Controlling mit der SAP Analytics Cloud E-Book

• Herausgeber: Haufe Lexware
• Kategorie: Fachliteratur
• Serie: Haufe Fachbuch
• Sprache: Deutsch

Seitenzahl: 274

Veröffentlichungsjahr: 2023

Beschreibung

SAP Analytics Cloud ist das Self-Service Business Analytics Tool, welches sich weltweit zur führenden Analyse- und Planungsplattform entwickelt hat. In diesem Herausgeberwerk wird die Software grundlegend vorgestellt. Es beschreibt, wie Sie eine cloudbasierte Lösung effektiv nutzen und darauf basierend fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können. Zudem erfahren Sie alles Wissenswerte über Themen wie erweiterte Planung (xP&A), Nachhaltigkeitscontrolling, strategische Finanzsimulation und Predictive Analytics auf Basis künstlicher Intelligenz und maschinelles Lernen. Zahlreiche Praxisbeispiele und Erfahrungsberichte zeigen, wie das Thema in anderen Unternehmen erfolgreich umgesetzt wurde. Mit einem Interview mit Dr. Carsten Bange, einem der führenden Experten für die erfolgreiche Nutzung von IT für BI und Datenmanagement im Rahmen der Transformation zu datengetriebenen Unternehmen. Inhalte: - Integrierte Analyse und Planung mit der SAP Analytics Cloud  - Treiberbasierte Simulation in der integrierten Planung - Den neutralen Blick der Daten mit dem Wissen der Fachbereiche kombinieren - Kontinuierliche strategische Finanzplanung mit der SAP Analytics Cloud - Predictive Analytics auf Basis von KI und maschinelles Lernen - Besondere Anforderungen im Sustainability Controlling - Central Forecasting @Corporate Controlling bei der SAP - Praxisbeispiele von Viega, DB Schenker, Freudenberg und Lonza

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

InhaltsverzeichnisHinweis zum UrheberrechtImpressumVorwortDie Autorinnen und AutorenKapitel 1: StandpunktInterview zum Thema »Zukunft der integrierten Planung«Interview zum Thema »Zukunft der Unternehmensplanung mit SAP«Kapitel 2: GrundlagenIntegrierte Analyse und Planung mit der SAP Analytics Cloud1 Der Plattformgedanke2 Unternehmenssteuerung im Closed Loop 3 Visualisierung3.1 Berichtserstellung3.2 Office Integration3.3 Erweiterte Analysefähigkeiten3.4 Analytische Anwendungen3.5 Zusammenarbeit 4 Infrastruktur4.1 Datenmodellierung mit der SAP Analytics Cloud4.2 Cloud oder On-Premise 4.3 Business Content4.4 Zugriff auf Vorsysteme4.5 Big Data und AnalyseDie Unternehmensplanung in einer volatilen Welt – Anforderungen an eine moderne Planungssoftware1 Steuerungsinstrument der Unternehmensführung2 Spreadsheet-Planung vs. toolbasierte ­Planung – keine Frage des Entweder-oder3 Planung und Analyse – mehr als nur zwei Seiten einer Medaille4 Der Blick in die Glaskugel – der Einsatz von Predictive Analytics5 One size fits all? Ein Werkzeug für alles oder für jeden Anwendungsfall ein (eigenes) Werkzeug?6 Von der Planung zur Umsetzung7 Ein Blick in die ZukunftIntegriertes Management-Reporting in der SAP Analytics Cloud – Learnings aus Praxisprojekten1 Einleitung2 Merkmale eines State-of-the-Art-Reportings in der SAP Analytics Cloud2.1 Fokussierung auf die Zielgruppe2.2 Guided Navigation2.3 Integrierte Reporting-Landschaft2.4 Hohe Nutzerfreundlichkeit2.5 Integration von Smart Features2.6 Optimierung der Report-Performance3 Vorgehensmodell für eine erfolgreiche Umsetzung3.1 Fachliches Konzept – Zielbild & Standards3.2 Implementierungs-Backlog – User Storys & Priorisierung3.3 Agile Umsetzung & Testing3.4 Roll-out & Change Management4 FazitKapitel 3: Fortgeschrittene PlanungsmethodenTreiberbasierte Simulation in der integrierten Planung1 Problemfelder der Planung und deren Lösung durch Simulation2 Welche Verfahren für welchen Zweck?3 Ein Anwendungsbeispiel anhand der Simulation von Produktionskosten3.1 Vorgehensweise und Problemstellung3.2 Identifikation der zu betrachtenden KPIs und ihrer beeinflussenden Treiberkenngrößen3.3 Aufstellung von Annahmen hinsichtlich der Entwicklung der Treiber3.4 Berechnung der daraus folgenden KPI-Entwicklung und Bewertung des Resultats4 Einbettung des Verfahrens und Umsetzung in der SAP Analytics Cloud 5 FazitLiteraturverzeichnisDen neutralen Blick der Daten mit dem Wissen der Fachbereiche kombinieren1 Eine bessere Planung durch den Business-Nutzer2 Verbesserung der Planung mit maschinellem Lernen3 Verbesserung der Analysen mit maschinellem Lernen am Beispiel der Mitarbeiterabwanderung4 Die Herausforderung der Mitarbeiterabwanderung5 Abwanderung mit Datenanalysen bewältigen: Ein Anwendungsfall6 FazitLiteraturverzeichnisKontinuierliche strategische Finanzplanung mit der SAP Analytics Cloud1 Die Wertentwicklung als Ausgangspunkt für eine integrierte strategische Finanzplanung2 Besonderheiten des Softwaremarktes und Konsequenzen an die Steuerung3 Modelllogik4 Arbeiten mit Szenarien5 Berücksichtigung von Unsicherheit6 Integration in die Gesamtsteuerung7 ErfolgsfaktorenChancen einer erweiterten Planung und Analyse (xP&A)1 Transformation der Planungsprozesse2 xP&A Anknüpfpunkte2.1 Change Management2.2 Technologie3 xP&A Anwendungsfälle für die Lieferkette3.1 Neuplanung der Nachfrage auf der Grundlage der Wirtschaftlichkeit3.2 xP&A und Lagermanagement 4 ZusammenfassungSustainability Controlling mit SAP Analytics Cloud1 Nachhaltigkeit als Controllingaufgabe2 Sustainability Controlling bei SAP2.1 Ein Ansatz zur Steuerung2.2 Verzahnung mit der operativen Planung2.3 Operative Steuerung 3 AusblickKapitel 4: Umsetzung & PraxisIntegrierte Planung mit der SAP Analytics Cloud bei Viega1 Digitalisierung im Finanzbereich2 Konzept der integrierten Unternehmensplanung3 SAP Analytics Cloud als kollaborative Planungsplattform4 Integration von Werttreibern im Planungsprozess5 Ausblick: Planungscampus, Szenarien und Lean-BudgetingGlobale, integrierte Planungs­lösung mit SAP Analytics Cloud bei DB Schenker1 Aktueller Stand und Entwicklung moderner Unternehmenssteuerung2 DB SCHENKER als innovativer Vorreiter der globalen Logistikbranche 3 Status quo und einhergehende Herausforderungen4 Der Weg zu einer integrierten Finanzplanung4.1 Anforderungen an die Einführung eines globalen sowie integrierten Planungsprozesses4.2 Umsetzung der Anforderungen zur Realisierung von GIP4.3 Target-Setting-Modul4.4 Budgeting-Modul4.5 Forecast-Modul5 Inkrementeller Projekt- und Roll-out-Ansatz6 Retrospektive als Mittel zur Verbesserung künftiger Entscheidungen7 Zusammenfassung und Ausblick LiteraturverzeichnisIntegrierte Unternehmensplanung eines Teilkonzerns der Freudenberg Group1 Das Unternehmen2 Der Planungsprozess3 Bisherige Umsetzung und Herausforderungen4 Das Projekt5 Der neue Ansatz6 Architektur7 Vorteile8 Erfolgsfaktoren9 FazitCentral Forecasting @Corporate Controlling bei der SAP 1 Bedeutung der Ergebnisprognose bei der SAP 2 Herausforderungen3 Auf dem Weg zur Forecast-Automatisierung4 Das Werkzeug5 Der neue Forecast-Ablauf6 Auftragseingangsvorhersage7 Reise- und Bewirtungskosten 8 FazitUmfassende Unterstützung der ­integrierten Unternehmens­planung bei Lonza durch ­moderne Werkzeuge1 Das Unternehmen Lonza2 Ausgangssituation3 Die Transformationsziele3.1 Phase 1 3.2 Phase 23.3 Phase 34 Datenfluss der Planung5 Ablauf des Planungsprozesses6 Architektur7 Was wurde erreicht8 Fazit/Erfolgsfaktoren9 AusblickKapitel 5: LiteraturanalyseLiteratur und weitere Quellen zur SAP Analytics CloudSAP Analytics Cloud: Das PraxishandbuchUnternehmensplanung mit SAP Analytics CloudSmart Predict in SAP Analytics Cloud (SAC)Weitere QuellenStichwortverzeichnis

