2.3. Business Forecasting

Die Businessprognosen sind für die Unternehmensbeurteilung nicht nur bei der Bankenfinanzierung, sondern generell beim Performance Measurement (inklusive Budgetierung) und im Spezialfall eines Initial Public Offering (IPO) von sehr großer Bedeutung.¹⁴¹ Eine Übernahme der Prognoseverantwortung durch das Management ist nur dann möglich, wenn methodisch fundierte Forecasts erstellt werden. Diese liegen in der Zuständigkeit immer beim obersten Management und sind nicht delegierbar.¹⁴² Durch eine Implementierung eines systematischen Business Forecasting ist es dem Unternehmen möglich, die Erkenntnisse aus der Vergangenheit zur Verbesserung der inhaltlichen Entscheidungsqualität zu nutzen.¹⁴³ Die Techniken des Business Forecasting können nie das persönliche Urteilsvermögen, praktische Erfahrungen sowie den gesunden Menschenverstand des Managements ersetzen. Eine gute Prognose setzt sich aus einem analytischen Teil (Business Forecasting) und einer persönlichen Zukunftseinschätzung zusammen.¹⁴⁴ Eine Übersetzung des englischen Wortes Forecast führt zu einer großen Anzahl an Definitionen. Im deutschen Sprachgebrauch werden für Forecasts die Bezeichnungen Erwartung, Prognose, Vorausberechnung, Voraussage, Vorausschätzung und Vorhersage synonym verwendet.¹⁴⁵ Prognosen benötigt man, um im Unternehmen langfristig die Zukunft vorauszusehen und dafür geeignete Strategien zu entwickeln. Ein großer Aspekt der Führung eines Unternehmens besteht daher in der Planung der Zukunft.¹⁴⁶ Die Prognosemethoden lassen sich in qualitative bzw. meinungsorientierte sowie in quantitative bzw. datenorientierte Methoden differenzieren und zeichnen sich durch folgende Eigenschaften aus:¹⁴⁷

Qualitative bzw. meinungsorientierte Prognosemethoden

• Keine historischen Daten notwendig
• Keine mathematischen Grundkenntnisse notwendig
• Prognose ist subjektiv
• Prognosehorizont reicht von kurz- bis langfristig
• Die Treffsicherheit des Manager bezüglich seiner Prognose wird durch die Anwendung der methodisch strukturierten Vorgehensweise „relativiert“
• Kostenmäßiger und zeitlicher Aufwand ist nicht zu unterschätzen

Quantitative bzw. datenorientierte Prognose

• Es sind historische Daten notwendig (Daten der Vergangenheit)
• Es wird unterstellt, dass historische Denkmuster auch für die Zukunft ihre Gültigkeit haben
• Der Prognosehorizont liegt kurz- bis mittelfristig
• Strukturbrüche können nur behelfsmäßig berücksichtigt werden, falls sie überhaupt erkannt werden
• Die Nichterkennung von Strukturbrüchen erlaubt aber via Umkehrschluss auch deren Entdeckung
• Mittels Personal Computer und entsprechenden Statistik Softwareprogrammen ist der kostenmäßige und zeitliche Aufwand als gering einzustufen.

Die qualitativen bzw. meinungsorientierten Prognosemethoden enthalten ein „Wissen“, das in den rein qualitativen bzw. datenorientierten Prognosemethoden nicht enthalten ist.¹⁴⁸ Bei der Prognosemethode geht man davon aus, dass die Verkäufer die umfassendsten Informationen zukünftiger Trends und Veränderungen im Kundenverhalten haben.¹⁴⁹ Wenn diese Informationen zusammen mit den datenorientierten Prognosemethoden kombiniert werden, kann eine gute Prognose über das künftige Verkaufsvolumen gewonnen werden. Jeder Verkäufer muss individuell den Absatz der Produkte prognostizieren. Im Anschluss werden diese individuellen Schätzungen durch den Verkaufsleiter zusammengetragen und als Gesamtprognose dargestellt¹⁵⁰

Fazit:

Aufgrund einer zunehmenden Komplexität in einem globalen Wettbewerbsumfeld, der hohen Geschwindigkeit in der Entwicklung neuer Technologien, hohen Kostendrucks, neuer Marktmöglichkeiten, kommt dem Business Forecasting heute und in Zukunft eine hohe Bedeutung zu. Mit dem Forecast ist es möglich, Entscheidungen nachhaltig zu verbessern und in Alternativen zu planen, um mögliche Risiken und Chancen frühzeitig zu erkennen.

Zusammenfassung des zweiten Kapitels:

Im zweiten Kapitel wurden die in der Literatur bekannten Definitionen zu den Themen Planung und Steuerung in unternehmensübergreifenden Wertschöpfungsnetzwerken diskutiert. Die Planung und Steuerung hat in den Unternehmen die Aufgabe, zukünftige Leistungsanforderungen zu gestalten, zu organisieren und zu optimieren. Dabei unterstützt Supply Chain Management die Integration, der an der Supply Chain Beteiligten Organisationseinheiten und die Koordination der Material-, Information- und Geldflüsse, die zur Erfüllung der Kundennachfragen erforderlich sind.

Zur Beantwortung der Forschungsfrage, wurde insbesondere auf Demand Planning und Collaboration in der Supply Chain eingegangen. Gerade das Demand Planning ist für die Forschungsfrage von Bedeutung, da die Erfüllung des (End-) Kundenbedarfes entweder mit konkreten Kundenaufträgen oder mit Kundenbedarfen die ein anonymes Kaufinteresse zeigen, im Mittelpunkt stehen.

Um die Kundenwünsche bestmöglich erfüllen zu können, ist die Notwendigkeit einer guten Prognose essenziell.

Eine wesentliche Voraussetzung ist dabei, die passende Planungsstruktur für die Dimensionen „Produkt“, „Kunde“ und „Zeit“ zu definieren. Dabei müssen die Phasen des Demand Planning Prozesses definiert und ein entsprechendes statistisches Prognoseverfahren ausgewählt werden.

Auch die Collaboration in der Supply Chain zeigt, dass die Prognose einen wesentlichen Bestandteil zwischen den verschiedenen Domänen bildet.

Als Unterstützung können APS Systeme für die Planungsaufgaben eingesetzt werden. Dabei ist festzuhalten, dass Systeme nie das persönliche Urteilsvermögen und den gesunden Menschenverstand ersetzen können.

¹⁴¹ Vgl. Treyer (2010), S. 25.
¹⁴² Vgl. Davenport/Harris (2007), S. 46f.
¹⁴³ Vgl. Treyer (2010), S. 25.
¹⁴⁴ Vgl. Treyer (2010), S. 26.
¹⁴⁵ Vgl. Dworski (2011), S. 40.
¹⁴⁶ Vgl. Welsch et. al. (1988), S. 6f.
¹⁴⁷ Vgl. Treyer (2010), S. 27.
¹⁴⁸ Vgl. Treyer (2010), S. 29.
¹⁴⁹ Vgl. Treyer (2010), S. 35.
¹⁵⁰ Vgl. Treyer (2010), S. 35.