Kennzahlen zur Performance-Messung in der Supply Chain

Zusammenfassung

Überblick

Ein modernes Kennzahlenmanagement der Supply Chain sollte nicht nur Kostenindikatoren enthalten. Vielmehr sind darin auch Zeit-, Qualitäts-, Flexibilitäts- und Servicekennzahlen zu integrieren. Dadurch können Trade-off-Gefahren zwischen diesen Schlüsselgrößen des Wettbewerbs zumindest eingedämmt werden.

Weniger ist mehr: Die Anzahl der eingesetzten Kennzahlen sollte überschaubar bleiben. Es ist nicht ratsam, inhaltlich überlappende Supply-Chain-Ziele mehrfach zu messen: Wenn z. B. das Working Capital in einem Kennzahlensystem erfasst wird, kann auf eine gleichzeitige Bewertung von Cashflow, Liquidität oder Cash-to-Cash Cycle verzichtet werden.

In einer Supply Chain liegen wechselseitige Abhängigkeitsverhältnisse kooperierender Akteure vor. Entsprechend finden sich in einem Supply-Chain-Kennzahlensystem auch echte Netzwerkindikatoren, die das Kooperationspotenzial, den Informationsfluss, das Vertrauen oder die Zufriedenheit der eingebundenen Partner messen.

1 Kennzahlenmanagement im Wandel

1.1 Traditionelle Erfolgsmessung über Kennzahlen

Kennzahlenbegriff und Funktionen

Kennzahlen sind Maßgrößen, die den Anwender schnell und zielgerichtet informieren. Isoliert betrachtet sind einzelne Kennzahlen jedoch nicht von großem Nutzen. Erst der Vergleich – zu Vorperioden oder Konkurrenzunternehmen – erhöht ihren Aussagewert, indem über Kennzahlen betriebswirtschaftliche Abläufe in einem primär quantitativen Gesamtkontext abgebildet werden. Folgende Funktionen erfüllen Kennzahlen:^[1]

• Operationalisierung: Kennzahlen dienen der Quantifizierung und Bewertung von Unternehmenszielen.
• Anregung: Mit ihrem Einsatz wird die Aufdeckung von Auffälligkeiten ebenso ermöglicht wie die Benennung von Abweichungsgründen.
• Vorgabe: Sie unterstützen die Ableitung kritischer Erfolgsfaktoren im Rahmen des Zielvorgabeprozesses.
• Steuerung: Kennzahlen forcieren die Transferierung von Managementvorgaben.
• Kontrolle: Schließlich ermöglichen Kennzahlen eine Durchführung von Soll-Ist-Vergleichen.

Ohne Kennzahlenvergleich kein Benchmarking

Kennzahlen sind unabdingbar für die Durchführung eines Benchmarkings, quasi als Mittel zum Zweck: Mithilfe des Kennzahlenvergleichs wird die unternehmensinterne oder unternehmensübergreifende Wettbewerbspositionierung zwischen den einbezogenen Vergleichsobjekten ermöglicht ("Wo" stehen die Partner?). Auf Basis dieser Identifizierung erfolgt im Rahmen des Benchmarkings ein echter Wissenstransfer zwischen diesen Organisationen, indem sich die eingebundenen Unternehmen möglichst am Best in Class ausrichten ("Wie" hat es das Unternehmen geschafft, Best Practice zu werden?).

Kennzahlensysteme und Werttreiberbäume

Da die isolierte Bemessung von Kennzahlen problembehaftet ist, werden betriebswirtschaftliche Abhängigkeitsverhältnisse in Kennzahlensystemen analysiert. Die Spitzenkennzahl darin wird als "Wurzelknoten" bezeichnet. Mögliche Wurzelknoten in Kennzahlensystemen sind beispielsweise der Return on Investment (ROI), der Return on Capital Employed (ROCE) oder der Economic Value Added (EVA). Die jeweiligen Einflussgrößen innerhalb dieses Kennzahlensystems sind als direkte Werthebel zur Verbesserung einer Spitzengröße zu verstehen. Daher werden Kennzahlensysteme immer häufiger auch als Werttreiberbäume bezeichnet. Innerhalb dieser Werttreiberbäume finden sich klassischerweise mathematische Interdependenzen zwischen den Einflussgrößen. Mittlerweile werden darin aber auch sachlogische Zusammenhänge erfasst.

[1] Vgl. Jung, 2011, S. 171.

1.2 Von der Kennzahl zum Leistungsbewertungssystem

Risiken klassischer Kennzahlensysteme

Die primär quantitative Bewertung von Unternehmensabläufen über traditionelle Kennzahlensysteme kann zu Fehlinterpretationen signifikanter Wirkungszusammenhänge führen. So richten klassische Kennzahlensysteme ihren Blick in die Vergangenheit (Eindimensionalität) und vernachlässigen weiche Einflussfaktoren. Außerdem fehlt ihnen beispielsweise der Bezug zur verfolgten Unternehmensstrategie. Diese und weitere Schwachstellen traditioneller Kennzahlensysteme führten zur Entstehung von Performance-Measurement-Systemen Tab. 1 zeigt in übersichtlicher Weise prägende Unterschiede zwischen konventionellen Kennzahlensystemen und Performance-Measurement-Konzepten auf.

Unterscheidungsmerkmal	Traditionelles Kennzahlensystem	Performance-Measurement-System
Zeitbezug	Vergangenheitsfokus	Zukunftsfokus
Primärmessgrößen	Financials	Financials und Non-Financials
Kausalbezug	Isolierte Messung einzelner Kennzahlen	Ursache-Wirkungs-Ketten
Ausrichtung	Finanzorientierung	Kundenorientierung
Hebelwirkung	Steuerung von Finanzzielen	Steuerung der Unternehmensstrategie
Berichtsstruktur	Funktionale Berichtsstruktur	Prozessgerichtete Berichtsstruktur
Bewertungsschwerpunkt	Unternehmensinterne Bewertung	Unternehmensinterne und -externe Bewertung
Kosten-Leistungs-Bezug	Kostensenkung	Leistungssteigerung
Lernprozess	Individuelles Lernen	Company-wide Learning Concept

Tab. 1: Traditionelle Kennzahlensysteme vs. Performance Measurement^[1]

KPIs und benachbarte Begriffe

Mit dem Aufkommen von Performance-Measurement-Systemen werden Spitzenkennzahlen als Key Performance Indicato...