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86 Grundlagen
mathematische Beschreibung der Schleifen mit nichtlinearen Gleichungen. Die
Parameterwerte, die stark ansteigen oder abfallen, können dann bestimmt werden.
Die Prüfung eines dynamischen Modells erfolgt mit historischen Daten. Beim linearen
Modell werden die historischen Daten dazu verwendet, die Vergangenheit darzustellen und den
Trend abzuleiten. Beim dynamischen Modell wird mit den historischen Daten das historische
Verhalten nachgebildet und die Nähe des Modells an der Wirklichkeit überprüft: historische
Daten in das Modell einsetzen, historisches Verhalten des Systems und der Gesamtsysteme
erarbeiten und Differenzen des Modells zur Wirklichkeit feststellen.
Das zukünftige Verhalten der dynamischen Modelle kann durch Variation von
Parameterwerten und Funktionen der Schleifen in den einzelnen Systemelementen geändert
werden. In einer Computersimulation kann dies dargestellt werden. Es können die Ereignisse
und die Wirkung der Variation beobachtet werden. Die Veränderungen sollen zu dem Ziel
führen, daß neue Strategien, neue Organisationsstrukturen, neue Beziehungen, eine neue
Kopplung der Elemente gefunden werden und darauf eine Abschätzung des Verhaltens von
autonomen Systemen und deren Akzeptanz erfolgen kann.
Einige Systemprinzipien haben sich aus vielen Modellierungen ergeben. Peter Büttner, ein
leitender Angestellter der Boise Cascade Lumber Company und früherer Student von Senge am
MIT, hatte eine Liste zusammengestellt [Büt85]. Im folgendem werden hier einige
Systemprinzipien aufgeführt:
• Um ein System dauerhaft zu verändern, muß man seine Struktur ändern.
• In jedem System gibt es nur sehr wenige ”Haupteingriffsstellen” oder ”Hebelpunkte”,
an denen man eingreifen kann, um wesentliche dauerhafte Veränderungen im
Gesamtverhalten des Systems zu bewirken.
• Je komplexer ein System ist, um so weiter voneinander entfernt sind gewöhnlich
Ursache und Wirkung sowohl im Raum wie auch in der Zeit.
• Es bedarf nicht sehr vieler Rückkopplungsschleifen, damit die Vorhersage des
Systemverhaltens schwierig wird.
• Weder die Hebelpunkte noch die richtige Art, dort anzusetzen, um ein gewünschtes
Resultat zu erzielen, sind im allgemeinen durchsichtig.
• ”Erst schlechter, dann besser” ist oft das Ergebnis, wenn man an einem Hebelpunkt die
Strategie (Systempolitik) in die ”richtige” Richtung zu verändern sucht. Jede Änderung
der Planung, die unmittelbar zu besseren Ergebnissen führt, sollte daher stets
verdächtig erscheinen.
Die Gemeinsamkeiten der meisten dynamischen Modelle liegen in den Eigenschaften, daß
sie wenige Elemente besitzen, und gemessen an ihren Zielen, recht simpel sind. Auch gesunder
Menschenverstand hätte zum gleichen Ergebnis führen können. Dynamische Modelle liefern
keine Vorhersage über einen kritischen Punkt im System zu einer bestimmten Zeit.
2.11.4 Schlußfolgerung zur Chaostheorie
Die Chaostheorie bietet diverse Vorteile gegenüber linearen Systemen und bildet die
Ordnungsstrukur unseres Wissens ab. Sie schafft eine neue Welt und eine globale Sichtweise
mit ihren andersartigen Begriffen und Zusammenhängen. Weiterhin läßt sie eine dynamische
Welt zu, deren Ordnung, deren Zusammenhänge und deren wichtige Systemelemente sich im
stetigen Wandel befinden. Die dynamischen Regeln und nicht-lineare Rückbezüglichkeit
können den stetigen Wandel detaillierter als lineare Systeme erfassen. In der Betrachtung der
Ganzheitlichkeit von Diensten, die die interdisziplinären Aspekte berücksichtigen, kann ein
regionales bis globales Umfeld abgebildet werden.
Die neue Ordnungsstruktur und Sichtweise können mit Hilfe von dynamischen Systemen
erfüllt werden, da sie auch die Eigenschaften von nicht-Linearität und Rekusivität besitzen.
Jedoch bietet die Chaostheorie weitere Vorteile. Bei dynamischen Systemen erfolgt die
Beschreibung auf Grundlage von linearen Reduktionen. Die Erfassung des Gesamtsystems