Olaf Tietje

Aktuell

    Weiterbildungskurse:

  • Szenariotechnik: Wählen Sie Ihre Zukunft aus? Kursangebot 28.8.2015

  • Schliessende Statistik: Machen Sie einen signifikanten Unterschied! Kursangebot 4.9.2015

  • Design of  Experiments (Herbstsemester 2015)

  • Dynamische Systemmodelle (Herbstsemester 2015)

Kontakt

Prof. Dr. Olaf Tietje
HSR - Hochschule für Technik Rapperswil
Oberseestr. 10, Büro 3.105
Postfach 1475
CH 8640 Rapperswil
Mail: olaf.tietje(@)hsr.ch Tel.: +41 55 222 43 72 Mobile: +41 79 687 90 88
Publikationen: ResearchGate Netzwerk: LinkedIn

Zukunft

Firmen, öffentliche Verwaltungen, Stiftungen und andere Organisationen müssen sich darauf einstellen, wie sich die Zukunft entwickelt. Dazu haben sie verschiedene Möglichkeiten: Trendanalysen, Modellvorhersagen, Szenariotechnik, Feedback-Analyse oder hybride Verfahren.

 

In Trendanalysen wird die Entwicklung, die wir in der Vergangenheit gesehen haben, in die Zukunft fortgeschrieben. Ein gutes Beispiel dafür ist die Erwärmung der Weltmeere (IPCC-Report Fig. SPM.3). Der in der Vergangenheit sichtbare Trend ist eindeutig, die Fortschreibung in die nähere Zukunft ist einfach und lässt sich (leider) jedes Jahr wieder neu bestätigen. Aber es lässt sich nicht alles so einfach vorhersagen. Was passiert, wenn ein wiederkehrendes Auf und Ab wie beispielhaft in der wirtschaftlichen Entwicklung vieler Länder eintritt? Dann versagt die Trendanalyse, weil sie kurzfristig eine andere Entwicklung vorhersagt und langfristig die Konstanz der Rahmenbedingungen und Voraussetzungen nicht mehr gegeben ist.

 

In Modellvorhersagen werden viele Rahmenbedingungen, Wechselwirkungen und Modellannahmen berücksichtigt. Ein Beispiel dafür sind die Klimamodelle, die der Weltklimarat erstellt hat. Eine sehr schwierige Aufgabe, die von sehr vielen Wissenschaftlern gemeinsam gelöst wurde. Diese Modellvorhersagen erfordern meist grossen Aufwand und viele Daten, die das Modell bestätigen. Für die angesprochenen Organisationen kommen Modellvorhersagen in speziellen Anwendungen in Frage (Beispiel COMLEAM). 

 

Die Szenariotechnik im weiteren Sinne bezeichnet einfach nur die Entwicklung von Szenarien. Es gibt viele Methoden, Szenarien zu entwickeln, aber nur wenige werden als glaubwürdig eingeschätzt. Dazu gehört die sogenante Shell-Szenariotechnik. Die Szenariotechnik im engeren Sinn setzt die Methode der Konsistenzanalyse ein. Damit können die möglichen Zukunftsentwicklungen am umfassendsten aufgezeigt werden. Die Konsistenzanalyse wird von Experten und Betroffenen gemeinsam durchgeführt. Sie ist zwar schwierig durchzuführen, kann aber dafür verschiedene Erfahrungs- und Wissensbereiche integrieren.

 

Eine relativ neue Methode ist die Feedback-Analyse. Sie hat sich aus dem Anfangsteil der Szenariotechnik entwickelt und kombiniert viele Vorteile aus den bisher genannten Verfahren. In der Feedback-Analyse werden die direkten Wechselwirkungen zwischen den wichtigen Einflussfaktoren geschätzt, die man beide (Einflussfaktoren und Wechselwirkungen) meist recht gut kennt. Als Ergebnis erhält man die wichtigen Treiber  (Driving Forces) und Zustandsanzeiger (Indikatoren), die wichtigen Rückkopplungs­schleifen, und eine Tendenz für die zukünftige Entwicklung der einzelnen Faktoren. Gute Beispiele sind die Feedback-Analyse der landwirtschaftlichen Landnutzung in den Alpen und die Feedback-Analyse zur Strategieentwicklung für touristische Destinationen. Weil man als weiteres Ergebnis den Beitrag der Variablen zur Erreichung von vorgegebenen Zielen erhält, eignet sich die Feedback-Analyse sehr gut zur Entwicklung von wirksamen Massnahmen für einen Zeithorizont von 5-10 Jahren.

