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Ein Simulationsmodell zur Deskription und Explikation der Evolution von Produktionsnetzwerken

  • Udo Mildenberger
Part of the Forum produktionswirtschaftliche Forschung book series (FPF)

Zusammenfassung

Von der Erkenntnis geleitet, daß in der wissenschaftlichen Diskussion zum Thema Unternehmensnetzwerke bisher neben Theorieansätzen und Modellen zur umfassenden Erklärung auch methodische Instrumente zur Analyse des Evolutionsprozesses von Produktionsnetzwerken fehlen, wird im folgenden ein Simulationsmodell entwickelt, das gleichermaßen zur Deskription und Explikation des Evolutionsprozesses als auch zur Ableitung von Gestaltungsempfehlungen für das Netzwerkmanagement eingesetzt werden kann. Theoretische Basis dieses Modells bilden die kernkompetenzorientierten Netzwerkansätze, der systemorientierte Erklärungsansatz von Bellmann sowie der im vorangegangen Kapitel vorgestellte Erklärungsansatz auf Basis der neueren Systemtheorie. Zur Einfuhrung in die Thematik wird zunächst auf grundlegende methodische Fragen der Modellentwicklung, auf die mit der Entwicklung des Modells verfolgten Ziele sowie auf die technischen und inhaltlichen Grundstrukturen des Modells eingegangen. Daran anschließend erfolgt eine detaillierte Präsentation und Diskussion der einzelnen Module und Sektoren des Simulationsmodells. Der dritte Abschnitt des Kapitels ist der Darstellung und Analyse exemplarischer Modellergebnisse gewidmet. Mit Hilfe dieser Modellergebnisse werden in einem letzten Schritt Ansatzpunkte für das Management von Produktionsnetzwerken abgeleitet.

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Referenzen

  1. 1.
    Merten charakterisiert die Systemforschungs- bzw. Systemanalysemethode System Dynamics mit den Worten: “System Dynamics ist ein auf dem Informationsrückkopplungsprinzip basierendes holistisches, systemares Modellierungs- und Analysekonzept zur Unterstützung schlecht struktu rierter Entscheidungsprozesse in komplexen dynamischen Sozialsystemen.” Merten, P.: Know-How Transfer durch multinationale Unternehmen in Entwicklungsländer: Ein System Dynamics Modell zur Erklärung und Gestaltung von Internationalisierungsprozessen der Montageindustrien, Berlin 1985, S. 388.Google Scholar
  2. 2.
    Dynamische Systeme werden in System Dynamics durch eine Kombination zeitveränderlicher Bestandsgrößen (Levels) und die diese Zustandsgrößen modifizierenden Zu- und Abgänge (Rates) abgebildet. Während Levels das Zustandsniveau des Modellsystems zu jedem beliebigen Zeitpunkt repräsentieren (z.B. Personalbestand eines Unternehmens) werden mit Hilfe der Rates alle Transformationsvorgänge des Modellsystems dargestellt (z.B. Einstellungen oder Entlassungen eines Unternehmens in einem bestimmten Zeitraum). Zur ausführlichen Beschreibung des Level-Rate-Axioms vgl. Forrester, J.W.: Urban Dynamics, Portland 1969, S. 13 f. sowie Merten, P.: Know-How-Transfer, a.a.O., 397 ff.Google Scholar
  3. 1.
    Vgl. stellvertretend Forrester, J.W.: Grundlagen einer Systemtheorie, a.a.O.; Milling, P.: Der technische Fortschritt im Produktionsprozeß, a.a.O.; Roberts, E.B. (Hrsg.): Managerial applications of system dynamics, a.a.O.; Merten, P.: Know-How Transfer, a.a.O.; Schönit, W.: Produktinnovationen als Objekte dynamischer Systemanalysen: Ein System Dynamics Modell zur Erklärung und Gestaltung von Innovationsprozessen in industriellen Unternehmen, Pfaffenweiler 1989 sowie Schmidt, D.: Strategisches Management komplexer Systeme: Die Potentiale computergestützter Simulationsmodelle als Instrumente eines ganzheitlichen Managements, Frankfürt, Berlin, u.a. 1992.Google Scholar
  4. 2.
