Lieber Entscheidungsträger:

Die DecisionTools Suite, bei der es sich um den einzigen derzeit auf dem Markt befindlichen Satz von integrierten Risiko- und Entscheidungsanalyseprogrammen handelt, ist jetzt auch ins Deutsche übersetzt worden. Alle Dialogfelder, Menüs, Dokumentationsunterlagen, Beispiele und Lernprogramme wurden sorgfältig übersetzt, wodurch die DecisionTools Suite jetzt weltweit den Entscheidungsträgern noch zugänglicher gemacht geworden ist.

DecisionTools Suite 5.5 enthält @RISK sowie auch ganz neue Versionen von PrecisionTree (zum Erstellen von Entscheidungsbäumen) und TopRank (um die WENN-Empfindlichkeitsanalyse ausführen zu können). Außerdem ist StatTools Teil der DecisionTools Suite (um statistische Analysen und Prognosen zu ermöglichen) sowie auch NeuralTools (zum Erstellen von prädiktiven neuronalen Netzwerken) und Evolver nebst RISKOptimizer (um Optimierungen vornehmen zu können). Alle diese Programme arbeiten jetzt besser denn je zusammen und können mühelos in Microsoft Excel verwendet werden, was maximale Flexibilität bedeutet.

» Was gibt’s Neues in
   DecisionTools Suite 5.5.1

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Mehr als nur die Summe der Einzelteile

Jede Komponente der DecisionTools Suite ist in der Lage, eine leistungsstarke Analyse auszuführen. Durch Kombination dieser Produkte können vollständigere Ergebnisse erzielt werden, als das durch die einzelnen Programme möglich ist.

Erst @RISK und dann TopRank Der Schwerpunkt einer @RISK-Analyse kann durch TopRank genauer eingestellt werden. Besonders bei sehr umfangreichen Modellen kann dadurch viel Zeit gespart und die Genauigkeit der @RISK-Analyse verbessert werden. Durch @RISK-Funktionen kann in TopRank außerdem ein größerer Bereich von Werten dargestellt werden, als das mithilfe der Standardfunktionen von TopRank möglich ist. Erst @RISK und dann PrecisionTree Auch kann @RISK auch mit PrecisionTree kombiniert werden, um auf diese Weise unbestimmte Zufallsereignisse und Ablaufswerte in Entscheidungsbaummodellen darzustellen. Dadurch werden größere Wertebereiche (anstelle von nur einigen begrenzten, diskontinuierlichen Optionen) für Zufallsereignisse in Betracht gezogen und somit die Genauigkeit der Entscheidungsbaummodelle erhöht. Erst RISKOptimizer und dann @RISK Durch Anwendung von RISKOptimizer auf ein vorhandenes @RISK-Modell können Profite maximiert, Kosten minimiert oder auch bestimmte Ziele erreicht werden. RISKOptimizer arbeitet mit denselben Funktionen wie @RISK.

Erst PrecisionTree und dann TopRank PrecisionTree-Modelle können auch unter Verwendung von TopRank ausgeführt werden, um in umfangreicheren, komplizierteren Entscheidungsbaum-modellen die wichtigsten Faktoren zu identifizieren. Erst NeuralTools und dann Evolver Es ist möglich, NeuralTools mit Evolver zu kombinieren, um komplexe Probleme optimal lösen zu können. Das Ziel für Evolver kann in Form einer Echtzeit-Prognoseausgabe für NeuralTools eingestellt und die Evolver-Zellen können dadurch den neuen NeuralTools-Eingaben entsprechend angepasst werden. Evolver und NeuralTools arbeiten dann zusammen, um die optimale Lösung zu prognostizieren. Erst @RISK und dann StatTools @RISK-Ergebnisse können einer StatTools-Analyse unterzogen werden, um die Vertrauensintervalle auszuwerten. @RISK kann ebenfalls auf die Prognoseresultate aus einer StatTools-Zeitserie angewendet werden, um die möglichen Ergebnisse genauer simulieren zu können.

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Wer verwendet die DecisionTools Suite?

Procter & Gamble verwendet weltweit
@RISK und PrecisionTree
„Wir haben in der gesamten Firma weit über tausend Mitarbeiter mit @RISK vertraut gemacht“, sagt P&G-Direktor Bob Hunt. Auch ist er jetzt dabei, ein weiteres DecisionTool einzuführen: PrecisionTree. Hunt, der für die Investitionsanalyse in der P&G-Branche „Corporate Finance“ verantwortlich ist und gleichzeitig als Ressourcenmanager für die verschiedenen P&G-Geschäftszweige fungiert, war gerade auf dem Weg nach China und Japan, um die P&G-Finanzmanager in diesen Ländern mit PrecisionTree vertraut zu machen. „Der Vorteil von PrecisionTree ist die Fähigkeit dieses Programms, komplexe Entscheidungen auszuwerten, für die oft mehrere aufeinander folgende Entscheidungsschritte erforderlich sind.“

» Vollständige Fallstudie lesen (in englischer Sprache)

Unilever verwendet DMU
für alle wichtigen Entscheidungsfindungen
Die Decision Analysis Group von Unilever ist bemüht, das gesamte weltweite Unilever-Unternehmen mit der „Entscheidungsfindung unter Unbestimmtheit“ vertraut zu machen, und zwar besonders für den Fall von Entscheidungen, die sehr hohe Einsätze erfordern. Die DecisionTools Suite ist fester Bestandteil dieser Bemühungen. „Die Integration von Entscheidungsanalyse-Tools und Monte Carlo in ein und demselben Paket war besonders interessant für uns“, erklärt Dr. Sven Roden, der leitende Entscheidungsanalytiker in der Decison Analysis Group der Finance Academy.

