Lenkungsmodell des Ganzheitlichen Komplexitätsmanagements

  • Robert Kirchhof
Chapter
Part of the Beiträge zur Produktionswirtschaft book series (BPW)

Zusammenfassung

Im fünften Kapitel wird der erste Methodikbestandteil entwickelt: das Lenkungsmodell des Gancheitlichen Komplexitätrmanagements. An das Modell wurden in Kapitel 4.5 folgende Anforderungen gestellt:

  • Berücksichtigung der Eigenschaften komplexer adaptiver Systeme,

  • Integration von Organisationsstrukturen und Verhaltensaspekten der Akteure,

  • Berücksichtigung der informalen und formalen Schemata der Akteure,

  • Darstellung des gesamten Prozesses der Wahrnehmung von struktureller und funktionaler Komplexität sowie darauf gründender Entscheidungen, Handlungen und Kontrollmaßnahmen,

  • flexible Wahl des Detalllierungsgrades je nach Problem und Anwender.

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Literatur

  1. 277.
    Vgl. Wilms, F. (2001), S. 87.Google Scholar
  2. 278.
    Vgl. Gomez, P. (1981), S. 51.Google Scholar
  3. 279.
    Vgl. Gomez, P. (1981), S.52.Google Scholar
  4. 281.
    Vgl. zur Steuerung: Wilms, F. (2001), S.89.Google Scholar
  5. 281.
    Vgl. ebenda.Google Scholar
  6. 282.
    In Anlehnung an: ebenda, S.91; Schwanninger, M. (1994), S. 22.Google Scholar
  7. 283.
    Vgl. Kapitel 2.3.Google Scholar
  8. 284.
    Vgl. Wilms, F. (2001), S 91f.Google Scholar
  9. 285.
    Vgl. zum servomechanischen Lenkungsmechanismus: Gomez, P. (1981), S. 59f., 1811f.; Wilms, F. (2001), S.93f.Google Scholar
  10. 286.
    Gomez, P. (1981), S. 61.Google Scholar
  11. 287.
    Vgl. zum ultrastabilen Lenkungsmechanismus: Gomez, P. (1981), S. 60ff.; Wilms, F. (2001), S. 95f. ges Dieses Konzept ist aus den Forschungsarbeiten zur Kybernetik erster Ordnung entstanden und wurde erstmals 1948 von ASHBY vorgestellt. Vgl. Probst, G. (1987), S 18f.; Lill, E. (1982), S.490.Google Scholar
  12. 289.
    Vgl. dazu S. 27 und: Gomez, P. (1981), S.25; Lift E. (1982), S.489.Google Scholar
  13. 290.
    Vgl. Gomez, P. (1981), S.62.Google Scholar
  14. 291.
    Vgl. Lill, E. (1982), S489ff.Google Scholar
  15. 292.
    Vgl. zu diesen Forschungsarbeiten: Probst, G. (1987), S. 19 und die dort zitierte Literatur.Google Scholar
  16. 293.
    Vgl. zu diesem Aspekt im Zusammenhang mit Kybernetik zweiter Ordnung: Schwanninger, M. (1994), S.22ff.Google Scholar
  17. 294.
    Vgl. Probst, G. (1987), S.83.Google Scholar
  18. 295.
    Vgl. zum statischen Gleichgewicht Kapitel 2.1.Google Scholar
  19. 296.
    Vgl. Probst, G. (1987), S. 65 und 83.Google Scholar
  20. 297.
    Vgl. ebenda, S. 65.Google Scholar
  21. 298.
    Vgl. Capra, F. (1996), S 233f.Google Scholar
  22. 299.
    Vgl. Malik, F. (2000a), 5.193; Wilms, F. (2001), 5.103.Google Scholar
  23. 300.
    Vgl. Wilms, F. (2001), S.103.Google Scholar
  24. 301.
    Vgl. Beer, S. (1988), S 99; Grossmann, C. (1992), S. 32.Google Scholar
  25. 302.
    Vgl. Beer, S. (1988), 5.101; Grossmann, C. (1992), S. 32.Google Scholar
  26. 303.
    Grossmann, C. (1992), 5.128.Google Scholar
  27. 304.
