Unternehmen, insbesondere KMU stehen heute den Herausforderungen eines stark volatilen Umfeldes gegenüber, was ihre Wettbewerbs- und Zukunftsfähigkeit nachhaltig gefährdet. Obwohl ein Großteil der Unternehmen Qualitätsmanagementsysteme als den entscheidenden Erfolgsfaktor für den Umgang mit dem volatilen Umfeld erkannt haben, mangelt es an etablierten Modellen und Empfehlungen für die Gestaltung möglichst robuster Qualitätsmanagementsysteme: das Experiment am realen Objekt ist i.d.R. unmöglich, weil existenzbedrohend. Robustheit wird im Kontext der Arbeit als die Fähigkeit von Qualitätsmanagementsystemen verstanden, trotz des volatilen Unternehmensumfeldes die Qualitätsfähigkeit des Unternehmens möglichst konstant aufrecht zu erhalten. Entsprechend wird die Forschungsfrage formuliert: „Kann ein Simulationsmodell dazu beitragen, Qualitätsmanagementsysteme von KMU im volatilen Unternehmensumfeld robust zu gestalten?“

Zur Adressierung dieser Problemstellung werden zunächst die definitorischen Grundlagen bzgl. der Begriffe „Volatilität des Unternehmensumfeldes“ und „Robustheit von Qualitätsmanagementsystemen“ geschaffen. Es wird gezeigt, dass existierende allgemeine systemtheoretische bzw. kybernetische Ansätze nur unzureichend dazu in der Lage sind, den hier skizzierten Sachverhalt in ausreichender Form abzubilden. Entsprechend wird eine Vorgehensweise abgeleitet, welche es ermöglicht, auf Grundlage des System-Dynamics-Ansatzes ein simulierbares Modell robuster Qualitätsmanagementsysteme zu erzeugen.

Dieser Vorgehensweise folgend wird unter Einbeziehung von Expertenbefragungen das Simulationsmodell schrittweise in Form aufeinander aufbauender Modellierungsstufen erstellt und validiert. Dafür wird jeweils zunächst im Rahmen einer Systemanalyse ein Wortmodell hergeleitet, dieses dann formalisiert und mit Hilfe des Programmes Vensim softwaretechnisch umgesetzt und Verifikations- und Validierungstests unterzogen.

Anschließend wird unter Zuhilfenahme regelungstechnischer Grundlagen ein Diagnoseinstrument bzgl. Stabilität, Güte und Robustheit des Modellverhaltens entwickelt, um die Auswertung von Experimenten, d.h. Parameter- oder Strukturvariation im Simulationsmodell, zu ermöglichen. Anhand von Fallbeispielen werden Simulationsmodell und Diagnoseinstrument abschließend validiert und die Forschungsfrage mit „Ja“ beantwortet.