    Zur ausführlichen Darstellung der Vorgehensweise bei der Systemanalyse mit System Dynamics vgl. Milling, P.: Systemtheoretische Grundlagen zur Planung der Unternehmenspolitik, Abhandlungen aus dem Industrieseminar der Universität Mannheim, Heft 31, Berlin 1981, S. 120 ff. sowie Zahn, E.: Systemforschung in der Bundesrepublik Deutschland, Hannover 1972, S. 27 ff.Google Scholar
  5. 3.
    Sterman, J.D.: A skeptic’s guide to computer models, in: Warkentin, M.E. (Hrsg.): Proceedings of the 1985 international conference of the system dynamics society, Keystone 1985, S. 835.Google Scholar
  6. 1.
    Die Modellbildung i.e.S. des in den folgenden Kapiteln vorgestellten Simulationsmodells erfolgt mit Hilfe des Modellierungs- und Simulationstools Powersim von ModellData AS. Zur Darstellung dieses Tools vgl. o.V.: Powersim-Benutzerhandbuch, Bergen 1995.Google Scholar
  7. 2.
    Wesentliche Konstruktionselemente dieser Symbolsprache sind die bereits dargestellte Unterschei dung von Bestandsgrößen (Levels) und Flußgrößen (Rates) sowie die Unterscheidung von materiellen (konservierenden) Strömen und den system steuernden informationellen Strömen. Zur ausführlichen Darstellung der in System Dynamics Modellen verwendeten formalisierten Symbolsprache vgl. Roberts, N.; Andersen, D.; Deal, R.; Garet, M.; Shaffer, W.: Introduction to computer simulation: A System Dynamics modelling approach, Reading, Menlo Park u.a. 1983, S. 223 ff.; o.V.: Powersim-Benutzerhandbuch, a.a.O. sowie die kurze Zusammenfassung im Anhang I.Google Scholar
  8. 3.
    Entnommen und verändert aus: Doli, G.: Fortschritte in der Mikroelektronik, a.a.O., S. 76.Google Scholar
  9. 1.
    “The feedback-loop is seen as the basic structured element of systems. It is the context within every decision is made. Every decision is responsive to the existing condition of the system and in fluences that condition.” Forrester, J.W.: Industrial Dynamics: After the first decade, in: Management Science, Vol. 14, 7/1968, S. 408.Google Scholar
  10. 2.
    “Negative feedback corrects output in relation to fluctuating input from any cause. It does not matter what noise gets into the system, how great it is compared to the input signal, how unsystematic it is, nor why it arose. It tends to disappear.” Beer, S.: The brain of the firm, a.a.O., S. 50.Google Scholar
  11. 3.
    Die verbal-graphische Darstellung von Feedback-Loops in System Dynamics ist wie folgt zu inter pretieren: Die Verbindungspfeile zwischen den Systemkomponenten repräsentieren c.p. Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen diesen Komponenten. Verändert sich die jeweils wirkungsabhängige Systemkomponente (Systemkomponente B) bei einer Variation der ursächlichen Komponente (Systemkomponente A) in die gleiche Richtung, wird in der Terminologie von System Dynamics von einer positiven Beziehung gesprochen (+); verändert sich jedoch die abhängige Komponente in die Gegenrichtung, wird dies als negative Beziehung bezeichnet (-). Die Polarität des gesamten Loops wird durch das große Plus- oder Minuszeichen in der Mitte des Regelkreises zum Ausdruck gebracht. Zur ausführlichen Darstellung vgl. Roberts, N.; Andersen, D.; Deal, R.; Garet, M.; Shaffer, W.: Introduction to computer simulation, a.a.O., S. 11 ff.Google Scholar
  12. 1.
    Vgl. Schmidt, D.: Strategisches Management komplexer Systeme, a.a.O., S. 94. Zur umfassenden Diskussion des Validitätskonzepts von System Dynamics Modellen vgl. Milling P.: Der technische Fortschritt beim Produktionsprozeß, a.a.O., S. 208 ff.Google Scholar
  13. 2.
    Vgl. Zahn, E.: Industrial Dynamics: Ein Instrument modernen Managements, Arbeitspapier des In dustrieseminars der Universität Mannheim, 1969, S. 5.Google Scholar
  14. 1.
