Fachartikel

Etablierte IT-Hebel und aktuelle Digitalisierungspotenziale in Planung und Forecasting

Eine ganzheitliche Herangehensweise sichert den Erfolg bei der nachhaltigen Optimierung von Planungs- und Forecasting-Lösungen.

Zur Bedeutung von Automatisierung und Digitalisierung im Bereich Planung und Forecasting

Der Zyklus aus strategischer Planung, Target Setting, operativer Planung und Forecasting bildet ein essentielles Instrument der Unternehmenssteuerung. Entsprechend ist die Steigerung von Effizienz und Effektivität im Bereich Planung und Forecasting für viele Unternehmen ein zentrales Ziel. Gleichzeitig basieren Planung und Forecasting in vielen Unternehmen auf bürokratischen und aufwändigen Prozessen, die zahlreiche Mitarbeiterressourcen binden und das Nutzenpotenzial für die Unternehmenssteuerung nicht voll ausschöpfen. Dies zeigt sich in den Ergebnissen der jüngsten Planungsstudie von Horváth & Partners, an der 200 Unternehmen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz teilgenommen haben1. Beispielsweise nimmt bei einem Großteil der teilnehmenden Unternehmen die Durchführung der operativen Planung drei bis vier Monate in Anspruch. Rund ein Drittel plant sogar länger als vier Monate. Das erklärt, weshalb bei den Themen „benötigter Aufwand für die Planung“ 51 Prozent und beim „Grad der Automatisierung“ 57 Prozent der Teilnehmer (eher) unzufrieden sind.

Vor diesem Hintergrund fragen viele Unternehmen nach spezifischen Optimierungspotenzialen für ihre Planungs- und Forecasting-Lösung. Dabei ist auch der Einfluss der jüngsten Entwicklungen im Bereich der Digitalisierung von Bedeutung, also die Themen Big Data, Predictive Analytics und „in-memory“-Technologie. Ein unternehmensspezifisches Zielbild vor dem Hintergrund eines ganzheitlichen Reifegradmodells – wie in Abbildung 1 angedeutet – ist hierbei ein wichtiger Schritt. Im Folgenden wird aufgezeigt, wie sich ein solches Zielbild anhand von acht Hebeln strukturieren lässt.

Acht Hebel zur Automatisierung von Planung und Forecasting

Unter Automatisierung von Planung und Forecasting verstehen wir die Nutzung von Technologie, um hochwertige Planungs- und Forecasting-Ergebnisse anhand effizienter Prozesse zu realisieren. Elementar ist hierbei, dass alle IT-Maßnahmen ihren Ausgangspunkt bei konkreten fachlichen Erfordernissen haben, deren Basis idealerweise ein konsistentes Werttreibermodell ist. Aus unserer Erfahrung lassen sich anhand der Differenzierung von acht Hebeln unternehmensspezifisch jene Stoßrichtungen bestimmen, die den größten Nutzen bei der Automatisierung von Planung und Forecasting bieten. Abbildung 2 skizziert den Rahmen.

Die ersten drei Hebel befassen sich mit dem Aspekt der Integration

1. Integration Target Setting, operative Planung & Forecasting: In der Integration von Target Setting (Zielsetzung), operativer Planung und Forecasting liegt der zentrale IT-Schlüssel zu einer gesamthaften Ausrichtung aller Planungs- und Forecasting-Prozesse auf die unternehmerischen Ziele. Dies beginnt bei der Erarbeitung der Zielsetzung, basierend auf den Stoßrichtungen aus der strategischen Planung. Erfolgt diese Zielsetzung bereits in einer integrierten Lösung, ist die automatische Übernahme und Detaillierung für die operative Planung der logische nächste Schritt. Gleiches gilt für die automatische Überleitung von der Zielsetzung und der operativen Planung in das unterjährige Forecasting. Auch hier bildet eine integrierte Lösung den zentralen Hebel zur Automatisierung. ITseitig erreicht wird diese Integration durch den Einsatz eines fachlich einheitlichen Datenmodells, das die technische Abbildung der Plananlässe mit divergierendem Aggregationsgrad erlaubt.

