Dissertation zur Erlangung des Grades Doktor-Ingenieur. der Fakultät für Maschinenbau der Ruhr-Universität Bochum. von. Jürgen Freisl.

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1 Entwicklung eines systemischen Managementansatzes zur Bewertung von Wirkungszusammenhängen in unternehmerischen Strukturen mittels kausalanalytischer Methoden Dissertation zur Erlangung des Grades Doktor-Ingenieur der Fakultät für Maschinenbau der Ruhr-Universität Bochum von Jürgen Freisl aus Steingaden Bochum 2011

2 Dissertation eingereicht am: Tag der mündlichen Prüfung: Erster Referent: Prof. Dr. Joachim Zülch Zweiter Referent: Prof. Dr. Petra Winzer

3 Kurzfassung III Kurzfassung Zahlreiche Disziplinen bedienen sich heute des Systemdenkens, der Kybernetik oder systemtheoretischer Konzepte. Gesellschaftliche Institutionen und Organisationen sind in komplexe Umwelten eingebettet und stellen selbst komplexe soziotechnische Systeme dar. Die Komplexitäten von Steuerungs-, Lenkungs- und Gestaltungsaufgaben das heißt des Managements haben sich in den vergangenen Jahrzehnten sprunghaft erhöht. Dabei existieren keine einfachen Ursache-Wirkungs-Beziehungen, sondern indirekte Wirkungen, Beziehungsnetze und dynamische Effekte, wie auch in allen natürlichen Systemen. Mit linearer und kausaler Logik wird versucht, immer neue Wege zur Beherrschung komplexer Systeme zu finden. Doch gängige Methoden zeigen in der Praxis, dass sie nicht geeignet sind, angemessen mit komplexen Systemen umzugehen und das Management unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Folgen von Interventionen zu antizipieren. Der Umgang mit diesen Herausforderungen verlangt neue Managementmethoden, welche die vorliegende Komplexität und Dynamik nutzen, um nachhaltig und systemisch sinnvoll handeln zu können. Hier setzt die vorliegende Arbeit an, in welcher theoretische Grundlagen und empirische Erkenntnisse diskutiert und bewertet werden, die ein systemisches Management von gesellschaftlichen Institutionen und Organisationen gezielt unterstützen können. Zielstellung ist es, ein ganzheitliches und systemisches Rahmenkonzept zu entwickeln, mit welchem ein systemgerechtes Handeln und damit die Sicherung und Erhöhung der Lebensfähigkeit eines soziotechnischen Systems wie Organisationen erreicht werden können. Mit der Entwicklung eines systemischen Modells zur Darstellung komplexer Zusammenhänge in unternehmerischen Strukturen und dessen empirischer und kausalanalytischer Untersuchung mit dem Modellierungstool GAMMA und dem Analyseinstrument NEUSREL werden Erkenntnisse und Impulse für das Steuern, Lenken und Gestalten von gesellschaftlichen Institutionen und Organisationen auf Basis eines systemischen Managements generiert und dabei wesentliche Treiber, Erfolgsfaktoren und Wirkungszusammenhänge identifiziert.

4 Vorwort IV Vorwort Nach der Global CEO Study von IBM 2010 glauben Führungskräfte auf der ganzen Welt, dass die rasche Zunahme von Komplexität die größte Herausforderung ist, vor der sie stehen. Die Entwicklung von Organisationen zur vorrauschauenden Komplexitätsbewältigung stellt damit eine herausfordernde Anforderung an das Management soziotechnischer Systeme. Bei der zunehmenden Komplexität und Dynamik stellen sich Manager sicherlich manchmal die Frage, ob soziale Systeme überhaupt gemanagt werden können. Gleichzeitig verspüren sie aber weiterhin den Wunsch nach effektiven und effizienten Handlungsmöglichkeiten. Das Verständnis von Steuerung und damit von Management hat sich mit der Entwicklung der System- und Komplexitätswissenschaft wesentlich gewandelt. Die Nicht- Prognostizierbarkeit, der Schmetterlingseffekt oder Leverage Points sind wesentliche Erkenntnisse zum Management sozialer Systeme. Die Vernetzung von Wirkfaktoren und die Beschleunigung von Abläufen in Organisationen und deren Umfeld nehmen drastisch zu. Dort regieren wie in natürlichen Systemen indirekte Wirkungen, Beziehungsnetze und Zeitverzögerungen. Mit einer linearen und kausalen Logik wird oftmals versucht, immer neue Wege zur Beherrschung komplexer Systeme zu finden, doch diese sind nur eingeschränkt geeignet, Komplexität und Dynamik angemessen zu berücksichtigen. In der gegenwärtigen Forschung zu komplexen Wirkstrukturen in sozio-technischen Netzwerken wird die bestehende Grundannahme bestätigt, dass eine Organisation nicht die Eigenschaft einer trivialen Maschine mit einfachen Ursache-Wirkungs-Beziehungen besitzt, sondern einem System mit komplexen Eigenschaften entspricht, in welchem die Leistungsfähigkeit von den Zusammenhängen zwischen den einzelnen Variablen abhängt. Für die Zukunft bei der Entwicklung von Organisationen ist die Bewältigung der Komplexität ein wesentlicher Erfolgsfaktor im Managementhandeln. Auch die vorliegende Arbeit zeigt, dass alle Variablen einer Organisation bestimmte Funktionen einnehmen. Sie können dabei als Treiber für das Gesamtsystem wirken oder in Beziehungsnetzen als Mediatoren oder Moderatoren wirken. Darüber hinaus zeigen die Ergebnisse der Untersuchungen, dass die Wechselwirkungen oftmals durch Nichtlinearitäten und Interaktionen gekennzeichnet sind. Dies wird mittels kausalanalytischer Analyseansätze wirkungsvoll gezeigt.

5 Vorwort V Es geht um die Erweiterung des klassischen Managementdenkens, um ein systemisches Management mit Hilfe von Methoden für ein Komplexitätsmanagement. Dabei können die vorliegenden Ergebnisse einer Grundlage für das Verständnis systemischen Managements als Voraussetzung bei der Entwicklung der eigenen Organisation dienen. Bochum, Dezember 2011 Prof. Dr. Joachim Zülch

6 Danksagung VI Danksagung Die vorliegende Arbeit wurde an der Fakultät Maschinenbau der Ruhr-Universität Bochum als Dissertation erstellt. Auf dem Weg zu diesem Ziel haben mich viele Menschen begleitet. Mein besonderer Dank gilt meinem Doktorvater, Herrn Prof. Dr. Joachim Zülch, der mich von der Idee für die wissenschaftliche Arbeit bis zum Abschluss stets unterstützt hat. Er hat die Dissertation in allen Phasen durch wertvolle Impulse bereichert und mich auch persönlich unterstützt, die Arbeit im vorliegenden Umfang zu realisieren. Bedanken möchte ich mich auch bei Frau Prof. Dr. Petra Winzer, die das Zweitgutachten meiner Dissertation übernommen und mich darüber hinaus in Abstimmungen unterstützt hat. Zu Beginn meiner Arbeit haben mir Diskussionen mit Fachexperten sehr hilfreiche Impulse für die Schwerpunkte und die Forschungsrichtung der Arbeit gegeben. Ein besonderer Dank gilt hierfür Herrn Prof. Dr. Hans Wüthrich und Herrn Prof. Dr. Stefan Pickl von der Bundeswehr-Universität München, welche die Bedeutung der Paradigmenerweiterung im Zusammenhang mit kybernetischem Management betont und mich ermutigt haben, eine eigenes Modell zur systemischen Beschreibung einer Organisation zu entwickeln, welches auch mit empirischen Daten gemessen werden kann. Wesentliche Ansätze und praktische Anwendungsmöglichkeiten hierzu konnte ich durch die Beiträge des Systemtheoretikers Herrn Prof. Dr. Markus Schwaninger von der Universität St. Gallen gewinnen, bei dem ich mich ebenfalls bedanken möchte. Weitere hilfreiche Diskussionen gaben mir fachliche Anregungen: Zum einen halfen mir die Impulse zur systemischen Modellierung und Analyse von Frau Dipl. Geol. Gabriele Harrer und Herrn Dipl. Math. Marc Scherer vom Management Zentrum St. Gallen. Zum anderen bereicherten Diskussionen mit Frau Dipl. Psych. Julie Remus und Herrn Dipl. oec. Rainer Weichbrodt meine Arbeit im Hinblick auf die Verbindung des EFQM-Modells mit kybernetischem Management. Auch dafür herzlichen Dank. Während der erfahrungsbasierten Modellierung und Analyse des EFQM-Modells und des Generischen Modells war es wichtig, die Ergebnisse von Experten validieren und in ihrer Plausibilität absichern zu lassen. Mein besonderer Dank gilt hierfür den Assessoren Teamleitern des Ludwig Erhard Preis Verfahrens B.Sc. M.A. Birgit Otto, Dr. Andre Moll, Dipl. Ing. Frank Slawik, Dipl. Ing. Hubert Regele und Sped.kfm. Herbert Penning.

7 Danksagung VII Des Weiteren danke ich sehr meinen Unterstützern bei der Ruhr-Universität Bochum, Frau Miriam Huber, M.Sc. und Herrn Benedict Hoheisel, B.Sc., die wesentlich zum Gelingen dieser Arbeit beigetragen haben. Im Hinblick auf die Datenanalyse möchte ich mich ganz herzlich bei Herrn Dr. Frank Buckler für die Bereitstellung und Unterstützung mit dem Datenanalyseprogramm NEUSREL bedanken. Ein weiterer Dank geht an die Institutionen, welche die für die empirische Analyse erforderlichen Daten erhoben und zur Verfügung gestellt haben: Die Initiative Ludwig- Erhard-Preis (Herr Dr. André Moll), der Österreichische Excellence-Preis (Frau Mag. Michaela Reisner, Herr Dr. Andreas Redling), das Verfahren Recognised for Excellence Deutschland (Leiter Deutsches EFQM Center, Herr Dipl.-Ing. Bendikt Sommerhoff) und alle Organisationen, die Daten aus ihren EFQM-Bewertungen zur Verfügung gestellt haben. Darüber hinaus möchte ich allen Personen danken, die in unterschiedlichster Weise zum Erfolg dieser Arbeit beigetragen haben als engagierte und kritische Lektoren, Diskussionspartner oder Impulsgeber zur Gestaltung der Arbeit. Ein abschließendes ganz besonders herzliches Dankeschön gilt meiner lieben Familie meiner Frau Elke Freisl und unseren Söhnen David und Philipp, die mich immer in einzigartiger Weise unterstützt, ermutigt und mir auch in herausfordernden Situationen zur Seite gestanden haben. Ihnen möchte ich diese Arbeit widmen. Steingaden, November 2011 Jürgen Freisl

8 Inhaltsverzeichnis VIII Inhaltsverzeichnis Kurzfassung... III Vorwort... IV Danksagung... VI Inhaltsverzeichnis... VIII Abbildungsverzeichnis... XI Tabellenverzeichnis... XIV Abkürzungsverzeichnis... XVI 1 Einführung Problemstellung Zielsetzung Methodisches Vorgehen Umsetzungsrichtung Übersicht zur Vorgehensweise Theoretischer Bezugsrahmen Ganzheitlicher Managementansatz Grundlage integrativer Managementkonzepte Das Konzept Integriertes Management Ganzheitliches Management und Total Quality Management Das Excellence-Modell der EFQM Hintergrund von Excellence-Modellen Bedeutung des EFQM-Modells Die Grundkonzepte der Excellence Die Inhalte des EFQM-Modells Vernetzungen im Modell Reflektierende Betrachtung der Vernetzungen Bewertung mit dem Excellence-Modell der EFQM und deren Nutzen Der Bewertungsprozess Beabsichtigte und nicht beabsichtige Wirkungen von TQM Reflektierende Betrachtung des Excellence-Modells der EFQM Systemische Betrachtungen von TQM Organisation als soziotechnisches System System Komplexitätsbewältigung und Kybernetik... 46

9 Inhaltsverzeichnis IX Vernetztes Denken Zusammenfassung Systemorientierter Umgang mit Komplexität Systemorientierte Managementlehre Geschichte Managementtheorien und Paradigmenerweiterung Management-Kybernetik Zusammenfassung Integrierte Systemmethodik Allgemeines Integration der Methodiken Anwendung und Nutzen Praktische Beispiele zum Umgang mit Komplexität Computerunterstützte Simulationsmodelle Modelle des systemischen Ansatzes Fazit Anforderungen an Modelle und Methoden Modelle und Model Based Management Mustererkennung und Data Mining Künstliche Neuronale Netze und Neuronales Lernen Zusammenfassung Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen Ansatz Konzeption eines generischen Modells (Methode GAMMA) Überblick zum Vorgehen Problem- / Systembeschreibung Systemrelevanter Variablensatz / Einflussfaktoren bestimmen Prüfung auf Systemrelevanz Hinterfragung der Wechselwirkungen (Methode GAMMA) Einflussmatrix Rollenverteilung Interpretation der Rollenverteilung Netzdarstellung Wirkungsanalyse Empirische Untersuchung Analysetool NEUSREL Aufbau eines NEUSREL-Systems Aufbau eines NEUSREL-Systems für eine Organisation Datenanalyse und Ergebnisse des NEUSREL-Ansatzes

10 Inhaltsverzeichnis X 5 Zusammenfassende Ergebnisse und Diskussion der Ergebnisse Abgleich zwischen EFQM-Modell und Generischem Modell Ableitung generischer Muster Weiterführende Analysen Kritische Diskussion der Ergebnisse Implikationen für die Praxis Kybernetischer Reifegrad Regelkreisanalyse Biokybernetische Grundregeln VSM (Viable System Model) Die Zone der Lebensfähigkeit Paradigmenerweiterung Konzepte, Modelle, Methoden und Software Generische Impulse Individuelles Vorgehen Zusammenfassung und Ausblick Zusammenfassung Fazit und weiterführende Fragen Anhang Literaturverzeichnis... XVI Lebenslauf... XXXVI Aufzählung der Publikationen zum Thema... XXXVIII Erklärung... XXXIX Stichwortverzeichnis... XL

11 Abbildungsverzeichnis XI Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Komplexität und Dynamik... 1 Abbildung 2: Kybernetischer Reifegrad zwischen Effizienz und Belastbarkeit... 4 Abbildung 3: Übersicht Umsetzung... 8 Abbildung 4: Übersicht zur Vorgehensweise (entspr. Kapitel)... 9 Abbildung 5: Weiche und harte Faktoren des Managements Abbildung 6: Normatives, strategisches und operatives Management Abbildung 7: Excellence durch TQM auf Basis einer entsprechenden Geisteshaltung Abbildung 8: Die Geschichte des umfassenden Qualitätsmanagements nach dem TQM-Ansatz Abbildung 9: Das Excellence-Modell der EFQM Abbildung 10: Beispielhafter Aufbau des EFQM-Modells Abbildung 11: Beispielhafte Ansatzpunkte eines Teilkriteriums Abbildung 12: Vergleich der Aktienkursentwicklung Abbildung 13: Vergleich des Umsatzwachstums Abbildung 14: Vergleich der Entwicklung des Gesamtkosten/Umsatz-Verhältnisses Abbildung 15: Vergleich des Wachstums der Vermögenswerte Abbildung 16: Überblicksdarstellung der EFQM-Selbstbewertung Abbildung 17: Das RADAR-Konzept als Bewertungsgrundlage Abbildung 18: Kausalzusammenhänge im TQM-Zielsystem Abbildung 19: Früherkennung von Risiken Abbildung 20: Frühwarnsystem des EFQM-Modells Abbildung 21: EFQM zum Management der Erfolgs- und Risikofaktoren Abbildung 22: Prinzipdarstellung eines Systems Abbildung 23: Unterscheidung von Systemtypen Abbildung 24: Funktion einer trivialen Maschine Abbildung 25: Funktion einer nichttrivialen Maschine Abbildung 26: Zirkuläre Kausalität Abbildung 27: Klassischer Regelkreis Abbildung 28: Portrait Abraham Lincoln Abbildung 29: Portrait Abraham Lincoln mit verschwommenen Grenzen Abbildung 30: Die Zone der Lebensfähigkeit Abbildung 31: Paradigmenerweiterung - Komplementaritäts-Prinzip Abbildung 32: Integrative Systemmethodik Abbildung 33: VSM Viable System Model Abbildung 34: Systemmodell einer Organisation nach Vester Abbildung 35: Integriertes Managementsystem (IMS) nach Malik Abbildung 36: Biologische Nervenzelle (Neuron) Abbildung 37: Symbolische Darstellung eines Neurons... 88

12 Abbildungsverzeichnis XII Abbildung 38: Der grundsätzliche Lernprozess mit Neuronalen Netzen Abbildung 39: Multi-Layer Perzeptron Abbildung 40: Methodisches Vorgehen Abbildung 41: Grundlage der Variablen des Generischen Modells Abbildung 42: Bewertung der Wirkungen Abbildung 43: Einflussmatrix Abbildung 44: Beispiel zur Bildung der Aktiv- und Passivsummen Abbildung 45: Die Rollenverteilung im System Abbildung 46: Die Rollenverteilung im System (Beispiel) Abbildung 47: Rollenverteilung der Variablen im EFQM-Modell Abbildung 48: Rollenverteilung der Variablen im Generischen Modell Abbildung 49: Einfache Netzdarstellung des EFQM-Modells Abbildung 50: Einfache Netzdarstellung des Generischen Modells Abbildung 51: Erweiterte Netzdarstellung des EFQM-Modells Abbildung 52: Erweiterte Netzdarstellung des Generischen Modells Abbildung 53: Wirkungsausbreitung Abbildung 54: Wirkungsaufnahme Abbildung 55: Regelkreis Abbildung 56: Kumulierte Einflussanalyse (Prinzipdarstellung) Abbildung 57: Erfolgsspirale einer Organisation Abbildung 58: Beispiel für sich verstärkender Kreisläufe Abbildung 59: Systemverhalten mit Simulation Abbildung 60: Ablauf des NEUSREL-Prozesses Abbildung 61: Aufbau des NEUSREL-Prozesses Abbildung 62: Modelleinstellungen NEUSREL Abbildung 63: Beispiel-Ergebnisse einer NEUSREL-Analyse Abbildung 64: Beispiel 2D-Plot Abbildung 65: Beispiel 3D-Plot Abbildung 66: Pfade im EFQM-Modell (Beispiele) Abbildung 67: Pfade im Generischen Modell (Beispiele) Abbildung 68: Beziehung mit Interaktionen (EFQM-Modell) Abbildung 69: Beziehung mit Interaktionen (Beispiel EFQM-Modell) Abbildung 70: Netzdarstellung EFQM-Modell Abbildung 71: Rollenverteilung der Variablen im EFQM-Modell Abbildung 72: Beziehung Führung Politik & Strategie Abbildung 73: Beziehung Führung Mitarbeiter Abbildung 74: Beziehung Mitarbeiter Partner/Ressourcen Abbildung 75: Beziehung Mitarbeiter Mitarbeiterzufriedenheit Abbildung 76: Beziehung Partner/Ressourcen Prozesse Abbildung 77: Beziehung Partner/Ressourcen Schlüsselergebnisse Abbildung 78: Beziehung Kundenzufriedenheit Mitarbeiterzufriedenheit Abbildung 79: Beziehung Mitarbeiterzufriedenheit Kundenzufriedenheit

13 Abbildungsverzeichnis XIII Abbildung 80: Beziehung Kundenzufriedenheit Schlüsselergebnisse Abbildung 81: Netzdarstellung Generisches Modell Abbildung 82: Rollenverteilung der Variablen im Generischen Modell Abbildung 83: Beziehung Führung Normatives Management Abbildung 84: Beziehung Strategisches Management Operative Planung Abbildung 85: Beziehung Information / Kommunikation Operative Planung Abbildung 86: Beziehung Information / Kommunikation KVP und Innovation Abbildung 87: Beziehung Control / Feedback Schlüsselergebnisse Abbildung 88: Beziehung KVP und Innovation Kundenprozesse Abbildung 89: Beziehung KVP und Innovation Control / Feedback Abbildung 90: Beziehung Partner / Ressourcen Kundenprozesse Abbildung 91: Beziehung Kundenzufriedenheit Mitarbeiterzufriedenheit Abbildung 92: Beziehung Operative Planung Partner / Ressourcen Abbildung 93: Wirkungsausbreitung Führung (EFQM-Modell) Abbildung 94: Wirkungsausbreitung Politik & Strategie (EFQM-Modell) Abbildung 95: Wirkungsausbreitung Control / Feedback (Generisches Modell) Abbildung 96: Wirkungsausbreitung Information / Kommunikation (Generisches Modell) Abbildung 97: Wirkungsausbreitung KVP und Innovation (Generisches Modell) Abbildung 98: Regelkreise im EFQM-Modell Abbildung 99: Regelkreise im Generischen Modell Abbildung 100: Wirkungsmodell von Erfolgsfaktoren Abbildung 101: Wirkungsmodell mit EFQM-Kriterien Abbildung 102: Wirkungsaufnahme von Kundenzufriedenheit (EFQM-Modell) Abbildung 103: Wirkungsaufnahme von Kundenzufriedenheit (Generisches Modell) Abbildung 104: Bewertung mit den 8 biokybernetischen Grundregeln Abbildung 105: Bewertung mit dem VSM-Modell Abbildung 106: Einschätzung nach Effizienz und Belastbarkeit Abbildung 107: Beispiel für die S-Kurven-Entwicklung Abbildung 108: Prinzip der Einfluss-Matrix Abbildung 109: Prinzip der Netzdarstellung

14 Tabellenverzeichnis XIV Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Systemklassifizierung nach Beer Tabelle 2: Eigenschaften komplexer Systeme Tabelle 3: Systemarchetypen (Beispiele) Tabelle 4: Fehler im Umgang mit komplexen Systemen Tabelle 5: Biokybernetische Grundregeln (nach Vester und Mayer) Tabelle 6: Übersicht zur Modellerstellung Tabelle 7: Anwendungsklassen und Musterarten des Data Mining Tabelle 8: Verfahren des Data Mining Tabelle 9: Die Phasen der GAMMA-Methodik Tabelle 10: Variablen des Generischen Modells Tabelle 11: Variablen (Kriterien) des EFQM-Modells und deren Inhalte (Teilkriterien) Tabelle 12: Abbildung des Generischen Modells durch das EFQM-Modell Tabelle 13: Kriterien zur Überprüfung von Variablen auf Systemrelevanz Tabelle 14: Kriterienmatrix Generisches Modell Tabelle 15: Kriterienmatrix EFQM-Modell Tabelle 16: Einflussmatrix zum EFQM-Modell Tabelle 17: Einflussmatrix zum Generischen Modell Tabelle 18: Wichtige Maßzahlen des NEUSREL-Systems Tabelle 19: A-Priori-Matrix EFQM-Modell Tabelle 20: A-Priori-Matrix Generisches Modell Tabelle 21: Größen der Organisationen Tabelle 22: Branchenzugehörigkeit der Organisationen Tabelle 23: Reifegrad der Organisationen Tabelle 24: Datenbereiche für die Analyse Tabelle 25: Beziehungen EFQM-Modell Tabelle 26: A Posteriori Matrix EFQM-Modell Tabelle 27: Beziehungen Generisches Modell Tabelle 28: A Posteriori Matrix Generisches Modell Tabelle 29: RADAR-Bewertungsmatrix Befähiger Tabelle 30: RADAR-Bewertungsmatrix Ergebnisse Tabelle 31: Rote Fäden im EFQM-Modell Tabelle 32: NEUSREL-Ergebnisse EFQM - Alle Daten Tabelle 33: NEUSREL-Ergebnisse EFQM - Industriegüter Tabelle 34: NEUSREL-Ergebnisse EFQM - Dienstleister Tabelle 35: NEUSREL-Ergebnisse EFQM - Hoher Reifegrad Tabelle 36: NEUSREL-Ergebnisse EFQM - Niedriger Reifegrad Tabelle 37: NEUSREL-Ergebnisse Generisches Modell Alle Daten Tabelle 38: NEUSREL-Ergebnisse Generisches Modell Industriegüter

15 Tabellenverzeichnis XV Tabelle 39: NEUSREL-Ergebnisse Generisches Modell Dienstleister Tabelle 40: NEUSREL-Ergebnisse Generisches Modell Hoher Reifegrad Tabelle 41: NEUSREL-Ergebnisse Generisches Modell Niedriger Reifegrad

16 Abkürzungsverzeichnis XVI Abkürzungsverzeichnis AEV AMOS ARD ASP BSC CEO CSR DF EFQM EOQ EVA FA GAMMA GoF IE IMS ISO KNN KVP LEO Average Explained Variance Analysis of Moment Structures Automatic Relevance Detection Automatic Soft Pruning Balanced Score Card Chief Executive Officer Corporate Social Responsibility Degree of Freedom European Foundation for Quality Management European Organization for Quality Eingaben, Verarbeitung, Ausgaben Faktoranalyse Ganzheitliche Modellierung im Management Goodness of Fit Interaktionseffekte Integriertes Managementsystem International Standard Organisation Künstliches Neuronales Netz Kontinuierlicher Verbesserungsprozess Lernende Organisation LEP LISREL LPC MA MBM MLP NEUSREL Linear Structured Relationships Linear Path Coefficient Mitarbeiter Model Bases Management Multi-Layer Perzeptron Neural Structured Relationships

17 Abkürzungsverzeichnis XVII NN OEAD PLS P & S QM QZ RADAR SM-Tools TQC TQM UNESCO USM VSM Neuronales Netz Overall Explained Absolute Deviation Partial Least Squares Politik und Strategie Qualitätsmanagement Qualität und Zuverlässigkeit (Zeitschrift) Results, Approach, Deployment, Assessment & Review System Modeling Tools Total Quality Control Total Quality Management United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization Universelle Strukturgleichungsmodelle Viable System Model

18 1 Einführung 1 1 Einführung Zahlreiche Disziplinen, sowohl der Naturwissenschaft (zum Beispiel Physik, Chemie, Biologie) oder auch der Humanwissenschaft (zum Beispiel Soziologie, Pädagogik, Psychologie), bedienen sich heute des Systemdenkens / der Kybernetik und systemtheoretischer Konzepte. Charakteristika wie Ganzheit, Vernetztheit oder Selbstorganisation sind bei komplexen natürlichen und sozialen Systemen gleichermaßen feststellbar 1. Gesellschaftliche Institutionen und Organisationen (als vom Menschen geschaffene soziotechnische Systeme (Kap. 2.3)) können mit komplexen Ökosystemen verglichen werden und sind wie diese in komplexe und dynamische Umwelten eingebettet. Bei aller Verschiedenheit von Institutionen und Organisationen ist ihnen gemeinsam, dass sie komplexe dynamische, nicht-lineare, probabilistische Systeme darstellen (Kap. 2.3) 2. In den letzten Jahren haben dynamische Komplexitäten, mit denen Organisationen und Führungskräfte konfrontiert sind, aufgrund einer sich in nahezu allen Lebensbereichen zeigenden Vernetzung von Wirkfaktoren und der Beschleunigung von Abläufen drastisch zugenommen. In diesem Umfeld entsteht eine Zone, in welcher durch wachsende Komplexität (Vielzahl / Vielfalt) einerseits die notwendige Anpassungszeit steigt und sich andererseits die zur Verfügung stehende Zeit durch wachsende Dynamik (Veränderlichkeit) reduziert 3. Abbildung 1: Komplexität und Dynamik 1 [Schwaninger 2004, Seite 5] 2 [Malik 2008, Seite 21 / Schöneborn 2004, Seite 5] 3 [Türke 2008, Seite 1 / Senge 2006, Seite 11 / Schnauber u.a. 1997, Seite 3]

19 1 Einführung 2 Damit haben sich die Komplexitäten von Steuerungs-, Lenkungs- und Gestaltungsproblemen das heißt des Managements gesellschaftlicher Institutionen und Organisationen sprunghaft erhöht. Simple Ursache-Wirkungs-Beziehungen gibt es nur in der Theorie, nicht in der Wirklichkeit. Dort regieren wie in natürlichen Systemen indirekte Wirkungen, Beziehungsnetze und Zeitverzögerungen 4. Das wird durch die weltweite IBM- Studie 2010 bestätigt, welche das Thema Komplexität als die wichtigste Herausforderung für Führungskräfte identifiziert: Die große Mehrheit der CEOs rechnet damit, dass die Welt künftig noch komplexer wird, und mehr als die Hälfte der CEOs hat Zweifel, ob sie diese Komplexität beherrschen können. 5 Der Umgang mit diesen Themen verlangt neue Managementmethoden, die eine nachhaltige Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit (und damit eine hohe Lebensfähigkeit und einen hohen kybernetischen Reifegrad) einer Institution oder Organisation gewährleisten. Es geht darum, die vorliegende Komplexität und Dynamik nicht nur zur Kenntnis zu nehmen, sondern sie zu nutzen lernen, um nachhaltig, also systemisch sinnvoll, handeln zu können. Steuern, Organisieren und Regulieren von Organisationen werden zu Selbststeuerung, Selbstorganisation und Selbstregulation. Das systemische Management bietet wichtige Grundlagen und Hilfsmittel für die Bewältigung dieser aktuellen und zukünftigen Herausforderungen 6. Hierzu existieren vielfältige Ansätze, Modelle und Methoden eine einheitliche Theorie für das systemische Management existiert dabei nicht. Der geplante Paradigmenwechsel in den Denkmodellen und Instrumenten hat sich bisher weder in der Praxis noch in der Wissenschaft vollzogen 7. In dieser Arbeit sollen theoretische Grundlagen und empirische Erkenntnisse zu dieser Thematik diskutiert und bewertet werden. Darauf aufbauend sollen praktische Ansätze und Beispiele dargestellt werden, wie ein systemisches Management von gesellschaftlichen Institutionen und Organisationen als soziotechnische Systeme erfolgen kann. In einem zu entwickelnden systemischen Modell und einer darauf basierenden empirischen Untersuchung mit der Bewertung von Wirkungszusammenhängen sollen zusätzliche Erkenntnisse und Impulse für das Steuern, Lenken und Gestalten von Institutionen und Organisationen auf Basis eines systemischen Managements generiert werden. 4 [Malik 2004, Seite 25 / Vester 2002, Seite 15] 5 [IBM 2010, Seite 2] 6 [Malik 2011, Seite 14 / Malik 2008, Seite 32 / Vester 2002, Seite 18] 7 [Bandte 2007, Seite 8 / Bittelmeyer 2003, Seite 2]

20 1 Einführung Problemstellung Komplexe Systeme sind prinzipiell unvorhersehbar und unberechenbar. Wir sind mit Systemen konfrontiert, die niemand mehr versteht und in denen niemand mehr weiß, welche Folgen durch Eingriffe ausgelöst werden. Fredmund Malik bezeichnet das Hauptproblem des 21. Jahrhunderts mit unmanageable systems. Als typisches Beispiel dafür können die internationalen Finanzmärkte genannt werden 8. Technokratisch geschult versuchen Führungskräfte mit einer linearen und kausalen Logik immer neue Wege zur Beherrschung komplexer Systeme zu finden. Mehr desselben lautet das Reaktionsmuster mehr Spezialisierung, mehr Regeln, mehr Kontrolle, mehr Bürokratie. Gerade die Wirtschaftswelt stellt sich am liebsten eine perfekte triviale Maschine vor, an der es Stellräder und hebel gibt, mit deren Hilfe man die gewünschten Ergebnisse erreicht 9. Doch in der Realität haben die von Organisationen getätigten Schritte keine direkt vorhersagbaren Auswirkungen, sondern sind abhängig von vielerlei unterschiedlichen Einflussfaktoren. Um fundierte Entscheidungen treffen zu können, sind neben Messen und Beobachten auch Erfahrungen und Einschätzungen von Ungewissheiten wesentlich. Eine klassische mathematische Berechnung von realen Informationen ist oft nicht durch exakte Zahlen möglich. Denn nichttriviale Systeme (siehe Kap. 2.3) sind analytisch schwer bestimmbar, vergangenheitsabhängig und nicht im Sinne geradliniger Ursache- Wirkungs-Ketten steuerbar. Gängige Methoden und Partialkonzepte (wie zum Beispiel Business Process Reengineering oder Kostenmanagement) zeigen in der Praxis, dass sie nicht geeignet sind, angemessen mit Komplexität, Dynamik und Vielfalt umzugehen 10. Parallel sind die genutzten Modelle meist nicht auf die Organisation zugeschnitten und beziehen die Individualitäten nicht mit ein 11. Dazu kommt noch eine weitere Erkenntnis aus der Untersuchung von biologischen Systemen 12 : Alle komplexen Systeme werden strukturell instabil, sobald die Effizienz überbetont wird auf Kosten von Vielfalt und Vernetzung sowie der entscheidenden Widerstandsfähigkeit (Belastbarkeit, Flexibilität, Vitalität), die diese bieten. Die Natur strebt nicht das Maximum an Effizienz an, sondern eine optimale Balance zwischen den beiden Polen Effizienz und Belastbarkeit (vgl. Abb. 2 und Kap ). Dabei zeigt sich, dass die Belastbarkeit im Optimum sogar doppelt so hoch ist wie die Effizienz. 8 [Malik 2011, Seite 27 / Malik 2008, Seiten 24 und 77 / Stiglitz 2010, Seite 215 / Roubini, Mihm 2010, Seite 62] 9 [Jansen 2009, Seite 126 / Wüthrich 2006, Seiten 7 und 53] 10 [Simon F. 2008, Seite 40 / Türke 2008, Seite 12 / Viertl 2006, Seite 1] 11 [Burkhard 2006, Seite 2] 12 [Lietaer 2008, Seite 19 / Lietaer 2009, Seite 154]

21 1 Einführung 4 Abbildung 2: Kybernetischer Reifegrad zwischen Effizienz und Belastbarkeit Viele Wirtschaftsexperten drängen auf endloses Größenwachstum und Steigerung der Effizienz, weil sie davon ausgehen, dass diese Parameter ein ausreichendes Maß für die Vitalität oder Lebensfähigkeit sind. Auch Bereiche wie Technik und Handel haben sich fast ausschließlich auf Effizienz konzentriert. Tatsächlich handelt es sich dabei um einen suboptimalen Maßstab für nachhaltige Lebensfähigkeit, weil die Netzwerkstruktur und die systemischen Eigenschaften ignoriert werden. Damit kann beispielsweise nicht unterschieden werden zwischen einer widerstandsfähigen Wirtschaft, einer gesunden Entwicklung und einer Blase, die irgendwann platzen wird 13. Es ist interessant festzustellen, dass alle Ökosysteme ihre ausschlaggebenden Parameter innerhalb eines speziellen Rahmens haben, der empirisch bestimmt und als Funktionstüchtigkeitsfenster oder Vitalitätsfenster bezeichnet werden kann. Denn hoch effiziente Systeme sind immer auch sehr anfällig. Als Beispiel aus der Natur kann hierzu eine Fichtenmonokultur genannt werden. Man kann sie sehr leicht anlegen und rationell ernten. Doch ein einziger Schädlingstyp kann sich sehr schnell ausbreiten und den ganzen Wald vernichten. Diese Erkenntnisse lassen sich auch auf andere Systeme, wie zum Beispiel Organisationen oder Wirtschaftsgemeinschaften, übertragen, da sie sich ebenfalls aus der Struktur komplexer Systeme ergeben 14. Dies stellt das Management von Institutionen und Organisationen vor Herausforderungen, die es mit herkömmlichen Denkstrukturen und Methoden nicht mehr zu lösen in der Lage ist. Diese Komplexität erfordert den Entwurf neuer Vorgehensweisen zur Gestaltung und Führung soziotechnischer Systeme [Roubini, Mihm 2010, Seite 98] 14 [Lietaer 2009, Seite 19] 15 [Malik 2011, Seite 32 / Malik 2008, Seite 69]

22 1 Einführung Zielsetzung Von der Natur können wir lernen, was für eine nachhaltige Entwicklung wichtig ist. Bernhard Lietaer Es gilt zu lernen, angemessen mit Komplexität, mit Ungewissheit und mit dem Unberechenbaren umzugehen. Bislang ist unser Denken noch viel zu linear und lebensfremd. Wir benötigen ein erweitertes Denken, ein erweitertes Verständnis von Rationalität 16. Es genügt dabei nicht, einfach nur Analogien zwischen natürlichen und von Menschen geschaffenen Systemen zu bedienen. Hilfreiche Ansätze finden sich dort, wo sich gemeinsame Gesetzmäßigkeiten zwischen biologischen Systemen und Organisationen zeigen. Mit Kenntnis der Gesetzmäßigkeiten komplexer Systeme lässt sich beurteilen, was ein System nicht kann und was nicht funktionieren wird. Genauso ist es damit möglich zu beurteilen, was ein System kann und was funktionieren wird 17. Das systemrelevante Hauptziel ist hierbei immer die Erhöhung und Sicherung der Lebensfähigkeit (Vitalität) eines Systems, welche durch eine Balance zwischen Effizienz und Belastbarkeit erreicht wird. Dabei spielen zwei strukturverwandte Hauptvariablen eine wesentliche Rolle: Vielfalt und Vernetzungsgrad. Es gilt, Zusammenhänge und Abhängigkeiten des Gesamtsystems zu verstehen und bei seinen Entscheidungen zu berücksichtigen, um so eine langfristige und folgenbewusste Handlungsstrategie zu entwickeln 18. Indem auf grundlegende Muster und Strukturen geachtet wird und nicht auf einzelne Ereignisse, können Veränderungen mit stärkster Hebelwirkung initiiert werden 19. Dabei ist zu akzeptieren, dass ein Unternehmen oder eine Organisation, welche als soziotechnische Systeme betrachtet werden, nicht mit der Regelmäßigkeit einer Maschine funktionieren. Das geläufige Denken in linearen und kausalen Ursache-Wirkungs- Ketten ist durch eine ganzheitliche und vernetzte Sichtweise und ein Denken in Kreisläufen zu ersetzen 20. Die Kenntnis der Wirkungszusammenhänge im Entscheidungsraum erlaubt es, Szenarien und alternative Verhaltensmöglichkeiten durchzuspielen und in einer gewünschten, systemgerechten Weise tätig zu werden. 16 [von Mutius 2009, Seite 26] 17 [Malik 2008, Seiten 13 und 23] 18 [Lietaer 2008, Seite 19 / Vester 2002, Seiten 49 und 106] 19 [Senge 2006, S. 84] 20 [Simon F. 2008, Seite 13 / Wüthrich 2006, Seite 244]

23 1 Einführung 6 Basis dafür sind Konzepte, welche die gegenwärtigen Paradigmen und vorherrschenden Denkmodelle erweitern, die komplexen Eigenschaften von Organisationen, wie zum Beispiel Nichtlinearität, Selbstlernen und Selbstorganisation akzentuieren und den beteiligten Menschen helfen, mit Komplexität und Dynamik umzugehen 21. Dazu braucht es ein umfassendes Rahmenkonzept mit transdisziplinärem Bezug 22 und Modelle der Wirkungen von Interventionen in komplexen Systemen 23. Die existierenden grundlegenden Zielsetzungen stellen sich nach Türke 24 folgendermaßen dar: Wie kann ein ganzheitliches und integriertes Rahmenkonzept für systemisches Management gestaltet werden? Welche Strukturen werden benötigt, um soziale Systeme im Sinne von Selbstorganisation, Selbstlernen und Selbstregulation zu gestalten? Wie können bestehende Systeme strukturiert und designed werden, um eine nachhaltige Lebensfähigkeit zu unterstützen? Zusammenfassend können folgende allgemeine Zielsetzungen auf Basis der in der Praxis bestehenden Herausforderungen formuliert werden: Lernen, besser mit Komplexität umzugehen Lineares Denken erweitern durch systemisches Denken Beurteilen können, was ein System kann und was es nicht kann Achten auf grundlegende Muster und Strukturen Verstehen der Wirkungszusammenhänge und Abhängigkeiten des Systems. Als Folge daraus können alternative Verhaltensmöglichkeiten durchgespielt, systemgerechtes Handeln und die Erhöhung und Sicherung der Lebensfähigkeit des Gesamtsystems erreicht werden. Das Erkenntnisinteresse in dieser Arbeit fokussiert sich zunächst auf die Frage, inwieweit es gelingen kann, ein generisches Modell zur Abbildung einer Organisation als soziotechnisches System zu schaffen, welches ganzheitliche und systemische Ansätze angemessen berücksichtigt. Auf Basis einer systemischen Untersuchung und empirischen Analyse soll dann herausgefunden werden, ob generische Muster (Treiber, Wirkungszusammenhänge) existieren, welche allgemeinen Gültigkeitscharakter haben und als Impulse für die individuelle Gestaltung von Organisationen genutzt werden können. Mit dem Ziel, die Lebensfähigkeit (den kybernetischen Reifegrad) einer Organisation zu maximieren, sollen Implikationen für die Praxis generiert werden. Für diese Möglichkeiten zum Gestalten, Leiten und Lenken einer Organisation im Umfeld von Komplexi- 21 [Bandte 2007, Seiten 3 und 7] 22 [Schwaninger 2004, Seite 60] 23 [Simon F. 2008, Seiten 40 und 78] 24 [Türke 2008, Seite 10]

24 1 Einführung 7 tät und Dynamik sollen des Weiteren unterstützende Konzepte, Modelle und Methoden aufgezeigt werden. Dieser Ansatz referenziert damit auf folgende wesentliche inhaltliche Leitfragen für diese Forschungsarbeit: Wie sollen und können im ganzheitlichen Sinne sowohl quantitative als auch qualitative Faktoren berücksichtigt werden (Ganzheitlicher Managementansatz)? Welche systemischen Konzepte und Methoden unterstützen den Umgang mit Organisationen als komplexe Systeme (Systemischer Managementansatz)? Welche Denk- und Verhaltensmuster helfen Akteuren, mit Komplexität umzugehen und eine hohe Lebensfähigkeit zu erreichen? Wie werden Vernetzungen und Wirkungszusammenhänge identifiziert? Wie können Charakteristik und Dynamik von nicht-linearem Verhalten (Regelkreise, Rückkopplungen, Verzögerungen) verstanden werden? Wie können Muster in komplexen Systemen erkannt werden? Wie werden Treiber / Hebel und kritische Komponenten identifiziert? Wie kann eine Früherkennung von Risiken / kritischen Konstrukten erfolgen? Wie kann Komplexität beherrscht werden durch systemische Entscheidungsunterstützung und Intervention?

25 1 Einführung Methodisches Vorgehen Umsetzungsrichtung Die folgende Darstellung zeigt die Vorgehensweise dieser Arbeit im Überblick. Abbildung 3: Übersicht Umsetzung Auf der Basis ganzheitlicher und systemischer Managementansätze soll ein generisches Modell zur Abbildung einer Organisation konzeptioniert werden. Dieses soll die gegenwärtigen Paradigmen und Denkmodelle und die Charaktere der Komplexität berücksichtigen. Dabei dient das existierende ganzheitliche Excellence-Modell der EFQM (European Foundation For Quality Management, siehe Kap. 2.2) als Referenzmodell. Mit einer empirischen Untersuchung anhand vorhandener Daten soll untersucht werden, ob generische Gesetze / Muster im an der Praxis gespiegelten Modell existieren. Als Basis dazu werden die Ergebnisse von Organisationen genutzt, welche auf Grundlage des Excellence-Modells der EFQM bewertet wurden (z.b. im Rahmen des deutschen Excellence-Preises (Ludwig Erhard Preis)). Zur Untersuchung der Daten wird das Kausalanalyseverfahren NEUSREL (Neural Structured Relationships) verwendet, welches auf Basis Neuronaler Netze komplexe Strukturen wie Nichtlinearitäten, Moderationseffekte zwischen Variablen und unbekannte Pfade berücksichtigt.

26 1 Einführung 9 Als Basis hierfür und zur Hypothesenbildung soll eine Modellierung und Untersuchung nach der systemischen Methode der Sensitivitätsanalyse (Prof. Frederic Vester) unter Verwendung der GAMMA-Methodik erfolgen, welche erfahrungsbasiert und mit Hilfe beteiligter Experten umgesetzt wird und die Bearbeitung komplexer Probleme unterstützt. Aus den Ergebnissen sollen dann Implikationen für die Praxis abgeleitet werden. Es soll gezeigt werden, welche generischen und individuellen Möglichkeiten zum Umgang mit Komplexität und Dynamik entstehen und welche Ansätze, Modelle und Methoden dazu unterstützend genutzt werden können Übersicht zur Vorgehensweise Abbildung 4: Übersicht zur Vorgehensweise (entspr. Kapitel) Zunächst stellt der Theoretische Bezugsrahmen (Kap. 2) die für das Thema als Grundlage verwendeten Ansätze, Modelle und Methoden dar. Die Erläuterung des `Ganzheitlichen Managementansatzes (Kap. 2.1) mit dem Fokus Total Quality Management führt zur Darlegung des in dieser Arbeit als Referenzmodell verwendeten Excellence-Modells der EFQM (Kap. 2.2). Die Erweiterung des ganzheitlichen Ansatzes in Richtung systemischer Fokus erfolgt durch die Betrachtung einer Organisation als soziotechnisches System (Kap. 2.3). Hierzu werden die Grundlagen und Eigenschaften von Systemen und der damit verbundenen Komplexität und erforderlichen Kybernetik als Herangehensweise erläutert.

27 1 Einführung 10 Im Kapitel 3 werden praktische Lösungen zum Systemorientierten Umgang mit Komplexität in Systemen aufgezeigt. Der Ansatz der Systemorientierten Managementlehre (Kap. 3.1) führt zur Integrierten Systemmethodik (Kap. 3.2) und zu erläuternden Praktischen Beispielen zum Umgang mit Komplexität (Kap. 3.3), welche auf konkrete Modelle und computerunterstützte Methoden fokussieren. Darauf aufbauend werden wesentliche Anforderungen an Modelle und Methoden (Kap. 3.4) dargestellt, Grundlagen der später in dieser Arbeit genutzten Methoden erläutert (zum Beispiel Model Based Management, Mustererkennung mit Data Mining und Künstliche Neuronale Netze ) und die wesentlichen Erkenntnisse für die weitere Arbeit zusammengefasst (Kap. 3.5). Kapitel 4 beschäftigt sich mit dem Kernteil dieser Arbeit, der Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen. Zunächst wird hierbei der grundlegende Ansatz beim Vorgehen vorgestellt (Kap. 4.1). Auf Basis des Theoretischen Bezugsrahmens (Kap. 2) und der existierenden Ansätze zum Systemorientierten Umgang mit Komplexität (Kap. 3) erfolgt als erster Teil die Konzeption eines generischen Modells zur Abbildung einer Organisation (Kap. 4.2). Dieses Modell und parallel das als Referenz genutzte EFQM-Modell werden mit Hilfe der systemischen GAMMA-Methodik modelliert und untersucht ( Hinterfragung der Wechselwirkungen, Kap. 4.3). Eine erweiterte Analyse erfolgt mit Hilfe einer Empirischen Untersuchung vorhandener Daten (Bewertungsergebnisse für Organisationen anhand des EFQM-Modells) mit dem Analysetool NEUSREL (Kap. 4.4). Kapitel 5 fasst die Ergebnisse der Untersuchung mit GAMMA und der Datenanalyse mit NEUSREL zusammen und diskutiert diese. Dabei werden die Untersuchungsergebnisse mit GAMMA und NEUSREL abgeglichen (Kap. 5.1) und daraus generische Muster abgeleitet (Kap. 5.2). Kap. 5.3 stellt mögliche weiterführende Analysen dar und Kap. 5.4 diskutiert die Analysen und Ergebnisse kritisch. Die Implikationen für die Praxis (Kap. 6) stellen zusammenfassend die wesentlichen in dieser Arbeit gewonnenen Impulse zur Gestaltung, Leitung und Lenkung von Organisationen als komplexe Systeme dar und geben damit praktische Impulse. Im Kapitel 7 ( Zusammenfassung und Ausblick ) werden Schlussfolgerungen gezogen und weiterführende Fragen aufgezeigt.

28 2 Theoretischer Bezugsrahmen 11 2 Theoretischer Bezugsrahmen Bei der Erläuterung der Problemstellung und Zielsetzung dieser Arbeit im Kapitel 1 wurden bereits wichtige Themenfelder und wesentliche Herausforderungen erwähnt, wie zum Beispiel die Notwendigkeit der Betrachtung sowohl quantitativer als auch qualitativer Aspekte im Sinne einer ganzheitlichen Herangehensweise unter Berücksichtigung verschiedener Perspektiven und Faktoren. Diese Anforderungen werden von einem ganzheitlichen Managementansatz berücksichtigt. 2.1 Ganzheitlicher Managementansatz Als Antwort auf die bereits angesprochenen veränderten Rahmenbedingungen haben viele Organisationen versucht, japanische Managementkonzepte zu assimilieren, um die Wettbewerbsfähigkeit zur erhalten oder auszubauen 25. Qualitätszirkel, Just-in-Time, Total Quality Control können hierbei als beispielhafte Ansätze dienen. Zink 26 weist in diesem Zusammenhang darauf hin, dass diese Konzepte oftmals nicht zu den gewünschten Ergebnissen führen und kommt zu dem Schluss, dass dies vorwiegend daran liegt, weil viele Organisationen sogenannte Programme anstoßen und umsetzen. Die Nachteile dieser Programme bestehen darin, dass sie sich einerseits nur auf Teilaspekte beziehen (zum Beispiel Finanzmanagement) und andererseits einer kurzfristigen Fixierung folgen (zum Beispiel schnelle Kostensenkung). Insofern lassen solche Programme meist den Aspekt der Ganzheitlichkeit verbunden mit einer Nachhaltigkeit vermissen. Die Antwort liegt in ganzheitlichen Managementansätzen, welche die relevanten Teilaspekte integrieren Grundlage integrativer Managementkonzepte Der Schlüssel zum Erfolg liegt weniger im Markt, sondern vielmehr in den Menschen, die in den Unternehmen arbeiten sowie in den Werten, Normen und Zielen, die diese Menschen verkörpern. Hans Hinterhuber 25 [Raptakis 2003, Seite 347] 26 [Zink 2006, Seite 2]

29 2 Theoretischer Bezugsrahmen 12 Auf der Basis des Qualitätsgedankens beschreibt Pfeifer 27 die Notwendigkeit ganzheitlicher Qualitätskonzepte in Richtung Total Quality Management (TQM). Dabei sind alle relevanten Bereiche einer Organisation abzudecken Pfeifer betont dabei besonders die Humanaspekte, welche nach seiner Ansicht im Vordergrund stehen. In dieselbe Richtung argumentiert Fuchs 28, der ebenfalls die Bedeutung der sogenannten weichen Faktoren herausstellt und die Balance zwischen weichen und harten Faktoren als herausforderndes Spannungsfeld eines erfolgreichen Managements definiert, wie in folgender Abbildung dargestellt. Abbildung 5: Weiche und harte Faktoren des Managements Diese Gedanken werden auch in neueren Managementkonzepten, wie zum Beispiel der Balanced Score Card, aufgegriffen. Nach Fridag / Schmidt 29 sollten Organisationen aus verschiedenen Perspektiven betrachtet werden. Grundlegende Perspektiven für alle Organisationstypen, ob kleine oder große Unternehmen, Non-for-Profit-Organisationen oder Verwaltungsinstitutionen sind beispielsweise: Externe und interne Sichtweisen Strategische Belange Kunden 27 [Pfeifer 2001, Seite 4] 28 [Fuchs 1992, Seite 169] 29 [Fridag/Schmidt 2000, Seite 27]

30 2 Theoretischer Bezugsrahmen 13 Mitarbeiter Prozesse, Leistungen usw. Nach Malik 30 ist das Gestalten und Lenken von Organisationen weder ein wirtschaftliches, noch ein technisches, noch ein psychologisches Problem. Es ist all das zusammen allerdings nicht in einer aggregierenden Interdisziplinarität, sondern als neue Disziplin. Eine Organisation ist nicht unter Kontrolle, wenn beispielsweise heute Gewinne gemacht werden, man aber nicht für die Gewinne von morgen sorgt. Oder wenn zwar die Kosten im Griff sind, nicht aber der Markt; oder das Personal, nicht aber die Finanzen. Es geht nicht um Finanzmanagement, Personalmanagement etc., sondern schlicht um Management. Einen klassischen Ansatz, der all die verschiedenen Perspektiven und Faktoren in einem ganzheitlichen Modell berücksichtigt, stellt das Konzept Integriertes Management von Knut Bleicher dar, welcher dieses auf der Grundlage verschiedener Publikationen entwickelt hat, die sich unter der sogenannten St. Galler Schule zusammenfassen lassen [Malik 2004, Seite 122] 31 [Zink 2006, Seite 87]

31 2 Theoretischer Bezugsrahmen Das Konzept Integriertes Management Das Konzept Integriertes Management geht von der Prämisse aus, dass nur ganzheitliches Denken zur Bewältigung der Herausforderungen von Organisationen in einem komplexen Umfeld beitragen kann. Dabei charakterisiert sich diese ganzheitliche Betrachtung durch die drei Dimensionen des Managements nach Ulrich mit der Einbeziehung normativer, strategischer und operativer Aufgabenfelder. Die Inhalte dieser Dimensionen werden durch die folgende Abbildung illustriert 32. Abbildung 6: Normatives, strategisches und operatives Management 32 [Zink 2006, Seite 5]

32 2 Theoretischer Bezugsrahmen 15 Dieses Konzept wird durch die horizontale und vertikale Integration ganzheitlich. Horizontale Integration (Horizontaler Fit) bedeutet, dass alle Instrumente und Aktivitäten eine strukturale und personale Verankerung besitzen. Die Vertikale Integration (Vertikaler Fit) beinhaltet die stringente Transformation normativer in strategische Inhalte und strategischer in operative Inhalte. Die in diesem Modell dargestellten Inhalte beinhalten allgemein gehaltene Aussagen, welche die Idee des integrativen Managementkonzepts verdeutlichen. Auf dieser Basis existieren vielfältige Ansätze und Konzepte, wie zum Beispiel Lean Production, Kontinuierlicher Verbesserungsprozess, Six Sigma, Business Reengineering und viele andere. Zink resümiert bei der Bewertung der existierenden Konzepte 33, dass es sich bei den meisten Ansätzen eher um Partialkonzepte handelt, welche nicht umfassend die normativen, strategischen und operativen Dimensionen einschließlich eines horizontalen und vertikalen Fits beinhalten. Diese Konzepte müssten in einen umfassenderen Zusammenhang eingebettet sein, der sowohl bezogen auf den Umfang als auch auf die zeitliche Dimension Ganzheitlichkeit repräsentiert. Neben der Berücksichtigung aller relevanten Interessengruppen (Stake Holder) sollte vor allem auch der Aspekt der Nachhaltigkeit mit eingeschlossen werden. Am Beispiel des Qualitätsmanagements insbesondere des Total Quality Managements (TQM) - soll ein möglicher Weg zu integrativem Management gezeigt werden Ganzheitliches Management und Total Quality Management Die heutige Welt erlebt einen Wertewandel, Lebensstandards und Einstellungen verändern sich schnell. Damit verändern sich auch Bedürfnisse, Erwartungen und Wünsche der Mitarbeiter, Kunden, Partner und der Gesellschaft allgemein. Die Zufriedenheit dieser verschiedenen Interessen- und Anspruchsgruppen (Stake Holder) wird mehr und mehr zu einem Schlüsselfaktor für den Unternehmenserfolg. Wesentliche Grundlagen moderner und ganzheitlicher Managementansätze sind daher Mitarbeiter- und Kundenorientierung, partnerschaftliche Beziehungen und gesellschaftliche Verantwortung 34. In diesem dynamischen Umfeld sind die Sicherung der Produktqualität und die Optimierung einzelner Funktionen nicht mehr ausreichend. Ein ganzheitlicher Ansatz im Sinne eines umfassenden Qualitätsmanagements und damit einer umfassenden strategischen Steuerung, welche alle Funktionen und Anspruchsgruppen einer Organisation als Gesamtheit betrachtet, wird immer wichtiger. Total Quality Management (TQM) stellt einen solchen Ansatz auf Basis bestimmter Prinzipien dar (zum Beispiel Kundenorien- 33 [Zink 2006, Seite 31] 34 [Raptakis Seite 347]

33 2 Theoretischer Bezugsrahmen 16 tierung, Ergebnisorientierung u.a.) 35. Der Beginn eines ganzheitlichen und unternehmensweiten Qualitätsmanagements nach dem TQM-Konzept begann in den fünfziger Jahren in Japan. Erst Anfang der achtziger Jahre folgten vergleichbare Initiativen in den USA und mit einer verzögerten Reaktion ergriffen auch europäische Organisationen den Ansatz, ein umfassendes Qualitätsmanagement im Sinne von TQM einzuführen 36. Dabei geht die Richtung von Qualität hin zu Excellence und im Gegensatz zu einer umfangreichen Beschreibung eines Systems in Form einer Norm (zum Beispiel ISO 9000) bilden die Denk- und Verhaltensweisen im Unternehmen die Grundlage, welche durch geeignete Methoden unterstützt werden. Insofern stellt TQM in erster Linie eine Geisteshaltung dar (William Edwards Deming und Joseph M. Juran stellen dabei repräsentativ zwei bekannte Vertreter der Qualitätsphilosophie dar) 37. Abbildung 7: Excellence durch TQM auf Basis einer entsprechenden Geisteshaltung 38 TQM bietet die Möglichkeit, den Weg von den existierenden Partialkonzepten hin zu einem umfassenden Ansatz im Sinne eines integrierten Managements zu gestalten. Für die praktische Umsetzung von TQM ist parallel zur existierenden Geisteshaltung ein Modell / eine Methode erforderlich, mit welcher sich TQM im betrieblichen Alltag anwenden lässt. Ein solches Modell wird durch das Excellence-Modell der EFQM (Euro- 35 [Schnauber u.a. 1997, Seite 8] 36 [Raptakis 2003, Seiten 341, 347] 37 [Zink 2006, Seite 1] 38 [Freisl 2009, Seite 61]

34 2 Theoretischer Bezugsrahmen 17 pean Foundation For Quality Management) dargestellt. Die Entstehung des Modells und dessen Anwendung werden im folgenden Kapitel detaillierter erläutert, da dieses Modell in dieser Arbeit als Referenzmodell dienen soll.

