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Nadeshda Botschkarewa

System Dynamics und seine Anwendung im Risikomanagement

Masterarbeit

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Impressum: Copyright © 2013 GRIN Verlag, Open Publishing GmbH ISBN: 978-3-656-65971-6

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Nadeshda Botschkarewa

System Dynamics und seine Anwendung im Risikomanagement

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Universität Ulm Fakultät für Mathematik und Wirtschaftswissenschaften

System Dynamics und seine Anwendung im Risikomanagement Masterarbeit in Wirtschaftsmathematik

vorgelegt von Botschkarewa, Nadeshda Juni 2013

Inhaltsverzeichnis 1 Einführung 1.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Aufbau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Der Systembegriff, sein Inhalt und Methodik seiner Betrachtung 2.1 Der Systembegriff in der Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Die konstituierende Merkmale des Systembegriffes . . . . . . . . 2.2.1 Elemente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.2 Beziehungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.3 Systemgrenzen aus systemtheoretischer Sicht . . . . . . 2.2.4 Systemgrenzen aus systemdynamischer Sicht . . . . . . . 2.2.5 Dynamik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.6 Komplexität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.7 Struktur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Systemisches Denken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1 Zusammenfassende Definition des Systemdenkens . . . . 2.3.2 Systemdenken in der Literatur . . . . . . . . . . . . . . 3 Modellierung 3.1 Exkurs in Modellierung . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Dynamische Modelle als Repräsentanten dynamischer 3.3 Systemdynamische Modellarten . . . . . . . . . . . . 3.4 Klassifizierung der formalen Modelle . . . . . . . . .

. . . . . . Systeme . . . . . . . . . . . . .

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1 1 3

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6 6 8 8 9 19 22 24 25 27 29 30 30

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36 36 39 41 44

4 Exkurs in Simulation 4.1 Begriffsbestimmung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Vor- und Nachteile der Simulationen als Prognosemethode . . . . . . . . . 4.3 Simulationswerkzeuge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4 Modellklassen und weitere Kategorisierungen unterschiedlicher Simulationswerkzeuge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

46 46 48 50

5 System Dynamics 5.1 Kurze Vorstellung der Methode System Dynamics 5.2 Systemdynamik als Prozess im Überblick . . . . . 5.3 Problembeschreibung . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.1 Vorgehensweise und Methoden . . . . . .

60 60 64 68 69

II

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55

Inhaltsverzeichnis 5.4

Qualitative systemdynamische Modellierungsphase . . . . . . . . . . . . . 5.4.1 Kausaldiagramme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4.2 Systemarchetypen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Quantitative systemdynamische Modellierungsphase . . . . . . . . . . . . 5.5.1 Erstellung von Flussdiagrammen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.2 Von Flussdiagrammen zu elementaren systemdynamischen Systemgleichungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.3 Modellierung elementarer systemdynamischer Gleichungen . . . . . Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6.1 Dürchführung und Analyse von Simulationsexperimenten . . . . . 5.6.2 Einige für systemdynamischen Simulationen wichtige Funktionen . 5.6.3 Beispiele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Verhaltens- und Entscheidungsregeln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Modelltest . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

89 99 104 105 107 123 136 138

6 Risikomanagement 6.1 Wandel zur Komplexitätsgesellschaft und in der Komplexitätsbewältigung 6.2 Grundlagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2.1 Risiko, -modelle und -arten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2.2 Begriffe, Ziele und Aufgaben des Risikomanagements . . . . . . . . 6.2.3 Operatives Risikomanagement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2.4 Strategisches Risikomanagement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3 Neue wirtschaftliche Anforderungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

141 142 146 146 151 151 156 158

7 System Dynamics im Risikomanagement 7.1 System Dynamics als Werkzeug für das Risikomanagement . . . . . . . . 7.1.1 Die unternehmensspezifische Risikolandschaft identifizieren, transparent visualisieren und vernetzt analysieren . . . . . . . . . . . 7.1.2 Strategisches Risikomanagement mit System Dynamics . . . . . . 7.1.3 Mögliche Risikoentwicklungen prognostizieren . . . . . . . . . . . 7.1.4 System Dynamics als Lernmethode im Risikomanagement . . . . 7.1.5 Früherkennungs- und Frühwarnsysteme . . . . . . . . . . . . . . 7.2 Einsatzpotenziale von System Dynamics im Risikomanagement . . . . . 7.3 Modellierungsrisiken im systemdynamischen Prozess . . . . . . . . . . .