 

Vielfach kommen hybride Verfahren zur Anwendung, in denen mehrere der genannten Zukunftsmethoden kombiniert werden. Die Festlegung, welche Verfahren wie kombiniert werden, ermöglicht eine flexible Anpassung an die aktuelle Problemstellung, ist aber immer auch eine oft folgenreiche subjektive Entscheidung. Es besteht die Gefahr, dass wichtige Szenarien unberücksichtigt bleiben, besonders wenn die Betroffenen nicht einbezogen werden und wenn eine besondere Tendenz zur Einfachheit der Ergebnisse gefordert wird. Ein Beispiel für ein hybrides Verfahren stellen die Perspektiven 2030 der Schweizerischen Bundeskanzlei (link) dar, in der eine Trendanalyse mit der Shell-Szenariotechnik kombiniert wird, und die die möglichen Zukunftsentwicklungen für den Schweizerischen Bundesrat darstellen sollen.

Strategieentwicklung mit Feedback-Analyse

In der Feedback-Analyse werden praxistaugliche Strategien entwickelt, indem die Rückkopplungen im betrachteten System so ausgenutzt werden, dass die vorgegebenen Ziele optimal erreicht werden.

 

Der Hauptteil der Feedback-Analyse besteht aus der Entwicklung eines einfachen Systemmodells, in dem die treibenden Kräfte und die relevanten Rückkopplungen (Feedback-Loops) erkennbar werden und die Zielwirksamkeit von Massnahmen beurteilt wird.

 

Die problemorientierte Anwendung der Feedback-Analyse kann folgende Elemente beinhalten: Brainstorming, SWOT-Analyse, (evtl. erweiterte) Business Model Canvas, Szenariotechnik, Strategie-Karte u.a.

 

Beispiele:

Interesse an einer Einführung in die der Methodik?
Feedback-Analyse: Beherrschen Sie komplexe Situationen? Kursangebot 26.8.2015

Netzwerk

Modellbildung und Simulation an der HSR:   

Berufliches Netzwerk: LinkedIn/Olaf Tietje

Publikationen: ResearchGate/Olaf Tietje

 

Biographie

Olaf Tietje studierte Mathematik, Germanistik und Pädagogik an der TU Braunschweig und promovierte dort in Systemanalyse und Agrarökologie. 1994 wechselte er an die ETH Zürich zur Fallstudienforschung im Bereich Umweltmanagement. Im Jahr 2003 gründete er die Firma Systaim und entwickelte spezielle mathematische Analyse- und Managementmethoden. Seit 2009 ist er Professor für Mathematik an der HSR.

 

An der HSR beschäftigt er sich mit:

 

Angewandte Forschung und Entwicklung: Soft OR (Systemanalyse und Szenariotechnik), OR im Umweltschutz, Modellierung und Simulation, Statistik, Pattern Recognition, Stochastische Modelle.

 

Spezialisierung: Softwareentwicklung in Delphi, Statistische Modellierung mit R

 

Lehre: Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Modellierung und Simulation, Analysis, Diskrete Mathematik.

