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bengin
Mehrdimensionale Eigenschaften
mehrdimensionale_eigenschaften
In überarbeitung auf englischmultidimensional_properties_in_arbeit_e.ppt
bengin
Mapping Business' Realities
Ingenieurbüro für Wirtschaftsentwicklung, 9034 Eggersriet
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Agenda
1. Real Objects
2. Metrics
3. Connections/Associations
4. Application
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Objekte und Prozesse "abbilden"
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Agenda
1. Die realen Objekte
2. Die Massstäbe
3. Die Zusammenhänge
4. Die Anwendungen
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AbbildungssystemAbbildungssystem
InhaltInhalt FormForm
Struktur
Beispiel:
• BSC• Value Code
Struktur
Beispiel:
• BSC• Value Code
QuantifizierendeElemente und Metriken
Beispiel:
• AAA• 1, 2, 3
QuantifizierendeElemente und Metriken
Beispiel:
• AAA• 1, 2, 3
1D: Zahlen
1D: Zahlen
2D:Graphiken
2D:Graphiken
3D:Modelle
3D:Modelle
Eine Realität abzubilden heisst die Objekte zu identifizieren, zu strukturieren und Metriken für deren Quantifizierung bereit zu stellen.
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BALANCE SHEETASSETS (000'S)FISCAL YEAR ENDING 12/31/1999 12/31/1998 12/31/1997 12/31/1996 12/31/1995 12/31/1994CASH & EQUIVALENTS 253572 289570 308725 362503 334790 270027SHORT TERM INVSTMTS 21201 115025 86722 0 53421 48713NET RECEIVABLES 356638 336579 370538 337435 317533 318712RAW MATERIALS 126660 124937 116290 118090 124336 97610WORK IN PROCESS 62055 81554 84021 88798 86986 83932FINISHED GOODS 132763 82423 92516 76628 100655 79297PROGRESS PAYMENT&OTH 0 0 0 0 0 0INVENTORIES 321478 288914 292827 283516 311977 260839PREPAID EXPENSES 9311 8112 6616 10982 13047 15182OTHER CURRENT ASSETS 0 0 0 0 0 0TOTAL CURRENT ASSETS 940999 923175 978706 994436 977347 864760OTHER INVESTMENTS 1 31639 13507 13853 25961 61955 73661INVST IN ASSOC COMP 2 NA 6838 3928 2038 1092 169455LONG TERM RECEIVBLES 0 0 0 0 0 0PROP PLANT EQ-GROSS 1664281 1589050 1547468 1661585 1529554 1563906ACCUM DEPRECIATION 1091540 1044141 1052534 1051093 939561 933592NET PP&E 572741 544909 494934 610492 589993 630314DEFERRED CHARGES NA NA NA NA NA NAOTH TANGIBLE ASSETS 0 0 0 0 -1599 -1603INTANGIBLE OTH ASSTS 56718 69124 73939 54842 57889 61486OTHER ASSETS 56718 69124 73939 54842 56290 59883TOTAL ASSETS 3 1602097 1557553 1565360 1687769 1686677 1798073
Heutige Abbildungssysteme basieren hauptsächlich auf diskreten Zahlen und Verhältnissen, mit denen die Datenmenge wiederum auf relativ wenige Indikatoren als Steuerungsgrössen reduziert werden.Ein gemeinsames Verständnis "über die Zahlen hinaus auf deren Zusammenhänge" wird durch die klassische Darstellung erschwert.
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Besser – aber nicht gut genug
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(2, 3, n-dimensionale)$
%|i$
2. QualitativeMetriken heiss, kalt ...... AAA, A+, B, C
3. QuantitativeMetriken
(lineare) $
Wozu Metriken?- Vergleichen, Nachvollziehbarkeit- Rationale Kommunikation erleichtern
1. Normative "Metriken"Leitbilder, ....die xx "Gebote"
Zeitachse
Mas
sstä
be r
eduz
iere
nIn
terp
reta
tions
beda
rfst
ark
inte
rpre
tierb
ar
$
%|i$
$
rechenbarund
darstellbar
bedingt darstellbar,nicht
direkt rechenbar
Entwicklung der Werte-Metriken
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Wenn die mehrdimensionalen Eigenschaften von Objekten berücksichtigt werden sollen,
müssen alle Merkmale in jedem "Verarbeitungsschritt" gleichzeitig
berücksichtigt werden.
