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  English (beta)

Vielfach hilft es schon, wenn man das, was man weiss, anders formulieren und visualisieren kann.  


Immer weniger ist es eine Frage, ob erforderliche Daten vorhanden sind, als vielmehr, wo sie verfügbar sind und wie sie zueinander in Beziehung gesetzt werden können.
Nicht einzelne Zahlen, sondern erst ihr Zusammenspiel und die richtige Darstellung der Informationen schaffen die Grundlagen für ein gemeinsames Verständnis der aktuellen Lage und der Handlungsoptionen.

Die Vektordarstellung ist eine bewährte Lösung zur Analyse und Planung komplexer Systeme im Engineering. Ihre Anwendung in der Organisationsentwicklung öffnet Führungskräften auf allen Ebenen bisher undenkbare Möglichkeiten, ihre Einsichten und neue Optionen in der Gestaltung tragfähiger Unternehmen zu kommunizieren und umzusetzen.

Anregungen für den Einsatz der Vektoriellen Werteabbildung

Die Möglichkeiten der Werteabbildung durch den Vektor sind so vielfältig, dass die Beispiele hier nur einen kleinen Teil abdecken können. Versuchen Sie diese Techniken mit Ihren eigenen Kennzahlen und machen Sie Ihre eigenen Beispiele.
(Wenn Sie auf die Bilder klicken, erscheinen sie vergrössert.) Weitere Beispiele finden Sie HIER.

Sie werden entdecken, dass Sie nach einigen (wenigen) Angewöhnungsproblemen Ihre Werte und die Zusammenhänge der Bewertung wesentlich besser kommunizieren können. Und dass in den Besprechungen echte Wertediskussionen geführt werden.

Struktur der Beispiele:

  1. 1. Grundlagen des Vektorprinzips

  2. 2. Beispiele (ScreenShots) der Softwarelösungen

  3. 3. Vektortyp 1

  4. 4. Vektortyp 2

 


1. Grundlagen des Vektorprinzips für die Wertebestimmung

Werte sind Eigenschaften von Objekten und haben mehrere "Dimensionen" -
mit "objektiven" (genormten) und "subjektiven" (von Personen abhängigen) Einheiten (Metriken).

Mit Vektoren ist es seit 200 Jahren in Technik und (jetzt) auch in der Wirtschaft möglich:

  1. mehrere Werteigenschaften (monetäre UND nicht-monetäre, "objektive" UND subjektive) gleichzeitig darzustellen.

  2. numerisch und auch grafisch mit mehreren Werteigenschaften zu rechnen.

  3. Werteigenschaften auch im Verbund und im Zusammenhang eindeutiger darzustellen.

Wozu denn mehrdimensionale Werteigenschaften visualisieren?
Um sich der "linearen" entweder-oder Argumentation lösen zu können und mit einer "sowohl-als-auch" Betrachtung eine wesentlich bessere Diskussions- und Entscheidungsbasis zu haben.
 

Mehrere Werteigenschaften von Objekten können im Zusammenhang wesentlich besser verglichen und beurteilt werden.

1.1 Informationsgehalt steigt in der Kombination

objektive und subjektive Bewertungen, Metriken, Kennzahlen

1.2 Fokus auf tangible und intangible Ressourcen - kombiniert mit objektiven und subjektiven Massstäben

Entwicklung der Metriken. Von den normativen - zu den qualitativen - zu den linearen - zu den mehrdimensionalen Metriken.

1.3 Entwicklung der Metriken

mehrdimensionale_eigenschaften.pptpic13.png (14217 Byte)

1.4 Zwei Arten von Vektoren

mehrdimensionale_eigenschaften.pptpic14.png (13859 Byte)

1.5 Auswertungen und Vergleiche

mehrdimensionale_eigenschaften.pptpic15.png (12459 Byte)

1.6 Auswertungen (Drill Down und Ortskurve)

politik_und_werte.jpg (111469 Byte)

1.7 Neun Objekte mit
jeweils zwei Werteigenschaften

kosten_und_nutzen.png (23557 Byte)

1.8 Nutzen und Kosten
 

daum_bretscher_pma2004.pptpic1.png (15034 Byte)

1.9 Prinzipdarstellung
(Vektoraddition und Drill Down)

 Controllens Map - das unternehmensinterne Wertschöpfungsnetz - bengin.com

1.10 Potenziale in der imaginären Bilanz und der imaginären Erfolgsrechnung als Voraussetzung für monetäre Ergebnisse.

Verbindung der Potenzialbilanzen mit dem Aktienkurs

1.11 Die Verbindung der Potenzialbilanzen mit dem Aktienkurs.

2. Beispiele aus der Softwarelösung


Zur Zeit haben zwei Unternehmen die Lizenz, Software zu erstellen, mit denen Werte als Vektoren visualisiert werden.
Screen Shots der Lösungen - und Links zu weiteren Informationen finden Sie unten.

