Ein Anwendungsbeispiel ist die Gestaltung eines agilen Supply-Chain-Managements bei einem Logistikunternehmen, das als vernetztes System mit kontinuierlichen Feedback-Schleifen (z.B. Echtzeit-Daten von IoT-Sensoren, Nachfrageprognosen und Lieferanten-APIs) arbeitet, um Prozesse dynamisch anzupassen – etwa durch automatisierte Routenoptimierung bei Störungen oder lernende Inventarsteuerung, die sich an Marktschwankungen anpasst.
Frage: „Wie modellieren wir unsere Organisation als dynamisches System mit identifizierten Rückkopplungsschleifen, um Prozesse kontinuierlich zu optimieren und Resilienz in volatilen Märkten oder bei digitalen Plattform-Transformationen zu erreichen?“
Einsatz: Für agile, lernende Organisationen (z.B. Software-Entwicklung mit DevOps, digitale Plattformen wie Ride-Sharing-Apps oder vernetzte Produktionsnetzwerke), wo statt starrer Phasen adaptive Steuerungskreise, kontinuierliche Verbesserung (z.B. via PDCA-Zyklen) und ganzheitliche Sicht auf Wechselwirkungen zwischen Prozessen, Akteuren und Technologien Resilienz, Innovation und Skalierbarkeit fördern.
