Eine zentrale Frage betrifft auch die Granularität der Zielgrößen. Zielgröße ist hier in der Regel die einzelne Kostenart pro Kostenstelle. Einige Kosten bspw. die Abschreibungen kann man von der Kostenschätzung ausklammern, da diese vollständig auf planerischen Entscheidungen beruhen.
Der Schwerpunkt liegt in der Schätzung von Verbräuchen. Es ist klar, dass Produktionsfaktoren heterogen sind, sodass eine Betrachtung der einzelnen Faktoren sinnvoll ist. Die dafür benötigten Datenquellen der potenziellen Einflussgrößen sind unterschiedlich.
Einige Beispiele:
Eine Kostenprognose greift teilweise sehr detailliert in operative Prozesse ein. Die Frage ist, ob im Rahmen des Kostenmanagements eine solche Detailanalyse durchgeführt werden soll, insbesondere unter dem Aspekt, dass es für andere operative Aufgabenstellungen schon Analyseergebnisse gibt, die herangezogen werden könnten. Das Predictive Maintenance dient bspw. primär der vorausschauenden Steuerung von Wartungsvorgängen.
Über eine Transformation lassen sich aber Plankosten aus den Analyseergebnissen generieren. Insbesondere wenn Einflüsse wie die Intensität die Wartungsaktionen treiben, scheint ein Einsatz interessant.
- Personalkosten machen üblicherweise einen größeren Anteil der Kosten aus: Einige Komponenten hieraus lassen sich gut analytisch bestimmen. So lassen sich bspw. gesetzliche Lohnnebenkosten aus aktuellen Abrechnungsdaten ableiten. Allerdings kann eine hierbei notwendige Planung auf Mitarbeiterebene aufwendig sein. Eine Personalbedarfsermittlung benötigt hingegen wiederum diverse Einflussgrößen. Hier bietet HR-Analytics die Möglichkeit einer Headcount-Planung, maschinelles Lernen kann bei der Ermittlung von Krankheits- und Urlaubskosten herangezogen werden.
- Reisekosten sind ein weiterer wichtiger Bereich, der von maschinellem Lernen profitieren kann. Neben dem Überdenken der Reiseaktivitäten pro Bereich, bieten sich verschiedene Einflussfaktoren hingegen zur Prognose an: Urlaubskalender, Wochentage, krankheitsbedingte Fehltage, spezielle Messen, Feiertage usw.
- Bei Energiekosten besteht zum Teil die Möglichkeit der analytischen Ableitung. Insbesondere kann hier der Energieverbrauch, der zur Betriebsbereitschaft benötigt wird, statistisch ermittelt werden.
- Qualitätskosten können über die Prognose von Ausschuss und Garantieleistungen geschätzt werden.
Die Prognosen von nicht regelmäßig auftretenden Kosten dürften hingegen kaum wirkungsvoll durch maschinelles Lernen unterstützt werden können.
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