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Die Relevanz der Grundprobleme und -konzepte der Regelungstheorie für die Gestaltung betrieblicher Entscheidungsprozesse

  • Bernd Schiemenz
Part of the Betriebswirtschaftliche Beträge zur Organisation und Automation book series (BOA, volume 13)

Zusammenfassung

Im 1. Kapitel wurde aufgezeigt, daß zwischen betrieblichen Entscheidungsprozessen und (technischen) Regelungs- und Steuerungsprozessen gewisse Gemeinsamkeiten bestehen. Im 2. Kapitel erkannten wir, daß diese Gemeinsamkeiten nicht nur formaler Natur sind, sondern daß sich zu steuernde oder zu regelnde bzw. durch Entscheidungsprozesse zu beeinflussende Systeme sowie Steuerungs- und Regelungsprozesse bzw. Entscheidungsprozesse selbst mittels gleichartiger Modelle beschreiben lassen. Damit verstärkt sich zwar der Eindruck, daß man die Regelungstheorie zur Gestaltung betrieblicher Entscheidungsprozesse heranziehen könne, doch kann die Frage noch nicht bejaht werden. Hierzu müssen zuvor zwei weitere Fragen geprüft werden. Die erste — und grundlegende — ist, ob die besondere Fragestellung, die die Regelungstheorie an ihre Modelle richtet, darauf hinausläuft, Erkenntnisse zu gewinnen, wie der Steuerungs- oder Regelungsprozeß zu gestalten ist; denn das entspräche, wegen der Gleichartigkeit der Modelle, der Frage, wie der Entscheidungsprozeß gestaltet werden muß. Sie wird in den Abschnitten. 3.1 und 3.2 näher untersucht. Ist diese Frage bejaht, muß fernerhin noch geprüft werden, ob die Kriterien oder Ziele, denen diese Gestaltung unterliegt, betriebswirtschaftlich relevant sind, entweder weil es sich um empirisch anzutreffende betriebliche Oberziele handelt oder um Unterziele, die im Sinne einer Ziel-Mittel-Relation die Erreichung solcher Oberziele fördern.

