In Zusammenarbeit mit dem internen Team von Advanced Business Analytics startete im Jahr 2016 eine Initiative im Corporate Controlling mit dem Ziel, den derzeitigen Prozess der (rollierenden) finanziellen Forecast-Erstellung zu verbessern und zu optimieren. Den Scope stellten die Kennzahlen Net Sales, Contribution Margin 1, Fixed Cost und EBIT before Special Items auf Ebene der Unternehmensbereiche und der BASF-Gruppe dar.
Das statistische Modell innerhalb der Applikation PACE nutzt große Datenmengen und prädikative Analysen. In das Modell fließen interne Informationen wie die Datenhistorie der letzten 10 Jahre und wiederkehrende Ereignisse bzw. die Saisonalität der Geschäfte ein. Als externe Informationen werden sowohl industriespezifische Indizes als auch solche Indizes eingespielt, die die gesamten Wirtschaftszweige betreffen.
Abb. 5: PACE Datenquellen[1]
Eine erste Evaluierung von mehr als 600 Indikatoren gegen historische Daten der Ergebnisrechnung fand heraus, dass der Forecast der BASF auf Gruppenebene Korrelationen mit 63 der 600 Indikatoren aufweist.
Abb. 6: Evaluierung externer Indikatoren in PACE[2]
Als Beispiel für Korrelationen sei hierbei der Zusammenhang zwischen den Net Sales des BASF Unternehmensbereiches Petrochemicals (schwarze Linie in Abb. 7) und der Preisnotierung des Gases Propylen (blaue Linie in Abb. 7) genannt, eines der wichtigsten Zwischenprodukte der organischen Chemie.
Abb. 7: Korrelation Preisnotierung Propylen und Net Sales[3]
Gleiches gilt für die Net Sales des BASF Unternehmensbereiches Catalysts (schwarze Linie in Abb. 8) und die Preisnotierung von Palladium (blaue Linie in Abb. 8), einem Platinmetall, das in großen Mengen für die Produktion von 3-Wege-Katalysatoren verwendet wird.
Abb. 8: Korrelation Preisnotierung Palladium und Net Sales CC[4]
In der Folge wurde das Modell weiterentwickelt und mit der monatlichen Erstellung eines rollierenden Forecasts (6 Monate) und einer Hochschätzung auf das Jahresende für die o. g. Kennzahlen begonnen.
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