    Vgl. Doli, G.: Fortschritte in der Mikroelektronik, a.a.O., S. 74 f.Google Scholar
  15. 2.
    Vgl. Merten P.: Know-How Transfer, a.a.O., S. 394 sowie Schmidt, D.: Strategisches Management komplexer Systeme, a.a.O., S. 108.Google Scholar
  16. 3.
    Sterman, J.D.: A skeptic’s guide to computer models, a.a.O., S. 861.Google Scholar
  17. 1.
    Zur Explikation des Begriffs der qualitativen Simulation vgl. Wolstenhome, E.F.: A methodology for qualitative system dynamics, in: Warkentin, M.E. (Hrsg.): Proceedings, a.a.O., S. 1049 ff.Google Scholar
  18. 2.
    Morecroft, J.D.W.: Learning from behavioral modeling an simulation of business policy: What the experienced modeler learns, MIT-Working Paper, D-3757, Boston 1985, S. 3 und S. 6.Google Scholar
  19. 1.
    Diese stark kontingenztheoretisch formulierte These wird in gleicher oder ähnlicher Form von einem Großteil aller Theorieansätze zur Erklärung des Phänomens Unternehmensnetzwerke postuliert. Vgl. beispielhaft Aldrich, H.E.: Organizations and environments, Englewood Cliffs 1979, S. 330 ff.; Bleicher, K.: Organisation: Strategien, Strukturen, Kulturen, 2. Aufl., Wiesbaden 1992, S. 797 ff.; Bühner, R.: Betriebswirtschaftliche Organisationslehre, 5. Aufl., München und Wien 1991, S. 158 ff.; Harrigan, K.R.: Strategies for joint ventures, Lexington 1985, S. 28 ff. sowie Meyer, M.: Organisation, a.a.O., S. 107 ff.Google Scholar
  20. 1.
    Für die hier und im folgenden aufgeführten Beispiele klassischer Formen der Konstruktion von betriebswirtschaftlichen System Dynamics Modellen vgl. stellvertretend Doll, G.: Fortschritte in der Mikroelektronik, a.a.O., S. 86 ff; Merten, P.: Know-How Transfer, a.a.O., S. 410 ff; Schmidt, D.: Strategisches Management komplexer Systeme, a.a.O., S. 142 ff. sowie Schönit, W.: Produktinnovationen als Objekte dynamischer Systemanalysen, a.a.O., S. 160 ff.Google Scholar
  21. 1.
    Zur Konstruktion hierarchischer System Dynamics Modellen mit mehreren Aggregationsebenen vgl. Mildenberger, U.: Implikationen einer Flexibilisierung von Ladenöffnungszeiten in der BRD, Schriftenreihe des Industrieseminars der Universität Mannheim, 1991, S. 11 f.Google Scholar
  22. 2.
    Obwohl in dem hier vorgestellten Simulationsmodell nicht auf konkrete empirische Daten zurück gegriffen wird, ist ein Großteil der abgebildeten Zusammenhänge in Anlehnung an die Situation im deutschen Automobilmarkt konstruiert und formuliert.Google Scholar
  23. 3.
    Es sei hier noch einmal daran erinnert, daß im Rahmen der vorliegenden Arbeit aus sprachlichen Gründen die vereinfachende Bezeichnung Hersteller-Zulieferer-Beziehung Verwendung findet, daß aber damit nicht zwangsläufig auf eine vertikale Leistungsverflechtungen mit stark asymmetrisehen Wertschöpfungsbeiträgen rekurriert wird. Zulieferer im hier verwendeten Sinne sind beispielsweise die Systemlieferanten der Automobilindustrie.Google Scholar
  24. 1.
    Vgl. stellvertretend Hinterhuber, H.H; Stahl, H.-K.: Unternehmensnetzwerke und Kernkompeten zen, a.a.O., S. 96.Google Scholar
  25. 2.
    Zur Beschränkung der Modellkomplexität wird vom Einsatz marketingpolitischer Instrumente zur Beeinflussung des Konsumentenverhaltens von Seiten der Unternehmen im Rahmen des hier vor gestellten Simulationsmodell vollständig abgesehen.Google Scholar
  26. 1.