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Referenzen

  1. 1).
    Vgl. S. 37f.Google Scholar
  2. 2).
    Vgl. W. Oppelt, Handbuch . . ., S. 435; J. T. Tou, Modern Control . . ., S. 5; Schwarz-Friedland, Linear Systems . . ., S. 2.Google Scholar
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    Vgl. W. Oppelt, Handbuch . . ., S. 394 ff.Google Scholar
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    Vgl. K. Ogata, State Space Analysis . . ., S. 370 ff., hier besonders S. 371; J. T. Tou, Modern Control . . ., S. 149 ff.; Zadeh-Desoer, Linear System Theory . . ., S. 498 ff.; II. Freeman, Discrete-Time Systems . . ., S. 11 ff.Google Scholar
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    Vgl. W. Oppelt, Handbuch . . ., S. 435.Google Scholar
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    Vgl. S. 37 f.Google Scholar
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    Vgl. W. Oppelt, Handbuch . . ., S. 435.Google Scholar
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    vgl. S. 103.Google Scholar
  12. 12).
    In der amerikanischen Literatur spricht man in diesem Zusammenhang von „design“. So schreiben z. B. Schwarz-Friedland, Linear Systems . . ., S. 2, von „. . . system design, whose objective is the construction by use of available components of a system which performs in some specified manner . . .“.Google Scholar
  13. 13).
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    Vgl. W. Oppelt, Handbuch . . ., S. 39; J. T. Tou, Modern Control . . ., S. 5.Google Scholar
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    Vgl. S. 40.Google Scholar
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    Zur Definition der Begriffe Festwert- und Folgeregelung siehe DIN 19226, Entwurf 1962 . . ., S. 20.Google Scholar
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    in unserem Beispiel in Kapitel 6 wäre das nur für vollkommene Voraussehbarkeit der Regelgröße möglich.Google Scholar
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    Vgl. J. T. Tou, Modern Control . S. 6; K. Ogata, State Space Analysis . . S. 24.Google Scholar
  21. 21).
    DIN 19226, Entwurf 1962 . . S. 21.Google Scholar
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  23. 23).
    Vgl. DIN 19226, Entwurf 1962 . . S. 21.Google Scholar
  24. 24).
    Vgl. DIN 19226, Entwurf 1962 . S. 9; vgl. auch S. 67 f.Google Scholar
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    Vgl. auch S. 150.Google Scholar
  26. 26).
    Vgl. W. Oppelt, Handbuch . . S. 421 f.Google Scholar
  27. 27).
    J. T. Tou, Modern Control . . S. 6. 28) Eine ausführliche Behandlung der günstigsten Einstellung von Regelvorgängen gibt W. Oppelt, Handbuch . . S. 419 ff.Google Scholar
  28. 29).
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  29. 30).
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  30. 31).
    Analoge Probleme liegen in der Nachrichtentechnik vor, wenn die Störungen eines Signals ausgefiltert werden sollen, um das Signal in möglichst reiner Form zu erhalten, sowie bei der Vorhersage stochastischer Funktionen, etwa der Flugbahn eines einem Abwehrfeuer ausweichenden Flugzeuges. Vgl. H. Schlitt, Systemtheorie . . S. 272 ff. und N. Wiener, Cybernetics . . Introduction, S. 1 ff. In dieser „essential unity of the set of problems ,centering about communication, control, and statistical mechanics .“ (N. Wiener, Cybernetics . . S. 11) dürfte neben der Gleichartigkeit der Probleme in Lebewesen und Maschinen der wesentliche Anstoß zur Schaffung einer einheitlichen Disziplin, der Kybernetik, gelegen haben. Die Verfahren erscheinen auf die entsprechenden Probleme der Trendermittlung und Prognose von Absatz, Börsenkursen o. ä. anwendbar, vgl. Schwarz-Friedland, Linear Systems „ S. 335.Google Scholar
  31. 32).
    Vgl. J. T. Tou, Modern Control . S. 6. Eine ausführliche Behandlung des Problems geben z. B. W. W. Solodownikow, Einführung . . S. 240 ff.; H. Schlitt, Systemtheorie . S. 271 ff.; Schwarz-Friedland, Linear Systems . . S. 334 ff.Google Scholar
  32. 33).
    Hierzu und zum folgenden vgl. K. Ogata, State Space Analysis S. 1 ff. und S. 24 ff.; .J. T. Tou, Modern Control . . S. 1 ff.; De Russo-Roy-Close, State Variables . . S. 546 ff.; C. W. Merriam III., Optimization Theory . . S. 1 ff.Google Scholar
  33. 34).
    In Anlehnung an K. Ogata, State Space Analysis . . S. 25 f.; ähnlich PontryaginBoltyanskii-Gamkrelidze-Mishchenko, The Mathematical Theory of Optimal Processes, (übers. aus dem Russischen), Oxford (u. a.) 1964, S. 1 ff.; Lee-Markus, Foundations of Optimal Control Theory, New York (u. a.) 1967, S. 23 ff.Google Scholar
  34. 35).