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InhaltsubersichtCoverTextanfangImpressum

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Prof. Dr. Andreas Klein; Prof. Dr. Karsten Oehler

Controlling mit der SAP Analytics Cloud

1. Auflage, September 2023

© 2023 Haufe-Lexware GmbH & Co. KG, Freiburg

www.haufe.de

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Vorwort

In einer Zeit, in der die Märkte immer schnelllebiger und komplexer werden und der Wettbewerb stetig zunimmt, ist effektives Controlling von entscheidender Bedeutung. Die richtige Analyse, Steuerung und Überwachung von betriebswirtschaftlichen Prozessen entscheiden wesentlich über Erfolg und Misserfolg. Und schon seit den neunzehnhundertsiebziger Jahren gilt, dass sich ohne geeignete Softwaresysteme kein leistungsfähiges Controllingsystem realisieren lässt. Seitdem hat die Technologie eine rasante Entwicklung durchlaufen und die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, hat sich grundlegend verändert. Softwaregestützte Controllingsysteme sind zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden, um die Komplexität der modernen Geschäftswelt zu bewältigen. Die Einfachheit von Cloud-Lösungen erleichtert es dem Controller, seine Aufgaben zügig zu automatisieren. Zudem können die Adressaten jederzeit und überall auf die Analysen und Reports zugreifen. In diesem Umfeld hat sich SAP Analytics Cloud zur führenden Analyse- und Planungsplattform entwickelt.1

In diesem Buch erfahren Sie, wie Sie eine cloudbasierte Lösung effektiv nutzen und darauf basierend fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können. Die Beiträge in diesem Themenband greifen dazu zahlreiche Fragen und Aufgabenstellungen auf, von der grundlegenden Vorstellung der Software bis hin zu fortgeschrittenen Konzepten wie erweiterte Planung (xP&A), Nachhaltigkeitscontrolling, strategische Finanzsimulation, Predictive Analytics auf Basis künstlicher Intelligenz und maschinelles Lernen. Zahlreiche Fallstudien und Praxisbeispiele sollen Ihnen helfen, die konzeptionellen Möglichkeiten in die Realität umzusetzen. Sie werden von erfolgreichen Unternehmen lesen, die durch den Einsatz von cloudgestützten Controllingsystemen ihre Effektivität und Effizienz gesteigert, Kosten gesenkt und ihre Wettbewerbsfähigkeit verbessert haben.

Eine Botschaft ist besonders wichtig: Controlling funktioniert nicht mehr mit isolierten Lösungsansätzen, sondern benötigt eine Gesamtsteuerung, sei es in Einzelunternehmen oder im Konzernverbund. Dies wird insbesondere in den verschiedenen Praktikerberichten deutlich. Die Erfahrungsberichte zeigen, welches Potenzial in einer integrierten Analyse- und Planungsplattform liegt.