    Das hier realisierte Konzept der Hyperstruktur geht zurück auf die von Merten vorgestellte axio-matische Erweiterung des traditionellen System Dynamics Ansatzes um Sprung- oder Spiralloops. Vgl. dazu ausführlich Merten, P.: Know-How Transfer, a.a.O., S. 403 ff.Google Scholar
  27. 1.
    Wie bereits mit dieser Formulierung angedeutet ist, spiegelt das Modell die für den Automobilsektor typische Machtasymmetrie zwischen Herstellern und Zulieferern wider. Es wird damit unterstellt, daß die Zulieferer nur als Mengenanpasser agieren können, d.h., daß der Preis der von ihnen angebotenen Leistung vollständig von den Herstellern diktiert wird. Vgl. ausführlich Kap. 4.2.1.Google Scholar
  28. 1.
    Die einzelnen Rückkopplungsschleifen bzw. deren Zusammenfassung zu größeren Kausaldia gramm-Ausschnitten stellen das entwickelte Modell in sehr übersichtlicher und ohne größere me thodische Kenntnisse verständlicher Form dar. Eine weitere Formalisierung erhält das Modell durch die Übertragung in das Powersim-Flußdiagramm sowie durch die Zuweisung numerischer Werte und funktionaler Beziehungen im Powersim-Gleichungssystem. Da jedoch die graphischen Symbole und die spezifische Programm-Syntax nur mit erheblichem methodischen Vorwissen zu verstehen sind, wird auf die formal graphische Präsentation des Modells in einem Flußdiagramm und auf die Programm Statements aus Gründen der Übersicht und der Einsicht in die im Modell ab gebildeten Systemzusammenhänge verzichtet. Für methodisch versierte Leser wird auf die kurze Modelldokumentation im Anhang (Darstellung des Flußdiagramms) verwiesen. Ausfuhrlichere Informationen zum Modell sind über den Verlag bzw. direkt beim Autor zu beziehen.Google Scholar
  29. 2.
    Der Begriff Unternehmenspolitik subsumiert im vorliegenden Simulationsmodell alle von einem Unternehmen zu treffenden Managemententscheidung. Im Einzelnen sind dies die Investitionsent scheidungen im Kompetenzsektor (vgl. dazu ausführlich die Darstellung des Kompetenzsektors) sowie die Entscheidungen, die in Zusammenhang mit der Konstitution und Realisation eines Produktionsnetzwerks von einem Unternehmen zu treffen sind (vgl. dazu ausführlich die Darstellung der Netzwerkmodule im Kap. 4.2.2.).Google Scholar
  30. 1.
    Die Vorgehensweise der Reduktion von Modellelementen auf das kleinstmögliche, verhaltensbestimmende Maß steht völlig im Einklang mit der Denktradition des System Dynamics Ansatzes. So konstatiert beispielsweise Milling, daß “das einfachere, weniger Variable enthaltene Modell ist dem größeren, komplizierteren Modell vorzuziehen, da so die Interaktionen und Interdependenzen der Modellelemente deutlicher werden.” Milling, P.: Der technische Fortschritt im Produktionspro-zeß, a.a.O., S. 65. Forrester betont diesen Zusammenhang noch deutlicher, indem er fordert: “Given a purpose one should then define the boundary which encloses the smallest permissible number of components.” Forrester, J.W.: Market growth as influended by capital investment, in: Industrial Management Review, Vol. 9, 1968, S. 84.Google Scholar
  31. 1.
    Die Begriffe ‘pagatorisch’ und ‘kalkulatorisch’ werden im Rahmen des Modells nicht im strengen kostenrechnerischen Sinne verwendet. Sie dienen lediglich zur Verdeutlichung der je nach Kostenrechnungszweck (Erzeugniskalkulation, Ergebnisermittlung) unterschiedlichen Zusammensetzung der Kosten.Google Scholar
  32. 1.
    Da die Absatzmenge eines Herstellers und die von ihm nachgefragte Menge an Zulieferteilen über die gesamte Laufzeit der Simulation in einer festen Mengenrelation stehen, wird das Preisdiktat der Hersteller modelltechnisch dadurch umgesetzt, daß die Hersteller ihren jeweiligen Zulieferern einen bestimmten Prozentsatz ihres eigenen Umsatzerlöses als Gegenleistung für die Zulieferteile vergüten.Google Scholar
  33. 1.
