Philosophen*innen denken die Welt,
Forscherinnen und Forscher erforschen sie
und
wir Ingenieure*innen bauen sie.– rubra –
TOP-SKILL FÜR INGENIEURE*INNEN
„Analytisches Denken, Systematisches Denken und kreatives Denken“
Keine Frage, ein Ingenieur muss analytisch und systematisch denken können. Dies ist wohl eine der grundlegenden Eigenschaften, die ein Ingenieur schlichtweg mitbringen muss. Diese Eigenschaft ist nicht erst im praktischen Berufsleben wichtig sondern bereits beim Studium. Ohne tiefgreifendes analytisches Vermögen dürften Fächer mit hohem mathematischen und statistischen Anteil, z.B. Numerische Mathematik, Warteschlangentheorie, Simulationsverfahren, Funktionentheorie, Stochastik, Höhere finite Elemente usw. kaum zu schaffen sein. In Klausuren und Prüfungen sind Aufgaben zu lösen, die durchaus Praxisbezug haben, z.B. die Erstellung von R&I-Fließbildern zu einer verfahrenstechnischen Anlage, die Erarbeitung eines Wirkungsplanes zu einer technischen Maschine, die Darstellung einer Maschine in einem Objektmodell, die Aufstellung einer Differentialgleichung zu einem Übertragungssystem. Gleichfalls gibt es nur selten Arbeitsplätze für Ingenieure, auf denen man ohne tieferes analytisches und systematisches Denken und Verständnis über die Runden kommt – weiter unter …
„Wenn das analytische und systematische Denken nicht weiterhilft muss das kreative Denken her, oder am Besten eine Kombination von allem.“
Schwerpunkt 1
Analytisches Denken
- Gegenstand der Analyse klar umreißen und festlegen können und Wille, diesem auf den Grund zu gehen, ihn transparent zu machen
- Erkennen, welcher Detaillierungs-/Abstraktionsgrad für die Recherche notwendig ist, sorgfältig recherchieren und sinnvoll differenzieren
- Wesentliches von Unwesentlichem unterscheiden können, Sinn für Ordnung, Übersicht, Zusammenhänge, Kausalität, Methodik
- Einzelne Elemente/Bestandteile incl. Schnittstellen identifizieren, einordnen und ihre Merkmale bestimmen können
- Funktionen, Objekte, Informationsflüsse, Rahmenbedingungen (technische, personelle, rechtliche, wirtschaftliche usw.)feststellen
- Ordnungen und Muster, Ursache-Wirkung-Beziehungen (Wenn-Dann …), Abhängigkeiten, Funktionsweisen erkennen/durchdringen können
- Informationen zum Untersuchungsgegenstand sammeln und mit Verfahren der modernen Datenanalyse auswerten
- Darstellen und Erklärung der Erkenntnisse der Analyse anhand verbaler, graphischer, mathematischer, statistischer Modelle
- Auf Basis von Analyseergebnissen zu Schlussfolgerungen, Prognosen, Entscheidungsempfehlungen kommen, ggf. Modelle entwickeln
- Gegenüberstellung von Soll- und Ist-Zuständen, um daraus Probleme, Schwachstellen, Unsicherheiten, Chancen, Gefahren etc. abzuleiten
- Methoden der Deduktion und Induktion beherrschen: Von generellen zu konkreten Aussagen kommen bzw. umgekehrt
- Konsequente Anwendung ingenieurwissenschaftlicher Erkenntnisse wie Naturgesetze, Materialeigenschaften, deren gegenseitige Beziehungen etc.
Schwerpunkt 2
Denken in Systemen
- Komplexe (technische) Systeme können als eine Kollektion interagierender Objekte (Elemente) betrachtet werden.
- Zunächst wird die statische Systemstruktur ermittelt, wobei die Komponenten mit den wesentlichen Funktionen im Mittelpunkt stehen (Abstraktion und Konzentration!).
- Es kann notwendig sein, das System und seine Komponenten auf unterschiedlichster Abstraktionsebene zu betrachten und es somit bis ins kleinste Detail zu analysieren.
- Zur statischen Systemstruktur gehört auch die Beschreibung der Elemente, ihrer Attribute, Aktionen sowie der Relationen zwischen den Elementen.
- Die Abläufe in den Systemen werden i.d.R. unter Zuhilfenahme verschiedener Methoden, z.B. grafischer objektorientierter Methoden, beschrieben.
- Bei der objektorientierten Analyse werden Struktur (Klassendiagramm), Verhalten (Zustandsdiagramm), Interaktionen (Sequenzdiagramm) abgebildet.
- Denken in kybernetischen Modellen (Führungsgröße, Stellgröße, Regelstrecke, Regelgröße, Störgröße) hilft, Systeme zu erkennen.
- Steht die Systemstruktur, wird das dynamische Verhalten des Systems unter entsprechenden Annahmen ergründet und dargestellt.
