Wissensakquisition zur Unternehmensanalyse: empirische Validierung und modellbasierter Ansatz
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Giessen
Inst. für Landwirtschaftliche Betriebslehre
1992
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INHALTSVERZEICHNIS
Vorwort II
Inhaltsverzeichnis III
Verzeichnis der Abbildungen VIII
Verzeichnis der Tabellen XI
Verzeichnis der Anhänge XI
Verzeichnis allgemeiner Abkürzungen XII
1 Einführung 1
1.1 Problemidentifikation 1
1.2 Zielbildung 5
1.3 Vorgehensweise 5
2 Methodische Grundlagen der Wissensakquisition 8
2.1 Begriffliche Grundlagen 8
2.2 Wissensakquisition 11
2.2.1 Wissensakquisition und Wissenserhebung 12
2.2.2 Wissensakquisition und Partizipation der Wissensträger 12
2.2.3 Modellgestütztes Konstruieren 14
2.2.4 Ablauf der Wissensakquisition 15
2.2.5 Definition der Wissensakquisition 18
2.3 Techniken der Wissenserhebung 18
2.3.1 Interviewtechniken 19
2.3.2 Techniken der Beobachtung 22
2.3.3 Techniken indirekter Wissenserhebung 23
2.4 Statistische Methoden der Wissensanalyse 26
2.4.1 Eigenschaften der Klassifikation 27
2.4.2 Prüfung einer Klassifikation durch Varianzanalyse 29
2.4.2.1 Anwendungsfeld 29
2.4.2.2 Ablauf 29
2.4.2.3 Beurteilung und Interpretation der Ergebnisse 31
IV
2.4.3 Exploration der Kriterien 32
2.4.3.1 Anwendungsfeld 33
2.4.3.2 Ablauf 34
2.4.3.3 Beurteilen der Ergebnisse 39
2.4.3.4 Interpretation der Ergebnisse 39
2.4.4 Generierung einer Klassifikation 40
2.4.4.1 Anwendungsfeld 41
2.4.4.2 Ablauf 41
2.4.4.3 Proximitätsmaße 44
2.4.4.4 Algorithmen der Gruppenbildung 47
3 Phasen der Wissensakquisition 52
3.1 Initiale Phase der Wissensakquisition zur Unternehmensanalyse 52
3.1.1 Identifikation des Problembereichs 54
3.1.2 Assessment der Einführung eines wissensbasierten Systems 55
3.1.3 Vertraut Werden mit der Systemaufgabe 56
3.1.3.1 Orientierung der Entwicklung des WBS durch Systemdefinition 56
3.1.3.2 Allgemeiner Überblick der Systemaufgabe 59
3.1.3.2.1 Auswertung von Literatur, Dokumenten und
sonstigen schriftlichen Quellen 60
3.1.3.2.2 Strukturierung der Systemaufgabe durch Wissenserhebung 60
3.2 Wissenserhebung 61
3.2.1 Vorbereitung der Wissenserhebung 61
3.2.1.1 Gliederung der Erhebung detaillierten Wissens 62
3.2.1.2 Identifikation problematischer Bereiche
3.2.1.3 Strukturierung der Wissensdokumentation 63
3.2.1.4 Festlegen der Reihenfolge des Vorgehens 6*
3.2.2 Probleme der Wissenserhebung W
3.2.3 Unmittelbare Wissensanalyse 65
3.2.3.1 Identifkation des Wissens ^
3.2.3.2 Reflexion über Entstehung und Herkunft ^
3.2.3.3 Aufdecken pragmatischer Elemente
3.2.3.4 Offenlegen des impliziten Kontextwissens
V
3.3 Empirische Wissensanalyse 68
3.3.1 Ziel der empirischen Wissensanalyse 68
3.3.2 Ressourcen der empirischen Wissensanalyse 68
3.3.3 Durchführung 69
3.4 Modellierung 70
3.4.1 Zur modellbasierten Wissensakquisition 70
3.4.2 Four Layer Model of Expertise 74
3.4.3 KADS Library 76
3.4.3.1 Zur Inferenzstruktur 77
3.4.3.2 Zur Taskstruktur 79
3.4.3.3 Taskstrukturen des Problemtyps »analysis« 82
3.5 Evaluierung 86
3.5.1 Verifikation, Validation und Testen 87
3.5.2 Validation der Konsistenz des Wissensmodelles 88
3.5.3 Prüfung der Kompetenz des Wissensmodelles 91
