So sieht moderne Planung und Budgetierung aus:


 

Willkommen auf der Seite "Planning Analytics"!

 

Hier schreiben Experten über aktuelle Themen und Trends im Bereich Planung und Budgetierung.

 

Neben fachlichen Beiträgen zu den Herausforderungen und Möglichkeiten in Planung und Analyse, erhalten Sie einen Einblick in top aktuelle Technologien und ihre Features.

 

In der Rubrik "Aus der Praxis" finden Sie konkrete Umsetzungsbeispiele aus der Unternehmenspraxis.

Außerdem informieren wir Sie stets über News und unsere Trainings-Angebote.

Neuste Beiträge


Szenarien von Organisationsveränderungen systemisch abbilden, analysieren und Lösungsansätze für Veränderungen aufzeigen

Abbildung 1: Herausforderungen für das Controlling bei Entscheidungen zu Organisationsveränderungen
Abbildung 1: Herausforderungen für das Controlling bei Entscheidungen zu Organisationsveränderungen
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Optimierung mit IBM ILOG CPLEX

Im klassischen Planungszyklus wird zunächst ein Forecast erstellt, aufgrund der vorhandenen Daten Vorhersagen getätigt und diese ggf. manuell angepasst bzw. korrigiert. Bei der Optimierung erzeugt ILOG CPLEX mithilfe automatisch ablaufender Algorithmen aus den Eingabedaten einen optimierten Plan und schreibt ihn in die Ausgabedaten bzw. das Planungssystem.

Eingabedaten sind:

  • Prognose (Zahlen, die durch die Vorhersage und Benutzeranpassungen erstellt wurden, werden direkt übernommen)
  • Gewinnspanne
  • Parameter (Allgemeine Planungsparameter wie Anzahl der geplanten Monate und Gewichtungsfaktoren für die Optimierung)
  • Kapazitätsinformationen nach Monat und Produkt

Ausgabedaten sind:

  • Produktion (Wie hoch ist das Produktionsvolumen?)
  • Allokation (Wie hoch ist die Nachfrage?)

 

Ganzheitlicher Planungsprozess inkl. Optimierung
Ganzheitlicher Planungsprozess inkl. Optimierung
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Planung und Reporting durch horizontal und vertikal integrierte Prozesse mit Apollo

Auf Unternehmensebene münden strategische Programme in Zielvorgaben. Die Geschäftsfelder leiten darauf basierend und in Abstimmung mit der Unternehmensführung Top-Down-Ziele ab. Zielkorridore zwischen der Unternehmens- und der Geschäftsfeldebene werden festgelegt und führen zu operativen Zielvorgaben für die Geschäftsbereiche. Bottom-Up fließen die Vorgaben in die operative Planung der Geschäftsbereiche ein.

 

Horizontal und vertikal integrierte Unternehmensplanung
Horizontal und vertikal integrierte Unternehmensplanung
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Ganzheitliche Steuerung in Echtzeit durch integrierte Planungs- und Reportingprozesse

Die Welt verändert sich schnell. Kaum ist die Strategie verabschiedet, Maßnahmen abgeleitet und in der operativen Planung berücksichtigt, müssen auch schon wieder neue Erkenntnisse hinzugezogen und der ursprüngliche Plan entsprechend angepasst werden. Auswirkungen auf die Strategie müssen bewertet und die Strategie unter Umständen nachjustiert werden.

 

In unserem schnellen, digitalen Zeitalter benötigen Entscheider und ihre Mitarbeiter eine verlässliche technologische Unterstützung, mit der sie Prozesse integriert, flexibel und schnell umzusetzen können, reaktionsfähig bleiben, Auswirkungen auf die Zukunft frühzeitig erkennen und steuernd eingreifen können.

 

Eine Lösung, die den Anforderungen vollumfänglich gerecht wird, ist das neue IBM Cognos TM1 Release (Version 11). Die inzwischen unter dem neuen Namen IBM Planning Analytics bekannte Produktfamilie deckt ein breites Anforderungsspektrum ab:

 

IBM-Planning-Analytics_Local-Überblick
IBM-Planning-Analytics_Local-Überblick
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Planungsunterstützung durch Clustering

Die Gruppierung bzw. Clusterung von Produkten in Bezug auf Umsatzkategorien oder Abverkaufsverhalten kann Planer bei der Arbeit unterstützen, indem beispielsweise neue Produkte besser beplant werden können. Ebenso können Kunden mit einem ähnliche

Kaufverhalten oder einer vergleichbaren Werbeaffinität auf diese Weise besser beplant und gezielter angesprochen werden.

 

Dieses Vorgehen bietet sich immer dann an, wenn man keine Prognose berechnen will, sondern neue, verdichtete Informationen gewinnen will. Zudem bietet sich ein Clustering an, wenn zuvor keine Historisierung der Daten durchgeführt wurde.

 

Im Folgenden Beispiel werden unterschiedliche Biersorten und ihre spezifischen Eigenschaften analysiert mit dem Ziel, die verkaufsstärksten und damit gewinnbringendsten Biersorten zu identifizieren und für die Verkaufs- oder Dispositionsstrategie zu priorisieren.

 

Übersicht der Daten im SPSS Modeler: Biersorten mit ihren spezifischen Eigenschaften
Übersicht der Daten im SPSS Modeler: Biersorten mit ihren spezifischen Eigenschaften
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