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Technological Forecasting

von Dipl. Kffr. Jessica Schmidt (Autor) Tina Burkhart (Autor) Michael Engler (Autor) Julian Cirkel (Autor) Sonja Rotermund (Autor)

Hausarbeit 2005 16 Seiten

BWL - Industriebetriebslehre

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1 Klassifizierung von Technological Forecasting Verfahren

2 Methodik einzelner Prognoseverfahren
2.1 Ablauf und Vorteile der Delphi – Methode
2.2 Szenario – Technik in der strategischen Unternehmens-planung
2.3 Morphologischer Kasten

3 Frühwarnsysteme
3.1 Frühaufklärungssysteme als Basis für zeitgerechtes, strategisch orientiertes Handeln
3.2 Portfolio – Analyse als Instrument der strategischen Frühaufklärung

4 Literaturverzeichnis

1 Klassifizierung von Technological Forecasting Verfahren

Die Spuren von Technological Forecasting lassen sich bis zu den dreißiger Jahren in den USA zurückverfolgen. Der eigentliche Beginn von Technological Forecasting liegt jedoch Anfang der sechziger Jahre. Als Grundlage wird die Monographie „Technological Forecasting“ von Lenz gesehen.[1]

Ziel des Technological Forecasting ist „die Schätzung der wahrscheinlichen Verfügbarkeit oder Verbreitung einer technologischen Entwicklung zu einem bestimmten Zeitpunkt oder Zeitraum unter Angabe der wichtigsten Charakteristika“.[2] Durch das Forecasting sollen spezifische Infos zur Verfügung gestellt werden, die die Qualität von Entscheidungsprozessen deutlich verbessern.[3]

Es gibt verschiedene Technological Forecasting Verfahren, die jeweils in einem zweidimensionalen Schema mit den Dimensionen „explorativ – normativ“ und „quantitativ – qualitativ“ zugeordnet werden können wie Abb. 1 zu entnehmen ist.

In der ersten Dimension unterscheidet man explorative und normative Methoden, abhängig davon, ob technische Veränderungen primär als von endogenen Variablen beeinflusst oder von exogenen Variablen bestimmt gesehen werden.[4] Explorative Methoden starten mit vergangenen und gegenwärtigen Bedingungen und versuchen diese auf zukünftige zu projizieren,[5] d.h. Ausgangspunkt sind die technischen Möglichkeiten.[6] Bei normativen Methoden geht man hingegen von zukünftigen Bedürfnissen oder Zielsetzungen aus, für welche die notwendigen technischen Leistungen identifiziert werden müssen, um diese zu befriedigen.[7]

In der zweiten Dimension unterscheidet man quantitative und qualitative Methoden. Bei quantitativen Prognoseverfahren werden mittels Extrapolation aus den Daten der Vergangenheit Gesetzmäßigkeiten abgeleitet, die für Prognosen herangezogen werden.[8] Qualitative Prognosetechniken stützen sich indessen auf die menschliche Urteilsfähigkeit, wobei die Ereignisse diskret und eindeutig definierbar sein müssen. So sind auch Behavioral Technologies wie z.B. Verfahren zu den Aufgaben des Forecasters zu zählen.[9] Qualitative Trends können auch extrapoliert werden. Allerdings kann der genaue Level der Erfüllung nicht präzise definiert werden.[10]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Klassifikation von Technological Forecasting Verfahren[11]

Dadurch, dass explorative und normative Methoden als komplementäre Ansätze zu verstehen sind[12] und meist eine Mischung von qualitativem Wissen und quantitativen Ausgangsdaten stattfindet, wird eine eindeutige Klassifizierung der Prognoseverfahren in das zweidimensionale Schema erschwert.

Bei Szenarien ist die Einordnung deshalb schwierig, da viele verschiedene Verfahren mit unterschiedlichen Endzielen zur Anwendung kommen können.[13] So kann man bspw. von den vorhandenen Mitteln ausgehen und nach erreichbaren Zielen suchen (explorativ) oder von Zielen ausgehen und nach den geeigneten Mitteln (normativ) suchen. Die Daten von denen man bei der Analyse ausgeht, können dabei qualitativer oder quantitativer Art sein.

Die Morphologie erfolgt hingegen auf qualitativer Basis. Sie kann jedoch zum einen auf explorative Weise erfolgen, in dem man von vorhandenen Technologien ausgeht und versucht neue Kombinationsmöglichkeiten zu finden, zum anderen auf normative Weise, indem man von zukünftigen Bedürfnissen ausgeht und versucht, für diese die notwendigen Mittel zu identifizieren.

Auch die „intuitive“ Delphi-Methode basiert auf qualitativen Urteilen und kann ebenfalls sowohl explorativ als auch normativ eingeordnet werden, da die Experten einerseits zukünftige Trends auf Basis vergangener Daten einschätzen (explorativ), andererseits aber v.a. die Wissenschaft und die Technik menschengemacht sind, woraus sich ein gewisser Grad an Gestaltbarkeit der Zukunft ergibt (normativ).[14]

2 Methodik einzelner Prognoseverfahren

2.1 Ablauf und Vorteile der Delphi – Methode

Bei der von Norman Dalkey und Olaf Helmer während einer Studie zur atomaren Bedrohung entwickelten Delphi – Methode handelt es sich um eine Informationsgewinnmethode durch strukturierte Mehrfachbefragung von Experten. Diese wird vor allem zur Vorhersage bestimmter Trends oder Entwicklungen eingesetzt.

Bevor die erste Befragung durchgeführt werden kann, müssen Vorbereitungen wie die Auswahl der Experten und das genaue Erläutern des Verfahrens getroffen werden. Nur wenn die Anzahl der Experten aus den einzelnen Teildisziplinen ausgewogen ist und diese das Vorgehen kennen, können die anschließenden Befragungen erfolgreich verlaufen.

