Systemtheorie

Ein Kennzeichen der Welt des 21. Jahrhunderts ist, das sie offener und vernetzter wird. Das bedeutet, es entstehen mehr Interaktionen in Politik, Wirtschaft, aber auch im privaten Umfeld zwischen den einzelnen Akteuren. Das bedeutet, mehrere einzelne Systeme, die bislang relativ autark agiert haben, knüpfen Beziehungen. So entstehen immer größere Systeme mit vielen Teilsystemen. Beobachten kann man das beispielsweise in den Beziehungen zwischen Lieferant, Unternehmen und Kunde, wo die Vielfalt der Beziehungen wächst. Oder im privaten Umfeld durch das Entstehen von sozialen Plattformen, wie Xing oder Facebook.

Ich habe eben schon den Begriff System verwendet. Was ist eigentlich ein System und was ist Gegenstand der Systemtheorie?

Ein System besteht immer aus Elementen, den Beziehungen zwischen den Elementen und der abgrenzbaren Umwelt. Ein System kann alles sein: Sportverein, Familie, Unternehmen, Kommunikation zwischen Menschen, Parteien, Politik, Auto, Heizungsanlage, Katze, Mensch etc. Fritz B. Simon stellt seine Sicht zur Systemtheorie in dem folgenden Video dar.

Die Bedeutung der Systemtheorie ist für eine nachhaltige zukunftssichere Gestaltung unseres Lebens immens. Leider ist diese Erkenntnis noch nicht sehr weit vorgedrungen. Deshalb verwundert es auch nicht warum das Lehren der Systemtheorie noch nicht Einzug in die Wirtschaftswissenschaften gehalten hat.

Die Art und Weise wie man mit und in Systemen agiert wird als Systemisches Denken bezeichnet. Das folgende Video stellt sehr schön die Notwendigkeit und Wichtigkeit des Systemischen Denkens dar.

Es wird deutlich, was passieren kann, wenn nicht das System als Ganzes betrachtet wird. Denn das ist der Unterschied des Systemischen Denkens zum herkömmlichen analytischen Bruder.

1. Beim Systemischen Denken wird das System nicht in Teilsysteme zerlegt, die dann analysiert werden, um dann die Teilanalysen zu einer ganzen Analyse wieder zusammen zu setzen. Denn aus der Systemtheorie wissen wir, dass das System mehr ist als die Summe der Teilsysteme.
2. Beim Systemischen Denken stehen in erster Linie die Verbindungen der Elemente bei der Analyse im Vordergrund und nicht die Elemente des Systems selbst. Denn aus der Systemtheorie wissen wir, dass die Komplexität hauptsächlich aus der Interaktion der Elemente eines Systems entstehen und nicht aus den Elementen selbst.
3. Beim Systemischen Denken werden Probleme und Situationen aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet. Man ist sich bewusst dass es keine Objektivität gibt. Die Beobachtung eines Systems hängt ganz stark von dem Beobachter ab. Darauf gehe ich intensiv im Bereich Erkenntnistheorie ein.

Sehr interessant finde ich die folgende etwas philosophische Abhandlung zu Systemen, die ich auf der Seite www.physik.as gefunden habe.

Fritz B. Simon unterscheidet in seinem Buch Einführung in Systemtheorie und Konstruktivismus drei Arten von Systemen.

1. Systeme 1. Art sind Systeme, in denen der Beobachter nicht als Teil des Systems betrachtet wird. Diese Systeme sind eher technischer Natur. Beispiele wären Zusammenspiel von Heizkörper und Thermostat oder Verzinsung von Sparguthaben. Grundsätzlich sind diese Systeme immer berechenbar. Sie sind also nicht komplex, aller höchstens kompliziert. Ein Begriff, der mit diesen Systemen in Beziehung gesetzt werden kann ist die Kybernetik 1. Ordnung. Systeme solcher Art sind geprägt von linearen Ursache-Wirkungsbeziehungen. Diese Systeme befinden sich immer in Nähe des Gleichgewichts. Leider betrachten viele Manager die heutigen Wirtschaftsfragen derart, als würde sich das System Wirtschaft und Ökonomie um ein solches System handeln. Beispielsweise ist die Unternehmensplanung ein Relikt dieses Denkens.
2. Systeme 2. Art sind Systeme, in denen der Beobachter Teil des Systems ist. Das bedeutet, in diesen Systemen wird die Subjektivität mit einbezogen. Die Beobachter ändern das Systemverhalten, durch ihr eigenes Verhalten. An dieser Stelle spricht man von Kybernetik 2. Ordnung. Ein herausragender Vertreter dieser Denkrichtung ist Heinz von Förster. Diese Systeme sind im Gegensatz zu den Systemen erster Art geprägt von zirkulären Ursache-Wirkungsbeziehungen und von Rückkopplungen. Im Rahmen der Untersuchung dieser Systeme erlangt man auch zu der Erkenntnis, dass kleine Ursachen, große Wirkungen haben können (Schmetterlingseffekt). Prominente Wissenschaften, die sich mit diesen Systemen beschäftigen sind die Chaostheorie oder die Komplexitätstheorie.
3. Systeme 3. Art sind Systeme, in denen das Zusammenwirken von Elementen eines Systems neue Elemente erzeugen können. Hier spricht man also von Fortpflanzung. Ein Begriff, der mit diesen Systemen korreliert ist die Autopoesie. Wichtige Vertreter sind Humberto R. Maturana und Francisco J. Varela. Wenn man also ökonomische Systeme betrachtet hat man es also in der Regel mit Systemen der 3. Art zu tun. Die Komplexität erhöht sich aufsteigend mit den Systemen.

