St. Gallen Consultants Prof. Dr. Christoph Ph. Schließmann CPS

St. Gallen Consultants
Prof. Dr. Christoph Ph. Schließmann
Neue Methode „Risk- und Komplexitätsmanagement“
Risikomanagement wird künftig mehr vorausschauendes Komplexitätsmanagement sein!
Wir sind der Auffassung, dass die Konsequenz aus der Finanzkrise ein Risikomanagement in Form
eines vorausschauenden Komplexitätsmanagement sein muss. Wachsende Komplexität verringert
sukzessive die Fähigkeit, sie in den Griff zu bekommen. Die Risiken nicht erkannter und gesteuerter
Komplexität wachsen exponentiell. Risikomanagement auf Basis eines systemischen Komplexitätsmanagements zu betrachten und zu analysieren, eröffnet gerade jetzt neue Chancen vorausschauender, intelligenter und innovativer Unternehmensführung.
Zusammen mit unserem Partnerunternehmen ontonix bieten wir dazu ein innovatives Dienstleistungsprogramm unter Nutzung eines Tools, mit dem wir die Komplexität von Unternehmensprozessen und –funktionen, Geschäfts-Portfolios, Projekten oder IT-Systemen etc. vermessen können
Wir können damit konkrete und messbare Lösungen liefern:
Ad Hoc-Gesundheitszustand des Unternehmens im Hinblick auf alle internen und externen
Einflussvariablen und Erfolgsfaktoren und ihrer komplexen Wirkung und Vernetzung zueinander
Real-Time-Gesundheitszustand über Zeitperioden hinweg
Umfassendes Risiko-Expose´ und Risiko-Rating (strategisch, operativ, finanziell)
Risiko-Landkarte, die klar aufzeigt, wo das Unternehmen bzw. das jeweilige Geschäft fragil
ist und hohe Komplexitätsgefahren und –risiken aufweist
Umfassende Beratung und Gestaltung der Verbesserung im Bereich des Komplexitätsmanagements
Komplexitäts-basiertes Portfoliomanagement für die Geschäft des Unternehmens: Erstmals
werden Portfolios nicht als situative Snapshots erstellt, sondern als lebendige, gegenseitig in
Realbeziehung vernetzte Geschäfts- und Wertschöpfungswelten von Unternehmen
Real-time business process monitoring
Komplexitätsbasierte Frühwarnsysteme
Komplexitätsorientiertes und systemisches Controlling
Wir liefern dabei nicht nur Analysen, sondern begleiten Sie auch bei Interpretation der Ergebnisse,
der Überarbeitung der Strategie und Geschäftsorganisation und deren Umsetzung sowie dem kompletten Risko-Management aus einem ganzheitlichen, systemischen Blickwinkel heraus.
Das Tool ist nur der Anfang und das Radar, das – einmal implementiert – regelmäßig Standortbestimmungen liefert und rechtzeitiges Agieren und Reagieren ermöglicht.
Wir möchten Ihnen zur Verdeutlichung ein aktuelles Beispiel zeigen: Lehman-Brothers
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CPS Schließmann . St. Gallen Consultants
Gerbermühlstraße 7 . D-60594 Frankfurt am Main
Tel. 069/663779-0 Fax 069/663779-99
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Über einen Zeitraum von 4 Jahren rekonstruiert, zeigt unsere Methodik die Risiken in der
Komplexität auf, die Ratingagenturen nicht entdeckt haben…
Komplexität kann gemanaged werden. Aber, wenn Sie nicht sie messen können, können Sie
sie nicht managen!
Kompliziertheit X Ungewissheit = Zerbrechlichkeit.
Diese einfache dennoch grundlegende Gleichung ist die Philosophie und die Logik hinter unserer
Technologie und unseren Beratungsleistungen. Das Ergebnis ist einfach: ein komplizierter Geschäftsprozess in einer unsicheren Umgebung ist eine zerbrechliche Mischung. Da die Ungewissheit
der globalen Wirtschaftlichkeit nicht leicht geändert werden kann, da Zerbrechlichkeit schwer gemessen werden kann, muss die Komplexität des entsprechenden Geschäftsmodells notwendigerweise
verringert werden. Auf dieser Logik aufbauend geht Complexity Management über Risk Management
weit hinaus und legt ein neues zugrunde liegendes Paradigma für ein überlegenes und ganzheitliches Modell von Business Intelligence fest.
Warum versagt ein Unternehmen, das gerade noch AAA geratet wurde?
Der Lehman Brothers Fall
Warum kommt es ohne Frühwarnung zu einer Schieflage? Die Antwort ist versteckte Komplexität.
