Die verovis GmbH hat eine Pro­jekt­stu­die mit der TU München durch­ge­führt, um den Einsatz von Machine Learning in der Unter­neh­mens­pla­nung zu eva­lu­ie­ren. Welche Schwach­stel­len der Einsatz künst­li­cher Intel­li­genz lösen kann und welche Methoden in Frage kommen, erklären die Pro­jekt­stu­die­ren­den von TUM und verovis.

 

Komplexe Anfor­de­run­gen an Unter­neh­mens­pla­nung und Con­trol­ling

Glo­ba­li­sie­rung, Digi­ta­li­sie­rung, soziale und geo­gra­fi­sche Mobilität – die Schnell­le­big­keit der Märkte ist ein Weckruf, der tra­di­tio­nel­le Konzepte überholt und rigide erschei­nen lässt, entworfen für stabilere Zeiten. Direkt betroffen von dieser Schnell­le­big­keit ist die Person des Con­trol­lers, dessen Auf­ga­ben­feld sich mit einer wach­sen­den Nähe zum Manage­ment stetig erweitert. Technisch-ana­ly­ti­sche Fähig­kei­ten alleine reichen inzwi­schen meist nicht mehr zur erfolg­rei­chen Unter­neh­mens­steue­rung aus. Statt­des­sen zählt nun ein intui­ti­ves Ver­ständ­nis des Marktes, der Kunden und der Wett­be­wer­ber zu den essen­ti­el­len Anfor­de­run­gen. Es wird nach Lösungen verlangt, die das Können eines einzelnen Menschen über­stei­gen.

Ein deut­li­ches Indiz des Refor­mie­rungs­be­darfs liegt in der fort­be­stehen­den Inef­fi­zi­enz der Pla­nungs­pro­zes­se, die als lang­wie­rig, unbeliebt und aufwendig gelten. Eine  veraltete Planungs-Praxis fabri­ziert in vielen Fällen einen Zeit- und Per­so­nal­auf­wand, der in keiner betriebs­wirt­schaft­lich ver­tret­ba­ren Relation zum Output und dessen Qualität steht. Das „Insel­prin­zip“ mit iso­lier­ter Betrach­tung der einzelnen Pla­nungs­ele­men­te ist weit ver­brei­tet. Dieser Makel des Pla­nungs­sys­tems ist his­to­risch begründet, begonnen mit der Ein­füh­rung der ERP-Systeme vor rund vier Jahr­zehn­ten. Zwar fand die SAP damals eine Antwort auf das akute Bedürfnis nach einer sys­te­ma­ti­schen Moder­ni­sie­rung – jedoch nur auf Trans­ak­ti­ons­ebe­ne. Auf Basis der Tabel­len­kal­ku­la­ti­on als stan­dar­di­sier­tem Hilfs­mit­tel begann auf der Pla­nungs­ebe­ne aber gleich­zei­tig eine Phase unstruk­tu­rier­ter Entwürfe diverser Konzepte. Das Resultat ist heute ein Pla­nungs­stan­dard, welcher in der Unter­neh­mens­pra­xis meist aus einem Mix von Eigen­krea­tio­nen besteht, verbunden mit ERP-Systemen und ange­stöp­sel­ter Pla­nungs­soft­ware.

Wendet man sich heute an den Markt, findet man einen Fächer an Software Lösungen, die auf buch­hal­te­ri­scher Ebene ver­schie­de­ne Teilpläne inte­grie­ren können. Diese Lösungen haben ihre Stärke im Daten­kon­so­li­die­rungs­pro­zess und in der Mög­lich­keit, Plan­zah­len auf unter­schied­li­che Weise und an unter­schied­li­chen Stellen visua­li­sier­bar und abstimm­bar zu machen. Aller­dings steht dem gegenüber, dass in einer Welt von agilen Methoden und Design Thinking inte­grier­te Pla­nungs­lö­sun­gen oft über­for­dert sind. Der Bedarf geht nun in Richtung von mehr Schnel­lig­keit und Fle­xi­bi­li­tät. Alter­na­ti­ve Ansätze wie die trei­ber­ba­sier­te oder sze­na­rio­ba­sier­te stra­te­gi­sche Planung sind zwar nen­nens­wert, jedoch ist eine voll­au­to­ma­ti­sier­te Lösung als über­ge­ord­ne­tes Ziel zu erstreben.

Ent­wick­lungs­po­ten­zia­le der Unter­neh­mens­pla­nung

Die nächste Evo­lu­ti­ons­stu­fe der Pla­nungs­me­tho­den liegt im Bereich des maschi­nel­len Lernens (machine learning). Es gilt ein lern­fä­hi­ges System zu ent­wi­ckeln, das auf Basis von intel­li­gen­ter Mus­ter­er­ken­nung und sta­tis­ti­scher Ana­ly­se­me­tho­den hoch­wer­ti­ge Prognosen erstellen kann. Prognosen, die nicht nur in mensch­li­cher Intuition begründet liegen, sondern sachlich-fundiert sind und flexibel auf ver­schie­de­ne Szenarien Bezug nehmen können. Das System würde eine prägnante Ent­schei­dungs­grund­la­ge für Manager dar­stel­len, die der volatilen Umwelt gewappnet ent­ge­gen­tre­ten könnten. Manage­men­tent­schei­dun­gen werden dadurch nicht obsolet. Der große Vorteil dieser Methoden liegt aller­dings in dem sehr hohen Auto­ma­ti­sie­rungs­grad. Mensch­li­che Inter­ak­tio­nen in der Daten­ent­wick­lung, Daten­be­reit­stel­lung und Daten­auf­be­rei­tung fallen zum Großteil weg. Con­trol­ling und Manage­ment können sich mit ihrer ver­füg­ba­ren Zeit endlich auf die wesent­li­chen Fragen der Geschäfts­ent­wick­lung kon­zen­trie­ren.

Um in der Unter­neh­mens­pla­nung den Einsatz künst­li­cher Intel­li­genz zu eva­lu­ie­ren, hat die verovis GmbH eine Pro­jekt­stu­die mit der TU München durch­ge­führt. In dieser Studie sind  ver­schie­de­ne Algo­rith­men auf ihre Güte bei der trei­ber­ba­sier­ten Planung unter­sucht worden. Die Abschluss­ergeb­nis­se hierzu werden Bestand­teil des dritten Fach­bei­trags zum Thema auto­ma­ti­sier­te Planung.

 

Zum ersten Blog­bei­trag der Pro­jekt­stu­die: Ein­satz­po­ten­zi­al von Robotik in der Unter­neh­mens­pla­nung – Geschich­te und Ein­füh­rung