeugen zur Modellierung, Simulation und Optimierung von Produkten, Fabriken, Betriebsmitteln und Prozessen. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf den Bereichen der Produktionsplanung und der Gestaltung der Fabrik. Der Verband Deutscher Ingenieure (VDI) konzentriert sich auf die Produktionsplanung und die Gestaltung der Fabrik im engen Kontext der Produktionssteuerung.[27]

Die dem Autor bekannten Ansätze bleiben eher allgemein oder greifen nur einen Ausschnitt aus dem Geschäftsprozess produzierender Unternehmen heraus. Letztere konzentrieren sich auf die Produktion und die unmittelbar mit der Produktion verbundenen Supply-Chain-Management-Aktivitäten. Das Zusammenspiel der produktionsnahen Funktionen mit allen anderen betrieblichen Funktionen – also Produktmanagement, Produktentwicklung, Marketing, Vertrieb, Personalmanagement, Finanzen und Controlling –, in denen maßgebliche Entscheidungen getroffen werden, die in der Summe eine integrierte Unternehmensführung ausmachen, wird nicht behandelt.

Die Grundlage für Entscheidungen sind i. d. R. verteilt vorliegende Daten, die mittels Data-Warehousing-Prozessen ERP- und PPS-Anwendungen zugänglich gemacht werden. Gute Management-Cockpits erlauben seit den 1990er Jahren mittels Online Analytical Processing (OLAP) den Blick auf Daten aus verschiedenen Perspektiven und auf unterschiedliche Detaillierungsebenen („Zoom“-Funktion). Solche Executive-Information-Systeme (EIS) gewährleisten anhand aggregierter Vergangenheitsdaten den Überblick über das Gesamtgeschehen und lenken die Aufmerksamkeit von Entscheidungsträgern auf wesentliche kritische Bereiche und Fehlentwicklungen. Je nach Implementierungstiefe ermöglichen sie über die reine Ansicht von Information (Datenfokus) hinaus Modellrechnungen in Form von Szenarien oder Prognosen (Decision Support Systems, DSS) und sind zunehmend auch handlungsleitende Business-Intelligence (BI)-Systeme.

Kommerziell verfügbare DSS und BI-Systeme verwenden üblicherweise Scoring-Methoden, um alternative Optionen zu bewerten und Empfehlungen zu generieren. In Scoring-Modelle fließen i. d. R. ausschließlich „Hard Facts“ ein, die in Datenform vorliegen. „Weiche“ Faktoren, die gerade für das Verständnis der Auswirkungen von Interdependenzen zwischen Fachabteilungen wichtig sind, bleiben unberücksichtigt. Das liegt daran, dass sich Messungen oft auf Daten konzentrieren, die verfügbar sind, und nicht auf solche, die einflussreich sind. Außerdem werden die Daten lediglich aggregiert, nicht aber in ihren vielschichtigen Wechselwirkungen berücksichtigt. Diese werden nämlich oft nur unzureichend erkannt. Analysen in der Unternehmenspraxis werden oft zu knappe Zeit und unzureichender Tiefgang zugestanden. Auf diese Weise generierte Ergebnisse führen zu Handlungsempfehlungen, die Entscheidungsträger in einer trügerischen Sicherheit wiegen und sie unter Umständen zu falschen Entscheidungen verleiten. Mit Systemen, die isolierte Fakten verknüpfen, können zwar in linearen Ursache-Wirkungs-Beziehungen Trends angezeigt und Prognosen für einen überschaubaren Zeitraum erstellt werden. Doch können keine Wirkungen alternativer Vorgehensweisen in komplexen Wirkungsgefügen simuliert werden. Dafür muss das relevante interne Wirkungsgefüge der betrachteten Organisation vollständig erfasst werden.

Die System-Dynamics-Methode erscheint dem Autor ein geeignetes Instrumentarium, um dynamisch-komplexe Sachverhalte angemessen zu erfassen und die Wirkungen von Entscheidungen in solchen Systemen anschaulich zu machen.


[1] Simon, Herbert A. (1957): S. 201.

[2] Luhmann, Niklas (2000): S. 223 ff.

[3] McCulloch, Warren (1945).

[4] Simon, Fritz B. (2011): S. 67.

[5] March, James G.; Simon, Herbert A. (1958): S. 165).

[6] Von Foerster, Heinz (1993): S. 78: „Sag ihnen, sie sollten immer so handeln, die Anzahl der Möglichkeiten zu vermehren […].“

[7] Damásio, António R. (1994).

