4. Fazit und Reflexion

Zum Abschluss der Master Thesis werden die wesentlichen Erkenntnisse für die Entwicklung einer Vorgehensweise, eines Forecast der abzusetzenden Menge in der voestalpine Steel Division dargestellt. Der Fokus der vorliegenden Arbeit war es eine ausreichend genaue Prognose der Kundenbedarfe für die Produktion sicherzustellen. Vor dem Hintergrund der zunehmend hohen Komplexität und größer werdenden Unsicherheiten auf den Märkten, ist eine frühzeitige Erkennung von Geschäftsmöglichkeiten essenziell. Unter dem Gesichtspunkt von massiven Überkapazitäten in der Stahlindustrie, muss die voestalpine Steel Division versuchen, mit Hilfe einer ausreichend genauen Prognose der Kundenbedarfe, flexibel und schnellstmöglich reagieren.

Die Zielsetzung der Master Thesis war die Beantwortung der Frage:

Welche Möglichkeiten für die unternehmensübergreifende Gestaltung der Planung und Steuerung in der voestalpine Steel Division existieren, um eine ausreichend genaue Prognose der Kundenbedarfe für eine optimale Produktion sicherzustellen?

Das Sicherstellen einer genauen Absatzprognose wird durch statistische Methoden und manueller Inputs gewährleistet. (siehe Kapitel 3.2.3) Beide Methoden können heute mit SAP APO hervorragend abgebildet werden. Die statistische Methode wird im APO mit Hilfe von historischen Daten berechnet und in die Zukunft projiziert. Um eine Berechnung erfolgreich zu gestalten, muss die entsprechende Verifikationsebene definiert werden. Für die voestalpine Steel Division ist die beste Verifikationsebene mit einem MAPE-Ergebnis von 78 % folgende:

„Gesellschaft – Segment – Beliefernde Gesellschaft – Hauptprodukt – Produkt“

Damit kann nun das System die entsprechenden Berechnungen vornehmen und dem Verkäufer zur Verfügung stellen. Mit dem Wissen der Verkäufer ergänzt, wird der statistische Vorschlag bei Bedarf korrigiert und stellt nun den neuen Absatzplan dar. Dieser Prozess muss monatlich (rollierend) erfolgen, damit man bei entsprechenden Schwankungen sofort reagieren kann. Durch eine hohe Prognosegenauigkeit können hohe Liefertreue und Verfügbarkeiten gewährleistet und niedrigere Bestände in der gesamten Wertschöpfungskette erreicht werden. Diese wirken sich positiv auf das Gesamtergebnis der voestalpine Steel Division aus.

In einer unternehmensübergreifenden Planung und Steuerung ist ein guter Forecast deshalb sehr wichtig, da er alle vorgelagerten und nachgelagerten Prozesse beeinflusst. So wird die Beschaffung von Rohmaterial, die Auslastung der Produktion, die entsprechenden Personalressourcen, in der Finanz die Liquidität und die Distribution von einem guten Forecast geplant und gesteuert. Alle diese Prozesse werden vom rollierenden Absatzplan angestoßen. Vor Beginn einer Implementierung ist eine Zusage des Top Managements erforderlich und einzuholen. Die Anwendung eines Forecasts kann nur gewährleistet werden, wenn die Prognose auch die notwendige Akzeptanz in der Organisation besitzt. Sehr oft wird dadurch auch ein Kulturwandel notwendig. Als potentielle Herausforderung bei der Implementierung ist ein breites Verständnis zu erzielen, warum der Forecast für einen langfristigen Unternehmenserfolg wichtig ist. Ein guter Absatzplan ist essenziell für die optimale bedarfsgesteuerte Einsetzung von limitierten Produktionskapazitäten bei gleichzeitiger Verbesserung des Kundennutzens.

Die größte Herausforderung bei der Erstellung der Arbeit war es, die Daten so aufzubereiten, dass sie in einem Testsystem auch verarbeitet werden können. Nachdem in der voestalpine Steel Division verschiedene IT-Tools in den Gesellschaften im Einsatz sind, musste zuerst eine gemeinsame Basis definiert werden. Im nächsten Schritt konnten alle Gesellschaften die Daten bereinigen, um diese dann in das Testsystem zu laden.

Ein überraschendes Ergebnis ergab der Vergleich der verschiedenen Erstellungslevels der Prognosegenauigkeit. Von dem Resultat waren alle überrascht, da eigentlich eine Disaggregation der Forecast Ebene von Gesellschaft, Segment, Hauptprodukt und Produkt zu der Forecast Ebene Gesellschaft, Segment, Beliefernde Gesellschaft, Endkunden Konzern, Hauptprodukt und Produkt bessere Ergebnisse liefern müsste. Die Antwort war, dass einige Großkunden so viel Volumen an Tonnen geliefert bekommen, dass der Forecast von Endkunden Konzern ein besseres Ergebnis liefert. Die vom Endkunden Konzern erfolgte Aggregation lieferte mit 82% zur definierten Verifikationsebene das beste Ergebnis. (siehe Kapitel 3.2.4)

Die Papierindustrie produziert Papierrollen und die Stahlindustrie Stahlrollen, sodass in der Absatzplanung ähnliche Anforderungen gestellt werden. Die Vorgangsweise zur Erstellung eines Forecasts ist daher auch für die Papierindustrie geeignet. Durch diese Arbeit ist es der voestalpine Steel Division möglich, einen unternehmensübergreifenden Forecast der Absatzplanung zu erzielen. Die Planung und Steuerung hat nun die Möglichkeit die gesamten 6.000.000 to Rohstahl für alle Prozesse und Bereiche optimal zu planen und steuern.

Nachdem in der voestalpine Steel Division aktuell die Prozesse neu gestaltet werden und dafür aufbauend ein integriertes IT System implementiert wird, können die gewonnenen Erkenntnisse aus dieser Arbeit für die Prozess und IT Gestaltung herangezogen werden.