35 2 Theoretischer Bezugsrahmen Das Excellence-Modell der EFQM In einem Unternehmen geht es nicht nur um das Messen von Gewinn und Verlust. Man kann die Lage nicht anhand von Gewinn und Verlust beurteilen, denn dies sind im Wesentlichen Messgrößen für die Ergebnisse eines Jahres, welche auf Entscheidungen zurückgehen, die Jahre vorher getroffen worden sind. Man braucht etwas, was einem sagt: Wenn du das tust, wirst du langfristig Erfolg haben. Sir Peter Bonfield, CEO British Telecom über das Excellence-Modell der EFQM Hintergrund von Excellence-Modellen Ausgehend von der Weiterentwicklung traditioneller Managementinstrumente und Managementmethoden bildet die Bewertung von Qualität ein von vielen Organisationen fokussiertes Thema. Das enge Qualitätsverständnis auf Basis einer Qualitätssicherung mit dem Schwerpunkt der Produktqualität wurde überwunden, nachdem man erkannt hatte, dass eine umfassende und ganzheitliche Sichtweise notwendig ist. Daneben interessieren nicht nur vergangenheitsorientierte Daten, sondern immer auch Fähigkeiten und Potenziale einer Organisation, die für die Zukunft relevant sind 39. Die Umsetzung der Prinzipien des TQM innerhalb eines praktischen Managementmodells widmen sich international unterschiedliche Bewertungsmodelle. Die Basis in den meisten europäischen Ländern bildet das Excellence-Modell der EFQM, welches beispielsweise die Grundlage für den European Excellence Award (europäischer Excellence-Preis) oder nationaler Excellence-Preise darstellt (z.b. Ludwig-Erhard-Preis (deutscher Excellence-Preis) oder Österreichischer Excellence-Preis). 39 [Zink 1998, Seite 261]

36 2 Theoretischer Bezugsrahmen 19 Abbildung 8: Die Geschichte des umfassenden Qualitätsmanagements nach dem TQM-Ansatz Bedeutung des EFQM-Modells Das Excellence-Modell der EFQM zur Bewertung von Managementsystemen ist international als Leitfaden und Zielsystem für die Einführung von TQM (Total Quality Management) anerkannt. Die Kriterien des Modells decken umfassend und ganzheitlich alle inhaltlichen Schwerpunkte eines Managementsystems im Sinne aller relevanten Funktionen und Anspruchsgruppen ab. Darüber hinaus ist in diesem Modell ein Bewertungsmaßstab hinterlegt, der es ermöglicht, die Leistungsfähigkeit und den Reifegrad des Systems zu hinterfragen und detailliert transparent zu machen 41. Das EFQM-Modell für Excellence ist ein praktisches Führungswerkzeug, das der Führung konkrete Impulse und Ansätze zur systematischen und ganzheitlichen Unternehmensgestaltung und -steuerung gibt: als Werkzeug zur Selbstbewertung, das zeigt, wo die Organisation auf dem Weg zu Excellence steht, das Verbesserungspotenziale aufzeigt und zu Lösungen anregt, 40 [Freisl 2009, Seite 62] 41 [Radtke 2002, Seite 7]

37 2 Theoretischer Bezugsrahmen 20 als Grundlage einer gemeinsamen Sprache und Denkart, die von allen Fachbereichen geteilt wird, als Rahmen zur Einordnung bisheriger Initiativen und Projekte, zur Vermeidung von Doppelungen und zur Identifikation wichtiger Themen, die noch nicht behandelt wurden, als Struktur für das Managementsystem. Als ganzheitliches und umfassendes Bewertungsinstrument findet das EFQM-Modell für Excellence mehr und mehr Akzeptanz in der betrieblichen Praxis. Nicht zuletzt durch die zunehmende Relevanz und Akzeptanz internationaler Excellence-Preise hat die Bewertung des Reifegrades / der Leistungsfähigkeit einer Organisation an Bedeutung gewonnen Die Grundkonzepte der Excellence Als Basis für das EFQM-Modell sind sogenannte Grundkonzepte der Excellence definiert 43. Diese sind auf alle Organisationen anwendbar, unabhängig von der Branche, Organisationsform oder Größe. Aufbauend auf diese Grundkonzepte wurde das EFQM- Modell entwickelt (siehe Kap ). Die Grundkonzepte sind folgendermaßen definiert: Ergebnisorientierung Ausrichtung auf den Kunden Führung und Zielkonsequenz Management mittels Prozessen und Fakten Mitarbeiterentwicklung und -beteiligung Kontinuierliches Lernen, Innovation und Verbesserung Soziale Verantwortung. 42 [Seit 2010 existiert ein aktualisiertes EFQM-Modell; in dieser Arbeit wird unter Berücksichtigung der zu Grunde gelegten Informationen und Daten auf das EFQM-Modell 2003 referenziert] 43 [EFQM 2003, Seite 7: Grundkonzepte mit Erläuterungen]

38 2 Theoretischer Bezugsrahmen Die Inhalte des EFQM-Modells Das EFQM-Modell für Excellence ist eine aus neun Kriterien bestehende, offen gehaltene Grundstruktur. Fünf Kriterien nennen sich Befähiger -Kriterien (Potenzialfaktoren, Stellschrauben) und vier Ergebnis -Kriterien. Die Befähiger -Kriterien behandeln das, was eine Organisation tut - wie sie vorgeht. Die Ergebnis -Kriterien behandeln, was eine Organisation erzielt. Die Ergebnisse sind auf die Befähiger zurückzuführen. Das ganzheitliche Modell berücksichtigt die vielen Vorgehensweisen, mit denen nachhaltige Excellence in allen Leistungsaspekten erzielt werden kann und beruht auf folgender Prämisse 44 : Exzellente Ergebnisse im Hinblick auf Leistung, Kunden, Mitarbeiter und Gesellschaft werden durch eine Führung erzielt, die Politik und Strategie mit Hilfe der Mitarbeiter, Partnerschaften, Ressourcen und Prozesse umsetzt. Das Excellence-Modell mit seinen 9 Kriterien wird folgendermaßen bildlich dargestellt 45 : Befähiger Ergebnisse Mitarbeiter 33 Mitarbeiterbezogene Ergebnisse 77 Führung Politik & Strategie 22 Prozesse Kundenbezogene Ergebnisse 66 Schlüsselergebnisse Partnerschaften & Ressourcen Gesellschaftsbezogene Ergebnisse Innovation und Lernen Abbildung 9: Das Excellence-Modell der EFQM Die Pfeile betonen die Dynamik des Modells und zeigen, dass Innovation und Lernen die Befähiger verbessern, was wiederum zu verbesserten Ergebnissen führt. 44 [Gucanin 2003, Seite 76] 45 [EFQM 2003, Seite 12]

39 2 Theoretischer Bezugsrahmen 22 Die oben gezeigten neun Boxen stellen die Kriterien dar, anhand derer der Fortschritt einer Organisation auf dem Weg zu Excellence bewertet werden kann. Jedes der neun Kriterien wird durch eine Definition charakterisiert, welche die übergeordnete Bedeutung des Kriteriums beschreibt und durch Teilkriterien mit erklärenden Ansatzpunkten erläutert 46. In 9 Kriterien, 32 Teilkriterien und jeweils beschreibenden Ansatzpunkten werden alle für eine Organisation relevanten Aspekte und Bereiche abgebildet 47. Abbildung 10: Beispielhafter Aufbau des EFQM-Modells Die folgende Abbildung zeigt exemplarisch die Aufgliederung in Kriterien, Teilkriterien und Ansatzpunkte anhand eines Teilkriteriums aus dem Kriterium Führung 48. Kriterium 1: Führung Exzellente Führungskräfte fördern und vermitteln die Umsetzung der Mission und Vision. Sie entwickeln die für den nachhaltigen Erfolg der Organisation benötigten Werte und Systeme und setzen diese durch ihr Handeln und ihre Verhaltensweisen um. In Phasen der Veränderung bewahren sie die Konstanz der Zielsetzungen. Wenn nötig, sind solche Führungskräfte in der Lage, die Ausrichtung der Organisation zu ändern und begeistern andere, ihnen zu folgen. Teilkriterium 1b Führungskräfte sichern durch ihre persönliche Mitwirkung die Entwicklung, Umsetzung und kontinuierliche Verbesserung des Managementsystems der Organisation. Dies kann Folgendes umfassen: Die Organisation in ihrer Struktur so aufstellen, dass diese die Umsetzung von Politik und Strategie unterstützt. 46 [EFQM 2003, Seite 6] 47 [EFQM 2003, Seite 12] 48 [EFQM 2003, Seite 13]

40 2 Theoretischer Bezugsrahmen 23 Die Entwicklung und Umsetzung eines Systems zum Prozessmanagement sicherstellen. Eindeutige Eignerschaft von Prozessen festlegen. Die Entwicklung und Einführung eines Prozesses für die Erarbeitung, Umsetzung und Aktualisierung von Politik und Strategie sicherstellen. Die Entwicklung und Einführung eines Prozesses zur Messung, Bewertung und Verbesserung von Schlüsselergebnissen sicherstellen. Die Entwicklung und Einführung eines oder mehrerer Prozesse zur Förderung, Identifizierung und Planung von Verbesserungsaktivitäten zur Prozessleistungsfähigkeit sicherzustellen, zum Beispiel durch kreative, innovative und lernorientierte Aktivitäten. Abbildung 11: Beispielhafte Ansatzpunkte eines Teilkriteriums Vernetzungen im Modell Solange wir das Netzwerk nicht kennen, nützt es wenig, die Einzelbereiche mit noch so viel Datenmaterial zu untersuchen. Frederic Vester Für das Management einer Organisation und genauso für eine Bewertung sind viele relevante Themenbereiche zu beachten, wie sie zum Beispiel im EFQM-Modell durch die Kriterien, Teilkriterien und Ansatzpunkte beschrieben sind. Diese einzelnen Themenfelder werden von der grundlegenden Betrachtung als miteinander in Beziehung stehend und verknüpft gesehen, was durch die verbindenden Elemente in der Darstellung der neun Kriterien des EFQM-Modells illustriert wird (siehe Abb. 9) 49. Es werden auch signifikante Verknüpfungen zwischen den dem EFQM-Modell zu Grunde liegenden Grundkonzepten 50 und den Teilkriterien des EFQM-Modells definiert und eine gegenseitige Beeinflussung vorausgesetzt 51. Darüber hinaus gibt es einige definierte Themen, die sich als sogenannte Rote Fäden (siehe Anhang, Tabelle 31) durch das Modell ziehen und grundsätzliche Zusammenhänge darstellen (z.b. Kommunikation oder Kreativität und Innovation ). Diese Roten Fäden zeigen, dass von wichtigen Aspekten meist mehr als nur ein Teilkriterium betroffen ist [EFQM 2003, Seite 12] 50 [EFQM 2001, Seite 7] 51 [EFQM 2003, Seite 10] 52 [EFQM 2003, Seite 25]

41 2 Theoretischer Bezugsrahmen Reflektierende Betrachtung der Vernetzungen Auch wenn im EFQM-Modell Verknüpfungen und Rote Fäden aufgezeigt werden, so werden die konkrete Bedeutung dieser angenommenen Vernetzungen und der Umgang damit nicht konkreter thematisiert. Insofern wird beispielsweise nicht vertieft, wie erkannt werden kann, welche Rolle und Bedeutung die einzelnen Themenbereiche für die jeweilige Organisation einnehmen. Doch erst damit kann im Sinne von gezielten Verbesserungsmaßnahmen die Frage beantwortet werden, an welchen Stellschrauben zu drehen den größten Nutzen bringen und sich wirklich lohnen. Eine hilfreiche Methode für diese Betrachtung bildet zum Beispiel der biokybernetische Denkansatz von Frederic Vester (Kybernetik: griechisch kybernetes = Steuermann; die Kybernetik betrachtet die Erkennung, Steuerung und selbstständige Regelung ineinandergreifender, vernetzter Abläufe in einem Gesamtsystem; die Bio-Kybernetik nutzt dabei die Natur mit ihren Regelkreisen als Beispiel; siehe auch Kap. 3) 53 : Bei einer Organisation handelt es sich oftmals nicht um ein einfaches und stabiles System mit linearem und kausalem Verhalten, sondern um vernetzte Zusammenhänge in einem offenen System mit meist nicht kausalem Verhalten. Systemische Ansätze unterschiedlicher Variationen haben mittlerweile einen hohen Stellenwert erlangt, ihre Anwendung im Hinblick auf die Thematik TQM ist allerdings noch verhältnismäßig neu und ungebräuchlich 54. Deshalb geht es darum, Strategien zu entwickeln, die das Zusammenspiel der einzelnen Themengebiete (Kriterien und Teilkriterien im EFQM-Modell oder sogenannte Systemkomponenten aus der systemischen Sichtweise) mit einbeziehen. Eine solche Systemsicht mit vernetzenden Betrachtungsweisen unterstützt das Management von Organisationen bei der Identifizierung von Schwerpunkten. Die dabei zu Grunde liegenden Konzepte, Modelle und Methoden werden im Kapitel 3 dargestellt. 53 [Vester 2002, Seite 185] 54 [Gucanin 2003, Seite 15]

42 2 Theoretischer Bezugsrahmen Bewertung mit dem Excellence-Modell der EFQM und deren Nutzen Mit einer Bewertung nach EFQM werden einer Organisation die Stärken und Verbesserungsbereiche aufgezeigt und über gezielte Verbesserungsmaßnahmen können die Wirtschaftlichkeit und der Erfolg nachhaltig verbessert werden. Die Verwendung des EFQM-Modells bietet eine Vielzahl von Vorteilen 55 : Leistungsfähiges Diagnoseinstrument zur strategischen Steuerung Kontinuierliche Fortschrittsmessung des Reifegrades auf strategischer Ebene Objektive Bewertung auf Grund von Fakten und Kriterien, die europaweit anerkannt sind Strukturierter Ansatz zur Optimierung des gesamten Systems im Sinne der Strategie Verknüpfung zwischen Vorgehen und Ergebnissen Gezielte Fokussierung der Aktivitäten und Integration verschiedener Initiativen Möglichkeiten für Benchmarking Stärkere Einbindung der Mitarbeiter in den Verbesserungsprozess Mittel zur Stärkung der Motivation und der Qualifizierung der Mitarbeiter. Eine Studie von Dr. V. Singhal (Georgia Institute of Technology) und Dr. K. Hendricks (University of Western Ontario) 56 aus den 1990er Jahren belegte auf der Basis der Untersuchung von 600 Excellence-Preisgewinnern, dass die Umsetzung von TQM- Prinzipien einen signifikanten Einfluss auf die Geschäftsergebnisse hat. Die Studie des Center of Excellence Leicester (veröffentlicht im Jahre ) hat über 10 Jahre den Erfolg von Preisträgern (von Excellence-Award-Modellen) mit Vergleichsunternehmen bewertet. Dabei wurden 240 Unternehmen (Preisträger) aus dem europäischen und außereuropäischen Raum während ihrer sogenannten Vorimplementierungsphase (vor dem Preisgewinn) und während ihrer Nachimplementierungsphase (nach dem Preisgewinn) mit anderen Unternehmen verglichen. Die folgenden Darstellungen zeigen die wesentlichen Ergebnisse der Studie. Dabei beziehen sich die Jahresangaben auf der x-achse auf die jeweilige Nachimplementierungsphase und die Angaben auf der y-achse sind %-Angaben. 55 [Binner 2005, Seite 247] 56 [EFQM 2003, Seite 5] 57 [QZ 2006 / 10]

43 2 Theoretischer Bezugsrahmen 26 Abbildung 12: Vergleich der Aktienkursentwicklung Abbildung 13: Vergleich des Umsatzwachstums

44 2 Theoretischer Bezugsrahmen 27 Abbildung 14: Vergleich der Entwicklung des Gesamtkosten/Umsatz-Verhältnisses Abbildung 15: Vergleich des Wachstums der Vermögenswerte

45 2 Theoretischer Bezugsrahmen Der Bewertungsprozess Selbstbewertung Das EFQM-Modell bietet eine methodische Strukturierung der TQM-Grundsätze. Für die Implementierung des Modells ist eine konkrete Methode erforderlich, die von der EFQM als Selbstbewertung definiert ist. Definition: Die Selbstbewertung ist eine umfassende, regelmäßige Überprüfung der Leistungsfähigkeit von Prozessen und Strukturen im eigenen Unternehmen 58. Konkret bedeutet dies, dass das Excellence-Modell als strategisches Steuerungsinstrument und Wegweiser für eine langfristige Organisationsentwicklung genutzt wird. Wie in der unten dargestellten Abb. 16 beschrieben geht es darum, eine Organisation mit Hilfe des EFQM-Modells zu bewerten. Dabei werden die Vorgehensweisen ( Befähiger ) und die Ergebnisse der Organisation ( Ergebnisse ) am EFQM-Modell ( Inhalt mit Kriterien, Teilkriterien und Ansatzpunkten) und an der sogenannten RADAR-Logik ( Qualität, vgl. Kap ) gespiegelt. Daraus werden Stärken und Verbesserungsbereiche abgeleitet und priorisiert, die zu gezielten Verbesserungsmaßnahmen (Projekten) führen. Abbildung 16: Überblicksdarstellung der EFQM-Selbstbewertung [Radtke / Wilmes 2002, Seite 101] 59 [Freisl 2009, Seite 65 / Erläuterung RADAR siehe Kap ]

46 2 Theoretischer Bezugsrahmen Fremdbewertung im Rahmen eines Preisverfahrens Bei einer Bewerbung um einen Excellence-Preis (zum Beispiel Ludwig-Erhard-Preis) analysiert ein Team von Assessoren eine von der Organisation erstellte Bewerbungsbroschüre. Nach einem Vor-Ort-Besuch werden für alle Teilkriterien des Excellence- Modells Stärken und Verbesserungspotenziale herausgearbeitet und in einem sogenannten Feedbackbericht zusammengestellt. Dabei werden die vorher dargestellten Teilkriterien und zusammenfassend die Kriterien bewertet (siehe Kap ). Dieser Bericht wird vom Assessoren-Team nach dem Vor-Ort-Besuch erstellt, bei dem die Assessoren Nachweise vor Ort klären können 60. Im Unterschied zu einem Audit, bei welchem im Schwerpunkt die Konformität mit bestimmten Regeln und Prozessen überprüft wird, hat die Bewertung nach EFQM das Ziel, die Wettbewerbsfähigkeit einer Organisation zu überprüfen. Nach dem Assessorenbesuch bewerten die Assessoren die besuchte Organisation und geben das Ergebnis an eine Jury, die dann in verschiedenen Kategorien Preise und Auszeichnungen vergibt 61. Für den Ludwig-Erhard-Preis wurden zum Beispiel 2009 Preise und Auszeichnungen in den Kategorien Große Unternehmen über 500 Mitarbeiter, Mittlere Unternehmen von 101 bis 500 Mitarbeiter, Kleine Unternehmen von 16 bis 100 Mitarbeiter und Kleinstunternehmen bis 15 Mitarbeiter vergeben 62. Neben den wenigen durch die Ehrung als Preisträger, Zweitplatzierter oder Finalist exponierten Organisationen verdient noch eine Reihe weiterer eine Anerkennung ihrer herausragenden Leistungen. Diese Organisationen, die zu jener Spitzengruppe deutscher Organisationen zählen, werden durch die Ehrung Recognised for Excellence der EFQM im Rahmen des Bewertungsprozesses des Ludwig-Erhard-Preises geehrt. Durch die Ergebnisse des Assessoren Teams wird ihnen eine Leistung von über 300 (3 stars), 400 (4 stars) bzw. über 500 (5 stars) Punkte auf der Skala der Bewertung bescheinigt [Burkhard 2006, Seite 13] 61 [Burkhard 2006, Seite 14] 62 [LEP Ergebnisband 2009] 63 [LEP Ergebnisband 2009, Seiten 17 und 24]

47 2 Theoretischer Bezugsrahmen Die Bewertungsgrundlagen im EFQM-Modell Der Kern des EFQM-Modells ist ein logisches Konzept, das mit dem Wort RADAR umschrieben wird. Die RADAR Logik besteht aus den vier Elementen: Results Approach Deployment Assessment and Review Ergebnisse Vorgehen Umsetzung Bewertung und Überprüfung Dieses logische Konzept empfiehlt einer Organisation folgendes 64 : Sie hat die Ergebnisse zu bestimmen, die sie mit ihrem Politik- und Strategieprozess erzielen möchte. Diese Ergebnisse enthalten die Leistung der Organisation in finanzieller und operationeller Hinsicht und berücksichtigen die Erwartungen aller Interessengruppen. Sie hat eine umfassende Anzahl fundierter Vorgehensweisen zu planen und zu entwickeln, um gegenwärtig und zukünftig die geforderten Ergebnisse zu erzielen. Sie hat die Vorgehensweisen systematisch umzusetzen, um deren vollständige Realisierung sicherzustellen. Die verwendeten Vorgehensweisen und deren Umsetzung sind zu bewerten und zu überprüfen, und zwar durch Überwachung und Auswertung der erzielten Ergebnisse und mit Hilfe lernorientierter Maßnahmen. Daraus sind bei Bedarf Verbesserungen zu identifizieren, zu priorisieren, zu planen und einzuführen. 64 [EFQM 2003, Seite 7]

48 2 Theoretischer Bezugsrahmen 31 Abbildung 17: Das RADAR-Konzept als Bewertungsgrundlage 65 Wird das Modell im Rahmen einer Selbst- oder Fremdbewertung einer Organisation angewendet, so werden die Elemente Vorgehen, Umsetzung, Bewertung und Überprüfung für jedes Befähiger-Teilkriterium und das Element Ergebnisse für jedes Ergebnis-Teilkriterium behandelt. Ergebnisse Dies umfasst, was eine Organisation leistet. In einer exzellenten Organisation weisen die Ergebnisse positive Trends und/oder gute Leistungen über einen längeren Zeitraum auf. Die Ziele sind angemessen und werden erreicht. Die Leistung ist gut im Vergleich mit anderen und auf die Vorgehensweisen zurückzuführen. Weiterhin deckt der Umfang der Ergebnisse alle relevanten Bereiche und Prozesse ab. Vorgehen Dies umfasst, was eine Organisation zum Erreichen der eigenen Ziele umzusetzen plant. Eine exzellente Organisation wird über ein fundiertes Vorgehen verfügen, das heißt wohl begründete, gut definierte und gestaltete Prozesse und eine klare Ausrichtung auf die Bedürfnisse der Interessengruppen haben. Das Vorgehen wird auch integriert sein, das heißt es unterstützt die Politik und Strategie und es ist mit anderen Vorgehensweisen, wo zweckmäßig, verknüpft. Umsetzung Dies umfasst, was eine Organisation tut, um das Vorgehen umzusetzen / zu realisieren. 65 [Freisl 2009, Seite 67]

49 2 Theoretischer Bezugsrahmen 32 In einer exzellenten Organisation wird das Vorgehen in allen relevanten Bereichen und Prozessen auf systematische, strukturierte Art und Weise eingeführt sein. Bewertung und Überprüfung Dies umfasst, was eine Organisation tut, um den Erfolg des Vorgehens und der Umsetzung des Vorgehens zu bewerten und zu überprüfen. In einer exzellenten Organisation wird das Vorgehen und dessen Umsetzung Gegenstand regelmäßiger Messungen sein. Lernorientierte Aktivitäten finden statt und die Erkenntnisse daraus werden verwendet, um Verbesserungen zu identifizieren, zu priorisieren, zu planen und einzuführen Die RADAR-Logik als Steuerungskreislauf Bei dem zuletzt angesprochenen Punkt Bewertung und Überprüfung existiert ein empfohlener Steuerungskreislauf, der mit der RADAR-Logik auch bewertet werden kann. Dabei geht es darum, ob bei einem bestimmten Thema (Befähiger-Teilkriterium) das, was getan wird und wie es getan wird, überprüft, bewertet und auch verbessert wird. Somit würde eine lernende Feedbackschleife aufgebaut und genutzt, allerdings lediglich bezogen auf ein bestimmtes einzelnes Thema und innerhalb dieses Themas (Befähiger-Teilkriterium). Im Rahmen der praktischen Anwendung des EFQM-Modells existiert keine methodische und explizite Vorgehensweise, welche die Betrachtung der Vernetzungen der einzelnen Themen und der dabei entstehenden oder bestehenden Regelkreise und Feedbackschleifen in einem größeren, themenübergreifenden Rahmen fokussiert Praktische Bewertung einer Organisation und Bestimmung des Reifegrades (nach EFQM) Zur Bewertung einer Organisation wird die oben beschriebene RADAR-Logik zu Grunde gelegt, welche mit Hilfe der sogenannten RADAR-Bewertungsmatrix (siehe Anhang, Tabellen 29 und 30) 66 konkret angewendet wird. Dabei ordnet man mit Hilfe der RA- DAR-Bewertungsmatrix jedem Teilkriterium eine prozentuale Bewertung zwischen 0 Prozentpunkten und 100 Prozentpunkten zu. Dies wird erreicht, indem alle Attribute der Matrix berücksichtigt werden. Die Bewertungsgrundlagen für die Ergebnisse und die Befähiger mit den entsprechenden Attributen werden im Anhang (Tabellen 29 und 30) gezeigt. 66 [EFQM 2003, Seiten 29 und 30]

50 2 Theoretischer Bezugsrahmen 33 In einer Zusammenfassung der Bewertung werden die Prozentpunkte aller Teilkriterien zusammengestellt, führen zur Bewertung der jeweiligen Kriterien und (entsprechend spezifischer Gewichtungsfaktoren) zu einer Gesamtpunktzahl auf der Skala zwischen 0 und 1000 Punkten, welche den gesamten Reifegrad einer Organisation darstellt Beabsichtigte und nicht beabsichtige Wirkungen von TQM Beabsichtigte Wirkungen Die Abbildung 18 zeigt in Managementfachkreisen allgemein angenommene Zusammenhänge im TQM-Zielsystem 67. Dabei wird davon ausgegangen, dass motivierte Mitarbeiter zu fähigen Prozessen führen, welche überlegene Produkte herstellen (oder Dienstleistungen erbringen). Diese begeistern Kunden, die diese kaufen, damit für Gewinn sorgen und somit die Geldgeber zufrieden stellen, die ihrerseits die Arbeitsplätze sichern. Abbildung 18: Kausalzusammenhänge im TQM-Zielsystem 67 [Pfeifer 2001, Seite 9 / Burkhard 2006, Seite 19]

51 2 Theoretischer Bezugsrahmen Unbeabsichtigte Wirkungen Die in Abb. 18 dargestellten Wirkungen spiegeln sich nicht durchgängig in den Erfahrungen von Anwendern wieder. Nach Burkhard 68 führen nicht in allen Fällen zufriedene Mitarbeiter zu guten Produkten, zufriedenen Kunden und hohen Gewinnen. Erläuterungsansätze für diese Erfahrungen finden sich in unterschiedlichen Arbeiten, die beispielsweise mangelnde Ein- und Durchführung 69 fokussieren oder beschreiben, dass Wirkungsweisen nicht so einfach wie gewünscht auftreten 70. Burkhard 71 kommt zum Schluss, dass es weder eine einzige Wirkung von TQM gibt, noch dass diese Wirkung in allen Fällen gleich wäre. Was in einer Organisation als positiver Effekt gewertet wird, kann in einer anderen auch als negative Wirkung eingestuft werden Reflektierende Betrachtung des Excellence-Modells der EFQM Das Excellence-Modell der EFQM hat den Anspruch, ganzheitlich zu sein und damit alle wesentlichen Aspekte einer Organisation abzudecken. Da es als Rahmenmodell für Organisationen unterschiedlicher Branchen und Größen konzipiert wurde, ist es in seinen Kriterien und Teilkriterien bewusst sehr allgemein gehalten. Dies birgt den Nachteil, dass die Formulierungen für eine Organisation zum Teil nicht direkt nachvollziehbar, nicht relevant oder zu unspezifisch sind. Darüber hinaus werden eventuell wesentliche spezifische Aspekte im EFQM-Modell nicht entsprechend berücksichtigt 72. Qualitative und quantitative Analysen des EFQM-Modells 73 zeigen, dass nicht alle für eine Organisation relevanten Aspekte in ihrer entsprechenden Form repräsentiert sind: Im Modell existiert eine Dominanz der rationalen und nutzenmaximierenden Faktoren, wobei emotionale und kulturelle Aspekte nicht als Schwerpunkte definiert sind. So werden zum Beispiel Mitarbeiter als Ressource angegeben, die instrumentell zur Erreichung der Ziele dient. Das EFQM-Modell legt den Schwerpunkt auf eine strukturelle Führung, während interaktionelle Führungsaspekte eine vergleichsweise untergeordnete Rolle spielen. Insofern ist es für eine Organisation bei der Anwendung des EFQM-Modells hilfreich, zu analysieren, ob eine Anpassung des Modells an den spezifischen Anwen- 68 [Burkhard 2006, Seite 21] 69 [Malorny 1999] 70 [Gucanin 2003] 71 [Burkhard 2006, Seite 22] 72 [Zink 2004, Seite 401] 73 [Gucanin 2003, Seite 231]

52 2 Theoretischer Bezugsrahmen 35 dungskontext sinnvoll ist, um zum Beispiel eine bessere Verständlichkeit der Inhalte (Kriterien und Teilkriterien) für den Nutzer zu erreichen 74. Die erwähnte Analyse des EFQM-Modells verweist auch darauf, dass...das EFQM- Modell zwar eine schnelle und flexible Anpassung einer Organisation an veränderte Umweltsituationen betont, jedoch keine Beständigkeit und Konstanz hergestellt werden 75. Beharrende Momente spielen dabei eine wichtige Rolle, da sie eine stabilisierende Funktion vollbringen und den internen Zusammenhalt auch während permanenter Wandlungen gewährleisten 76. Diese Erkenntnis erfordert beispielsweise in der praktischen Anwendung der Selbstbewertung ein fundiertes Vorgehen auf der Basis von Nachhaltigkeit und einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess mit systematischen Verbesserungsmaßnahmen, die eine evolutionäre Weiterentwicklung zulassen. Diese Erkenntnis entspricht auch dem wichtigen Ansatz der Nachhaltigkeit, Robustheit und Lebensfähigkeit im Sinne eines systemischen Managements, welches im Kap. 3 näher erläutert wird. Als Ergänzung zu diesem Punkt in Richtung systemisches Management sei nochmals auf die Bedeutung der Rolle der einzelnen Themen und deren Zusammenspiel hingewiesen, wie sie in der reflektierenden Betrachtung der Vernetzungen des EFQM- Modells (Kap ) erläutert wurden Systemische Betrachtungen von TQM Es existiert eine Reihe von Ansätzen, um Effekte und Wirkungen von TQM unter verschiedenen Aspekten zu betrachten. Christian Malorny beschreibt zum Thema TQM umsetzen bereits in den 90er-Jahren, dass angesichts der zunehmenden Komplexität und Instabilität des Unternehmensumfelds moderne Managementmodelle zwangsläufig anspruchsvoller sein müssen 77. Tito Conti erläutert in seinem Buchbeitrag Integration of quality concepts into systems thinking 78, dass die nächste Welle der Innovation die Integration des Qualitäts-Denkens und des System-Denkens sein sollte. Dabei betont er, dass das Qualitäts- und Wertkonzept eng verknüpft sei mit den Beziehungen und Vernetzungen der relevanten Elemente. Das klassische analytische Denken separiere einzelne Variablen, um kausale Zusammenhänge zu verstehen und das systemische Denken betrachte das gesamte Sys- 74 [Zink 2004, Seite 401] 75 [Gucanin 2003, Seite 247] 76 [Gucanin 2003, Seite 247] 77 [Malorny 1996, Seite 343] 78 [Conti 2006, Seite 23]

53 2 Theoretischer Bezugsrahmen 36 temverhalten und die Leistungsfähigkeit als einen Effekt aller Variablen. Das systemische Denken sei der Weg, die Komplexität der Realität zu verstehen vor allem in soziotechnischen Systemen (Unternehmen, Organisationen). Ein weiterer Ansatz, die Wirkungen von TQM zu betrachten, sind die bereits beschriebenen Zusammenhänge im TQM-Zielsystem von Pfeifer (vgl. Abb. 18). Auch er betont, dass vielfach der Fehler gemacht wird, dass die Wechselbeziehungen zwischen einzelnen Zielen und Maßnahmen nicht ausreichend berücksichtigt werden und schließt daraus, dass es darum gehe, die Zusammenhänge zwischen den Elementen zu betrachten 79. Kampschulte stellt in einer wissenschaftlichen Arbeit die Beziehungen und Wirkungen der Kriterien des EFQM-Modells dar 80. Dabei wird ein vernetztes Rahmenmodell zur ganzheitlichen Umsetzung von TQM entwickelt, wobei 147 Ansatzpunkte für TQM- Maßnahmen über eine Warum/Wie-Fragestellung abgebildet und gewichtet werden. Mit dem Ansatz, Controlling Excellence mit dem EFQM-Cockpit zu erreichen, betonen Weichbrodt und Schoonhoven 81 die Bedeutung des EFQM-Modells für Management und Controlling. Dabei wird eine Struktur zur Früherkennung von Risiken auf das EFQM-Modell abgebildet und dieses als Modell zum Management der Erfolgs- und der Risikofaktoren identifiziert 82. Die folgenden Darstellungen veranschaulichen das Prinzip. Abbildung 19: Früherkennung von Risiken 79 [Pfeifer 2001, Seite 8] 80 [Kampschulte 1999] 81 [Weichbrodt 2006, Seite 2] 82 [Weichbrodt 2001]

54 2 Theoretischer Bezugsrahmen 37 Abbildung 20: Frühwarnsystem des EFQM-Modells Abbildung 21: EFQM zum Management der Erfolgs- und Risikofaktoren Mit der Arbeit TQM-Trend-Matrix 83 wird eine Methode zur prognostischen Analyse unternehmensspezifischer Wirkungen von TQM-Maßnahmen entwickelt. Diese basiert auf den Ergebnissen von Selbstbewertungen nach dem EFQM-Modell. Auf dieser Grundlage wird mit Hilfe der Sensitivitätsanalyse nach Vester (vgl. dazu Kap , und 4.2.1) ein Wirkungsmodell für TQM-Maßnahmen erstellt und simuliert. Der Ansatz der TQM-Trend-Matrix ist neu, weil Wirkungen von TQM-Maßnahmen individuell für Organisationen abgeschätzt werden können. Burkhard erläutert in ihrer Arbeit, dass es weitere systemische Ansätze gibt, welche die Komplexität der Wirkungen von TQM unterschiedlich darstellen (zum Beispiel System Dynamics oder Unternehmensplanspiele). Dabei wird betont, dass die meisten der existierenden Ansätze nur beabsichtigte Effekte darstellen und nicht-beabsichtigte Wirkung oftmals vernachlässigen. 83 [Burkhard 2006]

55 2 Theoretischer Bezugsrahmen 38 Allen Ansätzen sei gemein, dass sie nicht auf die Individualität der Organisation eingingen.

56 2 Theoretischer Bezugsrahmen Organisation als soziotechnisches System Die in den letzten Kapiteln erläuterten Managementansätze und konzepte betonen nicht nur die Sinnhaftigkeit eines ganzheitlichen Führens und Lenkens einer Organisation, sondern leiten auch darauf hin, diese unter dem Fokus eines Systems zu betrachten (vgl. Kapitel Das Konzept Integriertes Management und Kapitel Systemische Betrachtungen von TQM ). Gerade das Konzept der St. Galler Schule (Normatives, strategisches und operatives Management, vgl. Abb. 6) betont nicht nur die Ganzheitlichkeit, sondern charakterisiert die Basis des Integrierten Managements folgendermaßen 84 : Unternehmen sind offene Systeme, die mit ihrer Umwelt verflochten sind. Dabei sind vernetzte Strukturen zu beachten und Verknüpfungen der einzelnen Teile einer Organisation zu berücksichtigen. Es geht auch um die Nachhaltigkeit von Veränderungen und damit die Zukunftsfähigkeit einer Organisation, welche als soziotechnisches System zu verstehen ist. Die Fundiertheit und praktische Relevanz dieser Darstellung sollen die folgenden Betrachtungen zeigen System Systembegriff Soziale Systeme lassen sich nur teilweise von außen gestalten und lenken. Sie besitzen eigene Prozesse der Gestaltung und Lenkung, die sich aus den Interaktionen ergeben. Probst / Gomez Der Begriff System kommt aus dem Griechischen ( systema ) und bedeutet Zusammenstellung oder Geordnetes Ganzes. Nach Matthies 85 handelt es sich bei einem System um ein Gebilde, das aus verschiedenen Teilen aufgebaut ist, zwischen denen Beziehungen bestehen. Dieser Definitionsansatz wird in der Literatur von verschiedenen Seiten in ähnlicher Weise bestätigt 86. Luhmann 87 gliedert Systeme in vier klassische Ebenen: Maschinen, Organismen (biologische Systeme), Soziale Systeme und Psychische Systeme. Malik betont mit seiner System-Definition 88 im Hinblick auf die Betrachtung von Organisationen die Wichtigkeit der Berücksichtigung der Umwelt eines Systems: Ein System ist eine Einheit von mechanisch, energetisch oder informativ verbundenen Teilen, die andere Funktionen hervorbringt als einzelne Teile für sich allein. Systeme sind nie 84 [Zink 2006, Seiten 5 und 73] 85 [Matthies 2003, Seite 2] 86 [Feiten 2009, Seite 17 / Dörner 1998, Seite 109 / Dreesmann 1994, Seite 29 / Winzer / Ott 2009, S. 26] 87 [Luhmann 1987, Seite 15] 88 [Malik 2008, Seite 57]

57 2 Theoretischer Bezugsrahmen 40 nur Objekte, Organisationen oder Organismen, sondern immer diese mit der für sie relevanten Umwelt gemeinsam. Bereits Luhmann 89 hat konstatiert, dass die Umwelt für ein System nicht nur für dessen Erhaltung bedeutsam ist, sondern für den Nachschub von Materie, Energie und Information. Eine Organisation ist demnach kein geschlossenes, sondern ein offenes System. In diesem Sinne lässt sich ein System nach Mayer 90 mit folgender Prinzipdarstellung charakterisieren. Abbildung 22: Prinzipdarstellung eines Systems Systemtypen Die oben angesprochene Unterscheidung von geschlossenen und offenen Systemen spielt für das Management von Organisationen eine wichtige Rolle. Wie Schwaninger erläutert 91, sind Systeme durch den Austausch von Materie, Energie oder Information mit ihren Umsystemen in der Lage zu wachsen und sich zu entwickeln und gleichzeitig die Identität aufrecht zu erhalten. Die für geschlossene Systeme zwingende Zunahme der Entropie im Zeitablauf (2. Hauptsatz der Thermodynamik) gilt nicht für offene Systeme. Beer klassifiziert Systeme nach zwei Dimensionen 92 : Komplexität: einfach, komplex, äußerst komplex. Bestimmbarkeit: determiniert, probabilistisch. 89 [Luhmann 1987, Seite 243] 90 [Mayer 2008, Seite 28] 91 [Schwaninger 2004, Seite 14] 92 [Beer 1963, Seite 21]

58 2 Theoretischer Bezugsrahmen 41 Tabelle 1: Systemklassifizierung nach Beer einfach komplex äußerst komplex determiniert Billard Planentensystem X probabilistisch Münzen werfen Lagerhaltung Organisation Bandte differenziert unterschiedliche Systeme zur Abgrenzung und Spezifikation anhand deren Eigenschaften 93, was von Mayer durch anschauliche Beispiele illustriert wird 94, in welchen auch zwischen komplex und kompliziert unterschieden werden kann. Abbildung 23: Unterscheidung von Systemtypen In der oben dargestellten Abbildung kommen die Begriffe Veränderlichkeit und Dynamik ins Spiel. Diese haben im Rahmen komplexer Systeme eine wesentliche Bedeutung, wie im Folgenden gezeigt wird. 93 [Bandte 2007, Seite 93] 94 [Mayer 2008, Seite 29]

59 2 Theoretischer Bezugsrahmen Komplexe Systeme Menschen sind nichttriviale Systeme. Fritz Simon Dreesmann 95 beschreibt Organisationen als konstruierte Wirklichkeiten mit einer Vielfalt an veränderlichen Teilen, welche betrachtet und berücksichtigt werden sollten. Er weist darauf hin, dass es nicht möglich ist, Organisationen traditionell anhand einer extremen Reduktion organisationaler Komplexität zu steuern, da soziale Systeme keine trivialen Maschinen, sondern komplexe dynamische Systeme sind. Diese Thematik wird durch Simon 96 verdeutlicht, indem er zwischen trivialen und nichttrivialen Maschinen (= Systeme) unterscheidet. Bei der klassischen Maschine existiert eine Funktion, welche für eine gewisse Eingabe x eine gewisse Ausgabe y zur Folge hat. Diese Funktion kann auch so beschrieben werden, dass eine Ursache x mit einer bestimmten Wirkung y verknüpft wird. Üblicherweise bezeichnet man diese Funktion f als die Wirkungsfunktion und schreibt y = f(x). Das ist das Schema der Kausalität. Abbildung 24: Funktion einer trivialen Maschine Bei solch einer Maschine mit beispielsweise vier Eingabewerten und vier Ausgabewerten ließen sich insgesamt 4 4 = 256 verschiedene Maschinen konstruieren. Im Prinzip bleibt solch ein Typ von Maschine berechenbar, auch wenn es sich um eine Vielzahl von Ein- und Ausgängen handelt. Bei einer nichttrivialen Maschine gelten diese Gesetzmäßigkeiten nicht mehr. In dem Quadrat, das die nichttriviale Maschine darstellt, steht jetzt der Buchstabe z. Das soll bedeuten, dass diese Maschine innerer Zustände, z, fähig ist. Diese Maschine stellt sozusagen verschiedene Maschinen dar, bei der folgendes geschieht: Das Ausgangssymbol y errechnet sich abhängig vom Eingangssymbol x sowie einer Wirkungsfunktion f, die auch vom inneren Zustand z der Maschine abhängig ist: y =F y (x,z). 95 [Dreesmann 1994, Seite 40] 96 [Simon 2008, Seite 35]

60 2 Theoretischer Bezugsrahmen 43 Abbildung 25: Funktion einer nichttrivialen Maschine Nach einer Operation errechnet die Maschine den nächsten inneren Zustand z gemäß der Zustandsfunktion z =f z (x,z). Das bedeutet, dass ein einmal gegebenes Eingangssymbol später nicht mehr dasselbe Ausgangssymbol hervorruft. Die Operationen der Maschine sind von den Operationen ihrer Vergangenheit abhängig. Hierbei stößt die Lösung des analytischen Problems, die Wirkungsfunktion und die Zustandsfunktion zu ermitteln, auf Schwierigkeiten. Diese sind analytisch unbestimmbar, weil es sich hierbei um eine Zahl von Möglichkeiten handelt, die von Simon als transcomputational bezeichnet werden. Die Thematik der trivialen bzw. nichttrivialen Maschine oder der Strukturdeterminiertheit bzw. der Strukturprobabilität wird von Simon anhand eines anschaulichen Beispiels illustriert 97 : Wenn man einen Stein tritt, so kann man seine Flugbahn im Idealfall berechnen, da man die Gesetze der Physik anwenden kann. Tritt man hingegen einen Hund, so kann man ebenfalls die Gesetze der Physik anwenden. Sie reichen aber nicht aus, um das Verhalten des Hundes vorherzusagen: Ob er davonfliegt oder wegläuft, bellt, jault oder beißt, hängt zu einem guten Teil von seinem Innenleben ab und das ist von außen nicht beobachtbar. Der Hund ist als ein autopoetisches, operational geschlossenes System zu betrachten, er reagiert nichttrivial, sondern in Abhängigkeit von seinen aktuellen internen Zuständen und Strukturen. Nichtriviale Systeme sind nicht im Sinne geradliniger Ursache-Wirkungs-Beziehungen steuerbar. Simon weist allerdings darauf hin, dass dies keineswegs bedeutet, dass diese Systeme nicht zielgerichtet beeinflussbar wären. Man benötigt allerdings andere Vorstellungen davon, wie man das Erreichen seiner Ziele wahrscheinlicher macht: mit Modellen der Wirkung von Interventionen in komplexen Systemen Komplexität Nach Bandte 98 existiert weder eine einheitliche, noch eine präzise und breit akzeptierte Definition des Begriffs Komplexität. Dies sei auch darauf zurückzuführen, dass es verschiedene Ursprünge einer Wissenschaft von Komplexität mit unterschiedlichen Arbeitsdefinitionen gibt (zum Beispiel Kybernetik, Spieltheorie, Neuronale Netze, Geneti- 97 [Simon 2008, Seite 51] 98 [Bandte 2007, Seite 77]

61 2 Theoretischer Bezugsrahmen 44 sche Algorithmen u.a.m.). Schwaninger 99 bietet eine praktische Definition für Komplexität an, die er als grundlegende Gegebenheit sieht, mit welcher Organisationen als Ganzes sowie die in ihnen tätigen Führungskräfte konfrontiert sind: Komplexität kann definiert werden als die Eigenschaft, viele Zustände oder Verhaltensweisen annehmen zu können. Im Prinzip ist die Komplexität eines Systems proportional der Menge Information, die erforderlich ist, das System zu beschreiben und die Ungewissheit, welche mit dem System assoziiert ist, aufzulösen. Komplexität kann durch die Maßgröße Varietät ausgedrückt werden, welche die Anzahl möglicher Zustände eines Systems bezeichnet. Mathematisch kann die Varietät (V) wie folgt definiert werden: a) in Abhängigkeit von der Anzahl der Elemente (n) und der Anzahl der Beziehungen (m) zwischen jeweils zwei Elementen: V n( n 1) m 2 b) in Abhängigkeit von der Anzahl der möglichen Zustände (z) je Element: n V z Die dargestellten Maßzahlen vernachlässigen allerdings zwei relevante Aspekte 100 : Zum einen ist Komplexität immer von der Betrachtungsebene abhängig das heißt, ein- und dasselbe System kann beim Betrachter den Eindruck von Einfachheit oder von Komplexität vermitteln (vgl. Abb. 23). Zum anderen beziehen sich die dargestellten Definitionen auf statische Zustände. Die Komplexität sozialer Systeme ergibt sich allerdings auch aus der dynamischen Interaktion der Komponenten. Dabei steht im Zusammenhang mit Systemen wie Organisationen Varietät auch für Begriffe wie Verhaltensrepertoire, Verhaltensspielraum oder Verhaltensmöglichkeiten. Ein anschauliches Beispiel dafür ist der Fußball. Hierbei handelt es sich ebenfalls um eine nichttriviale Maschine: Auch wenn die Stellungen und Bewegungen aller Spieler und Position, Geschwindigkeit und Richtung des Balles zu einem bestimmten Zeitpunkt exakt bekannt sind, so kann niemals berechnet werden, dass zum Beispiel 58 Sekunden später der Spieler X ein Kopfballtor ins rechte Kreuzeck der gegnerischen Mannschaft schießen wird. Im Sinne der Varietät kann ein Fußballteam gegenüber einem anderen nur erfolgreich sein, wenn es mindestens über ein genauso großes Verhaltensrepertoire (= Varietät) verfügt 99 [Schwaninger 2004, Seite 6] 100 [Schwaninger 2004, Seite 7]

62 2 Theoretischer Bezugsrahmen 45 wie die gegnerische Mannschaft. Ob für Sport oder für Führungs- und Managementaufgaben gilt das sogenannte Varietätsgesetz 101 : Nur Vielfalt kann Vielfalt absorbieren. W.B. Ashby (auch als ashby s law bekannt) In Ermangelung einer allgemein gültigen Definition für Komplexität wie oben erläutert macht es Sinn, komplexe Systeme anhand ihrer Eigenschaften zu betrachten Charakteristika komplexer Systeme Bandte hat in seiner Ausarbeitung zum Thema Komplexität in Organisationen Eigenschaften identifiziert, die für komplexe und komplizierte Systeme gelten und in einem zweiten Schritt 12 Eigenschaften betrachtet, die ausschließlich für komplexe Systeme gelten 102. Diese werden auch durch andere Autoren bestätigt, die zum einen entweder auf wesentliche Eigenschaften fokussieren, wie z.b. Mayer (2008: 5 wesentliche Eigenschaften) oder Sterman (2000: 10 Eigenschaften), oder zum anderen Eigenschaften differenzierter betrachten, wie z.b. Stepken (2006: 35 Gesetze komplexer Systeme). Unter Berücksichtigung der Wichtigkeit und Übersichtlichkeit sollen hier beispielhaft die von Bandte betrachteten Charakteristika komplexer Systeme dargestellt werden. Tabelle 2: Eigenschaften komplexer Systeme Überlebenssicherung Dynamik Vielzahl und Varietät Pfadabhängigkeit Rückkopplungen Nichtlinearität Offenheit Sowohl biologische Systeme wie auch soziale Systeme streben neben untergeordneten Zielen vor allem die Sicherstellung des Überlebens als System an (= Metaziel) (siehe auch Kap ). Es findet eine Veränderung in Abhängigkeit der Zeit statt dies ist eine zentrale Eigenschaft eines komplexen Systems. Darunter sind im Sinne von Veränderung-gen auch stabile und labile Zustände eines Systems zu verstehen. Ein komplexes System enthält eine große Anzahl von Elementen und kann eine Vielzahl unterschiedlicher Zustände einnehmen (vgl. dazu Kap ). Daneben existieren auch variierende Rückkopplungsprozesse und Interaktionen (siehe Kap ). Die Kenntnis der Historie ist wichtig, um ein komplexes System zu beschreiben. Erfahrungen können gespeichert werden (= Erinnerungsvermögen ). Die Pfadabhängigkeit ist zugleich die Basis für die Lernfähigkeit einer Organisation. Zwischen den Elementen (und auch elementbezogen) existieren Verknüpfungen und Rückkopplungsprozesse (Feedback). Diese können negativ (stabilisierend) und positiv (verstärkend) sein und darüber hinaus zeitverzögert wirken (vgl. dazu Kap ). Aktivitäten können mehr als ein Resultat hervorrufen und Ergebnisse sind nicht proportional zu den Ursachen. Es existieren keine klassischen Ursache- Wirkungs-Beziehungen. Es sind auch Neben- und Fernwirkungen möglich. Komplexe Systeme können sowohl offen als auch geschlossen sein. Nur als offenes System (in Zusammenwirkung mit der Umwelt) können Wechselwirkungen als eine Grundeinheit des natürlichen Evolutionsprozesses entstehen. 101 [Wüthrich 2006, Seite 84] 102 [Bandte 2007, Seite 93]

63 2 Theoretischer Bezugsrahmen 46 Begrenzte Rationalität Selbstorganisation Selbstreferenz Emergenz Autopoiese Komplexe Systeme zeigen unerwartete Verhaltensweisen, weil nicht in jedem Element vollständige Informationen zur Entscheidungsfindung vorliegen. Aus diesem Grund bedarf es der Fähigkeit, mit dieser Limitation umzugehen. In einem komplexen System entsteht ein dynamisches Gleichgewicht mit selbstorganisierter Ordnungsbildung. Voraussetzung dafür ist ein ausreichend lose Kopplung der Systemelemente für Handlungsspielräume. Diese wird auch als zirkuläre Kausalität, Reflexivität bzw. Selbstbeobachtung bezeichnet. Selbstreferenz bezeichnet die Einheit, die ein Element, ein Prozess, ein System für sich selbst ist. Emergenz drückt das Entstehen neuer und kohärenter Strukturen, Verhaltensmuster und Eigenschaften zu höheren und besser angepassten Ordnungen aus. Interaktionen auf Mikroebene zeigen sich auf der Makroebene (Emergenz). Das bezeichnet die Fähigkeit, sich als Identität selbst zu bilden und zu erneuern sowie seine Grenzen selbst festzulegen. Darunter werden auch der Begriff Selbstähnlichkeit und die Fähigkeit, eigene Elemente zu bilden, verstanden. Diese Eigenschaften bilden die Basis für den Umgang mit komplexen Systemen, wie zum Beispiel Organisationen. Insofern kann die Aufgabe, eine Organisation zu leiten und zu lenken, auch als Komplexitätsmanagement bezeichnet werden Komplexitätsbewältigung und Kybernetik Einige der oben dargestellten Eigenschaften komplexer Systeme wurden bereits erläutert (zum Beispiel Komplexität, Varietät, Nichtdeterminiertheit). Bevor auf das Thema des Umgangs mit Komplexität eingegangen wird, sollen zunächst noch einige weitere wesentliche Eigenschaften komplexer Systeme fokussiert werden, die im Hinblick auf den Umgang mit Organisationen eine wichtige Rolle spielen Regelkreise, Feedback-Prinzip und Lernen Systemisches Denken = systemtheoretisches Erklären. Fritz Simon Bei der Darstellung der trivialen und der nichttrivialen Maschine (siehe Kap ) wurde erläutert, dass im Zusammenhang mit komplexen Systemen keine geradlinigen Ursache-Wirkungs-Ketten existieren. Praktisch alle biologischen, sozialen, physiologischen und neurologischen Phänomene können mithilfe eines linearen, kausalanalytischen Denkschemas nicht angemessen erklärt werden 103. An die Stelle geradlinigkausaler treten zirkuläre Erklärungen und statt isolierter Objekte (zum Beispiel Systemelemente) werden die Verknüpfungen und Relationen zwischen ihnen betrachtet 104. Das Verhalten von Systemen ist erst dann erklärbar, wenn Rückkopplungsprozesse betrachtet werden. Diese zirkuläre Form der Kausalität lässt sich nach Simon folgendermaßen illustrieren: 103 [Malik 2008, Seite 350] 104 [Simon 2008, Seite 12]

64 2 Theoretischer Bezugsrahmen 47 Abbildung 26: Zirkuläre Kausalität Dieses Rückkopplungsprinzip entspricht der Selbstorganisation eines Systems. Vester 105 beschreibt diesen Mechanismus mit dem Regelkreisprinzip, mit dem ein System in der Lage ist, Störungen von außen aufzufangen und selbsttätig auszugleichen oder sogar zu integrieren. Dabei werden die Sollwerte, wie zum Beispiel der Wasserstand in einem Flusssystem oder die Konzentration eines Hormons im Blut, durch eine selbstregulierende, sogenannte negative Rückkopplung über Messfühler, Regler und Stellglieder automatisch in einem systemverträglichen Bereich gehalten. Das System wird damit fehlerfreundlich, robust gegenüber Störungen und immun gegen Schwankungen in seinem Umfeld (vgl. Abb. 27). Abbildung 27: Klassischer Regelkreis Dieser Rückkopplungsmechanismus kann als feedback bezeichnet werden. Schwaninger ergänzt dazu, dass auf einer vorausschauenden (ex ante) Berücksichtigung von (möglichen) Störungen auch das Prinzip der Vorkopplung ( feedforward ) angewendet werden kann 106. Das in Abb. 27 illustrierte Regelkreisprinzip beruht auf der sogenannten negativen Rückkopplung. Diese wirkt auf ein System stabilisierend. Parallel dazu existieren auch sogenannte positive Rückkopplungen in Systemen. Diese wirken selbstverstärkend und können zum Beispiel dynamisches Wachstum herbeiführen (vgl. dazu auch Kap ). 105 [Vester 2004, Seite 40] 106 [Schwaninger 2004, Seite 12]

65 2 Theoretischer Bezugsrahmen 48 In der Natur existieren häufig kombinierte Rückkopplungssysteme, um sowohl zum Beispiel Wachstum als auch Stabilität zu gewährleisten. Sterman 107 stellt dieses Prinzip anhand eines einfachen Beispiels mit nur drei Komponenten dar: das Zusammenwirken einer Hühnerpopulation, deren Eiproduktion und des äußeren Einflusses einer Straße, welche die Hühner zwischen ihrem Freigehege und ihrem Stall zu überqueren haben. Ein Regelkreis mit positiver / verstärkender Rückkopplung wirkt zwischen der Hühnerpopulation und der Eiproduktion: Je mehr Hühner, umso mehr Eier werden produziert und umso mehr Hühner entstehen, die wiederum mehr Eier produzieren etc. Ein negativer Rückkopplungskreis wirkt zwischen der Hühnerpopulation und der Straße, die zu überqueren ist: Da beim Überqueren der Straße durch Unfälle die Population immer mehr abnimmt, nimmt auch die Eiproduktion ab und damit der Nachwuchs für die Hühnerpopulation etc. Sowohl der eine Kreislauf (positive Rückkopplung: Wachstum bis ins Unendliche) als auch der andere Kreislauf (negative Rückkopplung: Aussterben der Hühner) ist entweder unnatürlich oder nicht erwünscht. Erst beide Feedback-Schleifen zusammen ergeben durch deren Interaktion ein natürliches und überlebensfähiges System. So bestehen alle natürlichen komplexen Systeme aus einer Vielzahl negativer und positiver Rückkopplungsschleifen. Senge 108 bezeichnet diese Prozesse als ausgleichende Prozesse. In der Biologie spricht mit man dabei von der Homöostase, mit welcher die Fähigkeit erreicht wird, die Überlebensbedingungen in einer veränderlichen Umwelt zu bewahren. Sterman erläutert weiter, dass dieses Feedback-Prinzip die Basis für Lernen darstellt. Denn Entscheidungen von z.b. Führungskräften hängen von Feedback-Informationen aus der realen Welt ab. Diese Informationen können quantitativer und qualitativer Natur sein. Sterman unterscheidet dabei zwischen single-loop-learning, bei welchem die Feedback-Informationen durch die existierenden mentalen Modelle der Menschen interpretiert werden und dann zu Entscheidungen führen und double-loop-learning, wobei die Feedbackinformationen aus der realen Welt auch dazu genutzt werden, die mentalen Modelle der Menschen zu hinterfragen und bei Bedarf zu ändern. Insofern entspricht dieses Feedback-Prinzip von Systemen auch der Grundlage von organisationalem Lernen und dem Prinzip der Lernenden Organisation 109, auf dessen Spezifika im Rahmen dieser Arbeit nicht weiter eingegangen werden soll. Das Feedback- oder Regelkreisprinzip entspricht wie beschrieben auch der Selbstorganisation eines Systems. In diesem Zusammenhang ergibt sich hieraus eine Folgerung für das Management von Organisationen. Wenn Organisationen komplexe Syste- 107 [Sterman 200, Seite 14] 108 [Senge 2006, Seite 108] 109 [Schnauber u.a. 1997, Seite 4]

66 2 Theoretischer Bezugsrahmen 49 me sind, die sich selbst organisieren und die Aufgabe des Managements nicht in einer klassischen, vorhersagbaren Einflussnahme mit geradlinig-kausalen Folgen funktioniert, dann lässt sich sagen: Organisiere ein System so, dass es sich selbst organisieren kann (Fredmund Malik). Malik erläutert diese Folgerung anhand des einfachen Beispiels Kreisverkehr 110 : Das System ist die gesamte Verkehrssituation, das durch die Struktur so organisiert wird, dass sich eine ständig ändernde, nicht vorhersehbare Art und Zahl von Verkehrsteilnehmern zeitlich unlimitiert, unabhängig vom Personalstand der Polizei, von Witterungseinflüssen, Stromverfügbarkeit etc., selbst organisieren und regulieren kann. Im Sinne des Verstehens von komplexen Systemen (wie z.b. Organisationen) und des Erkennens möglicher sinnvoller Eingriffe ist es wichtig zu wissen, wie das System arbeitet, wie Vernetzungen funktionieren und wie Feedbackschleifen wirken. Senge betont, dass in der Natur komplexer Systeme Strukturmuster existieren, die er als Systemarchetypen bezeichnet und welche als generische Strukturen der Schlüssel sind, wenn wir lernen wollen, die Strukturen in Organisationen zu verstehen Systemarchetypen und Systemmuster Senge führt aus, wie die Muster in Feedbackstrukturen von Systemen (wie Organisationen) die Sprache der systemorientierten Betrachtung darstellen 111. In Systemen existieren wiederkehrende Grundthemen und Handlungsverläufe, die sich auf eine relativ kleine Zahl von Mustern / Archetypen zurückführen lassen. Es existieren rund ein Dutzend von Systemforschern identifizierter klassischer Systemarchetypen 112, welche neben Senge beispielsweise auch von Sterman berücksichtigt werden 113. Sterman definiert drei fundamentale Verhaltensmuster in komplexen Systemen: exponentielles Wachstum, Annäherung an einen Zielwert und Oszillation. Diese werden durch drei grundlegende Feedback-Strukturen bestimmt: positives Feedback, negatives Feedback und negatives Feedback mit Zeitverzögerung. Weitere Muster werden durch nichtlineare Interaktionen zwischen diesen Grundmustern gebildet (z.b. S-Kurven-Wachstum 114, S-Kurven- Wachstum mit Oszillation, Gleichgewichtszustände, regellose Variation, Chaos). Senge bezieht in seinen Ausführungen die Systemarchetypen auf die klassischen Managementsituationen und stellt dar, wie die Kenntnis der System-Archetypen dazu führen kann, 110 [Malik 2008, Seite 93] 111 [Senge 2006, Seite 119] 112 [Senge 2006, Seite 488; erwähnte Forscher: Jennifer Kennedy, Michael Goodman, Christian Kampmann, Dan Kim, Jack Nevison, John Sterman] 113 [Sterman 2000, Seite 118] 114 [Malik 2011, Seite 223: Forschungsarbeiten des italienischen Physikers Cesare Marchetti haben zur Entdeckung des S-Kurven-Musters auch bei technologischem und gesellschaftlichem Wandel geführt]

67 2 Theoretischer Bezugsrahmen 50 dass potenzielle Hebelwirkungen leichter wahrgenommen und für Interventionen genutzt werden können. Dabei werden die klassischen Systemarchetypen in ihrer Struktur erläutert und Managementprinzipien zugeordnet, die darstellen, welche sinnvolle systemorientierte Reaktionen oder Interventionen möglich sind 115. Tabelle 3: Systemarchetypen (Beispiele) Systemarchetyp Struktur Gleichgewichtsprozess mit Verzögerung Grenzen des Wachstums Treiben Sie nicht den verstärkenden (Wachstums)- Prozess an, sondern beseitigen Sie die Ursache der Beschränkung. Problemverschiebung Erodierende Ziele Eskalation Erfolg den Erfolgreichen Eine begrenzende Bedingung führt zur Verlangsamung oder zum Stoppen eines Prozesses; Bsp.: Eine Organisation unternimmt eine bestimmte Anstrengung durch die verzögerte Reaktion werden mehr korrektive Maßnahmen als nötig unternommen. Ein Prozess verstärkt sich selbst und führt zu einer Phase der Wachstumsbeschleunigung. Dann verlangsamt sich das Wachstum und kommt zum Stillstand (durch einen ausgleichenden Prozess, wenn eine bestimmte Grenze erreicht wird); Bsp.: Eine neue Firma wächst rapide, bis sie eine Größe erreicht, für die andere Kompetenzen benötigt werden. Man wendet eine kurzfristige Lösung an, um ein Problem zu korrigieren, was anscheinend sofortige Verbesserung bewirkt. Doch es handelt sich nur um eine Symptombehandlung; Bsp.: Eine Firma steigert den Absatz beim bestehenden Kundenstamm, statt den Kundenbestand auszubauen. Eine Struktur von der Art der Problemverschiebung, bei der eine kurzfristige Lösung dazu führt, dass ein langfristiges, grundsätzliches Ziel heruntergeschraubt wird; Bsp.: Ein High-Tech-Hersteller stellt fest, dass sein Marktanteil trotz eines großartigen Produkts sinkt. Die Konzentration auf die Erfinder-Genies führte dazu, dass die Produktion und Lieferung nie unter Kontrolle waren und die Lieferzeiten länger und länger wurden (trotz zugesicherter Lieferzeit). Zwei ineinander greifende Systeme verstärken sich selbst und schaukeln sich hoch; Bsp.: Zwei Organisationen glauben, ihr Wohlbefinden hänge davon ab, dass sie einen Vorteil gegenüber der jeweils anderen Seite erlangen (zum Beispiel Preiskampf, Werbekriege); durch das gegenseitige Hochschaukeln kommt es zu Resultaten, die keiner möchte. Zwei Systeme / Aktivitäten konkurrieren um begrenzte Unterstützung oder Ressourcen, was dazu führt, dass ein Teil allmählich erfolgreich wird und der andere Teil zu kämpfen hat; Bsp.: Zwei Produkte derselben Firma konkurrieren um begrenzte Finanz- oder Managementressourcen und nur eines der Produkte wird weiter gestärkt. Managementprinzip In einem trägen System erzeugt aggressives Verhalten Instabilität. Seien Sie geduldig oder machen Sie das System empfänglicher. Konzentrieren Sie sich auf die grundsätzliche Lösung; benutzen Sie die symptomatische Lösung, um Zeit zu gewinnen, während Sie weiter an der grundsätzlichen Lösung arbeiten. An der Vision festhalten. Halten Sie nach Möglichkeiten Ausschau, durch die beide Seiten gewinnen oder ihre Ziele erreichen können. Suchen Sie nach dem übergreifenden Ziel, um beiden Alternativen zu einem ausgewogenen Erfolg zu verhelfen. 115 [Senge 2006, Seite 120]