[8] Roth, Gerhard (2001): S. 231.

[9] Kahneman, Daniel (2012): S. 333 ff.

[10] Novemsky, Nathan; Kahneman, Daniel (2005).

[11] Collins, Jim (2003); Simon, Fritz B. (2004).

[12] Vgl. Boysen, Werner (2001): S. 29 ff.

[13] Boysen, Werner (2001): S. 32.

[14] Platon 2, 370 c.

[15] Smith, Adam (1776).

[16] Picot, Arnold; Reichwald, Ralf; Wigand, Rolf T. (1998): S. 22.

[17] Barnard, Chester I. (1938): S. 73.

[18] Weick, Karl (1979): S. 168 f.

[19] Luhmann, Niklas (1984): S. 193 ff.

[20] Der Grundgedanke des Gefangenendilemmas geht auf Merrill Flood und Melvin Dresher zurück, zwei Mitarbeiter der Rand Corporation. Das Konzept wurde von Albert William Tucker 1950 aufgegriffen.

[21] Barry, Brian M.; Hardin, Russell (Hrsg., 1982).

[22] Simon, Fritz B. (2011): S. 30 f.

[23] Luhmann, Niklas (2000): S. 447.

[24] Simon, Fritz B. (2000): S. 32 f.

[25] Wiener, Norbert (1966): S. 20.

[26] Fraunhofer IPA (2009) unter www.iff.fraunhofer.de/de/anwendungsfelder/digital-engineering.html, Zugriff am 4. November 2012

[27] S. VDI 4499: Blatt 1, S. 3.

Lösungsansatz

Der Autor untersucht und gestaltet in seiner Unternehmensberatungspraxis seit vielen Jahren systemische Wirkungsgefüge und befasst sich in diesem Zusammenhang auch mit Entscheidungsprozessen in Führungsgremien. Immer wieder trifft der Autor auf Prozesse zur Entscheidungsfindung, die nicht weit genug greifen, wesentliche Parameter oder Interessen unberücksichtigt lassen oder nicht ausreichend abgestimmt erfolgen.

Diese Missstände können nur durch das Erfassen des komplexen Gesamtgeschehens und durch eine gute Abstimmung im Führungsgremium beseitigt werden. Dynamisch-komplexe Gefüge zeichnen sich sowohl durch verzögerte Ursache-Wirkungsbeziehungen als auch durch Rückkopplungseffekte zwischen den einzelnen Variablen aus.[1] Da die menschliche Auffassungsgabe nicht geeignet ist, die Effekte von mehr als vier bis fünf vernetzt wirkenden Einflussfaktoren bewusst zu erfassen, sind Entscheidungen, die zu einem angemessen vernetzten Handeln führen, ohne geeignete IT-basierte Unterstützung nicht möglich. Deshalb entschied sich der Autor dazu, eine Pilotanwendung zu schaffen, mit der auf Basis eines mit der System-Dynamics-Methode modellierten Wirkungsgefüges eines Unternehmens die Auswirkungen unterschiedlicher Maßnahmenbündel auf das Betriebsergebnis simuliert werden können.

Weil produzierende Unternehmen mit Projektgeschäft aufgrund ihrer besonders großen Vielfalt an betrieblichen Funktionen und der hohen Veränderlichkeit der Verhältnisse eine besonders hohe dynamische Komplexität aufweisen, wählte der Autor für den Piloten den Maschinen- und Anlagenbau.

Aufbauend auf einen schon im Zeitraum 2012/13 mit dem Consideo Modeler durchgeführten Ansatz habe ich 2020/21 gemeinsam mit Dirk Heinemeyer, damals Studierender im Masterstudiengang an der Universität Stuttgart, eine verbesserte modellbasierte Simulationsanwendung für den gesamten Geschäftsprozess von Maschinen- und Anlagenbauern entwickelt, umgesetzt und getestet, die es erlaubt, die allgemeinen Verhaltenstendenzen sowie Denk-, Hypothesenbildungs-, Planungs- und Entscheidungsmuster von Führungsgremien zu identifizieren und transparent zu machen. Die Simulation hilft dabei, die Faktoren zu identifizieren, die die Stabilisierung eines solchen Unternehmens fördern bzw. behindern, und geeignete Maßnahmenbündel herauszuarbeiten.