Kompliziertheit misst die Menge der strukturierten Informationen. In der Praxis bedeutet dies, dass
wir vermessen können, wie komplex ein Geschäft ist und wie schwierig und risikobehaftete es ist, ein
Geschäft mit bekannten und unbekannten komplexen Schnittstellen zu führen. Die das Schicksal
eines Unternehmens oder Geschäfts beeinflussenden Variablen bilden nicht immer klare und lineare
Schnittstellen. Vielfach sind sie diffus, unklar und schwer zu interpretieren.
Was geschieht nun, wenn Komplexität zunimmt und niemand (meiste das Controlling) dies erkennt
und damit umzugehen weiß? Nun, es werden gleichen Controlling-Tools und Muster wie bisher weiter verwendet, doch sind die Vorhersagen bzgl. der Risiken damit immer weniger nutzvoll, weil die
falschen Parameter, Kenngrößen und die falsche Situation vermessen wird. Im schlimmsten Falle
wird die grundlegend falsche Strategie verfolgt. Damit wird es in zunehmendem Maße schwieriger,
Ziele zu erreichen und zu planen. Ungewissheit ist überall. Unsere Komplexitäts-Tool kann diese
komplexen Interdependenzen ohne vorgegebene Modelle individuell für jedes Unternehmen und sein
Umfeld vermessen. Wir extrahieren „versteckte Komplexität“, die in zu ermittelnden Kenngrößen
steckt und die das tatsächliche Geschäft und seine Risiken reflektieren.
Selbstverständlich hat die Zunahme der Komplexität Ursachen. Herausforderung ist es jedoch, Unternehmen mit einer wirkungsvollen Frühwarnfähigkeit zu versehen, die die relevanten Faktoren, die
das Schicksal eines Unternehmen beeinflussen. Wir haben unser Modell zum Vorstellen auf einige
ausgewählte Parameter im Hause Lehman Brothers angewendet. Die Resultate sind durchschlagend. Die Komplexität und mit ihr versteckte Risiken sind über den Zeitraum 2004-2007 deutlich gestiegen, wie in den zwei Complexity u. Risk Maps dargestellt:
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2004 Complexity & Risk Map
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2007 Complexity & Risk Map
Über eine Zeitdauer von 4 Jahren verdoppelte sich die Komplexität. Die Robustheit des organischen
Unternehmens-Systems fällt von 82% auf 72% ab. Die Entwicklung der Komplexität und die Robustheit (Gesundheitszustand) der Organisation werden unten bildlich dargestellt.
Die Zunahme der Entropie als Zustandsgröße der Thermodynamik, die ein Maß für die Unordnung
eines abgeschlossenen Systems bzw. für die Irreversibilität eines Vorgangs, ist drastisch.
Das Unternehmen baut in seinen Geschäften, Prozessen und Strukturen „versteckte Energie“auf, die
es früher oder später regelrecht entlädt. Herkömmliche Werkzeuge sind nicht imstande, solche Phänomene vorauszusagen.
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Offenbar sind aktuelle Risikomanagementmethoden und -tools in einer turbulenten Wirtschaftlich wie
aktuell wirkungslos.
Es ist nicht eine Frage hoch entwickelter Mathematik, die unvermeidlich nicht notwendige Ungewissheit zu einer noch dazu unsicheren Situation addiert.
Es ist vielmehr eine Frage der Änderung von Perspektiven, Methoden und der einzusetzen Werkzeuge.
Weil versteckte Kompliziertheit der Hauptfeind des Managers ist, muss Kompliziertheit gemessen
und gehandhabt werden können.
Wir sind nach unseren Erkenntnissen überzeugt: In naher Zukunft wird Risikomanagement Komplexitäts-Management. Kein Zweifel.
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Verständnis und Analyse einer OntoSpace™ Process Maps
Das Process Map, das OntoSpace™ direkt von den rohen Daten ermittelt, ist für die Berechnung der
Komplexität und der Robustheit eines gegebenen Systems unentbehrlich. Aus diesem Grund ist es
wichtig, zu verstehen, wie ein typisches Analysechart analysiert und interpretiert werden können.
ProzessMaps, alias Risk und Complexity Maps, werden automatisch von OntoSpace™ generiert und
verarbeiten eine enorme Menge von Informationen und helfen Antworten auf folgende Fragen zu
geben:
Wie verläuft der relevante Informationsfluss innerhalb des Systems?
Welche Inputs steuern welche Outputs?
Sind alle Outputs mess- und steuerbar?
Welches sind die kritischen Inputs und Outputs?
Was sind die relevanten Nerven-Knotenpunkte eines gegebenen Systems?
Wo sind die Schwerpunkte höchster Zerbrechlichkeit des Systems konzentriert?
Was sind die wahrscheinlichsten Bruchstellen und Versagensrisiken?