68 2 Theoretischer Bezugsrahmen 51 Die Tragödie der Gemeingüter Fehlkorrekturen Wachstum und Unterinvestition Einzelne Bereiche nutzen eine allen zugängliche, aber begrenzte Ressource und orientieren sich dabei allein an ihren individuellen Bedürfnissen; Bsp.: Natürliche Ressourcen werden erschöpft, weil konkurrierende Unternehmen sie ausbeuten. Eine Korrektur, die sich vorübergehend als erfolgreich herausgestellt hat, hat unvorhergesehene langfristige Folgen, die unter Umständen weitere Korrekturen derselben Art erfordern; Bsp.: Organisationen, die Kredite aufnehmen, um Zinsen für andere Kredite zu zahlen, was dazu führt, dass noch mehr Zinsen gezahlt werden müssen. Das Wachstum stößt an eine Grenze, die ausgeräumt oder in die Zukunft verschoben werden kann, wenn die Firma in zusätzliche Kapazität investiert; Bsp.: Firmen, die es zulassen, dass ihre Serviceoder Produktqualität sinkt und gleichzeitig den Wettbewerb verantwortlich machen. Verwalten Sie das Gemeingut, indem Sie für gemeinsame Regeln und deren Einhaltung sorgen. Behalten Sie die langfristige Perspektive bei. Vermeiden Sie schnelle Patentrezepte. Wenn ein echtes Wachstumspotenzial besteht, weiten Sie die Kapazität aus, bevor die Nachfrage steigt. Diese Beispiele verdeutlichen, wie die Strukturen von Systemen mit klassischen Managementsituationen in Organisationen verknüpft sind und wie wichtig es ist, Muster zu erkennen, welche die Ereignisse steuern Herausforderungen und Fehler im Umgang mit komplexen Systemen Wir finden die Unfähigkeit zum nichtlinearen Denken in Kausalnetzen statt Kausalketten, also die Unfähigkeit dazu, Neben- und Fernwirkungen des eigenen Verhaltens richtig in Rechnung zu stellen. Dietrich Dörner In einer Reihe von Planspielen, bei welchen mit Computern komplexe Systeme simuliert wurden (z.b. Tanaland ) konnte Dörner zeigen, dass die meisten seiner Versuchspersonen die systemischen Eigenschaften der Problemstellung nicht genügend für ihre Entscheidungen beachten konnten 116. So wurden zum Beispiel Neben- und Fernwirkungen nicht mit einbezogen, Maßnahmen zu schwach oder zu stark dosiert oder wichtige Bedingungen nicht berücksichtigt. Zumeist wurden die Systeme auf angenommene einfache Zusammenhänge reduziert und damit den real wirkenden Verhaltensmustern nicht genügend Rechnung getragen. Die folgende Tabelle fasst die von Dörner identifizierten wesentlichen Fehler im Umgang mit komplexen Systemen zusammen, die auch von Vester übernommen und weiter untersucht und beschrieben wurden [Dörner 1989, Seite 8] 117 [Vester 2002, Seite 36]

69 2 Theoretischer Bezugsrahmen 52 Tabelle 4: Fehler im Umgang mit komplexen Systemen Falsche Zielbeschreibung Unvernetzte Situationsanalyse Irreversible Schwerpunktbildung Unbeachtete Nebenwirkungen Tendenz zur Übersteuerung Tendenz zu autoritärem Verhalten Statt die Erhöhung der Lebensfähigkeit des Systems anzustreben, werden Einzelprobleme zu lösen versucht. Man nennt so etwas Reparaturdienstverhalten. Zur Analyse werden meist große Datenmengen gesammelt, die aufgrund fehlender Ordnungsprinzipien etwa Rückkopplungskreisen, Grenzwerten usw. keine sinnvolle Auswertung zulassen. Der Charakter eines Systems und dessen Dynamik bleiben unerkannt. Die Versteifung auf einen Schwerpunkt, der sich zunächst als wichtig erweist, führt dazu, dass andere relevante Themen oder Probleme unbeachtet bleiben. Maßnahmen werden im Sinne eines linear-kausalen Denkens durchgeführt, ohne die Vernetzungen im System zu berücksichtigen (z.b. Nebenwirkungen, Fernwirkungen). Eingriffe ins System werden in ihrer möglichen zeitlichen Verzögerung der Wirkung verkannt, so dass zu starke Eingriffe vorgenommen werden. Die Macht, das System verändern zu dürfen und der Glaube, die Muster durchschaut zu haben, führen zu diktatorischem Verhalten, was für komplexe Systeme völlig ungeeignet ist Kybernetik Wenn wir Organisationen betrachten (egal, ob es sich dabei um Wirtschaftsunternehmen, öffentliche Verwaltungen oder Schulen handelt), so stellen sich diese als komplexe, nicht-lineare, nicht-triviale, nicht-deterministische vernetzte sozio-technische Systeme dar. Erkenntnisse über komplexe Systeme kommen überwiegend aus den System-, Bio- und Neurowissenschaften und von der Evolutionstheorie 118. Dabei sind vor allem biologische Systeme eine Orientierungsmöglichkeit für die von Menschen geschaffenen Organisationen. Malik schließt, dass wir von den biologischen Systemen lernen können und müssen, uns dabei allerdings nicht einfach nur der Analogien zwischen Organismen und Organisationen bedienen dürfen. Als Folge ist es erforderlich, sich dort Impulse zu holen, wo sich gemeinsame Gesetzmäßigkeiten in biologischen und von Menschen geschaffenen Systemen zeigen. Diese Gesetzmäßigkeiten wurden im Rahmen der Kybernetik erforscht und dargelegt (vgl. dazu auch vorhergehende Kapitel). Malik definiert Kybernetik als die Wissenschaft vom Strukturieren, Steuern und Regulieren komplexer Systeme. Letztlich geht es um die Förderung der Selbstlenkung und Selbstregulierung eines komplexen Systems. Der Name Kybernetik stammt vom griechischen Wort `kybernetes für Steuermann. Auch die Begriffe gubernator im Lateinischen und governance im Englischen stammen vom griechischen kybernetes ab 119. Der Wortstamm mit Bezug zum Steuermann passt sehr gut, denn ein Steuermann lenkt das Schiff nicht aus eigener Kraft, sondern 118 [Malik 2008, Seite 21] 119 [Malik 2008, Seite 72]

70 2 Theoretischer Bezugsrahmen 53 nutzt die vorhandenen Kräfte von Wind und Wasser. Feiten erläutert die Historie der Begriffswahl Kybernetik 120 : Der Mathematiker Norbert Wiener erkannte Mitte des vergangenen Jahrhunderts, dass in allen lebenden und mechanischen Systemen Wirkungsweisen existieren, die gemeinsame Muster haben stellte er in seinem Werk Cybernetics of Control and Communication in the Animal and Machine seine Erkenntnisse vor. Mit dem Begriff Kybernetik würdigte Wiener den ersten Artikel über Rückkopplungsmechanismen durch Clerk Maxwell aus dem Jahre Auf Anregung des Physikers Heinz von Förster wurde die Bezeichnung Cybernetics dann als Titel für die Macy Konferenzen übernommen, die jährlich ab 1946 stattfanden. Themenschwerpunkt der Forscher aus verschiedenen Disziplinen war Circular Causal and Feedback Mechanism in Biological and Social Systems, woraus sich die Prinzipien der Kybernetik ableiten lassen (siehe Kap ). Die Begriffe Kybernetik oder Systemansatz oder Systemtheorie werden in der Literatur oft synonym verwendet. Schwaninger und andere 121 führen weiter aus, dass sich die Kybernetik zunächst auf die Beschreibung mechanischer Systeme beschränkte. Diese ältere Kybernetik (Kybernetik erster Ordnung) sieht Regler und geregeltes System als getrennte Einheiten und fokussiert sich auf technische Rückkopplungssysteme (z.b. Thermostat). Ein solches System ist in der Lage, einen homöostatischen Zustand einzuhalten, indem externe Einflüsse und Störgrößen aktiv ausgeglichen werden. Bestimmte Parameter werden damit gezielt beeinflusst und unter Kontrolle gehalten. Aus diesem Grund sind die Konzepte der Kybernetik erster Ordnung in Managementkreisen und planwirtschaftlich geführten Ländern zunächst sehr interessiert aufgenommen worden. Steckt doch die Idee der zielgerichteten Steuerung analog zu geradlinig-kausalen Ursache-Wirkungs-Beziehungen dahinter. Da es sich bei menschlich geschaffenen Systemen wie weiter oben ausgeführt nicht um geschlossene und triviale Maschinen handelt, greift die Kybernetik erster Ordnung hier zu kurz. Die Erforschung und Regelung des Verhaltens komplexer offener nicht-trivialer Systeme wurde 1974 von Heinz von Förster mit dem Namen Kybernetik der Kybernetik versehen. Diese Kybernetik zweiter Ordnung sieht Organisationen als sich selbst organisierende, autopoetische und transformierende Systeme, in denen die Lenkungseinheit Teil des Systems ist. Die Anwendung der Kybernetik für das Management von Organisationen im Sinne einer systemorientierten Managementlehre und Management-Kybernetik wird im Kapitel 3 erläutert. Das nächste Kapitel vertieft zuvor Grundlagen des Umgangs mit komplexen Systemen: Das Vernetzte Denken und die Analogiebildung zu biologischen Systemen. 120 [Feiten 2009, Seite 8] 121 [Schwaninger 2004, Seite 13 / Feiten 2009, Seite 17 / Simon 2008, Seite 18]

71 2 Theoretischer Bezugsrahmen Vernetztes Denken Unternehmen, die sich die Natur als Vorbild nehmen, haben die Chance, nicht wie eine Maschine verschrottet zu werden, sondern selbst-bewusste Organismen zu sein. Jürgen Fuchs Im Kapitel wurden die Herausforderungen und Fehler im Umgang mit komplexen Systemen erläutert und die Erfordernisse für die Bewältigung der Komplexität dargelegt. Als wesentliche Eigenschaft wurde dabei das Vorhandensein von Vernetzungen der einzelnen Teile eines Systems festgestellt Mustererkennung und Fuzzy Logic Wegen der Vernetzungen lassen sich die Charakteristika und Muster in einem komplexen System nicht mittels einer Analyse von Einzeldaten erkennen. Dies kann verglichen werden mit der Identifizierung einer Person, welche mittels bildhafter Darstellung einfacher ist als mit einer verbalen Beschreibung eines Gesichts 122. Für die Untersuchung komplexer Systeme geht es in ähnlicher Weise ebenfalls darum, dass der Anwender das System mit seinen Vernetzungen und seinem Wirkungsgefüge als Ganzes wahrnehmen und somit das Gesicht des Systems erkennen kann. Die Fähigkeit, das Gesicht eines Ganzen wahrzunehmen, kann auch als Mustererkennung bezeichnet werden, mit welcher in einer Menge von Daten Regelmäßigkeiten, Ähnlichkeiten, Gesetzmäßigkeiten oder Zusammenhänge gefunden werden können. Vester illustriert das Prinzip der Mustererkennung und der vernetzten Betrachtung anhand eines Portraits mit grob gerasterten grauen Quadraten 123 (siehe Abbildung 28). Das Computerbild wird unkenntlicher, je näher man herantritt und aus den unterschiedlich hellen Quadraten lässt sich das Bild nicht ohne weiteres erkennen. Abbildung 28: Portrait Abraham Lincoln 122 [Mayer 2008, Seite 48] 123 [Vester 2002, Seite 54]

72 2 Theoretischer Bezugsrahmen 55 Doch selbst die wenigen Quadrate geben die Gesichtszüge des amerikanischen Präsidenten Abraham Lincoln wieder, sobald das Bild aus größerer Entfernung betrachtet wird oder wenn man stark blinzelt oder als Brillenträger die Brille abnimmt. Abbildung 29: Portrait Abraham Lincoln mit verschwommenen Grenzen Die Unschärfe (englisch fuzziness ) führt zur Mustererkennung und nicht die detaillierte Betrachtung der einzelnen Quadrate. Erst wenn die Teile eines Systems verbunden werden, ist es sogar mit einem Bruchteil von Daten (nur wenige Quadrate) möglich, das System zu charakterisieren das ist das Prinzip der verschwommenen Logik, der Fuzzy Logic. Damit illustriert Vester die Grundlage zum Umgang mit komplexen Systemen: Durch die Vernetzung der wesentlichen Schlüsselkomponenten können Systeme wie eine Fabrik, ein Unternehmen, eine Gemeinde oder ein Ökosystem erfasst werden. Aus den Beziehungen zwischen den Knotenpunkten lässt sich das Systemverhalten interpretieren. Vester hat auf Basis des Vernetzten Denkens ursprünglich ein kybernetisches Modell entwickelt, welches von ökologischen Fragestellungen ausgeht und die Empfindlichkeit der einzelnen Systemkomponenten für die gegenseitigen Wirkungen charakterisiert. Diese Vorgehensweise führte auch zur Bezeichnung Sensitivitätsmodell für die Methode 124. Mittlerweile hat sich gezeigt, dass dieses Modell auch für andere Themengebiete (z.b. Management von Organisationen) nutzbringend anwendbar ist (vgl. dazu Kap und 4.2.1). Die Basis für das kybernetische Modell von Vester bildeten Erkenntnisse aus der Betrachtung biologischer Systeme, für deren Lebensfähigkeit acht Regeln zugrunde liegen. 124 [Vester 2002, Seite 185]

73 2 Theoretischer Bezugsrahmen Biokybernetische Grundregeln Vester stellt dar, dass die acht biokybernetischen Grundregeln in der gesamten Biosphäre gelten und auch für andere komplexe Systeme, wie Organisationen, anwendbar sind. Insofern bilden sie grundlegende Managementprinzipien der Natur, die ebenfalls für Planungen oder Projekte verwendet werden können und damit zu einer höheren kybernetische Reife führen. Vester bezeichnet die acht Regeln auch als Checkliste für ein erfolgreiches Management. Tabelle 5: Biokybernetische Grundregeln (nach Vester 125 und Mayer 126 ) Regel 1 Negative Rückkopplung dominiert über positive Regel 2 Die Systemfunktion ist vom quantitativen Wachstum unabhängig Regel 3 Das System arbeitet funktionsorientiert und nicht produktorientiert Regel 4 Nutzung vorhandener Kräfte nach dem Jiu- Jitsu-Prinzip Regel 5 Mehrfachnutzung von Produkten, Funktionen und Strukturen Regel 6 Recycling: Nutzung von Kreisprozessen Regel 7 Symbiose: Gegenseitige Nutzung von Verschiedenartigkeit durch Kopplung und Austausch Positive Rückkopplung bringt durch Selbstverstärkung Dinge in Gang und kann Entwicklungen bewirken. Negative Rückkopplung sorgt für Stabilität gegenüber Störungen und Grenzüberschreitungen. Homöostase (Aufrechterhaltung des Gesamtzustands) ist ein Grunderfordernis lebensfähiger Systeme. Der Durchfluss an Energie und Materie in lebensfähigen Systemen ist langfristig konstant. Das reduziert den Einfluss von Irreversibilität und das unkontrollierte Überschreiten von Grenzwerten. Natürliche Systeme haben immer eine optimale Größe. Wenn ein System weiter wachsen und überleben will, muss es sich grundlegend verändern bzw. zu einem neuen System werden (Metamorphose, vgl. Raupe zu Schmetterling). Die Austauschbarkeit der Produkte und Methoden für ein bestimmtes Bedürfnis erhöht die Flexibilität und die Anpassungsfähigkeit an die jeweiligen Bedingungen. Das System überlebt auch bei veränderter Nachfrage. Selbst primitive Organismen wie Bakterien produzieren je nach Umweltbedingungen unterschiedliche Enzyme, um lebensfähig zu bleiben. Fremdenergie wird genutzt, während eigene Energie vorwiegend als Steuerenergie dient. Bereits existierende Kräfte und Konstellationen werden mit geringem eigenem Aufwand in gewünschtem Sinne gelenkt. Die Selbstregulation wird gefördert. Natürliche Systeme arbeiten generell nach diesem Prinzip asiatischer Kampfsportarten. Das Prinzip der Prophylaxe zielt in die gleiche Richtung. In natürlichen Systemen dienen Produkte und Prozesse nicht nur einem Zweck, sondern sind miteinander multifunktionell vernetzt. Z.B. vollführen die Blätter einer Pflanze nicht nur die Photosynthese, sondern regeln auch den Feuchtigkeitsaustausch, den Flüssigkeitsstrom und damit den Nährstofftransport. Dies verringert den Energie-, Material- und Informationsaufwand und reduziert den Durchsatz. Die Natur kennt keinen Abfall. In Kreisprozessen verschwindet der Unterschied zwischen Ausgangsstoff und Abfall (ähnlich wie in einem kybernetischen Regelkreis Ursache und Wirkung ineinander übergehen). Abfallprodukte werden in den lebendigen Kreislauf der beteiligten Systeme wieder eingegliedert. Was der eine nicht mehr brauchen kann, ist für den anderen ein Rohstoff. Symbiose bedeutet das enge Zusammenleben biologischer Arten zum gegenseitigen Nutzen. Dies ist auch eine Grundlage aller lebenden Systeme. Symbiose begünstigt kleinräumige Abläufe, kurze Transportwege und Diversität. Sie erhöht interne Dependenz und die damit verbundenen Kommunikations- und Kontrollfunktionen. 125 [Vester 2002, Seite 158] 126 [Mayer 2008, Seite 51]

74 2 Theoretischer Bezugsrahmen 57 Regel 8 Befolgung eines biologischen Grunddesigns - organisatorische Bionik Die achte Regel ermöglicht die Anwendung der übrigen sieben. Produkte, Verfahren und Organisationsformen werden in natürlichen Systemen in einer ständigen Feedback-Beziehung mit der Umwelt entwickelt (Koevolution). Entsprechend sollten alle von Menschen geschaffenen Produkte, Organisationen und Funktionen mit der menschlichen Biologie vereinbar sein und den Gesetzmäßigkeiten der Biosphäre entsprechen. Die Nutzung der Erfindungen der Natur durch den Menschen Bionik sollte sich nicht nur auf technische Umsetzungen beschränken, sondern auch und gerade von organisatorisch-funktionellen Qualitäten natürlicher Systeme profitieren. Diese biokybernetischen Grundregeln gelten für alle lebenden Systeme und können so als allgemeingültig aufgefasst und auf alle Systeme angewandt werden, bei denen es um Lebensfähigkeit geht. Die Erhaltung der eigenen Lebensfähigkeit ist nach dem systemorientierten Management der übergeordnete Zweck einer jeden Organisation Viability die Zone der Lebensfähigkeit Malik erläutert, dass unter Lebensfähigkeit zu verstehen ist, dass Systeme, welche die entsprechende Struktur aufweisen, sich an wandelnde Umstände in ihrer Umgebung anpassen, dass sie Erfahrungen aufnehmen und verwerten also lernen, dass sie ihre Identität bewahren und sich entwickeln können. 128 Dieses Prinzip der Lebensfähigkeit (englisch Viability ) ist damit nicht als einschränkende Bedingung im Sinne des nackten Überlebens zu interpretieren, sondern als notwendige Voraussetzung für die Entfaltung und Prosperität eines Systems. Effizienz und Belastbarkeit wirken in entgegengesetzte Richtungen. Bernhard Lietaer Im Abgleich mit der Analogie zu biologischen Systemen ergeben Forschungsergebnisse aus den Arbeiten von Lietaer erweiternde Sichtweisen zur Thematik Lebensfähigkeit oder Viability. Wegen der Aktualität und Relevanz dieser Forschungsergebnisse wurde dieser Aspekt bereits im einführenden Kapitel 1.1 erwähnt (siehe auch Abb. 2). In der wissenschaftlichen Arbeit für die World Academy of Arts and Sciences in Hyderabad (Indien) 129 vergleicht der belgische Wissenschaftler komplexe Ökosysteme mit einem von Menschen geschaffenen komplexen System: der Ökonomie. Dabei stellt er fest, dass Systeme, die einzig und alleine auf Wachstum und Effizienz ausgerichtet sind, einer Monokultur entsprechen und strukturell instabil werden. Nachhaltige Systeme streben nach einer Balance zwischen Effizienz einerseits und Vielfalt und Vernetzung andererseits, welche für eine größere Belastbarkeit und Nachhaltigkeit des Systems sor- 127 [Mayer 2008, Seite 53 / Malik 2008, Seite 102] 128 [Malik 2008, Seite 73] 129 [Lietaer 2009]

75 2 Theoretischer Bezugsrahmen 58 gen. Zu bestätigenden Ergebnissen kommt auch Ulanowicz mit seinen Arbeiten zur Untersuchung biologischer Systeme 130. Die Belastbarkeit beschreibt die Reserven eines Systems, seine flexiblen Ausweichmöglichkeiten und Handlungsoptionen, mit denen es neu auftretende Störungen bewältigen kann. Die Belastbarkeit steigt mit der Zahl der unterschiedlichen Akteure und mit deren Grad an Vernetzung. Die Effizienz lässt sich steigern durch Rationalisierung, welche stets eine Verringerung von Vielfalt und Vernetzung zur Folge hat. Deshalb ist ein hocheffizientes System immer auch sehr anfällig, wie man es in der Praxis anhand von Monokulturen erleben kann. In natürlichen Systemen existiert eine Asymmetrie zwischen Effizienz und Belastbarkeit. Hierbei muss ein System ungefähr doppelt so belastbar sein wie effizient, wenn es dauerhaft lebensfähig sein will. Um den Punkt der optimalen Balance gibt es einen schmalen Sektor, das sogenannte Vitalitätsfenster, in dem ein System nachhaltig lebensfähig ist. Der Bereich des Vitalitätsfensters kann auch als hoher Kybernetischer Reifegrad eines Systems verstanden werden. Außerhalb dieses Fensters ist ein System entweder zu wenig effizient aufgrund zu hoher Vielfalt und Vernetzung oder zu wenig belastbar wegen zu geringer Vielfalt und Vernetzung. Bei seiner Studie hat Lietaer festgestellt, wie unsere Geld- und Finanzwirtschaft bisher diese Zusammenhänge ignoriert und ständig die Effizienz gesteigert hat. Damit ist das System ständig instabiler geworden und wird automatisch störanfälliger, wie die in der Praxis aufgetretene Finanzkrise ab dem Jahr 2008 anschaulich zeigt. Das folgende Bild illustriert das Ergebnis der Untersuchung in Bezug auf das Finanzsystem, welches demnach weit außerhalb des Vitalitätsfensters operiert 131. Abbildung 30: Die Zone der Lebensfähigkeit 130 [Ulanowicz 2009] 131 [Lietaer 2009 / Yarime 2009]

76 2 Theoretischer Bezugsrahmen 59 Zweifellos fragt man sich, ob die von Ökosystemen zu lernenden Dinge auch auf andere Systeme übertragbar sind wie zum Beispiel Wirtschaftsgemeinschaften oder Organisationen. Nach Lietaer erwachsen die gewonnenen Erkenntnisse aus der Struktur komplexer Systeme und sind daher für jedes komplexe Netzwerk mit ähnlicher Struktur gültig. In dieser Übertragbarkeit liegt gerade eine der Stärken der Betrachtungsweise als vernetztes System statt als eine triviale Maschine. Die Erhöhung und Sicherung der Lebensfähigkeit (oder synonym dazu die Erlangung und Erhaltung eines hohen kybernetischen Reifegrads) basiert auf der Balance zwischen Effizienz und Belastbarkeit. Der Fokus in den von Menschen geschaffenen Systemen (zum Beispiel in Handel und Wirtschaft) zielt vorwiegend auf die Steigerung der Effizienz ab und vernachlässigt dabei die notwendige Vielfalt und Vernetzung Zusammenfassung Die Betrachtung komplexer Systeme und deren Charakteristika und Eigenschaften (Bandte: Komplexe Systeme, Senge: Systemarchetypen, Dörner: Fehler im Umgang mit komplexen Systemen) hat gezeigt, dass für von Menschen geschaffene Systeme wie Organisationen dieselben Gesetzmäßigkeiten und Muster gelten. Der Abgleich mit biologischen Systemen (Vester: biokybernetische Grundregeln; Lietaer: Balance zwischen Effizienz und Vielfalt und Vernetzung) lässt erkennen, dass die dargestellten Prinzipien der Regelkreise, der Vernetzung oder der Lebensfähigkeit von zentraler Bedeutung für die Struktur des lebensfähigen Systems sind, vor allem für die Anwendung dieser Struktur als Modell für die Gestaltung sozio-technischer Systeme 133. Diese Erkenntnis bildet die Grundlage für ein systemorientiertes Gestalten und Lenken von Organisationen. 132 [Lietaer 2009, Seite 18] 133 [Malik 2008, Seite 104]

77 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 60 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität Soziale Systeme einschließlich Unternehmungen sind weitgehend selbstorganisierende und selbstregulierende Systeme in dem Sinne, dass sie zwar das Ergebnis menschlicher Handlungen, in der Regel aber nur bedingt das Resultat menschlicher Absichten und Pläne sind. Fredmund Malik 3.1 Systemorientierte Managementlehre Geschichte Im ursprünglichen Sinne verstand sich eine spezielle Perspektive der Betriebswirtschaftslehre als Managementlehre. Doch in Anbetracht des existierenden Verständnisses der Betriebswirtschaftslehre als wirtschaftswissenschaftliche Schwesterdisziplin der Ökonomie und mit dem Hintergrund der bereits dargestellten Perspektiven zum Management einer Organisation als sozio-technisches System spricht vieles dafür, die Managementlehre als etwas Eigenständiges zu sehen 134. Dieser Ansatz wird unterstützt durch die kritische Betrachtung der Wirtschaftswissenschaften, die im Umgang mit ökonomischen Themen weitgehend auf Annahmen basieren, welche die Realität nicht umfassend abbilden. Die Annahme, dass sich der Markt selbst reguliert und effizient sei, beruht beispielsweise darauf, dass vollkommener Wettbewerb herrscht, dass es keine externen Effekte gibt, dass keine öffentliche Güter existieren und dass alle Marktteilnehmer vollständig informiert sind und ökonomisch vernünftig handeln. Stiglitz fasst diesbezüglich zusammen, dass die Annahme, Märkte seien effizient, keine wissenschaftliche Grundlage hat 135. Malik stellt in seiner Arbeit Systemisches Management, Evolution, Selbstorganisation eine zusammengefasste Bemerkung zur Geschichte der Managementlehre dar: Vor dem Hintergrund einer Reform des betriebswirtschaftlichen Studiums an der Hochschule St. Gallen erschien 1968 Ulrichs Buch Die Unternehmung als produktives soziales System. Die darin vorgelegte Betriebswirtschaftslehre ist als eine Allgemeine Unternehmungslehre konzipiert, die explizit auf die Systemtheorie / Kybernetik als Grundlagenwissenschaft abstellt und die Unternehmung als vieldimensionale Ganzheit betrachtet. Die Betriebswirtschaftslehre wurde bereits hier als Lehre von der Gestaltung und Führung von Systemen verstanden. 134 [Malik 2004, Seite 79] 135 [Stiglitz 2010, Seite 305 ff]

78 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 61 Malik führt weiter aus, dass auch im angelsächsischen Bereich (z.b. Peter Drucker) recht früh erkannt wurde, dass Management weniger mit Optimieren als mit Balancieren zu tun hat. Demnach ist Analyse wichtig, doch genauso die Integration und Synthese verschiedener Faktoren. Management wird hier als das ständige Bemühen verstanden, ein komplexes System unter Kontrolle zu bringen, das sich durch ein hohes Maß an Probabilismus kennzeichnet, dessen Elemente sich ständig verändern. Als Folge kann gesagt werden, dass es im Wesentlichen darum geht, eine Organisation als System zu lenken. Gestaltung und Lenkung von komplexen, dynamischen Systemen ist somit die Perspektive der systemorientierten Managementlehre 136. Aus diesem Verständnis heraus wird deutlich, dass sich diese Managementlehre in erster Linie Wissenschaften bedient wie weiter oben beschrieben: Kybernetik, Regelungstheorie, Bio-Kybernetik oder der Evolutionstheorie. Auf dieser Basis des sogenannten Systemansatzes sind in den letzten Jahrzehnten viele Arbeiten erfolgt, um eine Systemorientierte Managementlehre aufzubauen, zu begründen und praktisch anwendbar zu gestalten (z.b. Forschungsprojekt zur Entwicklung einer sogenannten Systemmethodik an der Hochschule St. Gallen) 137. Bandte erläutert in diesem Zusammenhang den Begriff Systemtheorie, der einen Beitrag zur Entstehung einer Wissenschaft von Komplexität liefert. Die Idee eines universellen Forschungsansatzes unter diesem Namen stammt von Ludwig von Bertalanffy, der frühere Arbeiten der Kybernetik (z.b. Wiener) aufgegriffen hat 138. Das Ziel der Systemtheorie ist die Ergänzung der vorherrschenden analytischen Methoden durch ein synthetisch-ganzheitliches Vorgehen. Dabei wird in alte Systemtheorie, welche mit der Kybernetik erster Ordnung vergleichbar ist (vgl. Kap ) und neue Systemtheorie unterschieden, welche die bestehenden Grenzen zwischen den Wissenschaftsdisziplinen durch Einführung des System-Gedankens überwinden möchte. Dabei kann festgestellt werden, dass es bis auf einzelne Ausnahmen in der angelsächsischen wie deutschen Literatur bislang keinen systematischen und vollständigen Überblick über organisationstheoretische Ansätze gibt, die auf die Erklärung komplexer Systeme ausgerichtet ist. Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass es sich beim systemorientierten Managementansatz darum handelt, komplexe, sozio-technische, produktive Systeme zu erforschen, gestalten, lenken und entwickeln (Fredmund Malik). Wie oben gezeigt, spielen dabei die grundlegende Denkhaltung (Analyse versus Synthese) und der prakti- 136 [Malik 2004, Seite 83] 137 [Bandte 2007, Seite 60] 138 [Krieger 1998, Seite 7]

79 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 62 sche Umgang mit Systemen (linear-kausale Maschine versus probabilistische, vernetzte Ganzheit) eine wesentliche Rolle Managementtheorien und Paradigmenerweiterung Vor der Frage; was können wir tun? muss der Frage nachgegangen werden: wie müssen wir denken? Joseph Beuys Um eine Bewegung in Richtung systemorientiertes Management anzustoßen, geht es darum, Management als Ganzes zu betrachten und nicht nur als die Summe der Einzelteile. Dies erfordert in erster Linie andere Denkweisen: weg von Einstellungen, die trennen und hin zu Einstellungen, die verbinden und das Ganze als in Beziehung stehender Teile erkennen 139 : Objekte - Beziehungen Dinge - Prozesse harte Faktoren - weiche Faktoren Gesetze - Muster entweder oder - sowohl als auch linear - zirkulär systematisch - systemisch kurzfristig - nachhaltig Teile - Vernetzungen. Wie in Kap dargestellt, hat Management hierbei auch mit Analyse, vor allem aber mit Integration und Synthese sehr verschiedenartiger Faktoren zu tun. Management ist leichter zu verstehen als Gestaltung, Lenkung und Entwicklung von komplexen Systemen und ist somit die Perspektive eines systemorientierten Managements 140. Als Grundlage hierzu existieren zwei unterschiedliche Arten von Management-paradigmen 141. Das Basisparadigma der ersten Art ist der sogenannte konstruktivistisch-mechanische Theorietyp : 139 [Freisl 2005, Seite 11] 140 [Schwaninger 2004, Seite 4] 141 [Malik 2008, Seite 34]

80 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 63 Der konstruktivistisch-mechanische Ansatz betrachtet die Organisation als Maschine im klassischen mechanischen Sinn mit dem Paradigma der vollständigen Kontrollierbarkeit im Detail. Im Fokus stehen Gewinnmaximierung, ökonomische Aspekte, eine einseitige Sichtweise und Shareholder-Interessen. Das zweite Basisparadigma ist der systemisch-evolutionäre bezeichnete Typ der Managementtheorie: Der systemisch-evolutionäre Ansatz betrachtet die Organisation als natürliches System. Dabei stehen folgende Themen im Fokus: Gewinnerzielung mit Nebenbedingungen, Berücksichtigung aller Aspekte, ganzheitliche und vernetzte Sichtweise und die Interessen aller Beteiligten und Betroffenen. Malik erläutert die jeweils dominierenden Denk- und Verhaltensmuster dieser beiden Managementheorien 142 und resümiert, dass die Prämissen des konstruktivistischen Typs zur Vorstellung einer im Prinzip möglichen weitgehenden Beherrschbarkeit von Systemen führen. Die Prämissen des systemischen Typs zerstören diese Hoffnungen und führen dazu, dass auf ihrer Grundlage nur eine Form der Beherrschung zu erwarten ist, die man als Soft - oder Fuzzy-Control bezeichnen könnte. Der Ausgangspunkt für sinnvolles Handeln ist das Verständnis der Systemzusammenhänge. Logik und Quantität erweisen sich hierbei als unzureichende Hilfsmittel, um Systeme mit ihren Interaktionen zu beschreiben 143. Gestalten und Lenken eines Gesamtsystems ist weder ein wirtschaftliches noch ein technisches noch ein psychologisches Problem; es ist all das zusammen aber nicht in aggregierender Interdisziplinarität, sondern als neue Disziplin. Fredmund Malik In jüngster Zeit wächst die Einsicht, dass wirksame Lösungen in Managementkonzepten auf einer Synthese beider Arten von Methodiken basieren. Dem entspricht auch der Ansatz des Systemtheoretikers / Kybernetikers Schwaninger, der die beiden Aspekte mit vier Paaren polarer Kategorien zusammenführt und sich gegenseitig ergänzen lässt [Malik 2008, Seite 64] 143 [Bateson 1982, Seite 32] 144 [Schwaninger 2004, Seite 426]

81 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 64 Abbildung 31: Paradigmenerweiterung - Komplementaritäts-Prinzip Mit einer integrativen Systemmethodik (siehe auch Kap. 3.2) auf kybernetischem Prinzip kann beim Umgang mit komplexen Systemen sowohl den sachlogischen als auch den soziologischen Aspekten adäquat Rechnung getragen werden Management-Kybernetik Wegen des heute oft verwendeten Begriffs Management-Kybernetik soll dieser hier kurz erläutert werden. Wie bereits dargestellt werden die Begriffe Management- Kybernetik, Systemtheorie, Systemisches Management u.a. vielfach synonym verwendet. Diese zielen alle auf die Gestaltung und Lenkung von Organisationen als komplexe Systeme ab, deren Grundlagen und Ansätze in den vorangegangenen Kapiteln erläutert wurden. In diesem Zusammenhang stellt Malik die wesentlichen der Management- Kybernetik zugrunde liegenden Punkte der systemisch-kybernetischen Perspektive folgendermaßen dar 145 : Lenkung bedeutet immer, die möglichen Zustände auf die erwünschten zu reduzieren. Jeder Regler welche Bezeichnung er auch immer haben mag muss in der Lage sein, die unerwünschten Zustände auf irgendeine Weise zu absorbieren. Er muss dazu in einem bestimmten Sinne ebenso komplex sein wie das zu kontrollierende System (vgl. dazu das Varietätsgesetz / ashby s law, Kap ). 145 [Malik 2004, Seite 300]

82 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 65 Gestaltung ist ebenfalls ein Lenkungsproblem, weil im Kern nichts anderes passiert, als dass durch einen Gestaltungsvorgang bestimmte Zustände aus der Palette der möglichen selektiert werden. Es treffen also dieselben Überlegungen zu. Die Regulationsmechanismen wirklich komplexer Systeme lassen sich nicht örtlich lokalisieren: Sie sind über das ganze System verteilt bzw. fundieren in das System. Vorgänge wie Anpassung, Lernen, Erkenntnisgewinn oder Nutzung von Erfahrung sind einerseits Resultate von Lenkungsprozessen, andererseits aber meistens selbst wieder Teil größerer Regulationssysteme. Die wirksamsten Regulationssysteme sind selbstregulierend, selbstorganisierend und evolutionär. Nach Malik lässt sich auf der Nutzung systemwissenschaftlicher und kybernetischer Erkenntnisse ein bestimmtes Konzept von Management aufbauen, welches sich von der dominierenden Lehrmeinung und auch von der Alltagsauffassung unterscheidet: Kybernetisches Management. Kybernetisches Management beruht auf der expliziten Anerkennung und Einbeziehung der Komplexität realer Systeme. Für den Begriff Management-Kybernetik existiert keine einheitliche Definition 146. Das zusammengesetzte Wortpaar stammt von der Wortherkunft vom italienischen maneggiare ab (ein Pferd (in die Manage) führen; im Französischen bedeutet manégé dressiert; aus dem Lateinischen manus (die Hand) lässt sich die Handhabung ableiten). Management ist demnach mit der Beherrschung, Vermittlung und Anwendung von Techniken assoziiert. In der Erweiterung mit Kybernetik kann die Management-Kybernetik als Komplexitätsmanagement verstanden werden. Feiten definiert Management-Kybernetik in Anlehnung an das Cwarel Isaf Institute als die konkrete Anwendung der kybernetischen Naturgesetze auf jede Art von Menschen geschaffener Organisationen und Institutionen auf ihren Umgang mit und in ihnen Zusammenfassung Die Betrachtung der Ansätze eines systemischen Managements und einer Management- Kybernetik zum Umgang mit Organisationen zeigen, dass die gängigen Denk- und Verhaltensmuster entsprechend der mechanistischen Managementtheorie nicht ausreichend sind, den Herausforderungen eines komplexen Systems adäquat zu begegnen. Es ist erforderlich, dass neue Denk- und Verhaltensweisen entsprechend der systemischen Managementtheorie hinzukommen. Dabei geht es nicht um einen Paradigmenwechsel 146 [Feiten 2009, Seite 20]

83 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 66 im Sinne eines stattdessen, sondern um eine Paradigmenerweiterung im Sinne eines sowohl als auch, um durch die Ergänzung beider Theorien und Ansätze eine Synergie bei einer ganzheitlichen praktischen Anwendung zu erreichen. Einen solchen Ansatz verfolgt die sogenannte Integrierte Systemmethodik, die im folgenden Kapitel vorgestellt wird.

84 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität Integrierte Systemmethodik Allgemeines Wie oben erwähnt, stoßen herkömmliche Problemlösungstechniken beim Umgang mit Organisationen als komplexe Systeme zunehmend an Grenzen. Wie in Kap erläutert, existieren zahlreiche Versuche, systemisch-kybernetisch geprägte Methoden für einen ganzheitlichen Umgang mit komplexen Systemen anzubieten. Auch hierbei kommen die in Kap vorgestellten Managementtheorien zum Tragen, welche die zwei existierenden Ansätze prägen: zum einen der objektivistische und zum anderen der subjektivistische Ansatz 147. Positivistischer, objektivistischer, rational geprägter Ansatz Sachlogische Analysen Quantitative Analysen Beispiel verwendeter Methoden: System Dynamics (siehe auch Kap. 3.3). Hermeneutischer, interpretativer, subjektivistisch geprägter Ansatz Qualitative Analysen Soziologische und handlungsorientierte Betrachtungsweisen Beispiel verwendeter Methoden: Soft System Modellig (siehe auch Kap. 3.3). Die Anwendungsgebiete der Methoden, die auch durch Softwarelösungen unterstützt werden, sind vielfältig (vgl. dazu Kap und 3.3.1). Sie reichen im sozioökonomischen und ökologischen Bereich von globalen Modellen zu Modellen von Volkswirtschaften, regionalen Systemen, Organisationen und einzelnen Aspekten der Unternehmensführung, wobei die hermeneutisch geprägten Methodiken ihren Fokus auf weiche Problemsituationen legen Integration der Methodiken Wirksame Problemlösungen im Kontext des Managements komplexer Systeme basieren auf der Synthese beider Arten von Methodiken. So sind Methodiken entwickelt worden, welche die Aspekte beider Ansätze verknüpfen, um sowohl den sachlogischen als auch den soziologischen Aspekten der zu bewältigenden Herausforderungen Rechnung zu tragen. Schwaninger 148 führt hierzu existierende Ansätze auf, die bereits erwähnt wur- 147 [Schwaninger 2004, Seite 21] 148 [Schwaninger 2004, Seite 24]

85 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 68 den: die Methodik des Vernetzten Denkens (Ulrich, Gomez, Probst u.a.), das Sensitivitätsmodell von Vester und dazu unterstützende Softwarelösungen wie z. B. GAMMA (siehe dazu Kap und 4.2.1). Als weitere Beispiele können genannt werden: Total Systems Intervention (von Flood und Jackson), Systems Engineering (Daenzer, Huber, Haberfellner) oder Cybernetic Methodology (Espejo). Auf dieser Grundlage wurde eine Integrative Systemmethodik entwickelt, welche eine Reihe von Anforderungen und neuen Möglichkeiten einbezieht (vgl. auch Abb. 32) 149. Das Ziel dabei ist, Akteuren in Organisationen zu helfen, ihr Verhaltensrepertoire im Sinne einer erhöhten Varietät bzw. eines erhöhten kybernetischen Reifegrads (siehe Kap ) zu verbessern. Die Grundlage der Integrativen Systemmethodik bildet ein Problemlösungsprozess, der in folgender Abbildung in seinem Grundverständnis dargestellt wird. Abbildung 32: Integrative Systemmethodik Anwendung und Nutzen Komplementäre Aspekte von Methodiken sind hilfreich, um mit komplexen Realitäten umzugehen. Markus Schwaninger In einer Forschungsarbeit 150 zeigt Schwaninger ein Beispiel für Integrierte Systemmethodik durch die Anwendung von quantitativen und qualitativen Methodiken. Bei dieser Fallstudie kommen beispielsweise die Methodiken System Dynamics und VSM zur Anwendung (deren Ansätze in Kap. 3.3 erklärt werden). Im Vorgehen der Integrierten Systemmethodik ist wichtig, dass nicht einzelne existierende Methodiken kombiniert werden, sondern dass das Kreislaufmodell der Integrierten Systemmethodik (siehe Abb. 149 [Schwaninger 2004, Seite 24] 150 [Schwaninger 2004, Seite 413]

86 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 69 32) ein Rahmenkonstrukt bereitstellt, mit dessen Hilfe unter der Mitwirkung der Menschen ein eigenes Modell entwickelt wird. Die verwendeten einzelnen Methodiken stellen hierbei nur eine unterstützende Rolle dar. Mit der Synthese der Komplementaritäten (siehe Abb. 31) im Rahmenkonstrukt der Integrierten Systemmethodik werden verschiedene Vorteile erzielt 151 : Auf Basis eines Rahmenkonstrukts entwickeln die beteiligten Menschen ein eigenes Modell mit gemeinsamem Verständnis. Rationale Instrumente und robuste Modelle führen mit der menschlichen Erfahrung und Kommunikation zur Erfassung einer komplexen Situation. Qualitative Modellierung mit der Erfassung weicher Faktoren (oder fuzzy Variablen) und quantitative Modellierung mit formalisierter Analyse ergänzen sich gegenseitig. Neue Ideen entstehen durch die Kombination einer systematischen Vorgehensweise mit logischen Strukturen und dem Meinungs- und Erfahrungsaustausch von Menschen mit unterschiedlichen mentalen Modellen. Auch andere Autoren beschreiben die Anwendung und den Nutzen einer integrierten Systemmethodik anhand von praktischen Beispielen (z.b. Vester 2004, Burkhard 2006, Türke 2007). Schwaninger definiert den künftigen Forschungsbedarf bei der Integrierten Systemmethodik in einer Bewertung der tatsächlichen Steigerung des kybernetischen Reifegrads von Organisationen und der darin tätigen Menschen. 151 [Schwaninger 2004, Seite 427]

87 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität Praktische Beispiele zum Umgang mit Komplexität In den letzten Kapiteln wurden bereits unterschiedliche Ansätze und Methodiken für die Anwendung beim Umgang mit komplexen Systemen erwähnt (z.b. System Dynamics, VSM). Diese sollen dazu dienen, komplexe Systeme erfassen und analysieren zu können. Wurden in der Vergangenheit überwiegend mathematische Verfahren zur Beschreibung, Analyse und Optimierung komplexer Systeme in der Naturwissenschaft verwendet, so stoßen diese Verfahren angesichts der hohen Komplexität der zu betrachtenden Phänomene sozialer Systeme an ihre Grenzen. Eine mathematische Lösung von Strukturgleichungsmodellen (z.b. mit AMOS, LISREL oder EQS) setzt beispielsweise eine Linearität der Konstrukte voraus. Aus diesem Grund tritt mehr und mehr die Simulation in den Vordergrund 152. Auch Bandte erläutert, dass Modelle und deren Simulation in der Wissenschaft zunehmend an Beachtung finden Computerunterstützte Simulationsmodelle Als Beispiele sollen hier kurz drei Programmpakete vorgestellt werden, die es erlauben, auf dem vernetzten, systemischen Denken basierende Systemmodelle abzubilden 154. System Dynamics wurde von Jay Forrestet am Massachusetts Institute of Technology entwickelt und stellt ein System anhand eines Flussdiagrammes dar, welches zwischen Fluss- und Bestandsgrößen unterscheidet. Beziehungen zwischen den Größen werden mittels quantitativer Funktionen (Gleichungen, Input-/Output-Tabellen) in ein formales Simulationsmodell überführt (Softwareprogramme sind z.b. STELLA, DYNAMO, CONSIDIO, Vensim, Powersim) 155. Ein Nachteil der Methode liegt darin, dass nicht festgestellt werden kann, ob die Simulationsergebnisse richtig sind und eine akzeptable Abbildung der Realität erfolgt 156. Darüber hinaus entsteht ein enormer Aufwand für die mathematische Darstellung der Beziehungen des Netzwerks. Das Gesamtsystem wird als geschlossene Maschine betrachtet und es werden nur beabsichtigte Effekte adressiert [Schwaninger 2004, Seite 16] 153 [Bandte 2007, Seite 40] 154 [Gomez/Probst 1999, Seite 133] 155 [Schwaninger 2004, Seite 22] 156 [Boßlau 2006, Seite 18] 157 [Gomez/Probst 1999, Seite 134/ Burkhard 2006, Seite 127]

88 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 71 Als ein klassisches Vorgehen des Vernetzten Denkens und der systemischen Darstellung und Untersuchung eines komplexen Systems wurde bereits das Sensitivitätsmodell von Vester erwähnt (siehe Kap ). Als Unterstützung und Rationalisierung der Arbeit mit Netzwerken hat Vester die PC-Anwendung SM-Tools entwickelt. Das Programmpaket dient als Arbeitshilfe und Protokollierungsinstrument für einen von den beteiligten Menschen gestalteten Problemlösungsprozess. Gomez / Probst 158 legen hierbei dar, wie das Programm die einzelnen Schritte automatisiert und auch mit einer visualisierten Simulationsfunktion die Abschätzung von Systemeingriffen und Wirkungen von Intervention unterstützt wird (siehe hierzu auch die Erläuterungen in Kap ). Der Fokus bei diesem Tool liegt bei einer prinzipiell qualitativen Betrachtungsweise des vernetzten Denkens und fügt diesem quantitative Elemente hinzu, um eine Simulation zu ermöglichen. Eine Analyse und Simulation kann für einfache Sensitivitätsanalysen eingesetzt werden, eine vollwertige Simulation im engeren quantitativen Sinne ist auf dieser Grundlage nicht möglich. Ein auf ähnlicher Basis arbeitendes Programm ist das Softwaretool GAMMA, welches im Rahmen dieser Arbeit später zur Anwendung kommt (siehe auch Kap ). Auch hierbei werden auf Basis des vernetzten Denkens und einer systemischen Analyse und Simulation Funktionen angeboten, wie zum Beispiel der Untersuchung von Wirkungsausbreitungen und Rückkopplungen oder Zeitanalysen. Da bei GAMMA der Schwerpunkt ebenfalls bei der Unterstützungsfunktion für die beteiligten Menschen im Problemlösungsprozess liegt und das Vorgehen auf einer qualitativen Betrachtung beruht, ist auch hier die Quantifizierung der Wirkungsbeziehungen eingeschränkt Modelle des systemischen Ansatzes Die Steuerungs- und Regelsysteme in Organisationen sind vielfältiger und komplexer als diejenigen naturwissenschaftlicher oder technischer Systeme. Aus diesem Grund erfordern Modelle für die Gestaltung von Organisationen die Berücksichtigung der Charaktereigenschaften und Muster komplexer Systeme, wie sie in den Kapiteln 2.3 dargestellt wurden (z.b. Berücksichtigung der Eigenschaften lebender Systeme, Kreisprozesse statt linearer Ursache-Wirkungs-Ketten, Rückkopplungen, Perspektive der Kybernetik 2. Ordnung). Darüber hinaus sind bei der Beschreibung eines Organisationsmodells mit seinen Bestandteilen die relevanten Elemente im Sinne einer ganzheitlichen Betrachtung zu defi- 158 [Gomez / Probst 1999, Seite 133] 159 [GAMMA 2007 / Gomez/Probst 1999, Seite 133]

89 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 72 nieren, wie in den Kapiteln Ganzheitlicher Managementansatz (Kap. 2.1.) und Das Excellence-Modell der EFQM (Kap. 2.2) erläutert wurde. Im Folgenden werden dazu beispielhaft ein klassisches Modell für die Gestaltung von Lenkungssystemen für Organisationen (VSM Viable System Model) und zwei organisationsbeschreibende Modelle auf systemischer Basis dargestellt. Weiterhin werden bereits adressierte Modelle nochmals zusammengefasst und kurz erläutert, da sie für die spätere Konzeption eines Generischen Modells zur Darstellung einer Organisation verwendet werden sollen VSM Viable System Model Weiter oben wurde beschrieben, dass Organisationen mit anderen komplexen Systemen, wie z.b. biologischen Systemen, vergleichbar sind und dass das oberste Ziel jeden Systems die Lebensfähigkeit darstellt. Auf dieser Grundlage entwickelte der britische Kybernetiker Stafford Beer ( ) die Darstellung einer Organisation im Abgleich mit der neurophysiologischen Struktur des menschlichen Zentral-Nervensystems. Damit wurde eine hilfreiche Vorgehensweise geschaffen, um jede Art von Organisation zu analysieren und zu gestalten 160. Beer s Modell Lebensfähiger Systeme (VSM Viable System Model) beschreibt die notwendigen und hinreichenden strukturellen Voraussetzungen für die Lebensfähigkeit eines sozialen Systems. Eine Organisation ist demnach nur dann lebensfähig, wenn sie über fünf Lenkungseinheiten / Subsysteme verfügt, deren Funktionen und Zusammenwirken spezifiziert sind 161 : System 1: Lenkungskapazität der Basiseinheiten / Operative Einheiten Das System 1 umfasst das Management der sich weitestgehend autonom anpassenden Basiseinheiten, die das Tagesgeschäft optimieren (z.b. Produkt- und Dienstleistungserstellung, Kundenbezogene Prozesse, Service). System 2: Koordination (der operativen Einheiten) Hier besteht die Aufgabe in der Abstimmung und im Ausgleich zwischen den operativen Einheiten (z.b. Information, Kommunikation, Koordination, Budgetierung, Verhaltensstandards). 160 [Schwaninger 2006, Seite 409] 161 [Feiten 2009, Seite 27 / Schwaninger 2004, Seite 20 / Saynisch 2000, Seite 13]

90 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 73 System 3: Steuerung / Operatives Management mit auditierender Funktion Die operative Leitung gestaltet die Herstellung eines Gesamtoptimums mit Synergien und Nutzung bestehender Erfolgspotenziale (z.b. Interne Steuerung und Regelung, Mittelzuteilung, Untersuchung und Validierung von Informationen (zwischen den Subsystemen, 3*), Monitoring und Review (Feedbackschleifen und Mess- Systeme). System 4: Intelligenz / Strategisches Management Außen- und Zukunftsorientierung mit der Gestaltung der Gesamtorganisation stehen hier im Mittelpunkt (z.b. Erfassung und Diagnose der Umwelt, Strategisches Management, Unternehmensentwicklung, Wissensmanagement, Forschung und Entwicklung, Marketing, PR, Kooperationen). System 5: Politik / Normatives Management Funktionen des Systems 5 sind das Ausbalancieren von Gegenwart und Zukunft, der inneren und externen Perspektive und die Moderation der Interaktion der Systeme 3 und 4. Dazu bestimmt System 5 die Identität der Organisation, ihre Mission, Vision und Werte (Prinzipien und Normen). Die Lebensfähigkeit einer Organisation wird beeinträchtigt, wenn beispielsweise einzelne Komponenten der Subsysteme fehlen, bestehende Komponenten eine ungenügende Kapazität besitzen oder ein mangelhaftes Zusammenwirken der Komponenten existiert. Die Lebensfähigkeit einer Organisation basiert vor allem darauf, dass die Funktionen wiederkehrend (rekursiv) über die verschiedenen Ebenen vorhanden sind. Damit ist eine Organisation als komplexes System in seiner komplexen Umwelt anpassungsfähig, lernfähig und selbstorganisierend und besitzt einen hohen kybernetischen Reifegrad. In der folgenden Abbildung wird das Modell Lebensfähiger Systeme (nach Beer) im Überblick gezeigt [Schwaninger 2004, Seite 20]

91 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 74 Abbildung 33: VSM Viable System Model Das Modell fokussiert auf seine Strukturelemente und deren Verknüpfungen und gibt keine Vorgabe, wie komplexe Aufgabenstellungen konkret gelöst werden können. Diese Aufgabe kommt dem System 4 dem Strategischen Management zu. Das VSM kann keinen Anspruch auf eine vollständige und adäquate Abbildung eines sozialen Systems erheben, da eine Organisation im Vergleich zu einem neurophysiologischen System aus einer Vielzahl individueller Menschen besteht und damit ein System höherer Ordnung darstellt 163. Das Modell kann allerdings als hilfreiche und praktische Grundlage zur Analyse und zur Gestaltung von Organisationen verwendet werden, um den kybernetischen Reifegrad / die Lebensfähigkeit zu bestimmen und zu maximieren. Ein typisches Beispiel zur Nutzung des VSM stellt die Arbeit von Türke dar 164. Hierbei wird auf Basis des VSM eine systemische Struktur geschaffen, die zur Untersuchung und der darauf aufbauenden Weiterentwicklung einer Organisation genutzt wird. Dabei werden die Funktionen des VSM und deren Verbindungen in die für die betrachtete Organisation relevanten Aspekte überführt und dann untersucht, ob Elemente und relevante Verbindungen existieren, inkomplett oder nicht vorhanden sind. Das daraus ent- 163 [Feiten 2009, Seite 41] 164 [Türke 2007]

92 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 75 stehende Ergebnis wird genutzt, um gezielte Verbesserungsmaßnahmen abzuleiten und umzusetzen (vgl. dazu Kap ). Für die Anwendung bei der Unternehmensführung wurde das VSM beispielsweise in das St. Galler Management-Konzept eingebaut (vgl. Abb. 6: Normatives, Strategisches und Operatives Management) 165. Dabei liegt ein neuer Schwerpunkt auf der Thematik der Organisationalen Intelligenz, unter der die Fähigkeit einer Organisation zur Transformation verstanden wird Organisationsbezogene Modelle Im Kapitel 2 wurden unter dem Schwerpunkt der ganzheitlichen und der qualitätsbezogenen Betrachtung von Organisationen mehrere Modelle vorgestellt, welche im Ansatz bereits eine systemische Betrachtung im Sinne der Berücksichtigung der relevanten Elemente, der Vernetzungen und einer Darstellung als Regelkreismodell beinhalten. In Abb. 9 ist das Excellence-Modell der EFQM illustriert, welches einen ganzheitlichen Aspekt beinhaltet, die enthaltenen Elemente miteinander verbunden sieht und einen generellen Regelkreis (Befähiger Ergebnisse Lernen/Innovation Befähiger) und einen Regelkreis innerhalb des Modells darstellt (RADAR-Logik). Parallel werden inhaltliche Verknüpfungen zwischen einzelnen Elementen durch die Grundkonzepte der Excellence (siehe Kap ) und die Roten Fäden (siehe Anhang, Tab. 31) für das EFQM-Modell aufgeführt 166. Die in Kap. 2 erwähnte Arbeit von Burkhard (TQM Trend Matrix) 167 greift das EFQM-Modell auf und führt damit eine Untersuchung auf Basis der Vester schen Sensitivitätsanalyse durch. Hierzu werden zusammengefasste übergeordnete Themen / Elemente zu Grunde gelegt und in einem Regelkreismodell dargestellt. Bei diesen Elementen des Systems handelt es sich um folgende Überbegriffe 168 : Führung, Strategie, Kommunikation, Mitarbeiter, Anerkennung, Managementsystem / Verbesserungsprozess, Marktbeobachtung, Qualifizierung, Innovation / Wissensmanagement, Partnerschaften, Prozessmanagement, Kundenzufriedenheit und Ressourcen. Die Abb. 18 beschreibt das TQM-Zielsystem nach Pfeifer, in welchem die wesentlichen und übergeordneten Themen einer Organisation zusammengefasst werden. In diesem Modell fehlen spezifische Themen wie Führung, Strategie, Ressourcen oder Gesellschaftliche Verantwortung. Das in Abb. 6 illustrierte St. Galler Management-Modell mit Normativem, Strategischem und Operativem Management zeigt die Themen einer Organisation ebenfalls in miteinander verknüpfter Weise. 165 [Saynisch 2006, Seite 15] 166 [EFQM 2003] 167 [Burkhard 2006] 168 [Burkhard 2006, Seite 39]

93 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 76 Auf der Basis der bereits erläuterten Sensitivitätsanalyse ist von Vester ebenfalls ein allgemeines Grundmodell für Organisationen entwickelt worden. Diese Struktur wird in der folgenden Abbildung beschrieben 169. Abbildung 34: Systemmodell einer Organisation nach Vester Bei diesem Modell handelt es sich um eine Darstellung wesentlicher Elemente auf einem hohen Aggregationsgrad, die diesbezüglich und auch bezüglich der Inhalte mit den Kriterien des EFQM-Modells verglichen werden kann. Auf Basis der Management-Kybernetik hat Malik ein Führungsmodell entwickelt und dessen Bestandteile in einem Integrierten Management-System (Malik IMS) zusammengefasst [Vester 2004, Seite 303] 170 [Malik 2008, Seite 257]

94 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 77 Abbildung 35: Integriertes Managementsystem (IMS) nach Malik Für die praktische Anwendung des IMS sind alle Elemente und Subsysteme mit Wissen und Tools hinterlegt. Da sich das Modell in erster Linie auf den Fokus Führung bezieht, werden darin zum Beispiel folgende Themen nicht explizit adressiert: Kontinuierlicher Verbesserungsprozess, Kreativität / Innovation, Partnerschaften, Ressourcen und eine Aufgliederung der Ergebnisse (in z.b. Kundenzufriedenheit, Mitarbeiterzufriedenheit, Schlüsselergebnisse) Fazit Der einzige Weg aus der Komplexität ist der Weg mit ihr und durch sie. Ralf-Eckhard Türke Die Betrachtung der praktischen Beispiele zum Umgang mit Komplexität zeigen wesentliche Ansätze und Voraussetzungen für die Gestaltung und Lenkung von Organisationen. Als komplexes System stellen sie eine vieldimensionale Ganzheit dar, welche nur mit einer ganzheitlichen und vernetzten Sichtweise erfasst werden kann. Klassische analytische Methoden sind sehr eingeschränkt geeignet, um zu einem geforderten Verständnis der Systemzusammenhänge zu gelangen. Die Ansätze der Integrierten Systemmethodik zeigen auf, wie auf Basis von erweiterten Denk- und Verhaltensweisen (Paradigmenerweiterung) mit Komplexität umgegangen werden kann. Basis für den

95 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 78 Umgang mit Komplexität bilden zugrunde liegende Modelle und Methoden, an die entsprechende Anforderungen gestellt werden.

