Die Unternehmensplanung steht vor einem grundlegenden Paradigmenwechsel. Seit geraumer Zeit setzen die Unternehmen Neuerungen um, die für sich genommen häufig schon innovativ sind und in voller Gänze einen echten Umbruch darstellen. Treibermodelle, Vorschlagsplanung, Systemintegration etc. sind alles neuartige Planungsinstrumente, die kombiniert zu einer digitalen Planung führen.
1.1 Drei Schritte zur digitalen Planung
Digitale Planung zeichnet sich durch drei zentrale Eigenschafen aus:
- einen hohen Grad an Integration und Detaillierung,
- die weitgehende Automatisierung der Prozesse sowie
eine tool-unterstützte Simulations- und Szenariofähigkeit zur Entscheidungsfindung.
Abb. 1: Die digitale Planung beruht auf 3 Schritten[1]
Planungsexperten weisen zunehmend darauf hin, dass die künftige Planung hochgradig integriert und automatisiert ablaufen wird. Die Integration umfasst unterschiedliche Ebenen: zum einen erfolgt die Integration auf der Prozessebene, zum anderen tritt die Integration zwischen den Steuerungsebenen sowie über die unterschiedlichen Planungshorizonte auf. Darüber hinaus werden die Planwerte weitgehend automatisiert erstellt bzw. mit Automatisierungslogiken hinterlegt sein. Die Planungsaktivitäten werden durch die Betrachtung möglicher Szenarien zur Entscheidungsfindung abgerundet. Die Einarbeitung wesentlicher (exogener) Trends, strategischer Entscheidungen und interner Strukturänderungen bilden hierbei den Schwerpunkt.
Das künftige Zielbild einer digitalen Planung umfasst daher drei Bestandteile: Integration, Automatisierung und Analytics. Die Integration zeichnet sich durch ein Zusammenschmelzen operativer und finanzieller Steuerungsebenen sowie Steuerungshorizonten (kurz-, mittel- und langfristig) aus. Auf Basis der branchenspezifischen Wertschöpfungskette wachsen hierbei die einzelnen Steuerungselemente stetig zusammen. Der Datenfluss zwischen bspw. der Vertriebs-, Kapazitäts- und Kostensteuerung erfolgt automatisiert, so dass sich Umsatzplanungen direkt auf Mitarbeiterkapazitätsplanung (MAK) und Kostenplanung auswirken. Dies soll dazu beitragen, dass bspw. Umsatzplanungen noch ganzheitlicher durchgeführt werden können und somit validere Entscheidungen, unter Berücksichtigung jeglicher Konsequenzen, getroffen werden können.
1.2 Voraussetzungen einer digitalen Planung
Konzeptionelle Integration
Die erste Grundvoraussetzung ist die konzeptionelle und technologische Integration der bestehenden Planungslösung. Die konzeptionelle Integration umfasst die Verschmelzung der verschiedenen Planungsaktivitäten innerhalb eines Unternehmens zu einem Gesamtgebilde (s. Abb. 2). Hierbei stellen unternehmensweite Treibermodelle, die den Zusammenhang sowohl innerhalb als auch zwischen den einzelnen Unternehmensteilen herstellen, das zentrale Integrationselement dar.
Abb. 2: Digitale Planung bedingt die Integration der verschiedenen Teilpläne
Technologische Integration
Im zweiten Schritt kann das Modell auf eine moderne IT-Plattform gehoben werden. Cloudbasierte Technologien helfen dabei die IT-Pflege gering zu halten (z. B. durch flexible Standardfunktionalitäten und benutzerfreundliche Oberflächen) und zeitgleich einen hohen Austausch zum Fachbereich zu gewähren. In der Praxis setzt man derweil zunehmend auf die Integration verschiedener Tools (z. B. Tool für Finanzplanung). Moderne IT-Planungsplattformen ermöglichen eine Automatisierung der abgebildeten Planungsprozesse. Neben klassischer Prozessautomatisierung durch Workflow-Unterstützung geht es hier um die Herleitung von Vorschlagswerten sowie um die Verteilung und Kaskadierung von aggregierten Werten auf untere Ebenen des Datenmodells. Eine szenario-basierte Planung wird durch Simulationsfunktionalitäten ermöglicht.
Einsatz von Analytics-Methoden
Voraussetzungen für eine Digitalisierung der Planung im eigentlichen Sinne werden durch eine umfassende Integration, moderne IT-Unterstützung und Automatisierung geschaffen. Die Digitalisierung ist gekennzeichnet durch den Einsatz von sog. "Business Analytics-Methoden", durch welche die Planung zur digitalen Planung wird.
Predictive-Analytics-Ansätze, die auf komplexen Statistikmodellen bis hin zu neuronalen Netzen basieren und eine Vielzahl von Daten (intern/extern) einbeziehen, gehen deutlich über bisher häufig eingesetzte statistische Trendfortschreibungen hinaus. Des Weiteren ermöglicht das sog. "Machine Learning" ein "Trainieren" der Modelle, um somit die Prognosequalität schrittweise zu verbessern.
Voraussetzungen für ein Funktionieren sind ausreichend viele und qualitativ gute Daten. Inzwischen gibt es in vielen Unternehmen bereits Predictive-Prototypen, die erste Aussagen über das Funktionieren erlauben und ein Lernen mit den neuen Methoden ermöglichen. Die meisten Prototypen bieten den Unternehmen häufig nur geringe Mehrwerte, ihre Integration in die Plattform und Regelprozesse kann jedoch Effizienz und Güte der Planung drastisch verbessern.
1.3 Nutzen einer digitalen Planung
Der Nutzen einer solchen integrierten und automatisierten Planung ist kurzfristig realisierb...
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