Ich möchte nun zu eine der Sprachen des Systemischen Denkens kommen: die Modellierung. Weil verschiedene Beteiligte einer Situation verschiedene Sichten auf das Thema haben (wie gesagt mehr zu dem Thema in der Sektion Erkenntnistheorie), ist es vorteilhaft die Situation zu visualisieren. Eine sehr gute Methode, um Gedankengänge zu visualisieren und anschließend zu simulieren, ist die Modellbildung. Das untere Bild zeigt sehr schön, den Prozess der Modellbildung.

1. Man kann nur einen Realitätsausschnitt betrachten. Dabei ist es für den Ersteller des Modells essentiell, die Grenzen des Modells festzulegen.
2. Durch subjektive Einflussfaktoren, wie Sprache oder Kultur werden die aufgenommenen Eindrücke unterschiedlich aufgenommen und bewertet. Dadurch konstruiert jeder Beteiligte sein mentales Modell.
3. Bei dieser Konstruktion wird die Komplexität reduziert. Beispiel: Wenn wir uns alle Orte merken würden, wo wir jemals unser Auto geparkt hätten, würden wir wahrscheinlich unser geparktes Auto nie mehr wieder finden. Das heißt, wir “schmeißen” mit Absicht Erinnerungen und Informationen weg.
4. Auf der Basis der vielen subjektiven mentalen Modelle wird dann eine reale Situation modelliert. Das sollte bestenfalls ein zirkulärer Prozess sein. Das bedeutet, das erstellte explizierte Modell wird gegen Messungen aus der realen Situation validiert und u.U. angepasst. Dabei können sich auch die mentalen Modelle der Beteiligten ändern.

Ein wichtiger Aspekt bei der Modellbildung sind die Wahrnehmungsstörungen und die optischen Täuschungen, denen der Mensch erlegen ist. Das heißt, die Ergebnisse unserer Beobachtungen sind nicht immer so, wie sie sich in der “Realität” wirklich darstellen. Dazu gibt es eine sehr interessante Seite im Netz, die einige Experimente zu optischen Täuschungen zeigt. Auch das folgende Video zeigt dies eindrucksvoll.

Des Weiteren sind wir Menschen Denkfallen unterlegen, wie

1. was wir kennen und nicht kennen,
2. was wir für möglich und nicht für möglich halten,
3. was wir wahrnehmen und übersehen und
4. welche Randbedingungen tatsächlich da sind und welche wir uns einbilden

Ein Verfahren, seine Fähigkeiten in den oben genannten Punkten zu verbessern, ist das so genannte Triple-Loop Learning.

Der Unterschied zum Double-Loop Learning ist nämlich, das immer wieder der Sinn von bestimmtem Wissen und Handlungen hinterfragt und evaluiert wird. Damit korrigiert der Mensch seinen Mindset, welches u.a. ausschlaggebend ist für die Beobachtung und die Bewertung von Situationen und Problemen.

Man muss sich vor dem Modellieren bewusst werden, was man erreichen möchte. Man kann beispielsweise mit einem Modell nicht die Welt erklären oder “heilen”. Zur Erinnerung. Wir Menschen sind auf dem Weg Unsicherheiten anzunehmen. Diese Unsicherheiten lassen eine exakte Voraussage der Zukunft nicht zu. Aber warum sollten wir modellieren bzw. was sind die Vorteile beim Erstellen eines Modells? Die nachfolgend aufgelisteten 5 Punkte kann man im Buch von Terry Williams Management von komplexen Projekten: Projektrisiken durch quantitative Modellierungstechniken steuern nachlesen.