    Statt des Zustandsvektors könnte man auch den Vektor der Ausgangssignale einsetzen, wie das z. B. bei De Russo-Roy-Close, State Variables . . S. 550 f. geschieht. Das hängt ab von der Formulierung des Modells.Google Scholar
  35. 36).
    Man stelle sich z. B. vor, daß die Eingangssignale den Faktoreinsatz und Teile des Zustandsvektors die laufende Produktion bedeuten. r ermittelt daraus, unter Berücksichtigung der Zeit, den Barwert des Gewinns. Dieser wird integriert oder aufsummiert. Vgl. auch das Beispiel in Kapitel 7.Google Scholar
  36. 37).
    Vgl. De Russo-Roy-Close, State Variables . . S. 551.Google Scholar
  37. 38).
    Vgl. K. Ogata, State Space Analysis . . S. 25 f.; vgl. auch J. T. Tou, Modern Control . . insbes. 5.–7. Kapitel.Google Scholar
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    De Russo-Roy-Close, State Variables . . S. 546 f.Google Scholar
  39. 40).
    Vgl. auch J. T. Tou, Modern Control . . S. 326 ff.; R. Bellman, Dynamische Programmierung und selbstanpassende Regelprozesse, (deutsche Übers. von „Adaptive Control Processes“), München — Wien 1967, (im folgenden zitiert als „Selbstanpassende Regelprozesse . .“).Google Scholar
  40. 41).
    Vgl. J. T. Tou, Modern Control . . S. 277 und 337; vgl. auch die Gegenüberstellung weiterer Vor- und Nachteile der verschiedenen Konzepte bei K. Ogata, State Space Analysis . . . S. 27.Google Scholar
  41. 42).
    W. Oppelt, Handbuch . . S. 13, bezieht sich also nur auf diese Konzepte, wenn er schreibt: „In einer technischen Anlage hat eine Regelung die Aufgabe, eine bestimmte physikalische Größe auf einen vorgegebenen Wert zu bringen und dort zu halten.“Google Scholar
  42. 43).
    Vgl. F. Mesch, Selbsttätige Optimierungen in der Betriebswirtschaft — eine Einführung, in: Unternehmensforschung, Bd. 8 (1964), S. 204–215.Google Scholar
  43. 44).
    Vgl. H. Albach, Entscheidungsprozeß . . .Google Scholar
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    vgl. z. B. E. Heinen, Zielsystem . . insbes. S. 82 ff.Google Scholar
  45. 46).
    W. Eben, Stochastische Prozesse . . S. 163.Google Scholar
  46. 47).
    So schreibt z. B. H. Langen: „Der Betrieb läßt sich als eine Institution auffassen, die dem Zweck dient, bestimmte Zustände (Geld- oder Lagerbestände, Auftrags- und Personalstand usw.) oder Vorgänge (Einnahmen, Ausgaben, technische Produktion, Ein- und Verkäufe usw.) auf einem bestimmten Wertniveau zu halten bzw. dieses Wertniveau bei Auftreten von Störungen wiederherzustellen.“ Siehe H. Langen, Der Betrieb als Regelkreis, in: E. Grochla (Hrsg.), Organisation und Rechnungswesen, Festschrift für Erich Kosiol zu seinem 65. Geburtstag, Berlin 1964, S. 81–100, hier S. 91.Google Scholar
  47. 48).
    Vgl. hierzu auch H. A. Simon, Application . . ., S. 234.Google Scholar
  48. 49).
    Vgl. H. I. Vassian, Application of the discrete variable servo theory to inventory control, in: Operations Research, Vol. 3 (1955), S. 272–282, (im folgenden zitiert als „Application . . .“); W. Eberl, Stochastische Prozesse . . .Google Scholar
  49. 50).
    Vgl. R. Henn, Über die Struktur mikroökonomischer Entscheidungssituationen, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 34. Jg. (1964), S. 508–515, hier insbes. S. 509 f. Dabei ist zu berücksichtigen, daß ein „unitemporales“ Modell ein Sonderfall eines „multitemporalen“ Modells ist.Google Scholar
  50. 51).
    Vgl. auch J. A. Nitsche, Optimale Kontrollprozesse und automatische Steuerung, in: Ablauf- und Planungsforschung, Bd. 5 (1964), S. 64–67, (im folgenden zitiert als „Optimale Kontrollprozesse . . .“). Nitsche weist darauf hin, daß dieses Konzept der Lenkung von Produktionsprozessen wesentlich angemessener sei als das des Regelkreises und daß es fast unbekannt zu sein scheine, daß derartige „Kontrollprozesse“ in den vergangenen Jahren weitgehend theoretisch erforscht worden seien. Zur Problemstruktur siehe auch J. A. Nitsche, Mathematische Probleme der optimalen Prozeßsteuerung, in: IBM-Nachrichten, 14. Jg. (1964), S. 2450–2452.Google Scholar
  51. 52).
    vgl. K. Elsner, Mehrstufige Produktionstheorie und dynamisches Programmieren, Meisenheim am Glan 1964, (im folgenden zitiert als „Mehrstufige Produktionstheorie . . .“), insbes. II. Kapitel. Wie Hern fußt auch Elsner vorwiegend auf den Arbeiten von Bellman über Dynamisches Programmieren, kommt also von einem speziellen Ansatz der Theorie optimaler Prozesse her.Google Scholar
  52. 53).
    Zur Reduktion von „Spielen“ auf diese Problemstruktur siehe z. B. R. Bellman, Selbstanpassende Regelprozesse . . S. 248 ff.Google Scholar
  53. 54).
    Vgl. auch S. 179 ff.Google Scholar

Copyright information

© Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden 1972

Authors and Affiliations

  • Bernd Schiemenz

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