Komplexe Unternehmensrisiken beherrschen

Dynamisches Risikomanagement mit System Dynamics


Wir leben in einer komplexen und dynamischen Umwelt. Die aktuelle Finanz- und Wirtschaftskrise sind treffende – wenn auch sehr schmerzliche Beispiele für die Vernetzung ökonomischer Systeme und dafür, welche dramatischen Auswirkungen diese Abhängigkeiten haben können. Die Globalisierung der Märkte und die damit einhergehende steigende Komplexität im Unternehmensumfeld haben tiefgreifende Auswirkungen auf den Umgang mit der Risikosituation im Unternehmen. So wird es zunehmend schwieriger, Risiken zu beherrschen und Risikopotenziale rechtzeitig zu erkennen. Die Gefahr, Fehlentscheidungen zu treffen und somit den Unternehmenserfolg zu gefährden, steigt. Aus diesem Grund gewinnen wirksame Instrumente, die in der Lage sind, komplexe Risikostrukturen darzustellen, sie zu beherrschen und optimal zu steuern, zunehmend an Bedeutung.  

Eine Methode, die diesen Anforderungen praxiserprobt gerecht wird, ist System Dynamics. Im Rahmen des Risikomanagement-Prozesses ermöglicht diese Methode eine vernetzte, ganzheitliche Sicht auf die unternehmensspezifische Risiko-Landschaft. Risiken werden nicht isoliert betrachtet, sondern deren Abhängigkeiten und Wechselwirkungen untereinander transparent dargestellt, analysiert und bewertet. Darüber hinaus lassen sich mit System Dynamics auch Risikoszenarien durchspielen, um daraus Handlungsalternativen zur Risikominderung bzw. -abwendung in verschiedenen Risikosituationen abzuleiten. Und schließlich fungiert System Dynamics als Frühwarnsystem, um mögliche Fehlentwicklungen frühzeitig zu erkennen und diesen wirksam zu begegnen.
 
Zunehmende Komplexität erhöht das Risiko von Fehlentscheidungen

Ein erfolgreiches Risikomanagement erfordert einen wirksamen Umgang mit komplexen Risikostrukturen. Mit traditionellen Handlungs- und Denkmustern in einfachen Ursache-Wirkungsbeziehungen lassen sich Unternehmensrisiken nicht optimal steuern.  

Ein Beispiel für die Tendenz, in komplexen Entscheidungssituationen, Risikofaktoren isoliert zu betrachten und komplexe Zusammenhänge weitgehend auszublenden, ist die Verlagerung von Produktionsstandorten in Billiglohnländer. Diesem Entschluss liegt die (zu einfache) Annahme zugrunde, dass ausschließlich die Personalkostensituation im Zielland eine Produktionsverlagerung rechtfertigen würde. Weitere mögliche Risiken, wie etwa höhere Logistikkosten, aufgrund mangelnder Infrastruktur, geringere Mitarbeiterqualifikation und dadurch ein verringerter Produktionsoutput und eine Verschlechterung der Produktqualität werden nur unzureichend oder gar nicht berücksichtigt. Somit besteht die Gefahr, dass die komplexe Risikostruktur, die einer Entscheidung für eine Verlagerung des Produktionsstandortes zugrunde liegt, nicht erkannt wird und damit auch nicht in die unternehmerische Entscheidung einfließt. Das Unterfangen Produktionsverlagerung kann dann sehr schnell zu einer kostenintensiven Fehlinvestition werden, mit der Folge, dass die Produktion dann zurückverlagert wird. Unternehmen, wie der Stofftierhersteller Steiff haben diese negative Erfahrung bereits gemacht. Leider kein Einzelfall: Nach Einschätzung einer Studie des Fraunhofer Instituts für System und Innovationsforschung (ISI) werden 20 bis 25 Prozent der Verlagerungen von Produktionsstandorten nach zwei bis vier Jahren rückverlagert.

