{"id":3101,"date":"2002-12-15T14:10:56","date_gmt":"2002-12-15T12:40:56","guid":{"rendered":"https:\/\/ak-online.de\/?p=3101"},"modified":"2023-12-06T09:15:50","modified_gmt":"2023-12-06T08:15:50","slug":"zwischen-wunsch-und-realitaet-vermitteln","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ak-online.de\/de\/zwischen-wunsch-und-realitaet-vermitteln\/","title":{"rendered":"Zwischen Wunsch und Realit\u00e4t vermitteln"},"content":{"rendered":"

Helmut Abels\u00b9, Andreas Gillessen<\/a>\u00b2<\/p>\n

Unternehmer und Vertriebsmitarbeiter sind hoffnungsvolle Charaktere. Sie glauben an die Zukunft und erwarten, dass sich ihre Ideen verwirklichen lassen. Weil jedoch Planung weniger mit Hoffnungen, sondern mehr mit Plausibilit\u00e4ten begr\u00fcndet wird, rechnet ein Controller lieber mit gesicherten Daten und mathematisch gest\u00fctzten Methoden, als Absatzprognosen zu \u00fcbernehmen, die alleine auf Vertriebseinsch\u00e4tzungen beruhen. Weder die vision\u00e4re noch die empirische Planungsmethode f\u00fchrt jedoch zu optimalen Ergebnissen in der Unternehmensplanung. Es ist deshalb erforderlich, die gew\u00fcnschten Ziele mit den Plan-Zahlen systematisch zu synchronisieren. Hierbei ist sowohl Fingerspitzengef\u00fchl wie Methodenkompetenz und das richtige Werkzeug gefragt.<\/strong><\/p>\n

1. Problemstellung<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Eine Zahlenanalyse erf\u00fcllt zwar den Anspruch der mathematischen Exaktheit, kann aber den unternehmerischen Aspekt des aktiven Gestaltens der Zukunft nicht ersetzen. Deshalb ist es notwendig, die Kompetenz, die Erfahrung und das Gesp\u00fcr der tagt\u00e4glich mit den Entwicklungen im Markt besch\u00e4ftigten Mitarbeiter in die Absatzplanung einzubinden. Markt- und Meinungsforscher sprechen hier von der Delphi-Methode. Die Funktion der Pythia der griechischen Mythologie \u00fcbernehmen dabei die Verk\u00e4ufer. Um im Markt bestehen zu k\u00f6nnen, brauchen sie jedoch einen gro\u00dfen Optimismus, der ihre Absatzvorstellungen h\u00e4ufig entsprechend pr\u00e4gt. Es ist daher eine bew\u00e4hrte Vorgehensweise, die Absatzplanung zus\u00e4tzlich auf eine mathematisch-statistische Analyse der Vergangenheitsdaten zu st\u00fctzen. In der Praxis hat es sich bew\u00e4hrt, die beiden Planergebnisse iterativ anzun\u00e4hern, wobei der Vertrieb die auf Vergangenheitszahlen basierende Prognose \u00fcberarbeitet, korrigiert und ggf. zus\u00e4tzliche Verkaufsaktionen einplant.<\/p>\n

Vertrauen nicht durch falsche Prognosemethoden verspielen<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Um eine m\u00f6glichst hohe Akzeptanz f\u00fcr das Zahlenwerk der Controller beim Vertrieb zu erzielen, ist es erforderlich, die richtigen Methoden anzuwenden. Es gibt jedoch eine Vielzahl von mathematisch-statistischen Methoden, die unter definierten Voraussetzungen und Bedingungen geeignet sind. Welche Methode aus dem “Werkzeugkasten” der statistischen Mathematik in welchem Fall angewandt werden muss, ist jedoch oftmals eine klassische \u00dcberforderung des Planers, denn: Selbst wenn er die Methoden beherrscht, verhindert oft der Zeitdruck eine Analyse zur Auswahl der richtigen Methode. Wird jedoch die falsche Berechungsmethode gew\u00e4hlt, haben mathematisch-statistische Methoden den fatalen Nachteil, unbrauchbare Ergebnisse zu liefern. Dies f\u00fchrt nicht nur zu Problemen mit der Lieferbereitschaft und\/oder mit zu hohen Lagerbest\u00e4nden, sondern auch zu Akzeptanzproblemen bei den Vertriebsmitarbeitern.<\/p>\n

