Description
Book SynopsisDas Umfeld von Unternehmen wird zunehmend dynamischer und weniger vorhersagbar: Kunden informieren sich und (re)agieren schneller, und das keinesfalls lokal begrenzt. Wettbewerber werden kreativer. Gibt es in einer völlig fremden Branche eine heftige Bewegung, ist dies in der ver ochtenen Wirtschaft meist bis
ins eigene Unternehmen zu spüren. Auf diese Herausforderungen vorbereitet zu sein, wird zusehends schwieriger. Daher sollten sich Unternehmen nicht mehr nur auf deterministische Planungsinstrumente verlassen, vielmehr geht es darum, Unsicherheiten zu managen.
Eine dafür geeignete Methode sind Simulationen. Frank Romeike und Jan Spitzner bieten neben einer Einführung in die Simulationstechnik einen Überblick über alle wichtigen Simulationsmethoden wie Szenarioanalysen, stochastische Simulationen, ereignisorientierte und agentenbasierte Simulationen, System Dynamics und (Business) Wargaming. Zahlreiche Beispiele aus der Praxis, wie aus der Chemieindustrie, der Versicherungswirtschaft und der Logistikbranche, unterstreichen die Relevanz und Tauglichkeit der Methoden.
• Alle wichtigen Simulationsmethoden auf einen Blick
• Praxisorientiert und hochaktuell
• Mit einem Geleitwort von Christoph Schwager, Chief Risk O cer, EADS/Airbus
Trade Review"Tolles Buch, gut und verständlich geschrieben, auf die wichtigsten Inhalte fokussiert, verständliche Beispiele, Quellenverzeichnis & Hinweise weiterführender Literatur" (Daniela S. Kappler, Hochschule Heilbronn)
Table of ContentsGeleitwort 11
Vorwort 15
Teil A Simulationen in der Unternehmenssteuerung – Grundlagen 23
1 Einleitung 25
1.1 Das Orakel als Simulationsmethode 25
1.2 Die ersten Versuche zum »systematischen« Umgang mit der Zukunft 31
2 Simulationen im Unternehmensalltag – Versuch einer Bestandsaufnahme 37
2.1 Erkenntnisse der Studie »Simulationen in der Unternehmenssteuerung « 38
Gegenstand, Aufbau undMethodik der Studie 39
Teilnehmer der Studie 41
Nutzungsintensität typischer Instrumente zur Unternehmenssteuerung 42
Einsatz von Simulationen nach funktionalen Bereichen 43
Vergleich von Simulationsmethoden 44
Gründe für und gegen den Einsatz von Simulationsmethoden 46
Fazit der Studie 47
2.2 Wie Simulationen im Unternehmensalltag helfen können 48
2.3 Missverständnisse im Zusammenhang mit Simulationen 50
Simulationen sind Prognoseinstrumente 50
Simulationen sindMathematik und damit stets quantitativ 52
Simulationen sind nur etwas für Spezialisten 53
Alles ist modellierbar – nichts ist simulierbar 53
3 Grundlegende Begriffe im Kontext Simulationen 55
3.1 Simulation 55
3.2 Zielgröße 58
3.3 Parameter 60
3.4 Szenario 61
3.5 Modell 64
4 DerWeg vom Problem zum Simulationsergebnis 67
4.1 Kriterien zur Simulationsfähigkeit einer Fragestellung 67
4.2 Der Regelkreis zur Arbeit mit Simulationsmodellen 71
Fragestellung formulieren 72
Realitätsausschnitt definieren 73
AbstraktesModell konzipieren 74
Simulationsmodell erstellen 75
Simulieren und Ergebnisse analysieren 76
Ergebnisse kommunizieren 77
4.3 Typische Fallen einer Simulation und Regeln zum Umgang mit ihnen 77
Ablenkungsfalle 78
Komplexitätsfalle 80
Umsetzungsfalle 81
Interpretationsfalle 82
Akzeptanzfalle 83
5 Überblick zu verschiedenen Simulationsmethoden 87
5.1 Welche Simulationsmethode bei welcher Fragestellung? 87
5.2 Vereinfachte Nachbildung existierender Systeme 90
Beschreibung derMethode 90
Illustration derMethode 90
Typische Anwendungsfälle 91
Herausforderungen im Praxiseinsatz 92
Vorteile und Grenzen 93
5.3 Szenarioanalyse 94
Beschreibung derMethode 94
Illustration derMethode 97
Typische Anwendungsfälle 98
Herausforderungen im Praxiseinsatz 99
Vorteile und Grenzen 101
5.4 Monte-Carlo-Simulation 101
Beschreibung derMethode 101
Illustration derMethode 103
Typische Anwendungsfälle 104
Herausforderungen im Praxiseinsatz 108
Vorteile und Grenzen 110
5.5 Diskrete ereignisorientierte Simulation 111
Beschreibung derMethode 111
Illustration derMethode 113
Typische Anwendungsfälle 114
Herausforderungen im Praxiseinsatz 115
Vorteile und Grenzen 117
5.6 Agentenbasierte Simulation 117
Beschreibung derMethode 117
Illustration derMethode 120
Typische Anwendungsfälle 121
Herausforderungen im Praxiseinsatz 123
Vorteile und Grenzen 124
5.7 System Dynamics 124
Beschreibung derMethode 124
Illustration derMethode 127
Typische Anwendungsfälle 129