Um solche Fehlentscheidungen zu vermeiden, muss ein effizientes Risikomanagement in der Lage sein, die Komplexität von Unternehmensrisiken hinsichtlich ihrer Abhängigkeiten und möglichen Auswirkungen auf das Unternehmen ganzheitlich vernetzt zu erfassen. Es genügt nicht, einzelne Schlüsselrisiken zu identifizieren, gemäß ihrer Eintrittswahrscheinlichkeiten zu gewichten und sie isoliert zu steuern. Vielmehr müssen die Zusammenhänge und Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Risiken aufgedeckt, analysiert und bewertet werden. Nur wer die  Risikosituation im Unternehmen in ihrer Gesamtheit begreift, wird in der Lage sein, Risiken und deren mögliche Konsequenzen auf den Unternehmenserfolg richtig zu beurteilen und adäquate Maßnahmen zur Risikosteuerung durchführen.  



System Dynamics und die Risiken eines grenzenlosen Wachstums

Im Jahr 1972 erschien die Studie "Die Grenzen des Wachstums" (engl. Originaltitel: The Limits to Growth), die in der Öffentlichkeit für großes Aufsehen sorgte. Der Club of Rome, eine nichtkommerzielle Organisation, die einen globalen Gedankenaustausch zu verschiedenen internationalen politischen Fragen betreibt, hatte die Studie in Auftrag gegeben. Ziel der Studie war es, die Ursachen und Folgen der Entwicklung verschiedener Einflussgrößen und deren Risiken für den Wohlstand der Weltbevölkerung zu untersuchen. Zu diesen Einflussfaktoren zählten ein exponentielles Bevölkerungswachstum, eine stark wachsende Industrialisierung, eine Verknappung der Nahrungsmittelproduktion, die Ausbeutung nicht erneuerbarer Rohstoffe und eine zunehmende Umweltverschmutzung. In alternativen Szenarien wurden unterschiedliche Ausprägungen dieser Einflussgrößen angenommen und deren mögliche Auswirkungen auf den Wohlstand der Menschheit simuliert.

Die zentralen Schlussfolgerungen des Berichtes waren: Wenn die gegenwärtige Zunahme der Weltbevölkerung, der Industrialisierung, der Umweltverschmutzung, der Nahrungsmittelproduktion und der Ausbeutung von natürlichen Rohstoffen unverändert anhält, werden die absoluten Wachstumsgrenzen auf der Erde im Laufe der nächsten hundert Jahre erreicht. Das Erreichen der Wachstumsgrenzen würde zu einem ziemlich raschen und unaufhaltbaren Absinken der Bevölkerungszahl und der industriellen Kapazität führen. Ein Ändern der Wachstumsvoraussetzungen, um einen ökologischen und wirtschaftlichen Gleichgewichtszustand herbeizuführen, der auch in weiterer Zukunft aufrecht zu erhalten sei, erschien jedoch möglich. Je eher sich die Menschheit entschließe, diesen Gleichgewichtszustand herzustellen, und je rascher sie damit beginne, desto größer wären die Chancen, ihn auch zu erreichen.

Direkt im Anschluss an die Veröffentlichung kam es zu kontroversen Reaktionen. Henry C. Wallich, Professor in Yale bezeichnete in einem Leitartikel (13. März 1972) in Newsweek "Die Grenzen des Wachstums" als "unverantwortlichen Unfug". Wallich blieb mit seiner Kritik nicht lange allein. In Zeiten, in denen die betriebswirtschaftliche Kennzahl "Marktsättigung" noch keine große Bedeutung hatte, waren Grenzen eines immer wachsenden Wohlstands für viele nicht vorstellbar.

Entgegen der Kritik an dieser Studie war der Anspruch der Autoren jedoch nicht die exakte Prognose der globalen Entwicklung. Vielmehr sollten Zusammenhänge und mögliche Auswirkungen aufgezeigt werden.