 

Berufliches Netzwerk/Professional Network: LinkedIn

 

 

Mathematische Interessen

  • Soft Operations Research (Systemanalyse und Szenariotechnik)
  • Operations Research im Umweltschutz
  • Modellierung und Simulation
  • Statistik
  • Pattern Recognition (Multivariate prädiktive Statistik, Data Mining)
  • Stochastische Modelle und Geostatistik

 

 

Projekte

Strategieentwicklung mit Feedback-Analyse: Im Projekt „Die Alpenregion: Ein Modell für eine nachhaltige Landnutzung und Ernährungsweise“ wurde für das FIBL Schweiz untersucht, wie sich die landwirtschaftliche Landnutzung in den Alpen voraussichtlich entwickeln wird. Mit 12 Experten wurde ein gemeinsames Systemmodell erabeitet und ausgewertet. Siehe Feedback-Analyse , Weiterbildung Feedback-Analyse

 

Umweltrelevante Stoffe in Gebäudefassaden und anderen beregneten Bauteilen: Das für dieses Projekt entwickelte Modell COMLEAM wird in einem gemeinsamen Projekt mit dem UMTEC und dem IRAP für die Beurteilung der Umweltrelevanz von mehreren Chemikalien verwendet.

 

Elektronische Nase: Wie kann man mit Hilfe von mathematischen Verfahren (Pattern Recognition) Muster in den Messungen mit einer elektronischen Nase erkennen, die für bestimmte Gerüche charakteristisch sind?

 

Differenzielle Setzungen: Welche Rolle spielt die räumliche Variabilität der Bodeneigenschaften bei der Entstehung von Rissen in Gebäuden? Antwort: Wenn die horizontale Korrelationslänge der Länge oder der Breite des Gebäudes entspricht, kommt es vermehrt zu differenziellen Setzungen und daher zu Rissen im Gebäude.

 

Modellierung der Stabilität von Hängen: Wie kann man Hangrutschungen (siehe in Wikipedia unter "Erdrutsch") besser vorhersagen, wenn der Boden räumlich variable Festigkeit besitzt? Gemeinsam mit Prof. Schneider (IBU) wurde ein Tool erstellt, mit dem man den Einfluss der räumlichen Variabilität der Scherfestigkeit auf bodenmechanische Probleme abschätzen kann. Erhöht sich das Risiko von Hangrutschungen in heterogenen Böden gegenüber homogenen Böden? Publikation



Weiterbildung

  • Design of  Experiments (Herbstsemester 2015)

  • Dynamische Systemmodelle (Herbstsemester 2015)

 

 

Ausgewählte Publikationen

  • Keller, F., Gantenbein, B. and Tietje, O., 2015. Systemische Tourismus Strategieentwicklung auf Ebene Destination. In: T. Bieger, P. Beritelli and C. Lesser (Editors), Strategische Entwicklungen im alpinen Tourismus. Schweizer Jahrbuch für Tourismus 2014/2015. Erich Schmidt Verlag, Berlin, pp. 61-78. Siehe Feedback-Analyse , Weiterbildung Feedback-Analyse
  • Tietje, O., Fitze, P., Schneider, H.R. (2014): Slope Stability Analysis Based on Autocorrelated Shear Strength Parameters. Geotech Geol Eng (2014) 32:1477–1483. Link
  • Tietje, O. (2005). Identification of a small reliable and efficient set of consistent scenarios. European Journal of Operational Research, 162: 418-432.
  • Scholz & Tietje (2002): Embedded Case Study Methods (mit Kapiteln zu Szenarioanalyse, Systemmodellierung, Multikriterienbewertung, Validierung von Fallstudien, Gruppen-Methoden u.a., 412 S., Sage Verlag).
  • Tietje, O. (1999). Validation of a pedotransfer function including interdependence of hydraulic parameters. In M. T. van Genuchten, F. J. Leij, & L. Wu (Eds.), Proceedings of the International Workshop "Characterisation and Measurement of the Hydraulic Properties of Unsaturated Porous Media" Riverside, California, October 22-24, 1997 (pp. 1225-1236). Riverside CA: University of California. 
  • Dissertation: Tietje, O., (1993). Räumliche Variabilität bei der Modellierung der Bodenwasserbewegung in der ungesättigten Zone. Landschaftökologie und Umweltforschung, 21. Braunschweig, 150 pp.
  • Tietje, O. and Richter, O., 1992. Stochastic modeling of the unsaturated water flow using auto-correlated spatially variable hydraulic parameters. Modeling Geo-Biosphere Processes, 1(2): 163-183.

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   https://www.researchgate.net/profile/Olaf_Tietje/

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