Ein typisches Process Map wird unten dargestellt. Die Karte besteht aus Variablen, die entlang der
diagonalen Netzpunkte angeordnet sind und den Verbindern. Links sind die Segmente, welche die
Knotenpunkte verbinden. Wenn ein Variablen-Paar über einen Knotenpunkte mit hoher Wahrscheinlichkeit Informationen austauscht, entsteht gibt es eine Beziehung zwischen den entsprechenden
Variablen und damit auch vernetzte Knotenpunkte. Ansonsten liegen keine Interdependenzen vor.
Das Lay-out der Segmente in der Karte ist so aufgebaut, dass die Variablen mit den niedrigsten
Nummerierungen diejenigen sind, welche die wenigsten Vernetzungen aufweisen.
input variable
connector
inactive variable
output variable
link
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In der oben genannten Karte kann man z.B. dies erkennen:
Rot = Inputs, Blau = Outputs
Input 1 hat eine Interdependenz mit Input 2 –siehe vertikale Leitung, die von dieser Variable
wegführt. Dies heißt, dass sie voneinander abhängig sind und sich die eine ändert, wen dies
die andere tut.
Input 1 hängt auch mit Output 18 zusammen –siehe horizontale Verbindung von dieser Variablen.
Output 8 hängt nicht mit irgendeiner anderen Variable zusammen. Dasselbe gilt für Output
20. Dies heißt, dass es unmöglich ist, ihre Werte zu beeinflussen.
Von allen Inputs bildet Input 5 die größte Zahl Knotenpunkten (6).
Von allen Outputs bildet Output 18 die größte Zahl Knotenpunkten (11).
Die Zahl der Links, die an jedem Knotenpunkt entstehen, legt den Sensibilitätsgrad dieses Knotenpunktes fest. Beachten Sie bitte, dass in Fällen, in denen Variable nicht ausdrücklich als Inputs oder
Outputs definiert werden, wir nicht zwischen den ausgehend oder ankommenden Knotenpunkten
unterscheiden können. Der Sensibilitätsgrad einer Variablen wird von der Zahl seiner Beziehungen
bestimmt.
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Die Zahl der neuronalen Knotenpunkte eines dynamischen Systems zu kennen, ist grundlegend:
Der Verlust eines neuronalen Knotenpunktes kann ein Map ernsthaft negativ beeinflussen.
Dieses ist besonders dann der Fall, wenn eine Variable ohne Beziehungen einen viel niedrigeren Sensibilitätsgrad hat als eine mit Beziehungen. Solche Systeme sind bekanntermaßen
hochfragil.
Jedes mögliches Problem oder Trauma, das in einem Knotenpunkt entsteht, pflanzt sich zu
vielen Knotenpunkten in der Karte fort.
In vielen Fällen in denen die Zahl der relevanten Variablen hoch ist – gewöhnlich Hunderte oder mehr
– sind nicht alle Knotenpunkte bekannt. Das heißt: In Systeme, deren neuronale Knotenpunkte teilweise oder nicht bekannt, einzugreifen ist gefährlich.
input hub
output hub
Ein Knotenpunkt stellt eine Beziehung zwischen zwei Variablen dar. Die Stärke solcher Beziehungen
kann über die so genannten „generalisierten Wechselbeziehungen“mengenmäßig bestimmt werden,
die OntoSpace™ berechnet, wann die Karte festgelegt wird.
Um Karte einfacher zu deuten, werden alle Beziehungen in zwei Gruppen geteilt:
Die blauen Verbinder stellen die stärkste Hälfte aller Verhältnisse dar
Die roten Verbinder stellen die schwächste Hälfte aller Verhältnisse dar
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Diese Farbunterscheidung bedeutet nicht automatisch, dass die roten Verbinder unbedingt auf
schwache Beziehungen hindeuten. Tatsächlich können alle Beziehungen in einer gegebenen Karte
sehr hoch sein. Das ist also relativ. Ein Beispiel starker und schwacher Beziehungen wird in der Abbildung unten dargestellt, wo zwei typische Beziehungen zwischen Variablen angezeigt werden.
Eine wichtige Eigenschaft eines ProcessMaps ist seine Dichte. Hohe Kartendichte zeigt im Allgemeinen auf Situationen, in denen
die Komplexität hoch ist
die Redundanz hoch ist –, die meisten Variablen haben zahlreiche Vernetzungen mit allen
weiteren Variablen
Kompromisse zu erreichen, schwierig ist, da eine Änderung an jedem möglichem Knotenpunkt sich sofort zu zahlreichen anderen Knotenpunkten fortpflanzt. Das heißt, ist es nicht
einfach, mehrfache Ziele und Begrenzungen zu erfüllen.
Da die Karte eine Darstellung des Beziehungs- und Informationsflusses innerhalb eines gegebenen
Systems abbildet, ist es wichtig, die Zelle dieses Flusses richtig zu erfassen.
strong relationship
weak relationship
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