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Struktur der Entscheidungs-Analyse
Das Umfeld in dem Entscheidungen in einem Projekt getroffen werden mssen, kann aus vielen Grnden komplex sein:
á Mehrfache Ziele (Security, Kosten, Umwelt, etc.).
á Schwierigkeit gute Alternativen zu finden (erfordert Kreativitt).
á Immaterielle Werte (Ethik und Moral, Verpflichtungen).
á Extrem langer Zeithorizont (z. B. mehrere Technologiezyklen).
á Unterschiedliche Interessensgruppen und Entscheidungstrger.
á Extrem unsichere Risiken oder Konsequenzen.
á Erforderlicher Trade-Off kritischer Werte.
á Keine ãoverallÒ Experten, (risikoaverse oder risikofreudige, je nach Orientierung).
Die meisten Entscheidungen zeichnen sich durch folgende Eigenschaften aus:
á Es steht viel auf dem Spiel.
á Sie besitzen eine komplizierte Struktur.
á Es gibt in der Regel keine allwissenden Experten.
á Die Entscheidung muss gerechtfertigt werden.
In ihrem Kollektiv beschreiben all diese Eigenschaften ein komplexes Entscheidungs-Problem. Die Entscheidungs-Analyse kann dabei intuitiv definiert werden als: ãFormalisieren von common sense (allgemein verstanden als gesunder Menschenverstand) fr Entscheidungen die zu komplex sind fr eine informelle Behandlung.Ò Die obigen Aspekte knnen damit wie folgt strukturiert werden:
Eine Entscheidungs-Analyse ist immer in vier Schritte gegliedert:
1. Entscheidung strukturieren.
2. Alternativen vorschlagen und die Konsequenzen bestimmen.
3. Prferenzen der Entscheidungstrger aufstellen.
4. Die Bewertungen aller Alternativen vornehmen.
Methodik Schritt 1:
Die dynamische Natur der Entscheidung muss bercksichtigt werden, d.h. sowohl die Aktionen die auf die Entscheidung folgen, als auch die darauf folgenden Reaktionen auf eintretende Ereignisse. Das bedeutet, die weiteren Entscheidungspunkte und die entsprechenden potenziellen Reaktionen die sich daraus ergeben, mssen ebenfalls bereits zu Beginn identifiziert werden. Diese dynamische Struktur – die sich zeitlich verndert - wird in Form eines Ereignisbaumes (ET) dargestellt. Dabei mssen bereits in diesem frhen Stadium die ãschlechtenÒ Alternativen mglichst eliminiert werden, damit der Ereignisbaum handhabbar bleibt; das ist das erste Problem. Das zweite Problem ist, dass oft intuitiv keine ãgutenÒ Alternativen gefunden werden. In diesem Fall kann es hilfreich sein, sich zuerst die Konsequenzen zu berlegen und dann rckwrts zu analysieren, welche Alternativen zu diesen Konsequenzen fhren knnten. Die Generierung dieser Hierarchie ist eine sehr anspruchsvolle kreative Aufgabe.
Methodik Schritt 2:
In dieser Phase sollen die Konsequenzen der Alternativen bestimmt werden. In der Realitt ist dies wegen den Unsicherheiten der Konsequenzen nicht so leicht wie es scheint. Aus diesem Grund muss fr alle Alternativen ein Set von Konsequenzen und ein Set von Wahrscheinlichkeiten evaluiert werden. Dies wird ber Wahrscheinlichkeits-Verteilungen und Monte Carlo Simulationen (MC) erreicht. Ein grosses Problem stellen dabei gegenseitige Abhngigkeiten dar. Ob deterministisch oder probabilistisch, in beiden Fllen mssen konkrete Werte fr den Input eruiert werden. Hier ist ein Problem, dass unterschiedliche Experten oft ber unterschiedliche Erfahrungen und Meinungen verfgen. Ein singulrer konsistenter Input kann ber verschiedene Methoden wie Analytical Hierarchy Process (AHP) und Fuzzy Logic (FL) erreicht werden. Die Langzeit-Problematik kann durch den Einsatz von Statistics of Extreme Events (EE) behandelt werden.
Methodik Schritt 3:
Es ist selten der Fall, dass in einer Entscheidung – sei es mit einfachem oder mit multiplem Ziel – garantiert werden kann, welche Alternative zu den optimalsten Konsequenzen fhren wird. Die Frage muss also eher sein: ãSind die potenziellen Vorteile wenn alles gut geht, die Nachteile wert, wenn es falsch luft?Ò Dies ist die klassische Art der Risiko-Analyse und des Trade-Off Verfahrens.
Methodik Schritt 4:
Wenn das Entscheidungs-Problem strukturiert ist und alle Informationen zur Verfgung stehen, muss die optimale Lsung evaluiert werden. Dies wird typischerweise mit der Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) angegangen. In diesem Schritt ist es extrem wichtig, die Sensitivitt des Modelles auf die unterschiedlichen Inputs in Bezug auf Wahrscheinlichkeiten und Prferenzen zu bestimmen.
Der ultimative Zweck der in diesen vier Schritten beschriebenen Methodik ist die Untersttzung der Entscheidungstrger zu besseren Entscheidungen. Mit der Analyse ist das Problem aber nicht vom Tisch, selbst wenn die Methodik suggeriert, dass der Vorgang ãstraight forwardÒ verluft. Vielmehr sind intensive Interaktion und permanenter Informationsaustausch zwischen allen beteiligten Experten und Entscheidungstrgern absolut essentiell. Whrend zu Beginn der Entscheidungs-Analyse eine eher vage Definition des Problems, der Alternativen und der Ziele vorhanden ist, wird es oft erforderlich sein, einzelne Schritte nicht sequenziell sondern eher simultan oder berlappend auszufhren; so ist es oft sinnvoll Schritt 3 gleichzeitig oder sogar vor Schritt 2 zu realisieren. Interessant ist ein Vergleich von Baruch Fischhoff der in einer Publikation 1980 die Vermutung usserte, zwischen Entscheidungs-Analyse und Psychotherapie bestehe eine Analogie: ãAn analogy is drawn between decision analysis and the somewhat older profession of psychotherapy. Both offer a variety of techniques designed to help people function in a difficult and uncertain environment; both developed rapidly, sustained by a coherent underlying theory and anecdotal evidence of having helped some clients.Ó