96 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität Anforderungen an Modelle und Methoden In den letzten Kapiteln wurden bereits Modelle für den praktischen Umgang mit Organisationen als komplexe Systeme aufgezeigt. Da in dieser Arbeit ein generisches Modell entwickelt wird, sollen als Grundlage hierfür allgemeine und wesentliche Anforderungen für die Bildung und Anwendung von Modellen dargestellt werden Modelle und Model Based Management Die Bilder, von denen wir reden, sind unsere Vorstellungen von den Dingen. Heinrich Hertz Bedeutung von Modellen Wie in Kapitel 2.3 erläutert sind Organisationen meist komplexe Systeme, welche in komplexe Umwelten eingebettet sind. Hierbei geht es zum einen um den Erhalt und den Ausbau der eigenen Lebensfähigkeit und zum anderen um die kreative Mitgestaltung der Umwelten. Insofern ist Management im Kern als Komplexitätsbewältigung zu betrachten 171. Eine wesentliche Hilfe dabei sind die modellhafte Erfassung und Abbildung des Systems und die Analyse und Simulation der in einem Modell erfassten Inhalte 172. Dieser Ansatz wird auch unterstützt durch das sogenannte Conant-Ashby-Theorem, nach welchem die Ergebnisse eines Führungsprozesses nicht besser sein können als die ihm zugrunde liegenden Modelle Modellbegriff Unter einem Modell versteht man eine Nachbildung, ein Muster oder ein Vorbild im Sinne eines vereinfachten Bildes der Wirklichkeit 174. Nach Schwaninger 175 kann insofern von einem Modellsystem gesprochen werden, welches ein Realsystem repräsentiert. Ein Modell soll im Sinne des Vernetzten Denkens als ein System von Aussagen zu bestimmten Elementen und deren Beziehungen zueinander aufgefasst werden, die in ihrem 171 [Schwaninger 2004, Seite 53] 172 [Schöneborn 2004, Seite 30] 173 [Schwaninger 2004, Seite 58] 174 [Matthies 2003, Seite 4] 175 [Schwaninger 2004, Seite 53]

97 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 80 Zusammenwirken ein Abbild der Elemente und der Beziehungen der Wirklichkeit des untersuchten Originals ergeben 176. Bei der Modellbildung können unterschieden werden: Rahmenkonzepte (Frameworks) Diese geben in einer groben Übersicht Dimensionen und Kategorien vor. Ein solches Grobschema ist beispielsweise das St. Galler Managementmodell (siehe Kap ). Mentale Modelle Hierbei handelt es sich um spezifischere Modelle, in welchen Vermutungen über Wirkfaktoren und Wirkungszusammenhänge bestimmt und analysiert werden. Mit einer solchen konzeptionellen und lösungsunterstützenden Hilfe werden zum Beispiel im Rahmen des Vernetzten Denkens Wirkungsgefüge betrachtet (siehe Kap , 4.2, 4.3). Formale Modelle Diese bringen ein Modell in eine strukturierte, logische und meist auch mathematische Form und es kann algorithmisch analysiert werden (siehe Kap , 4.4). Die Grenzen zwischen diesen drei Ebenen sind oftmals unscharf und fließend Sinn und Zweck von Modellen Schwaninger 177 erläutert in seinen Ausführungen zum Thema Model Based Management, dass Modelle in erster Linie zur Komplexitätsbewältigung dienen. Modelle sollen Akteuren helfen, mit Komplexität umzugehen. Modelle unterstützen dabei, das Realsystem darzustellen und in seinen Wirkungszusammenhängen zu beschreiben und zu verstehen. Darüber hinaus bringen Modelle wertvolle Impulse zur Definition von Gestaltungsoptionen und zur Entscheidungsunterstützung für Veränderungen, indem zum Beispiel Simulationen zur Anwendung kommen. In diesem Zusammenhang kommt Modellen eine wichtige Funktion für das Lernen von Organisationen und den daran gestaltenden Menschen zu [Schöneborn 2004, Seite 30] 177 [Schwaninger 2004, Seite 54] 178 [Schwaninger 2004, Seite 55]

98 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität Modellerstellung Die Schritte der Modellerstellung können in Anlehnung an existierende Vorgehensweisen 179, welche sich sehr ähneln, folgendermaßen charakterisiert werden: Die methodische Grundlage im Rahmen eines systemischen Managements fokussiert angesichts der Komplexität der Phänomene weniger auf die mathematische Analyse und Lösung von Gleichungen, sondern auf die systemische Modellierung, Analyse, Simulation und Veränderung. Tabelle 6: Übersicht zur Modellerstellung Modellierung (Problemerfassung, Transparenz der Komplexität) Problemsituation / Herausforderung Ziele Einflussgrößen Systemrelevanz Modellierung Analyse (Lernphase, Mustererfassung, Kybernetische Interpretation) Wirkungszusammenhänge Rollen im System Gesamtvernetzung Dynamik Kernthemen Simulation (Bewertung Systemverhalten, Bewertung Lebensfähigkeit) Kybernetik von Szenarien Hebel Veränderungs- und Lenkungsmöglichkeiten Wenn-dann-Prognosen Systemsimulation Veränderung (Strategiephase, Interventionen) Systembewertung Strategien entwickeln Strategien validieren Maßnahmen Umsetzung Nach Matthies kann die Erstellung und Überprüfung eines Modells als Modellbildung bezeichnet werden. Die Nachbildung des dynamischen Verhaltens eines Systems wird als Simulation bezeichnet. Ziel dabei ist es, eine zuverlässige, stellvertretende Verhal- 179 [zum Beispiel: Matthies 2003, Seite 36 / Vester 2002, Seite 190 / GAMMA Tutor 2007, Seiten 6, 14 / Schwaninger 2004, Seite 25]

99 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 82 tensbeschreibung eines realen Systems zu erhalten. Gerade der Simulation kommt eine besondere Rolle zu 180 : Es kann mit einer einheitlichen Methodik und vielseitig verwendbaren Software- Produkten gearbeitet werden. Die Kosten sind im Allgemeinen ein Bruchteil dessen, was bei realen Modellen aufzuwenden wäre. Die Dynamik des Verhaltens kann verkürzt oder gedehnt werden. Eine Dynamik, die zur Zerstörung führen würde, bleibt im Simulationsprogramm ohne Folgen. Gomez 181 fasst den wesentlichen Zweck der Simulation in zwei Punkten zusammen: Das Finden von lenkbaren Größen (Hebel, Treiber) im Netzwerk wird unterstützt. Mögliche Strategien können im Netzwerk auf ihre Wirkungen und Nebenwirkungen hin getestet werden. Damit lassen sich Aussagen über das Verhalten des nachgebildeten Systems gewinnen, die anschließend auf die Realität übertragen werden können 182. Fredmund Malik setzt den Fokus bei der Nutzung von Modellen auf kybernetische Modelle zur Unterstützung des Managements von Organisationen und verweist dabei auf wichtige Anforderungen, die es zu berücksichtigen gilt 183 : Kybernetische Modelle sind nicht Analyzer, sondern Organizer und Synthesizer von Information und Wissen. Es geht um Orientierungs- und Handlungsrelevanz. Kybernetische Modelle sind simulationsfähig. Sie sind nicht statische Abbildungen, sondern Dynamic Moving Maps. Sie erfassen nicht-lineare Zusammenhänge und sind fuzzy-logic-fähig (frei von der Restriktion zweiwertiger Logik). Sie sind Real-Time-Navigatoren. Sie sind Plattformen für shared understanding und shared communication. Oder zusammengefasst: Kybernetische Modelle sind hirn-ähnlich. Mit diesem Bild lässt sich ein Bogen spannen zu dem in dieser Arbeit beschriebenen kybernetischen Modell VSM (Viable Model System nach Stafford Beer, siehe Kap ) und zu der in die- 180 [Matthies 2003, Seite 5] 181 [Gomez 1993, Seite 41] 182 [Kapmeier 2005, Seite 83] 183 [Malik 2008, Seite 113]

100 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 83 ser Arbeit verwendeten Methodik der Künstlichen Neuronalen Netze, welche für die Datenanalyse und Mustererkennung zur Anwendung kommt (siehe Kap ) Mustererkennung und Data Mining Das Verständnis der Systemzusammenhänge ist Voraussetzung für einen wirkungsvollen Umgang mit komplexen Systemen. Erst das Kennen der relevanten Systemelemente, deren Bedeutung und vor allem der Vernetzungen und Wirkungsmechanismen bildet die Basis für systemgerechte Entscheidungen und Interventionen. Es gilt, die Wirkungsmechanismen zu entdecken und damit die Gesetzmäßigkeiten und Muster des Systems zu identifizieren (vgl. dazu Kap ). Die weiter oben beschriebenen Modelle und Methoden zum Umgang mit Komplexität (siehe Kap. 3.3) bieten eine instrumentelle Grundlage zur Unterstützung der Mustererkennung, zum Beispiel in einem Problemlösungsprozess (Kap Model Based Management ). Sie sind allerdings nicht geeignet, eventuell zur Verfügung stehende Daten in einem Auswerteprogramm zu verarbeiten. Eine solche Option hätte den Nutzen, schnell und umfassend eine Fülle von Daten analysieren zu können, wie es für einen von und mit Menschen gestalteten Prozess nur in einem eingeschränkten Rahmen möglich ist. Mit einem Auswerteprogramm analysierte Daten könnten damit als zusätzlicher Input zur Bewertung und zum Verstehen einer Situation / eines Systems dienen. Für ein solchen Ansatz der Mustererkennung in Daten existieren Lösungen im Rahmen des sogenannten Data Mining. Wesentliche Grundlagen, Methoden und Anwendungen von Data Mining werden exemplarisch von Pietsch/Memmler in einem Überblick dargestellt 184. Diese Beschreibungen und Erläuterungen sollen hier genutzt werden, um die Thematik Datenmustererkennung mit Data Mining zu umreißen Hintergründe und Definition Die konzeptionelle Entwicklung der Datenmustererkennung erfolgte beim Workshop Knowledge Discovery in Databases, der 1989 in Detroit im Rahmen der 11. Internationalen Konferenz für Künstliche Intelligenz stattfand. Die deutsche Entsprechung des Themas kann als Wissensentdeckung in Datenbanken bezeichnet werden. Es existiert eine Vielzahl von Begriffen, zum Beispiel Database Exploration, Knowledge Extraction oder Data Mining, die sich alle auf diese Thematik beziehen. Data Mining als Technik zur Datenmustererkennung kann als Zusammenfassung der Methoden und Algorithmen in einem Prozess zur Entdeckung interessanter Zusammenhänge in Daten- 184 [Pietsch/Memmler 2003, Seite 58]

101 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 84 banken bezeichnet werden. Die Analyse der Daten kann hypothesenfrei und datengetrieben durchgeführt werden. Nach Lusti 185 bedeutet Data Mining (engl. mining = schürfen nach) die automatische Suche nach Wissen in Daten, wozu je nach Aufgabenstellung beispielsweise die konventionelle Statistik oder auch Neuronale Netze herangezogen werden Ziel der Datenmustererkennung Das Ziel des Data Mining ist das Aufdecken von interpretierbaren Beziehungsmustern in Analysedatenbeständen, die in Organisationen handlungswirksam weiterverarbeitet werden können. Damit lassen sich Data Mining Techniken für Beschreibung und Prognose nutzen. Die klassischen Aufgaben des Data Mining können in vier Anwendungsklassen aufgeteilt werden, die ihrerseits durch spezifische Musterarten beschrieben sind 186. Tabelle 7: Anwendungsklassen und Musterarten des Data Mining Data Mining - Aufgaben Wissensermittlung für Prognoseverfahren Datensegmentierung Abweichungsanalyse Aufdecken von Beziehungsmustern Musterarten Klassifizierungs- und Vorhersageregeln Segmente Veränderungen und Abweichungen Verknüpfungen, Abhängigkeiten, Sequenzen Beim Aufdecken von Beziehungsmustern können über Verknüpfungsanalysen Beziehungen und Verknüpfungsmuster in einer Menge von Objekten identifiziert werden (Anwendungsbeispiel: Marketing). Für Abhängigkeiten zwischen Merkmalswerten kann ein Modell gefunden werden, das diese Abhängigkeiten beschreibt (zum Beispiel Nutzung von Neuronalen Netzen). Des Weiteren ist die Analyse von Objekten im Zeitverlauf Gegenstand einer Analyse. 185 [Lusti 2002, Seite 279] 186 [Pietsch/Memmler 2003, Seite 63]

102 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität Data Mining Methoden In der folgenden Übersicht sind die wichtigsten Data Mining Verfahren und Methoden dargestellt, welche sich in sogenannte überwachte und unüberwachte Methoden einteilen lassen 187. Tabelle 8: Verfahren des Data Mining Cluster- Heuristische Induktives Neuronale Statistik analyse Ansätze Lernen Netze Einteilung von Objekten in Gruppen ähnlicher Objekte Generierung von Regeln für Untermengen der Analysedaten Abbildung von Problemstellungen mit Modellen (z.b. Lernen von Regeln in Entscheidungsbäumen) Lernen durch hochgradig parallele Informationsverarbeitung (z.b. Multilayer Perzeptron) (keine klassischen Data Mining Verfahren) Erlernen von Klassifikationsregeln (Bayes- Verfahren) Unüberwachte Verfahren Unüberwachte und überwachte Verfahren Überwachte Verfahren Diese Gliederung der Data Mining Verfahren ist vergleichbar mit der Einteilung von Lusti, der vier Klassen darstellt 188 : Konventionelle Statistik (z.b. Clusteranalyse, Faktoranalyse, Varianzanalyse, Regressionsanalyse) Induktion von Entscheidungsbäumen Visualisierung (visuelle Sensitivitätsanalyse) und Neuronale Netze und Genetische Algorithmen. Mit unüberwachten Methoden erfolgt eine hypothesenfreie Analyse unstrukturierter Datenbestände mit dem Ziel, Strukturen und Zusammenhänge zu finden (z.b. Kundensegmentierung auf Basis von Kundendaten). Überwachte Methoden ermöglichen auf Grundlage eines erstellten Modells die Lösung von Vorhersage-Aufgaben. 187 [Pietsch/Memmler 2003, Seite 80] 188 [Lusti 2002, Seite 275]

103 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 86 Pietsch / Memmler erläutern zusammenfassend 189, dass bei der Lösung einer Data Mining Aufgabe verschiedene Methoden kombiniert werden können, um beispielsweise gefundene Muster zu vergleichen oder um die Verfahren zu einer einzigen Methode zu verschmelzen. Es existieren auch weitere Methoden, die eine unterstützende Funktion zur Datenmustererkennung liefern. Hier ist zum Beispiel das Bayes-Verfahren zu nennen, welches in Tabelle 8 bei den Data Mining Verfahren als überwachte Lernmethode aufgeführt ist oder Methoden der Fuzzy-Set-Theorie, die den Anwender auf der Basis unscharfer Mengen bei der Einordnung von Datenkonstellationen in vordefinierte Muster unterstützen. Mit der Fuzzy-Set-Theorie können allerdings keine unbekannten Muster entdeckt werden 190. Mit der Anwendung Neuronaler Netze als Analyseverfahren besteht eine überwachte Data Mining Methode, mit welcher eine vollständige Beschreibung der Abhängigkeiten der Objekte in Daten erfolgen kann. Die Mustererkennung stellt auch das Haupteinsatzgebiet Neuronaler Netze dar 191 und bildet damit im Zusammenhang mit menschlichen Systemen eine wesentliche Entscheidungsunterstützung 192. In der später erfolgenden empirischen Analyse vorliegender Daten wird ein Softwaresystem zur Datenanalyse angewendet, welches auf Neuronalen Netzen (Multilayer Perzeptron) beruht. Das folgende Kapitel erläutert Grundlagen und Funktionsweisen Neuronaler Netze. 189 [Pietsch/Memmler 2003, Seite 105] 190 [Erläuterungen zu Fuzzy-Set-Theorie / Fuzzy Logic enthalten die im Literaturverzeichnis angegebenen Quellen] 191 [Adamy 2005, Seite 180] 192 [Lusti 2002, Seite 6]

104 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität Künstliche Neuronale Netze und Neuronales Lernen Grundlagen Wissenschaft und Praxis nutzen Neuronale Netze mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Während sich die Naturwissenschaft für die Funktion von Nervenzellen, insbesondere im menschlichen Gehirn, interessiert, bildet die Ingenieurwissenschaft natur- und formalwissenschaftliche Erkenntnisse über Neuronale Netze auf Computerarchitekturen und algorithmen ab. Die Betriebswirtschaft wendet die ingenieurwissenschaftlichen Ergebnisse auf betriebliche Herausforderungen, zum Beispiel für entscheidungsunterstützte Systeme, an. Lusti 193 erläutert das Grundprinzip Neuronaler Netze mit dem Lernen aus Fehlern und der Verallgemeinerung des Gelernten auf neue Stichproben. Dabei ist die kleinste Lerneinheit eine idealtypische Nervenzelle, das Neuron. Die folgende Darstellung zeigt das vereinfachte Bild einer biologischen Nervenzelle, die als Verarbeitungseinheit dem bekannten EVA-Schema eines Prozessors folgt (Eingabe, Verarbeitung, Ausgabe). Abbildung 36: Biologische Nervenzelle (Neuron) Die Theorie Neuronaler Netze verallgemeinert Aspekte biologischer Nervensysteme auf Künstliche Neuronale Netze (KNN), die analoge Modelle der Wirklichkeit darstellen. Im Vergleich zu den Milliarden von Neuronen biologischer Netze und ihren bis zu Verbindungen ist die Zahl der Neuronen und Verbindungen in Künstlichen Netzen gering. Buckler beschreibt KNN als informationsverarbeitende Systeme, die aus einfachen Recheneinheiten (Neuronen) bestehen, welche sich Informationen über gerichtete Verbin- 193 [Lusti 2002, Seite 316]

105 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 88 dungen zusenden. Diese KNN können als Software oder in spezieller Hardware realisiert werden 194. Buckler weist darauf hin, dass zu Beginn die Entwicklung Neuronaler Netze durch die Analogie zur Funktionsweise der Gehirne von Lebewesen motiviert wurde und dass weitere Entwicklungen Neuronaler Netze wenig mit dem Aufbau und der Funktionsweise eines Gehirns gemeinsam haben. So bedeute wissenschaftliches Vorgehen hier, sich zwar von der Natur inspirieren zu lassen, dann jedoch zielorientiert Verfahren weiterzuentwickeln. Die Neuronen in Neuronalen Netzen sind Grundrechenoperatoren und können durch geeignete Kombination prinzipiell alle logischen Zusammenhänge und Regeln darstellen. Adamy 195 bezeichnet als die wichtigste Eigenschaft dieser Netze die Lernfähigkeit. Diese beruht darauf, dass sich Verbindungen mit der Zeit ändern und sich auf neue Bedingungen einstellen können (sog. Synaptische Plastizität 196 ). Aus systemtheoretischer Sicht stellt ein Neuron ein nichtlineares System mit n Eingangsgrößen x i und einer Ausgangsgröße y dar. Die folgende Abbildung zeigt eine beispielhafte symbolische Bauart eines Neurons, deren Nachbildung Perzeptron genannt wird 197. Abbildung 37: Symbolische Darstellung eines Neurons Die Informationsverarbeitung findet dadurch statt, dass zunächst die Variablen x n mit den Gewichtungsfaktoren w n multipliziert und dann aufsummiert werden. Dies entspricht dem bekannten linearen Regressionsmodell. Danach wird das Ergebnis durch die nichtlineare Transferfunktion f trans transformiert. Mathematisch kann das Neuron mit der folgenden Formel beschrieben werden: 194 [Buckler 2001, Seite 76] 195 [Adamy 2005, Seite 120] 196 [Spektrum der Wissenschaft 2010, Seite 64] 197 [Buckler 2001, Seite 78]

106 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 89 y = f trans (Σx i w i - b) mit b = Schwelle (Schwellenwert oder bias) 198. Die Frequenz der Impulsfolge am Ausgang des Neurons ist abhängig von der Aktivität der aufsummierten Eingänge. Anstelle einer Impulsfolge wird bei der Nachbildung des Neurons ein kontinuierliches Signal genutzt. Dieser Zusammenhang wird über die Transferfunktion (auch Ausgangs- oder Aktivierungsfunktion) beschrieben, die das Ausgangssignal des Neurons liefert. Es existieren verschiedene Aktivierungsfunktionen, von denen die wichtigsten sind: lineare Funktion, binäre Funktion (Heavyside), Sättigungsfunktion und die Fermi-Funktion (sigmoide Funktion). Letztere wird aufgrund ihrer Leistungsfähigkeit und ihrer guten mathematischen Handhabbarkeit am häufigsten eingesetzt. Sie ist nach unten und oben beschränkt, stetig differenzierbar und streng monoton steigend 199. Ein Neuronales Netz besteht aus einer Vielzahl miteinander verknüpfter Neuronen. In verschiedensten Anwendungsgebieten können sie anhand von Daten eine bestimmte Systemcharakteristik ein Verhalten - erlernen 200. Der Hauptvorteil Neuronaler Netze ist hierbei die Möglichkeit massiv parallel Daten zu verarbeiten (siehe Abb. 38) 201. Abbildung 38: Der grundsätzliche Lernprozess mit Neuronalen Netzen Es existiert eine Vielzahl unterschiedlicher Netztypen für Neuronale Netze. Einer der bedeutendsten ist hierbei das Multi-Layer Perzeptron (MLP), welches auch als Syno- 198 [Die Aktivität führt erst ab einer bestimmten Schwelle b (bias) zu einem Ausgangssignal des Neurons; deshalb wird b subtrahiert] 199 [Adamy 2005, Seite 131] 200 [Adamy 2005, Seite 122] 201 [Jahnke 2005, Seite 38]

107 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 90 nym für Neuronale Netze verwendet wird. Dieses mehrschichtige Netz nutzt die oben dargestellte sigmoide Aktivierungsfunktion Multi-Layer Perzeptron Als Neuronales Netz mit nichtlinearer Aktivierungsfunktion ist das Multi-Layer Perzeptron ein universeller Approximator. Damit können alle beschreibbaren, auch komplexeren, Zusammenhänge beliebig genau repräsentiert werden 203. Das Multi-Layer Perzeptron besteht aus zusammengeschalteten Neuronen, die in Schichten (layers) angeordnet sind und einer feed forward - Signalflussrichtung folgen (siehe Abb. 39) 204. Nach Schlegel 205 können durch die Verwendung von mindestens einer Zwischenschicht (zwischen Eingabe- und Ausgabeschicht) nichtlineare Probleme gelöst werden. Netzwerke ohne Zwischenschicht vermögen dieses nicht. Durch die Verknüpfung der im Prinzip simplen Einheiten einzelner künstlicher Neuronen entsteht ein komplexes und leistungsfähiges Künstliches Neuronales Netz (siehe folgende Abb., nach Buckler). Abbildung 39: Multi-Layer Perzeptron Buckler beschreibt den Lernvorgang mit der Architektur des Multi-Layer Perzeptrons so, dass die Gewichte w zu finden sind, mit Hilfe deren aus den Werten x die Werte y mit möglichst kleinem Fehler berechnet werden können. 202 [Als sigmoide Funktionen kommen die logistische Funktion (1/1 + e -x ) oder der Tangens hyberbolicus (e x e -x / e x + e -x ) zum Einsatz: Riedmiller 2008] 203 [Adamy 2005, Seite 132 / Riedmiller 2008] 204 [Buckler 2001, Seite 79] 205 [Schlegel 2003]

108 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität Lernen in Neuronalen Netzen Perzylo hat in seiner Ausarbeitung Multi-Layer Neuronale Netzwerke und Lernalgorithmen die wesentlichen Vor- und Nachteile des Lernens mit Neuronalen Netzen erarbeitet 206. Dabei werden folgende Vorzüge festgestellt: Lernen statt programmieren, da bei vielen Problemstellungen keine mathematischen Verfahren oder Funktionen bekannt sind. Adaptierfähigkeit, da mit einer neuen Klasse von Problemstellungen ein Neuronales Netz sein Können erweitern kann. Fehlertoleranz, weil ein Neuronales Netz bei einer geeigneten Netztopologie Ausfälle von Neuronen ausgleichen kann. Massiver Parallelismus, da Verarbeitungsschritte verteilt und gleichzeitig ausgeführt werden können. Generalisierungsfähigkeit, indem ein Neuronales Netz mit trainierten Mustern auch neue Muster klassifizieren kann. Robustheit gegenüber unscharfen Daten ( verrauschten Daten ), weil Neuronale Netze fähig sind, auch verrauschte Daten oder Daten mit z.b. Messfehlern richtig zu klassifizieren. Bei der Beurteilung des Lernens mit Neuronalen Netzen wurden auch Probleme identifiziert: Keine Introspektion möglich: Neuronale Netze können sich nicht selbst analysieren und herausfinden, ob sie eine Aufgabe beherrschen oder nicht. Lernen ist relativ langsam, da zum Teil viele Trainingsdaten erforderlich sind bis ein Neuronales Netz einen komplexen Sachverhalt gelernt hat. Optimierung aufwändig: dadurch, dass neben den Gewichten auch die Topologie optimiert werden kann, wird deutlich, dass für jede in Frage kommende Topologie alle Gewichte neu optimiert werden müssen. Keine Garantie für (optimale) Lösung: ein Neuronales Netz kann evtl. nicht gegen eine Lösung konvergieren oder nur gegen eine lokal beste Lösung. Gefahr des Überlernens ( overfitting ): Wird ein Neuronales Netz zu stark auf bestimmte Trainingsmuster getrimmt, nimmt die Generalisierungsfähigkeit zunehmend ab. 206 [Perzylo 2003, Seite 11]

109 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität 92 Black box Problem: Die Ergebnisse eines Neuronalen Netzes sind schwierig zu analysieren bzw. zu bewerten, da schlecht nachvollzogen werden kann, wie das Ergebnis im Einzelnen zu Stande kommt. Durch neuere und weiter entwickelte Methoden können die Vorteile der Neuronalen Netze besser genutzt und Nachteile ausgeglichen werden. Mit einem kombinierten Verfahren, welches die Modellierung vereinfacht und optimiert, können beispielsweise sowohl over- als auch underfitting vermieden werden als auch durch eine Nachverarbeitung die Black box -Probleme aufgelöst werden. Ein solches Verfahren wird bei der Analyse des empirischen Datensatzes erläutert und angewendet (siehe Kap. 4.4).

110 3 Systemorientierter Umgang mit Komplexität Zusammenfassung Die systemische Betrachtung von Organisationen und das darauf basierende Systemische Management zeigen, dass eine Paradigmenerweiterung erforderlich ist, um den Herausforderungen komplexer Systeme adäquat zu begegnen, da gängige Denk- und Verhaltensmuster entsprechend der mechanistischen Managementtheorie dafür nicht ausreichend sind. Die Integrierte Systemmethodik bietet einen Rahmen für die Integration wirksamer Methodiken, der durch die systemische Managementtheorie ergänzt wird. Die dargestellten Modelle und Methoden als Beispiele aus der praktischen Anwendung zeigen grundlegende Ansätze und Voraussetzungen für den Umgang mit Organisationen als komplexe Systeme auf. Die Bedeutung von Modellen und Methoden für das Gestalten und Lenken von Organisationen im Sinne eines Komplexitäts-Managements und die an sie gestellten Anforderungen wurden im Rahmen der Betrachtung des Model Based Management dargestellt, bei welchem es im Kern um das Erkennen der vorhandenen Muster in Systemen geht. Für diese Mustererkennung existieren systemische Methoden im Rahmen des Model Based Management, um die darin arbeitenden Menschen zum Beispiel bei einem Problemlösungsprozess zu unterstützen. Darüber hinaus können Datenanalyseverfahren beispielsweise auf der Basis Neuronaler Netze verwendet werden, um zusätzliche Untersuchungen durchzuführen und Erkenntnisse generieren zu können.

111 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 94 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 4.1 Ansatz Bei der Erläuterung des Theoretischen Bezugsrahmens (Kap. 2) wurden der ganzheitliche Managementansatz und dabei insbesondere das Excellence-Modell der EFQM dargestellt, welches als Referenzmodell für diese Arbeit dient. Eine Erweiterung bildete die Betrachtung einer Organisation als soziotechnisches System und die Charakterisierung von komplexen Systemen. Im Rahmen des gezeigten Systemorientierten Umgangs mit Komplexität (Kap. 3) wurden die systemorientierte Managementlehre erläutert und die Integrierte Systemmethodik mit praktischen Modellen und Methoden dargestellt. Die im Theoretischen Bezugsrahmen und im Kapitel Systemorientierter Umgang mit Komplexität enthaltenen Ansätze sollen als Basis für die Aufgabenstellung dieser Arbeit verwendet werden, um die in Kap. 1 (Einführung) aufgeführten Ziele umzusetzen, die dort beschriebenen Leitfragen zu adressieren und die definierten Forschungsfragen zu klären (siehe Abb. 40): Wie kann eine gesamte Organisation als komplexes System unter ganzheitlichen und systemischen Gesichtspunkten abgebildet werden? (Konzeption eines Generischen Modells für Organisationen mit dem existierenden Excellence-Modell der EFQM als Referenzbasis) Können erfahrungs- und expertenbasiert die Bedeutung von Systemelementen und deren Zusammenhänge und Wirkungen dargestellt und damit ein Hypothesenmodell abgeleitet werden? (Systemische Modellierung und Untersuchung mit der Methode GAMMA) Existieren generische Muster im Sinne von Treiber, Erfolgsfaktoren und komplexen Wirkungszusammenhängen (Nichtlinearitäten, Interaktionen) bei der Analyse von Organisationen auf Basis von reellen Daten? (Empirische Datenanalyse mit dem Analysetool NEUSREL) Welche Erkenntnisse lassen sich aus den Ergebnissen der Untersuchungen für die betriebliche Praxis ableiten? (Implikationen für die Praxis)

112 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 95 Welche Erkenntnisse ergeben sich aus den Untersuchungen für das existierende Excellence-Modell der EFQM? Abbildung 40: Methodisches Vorgehen Bei der Konzeption des Generischen Modells wird insbesondere auf folgende Inhalte und Themen als Unterstützung zur modellhaften Abbildung einer Organisation zurückgegriffen: EFQM-Modell (Kap. 2.2) Rote Fäden (im EFQM-Modell) (Kap und Anhang, Tabelle 31) TQM Trend Matrix (Kap ) Modell Pfeifer (Kap ) St. Galler Managementmodell (Kap ) VSM (Viable System Model) (Kap ) ISM (Integriertes Managementsystem Malik) (Kap ) Organisationsmodell Vester (Kap ).

113 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 96 Die Modellbildung und -analyse greift auf folgende grundlegende Vorgehensweisen zurück: MBM (Model Based Management) (Kap ) Systemische Modellierung und Untersuchung (Sensitivitätsmodell Vester, GAMMA-Methodik, Kap. 3.3) Empirische Datenanalyse mit Künstlichen Neuronalen Netzen (Kap , 3.4.3). Mit der Nutzung dieser Ansätze und Vorgehensweisen soll zunächst ein Generisches Modell zur Abbildung einer Organisation konzeptioniert werden. Dieses Generische Modell und das als Referenz dienende EFQM-Modell werden mit der GAMMA- Methodik erfahrungsbasiert und unter Mitwirkung von Experten modelliert und untersucht. Mit einer empirischen Analyse anhand vorhandener Daten (Ergebnisse von Organisationen, welche auf Grundlage des Excellence-Modells der EFQM bewertet wurden) soll des Weiteren untersucht werden, ob generische Gesetze / Muster im Sinne von Treibern, Erfolgsfaktoren und Wirkungszusammenhängen existieren. Zu dieser Untersuchung wird das Analyseverfahren NEUSREL (Neural Structured Relationships) verwendet, welches mit Neuronalen Netzen Komplexitäten abbilden kann und Nichtlinearitäten, Moderationseffekte zwischen Variablen und unbekannte Pfade berücksichtigt. Aus diesen Ergebnissen sollen dann Implikationen für die Praxis abgeleitet werden. Es soll gezeigt werden, welche generischen und individuellen Möglichkeiten zum Umgang mit Organisationen als komplexe Systeme entstehen und welche Ansätze, Modelle und Methoden dazu beispielhaft unterstützend genutzt werden können. Der Ansatz dieser Arbeit ist neu, da qualitative und quantitative Modellierungs- und Analyseverfahren kombiniert werden, welche die Komplexität berücksichtigen (es erfolgt eine systemische Modellierung mit der Methode GAMMA kombiniert mit einer empirischen Datenanalyse durch das innovative Analysetool NEUSREL), eine ganzheitliche Abbildung einer Organisation mit einem repräsentativem Variablensatz und quantitativ bewerteten Variablen stattfindet (auf Basis des Excellence- Modells der EFQM erfolgt die Modellierung eines Generischen Modells für Organisationen und es werden Daten von EFQM-bewerteten Organisation zur Analyse verwendet),

114 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 97 generische Muster und Strukturen untersucht werden (Treiber, Erfolgsfaktoren und Wirkungszusammenhänge von Organisationen als komplexe Systeme werden bestimmt), parallel das existierende Excellence-Modell der EFQM systemisch und empirisch untersucht wird (Beziehungen und Vernetzungen).

115 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen Konzeption eines generischen Modells (Methode GAMMA) Überblick zum Vorgehen Für die praktische Anwendung der Modellbildung und der darauf aufbauenden Modellanalyse existieren verschiedene Methoden, welche im Sinne des Vernetzten Denkens wirken. Eine grundlegende und umfassende Basis bildet hierbei das sogenannte Sensitivitätsmodell (siehe Kap ), welches im Sinne des Model Based Management arbeitet (siehe Kap ). Es wurde Ende der 1970er Jahre als Planungsinstrument von Frederic Vester und Alexander von Hesler im Rahmen des UNESCO-Programms Man and the biosphere entwickelt, um eine Methodik zu schaffen, mit welcher ganzheitlich und dynamisch komplexe Systeme erfasst werden können 207. Ziel des Sensitivitätsmodells ist es, Führungskräften ein praktisches Instrument zur Modellierung und Analyse komplexer Herausforderungen im Management zur Verfügung zu stellen. Es können Aufgaben mit einer Vielzahl von Einflussfaktoren und deren Vernetzungen erfasst werden 208. Das Sensitivitätsmodell stellt eine strukturierte Denkhilfe für eine vernetzte Sicht der Realität dar, wobei Art, Intensität und der Verlauf von Wechselwirkungen zwischen einzelnen Systemelementen untersucht werden. Damit können komplexe Systeme erfasst und verstanden werden, um daraus systemverträgliche Strategien und Maßnahmen abzuleiten. Verschiedene methodische Vorgehensweisen und Software-Lösungen existieren, um den Nutzer bei der Modellbildung und analyse zu unterstützen. Als Beispiel soll hier GAMMA als PC-Werkzeug für Vernetztes Denken dienen (siehe Kap ). Die primären Einsatzfelder der GAMMA-Software liegen in der Modellbildung und - analyse 209. Die GAMMA-Methodik ist an das Sensitivitätsmodell angelehnt und besteht aus vier Phasen mit diskreten Einzelschritten, welche sich in das Bild der allgemeinen Modellerstellung einpassen (vgl. Kap Modellerstellung und Tabelle 6: Übersicht zur Modellerstellung) [Vester 2002, Seite 187] 208 [Vester 2002, Seite 188] 209 [GAMMA 2007, Seite 7] 210 [GAMMA 2007, Seite 14]

116 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 99 Tabelle 9: Die Phasen der GAMMA-Methodik Übersicht der Modellerstellung Phasen GAMMA Modellierung (Problemerfassung, Transparenz der Komplexität) Phase 1: Problem erfassen Situation erfassen Ziele erheben Problem abgrenzen Einflussfaktoren bestimmen Zielgrößen fixieren Phase 2: System modellieren Elemente platzieren Elemente charakterisieren Wirkungsbeziehungen angeben Wirkungsintensität, -art und -dauer angeben Analyse (Lernphase, Mustererfassung, Kybernetische Interpretation) Phase 3: System analysieren Einflussanalyse Wirkungskettenanalyse Analyse der Rückkopplungen Zeitliche Analyse Teilnetze / Subsysteme analysieren Simulation (Bewertung Systemverhalten, Bewertung Lebensfähigkeit) Szenario-Variationen durchführen Indikatoren ausfindig machen Veränderung (Strategiephase, Interventionen) Phase 4: Eingriffe bestimmen Mögliche Eingriffe erkennen Strategien entwickeln und bewerten Strategie-Konzept fixieren Strategie-Umsetzung - Projektmanagement Diese vier Phasen mit den Einzelschritten werden iterativ mehrfach durchlaufen, vorhergehende Arbeitsschritte können durch Folgearbeiten erneut überarbeitet und ergänzt werden. Damit wird die Systembeschreibung durch wiederholte Anwendung der Instrumente des Verfahrens ausgereifter und stimmiger [Vester 2002, Seite 273]

117 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 100 In dieser Arbeit wird die GAMMA-Methodik zur Modellierung (Phasen 1 und 2) genutzt. Phase 3 wird nicht zur individuellen Analyse und Mustererfassung einer einzelnen Organisation angewendet, sondern hier sollen ein zu entwickelndes generisches Modell 212 und parallel das existierende EFQM-Modell analysiert werden und auf Basis vorliegender empirischer Daten von einigen Hundert Organisationen soll eine Datenauswertung erfolgen, um zu erkennen, ob im Sinne von Treibern und Verknüpfungen generische Muster existieren, die als Impulse für Schwerpunkte zum systemischen Management einer Organisation dienen können (Phase 4) Problem- / Systembeschreibung Mit der ersten Phase wird die Situation als Ganzes dargestellt. Dazu soll das zu einem Problem oder einer Fragestellung gehörige System im Sinne übergeordneter Ziele und Erwartungen beschrieben werden, wie zum Beispiel die Wettbewerbsfähigkeit einer Organisation. Unter Beteiligung von Betroffenen sollen Teilziele definiert und das Problem abgegrenzt werden 213. Nach Vester sollten die Erfahrungen und Meinungen einer interdisziplinären Gruppe oder unterschiedlicher Gruppen von Betroffenen gesammelt und danach mit Expertenmeinungen unterlegt werden 214. In dieser Arbeit wird die Systembeschreibung zur ganzheitlichen und systemischen Darstellung eines soziotechnischen Systems (Organisation) hinführen. Aus der Analyse und Synthese der Ansätze und Modelle des ganzheitlichen Managements und des systemischen Managements (vgl. Kap. 2 und 3) soll ein generisches Modell entwickelt werden. Parallel soll das existierende EFQM-Modell mit seinen Variablen (Kriterien und Teilkriterien; vgl. hierzu Kap. 2.2) betrachtet werden, um zum einen dieses Modell als solches zu untersuchen und zum anderen, weil auf Basis des EFQM-Modells empirische Daten existieren, die für eine Datenanalyse genutzt werden können. Der Bildung eines Generischen Modells als Zusatz oder Erweiterung des existierenden EFQM-Modells liegen folgende Überlegungen und Erkenntnisse zu Grunde: Das EFQM-Modell in seiner übergeordneten Struktur mit neun Kriterien ist in diesen Kategorien sehr grob und stark aggregiert. Die Struktur mit 32 Teilkriterien hingegen ergäbe bereits ein Modell mit einer relativ großen Anzahl an Variablen. Dazu kommt, dass die einzelnen Teilkriterien zu einem großen Teil nicht jeweils ein Thema im Sinne einer Variablen fokussieren, sondern oftmals mehrere Inhalte abdecken. Als Beispiel kann das Teilkriterium 1a genannt werden, in welchem unter anderem folgende Inhalte vor- 212 [Winzer / Ott 2009, Seite 4: Generisch: Allgemein anwendbar für jede Organisation ] 213 [Vester 2002, Seite 192 / GAMMA 2007, Seite 15] 214 [Vester 2002, Seite 210]

118 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 101 kommen: Entwicklung eines Leitbilds (Normatives Management), Mitwirkung der Führungskräfte an Verbesserungen (Kontinuierlicher Verbesserungsprozess), Förderung von Kreativität und Innovation oder Förderung der Zusammenarbeit in der Organisation. Ein weiteres Beispiel ist das Teilkriterium 3b hier finden sich ebenfalls unterschiedliche Foki: Personalentwicklung, Teamarbeit, Zielvereinbarungen, Beurteilung von Mitarbeitern etc. Dahingegen finden sich oftmals übergeordnete Themen, die als Variablen betrachtet werden können, über mehrere Teilkriterien verteilt. Als Beispiele seien hier genannt: Kommunikation, welche sich in einer Vielzahl von Teilkriterien wiederfindet (1c: Kommunikation der Führungskräfte mit externen Interessengruppen, 1d: Kommunikation der Führungskräfte mit internen Interessengruppen, 2d: Kommunikation der Strategie, 3d: Interne Kommunikation, 4e: Informations- und Wissensmanagement, 5b: Kommunikation von Änderungen) oder Kreativität und Innovation (1a: Führungskräfte fördern Kreativität und Innovation, 2b: Nutzung von Kreativität zur Entwicklung der Strategie, 3c: Gelegenheit für Kreativität und Innovation geben, 4d: Information und Wissen nutzen für Kreativität und Innovation etc.). Hier scheinen die parallel zum EFQM-Modell als Rote Fäden bezeichneten Themen 215 oder die Inhalte der Grundkonzepte der Excellence 216 eine hilfreiche Struktur zur Bildung von Variablen zu geben. Bei den Ergebnissen des EFQM-Modells sind die Kriterien jeweils themenbezogen (z.b. Kriterium 6: Kundenbezogene Ergebnisse oder Kriterium 7: Mitarbeiterbezogene Ergebnisse), jedoch in jeweils zwei Teilkriterien unterteilt. Zum einen in Ergebnisse der direkten Wahrnehmung der jeweiligen Interessengruppe bzw. Schlüsselleistungen und zum anderen in Indikatoren. Für die Betrachtung als Variablen können hier die Teilkriterien zusammen genommen und auf Ebene der Kriterien definiert werden. Ein weiterer Punkt bei der Betrachtungsweise des EFQM-Modells ergibt sich daraus, dass in manchen Kriterien die einzelnen Teilkriterien einen hohen Aggregationsgrad aufweisen (zum Beispiel die Teilkriterien 1a und 1b, welche als Normatives Management aufgefasst werden können ) und in anderen Bereichen die Teilkriterien sehr detailliert sind (zum Beispiel können die einzelnen Teilkriterien 3a 3e zusammengefasst werden zur Variable Mitarbeitermanagement ). Aus diesen Erkenntnissen und Überlegungen heraus ergibt sich als Folge die Bildung eines Generischen Modells. Das zu beschreibende System einer Organisation soll relevante Themen und Komponenten 217, also einen systemrelevanten Variablensatz, enthalten zum einen beim zu entwickelnden Generischen Modell und zum anderen beim parallel zu untersuchenden existierenden EFQM-Modell. Die Modellierung beider Modelle erfolgt mit Hilfe der GAMMA-Methodik und wird mit dem PC-Tool GAMMA dargestellt. 215 [EFQM 2003, Seite 25, Anhang Tabelle 31] 216 [EFQM 2003, Seite 7, Kap ] 217 [Winzer / Ott 2009, Seite 61: Komponenten: Abgrenzbare Teile eines Systems ]

119 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen Systemrelevanter Variablensatz / Einflussfaktoren bestimmen Variablenauswahl Aus der Problemerfassung / Systembeschreibung werden relevante Schlüsseldaten und variable Faktoren herausgefiltert. Ziel dabei ist es, sich auf die Schlüsselfaktoren zu beschränken, die eine Rolle spielen und das System charakterisieren 218. Dabei muss es sich um variable, also bewegliche und nicht feste Größen handeln. Zu den Variablen werden Bedeutung, Anmerkungen, Fragen etc. dokumentiert 219. Zur Darstellung der Wirkungszusammenhänge der Variablen einer Organisation werden in dieser Arbeit zwei Modelle genutzt: einerseits das existierende EFQM-Modell und andererseits ein zu entwickelndes Generisches Modell. Für die Bildung des Generischen Modells werden die in den Kapiteln 2 und 3 dargestellten Ansätze und Modelle zu Grunde gelegt, welche in Kap. 4.1 aufgeführt und in der folgenden Abbildung 41 im Überblick zusammengestellt sind. Abbildung 41: Grundlage der Variablen des Generischen Modells Aus den beschriebenen ganzheitlichen und systemischen Ansätzen und Modellen ist zunächst eine Liste möglicher Variablen ausgewählt worden (siehe hierzu auch Tabelle 10): Führung, Normatives Management, Change Management, Strategisches Management, Operatives Management, Information + Kommunikation, Control / Feedbackschleifen, Kreativität und Innovation, Wissen, Kontinuierlicher Verbesserungsprozess, Mitarbeiter: Personalmanagement, Mitarbeiter: Personalentwicklung, Mitarbeiter: Zusammen- 218 [GAMMA 2007, Seite 17] 219 [Vester 2002, Seite 193]

120 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 103 arbeit, Mitarbeiter: Empowerment, Mitarbeiter: Anerkennung, Partner-management, Ressourcenmanagement, Umweltmanagement / Soziale Verantwortung, Kundenprozesse: Innovative Produkte und Dienstleistungen, Kundenprozesse: Leistungserbringung, Kundenprozesse: Kundenbeziehungsmanagement, Prozess-orientierung, Kundenzufriedenheit, Mitarbeiterzufriedenheit, Image / Gesellschaftliche Verantwortung, Schlüsselergebnisse. Zur besseren Handhabung im Rahmen eines übersichtlichen Variablensatzes und unter der Prämisse der späteren statistischen Auswertung wurde der Variablensatz reduziert. Auf die explizite Nennung des Themas Change Management wurde verzichtet, da dies im Hinblick auf die spätere Datenanalyse im EFQM-Modell erst seit 2003 existiert und es auch in den Themen Kreativität und Innovation und Kontinuierlicher Verbesserungsprozess subsummiert werden kann. Im Sinne desselben Fokus von Verbesserungen und Innovationen können die Themen Kreativität und Innovation, Wissen und Kontinuierlicher Verbesserungsprozess zusammengefasst werden. Ebenso können (wie im EFQM-Modell unter Kriterium 4) die Bereiche Partnermanagement, Ressourcenmanagement und Umweltmanagement / Soziale Verantwortung zusammen betrachtet werden. Sowohl für alle mitarbeiterbezogenen Themen und für alle Themen der Kundenprozesse macht es Sinn, diese aggregiert unter Mitarbeitermanagement bzw. Kundenprozesse zusammen zu fassen. Für das Generische Modell zur Abbildung einer Organisation als soziotechnisches System wurden somit fünfzehn Variablen ausgewählt. Die folgende Abbildung zeigt die Zusammenhänge der ausgewählten Variablen mit den jeweiligen zu Grunde gelegten vorhandenen Ansätzen und Modellen (vgl. Kap. 4.1.).

121 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 104 Tabelle 10: Variablen des Generischen Modells Bezugsmodelle des ganzheitlichen bzw. systemischen Managements Variablen des Generischen Modells EFQM-Modell Rote Fäden EFQM TQM-Trend-Matrix Pfeifer St. Galler Mgt.modell V S M ISM (Malik) Vester Führung X X X X Normatives Management X X X X X X Strategisches Management X X X X X X X Operative Planung X X X X X Information + Kommunikation X X X X X Control / Feedbackschleifen X X X X X KVP und Innovation X X X X X X X Mitarbeitermanagement X X X X X X X Partner/Ressourcen/Umwelt X X X X Kundenprozesse X X X X X X X Prozessorientierung X X X X X X X Kundenzufriedenheit X X X X Mitarbeiterzufriedenheit X X X X Image / Gesellschaftliche Verantwortung X X X Schlüsselergebnisse X X X X X Die festgelegten Variablen des Generischen Modells erfüllen in diesem Zusammenhang einen allgemeinen Charakter, um eine Grundlage für eine Analyse bereitzustellen. Für eine Analyse einer spezifischen Organisation oder einer konkreten Problemstellung können sie eine Ausgangsbasis bilden, jedoch je nach Charakter der Organisation oder der Aufgabe individuell gestaltet werden. So sind beispielsweise die Themen Partner (zu welchen auch Lieferanten gehören) oder Umwelt im Generischen Modell ein Teil der Variable Partner/Ressourcen/Umwelt. Bei Organisationen mit spezifischer Bedeutung bestimmter Themen kann es zum Beispiel hilfreich und sinnvoll sein, das Thema Partner als eigene Variable zu definieren (beispielsweise bei einem Automobilhersteller) oder die Thematik Umwelt als eigene Größe zu charakterisieren (beispielsweise bei einem Chemiekonzern).

122 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen Definition der Variablen Generisches Modell Die ausgewählten Variablen des Generischen Modells sollen im Folgenden kurz erläutert werden. Dabei werden auch die jeweiligen Inhalte und Beschreibungen der zu Grunde liegenden Ansätze und Modelle berücksichtigt (entsprechend Tab. 10). 1. Führung Visionäre und begeisternde Führungskräfte, Führungsverhalten gegenüber internen und externen Interessengruppen, Vorbildfunktion, Kompetenzen der Führungskräfte, Gemeinsames Verankern einer Kultur der Excellence mit ihren Mitarbeitern 2. Normatives Management Schaffen eines Leitbilds (Vision, Mission, Werte, Corporate Governance), Gemeinsame Kultur, Betriebsklima, Unternehmensentwicklung, Organisation der grundsätzlichen Strukturen, Managementsystem 3. Strategisches Management Marktlage, Marktbeobachtung, Marktforschung, Berücksichtigung der Erwartungen und Bedürfnisse der Interessengruppen, Entwicklung / Bewertung und Aktualisierung der Strategie 4. Operative Planung Herunterbrechen der Strategie, Jahresplanung, Ableitung von Zielen und Plänen, Zielmanagement (Zielvereinbarungen, -abstimmungen, -aktualisierungen, - monitoring). Team und Persönliche Ziele, Mitarbeitern bei der Zielerreichung helfen 5. Information und Kommunikation Interne und externe Kommunikation, Kommunikationsbedürfnisse identifizieren und befriedigen, Kommunikationsziele, - strategie, -pläne, Kommunikationswege, Kommunikation spezieller Inhalte (Strategie, Änderungen und Verbesserungen ) 6. Control / Feedbackschleifen Mess-Systeme und Feedbackschleifen, Effektive Kontrolle der Organisation, Informationen sammeln und auswerten, Risiken bewerten, Risikomanagement, Controlling und Berichtswesen, Kernkontrollprozesse einführen und umsetzen, Leistungsbewertung 7. KVP und Innovation Förderung und Nutzung von Kreativität und Ideen, Wissensaustausch fördern, Wissensmanagement, Lernen, Kontinuierliche Verbesserungen, Innovationen,

123 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 106 Change Management, Innovative Methoden und Technologien nutzen, Projekte priorisieren, planen, umsetzen und evaluieren 8. Mitarbeitermanagement Potentialentfaltung der Mitarbeiter, Personalmanagement, Stellengestaltung, Stellenbesetzung, Recruiting, Beurteilung, Laufbahnplanung, Personalentwicklung, Zusammenarbeit, Teamförderung, Empowerment, Anerkennung 9. Partner/Ressourcen/Umwelt Management der externen Partner, Lieferanten, Investitionen, Finanzmanagement, Facility Management, Technologiemanagement, Nachhaltigkeit, Umwelt, Corporate Social Responsibility 10. Kundenprozesse Operatives Management / Operative Steuerung, Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen, Forschung & Entwicklung, Marketing, Vertrieb, Leistungserbringung, Projekte / Aufträge, Produkt-/Dienstleistungsqualität, Service, After Sales, Customer Relationship Management 11. Prozessorientierung Prozesse an Strategie ausrichten, Ablaufstruktur im Speziellen, Prozessmanagement, Selbststeuerung, Prozessverbesserungen 12. Kundenzufriedenheit Ergebnisse über die Wahrnehmung durch die Kunden und Ergebnisse der kundenbezogenen Leistungsindikatoren (Image, Produkte und Dienstleistungen, Verkaufs- und Kundendienstleistungen, Loyalität) 13. Mitarbeiterzufriedenheit Ergebnisse über die Wahrnehmung durch die Mitarbeiter und Ergebnisse der mitarbeiterbezogenen Leistungsindikatoren (Motivation, Zufriedenheit, Erreichte Leistungen, Beteiligung, Dienstleistungen für Mitarbeiter) 14. Image / Gesellschaftliche Verantwortung Ergebnisse über die Wahrnehmung durch die Gesellschaft und Ergebnisse der gesellschaftsbezogenen Leistungsindikatoren (Image, Verhalten als verantwortungsbewusster Mitbürger, Mitwirkung in der Gesellschaft, Maßnahmen zum CSR, Erhaltene Preise und Auszeichnungen) 15. Schlüsselergebnisse Folgeergebnisse der Schlüsselleistungen und Schlüsselleistungsindikatoren (Finanzielle und Nicht-finanzielle Ergebnisse (Prozesse, Ressourcen, ))

124 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 107 EFQM-Modell Die folgende Aufstellung beschreibt die jeweiligen Inhalte der Variablen im Überblick (eine tiefere und präzisere Erläuterung auch der einzelnen Teilkriterien kann dem Original-EFQM-Modell entnommen werden) 220. Tabelle 11: Variablen (Kriterien) des EFQM-Modells und deren Inhalte (Teilkriterien) 1. Führung 1a Führungskräfte entwickeln das Leitbild und sind Vorbilder für eine Kultur der Excellence 1b Führungskräfte entwickeln das Managementsystem, setzen es um und verbessern es kontinuierlich 1c Führungskräfte arbeiten mit Kunden, Partnern und Vertretern der Gesellschaft zusammen 1d Führungskräfte verankern zusammen mit ihren Mitarbeitern eine Kultur der Excellence 1e Führungskräfte erkennen und meistern den Wandel der Organisation 2. Politik und Strategie 2a Nutzung von Bedürfnissen und Erwartungen der Interessengruppen 2b Nutzung von Leistungsmessungen, Analysen und lernorientierten Aktivitäten 2c Entwicklung, Bewertung und Aktualisierung von Politik und Strategie 2d Kommunikation und Umsetzung von Politik und Strategie 3. Mitarbeiter 3a Planung, Management und Verbesserung von Mitarbeiterressourcen 3b Ermittlung, Aufrechterhaltung und Ausbau des Wissens und der Kompetenzen der Mitarbeiter 3c Beteiligung und Ermächtigung der Mitarbeiter 3d Dialog mit den Mitarbeitern 3e Belohnung, Anerkennung und Betreuung der Mitarbeiter 4. Partnerschaften und Ressourcen 4a Management von externen Partnerschaften 4b Management der Finanzen 4c Management von Gebäuden, Einrichtungen und Material 4d Management von Technologie 4e Management von Information und Wissen 5. Prozesse 5a Prozessmanagement 5b Prozessverbesserung und Kontinuierlicher Verbesserungsprozess 5c Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen 5d Herstellung, Vermarktung und Betreuung von Produkten und Dienstleistungen 5e Management und Vertiefung von Kundenbeziehungen 6. Kundenbezogene Ergebnisse 6a Messergebnisse über die Wahrnehmung 6b Leistungsindikatoren 7. Mitarbeiterbezogene Ergebnisse 7a Messergebnisse über die Wahrnehmung 7b Leistungsindikatoren 8. Gesellschaftsbezogene Ergebnisse 8a Messergebnisse über die Wahrnehmung 8b Leistungsindikatoren 220 [EFQM 2003, Seite 13]

125 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen Schlüsselergebnisse 9a Folgeergebnisse der Schlüsselleistungen 9b Schlüsselleistungsindikatoren Generisches Modell und EFQM-Modell Das EFQM-Modell dient in dieser Arbeit als existierendes Referenzmodell. Für eine spätere statistische Analyse werden empirische Daten genutzt, welche auf Basis der Anwendung des EFQM-Modells bei der Bewertung von Organisationen gewonnen werden (vgl. Kap , Qualitätspreisverfahren). Damit auch das Generische Modell mit Hilfe existierender Daten statistisch analysiert werden kann, sollen dazu ebenfalls die Daten genutzt werden, die durch die Bewertung von Organisationen mit dem EFQM-Verfahren bestehen. Hierzu ist eine Abbildung und Ineinanderführung des Generischen Modells und des EFQM-Modells erforderlich. Im Folgenden wird erläutert, wie eine konkrete Bewertung / Einstufung der Variablen des Generischen Modells auf Basis der Variablen (Kriterien / Teilkriterien) des bestehenden EFQM-Modells erfolgen kann. Diese Zusammenhänge zwischen den beiden Modellen wurden erfahrungsbasiert entwickelt und durch Experten validiert und in ihrer Plausibilität abgesichert 221. Eine Zuordnung der Teilkriterien des EFQM-Modells zu den festgelegten Variablen des Generischen Modells erfolgt über : die Ansatzpunkte der Teilkriterien, die Erläuterungen der Themen der Rote Fäden und die Definitionen der Grundkonzepte der Excellence. Als Hilfestellung dazu dienen die von der EFQM definierten Verknüpfungen zwischen den Grundkonzepten und den Teilkriterien des EFQM-Modells und zwischen den Roten Fäden und den Teilkriterien des EFQM-Modells 222. Als prozentuale Gewichtung für die einzelnen Teilkriterien dient die vorhandene Repräsentierung der entsprechenden Variablen des Generischen Modells in einem jeweils zugeordneten Teilkriterium. Zum Beispiel für die Variable Information und Kommunikation (siehe folgende Tabelle): Das Teilkriterium 5b repräsentiert dieses Thema nur zu einem geringen Teil, weil darin eine Vielzahl weiterer Themen adressiert werden. 221 [Validierung durch sechs Assesorenteamleiter des Verfahrens mit langjähriger Erfahrung zum Excellence-Modell der EFQM] 222 [EFQM 2003, Seiten 10 und 25]

126 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 109 Tabelle 12: Abbildung des Generischen Modells durch das EFQM-Modell Variablen des Abbildung durch das EFQM-Modell Generischen Modells (Kriterien bzw. Teilkriterien) Ansatz- punkt Grund- konzept Roter Faden Führung 1 X X Normatives Management 1a (50%) 1b (50%) X Strategisches Management 2 X X Operative Planung 2d (60%) 1d (20%) 3b (20%) X X Information + Kommunikation 1c, 1d, 2d, 3d (je 20%) 4e, 5b (je 10%) X X Control / Feedbackschleifen 1b (30%) 2d (40%) 4b (30%) X X KVP und Innovation 5b, 5c (je 25%), 4d (20%), 1a, 1b, 3a, 3c, 3d, 4e (je 5%) X X X Mitarbeitermanagement 3 X X X Partner/Ressourcen/Umwelt 4 X X X Kundenprozesse 5c, 5d, 5e (je 33%) X X X Prozessorientierung 5a, 5b (je 40%), 1b (20%) X X X Kundenzufriedenheit 6 X X X Mitarbeiterzufriedenheit 7 X X X Image / Gesell. Verantwortung 8 X X X Schlüsselergebnisse 9 X X X Prüfung auf Systemrelevanz Wichtig für die Funktionstüchtigkeit eines Modells ist die Systemrelevanz der Variablen. Im Rahmen des Sensitivitätsmodells von Vester 223 wird diese anhand einer Kriterienmatrix mit 18 Kriterien überprüft. Diese Kriterien sollen sicherstellen, dass alle relevanten Aspekte erfasst sind, um ein System ganzheitlich erfassen und darstellen zu können 224. Sie beziehen sich auf folgende systemrelevante Themen: 223 [Vester 2002, Seite 218] 224 [Burkhard 2006, Seite 47]

127 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen Lebensbereiche 3 physikalische Kategorien 4 Aspekte der Systemdynamik und 4 Arten der Systembeziehungen. Vester hat die ursprünglich von ihm für Projekte im Bereich Umwelt, Verkehr, Tourismus und Ökologie angedachten Kriterien für die Anwendung bei Unternehmen verändert 225 und bei der Weiterentwicklung zu Gunsten einer besseren Allgemeingültigkeit und Verständlichkeit angepasst 226. Eine Bestätigung und Vertiefung dieses Ansatzes findet sich beispielsweise in den Arbeiten von Burkhard und Mayer 227, welche ebenfalls auf den Einsatz dieses Modells im Bereich gesellschaftlicher Systeme fokussieren. Für diese Arbeit wird dieser allgemein gültige Ansatz der Kriterienmatrix mit weiteren Anpassungen in Anlehnung an die Prinzipien des Total Quality Management (siehe Kap. 2.1 und 2.2) verwendet (siehe Tabelle 13). Bei der Anwendung der Prüfung auf Systemrelevanz wird jede Variable in Bezug auf das jeweilige Kriterium bewertet, ob es dieses voll, teilweise oder nicht erfüllt. Je nachdem, wie die Variable das Kriterium erfüllt, werden Punkte vergeben (1 Punkt = voll zutreffend, 0,5 Punkte = teilweise zutreffend, 0 Punkte = nicht zutreffend), die je Kriterium aufsummiert werden. Diese Einstufung beziehungsweise Punktevergabe entspricht einem Fuzzy-Ansatz, welcher die Zutreffenheit nicht präzise und konkret (zum Beispiel zwischen 0 und 10 Punkten) angibt, sondern grundsätzlich definiert. Die Einstufungen werden in die Kriterienmatrix (siehe Beispiele in den Tabellen 14 und 15) eingetragen und der Variablensatz kann damit auf Systemrelevanz überprüft und gegebenenfalls so lange überarbeitet werden, bis er sämtliche Aspekte und Kriterien, welche zur Abbildung der Realität im Modell notwendig sind, ausgewogen wiedergibt [Vester 2002, Seite 219] 226 [Mayer 2008, Seite 64] 227 [Burkhard 2006, Seite 48 / Mayer 2008, Seite 64] 228 [Vester 2002, Seite 219]

128 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 111 Tabelle 13: Kriterien zur Überprüfung von Variablen auf Systemrelevanz Lebensbereiche Stake Holder / Beteiligte Wer ist alles da? Prozesse / Tätigkeiten/ Funktionen Was machen die? Raum / Verteilung Was passiert wo? Kunden, Besucher, Aufsichtsrat, Mitarbeiter, Hilfskräfte, Aktionäre, Betriebsrat, Lieferanten, Wettbewerber, Behörden, Gesellschaft, Interessenverbände, Umsatz und Ertrag, Arbeitsprozesse, Produktion, Dienstleistung, Einkauf, Verkauf, Investition, Verteilung und Größe der Arbeitsstätten, Lagerhaltung, Entfernungen, Flächen, Struktur, Befinden /Wahrnehmung Wie fühlen die sich dabei? Ressourcen/Umwelt Wie funktioniert der Ressourcenhaushalt? Kommunikation Welche Kommunikationswege bestehen? Innere Ordnung Wie ist das geregelt? Physikalische Kategorien Materie Zufriedenheit, Motivation, Identifikation, Konkurrenzkampf, Ideen, Kreativität, Krankentage, Entwicklungsmöglichkeiten, Qualifikation, Soziale Bindungen, Zugehörigkeit, Rohstoff-, Energie-, Wasserverbrauch, Recycling, Abfälle, Produktverträglichkeit, Materiell: Transport, Verkehrswege und mittel, Infrastruktur, Immateriell: Kommunikation, Informationsverarbeitung, Telekommunikation, Management und system, Hierarchie, Ziele, Strategie, Regeln, Betriebsordnung, Unternehmenskultur, Vereinbarungen, Variablen, die materiellen Charakter haben (z.b. Gebäude, Rohstoffe, Produktionsmittel, Maschinen, Menschen, Produkte, Fahrzeuge, ) Energie Variablen, die vorwiegend Energiecharakter haben (z.b. Energieverbrauch, Finanzkraft, Arbeitskräfte, Entscheidungsgewalt, ) Information Dynamische Kategorien Flussgröße Strukturgröße Zeitliche Dynamik Variablen, die vorwiegend Informations- und Kommunikationscharakter haben (z.b. Medien, Entscheidungen, Qualifizierung, Anweisungen, Wahrnehmung, Akzeptanz, Attraktivität, ) Variablen, die vorwiegend den Fluss von Materie, Energie oder Information ausdrücken (z.b. Stromverbrauch, Verkehr, Pendler, Fluktuation, Anweisungen, ) Variablen, die mehr struktur- als flussbestimmend sind (z.b. Aufbau, Hierarchien, Mitarbeiterzahl, Raumgrößen, Leistung von Maschinen, Qualifikation, Stellenbeschreibungen, berufliche Diversität, Lage, ) Variablen mit zeitlicher Dynamik (z.b. Auslastung, Lagerbestände, Schichtpläne, Ergebnisse von Betriebsprüfungen, Saisonale Unterschiede,..) Räumliche Dynamik Variablen, die zu gegebener Zeit von Ort zu Ort verschieden sind (z.b. Materialmenge, Produktionswert, Zahl der Mitarbeiter, strukturbedingte Aspekte, )

129 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 112 Systembeziehungen Öffnet das System durch Input Öffnet das System durch Output Von innen beeinflussbar Von außen beeinflussbar Variablen, die das System von außen durch Einwirkung öffnen (z.b. Marktverhältnisse, Aufträge, Gesetze, Subventionen, Entscheidungen, ) Variablen, die in umgebende Systeme hineinwirken (z.b. Image, Attraktivität, Werbung, Abwasser, Abflüsse, Produkte, Dienstleistungen, ) Maß für Autarkie des Systems: Variablen, die durch Entscheidungsprozesse steuerbar sind, die innerhalb des Systems stattfinden Maß für die Dependenz des Systems: Variablen, die Entscheidungsprozessen unterliegen, die außerhalb des betrachteten Systems stattfinden Größe des Variablensatzes Um die Grundeigenschaften eines komplexen Systems abzubilden, müssen alle sieben Lebensbereiche jeweils mit den drei Kategorien, Materie, Energie und Information im Variablensatz vertreten sein. Dazu kommen die Aspekte Struktur und Fluss, so dass sich eine Zahl von 7 x 3 x 2 = 42 Variablen ergeben würde. Die übrigen Kategorien der Kriterienmatrix müssen nicht in Gestalt eigener Variablen vertreten sein, sondern dienen in erster Linie zur Hinterfragung der Einflussgrößen, der besseren Variablenbeschreibung und dem Ersatz von unzureichend erscheinenden Variablen durch besser geeignete 229. Da eine Variable oft mehrere Kriterien abdeckt zum Bespiel trifft die Variable Mitarbeiter neben der Ebene der Beteiligten zum Beispiel auch die Ebenen der Materie und der Struktur kommt man meistens mit weniger als 42 Variablen aus. Je nach Vielseitigkeit der verwendeten Variablen wird die nach Vester ideale Zahl um die 20 erreicht, in manchen Systemen wird man auch unter 20 liegen 230. Mit der Kriterienmatrix wurde sowohl überprüft, ob der aufgestellte Variablensatz des Generischen Modells als auch der vorhandene und fest definierte Variablensatz des EFQM-Modells das System jeweils vollständig darstellen, siehe Tabellen 14 und 15. Hierzu wurden entsprechend der Inhalte der Variablen die Kriterien der Kriterienmatrix bewertet. Eine Absicherung der Plausibilität der Ergebnisse erfolgte durch einen Abgleich mit Experten [Mayer 2008, Seite 68] 230 [Vester 2004, Seite 225] 231 [Validierung durch sechs Assesorenteamleiter des Verfahrens mit langjähriger Erfahrung zum Excellence-Modell der EFQM]

130 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 113 Generisches Modell Tabelle 14: Kriterienmatrix Generisches Modell Aus der Analyse können folgende Schlussfolgerungen gezogen werden: Die sieben Lebensbereiche eines Systems sind mit einer Punktbewertung von jeweils > 5 durchgängig entsprechend vertreten. Eine höhere Bewertung zeigt sich in der Kategorie Stake Holder / Beteiligte dies ist darauf zurückzuführen, dass dieser Bereich sowohl durch Vorgehensweisen vertreten wird, die sich auf bestimmte Interessengruppen beziehen, als auch auf Ergebnisse, welche wiederum alle Interessengruppen abdecken. Die Bewertungen der physikalischen und dynamischen Kategorien weisen durchgängig Bewertungen > 5,5 auf und sind damit in relevantem Maße vertreten. Bei der Kategorie Systembeziehung zeigt sich, dass das System Input- und Outputbeziehungen besitzt und von innen steuerbar und autonom handlungsfähig ist (hohe Punktzahl von 11 bei den von innen beeinflussbaren Variablen). Die von außen beeinflussbaren Variablen wurden mit 7,5 Punkten bewertet, was bedeutet, dass das System auch von außen beeinflusst wird. Die Variablen des Generischen Modells stellen mit 15 Variablen ein verdichtetes Modell dar. Im Sinne der Übersichtlichkeit, der Konzentration auf wesentliche Aspekte und vor allem im Hinblick auf die geplante statistische Auswertung wurde dies gezielt in Kauf genommen. Da für die spätere Datenauswertung nicht mehr als einige Hundert Datensätze zur Verfügung stehen, ist es erforderlich, sich bei der zu untersuchenden Anzahl der Variablen möglichst zu beschränken (Daumenwert für die NEUSREL- Analyse nach Buckler 232 : Erforderliche Datensätze = 10 x Anzahl der Variablen). 232 [Buckler 2009]

131 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 114 Die Überprüfung der Variablen mit der Kriterienmatrix zeigt, dass mit den gewählten Variablen des Generischen Modells eine Systemanalyse durchgeführt werden kann. EFQM-Modell Tabelle 15: Kriterienmatrix EFQM-Modell Die Analyse beim EFQM-Modell fokussiert sich auf die Ebene der 9 Kriterien, da die Anzahl der Teilkriterien (32) zum einen zu umfangreich (auch im Hinblick auf die empirische Datenauswertung) und zum anderen redundant sind (zum Beispiel lassen sich alle Ergebniskriterien aus ihren jeweiligen Teilkriterien sinnvoll zusammengefasst betrachten). Zum anderen wurde die Definition der Variablen (hier Kriterien des EFQM- Modells) im Original belassen, um einerseits das existierende Modell analysieren zu können und andererseits in Bezug auf die später erfolgende Datenauswertung Daten entsprechend den originalen EFQM-Kriterien zur Verfügung stehen. Für die Kriterienmatrix wurden bei den jeweiligen Variablen (9 Kriterien des EFQM-Modells) deren Inhalte und Aspekte im Sinne der existierenden Teilkriterien berücksichtigt (vgl. hierzu Kap und Tabelle 11). Aus der Analyse des EFQM-Modells mit der Kriterienmatrix sind folgende Ergebnisse zu erkennen: Die sieben Lebensbereiche eines Systems sind mit einer Punktbewertung von jeweils > 3 durchgängig entsprechend vertreten. Auch hier zeigt sich - wie beim Generischen Modell - eine höhere Bewertung in der Kategorie Stake Holder / Beteiligte; hierbei besteht dieselbe Grundlage, dass dieser Bereich sowohl durch Vorgehensweisen

132 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 115 (im EFQM-Modell: Befähiger) als auch durch Ergebnisse vertreten wird, welche alle Interessengruppen abdecken. Bei den Einstufungen der physikalischen und dynamischen Kategorien ergeben sich durchgängig Bewertungen > 3 und diese sind damit in relevantem Maße vertreten. Bei der Kategorie Systembeziehung zeigt sich ähnlich wie beim Generischen Modell, dass das System Input- und Outputbeziehungen besitzt und von innen steuerbar und autonom handlungsfähig ist (hohe Punktzahl von 6 bei den von innen beeinflussbaren Variablen). Die von außen beeinflussbaren Variablen wurden mit 5 Punkten bewertet, was bedeutet, dass das System ebenfalls von außen beeinflusst wird. Im Vergleich zur Analyse des Generischen Modells weist die Analyse des EFQM- Modells durchgängig geringere Punktwerte auf, was auf die absolute Anzahl der Variablen zurückzuführen ist (9 Variablen im Vergleich zu 15 Variablen). Auch hier zeigt die Überprüfung der Variablen mit der Kriterienmatrix, dass mit den gewählten Variablen eine Systemanalyse durchgeführt werden kann.

