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Predictive Controlling

Lernen Sie am Kundenbeispiel wie mit Hilfe von Predictive Controlling ein Vorhersagemodell zur Preisentwicklung
in Abhängigkeit vom Rohstoff entwickelt wurde.

In einem Industrieunternehmen, weisen die Produkte einen hohen Anteil an Basisrohstoffen auf (25-80 Prozent des Verkaufspreises). Entsprechend unterliegen die Produktkosten und damit die Preisentwicklung stark den Schwankungen der Rohstoffpreise.

Die Anforderung

Als Folge wurde nach einem Modell zur Analyse externer Einflussfaktoren und des Weitergabe-Effekts von Rohstoffpreisänderungen auf Produktkosten gefragt. So bildete die Definition des regionalen Umsatzes, als Zielgröße des Modells den Ausgangspunkt der Analyse.

 

Der Lösungsweg

Im nächsten Schritt folgte eine qualitative Identifikation von relevanten externen Einflussfaktoren. Neben den vielfältigen Faktoren, die für Veränderung der Rohstoffpreise identifiziert werden mussten, wurden auch qualitative Faktoren wie etwa Kundenzufriedenheit miteinbezogen.

Nachdem die erarbeiteten Elemente in Vektor-Modelle überführt wurden, erfolgten die unternehmensspezifischen Analysen der abhängigen Auswirkungen. Der Effekt bei der Weitergabe von Preisschwankungen wurde auf Vergangenheitsdaten simuliert. Dabei standen die Ermittlung der Stabilität und der Zeitversatz des Einflusses von Rohstoffpreisveränderungen auf Produktkosten und die Möglichkeit der Weitergabe über Veränderung des Endpreises im Vordergrund.

Es gelang mit dieser Methode auch eine Identifikation von Frühwarnindikatoren für die Veränderung der Rohstoffpreise und den Einfluss periodischer Schwankungen zu erarbeiten.

Das Ergebnis

Das beschriebene Vorgehen führte im Fallstudienunternehmen auf allen Entscheidungsebenen, in Folge einer erheblichen Komplexitätsreduktion, zu einem verbesserten Verständnis für das bestehende Geschäftsmodell. Aufbauend auf dem identifizierten Systemverhalten konnte gemeinsam mit dem Projektpartner ein Frühwarnsystem zum zielgerichteten Monitoring etabliert werden.

Durch das frühzeitige Erkennen von langfristigen Veränderungen des Unternehmensumfeldes konnte das Preisrisiko wesentlich reduziert werden. Analyseerkenntnisse hinsichtlich der Weitergabe von Rohstoffpreisen ermöglichen es zudem, den passenden Zeitpunkt sowie die geeignete Höhe zum Einpreisen in die eigenen Produkte zu bestimmen. Entsprechend kann das Unternehmen auf Nachfrage- und Preisveränderungen mit zeitlichem Vorlauf bedarfsorientiert reagieren.

Implikationen für die Unternehmenspraxis

Die Anwendung prädiktiver Modelle ist dabei nicht nur auf die planungsrelevante Entscheidungsunterstützung beschränkt. Vielmehr ist sie als Baukasten zu verstehen, die in sämtliche Controlling Prozesse integriert werden kann.

Um einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil aus Predictive Analytics ziehen zu können, müssen sie Bestandteil der täglichen Entscheidungsprozesse werden. Ihr Einsatz erfordert neue Rollen, sowie organisatorische Anpassungen seitens der Finanzfunktion. Das Controlling ist dabei aufgrund seines hohen Geschäftsverständnisses einerseits und seiner „Zahlenerfahrung“ andererseits in der Lage, eine Vorreiterrolle im Wandel hin zu einer proaktiven Steuerung zu übernehmen. Wenn das Controlling Predictive Analytics aktiv nutzt, wird es zukünftig eine effizientere aktive Rolle spielen.

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