    Da der Produktionsbereich der Unternehmen nur indirekt über die Kostenfunktion und nicht direct als Produktionssektor in das Modell integriert ist, wird von Fixkosten vollständig abstrahiert.Google Scholar
  34. 2.
    Zur Darstellung der Produktionsfunktion vom Typ B vgl. Corsten, H: Produktionswirtschaft: Ein führung in das industrielle Produktionsmanagement, München und Wien 1995, S. 97 ff.Google Scholar
  35. 3.
    Der Beschäftigungsgrad bzw. der daraus abgeleitete Kostensatz stellt im Modell damit eine potentielle ökonomische Expansionsgrenze für die Unternehmen dar.Google Scholar
  36. 1.
    In einer sehr freien Interpretation können die hier berücksichtigen Rationalisierungsmaßnahmen als eine Verfeinerung des Konzepts der mutativen Betriebsgrößenvariation von Gutenberg angesehen werden. Als mutative Betriebsgrößenvariation bezeichnet Gutenberg eine Form der Anpassung an Beschäftigungsschwankungen durch die Veränderung der angewandten fertigungstechnischen Verfahren. Vgl. Heinen, E.: Betriebswirtschaftliche Kostenlehre, Kostentheorie und Kostenentscheidungen, 6. Aufl., Wiesbaden 1983, S. 542 ff.Google Scholar
  37. 2.
    Nieschlag, R.; Dichtl, E.; Hörschgen, H.: Marketing, 15. Aufl., Berlin 1988, S. 94.Google Scholar
  38. 1.
    Zur Darstellung des Konzepts der organisatorischen Lernfähigkeit vgl. Reinhardt, R.: Das Modell Organisationaler Lernfähigkeit und die Gestaltung lernfähiger Organisationen, Frankfürt, Berlin New York, Paris und Wien 1993, S. 43 ff. Das hier verwendete Konzept der Kommunikationskompetenz kann damit als Metakompetenz im Sinne des kernkompetenzorientierten Erklärungsansatzes interpretiert werden. Vgl. Rasche, C.: Kernkompetenzen, a.a.O., S. 159 ff.Google Scholar
  39. 1.
    Nieschlag, R.; Dichtl, E.; Hörschgen, H.: Marketing, a.a.O., S. 237.Google Scholar
  40. 2.
    Theoretische Basis dieser Konstruktion ist das Referenzpreismodell von Monroe, bei dem davon ausgegangen wird, daß die Konsumenten über spezifische Vorstellungen von einem ‘fairen’ Preis für ein bestimmtes Produkt verfügen. Vgl. Monroe, K.B.: Buyer’s subjective perceptions of price, in: Journal of Marketing Research, Vol. 10, 1973, S. 70 sowie Diller, H.: Das Preiswissen von Konsumenten: Neue Ansatzpunkte und empirische Ergebnisse, in: Marketing — Zeitschrift für Forschung und Praxis, Jg. 10, 1/1988, S. 17 ff.Google Scholar
  41. 1.
    Auf die Bezeichnung ‘Gesamtnachfrage’ wird bewußt verzichtet, da sie im hier vorgestellten Simulationsmodell die Nachfragemenge des Gesamtmarktes (Marktpotential) repräsentiert.Google Scholar
  42. 2.
    Zur ausführlichen Darstellung des Zusammenhangs von Preisreagibilität und Lebenszyklus vgl. Simon, H.: Price Management, Amsterdam, New York, Oxford und Tokyo 1989, S. 105 ff.Google Scholar
  43. 3.
    Aufgrund diese Konstruktionsweise läßt sich das implementierte Marktmodell in seiner Gesamtheit nur schwer in die klassische mikroökonomischen Typologisierung von Märkten (z.B. Monopol, Oligopol, Polypol) einordnen. Wird jedoch eine statische Betrachtungsperspektive zugrunde gelegt, d.h. nur eine Simulationsperiode betrachtet, entspricht das realisierte Marktmodell einer oligopolistischen Marktstruktur (enges Oligopol oder Kantzenbach-Modell), da Marktanteilsgewinne eines Herstellers Marktanteilsverluste der Konkurrenz zur Folge hat. Zur ausfuhrlichen Darstellung vgl. Bartling, H.: Leitbilder der Wettbewerbspolitik, München 1980 sowie Kantzenbach, E.: Die Funktionsfähigkeit des Wettbewerbs, 2. Aufl., Göttingen 1967. 1 Zur ausführlichen Darstellung vgl. Backhaus, K.: Investitionsgütermarketing, 2. Aufl., München 1990, S. 345 f.; Meffert, H.: Marketing, 7. Aufl., Wiesbaden 1986, S. 168 f. sowie Nieschlag, R.; Dichtl, E.; Hörschgen, H.: Marketing, a.a.O., S. 170 ff.Google Scholar
  44. 1.