Wir möchten uns bei allen Expertinnen und Experten, die an diesem Buch mitgewirkt haben, bedanken. Ihr Fachwissen und ihre Erfahrung haben dazu beigetragen, dass dieses Werk zu einer wertvollen Ressource für Controllerinnen und Controller geworden ist. Ein besonderer Dank gilt auch den Unternehmen, die uns Einblicke in ihre Controllingpraktiken gegeben haben.

Die vorliegende Sammlung an Beiträgen richtet sich an Praktiker, die Anregungen für die Implementierung einer modernen, integrierten Controlling-Lösung suchen. Dies betrifft in erste Linie SAP-Anwender, aber auch Anwender anderer Lösungen erhalten eine Vielzahl von Best-Practice-Beispielen für eigene Gestaltungen.

Wir wünschen Ihnen eine inspirierende Lektüre!

Andreas Klein

Karsten Oehler

1 BARC Score 2023, S. 11: https://www.sap.com/documents/2023/04/522dabe3-6d7e-0010-bca6-c68f7e60039b.html

Die Autorinnen und Autoren

Carsten Bange hat BARC als Gründer und Geschäftsführer in den letzten 25 Jahren zum führenden europäischen Marktanalyse- und Beratungshaus für Data & Analytics aufgebaut. Er unterstützt mit seinem 50-köpfigen Team die strategischen, organisatorischen und technologischen Entscheidungen in Unternehmen, damit ihre Transformation zu Data- & Analytics-getriebenen Organisationen gelingt.

Bastian Borkenhagen ist Associate Partner im Competence Center CFO Strategy & Performance Management bei Horváth und verantwortet das Segment Planung und Forecast. Er hat den Horváth Ansatz für Planung wesentlich weiterentwickelt und eine Vielzahl von Unternehmen bei der Optimierung ihrer Planung und Steuerung beraten.

Angelina Brehm ist Senior Project Managerin bei Horváth am Standort Hamburg und verantwortet im Rahmen von Finance-Transformation-Projekten die Konzeption & Umsetzung innovativer Performance-Management-Lösungen.

Florian Decker ist Vice President, Head of Customer Advisory Platform & Technologies, SAP Middle & Eastern Europe.

Dr. Sarah Detzler ist Competence Lead für Data Science und Machine Learning im Customer Advisory der SAP. Sie unterstützt ihre Kunden dabei, Mehrwert aus ihren Daten zu gewinnen, insbesondere ihre Geschäftsprozesse und Workflows mit maschinellem Lernen effizienter und intelligenter zu gestalten.

Jörg Diekkämper ist Customer Solution Advisor, CoE Platform & Technology for SAP Middle & Eastern Europe.

Alecsandra Dimofte ist Product Manager für SAP Analytics Cloud for Planning mit einem Fokus auf Planungsintegration, insbesondere SAP Integrated Business Planning.

Melanie Doerr ist Controlling Manager im CoE Central Forecast, Corporate Controlling, SAP SE in Walldorf.

Jens Gräf ist Associate Partner bei Horváth am Standort Frankfurt und ist verantwortlich für die Weiterentwicklung von innovativen Performance-Management-Lösungen.

Dr. Holger Handel verantwortet das Produktmanagement für die Planungslösungen SAP Analytics Cloud und SAP Business Planning and Consolidation (SAP BPC) der SAP SE in Walldorf. Durch seine mehrjährige Tätigkeit im Produktmanagement hat er zahlreiche Kundenprojekte bei der Einführung von SAP Analytics Cloud in den unterschiedlichsten Funktionsbereichen begleitet. Darüber hinaus verfügt er über ein breites Wissen im Produktportfolio der SAP-Planungslösungen. Dr. Handel arbeitet seit dem Jahr 2009 bei SAP und hatte verschiedene Rollen in den Bereichen Datenbanken und Datenmanagement inne, bevor er 2014 ins Produktmanagement für das Planungsportfolio der SAP wechselte.

Andreas Hass, Head of Corporate Data Platform, Freudenberg Group. Seit 2007 arbeitete Andreas Hass bei Freudenberg Home and Cleaning Solutions in verschiedenen Rollen der Abteilung Corporate Process & Information Management. Neben dem Aufbau eines harmonisierten Reportings auf Basis eines zentralen Data Warehouses begleitete er internationale SAP Template-Roll-outs für Module wie SAP SD und CO-PA im Prozessumfeld. Zuletzt leitete er die Einführung der SAP Analytics Cloud als Planungslösung des Teilkonzerns in verschiedenen Projekten des Finanz-, Logistik- und Marketingumfelds. Nach dem Aufbau eines eigenen Analytics-Teams begann er im März 2023 eine Konzernfunktion bei Freudenberg & Co. KG und zeichnet seither für die »Corporate Data Platform« des Konzerns verantwortlich.

Timothy Kaufmann, SAP, Innovation & Sustainability Lead, CTO Office Platform and Technology, Middle and Eastern Europe.

Dennis Kinski ist Teamlead Global Planning and Reporting bei der DB Schenker AG. Im Rahmen seiner Position ist er als Programmleiter für den Roll-out eines globalen, integrierten Planungstools verantwortlich. Davor war Herr Kinski bereits als Vorstandsassistent des CFO intensiv in die strategische Neuausrichtung der Finanzorganisation eingebunden.

Christian Klink, Vice President, Strategic Financial Planning.

Matthias Krämer ist Senior Vice President | Head of SAP HANA Database & Analytics – Planning & Analytics.

Sebastian Krömer ist Senior Director, Head of Corporate Accounting & Controlling bei der Viega GmbH & Co. KG. In seiner Rolle verantwortet er neben den fachlichen Themen von Konsolidierung, Reporting und Planung auch die Weiterentwicklung der Systeme und Prozesse im Rahmen diverser Projekte im Finanzumfeld.