Erstellt wurde die Studie auf Basis der Methode System Dynamics. Diese von Jay W. Forrester an der Sloan School of Management des MIT entwickelte Methodik zur ganzheitlichen Analyse, Modellierung und Simulation komplexer dynamischer Systeme eignete sich in besonderer Weise für die Darstellung und Analyse der komplexen Ursache-Wirkungs-Beziehungen des "Weltmodells". Außerdem ermöglichte System Dynamics das Durchspielen verschiedener Szenarien, um alternative Auswirkungen auf die Entwicklung des Wohlstandes unter Berücksichtigung verschiedener Annahmen zu überprüfen.

Die Risikosituation im Unternehmen transparent darstellen und vernetzt analysieren

Ein effektives Risikomanagement ist nur dann möglich, wenn detaillierte Kenntnisse über sämtliche Risiken aus allen Bereichen des Unternehmens und seiner Umwelt vorliegen. Die Identifikation der Risiken ist elementar für die Risikobewertung und -steuerung. Schließlich können nur diejenigen Risiken bewertet und gesteuert werden, die zuvor auch identifiziert wurden. Jedoch reicht eine Identifikation der einzelnen Risiken nicht aus. Die Komplexität und Dynamik im Unternehmensumfeld erfordert eine vernetzte Sichtweise auf die unternehmerischen Risiken. In einer komplexen Risikolage sind alle Einzelrisiken untrennbar miteinander verbunden. Eine effiziente Risikosteuerung auf Basis einfacher Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen den Risiken ist so nicht möglich.

Ob für den dramatischen Absatzrückgang in der Automobilindustrie allein die aktuelle Finanzkrise verantwortlich ist, wie es viele Manager dieser Branche betonen, kann daher bezweifelt werden. Die Risiken einer verfehlten Produktpolitik und das Nichterkennen des Wandels der Kundenbedürfnisse in der Vergangenheit tragen sicherlich auch ihren Teil an der momentan angespannten Situation der Autobauer bei. Nur wenn die Branche diese Zusammenhänge erkennt, wird sie sich auch wieder erholen.

Die Methode System Dynamics ermöglicht eine ganzheitliche, vernetzte Risikobetrachtung. Dabei geht es darum, ein vollständiges Bild der unternehmerischen Risiko-Landschaft zu erhalten. Dadurch werden Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Risiken nachvollziehbar und Risiken somit steuerbar.



Mit Hilfe von Szenarien alternative Risikoentwicklungen vorausdenken

Steigende Komplexität bedeutet auch Zunahme der Unsicherheit im Hinblick auf mögliche Entwicklungen und Ereignisse in der Zukunft. Dadurch wird es für Unternehmen immer schwieriger, fundierte Unternehmenspläne zu erstellen und die Konsequenzen strategischer Entscheidungen abzuschätzen.

Ein Instrument, das es den Unternehmen ermöglicht, die Zukunft exakt vorherzusagen gibt es nicht und wird es auch nie geben. Eine effiziente Möglichkeit, sich in einer komplexen Umwelt systematisch mit der Zukunft auseinanderzusetzen bietet der Einsatz von Risikoszenarien. Mit der Methode System Dynamics und einer entsprechenden Simulationssoftware (beispielsweise Vensim, Consideo MODELER) lassen sich alternative Szenarien in verschiedenen Risikosituationen entwickeln. Dabei wird mit Hilfe der Simulationssoftware ein Risiko-Modell erstellt, das sowohl qualitative als auch quantitative Risikofaktoren und deren Wechselwirkungen enthält. Durch Veränderung von Werten einzelner Risikofaktoren lassen sich verschiedene Risikoszenarien simulieren und mögliche Auswirkungen auf den Unternehmenserfolg darstellen. So können wirksame Strategien und Maßnahmen zur Risikoverringerung bzw. -vermeidung zeitnah ergriffen werden. Gleichzeitig bilden Risikoszenarien die Grundlage für ein effizientes Frühwarnsystem.   
 
