Der Entwicklungsprozess einer wissenschaftlichen Arbeit

Teil 2 von 3: Beitrag von Dr. Frank Benda über das Verfassen wissenschaftlicher Arbeiten und wie in diesen ein maximaler nachhaltiger Praxistransfer gelingen kann. Im zweiten Teil der Serie geht es um den Entwicklungsprozess.

Teil 1 nicht gelesen? Hier können Sie das nachholen.

Nachdem nun, wie im ersten Blogbeitrag dargelegt, in ersten Gesprächen die Grundvoraussetzungen mit dem Industriepartner abgesteckt wurden (Wie sieht das grundsätzliche Planungsproblem aus?), ist in der nächsten Phase zunächst einmal Brainstorming und Kreativität gefragt. Das Ziel aus Unternehmenssicht ist klar gesteckt: Entwicklung eines wissenschaftlichen Ansatzes unter dessen Verwendung der Planungsprozess verbessert werden kann. Hier zeigt sich bereits welche Bandbreite an Zielformulierungen sich allein durch das zunächst banal erscheinende Wort „Verbesserung“ ergibt: Soll die gesamte Durchlaufzeit verkürzt werden? Sollen die Verspätungen der Aufträge möglichst kurz gehalten werden? Ist es sinnvoll, eine möglichst hohe Maschinenauslastung zu gewährleisten? Es gibt im Bereich der Ablaufplanung mannigfaltige Möglichkeiten der Optimierung. Zwar ist es möglich diese zu kombinieren, aus Komplexitätsgründen ist es aber durchaus sinnvoll, sich auf eine Zielfunktion festzulegen.

Ziel festgelegt, Produktionsprozess erfasst, Lösungsansatz gefunden, Problemlösung implementiert, gute Ergebnisse erzielt. So einfach kann es im Idealfall sein, ist es im Normalfall aber nicht. Schließlich bewegen wir uns, wie im ersten Teil skizziert, in einem Konglomerat an Anforderungsprofilen auf verschiedensten Ebenen – sowohl auf Unternehmensseite als auch im Bereich des Forschungsinstituts. Sie erinnern sich? Konzepterstellung versus Planungsdauer versus Ergebnisqualität versus Komplexität. Warum ergeben sich oft die Spannungen zwischen Wissenschaft und Praxis? Dazu rufen wir uns die Zielsetzungen der Beteiligten wieder ins Gedächtnis: Aus universitärer Sicht ganz klar die Publikation.

Nun ist der Publikations-Kosmos einer, der sich Neulingen auf diesem Gebiet nicht unbedingt sofort erschließt – mit eigenen Regeln und Gesetzmäßigkeiten. Betrachten wir diesen also in aller Kürze ein wenig genauer. Zunächst sind da die Verlage. Diese legen verschiedene Fachzeitschriften auf, welche wiederum in regelmäßigen Abständen erscheinen. In diesen werden wissenschaftliche Ausarbeitungen abgedruckt. So wäre das in unserem, unten verlinkten Paper der Artikel „A machine learning…, welcher im Journal „OR Spectrum“ veröffentlicht wurde, welches wiederum vom Springer Verlag aufgelegt wird. Besonders spannend ist nun der gesamte Prozess von der Idee bis zur tatsächlichen Publikation in einem solchen Journal, welcher hier grob skizziert werden soll.

Der Weg beginnt wie fast alle wissenschaftlichen Ausarbeitungen: Mit der Literaturrecherche. Wie könnte die Forschungsfrage lauten und wo ist die Forschungslücke? Mögliche Ansätze ergeben sich durch die Literaturrecherche, um den Status Quo zu definieren oder aus Analyse einer Conclusio eines publizierten Artikels, da hier oft weiterführende mögliche Forschungskonzepte präsentiert werden. So umschreiben diese etwa Aspekte, die aus Komplexitätsgründen im vorliegenden Schriftstück nicht berücksichtigt wurden oder setzen Anreize zu weiterführenden Betrachtungen. 