1. Konfrontation: Beim Erstellen eines Modells werden sehr detailliert und tiefgründig vormals gemachte Annahmen hinterfragt und validiert.
2. Erklärung: Es werden keine vagen Aussagen zugelassen. Getätigte Annahmen des Modells müssen explizit definiert werden. Unpräzise allgemeine Aussagen sind nicht zugelassen.
3. Engagement: Bei der Erstellung eines Modells werden Wissenslücken aufgedeckt. Diese müssen geschlossen werden.
4. Dialog: Bei der Erstellung eines Modells ist das Kommunizieren der Teilnehmer unumgänglich. Dabei nähern die Teilnehmer sich auf semantischer Ebene. Das heißt, die verwendeten Begriffe werden einheitlich definiert.
5. Kontinuierliches Lernen: Dieser Punkt resultiert aus den oberen 4 Punkten. Die Teilnehmer erfahren aus dem Prozess des Modellierens etwas über das Wirkungsgefüge der real wahrgenommenen Welt. Es geht hier um das VERSTEHEN.

Die Vorteile ranken sich alle um den Modellerstellungsprozess. Es ist also ungemein wichtig zusammen mit den Betroffenen zu modellieren und nicht mit etwas Fertigem in eine Diskussion zu gehen. Mit dem erstellten Modell, als Ergebnis, welches immer wieder in regelmäßigen Abständen validiert und justiert werden muss, kann man dann die Ursache-Wirkungsbeziehungen inkl. der Unsicherheiten in What-If Szenarien näher durchdringen und verstehen lernen.

Die Auswahl der Gruppe von Personen zu einem Modellierungsworkshop ist sehr bedeutend. Manchmal ist es essentiell eine heterogene Gruppe von Personen zu haben, um kreatives Denken und Querdenken zu forcieren. Manchmal eher nicht. Hartmut Bossel geht in seinem Buch Systeme, Dynamik, Simulation auf 6 Leitwerte von Systemen ein. Leitwerte sind Entwurfsprinzipien, denen alle Systeme gehorchen müssen, um lebensfähig zu sein.

1. Existenz: Das implizite Systeminteresse ist Überleben. Das System muss über Abwehrmechanismen verfügen, um Bedrohungen aus der Umwelt abwehren zu können. Beispiel: Druckkabine im Flugzeug schützt Passagiere vor geringem Luftdruck.
2. Wirksamkeit: Da Ressourcen nicht unbegrenzt zur Verfügung stehen, ist es für das System wichtig, diese mit so wenig Aufwand wie möglich zu beschaffen. Dieses Ziel gilt langfristig. Das heißt kurzfristig kann die Wirksamkeit gering sein. Beispiel: Ein Unternehmen sollte nicht mehr für Löhne und Produktionskosten ausgeben, als es durch Verkäufe einnimmt.
3. Handlungsfreiheit: In der Regel ist die Umweltvielfalt, welches sich ein System ausgesetzt fühlt, sehr hoch. Das bedeutet, das System muss mit einer ebenso hohen Verhaltensvielfalt reagieren können. Beispiel: 2 Unternehmen, die bislang als unmittelbare Konkurrenz eines anderen Unternehmens galten, fusionieren. Dieses Unternehmen muss in der Lage sein angemessen darauf zu reagieren.
4. Sicherheit: Das System muss sich vor unvorhergesehenen und schädlichen Einwirkungen aus der Umwelt schützen können. Beispiel: Ein Unternehmen baut Lagervorräte auf, um sich vor einem möglichen Konkurs der Zulieferer abzusichern.
5. Wandlungsfähigkeit: Wenn ein System sich schädlichen Einwirkungen aus der Umwelt nicht entziehen kann, bleibt für dieses System nur die Möglichkeit zum Strukturwandel, um sich gegen die neuen Einflüsse zu wappnen. Diese Änderungen können Systemparameter aber auch die Systemstruktur betreffen. Beispiel: Wechsel der Energieversorgung auf regenerative Energieträger.
6. Koexistenz: Ein System wird in den meisten Fällen niemals alleine in der Umwelt existieren, sondern immer mit anderen Systemen interagieren. Das bedeutet, ein System muss nicht nur die eigenen sondern auch die Interessen anderer Systeme berücksichtigen. Das führt mich unter anderem zum Thema Kooperation.