133 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen Hinterfragung der Wechselwirkungen (Methode GAMMA) Das primäre Ziel der Modellentwicklung besteht in der Analyse der Wechselwirkungen der einzelnen Variablen. Die Rolle einer Variablen lässt sich dabei nicht aus ihr selbst erkennen, auch wenn diese noch so genau untersucht und analysiert wird. In einem System sind alle Elemente miteinander vernetzt und deshalb ist es erforderlich, die Gesamtheit der Wechselwirkungen einer Variablen mit allen anderen Komponenten und deren Wechselwirkungen untereinander zu betrachten. Aus diesem Grund besteht nach Vester 233 der erste Schritt der kybernetischen Beschreibung in der Abschätzung der Einflüsse jeder Variablen auf jede andere. Dieses Vorgehen beantwortet die Fragestellung, welche Rolle die einzelnen Einflussgrößen im System spielen, wie stark die aktive Einflussnahme der einzelnen Variablen ist und wie sich die passive Beeinflussung der Komponenten durch andere Variablen darstellt. Damit werden die Kräfteverhältnisse im System deutlich und es wird klar, welche Variablen zum Beispiel als Hebel oder Treiber für strategische Überlegungen relevant sind. So kann entschieden werden, wo Frühwarnsysteme sinnvoll oder notwendig sind und wo wirkungsvoll eingegriffen werden kann Einflussmatrix Als unterstützende Methode kommt hier die Einflussmatrix (auch Cross-Impact-Matrix genannt) zur Anwendung, welche die Stärke der direkten Wirkungen der einzelnen Komponenten auf alle anderen beschreibt (siehe Abb. 42). Die Stärke der Beziehungen wird dabei mit Werten zwischen 0 und 3 eingestuft 235 (GAMMA sieht auch vor, bei Bedarf Sonderstärken mit einer Gewichtung von 4 bis 9 zu nutzen 236 ). Die Fragestellung lautet: Wenn man das Element A verändert, wie stark verändert sich dann ganz gleich in welcher Richtung durch direkte Einwirkung von A das Element B? Nach Vester 237 definieren sich die Gewichtungen nach folgendem Muster: Verändere ich A nur wenig und B verändert sich daraufhin stark, so ist eine 3 angebracht (starke, überproportionale Beziehung). Muss ich A stark ändern, um bei B eine etwa gleich starke Veränderung zu erzielen, trägt man eine 2 ein (mittlere, etwa proportionale Beziehung). 233 [Vester 2002, Seite 226] 234 [GAMMA 2007, Seite 28] 235 [Vester 2002, Seite 227] 236 [GAMMA 2007, Seite 86] 237 [Vester 2002, Seite 227]

134 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 117 Ändert sich auf eine starke Veränderung von A hin Element B nur schwach, so gibt es ein 1 (schwache Beziehung). Bei gar keiner, sehr schwacher oder mit großer Zeitverzögerung zustande kommender Wirkung wird eine 0 vergeben (keine oder schwache Beziehung). Veränderung von A Veränderung von B Bewertung Abbildung 42: Bewertung der Wirkungen Abbildung 43: Einflussmatrix 238 Bei der Durchführung der Methode nach Vester wird üblicherweise Menschen mit verschiedenen Erfahrungen und Meinungen die Gelegenheit gegeben, mit Hilfe der Syste- 238 [GAMMA 2007, Seite 31]

135 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 118 matik der Einflussmatrix zu einem gemeinsamen Meinungsbild zu kommen. Dazu können auch mehrere getrennte Gruppen mit interdisziplinärer Zusammensetzung genutzt werden. In dieser Arbeit soll kein spezifisches und individuelles System mit Hilfe der Beteiligten analysiert werden, sondern das Ziel ist es, das existierende EFQM-Modell und ein neu entwickeltes System mit festgelegten Variablen für allgemeine Aussagen (Generisches Modell) zu verwenden. So werden unter Anwendung der Einflussmatrix erfahrungsbasierte Festlegungen getroffen, welche durch Experten validiert worden sind 239. Die folgenden Abbildungen zeigen die Einflussmatrizen zum EFQM-Modell und zum Generischen Modell. Tabelle 16: Einflussmatrix zum EFQM-Modell AS: Aktivsumme wie stark Variable auf Rest wirkt AS Wirkung von auf Summe 1 Führung X Politik & Strategie 1 X Mitarbeiter 1 1 X Partner & Ressourcen X Prozesse X Kundenzufriedenheit X Mitarbeiterzufriedenheit X Image / Gesell. Verantw X Schlüsselergebnisse X 5 Summe PS: Passivsumme wie empfindlich Variable auf Veränderungen des Systems reagiert PS 239 [Validierung durch sechs Assesorenteamleiter des Verfahrens mit langjähriger Erfahrung zum Excellence-Modell der EFQM]

136 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 119 Tabelle 17: Einflussmatrix zum Generischen Modell AS: Aktivsumme wie stark Variable auf Rest wirkt AS Wirkung von auf Summe 1 Führung X Normatives Management 1 X Strategisches Managem. 1 1 X Operative Planung X Information + Kommunik X Control / Feedback X KVP und Innovation X Mitarbeitermanagement X Partner/Ress./Umwelt X Kundenprozesse X Prozessorientierung X Kundenzufriedenheit X Mitarbeiterzufriedenheit X Image / Gesell. Verantw X Schlüsselergebnisse X 8 Summe PS: Passivsumme wie empfindlich Variable auf Veränderungen des Systems reagiert PS

137 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen Rollenverteilung Aus der Einflussmatrix können die numerischen Ergebnisse ausgewertet und damit die kybernetischen Eigenschaften, die deren Rollen im System angeben, analysiert werden. Durch das Ausfüllen der Einflussmatrix entstehen für alle Variablen über die Zeilenund Spaltensummen die sogenannten Aktivsummen (auch Einflussnahme genannt) und Passivsummen (auch Beeinflussung genannt), wie im folgenden Beispiel illustriert. Abbildung 44: Beispiel zur Bildung der Aktiv- und Passivsummen 240 Aus den Summen in der Einflussmatrix lässt sich erkennen, welche Variablen am stärksten auf das System einwirken und welche am stärksten reagieren. Die Zeilensumme (Aktivsumme oder Einflussnahmen) zeigt, wie stark eine Variable die anderen Variablen beeinflusst. Die Spaltensumme (Passivsumme oder Beeinflussung) gibt an, wie stark eine Variable durch die übrigen Variablen beeinflusst wird. Vester ergänzt, dass mit dem sogenannten Q-Wert dem Verhältnis von Aktiv- zu Passivsumme der aktive oder reaktive/passive Charakter einer Variablen noch präziser gespiegelt werden kann 241. Mit dem Produkt aus Aktiv- und Passivsumme kann bestimmt werden, inwieweit eine Variable kritisch ist (großer Wert des Produkts) oder puffernd wirkt (kleiner Wert des Produkts). Hieraus ergeben sich vier typische Bereiche für die Rolle der jeweiligen Variablen, deren Grenzen fließend sind [GAMMA 2007, Seite 31] 241 [Vester 2002, Seite 230] 242 [GAMMA 2007, Seite 30]

138 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 121 Abbildung 45: Die Rollenverteilung im System Die Ergebnisse einer Einflussmatrix können anhand der GAMMA-Methodik visuell in ein Koordinatendiagramm mit den Achsen Einflussnahme und Beeinflussung übernommen und visuell dargestellt werden 243. Dabei wird der höchste Aktiv- bzw. Passivwert als Normgröße (100%) angesetzt, auf welche alle Werte in der grafischen Darstellung skaliert werden. 243 [GAMMA 2007, Seite 29]

139 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 122 Abbildung 46: Die Rollenverteilung im System (Beispiel) Interpretation der Rollenverteilung Mit der Auswertung der Einflussmatrix und der zweidimensionalen Grafik (siehe Abbildung 46), in der sich die jeweilige Position einer Variablen zwischen den vier Schlüsselrollen erkennen lässt, können entsprechende Eigenschaften zugeordnet werden 244 (siehe auch Abb. 45): Aktiv: Hier finden sich wirksame Hebel, die das System nach erfolgter Änderung erneut stabilisieren (plastische Stabilität). Kritisch: Hier befinden sich Beschleuniger und Katalysatoren, die für Initialzündungen geeignet sind, um Dinge in Gang zu bringen. Dabei sind allerdings unkontrolliertes Aufschaukeln und Umkippen möglich. Daher ist höchste Vorsicht geboten ( mit Samthandschuhen anfassen ). Reaktiv / Passiv: Diese Komponenten sind sehr gut als Indikatoren geeignet. Hier steuernd einzugreifen, bringt nur kosmetische Korrekturen (Symptombehandlung). 244 [Vester 2002, Seite 234]

140 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 123 Puffernd: Bereich unnützer Eingriffe und Kontrollen. Allerdings sind hier überraschende Verhaltensweisen möglich, wenn plötzlich Schwellen- oder Grenzwerte überschritten werden. Der Bereich zwischen diesen Schlüsselbereichen kann als Neutralbereich bezeichnet werden. Mit den dort liegenden Komponenten lässt sich das System nur schlecht steuern, ist allerdings gut geeignet für Selbstregulation. Aus den Einflussmatrizen für das EFQM-Modell (Tabelle 16) und das Generische Modell (Tabelle 17) ergeben sich folgende Rollenverteilungen Rollenverteilung EFQM-Modell Abbildung 47: Rollenverteilung der Variablen im EFQM-Modell Für die erfahrungsgestützten und expertenbasierten Festlegungen in der Einflussmatrix für das EFQM-Modell ergeben sich folgende Resultate, die in der Folge auch als hypothetische Basis für die später erfolgende empirische Datenanalyse dienen können: Das Element mit einer ausgeprägten aktiven Rolle ist die Komponente Führung diese ist damit ein bedeutender und wirksamer Hebel, der das System nach Änderung erneut stabilisiert. Eine weitere Variable mit aktivem und damit die anderen Variablen stark beeinflussenden Charakter ist die Politik & Strategie. Als aktives und pufferndes

141 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 124 Element zeigt sich die Variable Partner und Ressourcen, welche auch insofern eine Rolle spielt, dass die Variable eine stabilisierende Rolle übernimmt und dass darauf geachtet werden muss, bestimmte Schwellen- oder Grenzwerte nicht zu überschreiten. Als kritische Variablen zeigen sich Mitarbeitermanagement und noch mehr die Prozesse. Ein kritisches Verhalten bedeutet, dass mit diesen Themen einerseits viel angestoßen und bewegt werden kann, andererseits ein Aufschaukeln und Umkippen des Systems möglich ist. In diesem Beispiel wäre dies etwa die Einführung neuer mitarbeiterorientierten Maßnahmen, welche die Mitarbeiter überfordern. Im passiven / reaktiven Bereich finden sich alle Variablen, die im EFQM-Modell die Ergebnis-Kriterien darstellen: Kundenzufriedenheit, Mitarbeiterzufriedenheit, Image / Gesellschaftliche Verantwortung und vor allem Schlüsselergebnisse. Diese Variablen sind auf Grund ihres Charakters als Ergebnisse auch im passiven / reaktiven Bereich als Indikatoren zu erwarten. Direkte Eingriffe bei diesen Komponenten wäre nur Symptombehandlung oder Manipulation, sind diese doch Anzeigeinstrumente und zeigen mit ihrer Veränderung jeweils eine Reaktion auf die Änderungen der anderen Variablen Rollenverteilung Generisches Modell Abbildung 48: Rollenverteilung der Variablen im Generischen Modell Die Resultate für die Festlegungen in der Einflussmatrix für das Generische Modell zeigen sich in einer Form, dass sich im Abgleich mit den Ergebnissen der Einflussmatrix des EFQM-Modells bestätigende und ergänzende Resultate ergeben. Eine ausge-

142 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 125 prägte aktive Rolle besitzen die Elemente Führung und Normatives Management, welche sich zusammen mit Control/Feedbackschleifen, Information/ Kommunikation und KVP und Innovation als wirksame Hebel zeigen. Aktives und gleichzeitig stabilisierendes Element ist auch hier die Variable Partner und Ressourcen. Als kritische Variablen zeigen sich Operative Planung und die Kundenprozesse. Im passiven / reaktiven Bereich finden sich alle Variablen, die auch im Generischen Modell wie im EFQM-Modell die Ergebnis-Kriterien darstellen: Kundenzufriedenheit, Mitarbeiterzufriedenheit, Image / Gesellschaftliche Verantwortung und wieder die Schlüsselergebnisse Netzdarstellung Die Zusammenhänge und Vernetzungen der einzelnen Variablen eines Systems lassen sich auch übersichtlich als Netz darstellen. Beim Vorgehen entsprechend des Sensitivitätsmodells nach Vester 245 oder nach der GAMMA Methodik 246 kann ein Netz zunächst unabhängig oder als Ergebnis der Einflussmatrix dargestellt werden. Meist wird nach der Definition der Variablen ein grobes und vereinfachtes Netz kreiert, wie in den folgenden Beispielen für das EFQM-Modell und das Generische Modell dargestellt. Abbildung 49: Einfache Netzdarstellung des EFQM-Modells 245 [Vester 2004] 246 [GAMMA 2007]

143 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 126 Abbildung 50: Einfache Netzdarstellung des Generischen Modells Ausgehend von einer erstellten Einflussmatrix kann eine erweiterte Netzdarstellung erfolgen. Die folgenden Abbildungen zeigen die Netzdarstellungen des EFQM-Modells und des Generischen Modells auf Basis der Einflussmatrizen (siehe Tabellen 16 und 17). Abbildung 51: Erweiterte Netzdarstellung des EFQM-Modells

144 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 127 Abbildung 52: Erweiterte Netzdarstellung des Generischen Modells Wirkungsanalyse Für die weiteren Phasen des Sensitivitätsmodells nach Vester bzw. der GAMMA- Methodik sind konkrete Schritte definiert (siehe Tabelle 9). So können bei der Untersuchung eines spezifischen und individuellen Modells durch die Beteiligten Muster erfasst und kybernetisch interpretiert werden. Dies unterstützt die Bewertung des Systemverhaltens und der Lebensfähigkeit des Systems. Dabei können Simulationen genutzt werden, die dabei helfen, relevante Indikatoren ausfindig zu machen. Damit werden mögliche Eingriffe erkannt und es können sinnvolle Strategien entwickelt und umgesetzt werden. Folgende Erläuterungen sollen beispielhaft Ansätze und Vorgehensweisen dabei beschreiben: Weitere Systemmodellierung (Phase 2 GAMMA-Methodik) Für die in der Netzdarstellung beschriebenen Beziehungen werden neben der Richtung und der Intensität auch die Art und Wirkungsdauer angegeben. Damit können verstärkende und abschwächende Beziehungen und deren Zeitdauern identifiziert werden (kurz-, mittel- oder langfristige Wirkung). Dies lässt sich mit der GAMMA-Methodik übertragen und visuell darstellen.

145 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 128 Weitere Systemanalyse (Phase 3 GAMMA-Methodik) Mit der Wirkungskettenanalyse wird untersucht, wie sich Wirkungen ausbreiten. Ausgehend von einer bestimmten Variablen können die ausgehenden und die aufnehmenden Wirkungsketten identifiziert werden. Damit werden auch indirekte Wirkungsbeziehungen erkennbar. Zusätzlich können auch Regelkreise identifiziert werden. Auch diese Wirkungsketten können mit der GAMMA-Methodik visuell dargestellt werden. Abbildung 53: Wirkungsausbreitung Abbildung 54: Wirkungsaufnahme

146 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 129 Abbildung 55: Regelkreis Zusätzlich zur oben beschriebenen Einflussanalyse kann auch eine kumulierte Einflussanalyse durchgeführt werden. Hier wird die Frage beantwortet, wie die Kräfteverhältnisse im Netz aussehen, wenn man die Wirkungsausbreitung und die Wirkungsaufnahme über mehrere Stufen betrachtet. Dabei werden ausgehend von den Werten der zuvor erstellten (einfachen) Einflussanalyse stufenweise zu den bisherigen Aktiv- und Passiv- Werten der Variablen die jeweils hinzukommenden Werte für Einflussnahme und Beeinflussung addiert. Stufe 1 entspricht der (einfachen) Einflussanalyse, in welcher die Wirkungen berücksichtigt werden, welche die Elemente direkt abgeben bzw. direkt aufnehmen. Das folgende Beispiel zeigt eine kumulierte Einflussanalyse der Stufe 2, welche alle Wirkungen berücksichtigt, die in der nächsten Stufe von den zunächst betroffenen Elementen ihrerseits ausgehen und der Wirkungsaufnahme der Wirkungen, die in der nächsten Stufe die zunächst beeinflussenden Elemente ihrerseits aufnehmen. Damit lassen sich mehrere Stufen der Wirkungsausbreitung und aufnahme analysieren. Die Veränderungen sind auch Stufe für Stufe im Koordinatendiagramm der Rollenverteilung sichtbar [GAMMA 2007, Seite 37]

147 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 130 Abbildung 56: Kumulierte Einflussanalyse (Prinzipdarstellung) Mit der Analyse der Rückkopplungen werden positive und negative Wirkungskreise identifiziert. Damit lassen sich Teufelskreise oder Erfolgsspiralen erkennen. Die folgende Abbildung zeigt eine klassische Erfolgsspirale, wie sie für viele Organisationen typisch ist und von Gomez als Zentraler Kreislauf (Motor) des Unternehmens bezeichnet wird 248. Abbildung 57: Erfolgsspirale einer Organisation Als Beispiel für einen Teufelskreis können die folgenden, ineinander wirkenden Kreisläufe dienen, wie sie von Helmut Creutz als grundlegende Wirkungen im Rahmen einer Wirtschafts- und Finanzkrise beschrieben werden [Gomez 1993, Seite 41] 249 [Creutz 2010, Seite 7]

148 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 131 Abbildung 58: Beispiel für sich verstärkender Kreisläufe Der weiteren Mustererfassung dienen eine Zeitliche Analyse, die Analyse von Teilnetzen und Subsystemen. Mit der Durchführung von Szenario-Variationen können Indikatoren, Hebel, Nebenwirkungen und Elemente identifiziert werden, welche von Eingriffen nicht tangiert werden. Eingriffe bestimmen (Phase 4 GAMMA-Methodik) Hier werden über die Identifizierung der lenkbaren und wirkungsvollen oder evtl. fehlenden Faktoren mögliche Eingriffe in das System erkannt. Dazu können Strategien entwickelt und bewertet werden, die dann umgesetzt werden. Das Sensitivitätsmodell von Vester bietet darüber hinaus noch weitere Funktionen, die zur Analyse, Simulation und gezielten Intervention angewendet werden können. Auf ein spezielles Vorgehen soll hier noch eingegangen werden, da es später auch als Basis für die empirische Datenanalyse genutzt werden soll. Um für Simulationen und sogenannte Policy-Tests zur Bestimmung der Systemkybernetik als Langzeitverhalten eine Grundlage zu haben, ist es notwendig, für die einzelnen Variablen eine Werteskala zu definieren, die es ermöglicht, einen Zustand zu einem bestimmten Zeitpunkt zu beschreiben 250. Damit wird es möglich, ein beziehungsfokussiertes Verhalten des Systems zu simulieren, wobei Regelkreise, Rückkopplungen, kritische oder reaktive Bereiche, Grenz- und Schwellenwerte etc. berücksichtigt werden können. Die Beziehungen und Wirkungskurven zwischen den Variablen werden hierbei nicht über mathematische Funktionen beschrieben, sondern mit Hilfe einer Fuzzy -Simulation über Tabellenfunktionen. Dazu ist es erforderlich, die einzelnen Variablen zu skalieren und den jeweiligen Startwert 250 [Vester 2004, Seite 255]

149 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 132 (Ist-Wert zu einem bestimmten Zeitpunkt) anzugeben. Bei Vester werden die verschiedenen möglichen Zustände einer Variablen verbal erläutert und numerisch skaliert (auf einer Werteskala in Stufen von 0 bis 30). Die folgende Darstellung zeigt beispielhaft einen Simulationsablauf nach der Methode Vester, in welcher verschiedene Wenn-dann- Reaktionen des Systemverhaltens (sogenannte Policy Tests) durchgespielt werden 251. Abbildung 59: Systemverhalten mit Simulation Angelehnt an die Arbeit von Burkhard 252 kann auf Basis der Bewertungskategorien des EFQM-Modells zur Skalierung die Bewertungsskala genutzt werden, mit der einzelne Variablen (Teilkriterien) in ihrem EFQM-Reifegrad bewertet werden (siehe dazu Kap und Anhang Tabellen 29 und 30). Hierbei erfolgt eine Einstufung des Zustands bzw. des EFQM-Reifegrads einer Variablen auf einer Skala von 0 bis 100 Prozentpunkten. Für die empirische Datenauswertung werden diese Bewertungen für die Beschreibung des Zustands der Variablen genutzt (siehe Kap. 4.4). Die oben beschriebenen Vorgehensweisen zur weiteren Modellanalyse können sinnvoll angewendet werden, wenn ein spezifischer und individueller Fall vorliegt, der mit und durch die Beteiligten untersucht wird. Wirkungen können in Bezug auf nichtlineare Beziehungen, Grenz- und Schwellenwerte, Moderationseffekte und Pfade auf Basis der Erfahrungen der Beteiligten abgeschätzt und später durch Beobachtung und Messung der Realität validiert werden. Vester weist darauf hin, dass wegen der Anzahl und Vielfältigkeit der bei einem Gesamtsystem vorhandenen Beziehungsmuster bei Simulationen und Szenariobildungen nur Teilsysteme oder Teilnetze untersucht werden kön- 251 [Das Beispiel der Simulation ist dem Planspiel ecopolicy entnommen (Vester, 2000)] 252 [Burkhard 2006, Seite 69]

150 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 133 nen. 253 Die Nutzung der Methode ist allerdings nicht zu unterschätzen, da sie das Verständnis für kybernetische Zusammenhänge und Wirkungen fördert und somit organisatorisches Lernen nachhaltig unterstützt. In dieser Arbeit liegt der Fokus darauf, zu untersuchen, ob bei der ganzheitlichen und kybernetischen Betrachtung einer Organisation als soziotechnisches System im Allgemeinen generische Muster im Sinne von Treibern und Wirkungszusammenhängen existieren. Für diese Untersuchung erfolgt die weitere Systemanalyse über eine statistische Auswertung existierender Daten einiger Hundert Organisationen, die im Rahmen von speziellen Verfahren nach EFQM bewertet wurden. Mit dieser Methode soll eine Datenanalyse erfolgen, welche umfassend das Gesamtsystem betrachtet und existierende kybernetische Effekte berücksichtigt (Vernetzungen, Pfade, Treiber, nichtlineare Beziehungen, Moderationseffekte etc.). Wie bereits dargestellt, können klassische Kausalanalysen diese Anforderungen nicht erfüllen. Deshalb soll in dieser Arbeit eine Analyse auf der Basis von Neuronalen Netzen durchgeführt werden (vgl. Kap und 3.4.3). Dieser Ansatz wird bereits in der Arbeit von Kampschulte 254 angesprochen er definiert bei der Untersuchung von vernetzten Modellen als weiterführendes Thema eine mögliche Nutzung von Soft Computing (Fuzzy logic, Neuronale Netze). 253 [Vester 2002, Seite 255] 254 [Kampschulte 1999]

151 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen Empirische Untersuchung Analysetool NEUSREL Kausalanalyseverfahren Zur weiteren Untersuchung des in dieser Arbeit erstellten Generischen Modells einer Organisation und des EFQM-Modells sollen Auswertungen empirisch vorhandener Daten erfolgen. Klassische Kausalanalyseverfahren (wie z.b. AMOS, LISREL, EQS, PLS) erfüllen nicht die geforderten Voraussetzungen für die angestrebte Analyse von Mustern und Wirkungszusammenhängen in einem komplexen System. Buckler charakterisiert die klassischen Kausalanalyseverfahren folgendermaßen 255 : Sie testen theoretisch fundierte linear-additive Kausalmodelle, für die eine umfassende Kenntnis der Wirkbeziehungen erforderlich ist, was sowohl in der Praxis als auch in der Wissenschaft im Prinzip nie gegeben ist. Damit sind sie ausschließlich für konfirmatorische Forschungen geeignet. Die klassischen Verfahren basieren auf klassischer Statistik (lineare Regression) mit mathematischen Ansätzen (Strukturgleichungsmodellen). Das hat zur Folge, dass ein Gleichungssystem bei zirkulären Beziehungen, so wie sie in allen natürlichen Systemen auftreten, nicht lösbar ist. Bei den klassischen Verfahren dürfen die Effekte nur linear sein und sich nicht gegenseitig beeinflussen (keine Moderationseffekte). Ein Modell kann nur verworfen, aber niemals dessen Gültigkeit bestätigt werden (Falsifikationsproblem). Ein als richtig geprüftes Modell ( true model ) ist nur eines von vielen, das zu den Daten passt. Eine idealtypische Kausalanalyse muss nichtlineare, interaktive und multivariate Zusammenhänge erfassen und prüfen können, um der vorhandenen Komplexität Rechnung zu tragen. Dazu wird ein lernendes Verfahren benötigt, wie es die Eigenschaft von universellen Funktionsapproximatoren darstellt 256 (siehe Kap : Neuronale Netze). Diese Erkenntnis wird von Meldau in ihrer Empirischen Überprüfung des Qualitätsmodells für Dienstleistungscenter 257 bestätigt, die für die Datenanalyse die Anforderungen stellt, dass diese nicht lineare Beziehungen a priori unbekannter Form modellieren kann und für das Entdecken von Wirkungsbeziehungen geeignet ist. 255 [Buckler 2008 und 2009] 256 [Buckler 2008, Seiten 50 und 53] 257 [Meldau 2007, Seite 200]

152 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 135 Die Beherrschung dieser Kernprobleme stellt den zentralen Anspruch der sogenannten universellen Strukturgleichungsmodelle (USM) dar. USM ist ein Methodenverbund, der eine entdeckende Modellierung von Strukturgleichungsmodellen ermöglicht. Mit dieser Methode können neue Pfade, Nichtlinearitäten und Interaktionseffekte exploriert und beschrieben werden. Der statistische Ansatz der USM basiert auf dem Prinzip der Partial Least Square (PLS)-Methodik mit folgender Erweiterung: Die lineare Regressionsschätzung im Strukturmodell wird durch eine universelle Regressionsmethode unter Zuhilfenahme eines Neuronalen Netzes ersetzt und in einer Nachbearbeitungsstufe werden Eigenschaften der Pfade, wie zum Beispiel deren Einflussstärke, die Form der Nichtlinearitäten oder der Interaktionen extrahiert, quantifiziert und grafisch aufbereitet 258. Einen entsprechenden Methodenverbund im Sinne USM stellt NEUSREL dar NEUSREL als Verfahren zur Messung komplexer Beziehungsstrukturen NEUSREL (NEUral Structured RELationships) stellt einen kausalanalytischen Methodenverbund zum Entdecken von Treibern und Erfolgsfaktoren dar 259. Es basiert auf Bayes schen Neuronalen Netzen und involviert ein Multi-Layer Perzeptron als universellen Approximator. Mit dem Bayes schen Ansatz kann die Problemstellung in wahrscheinlichkeitstheoretischen Kategorien erfolgen und mit dem Multi-Layer Perzeptron können nicht-lineare Funktionen nachgebildet werden. Die Methode unterscheidet sich von den klassischen Kausalanalysen dadurch, dass sie explorativ auf Grundlage von Mustererkennung arbeitet und Wirkungszusammenhänge, Nicht-Linearitäten, Moderationseffekte und unbekannte Pfade berücksichtigt 260. Der NEUSREL-Ansatz vollzieht sich in einem dreistufigen Vorgehen: 1. Definition und Berechnung möglicher latenter Variablen und sonstige Vorverarbeitungen (Hauptkomponentenverfahren (wie die Faktoranalyse)). 2. Ein universeller Funktionsapproximator ermittelt die Qualität und Quantität der Wirkbeziehungen zu jeder einzelnen Größe bzw. Variablen (Bayes sches Neuronales Netz). 3. Extraktion der nachvollziehbaren Bestandteile aus den in mathematischer Formelsprache vorliegenden Zusammenhängen und Darstellung in grafischer Form (unterstützt mit Maßzahlen und Kenngrößen). 258 [Weiber/Mühlhaus 2010, Seite 267] 259 [Buckler 2008, Seite 177] 260 [Buckler 2008, Seite 49]

153 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen Aufbau eines NEUSREL-Systems Die folgende Abbildung veranschaulicht in Anlehnung an Buckler 261 den grundsätzlichen Aufbau eines NEUSREL-Systems in Form eines Ablaufdiagramms. Abbildung 60: Ablauf des NEUSREL-Prozesses Vorverarbeitung und Faktoranalyse stellen in diesem Prozess das Messmodell dar. Die A-Priori-Matrix und die (nach Bedarf) stattfindende Ermittlung der Wirkzeiten ergeben das Strukturmodell. Das Lernverfahren repräsentiert die Modellschätzung und die Nachverarbeitung stellt den Nach-Prozess dar. Im Folgenden werden die drei Stufen des NEUSREL-Prozesses erläutert Der NEUSREL-Prozess Stufe 1 Vor einer Verarbeitung eines Datensatzes werden Vorarbeiten durchgeführt, die in der NEUSREL-Software automatisch ablaufen, indem fehlende Werte ersetzt werden und eine Standardisierung der Variablen stattfindet. Als Missing-Data -Ersetzungsverfahren dient der Mittelwert der 20 nächsten Nachbarn 262. Mit dem Verfahren der 261 [Buckler 2008, Seite 183] 262 [Buckler 2008, Seite 184]

154 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 137 Hauptkomponentenanalyse erfolgt eine Berechnung der latenten Variablen. Ziel dieser Faktoranalyse ist es, aus mehreren unabhängigen Indikatorvariablen die Größe (latente Variable) zu ermitteln, welche für die Indikatorvariablen ursächlich ist 263. Die Faktoranalyse wird benötigt, wenn die Größe selbst nicht direkt beobachtbar ist. Hierbei wird für alle Konstrukte aus den zugehörigen Indikatorvariablen x 1 bis x n durch Multiplikation mit den ermittelten Faktorladungen ein Hauptfaktor f nach folgender Formel berechnet: y LV n i 1 n f i 1 i x f 2 i y LV = latente Variable x = Indikatorvariable f = Faktorladung des Hauptfaktors Stufe 2 Hier werden auf Basis von Vorwissen Hypothesen über Wirkungsbeziehungen und daraus eine sogenannte A-Priori-Matrix erstellt. Damit werden die Problemstellung in wahrscheinlichkeitstheoretischen Kategorien formuliert und mögliche Pfadrichtungen definiert (A-Priori-Bayes sches Netz 264 ). Die Spalten der Matrix enthalten hierbei die ursächlichen Variablen und die Zeilen die beeinflussten Variablen (siehe dazu Kap , Tabellen 16 und 17 und Abbildungen 47 und 48). Damit ist es möglich, die Wirkungsrichtung vorzugeben. Die Werte in der Matrix stellen die A-Priori- Wahrscheinlichkeiten dar. Hierbei wird vielfach die Ausgangswahrscheinlichkeit 0,5 (50%) angesetzt, wobei mit einer differenzierten Anpassung die Ergebnisgüte verbessert werden kann. Bei dynamischen Problemen (Variablen als Zeitreihen) erfolgt anschließend die Ermittlung der Wirkzeiten nach dem sogenannten ARD-Verfahren (Automatic Relevance Detection 265 ). 263 [Buckler 2008, Seite 189] 264 [Buckler 2008, Seite 193] 265 [Buckler 2008, Seite 195]

155 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 138 Nach der Vorverarbeitung, der Faktorenanalyse, der Definition der A-Priori-Matrix und ggf. der Wirkzeitermittlung kann der eigentliche Lernvorgang durchgeführt werden. Ein Bayes sches Neuronales Netz (BNN) ermittelt die Quantität und die Qualität der unterstellten Wirkbeziehungen. Dafür wird in einem mehrstufigen Prozess jede beeinflusste Variable je einmal als abhängige Variable definiert und dafür in einem separaten Lernvorgang ein BNN angelegt (Multi-Layer Perzeptron mit einem hidden layer ). Die Beziehungsstruktur in Form eines Neuronalen Netzes kann folgendermaßen beschrieben werden 266 : y f H N ( wi f Akt 1 ( wij xi bij ) 2 ) Akt 2 b j i i 1 f Akt1 = Aktivierungsfunktion der verdeckten Neuronen (sigmoide Aktivierungsfunktion f Akt ( Term) 1 1 e f Akt2 = (lineare) Aktivierungsfunktion des Outputneurons Term ) H w b = Anzahl der verdeckten Neuronen = Gewichtungsfaktor = Bias-Gewicht Die Abbildung der Nichtlinearität erfolgt bei der Transferfunktion des MLP. Wesentlicher Bestandteil des Lernverfahrens ist das bereits oben genannte ARD-Verfahren (die Gewichte der verdeckten Schicht werden nach Zugehörigkeit zu den Inputs gruppiert - damit können irrelevante Variablen identifiziert und eliminiert werden). Ziel des Lernalgorithmus ist es, die folgende Fehlerfunktion für jedes Konstrukt zu minimieren 267 : E ß H p 1 ( t p o p ) 2 N j 1 i H i w 2 ij min E = Fehlerfunktion t = Reale Ausprägung der Variable o = Neuronale Prognose der Variable p = Datensatz (p = 1 bis n) 266 [Buckler 2008, Seite 197 / Buckler 2010, Seite 60] 267 [Meldau 2007, Seite 205 / Buckler 2010, Seite 62]

156 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 139 w = Gewichtungsfaktor = Koeffizient der Penalty -Terme (Breite der A-Priori-Verteilung) = Koeffizient des quadratischen Fehlermaßes (Verteilung des Störterms) Die Koeffizienten und werden in jedem Lernschritt neu berechnet 268. Für irrelevante Inputvariablen wächst der Koeffizient und damit gehen die zugehörigen Gewichte gegen Null. Irrelevante Inputvariablen werden dabei entfernt und ein Overfitting des Modells vermieden 269. Stufe 3 Nach der Modellierung der Zusammenhänge komprimiert die dritte Stufe die Kerneigenschaften der Zusammenhänge in mathematisch-formaler Form (Überwindung des black box - Problems) und stellt diese nachvollziehbar dar. Dabei sind Maßzahlen und Graphe Grundelemente der Präsentation 270. Hierfür werden zunächst die additivkompensatorischen Anteile jeder Wirkungsbeziehung ermittelt: y ADD f NN ( x1, x2,..., xn ) f NN ( c, x2,..., xn ) f NN = Netzfunktion x 1 bis x n = Inputvariablen c = Konstante (diese entspricht im Idealfall dem Mittelwert der untersuchten ursächlichen latenten Variablen) Die abhängige Größe y ADD kann mit x 1 auf der Abszisse und y ADD auf der Ordinate als Plot dargestellt werden. Eine nichtlineare Funktion, welche die Punktewolke beschreibt, kann als additiver Einfluss interpretiert werden 271. Diese zweidimensionalen Plots können auch in einem Pfaddiagramm dargestellt werden. Des Weiteren können Wirkungsbeziehungen zwischen zwei unabhängigen Variablen (x 1 und x 2 ), bei denen aufgrund hoher Werte des sogenannten Interaktionsmaßes darauf geschlossen werden kann, dass sie miteinander interagieren, ermittelt werden: y INT f x, x,..., x ) NN ( 1 2 n 268 [Buckler 2008, Seite 117 / Buckler 2010, Seite 62] 269 [Buckler 2008, Seite 145] 270 [Buckler 2008, Seite 199] 271 [Buckler 2008, Seite 215]

157 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 140 f NN = Netzfunktion x 1 bis x n = Inputvariablen ε = Störterm Dabei kann eine resultierende Größe in einer dreidimensionalen Gittergrafik mit x 1 auf der Abszisse und x 2 auf der Ordinate veranschaulicht werden. Eine nichtlineare dreidimensionale Regressionskurve beschreibt dabei den interaktiven Einfluss Maßzahlen des NEUSREL-Systems Wichtige Maßzahlen sind in der Tabelle 18 dargestellt. Die Kenngrößen treffen eine Aussage zum Zusammenhang zwischen einer ursächlichen und einer beeinflussten Variablen 273. Tabelle 18: Wichtige Maßzahlen des NEUSREL-Systems 274 Bezeichnung Formeln Beschreibung OEAD Overall Explained Absolute Deviation N n 1 y i n f i n NN i, j = latente Variable f NN = Ergebnisfunktion 1 ( y,..., y i j yˆ n yn N des Neuronalen Netzes j l,..., y ) Prozentualer Anteil der Varianz einer beeinflussten Variablen (Zielvariable), der anhand der ursächlichen Variable erklärt werden kann. Der OEAD-Wert gibt die Stärke des Zusammenhangs wieder, egal, ob linear, nichtlinear oder interaktiv). GoF Goodness of Fit 1 l ( M 1 1 communality i ) R i M l = Anzahl der latenten Modellkonstrukte M = Anzahl der Messvariablen für das Konstrukt i communality bezieht sich auf den Regressionskoeffizienten zwischen einer manifesten und ihrer latenten Variable 2 Gesamter Koeffizient, der beschreibt, inwieweit sich die Daten gegenseitig beeinflussen. 272 [Buckler 2008, Seite 170] 273 [Buckler 2008, Seite 199] 274 [Buckler 2010, Seite 64]

158 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 141 Ř 2 = Bestimmtheitsmaß / Relevanzmaß für eine abhängige latente Variable, die durch alle anderen Modellkonstrukte erklärt werden kann IE Interaktionsmaß N n 1 z i Jk a i y y N j a a = additive Werte einer polynomischen Regression von y auf a z = Ergebnis einer universellen Regression mit zwei latenten Variablen j an k als Regressor auf z j k Prozentualer Anteil der Varianzaufklärung durch Interaktionen der Variable i an der Gesamtvarianzaufklärung des Neuronalen Netzes. Diese Maßzahlen werden im Folgenden näher erläutert. Des Weiteren existieren im NEUSREL-System spezifische Koeffizienten zur Evaluation/Güteprüfung und zur Unterstützung der Interpretation der Ergebnisse von NEUSREL-Analysen Evaluation Innerhalb der Evaluation des berechneten Modells mit NEUSREL werden Gütekriterien betrachtet. Diese werden im NEUSREL-System und der NEUSREL-Software ausgewertet und dargestellt 275. Blockcheck (Multikollinearität, Eigenvalues ) Mit der Option blockcheck vor der eigentlichen NEUSREL-Berechnung wird es ermöglicht, die Konstruktqualität und die Eignung des gewählten Messmodells zu prüfen. Dabei werden der Anfangswert der Multikollinearität sowie die Eigenvalues der latenten Variablen berechnet. Die Multikollinearität beschreibt, ob zwei (oder mehrere) Variablen gleiche Information liefern und somit eine (oder mehrere) von ihnen überflüssig ist. Ein geringer Wert ist dabei positiv zu werten. Zum Vergleich wird auch nach der Datenanalyse der Wert der Multikollinearität berechnet. Bei den Eigenvalues darf nach Buckler je latenter Variable nur ein Wert größer 1 sein, wenn ein reflektives Messmodell vorausgesetzt wird, damit nur ein Hauptfaktor hinter den manifesten Variablen besteht. Bei einem formativen Konstrukt sollten alle Eigenvalues größer 1 sein, so dass jede manifeste Variable ihren eigenen Faktor repräsentiert. 275 [Buckler 2010, Seite 26]

159 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 142 OEAD Overall Explained Absolute Deviation (Gesamtabweichung) OEAD ist der Anteil der Varianz einer latenten Variablen i, der durch ein latente Variable j im Strukturmodell beschrieben werden kann. OEAD ist ein Maß, das die Einflussstärke sowohl von linearen als auch von nicht-linearen Zusammenhängen darstellt 276. Der Wertebereich liegt zwischen 0 (kein Einfluss) bis in etwa zum Wert R 2 der latenten Variablen (die latente Variable i ist zu 100% von Variable j beeinflusst). Als weitere Evaluation finden sich OAED-Irrtumswahrscheinlichkeiten und OAED-t-Werte (Werte größer 1,96 bedeuten, dass die entsprechenden Parameter einen gewichtigen Beitrag zur Bildung der Modellstruktur liefern 277 ). Die Werte OEAD stellen in diesem Zusammenhang die A Posteriori Matrix der Beziehungen der Variablen dar 278. R 2 Relevanzmaß für eine endogene latente Variable (erklärt durch alle anderen Modellkonstrukte) Diese Messung ist bekannt von herkömmlichen multivariaten Analysen. Sie misst, inwieweit die Varianz einer latenten Variablen durch alle anderen latenten Variablen erklärt werden kann. Der Wert für R 2 geht von 0 ( keine Erklärung ) bis 1 ( jegliche Variation in den Daten kann von den latenten Variablen des Modells erklärt werden ). Nach Chin gelten R 2 -Werte von 0,19 als schwach, von 0,33 als moderat und von 0,66 als substanziell 279. In Abhängigkeit von den R 2 -Werten sind die OEAD-Werte interpretierbar (vgl. Kap ). Die Werte R 2 werden ergänzt um die Werte R 2 similar PLS, welche den klassischen linearen statistischen Auswertungen entsprechen. Wenn sich R 2 und R 2 similar PLS unterscheiden, dann kann auf Nichtlinearitäten geschlossen werden. GoF Goodness of Fit GoF ist ein gesamter Koeffizient, der beschreibt, inwieweit die Daten sich gegenseitig erklären lassen. Dabei werden alle Werte R 2 berücksichtigt, um die Erklärbarkeit des Strukturmodells zu messen. Und es wird berücksichtigt, inwieweit die manifesten Variablen die latenten erklären (R 2 s). 276 [Weiber/Mühlhaus 2010, Seite 268] 277 [Weiber/Mühlhaus 2010, Seite 291] 278 [Abstimmungsgespräch mit Dr. Frank Buckler, Köln, ] 279 [Weiber/Mühlhaus 2010, Seite 255]

160 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 143 Auch hierbei liegt die Größenordnung zwischen 0 (kein Fit) und 1 (perfekter Fit, keine Fehler, keine Residuen im Mess- und Strukturmodell). Um ein Overfitting zu verhindern wurde die Erfahrung gemacht, dass die GoF s von Modellen meist schon in der zweiten Iteration 80% Verbesserung zeigen und sich danach oftmals wieder verringern. Parallel ist wichtig, dass ein Modell nicht unbedingt richtig sein muss, nur weil ein hoher GoF besteht. Messungen der Verlässlichkeit (Reliabilität) des Modells Die Validität jeder latenten Variablen wird durch verschiedene Messung ausgedrückt (Chrombachs Alpha, Average Explained Variance (AEV) or Composite Reliability) Interpretation Die Interpretation der Berechnungen der NEUSREL-Analyse erfolgt nach der Evaluation des Modells (siehe Kap ). Diese basiert auf weiteren Koeffizienten und der durch NEUSREL generierten 2D- und 3D-Plots (siehe Kap ). Bei diesen Koeffizienten handelt es sich um folgende Maßzahlen 280 : Faktorwerte und -gewichte Die resultierenden Faktorwerte für jede manifeste Variable werden ausgewertet, um die Zusammenhänge zwischen der manifesten und der latenten Variable zu identifizieren (Korrelationskoeffizienten). Dabei werden für jede manifeste Variable die Faktorgewichte bestimmt. DF Degree of Freedom (Freiheitsgrad) Damit wird das Ausmaß der Nichtlinearität eines additiven Effekts einer latenten Variable i auf eine latente Variable j beschrieben. Der Wertebereich des DF geht von 0 (kein Effekt analysiert), über 1 (linearer Effekt, y=a x+const), 2 (quadratischer Effekt, y=b x 2 +a x+const), 3 (kubischer Effekt, y=c x 3 +b x 2 +a x+const) bis DF>3 (ähnliches Schema). LPC Linear Path Coefficients (lineare Pfad-Koeffizienten) Für jeden linearen Pfad (Ursache-Wirkungs-Beziehung mit DF=1) erzeugt NEUSREL einen standardisierten Pfad-Koeffizienten. Dies kann mit anderen Kausalanalyseverfahren verglichen werden (z.b. LISREL, AMOS). Damit können Aussagen zu Stärke und Vorzeichen der Beziehungen gemacht werden. Die Maßzahl 280 [Buckler 2010, Seite 28 ff]

161 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 144 Unstandardised LPC drückt die absolute mittlere Steigung der blauen Kurve (vgl. Darstellung der Beziehung zwischen zwei Variablen in additiven 2D-Plots, z.b. Abb. 64) dar und repräsentiert den echten Zusammenhang zwischen zwei Variablen. NLPC Nonlinear Path Coefficients (nichtlineare Pfadkoeffizienten) NLPC misst die mittlere Steigung der blauen Kurve von nichtlinearen Effekten. Dabei wird die blaue Linie der additiven 2D-Plots analysiert und interpretiert. Während LPC die Steigung der linearen Regression über alle Daten misst, teilt NLPC den Bereich einer Variablen auf der x-achse in viele (maximal 50) Unterregionen auf. Jede Unterregion besitzt ihre eigene Steigung. Die Maßzahl Unstandardised NLPC stellt die absolute mittlere Steigung dar und repräsentiert das Ausmaß der Änderung von y, wenn sich x maximal verändert. RME and AME: Relative and Absolute Maximum Effect Diese beiden Maßzahlen drücken das Ausmaß an Wirkung einer ursächlichen Variablen aus und unterstützen damit eine Treiberanalyse. AME analysiert die blaue Linie im 2D- Plot und misst die Veränderung der Variable auf der y-achse (prozentuale Änderung), die maximal möglich ist (über den kompletten Veränderungsbereich der Variablen auf der x-achse. AME ist damit die Differenz zwischen dem Maximum- und dem Minimumwert auf der blauen Linie. RME ist der Quotient aus AME und dem Wertebereich der Variablen auf der x-achse von Minimum Y bis Maximum Y. Damit misst RME die maximale Veränderung in Prozent verursacht durch einen Treiber und beschreibt damit die Hebelwirkung (vgl. Abb. 64). IE Interaktionseffekte Mit IE werden die Stärken der Interaktionen errechnet, z.b. von zwei latenten Variablen auf eine andere latente Variable. IE kann Werte zwischen 0 und R 2 annehmen. Dabei bedeutet ein Wert von R 2, dass die Varianz einer latenten Variable i ausschließlich von der latenten Variable j hervorgerufen wird. Interaktionseffekte werden von sogenannten Moderatoren durch indirekte Effekte hervorgerufen. Moderatoren beeinflussen den Zusammenhang zwischen zwei anderen Variablen (vgl. High Performance Cycle von Locke/Latham) 281. Die zusätzliche Maßzahl Leverage Factor thru IE drückt den dämpfenden oder verstärkenden Moderationseffekt aus. Die Maßzahl wird nur gemessen für Fälle, in denen der Wert der Moderatorvariablen über dem Mittelwert liegt. Ein Leverage Factor größer 1 deutet auf einen verstärkenden Effekt des Moderators hin. 281 [Herbst 2005, Seite 5]

162 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 145 Ein Wert von 2 bedeutet, dass der Effekt doppelt so groß ist für Werte der Moderatorvariable, die größer als der Mittelwert sind, als für Werte kleiner als der Mittelwert. Ein negativer Wert drückt aus, dass der Moderator den Effekt dämpft. Polynomische Koeffizienten nichtlinearer Effekte Für alle nichtlinearen Ergebnisse (DF > 1) werden polynomische Koeffizienten nach folgender Struktur erzeugt: y = a 0 + x a 1 + x 2 a 2 + x 3 a x n a n. Dabei werden über den leverage factor Hebeleffekte der Beziehungen beschrieben. Werte > 1 beschreiben progressive Beziehungen, bei Werten > 1 handelt es sich um degressive Beziehungen. Bei Werten > 2 beschreibt der leverage factor, dass eine Änderung der Werte einer Variable über dem Durchschnittswert eine doppelte (oder entsprechend größere) Wirkung auf eine andere Variable erzeugt. Bei negativen Werten handelt es sich - oder -förmige Beziehungen Abbildungsinterpretation 282 NEUSREL erstellt in Abhängigkeit bestimmter Mindestwerte 2D- bzw. 3D-Plots. Die vertikale (y-) Achse stellt jeweils die beeinflusste Variable dar, die mit einer Skalierung um Null festgelegt ist. Hierbei werden die prozentualen Veränderungen der Variable entsprechend der Änderung der beeinflussenden Variable dargestellt. Die beeinflussenden Variablen liegen jeweils horizontal mit standardisierten Skalierungen von 0 bis 100. Dabei ersichtliche Zusammenhänge werden im Rahmen der Interpretation der konkreten Ergebnisse erläutert (siehe Kap ). 282 [Buckler 2010, Seite 17]

163 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen Aufbau eines NEUSREL-Systems für eine Organisation Das zu untersuchende Modell in dieser Arbeit (Generisches Modell, Referenzmodell: Excellence-Modell der EFQM) charakterisiert sich durch folgende Rahmenbedingungen: Auf Basis der vorhandenen empirischen Daten mit Einstufungen für jede Variable existieren ausschließlich manifeste Variablen, so dass keine Faktoranalyse erforderlich ist. Des Weiteren handelt es sich nicht um ein dynamisches Problem, so dass eine Ermittlung von Wirkzeiten entfällt. Das Vorhandensein von ausschließlich manifesten Variablen vereinfacht die NEUSREL-Analyse dahingehend, dass Koeffizienten oder Maßzahlen, die einen Zusammenhang zwischen manifesten und latenten Variablen beschreiben, entfallen (zum Beispiel Eigenvalues, Faktorwerte und gewichte, Multicolinearity, Crombachs Alpha) 283. Auf dieser Basis gestaltet sich der Aufbau des NEUSREL-Systems für eine Organisation wie in folgendem Schaubild dargestellt 284. Abbildung 61: Aufbau des NEUSREL-Prozesses Die Vorüberlegungen beinhalten die Fragen nach sinnvollen Konstrukten und Pfaden (vgl. Kap. 4.2 mit der systemischen Modellierung / Einflussanalyse und Kap mit der A-Priori-Matrix). Die Güteprüfung kontrolliert die Qualität der Konstrukte (vgl. Kap ). Anschließend erfolgen Testberechnungen mit dem empfohlenen Ausschluss der sogenannten Bootstrapping-Methode (welche eine fehlende theoretische Verteilungsfunktion einer Zufallsvariable durch die empirische Verteilungsfunktion der Stichprobe ersetzt, um Signifikanztests durchzuführen; beim Bootstrapping werden aus einem empirischen Datensatz wiederholt Stichproben einer festgelegten Größe mit Zurücklegen gezogen und mit deren Hilfe Teststatistiken berechnet) 285. Die Finale Berechnung entspricht einer umfassenden Berechnung mit entsprechenden Einstellungen und aktiviertem Bootstrapping. Darauf aufbauend können dann die Evaluation der Berechnung und die Interpretation der Ergebnisse erfolgen. 283 [Abstimmungsgespräch mit Dr. Frank Buckler, Köln, ] 284 [nach Buckler 2009, Seite 26] 285 [Weiber/Mühlhaus 2010, Seite 256]

164 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen A-Priori-Matrizen Auf der Basis von Vorwissen können Hypothesen über Wirkungsbeziehungen und vermutete Pfade erstellt werden. Damit werden die Problemstellung in wahrscheinlichkeitstheoretischen Kategorien formuliert und mögliche Pfadrichtungen definiert (A-Priori- Bayes sches Netz, vgl. Kap ). Die Spalten der Matrix enthalten hierbei die ursächlichen Variablen und die Zeilen die beeinflussten Variablen. Dieses Vorgehen ist vergleichbar mit der nach der GAMMA-Methodik erstellten Einflussmatrix, welche für das EFQM-Modell und das Generische Modell durchgeführt wurde (siehe Kap , Tabellen 16 und 17). Auf der Grundlage dieser Einflussmatrizen als Hypothesenbasis können die entsprechenden A-Priori-Matrizen für das EFQM-Modell und das Generische Modell abgeleitet werden, indem die vermutet starken Wirkungsbeziehungen (Wert 2 oder 3 in der Einflussmatrix) extrahiert und für die A-Priori-Matrix übernommen werden. Parallel wurde darauf geachtet, dass wie bei NEUSREL gefordert Variablenbeziehungen nur in einer Wirkungsrichtung definiert werden und auch alle Variablen eingebunden sind. Die Werte in der Matrix stellen die A-Priori- Wahrscheinlichkeiten dar. Dabei wird - wie weiter oben erläutert - die Ausgangswahrscheinlichkeit 0,5 (50%) angesetzt. Die folgenden Tabellen beschreiben die für das EFQM-Modell und das Generische Modell erstellten A-Priori-Matrizen (die definierten Wirkbeziehungen und richtungen sind durch einen Punkt repräsentiert). Tabelle 19: A-Priori-Matrix EFQM-Modell Führung X 2 Politik & Strategie X 3 Mitarbeiter X 4 Partner & Ressourcen X 5 Prozesse X 6 Kundenzufriedenheit X 7 Mitarbeiterzufriedenheit X 8 Image / Gesell. Verantw. X 9 Schlüsselergebnisse X

165 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 148 Tabelle 20: A-Priori-Matrix Generisches Modell Führung X 2 Normatives Management X 3 Strategisches Managem. X 4 Operative Planung X 5 Information + Kommunik. X 6 Control / Feedback X 7 KVP und Innovation X 8 Mitarbeitermanagement X 9 Partner/Ress./Umwelt X 10 Kundenprozesse X 11 Prozessorientierung X 12 Kundenzufriedenheit X 13 Mitarbeiterzufriedenheit X 14 Image / Gesell. Verantw. X 15 Schlüsselergebnisse X Neben der Berechnung auf Basis einer A-Priori-Matrix können bei den NEUSREL- Analysen auch alle Pfade zugelassen werden. Im Abgleich mit der Analyse auf Basis der A-Priori-Matrix können damit vorher unbekannte Pfade entdeckt werden. Wichtig hierbei ist eine Abstimmung mit den theoretischen Konstrukten und praktischen Erfahrungen, um unrealistische Pfade auszuschließen Datengrundlage Für die empirische Analyse des EFQM-Modells und des Generischen Modells werden wie dargelegt Ergebnisse genutzt, die auf Grund eines Assessments von Organisationen im Rahmen einer Bewertung nach dem EFQM-Modell zu Stande gekommen sind (Teil-

