Die Zukunft von xP&A und Lieferkettenplanung - Teil 2

Lesen Sie den zweiten Teil unserer Blogserie, um mehr über die Zukunft von xP&A und Supply Chain Planning zu erfahren

Extended Planning & Analysis, xP&A, ist die Weiterentwicklung der Finanzplanung über den Finanzbereich hinaus. Sie erfordert eine Planung, die in hohem Maße mit anderen Geschäftsbereichen integriert ist, eine Umgestaltung der Analytik und eine Kultur der Business-Partnerschaft, die zusammengenommen zu einem Bedarf an modernen FP&A-Fähigkeiten in der Belegschaft führen. 

In zwei Artikeln, die auf unserem jüngsten Webinar “XP&A in action: Enhancing FP&A Agility with Supply Chain Planning”, basieren, werde ich die Zukunft von xP&A und Supply Chain Planning diskutieren. Dieser zweite Artikel wird sich auf die autonome Planung und die Rolle des Planers konzentrieren. Wenn Sie sich für den ersten Artikel über integrierte Planung und Entscheidungsfindung interessieren, können Sie ihn hier lesen.

Ein Weg zur autonomen Planung 

Analog zum Aufkommen autonomer Anlagen in der Lieferkette gibt es eine Dynamik hin zu einer autonomen Planung der Lieferkette, auch bekannt als „Light-out-Planung" oder „berührungslose Planung". 

Die Realität sieht so aus, dass das Berichtswesen und die Entscheidungsfindung in Unternehmen immer noch durch Tabellenkalkulationen miteinander verbunden sind, von denen über 90 % der Unternehmen abhängig sind. Planer verbringen immer noch deutlich mehr Zeit mit dem Sammeln und Generieren von Informationen als mit der Entscheidungsfindung. Tatsächlich gaben 60 % der abstimmenden xP&A-Webinarteilnehmer an, dass „Probleme mit Systemen und Prozessen" das größte Hindernis für eine effektive FP&A- und Lieferkettenintegration in ihrem Unternehmen darstellen. Von einer autonomen Planung sind wir noch weit entfernt. 

Heute nutzen Supply-Chain-Planer in erster Linie immer noch Enterprise Resource Planning (ERP)-Systeme und Advanced Planning & Scheduling (APS)-Systeme. Finanzplaner werden durch Cloud-FP&A-Lösungen unterstützt, um zusammenzuarbeiten, Budgets, Planungen und Prognosen zu erstellen. Beide Planungsfunktionen nutzen zusätzliche Business Intelligence (BI)-Systeme, um Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Aufgaben zu erfüllen.  

Eine autonome Planung kann jedoch nicht durch diese Systeme allein erreicht werden.  

Hauptmerkmale autonomer Planungssysteme 

Autonome Planungssysteme bieten dem Finanzwesen die folgenden Möglichkeiten*: 

Eine gemeinsame Ebene für Planungs- und Analysedaten  

Wie Nathan Goldstein von Wolters Kluwer im Webinar hervorhob, besteht der wichtigste Teil der Integration darin, isolierte Daten auf eine gemeinsame Datenebene zu bringen, um Planungsanwendungen zu unterstützen. Diese Datenebene löst die Informationsdefizite großer globaler Unternehmen, die viele unterschiedliche Systeme betreiben, aber keine gemeinsame Datenbank haben. Die gemeinsame Datenebene sollte nur relevante Planungsdaten aus geeigneten Quellen verwenden - mit minimaler Latenz und maximaler Detailgenauigkeit, Sicherheit und Reaktionsfähigkeit. Sie muss in der Lage sein, mehrere Datenquellen zu lesen und diese Quellen bei Bedarf dynamisch zu aktualisieren. 

Ein digitaler Zwilling zur Modellierung des xP&A- und Lieferkettenplanungsprozesses 

Um einen Prozess vollständig zu automatisieren, muss er digitalisiert werden. Die Planungstechnologie muss die Schritte, Entscheidungspunkte und Kommunikationskanäle für den Austausch von Entscheidungen und Ergebnissen kennen. Dies ist die Definition eines „digitalen Zwillings" für die Planung. Der Umfang des digitalen Zwillings hängt vom Umfang der zu planenden Wertschöpfungskette ab.  

Automatisierte Advanced Analytics 

Deskriptive, prädiktive und präskriptive Analytik muss jede Entscheidung im digitalen Planungsprozess unterstützen. Die präskriptive Analyse (wie kann ich es erreichen?) wählt die beste Vorgehensweise aus der prädiktiven Analyse auf der Grundlage eines definierten Geschäftsziels und einer Wahrscheinlichkeitsanalyse aus. 