4 Wissensakquisition zur Analyse landwirtschaftlicher Unternehmen 94
4.1 Initiale Phase der Wissensakquisition 94
4.1.1 Identifikation des Problembereiches 94
4.1.2 Assessment der Einführung eines wissensbasierten Systems 95
4.1.3 Ausrichtung der Entwicklung des ISGARD durch Systemdefiniton 96
4.1.3.1 Ziele der Systemeinführung 96
4.1.3.2 Systemaufgabe 97
4.1.3.3 Benutzer des Systems 97
4.1.3.4 Anwendungsumgebung des Systems 98
4.1.3.5 Wissensquellen des Projektes 98
4.1.4 Allgemeiner Überblick der Systemaufgabe 99
4.1.4.1 Auswertung von Literatur 99
4.1.4.1.1 Strategische Orientierung landwirtschaftlicher Unternehmen 100
als Prinzip der Strukturierung der Systemaufgabe
4.1.4.1.2 Grundzüge einer bilanzanalytischen Auffasssung
der Systemaufgabe 102
4.1.4.1.3 Entscheidungsorientierte Auffassung der Systemaufgabe 103
VI
4.1.5 Strukturierung der Systemaufgabe mit Wissensträgem 106
4.1.6 Modell der Systemaufgaben (Taskmodell) l06
4.2 Wissenserhebung 107
4.2.1 Vorbereitung der Wissenserhebung 1°8
4.2.1.1 Gliederung der Erhebung detaillierten Wissens 108
4.2.1.2 Identifikation von Problembereichen 108
4.2.1.3 Strukturen der Wissensdokumentation 109
4.2.1.4 Festlegung der Reihenfolge des Vorgehens 1 °9
4.2.2 Erhebung detaillierten Wissens HO
4.2.3 Unmittelbare Analyse des Beratungswissens 11 *
4.2.3.1 Pragmatiken der praktischen Beratung 1 ^
4.2.3.2 Traditionen nl
4.2.3.3 Implizites Kontextwissen 112
4.3 Empirische Wissensanalyse U2
4.3.1 Kritik der in Statistiken dokumentierten 1^
Richtzahlen des Branchenvergleichs
4.3.1.1 Grundsätze der Erstellung der Statistiken des Branchenvergleiches 113
4.3.1.2 Empirische Prüfung der Hypothesen 1 7
4.3.1.3 Untersuchung der Störungsfaktoren I18
4.3.1.4 Untersuchung der Erfolgsgruppen 121
4.3.2 Generierung von Richtzahlen des Branchenvergleiches !23
4.3.2.1 Zweck der Klassifikation 123
4.3.2.2 Bestimmung der Klassifikationskriterien ^4
4.3.2.3 Ermittlung von Richtzahlen des Branchenvergleichs 127
4.3.2.3.1 Ermittlung der Schwellenwerte 128
4.3.2.3.2 Diskussion der Ergebnisse 130
4.4 Das konzeptuelle Wissensmodell des ISGARD 133
4.4.1 Anwendung der KADS Prinzipien zur Modellstrukturierung 133
4.4.2 Domain Level 134
VII
4.4.3 Inference Level 136
4.4.3.1 Konzept eines heuristischen Kennzahlensystems 136
4.4.3.2 Graphentheoretische Darstellung des Kennzahlensystems 143
4.4.3.3 Beispiel zur Erläuterung 145
4.4.4 Task Level 149
4.4.4.1 Unternehmensanlayse 150
4.4.4.2 Sehwachstellenanalyse der Produktion 150
4.4.4.3 Beispielexpertise des ISGARD 151
4.4.4.3.1 Kennzahlenberechnung 152
4.4.4.3.2 Unternehmensanalyse 152
4.4.4.3.3 Produktionsanalyse 156
4.5 Validierung der Systemkompetenz 161
5 Checkliste der YVissensakquisition 163
5.1 Übersicht der Checkliste 163
5.2 Ausführung der Checkliste zur Wissensakquisition 168
6 Zusammenfassung 192
Literatur 196
Anhang 207
VIII
Verzeichnis der Abbildungen Seite
Abb. 2.1: Begriff Expertensystem 10
Abb. 2.2: Modelle in der Systementwicklung 16
Abb. 2.3: Tableau zur einfachen Varianzanalyse 29
Abb. 2.4: Tableau einer mehrfaktoriellen Varianzanalyse 30
Abb. 2.5: Resultat der Beispiel MDS 33
Abb. 2.6: Ausgangskonfiguration 37
Abb. 2.7: Vergleich Rangordnung der Ähnlichkeiten und der Distanzen 38