- Beschrieben werden mögliche Zustände der Elemente/Subsysteme, Reihenfolge der Aktionen sowie die Umstände, die zur Aktion führen.
- Die Entwicklung mathematischer Modelle dient der Ableitung, was passiert, wenn an einzelnen Stellschrauben gedreht wird.
- Feststellen systemorientierter Handlungsmöglichkeiten: Wie kann in das System eingegriffen werden? Wie kann es beeinflusst werden?
- Analyse von Störgrößen, die zu einem ungeplanten Prozessverlauf führten
- Erkennen von mittelbaren und unmittelbaren Auswirkungen des Systemverhaltens auf das Umfeld (Nachwirkungen, Spätfolgen, Rückkoppelungseffekte etc.)
- Berücksichtigung des Zeitfaktors bei der Entwicklung von Lösungen (dynamisch orientiertes Denken)
Schwerpunkt 3
Verfahren der Mathematik, Statistik, Strukturierung
- Einsatzgebiete für Ingenieure fordern differenziert mathematisches Talent. Im Minimalfall sind Daten zu lesen und zu interpretieren, im anspruchsvolleren Fall müssen die Daten selbst erzeugt werden.
- Nachstehend sind beispielhaft eher generelle Methoden aufgezeigt, deren Einsatz in der Praxis im Bewerbungsprozess angesprochen werden können, um analytische Züge zu untermauern.
- Deskriptive Statistik: Datengewinnung, Merkmalstypen, Häufigkeiten, Histogramme, empirische Verteilungen, Maßzahlen wie Mittelwert, Varianz, Standardabweichungen
- Stochastik: Wahrscheinlichkeitsrechnung, erkennen und beurteilen von Zufallsereignissen, Zufallsereignisse, Zufallsstichproben und -verteilungen, stochastische Modellen/Prozessen
- Regression: Parametrische/nicht-parametrische, lineare und nichtlineare Regression, Korrelation, Zeitreihenanalyse und -vorhersagen, Verfahren der Modellselektion
- Schätzen/Testen: Parameterschätzung, Hypothesentests, Varianzanalyse, Versuchsplanung, Clusteranalyse, Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse, Neuronale Netze
- Mathematik: Kombinatorik, Logik, Funktionen, Integral- und Differentialrechnung, Warteschlangen, Modellierung und Simulation, Finite Elemente, Graphentheorie, Operations Research
- Computereinsatz: Anwendung mathematischer und statistischer Pakete wie SPSS, SAS, SCA, Programmierung und Einsatz von Datenbanksystemen, Data-Mining-Suites, programmieren in mathematischorientierten Programmiersprachen
- Schick ist es heute, von „Date Mining“ zu sprechen: Man versteht darunter Auswahl und Anwendung der geeigneten Methode der Datenanalyse, angefangen von neuronalen Netzen, über regelbasierte Systeme und Entscheidungsbäume bis hin zur klassischen Statistik und Visualisierung.
- Strukturierungs-Methoden: Mind-Mapping, Strukturierte Analyse, Funktionsanalyse, Metaplan-Technik, Baumdiagramme, Strukturpläne, Netzpläne usw.
Schwerpunkt 4
Rational Entscheiden
- Entscheidungen können im Extremfall rein intuitiv (aus dem Bauch) oder sehr rational getroffen werden.
- Bei eher rational geprägten Entscheidungen werden zur Vorbereitung systematisch Informationen erhoben und analysiert.
- Die Analysen dienen dazu, Fehlentscheidungen vorzubeugen und Risiken zu begrenzen.
- Dabei werden Entscheidungskriterien gefunden, Restriktionen und Rahmenbedingungen ergründet, Entscheidungen und ihre Konsequenzen aufgezeigt.
- Es existieren vielfältige Analysetools für das Management. Es geht darum, Handlungsfelder und Entscheidungsalternativen zu erkennen und zu bewerten (priorisieren).
- Instrumente für die Erhebung von Entscheidungsfeldern sind z.B.: Statistische Methoden, GAP-Analyse, Profilanalyse, SWOT-Analyse, Pareto Analyse, ABC-Analyse, Analyse kritischer Erfolgsfaktoren
- Instrumente für die Bewertung von Entscheidungsalternativen sind z.B. Nutzwertanalyse, Kosten-Nutzen-Rechnungen, Break-Even Analyse, Risiko-/Chancenanalyse, Simulation, What-if Analyse
- Analytische Fähigkeiten sind im Management Voraussetzung für ein realistisches Mitwirken bei Budgetierung und Controlling.
- Steht das Budget, werden in nachfolgenden Perioden angestrebte und erreichte Zielwerte verglichen und Abweichungsanalysen erarbeitet.
- Es werden die Ursachen für die Abweichungen analysiert und daraufhin Korrekturmaßnahmen (Gegensteuerung) erarbeitet. weiter unter …
– rubra –