Logion BV rationalisiert sein Verteilungsmanagement derart, dass
nur noch Minuten anstatt von Stunden für diese Arbeit erforderlich sind
Logion ist eine Beratungsgesellschaft in Holland, die sich auf Transport-, Verteilungs- und Lagerbestandsmanagement spezialisiert. Die Beratungs- und Realisierungsmanager dieser Gesellschaft verwenden Entscheidungsunterstützungsmodelle, um die Wirksamkeit und Effizienz der Versandlogistik ihrer Kunden verbessern zu können. Durch Reduzierung der für die Analyse erforderlichen Zeit und Verbesserung der Modellgenauigkeit ist die DecisionTools Suite zu einem wichtigen Bestandteil der Geschäftsstrategie und Konkurrenzfähigkeit dieser Gesellschaft geworden.

» Vollständige Fallstudie lesen (in englischer Sprache)

Die World Conservation Union (Weltnaturschutzorganisation)
ist bemüht, gefährdete Tierarten zu schützen
Die Conservation Breeding Specialist Group (Erhaltungszucht-Spezialistengruppe) der World Conservation Union verwendet @RISK und PrecisionTree. Dr. Douglas Armstrong meint: „Man wird sehr schnell mit @RISK und PrecisionTree vertraut und diese Tools ermöglichen uns, anstatt fester Schätzwerte jetzt einfach angemessene Bereichswerte einzugeben. Dies ist sehr praktisch bei unserem Bemühen, das Krankheitsrisiko für gefährdete Tierarten so gering wie möglich zu halten.“

» Vollständige Fallstudie lesen (in englischer Sprache)

Optimierung der Metallveredelung
durch Met-Mex mit DecisionTools
Wegen des Kostenaufwands für seine Rohmaterialien vermeidet der Hüttenindustriegigant Met-Mex Peñoles meistens kostspielige Pilotprojekte. Bei Peñoles handelt es sich um das weltweit größte Silberveredelungsunternehmen und um den größten Goldveredeler in Mexiko. Um möglichst wenige Versuche durchführen zu müssen, simuliert dieses Unternehmen den Veredelungsprozess durch Verwendung von DecisionTools Suite in den Experimentplanungen mittels Six Sigma. Das ermöglicht Peñoles, an der Prozessoptimierung zu experimentieren und dabei nur ein Minimum an Gold und Silber zu verschwenden.

» Vollständige Fallstudie lesen (in englischer Sprache)

Beispielmodelle für DecisionTools Suite auf Deutsch

PrecisionTree: Ölbohrung
Dieses Ölbohrungsbeispiel stellt ein typisches Entscheidungsbaumproblem dar. Zuerst müssen wir entscheiden, ob geologische Tests an der voraussichtlichen Bohrstelle ausgeführt werden sollen. Je nach Testergebnissen muss anschließend entschieden werden, ob nach Öl gebohrt werden soll. Das letzte Zufallsereignis ist dann die tatsächliche Ölfündigkeit. Bei den drei aufeinander folgenden Schritten (von links nach rechts) wird die Testentscheidung immer vor der Bohrentscheidung vorgenommen.

» Beispielmodell herunterladen: PrecisionTree_Ol.xls

PrecisionTree und @RISK: Ölbohrung
Die Ölfündigkeitsergebnisse in dem Ölbohrungs-Entscheidungsbaum Öl.xls sind in drei diskontinuierliche Resultate unterteilt – Trocken, Ölgetränkt und Öltriefend. In Wirklichkeit müsste die Ölfündigkeit aber eigentlich durch eine kontinuierliche Verteilung beschrieben werden. In diesem Modell wird @RISK dazu verwendet, die Unbestimmtheit dieses Zufallsereignisses zu beschreiben. Indem den Entscheidungsbäumen die @RISK-Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktionen hinzugefügt werden, ist ein genaueres Modellieren möglich und können auch noch weitere mögliche Ergebnisse simuliert werden.

» Beispielmodell herunterladen: PrecisionTreeRISK_Ol.xls

TopRank und @RISK: Produkteinführung
TopRank ist in der Lage, @RISK-Verteilungsfunktionen zu erkennen und in WENN-Analysen mit einzubeziehen. Dadurch erhält die WENN-Analyse beim Modellieren von möglichen Eingabewerten erheblich mehr Flexibilität und Genauigkeit.