163 164 166 167 168 169 173

5.5

5.6

5.7 5.8

75 76 78 81 81

161 . 161 . . . . . . .

8 Systemdynamische Risikoanalyse für ein idealtypisches Industrieunternehmen180 8.1 Überblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 8.2 Technische Werkzeuge des Risikomanagements . . . . . . . . . . . . . . . . 181 8.3 Beschreibung und qualitative Modellierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184 8.3.1 Rahmenbedingungen und Annahmen zum Unternehmenssystem . . 184 8.3.2 Lagersubsysteme und ihre qualitativen Modelle . . . . . . . . . . . 187 8.3.3 Produktionssubsystem und sein qualitatives Modell . . . . . . . . . 188 8.3.4 Marktsubsystem und sein qualitatives Modell . . . . . . . . . . . . 190 8.3.5 Personalsubsystem und sein qualitatives Modell . . . . . . . . . . . 193

III

Inhaltsverzeichnis

8.4

8.5

8.6

8.7 8.8

8.3.6 Finanzsubsystem und sein qualitatives Modell . . 8.3.7 Modellierte Risiken . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.3.8 Vernachlässigte Risiken . . . . . . . . . . . . . . Quantitative Modellierung . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.4.1 Lagersubmodule . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.4.2 Personalsubmodul . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.4.3 Produktionssubmodul . . . . . . . . . . . . . . . 8.4.4 Martktsubmodul . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.4.5 Finanzsubmodul . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.4.6 Die zusätzlichen Submodule . . . . . . . . . . . . Modelltest . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.5.1 Basismodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.5.2 Modellvalidierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . Risikolage und -analyse des modellierten Unternehmens 8.6.1 Best- und Worst-Case-Szenarien . . . . . . . . . 8.6.2 Cash-Flow-at-Risk mit Monte-Carlo-Simulation . 8.6.3 Strategische Entscheidungen und ihre Bewertung 8.6.4 Mögliche Erweiterungen . . . . . . . . . . . . . . Kritische Würdigung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9 ANHANG A Anhang B Anhang C Anhang D Anhang E Anhang F Anhang

IV

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194 198 204 211 211 215 223 227 231 242 245 246 253 271 272 283 288 305 306 308

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311 311 313 317 320 343 347

Abbildungsverzeichnis 1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 2.3

2 2 5

2.14 2.15 2.16

Kausalrelation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Kausalketten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Darstellung der Zeitverzögerung zwischen einer Ursache A und einer Wirkung B . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Verzweigungen der Kausalketten, Monokausalketten . . . . . . . . . . . . Netz aus Kausalrelationen mit dem elemenataren Charakter . . . . . . . . Die einfachste Art kybernetischer Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . Direkte und indirekte Rückwirkungsschleifen . . . . . . . . . . . . . . . . . Positive Rückkopplung von zwei und fünf Elementen und Systemdynamik Negative Rückkopplung von zwei und fünf Elementen und Systemdynamik Elementares Wirkungsdiagramm des Schwarzmarktes für Heroin . . . . . . Positive Rückkopplungskreise des Schwarzmarktes für Heroin . . . . . . . Schematische Darstellung eines offenen Systems aus der systemtheoretischer Sicht der 1. Phase . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Schematische Darstellung eines offenen Systems und eines geschlossenen Systems aus der systemdynamischen Sicht . . . . . . . . . . . . . . . . . . Triviale und nicht-triviale dynamische Systeme . . . . . . . . . . . . . . . Systemstruktur als versteckte Ursache der Systemoutputs . . . . . . . . . Zusammenhang von dem systemischen Denken und System Dynamics . .

3.1

Modelltypen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

4.1 4.2

Zusammenhang zwischen Modellerstellung und Simulation . . . . . . . . . Einige Möglichkeiten für die Modell- und dimensionale Konsistenzkontrolle mit Vensim PLE 6.0 (screenshots) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Fehlermeldung im Falle nicht-konsistenter Einheiten mit Vensim PLE 6.0 (screenshots) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Modell Räuber-Beute-System, Ausgabedialog, Zeitdiagramm des Systems, Modellgleichungen mit DYNASYS 1.2 (screenshots) . . . . . . . . . . . . . Kategorisierung der Simulationswerkzeuge nach Maier und Größler . . . .

