Junior Management Science, Volume 3, Issue 3, September 2018, 146-165

State-of-the-Art dynamischer Methoden zur multikriteriellen Entscheidungsunterstützung

Sebastian Schär, Georg-August-Universität Göttingen (Bachelorarbeit)

Abstract
Die Methoden der multikriteriellen Entscheidungsunterstützung (MCDA) bieten die Möglichkeit eine Vielzahl an Kriterien unterschiedlicher Natur im Zuge der Entscheidungsfindung simultan einzubeziehen. Bestimmte Entscheidungen, insbesondere im strategischen Bereich, zeichnen sich zudem durch eine hohe Komplexität aus, da die zugrundeliegenden Annahmen sowie die Auswirkungen der Entscheidung mit Unsicherheiten behaftet sind.
Das Ziel dieser Arbeit war es, durch ein strukturiertes Literaturreview herauszustellen, welche Ansätze zur Erfassung einer solchen dynamischen Entscheidungskomponente es bislang gibt.
Zur Identifikation relevanter Literatur wurden themenrelevante, wissenschaftliche Verlage wie ELSEVIER, sowie die EBSCO Datenbank genutzt. Auch Dissertationen, Konferenzberichte sowie vorherige Reviewartikel wurden inkludiert. Insgesamt wurden 60 Zeitschriftenartikel aus 31 verschiedenen Zeitschriften, 6 Konferenz-Paper, 11 Buchquellen und eine Dissertation gefunden. Die Literatur wurde anschließend nach dem zugrundeliegenden Verständnis der dynamischen Komponente, sowie deren methodischer Erfassung klassifiziert. Hierbei offenbarten sich drei Gruppen von Ansätzen Dynamik in die MCDA zu integrieren: (1) Szenario-basierte Ansätze, (2) Eine Kombination von MCDA mit Lebenszyklusmodellen (LCA), sowie (3) die direkte Einbeziehung von Dynamik in der Problemformulierung über mehrere Datensätze (DMCDA).
Ein kritischer Vergleich dieser zeigt eine fortgeschrittene Entwicklung mit vielen Anwendungsbeispielen im Forschungsstrang der Szenario-basierten Ansätze. Eine Kombination von MCDA mit LCA kommt vor allem in Nachhaltigkeitsfragen und bei der Beurteilung von Energietechnologien zum Einsatz. Das Gebiet der DMCDA-Ansätze erweist sich als vergleichsweise jüngerer Forschungsstrang mit Ansatzpunkten für zukünftige Forschungsvorhaben.

Keywords: Multikriterielle Entscheidungsunterstützung, DMCDA, uncertainty, dynamic decision making, MADM