Notwendig ist deshalb ein unterst\u00fctzendes DV-basiertes Prognosesystem, von denen heute einige auf dem Markt verf\u00fcgbar sind. Bei der Auswahl eines solchen Systems ist auf Methoden-Simulationsfunktionen zu achten. Das System sollte Zahlenreihen der Vergangenheit untersuchen k\u00f6nnen, um festzustellen, welche im “Werkzeugkasten” hinterlegte Prognostikmethode den bisherigen realen Verl\u00e4ufen am besten gerecht wird. Durch die Prognose eines Zeitraums, f\u00fcr den die realen Daten bereits vorliegen, m\u00fcssen die Prognoseergebnisse mit den tats\u00e4chlichen Verl\u00e4ufen verglichen werden. Erst nach dieser Validierung der Prognosemethode kann man sich auf die Plansicherheit der ermittelten Zahlen verlassen.<\/p>\n

Unternehmensplanung aus Absatzprognostik<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Wenn die richtige Prognosemethode gefunden wurde, sollte mit der eigentlichen Prognoserechnung begonnen werden. F\u00fcr jedes Produkt oder jede Produktgruppe werden die historischen Datenverl\u00e4ufe analysiert. Die Ergebnisse werden aufbereitet und tabellarisch sowie grafisch dargestellt. Bei der Aufbereitung der Zahlenwerke sollte man darauf achten, dass die errechneten Saisonfaktoren und Trends sichtbar bleiben.<\/p>\n

\"Abb.<\/a>
Abb. 1: Absatzplanung und Controlling. Bei der Betrachtung vergangener Perioden mit Hilfe einer artikelspezifischen Planungs- und Controlling-Software gibt die Soll-Ist-Differenz Aufschluss \u00fcber die Genauigkeit der Prognosemethode und\/oder den Erfolg der vom Vertrieb geplanten Aktionen. Im skizzierten Fall aus der Praxis zeigt sich, dass eine Prognosegenauigkeit von 92,95 % erreicht wurde. Das geplante Produkt hat einen saisonalen Schwerpunkt von Juli bis September. Die hohe Abweichung im Juli ergab sich aus einem Ablauforganisationsproblem: Die geplante Aktion erreichte erst mit Zeitverz\u00f6gerung den Kunden<\/figcaption><\/figure>\n

Wenn der Funke \u00fcberspringt<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Die aus Vergangenheitsdaten berechnete Absatzprognose sollte im Vertrieb als Z\u00fcndfl\u00e4che dienen, um Diskussionen \u00fcber die M\u00f6glichkeit von Absatzsteigerungen oder -reduzierungen in einzelnen Waren, Warengruppen- oder Kunden-, Kundengruppen zu erzeugen. Aus diesem Grunde sollten die Zahlen so aufbereitet werden, dass sie f\u00fcr den Vertrieb verst\u00e4ndlich sind und dass sie die wichtigsten Absatzspr\u00fcnge in den Vordergrund stellen. W\u00e4hrend der Diskussion der Zahlen sollte man die Kompetenz und Akzeptanz des Verkaufsleiters nutzen, der bei fehllaufenden Diskussionen gegebenenfalls korrigierend eingreifen kann. Mit dieser Vorgehensweise entsch\u00e4rft man gleichzeitig das ewige Streitthema der Umsatzvorgabe f\u00fcr das n\u00e4chste Jahr: Ein Argument, dem sich kein Verkaufsleiter verschlie\u00dft. Die Bearbeitungsdauer der Absatzprognose im Vertrieb sollte ca. 2 Wochen im Oktober in Anspruch nehmen. Das aufbereitete Zahlenmaterial liegt dann im November, dem typischen Planungsmonat in Deutschland, vor und kann zur Unternehmensplanung und f\u00fcr Entscheidungen genutzt werden.<\/p>\n

Aus der iterativ ermittelten Umsatzplanung ergibt sich der Marketingplan, dadurch die Produktionsgrobplanung, daraus die Investitionsplanung mit Finanzrechnung und Personalplanung. Die Effektivit\u00e4t und damit die Kosteng\u00fcnstigkeit der Produktion ist durch die Vorgabe von stabilen Vermarktungsdaten wesentlich zu steigern. Dies erkl\u00e4rt sich f\u00fcr jeden Produktionsleiter aus dessen bisherigen Problemen von selbst. Durch vern\u00fcnftige Investition in die richtigen Produkte und Produktlinien werden sowohl im Marketing wie in der Fertigung Mittelverluste minimiert.<\/p>\n

Marktfr\u00fchwarnsystem<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Der gr\u00f6\u00dfte Nutzen f\u00fcr ein Unternehmen aus dem hier dargestellten System liegt vielleicht noch nicht einmal in den M\u00f6glichkeiten der Kostenreduzierung aus der verbesserten Unternehmensplanung, sondern im Aufbau eines Marktfr\u00fchwarnsystems. Unter- und \u00dcbererf\u00fcllungen der letzten prognostizierten Abs\u00e4tze werden monatlich ausgewertet. Im Aufbau der Ablauforganisation werden verpflichtende Erkl\u00e4rungen des Vertriebsmanagement gefordert, diesen Abweichungen nachzugehen bzw. zu recherchieren. Im Sinne einer rollierenden Absatzplanung sollte die Absatzprognose monatlich oder quartalsweise auf Basis der neuen Ist-Zahlen \u00fcberpr\u00fcft und ggf. angepasst werden. Auf Marktver\u00e4nderungen soll umgehend aber ohne Hektik reagiert werden k\u00f6nnen. Dies gilt f\u00fcr alle betroffenen Unternehmensbereiche.<\/p>\n