2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 2.10 2.11 2.12 2.13

4.3 4.4 4.5

VI

Reduktionistische Sichtweise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Betrachtung der gesamten Situation mit den innenwohnenden Rückwirkungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Überblick über den Aufbau der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10 10 11 11 12 12 13 14 14 18 18 22 23 27 28 29

47 53 54 56 58

Abbildungsverzeichnis 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 5.10 5.11 5.12 5.13 5.14 5.15 5.16 5.17 5.18 5.19 5.20 5.21 5.22 5.23 5.24 5.25 5.26 5.27 5.28 5.29 5.30 5.31 5.32 5.33

System Dynamics-Prozess . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 SD-Prozess als iterativer Prozess . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 Problembeschreibung als iterativer Prozess . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 Referenz-Zeitverlauf-Diagramm: Entwicklung der Populationen von Beute und Räuber ohne Begegnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 Kausaldiagramm des Räuber-Beute-Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 Kausaldiagramm und dynamische Entwicklung des „Erfolg den ErfolgreichenArchetypes“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 Kausaldiagramm und dynamische Entwicklung des „Fehlkorrekturen- Archetypes“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 Generische Flussdiagramme und Beispiele dafür . . . . . . . . . . . . . . . 83 Einheitentest für Bestands- und Flussgrößen . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 Flussdiagramm mit Konstanten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 Flussdiagramm mit Hilfsvariablen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 Darstellung von Informationseinflüssen auf Bestandsgrößen in einem Flussdiagramm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 Generische Parallelflussstruktur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 Beispiel von der Übertragung eines Kausaldiagramms in ein Flussdiagramm 87 Flussdiagramm des Räuber-Beute-Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 Flüsse als proportionale Veränderung der Bestände . . . . . . . . . . . . . 95 Anpassung an einen Zielwert . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 Flüsse in Abhängigkeit von anderen Beständen . . . . . . . . . . . . . . . 96 Beispiel für ein Modell mit und ohne Hilfsvariablen . . . . . . . . . . . . . 97 Flussdiagramm des Räuber-Beute-Systems ohne Hilfsvariable Treffen . . . 98 Diaglogfenster für eine Eingabe der beschriebenen Verfahren und Parameter bei Vensim PLE 6.0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 Kategorisierung der Faktoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 Entwicklung der Beute- und Räuberpopulation im modellierten RäuberBeute-System ohne Kapazitätsbegrenzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 Tabellenfunktion für die Weidekapazität und Tabelleneditor mit einer Tabellenfunktion in DYNASYS 1.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 Eingabedialog und Tabelleneditor mit der Tabellenfunktion (Lookup-Table) in Vensim PLE 6.0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 Pulsfunktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 Sprungfunktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 Rampenfunktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 Sinusfunktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 Zeitverhalten von Delay Fixed . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 Flussdiagramm und damit erzeugte Abbildung zur Visualisierung des Verlaufs von Delay Information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 Systemdynamisches Modell zur Veranschaulichung von Funktionen Delay . 118 Werte der Variablen Delay 1, Delay 3 mit und ohne Anfangswert und Eingangsgröße im zeitlichen Ablauf von 0 bis 70 . . . . . . . . . . . . . . . 118