Überprüfung von Maßnahmen zur Risikominderung bzw. -vermeidung

In den Kindertagen der Luftfahrt bestand das Frühwarnsystem des Piloten – neben dem Kompass – aus drei Instrumenten: Schal, Krawatte und Brille. An der Art wie der Schal flatterte, konnte der Pilot Geschwindigkeit und Seitenwind abschätzen. Hing die Krawatte schräg, musste die Kurvenlage korrigiert werden. Und beschlug die Brille, so zeigte dies baldigen Nebel oder Regen an – und die Notwendigkeit, schleunigst zu landen. Heute ersetzen in Flugzeugen hochtechnische Navigations- und Frühwarnsysteme Schal, Krawatte und Brille, um das Risiko, den gewünschten Zielflughafen nicht zu erreichen, möglichst gering zu halten.

In Zeiten zunehmender Komplexität im Unternehmensumfeld muss das unternehmensinterne Risikomanagement über ein effizientes Frühwarnsystem verfügen, das dieser Komplexität Rechnung trägt. Risiken mit "Schal, Krawatte und Brille" zu steuern, reicht nicht aus.

Ziel eines Frühwarnsystems ist es, zeitnah Änderungen in der Risiko-Landschaft des Unternehmens zu erkennen um möglichst früh auf diese Änderungen reagieren zu können; es dient somit der effizienten und zeitnahen Steuerung der Unternehmensrisiken. Mit Hilfe eines dynamischen Risikomanagements auf Basis von System Dynamics ist ein permanenter Abgleich zwischen Soll- und Ist-Daten möglich. Dadurch lassen sich Abweichungen frühzeitig erkennen und die Wirksamkeit eingeleiteter Maßnahmen zur Risikosteuerung gefahrlos überprüfen um dementsprechend Korrekturen vornehmen zu können.



Fazit

Um der steigenden Komplexität wirksam zu begegnen, muss ein effizientes Risikomanagement zum einen in der Lage sein, die unternehmerische Risikolandschaft ganzheitlich vernetzt abzubilden. Das Verstehen der Zusammenhänge zwischen den Risiken ist eine wesentliche Voraussetzung für eine fundierte Bewertung des Gesamtrisikos eines Unternehmens. Zum anderen muss die Möglichkeit bestehen, Risikoszenarien durchzuführen um alternative Risikoentwicklungen zu analysieren und mögliche Maßnahmen zur Risikosteuerung zu bewerten. Und schließlich übernimmt das Risikomanagement eine Frühwarnfunktion, um die Entwicklung von Unternehmensrisiken permanent zu überwachen. Dadurch wird es möglich, zeitnah effektive Strategien und Maßnahmen zur Risikoabwendung zu ergreifen.


[Quelle der Abbildungen: Klaus Schramm]

Kommentare zu diesem Beitrag

PowerTrader /26.02.2009 10:53
Bringt System Dynamics nicht wiederum eine intransparente Komplexität in das Risikomanagement. Wer versteht die Korrelationen und Verknüpfungen überhaupt? Wer kann mir die Sicherheit geben, dass das Modell einigermassen sauber die Realität abbildet? Müssen Modelle nicht auf empirischen Tatsachen beruhen? Verstehen wir die Realität und vor allem die komplexen Korrelationen überhaupt? Wir häufen immer mehr Wissen an, die Informationsflut wird täglich größer. Und trotzdem wird es immer schwieriger, die komplexen Systeme zu verstehen und zu steuern.
Marcus /26.02.2009 20:13
komplexe systeme sind unter anderem dadurch gekennzeichnet, dass kleine stoerungen des systems oder merginale unterschiede in den anfangsbedingungen sehr rasch zu sehr unterschiedlichen ergebnissen fuehren (in der chaostheorie auch als schmetterlingseffekt bekannt). nur selten koennen die zusammenhaenge durch lineare abhaengigkeiten beschrieben werden. ausserdem sind komplexe system dadurch gekennzeichnet, dass Informationen so verarbeitet werden, dass das system lernfaehig ist.

mich interessiert wie system dynamics mit dieser komplexitaet umgeht? bisher hatte ich mit der methode noch nichts zu tun? vielleicht kann mir ein risknet-user auch einen hinweis auf gute einfuehrungsliteratur geben.
Alphatier /27.02.2009 06:52
@Marcus: Die beiden folgenden Bücher kann ich zum Einstieg in SD empfehlen:

- Sterman, J.D., Business dynamics: systems thinking and modeling for a complex world, Boston 2000.

