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Simulation

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Komplexität in Organisationen

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Auszug

Im folgenden Abschnitt wird die terminologische Ausgangsbasis von Simulation dargestellt, und es werden ausgewählte Simulationsansätze untersucht. Zum einen weisen diese das Potenzial auf, für die Simulation von Organisationsverhalten geeignet zu sein, oder sie wurden zum anderen bereits für andere Simulationszwecke erfolgreich eingesetzt. Ziel des Abschnittes ist es aufzuzeigen, ob sich die untersuchten Simulationsmethoden eignen, komplexes Organisationsverhalten abzubilden bzw. deutlich zu machen, welche Erklärungsschwächen bestehen.

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References

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  16. Vgl. Gilbert, N./ Troitzsch, K.G. (2005), S. 6ff.

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  25. Berücksichtigt werden Rückkopplungen, Zeitverzögerungen und Nichtlinearität. Untersuchungen zeigen, dass diese Phänomene contraintuitiv sind und gleichzeitig wenig verstanden werden. STERMAN verbindet damit eine Forderung nach Auseinandersetzung mit Komplexität in sozialen, technischen und naturwissenschaftlichen Systemen. Vgl. Sterman, J.D. (2002), S. 504f.

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  26. Vgl. Hentze, J./ Brose, P./ Kammel, A. (1993), S. 273f.

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  27. Vgl. Pidd, M. (2003), S. 177ff.

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  29. Vgl. Brassel, K.-H./ Möhring, M./ Schumacher, E. u. a. (1997), S. 59; Spengler, T./Schröter, M. (2003), S. 7ff; Spengler, T./Schröter, M. (2005), S. 1ff; Schröter, M./Spengler, T. (2004); Sterman, J.D. (2000), S. 41. Dies dokumentieren ferner Beiträge in den Zeitschriften wie System Dynamics Review und Journal of Engineering & Technology Management. Vgl. auch Wolstenholme, E.F. (2003), S. 193ff

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  30. Vgl. Gomez, P. (1981), S. 291.

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  32. Vgl. Schmidt, D. (1992), S. 113f. Besonders Rückkopplungsbeziehungen sind, z. B. in der St. Galler Managementschule, analog zu System Dynamics zentraler Betrachtungsgegenstand. Vgl. z. B. Gomez, P. (1981), S. 253ff; Beer, S. (1985), S. 383, 387; Ulrich, H./Probst, G.J. (1995); Müller-Stewens, G./Lechner, C. (2003).

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  33. Dynamik wird im Simulationsmodell betrachtetet, die Elementverknüpfungen sind jedoch statisch. Vgl. Troitzsch, K.G. (2003), S. 354. Beispielhaft gibt FORRESTER an, dass die Geburtenrate, die u. a. von der Kopfzahl der Weltbevölkerung, vom Ausmaß der Umweltverschmutzung und vom Lebensstandard abhängig ist, während der Simulation konstant bleibt.

    Google Scholar 

  34. Vgl. Spengler, T./ Schröter, M. (2003), S. 7ff; Spengler, T./Schröter, M. (2005), S. 1ff.

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  35. Vgl. Troitzsch, K.G. (2003), S. 354.

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  36. „System dynamics modeling techniques do not allow for emergent properties and structures to be part of the simulation. They can show the effect of individual local rules and can isolate the effect of a single rule, but cannot demonstrate the effect of the propagation and emergence of new local rules.“ Haslett, T./ Osborne, C. (2003), S. 96.

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  39. Vgl. Merz, J. (1996), S. 35; Gilbert, N./Troitzsch, KG. (2005), S. 57f.

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  40. Vgl. Tongeren, F.W. (1995), S. 1f; Macy, M.W./Willer, R. (2002), S. 145f. Bei der Mikrosimulation handelt es sich um ein stochastisches Mikromodell.

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  41. Vgl. Gilbert, N./ Troitzsch, KG. (2005), S. 59; Vetterte, H. (1984), S. 46ff.

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  42. Vgl. Johnson, P.E. (1999), S. 1515. Bei einfachen und überschaubaren Problemstellungen erreichen beide Ansätze vergleichbare Ergebnisse.

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  43. Vgl. Brassel, K.-H./ Möhring, M./ Schumacher, E. u. a. (1997), S. 60.

    Google Scholar 

  44. Vgl. Brassel, K.-H./ Möhring, M./ Schumacher, E. u. a. (1997), S. 59. Darüber hinaus können Mikrosimulationen, wie System-Dynamics-Simulationen, in Bezug auf die Zeitabhängigkeit als reminiszent eingestuft werden (vgl. IV-2.2 c).

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  45. Vgl. Heike, H.-D./ Beckmann, K./ Kaufmann, A. u. a. (1996), S. 4; Johnson, P.E. (1999), S. 1515f.