In diesem Beispiel ist die Jupiter Corporation gerade damit beschäftigt, ein neues Modell einer viertürigen Limousine zu erstellen. Es wird angenommen, dass dieses Auto das Geschäft in den nächsten 5 Jahren antreiben wird, und die Geschäftsleitung hat 5 Faktoren identifiziert, die sich in dieser Zeit auf die Gesamteinnahmen auswirken könnten. Mehrere dieser Faktoren sind mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen verbunden. Während einer WENN-Analyse erkennt TopRank die mit diesen Elementen verbundenen Wahrscheinlichkeitsverteilungen und verwendet diese für eine smarte Empfindlichkeitsanalyse. Dabei wird Schritt für Schritt durch den Verteilungsbereich gegangen, wobei die Schritte so verteilt sind, dass jedem Intervall die gleiche Wahrscheinlichkeit eingeräumt wird.

» Beispielmodell herunterladen: TopRankRISK_Automodell.xls

NeuralTools und Evolver: Autokredite
NeuralTools kann dazu verwendet werden, unbekannte Werte einer kategorieabhängigen Variable vorauszusagen, und zwar auf Basis von bekannten Werten aus numerischen und kategorieunabhängigen Variablen. In diesem Beispiel wurde das neuronale Netz dahingehend trainiert, dass es voraussagen kann, ob ein Antragsteller einen Autokredit wahrscheinlich pünktlich, verspätet oder gar nicht zurückzahlen wird. Durch Evolver kann nach dem Kreditbetrag gesucht werden, durch den die Wahrscheinlichkeit, dass dieser Antragsteller pünktlich zurückzahlen wird, auf einen Zielwert von 90 % ansteigt.

» Beispielmodell herunterladen: NeuralToolsEvolver_Autokredite.xls

@RISK: Diskontierter Cash Flow (DCF)
DCF-Berechnungen werden oft als Beispiele für @RISK-Verwendungsmöglichkeiten angegeben. In dem Beispielmodell werden die Zuwachsrate der Einnahmen und die variablen Kosten (als Prozentsatz des Umsatzes) als Risikoquellen verwendet. Der DCF ergibt sich aus der vorausgesetzten Investition und dem verwendeten Diskontierungsfaktor. Nach der Simulation wird der durchschnittliche DCF dann „Kapitalwert“ (NBW) genannt. Ob dieses Projekt ausgeführt wird oder nicht, hängt somit von der Risikofreudigkeit des Entscheidungsträgers ab. In diesem Beispiel wird auch die Verteilung von Bonuszahlungen berechnet, wobei davon ausgegangen wird, dass solche Sonderzulagen gezahlt werden, sobald der Kapitalwert (NBW) eine bestimmte Höhe überschreitet. Außerdem werden die @RISK-Statistikfunktionen RiskMean, RiskTarget und RiskTargetD verwendet, um den durchschnittlichen Kapitalwert (NBW), die Wahrscheinlichkeit eines negativen NBW sowie die Wahrscheinlichkeit eines Bonuses zu berechnen.

» Beispielmodell herunterladen: CashFlow.xls

@RISK: Versicherungsfälle unter
Verwendung von RiskCompound
Mithilfe der Funktion RiskCompound werden in @RISK zwei Verteilungen kombiniert, um so eine neue Eingabeverteilung zu erstellen, durch die Versicherungsmodelle rationalisiert werden können, um so die Häufigkeit und Schwere von Versicherungsfällen zu prognostizieren. Durch dieses Modell wird gezeigt, wie die Funktion RiskCompound erstellt wird. Auch sind Eigenschaften (wie z.B. Mittelwert und Standardabweichung) sowie ein Zielwert für die sich daraus ergebende Funktion RiskCompound zu sehen.

» Beispielmodell herunterladen: RiskCompound.xls

RISKOptimizer: Produktmischung
Eine Fertigungsanlage versucht, die optimalen Mengen von vier herzustellenden Produkten festzulegen, um den Mittelwert der Gesamteinnahmen zu maximieren. Die Nachfrage nach den einzelnen Produkten ist ungewiss und wird durch Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktionen dargestellt. Die Menge jedes hergestellten Produkts unterliegt Beschränkungen in Bezug auf verfügbare Herstellungsressourcen. Alle Beschränkungen werden hier in einem Schritt angegeben, und zwar unter Verwendung der Fähigkeit von RISKOptimizer, Beschränkungsbegrenzungen in Form von Bereichen zu definieren. RISKOptimizer sorgt je nach Ressourcen-Beschränkungen dafür, dass die hergestellte Menge des betreffenden Produkts entsprechend variiert, um die Einnahmen zu maximieren.

» Beispielmodell herunterladen: ProduktmischungMitBeschrankungen.xls

Weitere online verfügbare Beispielmodelle (in englischer Sprache):

» Finanz
» Versicherung
» Six Sigma
» Öl und Gas