Die erste Befragungsrunde verläuft komplett unstrukturiert.[15] Dabei sollen die Befragten, die immer anonym antworten, Ereignisse oder Trends innerhalb des Problembereiches voraussagen. Anschließend wertet der Moderator die Antworten aus und stellt eine Liste zukünftiger möglicher Ereignisse zusammen,[16] die den Experten vorgelegt werden. In der nächsten Runde müssen die Befragten angeben, wann die Ereignisse ihrer Meinung nach auftreten werden, wobei auch „niemals“ eine mögliche Antwort ist. Die Ergebnisse werden statistisch ausgewertet werden, indem der Median und die Quartilswerte ermittelt werden. Beim Median handelt es sich um den Wert, der ebenso viele Werte unter wie über sich hat. Mit Quartilen sind die Werte gemeint, die ein bzw. drei Viertel der Werte unter sich aufweisen und ein bzw. drei Viertel über sich. Diese statistischen Auswertungen werden den Experten dann vorgelegt und sie werden gebeten die Zeitpunkte des Eintretens der Ereignisse erneut zu schätzen. Sofern sie Schätzungen vornehmen, die außerhalb der Quartilsspanne liegen, haben sie diese explizit zu begründen.[17] Die erneuten Angaben werden wie im vorherigen Schritt auswertet und samt den Begründungen den Befragten erneut vorgelegt mit dem Ziel der Meinungsverdichtung.[18] Die Auswertung dieser Befragung bildet zusammen mit weiteren Begründungen im Falle starker Abweichungen das Endergebnis der Delphi – Methode.

Gegenüber anderen Gruppenmethoden, wie beispielsweise Konferenzen, hat die Delphi – Methode drei entscheidende Vorteile.[19] Durch die Anonymität der Befragungen werden die Experten lediglich durch die Meinung und nicht durch die Reputation anderer beeinflusst und sie können ihre Meinung ändern, ohne dass sie Gefahr laufen, in einer Gruppe ihr Gesicht zu verlieren. Die Wiederholungen mit kontrolliertem Feedback sorgen für Rückkopplungen auf rein sachlicher und statistischer Basis, wobei argumentative Fähigkeiten keine Rolle spielen, und verhindern, dass die Gruppe eigene Ziele, wie die zwanghafte Bildung eines Konsens, verfolgt. Die statistischen Antworten, die die Experten erhalten, führen schließlich zur Berücksichtigung von Minderheitenmeinungen und zur klaren Auswertung von Konfidenzintervallen.[20]

[...]


[1] Vgl. Frick, Roy K.: Operations Research and Technological Forecasting, in: Air University Review, Vol. XXV, No.4 1974, S. 1.

[2] Milling, Peter: Foliensatz “Strategische Führung in der Industrie”, Industrieseminar der Universität Mannheim, Wintersemester 2004/2005, S. 76.

[3] Vgl. Martino, Joseph P.: Technological Forecasting for Decision Making, New York et al. 1993, S. 5.

[4] Vgl. Frick, Roy K.: Operations Research and Technological Forecasting, in: Air University Review, Vol. XXV, No.4 (May – June 1974), S. 1.

[5] Vgl. Martino, Joseph P.: Technological Forecasting for Decision Making, S. 235.

[6] Vgl. Milling, Peter: Foliensatz “Strategische Führung in der Industrie”, S. 78.

[7] Vgl. Martino, Joseph P.: Technological Forecasting for Decision Making, S. 235.

[8] Vgl. Martino, Joseph P.: Technological Forecasting for Decision Making, S.79.

[9] Vgl. Martino, Joseph P.: Technological Forecasting for Decision Making, S. 90.

[10] Vgl. Martino, Joseph P.: Technological Forecasting for Decision Making, S. 89.

[11] Vgl. Milling, Peter: Foliensatz “Strategische Führung in der Industrie”, S. 78 und Sekretariat für Zukunftsforschung: Werkstattbericht 21: Grundlagen und Methoden der Zukunftsforschung: Szenarien, Delphi, Technikvorausschau, S.32ff., http://www.sfz.de/pdf/wb21.pdf, 20.12.2004.

[12] Vgl. Martino, Joseph P.: Technological Forecasting for Decision Making, S. 235.

[13] Vgl. Sekretariat für Zukunftsforschung: Werkstattbericht 21: Grundlagen und Methoden der Zukunftsforschung: Szenarien, Delphi, Technikvorausschau, S.41.

[14] Vgl. Fraunhofer Institut Systemtechnik und Innovationsforschung: Delphi `98 Umfrage: Studie zur globalen Entwicklung von Wissenschaft und Technik, Methoden und Datenband, Karlsruhe 1998, S.31.

[15] Vgl. Martino, Joseph P.: Technological Forecasting for Decision Making, S. 19.

[16] Vgl. Milling, Peter: Foliensatz “Strategische Führung in der Industrie, S. 85.

[17] Vgl. Martino, Joseph P.: Technological Forecasting for Decision Making, S. 20.

[18] Vgl. Recklies, Oliver: Analysen und Prognosen für ein erfolgreiches Management, http://www.themanagement.de/pdf/Prognosen.PDF, 28. Dezember, 2004.

[19] Vgl. Martino, Joseph P.: Technological Forecasting for Decision Making, S. 17 – 18.

[20] Vgl. Milling, Peter: Foliensatz “Strategische Führung in der Industrie”, S. 92.

Details

Seiten
16
Jahr
2005
ISBN (eBook)
9783638342254
Dateigröße
630 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v33847
Institution / Hochschule
Universität Mannheim
Note
sehr gut
Schlagworte
Technological Forecasting Strategische Führung

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Titel: Technological Forecasting