Roland Mann, Head Reporting & Systems/Director (FP&A), Lonza.

Marco Mohr ist Managing Consultant bei Horváth am Standort Frankfurt und beschäftigt sich schwerpunktmäßig mit der Konzeption und Umsetzung von digitalen Reporting-Lösungen in der SAP Analytics Cloud.

Dr. Jörg Müller promovierte am Statistiklehrstuhl der Universität Passau und ist seitdem Berater im Bereich Business Analytics mit SAP bei PwC. Hier begleitet er seine Kunden bei der Implementierung von Planungs- und Simulationslösungen mit den gängigen SAP-Planungstools. PwC-intern leitet er das Kompetenzteam Predictive Planning und verantwortet die diesbezügliche Weiterentwicklung der Produktpalette.

Prof. Dr. Karsten Oehler ist Solution Advisor Chief Expert Planning & Analytics in der LOB BTP, SAP Deutschland SE & Co. KG in Eschborn und Professor für Controlling an der Provadis Hochschule in Frankfurt.

Lina Schober ist Managing Consultant im Competence Center CFO Strategy & Performance Management bei Horváth. Sie hat in den vergangenen Jahren eine Vielzahl an Projekten zur Neugestaltung von Planungsprozessen, Reportinglösungen und Datenmodellen in verschiedenen Großkonzernen begleitet.

Eric Schuenemann ist Controller im CoE Central Forecast, Corporate Controlling, SAP SE in Walldorf.

Thorsten Trauth, IT Business Analyst SAP Analytics – Lonza.

Kapitel 1: Standpunkt

Interview zum Thema »Zukunft der integrierten Planung«

Interviewpartner

Carsten Bange hat BARC als Gründer und Geschäftsführer in den letzten 25 Jahren zum führenden europäischen Marktanalyse- und Beratungshaus für Data & Analytics aufgebaut. Er unterstützt mit seinem 50-köpfigen Team die strategischen, organisatorischen und technologischen Entscheidungen in Unternehmen, damit ihre Transformation zu Data- & Analytics-getriebenen Organisationen gelingt.

Das Interview führte Prof. Dr. Karsten Oehler

Prof. Dr. Karsten Oehler ist Solution Advisor Chief Expert Planning & Analytics in der LOB BTP, SAP Deutschland SE & Co. KG in Eschborn und Professor für Controlling an der Provadis Hochschule in Frankfurt.

Karsten Oehler: Lieber Carsten, vielen Dank für Deine Bereitschaft zum Interview. Wie ist denn so das aktuelle Stimmungsbild der Unternehmen, was Planungsprozesse angeht. Man liest in euren immer wieder spannenden Studien, dass es mit der Zufriedenheit nicht immer zum Besten bestellt ist. Wie ist deine Einschätzung zum aktuellen Stimmungsbild?

Carsten Bange: Wir sehen auf jeden Fall, dass es noch Investitionsbedarf gibt. Die Planung wird immer anspruchsvoller und die Ansprüche an die Planung wachsen ständig. Die bestehenden Ansätze werden nach wie vor als eher unzureichend gesehen. Deshalb gibt es auch einen Push bei den Planungswerkzeugen, sodass jetzt auch mehr investiert wird. Die Grundlage für mehr Investitionen ist sicherlich auch, dass man gewisse Defizite in der Unterstützung sieht.

Karsten Oehler: Und wo liegen denn diese Defizite? Wo sind aktuelle Herausforderungen die häufig genannt werden?

Carsten Bange: Vor allem Effizienz, aber auch Effektivität des Planungsprozesses ist eine Herausforderung. Zum einen haben wir die Situation, dass sich immer mehr immer schneller ändert. In der Konsequenz ist die Planung öfter und schneller anzupassen. Das zielt dann auf die Effizienz des Prozesses ab. Wie schnell kann ich das eigentlich machen, wie viele Ressourcen brauche ich dafür? Die Effektivität stellt Qualität in den Fokus. Also was kommt dabei raus? Sind die Planungsergebnisse brauchbar und gut? Helfen sie mir wirklich weiter? Letztendlich sind Treiber der Unzufriedenheit sicherlich beides. Wir sehen eine gewisse Entwicklung der Planung weg von langfristigen Planungen zu häufigeren Forecasts. Da spielt Effizienz nochmal eine besondere Rolle. Eine höhere Forecast-Taktung lässt sich nur in einem effizienten Prozess abwickeln.

Karsten Oehler: Die Erhöhung der Taktung ist ein recht häufig geäußertes Thema. Wie kann man denn hier eine Effizienzsteigerung erreichen? Einfach nur Frequenz erhöhen, wird bei aufwendigen Prozessen nicht funktionieren. Was sind denn die Hebel, die Unternehmen für eine Effizienzverbesserung in der Hand haben?

Carsten Bange: Da liegt vor allen Dingen nach wie vor viel Arbeit bei der Aufbereitung der Daten. Die Datenintegration ist wichtig, um die Daten in der erforderlichen Qualität zusammen zu bekommen und damit nutzbar zu machen. Darin liegt ein Effizienzziel. Aber auch das Datenmanagement, das dahintersteckt, gehört mit dazu.

Das Zweite ist die Verbesserung der Prozesse an sich. Wenn man die Alternative Excel anschaut, sind Planungsanwendungen in der Regel schon einfacher zu bedienen. Sie bieten Oberflächen mit einer Einschränkung auf die konkreten Aufgaben im Planungsprozess und damit nicht die gesamte Funktionalitätsbreite von Excel. Diese striktere Führung soll dazu beitragen, dass die Anwender dann weniger Fehler machen, weniger validieren müssen und am Ende letztendlich ihre Arbeit einfach schneller erledigen können.