    Zur Vertiefung über das Modell lebensfähiger Systeme von BEER sei hier folgende Literatur empfohlen: Beer, S. (1972); Grossmann, C. (1992); Herold, C. (1991); Malik, F. (2000a); Gomez, P. (1981); Wilms, F. (2001).Google Scholar
  28. 305.
    Gomez, P. (1981), S.75.Google Scholar
  29. 306VerS. 1zur
    Das Prinzip der Lebensfähigkeit meint nicht Lebensfähigkeit im biologischen Sinn in der wendung des „Überlebens am Rande der Existenzmöglichkeiten“ (vgl. Malik, F. (2000a), 12), obgleich das Prinzip ursprünglich aus biologischen Systemen abgeleitet wurde. Vgl. Ableitung des Prinzips der Lebensfähigkeit: Herold, C. (1991), S. 71.Google Scholar
  30. 307.
    Vgl. Malik, F. (2000a), S. 80.Google Scholar
  31. 308.
    Vgl. Herold, C. (1991), S.73.Google Scholar
  32. 309.
    Vgl. Malik, F. (2000a), S.99.Google Scholar
  33. 310.
    Vgl. ebenda, S. 74.Google Scholar
  34. 311.
    Wilms, F. (2001), S. 107.Google Scholar
  35. 312.
    Vgl. dazu: Herold, C. (1991), S 78f; Malik, F. (2000a), S.102.Google Scholar
  36. 313.
    Vgl. Herold, C. (1991), S. 81ff.; Malik, F. (2000a), S. 105ff. Das Autonomieprinzip wird an anderer Stelle auch als Subsumtions-oder Subsidiaritätsprinzip bezeichnet. Vgl. hierzu die Ausführungen zur Subsumtionsarchitektur in Kapitel 5.2.2 und Stüttgen, M. (1999), S.127ff.Google Scholar
  37. 314.
    Vgl. Herold, C. (1991), S.82.Google Scholar
  38. 315.
    Vgl. Grossmann, C. (1992), S115.Google Scholar
  39. 316.
    Vgl. Malik, F. (2000a), S. 92f.Google Scholar
  40. 317.
    Vgl. Gomez, P. (1981), S.75; Malik, F. (2000a), S.84.Google Scholar
  41. 318.
    In Anlehnung an: Beer, S (1972), 5.168; Grossmann, C. (1992), 5.117 und 119.Google Scholar
  42. 319.
    Vgl. zum System 1: Gomez, P. (1981), S. 75f.; Grossmann, C. (1992), S. 116ff.; Herold, C. (1991), S. 89–113; Malik, F. (2000a), S. 86f. und 115–128; Wilms, F. (2001), S.109ff.Google Scholar
  43. 320.
    Vgl. zum System 2: Gomez, P. (1981), S. 76; Grossmann, C. (1992), S. 117; Herold, C. (1991), S. 113–130; Malik, F. (2000a), S. 87f. und 128–131; Wilms, F. (2001), S. 112ff.Google Scholar
  44. 321.
    Vgl. zum System 3: Gomez, P. (1981), S. 76; Grossmann, C. (1992), S. 117f.; Herold, C. (1991), S. 130–147; Malik, F. (2000a), S. 89f. und 131–140; Wilms, F. (2001), S. 114f.Google Scholar
  45. 322.
    Vgl. zum System 4: Gomez, P. (1981), S.76f.; Grossmann, C. (1992), S.118; Herold, C. (1991), 5.149164; Malik, F. (2000a), S.90f. und 140–149; Wilms, F. (2001), S.115ff.Google Scholar
  46. 323.
    Vgl. zum System 5: Gomez, P. (1981), S. 77f.; Grossmann, C. (1992), S. 118; Herold, C. (1991), S. 166–177; Malik, F. (2000a), S. 91f. und 149–156; Wilms, F. (2001), S. 117ff.Google Scholar
  47. 324.
    Vgl. die Ausführungen zum ultrastabilen Lenkungsmechanismus in Kapitel 5.1.1.Google Scholar
  48. 325.
    Vgl. Beer, S. (1988), S. 217; Grossmann, C. (1992), S. 120f.; Herold, C. (1991), S.81 f.Google Scholar
  49. 326.
    Vgl. Grossmann, C. (1992), S.121.Google Scholar
  50. 327.
    Vgl. Beer, S. (1988), 5.298; Grossmann, C. (1992), S. 121f.Google Scholar
  51. 328.
    Vgl. Grossmann, C. (1992), S.122f. Vgl. zum System 5-Homöostaten auch: Malik, F. (2000a), S.154.Google Scholar
  52. 329.