Grundstruktur des Models

In der Anwendung, die ich „BoardRoom“ genannt habe, haben wir die Zusammenhänge in einem typischen Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus als realitätsnahes, komplex vernetztes ökonomisches und soziales Gefüge mit der System-Dynamics-Anwendung Vensim modelliert.

Management-Teams können auf der Basis dieses Modells Entscheidungen treffen. Die Simulation der dynamisch vernetzten Auswirkungen von Entscheidungen zeigt, ob sich die Lebensfähigkeit durch konkrete Entscheidungen im Management-Team gegenüber dem Status-quo eher verbessert oder eher verschlechtert. Zu interpretieren sind die ausgegebenen Ergebnisse also so, dass die Entwicklung eines Unternehmens, das sich weiterin in einem Abwärtstrend befindet, horizontal angezeigt wird, weil es in diesem Abwärtstrend verharrt und sich keine Verbesserung einstellt.

Die Anwendung macht Nutzern deutlich, dass die Zielgröße „Verbesserung der Lebensfähigkeit“ nur indirekt beeinflussbar ist. Es wird anschaulich, dass die Zielgröße der Lebensfähigkeit von Unternehmen von der Qualität des Zusammenspiels der Bestandsgrößen (stock parameters) bestimmt wird. Folgende sieben Qualitäten wurden im Modell als Bestandsgrößen definiert:

  1. Angemessener Auftragsbestand
  2. Hoher Auftragseingang
  3. Geringer Auftragsrückstand
  4. Hohe Deckungsbeiträge
  5. Niedrige Einkaufspreise
  6. Hohe Ausführungseffizienz
  7. Hohe Motivation

Diese Bestandsgrößen dienen als Indikatoren, können aber nicht unmittelbar, sondern nur indirekt beeinflusst werden, und zwar durch die Flussvariablen (flow parameters).

Im Modell wurden folgende Qualitäten der Flussparameter berücksichtigt, die mehr oder weniger direkt beeinflussbar sind und sich in ihrem Zusammenspiel auf dier Ausprägung der Bestandsgrößen auswirken:

  1. Angemessene technische Vertriebsunterstützung
  2. Attraktive Produkte
  3. Durchgehende und vernetzte betriebliche Prozesse
  4. Fokussierte Vertriebsaktivität
  5. Gute betriebsinterne Information und Kommunikation
  6. Gutes Leadership
  7. Hinreichende Kapazität
  8. Hinreichende Personalqualifikation,
  9. Hohe Qualität des Managements von Kundenprojekten
  10. Kommerziell angemessene Produktqualität
  11. Kommerziell angemessene Service-Qualität
  12. Langfristig ausgerichtete Strategie
  13. Leistungsfähiges Innovationsmanagement
  14. Niedrige Personalkosten
  15. Rechtzeitige Rohmaterialverfügbarkeit
  16. Solide Rückmeldedisziplin aus der Fertigung
  17. Sorgfältige Auftragsvorbereitung inkl. CNC-Programmierung
  18. Sorgfältige Kalkulation
  19. Stabilisierende kurze Rückkopplungsschleifen
  20. Wirksame Fertigungsplanung und -steuerung
  21. Wirksame Qualitätssicherung
  22. Wirksames Controlling
  23. “Ohr” dicht am Markt

Das entwickelte generische System-Dynamics-basierte Modell kann über frei parametrisierbare Variablen so eingestellt werden, dass es der aktuellen Situation eines konkreten Maschinen- oder Anlagenbauers entspricht.

Das der Simulation zugrundeliegende Modell bildet anhand dieser 31 in einem Wirkungsgefüge nach Frederic Vester[2] miteinander dynamisch vernetzter Variablen ein typisches produzierendes Unternehmen ab.

Abb. 1: Wirkungsgefüge für Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau.

Gewählte Entscheidungen können mittels Zuweisung von Budgetgrößen frei dimensioniert werden. Die Wirkungsstärke der gewählten Maßnahmen auf andere Einflussgrößen ist in Abhängigkeit vom allokierten Budget voreingestellt (Gewichtung). Die indirekten Wirkungen von Veränderungen auf Bestandsgrößen ergeben sich aus dem Modell. Es bildet ab, dass die Wirkung bestimmter gewählter Maßnahmen auf das Betriebsergebnis mit einer realitätsgerechten Funktion (Sprungfunktion, lineare Funktion, degressive Funktion oder S-förmige Funktion mit Asymptote) und ggf. zeitverzögert eintritt, wie beispielsweise die Wirkung von Reorganisationsschritten. Des Weiteren ist im Modell für bestimmte Maßnahmen eine Abklingrate angelegt, mit der die Wirkung der jeweiligen Maßnahme, beispielsweise einer Schulung, nach einer gewissen Zeit nachlässt.

