IT als Enabler moderner Planungsprozesse / 2.2 Forecast

Die gestiegene Volatilität der Märkte bei erhöhter Unsicherheit für die Marktteilnehmer erfordert, dass Forecasts tendenziell häufiger erstellt werden und dabei klare Richtungsaussagen treffen, um kurzfristigen Steuerungsbedarf sichtbar zu machen. Die Bedeutung von Details sinkt in diesem Zusammenhang eher.^[1]

Gerade durch die erhöhte Frequenz des Forecastings steht die Kosten-/Nutzen-Relation dabei zunehmend im Fokus. Um die Gesamtkosten des Forecast-Prozesses nicht übermäßig steigen zu lassen, müssen in jeder Forecast-Runde verfügbare Potenziale der Effizienzsteigerung konsequent erschlossen werden.

Mindestens seit zwei Jahrzehnten wird versucht, die Erstellung des Forecasts durch menschliche Anwender mittels statistischer Extrapolationsverfahren geeignet zu unterstützen. Dabei wurden oftmals lineare Extrapolationsverfahren genutzt, die eine relativ primitive Hochrechnung anhand einfacher Trendaussagen (häufig anhand kurzer Referenzzeiträume) in univariaten Verfahren vornahmen.

Inzwischen überbieten sich die Anbieter betriebswirtschaftlicher Standardsoftware darin, die Weiterentwicklungen dieser Verfahren als "Machine Learning"-Ansätze und Teilgebiet der "Artificial Intelligence" zu positionieren.

Tatsächlich erlauben uns heutige Ansätze, anhand einer deutlich vergrößerten Referenzhistorie und multivariater Regression teilweise eine Prognosegüte^[2] zu erreichen, die jene des von Menschen erstellten Forecasts signifikant übersteigt.

Extrembeispiele wie Google, die 2018 betonten, den Forecast vollautomatisch errechnen zu lassen, mögen hier zur Illustration der Möglichkeiten dienen. Dennoch soll nicht vergessen werden, dass der Nutzen entsprechender Ansätze je nach Geschäftsmodell stark schwankt und dass es sich bei den angewendeten Verfahren oftmals "nur" um klassische Extrapolationsverfahren handelt, die aufgrund heutiger Rechnerarchitekturen nur nutzenstiftender eingesetzt werden können.

Klassisch standen die Termine für die Forecast-Erstellung mindestens ein Jahr im Voraus fest, meistens tatsächlich als Eintrag im Planungskalender. Dies wird sicherlich auch weiterhin für einen Teil der Forecasts der Fall sein, nämlich mindestens für jene, die als Aufsatzpunkt einer Planung des Folgejahres dienen. Gleichzeitig gehen aber immer mehr Unternehmen dazu über, weitere Forecasts bei Bedarf vergleichsweise kurzfristig anzusetzen. Anlass für einen Forecast ist nicht mehr ein fester Termin, sondern vielmehr die aktuelle Notwendigkeit, die Geschäftsentwicklung zu prüfen, um ggf. geeignete Maßnahmen ergreifen zu können. Oft wird dabei der Forecast-Prozess als prinzipiell monatlicher Prozess angelegt, der jedoch nur durchgeführt wird, wenn das Management einen entsprechenden Bedarf anmeldet.

[1] Vgl. Gleich/Voggenreiter, 2003, S. 66; Horváth, 2002, S. 252; Weber/Linder, 2003, S. 14 f.

[2] Gemessen in prozentualer Forecast-/Ist-Abweichung.