2. Integration funktionaler Teilpläne: Im Rahmen der unternehmensweiten Planung können die sachlogischen Zusammenhänge zwischen betriebswirtschaftlichen Funktionsbereichen zu einem hohen Abstimmungsaufwand führen. Gleichzeitig ist es für eine gesamthafte Unternehmenssteuerung unabdingbar, funktionale Teilpläne zu integrieren. Ein typischer Anwendungsfall ist das Zusammenführen eines finanziellen Gesamtplans oder Forecasts mit den funktionalen Teilplänen aus den Bereichen Vertrieb und Produktion. Durch ein Angleichen der Teilpläne wird sichergestellt, dass die Produktion den Marktbedarfen folgt und sich dies auch entsprechend im finanziellen Gesamtplan bzw. Forecast widerspiegelt. Auch hier bildet ein integriertes Datenmodell den Schlüssel, um die Datenkonsistenz zwischen den Teilplänen zu gewährleisten.

3. Integrierte Simulation & Szenariorechnung: Das treiberbasierte Erstellen von Simulationen und Szenariorechnungen ist eine zentrale Anforderung in der Planung, vor allem bei der Operationalisierung von strategischen Stoßrichtungen durch konkrete Zielsetzungen. Eine IT-Unterstützung wird u.a. dann herausfordernd, sobald der Zielsetzungsprozess eine systematische Einbindung von verschiedenen Organisationseinheiten vorsieht. Unternehmen setzen dann auf eine integrierte Lösung, um konsistente Planszenarien und Simulationen weitgehend automatisiert zu erstellen. Dies umfasst z.B. das automatische Aufsetzen auf bestehenden Ist-Daten oder Daten aus einer laufenden operativen Planung. Eine integrierte Lösung bietet im Simulationsprozess typischerweise auch Funktionalität zum Zu- und Abschalten von Effekten und Maßnahmen. Das erlaubt die strukturierte Sichtbarmachung der Wirkung von strategischen Maßnahmen und veränderten Planungsprämissen.

Darauf aufbauend lassen sich drei Hebel bezüglich der Nutzung von spezifischen Funktionalitäten abgrenzen

4. Abbildung unterschiedlicher Detail- & Aggregationslevel: Ein zu hoher Detailgrad in Planung und Forecasting, etwa analog zum Ist, erhöht die Erfassungsund Abstimmungsdauer maßgeblich. Abhängig von der Steuerungsrelevanz einzelner Positionen, Produkte, Kunden etc. sind eine bedarfsorientierte Festlegung der Planungstiefe und die Fokussierung auf die wesentlichen Planungsinhalte vorteilhaft. Bei der Abbildung unterschiedlicher Detailgrade innerhalb eines Planes oder Forecasts sind Allokationsfunktionen wie Splashing und Phasing ein wichtiger Baustein. Diese können zur automatischen Ausplanung unbedeutender Planungsobjekte genutzt werden. Darüber hinaus können Allokationsfunktionen im Zusammenspiel mit Werttreibermodellen zur automatisierten Ableitung von detaillierten Plan- und Forecastdaten nach Anpassung von Treibern eingesetzt werden.

5. Automatische Vorschlagswerte & Plausibilisierung: Dieser IT-Hebel setzt bei der automatischen Ermittlung von Vorschlagswerten und Plausibilisierungen an. Ein wichtiges Beispiel hierfür ist die automatische Bereitstellung von Forecast-Werten. Im einfachsten Fall erfolgt die systemseitige Generierung von Vorschlagswerten für einen Jahres-Forecast auf Basis summierter Ist- und Budgetzahlen. Weiterhin können einfache, systemgestützte Trendfortschreibungen zur Simulation und Berechnung neuer Forecast-Werte die Genauigkeit der Vorschlagswerte erhöhen. Darüber hinaus kann durch die Nutzung von Treibermodellen der Forecast anhand mathematisch verknüpfter Top-KPIs aus operativen Daten abgeleitet werden. Im Zuge der Digitalisierung entstehen zudem zunehmend Lösungen, die anhand von Predictive Analytics und Big Data die Genauigkeit von automatisierten Vorschlagswerten nachhaltig erhöhen. Hierauf gehen wir im nachfolgenden Abschnitt detaillierter ein.

