BUSINESS MODEL SIMULATION
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Wie plant man das
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Mit allem rechnen – Wie plant
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Angebote in ihrer frühen Phase
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Das richtige
Werkzeug
Das Tool wurde nicht mit einer
Planungssoftware, sondern mit Ana-
lytica, einem speziellen Modell...
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Artikel-Planung-Unplanbares-2015-06

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Artikel-Planung-Unplanbares-2015-06

  1. 1. BUSINESS MODEL SIMULATION Mit allem rechnen – Wie plant man das „Unplanbare“? Die Softline AG bekommt die Risiken des Projektgeschäfts mit einem innovativen Planungsmodell besser in den Griff.
  2. 2. !2
  3. 3. TRY BEFORE YOU FLY 3 Mit allem rechnen – Wie plant man das „Unplanbare“? Die Softline-Gruppe ist als Dienstleister im Bereich der Informa- tions- und Kommunikationstechnolo- gie auf IT-Consulting, IT-Support und Software Asset Management spezia- lisiert. Das börsennotierte Unterneh- men mit Sitz in Leipzig ist europaweit tätig und hat Niederlassungen in Frankreich, Belgien und den Nieder- landen. Die Softline AG stand vor der Herausforderung, eine rollierende Unternehmensplanung auf Monats- basis für die gesamte Gruppe zu er- stellen. Dazu lieferten die Gesell- schaften monatlich Planwerte in ei- nem Excel-Template. Die Konsolidie- rung erfolgte nicht automatisch, was eine Vielzahl manueller Tätigkeiten nach sich zog. Außerdem erforderte die Abstimmung der internen Liefer- und Leistungsbeziehungen erhebli- che zeitliche Ressourcen. Das Hauptproblem bestand allerdings in der mangelnden Qualität der Planum- sätze, deren Vorhersage sich auf- grund des Projekt- geschäftes als schwierig erwies. Projektgeschäft richtig planen Für Unternehmen mit Projektge- schäft ist die Planung der Umsätze nicht leicht, sofern das Projekt nicht bereits beauftragt oder gar fakturiert ist. Anders als beim sogenannten Serien- oder Massengeschäft kommt der Umsatz nicht kontinuierlich, son- dern eher sporadisch, aber wenn, dann gleich in größeren Brocken. Wie soll man also planen? Meist werden Wahrscheinlichkeiten verwendet, um diese Unsicherheiten zu berücksich- tigen. Die Wahrscheinlichkeit, den Auftrag für ein Projekt zu bekommen, wird dann beispielsweise mit 30 Pro- zent angenommen. Diese Prozent- werte variieren und sind von vielerlei Faktoren abhängig. Die Softline AG ver- wendet hierzu eine mehrstufige Diffe- renzierung der Angebotsphase (Abb. unten). Welchen Wert soll man jetzt aber als Umsatz für ein noch nicht beauftragtes Projekt ansetzen? Das Nominalvolumen des Projektes? Si- cher nicht, wenn die Eintrittswahr- scheinlichkeit bei 30 Prozent liegt. Oder nur Projekte berücksichtigen, die mehr als eine 50-50-Chance ha Die Softline AG bekommt die Risiken des Projektgeschäfts mit einem innovativen Planungsmodell besser in den Griff.
  4. 4. BUSINESS MODEL SIMULATION !4 ben? Dann fallen aber immer alle Angebote in ihrer frühen Phase durchs Raster. Vielleicht doch den Erwartungswert, also Projektvolumen mal Wahrscheinlichkeit. Aber auch das ist nicht richtig, weil ein 200.000- Euro- Projekt mit 30 Prozent Ein- trittswahrscheinlichkeit ja nicht zu einem sicheren 60.000-Euro-Projekt wird. Entweder werden es 200.000 Euro oder gar nichts. Wie es aussieht, helfen hier die einfachen Grundre- chenarten nicht weiter. Mit allem rechnen Da die Softline AG immer eine größere Anzahl von Projekten in der Angebotsphase hat, ist eine Simulati- on die Lösung. Gegeben ist eine so- genannte „Projekt-Pipeline“, die alle angebotenen Einzelprojekte mit dem jeweiligen Betrag und der dazugehö- rigen Eintrittswahrscheinlichkeit ent- hält. Außerdem gibt es zu jedem Pro- jekt einen Schätzwert, in wie vielen Monaten das Projekt beauftragt wird. Stellen Sie sich vor, es gibt 100 an- gebotene Projekte und für jedes Pro- jekt gibt es einen Topf mit 100 Losen. Nehmen wir ein Beispielprojekt mit einem Volumen von 20.000 Euro und einer Eintrittswahrscheinlichkeit von 30 Prozent. Dann enthält dieser Topf 30 Lose, auf denen jeweils 20.000 Euro stehen und 70 Lose, auf denen eine Null steht. Zieht man nun aus jedem der hundert Projekttöpfe ein Los und