    In Anlehnung an: Malik, F.(2000a), S.97Google Scholar
  53. 330.
    Vgl. Stacey, R. (1997), S. 7ff.Google Scholar
  54. 331.
    Vgl. ebenda, S. 78ff.Google Scholar
  55. 332.
    Vgl. zum dominanten Schema: Stacey, R. (1997), S. 149 und 223.Google Scholar
  56. 333.
    Stüttgen, M. (1999), 5.197.Google Scholar
  57. 334.
    Ebenda. Die Begrifflichkeit der dominanten Schemata ist vergleichbar mit dem Begriff der dominanten Logik. Vgl. dazu Bettis, R. /Prahalad, C. (1995), S. 5ff.Google Scholar
  58. 335.
    Stacey, R. (1997), S.149.Google Scholar
  59. 336.
    Vgl. Kapitel 3.2.2.Google Scholar
  60. 337.
    Vgl. zum rezessiven Schema: Stacey, R. (1997), S.70 und 223f.Google Scholar
  61. 338.
    Vgl. zum konventionellen Management: ebenda, S.146ff.Google Scholar
  62. 339.
    Vgl. Stüttgen, M. (1995), S.198.Google Scholar
  63. 340.
    Vgl. Zum recolutituoaren Managerment: Stacey, R(1997). S.146ffGoogle Scholar
  64. 341.
    In Anlehung an: Stacey, R.(1997), S.155Google Scholar
  65. 342.
    Vgl. ebenda, S.150f. und 154 S4}Google Scholar
  66. 343.
    Vgl. ebenda.Google Scholar
  67. 344.
    Dieser Zusammenhang wurde schon in Kapitel 3.1 als Operieren am Rand des Chaos beschrieben, wofür STACEY ein Erklärungsmodell entwickelt hat.Google Scholar
  68. 345.
    Vgl. Dazu: Malik, F.(2000a),s.120ffGoogle Scholar
  69. 346.
    Vgl. Ebenda, S. 120.Google Scholar
  70. 347.
    Vgl. Ebenda, S.121–127Google Scholar
  71. 348.
    Ebenda, S.121 (leicht verandert)Google Scholar
  72. 349.
    Vgl. ebendaGoogle Scholar
  73. 350.
    Informationen entstehen aus Daten durch Interpretation der Daten. Durch diese Interpretation zu Informationen entsteht beim Empfänger ein Wissenszuwachs. Vgl. dazu: Spur, G. /Merlins, K./Jochem, R. (1993), S.8.Google Scholar
  74. 351.
    Dabei müssen die Managementaxiome von ASHBY erfüllt werden. Vgl. Kapitel 5.1.2.2.Google Scholar
  75. 352.
    Vgl. dazu beispielsweise das Problem bei Unternehmensfusionen, wo Fusionstraumata entstehen können. Beschrieben von: Jansen, S./Pohlmann, N. (2000), S.33.Google Scholar
  76. 353.
    Vgl. zu den rezessiven Schemata: Kapitel 5.1.3.Google Scholar
  77. 354.
    Vgl. zu beiden Lernformen: Schölkopf, B. (1996), S. 95ff.Google Scholar
  78. 355.
    Vgl. zu den Prinzipien die Ausführungen im Kapitel 5.1.2. Das Invarianztheorem ist hier auf Unternehmen beschränkt.Google Scholar
  79. 356.
    Die Subsumtionsarchitektur wurde von Rodney BROOKS zur Steuerung von Systemen mit künstlicher Intelligenz, insbesondere mobiler Roboter, entwickelt. Sie baut auf biokybemetischen Überlegungen auf, die auf den Biokybernetiker Valentin BRAITENBERG zurückgehen. Vgl. zur Subsumtionsarchitektur: Stüttgen, M. (1999), S. 127ff. Dieses Prinzip findet sich bereits auch im ultrastabilen Lenkungsmechanismus. Das Subsumtionsprinzip wird auch in der Wirtschaft angewendet, siehe dazu die Beispiele der Siemens AG und von VISA International in: Stüttgen, M. (1999), S. 138–147.Google Scholar

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Authors and Affiliations

  • Robert Kirchhof

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