Alle Voreinstellungen betreffend die Wirkungsstärke und die Eintritts- sowie Abklingfunktionen sind durch verschiedene Simulationsläufe auf ihre Plausibilität hin überprüft worden. Allerdings können durch die freie Parametrisierbarkeit des Modells alle Werte maßnahmenspezifisch angepasst werden, falls dies im Einzelfall sinnvoll erscheint.

Abb. 2: Einstellung der Unternehmenssituation mit BoardRoom.

Mit BoardRoom lassen sich die Qualitäten eines zu simulierenden Unternehmens einstellen.

Abb. 3: Entscheidung für die Budgetverteilung mit BoardRoom.

Dann können aufgrund der erkannten Situation des Unternehmens Entscheidungen über eine Budgetzuweisung zu den Flussvariablen getroffen werden. Zur Orientierung wird jeweils die zuvor getroffene Einschätzung der Qualität der Flussvariablen angezeigt.

Abb. 4: BoyrdRoom-Ergebnisanzeige der Entwicklung der Lebensfähigkeit in Abhängigkeit vom Ressourceneinsatz (Entwicklung der Leistungskennzahl).

Es ist ersichlich, dass die sich Leistungskennzahl mit einer Verzögerung S-kurvenförmig verbessert. BoardRoom ermöglicht auch den direkten graphischen Vergleich alternativer Ansätze.

Abb. 5: BoardRoom-Ausgabe der Entwicklung der Bestandsgrößen.

In diesem Beispiel ist erkennbar, dass die Motivation zunimmt (organgene Kurve links), die Personalkosten (grüne Kurve rechts) aber ungünstiger werden, aber die Lebensfähigkeit steigt.

Abb. 6: BoardRoom-Ausgabe ausgewählter Bestandsgrößen gemeinsam mit der Zielgröße.

Es lassen sich beliebige und beliebig viele Bestandsgrößen gemeinsam mit der Zielgröße graphisch ausgeben.

Workshop zu BoardRoom

Eine für den Entscheidungsprozess förderliche Kommunikation kann in einem systemisch angelegten Diskurs[3] geübt werden. Dazu habe ich einen Workshop konzipiert, der den Teilnehmern unter Einsatz der Anwendung „BoardRoom“ Hinweise geben kann auf den Charakter komplexer Entscheidungssituationen, Techniken für ein treffenderes Erfassen komplexer Wirklichkeiten, den Einfluss guter Kommunikation für die Entscheidungsgüte und die Gestaltung eines Prozesses für lösungsorientiert abgestimmte Entscheidungen im Führungskreis. Der Workshop zeichnet sich dadurch aus, dass im Führungsgremium aktiv daran gearbeitet wird, in einem ganzheitlich angelegten Diskurs über die Handlungsmöglichkeiten zu abgestimmten Entscheidungen zu gelangen, die die Gesamtsituation optimieren. Im Workshop werden folgende mögliche Ursachen ineffektiver Entscheidungen adressiert:

  • die Auswirkungen arbeitsteiliger Entscheidungen und die Notwendigkeit hinreichender Koordination des Entscheidungsprozesses,
  • irrationale Entscheidungskriterien Einzelner wie Verlustaversion, abnehmende Empfindlichkeit und Referenzabhängigkeit,
  • Auswirkungen individueller Rationalität auf den Gesamtnutzen (Kollektiv-gutprobleme), Folgen von Vertrauensmangel, fehlendes „Big Picture“,
  • fehlendes Denken in Wahrscheinlichkeiten und Szenarien sowie mangelnde Kenntnis bewährter Entscheidungsprinzipien und
  • ein fehlender formaler Entscheidungsprozess.