Dazu eignet sich nur ein mehrdimensionales Metriksystem, weil die Zusammenhänge während der Rechnung nicht verloren gehen.
In einem linearen Metriksystem können Sie nicht mit mehreren
Farben rechnen.
Eigenschaften und Metriken
Objekte, Metriken, Zahlen und Einheiten
linear 2-Dimensionen 3-DimensionenSkalar, "Punkte" # #, # #, #, #Verhältnisse, Division %, a/bFläche c a x bVolumen d a x b x cVektoren a, b a, b, cTemperature °CLänge mFläche m2 a x bArbeit mkp m x kpEnergie calVolumen m3 a x b x cGeschwindigkeit m/s m/s, RichtungKraft kp kp, RichtungMasse kgElektrizität ARadioaktivität curieFarbe r, g, bGeld $Umsatz $Mitarbeiter #Erträge $Kosten $Knowledge ? ? ?Rechte ? ? ?Information ? ? ?Marke ? ? ?Reputation ? ? ?
sehen, fühlen, schmeckenkünstliche Metrik
Öko
nom
isch
e G
röss
enG
ener
isch
ge
omet
risch
Phy
sika
lisch
e G
röss
en,
Obj
ekte
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Grössen zur Quantifizierung
Beispiel: Grundstück
a x b = c
1'000 m2 für ein Grundstück sagt wohl etwas aus.Wichtiger ist aber, ob es 20 x 50 m2 oder 2'000 x 0.5 m2 misst.
Die Reduktion des Wertemassstabes auf ein lineares monetäres Massstabsystem schränkt dessen Anwendbarkeit wesentlich ein - und öffnet Tür und Tor für Betrügereien.
a b c
10 100 1'000
20 50 1'000
0.5 2'000 1'000
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Grössen zur Quantifizierung
Beispiel: Kubus als Objekt
a x b x c = d
a b c d3 4 5 6015 4 1 6060 1 1 605 6 2 60
Die Reduktion der Messgrösse auf das "lineare" Volumen "d" reduziert den Informationsgehalt der Kennzahl wesentlich.Welche Packungsgrösse für 1 Liter Milch 1000cmX1cmX1cm???
Die Reduktion des Wertemassstabes auf ein lineares monetäres Massstabsystem schränkt dessen Anwendbarkeit wesentlich ein - und öffnet Tür und Tor für Betrügereien.
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Basics of 2D-Value-Vector
x, y = two arbitrary properties of an object
y [i$]
x [$]x1 x2
y
x
Illustration 1
Illustration 2
x y x y
Cost Price Turnover Volume [m3]
Transports initialized
Transports finished
CostDeckungs-
beitrag
Budget Rechnung Price Retouren
Medical Properties
Subjective condition
TurnoverMitarbeiter-
zufriedenheit
TurnoverSparten
gewichtetRetouren
Kunden-zufriedenheit
x, y = explicite ("objective") and implicite ("subjective") Value-Properties as a Multi-Value-Compound.
x1 x2 Samples
Sum of balanceSum of Share
PriceShareholder Value
Wagues Turnover Weighted added Value
Price VW Price Porsche Subjective Added Value
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Auswertungen 2D-Werte-Vektor
Abbildung 3
Abbildung 4
y
x
Vektorvergleiche (analog Abbildung 1)
• Verschiedene Produkte überlagert• Verschiedene Unternehmen überlagert
In Verbindung mit Bilanzsumme und Börsenkapitalisierung flache Vektoren "low-Tech", steile Vektoren eher intangible
• ......• ..........
y
x
Samples of Vectoradditions
• Lohnkosten und Umsatz von Filialen (zeigt diese Eigenschaften gleichzeitig im Gesamtkontext.)
