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Simulation

Simulation Um die voraussichtlichen Wirkungen des Mitteleinsatzes abschätzen zu können, bedienen sich ökonometrische Modelle der Simulation. Es wird also so getan, als ob der Mitteleinsatz bereits erfolgt wäre.

Nachbildung eines realen Systems am Computer, um sein dynamisches Verhalten zu beobachten und mit induktiv- statistischen Methoden auf Leistungskenngrößen zu schließen.

Das Simulationsmodell bildet das reale System — in gewissen Grenzen, je nach Wunsch des Planers — beliebig genau ab. Unter Verwendung spezieller Simulations-Software wird das tatsächliche Systemverhalten am Computer nachgebildet. Auf diese Weise kann z.B. die Durchlaufzeit eines Auftrags oder die Lieferzeit bei einem bestimmten Lagerhaltungssystem ermittelt werden. Bei einer Simulationsstudie werden (explizit oder implizit) acht Schritte durchlaufen:

• Am Anfang stehen die Beschreibung des Planungsproblems und der Untersuchungsauftrag. Damit werden die Ziele der Simulationsstudie und — noch etwas grob — die relevanten Systemelemente (z.B. Maschinen und Produkte) sowie deren Beziehungen zueinander (z.B. Materialflüsse) festgelegt.
• Als nächstes werden daraus die benötigten Daten abgeleitet und gesammelt (Datenerfassung).
• Nachdem die Daten gegebenenfalls verdichtet oder durch andere Maßnahmen zur Nutzung im Simulationsmodell vorbereitet wurden, kann ein konzeptionelles Modell erstellt werden (Modellformulierung).
• Dieses Modell verfeinert die mit den vorhergehenden Schritten festgelegten Eigenschaften des Simulationsmodells, das nun in ein Computer- Modell überführt werden muss (Umsetzung) und durch eine Simulations- Software zum Ablauf gebracht wird.
• Da sowohl bei der konzeptionellen Modellierung als auch bei der computertechnischen Umsetzung Fehler auftreten können, müssen diese Schritte verifiziert und validiert werden. Die Verifizierung des Simulationsmodells entspricht der Überprüfung der programmtechnischen Umsetzung, es wird also überprüft, ob die mit der Simulations-Software entwickelten Modelle und die Programmabläufe korrekt umgesetzt wurden. Doch selbst wenn das Computer-Modell ausführbar ist, können immer noch logische Fehler auftreten. Deshalb muss überprüft werden, ob die abgebildeten Prozesse mit der Problemformulierung übereinstimmen und ob das Modellverhalten erklärbar ist — verglichen mit dem realen System und den dortigen Abläufen (Validierung).
• Vor der eigentlichen Simulation muss noch der so genannte experimentelle Rahmen festgelegt werden. Dabei geht es um die Definition verschiedener Szenarien und der zu erfassenden Größen, die später die Grundlage für eventuelle Entscheidungen bilden.
• Stehen alle Szenarien fest, werden die Berechnungsexperimente (Simulation im engeren Sinn) durchgeführt.
• Im Anschluss an die Simulationsexperimente müssen die Ergebnisse aufbereitet, interpretiert und mithilfe von statistischen Verfahren ausgewertet werden. Letztlich liefert ein Simulationslauf nur eine Stichprobe, also nur eine mögliche Entwicklung. Um die Signifikanz der Ergebnisse zu erhöhen, werden mehrere Simulationsläufe durchgeführt.


Nachbildung realer oder geplanter Systeme und ihre Durchführung, in der Regel mit Hilfe elektronischer Datenverarbeitungsanlagen. Das Verhalten des Simulationsmodelles, das komplizierte Zusammenhänge wirklicher Systeme abbildet, erfolgt meistens nach den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Durch mehrmaliges Durchrechnen der Modelle mit Alternativsituationen kann nach dem Gesetz der großen Zahl aus den Ergebnissen eine Lösung mit ziemlicher Genauigkeit gefunden werden, mit der auf das Verhalten des wirklichen Systems geschlossen werden kann. Es handelt sich also um eine experimentelle Technik, die es der Betriebsleitung gestattet, Änderungen betriebspolitischer Art auf deren Zweckmäßigkeit hin zu überprüfen. Eine inzwischen weitverbreitete Anwendung der Simulation ist die Risikoanalyse von Investitionen.

Unter Simulation versteht man das Experimentieren an Modellen, die der wirtschaftlichen Realität nachgebildet sind, um bestimmte Ergebnisse zu erzielen.

Unter Simulation versteht man eine möglichst gute Nachbildung (Modell) eines Ausschnitts der realen Welt, die dazu dient, durch Variation der Einflußgrößen eine optimale Gestaltung zu erreichen. »Optimal« darf hier nicht im streng mathematischen Sinne verstanden werden, sondern als eine in einem bestimmten Zeitraum zu erreichende möglichst gute Lösung. Die Variation der Einflußgrößen auf das Modell wird mit Hilfe von Zufallszahlengeneratoren realisiert. Die Simulation ist kein exaktes mathematisches Verfahren, sondern ein experimentelles. Sie wird überall dort angewandt, wo exakte Verfahren zu aufwendig oder nicht möglich sind bzw. ein reales System vor der Anwendung ausgetestet werden muß. Ein Vorteil der Simulation bestehtdarin, daß stochastische Elemente und deren Verteilungen berücksichtigt werden können. Dies kann mit der Monte-Carlo-Methode geschehen, die im wesentlichen einen Zufallszahlengenerator enthält, über den man beliebige stochastische Verteilungen nachvollziehen kann. Ein großer Nachteil der Simulation ist die aufwendige Modellkonstruktion, die höchstens dadurch vermindert werden kann, daß man sich einer dem Problemtyp adäquaten Simulationssprache bedient. Zur Simulation kontinuierlicher Systeme wird häufig CSMP (Continuous System Model-ing Program) eingesetzt, für diskrete Systeme GPSS oder SIMULA. Die einzelnen Phasen der Simulation lassen sich wie folgt beschreiben:
Formulierung des Realitätsausschnitts
Formulierung des Simulationsmodells
Erstellung eines EDV-Programms (evtl. unter Zuhilfenahme einer Simulationssprache)
Datenerhebung
Durchführung der Simulationsläufe
Analyse und Interpretation der Ergebnisse.
Die Hauptanwendungsgebiete der Simulation sind Lagersteuerung, Warteschlangenprobleme, Instandhaltungsprobleme, Reihenfolgeprobleme.

