Vorausschauende Unternehmensplanung – ein Blick in die Zukunft

Wer hat sich nicht schon gewünscht, einmal – nur ganz kurz – einen Blick in die Zukunft werfen zu können? Nur schnell die Rohstoffpreise des nächsten Jahres einsehen. Wissen, welche Produkte auch in nächster Zeit bei den Kunden gut ankommen (und welche nicht) und die eigenen Kapazitäten perfekt ausschöpfen. Mit einem Blick erkennen, welche Technologie mehr ist als ein bloßer Trend und auch morgen noch einen Mehrwert bietet. Statt unsicherer Annahmen stünde dann das profunde Wissen um die Zukunft im Mittelpunkt und würde so vieles einfacher machen.

Allerdings ist das mit der Hellseherei so eine Sache – schön in der Theorie, in der Praxis allerdings schwer umzusetzen.

Fakt ist: Für eine vorausschauende Unternehmensplanung ist eine möglichst präzise Einschätzung der Zukunft essenziell. Noch nie war die Welt, wie wir sie kennen, so stark im Wandel wie heute. Angefangen bei der Digitalisierung mit all ihren Facetten wie Smartphones und Cloud, über die Globalisierung bis hin zu den weltpolitischen Entwicklungen der jüngsten Zeit. Wie aber schafft man unter diesen Voraussetzungen eine möglichst realitätsnahe Planung? Wie lassen sich alle relevanten Daten und beteiligten Nutzer passend einbinden? Wie kann man eine Planung auf Basis von prüfbaren Fakten und empirischer Evidenz realisieren, anstatt sich dabei ausschließlich auf sein Bauchgefühl verlassen zu müssen?

Um diese Fragen ganz oder zumindest teilweise beantworten zu können, bedarf es Lösungen, die es ermöglichen auf einer fundierten und qualitätsgesicherten Datenbasis Entscheidungen zu treffen.

Kleinere Unternehmen und Institutionen können sich häufig mit Excel-Listen behelfen, bei steigender Unternehmensgröße sind die Excel Tabellen allerdings mehr Fluch als Segen. Die Komplexität innerhalb der Excel-Welten nimmt zu, die Fehlerwahrscheinlichkeit steigt. Auch das Thema Datenkonsistenz rückt immer mehr in den Mittelpunkt:

Wo genau ist die aktuelle Liste abgelegt? Sind darin alle Änderungen enthalten, die der erkrankte Mitarbeiter in der letzten Woche eingepflegt hat? Haben sich gegebenenfalls Copy-Paste- oder Formelfehler eingeschlichen, durch die falsche Ergebnisse entstehen? Wie kann die Kollegin in der asiatischen Zweigstelle auf die aktuellste Datei zugreifen? Wer hat zuletzt gespeichert?

Mit derartigen Mitteln ist weder eine gezielte Datenhaltung noch eine Historisierung verschiedener Planungsversionen umsetzbar.

Insbesondere die koordinierte Planung über mehrere Niederlassungs- und Landesgesellschaftsgrenzen hinweg beinhaltet viele zusätzliche Erschwernisse. So kommen oft neben Excel die unterschiedlichsten Softwarelösungen zum Einsatz. Diese kommunizieren nur bedingt untereinander und erschweren damit die Datenauswertung. Schnell entstehen verteilte Informationssilos, die zahlreiche, manuelle Arbeitsschritte erforderlich machen und damit für einen hohen personellen Aufwand sorgen. Somit kann MS Excel nicht die Lösung des Problems sein.

Eine integrierte Lösung für die Planung erfordert demnach eine enge Verbindung aller Systeme: alle planungsrelevanten Inhalte, wie Preis-, Mengen-, Absatz- und Kostenstellenplanung -müssen, unabhängig von ihrem physischen Standort, zusammenlaufen. Es müssen sich sämtliche Anpassungen der einzelnen Teilplanungen direkt in den darauffolgenden Planungsschritten widerspiegeln. Die Datenbasis muss jederzeit sowohl für klassische Soll-Ist-Vergleiche als auch für die Anwendung von Predictive Analytics vollständig und von einer hinreichenden Qualität sein.

Der Begriff Predictive Analytics umfasst verschiedene Methoden zur Erstellung von Prognosen: Historische Unternehmensdaten werden dabei auf wiederkehrende Muster untersucht, wodurch die Entwicklung wichtiger Unternehmenskennzahlen wie Produktabsatz oder Umsatz wesentlich genauer prognostiziert werden kann. Derartige Methoden liefern, sofern sie richtig in die bestehenden Planungsabläufe integriert werden, einen enormen Mehrwert für die Unternehmensplanung.

Wie aber sieht eine zuverlässige, moderne Planung aus? Im besten Fall ist sie anwenderfreundlich und setzt kein technisches Know-How der Fachanwender voraus. Sie berücksichtigt die Anforderungen aller Mitarbeiter*innen – unabhängig von ihrem physischen Standort. Sie ist in hohem Maße automatisiert, damit Mitarbeitern*innen möglichst viel Zeit für ihre eigentlichen Kernkompetenzen bleibt.

Kurzum: Diese Lösung schafft für Mitarbeiter die Basis dazu, weniger „Daten schubsen“ zu müssen und stattdessen mehr, bessere und konkretere Informationen für Entscheidungen zu haben.

Eine vorausschauende Planung hilft dabei, komplexe wirtschaftliche Zusammenhänge näher zu beleuchten und besser zu planen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Auf Basis von retrograden Analysen - wie Zeitreihen über einen Zeitraum von 5 bis 10 Jahren – werden Muster erkannt. Wie wirkt sich die Saison auf das Kundenverhalten aus? Hat sich die Zahlungsmoral gegenüber dem Vorjahr verändert? Diese Einflussfaktoren werden als Parameter in die Unternehmensplanung übernommen. Als Ergebnis erfolgt eine Reduktion von Ungewissheit und Unsicherheit. Mitarbeiter*innen müssen sich nicht länger auf ihr Bauchgefühl verlassen, sondern bauen ihre Entscheidungen auf Fakten auf.

Private Unternehmen und öffentliche Institutionen sind heute mehr denn je starken Veränderungen des Marktes unterworfen. Die Unsicherheit, ob sich das bestehende Geschäft zukünftig ähnlich entwickelt wie in der Vergangenheit, wächst stetig. Krisen und politische Instabilität gefährden den Absatz in bestehenden Märkten. Nicht zu unterschätzen ist der disruptive Charakter der Digitalisierung mit ihrer Kraft, neue Märkte zu schaffen und zugleich etablierte Geschäftsmodelle zu untergraben. Diese und weitere Faktoren haben direkten Einfluss auf die Unternehmensplanung, welche als eine Kernaufgabe des Managements mögliche Ereignisszenarien der Zukunft antizipieren soll. Ziel eines Unternehmens soll es sein, die Unsicherheit in der Unternehmensplanung zu reduzieren sowie vorausschauende Prognosen zu treffen. Diese liefern erste Näherungswerte, aus denen sich ableiten lässt, wie sich der Absatz oder der Preis bestimmter Produkte im nächsten Jahr entwickeln, wie sich Umsatz oder Einkaufskonditionen verändern und auf welche Ressourcen besonderes Augenmerk gelegt werden muss.