166 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 149 nehmerorganisationen beim deutschen und beim österreichischen Excellence-Preis, Bewerber für das Recognised for Excellence -Verfahren der EFQM und Bewertungen von Organisationen durch externe Assessoren). Dabei wird die Organisation nach dem EFQM-Modell (siehe Kap , Abb. 9) und den Bewertungsdimensionen der RA- DAR-Logik (siehe Kap und Anhang, Tabellen 29 und 30) durch Bewertungsteams, die aus erfahrenen Assessoren bestehen, bewertet (siehe Kap ) 286. Die Bewertung bezieht sich dabei auf die sogenannten Teilkriterien des EFQM-Modells (vgl. Kap , Tabelle 11) mit einer jeweiligen numerischen Bewertung auf einer Skala zwischen 0 und 100 Prozentpunkten (vgl. Kap ), aus denen sich dann sowohl eine zusammenfassende Einstufung der übergeordneten Kriterien (1 bis 9, vgl. Kap , Abb. 9) als auch eine gesamte Bewertung der Organisation (zwischen 0 und Punkten) ergibt. Somit handelt es sich bei dieser explorativen (erforschenden) Analyse bei den Untersuchungsobjekten um ausgewählte Unternehmen (mit vorliegenden EFQM-Bewertungsdaten) innerhalb eines zeitlichen Betrachtungs-zeitraums (2003 bis 2009) und kardinal skalierten Merkmalsausprägungen mit kontinuierlichem metrischen Skalenniveau (Reifegrad-Bewertungen der Variablen zwischen 0 %-Punkten und 100 %-Punkten) 287. Wie in Kap erläutert, werden die Organisationen in verschiedene Größenkategorien eingeordnet ( Große Unternehmen über 500 Mitarbeiter, Mittlere Unternehmen von 101 bis 500 Mitarbeiter, Kleine Unternehmen von 16 bis 100 Mitarbeiter und Kleinstunternehmen bis 15 Mitarbeiter ). Parallel wird die Branchenzugehörigkeit der Bewerber erfasst (z.b. Gesundheits- und Sozialwesen, Dienstleistungen, Industriegüter). Der auf EFQM-Basis erreichte Reifegrad einer Organisation lässt sich anhand der Bewertungsergebnisse wie folgt darstellen: Die erste Stufe einer Auszeichnung ( Recognised for Excellence ) beginnt bei einer Leistung von über 300 Punkten auf der Skala der Bewertung (3-stars, was einer 30%-Bewertung bei einem Teilkriterium oder Kriterium entsprechen würde). Weitere Stufen Recognised for Excellence stellen Leistungen über 400 Punkte (4-stars) oder 500 Punkte (5-stars) dar. Innerhalb des Preisverfahrens beginnt der Level für einen Finalisten ab 450 Punkten, für sogenannte Zweitplatzierte ab 500 Punkten und für Preisträger ab 600 Punkten. Als Datengrundlage zur Analyse des EFQM-Modells (vgl. Variablen des EFQM- Modells, Kap , Tabelle 11) kommen jeweils die Bewertungsergebnisse für die 286 [In einer Arbeit von Julie Remus (2009) wurden mit einer Varianzanalyse die Mittelwerte der Gesamtassessorenbewertungen über die Jahre 2001 bis 2006 miteinander verglichen. Als Ergebnis wurde ermittelt, dass sich die Mittelwerte der Assessorenbewertungen nicht signifikant voneinander unterscheiden und dass dieses auf eine gleichbleibende Qualität der Qualifikation der Assessoren und deren Bewertungen hindeutet ( Persönliches Gespräch mit Julie Remus, München, )] 287 [Mau/Steinmann 2009, Seiten 14, 82, 105]

167 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 150 neun Kriterien zur Anwendung. Für die Analyse des Generischen Modells (vgl. Variablen des Generischen Modells, Kap , Tabelle 10) werden die Bewertungen kombinierter Teilkriterien entsprechend der Abbildung des Generischen Modells durch das EFQM-Modell verwendet (vgl. Kap , Tabelle 12). Das Ludwig-Erhard-Preis-Verfahren basiert auf dem EFQM-Modell und wird seit 1997 umgesetzt. Im Rahmen der kontinuierlichen Weiterentwicklung haben sich das EFQM- Modell und die Bewertungsgrundlage im Laufe der Jahre verändert. So gab es in den Jahren 1999 und 2003 Modelländerungen und die Bewertungsgrundlage der RADAR- Logik wurde erst ab 2003 verwendet. Die inhaltlichen Änderungen im EFQM-Modell sind in Bezug auf das jeweilige Vorgängermodell zum Teil erheblich (z.b. Aufnahme von neuen Themenbereichen, die vorher nicht abgebildet waren, wie Inhalte zum Normativen Management, Partnerschaften, Kundenbezogene Prozesse), so dass diesbezüglich nur eine eingeschränkte Vergleichbarkeit besteht. Aus diesen Gründen der Vergleichbarkeit werden für die empirische Datenanalyse Bewertungen ab dem Jahr 2003 bis zum Jahr 2009 verwendet. Für diesen Zeitraum liegen nutzbare Ergebnisse als Datengrundlage von 207 Organisationen vor (147 Bewerberorganisationen beim Ludwig- Erhard-Preis, 33 Bewerberorganisationen beim österreichischen Excellence-Preis, 13 Teilnehmer beim Recognised for Excellence Verfahren und 14 Bewertungen von Organisationen im Rahmen einer Selbstbewertung mit externen Assessoren). In Bezug auf die erforderliche Datengrundlage für NEUSREL-Berechnungen gilt 288 : Für eine sinnvolle Anzahl von Datensätzen ist bei linearen und additiven Beziehungen von einer Größe 5 10 x Anzahl Variablen (nach Chin) auszugehen. Nichtlineare Beziehungen und interaktive Effekte erfordern eine größere Datenbasis, wobei mit NEUS- REL gute Ergebnisse mit weniger als 250 Datensätzen erzielt werden. Es ist möglich, bereits mit einer Anzahl zwischen 50 und 100 Datensätzen Nichtlinearitäten zu entdecken, für die Feststellung von Interaktionen sind Datensätze ab einer Größe von 200 ausreichend. Bezogen auf die zu Grunde gelegten Modelle für die NEUSREL-Analyse bedeutet dies, dass für lineare und additive Beziehungen Datensätze (für das EFQM-Modell mit 9 Variablen) und Datensätze (für das Generische Modell mit 15 Variablen) erforderlich sind. Berechnungen von Interaktionseffekten können nur bezogen auf jeweils alle Datensätze (207) erfolgen. Eine Charakterisierung des zur Verfügung stehenden Datensatzes lässt sich wie folgt im Überblick darstellen. 288 [Buckler 2010, Seite 48]

168 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 151 Tabelle 21: Größen der Organisationen Größe der bis bis bis 500 über 500 Organisation Mitarbeiter Mitarbeiter Mitarbeiter Mitarbeiter Anzahl Organisationen Tabelle 22: Branchenzugehörigkeit der Organisationen Branchen Industriegüter / Produzierendes Gewerbe Dienstleistung Gesundheits-/ Sozialwesen Anzahl Organisationen Die Branchen Dienstleistung und Gesundheits-/Sozialwesen werden in den späteren NEUSREL-Analysen wegen der geringen Anzahl der Datensätze der Branche Gesundheits-/ Sozialwesen und der vergleichbaren Branchencharakteristik unter Dienstleistung mit dann 131 Datensätzen zusammengefasst. Tabelle 23: Reifegrad der Organisationen Gesamtpunkte der Organisation bis 400 Punkte ab 400 Punkte Anzahl Organisationen Die vorhandenen Daten der 207 Datensätze basieren wie oben ausgeführt auf den Bewertungen der Organisationen durch Bewertungsteams auf der Grundlage des EFQM- Modells und der RADAR-Logik mit einer Einstufung der Teilkriterien auf einer Skala zwischen 0 und 100 Prozentpunkten. Zur Erläuterung dieser Datengrundlage können folgende Charakteristika dienen, die durch das Bewertungsverfahren bestimmt sind: Die Bewertung der einzelnen Organisationen erfolgt durch unterschiedliche und individuelle Bewerterteams. Dabei handelt es sich um erfahrene und geschulte Bewerter (Assessoren), deren qualifizierte und nachvollziehbare Bewertung durch Kalibrierungsmaßnah-

169 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 152 men sichergestellt wird. Dies wird zum Beispiel durch Test-Bewertungen von Organisationen durch verschiedene Bewerterteams nachgewiesen, die zeigen, dass bei den Bewertungen im Mittel lediglich Abweichungen von 5 bis maximal 10 Prozentpunkten existieren 289. Der Bewertungsmaßstab der RADAR-Logik (vgl. Anhang Tabellen 29 und 30) impliziert, dass bei der Bewertung der einzelnen Themen / Variablen (Teilkriterien) immer mehrere Dimensionen berücksichtigt werden und daraus eine Gesamtbewertung für ein Teilkriterium erfolgt. So stellen die Bewertungen für die Teilkriterien aus dem Befähiger - Bereich immer eine Zusammenfassung der Dimensionen Vorgehen, Umsetzung und Bewertung und Überprüfung dar. Bei den Teilkriterien des Ergebnis -Bereichs handelt es sich ebenfalls um die zusammengefasste Bewertung mehrerer Dimensionen. So werden dabei nicht nur die Ergebnisse als solche und deren Entwicklung ( Trends ) berücksichtigt, sondern auch die Erreichung der Ziele, günstige Vergleiche mit Wettbewerbern, die nachvollziehbare Ursache der Ergebnisse und ein angemessener Umfang von relevanten Ergebnissen. In Anbetracht der erforderlichen Datensätze für aussagekräftige und valide Ergebnisse (siehe oben) werden für das Generische Modell und für das EFQM-Modell folgende Datenbereiche analysiert: Tabelle 24: Datenbereiche für die Analyse Datenbereich Anzahl Datensätze Alle Datensätze 207 Industriegüter 76 Dienstleistung 131 Hoher Reifegrad (ab 400 Punkte) 115 Niedriger Reifegrad (bis 400 Punkte) 92 Alle Datenbereiche werden jeweils für das Generische Modell und für das EFQM- Modell und dabei jeweils mit A-Priori-Matrix und mit allen Pfaden analysiert. 289 [Vgl. Empirische Varianzanalyse Kap , Fußnote 284]

170 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 153 Die Ergebnisse mit den erfahrungsbasierten reduzierten Modellen ( A Priori ) können mit den Ergebnissen der kompletten Modelle ( Alle Pfade ) verglichen werden. Daraus können Bestätigungen und Unterschiede bewertet werden von NEUSREL entdeckte Pfade bei den Berechnungen Alle Pfade können theorie- und erfahrungsbasiert bestätigt oder falsifiziert werden. Somit ergeben sich insgesamt 20 Auswertungen. Eine weitere Differenzierung bzw. Kombination von verschiedenen Datenbereichen (z.b. Analyse von Organisationen des Industriegüterbereichs mit hohem Reifegrad) entfällt wegen der dann zu geringen Anzahl an Datensätzen. Für die einzelnen Analysen werden Bezeichnungen nach folgender Form verwendet: X_Y_Z X steht für das untersuchte Modell - G = Generisches Modell - E = EFQM-Modell Y steht für den untersuchten Datenbereich - A = Alle Datensätze - I = Industriegüter - D = Dienstleistung - H = Hoher Reifegrad - N = Niedriger Reifegrad Z steht für die durchgeführte Pfadanalyse - AP = A-Priori-Matrix - AL = Alle Pfade Zum Beispiel bedeutet die Bezeichnung G_A_AP die Analyse des Generischen Modells bezogen auf alle Datensätze und auf Basis der A-Priori-Matrix. Die NEUSREL-Analysen und -Ergebnisse für die Organisationsmodelle (Generisches Modell und EFQM-Modell) werden in folgenden Abschnitten erläutert.

171 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen Datenanalyse und Ergebnisse des NEUSREL-Ansatzes Zur Modellierung der Organisationsmodelle (Generisches Modell und EFQM-Modell) auf Basis des NEUSREL-Systems (Version 3.1, ) wurden für jede beeinflusste Variable 20 neuronale Netze angelernt (diese Anzahl erhöht die Stabilität der Ergebnisse), die jeweils einen Lernzyklus (Iterationsschritt) durchlaufen haben (das reicht aus, da es sich bei dieser Analyse ausschließlich um manifeste Variablen handelt) 291. Dabei basiert der Lernvorgang auf einem Neuronalen Netz mit 10 verdeckten Neuronen, welche mit Hilfe des ASP (Automatic Soft Pruning)-Verfahrens für nicht benötigte verdeckte Neuronen reduziert wurden (hierbei wird das Prinzip des ARD-Verfahrens auf die verdeckten Neuronen angewendet 292 ). Die Anzahl von 10 verdeckten Neuronen entspricht der Standardeinstellung für komplexe Zusammenhänge mit Nichtlinearitäten und Interaktionen. Für die endgültigen Berechnungen wurde jeweils Bootstrapping mit 200 Samples eingestellt (eine hinreichende Zahl der Bootstrap-Stichproben entspricht der Anzahl der Datensätze ). Die Sample Manipulationen sind auf 0 eingestellt worden (= Standardanalyse), da eine Manipulation der Daten nur für große Datensätze sinnvoll ist, wenn einzelne Daten ausgeschlossen oder gewichtet werden sollen. Die Einstellung für Minimum IE wurde auf 0,2 und für Minimum OEAD auf 0,3 justiert damit werden mit NEUSREL 2D- bzw. 3D-Plots für bedeutsame Zusammenhänge erzeugt (als bedeutsam gelten nach NEUSREL Zusammenhänge mit Werten > 0,2 295 ). Wegen der erforderlichen Größe der Datensätze zur Berechnung von IE (n > 200) erfolgt eine Untersuchung der Interaktionseffekte nur mit allen Daten und ausschließlich für das EFQM-Modell mit 9 Variablen, da die vorhandene Zahl von Datensätzen (207) für Modelle mit mehr Variablen (Generisches Modell mit 15 Variablen) keine validen Ergebnisse erwarten lässt 296. Insofern wird nur eine Auswertung der Interaktionseffekte bespielhaft anhand einer Berechnung für das EFQM-Modell (E_A_AL) durchgeführt (für dieses Modell zeigen sich signifikante IE-Werte > 0,2). Für die Berechnungen sind die Enable -Einstellungen für die Darstellungen der Werte für IE, Leverage Factor und Unstandardised LPC im Ergebnisbericht aktiviert worden (vgl. Abb. 62). 290 [Buckler 2010] 291 [Abstimmungsgespräch mit Dr. Frank Buckler, Köln, ] 292 [Buckler 2008, Seite 120] 293 [Weiber/Mühlhaus 2010, Seite 291] 294 [Anmerkung: Für die drei Analysen G_H_AL, G_N_AL und G_N_AP konnten mit der vorliegenden NEUSREL-Software keine bootstrap-berechnungen durchgeführt werden, da hierbei Fehlermeldungen aufgetreten sind (diese konnten auch in Abstimmung mit Dr. Frank Buckler nicht geklärt werden (Abstimmung per am und per Telefongespräch am )] 295 [Weiber/Mühlhaus 2010, Seiten 255, 291] 296 [Abstimmung mit Dr. Frank Buckler auf Basis von Testberechnungen, -Austausch, ]

172 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 155 Abbildung 62: Modelleinstellungen NEUSREL Beispielhaft für die Vorgehensweise und die Ergebnisse einer NEUSREL-Analyse wird hier im Überblick die Bewertung des EFQM-Modells (mit Alle Pfade und Bootstrapping, Analyse E_A_AL, siehe auch Anhang Tabelle 32) dargestellt. Dabei werden die Vorgehensweise eines NEUSREL-Prozesses (siehe Abb. 61) und die Erläuterungen der entsprechenden Maßzahlen (siehe Kap ) zu Grunde gelegt. Auswertung für: EFQM-Modell / Alle Daten / Alle Pfade (E_A_AL) Anzahl Datensätze: 207 Berechnung IE: ja GoF: 0,8909 Signifikanz (bootstrap): Irrtumswahrscheinlichkeit: alle Werte 0,01 t-werte: alle Werte > 3,24 Variable 1 2 Politik/ 3 Mit- 4 Partner / Führung 5 6 Kundenzufriedenh. zufriedenh. 8 Image 9Schlüssel- Prozesse 7 Mitarb.- Strategie arbeiter Ressourcen ergebnisse R 2 0,89 0,88 0,86 0,84 0,84 0,75 0,74 0,64 0,7 R 2 sim 0,86 0,83 0,81 0,81 0,79 0,66 0,65 0,52 0,61 A Posteriori Matrix (OEAD-Werte) Aktivsumme 1 0 0,53 0,26 0,02 0,12 0,07 0, ,02 2 0,44 0 0,02 0,09 0,17 0,13 0,01 0,03 0,01 0,9 3 0,28 0,01 0 0,34 0,09 0,02 0,25 0,1 0,02 1,11 4 0,03 0,17 0,37 0 0,3 0,03 0,05 0,16 0,22 1,33 5 0,1 0,11 0,12 0,26 0 0,12 0 0,14 0,13 0,98 6 0,12 0,09 0,03 0 0,07 0 0,34 0,05 0,14 0,73 7 0,05 0,04 0,16 0,02 0,02 0,33 0 0,2 0,15 0,97 8 0,06 0 0,03 0,06 0,03 0 0,16 0 0,14 0,48 9 0,05 0,05 0,03 0,08 0,06 0,18 0,14 0,18 0 0,77 Passivsumme 1,13 1,00 1,02 0,87 0,86 0,88 0,97 0,86 0,81

173 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 156 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 1 2 0,53 1 0,56 0,6 0,54 0,55 0, , ,44 2 0,51 0,47 0,48 0,47 0, , ,34 1 0,33 0,41 0,39 0,39 0, , ,37 1 0,54 0,43 0,33 0,42 0, ,3 2 0,33 0,33 0,33 0,32 0, , ,34 2 0,45 0,44 0,43 0,43 0, ,33 2 0,39 0,4 0,38 0,37 0,5 28,15 Interaktionseffekte Führung Politik/ Strategie Mitarbeiter Partner / Ressourcen Prozesse Kundenzufriedenh. Mitarbeiterzufriedenh. Image Schlüsselergebnisse 1 3 0,21 0,21 0, ,3 0,22 0,21 0, ,31 0,25 0, , , , , , ,24 0, , ,28 0,2 Abbildung 63: Beispiel-Ergebnisse einer NEUSREL-Analyse Die oben dargestellten Ergebnisse für diese NEUSREL-Analyse zeigen, dass das Modell mit einem GoF-Wert von 0,8909 einen sehr guten Fit darstellt. Die Signifikanzwerte auf Basis der Bootstrap-Berechnungen für OEAD zeigen, dass die Ergebnisse valide sind (alle Irrtumswahrscheinlichkeiten für signifikante OEAD-Werte betragen 0,01 (Schwellenwert 0,1) und alle t-werte sind größer/gleich 3,24 (Schwellenwert 1,65) 297 ). Alle R 2 -Werte liegen im Bereich zwischen 0,64 (Variable 8: Image) und 0,89 (Variable 1: Führung) und zeigen damit ein hohes Relevanzmaß für die Erklärung der einzelnen Variablen durch alle anderen Modellkonstrukte (Schwellenwert 0,19) 298. Beim Vergleich der R 2 -Werte mit den Werten R 2 similar PLS zeigen sich durchgängig Unterschiede, die in Teilbereichen sogar sehr auffällig sind (z.b. Variable 6 Kundenzufrie- 297 [Weiber/Mühlhaus 2010, Seite 291] 298 [Weiber/Mühlhaus 2010, Seite 291]

174 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 157 denheit: R 2 = 0,75 und R 2 sim = 0,66). Das deutet auf das Vorhandensein von Nichtlinearitäten hin. Die Übersicht mit den OEAD-Werten und dessen (Zeilen- und Spalten-) Summen stellt quasi die A Posteriori Matrix mit den entsprechenden Werten für die einzelnen Variablen dar. Damit kann die Rolle einzelner Variablen bestimmt werden. Beim oben dargestellten Beispiel mit der Berechnung des kompletten Modells ( Alle Pfade ) wird ersichtlich, dass sich zwar Schwerpunkte zeigen (z.b. kristallisieren sich die Variablen Führung und Politik & Strategie als wirksame Hebel heraus), jedoch sind die Ergebnisse wenig differenziert. Dies liegt vor allem daran, dass bei der NEUSREL- Berechnung für Alle Pfade auch Beziehungen gemessen werden, die auf Basis theoretischer Grundlagen und Expertenwissen in der Praxis nicht oder wenig valide sind (z.b. zeigt die Variable Mitarbeiterzufriedenheit eine hohe Aktivsumme - in der praktischen Bedeutung ist diese eine Folge von anderen Variablen und ein Anzeigeinstrument im Sinne eines Ergebnisses). Insofern können die Auswertungen der jeweils reduzierten erfahrungsbasierten Modelle ( A Priori ) aussagekräftigere Ergebnisse ergeben und mit den Ergebnissen der Berechnungen mit Alle Pfade abgeglichen werden. Damit lassen sich für die einzelnen Modelle zusammengefasste A Posteriori Matrizen entwickeln, welche die Berechnungen aller Bereiche eines Modells berücksichtigen (vgl. Kap , Tabelle 25) 299. Die Tabelle beim Punkt Signifikante Beziehungen führt alle signifikanten Variablen- Beziehungen auf (OEAD-Werte > 0,3 (grau hinterlegt) bzw. als Erweiterung OEAD- Werte > 0,2). Für sämtliche signifikante Beziehungen mit OEAD-Wert größer 0,3 werden jeweils die weiteren relevanten Maßzahlen aufgeführt und zusätzlich die grundsätzliche Beziehungsstruktur (auch sichtbar in den 2D-Plots) skizziert (Kurvensymbol: linear, quadratisch etc.). Die Tabelle beim Punkt Interaktionseffekte führt alle signifikanten Moderationseffekte auf (IE-Werte > 0,2). Für alle signifikanten Interaktionseffekte wird die Beziehungsstruktur in 3D-Plots dargestellt. Bei der Berechnung der Interaktionseffekte mit dem bootstrap-verfahren zeigte sich in der praktischen NEUSREL-Analyse, dass zum einen die Ergebnisse bei wiederholten Berechnungen zum Teil Streuungen zeigten und dass zum anderen die geforderten Schwellenwerte für signifikante Irrtumswahrscheinlichkeiten und t-werte nicht eingehalten wurden. Dies ist darauf zurückzuführen, dass für die Analyse nur auf 207 Datensätze zurückgegriffen werden konnte und NEUSREL für valide Ergebnisse eine Anzahl an Datensätzen erfordert, die im Idealfall über 200 hinausgeht. Aus diesem Grund soll in dieser Arbeit auf eine exakte Analyse 299 [Abstimmungsgespräch mit Dr. Frank Buckler, Köln, ]

175 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 158 und Berücksichtigung von NEUSREL-Berechnungen der Interaktionseffekte bei der Ergebnisinterpretation verzichtet werden und diese nur beispielhaft für das Modell E_E_AL zur grundsätzlichen Anschauung aufgezeigt werden 300. In den Originalauswertungen der NEUSREL-Berechnungen werden für nichtlineare Effekte (DF > 1) die Polynomischen Koeffizienten aufgeführt. Damit können die Beziehungen mathematisch dargestellt werden. Die charakteristischen Effekte können allerdings hinreichend aus den anderen Koeffizienten und Maßzahlen und aus der Interpretation der von NEUSREL erstellten Diagramme (2D-Plots) entnommen werden, so dass eine konkrete Berücksichtigung der Polynomischen Koeffizienten nicht erforderlich ist 301. Wie erwähnt, erstellt die NEUSREL-Analyse neben den Maßzahlen und Koeffizienten in Abhängigkeit der angegebenen Mindestwerte (vgl. Abb. 62) 2D- bzw. 3D-Plots. Die vertikale Achse stellt jeweils die beeinflusste Variable (und deren Variation in Prozent) dar, die mit einer Skalierung um Null festgelegt ist. Die beeinflussenden Variablen liegen jeweils horizontal mit Skalierungen von 0 bis 100 (standardisiert; entsprechend dem Reifegrad nach EFQM, vgl. Kap ). Die Plots zeigen die Auswirkung der Änderung der beeinflussenden Variablen (x-achse) auf die beeinflusste Variable (y-achse), wenn die beeinflussende Variable von ihrem Mittelwert abweicht. Bei einem positiven Einfluss ergibt sich für die beeinflusste Variable ein negativer Wert, wenn der Wert der beeinflussenden Variablen kleiner ist als sein Mittelwert. Abb. 64 zeigt beispielhaft den additiven Zusammenhang von Führung und Politik/Strategie. Führung ist die verursachende Variable und Politik/Strategie die beeinflusste Variable. Die roten Punkte repräsentieren die entsprechenden Fälle der erhobenen Daten, die blaue Linie bildet die Summenfunktion der Schätzwerte. In diesem Beispiel ist allgemein ein positiver linearer Zusammenhang mit geringer Streuung der Werte abgebildet. Bei steigendem Niveau der Führung steigt auch der Reifegrad der Politik/Strategie. Dabei deuten die roten Punkte-Wolken (Einzelfälle des Datensatzes) darauf hin, dass die Beziehung nicht eindeutig linear ist, sondern leichte S-Kurven zeigt. Darüber hinaus kann die stellenweise auftretende größere Streuung der roten Punktewolken darauf hindeuten, dass eventuell Interaktionseffekte (zusätzliche Einwirkung weiterer Variablen) existieren. 300 [Abstimmung mit Dr. Frank Buckler ( ), ] 301 [Abstimmungsgespräch Dr. Frank Buckler, Köln, ]

176 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 159 Abbildung 64: Beispiel 2D-Plot Bei der Darstellung der 3D-Plots werden die Interaktionen von zwei Variablen als Treiber für eine dritte Variable illustriert. Die 3D-Ebene zeigt dabei die Auswirkungen der Interaktionen. Die folgende Abbildung zeigt als Beispiel einen 3D-Plot aus der Analyse des obigen Beispiels und hierbei die Interaktion von Führung und Partner/Ressourcen auf Prozesse [Die Abbildung stellt hier nur grundsätzlich die Gestaltung eines 3D-Plots dar, da die NEUSREL- Analyse zeigte, dass die Ergebnisse der Interaktionseffekte nicht zu 100% valide sind]

177 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 160 Abbildung 65: Beispiel 3D-Plot Nach dieser Darstellung würde sich zeigen, dass die Wirkung der Interaktion zwischen Führung und Partner/Ressourcen mit einer Steigerung des Reifegrads in gleichem Maße zu einer Verbesserung des Reifegrads der Prozesse führt. Die wesentlichen inhaltlichen Ergebnisse sämtlicher Analysen werden in den folgenden Kapiteln erläutert. Dabei finden sich die kompletten Ergebnisse bezogen auf die jeweilige Güteprüfung und Evaluation und die entsprechenden Maßzahlen und Plots im Anhang (ab Tabelle 32) zusammengefasst dargestellt.

178 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen Allgemeine Analyseergebnisse Vor der Auseinandersetzung mit den spezifischen Ergebnissen bei den Analysen mit dem EFQM-Modell und dem Generischen Modell soll zunächst betrachtet werden, inwieweit die durchgeführten NEUSREL-Analysen die grundsätzlichen theoretischen und erfahrungsbasierten Aussagen und Annahmen über die Charakteristika in menschlichen Institutionen und Organisationen bestätigen oder falsifizieren, welche für ein komplexes System gelten (zusammengefasst entspr. Kapitel 2 bis 4): Die einzelnen Elemente / Variablen stehen in Beziehungen / Relationen zueinander und sind untereinander vernetzt. Es existieren Beziehungsnetze mit Regelkreisen, Kreisprozessen und Pfaden. Innerhalb der Verknüpfungen zeigen sich nichtlineare Beziehungen. Moderationseffekte / Interaktionen beeinflussen bestimmte Beziehungen. Einzelne Elemente / Variable im System nehmen bestimmte Rollen ein. Dabei zeigen sich spezielle Hebel / Treiber / Erfolgsfaktoren für das System. Jedes System ist individuell und zeigt individuelle Charakteristika. Ausgehend von den durchgeführten NEUSREL-Analysen können diesbezüglich folgende Ergebnisse dargestellt werden: Beziehungen Die NEUSREL-Analysen zeigen, dass in den zu Grunde gelegten Modellen alle Variablen mit allen anderen Variablen vernetzt sind (mit unterschiedlicher Stärke). Dies wird durch entsprechende Maßzahlen der Berechnungen bestätigt (z.b. R 2, OEAD). Die Werte R 2 beschreiben das Relevanzmaß für die einzelnen Variablen das Ausmaß, inwieweit eine Variable durch alle anderen Modellkonstrukte erklärt werden kann. Nach Chin gelten Werte mit 0,33 als moderat und Werte > 0,66 als substantiell 303. Hier zeigen sich beim EFQM-Modell (Auswertung E_A_AL) Werte bei R 2 zwischen 0,64 und 0,89 und beim Generischen Modell (Auswertung G_A_AL) zwischen 0,66 und 0,98. Die Werte für OEAD beschreiben den Anteil der Varianz einer Variablen, die durch eine andere Variable beschrieben werden kann 304. Am Beispiel des EFQM-Modells (Auswertung E_A_AL, Abb. 63) und der Variablen Politik & Strategie und Führung kann dies anschaulich dargestellt werden. Der R 2 -Wert für Politik und Strategie beträgt 0,88. Der OAED-Wert von Führung bezogen auf Politik und Strategie ist 303 [Weiber/Mühlhaus 2010, Seite 291] 304 [Hier gelten Zusammenhänge mit Werten > 0,2 als relevant (nach Chin: Weiber/Mühlhaus 2010, Seite 291]

179 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 162 0,53. Das bedeutet, dass Politik und Strategie zu 0,53/0,88, also zu fast zwei Drittel, durch Führung erklärt werden kann. Ein weiteres Beispiel stellen Mitarbeiterzufriedenheit und Kundenzufriedenheit dar: Der R 2 -Wert für Kundenzufriedenheit beträgt 0,75 und der OEAD-Wert für Mitarbeiterzufriedenheit bezogen auf Kundenzufriedenheit ist 0,33. Hiermit kann die Kundenzufriedenheit zu 0,33/0,75, also annähend zur Hälfte, durch die Mitarbeiterzufriedenheit erklärt werden. Beim Generischen Modell (siehe Anhang Tabelle 37, Analyse G_A_AL) können als Beispiel die Variablen Kundenprozesse (R 2 -Wert 0,82) und KVP (OEAD-Wert bezogen auf Kundenprozesse = 0,6) benannt werden. Hier können die Kundenprozesse zu 0,6 / 0,82, also zu mehr als zwei Drittel, durch den KVP erklärt werden. Des Weiteren beschreiben beispielsweise die LPC-Werte die (linearen) Korrelationen für alle vorhandenen Pfade. Auch hier zeigen sich starke Beziehungen beim EFQM- Modell (E_A_AL) existieren Werte bis zu 0,56 (Korrelation zwischen Führung und Politik & Strategie ) und beim Generischen Modell bis zu 0,7 (Korrelation zwischen KVP und Kundenprozesse ) oder 0,72 (Korrelation zwischen Führung und Normatives Management. Beziehungsnetze / Regelkreise / Kreisprozesse / Pfade Beziehungsnetze und Kreisprozesse zeigen sich dadurch, dass es beispielsweise Wirkungen von a auf b (a -> b) und auch wieder zurück von b auf a (b -> a) gibt oder wenn folgende Beziehungsnetze existieren, welche zirkuläre Vernetzungen darstellen: a -> b und b -> c und c -> a. Bei den NEUSREL-Analysen zeigen sich solche Netze und Kreisprozesse in vielfältiger Variation. Die folgenden Abbildungen stellen hierzu Beispiele aus den Berechnungen dar. Abbildung 66: Pfade im EFQM-Modell (Beispiele)

180 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 163 Abbildung 67: Pfade im Generischen Modell (Beispiele) Nichtlinearitäten Bei der Auswertung der R 2 -Werte wird die NEUSREL-Analyse ergänzt um den Wert R 2 sim. PLS (Partial Least Square) das heißt, es werden R 2 -Berechnungen durchgeführt, die den klassischen linearen statischen Auswertungen entsprechen. Wenn sich für einzelne Variable die Werte für R 2 und R 2 sim. PLS unterscheiden, dann kann auf Nichtlinearitäten geschlossen werden. Dies zeigt sich bei den Ergebnissen der Analysen des EFQM-Modells und des Generischen Modells: Bei beiden Modellen kann man bei allen Variablen Unterschiede zwischen den R 2 und den R 2 sim. PLS Werten feststellen, bei einigen sogar größere Unterschiede (zum Beispiel EFQM-Modell (E_A_AL): Kundenzufriedenheit (Werte 0.66 und 0,75), Generisches Modell: (G_A_AL): Variable Schlüsselergebnisse (Werte 0,66 und 0,74). Bei den additiven Effekten wird das Ausmaß der Nichtlinearität durch die Kennzahl DF (Degree of Freedom) ausgedrückt (wenn der DF-Wert ungleich 0 (kein Effekt) oder 1 (linearer Effekt) ist). Dies trifft für eine Vielzahl der Beziehungen sowohl im EFQM- Modell als auch im Generischen Modell zu (siehe NEUSREL-Auswertungen im Anhang). Ebenfalls Nichtlinearitäten zeigen die Polynomischen Koeffizienten nichtlinearer Effekte, welche progressive, degressive und - oder - Shape-Form-Beziehungen beschreiben. Auch dazu existiert bei allen Auswertungen eine Vielzahl von diesbezüglichen Ergebnissen. Des Weiteren können Nichtlinearitäten aus der Interpretation der 2D- oder 3D-Plots erkannt werden (Streuungen der roten Punkte ), welche sich ebenfalls für eine Vielzahl der Abbildungen zeigen (siehe z.b. Abb. 64 und 65).

181 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 164 Moderationseffekte / Interaktionen Diese Effekte werden durch die Maßzahl IE (Interaktionseffekte) beschrieben, welche entsprechend der NEUSREL-Grundlage mit Werten > 0,2 als relevant angesehen werden 305. Ein typisches Ergebnis aus den Berechnungen zeigt sich bei der Analyse des EFQM-Modells (E_A_AL), für welches beispielhaft eine IE-Berechnung durchgeführt wurde (Anmerkung: ohne Signifikanz durch bootstrap-berechnung). Hier ergeben sich IE-Werte von bis zu 0,31 (vgl. Anhang, Tabelle 32; z.b. Führung und Image auf Mitarbeiter, siehe folgende Abb. 68). Abbildung 68: Beziehung mit Interaktionen (EFQM-Modell) Weitere Moderationseffekte sind erkennbar durch die Interpretationen der 2D- und 3D- Plots, bei welchen durch eine Streuung der dargestellten Einzelfälle Interaktionen (hervorgerufen durch andere Variablen) angezeigt werden (zum Beispiel EFQM-Modell E_A_AL: Starke Streuung bei Kundenzufriedenheit auf Mitarbeiterzufriedenheit verbunden mit Nichtlinearität, siehe Abb. 69). 305 [Weiber/Mühlhaus 2010, Seite 291]

182 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 165 Abbildung 69: Beziehung mit Interaktionen (Beispiel EFQM-Modell) Hebel Hebel oder Variablen mit stark auslösenden Effekten zeigen sich beispielsweise bei den Auswertungen der OEAD-Werte. Dazu zeigen sich sowohl beim EFQM-Modell als auch beim Generischen Modell einige Faktoren mit starker Hebelwirkung. Die konkreten Ergebnisse hierzu werden nachfolgend bei den einzelnen spezifischen Auswertungen dargelegt hier sollen nur beispielhaft einige Variablen genannt werden: Sowohl beim EFQM-Modell als auch beim Generischen Modell können als Größen mit Hebelwirkung für das gesamte System die Variablen Führung und Strategie angesehen werden (entsprechend der OEAD-Werte). Bei der Betrachtung des Generischen Modells zeigen sich durch die differenzierte Konstruktdefinition auch andere Variablen als Hebel, beispielsweise Normatives Management, Operative Planung, Information/Kommunikation, Control und Feedback oder KVP und Innovation. Die Werte RME und AME bestätigen und konkretisieren die jeweiligen Hebel-/Treiberwirkungen (siehe NEUSREL-Auswertungen im Anhang). Hier zeigen sich beim EFQM-Modell in erster Linie die Variablen Führung, Mitarbeiter-management und Partner/Ressourcen. Beim Generischen Modell sind es die oben genannten Variablen Information/Kommunikation, Control und Feedback und KVP und Innovation.

183 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 166 Individualität Die Individualität der menschlichen Organisationen und Institutionen als komplexe Systeme kann durch die NEUSREL-Analysen dadurch bestätigt werden, dass sich bei der Auswertung für verschiedene Branchen unterschiedliche Ergebnisse ergeben. So zeigt zum Beispiel die Auswertung der Branche Industriegüter andere Ergebnisse, als wenn alle Datensätze mit allen Branchen analysiert werden. Unterschiede ergeben sich auch bei den Bereichen Hoher Reifegrad und Niedriger Reifegrad (siehe konkrete Analyseergebnisse in den folgenden Kapiteln). Die durchgeführten NEUSREL-Analysen bestätigen damit eindeutig die in den Kapiteln 2 bis 4 dargestellten theoretischen und erfahrungsbasierten Aussagen und Annahmen über die allgemeinen Charakteristika in menschlichen Institutionen und Organisationen und erfüllen somit ein wesentliches in dieser Forschungsarbeit angestrebtes Ziel. In den folgenden Kapiteln werden die spezifischen Analyse-Ergebnisse für die zu Grunde gelegten Modelle basierend auf den existierenden Datensätzen erläutert.

184 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen Analyse des EFQM-Modells Für die Analyse des EFQM-Modells werden alle Ergebnisse der einzelnen Bereiche als Basis herangezogen (vgl. Kap Datenbasis und Kap Erläuterungen nach Abb. 63): Alle Daten, Industriegüter, Dienstleistungen, Organisationen mit hohem Reifegrad und Organisationen mit niedrigem Reifegrad. Die folgende Tabelle zeigt die zusammenfassende Auswertung für das EFQM-Modell. Die dabei zu Grunde gelegten Einzelergebnisse aller Auswertungen und die bereichsbezogenen Auswertungen (mit Abgleich der Alle Pfade - und der A Priori -Ergebnisse) sind am Anhang (ab Tabelle 32) ersichtlich. Tabelle 25: Beziehungen EFQM-Modell Auswertung für: EFQM-Modell Signifikante Beziehungen: Starke Beziehung (OEAD > 0,3) Beziehung (OEAD > 0,2) Die arabischen Ziffern (1 9) kennzeichnen die Variablen des Modells. Die Gesamt-Einstufung der Beziehungsstärke (aufgerundete Werte) erfolgt aus der Zusammenfassung aller Berechnungen eines Modells (Alle Daten, Industriegüter (IG), Dienstleister (DL), Organisationen mit hohem Reifegrad (HR), Organisationen mit niedrigem Reifegrad (NR), vgl. Fußnote 297). Beziehungscharakteristik Alle Daten IG DL HR NR Gesamt-Einstufung der Beziehungsstärke (Skala 1-5 (aufgerundet), = 1 Punkt, = 0,5 Punkte)

185 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen Die Beziehungen und die Gesamteinstufungen der Beziehungsstärken lassen sich wieder in eine Einfluss-Matrix (Cross Impact Matrix) übertragen, wodurch die A Posteriori Matrix abgeleitet wird. Tabelle 26: A Posteriori Matrix EFQM-Modell Aktivsumme Passiv- summe Mit der GAMMA-Methodik, die bereits zur Erstellung des expertenbasierten Hypothesenmodells genutzt wurde (vgl. Kap. 4.3), können für das EFQM-Modell wieder das Beziehungsnetz und die Bedeutung und Rollen der einzelnen Variablen generiert und dargestellt werden. Bei der Netzdarstellung entspricht die Dicke der Linien der jeweiligen Beziehungsstärke.

186 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 169 Abbildung 70: Netzdarstellung EFQM-Modell Abbildung 71: Rollenverteilung der Variablen im EFQM-Modell Als wirksame Treiber/Hebel zeigen sich die Variablen Führung und Politik & Strategie (rot-oranger Bereich). Diese Elemente beeinflussen andere Variablen sehr stark und werden selbst nicht in gleichem Maße von anderen Elementen beeinflusst. Weitere beeinflussende Elemente sind Mitarbeiter, Partner und Ressourcen und die Prozes-

187 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 170 se, wobei diese bereits im sogenannten kritischen Bereich liegen (oranger Bereich). Das bedeutet, dass diese Variablen als Beschleuniger und Katalysatoren für das System geeignet sind, allerdings auch ein unkontrolliertes Aufschaukeln/Umkippen möglich ist, da diese Elemente auch von anderen Variablen wieder stark beeinflusst werden können und Rückkopplungseffekte entstehen. Die sogenannten Ergebnis-Kriterien des EFQM-Modells (Variablen 6 9) zeigen sich als klassische Ergebnisse mit wenig ausgeprägter Einflussnahme, das heißt, dass diese Variablen gute Anzeigeinstrumente/Indikatoren sind (grüner/blauer Bereich). Die Mitarbeiter- und die Kundenzufriedenheit stellen sich noch mit dezent beeinflussendem Charakter dar (zwischen blauem und orangenem Bereich). Aus den Auswertungen (vgl. Tabelle 25) lassen sich folgende starke Beziehungen zwischen Variablen ersehen: Von Führung bestehen signifikante Wirkungen zu Politik & Strategie, Mitarbeiter und Prozesse. Damit wird deutlich, dass die Führung die anderen Befähiger stark beeinflusst. Die Politik & Strategie hat direkte Einflüsse auf Partner / Ressourcen und Prozesse und hieraus auf die Mitarbeiter- und Kundenzufriedenheit. Das Mitarbeitermanagement ( Mitarbeiter ) beeinflusst ebenfalls stark die Elemente Partner / Ressourcen und Prozesse und hieraus die Mitarbeiter- und Kundenzufriedenheit. Die Prozesse haben Auswirkung auf alle anderen Elemente und bestätigen damit die symbolische Darstellung im EFQM-Modell in der Mitte zwischen allen anderen Elementen (vgl. Abb. 9). Ein interessantes Auswertungsergebnis ist, dass sich alle Ergebnis-Elemente gegenseitig beeinflussen und sich aufeinander auswirken ( Kundenzufriedenheit auf Mitarbeiterzufriedenheit, Kundenzufriedenheit auf Geschäftsergebnisse, Mitarbeiterzufriedenheit auf Kundenzufriedenheit, Mitarbeiterzufriedenheit auf Image, Image auf Mitarbeiterzufriedenheit, Image auf Geschäftsergebnisse, Geschäftsergebnisse auf Image ). Der Vergleich der NEUSREL-Ergebnisse auf Basis empirischer Daten mit dem erstellten Hypothesenmodell (vgl. Abb. 47) zeigt von der Grundcharakteristik eine hohe Übereinstimmung. Die Rollenverteilung für die Elemente Führung, Politik & Strategie, Mitarbeiter und Prozesse zeigt sich identisch. Die Variable Partner und Ressourcen kristallisiert sich bei der NEUSREL-Analyse als stärkere Hebel/Treiber als beim Hypothesenmodell heraus und zeigt sich hierbei auch im kritischen Bereich. Die Rollen von Mitarbeiterzufriedenheit und Kundenzufriedenheit stellen sich bei beiden Auswertungen sehr ähnlich dar. Image und Geschäftsergebnisse zeigen sich bei der NEUSREL-Analyse noch deutlicher als klassische Ergebnisse (geringere Summenwerte sowohl für Einflussnahme als auch für Beeinflussung ).

188 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 171 Für das EFQM-Modell wurde für Alle Daten und Alle Pfade (E_A_AL) zusätzlich eine Berechnung der Interaktionseffekte durchgeführt (vgl. Abb. 63 und Tab. 32). Diese Ergebnisse bestätigen die identifizierten Hebel/Treiber: Die Variable Führung zeigt sich als in vielen Bereichen wirksame Moderatorvariable und auch Politik & Strategie ist in einer Vielzahl von interaktiven Wirkungsbeziehungen beteiligt. Als weiteres Ergebnis zeigt sich, dass es viele Interaktionen gibt, die auf die Variablen Mitarbeiter und Prozesse einwirken. Als weitere Analyse-Resultate ergeben sich individuelle Besonderheiten auf Basis der Ergebnisse der einzelnen Auswertebereiche: Industriegüter Bei den von NEUSREL erzeugten 2D-Plots von signifikanten Beziehungen (s. Anhang Tabelle 33) zeigen sich im Vergleich zu anderen Bereichen zum Teil größere Streuungen, was darauf hinweist, dass hier mehr Interaktionseffekte existieren und die Beziehungen nicht nur von sich zwei beeinflussenden Variablen geprägt werden. Starke Wirkungseffekte bestehen von Führung und Politik & Strategie zu den Prozessen damit existiert ein Hinweis darauf, dass die Produktion für Industriegüter einen Erfolgsfaktor darstellt und dass dieser von der Führung und vom strategischen Management gesteuert wird. Daneben haben die Mitarbeiter einen erheblichen Einfluss auf die Qualität der Produktion und der Kundenzufriedenheit, was die deutlichen Beziehungen von Mitarbeiter zu Prozesse und Kundenzufriedenheit zeigen. Die Prozesse selbst haben ihrerseits viele Beziehungen zu anderen Variablen ( Führung, Politik & Strategie, Partner / Ressourcen, Kundenzufriedenheit, Image ), was wiederum die Bedeutung von Prozessen / Produkten und Produktion herausstellt. Bei den Ergebnissen treten signifikante Zusammenhänge dahingehend auf, dass die Mitarbeiterzufriedenheit das Image beeinflusst und beide wiederum die Geschäftsergebnisse. Dienstleistungen Hier zeigen sich bei den von 2D-Plots (s. Anhang Tabelle 34) weniger Streuungen, was auf direkte und klarere Zweierbeziehungen von Variablen schließen lässt. Auch hier treten starke Wirkungen von Führung auf Prozesse auf, was darauf hindeutet, dass es einen Erfolgsfaktor darstellt, wenn die Führung die Dienstleistungsprozesse vorantreibt. Deutliche Wirkungen gehen von der Politik & Strategie zu Mitarbeiterzufriedenheit und Kundenzufriedenheit aus, was die Bedeutung der Strategie für Dienstleistungsunternehmen herausstreicht. Die starke Rückbeziehung von Schlüsselergebnisse auf Politik & Strategie bestätigt die Bedeutung des Elements Strategie, welches damit ein zeitnahes Feedback vom Geschäftserfolg benötigt, um die Strategie bei Bedarf anpassen zu können. Die Güte des Geschäftserfolgs ( Schlüsselergebnisse ) ist stark

189 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 172 von der Güte der Dienstleistungsprozesse ( Prozesse ) abhängig, was eine hohe Beziehungsstärke der beiden Variablen bestätigt. Organisationen mit hohem Reifegrad Auch hier deuten die geringeren Streuungen der 2D-Plots (s. Anhang Tabelle 35) darauf hin, dass es direktere und klarere Zweierbeziehungen der Variablen gibt. Auffällig bei Organisationen mit hohem Reifegrad ist, dass sich keine signifikanten Wirkbeziehungen zeigen von Führung und Politik & Strategie auf Prozesse und von Politik & Strategie auf Mitarbeiterzufriedenheit. Da der Reifegrad der einzelnen Variablen bereits sehr hoch ist - bestätigt durch die EFQM-Bewertung - lässt sich daraus schließen, dass die Prozesse bereits von selbst laufen und die Strategie ausgeprägt und von den Mitarbeitern akzeptiert ist. Die Prozesse sind in erster Linie von den Mitarbeitern bestimmt (siehe die signifikante Wirkbeziehung) und haben ihrerseits Wirkungen auf die Variablen Mitarbeiter, Partner / Ressourcen und Kundenzufriedenheit. Eine Bestätigung für die Interpretation von selbstlaufenden und selbst-organisierenden Wirkungen bei hohem Reifegrad ohne eine explizite Messbarkeit über signifikante Wirkbeziehungen lässt sich aus dem Bereich der Hirnforschung finden 306 : In Studien auf Basis von MRT (Magnetresonanztomographie) haben die Wissenschaftlerinnen Julie Brefczynski und Antoine Lutz festgestellt, dass sich bei erfahrenen Meditierern eine starke Gehirnaktivität spezieller Gehirnbereiche (Verbindungspotenziale in Neuronalen Netzen) ergibt, die mit Aufmerksamkeit zu tun haben. Bei sehr erfahrenen Meditierern existiert eine geringe Aktivierung, obwohl die Aufmerksamkeit konstant hoch bleibt. Hier ist die zuständige Hirnstruktur (Verbindungspotenziale in Neuronalen Netzen) weniger aktiv, sobald eine gewisse Fähigkeit erworben wurde. Dies wird von Brefczynski und Lutz als Ökonomischer neuronaler Code bezeichnet. Diese Erkenntnis bedeutet, dass trotz oder gerade wegen eines bereits existierenden hohen Reifegrads sich dieser gegebenenfalls nicht mehr durch deutlich messbare Beziehungsmuster nachweisen und erkennen lässt. In der betrieblichen Praxis von Organisationen würde dies allerdings bedeuten, dass nicht feststellbare Wirkbeziehungen sich in zwei unterschiedlichen Aspekten zeigen können: zum einen bei Organisationen mit geringem Reifegrad, bei welchen bestimmte Elemente und deren Beziehungen noch nicht vorhanden oder ausgestaltet sind; und zum anderen bei Organisationen mit hohem Reifegrad bestimmter Elemente und Beziehungen, die sich bereits selbst organisieren und keine so starken Impulse mehr benötigen. Organisationen mit niedrigem Reifegrad 306 [Singer/Ricard 2008, Seite 40]

190 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 173 Hier stellen sich im Vergleich zu den anderen Bereichen grundsätzlich wesentlich weniger signifikante Beziehungen (OEAD > 0,3) dar, was darauf hindeutet, dass bestimmte Elemente und deren Beziehungen noch nicht vorhanden oder entsprechend ausgestaltet sind. Die 2D-Plots (s. Anhang Tabelle 36) weisen im Vergleich zum Teil auch größere Streuungen auf, was darauf hindeutet, dass hier Interaktionseffekte existieren. Starke Wirkbeziehungen zeigen sich von Führung auf Politik & Strategie und Prozesse das bedeutet, dass sich die Führung in diesem Stadium um die Gestaltung und die Umsetzung der Strategie und der Prozesse kümmert. Es ergeben sich deutliche Beziehungen der Mitarbeiterzufriedenheit mit anderen Variablen ( Mitarbeiter, Kundenzufriedenheit, Image ) die Mitarbeiterzufriedenheit stellt damit einen wichtigen Erfolgsfaktor dar. Aus den NEUSREL-Berechnungen sind kaum signifikante Beziehungen zu den Ergebnis -Variablen zu erkennen. Die folgenden 2D-Plots aus der Analyse des EFQM-Modells (siehe alle Plots im Anhang ab Tabelle 32) zeigen beispielhaft ausgewählte Beziehungsdiagramme. Dabei wird darauf geachtet, dass hierbei typische und signifikante Beziehungen gezeigt werden, die sich bei der Analyse aller Bereiche ergeben haben und parallel auch verschiedene Beziehungsmuster repräsentativ dargestellt werden. Die folgende Abbildung zeigt eine grundsätzlich lineare Beziehung mit wenig Streuung. Bei der Verbesserung des Reifegrads der Führung führt dies zu einer kontinuierlich ansteigenden Qualität der Politik & Strategie. Die Grafik ist der Analyse E_A_AL entnommen (EFQM-Modell, Auswertung Alle Daten und ALle Pfade, vgl. Erläuterung in Kap ).

191 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 174 Abbildung 72: Beziehung Führung Politik & Strategie In der Abbildung 73 (aus der Analyse E_A_AP) zeigt sich eine Beziehungsstruktur mit Sättigung: Zu Beginn führt eine Verbesserung der Führung auch zu einer starken Verbesserung des Mitarbeitermanagements, die sich bei höheren Reifegraden jedoch abschwächt. Das bedeutet, dass keine entsprechende Veränderung mehr herbeigeführt werden kann, auch wenn sich der Reifegrad der Führung weiter erhöht.

192 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 175 Abbildung 73: Beziehung Führung Mitarbeiter Bei der nächsten Abbildung (aus der Analyse E_A_AL), deren Struktur im Mittel eine lineare Beziehung darstellt, können sowohl bei niedrigen als auch bei hohen Reifegraden der Variable Mitarbeiter stärkere Streuungen wahrgenommen werden. Das bedeutet, dass in diesen Bereichen Interaktionen durch andere Variablen auftreten können. Abbildung 74: Beziehung Mitarbeiter Partner/Ressourcen Die Auswertung in der folgenden Beziehung (aus der Analyse E_A_AP) wird im Mittel ebenfalls durch eine lineare Beziehung repräsentiert. Neben stärkeren Streuungen im Bereich der niedrigeren Reifegrade der Variable Mitarbeiter zeigt sich hier auch eine S-förmige Beziehungsstruktur: Steigerung, Sättigung und wieder erfolgende Steigerung der Mitarbeiterzufriedenheit lösen sich ab.

193 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 176 Abbildung 75: Beziehung Mitarbeiter Mitarbeiterzufriedenheit Ein Beispiel für eine gesamte Beziehungsstruktur mit Sättigung inklusive einer Überlagerung mit S-Form und zum Teil starken Streuungen präsentiert die folgende Abbildung (aus der Analyse E_A_AL). Abbildung 76: Beziehung Partner/Ressourcen Prozesse

194 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 177 Ein ähnliches Beziehungsmuster allerdings noch deutlicher zeigt die folgende Darstellung (aus der Analyse E_A_AP). Eine Professionalisierung der Partner/Ressourcen führt insgesamt zu einer Verbesserung der Schlüsselergebnisse mit sättigendem Effekt. Hier werden zwei aufeinanderfolgende S-förmige Strukturen deutlich. Abbildung 77: Beziehung Partner/Ressourcen Schlüsselergebnisse Einen anderen Effekt repräsentiert die folgende Beziehung (aus der Analyse E_A_AL). Bei steigender Kundenzufriedenheit zeigt sich zunächst kein starker Einfluss auf die Mitarbeiterzufriedenheit, der sich bei weiter steigender Kundenzufriedenheit allerdings immer stärker auswirkt. In der Praxis wird diese Beziehung mit Sicherheit nicht bis ins Unendliche ausreizbar sein und ebenfalls an Grenzwerte stoßen.

195 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 178 Abbildung 78: Beziehung Kundenzufriedenheit Mitarbeiterzufriedenheit Die komplementäre Wirkstruktur (zwischen Mitarbeiterzufriedenheit und Kundenzufriedenheit aus der Analyse E_A_AL) zeigt sich vergleichbar. Abbildung 79: Beziehung Mitarbeiterzufriedenheit Kundenzufriedenheit

196 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 179 Ein ähnliches Muster weist die Beziehung zwischen Kundenzufriedenheit und Schlüsselergebnisse auf (aus der Analyse E_D_AP). Allerdings ist hier über die zum Teil sehr starke Streuung erkennbar, dass Interaktionseffekte bestehen und auch andere Variablen die Beziehung beeinflussen. Abbildung 80: Beziehung Kundenzufriedenheit Schlüsselergebnisse

197 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen Analyse des Generischen Modells Für die Analyse des Generischen Modells werden wie bei der Analyse des EFQM- Modells ebenfalls alle Ergebnisse der einzelnen Bereiche als Basis herangezogen (vgl. Kap Datenbasis und Erläuterungen nach Abb. 63): Alle Daten, Industriegüter, Dienstleistungen, Organisationen mit hohem Reifegrad und Organisationen mit niedrigem Reifegrad. Die folgende Tabelle zeigt die zusammenfassende Auswertung für das Generische Modell. Die dabei zu Grunde gelegten Einzelergebnisse aller Auswertungen und die bereichsbezogenen Auswertungen (mit Abgleich der Alle Pfade - und der A Priori -Ergebnisse) sind am Anhang ab Tabelle 37 ersichtlich 307. Tabelle 27: Beziehungen Generisches Modell Auswertung für: Generisches Modell Signifikante Beziehungen: Starke Beziehung (OEAD > 0,3) Beziehung (OEAD > 0,2) Die arabischen Ziffern (1 15) kennzeichnen die Variablen des Modells. Die Gesamt-Einstufung der Beziehungsstärke (aufgerundete Werte) erfolgt aus der Zusammenfassung aller Berechnungen eines Modells (Alle Daten, Industriegüter (IG), Dienstleister (DL), Organisationen mit hohem Reifegrad (HR), Organisationen mit niedrigem Reifegrad (NR), vgl. Fußnote 297). Beziehungscharakteristik Alle Daten IG DL HR NR Gesamt-Einstufung der Beziehungsstärke (Skala 1-5 (aufgerundet), = 1 Punkt, = 0,5 Punkte) [Anmerkung: Für die Berücksichtigung der Modellanalysen G_H_AL, G_N_AL und G_N_AP werden die Testberechungen von NEUSREL verwendet (siehe Fußnote 292, Seite 155)]

198 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen

199 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen Diese Beziehungen und die Gesamteinstufungen der Beziehungsstärken lassen sich auch hier wieder in eine Einfluss-Matrix (Cross-Impact-Matrix) übertragen, welche zur A Posteriori Matrix führt. Tabelle 28: A Posteriori Matrix Generisches Modell Aktivsumme Passiv- summe

200 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 183 Mit der GAMMA-Methodik lassen sich auch für das Generische Modell das Beziehungsnetz (mit der Linienstärke entsprechend der Stärke der Beziehungen) und die Bedeutung und Rollen der einzelnen Variablen darstellen. Abbildung 81: Netzdarstellung Generisches Modell Abbildung 82: Rollenverteilung der Variablen im Generischen Modell

201 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 184 Die Elemente Führung und Strategisches Management spielen wie beim EFQM- Modell weiter eine wesentliche Bedeutung (grüner Bereich mit Tendenz zum roten Bereich), werden allerdings in der Rolle als wirksame Treiber/Hebel verdrängt vom Element KVP und Innovation und von den verbindenden Variablen Information / Kommunikation und Control / Feedback (roter Bereich). Die von der Führung zu steuernden Elemente ( Führung, Normatives Management, Strategisches Management und Operative Planung ) zeigen sich in der Analyse des Generischen Modells eher im stabilisierenden Bereich. Im klassischen kritischen Bereich (oranger Bereich) befinden sich bei dieser Auswertung keine Variablen. Die anderen Befähiger - Elemente (von Mitarbeitermanagement bis Prozessorientierung ) befinden sich in den blauen/grünen Bereichen und stellen sich damit eher als stabilisierend dar. Die Elemente Mitarbeitermanagement und Partner / Ressourcen deuten mit ihrer Position an, dass sie einerseits sehr stark auf die Änderung anderer Variablen reagieren, ihrerseits allerdings auch die anderen Variablen beeinflussen (Nähe oranger/roter Bereich). Die sogenannten Ergebnis-Kriterien (Variablen 12 15) befinden sich in den Bereichen mit weniger ausgeprägter Einflussnahme, was ihrem Charakter als Anzeigeinstrumente/Indikatoren entspricht. Bei der Betrachtung der einzelnen Wirkbeziehungen (vgl. Tabelle 27) kann gesehen werden, dass von der Führung ausgeprägte Beziehungen zu den Elementen Normatives Management, Operative Planung, Information / Kommunikation, Control / Feedback und KVP und Innovation bestehen. Dies stellt heraus, dass die in ihrer Rolle und Bedeutung als wirkungsvolle Hebel identifizierten Variablen von der Führung beeinflusst werden. Die im Generischen Modell im Vergleich zum EFQM-Modell zusätzlich festgelegten Variablen zeigen neben ihrer bedeutenden Rolle für das Gesamtsystem zusätzlich signifikante Beziehungen untereinander, was die folgenden Verknüpfungen darlegen: Normatives Management auf Operative Planung, Information / Kommunikation und Control / Feedback Strategisches Management auf Normatives Management, Information / Kommunikation und Control / Feedback Operative Planung auf Information / Kommunikation, Control / Feedback, Mitarbeitermanagement und Partner / Ressourcen Information / Kommunikation auf Führung, Operative Planung, KVP und Innovation, Mitarbeitermanagement und Partner / Ressourcen Control / Feedback auf Normatives Management, Strategisches Management, Operative Planung, Information / Kommunikation, Mitarbeitermanagement und Partner / Ressourcen

202 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 185 KVP und Innovation auf Normatives Management, Information / Kommunikation, Control / Feedback, Mitarbeitermanagement, Partner / Ressourcen, Kundenprozesse, Prozessorientierung und Image. Weitere wesentliche Wirkstrukturen zeigen sich von Kundenprozesse auf Kundenzufriedenheit und Schlüsselergebnisse und von Prozessorientierung auf KVP und Innovation, Mitarbeitermanagement, Kundenprozesse und Kundenzufriedenheit, was die Bedeutung des Themas Prozesse akzentuiert. Es zeigt sich bei den Ergebnis-Variablen sehr deutlich, dass sich die Kundenzufriedenheit auf die Mitarbeiterzufriedenheit und die Schlüsselergebnisse auswirkt und dass umgekehrt die Mitarbeiterzufriedenheit die Kunden-zufriedenheit beeinflusst. Der Vergleich der NEUSREL-Ergebnisse auf Basis empirischer Daten mit dem erstellten Hypothesenmodell (vgl. Abb. 48) zeigt insgesamt bei den Elementen keine so ausgeprägten Summenwerte bei Einflussnahme und Beeinflussung, womit das Gesamtsystem als stabiler und selbstregulierender charakterisiert wird. Die Variablen Führung, Normatives Management, Strategisches Management und Operative Planung wurden im Vergleich zu Information / Kommunikation, Control / Feedback und KVP und Innovation bedeutender eingeschätzt. NEUSREL zeigt dagegen klar, dass der Bereich der wirksamen Hebel/Treiber bei Information / Kommunikation, Control / Feedback und KVP und Innovation liegt. Parallel macht die NEUS- REL-Analyse wie oben erläutert auch deutlich, dass diese Treiber von der Führung gesteuert und beeinflusst werden und dass ausgeprägte Beziehungen und Rückwirkungen zwischen den genannten Variablen bestehen. Beim Hypothesenmodell wurden die Elemente Mitarbeitermanagement, Partner / Ressourcen, Kunden-prozesse und Prozessorientierung im kritischen Bereich eingestuft die NEUSREL-Analyse zeigt, dass diese Variablen eher stabilisierend wirken. Parallel wird aber auch deren beeinflussende Rolle bestätigt, was die oben genannten Wirkbeziehungen deutlich machen (z.b. Kundenprozesse auf Kundenzufriedenheit und Schlüsselergebnisse oder Prozessorientierung auf KVP und Innovation, Mitarbeitermanagement, Kundenprozesse und Kundenzufriedenheit ). Die Ergebnis-Elemente (12 15) zeigen sowohl im Hypothesenmodell als auch bei der NEUSREL-Analyse geringe Summenwerte für Einflussnahme, was ihrem Charakter als Indikatoren entspricht. Bei der NEUSREL- Analyse sind auch die Summenwerte für Beeinflussung relativ gering, was aus praktischer Sicht fragwürdig ist, denn gerade die Ergebnis-Elemente sind reaktive Anzeigeinstrumente für das Gesamtsystem. Dies kann gegebenenfalls darauf zurückgeführt werden, dass die Datenbasis für die NEUSREL-Analyse keine dynamischen Berechnungen zulässt. Aus praktischer Erfahrung lässt sich postulieren, dass Änderungen bei den sogenannten Befähiger-Elementen erst zeitlich verzögert zu entsprechenden Änderungen

203 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 186 der sogenannten Ergebnis-Elemente führen, was durch die durchgeführten NEUSREL- Analysen nicht ausgewertet werden kann. Als weitere Analyse-Ergebnisse ergeben sich individuelle Besonderheiten auf Basis der Ergebnisse der einzelnen Auswertebereiche: Industriegüter Ähnlich der Auswertung des EFQM-Modells zeigen sich beim Generischen Modell für die Beziehungsmuster in den 2D-Plots (siehe Anhang, Tabelle 38) im Vergleich zu anderen Bereichen stärkere Streuungen, die wiederum auf Interaktionseffekte hindeuten. Eine ausgeprägte Verzahnung besteht zwischen Strategischem Management und Control / Feedback. Die Bedeutung von Control / Feedback drückt sich auch durch signifikante Wirkbeziehungen zur Operativen Planung einerseits und zu den Schlüsselergebnissen andererseits aus. Mitarbeitermanagement und Mitarbeiterzufriedenheit sind stark miteinander verzahnt. Das Element Partner / Ressourcen beeinflusst die Variablen KVP und Innovation und die Kundenprozesse. Diese wirken sich wiederum auf die Kundenzufriedenheit aus, welche ihrerseits die Mitarbeiterzufriedenheit prägt. Auffällig ist auch die gegenseitige Wechselbeziehung zwischen Mitarbeiterzufriedenheit und Image. Dienstleistungen Auch hier zeigen sich wie bei der EFQM-Modell-Auswertung bei den 2D-Plots weniger Streuungen, was die direkteren Zweierbeziehungen von Variablen bestätigt (siehe Anhang, Tabelle 39). Ausgeprägte Beziehungen zeigen sich von Führung auf Operative Planung und Control / Feedback, welche demzufolge von der Führung gesteuert werden müssen. Das Normative Management prägt den Umgang mit Information / Kommunikation und Control / Feedback. Es zeigen sich enge Verzahnungen von Strategischem Management mit Control / Feedback, Mitarbeitermanagement und Kundenzufriedenheit. Die Operative Planung hat großen Einfluss auf die Mitarbeiterzufriedenheit und Control / Feedback auf die Kundenzufriedenheit und die Schlüsselergebnisse. Die Partner / Ressourcen beeinflussen stark KVP und Innovation und die Kundenprozesse, welche sich ihrerseits auf die Kundenzufriedenheit und die Schlüsselergebnisse auswirken. Wie bei den Industriegütern existieren auch bei den Dienstleistungsunternehmen gegenseitige Beziehungen zwischen Mitarbeiterzufriedenheit und Image.