Sammelbegriff für verschiedene Verfahren der Planungsmethodik des - Operations Research (Simulationsmodell), Teilgebiet der experimentellen Mathematik. Mit der Simulation werden Entscheidungssituationen der Realität an Modellen in hinreichend häufiger Wiederholung durchgespielt, um die Wirkungen möglicher Entscheidungen im voraus zu erkennen und um günstige Entscheidungen aufzuspüren. Wegen des — u. a. durch die häufige Wiederholung der Rechenschritte — hohen Rechenaufwandes werden Simulationsrechnungen gewöhnlich auf EDV-Anlagen durchgeführt. Zur Verringerung des Programmieraufwandes wurden schon in den 60er Jahren spezielle Programmiersprachen für die Simulation geschaffen. Dazu gehören SIMULA, SIMSCRIPT, GPSS, SIAS, SIMPL/1, DYNAMO (system dynamics). Die Simulation ist ein vielseitig einsetzbares Simulation Simulation Simulation Simulation Instrument, allerdings durch die erforderliche Programmierarbeit und den Rechenzeitbedarf auch ein aufwendiges. Man wendet die Simulation daher vor allem dann an, wenn keine entsprechenden Modelle und Verfahren aus Analysis und Algebra verfügbar sind. Ein wichtiges Anwendungsfeld für die Simulation bilden komplexe  stochastische Prozesse, oft im Zusammenhang mit dem Test von —heuristischen Verfahren bzw. Prioritätsregeln, z.B. solche zur Maschinenbelegungsplanung. EDV-Simulationsprogramme haben dabei die folgenden Funktionen zu übernehmen: ·    Sie verwalten die simulierten Objekte (z. B. die Fertigungsaufträge in der Maschinenbelegungsplanung), und zwar von ihrer Erzeugung (zumeist mit Hilfe von Zufallszahlen) an durch das gesamte System (z. B. den Fertigungsbetrieben) bis zu ihrem Ausscheiden. ·    Sie verwalten die zur Bearbeitung der Objekte verfügbaren Betriebsmittel, z. B. Maschinen, Förderanlagen und Lagerplätze. ·    Sie verwalten die Steuerregeln, mit denen die Objekte durch die Betriebsmittel geschleust werden. Hier stehen meist mehrere heuristische Verfahren bzw. Prioritätsregeln zur Verfügung, die alternativ getestet werden. ·    Sie führen Statistiken über die relevanten Zielgrössen. ·    Sie kontrollieren mit Hilfe der Statistiken die Signifikanz der gewonnenen Ergebnisse. In der empirischen Wirtschaftsforschung dienen Simulationen dazu, die Auswirkungen. von Änderungen wirtschaftspolitischer Instrumente (z. B. Mehrwertsteuererhöhung, Lohnsatzsteigerung) auf wichtige Zielvariablen (z. B. Beschäftigung, Investitionsvolumen) abzuschätzen. Dabei sind zwei Arten von Simulationen zu unterscheiden: Bei einer statischen Simulation werden sowohl die tatsächlichen Werte der exogenen Variablen als auch die realisierten Grössen der verzögert-endogenen Variablen in das Modell eingesetzt. Ergebnis ist eine Simulation mit einem Prognosehorizont von jeweils einer Periode. Bei der dynamischen Simulation dagegen werden nur die tatsächlichen Werte der exogenen Variablen berücksichtigt. Damit kann das dynamische Verhalten des Modells im Zeitablauf analysiert werden. Sollen die Wirkungen alternativer wirtschaftspolitischer Massnahmen beurteilt werden, so vergleicht man die Ergebnisse mit den Normalprognosen, um die geeignete wirtschaftspolitische Alternative auszuwählen. Es ist bei der Simulation zweckmässig, zunächst zu prüfen, wie ein einzelnes wirtschaftspolitisches Instrument, z. B. Ausgaben des Staates für Güter und Dienste, bei isoliertem Einsatz wirkt. In der zu dieser Fragestellung verwendeten Multiplikatoranalyse wird geprüft, um wie viele Einheiten sich der aus dem geschätzten System berechnete Wert der i-ten endogenen Variablen Yit in der Periode t ändert, wenn der für diese Periode vorgegebene Wert der j-ten exogenen Variablen xit um 1 Einheit geändert wird.                                                  Literatur: Emshoff, J. R./Sisson, R. L., Design and Use of Computer Simulation Models, 2. Aufl., New York 1971. Komarnicki, J. (Hrsg.), Simulationstechnik, Düsseldorf 1980. Langer, H. B./Martiensen, J./Quincke, H. (Hrsg.), Simultanexperimente mit ökonometrischen Makromodellen, München, Wien 1984.

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