6. Workflowunterstützung, Kommentierung & Visualisierung: Quasi durch alle Bereiche von Planungs- und Forecasting-Prozessen zieht sich die Anforderung der Workflowunterstützung, Kommentierung und Visualisierung von Planungsinhalten. Diese Planungsfunktionen dienen der Reduktion von Planungsaufwand und -dauer sowie zur Steigerung der Nachvollziehbarkeit. Diese im Grunde technisch schon seit langem etablierten Planungsfunktionen bilden nach wie vor einen wichtigen Hebel bei der Optimierung von Planungsprozessen. Allerdings liegt der Hebel häufig nicht in der Technik selbst, sondern in der Art und Weise, wie sie angewandt wird. So ist beispielsweise bei der erfolgreichen Umsetzung von Workflows der Schlüssel zumeist eine klare Strukturierung des zugrundeliegenden Prozesses und weniger die „Raffinesse“ der IT-Umsetzung.

Schließlich sind Zwei spezifische im internationalen Konzernkontext gesondert zu beleuchten:

7. Automatisierte Planung von Intercompany-Verrechnungen: Ein häufiger Aufwandstreiber von Planungsprozessen ist die korrekte Abbildung konzerninterner Leistungsbeziehungen in Form von Intercompany-Verrechnungen. Hier kann etwa als ein etablierter IT-Hebel angesehen werden, dass die Planung des Intercompany- Geschäfts durch die führende Gesellschaft mit Spiegelung und Währungsumrechnung in die Planung der Partnergesellschaft automatisiert wird. Dies führt zu einer systemseitigen Strukturierung des Prozesses und Unterbindung von Intercompany-Differenzen.

8. Währungsumrechnung & Wechselkurssimulation: Aufgrund der internationalen Ausrichtung vieler Unternehmen gewinnt der Ausweis von Währungseffekten in der Planung zunehmend an Bedeutung. Eine integrierte Lösung erlaubt einen höheren Automatisierungsgrad und die Beschleunigung von komplexen und detaillierten Wechselkurssimulationen.

Wie Digitalisierung Planung und Forecasting verändert - das Beispiel Digital Forecasting

Unter Digitalisierung von Planung und Forecasting verstehen wir die Veränderung dieser durch Big Data, Predictive Analytics und „in-memory“-Technologien wie etwa SAP HANA. Insbesondere für das Forecasting zeichnen sich durch diese Digitalisierung nachhaltige Veränderungen ab, indem Forecasts zunehmend anhand von Predictive Analytics automatisiert generiert werden. Ein Beispiel hierfür ist die automatisierte Erhöhung der Prognosegüte der monatlichen Personalkosten. Einer unserer Kunden konnte damit die Prognosegüte spürbar verbessern. Das verwendete Prognosemodell basiert auf einer Reihe von Treibern, die auf die Personalkosten wirken, wie z. B. die interne Produktionsplanung, Feiertage sowie Prognosen zu Urlaubstagen. Ein weiteres Beispiel ist der Umsatz- Forecast. Einer unserer Kunden konnte bereits anhand von historischen Umsatzund Auftragsdaten ein statistisches Vorhersagemodell aufsetzen, das in wesentlichen Teilen treffsicherer war als der von den unternehmensinternen Experten erstellte Umsatz-Forecast. Eine weitere Verbesserung ist hier durch die geplante Erweiterung der Datengrundlage zu erwarten, etwa um makroökonomische oder wettbewerbsbezogene Daten.