    Zur Darstellung des idealtypischen Konzepts vgl. Harting, D.: Führen mit strategischen Unterneh mensplänen: Methoden, Instrumente und Entscheidungshilfen für die Praxis, Stuttgart 1992, S. 20 sowie Mertens, P.; Plattfaut, E: Ansätze zur DV-Unterstützung der Strategischen Unternehmens planung, in DBW, Jg. 45, 1/1985, S. 19 ff.Google Scholar
  45. 2.
    Modelltechnisch werden die dargestellten Zusammenhänge mit Hilfe einer übergeordneten Strukturregel umgesetzt. Sobald ein Wertschöpfungsverbund (ein Hersteller und zwei Zulieferer) den je weiligen F&E-Grenzwert erreicht, d.h. den vorgegebenen Wert des F&E-Kompertenzniveaus, bei dem ein Technologiesprung möglich wird, aktiviert er eine Strukturregel, die folgende Aktionen ausführt: Zurücksetzen des Marktpotentials auf den Startwert; Zurücksetzen des Rationalisierungs kompetenzniveaus aller Unternehmen auf den Startwert sowie Zurücksetzen des Kern- und Randkompetenzniveaus aller Unternehmen auf den Startwert zuzüglich dem durch das jeweilige Kommunikationskompetenzniveaus determinierten Wert übertragbarer Kompetenzen.Google Scholar
  46. 1.
    Als Alternative zu dieser Vorgehensweise wäre es auch denkbar, die Entscheidung zur Konstitution eines Produktionsnetzwerks vollständig zu endogenisieren. Würde beispielsweise der Position Richters gefolgt, der eine systemische Unternehmenskultur für den ausschlaggebenden Faktor der Konstitutionsentscheidung hält (vgl. Richter, J.: Selbstorganisation, a.a.O., S. 81 ff.), könnte der Strukturbruch im Modell durch Überschreiten eines bestimmten Grenzwertes der Kommunikationskompetenz (Reflexionsfähigkeit) der Unternehmen ausgelöst werden. Auch die wettbewerbsstrategische Argumentation, nach der spezifische Marktverhältnisse zur Konstitution von Netzwerken fuhren, ließe sich problemlos in das Modell integrieren. Der Impuls zur Netzwerkgründung könnte dann beispielsweise durch eine Kombination unterschiedlicher Marktfaktoren (Länge der Problemlösungs-Lebenszyklen, F&E-Grenzwert, Preiselastizität der Nachfrage o.a.) ausgelöst werden. Auf die Umsetzung derartiger Alternativen wurde im hier vorgestellten Simulationsmodell zugunsten der Konsistenz von Modell und Erklärungsansatz und der Transparenz des dynamischen Verhaltens des Modells jedoch bewußt verzichtet.Google Scholar
  47. 1.
    Im Gegensatz zu dem in der Abbildung zwangsläufig vermittelten Eindruck, daß nur der Hersteller 1 mit den Zulieferern 1 und 2 ein Produktionsnetzwerk gründen kann, stehen im Simulationsmodell mehrere Alternativen zur Wahl. Das Modell bietet sowohl das Potential, unterschiedliche Hersteller mit unterschiedlichen Zulieferern zu kombinieren als auch unterschiedliche Konstellationen von marktkoordinierten und netzwerkkoordinierten Wertschöpfungsverbunden (ein Produktionsnetzwerk und zwei marktkoordinierte Wertschöpfungsverbunde oder zwei Produktionsnetzwerke und ein marktkoordinierter Wertschöpfungsverbund) im direkten Vergleich zu analysieren.Google Scholar
  48. 1.