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  47. Vgl. Merz, J. (1996), S. 36f.

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  48. Vgl. Brassel, K.-H/ Möhring, M./ Schumacher, E. u. a. (1997), S. 60. Vgl. Sauerbier, T. (2002), S. 353ff zu weiteren Problemen der Mikrosimulation.

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  49. Vgl. Davidsson, P. (2001), S. 100.

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  50. Vgl. Simon, H.A. (1981), S. 111.

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  51. Vgl. Johnson, P.E. (1999), S. 1522.

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  52. Vgl. Pidd, M. (2003), S. 236; Banks, J./Carson, J.S./Nelson, B.L. u. a. (2005), S. 14f; Troitzsch, K.G. (2003), S. 355. Aus diesen haben sich im weiteren Verlauf Multiebenensimulationen entwickelt. Im englischsprachigen Raum werden die Begriffe discrete event simulation bzw. queuing model analog gebraucht. Vgl. Davidsson, P. (2001), S. 99; Dooley, K. (2002), S. 833ff

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  53. Vgl. March, J.G. (1991), S. 71ff.

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  54. „Consider an event [Ereignis, Anmerkung des Verfassers] as an occurence that changes the state of the system.“ Banks, J. (2000), S. 10.

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  55. Vgl. Dooley, K. (2002), S. 833f

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  56. Vgl. Brassel, K.-H./ Möhring, M./ Schumacher, E. u. a. (1997), S. 60.

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  57. Vgl. Schriber, T.J./ Branner, D.T. (2000), S. 90f; Die Begriffe Quelle und Senke bezeichnen im Operations Research besondere Knoten eines Netzwerks.

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    Google Scholar 

  59. Vgl. Banks, J./ Carson, J.S./ Nelson, B.L. u. a. (2005), S. 68.

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  60. Vgl. Banks, J./ Carson, J.S./ Nelson, B.L. u. a. (2005), S. 14f.

    Google Scholar 

  61. Vgl. Gilbert, N./ Troitzsch, K.G. (2005), S. 80.

    Google Scholar 

  62. Vgl. Banks, J./ Carson, J.S./ Nelson, B.L. u. a. (2005), S. 7f; Vgl. Gilbert, N./Troitzsch, K.G. (2005), S. 98. Ereignisbasierte Simulationen können in Bezug auf die Zeitabhängigkeit als reminiszent eingestuft werden (vgl. IV-2.2 c).

    Google Scholar 

  63. Vgl. Brassel, K.-H./ Möhring, M./ Schumacher, E. u. a. (1997), S. 59.

    Google Scholar 

  64. Vgl. Troitzsch, K.G. (2003), S. 355.

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  65. Vgl. Brassel, K.-H./ Möhring, M./ Schumacher, E. u. a. (1997), S. 60. Zu den dominierenden Protagonisten zählen vor allem Bunge, M.A. (1977) und Haken, H. (1985).

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  66. Vgl. Gilbert, N./ Troitzsch, K.G. (2005), S. 100.

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  68. Vgl. Bunge, M. (1979), S. 13.

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  69. Vgl. Brassel, K.-H./ Möhring, M./ Schumacher, E. u. a. (1997), S. 60.

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  70. Vgl. Hegselmann, R. (1996a), S. 284.

    Google Scholar 

  71. Vgl. Hegselmann, R. (1996a), S. 284f. Es werden in Ausnahmefallen auch überlappende Nachbarschaften zugelassen, so dass eine Simulation überlappender Organisationen möglich ist.

    Google Scholar 

  72. Vgl. Hegselmann, R./ Flache, A./ Möller, V. (2000), S. 151.

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  73. Vgl. Anderson, P. (1999b), S. 226.

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  74. Vgl. Hegselmam, R (1996) S. 211.

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  75. Vgl. Gilbert, N./ Troitzsch, K.G. (2005), S. 131; Gardner, M. (1970), S. 120ff; Schelling, T.C. (1971), S. 143ff.

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  76. Vgl. Hegselmam, R. (1996a), S. 283f; Hegselmam, R. (1996b), S. 210.

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  78. Vgl. Gilbert, N./ Troitzsch, K.G. (2005), S. 131. Auf Zellulären Automaten basierende Simulationen können in Bezug auf die Zeitabhängigkeit als reminiszent eingestuft werden (vgl. IV-2.2 c).

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  79. Vgl. Gilbert, N./ Troitzsch, K.G. (2005), S. 13, Tabelle 1.1.

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  80. Vgl. Schelling, T.C. (1971), S. 143ff.

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  82. Vgl. Hegselmann, R. (1996a), S. 304.

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  83. Anderson, P.W. (1999b), S. 226.

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(2007). Simulation. In: Komplexität in Organisationen. DUV. https://doi.org/10.1007/978-3-8350-5403-5_14

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