Geht man davon aus, dass solche Lösungen erst der Anfang einer umfassenderen Digitalisierung im Forecasting sind, hat dies mittelfristig nachhaltige Konsequenzen für die Unternehmenssteuerung. Die statistische Ermittlung wahrscheinlicher Entwicklungen wird fester Bestandteil der genutzten Methoden im Controlling. Durch Forecasts, die modellbasiert und automatisiert in kurzen Zeitabständen erstellt werden, entwickelt sich die Unternehmenssteuerung immer stärker weg von reaktiv-analytisch hin zu proaktiv-vorausschauend. Gleichzeitig wird die Unternehmenssteuerung stärker wertschöpfungsübergreifend integriert. Finanzielle Forecasts werden automatisiert aus vorlaufenden nicht-finanziellen Größen aus den unterschiedlichen operativen Wertschöpfungsbereichen sowie externen Datenquellen abgeleitet.

Zielbild und Roadmap

Um den Herausforderungen bei der Automatisierung und Digitalisierung von Planung und Forecasting erfolgreich zu begegnen, ist eine strukturierte Vorgehensweise wichtig. Zentral ist, dass die beschriebenen IT-Hebel und Digitalisierungspotenziale ausgehend von den individuellen fachlichen Anforderungen eines Unternehmens bewertet und realisiert werden. Weiterhin ist es hilfreich, sich an Reifegraden bei der Automatisierung und Digitalisierung von Planung und Forecasting zu orientieren. Als grundsätzliche Reifegrade können die Umsetzung etablierter IT-Hebel (im Sinne von „fix the basics“) und das Realisieren aktueller Digitalisierungspotenziale, die sich aus Big Data, Predictive Analytics und „in-memory“-Technologien ergeben, unterschieden werden. Eine dreistufige Vorgehensweise zur unternehmensspezifischen Standortbestimmung und Zielbilderstellung hat sich hierbei als erfolgreich erwiesen.

Schritt 1

Ist-Analyse: Anhand einer ganzheitlichen Sicht auf die Planungs- und Forecasting- Prozesse wird eine Ist-Analyse durchgeführt.

Schritt 2

Standortbestimmung: Zur Standortbestimmung erfolgt eine „Kontrastierung” der Ist-Situation mit den acht IT-Hebeln und aktuellen Digitalisierungspotenzialen. Es wird der unternehmensspezifische Reifegrad abgeleitet.

Schritt 3

Zielbild und Roadmap: Ausgehend vom unternehmensspezifischen Reifegrad wird ein Zielbild definiert. Dazu werden mögliche Handlungsoptionen abgegrenzt und anhand einer Kosten-Nutzen Abwägung bewertet und priorisiert. In Form einer Roadmap werden die relevanten Maßnahmen in einen zeitlich machbaren Umsetzungsplan überführt.

Fazit

Es ist erstaunlich, dass Unternehmen häufig noch auf das Erfassen, Zusammenführen, Aufbereiten und Versionieren von Plan- und Forecast-Daten via Excel und E-Mail setzen und dabei nicht selten eine hohe Ressourcenbindung hinnehmen. In den Fällen, wo dies Ineffizienzen und Qualitätseinbußen verursacht, bietet es sich an, anhand eines ganzheitlichen Zielbildes und daraus abgeleiteter Roadmap die unternehmensspezifische Weiterentwicklung der IT-Unterstützung strukturiert voranzubringen. Vor dem Hintergrund der rasanten Entwicklung innovativer Ansätze rund um „in-memory“-Technologien, Big Data und Predictive Analytics ist es dabei sinnvoll, zwischen langjährig etablierten IT-Hebeln und aktuellen Digitalisierungspotenzialen in Planung und Forecasting zu unterscheiden. Dies ermöglicht es, eine unternehmensspezifische Roadmap zu definieren, die eine nachhaltige und unternehmensspezifische Erhöhung des Reifegrads in Planung und Forecasting sicherstellt.

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