    Kontakte zwischen den Partnern sind im Modell damit als direkte Face-to-Face-Kontakte konzipiert. In Vereinfachung der Realität wird von der Möglichkeit des Einsatzes moderner Kommuni kationsmittel abstrahiert. Die Kostenpauschale (Kosten pro Kontakt) kann dann beispielsweise interpretiert werden als durchschnittlicher Wert der anteiligen Gehälter, Reisekosten und Spesen der am Kontakt beteiligten Mitarbeiter jedes Netzwerkpartners.Google Scholar
  49. 2.
    Annahmegemäß ist ein Partnerwechsel im Netzwerk oder ein Ausschluß eines Partners aus dem Produktionsnetzwerk nicht möglich.Google Scholar
  50. 1.
    Vgl. Bellmann, K.: Konfiguration, a.a.O., S. 88.Google Scholar
  51. 1.
    Im Modell wird davon ausgegangen, daß die beiden Zulieferer einen identischen Wertschöpfungsanteil (jeweils 25 %) erbringen und daß sie identisch am Ergebnis des Wertschöpfungsverbundes (jeweils 10 %) beteiligt werden.Google Scholar
  52. 1.
    Auf die Darstellung der Elemente und Relationen des Kompetenzsektors eines Netzwerkpartners, die sich nicht vom Kompetenzsektor eines Unternehmens im Referenzmodell unterscheiden, wird aus Gründen einer besseren Übersichtlichkeit verzichtet. Die Abbildung 4–17 enthält daher nicht die vollständige Struktur eines erweiterten Kompetenzsektors, sondern nur die für das Netzwerk relevanten Elemente und Relationen.Google Scholar
  53. 1.
    In dieser Konstruktion spiegelt sich das von Rasche als “temporäre Nutzung von Kernkompeten zen” bezeichnete Chancenpotential einer kooperativen Zusammenarbeit in einem Produktionsnetz werk wider. Vgl. Rasche, C.: Kernkompetenzen, a.a.O., S. 233.Google Scholar
  54. 2.
    Vgl. Bellmann, K.; Hippe, A.: Kernthesen, a.a.O., S. 72 f.Google Scholar
  55. 1.
    Es wird hier noch einmal daran erinnert, daß die Unternehmen nur dann eine marktfähige Leistung anbieten können, wenn sie sowohl über Kern- als auch über Randkompetenzen verfugen.Google Scholar
  56. 1.
    Der Begriff akzeptables Maß’ wird im Modell durch einen Marktanteil des Produktionsnetzwerks von mindestens 25 % operationalisiert.Google Scholar
  57. 2.
    Vgl. stellvertretend Schmidt, D.: Strategisches Management komplexer Systeme, a.a.O., S. 189 ff.Google Scholar
  58. 1.
    Von der Grundkonzeption ähnelt das Modell daher sehr stark dem typischen Aufbau von computergestützten Planspielen, mit denen i.d.R. jedoch völlig andere Untersuchungsziele verknüpft sind. Vgl. dazu Bergin, R.S.; Prusko, G.F.: System thinking in action: Learning laboratories givehanover insurance a competitive edge, in: The System Thinker, Vol. 1, 1990, S. 4 sowie Senge, P.M.; Sterman, J.D.: System thinking and organizational learning: Acting locally and thinking globally in the organization of the future, in: Anderson, D.F: Richardson, G.P.; Sterman, J.D. (Hrsg.): System Dynamics 90: Proceedings of the 1990 international system dynamics conference, Chestnut Hill 1990, S. 1017 f.Google Scholar
  59. 2.
    Die Inside-Out-Perspektive des ressourcenorientierten Ansatzes, nach der der Wettbewerbserfolg primär von unternehmensinternen Potentialen und erst sekundär von der Marktstruktur und den Marktbedingungen bestimmt wird, sowie die Überlegung, daß die Marktstruktur und die Marktbe dingungen maßgeblich von den Ressourcenpotentialen der Anbieter abhängen, werden hier verein facht als Umweltgestaltungsthese des ressourcenorientierten Ansatzes bezeichnet.Google Scholar
  60. 1.
    Vgl. Meyer, M.: Organisation, a.a.O., S. 124 ff.Google Scholar
  61. 2.
