S&OP - präziser und effizienter zu Finanzprognosen & Reports

Ausgangsbasis Der S&OP-Prozess im Unternehmen: die Herausforderung

Im klassischen S&OP-Prozess basiert die Absatzplanung häufig auf historischen Daten, manuellem Expertenwissen und einfachen Trendfortschreibungen. Dabei treten regelmäßig folgende Herausforderungen auf:

• Unzureichende Prognosegenauigkeit bei stark schwankender Nachfrage, saisonalen Effekten oder kurzfristigen Marktveränderungen.
• Dateninseln und mangelnde Integration zwischen Vertrieb, Produktion, Einkauf und Controlling.
• Hoher manueller Aufwand bei der Erstellung, Aktualisierung und Abstimmung von Forecasts.
• Reaktive statt proaktive Planung, da Frühindikatoren aus Markt oder Lieferkette oft nicht systematisch genutzt werden.
• Viele Akteure (Einkauf, Vertrieb, Produktion, Controlling) mit unterschiedlichen Zielen und Blickwinkeln und damit verbunden viele Abstimmungen, Telefonate und nötige Geduld.

Diese Probleme führen häufig zu ineffizienten Entscheidungen, z. B. in Form von Überbeständen, Lieferengpässen oder unnötigen Kosten.

Was zu tun ist Wie man den S&OP-Prozess mittels KI effizienter gestalten kann

Durch den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Data Science lassen sich Schwachstellen im S&OP-Prozess überwinden. Mögliche Maßnahmen sind:

Intelligente Absatzprognosen

Traditionelle Forecasts basieren meist auf starren Modellen, ignorieren kurzfristige Einflüsse und liefern oft unzureichende Ergebnisse bei schnellen Marktveränderungen. Durch den geeigneten Einsatz von Machine-Learning-Modellen und passenden statistischen Verfahren können historische Verkaufszahlen sehr gut und objektiv vorhergesagt werden. Dabei können externe Einflussfaktoren wie Preisentwicklungen, Kampagnen und Feiertage ebenso in die Modelle einbezogen werden wie Wetterdaten, Wirtschafts- oder Branchenindikatoren. Auch interne Einflussfaktoren wie ERP- und CRM-Daten sind oft nützlich, um noch bessere Absatzprognosen zu erhalten. Wenn solche Einflussfaktoren frühzeitig einen Trendwechsel anzeigen und sie als prädiktiv identifiziert wurden, können sie auch Trendwenden für die Finanzzahlen wie z. B. Umsätze anzeigen. Indem die Vorhersage rollierend erzeugt wird und somit beispielsweise monatlich, wöchentlich oder gar täglich aktualisiert, werden aktuelle Gegebenheiten dabei bestmöglich berücksichtigt und können Nachfrageschwankungen zeitnah bemerkt werden. Entsprechend ermöglicht dies eine zeitnahe Reaktion sowie Anpassungsfähigkeit auf die Veränderungen in Markt und Nachfrage.

Frühwarnsysteme & Alerts

Risiken wie Lieferengpässe, Budgetüberschreitungen oder Planabweichungen werden häufig zu spät erkannt – das Controlling bleibt reaktiv statt proaktiv. Durch prädiktive Modelle können laufend operative Kennzahlen (Bestände, Lieferzeiten, Nachfrageschwankungen, Lieferanten-OTIF-Raten etc.) analysiert werden. Die Beobachtung von relevanten & korrelierenden Wirtschafts- und Branchenindikatoren gibt Hinweise, wie sich Markt und Wirtschaft verhalten. Im Falle der Erkennung einer Anomalie, etwa in Entwicklungsrichtung oder im Verhältnis der verschiedenen Größen zueinander, können potenzielle Risiken frühzeitig identifiziert und Handlungen proaktiv eingeleitet werden.

Szenarioanalyse & Simulationen in Echtzeit

Was-wäre-wenn-Analysen sind oft Excel-basiert, manuell und dauern lange – dabei sind flexible Planungsannahmen essenziell für gute Entscheidungen im S&OP. Durch Veränderung der Werte von Einflussfaktoren kann live beobachtet werden, wie sich Key-Performance-Indikatoren, z. B. Unternehmensumsätze oder Kosten, verändern. Es ermöglicht, den Impacdt der verschiedenen Faktoren zu bewerten. Durch Abbilden mehrerer plausibler Szenarien mit Best-Case-/Worst-Case-Abschätzungen und durch Beobachtung der Auswirkungen auf die KPIs haben Entscheider eine fundierte Entscheidungsgrundlage.

Entscheidungsunterstützung mit generativer KI

Management-Reports, Kommentierungen und Analysen binden viel Zeit, während gleichzeitig schnelle Entscheidungen gefordert sind. Durch den Einsatz von generativer KI können beispielsweise Management-Kommentare zu Forecastabweichungen automatisch erfasst, KPI-Trends in natürlicher Sprache zusammengefasst oder in einem Dashboard ein interaktives Frage-Antwort-System bereitgestellt werden, z. B. für die Frage: “Warum ist der Umsatz in Q2 zurückgegangen?” Durch eine Verknüpfung mit BI-Tools und S&OP-Dashboards sind die Tools jederzeit an Ort und Stelle verfügbar – wo sie eben gebraucht werden. Aus unserer Erfahrung können solche Tools dafür sorgen, dass der Zeitaufwand für die Vorbereitung eines S&OP-Meetings verschwindend gering wird: Informationen werden nicht in PowerPoint-Folien verstaut, sondern on-demand mittels KI-Tool generiert, sobald sie benötigt werden; und zwar genau in der Form, in der sie benötigt werden. Wer schneller die passenden Informationen parat hat, kann fundiertere Entscheidungen treffen. Zur Inspiration, welche Art von Aufgaben KI-Assistenten übernehmen können, verweisen wir auf unsere Beispiele für KI-Assistenten.

Ihre Vorteile Benefits: effektive und ganzheitliche Unternehmensplanung im S&OP

Die Integration von KI in das Forecasting und den S&OP-Prozess bietet konkrete, messbare Vorteile:

• Höhere Forecast-Genauigkeit & objektive zweite Meinung zu manuellen Planzahlen.
• Bessere Entscheidungsgrundlagen für Management und Controlling durch dynamische “Was-wäre-wenn”-Szenarien
• Bessere und effizientere Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und Akteuren durch datenbasierte Transparenz, abgestimmte Planungsgrundlagen und konsistente Prognosen.
• Gebündelte Signale entlang der gesamten Supply Chain für eine ganzheitliche Planung.
• Aufbrechen von Informations-Silos und Schaffen einer gemeinsamen Sicht auf die zukünftige Nachfrage.
• Reduktion des mühsamen Abstimmungs- & Koordinationsbedarfs für effizientere Prozesse.
• Reduktion des manuellen Aufwands, da Forecasts automatisiert erstellt und regelmäßig aktualisiert werden.

• Systematische Analyse der eigenen Unternehmenszahlen in Bezug auf die wirtschaftliche Lage.
• Proaktives statt reaktives Handeln, da man auf Trendwenden vorbereitet ist.