• Vergleiche über Abteilungen, Starten, Unternehmen• Gemeinde, Kantone, Staaten...• Sportler (Fussball, Formel 1......)• Projekt-Priorisierung (Entwicklungen, Investitionen.....)• Kosten-Nutzen Abschätzungen, Budgetrevisionen• ......• ..........
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Auswertungen 2D-Werte-Vektor
Drill down (zur vertieften Analyse)Wenn es interessiert, wie sich der Vektor zusammensetzt.
y
x
y
x
Abbildung 5
Abbildung 6 Ortscurve
Bewegung der Vektorspitze in zeitlicher Abfolge.
Beispielsweise:Börsenkurs und BilanzsummeMonetäre Bilanz und Potenzialbilanz.........
03
02
01
9900
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Logistikbetrieb
Nr. opened files Gross Profit
Tot 2000, IN, I + D + F, GP/Clos.file
Tot 2000, IN, I + D + F, Op.File/FTE
FTE Closed file
Tot 2000, EU, I + D + F, Op.File/FTE
Tot 2000, EU, I + D + F, GP/Clos.file
The 2 angles express the input/output efficiency in the two business units
The above graph could be shown in details, e.g. per Land (only I value, only D value and only F value) or in comparison with the budget values.
FTE
Nr. opened files
Tot 2000, EU + IN, I + D + F
Tot 2000, EU, I + D + F
Tot 2000, IN, I + D + F
1 Graphs
The value gives info but the angle as well
FTE
Nr. opened files
Per Month, D, budget
Per Month, D, actual
Per Month, F, budget
Per Month, F, actual
Per Month, I, budget
Per Month, I, actual
One for EU and one for IN
Tot of 2 Graphs
FTE
Nr. opened files
Tot 2000, D, budget
Tot 2000, D, actual
Tot 2000, F, budget
Tot 2000, F, actual
Tot 2000, I, budget
Tot 2000, I, actual
One for EU and one for IN
Tot of 2 Graphs
The value gives info but the angle as well
Referenz: XXL Graphic examples V1.1_e.doc
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Controlling Lager
5) Lager 5 (ext. Puffer)
4) Lager 4
3) Lager 3
2) Lager 2
Zum Beispiel: Lagergrösse (Volumen?....)
7.9 9.2
2.5 10.6
2.1 3.3
2.2 5.3
0 4.0
gesamt 32.4 CHF Mio fix 14.7 CHF Mio
1) Lager 1
Fixe Kosten Variable Kosten
Beispiel:Verschiedene Lager mit deren Kapazität/Volumen in Verbindung mit den fixen und variablen Kosten.(Allenfalls dritte Dimension für/mit Investitionsvolumen......)
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Von der Balanced Scorecard zur Balanced Scoremap
Finanzen
Interne Geschäfts-prozesse
Kunden
Lernen
..... Finanzen
..... interneGeschäftsprozesse
..... Kunden
..... Lernen
$ Budget, oder$ Kosten, oder$ Erträge, oder
............ aus/für .....
23%
19%
33%
24%
216 431 163 80
Finanzen
Interne Geschäfts-prozesse
Kunden
Lernen
..... Finanzen
..... interneGeschäftsprozesse
..... Kunden
..... Lernen
$ Budget, oder$ Kosten, oder$ Erträge, oder
............ aus/für .....
23%
19%
33%
24%
216 431 163 80
23%
19%
33%
24%
216 431 163 80
V1
V2
V3
V4
V1V1
V2V2
V3V3
V4V4
Marketing
44
35%
Produktion
9
19%
Management
10
27%
Lernen
$ Budget, oder$ Kosten, oder$ Erträge, oder
xxx, yyy, zzz
F&E
17
19%
Marketing
44
35%
Marketing
44
35%
Produktion
9
19%
Produktion
9
19%
Management
10
27%
Management
10
27%
Lernen
$ Budget, oder$ Kosten, oder$ Erträge, oder
xxx, yyy, zzz
F&E
17
19%
F&E
17
19%
19
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NPM (Basel) – Wirkungen, Leistungen und Kosten
Wirkung
Leistung
Kosten
WirkungWirkung
LeistungLeistung
KostenKosten
Wirkung
Kosten
Leistung
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Von verschiedenen Organisationen in verschiedenen Projekten
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5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80
80
75
70
65
60
55
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
Impliziter Wert [i - Mia]
Expliziter Wert [Mia]
-
McDonalds
Die expliziten und die impliziten Werte eines Unternehmens zeigen ein vollständigeres Bild über die vorhandenen Werte und die Entwicklungsmöglichkeiten.