Elemente eines Systems lassen sich diesen Leitwerten zuordnen. Dabei kann ein Element auch mehreren Leitwerten zugeordnet werden. Alle Leitwerte müssen durch ein System zu einem gewissen Maße erfüllt sein, damit das System in der Umwelt lebensfähig ist. Ist-Analysen eines Systems aber auch Eingriffsplanungen lassen sich somit anhand der Elemente messen, da diese einen Rückschluss auf die Leitwerte zulassen.

Wie oben bereits festgestellt, modellieren wir niemals die Realität, sondern immer das was wir Menschen von der realen Welt wahrnehmen. Diesen Ausschnitt bilden wir als System ab. Des Weiteren muss jedes System eine Umwelt haben, um überhaupt als System wahrgenommen zu werden. Das System wird durch die Systemgrenze von der Umwelt getrennt. Die Umwelt enthält Faktoren, die für das System extern sind. Das heißt diese Faktoren geben Input an das System oder nehmen Werte vom System auf, stehen aber nicht in Interaktion mit den internen Faktoren. Soll heißen, es gibt keinen externen Faktor der Information abgibt und gleichzeitig aufnimmt (sonst wäre dieser ja ein interner Faktor). Das beantwortet damit auch die Frage nach dem Ziehen einer Grenze zwischen System und Umwelt, die immer wieder gerne beim Modellieren aufkommt. Das folgende Bild stellt ein System schematisch dar. Ein System besteht aus internen Faktoren, die über Ursache-Wirkungsbeziehungen (Pfeile) miteinander verbunden sind. Diese Beziehungen haben 3 Dimensionen.

1. Intensität: Wie stark ist die Wirkung?
2. Polarität: Ist Wirkung und Ursache gleichgerichtet oder nicht?
3. Langfristigkeit: Wie viel Zeit vergeht bis die Wirkung zu erkennen, also wahrnehmbar ist?

Die oben dargestellte Graphik stellt ein System schematisch dar. In der ersten Schemaebene spricht man bei der Modellierung von einem qualitativen Modell. Mithilfe des CONSIDEO MODELERs kann man bereits auf dieser Ebene über die Erkenntnismatrix oder über die Ursache- und Wirkungsketten qualitative Aussagen über Hebel des Systems machen: Welche Faktoren haben eine starke/ schwache und langfristige/ kurzfristige Wirkung auf die Erreichung meines Zieles? Sie können auch bereits Rückkopplungen erkennen. Diese sind vor allem für unerwartetes, nicht vorhersehbares und nicht intuitives Verhalten verantwortlich. Man kann zum Beispiel exponentielles oder logistisches Wachstum/ Abnahme erahnen; aber noch nicht dynamisch darstellen. Das heißt, die Fragestellung nach dem zeitlichen Verlauf aus einer qualitativen Darstellung nicht beantworten. Nichtlinearitäten, die Ursache von kontraintuitivem Verhalten von Systemen, ist nicht darstellbar. Es gibt noch einige weitere Schwachstellen der rein qualitativen Darstellung und Interpretation. Dafür verweise ich aber gerne auf meinen Foliensatz. Das soll aber in keinster Weise die Sinnhaftigkeit der qualitativen Modellierung in Frage stellen. Ganz im Gegenteilt. Man muss sich nur der Stärken und Schwächen bewusst sein.

Wie schon angedeutet, um dynamisches Verhalten eines Modells darzustellen und zu simulieren, muss man die Ursache- Wirkungsbeziehungen des qualitativen Modells quantifizieren. Man erhält ein quantitatives Modell. Bei der Quantifizierung kommen die möglichen Arten der internen Faktoren ins Spiel.

1. Bestandsfaktoren: Diese Faktoren sind der Speicher oder das Gedächtnis des Modells. Jedes quantitative Modell sollte mindestens einen Bestandsfaktor besitzen, denn nichts ist auf einmal wie von Zauberhand vorhanden und da. Denken Sie beispielsweise an das Füllen einer Badewanne. Die Badewanne ist nicht schwupp-di-wupp einfach voll, sondern es braucht eine gewisse Zeit, die Wanne mit Wasser zu füllen. Bei diesem Beispiel wäre der Wasserstand der Wanne der Bestandsfaktor.
2. Flussfaktoren: Die Flussfaktoren sind für die Zu- und Abnahme der Bestandsfaktoren verantwortlich. Jeder Bestandsfaktor muss entweder einen Zu- oder einen Abfluss haben, kann aber auch Beides besitzen. Nehmen wir unser Beispiel von oben, die Badewanne. Zuflussfaktor ist der Wasserhahn. Abflussfaktor ist der Stöpsel.
3. Informationsfaktoren: Informationsfaktoren sind alle anderen internen Faktoren, die nicht Bestands- oder Flussfaktor sind. Diese können zum Beispiel von Bestands- oder Flussfaktoren im Verlauf der Zeit geändert werden und können auch auf Flussfaktoren wirken. Informationsfaktoren können aber auch konstant bleiben.
4. Externe Faktoren: Externe Faktoren können entweder annehmen oder abgeben, aber nicht Beides.