VII

Abbildungsverzeichnis 5.34 Veranschaulichung der Verzögerung erster Ordnung mit Verzögerungszeit=5 und einer stufenförmigen Eingangsgröße ohne und mit einem Anfangswert=3 Einheiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.35 Veranschaulichung der Verzögerung dritter Ordnung mit Verzögerungszeit=5 und einer stufenförmigen Eingangsgröße ohne und mit einem Anfangswert=2 Einheiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.36 Werte der Variablen Delay 1 mit Verzögeungszeiten 5, 20 und 30 und Eingangsgröße im zeitlichen Ablauf von 0 bis 200 . . . . . . . . . . . . . . 5.37 Materialverzögerungen verschiedener Ordnungen (1, 2, 3, 4, 5) der Sprungfunktion mit Verzögerungszeit=20 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.38 Materialverzögerungen verschiedener Ordnungen (1, 2, 3, 4, 5) der Pulsfunktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.39 Modell des Ökosystems in Vensim PLE 6.0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.40 Eingabe von Bestandsgleichungen in Vensim PLE 6.0 . . . . . . . . . . . . 5.41 Beispielhafte Anwendung der Tabellenfunktion zur Modellierung der Räuberpopulation im Ökosystem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.42 Verlauf der Tabellenfunktion Räuber . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.43 Verlauf der Tabellenfunktion Beute . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.44 Liste aller Gleichungen eines Modells in Vensim PLE 6.0 . . . . . . . . . . 5.45 Simulationsergebnisse des modellierten Ökosystems . . . . . . . . . . . . . 5.46 Flussdiagramm des Lagerhaltung-Bestellung-Systems mit der Anwendung einer Testfunktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.47 Bei zufälligen täglichen Verkaufsschwankungen ergeben sich langfristige Schwingungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.48 Flussdiagramm des Standardmodells für Lagerhaltung und Bestellung . . 5.49 Entwicklung von Anlieferung und Bestellung im Zeitraum von 10 bis 50 . 5.50 Entwicklung von Änderung der LagerBestand, seiner Zu- und Abflüsse (Anlieferung und Verkauf) und Bestellung im Zeitraum von 50 bis 100 . . 5.51 Kernrückkopplungen im Lagerhaltung- Bestellung-Modell . . . . . . . . . 5.52 Veranschaulichung der Anwenung von Testfunktion am Beispiel des Lagerhaltung -Bestellung-Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 7.1 7.2

VIII

Komplexitätskreislauf nach Mauritius . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Zusammenhang zwischen Unternehmensziele, Risikomanagementziele und -aufgaben . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Elemente eines Risikomanagements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Operativer Risikomanagement-Prozess und Risikomanagement-System nach ISO 31000 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Risikomanagement-System nach ISO 31000 . . . . . . . . . . . . . . . . .

120

120 121 121 122 125 125 128 128 128 129 129 130 131 133 134 134 134 135 144 152 152 153 154

Merkmale dynamischer Komplexität als Grundursachen für nicht erfolgreiche Projekte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172 Modellrisiken im SD-Prozess . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175

Abbildungsverzeichnis 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 8.7 8.8 8.9 8.10 8.11 8.12 8.13 8.14 8.15 8.16 8.17 8.18 8.19 8.20 8.21 8.22 8.23 8.24 8.25 8.26 8.27 8.28 8.29 8.30 8.31 8.32 8.33 8.34 8.35 8.36 8.37 8.38 8.39 8.40 8.41 8.42

Ableitung eines Szenariotrichters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Übersicht des Gesamtsystems und der Subsysteme . . . . . . . . . . . . . Kausaldiagramm des Rohstofflagersubsystems . . . . . . . . . . . . . . . . Kausaldiagramm des Produktionslagersubsystems . . . . . . . . . . . . . . Kausaldiagramm des Produktionssubsystems . . . . . . . . . . . . . . . . Kausaldiagramm der Preispolitik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Kausaldiagramm der Nachfrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Kausaldiagramm des Personalsubsystems (vereinfacht) . . . . . . . . . . . Kausaldiagramm des Abrechnungssystems . . . . . . . . . . . . . . . . . . Kausaldiagramm des Finanzsubsystems (vereinfacht) . . . . . . . . . . . . Flussdiagramm des Rohstofflagers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Flussdiagramm des Produktionslagers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Flussdiagramm des Personalsubsystems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Flussdiagramm der Werkzeuge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Basisdynamik der Produktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Flussdiagramm des Produktionssubsystems . . . . . . . . . . . . . . . . . Flussdiagramm der Preispolitik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Flussdiagramm der Nachfrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Ausgangsmodell finance01.mdl . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Flussdiagramm des Anlagevermögens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Werte des Referenzpreises im Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Werte der angenommenen durchschnittlichen Vergütungen im Betrachtungszeitraum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Flussdiagramm des Umlaufvermögens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Typisches Flussdiagramm eines Abrechnungssystems . . . . . . . . . . . . Flussdiagramm des Debitorenbestandes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Flussdiagramm der Verpflichtungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Flussdiagramm des Finanzsubsystems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Flussdiagramm zur Erzeugung von rosa Rauschen . . . . . . . . . . . . . . Flussdiagramm zur Erzeugung von Produktionsausfällen . . . . . . . . . . Systemverhalten bei einer konstanten Zahl von Aufträgen pro Woche . . . Änderung von Schwankungen bei minimalen Änderungen der Zahl von Aufträgen pro Woche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Nachfrage und konjunkturelle Entwicklung . . . . . . . . . . . . . . . . . . Konjunkturelle Entwicklung und ihre Wahrnehmung . . . . . . . . . . . . Preispolitik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Produktionskapazität und Rohstoffkapazität . . . . . . . . . . . . . . . . . Produktionskapazität und Personalkapazität . . . . . . . . . . . . . . . . . Kapazität und ausgelieferte Produkte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Aufträge und ausgelieferte Produkte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Forderungen und Einzahlungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Absatz-, Konjunkturentwicklung und Entwicklung von Netto-Cash-Flow . Rohstoffbestellung, -anlieferung und Rohstoffbestand . . . . . . . . . . . . Produktions-, Personalkapazität und vorhandene Rohstoffe . . . . . . . . .