Aus diesen Ideen lassen sich in Brainstorming-Prozessen und kreativen Diskussionsrunden dann mögliche Forschungsrichtungen festsetzen. Auch in dieser Phase lohnt der Blick in die Welt der Journals durchaus. So setzen diese oft einen „Call for Papers“, also einen Aufruf zur Einsendung wissenschaftlicher Manuskripte. Dies ist einerseits hilfreich, weil in diesen spannende, zu bearbeitende Themenfelder umrissen werden und andererseits eine Einreichfrist festgelegt wird. Deadlines können ja durchaus motivierend wirken… So zeichnete sich etwa bei der Erstellung des Forschungskonzeptes für das unten erwähnte Paper etwa ab, dass Methoden aus dem Bereich des Machine Learnings spannende Ansätze zur Lösung des Planungsproblem des Industriepartners sein könnten. Ein „Call for Papers“ des Journals OR Spectrum rief dann dazu auf, Manuskripte im Bereich Industrie 4.0, Big Data oder Internet of Things in Bezug auf Produktionsplanung und Fertigungssysteme einzureichen.  

Ist die grobe Richtung einmal festgelegt und der zeitliche Rahmen definiert, geht es nun darum das Grobkonzept weiter zu verfeinern und Arbeitspakete zu definieren. In vielen intensiven Sitzungen werden nun mögliche Ansätze zur Problemlösung besprochen, diese anschließend implementiert, an vereinfachten Instanzen getestet und die ersten Ergebnisse dann wiederum im Brainstorming-Prozess detailliert analysiert: Kommen wir mit diesem Ansatz in die richtige Richtung? Ist Potenzial erkennbar? Müssen Annahmen und Implementierung adaptiert werden? Wie gut sind die Ergebnisse im Vergleich zu alternativen Ansätzen, welche ebenfalls auf den Instanzen getestet werden und wie können wir eine weitere Verbesserung erzielen? Dies ist die intensive Phase der Forschung, in welcher kreative Prozesse angestoßen werden, um gezielt in die Forschungslücke vorzustoßen und um durch permanente Anpassungen im Lösungsansatz die Zielsetzung tatsächlich zu erreichen. Das permanente Diskutieren der Zwischenergebnisse im Austausch mit Kolleginnen und Kollegen oder das Einholen frischer Ideen durch nicht direkt Involvierte für Out-of-the-Box-Gedanken ist in einem solchen Prozess eminent und führt in weiterer Folge zur stetigen Präzisierung der Lösungsmethode.

Dennoch, es ist ein langwieriger Prozess. Und nicht selten steht auch das große Ganze in Frage, da ein aufwändig implementierter Ansatz vielleicht doch nicht die erhofften Ergebnisse liefert. Gerade in dieser Phase ist es wichtig, intensive Rücksprache mit dem Industriepartner zu halten – in Hinblick auf die unterschiedlichen Zielsetzungen: Wird mehr Zeit für die Erarbeitung eines Lösungsansatzes benötigt? Müssen die gesteckten Ziele bezüglich des Komplexitätsumfangs oder der zu optimierenden Parameter neu definiert werden? Ist das Projekt überhaupt weiterhin sinnvoll auf universitärer Ebene durchführbar? Müssen fehlende Daten nachgereicht werden? Das kritische Hinterfragen spielt auch hier eine entscheidende Rolle. Und doch tritt an mancher Stelle etwas auf, das eigentlich Schriftstellern zugeschrieben wird: Eine Schreibblockade – oder besser eine Ideenblockade. Neben den oben erwähnten Möglichkeiten in diesem Fall Kreativität aus internen Quellen anzuzapfen, gibt es auch die Option auf externe Netzwerke zurückzugreifen. So stellen informell organisierte, sogenannte Meetups (beispielsweise Events und Interessensgemeinschaften von meetup.com), einschlägige Konferenzen und industrienahe Workshops immer wieder eine spannende Möglichkeit dar, sich einer Öffentlichkeit zu stellen, die Lösungskonzepte zu präsentieren und diese einer Diskussion auszusetzen und wertvolles Feedback zu erhalten. Die vielen verschiedenen Sicht- und Herangehensweisen können hierbei den gesuchten Impuls geben, die gewählte Methode entsprechend zu adaptieren, um entscheidenden Fortschritt gewährleisten zu können.

Zeigen sich dann erste Erfolge in Form von vielversprechenden Ergebnissen, tritt der Entwicklungsprozess in die letzte Phase ein: Das Finalisieren. Auch hier gilt es einige wichtige Aspekte zu berücksichtigen, die im dritten Teil näher besprochen werden.

Autor: Dr. Frank Benda

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Journal: OR Spectrum

International Journal Ranking: A (zweithöchste Kategorie nach VHB-Ranking, dementsprechend sehr hohe Reputation)

Titel: “machine learning approach for flow shop scheduling problems with alternative resources, sequence-dependent setup times, and blocking

Paper Open Access: https://link.springer.com/article/10.1007/s00291-019-00567-8 (Kostenlos zugänglich)


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