Herausforderungen im Praxiseinsatz 132
Vorteile und Grenzen 133
5.8 Wargaming 134
Beschreibung derMethode 134
Illustration derMethode 136
Typische Anwendungsfälle 138
Herausforderungen im Praxiseinsatz 140
Vorteile und Grenzen 141
Teil B Praxisbeispiele 143
6 Lösung betriebswirtschaftlicher Probleme unter Nutzung von Simulationsmethoden 145
6.1 Munich Re: Szenarien und Komplexität – Erfolgreicher Umgang mit komplexen Risiken 147
Herausforderung komplexer Kumulrisiken 149
Ansatz derMunich Re 152
Fazit 157
6.2 Chemieunternehmen: Anwendung von Simulationen und Szenarien in der Supply Chain 158
Einführung 158
Rahmenbedingungen und Einflussfaktoren in der Lieferkette: Fallbeispiel Pflanzenschutzmittel 159
Simulation und Szenariobildung zum Management externer Risiken in Supply Chains: Fallbeispiel Pflanzenschutzmittel 164
Herausforderungen im Prozess 172
Nutzen und Erfolge aus der Anwendung in Lieferketten 174
6.3 stiftung neue verantwortung: Szenarioanalysen in einem intersektoralen Team zur Identifikation von Handlungsempfehlungen an deutsche Unternehmen in fremden Kulturkreisen 176
Einleitung 176
Das konkrete Vorgehen im Forschungsprojekt 177
Herausforderungen beim Einsatz von Szenarioanalysen in intersektoralen Teams 190
6.4 Munich Re: Vom strategischen Risiko zur Risikostrategie. Versicherungsspezifische Szenarien für Risiko-Identifikation und Geschäftsmodell-Innovation 192
Einleitung und Fragestellung 192
Prinzipielles Vorgehensmodell 194
Risikostrategie am Beispiel vonMunich Re 199
Fazit 203
6.5 Stochastische Simulation in der Kostenrechnung 205
Einleitung 205
Die Äquivalenzziffernrechnung 208
Simulation einer Äquivalenzziffernrechnung 209
Zusammenfassung 222
6.6 Logistik-Dienstleister: Langfristige Personalplanung mit System Dynamics 225
Situationsbeschreibung 225
Eine System-Dynamics-basierte Intervention 227
Ergebnisse des Prozesses derModellierung und Simulation 227
EinModell der Personalplanung und Simulationsergebnisse 230
8 Implikationen für die langfristige Personalplanung 234
6.7 ZENO e.V.: Wargaming in der Kommunalwirtschaft – Wie sich kommunale Entscheidungsträger auf strategische Entscheidungen vorbereiten können 236
Einführung 236
Entwicklung des Lösungskonzepts 237
Umsetzung des Konzepts und dabei gemachte Erfahrungen 241
Praktischer Einsatz und Erfolge des entwickelten Ansatzes 250
Zusammenfassung 252
Teil C Fallstudien 253
7 Optimierung risikobehafteter Entscheidungen basierend auf stochastischen Szenariomethoden 255
7.1 Einleitung 255
Relevanz der Fallstudie und aktueller Forschungsstand 257
7.2 Einordnung des Fallbeispiels in die Unternehmenspraxis 259
Was wird unter einer risikoorientierten Unternehmensführung verstanden? 259
Bewertung der Risiken basierend auf Szenariobetrachtungen 261
Risikomanagement im Kontext des Controllings 264
7.3 Umsetzungsbeispiel »Inntal AG« 265
7.4 Nutzen, Erfolge und neue Erkenntnisse 305
8 Ereignisdiskrete Simulation einer Tankstelle 307
8.1 Einleitung 307
Motivation zur Fallstudie 307
Problemanalyse 309
8.2 Grundsätzliche Überlegungen 314
Grundsatzentscheidung 314
Festlegen der Ziele der Simulationsexperimente 315
Aufbau der Simulationsdatenbasis 317
Analytische Grobabschätzung 318
Planung der Simulationsexperimente 320
8.3 Modellierung und Validierung 322
Modellierung der Tankstelle in Plant Simulation 322
Modellierung der Tankstelle in DESMO-J 329
8.4 Simulation und Erkenntnisse 355
Durchführung der Simulationsexperimente 355
Auswertung der Simulationsexperimente 357
Überführung der Simulationsergebnisse in die Praxis 365
8.5 Zusammenfassung und Ausblick 367
Zusammenfassung 367
Ausblick 368
9 System Dynamics in der Planung von Softwareentwicklungsprojekten 371
9.1 Einführung und Definition derMethode System Dynamics 371
9.2 Beschreibung und Illustration der einzelnen Phasen des System-Dynamics-Prozesses 374
Problembeschreibung und Methodenwahl 374
Dynamische Problemkonkretisierung 377
Entwicklung des Simulationsmodells 380
Modellprüfung 383
Entwicklung und Analyse von Problemlösungsstrategien 386
Umsetzung erfolgversprechender Problemlösungsstrategien 388
9.3 Erfolgs- und Misserfolgsfaktoren für die Anwendung von System Dynamics 390
10 Fazit 393
11 Glossar 399
Literatur- und Quellenverzeichnis 409
Abbildungsverzeichnis 421
Tabellenverzeichnis 427
Die Autoren 429
Stichwortverzeichnis 441