Das neuste Thema ist, auch zu überlegen, ob man durch automatisiertes Forcasting oder den stärkeren Einsatz von Vorhersagemöglichkeiten bestimmte manuelle Tätigkeiten zumindest teilweise automatisieren kann. Es gibt einige interessante Beispiele, wo automatisiertes Forecasting tatsächlich dem Controller oder anderen im Unternehmen hilft, Arbeit abzunehmen, indem Vorschlagswerte generiert werden. Der Planer muss also nicht selber Werte generieren, sondern im Wesentlichen nur noch kontrollieren. Das geht aber natürlich schneller, als die Information selbst zu erzeugen.

Karsten Oehler: Daraus würde ja im Rückschluss wieder folgen, dass auch die Datenanforderungen steigen, oder? Wenn ich einen Forecast automatisiere, heißt das, dass die Planungsanwendung dafür auch die richtigen Daten braucht. Im manuellen Forecast kommt man vielleicht noch mit wenig Ist-Daten aus. Wenn man das aber automatisieren will und das auch noch in einer guten Qualität, braucht man doch deutlich mehr. In der Konsequenz dürften die Datenanforderungen bei hoher Automatisierung noch deutlich steigen, oder?

Carsten Bange: Ja, das sehe ich genauso. Man braucht zum einen für die Algorithmen häufig auch längere Zeitreihen an Vergangenheitswerten; wahrscheinlich mehr, als man sonst vielleicht nutzen würde. Und das Zweite ist »Garbage in – Garbage out«. Wenn der Mensch eine Zeitreihe betrachtet und dann Ausreißer erkennt, wird das einfach ausgeblendet – und dann wird weitergearbeitet. Wenn das in einen Algorithmus einfließt, dann fehlt häufig genau diese Fähigkeit der Verarbeitung. In der Konsequenz wird das dann eben nicht zu so tollen Ergebnissen führen. Daher wird die Datenqualität tatsächlich wichtiger.

Karsten Oehler: Aber was machen jetzt Unternehmen nach der Pandemie? Ich hatte neulich einen Termin bei einem Verkehrsdienstleister und dieser hat seinen Datenschatz sprichwörtlich über Nacht durch den nahezu kompletten Absturz seiner Geschäftstätigkeit verloren. Das Unternehmen hatte ein Rückgang von mehr als 90 % zu verkraften. In der Konsequenz sind die Zeitreihen kaputtgegangen. Was kann denn da die Lösung sein? Das würde gegen eine Forecasting-Automatisierung sprechen. Das würde dazu führen, dass man vier bis fünf Jahre warten muss, bis wieder ausreichend stabile Datenreihen vorhanden sind?

Carsten Bange: In einigen Bereichen wird es wahrscheinlich so sein, dass man so einfach aus der Vergangenheit nicht mehr auf die Zukunft schließen kann. Das ist bei einer menschlichen Prognose aber genauso. Da bin ich auch wieder mehr drauf angewiesen, entsprechende Annahmen zu treffen. Es gibt aber auch die Vorgehensweise, die aktuelle Situation mit 2019 und davor zu vergleichen. Man erwartet, dass das Verhalten sich so ähnlich darstellt wie zu dieser Zeit; vielleicht mit einer kleinen Veränderung, die eingeplant wird. Insofern kann man da durchaus etwas tun.

Aber es sei auch die Frage erlaubt, ob die Disruption wirklich für jedes Unternehmen in jeder Situation gilt. Ein schönes Beispiel für Disruption im Wandel in der Pandemie ist die Prognose von Toilettenpapier. Dies wurde exemplarisch für das Datenchaos herangezogen. Man war sich einig, dass man die Ist-Daten aus dem Einzelhandel nicht mehr nutzen kann, weil die Hamsterkäufe jegliche Planung ad absurdum geführt haben. Ich habe ein interessantes Interview mit einem Vertreter eines großen Lebensmitteleinzelhändlers gelesen, der meinte, das wäre alles völlig übertrieben. 95 % der Produkte im Supermarkt konnten genauso weiter automatisiert prognostiziert werden. Die Disruption gilt eben nur für kleinen Teil der Produkte, wo die Käufer völlig verrücktspielten und eine Prognose dann nicht mehr funktioniert. Das müssen wir akzeptieren. Aber das Allermeiste ist eben nicht beeinflusst. Deshalb glaube ich, muss man bei der Einschätzung vorsichtig sein. Und lieber genauer analysieren und dann wahrscheinlich feststellen, dass es an vielen Stellen doch noch gut funktioniert.

Karsten Oehler: Auch bei dem Verkehrsdienstleister, den ich erwähnt hatte, war es so, dass man viele Kostenpositionen trotz Disruption als Grundlage einer Prognose verwenden konnte. Vor allen Dingen, wenn mit Treibern gearbeitet wird und sich die Treiber vernünftig prognostizieren lassen, dann kann man die Abhängigkeiten ja auch recht gut, beispielsweise über Regressionsmodelle, ableiten.

Forecasting war jetzt ein Thema. Was sind denn andere Werkzeuge? Gibt es noch weitere Ansätze, die jetzt letzten Endes im Hinblick auf eine dynamische Planung wieder in die Diskussion gekommen sind?

Carsten Bange: Unsere Studien zeigen, dass das Thema Simulation von höherem Interesse ist, was verständlich ist.2 Die Simulation dient dazu, verschiedene Szenarien abbilden zu können und die Effekte einschätzen zu können. Szenarienbasierte Planung wird zurzeit häufig genutzt. Wir haben alle verstanden, dass die Wahrscheinlichkeit, dass ungewöhnliche Szenarien eintreffen, merklich gestiegen ist. Man kann deshalb die Zukunft nicht mehr so gut vorhersagen. Aber man muss dann verschiedener Annahmen dazu treffen, was passieren könnte und sich dafür schon mal wappnen. Das ist genau die Idee dabei, verschiedene Szenarien darzustellen. Die Grundidee einer Simulation ist es zu schauen, was denn passiert, wenn eben gewisse Annahmen getroffen werden.

