Die Welt ändert sich heutzutage schneller als je zuvor. Permanente Veränderung wird mittlerweile nicht mehr als temporäres Phänomen, sondern als beständige Tatsache verstanden. Dank Globalisierung und technologischer Entwicklung ergeben sich ständig neue Verknüpfungen und Vernetzungen zwischen unterschiedlichen Objekten, Orten und Sachverhalten. Somit wird die menschliche Umwelt im Zeitalter der Globalisierung immer komplexer und unübersichtlicher. Zu der ausgeprägten Dynamik kommt die erhöhte Komplexität der Bestände in vielen Bereichen. Die Bedeutung von Gesamtzusammenhängen in der Finanzindustrie wurde im Februar 2009 durch die Studie ‘The Corporate Governance Lessons from the Financial Crisis’ einmal mehr bestätigt. Die Konzentration der Studie auf einzelne mathematische und technische Kennzahlen führte jedoch dazu, dass die Gesamtzusammenhänge im Risikomanagement außer Acht gelassen wurden. System Dynamics basiert auf Erkenntnissen der Kybernetik sowie der Systemtheorie und verwendet neben dem systemischen Denken eine Simulation zur Analyse des Verhaltens komplexer Systeme im Zeitverlauf. Damit erfüllt ein solcher Ansatz alle Anforderungen an Methoden der Analyse von komplexen dynamischen Systemen. Es geht im vorliegenden Buch weniger darum, die Phänomene des Wandels, denen wir ausgesetzt sind, nur zu interpretieren, sondern zu lernen, mit Veränderungen umzugehen, sich von ihnen leiten zu lassen und sie zu meistern.

Textprobe: Kapitel 5, System Dynamics: 5.1, Kurze Vorstellung der Methode System Dynamics: Wie aus der beschriebenen Problematik des Umganges mit dynamischen komplexen Systemen hervorgeht, gestaltet sich die Systemanalyse, genauso wie auch die Gestaltung von Entscheidungsregeln zur zielorientierten Einflussnahme auf das Systemverhalten schwierig. Es bedarf hierfür einer Methode, die es vermag, die Komplexität zu bewältigen und die Voraussetzungen für die Erforschung von Ursachen beobachteter Verhaltensformen zu schaffen. Eine solche Methode stellt Systemdynamik (System Dynamics, SD) dar. Im Unterschied zum linearen menschlichen Denken nimmt sich Systemdynamik der den sozialen Systemen innewohnenden Komplexität, ihrer Nichtlinearität und den Rückkopplungsstrukturen an. Die Wahl von der Methode Systemdynamik als Modellierungsansatz ist dann begründet, wenn es sich bei der Modellierung um komplexe dynamische Systeme handelt und sie die folgenden Eigenschaften besitzen: Diese Systeme sind sehr komplex und bestehen aus mehreren voneinander abhängigen Komponenten. Sie sind hochgradig dynamisch. Sie umfassen mehrere Regelkreisprozesse. Sie umfassen nichtlineare Wirkungszusammenhänge. Sie enthalten sowohl ‘harte’ als auch ‘weiche’ Daten. Eine einheitliche, allgemeingültige Definition der Methode Systemdynamik ist schwierig zu erhalten, weil die Autoren von unterschiedlichen Ansatzpunkten ausgehen und verschiedenartige Aspekte als bedeutsam bei der Begriffsbestimmung herausstellen. Während Forrester Systemdynamik als eine quantitative Modellierungskonzeption dynamischer Systeme sieht, bezieht Wolstenholme die quantitativen Simulationen mit ein, Coyle offeriert eine Auffassung der Methodikdefinition, in der er die Optimierung miteinbezieht. Die Beschreibung von Maier fasst die aufgezählten Aspekte folgendermaßen zusammen: Systemdynamik-Ansatz ist 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. Die Methode wurde von Forrester an der Sloan Scholl of Management am Massachusetts Institute of Technology in den 50er Jahren zur Untersuchung dynamischer Systeme in der Industrie und zur Simulation von Ablauf- und Entscheidungsstrukturen in Unternehmen entwickelt. Man untersuchte dabei, ob komplexe dynamische Systeme modellhaft abgebildet und simuliert werden können, deren Entwicklung offensichtlich nicht linear erfolgt und für die extrapolierende Voraussagen ungeeignet sind. Die Methode etabliert sich im Folgenden als eine computerbasierte Simulationsmethode zur Analyse komplexer dynamischer Systeme im ökonomischen Bereich. Ein