182 185 187 188 190 192 192 194 196 197 212 213 220 224 225 227 228 230 231 232 233 234 235 236 238 240 241 243 244 247 248 248 249 250 250 251 251 252 253 253 256 257

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Abbildungsverzeichnis 8.43 Marktpreis, geplanter Preis, Preis aus Marktfaktoren . . . . . . . . . . . . 258 8.44 Änderungen im Modell zur Simulation einer Extrembedingung . . . . . . . 258 8.45 Personalbestand als Ergebnis des Nachfragerückganges mit Parameter des Basismodelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259 8.46 Personalbestand als Ergebnis des Nachfragerückganges mit verkürzten Verzögerungszeiten im Personalbestand . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259 8.47 Beschaffung und Werkzeugbestand als Ergebnis des Nachfragerückganges mit verkürzten Verzögerungszeiten im Personalsubmodul . . . . . . . . . . 260 8.48 Rohstoffbestand als Ergebnis des Nachfragerückganges mit verkürzten Verzögerungszeiten im Personalbestand . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 8.49 Produktionskapazität als Ergebnis des Nachfragerückganges mit verkürzten Verzögerungszeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 8.50 Rückgang der Produktionsmenge pro Woche als Ergebnis des Nachfragerückganges mit verkürzten Verzögerungszeiten im Personalbestand . . . . 261 8.51 Absatzentwicklung als Ergebnis des Nachfragerückganges mit verkürzten Verzögerungszeiten im Personalsubmodul . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261 8.52 Mitarbeiterbestand als Ergebnis der erhöhten Mitarbeiterfluktuation mit Parametern des Basismodells . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 8.53 Mitarbeiterbestand als Ergebnis der erhöhten Mitarbeiterfluktuation mit verkürzten Verzögerungszeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 8.54 Vergleich zwischen dem Personalbestand im Basismodell und Modell mit der Extrembedingung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 8.55 Vergleich zwischen den Personalbeständen und den Einstellungen im Basismodell und Modell mit der Extrembedingung . . . . . . . . . . . . . . . 263 8.56 Zahl der eingehenden Aufträge und hergestellter Erzeugnisse . . . . . . . . 263 8.57 Nachfrageentwicklung, Anlieferung und Verkauf . . . . . . . . . . . . . . . 264 8.58 Rohstoff-, Produktions- und Personalkapazität unter der Extrembedingung 264 8.59 Vergleich zwischen den Absätzen in dem Basismodell und dem Modell mit der Extrembedingung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265 8.60 Produktions-, Personalkapazität und Werkzeugbestand unter der Extrembedingung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266 8.62 Eingehende Aufträge und Anlieferung der hergestellten Produkte . . . . . 266 8.61 Werkzeugbestand und Menge der ins Lager angelieferten Erzeugnisse . . . 267 8.63 Eingehende Aufträge und Bestände von neuen und ausgebideten Mitarbeitern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 8.64 Werkzeugbestand, Menge der pro Woche produzierten Produkte und Absatz268 8.65 Vensim-Funktion SyntheSim zur Unterstützung der Sensitivitätsstest . . . 270 8.66 Vergleich zwischen den Entwicklungen in Mitarbeiterbeständen in dem Basismodell und dem Best-Case-Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273 8.67 Vergleich zwischen den Entwicklungen in Produktivitäten und Menge der hergestellten Produkten in dem Basismodell und dem Best-Case-Modell . 274 8.68 Vergleich zwischen den Entwicklungen des Werkzeugbestandes in dem Basismodell und dem Best-Case-Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274 8.69 Absatz, Gewinn und Cash-Flow unter Best-Case-Bedingungen . . . . . . . 275

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