Simulation in der Unternehmenssteuerung

Zusammenfassung

• Simulationen helfen, Abhängigkeiten bei Situations- und/oder Handlungsänderungen transparent zu machen.
• Kern ist dabei das Verständnis der Wirkungsbeziehungen im Modellierungsbereich, deren Quantifizierung häufig große Probleme bereiten.
• Predictive Analytics kann helfen, Wirkungen zu quantifizieren. Allerdings gibt es Kompatibilitätsprobleme zwischen Predictive Analytics und den Simulationsmodellen im Controlling.
• Es sind Infrastrukturentscheidungen zu treffen. Tabellenkalkulationen und konventionelle Planungslösungen kommen häufig an Grenzen.
• In diesem Beitrag sollen die Anforderungen an eine Simulation aus Sicht eines Controllers konkretisiert und verfügbare Werkzeuge dahingehend überprüft werden, ob die Anforderungen abgedeckt werden können. Zudem werden die Möglichkeiten zur Verbesserung der Simulation durch Predictive Analytics näher beleuchtet.

1 Simulationen müssen der Situation angemessen gestaltet werden

In einer Einleitung zu einem Operation-Research-Buch von 1970 heißt es "Wenn man nicht mehr weiter kann, fängt man zu simulieren an".^[1] Ob dies nun gute Poesie ist, sei dahingestellt. Die wissenschaftliche Haltung in den Wirtschaftswissenschaften in dieser Zeit war allerdings eindeutig: Optimieren ist besser als simulieren.

Fast 50 Jahre später ist man sich jedoch einig, dass Optimierung nur bei sehr einfachen Bedingungen möglich und auch nur bei relativ konstanten Rahmenbedingungen sinnvoll ist. Unternehmensführung ist mehr als eine große Optimierungsrechnung. Gutes Management lässt sich auch eher als "Ausbalancieren" unterschiedlicher Interessen beschreiben. Daher überrascht es nicht, dass die Simulation in der Praxis zumindest im Controlling deutlich beliebter als die Optimierungsrechnung ist. Mit ihr lassen sich komplexe Szenarien mit vielen Abhängigkeiten, Veränderungen und Wirkungen auf Zielgrößen besser abschätzen.

Der...