Karsten Oehler: Wie häufig wird das schon eingesetzt? Diese klassische What-if-Simulation ist ja schon uralt. In den einschlägigen Büchern wurde das schon in den 1960er und 1970er Jahren beschrieben. Aber wie weit sind da die Unternehmen? Wie intensiv wird so etwas bereits eingesetzt?

Carsten Bange: Mein Eindruck war immer, dass das eher in wenigen kleinen Einheiten genutzt wurde, aber nie so richtig in der Fläche. Was man gesehen hat, war meistens doch eher Brot und Butter, also kein Einsatz von fortgeschrittenen Verfahren. Der Trend, den man beobachten kann, ist, dass das so etwas langsam in die breitere Nutzung kommt.

Karsten Oehler: Und wahrscheinlich auch professioneller, oder? Ich kenne noch viele Modelle, die so einfach in Excel zusammengestrickt wurden. Und je komplexer die Werkzeuge und die Szenarien werden, desto limitierter wird ja auch so ein Werkzeug wie Excel.

Carsten Bange: Ja, genau. Es gibt den Einsatz von allgemein nutzbaren Planungslösungen, besonders im Finanzplanungsumfeld. Besonders interessant ist die Unterstützung von Szenarien, was dann verschiedene Funktionsbereiche im Unternehmen abdecken kann. Ich denke hierbei an Supply-Chain- oder Marketingplanung oder Ähnliches. Häufig gibt es auch spezifische Lösungen für bestimmte Branchen. Und hier hat sich die Werkzeugunterstützung auch verbessert, sodass Simulation einfacher zu nutzen ist.

Karsten Oehler: Also im Grunde genommen auch ein Weg hin zu integrierten Szenarien. Ich kenne viele einfache finanzbezogene Szenarien. Man macht vielleicht eine Mengen-Preis-Veränderungen und schaut, wie sich diese in Erfolg und Liquidität widerspiegelt. Wichtiger wäre es aber beispielsweise: Muss ich mit einem Absatzeinbruch rechnen und was ist die Konsequenz, auf welche Ressourcen kann ich verzichten? Oder das Gegenteil: Ich habe also ein erhöhtes Absatzvolumen. Kann ich mir das kapazitätsseitig überhaupt leisten? Und eine solche Simulation erfordert ganz andere Strukturen, weil ich das ja nicht allein nur im Finanzbereich klären kann. Dafür brauche ich ja übergreifende Szenarien.

Carsten Bange: Genau das ist sicherlich Trend. Wir sehen eine wachsende Nachfrage danach in unseren Studien. Das nennt sich im angelsächsischen Raum xP&A3. Der neue Schwerpunkt liegt darin, die operative Planung insbesondere mit der Finanzplanung zu integrieren. Wenn man jetzt Abhängigkeiten in die Simulation einbeziehen will, dann braucht man Abhängigkeiten aus verschiedensten Bereichen. Ergo müssen Detailplanungen integriert werden. Und das ist sicherlich ein Trend, den man beobachten kann.

Karsten Oehler: xP&A ist aber ein komplexes Konstrukt. Die Thematik ist äußerst vielschichtig. Viele Unternehmen sind noch ganz am Anfang. Wo fangen die Unternehmen nun an? Mit Produktionsplanung, mit Supply-Chain-Planung oder mit Projektplanung? Wo sind da zurzeit Schwerpunkte zu sehen? Wo fangen die Unternehmen primär mit welcher Integration an, wenn sie xP&A machen?

Carsten Bange: Ich sehe noch nicht so den klaren Trend. Ich glaube, es hängt sicherlich am Geschäftsmodell und an der Branche, welche Wichtigkeit einzelne Themen haben oder wie viel Einfluss sie haben. Ich sehe häufiger das Thema Human Resources bzw. Workforce Planning. Dieser Bereich wird zunehmend in die Unternehmensplanung integriert. Das Thema Supply-Chain-Planung, was ja bis zur Produktionsoptimierung gehen kann, ist häufig noch eher ein Silo. Das hängt wie gesagt vom Geschäftsmodell ab. Im eCommerce hat man natürlich extrem viel Integrationsbedarf in Bereich der Marketingplanung. Und das wäre natürlich dann in solchen Geschäftsmodellen ein guter Ansatzpunkt für eine stärkere Integration.

Karsten Oehler: Ich habe die Erfahrung gemacht, dass die meisten Unternehmen sich an eine enge Finanzintegration mit Supply Chain und Produktion noch gar nicht herantrauen, weil dies das Komplizierteste ist. Ist das zu empfehlen?

Carsten Bange: Die Frage ist in der Tat, ob man wirklich mit der komplizierten Integration anfangen sollte. Denn die Produktionsoptimierung ist für sich schon ein äußerst schwieriges Thema. Und wenn ich das jetzt von der Finanzseite her integrieren möchte, dann habe ich eine große Herausforderung. Es ist ja in der Regel nicht damit getan, einfach mal ein paar Produktionsstrukturen in die Planung mit reinzunehmen. Ich muss das dann auch mit der eigentlichen Produktionssteuerung verbinden. Und dann bin ich plötzlich im operativen Geschäft. Das ist eine ganz andere Welt. Dann muss alles funktionieren, man muss plötzlich Service Level einhalten und so weiter und so weiter. Damit wird es ein ganz anderes Thema, was die Integration angeht.

Karsten Oehler: Noch anderes Thema: Die aktuelle Diskussion dreht sich stark um künstliche Intelligenz und insbesondere um ChatGPT. Jetzt ist natürlich die Erwartung der Entscheider extrem groß. Also ich sehe, dass da ein großer Mismatch zwischen den Erwartungen und dem, was realistisch ist – also dem, was wirklich an modernen Methoden in den Unternehmen zum Einsatz kommt –, besteht. Wo siehst du da den Stand oder wo sind die Schwerpunkte von modernen Methoden, also Richtung Machine Learning, in Planungsumgebungen zu sehen?

