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Unternehmen, die erfolgreich am Markt agieren
möchten, müssen sowohl die Marktlage als
auch die eigene Unternehmenssituation antizi-
pieren. Die meisten Firmen setzen auf eine Un-
ternehmensplanung, um Chancen und Risiken
frühzeitig zu erkennen. Komplexität und Um-
fang variieren dabei von Unternehmen zu Un-
ternehmen. Die größte Herausforderung stellt
die Integration unterschiedlicher Teilpläne dar.
Sie sind häufig in Bezug auf das Gesamtunter-
nehmen in Summe nicht konsistent, da sie auf
separaten Annahmen beruhen. Häufig werden
die Grundannahmen rein subjektiv, basierend
auf Erfahrung und „Bauchgefühl“, getroffen.
Wie sich eine integrierte Unternehmensplanung
mithilfe der Methoden des statistischen Fore-
casts optimieren lässt, zeigt dieser Beitrag.
Integrierte Planung
Die erste Herausforderung, die ein Unternehmen
innerhalb des Planungsprozesses bewältigen
muss, ist die Erstellung der Teilpläne, auf denen
die konsistente Unternehmensplanung (integrier-
te Planung (IP)) basiert (vgl. Abbildung 1).
Im operativen Geschäft sorgen der Detailgrad,
die Komplexität und langwierige Abstim-
mungsprozesse dafür, dass die (integrierte)
Planung im Unternehmensalltag schnell zu
kurz kommt und vernachlässigt wird. Da auch
für die Erstellung und Akzeptanz der Planung
und Ziele meist ein interaktiver und oft zeitin-
tensiver Abstimmungsprozess innerhalb und
zwischen einzelnen Fachbereichen/Abteilun-
gen nötig ist, nimmt dies einige Ressourcen in
Anspruch. Die Herausforderung ist somit, den
Planungsprozess so genau und effizient wie
möglich zu gestalten.
In vielen Unternehmen wird dabei oft ein qualita-
tiver Ansatz gewählt. Hierbei wird der Forecast
unter Berücksichtigung von Erfahrungen, Intuiti-
on und Meinungen von Experten, Entschei-
dungsträgern, Kunden oder sonstigen Verant-
wortlichen festgelegt. Auf diese Weise entsteht
der Forecast sozusagen aus dem Bauchgefühl.
Darüber hinaus gibt es eine Reihe weiterer Me-
thoden, die unter das „qualitative Forecasting“
fallen. Ohne im Detail auf die einzelnen Metho-
den einzugehen, haben sie jedoch eines ge-
Planungsprozesse mit
„statistischem Forecast“
von Erik Göllner
Abb. 1: Integrierte Planung
CM November / Dezember 2018
