Simulation in der Unternehmenssteuerung / 2.2 Komplexitätstreiber in der Simulation

Es treten zeitliche Abhängigkeiten auf. Parameterveränderungen haben Auswirkungen auf Folgezeitpunkte und -perioden. Alleine durch die Bilanzidentität ergibt sich die Notwendigkeit, Periodenscheiben zu verbinden, so dass Entscheidungen einer Periode immer Auswirkungen auf die Folgeperioden haben. Losgelöst von der Periodensicht können kausale Beziehungen mit Verzögerung einsetzen. So reagiert ein unzufriedener Kunde nicht sofort, sondern unter Umständen erst beim nächsten notwendigen Kauf oder sein kommunizierter Unmut verleitet zu einem späteren Zeitpunkt andere Käufer zur Entscheidungsänderung.

Gelegentlich sind auch Wechselwirkungen vorzufinden. Abhängigkeiten können sich verstärken. Dies ist bspw. bei klassischen Netzeffekten der Fall: Ist erst eine bestimmte Anzahl an Kunden oder Teilnehmern (z. B. Facebook) gewonnen, sorgen diese Kunden für den Zustrom weiterer Kunden, da durch die Anzahl der Teilnehmer die Attraktivität der Teilnahme steigt.

Typische Modelle im Controlling haben eine mehrdimensionale Struktur. Ein Vertriebsplanungsmodell ist i. d. R. mehrdimensional, es kann die Dimensionen Produkte, Kunden, Absatzwege etc. enthalten. Ohne auf die besonderen Eigenschaften einzugehen, ist es einleuchtend, dass in einer Unternehmenssimulation unterschiedliche Kunden- und Produktgruppen sowie Produktionsstätten und Kostenstellen zu berücksichtigen sind. Wirkungsbeziehungen können sich hinsichtlich der Dimensionsausprägungen unterscheiden. Im Hochpreissegment wirken häufig andere Einflussfaktoren als der Preis, der im Niedrigpreissegment häufig das entscheidende Kaufkriterium ist.

Folgemaßnahmen aufgrund von Parametervariationen müssen berücksichtigt werden: Parameterveränderungen ziehen Anpassungsmaßnahmen nach sich. Die erwähnte Preisanpassung bei sinkenden Kosten aus der Erfahrungskurve erfolgt somit nicht automatisch, sondern ist eine bewusste Folgeentscheidung. Eine Simulation ist somit keine Momentaufnahme, sondern Parametervariationen werden häufig zu Szenarien, die Folgeentscheidungen enthalten, weiterentwickelt.

Praxis-Beispiel

Antizipierte Währungskursveränderungen können Investitionsentscheidungen beeinflussen

Unter veränderten Rahmenbedingungen bei den Währungskursen könnte die Erstellung eines Werkes in den USA nicht mehr lohnend sein. Stattdessen böte sich ein Investment in Mittelamerika an. Hieraus könnten wiederum Planänderungen z. B. in der Logistik entstehen. Im Rahmen eines Simulationsmodells könnte man versuchen, solche Entscheidungsketten zu automatisieren. Aufgrund der Komplexität der Entscheidungen wird das allerdings nicht immer gelingen. Aber es spricht auch nichts dagegen, sukzessive zu simulieren: Aus dem ersten Simulationslauf erkennt man die unvorteilhafte Situation und entwickelt entsprechende Maßnahmen.

Den Simulationsparametern liegen Unsicherheiten zugrunde. Zwar lassen sich über Sensitivitätsanalysen Aussagen über die Stabilität der Zielgrößen machen. Man ist aber weit von einem echten Risikoprofil entfernt, da Sensitivitäten nur auf einen oder wenige Parameterveränderungen beschränkt werden. Belastbare Aussagen über Gesamtrisiken lassen sich mithilfe der Monte-Carlo-Simulation ermitteln, die im weiteren Verlauf noch detaillierter erläutert wird.