summiert die Beträge aller gezogenen hundert Lose, erhält man ein mögliches Gesamtprojekt- volumen. Wenn man das viele Male, vielleicht tausendmal wiederholt, nennt man das Monte-Carlo-Simula- tion. Man muss im Beispiel jeweils hundert Lose mal tausend Ziehun- gen, also hun- derttausend Lose ziehen. Selbst gut bezahlte Prakti- kanten verlieren dabei Lust und Laune. Ihr Com- puter erledigt die- se Aufgabe zum Glück in Sekun- den. Im Ergebnis erhält man aus allen Ziehungen Tausend mögliche Projektvolumen (Abb. unten). Da wir auch für jedes Projekt den Zeitpunkt der Beauftra- gung simuliert haben, erhalten wir nun für jeden Monat eine Häufigkeits- verteilung der simulierten neuen Pro- jektvolumen und können daraus z.B. folgende Aussagen ableiten: Im Durchschnitt werden wir in 3 Mona- ten für 3 Mio. neue Projekte generie- ren. Mit einer Wahrscheinlichkeit von 80 Prozent werden wir nicht mehr als 5 Mio. erzielen. Und es gibt nur eine sehr geringe Wahrscheinlichkeit, dass wir weniger als eine Mio. erhalten. Für jeden Monat erhält man nun eine Bandbreite der möglichen Projektzu- gänge und kommt damit einer weit verbreiteten, aber noch viel zu selten umgesetzten Anforderung an das Controlling nach, nämlich der Ver- zahnung von Unternehmensplanung und Risikomanagement. Im Gegen- satz zu einer einwertigen Planung täuscht eine Bandbreite keine Scheingenauigkeit vor, indem sie zeigt, was passieren wird, sondern sie zeigt vielmehr, was passieren kann. Je größer das Portfolio, desto kleiner wird dabei die Bandbreite, also das Risiko des Umsatzes.
  5. 5. !5 Neben den bereits fakturierten Umsätzen und dem wahrschein- lichen Umsatz aus der „Projekt-Pipeline“ um- fasst die Umsatzpla- nung der Softline AG noch eine weitere Komponente (Abb. rechts). Wenn man nur die bereits fakturierten und angebotenen Pro- jekte heranziehen würde, wäre irgend- wann Schluss, da die Projekte nur ein paar Monate Vorlaufzeit haben. Die Softline AG plant daher auch jenen Umsatzbestandteil, der aus Projekten re- sultieren wird, die momentan weder be- auftragt noch angeboten sind, die aber gemäß der Geschäftslogik in der Zukunft dazukommen sollten. Aus der Historie haben wir dazu ermittelt, wie viele Projekte pro Monat mit wel- chem Volumen angeboten wurden und welche Vorlaufzeit diese bis zur Beauftragung hatten. Aus dieser Ana- lyse ergaben sich für diese Parameter drei Verteilungen, mit denen die zu- künftige „Projekt-Pipeline“ simuliert wurde. Die Monte-Carlo-Maschine simuliert also für die Zukunft alle möglichen „Projekt-Pipelines“, die entstehen könnten. Daraus werden dann, wie oben beschrieben, die dar- aus resultierenden Umsätze für die fernere Zukunft simuliert. Entscheidungs- unterstützung statt Zahlensalat In der Praxis stellen wir fest, dass Unternehmensplanung oftmals noch ein aufwendiges „Zahlenspiel“ ist, an dessen Ende man sich auf Planzah- len einigt, die man dann mit Ist-Wer- ten vergleicht, die Gründe für die Ab- weichung sucht und dann versucht gegenzusteuern. Die Softline AG ver- steht ihre Planung vielmehr als Steue- rungsinstrument. Mit dem vorgestell- ten Simulationsmodell, das auf der „Projekt-Pipeline“ basiert, werden zum Beispiel die Planwerte der Toch- tergesellschaften plausibilisiert. Das Modell zeigt, wie viele Angebote sich in welchem Status befinden müssten, damit der gemeldet Planwerte ent- steht. Dem Vorstand steht damit ein wichtiges Hilfsmittel für die Abstim- mung mit den Geschäftsführern der Tochtergesellschaften zur Verfügung. Neben dem Projektvolumen ist der Personalbestand an Beratern die andere wichtige Einflussgröße der Planung. Im Planungsmodell der Softline AG werden die simulierten Projektvolumen in Beratertage umge- rechnet und zunächst in ein „Lager“, dem sogenannten Backlog, einge- stellt. Dieser Backlog-Bestand wird dann durch die verfügbaren Berater abgearbeitet. Fließen weniger neue Projekttage ins Backlog als Berater- kapazität zur Verfügung steht, ent- steht auch weniger Umsatz. Die Aus
