Das Problem
Controlling, Planung und Prognose mit unscharfen Daten
Viele Daten im Unternehmen sind nur ungefähr zu ermitteln. So sind z.B. der Benzinverbrauch eines Fuhrparks, sowie auch die Herstellungskosten für ein bestimmtes Produkt unscharf. Daten stehen jedoch nicht isoliert da, sondern sind mit anderen durch Definitions-, Bilanz- und Verhaltensgleichungen verknüpft. So ist etwa der Benzinverbrauch in Liter pro Periode definiert durch die Fahrleistung in km pro Periode mal Benzinverbrauch in l/100km. Auch diese Daten sind im allgemeinen unscharf.
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Konsistenzprüfung partieller Informationen
über Treibstoffbestand in einem Fuhrpark
Für den Controller stellt sich nun die Frage, ob bei gegebenen Daten sowie Modellgleichungen und den dazugehörigen Unschärfebereichen die Daten konsistent sind. Falls dies nicht der Fall ist, könnte dies auf Fehler, Missmanagement, strafbare Handlungen einzelner Mitarbeiter oder unbekannte Umwelteinflüsse hindeuten. Das Erkennen und Beseitigen dieser Tatbestände kann zu erheblichen Effizienzsteigerungen für das Unternehmen führen.
FuzzyCalc ermöglicht es, Inkonsistenzen in numerischen Daten aufzudecken, die unscharf sind. Falls die Daten nur schwach inkonsistent sind,kann die Unschärfe der Daten verringert werden. Dabei wird der a priori Möglichkeitsraum in einen Unterraum transformiert, der nur noch Werte aller Variablen enthält, die alle Restriktionen erfüllen. Die Restriktionen werden durch Definitions-, Verhaltens- und Bilanzgleichungen festgelegt.
Schwach inkonsistent Daten
Dies ermöglicht Modellsichten konsistent zu integrieren. Die Unschärfe von Daten wird explizit gemacht, auf unscharfen Daten werden arithmetische Operationen ausgeführt, und die Wirkung unscharfer Daten wird sichtbar gemacht. Verschiedene inkonsistente Modellvorstellungen einzelner Experten können frühzeitig erkannt werden. Dies führt zu verlässlicheren Planungsgrundlagen.
Streng inkonsistente Daten
Das Programm FuzzyCalc besteht aus einem C-Rechenkern und einer graphischen Benutzeroberfläche, die mittels VBA in Microsoft Excel integriert ist.
Schwache Inkonsistenz mit Schätzung für die Gleichung
Umsatz A + Umsatz B = Gesamtumsatz
Der Benutzer kann in einfacher Weise interaktiv sein Modell entwickeln, "Was-wäre-wenn"-Szenarien durchspielen und die Ergebnisse visualisieren. Dabei wird mit den unscharfen Daten "vor-und-zurückgerechnet" und alle Daten werden mit allen Daten aus den betreffenden Gleichungen abgeglichen. Inkonsistenzen werden entdeckt. Bei schwach inkonsistenten Daten ist eine Verringerung der Unschärfe möglich. Mit geringem Aufwand kann der Rechenkern auch in andere Programme eingebunden werden, wie etwa in MS-Project.
Screenshot von FuzzyCalc
Prof. Dr. Hans-J.Lenz
Dipl.-Vw. Roland M.Müller
Freie Universität Berlin
Institut für Produktion,Wirtschaftsinformatik und
Operations Research
Garystr.21
14195 Berlin
Telefon:(030)83852380
Fax:(030)83854051
E-Mail: rmueller@fuzzycalc.de
www.fuzzycalc.de
www.wiwiss.fu-berlin.de/lenz