Für neueste Informationen: software@bengin.com

 

Firma Root Software AG
Diese Firma hat eine JAVA-Lösung entwickelt, mit der grössere Datenmengen aus Excel - aber auch aus beliebigen anderen Datenbanken verarbeitet werden können.
Weitere Informationen:
Firma und Software. Download: [pdf, 900 KB]
PowerPoint mit 11 ScreenShots des Rocsy. Download: [ppt, 1800 KB]
mehrdimensionale_eigenschaften.pptpic27.png (76802 Byte)

2.1 Mehrdimensionale Eigenschaften

bengin_npm_bs10_d.pptpic1.png (224565 Byte)

2.2 ScreenShots der ROCSY Lösung

 
Belsoft Informationssysteme GmbH
Die Firma Belsoft stellt seit 2006 zwei Versionen zur Verfügung.
(A) Für Excel-Anwender ein Add-in und (B) für den professionellen Einsatz eine Lösung, welche auf den Möglichkeiten von PilotWorks www.pilotsoftware.com aufbaut und diese erweitert.
Beispiele unter http://belsoft.bengin.com
excel_sample_drilldown_d.png (65771 Byte)

2.3 Drill Down mit Excel (pdf)

DaimlerBenz1996_d.png (23720 Byte)

2.4 Farben bringen mehr Transparenz

     
Neu seit März 2011: Für Excel 2010
Eine Excellösung ohne Makro.
Zeigen Sie jetzt ganz einfach die Zusammenhänge von subjektiven und objektiven Indikatoren.
Mit Excel und so einfach, wie es bisher noch nicht möglich war.

Link zur Seite mit verschiedenen Excel Templates zum Einstieg und zum Selbermachen.

Oder Mail an:
peter.bretscher@bengin.com
valueprofiles - werteprofile - vectorprofiles - vektorprofile
2.6 Drei Risiken (als pdf)
10 konti vektoren hinterlegt

2.7 horizontal = Aufwand;
vertikal = subjektiver Nutzen
   
3. Vektortyp 1
Bei diesem Vektortyp können für die beiden Achsen beliebige Metriken - normierte oder nicht-normierte - verwendet werden. Einzige Bedingung ist, dass die einzelnen Objekte mit den gleichen Kriterien "gemessen" werden.
Nachfolgend einige Beispiele für verschiedene monetäre und nicht-monetäre Werte-Metriken.
Nutzen:
Durch diesen Vektortyp werden Details und Zusammenhänge nicht mehr separat dargestellt, sondern gemeinsam. Das eröffnet völlig neue Perspektiven in der Abbildung, der Diskussion und der Simulation von wirtschaftlichen Realitäten.
Komplexe Prozesse werden daher eher überblickbar und "handhabbar".
mehrdimensionale_eigenschaften.pptpic28.png (54077 Byte)


3.1 EFQM %-Gewicht und Umsatz

pc000226_d.docpic1.png (11984 Byte)

3.2 Dienstleistungserträge und Personalbestand

pc000228_d.pdfpic1.png (22700 Byte)

3.3 Dito mit zwei Folgejahren

pc000227_e.pdfpic1.png (26580 Byte) pc000228_d.pdfpic2.png (20341 Byte)

3.5 Verschiedene Ressorts normiert.

Schneller Zusammenhänge
erkennen und kommunizieren.
Das Bild "übrige" zeigt hier, dass der Umsatz schneller zurückgegangen ist, als die Mitarbeiterzahl.

werteprofile_beispiele_npo.jpg (122929 Byte)


3.6 Werteprofile einer politischen Gemeinde.

spider_vektor03col.xlspic2.png (10038 Byte)

3.7 Die sechs Ressorts (gewichtet)

spider_vektor03col.xlspic3.png (9497 Byte)

3.8 Verschiedene Budgets

spider_vektor03col.xlspic4.png (8493 Byte)


3.9 Die sechs Ressorts:
a) einzeln und Summe
b) Gewichtung und Budget

tpp_map001.1_d.xlspic1.png (21268 Byte)

3.10 Theoretisches Wissen Mitarbeiter

tpp_map001.1_d.xlspic2.png (30070 Byte)
 
 
 

3.11 Praktisches Können der Mitarbeiter
 

bengin_hrm0002_in_arbeit_d.ppt.png (71021 Byte)

3.12 Theoretisches und praktisches Wissen/Können auf einen Blick

verschiedene_vektoren.pptpic1.png (9091 Byte)
 3.13 Best- und Worst-Case-
Szenarien in beiden Dimensionen
mehrdimensionale_eigenschaften.pptpic16.png (14330 Byte)

3.14 Auswertungen Logistikbetrieb
(internal Audit)

verschiedene_vektoren.pptpic3.png (8925 Byte)
 

3.15 Codierung Risiken

Werteprofilbasics.ppt.png (11175 Byte)
 
 

3.16 Nutzen und Kosten Software

mehrdimensionale_eigenschaften.pptpic17.png (11508 Byte)

