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Steuerung von Start-up-Unternehmen
Degu s s a P r o c e s s Mode
( A S C C a nd S-AM)
•Business Models/Strategy,
Expenences/Examples
• Process requirements
• ISO 9001 Audltmatenal
\
• Degussa Process
Model as framework
• Description of processes
witti input/output and
roles & responsibilities
Cr eav i s Logbook
( B a s e of
IP
P r o c e s s
Exce l l ence )
So l u t i ons to Cu s t ome r s
B e s t P r a c t i c e s
' Best Practices Market and
Customer insigtits
' Approacfies, benefits, tools.
templates. roadmap for
implementation, references
Fur ther S o u r c e s
a s De gu s s a r e f e r ences ,
ana l y s t s , etc .
Bea r i ngPo i n t
P r o v e n Cou r s e
Me t hodo l ogy
Performance Enabters
KPIs
Benclimarks
Reference Projects/
Industry Expehence
Abb. 6: Prozessmodellierung und Adaption von Best Practice-Prozessen
SCOR-Modell (s. Abbildung 7).
Das SCOR-
Modell - Supply Chain Operations Refe–
rence Model - ist ein Prozess-Referenzmo–
dell für die unternehmensweite und bran–
chenübergreifende Beschreibung, Bewer–
tung und Analyse von Supply Chains.
Es
ermöglicht die Abbildung unternehmensinter–
ner Prozesse durch die Konfiguration von 26
vordefinierten Referenzprozessen. Das IVIodell
unterscheidet die Kernprozesse Beschaffung,
Planung, Produktion, Lieferung und Entsor–
gung/Rücknahme. Gegenstand der Planungs–
prozesse ist die Abstimmung zwischen Kapazi–
tätsangebot und Kapazitätsnachfrage. Des
Weiteren werden die Rahmenbedingungen für
die
anderen Kernprozesse geschaffen.
Die Geschäftsprozesse wurden in dem so ge–
nannten „Creavis Logbook - Base of Process
Excellence" dokumentiert. Zur (Modellierung
der entsprechenden Prozesse wurden zum ei–
nen das spezifische Geschäftsmodell sowie die
Strategie der Creavis zugrunde gelegt. Zum an–
deren wurden interne Best Practices aus dem
Evonik Prozess (Modell und externe Best Practi–
ces vom Beratungsunternehmen Bearingpoint
Evonik Prozess Modell (kurz: EPM) als Quelle
herangezogen. Ferner wurden externe Publika–
tionen
sowie die
einschlägige Fachliteratur
70
analysiert.
Schritt 2: Bestimmung des Lebenszyklus-
Level
Zur Kategorisierung des Reifegrades der Start–
ups wurden zwei Level festgelegt (s. Abbildung
S).
Der Begriff Reifegrad ist synonym zum Be–
griff Lebenszyklusphase zu betrachten. Unter–
schieden wurden die Level early
State
(syno–
nym: Einführungsphase) sowie mature
State
(synonym: Wachstumsphase). Jedes Level wur–
de durch fünf Muss-Merkmale charakterisiert.
Die Muss-Merkmale wurden mit den spezi–
fischen Eigenschaften der Start-ups gespiegelt.
Somit konnte jedes Start-up einem Level zuge–
ordnet werden.
Schritt 3: Festlegung der Kennzahlen
Auf Basis der definierten Prozesse sowie
der
Identifizierung und Charakterisierung der Le–
benszyklus-Level wurde eine Matrix erstellt.
Die Kennzahlengrundgesamtheit bestand
aus
2 Teilbereichen:
• Betriebswirtschaftliche Kennzahlenliteratur,
• Interne und externe Benchmarks.
Des Weiteren erfolgte eine Analyse der be–
triebswirtschaftlichen Literatur (Struktur- und
Prozesskennzahlen). Angereichert durch inter–
ne und externe Benchmarks entstand ein um–
fassender Kennzahlenpool (Grundgesamtheit).
Aus dieser Kennzahlen-
Grundgesamtheit wurden
die Kennzahlen ausge–
wählt, welche Steuerungs–
relevanz besitzen und vom
Entscheidungsträger signi–
fikant beeinflusst werden
können (vgl. [Lelk2005],
S. 122 ff). Die ausgewähl–
ten Kennzahlen wurden
anschließend einem Start-
up-Level zuordnet und
priorisiert. Die Priorisie-
rung beschreibt, welche
Kennzahlen unmittelbar
gemessen werden können
(Priorität 1) bzw. welche
Kennzahlen aufgrund der
fehlenden Datenverfügbar–
keit bzw. unzureichenden
Datenqualität erst zeitver–
zögert (Priorität 2) imple–
mentiert werden sollen. Er–
gänzend wurden auch Vor–
schläge für Kennzahlen in den Bereichen Explo–
ration & Validation und den Projekthäusern
erarbeitet und in die Kennzahlenmatrix über–
führt.
Im Ergebnis wurde eine Kennzahlenmatnx er–
zeugt, die auch als „Kennzahlensteckbrief" be–
zeichnet werden kann (vgl. Abbildung 9). Sie
definiert die Kennzahl (syntaktisch und seman-
tisch), ordnet sie einem Start-up-Level zu,
überprüft die aktuelle Datenverfügbarkeit, be–
stimmt den Erhebungs- und Berichtszyklus und
die betriebswirtschaftliche Einordnung.
Insgesamt konnte festgestellt werden, dass ein
Großteil der finanziellen Kennzahlen in den ERP-
Systemen (operativen Quellsystemen) schon zur
Verfügung steht bzw. lediglich entsprechend auf–
bereitet werdenmusste. Problematisch wurde es
eher im Bereich Supply Chain Management. Die
Daten wurden in der Vergangenheit nicht not–
wendigerweise berichtet, da sich die Start-up-
Unternehmen im Übergang von Research &
Development auf Produktion befanden und diese
Informationen keinen Mehrwert generierten. Die
Definition der Geschäftsprozesse und der damit
verbundenen Steuerungskennzahlen sorgt aller–
dings zukünftig dafür, dass auch diese Kenn–
zahlen gemessen und berichtet werden.
ONTROLLER