    Vgl. Ulrich, H.; Probst, G.J.B.: Anleitung zum ganzheitlichen Denken und Handeln: Ein Brevier für Führungskräfte, Bern und Stuttgart 1988, S. 58 ff.Google Scholar
  62. 1.
    Das folgende vereinfache Rechenbeispiel soll diese These verdeutlichen: Für jedes Unternehmen (3 Hersteller und 6 Zulieferer) sind in jeder Entscheidungsperiode (16 Entscheidungsperioden) fünf Entscheidungen zu treffen. Damit müssen im gesamten Simulationsverlauf 720 Einzelentscheidun gen berücksichtigt werden. Da diese Entscheidungen über den gesamten Simulationsverlauf belie big kombinierbar sind, wächst die Zahl der zu berücksichtigenden Entscheidungsmöglichkeiten unter kombinatorischen Gesichtspunkten auf ein Vielfaches an.Google Scholar
  63. 2.
    Zur Darstellung der Wettbewerbsstrategien von Porter vgl. Porter, M.E.: Wettbewerbsstrategie: Methoden zur Analyse von Branchen und Konkurrenten, 7. Aufl., Frankfürt 1992, S. 62 ff.Google Scholar
  64. 1.
    Zur Problematik der Validierung von System Dynamics Modellen, die konzeptionell und methodisch sinnvolle Elemente und Relationen enthalten, die jedoch aufgrund des Abstraktionsgrades nicht oder nur schwer mit Hilfe realer Äquivalente quantifiziert werden können vgl. Milling, P.: Der technische Fortschritt, a.a.O., S. 210 ff.Google Scholar
  65. 1.
    Die Ergebnisgrößen und damit auch die in der Abbildung enthaltenen Kurven der Hersteller 1 und 2 sind vollkommen identisch, da sie auf den gleichen Ausgangsbedingungen (Startwerte) und der gleichen Kompetenzstrategie beruhen.Google Scholar
  66. 1.
    Die in der Abbildung 4–22 dargestellten Werte der 71. bzw. der 121. Periode repräsentieren die Problemlösungspotentiale, die von den Herstellern in dieser Periode auf Basis der neu aufgebauten Kompetenzen (Hersteller 3) bzw. auf Basis der neu aufgebauten und der alten Kompetenzen realisiert werden können.Google Scholar
  67. 1.
    Es sei an dieser Stelle deshalb noch einmal explizit auf das mit der Darstellung der exemplarischen Simulationsergebnisse verfolgte Ziel hingewiesen. Die Beispielsimulation dient ausschließlich zur Erhöhung des Vertrauens in die Validität des Modells und damit auch in die Validität der mit dem Modell grundsätzlich erzeugbaren Ergebnisse. Mit dem dargestellten Beispiel wird nicht der Anspruch vertreten, konkrete, praxisrelevante Entscheidungsprobleme des Managements von Produktionsnetzwerken zu unterstützen.Google Scholar
  68. 1.
    Modelltechnisch werden die Ergebnisgrößen der Hersteller und die seiner jeweiligen Zulieferer dazu in jeder Periode zusammengefaßt. Wenn im folgenden deshalb von Nachfrage oder Angebotspreis eines Wertschöpfungsverbundes gesprochen wird, bezieht sich dies stets auf den Absatzmarkt des Herstellers.Google Scholar
  69. 1.
    Es ist dabei unterstellt, daß das Netzwerkergebnis den Erwartungen des Netzwerkherstellers in vollem Umfang entspricht.Google Scholar
  70. 2.
    Auch hier sei noch einmal daran erinnert, daß die hyperzyklische Verkettung nicht exogen aktiviert, sondern ausschließlich durch den erreichten Evolutionsgrad und damit als Folgewirkung der Entscheidungen der Netzwerkpartner angestoßen wird.Google Scholar
  71. 1.
    Die Reziprozitätsnorm wird im Modell durch eine direkte Kopplung des Öffnungsgrades des Herstellers mit dem Grad der Öffnung der Zulieferer umgesetzt. Aus diesem Grund ist es gerechtfertigt, nicht nur vom Grad der Öffnung der Zulieferer, sondern verallgemeinernd vom Öffnungsgrad der Netzwerkpartner zu sprechen.Google Scholar

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© Springer Fachmedien Wiesbaden 1998

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  • Udo Mildenberger

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