wesentliches Merkmal der Methode ist, zeitliche Entwicklungen von Systemen durch Untersuchung von Rückwirkungsschleifen innerhalb organisationaler Strukturen bei zeitlichen Verzögerungen zu erklären. Die Methode System Dynamics kann als Methode zur Darstellung und Simulation komplexer, nichtlinearer Systeme auf Basis eines systemtheoretischen und kybernetischen Ansatzes angesehen werden. Das systemische Denken liefert mit seinen Ansätzen und Grundgedanken die Basis für die Methode Systemdynamik. Richmond beschreibt das Systemdenken als Systemdynamik zuzüglich einer Umgebung. Mit der Umgebung bezieht er sich auf eine nahe Orientierung von dem Systemdenken an die Praxis. Richmond präferiert aus diesem Grund den Begriff des Systemdenkens gegenüber der Systemdynamik. Er versteht unter dem Systemdenken zugleich Paradigma und Lernmethode für mentale Modelle. Hierbei wurden Prinzipien der Kybernetik sowie der Kontroll- und Systemtheorie auf soziale Systeme übertragen und industrielle Organisationen als Systeme von Regelkreisen und Informations-, Material- und Finanzströmen formal in Differential und Differenzengleichungen dargestellt. Im Unterschied zur Systemtheorie haben die von Forrester entwickelten Blockdiagramme nicht nur funktionalen sondern auch strukturellen Charakter. Da den funktionalen und strukturellen Systeminterpretationen das mathematische Konzept des Relationengebildes zugrunde liegt, lassen sich beide als Graphen darstellen. Fassen wir nun die methodische Bausteine System Dynamics auf vier Ebenen zusammen: Feedback-Kontrolltheorie. Anwendung von Computern zur mathematischen Modellierung. Mentale Problemlösungsprozesse. Simulationsexperimente. Die Feedback-Kontrolltheorie als wichtigste Grundlage für die Methodik geht davon aus, dass das Verhalten komplexer Systeme von positiven und negativen Rückkopplungen zwischen einzelnen Elementen bestimmt wird. Der Systemdynamik-Ansatz zeichnet sich durchweg durch einen beträchtlichen Formalisierungsgrad aus. Mathematische Formulierung ermöglicht den Systemelementen in Abhängigkeit vom Zustand ein Reaktionsmuster zuzuordnen. So können innerhalb eines Systems Elemente mit exakt bestimmten Verhaltensweisen definiert werden. Dies ermöglicht Simulationen des Systems und die Bewertung von Strategien über einen kompletten Simulationslauf. Aufgrund des raschen technischen Fortschritts wird der Ansatz einer fokussierten Sichtweise von strategischer Entscheidungsfindung notwendiger als der Ansatz kurzfristiger Entscheidungsfindungsprozesse für alltägliche Probleme. Die Beschreibung von möglichen Alternativen und Strategien, der Art, wie strategische Entscheidungen getroffen werden und die mathematische Formulierung der Entscheidungsprozesse bilden den Mittelpunkt der Entscheidungstheorie. Die bereits eingeführten mentalen Modelle sind im Modellierungsprozess nicht wegzulassen. Die systemdynamische Methode basiert einerseits auf mentale Konstrukte andererseits auf deren Transformation in formale Modelle mit Hilfe mathematischer und computergestützter Verfahren. Dieses Vorgehen lässt die Stärken beider Modellarten miteinander verbinden. Die bereits erwähnte Subjektivität bei der Modellerstellung im SD-Prozess spiegelt sich in mentalen Problemlösungsprozessen wider. Die letzte Grundlage der Systemdynamik fungiert die Computersimulation. Sie erlauben die Untersuchung des Systemverhaltens in Form von kontrollierten Simulationsexperimenten. Der Systemdynamik-Ansatz ist aber nicht nur eine Simulationsmethode. Das Systemdynamik-Paradigma erhebt laut Milling den Anspruch des Status einer Strukturtheorie sozialer Systeme. System Dynamics als strukturelle Theorie macht Aussagen darüber, wie die Systemelemente zusammen- und voneinander abhängen: die Systemdynamik proklamiert, dass alle Entwicklungen in sozialen Systemen in Rückwirkungsbeziehungen ablaufen und dass sich die Geschichte eines Systems in den Zustandsgrößen akkumuliert. Von dieser Historie hängt die folgende Entwicklung dieses Systems