Simulation in der Unternehmenssteuerung / 4 Umsetzungsmöglichkeiten

Im Folgenden werden nun die Umsetzungsmöglichkeiten in Bezug auf die IT-Unterstützung diskutiert. Neben der schon erwähnten Tabellenkalkulation^[1] bieten sich vorhandene Planungslösungen an, die mittlerweile von vielen Unternehmen genutzt werden.

Nach einer BARC-Studie gibt es allerdings dabei einige Probleme: 36 % der Befragten sehen als größtes Problem an, das Simulationen und Szenarien nicht abbildbar sind.^[2] Da man grundsätzlich mit nahezu jedem System zumindest einfache Simulationen durchführen kann, ist davon auszugehen, dass von den Umfrageteilnehmern bereits höhere Ansprüche an die Lösung gestellt werden. Die Erfahrung des Autors zeigt u. a.:

• Strukturen in Planungslösungen können i. d. R. für die Simulation nur sehr eingeschränkt verändert werden, da dies Auswirkungen auf den Planungsprozess hat.
• Die benötigten Abhängigkeiten können nur eingeschränkt hinterlegt werden.
• Die Verwaltung von Szenarien wird von vielen Lösungen nicht unterstützt.

Was sind nun Einflussfaktoren für die Auswahl von Simulationswerkzeugen? Romeike und Spitzner stellen heraus, dass die Entscheidung immer vom Modell ausgehen soll. "Wähle eine IT-Umsetzung stets auf Basis des Modells, nie aus bestehenden IT-Systemen! Das vermeidet später Einschränkungen".^[3] Das mag theoretisch richtig sein, geht aber an der Praxis häufig vorbei. Neben der Lösungseignung sind auch andere Einflussfaktoren zu berücksichtigen:

• Vorkenntnisse in Bezug auf die zu verwendende Lösung.
• Eignung für die Fachabteilung, abgestimmt auf die Skills der Mitarbeiter des Controllings.
• Komplexitätsreduktion, z. B. in Form der Reihenfolge-Automatisierung bei der Auflösung der Regeln für die Kalkulation. Das System sollte selbst die Kalkulationsreihenfolge der Regeln steuern.
• Unterstützung von nicht linearen Gleichungen. Dies kann bspw. über Transformationstabellen erfolgen.
• Übernahme der Strukturen aus Vorsystemen (Planungslösung/ERP).
• Strukturunterstützung (Dimensionen, Hierarchien, Attribute).
• Möglichkeit der Montage von Teilsimulationsmodellen. In größeren Unternehmen wird häufig abteilungsbezogen simuliert. Eine Zusammenfassung der Teilsimulationen zu einem Gesamtmodell ist aber wünschenswert.
• Separationsanspruch. Wie unabhängig soll die Simulation von der Basislösung sein? Im Rahmen einer Simulation werden bspw. häufig Zielvorgaben entwickelt. Diese Parameter sollen auch wieder in das (operative) Planungssystem zur weiteren Konkretisierung zurückgespielt werden.

Einige mögliche Ansätze, wie bspw. die Simulation mittels ERP-Systemen oder auch die Programmierung mit klassischen Programmiersprachen, sollen hier ausgeklammert werden. Erstere sind zu starr, da die Abrechnungsstrukturen nur schwer an die Anforderungen der Simulation angepasst werden können. Letztere erfordern eine zu detaillierte Programmierung und einen hohen Aufwand der Datenverwaltung. Zudem bedürfen sie Kenntnisse, die i. d. R. nicht in Controllingabteilungen vorzufinden sind. Programmierähnliche Ansätze stehen allerdings in vielen Werkzeugen zur Verfügung:

• Regeln in OLAP- und Planungssystemen,
• Statistische Umgebungen wie R oder
• Tabellenkalkulation Makros.

Im Folgenden werden die Werkzeuge kurz vorgestellt und eine grobe Einschätzung der Stärken und Schwächen vorgenommen werden.

[1] Vgl. z. B. Oehler, 2020.

[2] Vgl. BARC, 2014, S. 21.

[3] Vgl. Romeike/Spitzner, 2013, S. 82.

4.1 Simulation mit der Tabellenkalkulation

Mit der Tabellenkalkulation steht dem Controlling ein leistungsfähiges Werkzeug zur Verfügung. Gleichungen werden über die Zellverknüpfung und Built-In-Funktionen abgebildet. Berechnungen werden i. d. R. in Echtzeit durchgeführt. Zur Verwaltung von Simulationsszenarien kann ein Szenario-Manager als Add-In verwendet werden.^[1] Dieser wird kostenfrei durch Microsoft bereitgestellt.

Datenintensivere Verfahren, wie die Monte-Carlo-Simulation, können durch Erweiterungen umgesetzt werden.^[2] Hier bieten sich @Risk, Crystal Ball oder RiskKit von Wehrspohn an.

Stärken

• Die Simulation kann ohne größere Vorbereitung umgesetzt werden.
• Die Tabellenkalkulation ist etabliert, Know-how ist i. d. R. vorhanden.
• "What-If" und Zielwertsuche werden bei einfachen Modellen unmittelbar unterstützt.
• Add-Ins für Simulation und Predictive Analytics sind verfügbar.

Schwächen

• Strukturen und Daten müssen übernommen werden. Die Datenanbindung ist schwierig. Die Unterstützung bei der Transformation von Importdaten ist ungenügend.
• Rechenintensive Operatoren sind häufig sehr langsam.
• Die erstellten Modelle besitzen häufig eine Strukturschwäche, da Dimensionen und Hierarchien nicht unterstützt werden. Das Copy-&-Paste-Management zur Formelvervielfältigung ist fehleranfällig. Die sog. Matrixformeln helfen hier nur partiell.

[1] Vgl. Oehler, 2014, S. 417–420.

[2] Vgl. Gleißner/Wolfrum, 2015, S. 241–264.

4.2 OLAP und Planungslösungen

Mehrdimensionale Werkzeuge eignen sich zum Teil gut für die deterministische Simulation. Neben mehrdimensionalen Strukturen sind mehr oder weniger leistungsfähige Regelmaschinen im Einsatz, die zum Teil eine Kalkulation in Echtzeit ermöglichen. Im Gegensatz zu den Excel-Ve...