  6. 6. !6 lastung der Berater sinkt. Fließen dagegen mehr neue Tage zu als ab- gearbeitet werden können, dann steigt der Umsatz jedoch nicht ana- log, sondern wird durch die Perso- nalkapazität begrenzt. Vereinfacht heißt das: Weniger Projektvolumen schlägt sich unmittelbar in weniger Umsatz nieder, mehr Volumen jedoch nur bis zu einer bestimmten Grenze in mehr Umsatz. Die Auswirkungen solcher klassi- schen Kapazitätsentscheidungen kann man in einem solchen Simulati- onsmodell schnell und kostengünstig durchspielen. Für die Softline AG gibt das Planungsmodell damit wichtige Indikationen für die Personalplanung, indem es zeigt, was der richtige Mit- arbeiterbestand ist, um einerseits eine adäquate Auslastung der Bera- ter sicherzustellen, andererseits aber nicht zu viele Beratertage vor sich her zu schieben und das Backlog ungesund aufzubauen. Integriert statt isoliert Das kleine Wörtchen „integriert“ wird in Bezug auf die Unterneh- mensplanung fast inflationär ver- wendet, wobei nicht selten unklar bleibt, was eigentlich damit gemeint ist. Für die Softline AG waren damit zwei wesentliche Komponenten ver- bunden. Zum einen ist die Planung aller Tochtergesellschaften in einem Tool integriert, was nicht nur eine automatische Konsolidierung ermög- licht, sondern vor allem auch alle internen Liefer- und Leistungsbezie- hungen richtig abbildet. Zum anderen erzeugt das neue Planungstool die GuV- und Liquiditätsplanung immer simultan, d.h. wenn sich eine Planan- nahme verändert, wird automatisch ein neues Set an Planzahlen für beide Planungen erzeugt. Dazu wurden die unternehmensspezifischen Ursache- Wirkungs-Beziehungen im Berech- nungsmodell integriert. Zum Beispiel werden für die Planung der Umsatz- komponente in der Gewinn- und Ver- lustrechnung die bestehenden Forde- rungen aus dem Buchhaltungssystem und die „Projekt-Pipeline“ aus einem Projektmanagementtool importiert. Die Berechnungslogik simuliert die Planumsätze, und durch die Verwen- dung sogenannter „Geldwerdungs- faktoren“ werden diese auf der Zeit- achse bezüglich ihres Zahlungszeit- punktes verschoben (Abb. unten), woraus sich die Zahlungseingänge für die Liquiditätsplanung ergeben. Die Verzahnung von Aufwendungen und Zahlungsausgängen erfolgt nach dem gleichen Prinzip und ist integra- ler Bestandteil des neuen Planungs- tools. Lästige Überleitungsrechnun- gen zwischen Ergebnis- und Liquidi- tätsplanung entfallen damit.
  7. 7. !7 Das richtige Werkzeug Das Tool wurde nicht mit einer Planungssoftware, sondern mit Ana- lytica, einem speziellen Modellie- rungs- und Simulationswerkzeug, erstellt. Mit Analytica können indivi- duelle Rechenmodelle einfach und schnell entwickelt werden. Dies gilt insbesondere dann, wenn die Zu- sammenhänge sehr komplex sind und man deswegen mit Excel an die Grenzen stößt. Analytica vereint mehrere Werkzeuge in einem. Es kann visualisieren, rechen und simu- lieren. Im Gegensatz zu Excel und an- deren Planungswerkzeu- gen stehen erstmal nicht die Zahlen im Vorder- grund, sondern die Vi- sualisierung der Zusam- menhänge (Abb. rechts). Daher können Modelle und deren Berechnungs- logik von Dritten einfach nachvollzogen werden. Das Modell wird transpa- rent und ist keine Black- Box, die bestenfalls der versteht, der das Modell gebaut hat. Berech- nungsformeln werden in einer lesbaren Sprache geschrieben und nicht in der des Computers. Zum Beispiel berechnet sich der Umsatz aus Menge * Preis und nicht aus E21*$D$5. Außer- dem entfällt das wilde Erstellen von weiteren Tabellen und zusätzlichen Arbeitsblättern, wenn man weitere Dimensionen berücksichtigen möch- te. Wenn die verkaufte Menge von 100 Stück nach Ländern und Produk- te „aufgedröselt“ werden soll, ist das in Excel in einer zweidimensionalen Tabelle noch einfach möglich. Aber kennen Sie das Problem, wenn dann weitere Dimensionen, wie z.B. Pro- duktgruppen oder Währungen hinzu- kommen? Analytica kann mit bis zu 18 (!) Dimensionen rechnen, ohne diese in den Formeln explizit berück- sichtigen zu müssen. Die Software kümmert sich darum, dass die richti- gen Dimensionen zusammenfinden. Und zu guter Letzt: Unsere Models lieben Monte Carlo. Denn Analytica enthält dieses Simulationsverfahren als Standardfunktionalität, und somit können alle Unsicherheiten berück- sichtigt werden, was insbesondere für Planungen ein wichtiges und un- verzichtbares Hilfsmittel sein sollte.
  8. 8. syconomic GmbH www.syconomic.de Stephanstraße 14 04103 Leipzig mail@syconomic.com +49-341-60430558 Analytica® ist ein Softwarepaket von Lumina Decision Systems, Inc. www.lumina.com

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