Renner Complex Systems

Kategorie: System Dynamics & Modeling

Modelle, Gleichungen und dynamische Strukturen zur Beschreibung komplexer Systeme. Diese Kategorie untersucht Feedbackmechanismen, nichtlineare Prozesse, agentenbasierte Modelle und systemdynamische Simulationen als Grundlage des RCS-Modellierungsansatzes.

  • Agentische KI benötigt Systemsichtweise

    Modellierung, Simulation, Planung und Orchestrierung von Multi-Agenten-Systemen Kurzbeschreibung: Multi-Agenten-KI ist nicht nur eine Sammlung miteinander kommunizierender Sprachmodelle. Sie ist ein verteiltes, zustandsbehaftetes und teilweise stochastisches dynamisches System. Der Beitrag zeigt, wie sich solche Systeme modellieren, simulieren, planen, orchestrieren und auf Systemebene bewerten lassen. Agentische KI wird derzeit überwiegend als Software- und Integrationsaufgabe behandelt. Ein Sprachmodell…

  • Die falschen Götter der Produktion – eine Arbeitshypothese

    In modernen Produktionssystemen entsteht ein auffälliger Widerspruch: Die Menge verfügbarer Daten, Kennzahlen und Steuerungsinstrumente nimmt kontinuierlich zu, gleichzeitig scheint in vielen Organisationen die Fähigkeit abzunehmen, das reale Verhalten der zugrunde liegenden Systeme zu verstehen und vorherzusagen. Diese Beobachtung erscheint zunächst paradox. Aus einer einfachen technischen Perspektive müsste eigentlich das Gegenteil zu erwarten sein: Mehr Daten→…

  • Selbstorganisation ist kein Phänomen. Sie ist ein Mechanismus.

    Selbstorganisation wird häufig als beobachtbares Phänomen beschrieben. Strukturen entstehen scheinbar spontan. Muster bilden sich ohne zentrale Steuerung. Systeme entwickeln Ordnung aus sich heraus. Diese Beschreibung ist nicht falsch, aber sie bleibt an der Oberfläche. Sie beschreibt, was passiert, aber nicht, warum es passiert. Selbstorganisation ist kein Phänomen. Sie ist ein Mechanismus. In komplexen Systemen entsteht…

  • Daten sind nicht das Problem – Modelle sind es

    Modelle prägen, wie wir Daten interpretieren und Entscheidungen treffen. Dieser Artikel zeigt, warum Modellannahmen entscheidender sind als die Daten selbst – und wie kleine Änderungen in der Modellstruktur das Verhalten komplexer Systeme grundlegend verändern können. Daten gelten als objektiv.Modelle nicht. Und doch begegnen uns täglich Ergebnisse, die wie Fakten behandelt werden:Prognosen, Scores, Simulationen. Der Eindruck:…

  • Simulation ist keine Realität. Aber sie verändert sie.

    Simulationen sind ein zentrales Werkzeug in der Analyse komplexer Systeme – von Finanzmärkten über Energieinfrastrukturen bis hin zu industriellen Prozessen. Sie dienen dazu, Dynamiken zu verstehen, Szenarien zu testen und Entscheidungen vorzubereiten. Dabei wird oft implizit angenommen, dass Simulationen die Realität möglichst exakt abbilden. Genau diese Annahme ist problematisch. Simulation ist keine Realität. Aber sie…

  • Systeme brechen nicht. Sie kippen

    Komplexe Systeme wie Finanzmärkte, Energieversorgung oder Lieferketten zeigen häufig keine linearen Reaktionen auf Belastungen. Stattdessen treten abrupte Veränderungen auf, die als Kipppunkte oder nichtlineare Übergänge beschrieben werden. Das Verständnis solcher Dynamiken ist zentral für die Analyse systemischer Risiken. In der Alltagssprache brechen Systeme. In der Realität tun sie das selten. Sie kippen. Ein Bruch suggeriert…