Lieferbereitschaft<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Um die Ziele der Unternehmensplanung zu realisieren, m\u00fcssen die Kunden bedient werden k\u00f6nnen. Es ist deshalb abschlie\u00dfend unbedingt sicherzustellen, dass die dazu erforderliche Lieferbereitschaft auch erreicht werden kann. Neben den Prognosewerten sind daher zus\u00e4tzlich die zur Erreichung der Lieferbereitschaft vorzuhaltenden Sicherheitsbest\u00e4nde in Zusammenarbeit mit der Disposition bzw. dem Einkauf zu ermitteln. Diese dienen der Abfederung von Abweichungen, die \u00fcber den geplanten Verbrauch eines Produktes hinausgehen. Die Kalkulation dieser Sicherheitsbest\u00e4nde bestimmt dar\u00fcber hinaus die H\u00f6he der tats\u00e4chlichen Lagerbest\u00e4nde eines Unternehmens. Ihr Einfluss auf Umsatz und Ertrag kann mitunter sehr hoch sein. Es ist deshalb wichtig, sie mit Hilfe verteilungsfreier Verfahren zu ermitteln, die gegen\u00fcber den \u00fcblicherweise angewendeten verteilungsgebundenen Verfahren erhebliche Vorteile bei der Erreichung minimaler Lagerbest\u00e4nde zum geforderten Lieferbereitschaftsgrad bieten. Verteilungsfreie Verfahren k\u00f6nnen insb. f\u00fcr Artikel angewandt werden, bei denen kein theoretischer Verteilungstyp im Lagerabgang ermittelt werden kann. Dies trifft nach einer Studie der RWTH Aachen auf durchschnittlich 25 % aller Artikel zu.<\/p>\n

\"Abb.<\/a>
Abb. 2: Studienergebnisse. Die Anwendung von verteilungsfreien Dispositionsverfahren empfiehlt sich f\u00fcr durchschnittlich 25 % aller Artikel<\/figcaption><\/figure>\n

2. Studie<\/span><\/h3>\n

Unternehmen, die also keine verteilungsfreien Verfahren anwenden, haben noch gro\u00dfes Optimierungspotential. Dies ermittelte Abels & Kemmner in einer EDV-gest\u00fctzten Studie bei 34 deutschen Serienfertigern und Gro\u00dfh\u00e4ndlern.<\/p>\n

Vorgehensweise<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Zun\u00e4chst wurden die Artikel nach Wichtigkeit und Vorhersehbarkeit geordnet. Als Kriterien dienten z.B. der Umsatzanteil, die Bestandsh\u00f6he, der Servicegrad, aber auch Untersuchungen auf Trend, Saisonalit\u00e4t u.\u00e4. Diese Informationen flossen in eine ABC-XYZ-Analyse ein und erlaubten ein entsprechendes Strukturieren bzw. Gruppieren der Artikel. F\u00fcr jede Artikelgruppe erfolgte die Bestimmung der geeigneten Dispositionsstrategien und der jeweiligen Dispositionsparameter. Anschlie\u00dfend wurden die zu erwartenden Best\u00e4nde simulativ ermittelt.<\/p>\n

Untersuchungsergebnis<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Bei 82% der untersuchten Unternehmen ermittelte Abels & Kemmner mindestens 15% Einsparpotential, 32% k\u00f6nnten sogar mehr als 25% einsparen. Der gr\u00f6\u00dfte Cluster mit 43% der Unternehmen kann zwischen 20 und 25% einsparen.<\/p>\n

Ursachen des Optimierungspotentials<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Unternehmen verlassen sich zu stark auf die bestehenden Parametereinstellungen der eingesetzten Systeme, haben nicht das erforderliche Know-how oder schlicht weg nicht die Zeit strategische Optimierungsma\u00dfnahmen einzuleiten. Gro\u00dfes Verbesserungspotential bleibt hierdurch oft einfach ungenutzt. Das Y2K-Problem hat sicherlich sein \u00fcbriges dazu beigetragen, denn vielfach wurden neue Systeme eingef\u00fchrt, die bis heute nicht optimiert laufen. Wie sich zeigt, wird hier jedoch an falscher Stelle gespart.<\/p>\n

Die h\u00e4ufigsten M\u00e4ngel<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Bei der Untersuchung zeigten sich die h\u00e4ufigsten M\u00e4ngel in folgenden Bereichen:<\/p>\n