Systems Engineering

Bei der Analyse von Lösungsvarianten werden diese überprüft in Bezug auf:

• Erfüllung aller Rahmenbedingungen
• Optimierung der Zielfunktion

Eliminierung von untauglichen Varianten --> häufig durch eine Machbarkeitsanalyse

Um eine Eignung einer Lösungsvariante objektiv beurteilen zu können, müssen Attribute klar definiert sein.
Diese sind Eigenschaften eines Systems

• Funktionsfähigkeit    (z.B. Transportkapazität, Fläche)
• Zuverlässigkeit    (z.B. Wahrscheinlichkeit des Versagenseintritts)
• Instandhaltungsfreundlichkeit     (z.B. Zeitaufwand, Kosten)
• Gebrauchstauglichkeit     (z.B. Barierrefreiheit, Max Verformung von Bauteilen)
• Sicherheit     (z.B. Zeit zwischen Zwischenfällen, Anzahl der betroffenen Personen)
• Produzierbarkeit     (z.B. Zeitaufwand)
• Entsorgungsfreundlichkeit     (z.B. Abfallmenge)
• Erschwinglichkeit     (z.B. Herstellungskosten)

Gewichtung der Attribute ist wichtig für die Lösungsfindung.

Werkzeuge zur Bewertung und Entscheidung

• Argumentenbilanz
• Optimierung
• Entscheidungstabellen
• Entscheidungsbäume
• Wirtschaftlichkeitsrechnung

Klassifikation der Ziele (Rahmenbedingungen / Soll- / Wunschziele)

Zielobjekte

Zieleigenschaften

Zielausmasse

Zeitbezüge

Ortsbezeichnungen

Modellformulierung:

• Zielfunktion
• Nebenbedingungen
• Nicht-Negativitäts-Bedingung

Mit Annahmen:

• Proportionalität
• Additivität
• Teilbarkeit
• Gewissheit

Lösung durch:

• Grafische Lösungsmethode (nur bis und mit 3 Variablen anwendbar)
• SIMPLEX-Algorithmus
  • klassische Schreibweise
  • Tableau-Methode

1. Auswahl der Anfangs-Basislösung
2. Überprüfung der Optimalität der Lösung
3. Bestimmen der Variable, die in die Basis gebracht werden soll
4. Bestimmen des Werts der Variable, die in die Basis kommen soll
5. Bestimmen der Variable, die die Basis verlässt
6. Bestimmen der neuen Werte der Basisvariablen

Besteht aus 2 Phasen:

I - Der Auswahl einer zulässigen Anfangs-Basislösung

II - der Verbesserung dieser Anfangs-Basislösung

Gewichtungsmethode

Restriktionsmethode

Nominalskala

• Beschreibt Eigenschaften ohne Rangreihenfolge
• z.B. Tomate - Gurke - Salat

Ordinalskala

• Hat eine Reihenfolge, aber keine definierten Abstände
• z.B. schlecht - ok - gut - sehr gut

Kardinalskala

• Werte haben sowohl eine Reihenfolge als auch bestimmte Abstände
• z.B. 0 Punkte - 5 Punkte - 10 Punkte - 20 Punkte

Dominanz-Regel

Laplace-Regel

Jeder Variante wird dieselbe Wahrscheinlichkeit zugewiesen.

Maximin-Regel

Die Strategie auswählen, die den geringstmöglichen Nettonutzen maximiert.

Maximax-Regel

Die Strategie auswählen die den Nettonutzen maximiert.

Best value In Most likely scenario

Bester Wert im wahrscheinlichsten Szenario

Highest Likelihood of achieving a Level

Höchste Eintrittswahrscheinlichkeit für das Erreichen eines bestimmten Niveaus

(Wert gegeben)

Best most often

Selecting the Best of the most Important

--> paarweiser Vergleich und nach Wichtigkeit sortiert

Eine erwartete Rendite aus einer nicht näher bezeichneten alternativen Variante.

Systems Engineering (SE) ist ein fächerübergreifender Denkansatz mit dem Ziel, den Entwurf und die Entwicklung erfolgreicher Systeme zu ermöglichen. Systems Engineering wird als Verallgemeinerung und Erweiterung der ingenieurwissenschaftlichen Methodik betrachtet.

Systemorientiert - Konzentrieren auf das System

Umfeldorientiert - Konzentrieren auf die Umgebung des Systems

Ursachenorientiert - Warum ist das Ergebnis so wie es ist?

Lösungsorientiert - Was muss ich tun, um etwas bestimmtes zu erreichen?

Zukunftsorientiert - Wenn ich längerfristig plane, wasändert sich?

Methode zur Informationsbeschaffung:

Idee: Diskussionen zwischen Teilnehmern vermeiden, da daruch unerwünschte gruppendynamische Effekte nicht auftreten können.

1. Jede Person bekommt eine Problembeschreibung und reicht eine Antwort ein.

2. Die Antworten werden erfasst und es wird anonymisiertes Feedback für jedes Gruppenmitglied gegeben.

3. Jede Person berücksichtigt, ob sie ihre vorherigen Aussichten modifizieren will oder mehr Information beitragen möchte.

4. Dies wird iterativ fortgesetzt, bis ein Konsens gefunden wird.

Dient dazu, die wichtigsten Punkte, Vorschläge etc. zu identifizieren, damit die Prioritäten entsprechend angepasst werden können.

Specific
Measurable
Achievable
Realistic
Time constrained

Hilfsmittel und Übersicht und Klarheit über die Ziele und Prioritäten zu behalten.

Elemente des Zielkatalogs (Beispiel):

• Zielklasse (Kosten, Sicherheit,...)
• Zielformulierung (Beschreibung des Ziels)
• Zielausmass (Wert des Ziels) --> präzise und messbar
• Zieltyp (Muss-, Soll- oder Wunschziel)