Während das Führungsgremium im Workshop dann „sein Unternehmen“ führt, wird veranschaulicht, wie die Einflüsse von Einzelentscheidungen der Führungskräfte in ihrem komplexen Wechselspiel das Betriebsergebnis des Unternehmens beeinflussen. Insbesondere werden dabei folgende Merkmale guten Entscheidungsverhaltens adressiert:

  • Wie gut kennen die Führungskräfte die Gesamtsituation ihres Unternehmens?
  • Beseitigen die Führungskräfte nur Symptome oder betrachten sie die vordergründig wahrgenommenen Missstände genauer und ergründen sie die Ursachen für Fehlentwicklungen? Wie gründlich werden Hypothesen geprüft?
  • Erkennen die Führungskräfte Entwicklungstendenzen? Erkennen sie Anzeichen für exponentiell ablaufende Vorgänge?
  • Werden Maßnahmenbündel fein abgestimmt? Wie stark neigen die Führungskräfte zur Übersteuerung von Maßnahmen?
  • Wie gut koordinieren die Teilnehmer ihr Verhalten?
  • Gibt es im Führungsgremium ein hohes Maß an Gruppendynamik? Gibt es im Führungsgremium Hinweise auf „Group-Thinking“?

Die Mitglieder von Führungsgremien werden quasi on the job auf ihr Entscheidungsverhalten und das erschließbare Potenzial aufmerksam gemacht. Es werden ihnen Methoden vermittelt, deren Anwendung ihr Entscheidungsverhalten maßgeblich verbessern kann. Die Motivation, das Entscheidungsverhalten zu verändern, verstärkt sich mit verbesserten Simulationsergebnissen. Durch weitere Simulationen kann die Anwendung der Methoden eingeübt werden.


[1] Quelle: https://www.systemdynamics.de/system-dynamics-method/ueber-system-dynamics/allgemein/.

[2] Vester, Frederic: Die Kunst, vernetzt zu denken. Ideen und Werkzeuge für einen neuen Umgang mit Komplexität, 8. Aufl., Deutsche Verlags-Anstalt, München 2011, S. 194 f.

[3] Boysen, Werner: Kybernetisches Denken und Handeln in der Unternehmenspraxis. Komplexes Systemverhalten bersser verstehen und gezielt beeinflussen, Gabler, Wiesbaden 2011, S. 80 ff.

Fazit

Als eine innovative BI-Komponente auf Basis des gesamten Wirkungsgefüges eines Unternehmens des Maschinen- und Anlagenbaus ist BoardRoom eine sinnvolle Ergänzung zur Entscheidungsunterstützung. Der wesentliche Nutzen bei der Anwendung von BoardRoom liegt in einer vergleichenden Beurteilung der Wirkung von möglichen Maßnahmen-Kombinationen auf die Lebensfähigkeit des Unternehmens. BoardRoom lenkt die Aufmerksamkeit der Entscheidungsträger auf die relevanten Maßnahmen zur Stabilitätsverbesserung und konzentriert die verfügbaren Ressourcen auf die wesentlichen Hebel. Die Workshop-Teilnehmer erkennen ihren Einfluss auf das Gesamtergebnis. Sie erleben die Auswirkungen nicht-rationalen Entscheidens ebenso wie spieltheoretische Effekte. Durch diese Erkenntnisse können zeit- und kostenintensive Konsequenzen von Fehlentscheidungen vermieden werden.

Folgende Erweiterungsmöglichkeiten bestehen für BoardRoom:

  1. Auslegung des Modells für weitere Geschäftstypen neben dem Projekt-geschäft (Zulieferer) und weitere Branchen (Handel, Dienstleistungen).
  2. Erweiterung der Anwendung um die Möglichkeit einer wirklichen Reverse-Simulation, die ausgehend von einer spezifischen Ausgangssituation für die gewünschte Lebensfähigkeit alternative wirksame Maßnahmenbündel vorschlägt.
  3. Berücksichtigung der Wirkung besonderer Umfeldeinflüsse (Wild Cards) auf das Betriebsergebnis (Wettbewerbsaktivitäten, Markteinbruch, Rohstoffverknappung oder -verteuerung, politische Entscheidungen etc.).
  4. Erweiterung dieses Modells, das ich für den Maschinen- und Anlagenbau konzipiert und umgesetzt habe, auf andere Branchen bzw. sogar eine Verallgemeinerung für beliebige Branchen.
Dr. Werner Boysen

Dr. Werner Boysen ist selbständiger Managementberater mit Ausrichtung auf die nachhaltige Ertragssteigerung und die Stabilisierung von Unternehmen. Mit seiner Dr. Boysen Management + Consulting GmbH (www.dr-boysen-management.de) hat er die virtuelle Managementberatung „consultingcheck“ (www.consultingcheck.de) konzipiert und umgesetzt.

BoardRoom ist unter www.consultingcheck.com/ressource/boardroom/ verfügbar.

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