3.17 Lagervolumen mit Kosten
Wo wird effizienter gelagert?

Unaxis 1995 bis 2004 Konzernergebnisse und Umsatz

3.18 Unaxis: Konzernergebnis und Umsatz
1995 bis 2004 (Ortskurve)

 Unaxis: EBIT und Umsatz 2002

3.19 Unaxis: EBIT und Umsatz 2002

Unaxis: EBIT und Umsatz 2003

3.20 Unaxis: EBIT und Umsatz 2003

Unaxis: EBIT und Umsatz 2004

3.21 Unaxis: EBIT und Umsatz 2004

Unaxis: Investitionen in tangible und intangible Assets 2000 bis2004

3.22 Unaxis: Investitionen in tangible und intangible Assets 2000 bis2004

Budget - Deckungsbeitrag und Umsatz

3.23 a) Deckungsbeitrag und Umsatz
(zum Beispiel "Budget")

Budget und aktuelle Zahlen - Deckungsbeitrag und Umsatz

3.24 b) Deckungsbeitrag und Umsatz
("Budget" mit aktuellen Zahlen)

Budget und erreichte Zahlen im Vergleich zur Gesamtperformance (rot)

3.25 c) Budget und erreichte Zahlen im Vergleich zur Gesamtperformance (rot)

roche Diagnostics Employees and Sales

3.26 Roche Diagnostics
Zeigt die Abhängigkeiten Mitarbeiter und Verkäufe - Vergleich von mehreren Regionen - über-/unterdurchschnittlich?

roche_pha_and_diag_BGU_2005.png (65314 Byte)

3.27 Roche Pharma und Diagnostics in den Jahren 2004 und 2005.
Zeigt die Performance (Gewinn/Umsatz) und die Entwicklung auf einen Blick.


Ihre
Kombinationen?
x = ????
y = ????

4. Vektortyp 2

Hier wird die Vektorspitze über zwei (normalerweise monetäre) Stützpunkte auf der x-Achse bestimmt.
Zum Beispiel Kaufpreis und Herstellkosten - oder Börsenkapitalisierung und Bilanzsumme auf der horizontalen Achse. Durch die Umrechnung auf die y-Achse kann dann der subjektive Wert des Käufers numerisch (und auch grafisch) eindeutig bestimmt werden.
Dadurch ist es in den Wirtschaftslehren erstmals möglich mit subjektiven und objektiven Werteigenschaften - Kosten und Nutzen beispielsweise - gleichzeitig zu rechnen.
Nutzen:
Mit diesem Vektortyp wird eine mathematische Verbindung zwischen der expliziten und der impliziten Wertachse geschaffen.
Damit erhalten erstmals die subjektiven Werteigenschaften von Käufern, Shareholdern, Stakeholdern.... rationale und logisch wissenschaftliche Kennzahlen und Massstäbe, die es erlauben, mit subjektiven Werteigenschaften zu rechnen.
Der Vektor wird dadurch zu dem idealen Instrument für die Quantifizierung der neueren ökonomischen Entwicklungen wie "Behavioral Economics", "Social Economy", "Econophysics", "Hybride Wertschöpfung".......

050000sumpsok.jpg (44554 Byte)

4.1 Wertschöpfung "subjektiv"

subjektive (nonmonetäre) und monetäre Werte mit Regel zur Quantifizierung, www.bengin.com

4.2 Prinzip des subjektiven ShareholderValue

14 Branchen Sveiby Seite23.xlspic2.png (11142 Byte)

4.3 Vierzehn Branchen (Sveiby),
Bilanz und Börsenkapitalisierung

mehrdimensionale_eigenschaften.pptpic21.png (16075 Byte)

4.4 Immaterielle (subjektive) und monetäre Werte von fünf Unternehmen

mehrdimensionale_eigenschaften.pptpic22.png (12066 Byte)

4.5 Punkte (Vektorspitzen) von 75 verschiedenen Unternehmen

mehrdimensionale_eigenschaften.pptpic23.png (12336 Byte)

4.6 ABB (Schweiz) mit Wertschöpfung und Kosten der Mitarbeiter

mehrdimensionale_eigenschaften.pptpic25.png (12767 Byte)

4.7 Börsenkurve und Ortskurve
Die Ortskurve zeigt eine Veränderung bevor sie in der Börsenkurve sichtbar wird.

val00015bergb0.png (10947 Byte)

4.8 Dienstleistung: Immaterielle Wertschöpfung beim Kunden - monetäre Wertschöpfung beim Dienstleister.

value_of_intellectual_property.doc.png (9374 Byte)

4.9 Kosten und CashFlow von zwei Projekten (Vektoraddition)

 

 
 

Für weitere Informationen und auch Anregungen an:
Peter Bretscher, Ingenieurbüro für Wirtschaftsentwicklung, CH-9034 Eggersriet
peter.bretscher@bengin.com   Phone: +41 (0)71 877 14 11