204 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 187 Organisationen mit hohem Reifegrad Auch hier bezeugen die 2D-Plots (siehe Anhang, Tabelle 40), dass es weniger Streuungen bei den signifikanten Beziehungen gibt. Wie bei der Analyse des EFQM-Modells existieren auch hier wenig ausgeprägte Wirkbeziehungen von Führung zu anderen Variablen. Es werden auch wenig Beziehungen zwischen KVP und Innovation und anderen Variablen deutlich. Ähnlich stellt sich die Situation bei Beziehungen von Partner / Ressourcen zu anderen Elementen dar. Auf Basis derselben Erläuterung wie bei der EFQM-Modell-Analyse (s. Fußnote 304) lässt sich schließen, dass die wesentlichen Systeme und Prozesse (wie z.b. die Partnereinbindung) und auch Verbesserungen und Innovationen bereits von selbst laufen. Im Fall des hohen Reifegrads zeigt sich die wichtige Funktion von Control / Feedback, welche eng verzahnt mit Strategischem Management und Operativer Planung ist. Wie bei der EFQM-Analyse kristallisiert sich heraus, dass sich das Element Mitarbeitermanagement als Erfolgsfaktor zeigt mit starken Wirkungen auf KVP und Innovation, Partner / Ressourcen und Image. Auch bei Organisationen mit hohem Reifegrad beeinflusst die Kundenzufriedenheit weiter die Mitarbeiterzufriedenheit. Organisationen mit niedrigem Reifegrad Die 2D-Plots (siehe Anhang, Tabelle 41) zeigen auch hier wieder stärkere Streuungen bei den signifikanten Beziehungen, welche auf Interaktionseffekte hindeuten. Die Bedeutung der führungsbezogenen Themen wird hier deutlich: Starke Wirkbeziehungen stellen sich dar von Führung auf KVP und Innovation, welche hier zu gestalten und einzuführen sind. Das Normative Management bildet die Basis für die darauf folgende Operative Planung, welche stark mit dem Mitarbeitermanagement verknüpft ist. Das Strategische Management beeinflusst Information / Kommunikation und von Control / Feedback gehen noch wenige Beziehungen aus, was schließen lässt, dass dieser Bereich noch wenig ausgeprägt ist. Partner / Ressourcen zeigt kaum Verzahnung mit KVP und Innovation, womit klar wird, dass Partner dafür noch nicht genutzt werden. Es zeigt sich eine starke Wirkbeziehung von Prozessorientierung auf Kundenzufriedenheit, was die Bedeutung des Themas Prozesse als Grundlage für Kundenzufriedenheit herausstellt. Auffällig ist bei Organisationen mit niedrigem Reifegrad, dass sich die Mitarbeiterzufriedenheit noch nicht auf die Kundenzufriedenheit auswirkt. Ähnlich zum EFQM-Modell sind auch hier bei den NEUSREL-Berechnungen kaum signifikante Beziehungen zu den Ergebnis -Variablen zu erkennen. Die folgenden 2D-Plots aus der Analyse des Generischen Modells (siehe alle Plots im Anhang ab Tabelle 37) zeigen auch hier beispielhaft ausgewählte Beziehungsdiagramme mit typischen und signifikanten Beziehungen.

205 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 188 Die folgende Abbildung zeigt eine grundsätzlich lineare Beziehung mit wenig Streuung. Bei der Verbesserung des Reifegrads der Führung zeigt sich eine kontinuierliche Steigerung des Reifegrads des Normativen Managements. Die Grafik ist der Analyse G_A_AL entnommen (Generisches Modell, Alle Daten, und ALle Pfade, vgl. Erläuterung in Kap ). Abbildung 83: Beziehung Führung Normatives Management In der Abbildung 84 (aus der Analyse G_D_AP) wird eine typische S-förmige Beziehung dargestellt. Zu Beginn wirkt sich das Strategische Management noch wenig auf die Operative Planung aus. Ab einem gewissen Reifegrad findet eine starke Auswirkung statt, die bei höherem Reifegrad in einen Sättigungsbereich führt. Parallel zeigen sich in den flachen Bereichen der Beziehungskurve Streuungen, die auf Interaktionseffekte hindeuten.

206 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 189 Abbildung 84: Beziehung Strategisches Management Operative Planung Die folgenden Darstellungen machen deutlich, wie eine Verbesserung der Information / Kommunikation starken Einfluss auf die Operative Planung (Abb. 85 aus der Analyse G_I_AL) und auf KVP und Innovation (Abb. 86 aus der Analyse G_D_AP) hat. Abbildung 85: Beziehung Information / Kommunikation Operative Planung

207 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 190 Abbildung 86: Beziehung Information / Kommunikation KVP und Innovation Eine sättigende Beziehungsstruktur zeigt die Darstellung zwischen Control / Feedback und Schlüsselergebnisse (aus der Analyse G_A_AL). Eine Verbesserung von Control / Feedback kann die Qualität der Schlüsselergebnisse positiv beeinflussen, allerdings nur bis zu einem bestimmten Grad. Abbildung 87: Beziehung Control / Feedback Schlüsselergebnisse

208 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 191 Die wichtige Rolle von KVP und Innovation für die Verbesserung der Kundenprozesse zeigt sich in der folgenden Grafik (aus der Analyse G_A_AL). Abbildung 88: Beziehung KVP und Innovation Kundenprozesse Die Abbildung 89 (aus der Analyse G_A_AP) macht wieder eine klassische S-Kurven- Beziehung deutlich. Zunächst wirkt sich eine Verbesserung von KVP und Innovation kaum auf Control / Feedback aus, erst ab einem gewissen Reifegrad wird Control / Feedback stark beeinflusst und kommt danach wieder in einen Sättigungsbereich.

209 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 192 Abbildung 89: Beziehung KVP und Innovation Control / Feedback Beziehungen mit starken Streuungen, das heißt mit wahrscheinlichen Interaktionseffekten, werden in den folgenden Darstellungen illustriert. Abb. 90 zeigt die Sättigungskurve von Partner / Ressourcen auf Kundenprozesse (aus der Analyse G_D_AL) und Abb. 91 die ansteigende Kurve zwischen Kundenzufriedenheit und Mitarbeiterzufriedenheit (aus der Analyse G_A_AL). Abbildung 90: Beziehung Partner / Ressourcen Kundenprozesse

210 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 193 Abbildung 91: Beziehung Kundenzufriedenheit Mitarbeiterzufriedenheit Ein sehr interessantes und auffälliges Ergebnis bei der Berechnung des Generischen Modells stellt die Beziehungsanalyse zwischen den Variablen Operative Planung und Partner / Ressourcen dar (siehe Abbildung 92, aus der Analyse G_I_AP.). Abbildung 92: Beziehung Operative Planung Partner / Ressourcen

211 4 Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen 194 In der Abbildung zeigt sich, dass sich bei Erhöhung des Reifegrads der Operativen Planung auch das Niveau der Variablen Partner / Ressourcen erhöht bis zu einem absoluten Reifegrad der Operativen Planung von circa 45 %. Bei einer weiteren Verbesserung der Operativen Planung zeigt sich dann ein negativer Einfluss auf die Variable Partner / Ressourcen. Dies kann ein Indiz dafür sein, dass der Faktor Zeit eine Rolle spielt oder ein Beispiel dafür, dass sich bei der Erhöhung des Reifegrads einer Variablen nicht automatisch auch der Reifegrad einer anderen Variablen steigert. Mit diesem dargestellten Zusammenhang können auch die Erkenntnisse gewonnen werden, dass durch einen positiven Effekt auf der einen Seite parallel ein negativer Effekt (als direkte Folge oder Sekundäreffekt) auf der anderen Seite entstehen kann und dass jede einzelne Variable für sich im Auge behalten und gestaltet werden muss [Der dargestellte Effekt in Abb. 92 mit negativer Steigung in der Beziehungskurve zeigt sich mit einem OEAD-Wert von 0,37 beim Modell G_I_AP als sehr signifikant und wird in derselben Charakteristik mit ebenfalls signifikanten Werten bei den Berechnungen der Modelle Alle Daten, Dienstleistungen und Hoher Reifegrad bestätigt]

212 5 Zusammenfassende Ergebnisse und Diskussion der Ergebnisse Zusammenfassende Ergebnisse und Diskussion der Ergebnisse Die Analyse des EFQM-Modells und des Generischen Modells haben vielfältige Ergebnisse und Erkenntnisse generiert, die detailliert im Kap. 4.4 und in den Anhängen (ab Tabelle 32) dargestellt sind. Im Folgenden sollen wesentliche Ergebnisse und Erkenntnisse zusammenfassend erläutert und kritisch diskutiert werden. 5.1 Abgleich zwischen EFQM-Modell und Generischem Modell Die Analyseergebnisse zum EFQM-Modell und zum Generischen Modell und damit auch verbindende und differierende Aspekte wurden in den vorangegangenen Kapiteln bereits erläutert. Zusammenfassend kann geschlossen werden, dass das EFQM-Modell mit seinen 9 Kriterien / Variablen einer eher groben und stark aggregierten Struktur folgt. Wie im Kap erläutert, ist eine mögliche Betrachtung der 32 Teilkriterien keine praktische Vorgehensweise. Zum einen ergibt die Struktur mit 32 Teilkriterien einen nicht mehr überschaubaren Satz an Variablen, zum anderen repräsentieren die einzelnen Teil-kriterien zum Teil mehrere Inhalte, die verschiedenen Variablen zuzuordnen sind und repräsentieren verschiedene Aggregationsstufen. Das Generische Modell stellt eine differenziertere Struktur zur Verfügung und fokussiert auch auf Variablen, die im EFQM-Modell implizit enthalten, allerdings nicht explizit als einzelne Variablen repräsentiert werden. Dass es sich bei diesen Variablen um bedeutende Themen handelt, wird zum einen im EFQM-Modell deutlich (z.b. Rote Fäden im Modell, siehe Anhang Tabelle 31) und zum anderen über die durch die NEUSREL-Analyse eruierte Rolle / Bedeutung (z.b. sind alle identifizierten wirksamen Treiber/Hebel aus dem Bereich der im Generischen Modell definierten zusätzlichen Variablen). Insofern stellt sich die Struktur des Generischen Modells im Vergleich zum EFQM-Modell differenzierter dar. Die NEUSREL-Analysen haben für das Generische Modell wesentlich mehr signifikante Beziehungen deutlich gemacht, wodurch erweiterte Ergebnisse und Erkenntnisse generiert werden. Das Generische Modell zeigt auf, dass es sich bei KVP und Innovation und den verbindenden Elementen Information / Kommunikation und Control / Feedback um

213 5 Zusammenfassende Ergebnisse und Diskussion der Ergebnisse 196 die wesentlichen Erfolgsfaktoren und Treiber für das Gesamtsystem handelt. Das Generische Modell unterscheidet bei den Management-Themen die Variablen Führung, Normatives Management, Strategisches Management und Operative Planung und die NEUSREL-Analyse zeigt, dass diese Elemente stark mit den identifizierten Treibern / Hebeln in Wechselwirkung stehen und alle Variablen letztlich von der Führung beeinflusst und gesteuert werden. Dass es sich bei den Auswertungen zum Generischen Modell um valide Ergebnisse handelt, zeigen die Werte des jeweiligen Modell-Fits GoF (Goodness of Fit), die zwischen 0,8536 und 0,9599 liegen (vgl. Ergebnistabellen im Anhang). Der durchschnittliche GoF-Wert der Ergebnisse des Generischen Modells beträgt 0,9187 und ist damit höher als der durchschnittliche GoF-Wert der Ergebnisse des EFQM-Modells (0,8327; GoF-Wertebereich von 0,6949 bis 0,9184). 5.2 Ableitung generischer Muster Die Erläuterungen in den vorangegangen Kapiteln haben aufgezeigt, dass jedes komplexe System und damit auch jede menschliche Organisation individuelle Charaktereigenschaften und individuelle Muster besitzt und dementsprechend auch individuell zu gestalten ist. Darüber hinaus machen die NEUSREL-Analysen deutlich, dass bezogen auf die untersuchten Bereiche auch generische Muster existieren, die als Impulse zur Betrachtung eines eigenen Systems / einer eigenen Organisation dienen können (Treiber/Hebel/Erfolgsfaktoren, Beziehungsmuster/Regelkreise/Pfade, nichtlineare Zusammenhänge, Interaktionen). Treiber/Hebel/Erfolgsfaktoren Bei der Analyse des EFQM-Modells kristallisieren sich folgende Variablen als wirksame Hebel heraus, die durch die Analyse des Generischen Modells in ihrer Rolle als systemstabilisierend bestätigt werden (vgl. Abb. 71 und Abb. 82): Führung und Strategie. Die EFQM-Modell-Analyse zeigt zudem, dass als schwächere Hebel auch Mitarbeiter, Partner/Ressourcen und Prozesse angesehen werden können. Bei der Analyse des Generischen Modells ergeben sich differenziertere Ergebnisse und als wirksame Hebel, Treiber und Erfolgsfaktoren stellen sich heraus:

214 5 Zusammenfassende Ergebnisse und Diskussion der Ergebnisse 197 KVP und Innovation Information / Kommunikation und Control / Feedback. Diese Treiber zeigen in ihrer Wirkungsausbreitung auch vielfältige und signifikante Beziehungsstrukturen, wie die folgenden in GAMMA modellierten Darstellungen zeigen. Abbildung 93: Wirkungsausbreitung Führung (EFQM-Modell) Abbildung 94: Wirkungsausbreitung Politik & Strategie (EFQM-Modell)

215 5 Zusammenfassende Ergebnisse und Diskussion der Ergebnisse 198 Abbildung 95: Wirkungsausbreitung Control / Feedback (Generisches Modell) Abbildung 96: Wirkungsausbreitung Information / Kommunikation (Generisches Modell)

216 5 Zusammenfassende Ergebnisse und Diskussion der Ergebnisse 199 Abbildung 97: Wirkungsausbreitung KVP und Innovation (Generisches Modell) Die Analyse des Generischen Modells zeigt zudem, dass die von der Führung zu gestaltenden und steuernden Elemente (Führung, Normatives Management, Strategisches Management, Operative Planung) in starker Wechselbeziehung zu den Treibern des Systems stehen und damit ebenso impulsgebende Erfolgsfaktoren dar-stellen. Beziehungsmuster/Regelkreise/Pfade Die Modellierung der Analyseergebnisse als Netzdarstellungen (vgl. Abb. 70 und Abb. 81) macht die Beziehungsstrukturen deutlich. Beim EFQM-Modell und beim Generischen Modell ist erkennbar, dass von den identifizierten Hebeln auch vielfältige und starke Wirkbeziehungen zu anderen Variablen ausgehen. Es zeigen sich kleine Regelkreise zwischen jeweils zwei Variablen (mit gegenseitiger starker Beeinflussung), beim EFQM-Modell zwischen: Führung und Mitarbeiter Führung und Strategie Mitarbeiter und Partner / Ressourcen Prozesse und Partner / Ressourcen und Mitarbeiterzufriedenheit und Kundenzufriedenheit.

217 5 Zusammenfassende Ergebnisse und Diskussion der Ergebnisse 200 Beim Generischen Modell treten ebenfalls direkte und signifikante Wechselbeziehungen von jeweils zwei Variablen auf: Führung und Normatives Management Führung und Information / Kommunikation Normatives Management und Führung Normatives Management und Control / Feedback Strategisches Management und Control / Feedback Operative Planung und Control / Feedback Information / Kommunikation und Mitarbeitermanagement Information / Kommunikation und KVP und Innovation Control / Feedback und Partner / Ressourcen KVP und Innovation und Mitarbeitermanagement KVP und Innovation und Partner / Ressourcen KVP und Innovation und Kundenprozesse KVP und Innovation und Prozessorientierung Mitarbeitermanagement und Partner / Ressourcen Mitarbeitermanagement und Kundenprozesse Mitarbeitermanagement und Prozessorientierung Mitarbeiterzufriedenheit und Kundenzufriedenheit und Mitarbeiterzufriedenheit und Image. Beispiele für Regelkreise zeigen die folgenden Abbildungen, die mit der GAMMA- Methodik modelliert sind.

218 5 Zusammenfassende Ergebnisse und Diskussion der Ergebnisse 201 Abbildung 98: Regelkreise im EFQM-Modell Abbildung 99: Regelkreise im Generischen Modell Es werden auch geschlossene Regelkreise mit mehreren Variablen sichtbar, zum Beispiel beim EFQM-Modell: Politik & Strategie Mitarbeiterzufriedenheit Kundenzufriedenheit Geschäftsergebnisse Politik & Strategie.

219 5 Zusammenfassende Ergebnisse und Diskussion der Ergebnisse 202 Beim Generischen Modell zeigen sich ebenso vielfältige geschlossene Regelkreise, zum Beispiel: Control/Feedback Normatives Management Führung Info / Kommunikation Mitarbeitermanagement KVP und Innovation Control/Feedback. Mit diesen Analyse-Ergebnissen für Treiber/Hebel und existierenden Pfaden besteht auch ein empirischer Nachweis für die in Kap dargestellten Wirkungsmodelle auf Basis des EFQM-Modells (siehe folgende Abbildungen 100 und 101). Abbildung 100: Wirkungsmodell von Erfolgsfaktoren Abbildung 101: Wirkungsmodell mit EFQM-Kriterien

220 5 Zusammenfassende Ergebnisse und Diskussion der Ergebnisse 203 Es lässt sich auch bei allen Elementen erkennen, von welchen anderen Variablen diese im Wesentlichen beeinflusst werden (Wirkungsaufnahme), was die folgenden Abbildungen beispielhaft beim EFQM-Modell und beim Generischen Modell für die Kundenzufriedenheit zeigen. Abbildung 102: Wirkungsaufnahme von Kundenzufriedenheit (EFQM-Modell) Abbildung 103: Wirkungsaufnahme von Kundenzufriedenheit (Generisches Modell)

221 5 Zusammenfassende Ergebnisse und Diskussion der Ergebnisse 204 Da bei der Erstellung der A Priori Matrizen für die NEUSREL-Analysen nur vermutete starke Beziehungen eingetragen wurden und bei den Berechnungen auch jeweils das Modell mit allen Pfaden (als grundsätzlich möglich) analysiert wurde, haben sich durch NEUSREL auch unbekannte oder in ihrer Beziehungsstärke als schwächer eingeschätzte Pfade ergeben. Diese wurden in der Ergebnisauswertung betrachtet und in ihrer praktischen Relevanz bewertet (s. Anhang ab Tabelle 32). Die als möglich eingestuften Pfade sind bereits bei den Gesamtauswertungen berücksichtigt und im Kapitel 4.4 enthalten. Als besonders signifikanter und interessanter Pfad kann beim EFQM-Modell die Beziehung von Partner/Ressourcen zu Mitarbeiter (und auch zu Prozesse und Schlüsselergebnisse ) genannt werden. Beim Generischen Modell sind es die bereits genannten Pfade zwischen den führungsbezogenen Variablen ( Führung, Normatives Management, Strategisches Management, Operative Planung ) und den Elementen Control / Feedback, Information / Kommunikation und KVP und Innovation. Sowohl beim EFQM-Modell als auch beim Generischen Modell treten deutliche Beziehungen zwischen Kundenzufriedenheit und Mitarbeiterzufriedenheit zu Tage und es zeigen sich Wechselbeziehungen zwischen Mitarbeiterzufriedenheit und Image. Nichtlineare Zusammenhänge Eine der wichtigsten Ergebnisse der Analysen ist sicher die Erkenntnis, dass in vielen Bereichen und vielen Beziehungen nichtlineare Zusammenhänge existieren (vgl. Abbildungen im Kap. 4.4 und Anhang ab Tabelle 32). Wie in den theoretischen Ausführungen im Kap. 3 erläutert, zeigen sich Grenz- und Schwellwerte mit verschiedenen Beziehungs-charakteristika, von S-förmigen Beziehungen bis hin zu steigenden oder Sättigungskurven und Beziehungsmuster mit Degree of Freedom Werten von bis zu 5. Bei den Analysen konnten dabei dynamische Effekte, wie Zeitverzögerungen, gar nicht berücksichtigt werden, welche in der betrieblichen Praxis mit Sicherheit auftreten. Interaktionen Wegen der geringen Anzahl der Datensätze wurden nur für das EFQM-Modell (E_A_AL) beispielhaft Interaktionseffekte dargestellt. Bei dieser Berechnung (Anmerkung: Testberechnung ohne bootstrapping) bestätigten sich die mit den anderen Analysen gefundenen Variablen Führung und Politik & Strategie als relevante Hebel für das System, welche in einer Vielzahl von wirkenden Interaktionen beteiligt sind.

222 5 Zusammenfassende Ergebnisse und Diskussion der Ergebnisse Weiterführende Analysen Auf Grund der Datenbasis mit einer begrenzten Anzahl zur Verfügung stehender Datensätze (insgesamt 207) können keine Interaktionen und keine kombinierten Bereiche ausgewertet werden, z.b. Industriegüter mit hohem Reifegrad und einer bestimmten Organisationsgröße (vgl. Kap Datengrundlage). Die einzelnen Datensätze werden durch individuelle Organisationen mit einem Reifegrad der einzelnen Variablen zu einem bestimmten Zeitpunkt dargestellt, womit auch keine dynamischen Analysen möglich sind. Weiterführende Analysen werden möglich bei einer umfangreicheren Datenbasis mit entsprechenden Datensätzen aus allen Bereichen. Für dynamische Analysen sind Datensätze in einem entsprechenden Umfang von einzelnen Organisationen / Systemen erforderlich, welche die Analyse von Veränderungen und Wirkungsbeziehungen im Zeitverlauf ermöglichen. Damit könnte auch die oben bereits angesprochene und eventuell bestehende Zeitverzögerung zwischen der Veränderung der Befähiger -Variablen und deren Auswirkung bei den Ergebnis -Variablen bestimmt werden. 5.4 Kritische Diskussion der Ergebnisse Auf Basis der erfahrungs- und expertenbasierten Modellierung des kybernetischen Modells für Organisationen mit GAMMA und der Analyse des EFQM-Modells und des entwickelten Generischen Modells anhand empirischer Daten mit NEUSREL haben sich vielfältige Ergebnisse und Erkenntnisse ergeben, die gespiegelt an den ausgewerteten Kriterien (z.b. GoF-, R 2 -, OEAD-, t-werte und Irrtumswahrscheinlichkeiten) als belastbar und valide gelten können. Parallel sollen hier jedoch auch die Beschränkungen und Grenzen der verwendeten Modelle und Methoden eine kritische Würdigung erfahren. Zur Definition des Generischen Modells (Kap ) konnten nur Variablen mit allgemeinem Charakter festgelegt werden. Um den Satz an Variablen überschaubar zu halten, wurde eine begrenzte Anzahl an Variablen eingehalten. Dazu sind inhaltsähnliche Themen zusammengefasst worden (z.b. Information und Kommunikation, KVP und Innovation). Mit der Prüfung auf Systemrelevanz (vgl. Kap ) konnte jedoch die Funktionstüchtigkeit des Modells nachgewiesen werden. Bei der parallelen Betrachtung des EFQM-Modells wurde nur die Ebene der 9 Kriterien als Variablenbereich verwendet, da es sich wie weiter oben erläutert bei der nächsten Ebene mit 32 Teilkriterien um einen relativ großen und unüberschaubaren Variablensatz handelt, der zudem Variablen mit unterschiedlichem Aggregationsgrad beinhaltet. Insofern handelt es sich bei dem EFQM-Modell mit 9 Variablen ebenso um ein grobes und verdichtetes Modell. Bei spezifischeren Untersuchungen beispielsweise einer bestimmten Branche oder einer

223 5 Zusammenfassende Ergebnisse und Diskussion der Ergebnisse 206 einzelnen Organisation kann die Variablendefinition differieren und konkreter gestaltet werden. Bereits bei den Analysen in dieser Arbeit zeigte sich beispielsweise die Variable Partner / Ressourcen als beeinflussendes Element auch für die Schlüsselergebnisse. Da die Variable unterschiedliche Schwerpunkte beinhaltet (Partnermanagement, Finanzmanagement, ) wäre unter Umständen eine Aufteilung der Inhalte in einzelne Variablen interessant, um hieraus erkennen zu können, welches Thema die Schlüsselergebnisse besonders stark beeinflusst. Die Zuordnung der Variablen des Generischen Modells zu den Variablen bzw. Teilkriterien des EFQM-Modells (vgl. Kap , Tab. 12) konnte nicht durchgängig eindeutig erfolgen zum Teil wurden Inhalte mehrerer Teilkriterien des EFQM-Modells einer Variablen des Generischen Modells zugeordnet. Für die Einstufung des Reifegrads einzelner Variablen des Generischen Modells mussten somit Bewertungen verschiedener Variablen / Teilkriterien des EFQM-Modells als Basis genutzt werden. Diese Zuordnung konnte nur auf Grundlage von expertenbasierten Erfahrungen erfolgen und entspricht damit einer subjektiven Wahrscheinlichkeit 309. Die Ergebnisse der NEUSREL- Analysen und deren Bewertung (z.b. die Identifizierung der Treiber beim Generischen Modell) lassen allerdings den Rückschluss zu, dass die Zuordnungen im Generischen Modell aus praktischer Sicht plausibel sind. Für einen Idealfall wäre es sinnvoll, wenn für einzelne Variablen eines Modells eindeutig zuordenbare Messgrößen vorliegen, was in der betrieblichen Praxis jedoch nicht durchgängig der Fall sein dürfte. Für die Analyse empirischer Daten mit NEUSREL (vgl. Kap. 4.4) standen praxisgegeben nur 207 Datensätze zur Verfügung. Damit sind detaillierte Auswertungen mit unterschiedlichen Kombinationen (bsp.weise Industriegüter mit hohem Reifegrad und einer bestimmten Mitarbeiterzahl) nicht möglich. Zudem konnten Auswertungen für Interaktionseffekte nur mit dem kompletten Datensatz erfolgen und auf Basis einer nicht belastbaren Testberechnung, da NEUSREL hierfür eine Mindestzahl von 200 Datensätzen vorsieht, um valide Ergebnisse zu erhalten. Insofern konnten generell keine validen Interaktionseffekte und auch keine Interaktionseffekte für Teilbereiche analysiert werden. Bei dem zur Verfügung stehenden Datensatz handelt es sich um keine repräsentative Stichprobe, da entsprechende Variablen-Bewertungen nur über EFQM-Bewertungen zur Verfügung standen und die Anzahl von derart bewerteten Organisationen begrenzt ist. Darüber hinaus wurden die Daten nur aus dem deutschsprachlichen Raum (Deutschland, Österreich) generiert und Muster können sich in anderen Kulturräumen gegebenenfalls anders zeigen. Wenn künftig mehr Datensätze zur Verfügung stehen, können umfangreichere und differenziertere Analysen durchgeführt werden. 309 [Mau/Steinmann 2009, Seite 28]

224 5 Zusammenfassende Ergebnisse und Diskussion der Ergebnisse 207 Die Untersuchung der betrachteten Modelle basiert praxisbezogen auf sogenannten Bestandsgrößen, die abhängig von der Vergangenheit sind (vgl. Kap , Abb. 25). Da es sich bei der vorhandenen Datengrundlage um statische Datensätze handelt, ist die Untersuchung der Dynamik welche mit NEUSREL möglich wäre nicht umsetzbar. Hier wäre für künftige Untersuchungen interessant, zeitbezogene Datenreihen eines speziellen Systems zur Verfügung zu haben und diese zu analysieren. Bei der Analyse mit NEUSREL kann es vorkommen, dass Werte (z.b. OEAD) verfälscht werden durch Interaktionseffekte, so dass der jeweils angegebene Wert in der Auswertung nicht exakt ist. Da es bei der Analyse im Schwerpunkt allerdings um das Erkennen von Mustern geht, werden die jeweiligen Gesamtergebnisse dadurch nicht grundsätzlich verfälscht. Bei der NEUSREL-Analyse mit A Priori-Matrix werden nur die hypothetischen Beziehungen ausgewertet und des Weiteren bezieht sich die Analyse einer Beziehung immer nur auf eine Richtung (z.b. Wirkung von A auf B) das heißt, dass in diesem Falle eine mögliche Wirkung von B auf A nicht untersucht wird. Zur Vervollständigung der Analysen dient deshalb jeweils eine NEUSREL-Berechnung mit Alle Pfade, bei der alle möglichen Pfade betrachtet werden. Zur konkreten Anwendung des NEUSREL-Tools ist noch zu erwähnen, dass zum Teil Berechnungen nicht vollständig durchgeführt werden konnten, da nicht behebbare Fehlermeldungen aufgetreten sind (Finale Berechnungen (mit bootstrapping) für die Modelle G_H_AL, G_N_AL, G_N_AP, siehe Fußnote 292). Die Analyseergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass eine Vielzahl generischer Muster existiert, macht allerdings auch klar, dass sich je nach Branche und Reifegrad der Organisation individuelle Unterschiede zeigen (vgl. Kap und Anhang). In der vorliegenden Untersuchung können individuelle Strukturen einzelner Organisationen nicht berücksichtigt werden. Die Ableitung hieraus ist, dass sich eine Organisation grundsätzlich immer als individuell mit existierenden individuellen Mustern verstehen sollte, auch wenn die in dieser Arbeit generierten generischen Muster als Impulse dienen können. Denn eine Organisation als soziales System mit einer Vielzahl individueller Menschen ist als solches bereits ein System höherer Ordnung. Dies wird durch eine Erkenntnis von Joseph Stiglitz im Zusammenhang mit der Untersuchung menschlicher Verhaltensweisen in Wirtschaftssystemen folgendermaßen zusammengefasst: Die Tatsache, dass sich Individuen in systematischer Weise irrational verhalten, hat eine Reihe von Folgen [Stiglitz 2010, Seite 321]

225 6 Implikationen für die Praxis Implikationen für die Praxis Das Ergebnis eines Führungsprozesses kann nicht besser sein als das ihm zu Grunde liegende Modell. (Conant Ashby Theorem) Im Fokus der Implikationen / Schlussfolgerungen für die Praxis steht das Gestalten, Leiten und Lenken von Organisationen als komplexe Systeme mit systemischem Management. Die für das Management bestehende Grundvoraussetzung dafür kann mit dem bereits erläuterten Varietätsgesetz des Kybernetikers Ashby nochmals verdeutlicht werden: Nur Varietät kann Varietät absorbieren. Für Führungskräfte als Komplexitätsmanager ist dieses Varietätsgesetz so grundlegend wie der zweite Hauptsatz der Thermodynamik für Ingenieure, aus welchem sich ableitet: Um ein komplexes System unter Kontrolle zu halten, muss das Lenkungssystem eine Varietät aufweisen, die der Varietät des zu lenkenden Systems ebenbürtig ist. 311 Der Kybernetiker Schwaninger weist in diesem Zusammenhang darauf hin, dass dieser Grundsatz oftmals missverstanden wird, wenn man beispielsweise Organisationen betrachtet, welche viel zu hohe Eigenkomplexitäten aufgebaut haben, die nicht mehr handhabbar sind ( unmanageable systems, vgl. Malik). Es geht vielmehr darum, Eigenvarietät (oder Verhaltensrepertoire) aufzubauen, um Fremdvarietät (Umweltkomplexität) zu bewältigen und sich gleichzeitig eine Umwelt auszusuchen, die verkraftbar ist. Die Herausforderung besteht darin, die existierenden Varietäten der interagierenden Systeme auszubalancieren, die eigene Varietät zu erhöhen (Verstärkung) als auch die Fremdvarietät zu dämpfen 312. Der Schwerpunkt liegt damit mehr bei einer Arbeit mit dem System, anstatt bei einer Arbeit am oder im System. Varietät oder Verhaltensrepertoire zu erhöhen ist vergleichbar mit dem angesprochenen Hauptziel einer Organisation, eine Lebensfähigkeit beziehungsweise einen hohen kybernetischen Reifegrad zu besitzen und diesen maximieren zu können. Dabei handelt es sich bei der Lebensfähigkeit nach Schwaninger vielmehr um eine Viability beyond survival, die über das Ziel der Aufrechterhaltung der eigenen Identität hinausgeht. Im Sinne einer Entwicklung wird auch die Fähigkeit eines Systems mit eingeschlossen, eigene und fremde Bedürfnisse zu erfüllen. Schwaninger definiert Lebensfähigkeit als Organisationale Fitness intelligenter Organisationen mit unterschiedlichen Kriterien 311 [Schwaninger 1999, Seite 59] 312 [Schwaninger 1999, Seite 60]

226 6 Implikationen für die Praxis 209 auf operativer, strategischer und normativer Ebene 313. Diese Kategorien beziehen sich auf das dargestellte Modell VSM (Viable System Modell) von Stafford Beer, welches die Voraussetzungen für ein lebensfähiges System beschreibt und dabei die Bedeutung des strategischen und normativen Managements betont. Dies kann unterstrichen werden durch die Ergebnisse von am Strategic Planning Institute bereits in den 80er Jahren durchgeführten Studien, wonach der Unternehmenserfolg nur zu 10% durch geschicktes Taktieren und zu 20% durch operative Entscheidungen bestimmt wird, allerdings zu 70% durch die Strategie. Damit lässt sich schlussfolgern, dass das frühzeitige Erkennen von Entscheidungs-erfordernissen wichtiger ist als das schnelle entscheiden. Entscheidungen und darauf basierende Interventionen sind die Basis für die Arbeit mit einer Organisation und damit dem Gestalten, Leiten und Lenken von Organisationen als komplexe Systeme. Die Kapitel 2 bis 3 und nicht zuletzt die Kapitel 4 und 5 mit der Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen mit Ergebnisauswertung zeigen dazu vielfältige Ansatzpunkte, Modelle und Methoden: Kapitel 2: Theoretischer Bezugsrahmen o Systemische Betrachtung von TQM o Komplexe Systeme und Kybernetik o Systemarchetypen und Systemmuster o Vernetztes Denken und Biokybernetische Grundregeln o Fehler im Umgang mit komplexen Systemen o Viability die Zone der Lebensfähigkeit Kapitel 3: Systemorientierter Umgang mit Komplexität o Paradigmenerweiterung o Management-Kybernetik o Integrierte Systemmethodik o VSM Viable System Model o Modelle und Methoden zur Mustererkennung o MBM Model Based Management o Künstliche Neuronale Netze 313 [Schwaninger 1999, Seite 66]

227 6 Implikationen für die Praxis 210 Kapitel 4: Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen o Modellierung des EFQM-Modells und eines Generischen Modells mit GAMMA o Empirische Untersuchung der Modelle mit NEUSREL o Ergebnisauswertung und Interpretation Kapitel 5: Zusammenfassende Ergebnisse o Abgleich zwischen EFQM-Modell und Generischem Modell o Ableitung generischer Impulse. Als wichtige Implikationen für die Praxis werden im Folgenden nochmals Punkte zusammengefasst und vertieft, welche Schwerpunktthemen für die Einführung und Umsetzung eines systemischen Managements darstellen. Dazu wird zunächst nochmals auf die Thematik des Kybernetischen Reifegrads / der Lebensfähigkeit eines Systems eingegangen, welche das oberste Ziel des systemischen Managements darstellt. Hierbei werden parallel methodische Ansätze für den praktischen Umgang mit der Thematik aufgezeigt (Regelkreisanalyse, Biokybernetische Grundregeln, VSM Viable System Model, Zone der Lebensfähigkeit). Danach wird nochmals die als Voraussetzung für systemisches Management erforderliche Paradigmenerweiterung adressiert. Praktische und hilfreiche Konzepte, Modelle, Methoden und Softwareunterstützung zum Umgang mit komplexen Systemen werden zusammengefasst erläutert und der Nutzen der in dieser Arbeit identifizierten generischen Impulse dargestellt. Zum Abschluss dienen praktische Anregungen als Impulse für den individuellen Umgang mit Komplexität zur Steigerung und Sicherung des kybernetischen Reifegrads der eigenen Organisation und der damit arbeitenden Menschen. 6.1 Kybernetischer Reifegrad In verschiedenen Kapiteln wurde die Bedeutung der Lebensfähigkeit als das höchste Ziel eines jeglichen Systems bereits dargestellt. Synonym für eine hohe Lebensfähigkeit wurde dabei auch der Begriff eines hohen Kybernetischen Reifegrades verwendet. Mit der Verknüpfung zum höchsten Ziel erscheint es interessant, den Grad an Lebensfähigkeit oder den Kybernetischen Reifegrad einer Organisation zu bestimmen, um diesen gezielt maximieren zu können. Im Rahmen dieser Arbeit wurden verschiedene Ansätze und Modelle beschrieben, die auch eine Anlehnung an die Thematik des Kybernetischen Reifegrads beinhalten. Diese sollen hier nochmals kurz zusammengefasst, erläutert und unter dem Fokus interpretiert

228 6 Implikationen für die Praxis 211 werden, inwieweit damit jeweils eine Bestimmung des Kybernetischen Reifegrads erfolgen kann Regelkreisanalyse In Kap wurde die Wirkungsanalyse für ein System beschrieben. Bei der damit verbundenen Untersuchung eines spezifischen und individuellen Modells anhand der Sensitivitätsmethode nach Vester können Muster erfasst und kybernetisch interpretiert werden. Mit der sogenannten Regelkreisanalyse 314 werden die Gesamt-Vernetzung in einem System erfasst und die Wirkungszusammenhänge analysiert. Die dabei betrachteten kybernetischen Kenngrößen ergeben quantitative und qualitative Erkenntnisse zu den im System existierenden Gegebenheiten und erlauben Rückschlüsse auf bestimmte Eigenschaften, die auch eine Aussage über die Lebensfähigkeit bzw. den kybernetischen Reifegrad eines Systems zulassen 315 : Anzahl der Rückkopplungen Ist die Anzahl der Rückkopplung gering, so lässt dies eher auf ein von äußeren Faktoren abhängiges Durchflusssystem schließen. Ein System mit vielen Rückkopplungen deutet auf ein autarkes System hin. Länge der Wirkungsketten Lange Rückkopplungen mit vielen Zwischenstufen bedeuten Rückwirkungen mit Zeitverzögerung. Kurze Regelkreise zwischen nur wenigen Variablen deuten auf schnelle Reaktionen hin. Art der Rückkopplungen Existieren negative Rückkopplungen, bedeutet dies Einstellung auf ein Gleichgewicht. Positive Rückkopplungen bedeuten rasches Aufschaukeln. Hierbei ist auch entscheidend, welche Rückkopplungen auf kurze oder lange Wirkungsschleifen treffen. Darüber hinaus lässt sich auch erkennen, welche Variablen mit oder ohne Rückkopplungen in ein Wirkungsgefüge eingebaut sind und ob und wie viele Teilsysteme existieren. Bereits die Anzahl und das Verhältnis von negativen und positiven Rückkopplungen lassen auf die Stabilität eines Systems schließen. Weitere kybernetische Kenngrößen sind der Vernetzungsgrad, der Durchfluss und die 314 [Vester 2002, Seite 244] 315 [Vgl. dazu die GAMMA-modellierten Ergebnisse der NEUSREL-Analysen mit Darstellung von Regelkreisen, Wirkungsausbreitung und Wirkungsaufnahme im Kap. 5.2]

229 6 Implikationen für die Praxis 212 Abhängigkeit der Variablen. Über die Rolle der Variablen und über kurz-, mittel- oder langfristige Einflüsse lassen sich Hebel und Knotenpunkte bestimmen 316. Durch die kybernetische Interpretation ist auch erkennbar, welche Interventionen (z.b. Hinzufügung oder Wegnahme von Variablen) zu welchen Folgen und Reaktionen führen können. Die Untersuchung der kybernetischen Kenngrößen mit der Regelkreisanalyse geben wichtige Hinweise auf die Lebensfähigkeit eines Systems 317, welche auch bei der Bewertung mit den acht biokybernetischen Grundregeln berücksichtigt werden Biokybernetische Grundregeln In Kapitel sind die acht biokybernetischen Grundregeln vorgestellt worden 318. Dabei wurde bereits erwähnt, dass damit auch die Lebensfähigkeit bzw. der Kybernetische Reifegrad eines Systems bestimmt werden kann. Beim Sensitivitätsverfahren nach Vester ist diese biokybernetische Systembewertung nach den acht Grundregeln eine durchgehende Kontrollinstanz, die den gesamten Modellaufbau begleitet. Wie in Kap dargestellt, ergeben sich die für diese Systembewertung erforderlichen Informationen aus allen Arbeitsschritten einer Modellbildung und analyse (vgl. dazu die dargestellten Schritte in Kap. 4 mit der GAMMA-Methodik und der NEUSREL-Analyse). Dabei wird die Charakteristik des untersuchten Systems in Analogie zu den Kriterien eines intakten Ökosystems überprüft mit dem Ziel, daraus geeignete Strategien und Maßnahmen für die Maximierung des kybernetischen Reifegrads eines Systems abzuleiten. Die Skaleneinteilung bei der Bewertung berücksichtigt dabei keine absoluten Werte, sondern fokussiert auf relative Vorher-Nachher-Vergleiche. Es kommt letztlich darauf an, ob die Skala sich durch einen Eingriff nach links ( technokratisch ) oder nach rechts ( kybernetisch ) verschiebt. Damit ist immer eine Entwicklung in Richtung größerer Lebensfähigkeit bzw. höherem kybernetischem Reifegrad abzulesen. Vester erläutert aus seiner Sicht den Begriff Lebensfähigkeit / Kybernetischer Reifegrad für menschliche Institutionen damit, dass diese sowohl handlungs- als auch lenkungs- und entwicklungsfähig bleiben. Das folgende Bild zeigt beispielhaft die Bewertung des Kybernetischen Reifegrads anhand der acht biokybernetischen Grundregeln. 316 [Vgl. dazu die Auswertungen der Variablenbeziehungen mit der Einflussmatrix im Kap ] 317 [Vester 2002, Seite 245] 318 [Vester 2002, Seite 285]

230 6 Implikationen für die Praxis 213 Abbildung 104: Bewertung mit den 8 biokybernetischen Grundregeln VSM (Viable System Model) Die Grundlagen und Grundzüge des VSM (Viable System Model) von Stafford Beer wurden in Kap gezeigt. Das Modell beschreibt die notwendigen und hinreichenden strukturellen Voraussetzungen für die Lebensfähigkeit eines sozialen Systems auf Basis von fünf Subsystemen mit speziellen Komponenten, Funktionen und deren Zusammenwirken. Das VSM gliedert sich dabei in die drei Bereiche Normatives, Strategisches und Operatives Management, welche bei der Definition des Generischen Modells Niederschlag finden (vgl. Kap ) und deren praktische Relevanz und Bedeutung durch die Ergebnisse der NEUSREL-Analyse nachgewiesen wird (vgl. Kap ). Die Lebensfähigkeit einer Organisation wird beeinträchtigt, wenn einzelne Komponenten fehlen, bestehende Komponenten eine ungenügende Kapazität besitzen oder ein mangelhaftes Zusammenwirken der Komponenten existiert. Wenn in einer Organisation die relevanten Funktionen wiederkehrend (rekursiv) über die verschiedenen Ebenen vorhanden sind und entsprechend zusammenwirken, dann ist diese Organisation als komplexes System in seiner komplexen Umwelt anpassungsfähig, lernfähig und selbstorganisierend und besitzt einen hohen kybernetischen Reifegrad. Insofern kann der kybernetische Reifegrad einer Organisation auch anhand einer Bewertung mit dem VSM bestimmt werden. Ein Beispiel dafür zeigt die bereits erwähnte Arbeit von Türke 319, welche die Funktionen des VSM und deren Verbindungen in die für die betrachtete Organisation relevanten Aspekte überführt und dann untersucht, ob Ele- 319 [Türke 2007]

231 6 Implikationen für die Praxis 214 mente und relevante Verbindungen existieren, inkomplett oder nicht vorhanden sind (siehe Abb. 104) 320. Das daraus entstehende Ergebnis wird genutzt, um gezielte Verbesserungsmaßnahmen abzuleiten und umzusetzen. Abbildung 105: Bewertung mit dem VSM-Modell Die Zone der Lebensfähigkeit Im Zusammenhang mit der Untersuchung der Überlebensfähigkeit von biologischen Systemen wurden in Kap die Ergebnisse der Arbeiten von Bernhard Lietaer vorgestellt. Der belgische Wissenschaftler stellt dabei fest, dass Systeme, die einzig und alleine auf Wachstum und Effizienz ausgerichtet sind, einer Monokultur entsprechen und strukturell instabil werden. Nachhaltige Systeme streben nach einer Balance zwischen Effizienz einerseits und Vielfalt und Vernetzung andererseits, welche für eine größere Belastbarkeit und Nachhaltigkeit des Systems sorgen. Belastbarkeit wird häufig auch mit den Begriff Resilienz erklärt (engl. resilience = Belastbarkeit, Widerstandsfähigkeit, Elastizität, Flexibilität, Ausdauer u.ä.), welcher in unterschiedlichen Forschungsgebieten wie Physik, Ökologie und der Psychologie verwendet wird. Nach Leitl 321 kann vereinfacht gesagt werden, dass dieser Begriff die Fähigkeit von Stoffen, Ökosystemen oder Menschen beschreibt, großen Druck oder Stress ohne Schaden auszuhalten. 320 [Die Funktionen beim VSM können verglichen werden mit den Variablen eines Systems und die Verbindungen mit den Beziehungsstrukturen zwischen den Variablen, vgl. Netzdarstellungen im Kap ] 321 [Leitl 2010, Seite 33]

232 6 Implikationen für die Praxis 215 Insofern beschreibt die Belastbarkeit die Reserven eines Systems und seine flexiblen Reaktionsmöglichkeiten, mit denen es neu auftretende Störungen bewältigen kann. Wie beschrieben, steigt die Belastbarkeit beispielsweise mit der Zahl der unterschiedlichen Akteure und mit deren Grad an Vernetzung. Die Effizienz hingegen lässt sich steigern durch Rationalisierung, welche stets eine Verringerung von Vielfalt und Vernetzung zur Folge hat. In natürlichen Systemen existiert eine Asymmetrie zwischen Effizienz und Belastbarkeit. Um den Punkt der optimalen Balance gibt es einen schmalen Sektor, das sogenannte Vitalitätsfenster, in dem ein System nachhaltig lebensfähig ist. Dieser Bereich des Vitalitätsfensters kann als hoher Kybernetischer Reifegrad eines Systems verstanden werden. Außerhalb dieses Fensters ist ein System entweder zu wenig effizient aufgrund zu hoher Vielfalt und Vernetzung oder zu wenig belastbar wegen zu geringer Vielfalt und Vernetzung. In Bezug auf Ökosysteme ist es nach Lietaer möglich, den Bereich der Zone der Lebensfähigkeit zu bestimmen Eine direkte und einfache Bestimmung der Zone der Lebensfähigkeit für menschliche Organisationen ist schwieriger, da sich im Vergleich zu anderen biologischen Systemen die individuellen Verhaltensmöglichkeiten einzelner Menschen weitaus komplexer darstellen. Diese Thematik zeigt sich als Implikation für künftige wissenschaftliche Untersuchungen. Nichtsdestotrotz basiert auf Basis der Erkenntnisse von Lietaer auch die Erhöhung und Sicherung der Lebensfähigkeit / des kybernetischen Reifegrads bei menschlichen Systemen auf der Balance zwischen Effizienz und Belastbarkeit. Insofern kann dieser Ansatz als hilfreiche Basis zur Einschätzung des kybernetischen Reifegrads und als Impulsgeber zur Ableitung von möglichen Strategien und Maßnahmen dienen. Abbildung 106: Einschätzung nach Effizienz und Belastbarkeit Die oben dargestellten Methodiken haben die Bedeutung der Lebensfähigkeit und des

233 6 Implikationen für die Praxis 216 Kybernetischen Reifegrads für Organisationen als komplexe Systeme beschrieben und Ansätze aufgezeigt, wie Lebensfähigkeit / Kybernetischer Reifegrad grundsätzlich bewertet und maximiert werden können. Dabei handelt es ich um Methodiken, die eine erweiterte Sichtweise auf den Charakter und den Umgang mit menschlichen Organisationen voraussetzen. Hier geht es um die Erweiterung der existierenden Denk- und Verhaltensmodelle, welche die Grundlage für ein systemisches Management bilden. 6.2 Paradigmenerweiterung Um eine Evolution unseres Denkens und unseres Managements kommen wir nicht mehr herum. Frederic Vester Frederic Vester postuliert, dass wir vor vernetzten Zusammenhängen offener Systeme mit ihrem oftmals akausalem Verhalten zurückschrecken und uns lieber auf Detailfragen konzentrieren. Der Grund liege darin, dass wir in der Schule und auch in der Ausbildung meist recht wenig davon hörten und als Folge in die moderne Informationstechnologie flüchteten in der Hoffnung, durch mehr und genauere Daten Komplexität besser durchschauen zu können 322. Dieses Denken führt dazu, ein offenes und komplexes System (zum Beispiel eine von Menschen geschaffene Organisation) wie eine geschlossene und triviale Maschine zu betrachten und auch in diesem Sinne damit umzugehen. So werden beispielsweise Entwicklungen aus der Vergangenheit genommen, um diese für die Zukunft zu extrapolieren und als Entscheidungshilfe zu nutzen. Dabei dient lineares Ursache-Wirkungs- Denken als Basis, ohne dass die Eigenschaften komplexer Systeme mit Wechselwirkungen zwischen Systemkomponenten, Grenz- und Schwellenwerten untersucht und berücksichtigt werden. Dabei wird übersehen, dass sich komplexe Systeme nur in zwei Fällen wie eine Maschine verhalten: zum einen in Wachstumsphasen und zum anderen innerhalb eines kurzen Zeithorizonts. Nur hierbei ist eine Entwicklung durch Extrapolation determinierbar. Also nur in einem eingeschränkten Bereich im Rahmen von typischen natürlichen Verhaltensweisen, wie sie zum Beispiel durch die sogenannte S- Kurve repräsentiert wird (vgl. Kap Systemarchetypen). Malik stellt fest, dass die S-Kurve das dominierende Muster in der Welt komplexer Systeme ist 323. Sie stellt das Prinzip eines gesunden Wachstums in der Natur genauso dar, wie die Grundlagen 322 [Vester 2002, Seite 15] 323 [Die Existenz von S-Kurven-Mustern in Variablenbeziehungen der betrieblichen Praxis wird durch die Ergebnisse der NEUSREL-Analysen anschaulich bestätigt, vgl. 2D-Pots in Kap ]

234 6 Implikationen für die Praxis 217 unternehmerisch relevanter Themen, wie zum Beispiel bei Marktanalysen oder der Bestimmung von Sättigungsniveaus, Wachstumsraten, Wendepunkte des Wachstums etc. Dieses Wachstumsmuster findet man auch in soziotechnischen Systemen 324. Die folgende Abbildung stellt das Prinzip des S-Kurven-Wachstums dar, bei welchem auch die wenigen bzw. zeitlich kurzen Bereiche der Linearität illustriert werden. Abbildung 107: Beispiel für die S-Kurven-Entwicklung Mit der Berücksichtigung der Systemkybernetik ändern sich Entscheidungsgrundlagen und Vorhersagen. Es geht weniger darum vorherzusagen, wann welche Ereignisse eintreten, sondern um das Verständnis des Systems und dessen Reaktionen auf Eingriffe und eine von Vester als Systemverträglichkeitsprüfung genannte Vorgehensweise mit Wenn-dann-Prognosen, welche als echtes Total Quality Management für ein System bezeichnet werden kann 325. Diese Erkenntnisse erfordern wie in Kap erläutert ein anderes Denken, das zu einer Paradigmenerweiterung führt und Managementprinzipien nutzt, welche sowohl den sachlogischen als auch den soziologischen Aspekten komplexer Systeme Rechnung tragen. Hier setzen Methodiken an, welche mechanistische und systemische Ansätze integrieren und mit Vernetztem Denken den Akteuren helfen, mit komplexen Systemen systemgerecht umzugehen. 6.3 Konzepte, Modelle, Methoden und Software Im Kapitel 3 sind bereits Modelle des systemischen Ansatzes (z.b. Vernetztes Denken / 324 [Malik 2011, Seite 227 / Malik 2008, Seite 218 / vgl. auch NEUSREL-Ergebnisse in Kap ] 325 [Vester 2002, Seite 96]

235 6 Implikationen für die Praxis 218 Sensitivitätsanalyse nach Vester, VSM) und Softwareunterstützungen (z.b. System Dynamics, SMW) aufgezeigt und erläutert worden. Im Kernteil dieser Arbeit (Kap. 4) wurde die Methodik des Vernetzten Denkens unter Zuhilfenahme der Softwarelösung GAMMA angewendet, welche ein konkretes Beispiel für eine komplette Modellierung und Analyse eines Systems mit allen Schritten darstellt. Dabei wurde die Phase der Systemanalyse mit der Untersuchung empirischer Daten durch das Analysetool NEUSREL unterstützt, mit welcher sich komplexe Zusammenhänge in Datenbeständen bestimmen lassen. Weitere Modelle und Methoden sind im Kap. 3 dargestellt und im Kap. 6.1 vertieft worden (z.b. VSM, Biokybernetische Grundregeln). Außer den in dieser Arbeit detailliert dargestellten Methodiken GAMMA und NEUS- REL sollen keine weiteren Unterstützungstools vertiefend betrachtet werden. Zum einen würde dies den Rahmen dieser Arbeit sprengen, zum anderen sei nochmals darauf hingewiesen, dass nicht die Modelle und Methoden im Mittelpunkt stehen, sondern diese den mit Systemen arbeitenden Menschen als Hilfsmittel in einer begleitenden und moderierenden Funktion dienen sollen. Im Mittelpunkt stehen immer die Menschen, die für ihr individuelles System selbst ein individuelles Konzept mit entsprechend integrierten Methoden zur Modellierung und Untersuchung gestalten und umsetzen. Eine integrierte Vorgehensweise verknüpft hierbei Elemente des ganzheitlichen und systemischen Managements und lässt daraus ein Komplexitäts-management entstehen. In einer solchen Vorgehensweise können alle relevanten Aspekte eines Systems berücksichtigt werden (bsp. weise harte und weiche Faktoren, Früh- und Spät-indikatoren) und mit Hilfe der Methodiken des Vernetzten Denkens in ihren Zusammenhängen, Wechselwirkungen und Abhängigkeiten verstanden werden. Diese systemischen Erkenntnisse führen zu einer Unterstützung der Früherkennung von Risiken und Erfolgschancen und zu einer Basis für systemgerechte Entscheidungen und Interventionen. Der Fokus kann damit zielorientiert auf beabsichtigte Effekte gelenkt werden und Impulse zum Umgang mit möglichen nicht beabsichtigten Effekten (Nebenwirkungen, Sekundäreffekte ) schaffen. Insofern können entsprechende Konzepte, Modelle, Methoden und Softwarelösungen die beteiligten Menschen unterstützen, besser mit Komplexität umzugehen und einen Beitrag leisten für die Gestaltung, Lenkung und Entwicklung von Organisationen als komplexe Systeme. Damit kann den Akteuren geholfen werden, ihr Verhaltensrepertoire im Sinne eines höheren kybernetischen Reifegrads zu verbessern. Um beispielhaft darzustellen, wie Muster im eigenen System erkannt und wie Planungen und Entscheidungen mit systemischen Vorgehensweisen unterstützt werden können, soll nachfolgend nochmals auf zwei Methodiken des systemischen Managements

236 6 Implikationen für die Praxis 219 referenziert werden, die Teil der Systemmodellierung und analyse der in dieser Arbeit untersuchten Modelle sind (vgl. Kap. 4 Methode des Vernetzten Denkens mit GAMMA). Mit der Einfluss-Matrix (vgl. Kap ) können Verbesserungsmaßnahmen, Planungen und Entscheidungen unterstützt werden. Abbildung 108: Prinzip der Einfluss-Matrix Diese Methode verknüpft eine Reihe von Ansatzpunkten für systemisches Vorgehen: Einbeziehung aller relevanten Elemente Betrachtung der Wechselwirkungen Identifizierung von Hebeln Ableitung von Schwerpunkten Berücksichtigung von Folgen und Unterstützung für Entscheidungen in systemgerechter Weise. Eine weitere hilfreiche und praktische Methode ist Darstellung der Gesamtvernetzung (vgl. Kap ).