Ein wenig Mathematik kann ich mir an dieser Stelle nicht verkneifen. Die Bestands- und Flussfaktoren stehen in einem ganz speziellen mathematischen Verhältnis zueinander. Die 1. Ableitung der Werte der Flussfaktoren ergeben die Werte der Bestandsfaktoren und die Integration der Werte der Bestandsfaktoren ergeben die Werte der Flussfaktoren. Folgende Graphiken visualisieren diese Beziehungen. Günter Ossimitz hat das Verständnis einiger Studenten in Österreich zu diesem Zusammenhang getestet und kam zu einem erschreckend schlechten Ergebnis. Ich habe diesen Test inkl. der Lösungen angehängt. Stellen Sie gerne Ihr Wissen auf die Probe. Viel Spaß.

Für die oben angesprochene Quantifizierung der Beziehungen zwischen den Faktoren benötigt man mathematische Funktionen. Der CONSIDEO MODELER bietet zusätzlich die Möglichkeit diese Beziehungen graphisch zu hinterlegen. Zur Erleichterung der Auswahl möglicher Funktionen habe ich eine Liste mit den Auswirkungen dieser Funktionen erstellt.

Auf wichtige Unterscheidungen bzgl. quantitativer Modellierung möchte ich noch eingehen.

1. Statisch vs. Dynamisch: Modelle ohne Bestandsfaktor besitzen keine Erinnerung oder Historie. Sie sind speicherlos. Diese Modelle werden statisch genannt, da sie die zeitlichen Veränderungen der Veränderungen nicht darstellen können. Modelle mit mindestens einem Bestandsfaktor besitzen hingegen die Erinnerung und werden dynamisch genannt. Erinnern Sie sich an das Beispiel, Füllen einer Badewanne. Wenn Sie am Wasserhahn drehen, verändert sich die Füllrate der Wanne. Das heißt, die Wanne füllt sich nicht linear. Drehen Sie nicht am Wasserhahn füllt sich die Wanne linear. Bei einem statischen System können Sie diese Beobachtung nicht machen. Die Wanne ist einfach nur gefüllt.
2. Diskret vs. Kontinuierlich: An dieser Stelle macht man Unterscheidungen bzgl. des Vorhandenseins von Werten für die Bestandsfaktoren bezogen auf die Zeit. Bei der kontinuierlichen Modellierung sind die Bestandsfaktoren ununterbrochen mit Werten belegt. Es gibt keine fühlbaren Zeitschritte. Das ist der Unterschied zu der diskreten Modellierung. Man muss dazu wissen, dass man mit sämtlicher System Dynamics Software ausschließlich diskret modellieren und simulieren kann. Ich habe dieses Thema detailliert in diesem Paper ausgeführt, in welchem ich Bezug auf ein Modell nehme, in dem ich die Problematik der Wahl der Zeitschrittweite zeige.

In der Sektion Modellierung stelle ich Wachstumsarchetypen vor, mit deren Hilfe quantitativ modelliert werden kann. Detaillierte Informationen zum Thema Modellierung können Sie in dem von mir erstellten Foliensatz erwarten. Des Weiteren gehe ich in der Sektion Modellierung anhand von Screencasts auf die quantitative Modellierung ein. Bei Fragen nehmen Sie gerne Kontakt mit mir auf.

Des Weiteren liste ich eine Reihe gewinnbringender Links aus dem Netz auf:

• Einführung in die Denkweise zur Systemtheorie von Niklas Luhmann
• Deutsche Gesellschaft für System Dynamics
• System Dynamics Society
• Wiley Online Library
• Physik der dynamischen Systeme
• Systemdynamik im Unterricht
• Stewardshipmodeling
• System Dynamics Method: A quick Introduction
• Homepage Hartmut Bossel
• Homepage Günther Ossimitz
• Homepage Frederic Vester
• Tom Fiddaman’s SD Model Library
• Denkwerft

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