Planung und Forecasting: 4 Hebel für eine wirkungsvolle ... / 11 Integrierte Simulation: Modellierung von Szenarien als Königsdisziplin

In Zeiten hoher Unsicherheit reichen eindimensionale Betrachtungen nicht mehr aus, sondern es bedarf der Modellierung und Betrachtung unterschiedlicher Szenarien. Das Denken in Alternativen bildet dabei die Basis für eine proaktive Steuerung und die Ableitung von Maßnahmen.

Mit einem leistungsfähigen Simulationsmodell kann das Controlling die Entscheidungsunterstützung auf ein neues Level heben und "live" zusammen mit dem Management verschiedene Fragestellungen modellieren. Darüber hinaus können mit Szenarien-Betrachtungen Risiken besser berücksichtigt werden – bis hin zur Durchführung umfassender Stress-Tests. Die Integration von Risikomanagement und Controlling wird so zur Realität.

In der Praxis dominieren separate "standalone"-Excel-Simulationsmodelle, die in Krisenzeiten bzw. bei Bedarf herausgeholt und auf den neuesten Stand gebracht werden. Die integrierte Modellierung und Diskussion von Szenarien, genau wie die konsequente Betrachtung von Alternativen in den Standard-Planungs- und Forecast-Prozessen, ist bislang eher die Ausnahme.

Die klare Empfehlung ist, leistungsstarke Simulationsmodelle in die Planungsplattform zu integrieren, so dass jederzeit aufwandsarm die Modellierung von Szenarien auf Basis aktueller Daten möglich ist. Die Grundlogik besteht dabei darin, eine Forecast- oder Plan-Version als Basis (Base Case) zu nehmen und dann über Veränderungen von Treibern und Ergänzung von Effekten und Maßnahmen zu einem neuen Szenario zu verändern (s. Abb. 5)

Abb. 5: Logik eines integrierten Simulationsmodells

Die konzeptionelle Herausforderung besteht vor allem darin, die verschiedenen Abhängigkeiten sinnvoll in das Simulationsmodell zu integrieren. In Kombination mit regelmäßigen Forecasts sind dann jederzeit aktuelle Szenarien-Modellierungen möglich. Das Grundmodell kann schrittweise um weitere Komponenten erweitert werden.

Empfehlenswert ist die Ergänzung um Komponenten zur Risikosimulation (insbesondere stochastische Verteilungsfunktionen à la Monte-Carlo-Simulation) sowie um Optimierungsfunktionalitäten, um Szenarien zu vergleichen. Die Endausbaustufe bilden sog. Prescriptive-Analytics-Funktionalitäten, die mehr oder weniger komplexe Handlungsempfehlungen abgeben.

Ist Letzteres noch Zukunftsmusik, so haben inzwischen bereits eine Reihe von Konzernen (u. a. BAYER, Lanxess, Bereiche des Siemens-Konzerns, Swiss Re) professionelle Simulationsmodelle in ihre Planungsplattformen integriert. Die Erfahrung zeigt, dass sich durch solche Modelle die Zusammenarbeit zwischen Controlling und Management ändert.

Das Controlling rückt näher an die Management-Entscheidungen heran und wird stärker zum Business Partner. Die Entscheidungen werden rendite- und risikoorientierter sowie grundsätzlich fundierter. Die Quantifizierung des Nutzens dieser Veränderung ist sicherlich nicht einfach, aber die durchgehend hohe Zufriedenheit sowohl im Management als auch im Controlling bei Unternehmen, die ein entsprechendes Simulationsmodell eingeführt haben, spricht für sich.