- Warren, Kim: Competitive Strategy Dynamics. Chichester 2002.

Als deutschsprachige Einführung kann ich empfehlen:

- Strohhecker/Sehnert (Hrsg.): System Dynamics für die Finanzindustrie. Simulieren und Analysieren dynamisch-komplexer Probleme, Frankfurt/M. 2008.
Siehe auch: http://www.risknet.de/index.php?RDCT=ae01f7e1217d4fe598b5
dr.planet /27.02.2009 12:48
@Marcus:Die Bücher von Kai Neumann sind ebenfalls sehr interessant
Wer sich einen Überblick verschaffen möchte sollte sich die Seite des Autors anschauen:http://www.modelst-du-schon.de

@Louise: Ich kann dir nur zustimmen
Klaus /27.02.2009 15:19
@Marcus: Einen praxisbezogenen Einsatz der Methode System Dynamics findet man in dem Buch "Strategisches Controlling mit System Dynamics" von Frank Schöneborn.
Klaus /27.02.2009 15:58
@PowerTrader:
"Bringt System Dynamics nicht wiederum eine intransparente Komplexität in das Risikomanagement." System Dynamics erhöht nicht die Komplexität im Risikomanagement. Vielmehr hilft SD die Zusammenhänge zwischen den einzelnen Risiken transparent darzustellen und zu analysieren. Ziel von SD ist es, die Komplexität zu beherrschen, nicht sie zu reduzieren.
"Wer kann mir die Sicherheit geben, dass das Modell einigermassen sauber die Realität abbildet?" Die Qualität eines SD-Modells ist zum größten Teil von den Personen abhängig, die ihr Fachwissen in die Modellerstellung einbringen. SD ersetzt nicht die Fachkompetenz der Mitarbeiter, sondern orientiert sich nach dem Leitsatz: garbage in - garbage out!
"Wir häufen immer mehr Wissen an, die Informationsflut wird täglich größer." Wir häufen immer mehr Informationen an, aber nicht mehr Wissen! Die Herausforderung besteht darin, diese Informationsflut in Wissen umzusetzen. Und Wissen bedeutet, nicht in einfachen, lineraren Ursache-Wirkungsbeziehungen zu denken und zu entscheiden, sondern Zusammenhänge und Abhängigkeiten zu verstehen. Und hierfür ist System Dynamics sehr gut geeignet.
Anne /27.02.2009 18:20
"Das schlechteste Modell ist immer noch besser als kein Modell" ...
Wir entscheiden doch eh und verarbeiten dabei bewusst oder unbewusst Einzelannahmen. 'Modeln', wie die MODELER-Nutzer es nennen, bedeutet nichts weiter, als diese Annahmen zu visualisieren und dann entweder schnell und qualitativ zu bewerten (vergl. Papiercomputer) oder mit Daten versehen etwas präziser in Was-Wäre-Wenn-Szenarien zu analysieren (System Dynamics).
Man muss es gar nicht System Dynamics nennen und bei vielen Fragestellungen sind die in der SD-Literatur vorgeschlagenen Modellierungspraktiken und in der Folge die Modelle unnötig abstrakt, so dass wirklich manchmal die Frage besteht, ob die entscheidenden Faktoren in dem Modell berücksichtigt wurden. Viele systemische Methoden sollen helfen, eine Fragestellung in ihren wesentlichen Zusammenhängen zu erfassen. Ich persönlich habe da die KNOW-WHY Methode von bereits erwähntem Neumann schätzen gelernt. Sehr einfach und kreativ wird nach den wichtigsten Faktoren gefragt und dann wird geschaut, ob Zeit und Daten für eine quantitative Modellierung da sind oder nur schnell qualitativ gemodelt wird.
Schließlich noch der Hinweis, dass selbst nur begonnene Modellierungen schon zu mehr Einsichten führen.
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