Automatisierte und dynamische Problemlösung und Entscheidungsfindung 

Eine wirklich autonome Planung bedeutet, dass die Rolle des Menschen als Planer wegfällt. Die Problemlösungs- und Entscheidungsfindungsfähigkeiten des Systems müssen das menschliche Denkvermögen, Urteilsvermögen und die Kreativität verbessern. 

Flexible Budget- und Zielvorgaben 

So intelligent die Problemlösungsalgorithmen auch werden mögen, sie brauchen immer noch ein Ziel. Was wollen wir bei einer Entscheidung optimieren? Funktion, Geschäft oder Wertschöpfungskette? Will man den Kundenservice oder den Gewinn maximieren und die Kosten minimieren? Oder streben Sie etwas anderes an? Ziele können sich im Laufe von Wirtschafts- und Produktlebenszyklen ändern, und sie müssen nicht immer logisch sein. Ein Unternehmen möchte logischerweise das EBIT optimieren, kann sich aber auch dafür entscheiden, Verluste zu machen, um Marktanteile zu gewinnen. 

Automatisierte Ausführung 

Planungsentscheidungen in der Lieferkette müssen automatisch ausgeführt werden. Geplante Aufträge müssen zu Produktionsaufträgen, Umlagerungsaufträgen oder Bestellungen werden. Umplanungsentscheidungen sind erforderlich, um Fälligkeitsdaten in der Fabrik oder beim Lieferanten zu aktualisieren. 

Es mag unmöglich erscheinen, alle beschriebenen Funktionen in einer integrierten Plattform auf globaler Ebene abzudecken. Es gibt jedoch auch erste Beispiele für autonome Systeme, die den menschlichen Planungsprozess ersetzen. Wir sehen auch, dass Planer Entscheidungsintelligenz einsetzen, um ihre Entscheidungsfindung durch Vorhersagen, Erkenntnisse und Empfehlungen zu ergänzen. 

Wenn wir uns eine Zukunft vorstellen, die durch eine autonomere Planung unterstützt wird, sehen wir einen Wandel in den vielen Rollen der Planer voraus, sowohl in der Lieferkette als auch im Finanzwesen.  

• Die Rolle der Information: Datenerfassung, -bereinigung, -bearbeitung, -mastering und die Pflege der Planungsparameter werden weitgehend automatisiert sein.  
  
  
• Die Rolle der Analytik: Deskriptive und diagnostische Analysen werden automatisiert und den Akteuren von xP&A und der Lieferkette jederzeit zur Verfügung gestellt. Der Planer wird zunehmend zum Datenwissenschaftler. Die Informations- und Analysefunktion nimmt jetzt 30-50 % der Zeit eines Planers in Anspruch - wertvolle Zeit, die der Planer zurückbekommen wird.
  
  
• Planung und Vorhersage: Diese Prozesse werden hauptsächlich digitalisiert und mit Hilfe eines digitalen Zwillings automatisiert. Die Rolle des Planers wird sich dahingehend verschieben, dass er die Technologie nutzt, um den Prozess, die Ziele und die Zielvorgaben zu pflegen und den digitalen Zwilling zu steuern.
  
  
• Die zwischenmenschliche Rolle: Die Aufrechterhaltung einer funktionsübergreifenden und strategischen Ausrichtung als Businesspartner bleibt der Schlüssel zur Rolle des Planers. Planer werden bis zu 40 % mehr Zeit für die menschliche Interaktion haben, für die sie jetzt keine Zeit haben - Aktivitäten wie Coaching und die Entwicklung menschlicher Stärken wie Strategie, Innovation und emotionale Intelligenz, um nur einige zu nennen. Deloitte schätzt, dass über 30 % der hochbezahlten Arbeitsplätze von Natur aus sozial sind. Und McKinsey schätzt, dass die Nachfrage nach sozialen und emotionalen Fähigkeiten bis 2030 um 24 % steigen wird.
  
  
• Die Entscheidungsfunktion: Planer werden von einer Rolle, die jetzt im Wesentlichen aus Informationen und Analysen besteht, zu einer Entscheidungsrolle übergehen. Kleinere Planungsentscheidungen (häufig/weniger wertvoll) werden automatisiert. Empfehlungen werden bedeutendere Entscheidungen durch Entscheidungsintelligenz unterstützen. Automatisierte und menschliche Entscheidungen werden digitalisiert, um aus ihnen zu lernen. Die Teams erhalten Anreize, um die Geschwindigkeit, den Wert und die Qualität der Entscheidungsfindung zu verbessern. Paul Mol von Electrolux unterstrich die Notwendigkeit einer flexiblen Entscheidungsfindung und forderte sein Team auf, ihm innerhalb eines Tages eine Antwort auf ein komplexes Problem zu geben. Dies zwingt das Team, Entscheidungen mit unvollkommenen Daten und unter unvollkommenen Umständen zu treffen. Dies verhindert eine Lähmung der Analyse und fördert eine agile Denkweise. 
  
