Simulation Storanfalliger Systeme: Praxisorientierte Modelle Und Deren Einsatz Auf Mikrocomputern Zur Betriebswirtschaftlichen Bewertung Von Storungen Komplexer Systeme

Die Frage, wie zuverl ssig ein aus "Teilen" zusammengesetztes "System" funktio- niert, ist ebenso alt wie die Konstruktion und Benutzung von Hilfsmitteln durch den Menschen. Das Problem "Zuverl ssigkeit" w chst in seiner Bedeutung mit der Komplexit t jener Systeme (z. B. Kommunikationsnetzwerke, betriebliche Organisationen), und diese beeinflu t die anzustellenden betriebswirtschaftlichen Betrachtungen. Seit langem bem ht man sich, besagte Zuverl ssigkeit rechnerisch zu erfassen, etwa in Gestalt der mittleren (ungest rten) Funktionsdauer u. a. m. Dabei gilt in aller Regel ein Vorgang erst dann als "verstanden" und damit als beherrsch bar, wenn er - formelm ig von einem "Modell" abgeleitet - in seiner Funktionsweise analytisch "durchschaut" und auf andere bereits verstandene Ph nomene zur ckgef hrt werden kann. In diesem Sinne werden hinsichtlich Zuverl ssigkeit an derartigen Modellen formelm ig analysierende L sungen erarbeitet. Nun sind jedoch analytische Modelle - ihrer Formulierbarkeit und Rechenbarkeit wegen - hinsichtlich Vor- aussetzungen und abbild barer Komplexit t (Abstraktion von der Realit t) apriori erheblichen Beschr nkungen unterworfen. So beruhen insbesondere die analytischen Modelle zur Zuverl ssigkeit von Systemen letztlich s mtlich (mehr oder weniger in Markov- und Erneuerungsprozessen versteckt) auf der bekannten Theorie der Warteschlangen mit ihren einschneidenden statistischen Vorausset- zungen. Damit aber betreffen die gewonnenen Ergebnisse h ufig nur das "Grund- s tzliche", d. h. sie sind im konkreten Einzelfall nur bedingt brauchbar. Weiter ist das Wechselspiel der gegenseitigen Beeinflussung der Teile eines st ranf lligen Systems (z. B. berbeanspruchung einer Komponente bei Ausfall einer anderen) mit analytischen Modellen praktisch nicht zu erfassen. Schlie lich taugen letztere in der Regel nur f r station re Systemzust nde. Neben den analytischen Modellen stehen die Simulationsmodelle.