Die Fragen sind im Raum:Besteht der implizite Wert aus dem Potential einer Firma?Wird die Firma (zu) gut verkauft?Welcher Teil des impliziten Wertanteils ist durch die SPE (Shareholders Profit Expectation) gegeben?
Microsoft IBM
Ford
Coca Cola
Intangible Aktiven oder Shareholders Profit Expectation?
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Erhöhte Transparenz für bessere Entscheide
Wert-Punkte von 75 Unternehmen
0
1'000
2'000
3'000
4'000
5'000
6'000
7'000
8'000
9'000
10'000
0 1'000 2'000 3'000 4'000 5'000 6'000 7'000 8'000 9'000 10'000
Explizite Werte
imp
lizite
We
rte
Investoren: Vorsicht!
Management könnte das implizite Potential besser nutzen.
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Werteentwicklung eines Unternehmens verfolgen
Vektorverlauf über fünf Jahre
0 200 400 600 800 1'000 1'200 1'400 1'600
material axis [Mio CHF]
0
200
400
600
800
1'000
1'200
1'400
inta
ng
ible
axi
s [
Mio
iC
HF
]
96
93 94
92 95Frage:"Was passierte im Jahr 1996?“
Antwort:Teil des Unternehmens verkauft.
Zweite Frage:Wurde der Verlust der intangiblen Werte über den vereinbarten Verkaufspreis abgegolten?
Antwort: ?
Wirtschaftsprüfer fragen – vorausgesetzt es gibt ihn noch…….
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0.00
50.00
100.00
150.00
200.00
250.00
300.00
350.00
400.00
0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 mV
Food
Media
Services
Electronic
Information Technology
Mechanical Industries
Insurance
Steel
Electricity, Gas
Wood Industries
Bank
Automobil
Real estate
Health
iV
Quelle: Morgan & Stanley Capital International World Index; Zitiert in: Sveiby, Wissenskapital; Seite 23; Mi-Verlag 1998
Comparison of 14 Industries (Sveiby)
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Preis-Werte Aktien-Papiere oder Tapeten?
Stock Exchange Value
0
2000000000
4000000000
6000000000
8000000000
10000000000
12000000000
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
96
97
98
99
Value Vector
0
1000000000
2000000000
3000000000
4000000000
5000000000
6000000000
7000000000
8000000000
9000000000
0 2E+9 4E+9 6E+9
Explicit Values
Imp
licit
Val
ues
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
96
97
98
99
....ein Jahr vor dem Sturz in der klassischen Kurve.... ...die Vektordarstellung indizierte den Wechsel bei Coca Cola Amatil.........
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Economic Value Architecture & Engineering
Stock exchangemV [$]
Zeit
KlassischeÖkonomie
M(financial)
Balace
M(financial)
P&L Statement
Ic-Funktion
IntangibleÖkonomie
I(nonfinancial)
P&L Statement
I(nonfinancial)
Balance
mV
iV
iV introd. of
the implicitValue Axis
mV [$]
iV [i$] (Ortscurve, TEV)
Value Track
REV(Real Enterprise Value)
SPE(Shareholders Profit Expectation)
mV [$]
iV [i$]
REV + SPE = TEVTEV = Total Enterprise Value = “Shareholder Value”
Structure*)
*) Verschiedene Strukturen sind möglich. Wie beispielsweise die Balanced Scorecard and andere Lösungen zur Strukturierung der (intangiblen) Aktiven.
Next Economy
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SoftWare-unterstützung
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Rechnen mit 2D Massstäben / Metriken
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3.1 Beispiel Java-Lösung (Rocsy)
Screen Shots der monochromen Version
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