Industrie 4.0: Revolution oder Evolution? Grundlagen und ... / 3 Auswirkungen auf das Controlling

3.1 Neue Formen des Controllings notwendig

Der Anstieg der Komplexität, bedingt durch umfassende Vernetzung und Digitalisierung erfordert auch neue Formen des Controllings, um die Herausforderungen von morgen erfolgreich zu bewältigen.

Da ein digitalisiertes und automatisiertes Produktionssystem nur noch schwer begehbar sein wird, werden die direkten Beobachtungen eingeschränkt und die Analyse muss durch die Deutung von Daten stattfinden. Dies setzt jedoch langjährige Erfahrung und ein tief greifendes Verständnis der Zusammenhänge voraus.^[1] Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden, darf sich die Arbeit des Controllings nicht mehr nur auf retroperspektive Analysen stützen.

Es wird mehr und mehr von Nöten sein Daten echtzeitbasiert auszuwerten, und somit eine Datenbasis zu schaffen, die dem Management ein umfassendes Lagebild des Unternehmens vermittelt und zugleich die implementierte Produktionsstrategie unmittelbar überprüft.^[2]

Zudem muss das Controlling von Industrie 4.0-Prozessen, sprich das Controlling einer durch Industrie 4.0 veränderten Produktions- bzw. Wertschöpfungskette, aufgrund von steigender Produkt- und Prozessvariabilität flexibler gestaltet werden. Gelingt diese Anpassung wird es den Controllern zukünftig schneller möglich sein Analysen zu erstellen und entsprechende Handlungsempfehlungen für das Management abzuleiten.

Hier sind es jedoch nicht mehr nur die Kosten und die hohe Auslastung der Maschinen, die im Rahmen der Analyse als wichtig empfunden werden. Durch Industrie 4.0 wird der Anteil der Einzelfertigungen weiter zunehmen, wodurch klassische Planungsprozesse aufwändiger werden und eine geringere Planungsqualität aufweisen.

Dies führt dazu, dass alternative Planungs- und Steuerungsansätze mehr und mehr in den Vordergrund rücken. Solch eine individualisierte Produktions- und Prozesssteuerung beruht auf Forecasts und Predictive Analytics, durch die es perspektivisch möglich sein wird Veränderungen im Markt nicht nur frühzeitig zu identifizieren, sondern auch zu antizipieren.^[3]

Aus der Analyse all dieser Daten werden Controller Informationen gewinnen, die weit über die traditionellen Steuerungsgrößen hinaus reichen. Gerade dies wird ihre Position im Unternehmen nachhaltig stärken. Sie werden langfristig eine zentrale Rolle bei Entscheidungsprozessen einnehmen und aktiv an der strategischen Ausrichtung des Unternehmens mitwirken. Dazu reichen die Kompetenzen eines Controllers, der heutzutage vor allem als Analyst gesehen wird, jedoch nicht mehr aus.^[4]

[1] Vgl. Weyer, 2008, S. 242.

[2] Vgl. Stich, 2015, S. 18.

[3] Vgl. Mertens, 2015, S. 454.

[4] Vgl. Horváth/Aschenbrücker, 2015, S. 53. Darüber hinaus wird auf den Beitrag von Thiele/Munck/Riechmann verwiesen.

3.2 Mehr mathematisch-statistische und technische Kompetenzen gefordert.

Daten werden wichtiger

Da die Analytik zunehmend automatisch erfolgen wird, wird die Interpretation von digitalen Daten zu einem Kernteil der Arbeit für Controller in der Industrie 4.0 werden. Der Controller rückt damit auf der einen Seite noch näher an die IT, muss auf der anderen Seite aber auch die Zahlen und das Geschäft im Detail verstehen, die richtigen Schlüsse aus der Datenbasis ziehen und das Management aktiv beraten. Der Controller wird – zusätzlich – zum "Data Scientist".^[1] Im Vordergrund steht dabei der Rollenwechsel vom reinen Informationslieferanten hin zum aktiven Berater des Top-Managements in betriebswirtschaftlichen Themen.^[2] Dafür werden besonders statistische und analytische Fähigkeiten vorausgesetzt. Dies ist vor dem Hintergrund zu sehen, dass in der Industrie 4.0 "Big Data" eine große Rolle spielen und dementsprechend weitaus mehr Datenmengen gesammelt und interpretiert werden als früher.^[3]

Aber es ist nicht nur ein Mehr an Daten – künftig wird es zunehmend möglich sein, zusätzlich zu den internen Informationen externe und unstrukturierte Daten bei der Entscheidungsfindung zu berücksichtigen. Damit wird auch der Anteil der externen Informationen im Reporting steigen.^[4] Unabhängig von Herkunft und Inhalt vereinfacht beziehungsweise beschleunigt der Einsatz von "Big Data" aber die Datenbereitstellung. Dies führt zur Verfügbarkeit und Verarbeitung von Echtzeitdaten für ausgewählte Teilbereiche des Reportings und des Forecasts, zur Erhöhung der Flexibilität, da Daten vom Bericht bis auf den Buchungsbeleg auf sehr granularer Ebene verfügbar sind, und zum Verwischen der Grenzen von operativer und analytischer Datenhaltung.^[5] Des Weiteren können die Kundeninformationen, die teilweise in Echtzeit übermittelt werden, sofort für die Planung verwendet werden.^[6]

Der Controller muss mehr Ingenieur werden

Auch im Controllerbereich werden ingenieurswissenschaftliche und informationstechnische Kompetenzen unabdingbar sein.^[7] Durch den wachsenden Grad der Automatisierung müssen neue Prozesse im Überblick verstanden und das Wissen über die Instandhaltung und Wartung von Maschinen vertieft werden. Es ist die Aufgabe des Produktionscontrollings, die Entwicklung neuer Produktionssysteme, die auf operativer Ebene stattfindet, bewertbar und analysierbar zu machen. Die Beschäfti...