Carsten Bange: Das Meiste, was wir heute im Bereich KI sehen, ist recht rudimentär. Die meisten vorhersagenden Anwendungen nutzen eine Regression, also eher klassische Statistik. Ich glaube, dass solche Algorithmen für viele Aufgaben auch ausreichen. Viele der fortgeschrittenen Methoden wie z. B. neuronale Netze haben ihre Stärken in anderen Einsatzszenarien, also beispielsweise für Klassifikationsszenarien oder zur Segmentierung von Daten. Hierfür gibt es aber nur eine eingeschränkte Zahl an Anwendungsfällen, gerade wenn wir über Finanzplanung nachdenken. Hier sind es meistens eher klassische Zeitreihen. Und das ist ja eigentlich der »Home Turf«, also das Spielfeld der Regression.

Karsten Oehler: Aber das könnte sich durch xP&A durchaus ändern, oder? Wenn ich dann in die Produktion reingehe, verlasse ich die Ebene des Controllings. Controlling arbeitet ja primär auf Saldenebene. Und die Prognosen sind ja dann auch auf Saldenebene.

Carsten Bange: Durch xP&A wird es durchaus so sein, dass dann auch diese Algorithmen interessant werden. Beispielsweise eine Klassifikation und Vorhersage, wann Maschinen ausfallen, also die sogenannte Predictive Maintenance. Dann bin ich auf der operativen Ebene und dann habe ich ganz andere Themen und Aufgabenstellungen, für die andere Methoden zum Einsatz kommen.

Karsten Oehler: Und was sicherlich im Rahmen der neuen Methoden interessant ist, dass durch den automatischen Forecast immer stärker Bandbreiten als Nebenprodukt mitgeliefert werden. Ändert sich da was in den Unternehmen in Bezug darauf, wie man mit Unsicherheit umgeht? Das war in der Vergangenheit immer schwierig. Die Ansätze der Risikoaggregation mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation waren eher theoretische Konstruktionen. Man hat sich Gedanken über die Risikowahrscheinlichkeiten gemacht und anhand einer großen Anzahl von Szenarien ermittelt, wie oft Kombinationen von Risiken eintreten würden. Auf der anderen Seite verlangt das Management aber eine klare Aussage. Also: Wir werden Ende des Jahres 5 Millionen EBIT haben und nicht irgendwas zwischen 10 und 15 Millionen. Das akzeptiert ja praktisch kein Vorstand. Ändert sich etwas, wenn viel stärker mit auf Bandbreiten basierten Prognosemodellen gearbeitet wird?

Carsten Bange: Also ich glaube, dass die Erfahrung der letzten Jahre gezeigt hat, dass genaue Vorhersagen nicht funktionieren oder nicht realistisch sind. Und deshalb gehe ich davon aus, dass die Akzeptanz für das Thema Bandbreiten steigt. Ich sehe es in der Unternehmenspraxis auch schon auffällig öfter. Und letztendlich geht auch die vorhin erwähnte zunehmende Nutzung von Szenarien in die Richtung. Ich möchte nicht nur einen Planwert darstellen, sondern auch meinen Best und meinen Worst Case. Dadurch habe ich ja automatisch eine Bandbreite aufgespannt.

Karsten Oehler: Aber das geht doch nur für den Forecast? Bei einem zukünftigen Plan will ich ja trotzdem noch den genauen Plan haben. Bis man zu einem mehrwertigen Plan kommt, dürfte es wahrscheinlich noch ein längerer Prozess sein, also da bin ich auch sehr gespannt auf eure neuen Studien.

Carsten Bange: Das stimmt natürlich. Ich muss ja als Unternehmen auch häufig einen Plan an meinen Aufsichtsrat berichten, vielleicht sogar an der Öffentlichkeit über das externe Reporting. Da möchte man dann doch eine präzise Aussage haben. Aber es tut sich schon was. Börsennotierte Unternehmen gehen immer stärker den Weg, dass sie nicht einen konkreten Forecast prognostizieren, sondern auch Bandbreiten bzw. Korridore. Und vielleicht färbt das dann ja auch noch ein bisschen ab, sodass das dann auch Einzug hält in kleinere Unternehmen.

Karsten Oehler: Zum Abschluss unseres Interviews noch eine technologische Frage: Wie siehst du die Entwicklung hinsichtlich der Infrastruktur? Geht der Einsatz von Unternehmensplanungen in Richtung Cloud oder ist Planung noch vorwiegend on Premise? Wie ist das Verhältnis und wie siehst du da die Entwicklung?

Carsten Bange: Wenn man sich die letzten 10 Jahre anschaut, geht der Trend sehr klar in Richtung Cloud. Es ist jedoch sicherlich regional unterschiedlich. Die Cloud-Adoption im deutschsprachigen Raum ist deutlich niedriger als im angelsächsischen Raum. Das sehen wir sehr deutlich in unseren Studien. Der Trend zur Cloud ist im letzten Jahr interessanterweise sogar ein wenig abgeflacht.

Wir hatten während Covid insgesamt eine starke Bewegung in die Cloud. Das war aber allgemein in der IT in allen Softwarebereichen so. Aktuell ist das Wachstum nicht mehr so stark.

Karsten Oehler: Okay, aber die Angst, seine Planungsdaten in eine Public Cloud zu ­geben, hat nachgelassen, oder? Das war vor 5–6 Jahren ein ziemlich intensiv diskutiertes Thema. Unternehmen aus der Financial-Service-Branche haben sich sehr schwergetan. Das hat sich gegeben. Oder gibt es immer noch große bzw. größere Vorbehalte?