ab - dabei können zeitliche Verzögerungen zwischen Ursache und Wirkung auftreten. Die Basis der Methodik bildet zwar mehrere Ansätze. System Dynamics hat sich zu einer eigenständigen Methodik entwickelt, die spezielle, die Methodik charakterisierende Merkmale hat. In System Dynamics werden Systeme modelliert, die Netze von mehreren geschlossenen Rückwirkungsschleifen darstellen. Ein besonderes Augenmerk legt die Methodik auf die Nichtlinearität, langfristige Verhaltensmuster und innere Struktur des Systems. Man konzentriert sich auf Eigendynamik des Systems, wobei die Nichtlinearität des dynamischen Systemverhaltens vorausgesetzt wird. Es wird das Verständnis der Systemdynamik betont. Dieses Verständnis ist durch Modellierung und Simulationen zu erreichen. Man versucht, Ereignisse zu verstehen, deren Ursachen im Verhaltensmuster liegen. Das Verhalten wird durch die Systemstruktur verursacht. Damit bilden die Rückkopplungsschleifen die Hauptquellen des Systemverhaltens. Dieses Verständnis lässt zeigen, welche Folgen heutige Handlungen in der Zukunft haben. Eine der Folgen der Betonung des Systemverständnisses ist die Tatsache, dass der Fokus der Methodik nicht auf den Prognosen über die zukünftigen Entwicklungen des Systems liegt. Man konzentriert sich auf das Systemverständnis, so dass mehrschichtige Betrachtungen notwendig werden. Das erfordert eine Kombination von qualitativen und quantitativen Aspekten der Modellierung und Simulationen. System Dynamics weist einen hohen Grad an der Operationalität und Formalität auf. Die Methodik basiert auf formale Modelle. Dies fördert das disziplinierte Denken: Annahmen, zugrunde liegende Gleichungen und Quantifizierungen müssen geklärt werden. Feedback-Schleifen und Verzögerungen werden visualisiert und formalisiert damit wird die im Modell innenwohnende kausale Logik anschaulicher und als Diskussionsbasis eher geeignet als in den meisten anderen Methoden. Außerdem kann dadurch ein hohes Niveau des Realismus in den Modellen erreicht werden. Zwar muss auch die systemdynamische Methode auf vergangenheitsorientierten Werten und den Erfahrungen der mentalen Modelle aufbauen, jedoch bietet die tiefgehende Analyse des Verhaltens komplexer Systeme und Probleme anhand von Modellen eine bessere Perspektive auf das Gesamtsystem, als eine bloße Fortschreibung vergangenheitsbezogener Daten. Durch dieses ‘vernetzte Denken’ innerhalb des Systems kann natürlich auch nicht die Zukunft vorausgesagt werden, aber die Kenntnisse der modelleigenen Strukturen und Verhaltensweise können den Realitätsgrad von Prognosen, d.h. deren Annäherung an die Wirklichkeit, oft bedeutend erhöhen. Der Nutzen von System Dynamics ist seit den letzten Jahren in zahlreichen Fällen aufgezeigt worden. Trotz vieler erfolgsversprechender Anwendungen zeigen sich Manager bei der Nutzung der Methode Systemdynamik zurückhaltend. Die Tatsache wurde in Rahmen einer Studie gezeigt. Eine der Forschungsfragen analysiert die Verwendung von Simulationsverfahren innerhalb von Szenario-basierten Methoden der Aufgabe der Strategischen Planung. Obwohl System Dynamics überwiegend im Rahmen von simulationsbasierten Methoden zum Einsatz kommt, wendet keines der befragten Unternehmen System Dynamics an. Die Hemmnisse einer Anwendung von System Dynamics werden durch den hohen Zeitaufwand verursacht, die Manager für die Nutzung von System Dynamics aufbringen müssen. Dies kann durch die Beschaffenheit der systemdynamischen Methodik selbst erklärt werden, die hohe Anforderungen in Ausbildung und Erfahrung bei der Konstruktion von systemdynamischen Modellen an einen Benutzer stellt.

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Nadeshda Dornes wurde 1984 in Russland geboren. Ihr Studium der Wirtschaftsmathematik an der Universität Ulm schloss die Autorin im Jahre 2013 mit dem akademischen Grad der Master of Science erfolgreich ab. Bereits während des Studiums sammelte die Autorin umfassende praktische Erfahrungen in der Finanzdienstleistungsbranche.