  
• Die Rolle der Automatisierung: Eine neue Planungsrolle, die sich herauskristallisieren wird, ist die Rolle der Automatisierung. Sowohl der Planungsprozess als auch die Entscheidungen werden so weit wie möglich automatisiert. Intelligente Automatisierung wird Abweichungen und Lücken in der Planung erkennen und diese bis zu einem bestimmten Schwellenwert automatisch beheben. Oberhalb dieses Schwellenwerts liefert sie Empfehlungen, über die der Mensch entscheiden muss. Es wird die Aufgabe des Planers sein, die Automatisierungsschwellen mit anderen Geschäftsbereichen abzustimmen und diese im digitalen Zwilling zu pflegen. 
  Die Änderung der Rollen ist eine gute Nachricht für FP&A- und Supply-Chain-Planer. Sie erhalten nicht nur effektivere Planungs- und Entscheidungsprozesse, sondern auch eine viel interessantere und sinnvollere Arbeit. Sie werden mehr Zeit für Businesspartnerschaften und wertschöpfende Aktivitäten haben.  

Eine neue organisatorische Denkweise 

Der Übergang zu einer autonomeren Planung und Entscheidungsfindung erfordert eine neue Denkweise sowohl für das Unternehmen als auch für den Planer. Unternehmen müssen die Auswirkungen der intelligenten Automatisierung auf ihre Betriebsmodelle, Organisationsstrukturen, Fähigkeiten und Anreize überdenken. Planer müssen offen bleiben, um neue Fähigkeiten zu erlernen, in eine Entscheiderrolle zu wechseln und mit der Technologie zu kooperieren, um die Automatisierung zu ermöglichen. 

Unternehmen müssen Daten, Automatisierung und Entscheidungsintelligenz zum Bestandteil einer aktualisierten Vision machen. Digital Natives wie Amazon, deren Kultur bereits datenzentriert ist und sich auf Automatisierung und künstliche Intelligenz konzentriert, haben einen natürlichen Vorteil. Nicht-Digital Natives müssen diese neue Kultur von oben nach unten vorantreiben. Das ist nicht einfach. 92 % der Führungskräfte geben an, dass kulturelle Barrieren das größte Hindernis auf dem Weg zum datengesteuerten Unternehmen darstellen. Aber es geschieht bereits.  

Nehmen Sie das Beispiel eines 90 Jahre alten Konsumgüterriesen mit täglich 2,5 Milliarden Kunden, 161.000 Mitarbeitern und 300 Produktionsstätten in 190 Ländern. Sein CEO hat die digitale Transformation in den Mittelpunkt seiner Strategie gestellt. Sein Chief Supply-Chain Officer hat öffentlich erklärt, dass Investitionen in die Entscheidungsflexibilität, die er als schnelles Erkennen von Veränderungen und Reagieren darauf definiert, eine zehnfache Rendite im Vergleich zu Investitionen in Prognosen und Szenarienplanung bringen.  

Dieses Unternehmen hat eine klare Vision für die Nutzung von Entscheidungsintelligenz. Es hat sich vorgenommen, „die hundert Entscheidungen zu finden, die wir innerhalb der Lieferkette treffen - Entscheidungen, die 80 % unserer Aktivitäten bestimmen - und sie in den nächsten zwei Jahren zu automatisieren". Was die Entscheidungsstrukturen betrifft, so hat das Unternehmen klar definiert, wo seine Mitarbeiter „in the loop" (aktiver Teil der Entscheidungsfindung), „on the loop" (nur beobachtend und anleitend) oder „out of the loop" (nicht am Entscheidungsprozess beteiligt) sind. Was die Organisationsstruktur betrifft, so ist die Maschine dem Menschen unterstellt, was die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine fördert. 

Die Automatisierung wird den Menschen nicht verdrängen. Die Maschine wird weiterhin menschliche Führung benötigen. Das Kasparow'sche Gesetz besagt, dass die Kombination von normalen Menschen und normalen Maschinen, die die richtigen Verfahren anwenden, zu einer überlegenen Leistung führen kann, die über den menschlichen Geist oder leistungsstarke Computer allein triumphiert.  

Der Mensch wird auch in Zukunft eine zentrale Rolle in der Planung spielen, aber seine Rolle wird sich zweifellos ändern.

^{* Autonome oder "Lights Out"-Lieferkettenplanung - was ist wirklich erforderlich? Foresight 2019, Niels van Hove}