Abb. 2.8: Monotone Transformation 38
Abb. 2.9: Ablauf hierarchisch agglomerativer Verfahren 48
Abb. 2.10: hierarchisch agglomerative Fusionsverfahren 48
Abb. 2.11: Dendrogrammausschnitt zu linkage Verfahren 49
Abb. 2.12: Schema des iterierten Minimaldistanzverfahrens 51
Abb. 3.1: Initiale Phase der Wissensakquisition 53
Abb. 3.2: Verteilung der Arbeitszeit 62
Abb. 3.3: KADS Systementwicklung 72
Abb. 3.4: »four layer model of expertise« 76
Abb. 3.5: Knowledge Sources zur Unterstützung der
Interpretation verbaler Daten 77
Abb. 3.6: Metaclasses zur Unterstützung der Interpretation
verbaler Daten 78
Abb. 3.7: Wissensinterpretation nach KADS 80
Abb. 3.8: Taskstrukturen 81
Abb. 3.9: KADS Library / Taskstruktur Diagnosis 83
Abb. 3.10: KADS Library / Taskstruktur Assessment 83
Abb. 3.11: Top Kennzahlen des Du Pont System of Financial Control 84
Abb. 4.1: Aufgabenstruktur 107
Abb. 4.2: MDS der Kennzahlen 124
Abb. 4.3: Interpretation der Facetten 125
Abb. 4.4: Ablauf der Generierung der Schwellenwerte 128
Abb. 4.5: Konstruktionsprinzip mathematisch strukturierter
Kennzahlensysteme 137
Abb. 4.6: Diagnosestruktur 1 139
Abb. 4.7: Diagnosestruktur 2 140
IX
Seite
Abb. 4.8: Diagnosestruktur 3 141
Abb. 4.9: Diagnosestruktur 4 141
Abb. 4.10: Gegenüberstellung des mathematisch strukturierten
und des heuristischen Kennzahlensystems 142
Abb. 4.11: Graph eines heuristischen Kennzahlensystems 145
Abb. 4.12: Grobstruktur der Analyse 146
Abb. 4.13: Indikator positiv 147
Abb. 4.14: Indikator negativ 148
Abb. 4.15: Ursachenanalyse 148
Abb. 4.16: Benutzerfrage Kennzahlenberechnung 152
Abb. 4.17: Menü Untemehmensanalyse Kurzexpertise 153
Abb. 4.18: Text Kurzexpertise 153
Abb. 4.19: Auswahl Graphiken und Tabellen Kurzexpertise 154
Abb. 4.20: Graphik Ertragsprofil 154
Abb. 4.21: Text Eigenkaptialveränderung 155
Abb. 4.22: Graphik Eigenkapitalveränderung 156
Abb. 4.23: Spezifikation Winterweizen 157
Abb. 4.24: Spezifikation Winterweizenfläche 157
Abb. 4.25: Spezifikation Futtergrundlage 158
Abb. 4.26: Standarddaten (Futterweizenertrag 75dt/ha) 159
Abb. 4.27: Anzeige der Produktionskennzahlen 159
Abb. 4.28. Test Schwachstellenanalyse der Produktion 160
Abb. 4.29: Auswahl Graphiken Schwachstellenanalyse der Produktion 160
Abb. 4.30: Graphik Abweichung Aufwand Pflanzenschutz / Ackerfläche 161
X
Verzeichnis der Tabellen Seite
Tabelle 2.1: Ähnlichkeitsdaten 36
Tabelle 2.2: Beispiel einer Datenmatrix 45
Tabelle 2.3: Beispiel einer Distanzmatrix 45
Tabelle 2.4: Beispiel einer Ähnlichkeitsmatrix 47
Tabelle 4.1: Resultat zur Annahme I 119
Tabelle 4.2: Sensitivität des Resultates I 120
Tabelle 4.3: Schwellenwerte des Branchenvergleichs 130
Verzeichnis der Anhänge
Anhang I: Beispiel Beraterbrief 207
Anhang II: Korrekturen des Jahresabschlusses 208
Anhang Dia: Erfolgsgnippen Futterbau Spezialbetrieb 210
Anhang nib: Erfolgsgruppen Gemischtbetrieb 211
Anhang IV: Stresswerte nach der SPENCE OGILVIE Studie 212
Anhang Va: Varianzanalyse Betriebsgewinnrate 213
Anhang Vb: Resultate der MDS zu Kennzahlen 214
Anhang Vc: Vergleich der Stichprobe mit hessischen Durschnitten 215
Anhang VI: Kennzahlenanalyse 216
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