Carsten Bange: Also wir sehen im Finanzbereich von Unternehmen durchaus noch häufig Vorbehalte. Insgesamt hat es sich aber doch deutlich gegeben. Es gibt inzwischen viele Banken und Versicherungen, die sehr stark auf die Cloud setzen. Es gibt also immer weniger Vorbehalte.

Karsten Oehler: Und gibt es denn spezifische Vorteile? Man kann jetzt problemlos Planungslösungen in die Cloud stellen. Aber das kann man mit ERP auch. Gibt es für die Planung irgendwelche besonderen Vorteile, die jetzt gerade für eine cloudbasierte Planungslösung sprechen?

Carsten Bange: Ich sehe hier zwei Punkte: Das eine ist, dass man häufiger plant, gerade wenn man stärker in die Richtung operative Planung geht. Diese ist ja im gesamten Unternehmen weltweit verteilt. Durch cloudbasierte Lösungen wird die Bereitstellung der Software natürlich schon einfacher. Das ist zwar eher ein technischer Aspekt, aber ich denke, dass dies eine Rolle spielt.

Der zweite Punkt ist, dass Unternehmen ja nicht ständig planen, sondern dass es ein zyklischer Prozess ist. Damit können Unternehmen von der Elastizität von Ressourcen in der Cloud gerade in der Planung profitieren, weil Ressourcen halt immer nur punktuell gebraucht werden.

Und wenn jetzt ein Modell aufgebaut worden ist, das wirklich dynamisch genutzt wird, dann ist das für die cloudbasierte Planung geradezu prädestiniert.

Karsten Oehler: Ja, das ist ein interessanter Punkt. Aber es wird im Controlling ja gerade über eine Erhöhung der Häufigkeit im Bereich Forecasting diskutiert. Würde das dann den Vorteil der Cloud wieder ein bisschen schmälern, wenn ich ständig Forecasting mache? Also einmal im Monat oder teilweise noch häufiger. Dann wäre wiederum der Vorteil bei der Cloudlösung nicht so stark, oder?

Carsten Bange: Ich glaube doch. Auch wenn ich die Häufigkeit erhöhe, werde ich nicht ständig planen und forecasten. Selbst bei einem monatlichen Forecast werde ich wenige Tage lang richtig viel Power brauchen und die restlichen Tage nicht. Damit könnte sich die Flexibilität der Cloud schon lohnen. Letztlich muss ich mir aber immer mein tatsächliches Verhalten im Prozess und auch die Möglichkeiten meiner Cloudinfrastruktur und meiner Softwarelösung anschauen. Wenn diese es nicht zulassen, kann Elastizität nur ein theoretischer Vorteil bleiben.

Letztlich sollten wir den beschriebenen Trend zu mehr Advanced Analytics/KI in der Planung nicht vergessen. Genau das Trainieren von Modellen ist ein prädestinierter Fall für die sporadische Nutzung sehr vieler Rechenressourcen.

Karsten Oehler: Lieber Carsten, besten Dank für diese tieferen Einsichten in die Welt der systemgestützten Planung.

Interview zum Thema »Zukunft der Unternehmensplanung mit SAP«

Interviewpartner

Matthias Krämer ist Senior Vice President | Head of SAP HANA Database & Analytics – Planning & Analytics

Kurzbeschreibung des Unternehmens

SAP ist der weltgrößte Anbieter von Unternehmensanwendungen. SAP unterstützt Kunden auf dem Weg zum nachhaltigen, vernetzten und intelligenten Unternehmen, in dem Lösungen, Technologie und Best Practices verknüpft werden, die für integrierte, digitale Geschäftsprozesse in der Cloud benötigt werden.

Das Interview führte Prof. Dr. Karsten Oehler

Prof. Dr. Karsten Oehler ist Solution Advisor Chief Expert Planning & Analytics in der LOB BTP, SAP Deutschland SE & Co. KG in Eschborn und Professor für Controlling an der Provadis Hochschule in Frankfurt.

Karsten Oehler: Man kann sicherlich sagen, dass du dein Berufsleben der Gestaltung von Systemen zur Planung und Analyse gewidmet hast. Hat sich im Laufe der Zeit sehr viel bewegt? Einige Studien zeigen, dass es mit der Zufriedenheit der Planung nicht so gut bestellt ist. Planung wird häufig gleichgesetzt mit viel bürokratischem Aufwand. Der wahrgenommene Nutzen ist gerade bei hohen Schwankungen, wie wir es in den letzten Jahren erlebt haben, eher gering. Was können denn hier professionelle Planungssysteme eigentlich machen? Wie können sie diesen Prozess verbessern, insbesondere die Zufriedenheit heben?

Matthias Krämer: Ich denke, dass nach wie vor die Unzufriedenheit darin besteht, dass viele dieser Planungssysteme den Nutzer immer noch zu vielen manuellen Dateneingaben zwingen. Die Planer geben die Daten dann zwar nicht mehr in Excel ein und ersparen sich so die typischen Probleme der Tabellenkalkulationen wie Inkonsistenzen und manuelles Verteilen, aber so kommen wir nicht wirklich weiter, denn letzten Endes steht immer noch die Planungsmaske, in der die Zahlen eingegeben werden müssen, im Zentrum der Planung.

Das ist dann meistens nicht sonderlich anwenderfreundlich, weil die gewohnten ­Excel-Funktionen nicht zur Verfügung stehen. Daher kann ich schon verstehen, dass die Zufriedenheit nicht nach oben schießt, wenn man Planung nur von Excel auf eine datenbankbasierte Lösung schiebt. Jetzt sind mittlerweile viele Planungsanwendungen in der Cloud, geben aber dennoch wieder die gleichen Formulare aus. Es verwundert nicht, dass sich da die Begeisterung in Grenzen hält. Außer dem Technologie-Stack hat sich nicht viel geändert. Aber das bringt dem Planer gar nicht so viel.