kungszusammenhang
zueinander gesetzt
(sog.
Cross-Impact-Urteile
). Die Stärke und
die Richtung jedes Cross-Impacts werden
durch den Expertenkreis mit Hilfe einer Wir-
kungsskala von minus 3 (stark hemmender
Einfluss) bis plus3 beurteilt (stark fördernder
Einfluss; vgl.
Honton
et al. 1984, S. 9).
Die Urteile drücken aus, welcher Einfluss auf
den Zustand y von Faktor Y ausgeübt wird,
wenn sich Faktor X in Zustand x befindet. Re-
kursive Schlüsse sind dabei nicht zulässig. Auch
darf das Urteil nur den direkten Einfluss abbil-
den, die indirekten Einflüsse werden in der Kon-
sistenzberechnung berücksichtigt (vgl.
Jessen/
Weimer-Jehle
, 2010, S. 5). Ein Szenario stellt
eine Kombination von Zuständen der Einfluss-
faktoren dar, die widerspruchsfrei zueinander
sind. Diese können mittels computergestützter
Algorithmen abgeleitet werden. Eine erste er-
kenntnisbringende Analyse ist die
Erstellung
eines Aktiv-Passiv-Diagramms
, welches die
Kraft der Einflussfaktoren zur Beeinflussung des
Gesamtsystems darstellt (vgl.
Vester
, 2007,
S. 234,
Fink/Siebe
, 2011, S. 221).
Der Einsatz der Cross-Impact-
Bilanzanalyse in verschiedenen
Anwendungsfällen
Die CIB stellt Einflussfaktoren eines Ge-
schäftsbereichs, einer Produktreihe oder des
Unternehmens als Ganzes im wettbewerb-
lichen Umfeld zusammen. Aufgabe des Con-
trollings ist die strategieorientierte Steuerung
aller Aktivitäten, auch in den exemplarisch ge-
nannten Situationen. Dies erfordert relevante
Indikatoren, die Entwicklungen abbilden oder
Frühwarnungen auslösen können. Die Ein-
flussfaktoren der CIB sind für die jeweils zu
betrachtende Situation (das Gesamtsystem)
relevant und können somit als Indikatoren zur
Steuerung herangezogen werden. Es können
drei Einsatzmöglichkeiten der CIB
differen-
ziert werden:
1. Mit Hilfe eines Aktiv-Passiv-Diagramms
lassen sich im Rahmen der Steuerung aktive
von passiven Indikatoren unterscheiden (vgl.
Vester
2007, S. 235).
2. Steuernde Maßnahmen zur Beeinflussung
eines aktiven Indikators haben immer auch
Einfluss auf das Gesamtsystem. Mittels CIB
können Ursache-Wirkungsbeziehungen
identifiziert werden.
3. Die Auswertungen der CIB ermöglichen
neben der reinen indikatorbasierten
Betrachtung insbesondere die Abbildung
von Szenarien für eine „ausgeklügelte“
Entscheidungsunterstützung.
Die drei skizzierten Aufgaben der CIB sollen im
Folgenden anhand zweier Fallbeispiele be-
schrieben werden. Diese unterscheiden sich in
der Betrachtungsebene. Im Beispiel „Produkt-
piraterie“ liegt der Fokus auf einzelnen Unter-
nehmen aus der Antriebstechnik. Es wird un-
tersucht, unter welchen Umständen die Pro-
dukte von Produktpiraterie gefährdet sind. Die
zweite Fallstudie, Risiken in der Medikamen-
tenversorgungskette (MVK), betrachtet eine
Supply Chain. Die CIB wird eingesetzt, um Sze-
narien für eine Supply-Chain-Störung zu identi-
fizieren und die Ursache-Wirkungsbeziehungen
dieser zu untersuchen.
Identifikation und Nutzung von aktiven
und passiven Indikatoren
Produktpiraterie
ist ein sehr spezielles Be-
trachtungsfeld, das es im Rahmen der F&E-Akti-
vitäten eines Unternehmens in eventuelle Investi-
tionsentscheidungen einzubeziehen gilt. Dazu
müssen zunächst relevante Einflussfaktoren
identifiziert werden, die Produktpiraterie in der
Antriebstechnik provozieren oder verhindern. In
einem ersten Auswertungsschritt werden mittels
Aktiv-Passiv-Diagramms die Einflüsse eines
Faktors für das Gesamtsystem „Produktpiraterie
in der Antriebstechnik“ sichtbar.
In Abbildung 1 ist ersichtlich, dass die Preis-
sensitivität (Faktor C) des Kunden als
Indikator
zur Frühwarnung
gut, zur Steuerung aller-
dings nicht geeignet ist. Die Preissensitivität hat
kaum Einfluss auf andere Faktoren des Ge-
samtsystems. Bei diesem reaktiven oder passi-
ven Faktor steuernd einzugreifen, bringt nur
Korrekturen kosmetischer Art. Jedoch eignet er
sich zur frühzeitigen Erkennung von möglichen
Gefahren, dass Produktpiraterie in der An-
triebstechnik auftreten wird.
Sowohl die Sicherheitsanforderungen an ein
Produkt (Faktor K) als auch die Produktart
CM Mai / Juni 2015
