2.1 Frontloading und Top-down-Ziele
Frontloading ist ein Begriff aus der Automobilindustrie. Durch die frühzeitige Fixierung von (Entwicklungs-)Zielen und Grundstrukturen können die weiteren Entwicklungsschritte zielgerichtet mit weniger Rekursionen erfolgen (s. Abb. 1).[1]
Übertragen auf die Planung bedeutet Frontloading einen Umbau des Prozesses mit einer intensiven Zielsetzungs- und Commitment-Phase als Start der Planung. Diese Phase nimmt mit rund 4 Wochen die Hälfte der Dauer des modernen Gesamtplanungsprozesses ein. Die Planungsziele werden systematisch aus Strategie und aktueller Unternehmenssituation abgeleitet und bis auf die relevanten Steuerungsebenen heruntergebrochen. In Erweiterung der bekannten Top-down-Planung werden auf den Managementebenen die Ziele intensiv diskutiert.
Abb. 1: Frontloading
Mit Zielen Zukunft gestalten
Zum einen fließt dadurch in den Zielsetzungsprozess großes "Expertenwissen" (sog. Community- oder Campus-Ansätze) ein, das enorm hilft, valide Annahmen über eine sich permanent verändernde Zukunft zu treffen. Zum anderen setzen sich die Führungskräfte auf diese Weise intensiv mit der Zukunft des Unternehmens auseinander. Planung wird so nicht zu einer reinen Fortschreibung der Vergangenheit, was eher der aktuell gelebten Praxis entspricht, sondern zu einer Gestaltung der Zukunft. Neben den Informationen aus dem Strategieprozess finden auch die Erkenntnisse
- aus dem letzten Forecast (eigene Performance),
- einem internen oder externen Benchmarking (Vergleich der Performance zu anderen) sowie
- Simulationsergebnisse in Verbindung mit Szenarien (Performance-Auswirkungen von internen/externen Veränderungen)
Eingang in die Diskussion bzgl. der angemessenen Zielwertableitung.
2.2 Treibermodelle und Simulation in Verbindung mit Szenarien
Frontloading lässt sich hervorragend mit finanziellen und nicht finanziellen Treiber- und KPI-Modellen kombinieren. Die Zielwerte werden dann anhand eines einheitlich definierten Modells für die zentralen Treibergrößen auf der Umsatz- und Kostenseite abgeleitet. Damit eine solche Zielwertableitung akzeptiert wird, müssen die Treibermodelle das Geschäft eines Unternehmens hinreichend genau widerspiegeln. In der Praxis liegt genau hier die Herausforderung.
2.2.1 Treibermodelle
Rechenbare Modelle
Unter Modellen werden allgemein "gedankliche Abbilder von Problemen und Problemlösungsversuchen in Worten, Symbolen und ihren Verknüpfungen"[1] verstanden. Das heißt, reale Zusammenhänge werden durch Abstraktion in rechenbare Modelle überführt, um mit einfachen Algorithmen zu einer Lösung des rechenbaren Modells zu gelangen. Das Ergebnis wird im Anschluss daran durch Interpretation zurück auf das ursprüngliche, reale Problem transformiert.
Treiberbäume sind somit gewollte Abstraktionen der Realität in Form von rechenbaren Modellen, deren Ergebnisse rückinterpretiert werden müssen. In der Praxis zeigt sich aber immer wieder, dass diese Modelle entweder:
- zu abstrakt von der Realität modelliert wurden und ihre Aussagen daher wegen zu starker Simplifizierung vom Management abgelehnt werden oder
- zu viel Komplexität der Realität abbilden, so dass ihre Aussagen daher mit dem Argument der "Nichtnachvollziehbarkeit der Ergebnisse" vom Management abgelehnt werden.
Herausforderung: Treibermodelle gestalten
Treiberbäume zu modellieren, die eben genau in der Mitte dieser Zwickmühle positioniert werden können, ist eine enorme Herausforderung! Sicher ist, dass Treibermodelle damit in jedem Fall auf einer tieferen Ebene als die des Gesamtunternehmens modelliert werden müssen, um wirkungsvoll zu sein.
Gelingt es in der Praxis dennoch, effiziente und akzeptierte Treibermodelle zu gestalten, lassen sich daran Zielwerte nicht nur transparent und nachvollziehbar diskutieren, was die Akzeptanz der Zielwerte signifikant steigert, sondern auch unterschiedliche Parameter und Maßnahmen lassen sich in Echtzeit, effizient und szenariobasiert simulieren (s. Abb. 2).
Abb. 2: Aufbau eines Treibermodells
2.2.2 Simulation
Die Szenarioplanung ist eine Form der Eventualplanung und stammt ursprünglich aus der strategischen Planung.[1] Mit der Szenarioplanung will man von der engen Anlehnung an die Vergangenheitsfortschreibung abrücken.
Vorteile der Echtzeitsimulation
Die Möglichkeit der Echtzeitsimulation erlaubt, die Auswirkungen einer Veränderung einzelner Eingangsgrößen auf die Erfolgsgrößen im Modell direkt sichtbar zu machen. Auf diese Weise werden nicht nur Sensitivitäten wie Best Case oder Worst Case deutlich, sondern es können auch unterschiedliche Szenarien entwickelt und diskutiert werden, d. h. die Kombination von Ausprägungen verschiedener Eingangsgrößen. Über Regler wird bei einzelnen Stellgrößen und Treibern simuliert, wie sich weitere Werte bis hin zur Spitzenkennzahl ändern.[2] Ferner kann auf diese Weise auch gut das Chancen- und Risiko-Management in die Planung integriert werden, in dem sowohl potenziell positive als auch potenziell negative Entwicklungen in ihren Auswirkungen gut berücksichtigt werden können.
Des Weiteren erlaubt ein treiberbasierter Simulationsansatz di...
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