237 6 Implikationen für die Praxis 220 Abbildung 109: Prinzip der Netzdarstellung Damit können erreicht werden: Verständnis für die konkreten Wirkungszusammenhänge und Regelkreise Transparenz der Zeitverläufe Identifikation der Beziehungsrichtungen und stärken und Verständnis für die Wirkung von Änderungen (z.b. mit Simulation). Neben den Unterstützungsmöglichkeiten für ein individuelles systemisches Management auf Basis von Konzepten, Modellen, Methoden und Softwaretools existieren auf Basis der Ergebnisse und Erkenntnisse der Analyse des EFQM-Modells und des Generischen Modells (siehe Kap. 4.4) auch generische Muster von Organisationen (siehe Kap. 5.2), die als Impulse für die Betrachtung eines eigenen Systems dienen können. 6.4 Generische Impulse Als Grundregel gilt die Erkenntnis, dass jede Organisation ein individuelles System mit individuellen Eigenschaften und Mustern darstellt. Insofern ist es erforderlich, dass jedes System in seinen spezifischen Charakteristika betrachtet, gestaltet, geleitet und gelenkt wird. Die Analysen des EFQM-Modells und des Generischen Modells mit empirischen Daten von einigen Hundert Organisationen haben aufgezeigt, dass für menschliche Systeme auch generische Muster existieren. Die Individualität spiegelt sich hier in unterschiedlichen Mustern von verschiedenen Branchen (Industriegüter, Dienstleistungsorganisation) oder Systemen mit unterschiedlichem Reifegrad (Organisationen mit ho-

238 6 Implikationen für die Praxis 221 hem und niedrigem Reifegrad). Diese festgestellten Muster können als Hilfestellung bei der Betrachtung eines individuellen System dienen, indem beispielsweise typische allgemein auftretende Charakteristika für die eigene Organisation betrachtet und reflektiert werden. Daraus können sich Anregungen für die Analyse bestimmter Elemente und Beziehungen und für die Ableitung von Strategien und Maßnahmen als Interventionen im System ergeben. Die konkret identifizierten generischen Muster sind weiter oben erläutert und können den entsprechenden Kapiteln entnommen werden. Die wichtigsten generischen Muster sind im Kap. 5.2 dargestellt aus diesem Bereich lassen sich Impulse finden zu: Treiber/Hebel/Erfolgsfaktoren Beziehungsmuster/Regelkreise/Pfade Wirkungsmodelle Nichtlineare Zusammenhänge und Interaktionseffekte. Detaillierte und spezifische Impulse lassen sich den Ergebnissen der Analysen des EFQM-Modells (Kap ) und des Generischen Modells (Kap ) entnehmen. Hier bestehen Anregungen zu: Erforderliche Funktionen Rolle und Bedeutung einzelner Elemente / Funktionen Erforderliche Verbindungen und Individualitäten bezogen auf o Industriegüter o Dienstleistungsorganisationen o Organisationen mit hohem Reifegrad o Organisationen mit niedrigem Reifegrad. Im Anhang ab Tabelle 32 finden sich Analyseergebnisse zu einzelnen Beziehungen zwischen jeweils zwei Variablen und in der Tabelle 32 sind auf Basis des EFQM- Modells auch beispielhaft Interaktionseffekte mit mehreren Variablen dargestellt.

239 6 Implikationen für die Praxis Individuelles Vorgehen Für die Einführung und Umsetzung eines systemischen Managements in einer Organisation lässt sich festhalten, dass es sich dabei immer um ein spezifisches Vorgehen handelt, welches die Individualitäten der jeweiligen Organisation und des Umfelds akzentuiert, da Wirkungen von Interventionen von Organisation zu Organisation unterschiedlich sein können. Da es sich bei einer Organisation um ein soziotechnisches System handelt und damit die beteiligten und betroffenen Menschen im Mittelpunkt stehen, ist es hilfreich, einen systemorientierten Ansatz mit den Erfahrungen und Meinungen einer interdisziplinären Gruppe zu gestalten. Ein solcher Prozess kann mit Expertenmeinungen unterlegt und mit der Analyse empirischer Daten unterstützt werden (vgl. Vorgehen im Kap. 4). Zusammenfassend können die folgenden übergeordneten Vorgehensschritte einen Anhaltspunkt für den Umgang mit Komplexität und zur Gestaltung von Maßnahmen zur Maximierung des kybernetischen Reifegrads einer Organisation und deren Menschen geben: Paradigmenerweiterung ( Die Organisation ist ein komplexes System ) Erweiterung der klassischen Managementmethoden um ein Systemisches Management Anwendung von Methoden für ein Komplexitätsmanagement Berücksichtigung von generischen Mustern komplexer Systeme Gestaltung, Leitung und Lenkung der Organisation als individuelles System.

240 7 Zusammenfassung und Ausblick Zusammenfassung und Ausblick Wo immer etwas funktioniert, funktioniert es aus kybernetischen Gründen und kybernetischen Naturgesetzen. Fredmund Malik 326 Gesellschaftliche Institutionen und Organisationen als soziotechnische Systeme können mit komplexen Systemen zum Beispiel Ökosystemen verglichen werden. Bei aller Individualität der menschlichen Organisationen ist ihnen gemeinsam, dass sie komplexe Systeme darstellen. In den letzten Jahren haben sich die Komplexitäten von Steuerungs-, Lenkungs- und Gestaltungsaufgaben und damit des Managements, mit denen Organisationen und Führungskräfte konfrontiert sind, sprunghaft erhöht. Der Umgang mit diesen Herausforderungen verlangt erweiterte Managementmethoden, welche die vorliegende Komplexität nutzen, um nachhaltig und systemisch sinnvoll entscheiden und handeln zu können. Dafür ist ein neues Verständnis für das Netzwerk gesellschaftlicher Organisationen und Institutionen nötig und ein neues Management dieser Organisationen als komplexe Systeme. 327 Grundsätzliche Zielstellung dieser Arbeit war es, ein systemisches Rahmenkonzept zu entwickeln, mit welchem die Sicherung und die Erhöhung der Lebensfähigkeit und des kybernetischen Reifegrads von Organisationen und den damit arbeitenden Menschen erreicht werden können. 7.1 Zusammenfassung In Kap. 1 sind bezogen auf diese Zielstellung wesentliche Kernthemen definiert worden: Lernen, besser mit Komplexität umzugehen Lineares Denken erweitern durch systemisches Denken Beurteilen können, was ein System kann und was es nicht kann Achten auf grundlegende Muster und Strukturen 326 [Malik 2011, Seite 37] 327 [Malik 2011, Seite 27]

241 7 Zusammenfassung und Ausblick 224 Verstehen der Wirkungszusammenhänge und Abhängigkeiten des Systems. Die wissenschaftlichen Grundlagen und die Erläuterung von praktischen Herangehensweisen zum Umgang mit Komplexität in den Kapiteln 1 bis 3 haben dazu existierende Ansatzpunkte aufgezeigt. Diese Impulse können dazu dienen, dass Menschen bei einem systemgerechten Handeln unterstützt werden und damit eine Erhöhung und Sicherung der Lebensfähigkeit des Gesamtsystems erreichen.. Das Erkenntnisinteresse in dieser Forschungsarbeit geht über diese grundsätzlichen Zusammenhänge und Möglichkeiten hinaus und möchte zusätzliche Erkenntnisse zu existierenden Mustern in komplexen Systemen und zum Gestalten, Leiten und Lenken einer Organisation im Umfeld von Komplexität generieren. Dazu wurden detailliertere Leitfragen definiert (vgl. Kap. 1.2) und daraus fokussierte Fragestellungen abgeleitet, welche die Basis für das methodische Vorgehen bildeten (vgl. Kap. 1.4 und 4.1). Die erste Fragestellung bezog sich darauf, wie eine gesamte Organisation als komplexes System unter ganzheitlichen und systemischen Gesichtspunkten abgebildet werden kann. Hierzu wurde auf Grundlage ganzheitlicher und systemischer Managementansätze und dem existierenden Excellence-Modell der EFQM ein Generisches Modell konzipiert, welches die Basis eines kybernetischen Methodenmodells darstellt. Die Überprüfung des Generischen Modells und parallel des Excellence-Modells der EFQM mit der Kriterienmatrix auf biokybernetischer Struktur (nach Frederic Vester) hat ergeben, dass es sich dabei jeweils um einen systemrelevanten Variablensatz handelt, der eine komplette Organisation abbilden kann. Parallel konnte erkannt werden, dass für eine spezifische Organisation oder Aufgabenstellung der Variablensatz / das Systemmodell individuell angepasst werden sollte. Das nächste Erkenntnisinteresse bezog sich darauf, ob für die Modelle erfahrungs- und expertenbasiert die Bedeutung der einzelnen Systemelemente / Variablen und deren Zusammenhänge und Wirkungen dargestellt werden können. Dazu wurden sowohl das Excellence-Modell der EFQM als auch das Generische Modell nach der Methode der Sensitivitätsanalyse (Frederic Vester) und mit der Unterstützung der GAMMA- Methodik modelliert. Erfahrungsbasiert und expertenvalidiert konnten damit Hypothesenkonstrukte für die Modelle (Einfluss-Matrix, Netzdarstellung) erstellt werden. Als Ergebnis wurden die Rollen der einzelnen Variablen und deren Beziehungen sichtbar und es konnten Hebel, Treiber und Erfolgsfaktoren abgeleitet werden. Diese erfahrungsbasierte Modellierung sollte dann mit der Analyse empirischer Daten erweitert werden, um festzustellen, ob generische Muster und Strukturen im Sinne von Treibern, Erfolgsfaktoren und Wirkungszusammenhängen bestehen. Hierzu erfolgte eine Untersuchung von über 200 Datensätzen mit dem Analysetool NEUSREL, welches komplexe Zusammenhänge (Nichtlinearitäten, Interaktionseffekte, unbekannte Pfade) berücksichtigt. Dabei handelt es sich um Organisationen, die nach dem Excellence-

242 7 Zusammenfassung und Ausblick 225 Modell der EFQM bewertet wurden (zum Beispiel als Teilnehmer beim / Deutscher Excellence-Preis) und wofür Reifegrade für alle Variablen existieren. Als Ergebnis der NEUSREL-Analysen konnte zunächst bestätigt werden, dass die untersuchten Organisationen wie theoretisch und erfahrungsbasiert angenommen grundsätzlich komplexe Muster und Strukturen aufweisen, indem Beziehungen, Kreisprozesse, nichtlineare Zusammenhänge, Interaktionseffekte, Hebel / Erfolgsfaktoren und individuelle Strukturen nachgewiesen werden konnten. Weiteres und wesentliches Resultat der NEUSREL- Analyse verbunden mit einer darauf basierenden nochmaligen Modellierung mit der GAMMA-Methodik ist die Identifizierung von konkreten Treibern, Erfolgsfaktoren und Wirkungs-zusammenhängen als generische Muster. Dabei konnten auch Unterschiede bezogen auf einzelne bereichsbezogene Auswertungen festgestellt werden (zum Beispiel Industriegüter, Dienstleistungsorganisationen, Organisationen mit hohem oder niedrigem Reifegrad). Aufbauend auf den auf empirischen Datenanalysen basierenden Ergebnissen der NEUSREL-Auswertungen ergab sich die Fragestellung, welche Erkenntnisse sich daraus für die betriebliche Praxis ableiten lassen. Aus den existierenden wissenschaftlichen Grundlagen und den erweiterten Erkenntnissen aus der Modellierung und Analyse des kybernetischen Methodenmodells für Organisationen wurden konkrete Implikationen abgeleitet. Die Resultate daraus sind praktische Ansätze und Modelle und Methoden zum Umgang mit Komplexität, generische Impulse als Spiegel für die eigene Organisation und Anregungen zum individuellen Vorgehen bei der Einführung und Umsetzung eines systemischen Managements zur Sicherung und Erhöhung des kybernetischen Reifegrads der eigenen Organisation und der beteiligten und betroffenen Menschen. Da das Excellence-Modell der EFQM als wichtiges Referenzmodell für diese Arbeit diente, leitete sich auch die Frage ab, welche Erkenntnisse sich aus den Untersuchungen für dieses Modell ergeben. Dazu wurden das Excellence-Modell der EFQM mit dem Generischen Modell abgeglichen und die Analyse-Ergebnisse mit GAMMA und NEUSREL ausgewertet. Als Resultat sind hieraus Anregungen zu einer erweiterten Anwendung des Excellence-Modells der EFQM im Sinne eines systemischen Managements entstanden.

243 7 Zusammenfassung und Ausblick Fazit und weiterführende Fragen Die in dieser Arbeit dargestellten und diskutierten Themen eines systemischen Managements, die Entwicklung und Analyse eines kybernetischen Methodenmodells für Organisationen als soziotechnische Systeme und die dabei erzielten Ergebnisse bestätigen den Charakter der von Menschen geschaffenen Organisationen als komplexe Systeme mit komplexen Strukturen. Zum einen betonen die Resultate der Unter-suchungen die praktische Bedeutung der Komplexität und deren Wirkungen in gesellschaftlichen Institutionen und Organisationen und zum anderen zeigen die Ergebnisse vielfältige Möglichkeiten zum Umgang mit und zur Nutzung von Komplexität im Sinne eines nachhaltigen und systemgerechten Komplexitäts-managements auf. Es wurden viele Ansatzpunkte und Antworten auf wesentliche Fragestellungen gefunden bei der Bearbeitung der einzelnen Themenkomplexe sind parallel weiterführende Fragen und weiterer Forschungsbedarf identifiziert worden. In Bezug auf die Analyse empirischer Daten sind bereits in den Kapiteln 5.3 und 5.4 wichtige Punkte adressiert worden: Mit einer erweiterten Anzahl von Datensätzen können differenziertere Analysen erfolgen (zum Beispiel Auswertung von kombinierten Teilbereichen), Interaktionseffekte für alle betrachteten Bereiche identifiziert und gegebenenfalls auch Daten aus verschiedenen Kulturbereichen untersucht werden. Die in dieser Arbeit zu Grunde gelegten Daten vieler Organisationen auf Basis des Generischen Modells mit allgemeingültigem Charakter können mit Untersuchungen von individuellen Organisationen mit einem angepassten Modell erweitert werden. Dabei ist es möglich, organisationsspezifische Impulse zu generieren. Parallel sind hierzu auch dynamische Analysen mit organisationsspezifischen und zeitbezogenen Datenreihen interessant, welche Rückschlüsse auf Zeiteffekte von Beziehungen und Wirkungen im System als auch bezüglich der Entwicklung des Systems zulassen. Zudem können dabei die Zeiteffekte zwischen den Befähigern und den Ergebnissen analysiert werden. Mit der Fokussierung auf einzelne Organisationen kann auch die Anwendung eines systemischen Managements auf Basis des entwickelten Rahmenkonzepts in der betrieblichen Praxis eingeführt, begleitet und evaluiert werden. Eine solche individuelle Anwendung kann es auch ermöglichen, den Kybernetischen Reifegrad einer Organisation und der damit arbeitenden Menschen und gegebenenfalls dessen Weiterentwicklung zu betrachten.

244 7 Zusammenfassung und Ausblick 227 Wobei damit auch ein Punkt fokussiert werden kann, der aus Sicht des Managements von Organisationen wesentlich ist: der Möglichkeit des Bestimmens und Messens bestimmter Zustände und Gegebenheiten. Das Thema Lebensfähigkeit bzw. Kybernetischer Reifegrad als Gesamtziel jeglichen Systems wurde bereits mehrfach angesprochen. Ein künftiger Forschungsbedarf liegt hier in der Möglichkeit der Messung des Kybernetischen Reifegrads (vgl. Kap. 6.1) und der damit verbundenen Themen wie die Bewertung mit den acht biokybernetischen Grundregeln (vgl. Kap ) und der Lebensfähigkeit anhand des VSM (Viable System Model, vgl. Kap ), der Bestimmung des Vitalitätsfensters und der Resilience (vgl. Kap ) oder der Messung von Entwicklungsstufen entsprechend der S-Kurve (vgl. Kap. 6.2). Bezogen auf das in dieser Arbeit als Referenz genutzte Excellence-Modell EFQM, auf dessen Basis Organisationen in ihrem (Excellence-Modell-bezogenen) Reifegrad bewertet werden, wäre eine Relationsuntersuchung interessant, welche den auf Basis des Excellence-Modells bestimmten Reifegrad einer Organisation im Abgleich mit dem jeweiligen kybernetischen Reifegrad betrachtet. Für das Excellence-Modell der EFQM selbst ergeben sich aus den Resultaten der systemischen Betrachtung und der empirischen Analyse ebenfalls weiterführende Ansatzpunkte. Die auf Basis des Generischen Modells identifizierten Hebel und Treiber einer Organisation werden im Excellence-Modell der EFQM nicht explizit als separate Variablen adressiert und betrachtet. Es existiert der Impuls, die im Excellence-Modell angedeutete Relevanz der Vernetzungen und der Wirkungszusammenhänge zwischen den Variablen als weiterführende Themen aufzunehmen und zu bearbeiten. Es werden Regelkreise adressiert, allerdings durchgängig nur bezogen auf einzelne Variablen (entsprechend der RADAR-Logik) und explizit bei einzelnen Themenbereichen. Hier besteht der Ansatz, auch die variablenübergreifenden Regelkreise im System und die sich selbst organisierenden Regelkreise des Systems zu fokussieren. Eine daraus abgeleitete Thematik für die betriebliche Praxis stellen Grundlagen zum Umgang mit diesen systemischen Themen und Ansatzpunkten im Rahmen der Nutzung des Excellence-Modells der EFQM dar.

245 Anhang 228 Anhang Tabelle 29: RADAR-Bewertungsmatrix Befähiger

246 Anhang 229 Tabelle 30: RADAR-Bewertungsmatrix Ergebnisse

247 Anhang 230 Tabelle 31: Rote Fäden im EFQM-Modell Es existieren einige Themen, die sich wie Rote Fäden durch das EFQM-Modell ziehen. Nach EFQM zeigen diese Roten Fäden, dass es Aspekte gibt, die meist mehr als ein Teilkriterium betreffen. Die folgende Liste stellt diese Roten Fäden im EFQM- Modell dar. Thema Die Spur des Roten Faden / (Teil)-Kriterien des EFQM-Modells Kommunikation 1c, 1d, 2d, 3d, 5b, 6, 7, 8 Soziale Verantwortung 1a, 1c, 1d, 1e, 2a d, 3a, 3b, 3c, 3e, 4 a- c, 5c e, 6a, 7a, 8, 9 Kreativität & Innovation 1a, 2b, 3c, 4a, 4d, 4e, 5b e, 6, 7, 8, 9 Kunden Kontrolle / Governance 1c, 2a, 2c, 5b e, 6a, 6b 1b, 2a, 2b, 4b, 5a, 9a, 9b Wissen 2, 3d, 4e, 7, 9 Markt und Marktdefinition 2a c, 3b, 4a, 5c, 5d, 6, 7, 8a, 9 Mitarbeiter 1d, 2a, 2c, 3a e, 7a, 7b Prozessorientierung 1b, 2d, 5a, 5b, 6, 7, 8, 9 Zulieferer / Partner 1c, 2a, 2c, 4a, 9a, 9b Nachhaltigkeit 1b, 1c, 2a, 2c, 3b, 5c, 6, 7, 8, 9

248 Anhang 231 Ergebnisse der Analyse auf Basis von NEUSREL Im Folgenden werden die Ergebnisse der NEUSREL-Berechnungen für das EFQM- Modell und das Generische Modell (vgl. Kap. 4.4) bezogen auf die untersuchten Datenbereiche (siehe Tab. 24) dargestellt. In der Struktur der analysierten Datenbereiche werden folgende Ergebnisse abgebildet (vgl. Kap und ): Ergebnisse der kombinierten Auswertung Alle Pfade und A Priori Gütekriterien und Maßzahlen Auswertung Alle Pfade Plots Auswertung Alle Pfade Gütekriterien und Maßzahlen Auswertung A Priori Plots Auswertung A Priori Tabelle 32: NEUSREL-Ergebnisse EFQM - Alle Daten Auswertung für: EFQM-Modell / Alle Daten (Kombination Alle Pfade und A Priori ) Anzahl Datensätze: 207 Berechnung IE: ja (für E_A_AL Testberechnung ohne bootstrapping) Signifikante Beziehungen (OEAD > 0,3) Beide Auswertungen Beziehungscharakteristik Alle Pfade Beziehungscharakteristik Bewertung (Praxissicht) A Priori Pfad fraglich 2-4 Beziehungscharakteristik Pfad möglich Pfad möglich Weitere signifikante Beziehungen (OEAD > 0,2) Bewertung Alle Pfade (Praxissicht) A Priori 3-1 Pfad fraglich Pfad möglich

249 Anhang 232 Auswertung für: EFQM-Modell / Alle Daten / Alle Pfade (E_A_AL) Anzahl Datensätze: 207 Berechnung IE: Ja (Anmerkung: nur Testberechnung ohne bootstrapping) GoF: 0,8909 Signifikanz (bootstrap): OEAD: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle 0,01, t-werte: alle Werte > 3,24 Variable 1 Führung 2 Politik/ Strategie 3 Mitarbeiter 4 Partner / Ressourcen 5 Prozesse 6 Kundenzufriedenh. 7 Mitarb.- zufriedenh. 8 Image 9Schlüsselergebnisse R 2 0,89 0,88 0,86 0,84 0,84 0,75 0,74 0,64 0,7 R 2 sim 0,86 0,83 0,81 0,81 0,79 0,66 0,65 0,52 0,61 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 1 2 0,53 1 0,56 0,6 0,54 0,55 0, , ,44 2 0,51 0,47 0,48 0,47 0, , ,34 1 0,33 0,41 0,39 0,39 0, , ,37 1 0,54 0,43 0,33 0,42 0, ,3 2 0,33 0,33 0,33 0,32 0, , ,34 2 0,45 0,44 0,43 0,43 0, ,33 2 0,39 0,4 0,38 0,37 0,5 28,15 Interaktionseffekte (Anmerkung: Testberechnung ohne bootstrapping) Führung Politik/ Strategie Mitarbeiter Partner / Ressourcen Prozesse Kundenzufriedenh. Mitarbeiterzufriedenh. Image Schlüsselergebnisse 1 3 0,21 0,21 0, ,3 0,22 0,21 0, ,31 0,25 0, , , , , , ,24 0, , ,28 0,2

250 Anhang 233

251 Anhang 234

252 Anhang 235

253 Anhang 236 Auswertung für: EFQM-Modell / Alle Daten / A Priori (E_A_AP) Anzahl Datensätze: 207 GoF: 0,8468 Signifikanz (bootstrap): OEAD: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,03, t-werte: alle Werte > 2,3 Signifikanz (bootstrap): LPC: Irrtumswahrscheinlichkeit.: alle bis 0,03, t-werte: alle Werte > 2,28 Variable 1 Führung 2 Politik/ Strategie 3 Mitarbeiter 4 Partner / Ressourcen 5 Prozesse 6 Kundenzufriedenh. 7 Mitarb.- zufriedenh. 8 Image 9Schlüsselergebnisse R 2 0,83 0,72 0,8 0,8 0,7 0,53 0,64 R 2 sim 0,81 0,7 0,78 0,78 0,64 0,5 0,57 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 1 2 0,69 1 0,73 0,78 0,74 0,77 0,79 48, ,63 2 0,88 0,72 0,74 0,71 0,77 45, , ,3 2 0,34 0,33 0,37 0,34 0,36 23, , , , ,43 1 0,4 0,5 0,48 0,48 0,62 41, ,36 1 0,44 0,59 0,48 0,58 0,78 49, ,33 2 0,33 0,36 0,35 0,34 0,41 23, ,3 2 0,4 0,48 0,44 0,44 0,6 30, ,4 2 0,47 0,48 0,44 0,43 0,57 33,26

254 Anhang 237

255 Anhang 238 Tabelle 33: NEUSREL-Ergebnisse EFQM - Industriegüter Auswertung für: Anzahl Datensätze: EFQM-Modell / Industriegüter (Kombination Alle Pfade und A Priori ) 152 (2 x 76 Datensätze wegen Berechnung für NEUSREL) Signifikante Beziehungen (OEAD > 0,3) Beide Auswertungen Beziehungscharakteristik Alle Pfade Beziehungscharakteristik Bewertung (Praxissicht) A Priori Beziehungscharakteristik Weitere signifikante Beziehungen (OEAD > 0,2) Bewertung Alle Pfade (Praxissicht) A Priori 1 3 Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich 3 5 Pfad möglich 3 6 Pfad möglich 4 3 Pfad möglich 4 5 Pfad möglich 4 9 Pfad möglich 5 1 Pfad fraglich 5 2 Pfad fraglich 5 4 Pfad fraglich 5 6 Pfad möglich 5 8 Pfad möglich 6 9 Pfad möglich 7 8 Pfad möglich 8 9 Pfad möglich 9 8 Pfad möglich

256 Anhang 239 Auswertung für: EFQM-Modell / Industriegüter / Alle Pfade (E_I_AL) Anzahl Datensätze: 152 (2 x 76 Datensätze wegen Berechnung für NEUSREL) GoF: 0,9184 OEAD: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,01 (Bez ,15), Signifikanz (bootstrap): t-werte: alle Werte > 2,58 Signifikanz (bootstrap): LPC: Irrtumswahrscheinlichkeit.: alle bis 0,05, t-werte: alle Werte > 1,7 Variable 1 Führung 2 Politik/ Strategie 3 Mitarbeiter 4 Partner / Ressourcen 5 Prozesse 6 Kundenzufriedenh. 7 Mitarb.- zufriedenh. 8 Image 9Schlüsselergebnisse R 2 0,93 0,9 0,89 0,9 0,88 0,83 0,84 0,66 0,77 R 2 sim 0,83 0,79 0,78 0,79 0,76 0,67 0,58 0,36 0,51 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 1 2 0,37 2 0,47 0,43 0,39 0,39 0,38 24, , , , , , , , , , , , , , , , ,44 3 0,45 0,44 0,4 0,37 0,45 23, , ,33 2 0,39 0,45 0,4 0,44 0,47 25, , , ,24

257 Anhang 240

258 Anhang 241 Auswertung für: EFQM-Modell / Industriegüter / A Priori (E_I_AP) Anzahl Datensätze: 152 (2 x 76 Datensätze wegen Berechnung für NEUSREL) GoF: 0,8494 Signifikanz (bootstrap): OEAD: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,01, t-werte: alle Werte > 2,74 Signifikanz (bootstrap): LPC: Irrtumswahrscheinlichkeit.: alle bis 0,01, t-werte: alle Werte > 2,42 Variable 1 Führung 2 Politik/ Strategie 3 Mitarbeiter 4 Partner / Ressourcen 5 Prozesse 6 Kundenzufriedenh. 7 Mitarb.- zufriedenh. 8 Image 9Schlüsselergebnisse R 2 0,81 0,68 0,8 0,83 0,74 0,51 0,68 R 2 sim 0,75 0,64 0,72 0,75 0,62 0,45 0,51 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME 1 2 0,69 2 0,86 0,79 0,74 0,74 0,77 47,7 AME 1 3 0,67 2 0,7 0,67 0,82 0,72 1,01 46, , ,37 1 0,34 0,31 0,4 0,34 0,41 23, , ,43 1 0,53 0,45 0,46 0,45 0,44 26, ,42 1 0,6 0,71 0,58 0,69 1,09 40, ,32 3 0,29 0,34 0,2 0,2 0,36 16, ,44 2 0,57 0,73 0,65 0,79 0,89 51, , ,32 2 0,43 0,44 0,4 0,43 0,45 24,72

259 Anhang 242

260 Anhang 243 Tabelle 34: NEUSREL-Ergebnisse EFQM - Dienstleister Auswertung für: EFQM-Modell/Dienstleistungen (Kombination Alle Pfade + A Priori ) Anzahl Datensätze: 131 Signifikante Beziehungen (OEAD > 0,3) Beide Auswertungen Beziehungscharakteristik Alle Pfade Beziehungscharakteristik Bewertung (Praxissicht) A Priori Pfad fraglich 2-7 Beziehungscharakteristik Pfad möglich Weitere signifikante Beziehungen (OEAD > 0,2) Bewertung Alle Pfade (Praxissicht) A Priori 3 1 Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich 6 7 Pfad möglich 6 9 Pfad möglich

261 Anhang 244 Auswertung für: EFQM-Modell / Dienstleistungen / Alle Pfade (E_D_AL) Anzahl Datensätze: 131 Berechnung IE: nein GoF: 0,9027 Signifikanz (bootstrap): OEAD: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,05, t-werte: alle Werte > 2,18 Variable 1 Führung 2 Politik/ Strategie 3 Mitarbeiter 4 Partner / Ressourcen 5 Prozesse 6 Kundenzufriedenh. 7 Mitarb.- zufriedenh. 8 Image 9Schlüsselergebnisse R 2 0,93 0,89 0,87 0,84 0,84 0,74 0,76 0,7 0,75 R 2 sim 0,89 0,85 0,81 0,81 0,8 0,65 0,68 0,56 0,61 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 1 2 0,51 1 0,51 0,56 0,48 0,49 0,55 32, , ,36 2 0,39 0,37 0,42 0,38 0,38 20, ,31 2 0,35 0,32 0,38 0,31 0,31 19, , , ,36 2 0,32 0,42 0,38 0,38 0,37 31, ,42 1 0,51 0,46 0,45 0,45 0,51 28, , , , , , , ,32 2 0,36 0,38 0,4 0,38 0,49 27,74

262 Anhang 245

263 Anhang 246 Auswertung für: EFQM-Modell / Dienstleistungen / A Priori (E_D_AP) Anzahl Datensätze: 131 GoF: 0,8644 Signifikanz (bootstrap): OEAD: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,03, t-werte: alle Werte > 2,09 Variable 1 Führung 2 Politik/ Strategie 3 Mitarbeiter 4 Partner / Ressourcen 5 Prozesse 6 Kundenzufriedenh. 7 Mitarb.- zufriedenh. 8 Image 9Schlüsselergebnisse R 2 0,86 0,74 0,81 0,84 0,71 0,56 0,71 R 2 sim 0,83 0,72 0,79 0,8 0,64 0,52 0,57 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 1 2 0,63 1 0,62 0,68 0,67 0,69 0,7 40, ,72 1 1,06 0,84 0,82 0,78 0,78 47, ,47 1 0,21 0,48 0,52 0,47 0,47 26, , , ,33 2 0,54 0,51 0,43 0,44 0,44 30, ,4 2 0,35 0,54 0,42 0,55 0,55 35, , ,36 2 0,39 0,35 0,36 0,36 0,36 26, , ,36 2 0,39 0,4 0,42 0,42 0,6 29, ,47 3 0,48 0,5 0,38 0,36 0,5 29,34

264 Anhang 247

265 Anhang 248 Tabelle 35: NEUSREL-Ergebnisse EFQM - Hoher Reifegrad Auswertung für: EFQM-Modell / Hoher Reifegrad (Kombination Alle Pfade + A Priori ) Anzahl Datensätze: 115 Signifikante Beziehungen (OEAD > 0,3) Beide Auswertungen Beziehungscharakteristik Alle Pfade Beziehungscharakteristik Bewertung (Praxissicht) A Priori Pfad möglich 1 3 Beziehungscharakteristik 3 4 Weitere signifikante Beziehungen (OEAD bzw. LPC > 0,2) Bewertung Alle Pfade (Praxissicht) A Priori 2 1 Pfad fraglich Pfad fraglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad fraglich Pfad möglich 6 9 Pfad möglich 7 6 Pfad möglich Auswertung für: EFQM-Modell / Hoher Reifegrad / Alle Pfade (E_H_AL) Anzahl Datensätze: 115 GoF: 0,8357 Signifikanz (bootstrap): OEAD: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,01, t-werte: alle Werte > 2,85 Signifikanz (bootstrap): LPC: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,03, t-werte: alle Werte > 2,13 Variable 1 Führung 2 Politik/ Strategie 3 Mitarbeiter 4 Partner / Ressourcen 5 Prozesse 6 Kundenzufriedenh. 7 Mitarb.- zufriedenh. 8 Image 9Schlüsselergebnisse R 2 0,81 0,76 0,75 0,73 0,73 0,71 0,62 0,58 0,59 R 2 sim 0,76 0,66 0,71 0,65 0,65 0,62 0,49 0,38 0,4 Signifikante Beziehungen OEAD 1 2 0,24 DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 3 4 0,32 2 0,28 0,26 0,4 0,41 0,48 19, , , ,41 3 0,43 0,39 0,41 0,4 0,6 25, ,28 Weitere Beziehungen (LPC > 0,2): 2-1, 3-1, 3-5, 4-5, 5-3,6-1, 6-9,

266 Anhang 249

267 Anhang 250 Auswertung für: EFQM-Modell / Hoher Reifegrad / A Priori (E_H_AP) Anzahl Datensätze: 115 GoF: 0,7718 Signifikanz (bootstrap): OEAD: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,01, t-werte: alle Werte > 3,17 Signifikanz (bootstrap): LPC: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,03, t-werte: alle Werte > 2,83 Variable 1 Führung 2 Politik/ Strategie 3 Mitarbeiter 4 Partner / Ressourcen 5 Prozesse 6 Kundenzufriedenh. 7 Mitarb.- zufriedenh. 8 Image 9Schlüsselergebnisse R 2 0,68 0,59 0,67 0,73 0,64 0,34 0,52 R 2 sim 0,63 0,5 0,6 0,62 0,56 0,26 0,38 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 1 2 0,51 1 0,51 0,52 0,59 0,64 0,86 28, ,53 2 0,51 0,5 0,61 0,56 0, , ,44 2 0,47 0,43 0,6 0,61 0,69 29, , , , ,26 Weitere Beziehungen (LPC > 0,2): 5-6

268 Anhang 251

269 Anhang 252 Tabelle 36: NEUSREL-Ergebnisse EFQM - Niedriger Reifegrad Auswertung für: EFQM-Modell / Niedr. Reifegrad (Kombination Alle Pfade + A Priori ) Anzahl Datensätze: 92 Signifikante Beziehungen (OEAD > 0,3) Beide Auswertungen Beziehungscharakteristik Alle Pfade Beziehungscharakteristik Bewertung (Praxissicht) A Priori Beziehungscharakteristik Weitere signifikante Beziehungen (OEAD bzw. LPC > 0,2) Bewertung Alle Pfade (Praxissicht) A Priori 1 2 Pfad möglich Pfad fraglich Pfad möglich Pfad fraglich Pfad fraglich 4 5 Pfad möglich 4 8 Pfad möglich 6 7 Pfad möglich 7 3 Pfad möglich 7 8 Pfad möglich 8 7 Pfad möglich Auswertung für: EFQM-Modell / Niedriger Reifegrad / Alle Pfade (E_N_AL) Anzahl Datensätze: 92 GoF: 0,7523 OEAD: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,01 (Bez ,1), Signifikanz (bootstrap): t-werte: alle Werte > 2,69 Signifikanz (bootstrap): LPC: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,03, t-werte: alle Werte > 1,42 Variable 1 Führung 2 Politik/ Strategie 3 Mitarbeiter 4 Partner / Ressourcen 5 Prozesse 6 Kundenzufriedenh. 7 Mitarb.- zufriedenh. 8 Image 9Schlüsselergebnisse R 2 0,78 0,83 0,67 0,75 0,6 0,31 0,52 0,34 0,29 R 2 sim 0,73 0,67 0,64 0,67 0,57 0,13 0,28 0,23 0,16 Signifikante Beziehungen OEAD 1 2 0, , , , ,22 DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC Weitere Beziehungen (LPC > 0,2): 4-5, 4-8, 6-7, 7-3, 7-8, 8-7 unstandardised NLPC RME AME

270 Anhang 253 Auswertung für: EFQM-Modell / Niedriger Reifegrad / A Priori (E_N_AP) Anzahl Datensätze: 92 GoF: 0,6949 Signifikanz (bootstrap): OEAD: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,03, t-werte: alle Werte > 2,24 Signifikanz (bootstrap): LPC: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,1, t-werte: alle Werte > 1,44 Variable 1 Führung 2 Politik/ Strategie 3 Mitarbeiter 4 Partner / Ressourcen 5 Prozesse 6 Kundenzufriedenh. 7 Mitarb.- zufriedenh. 8 Image 9Schlüsselergebnisse R 2 0,68 0,5 0,64 0,69 0,25 0,23 0,39 R 2 sim 0,63 0,48 0,57 0,56 0,09 0,12 0,13 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 1 2 0,56 1 0,69 0,66 0,58 0,5 0,91 23, ,41 1 0,92 0,65 0,57 0,61 1,05 28, , , ,33 1 0,25 0,22 0,44 0,41 0,69 26, ,46 2 0,64 0,35 0,49 0,45 0,7 21,18 Weitere Beziehungen (LPC > 0,2): 2-5, 7-6

271 Anhang 254

272 Anhang 255 Tabelle 37: NEUSREL-Ergebnisse Generisches Modell Alle Daten Auswertung für: Generisches Modell / Alle Daten (Kombination Alle Pfade + A Priori ) Anzahl Datensätze: 207 Signifikante Beziehungen (OEAD > 0,3) Beide Auswertungen Beziehungscharakteristik Alle Pfade Beziehungscharakteristik Bewertung (Praxissicht) A Priori Pfad fraglich 5-7 Beziehungscharakteristik Pfad fraglich Pfad fraglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad fraglich Pfad möglich Weitere signifikante Beziehungen (OEAD > 0,2) Bewertung Alle Pfade (Praxissicht) A Priori 3 6 Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad fraglich Pfad möglich

273 Anhang 256 Auswertung für: Generisches Modell / Alle Daten / Alle Pfade (G_A_AL) Anzahl Datensätze: 207 GoF: 0,9402 OEAD: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,03 (Bez ,15), Signifikanz (bootstrap): t-werte: alle Werte > 2,58 Variablen 1 = Führung, 2 = Normatives Management, 3 = Strategie, 4 = Operatives Management, 5 = Info/Kommunikation 6 = Control/Feedback, 7 = KVP/Innovation, 8 = Mitarbeitermanagement, 9 = Partner/Ressourcen, 10 = Kundenprozesse 11 = Prozessorientierung, 12 = Kundenzufriedenheit, 13 = Mitarbeiterzufriedenheit, 14 = Image/Gesellschaftliche Verantwortung, 15 = Geschäftsergebnisse Variable R 2 0,97 0,97 0,94 0,95 0,98 0,98 0,98 0,93 0,92 0,82 0,91 0,75 0,75 0,66 0,74 R 2 sim 0,97 0,96 0,92 0,95 0,98 0,95 0,97 0,91 0,88 0,83 0,89 0,67 0,68 0,55 0,66 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 1 2 0,7 1 0,72 0,76 0,72 0,75 0,69 47, , ,41 1 0,44 0,42 0,42 0,41 0,4 26, , , ,33 1 0,38 0,36 0,35 0,35 0,38 23, ,3 1 0,31 0,3 0,32 0,29 0,33 19, ,71 1 0,86 0,79 0,73 0,77 0,72 47, ,53 2 0,58 0,6 0,53 0,57 0,58 36, ,41 1 0,59 0,45 0,43 0,434 0,35 27, ,36 1 0,38 0,4 0,38 0,39 0,42 28, ,36 1 0,58 0,62 0,57 0,58 0,68 43, , ,58 1 0,62 0,62 0,64 0,6 0,67 44, ,48 2 0,6 0,72 0,61 0,7 0,91 51, , ,67 1 0,85 0,76 0,69 0,71 0,67 53, ,6 1 0,65 0,72 0,66 0,66 0,74 48, ,6 1 0,7 0,671 0,64 0,7 0,75 51, ,38 1 1,44 1,66 1,43 1,55 1,74 116, , , , , ,36 2 0,48 0,47 0,45 0,46 0,53 34, ,35 2 0,42 0,44 0,43 0,42 0,55 30, ,21

274 Anhang 257

275 Anhang 258

276 Anhang 259

277 Anhang 260 Auswertung für: Generisches Modell / Alle Daten / A Priori (G_A_AP) Anzahl Datensätze: 207 GoF: 0,9114 OEAD: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,05, t-werte: alle Werte > 2,05 Signifikanz (bootstrap): (Bez ,76) Variablen 1 = Führung, 2 = Normatives Management, 3 = Strategie, 4 = Operatives Management, 5 = Info/Kommunikation 6 = Control/Feedback, 7 = KVP/Innovation, 8 = Mitarbeitermanagement, 9 = Partner/Ressourcen, 10 = Kundenprozesse 11 = Prozessorientierung, 12 = Kundenzufriedenheit, 13 = Mitarbeiterzufriedenheit, 14 = Image/Gesellschaftliche Verantwortung, 15 = Geschäftsergebnisse Variable R 2 0,94 0,91 0,91 0,96 0,89 0,93 0,89 0,87 0,83 0,9 0,73 0,65 0,47 0,75 R 2 sim 0,93 0,89 0,88 0,95 0,87 0,91 0,87 0,84 0,81 0,88 0,65 0,58 0,44 0,66 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 1 2 0,61 3 0,63 0,66 0,63 0,66 0,66 41, ,73 2 0,67 0,73 0,69 0,66 0,73 44, ,43 2 0,44 0,42 0,43 0,41 0,4 26, ,48 3 0,5 0,53 0,36 0,36 0,46 27, , , ,5 3 0,51 0,49 0,51 0,47 0,52 32, , , , , ,56 0,55 0,54 0,51 33, ,64 1 0,95 0,71 0,67 0,68 0,56 43, ,91 2 1,14 1,05 0,97 0,96 0,93 61, ,75 1 0,77 0,82 0,77 0,78 0,9 57, ,87 1 0,94 0,93 0,96 0,89 1,0 65, ,47 2 0,61 0,73 0,63 0,71 0,93 52, ,35 2 0,36 0,4 0,38 0,4 0,44 28, ,54 1 0,63 0,63 0,6 0,65 0,64 45, ,39 1 1,46 1,68 1,46 1,59 1,66 118, ,47 2 0,65 0,74 0,63 0,68 0,91 49, , , , , ,35 2 0,46 0,47 0,47 0,46 0,58 32, ,35 1 0,44 0,46 0,41 0,47 0,5 33,35

278 Anhang 261

279 Anhang 262

280 Anhang 263

281 Anhang 264 Tabelle 38: NEUSREL-Ergebnisse Generisches Modell Industriegüter Auswertung für: Anzahl Datensätze: Generisches Modell /Industriegüter (Kombination Alle Pfade + A Priori ) 152 (2 x 76 Datensätze wegen Berechnung für NEUSREL) Signifikante Beziehungen (OEAD > 0,3) Beide Auswertungen Beziehungscharakteristik Alle Pfade Beziehungscharakteristik Bewertung (Praxissicht) A Priori Pfad möglich 1 5 Beziehungscharakteristik Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Weitere signifikante Beziehungen (OEAD > 0,2) Bewertung Alle Pfade (Praxissicht) A Priori 4 5 Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich

282 Anhang 265 Auswertung für: Generisches Modell / Industriegüter / Alle Pfade (G_I_AL) Anzahl Datensätze: 152 (2 x 76 Datensätze wegen Berechnung für NEUSREL) GoF: 0,9502 Signifikanz (bootstrap): OEAD: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,05, t-werte: alle Werte > 1,96 Variablen 1 = Führung, 2 = Normatives Management, 3 = Strategie, 4 = Operatives Management, 5 = Info/Kommunikation 6 = Control/Feedback, 7 = KVP/Innovation, 8 = Mitarbeitermanagement, 9 = Partner/Ressourcen, 10 = Kundenprozesse 11 = Prozessorientierung, 12 = Kundenzufriedenheit, 13 = Mitarbeiterzufriedenheit, 14 = Image/Gesellschaftliche Verantwortung, 15 = Geschäftsergebnisse Variable R 2 0,98 0,97 0,96 0,96 0,99 0,98 0,98 0,95 0,91 0,88 0,93 0,83 0,8 0,67 0,75 R 2 sim 0,97 0,96 0,93 0,94 0,98 0,97 0,98 0,9 0,84 0,84 0,9 0,66 0,61 0,45 0,64 Signifikante Beziehungen OEAD 1 2 0,29 DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 2 1 0,39 1 0,4 0,38 0,4 0,37 0,44 24, ,3 3 0,34 0,31 0,21 0,19 0,24 15, , ,4 1 0,57 0,6 0,51 0,57 0,61 34, ,38 2 0,45 0,44 0,38 0,41 0,42 24, , ,41 2 0,45 0,44 0,43 0,42 0,48 25, , ,77 1 0,8 0,87 0,78 0,84 0,94 59, , ,66 1 0,66 0,64 0,72 0,64 0,79 45, ,58 1 0,72 0,89 0,81 0,87 1,15 62, ,34 2 0,37 0,44 0,35 0,4 0,47 27, ,63 3 0,59 0,64 0,54 0,49 0,66 34, ,77 2 0,94 0,84 0,83 0,87 0,87 59, ,34 1 1,54 1,65 1,44 1,6 1,76 109, , , , ,36 1 0,44 0,53 0,43 0,51 0,66 29, ,31 2 0,31 0,29 0,33 0,3 0,35 21, ,51 3 0,51 0,51 0,49 0,45 0,63 28, , ,29

283 Anhang 266

284 Anhang 267

285 Anhang 268 Auswertung für: Generisches Modell / Industriegüter / A Priori (G_I_AP) Anzahl Datensätze: 152 (2 x 76 Datensätze wegen Berechnung für NEUSREL) GoF: 0,9161 Signifikanz (bootstrap): OEAD: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,03, t-werte: alle Werte > 2,1 Variablen 1 = Führung, 2 = Normatives Management, 3 = Strategie, 4 = Operatives Management, 5 = Info/Kommunikation 6 = Control/Feedback, 7 = KVP/Innovation, 8 = Mitarbeitermanagement, 9 = Partner/Ressourcen, 10 = Kundenprozesse 11 = Prozessorientierung, 12 = Kundenzufriedenheit, 13 = Mitarbeiterzufriedenheit, 14 = Image/Gesellschaftliche Verantwortung, 15 = Geschäftsergebnisse Variable R 2 0,95 0,96 0,92 0,94 0,87 0,94 0,89 0,85 0,86 0,92 0,83 0,71 0,35 0,76 R 2 sim 0,93 0,91 0,87 0,93 0,86 0,9 0,85 0,78 0,83 0,89 0,62 0,49 0,3 0,64 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 1 2 0,61 2 0,65 0,67 0,64 0,69 0,75 44, ,56 2 0,55 0,52 0,6 0,53 0,6 34, ,39 1 0,45 0,37 0,42 0,36 0,42 24, ,5 2 0,52 0,53 0,52 0,5 0,57 35, ,44 1 0,42 0,43 0,46 0,42 0,5 28, , ,37 2-0,52-0,46-0,46-0,39-0,47-27, ,32 1 0,43 0,43 0,4 0,42 0,43 28, ,52 2 0,59 0,54 0,52 0,55 0,59 32, ,82 2 0,89 0,88 0,87 0,84 0,95 50, ,75 2 0,93 0,79 0,89 0,83 0,86 49, , ,88 1 0,92 0,99 0,89 0,96 1,03 68, ,05 1 1,08 1,05 1,18 1,04 1,27 74, ,48 1 0,59 0,73 0,66 0,71 0,92 50, , ,38 2 0,44 0,42 0,4 0,4 0,47 27, ,91 1 1,16 1,04 0,98 1,03 0,95 70, ,48 1 1,69 1,81 1,6 1,77 1,8 121, ,31 1 0,49 0,55 0,52 0,55 1,07 37, , , ,34 0,43 0,52 0,42 0,49 0,55 28, , , , ,24

286 Anhang ,36 2 0,48 0,49 0,44 0,48 0,5 27, ,28

287 Anhang 270

288 Anhang 271

289 Anhang 272

290 Anhang 273 Tabelle 39: NEUSREL-Ergebnisse Generisches Modell Dienstleister Auswertung für: Gen. Modell / Dienstleistungen (Kombination Alle Pfade + A Priori ) Anzahl Datensätze: 131 Signifikante Beziehungen (OEAD > 0,3) Beide Auswertungen Beziehungscharakteristik Alle Pfade Beziehungscharakteristik Bewertung (Praxissicht) A Priori Pfad fraglich 3-4 Beziehungscharakteristik Pfad möglich Pfad fraglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Weitere signifikante Beziehungen (OEAD > 0,2) Bewertung Alle Pfade (Praxissicht) A Priori 4 5 Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich

291 Anhang 274 Auswertung für: Generisches Modell / Dienstleistungen / Alle Pfade (G_D_AL) Anzahl Datensätze: 131 GoF: 0,9599 OEAD: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,05, t-werte: alle Werte > 3,02 Signifikanz (bootstrap): (Bez ,88) Variablen 1 = Führung, 2 = Normatives Management, 3 = Strategie, 4 = Operatives Management, 5 = Info/Kommunikation 6 = Control/Feedback, 7 = KVP/Innovation, 8 = Mitarbeitermanagement, 9 = Partner/Ressourcen, 10 = Kundenprozesse 11 = Prozessorientierung, 12 = Kundenzufriedenheit, 13 = Mitarbeiterzufriedenheit, 14 = Image/Gesellschaftliche Verantwortung, 15 = Geschäftsergebnisse Variable R 2 0,99 0,97 0,96 0,97 0,99 0,99 0,99 0,94 0,96 0,91 0,94 0,81 0,84 0,75 0,81 R 2 sim 0,98 0,97 0,94 0,95 0,98 0,97 0,99 0,93 0,93 0,83 0,9 0,68 0,7 0,58 0,66 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 1 2 0,4 1 0,41 0,41 0,41 0,43 0,49 24, ,31 1 0,3 0,31 0,33 0,32 0,32 17, ,42 1 0,43 0,42 0,43 0,41 0,46 25, , ,38 1 0,4 0,38 0,38 0,38 0,41 23, , ,44 1 0,49 0,47 0,45 0,46 0,51 28, ,42 1 0,43 0,46 0,42 0,45 0,52 28, , ,4 1 0,44 0,42 0,42 0,43 0,52 26, ,61 1 0,62 0,64 0,61 0,61 0,72 38, , ,51 1 0,38 0,53 0,56 0,53 0,57 33, , ,42 1 0,44 0,47 0,43 0,48 0,61 30, , ,65 1 0,86 0,73 0,58 0,72 0,74 47, ,69 1 0,7 0,77 0,72 0,75 0,85 48, ,11 1 1,14 1,21 1,14 1,18 1,46 78, , ,35 2 0,37 0,38 0,33 0,34 0,41 21, , , ,32 1 0,35 0, ,36 0,49 26, ,2

292 Anhang 275

293 Anhang 276

294 Anhang 277 Auswertung für: Generisches Modell / Dienstleistungen / A Priori (G_D_AP) Anzahl Datensätze: 131 GoF: 0,9245 Signifikanz (bootstrap): OEAD: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,05 (Bez ,1), t-werte: alle Werte > 2,0 (Bez ,34) Variablen 1 = Führung, 2 = Normatives Management, 3 = Strategie, 4 = Operatives Management, 5 = Info/Kommunikation 6 = Control/Feedback, 7 = KVP/Innovation, 8 = Mitarbeitermanagement, 9 = Partner/Ressourcen, 10 = Kundenprozesse 11 = Prozessorientierung, 12 = Kundenzufriedenheit, 13 = Mitarbeiterzufriedenheit, 14 = Image/Gesellschaftliche Verantwortung, 15 = Geschäftsergebnisse Variable R 2 0,95 0,93 0,92 0,97 0,91 0,96 0,9 0,9 0,85 0,91 0,73 0,66 0,56 0,82 R 2 sim 0,93 0,9 0,88 0,96 0,89 0,95 0,88 0,88 0,82 0,89 0,66 0,6 0,48 0,66 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 1 2 0,53 1 0,56 0,56 0,54 0,56 0,5 32, ,8 1 0,78 0,81 0,76 0,74 0,76 46, , , , ,5 2 0,5 0,52 0,5 0,49 0,48 30, ,49 3 0,52 0,52 0,4 0,41 0,46 26, , , ,52 1 0,54 0,51 0,53 0,5 0,54 33, , ,33 2 0,51 0,49 0,4 0,45 0,46 30, ,42 2 0,48 0,43 0,44 0,42 0,39 26, ,58 1 0,82 0,62 0,59 0,6 0,46 37, ,98 1 1,06 1,04 1,02 1,02 1,0 64, ,4 3 0,45 0,45 0,37 0,38 0,4 23, , ,75 1 0,73 0,76 0,76 0,77 0,8 47, ,88 1 0,97 0,94 0,97 0,92 0,89 57, , ,36 2 0,34 0,39 0,34 0,38 0,37 23, ,56 1 1,66 1,77 1,58 1,65 1,79 113, ,6 2 0,83 0,83 0,8 0,84 0,96 53, , , , ,35 2 0,38 0,39 0,35 0,36 0,38 22,4

295 Anhang , , ,38 1 0,44 0,45 0,47 0,44 0,62 33, ,26

296 Anhang 279

297 Anhang 280

298 Anhang 281

299 Anhang 282 Tabelle 40: NEUSREL-Ergebnisse Generisches Modell Hoher Reifegrad Auswertung für: Gener. Modell / Hoher Reifegrad (Kombination Alle Pfade + A Priori ) Anzahl Datensätze: 131 Signifikante Beziehungen (OEAD > 0,3) Beide Auswertungen Beziehungscharakteristik Alle Pfade Beziehungscharakteristik Bewertung (Praxissicht) A Priori Pfad möglich 2 6 Beziehungscharakteristik Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Weitere signifikante Beziehungen (OEAD > 0,2) Bewertung Alle Pfade (Praxissicht) A Priori 2 6 Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich 11 7 Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich

300 Anhang 283 Auswertung für: Generisches Modell / Hoher Reifegrad / Alle Pfade (G_H_AL) Anzahl Datensätze: 115 GoF: 0,9392 Signifikanz (bootstrap): Konnte nicht gemessen werden (Fehlermeldung im NEUSREL-Programm) Variablen 1 = Führung, 2 = Normatives Management, 3 = Strategie, 4 = Operatives Management, 5 = Info/Kommunikation 6 = Control/Feedback, 7 = KVP/Innovation, 8 = Mitarbeitermanagement, 9 = Partner/Ressourcen, 10 = Kundenprozesse 11 = Prozessorientierung, 12 = Kundenzufriedenheit, 13 = Mitarbeiterzufriedenheit, 14 = Image/Gesellschaftliche Verantwortung, 15 = Geschäftsergebnisse Variable R 2 0,96 0,96 0,92 0,95 0,98 0,96 0,98 0,92 0,86 0,85 0,89 0,82 0,74 0,72 0,71 R 2 sim 0,95 0,94 0,87 0,89 0,97 0,91 0,97 0,85 0,75 0,77 0,84 0,65 0,54 0,43 0,52 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 1 2 0,39 1 0,49 0,51 0,45 0,46 0,48 18, ,4 1 0,43 0,43 0,46 0,44 0,43 18, ,35 1 0,44 0,42 0,38 0,37 0,41 17, , , , ,61 1 0,71 0,71 0,66 0,7 0,83 34, ,51 1 0,38 0,49 0,53 0,57 0,82 28, , ,3 0,31 0,3 0,35 0,33 0,41 16, , ,41 1 0,5 0,5 0,45 0,47 0,55 21, ,55 1 0,68 0,65 0,57 0,63 0,69 29, , ,45 1 0,57 0,49 0,53 0,5 0,61 24, ,34 1 0,24 0,34 0,37 0,34 0,61 24, ,68 1 0,67 0,86 0,75 0,91 1,08 66, , ,3 1 0,51 0,53 0,38 0,52 0,59 24, , , ,38 2 0,34 0,31 0,42 0,4 0,6 23, ,29

301 Anhang 284

302 Anhang 285

303 Anhang 286 Auswertung für: Generisches Modell / Hoher Reifegrad / A Priori (G_H_AP) Anzahl Datensätze: 115 GoF: 0,8709 Signifikanz (bootstrap): OEAD: Irrtumswahrscheinlichkeit: alle bis 0,05 (Bez ,1), t-werte: alle Werte > 3,6 (Bez ,58) Variablen 1 = Führung, 2 = Normatives Management, 3 = Strategie, 4 = Operatives Management, 5 = Info/Kommunikation 6 = Control/Feedback, 7 = KVP/Innovation, 8 = Mitarbeitermanagement, 9 = Partner/Ressourcen, 10 = Kundenprozesse 11 = Prozessorientierung, 12 = Kundenzufriedenheit, 13 = Mitarbeiterzufriedenheit, 14 = Image/Gesellschaftliche Verantwortung, 15 = Geschäftsergebnisse Variable R 2 0,89 0,86 0,82 0,93 0,8 0,94 0,83 0,77 0,78 0,88 0,63 0,43 0,33 0,73 R 2 sim 0,87 0,81 0,75 0,9 0,77 0,87 0,78 0,68 0,75 0,81 0,58 0,33 0,3 0,52 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 1 2 0,43 2 0,56 0,58 0,48 0,48 0,5 21, ,67 1 0,66 0,66 0,68 0,64 0,68 29, ,47 1 0,49 0,49 0,55 0,53 0,49 22, ,49 1 0,37 0,48 0,55 0,52 0,84 30, ,42 2 0,43 0,33 0,46 0,43 0,41 18, , ,45 1 0,69 0,48 0,45 0,46 0,31 22, ,73 1 0,86 0,84 0,86 0,83 0,93 41, ,59 1 0,94 0,83 0,76 0,75 0,78 37, , ,62 1 0,76 0,73 0,65 0,72 0,76 34, ,78 1 1,07 0,92 0,97 0,93 0,93 44, ,51 2 0,71 0,73 0,66 0,73 0,72 52, ,48 1 1,52 1,95 1,64 1,97 2,19 147, ,34 1 0,59 0,42 0,35 0,37 0,23 16, , , ,28

304 Anhang 287

305 Anhang 288

306 Anhang 289 Tabelle 41: NEUSREL-Ergebnisse Generisches Modell Niedriger Reifegrad Auswertung für: Gen. Modell / Niedr. Reifegrad (Kombination Alle Pfade + A Priori ) Anzahl Datensätze: 92 Signifikante Beziehungen (OEAD > 0,3) Beide Auswertungen Beziehungscharakteristik Alle Pfade Beziehungscharakteristik Bewertung (Praxissicht) A Priori Pfad möglich 1 5 Beziehungscharakteristik Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Weitere signifikante Beziehungen (OEAD bzw. LPC > 0,2) Bewertung Alle Pfade (Praxissicht) A Priori 3 5 Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich Pfad möglich

307 Anhang 290 Auswertung für: Generisches Modell / Niedriger Reifegrad / Alle Pfade (G_N_AL) Anzahl Datensätze: 92 GoF: 0,9157 Signifikanz (bootstrap): Konnte nicht gemessen werden (Fehlermeldung im NEUSREL-Programm) Variablen 1 = Führung, 2 = Normatives Management, 3 = Strategie, 4 = Operatives Management, 5 = Info/Kommunikation 6 = Control/Feedback, 7 = KVP/Innovation, 8 = Mitarbeitermanagement, 9 = Partner/Ressourcen, 10 = Kundenprozesse 11 = Prozessorientierung, 12 = Kundenzufriedenheit, 13 = Mitarbeiterzufriedenheit, 14 = Image/Gesellschaftliche Verantwortung, 15 = Geschäftsergebnisse Variable R 2 0,97 0,97 0,93 0,95 0,98 0,96 0,98 0, ,84 0,93 0,51 0,63 0,51 0,55 R 2 sim 0,95 0,94 0,85 0,91 0,97 0,92 0,96 0,87 0,88 0,65 0,78 0,17 0,31 0,29 0,29 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 1 2 0,5 1 0,53 0,54 0,51 0,55 0,68 25, ,34 1 0,34 0,34 0,36 0,34 0,41 14, , , ,39 1 0,5 0,46 0,41 0,45 0,46 16, ,47 1 0,61 0,55 0,5 0,51 0,6 19, , , ,35 1 0,49 0,43 0,41 0,43 0,43 16, ,57 1 0,62 0,63 0,6 0,59 0,82 23, ,45 1 0,57 0,58 0,52 0,58 0,64 23, ,38 1 0,59 0,56 0,43 0,55 0,5 18, , ,4 1 0,66 0,61 0,45 0,58 0,45 19, ,42 1 0,32 0,59 0,47 0,55 0,5 18, ,02 1 1,59 1,44 1,1 1,29 1,2 44, ,31 1 0,37 0,36 0,37 0,33 0,47 15, ,33 1 0,43 0,38 0,38 0,39 0,48 18, , ,2

308 Anhang 291

309 Anhang 292

310 Anhang 293 Auswertung für: Generisches Modell / Niedriger Reifegrad / A Priori (G_N_AP) Anzahl Datensätze: 92 GoF: 0,8536 Signifikanz (bootstrap): Konnte nicht gemessen werden (Fehlermeldung im NEUSREL-Programm) Variablen 1 = Führung, 2 = Normatives Management, 3 = Strategie, 4 = Operatives Management, 5 = Info/Kommunikation 6 = Control/Feedback, 7 = KVP/Innovation, 8 = Mitarbeitermanagement, 9 = Partner/Ressourcen, 10 = Kundenprozesse 11 = Prozessorientierung, 12 = Kundenzufriedenheit, 13 = Mitarbeiterzufriedenheit, 14 = Image/Gesellschaftliche Verantwortung, 15 = Geschäftsergebnisse Variable R 2 0,91 0,85 0,86 0,93 0,82 0,91 0,85 0,86 0,76 0,88 0,31 0,54 0,11 0,61 R 2 sim 0,88 0,8 0,78 0,91 0,78 0,88 0,79 0,81 0,63 0,77 0,13 0,25 0,05 0,29 Signifikante Beziehungen OEAD DF Beziehungs- charakteristik LPC unstandardised LPC NLPC unstandardised NLPC RME AME 1 2 0,8 1 0,87 0,89 0,82 0,88 0,99 40, ,77 1 0,7 0,76 0,82 0,74 0,98 33, , , ,39 1 0,41 0,45 0,45 0,43 0,48 16, ,31 2 0,66 0,46 0,4 0,46 0,33 18, , ,72 1 1,47 0,94 0,79 0,93 0,63 34, ,81 2 1,24 1,09 0,95 1,02 0,92 38, , ,8 1 0,9 0,91 0,86 0,83 1,13 33, ,69 2 0,64 0,93 0,85 0,94 0,94 38, ,38 1 0,53 0,47 0,43 0,45 0,44 14, , ,11 1 1,81 1,63 1,23 1,45 1,51 50, , ,36 1 0,47 0,41 0,41 0,43 0,59 19,67

311 Anhang 294

312 Anhang 295

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