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2 Name: Eva Zepke II If you cannot measure it, you cannot control it. If you cannot control it, you cannot manage it. If you cannot manage it, you cannot improve it. (Harrington, 1991)

3 Name: Eva Zepke III Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis... III Abkürzungsverzeichnis... VII Abbildungsverzeichnis... VIII Tabellenverzeichnis... X Teil A: Ausgangssituation... 1 Teil B: Stand der Technik Grundlagen des Supply Chain Management Definition Supply Chain Management Problem mangelnder Transparenz Unsicherheit als Folge von Informationsdefiziten in der Supply Chain Bedeutung erhöhter Transparenz für das Supply Chain Management Auswirkungen bestehender Problemdimensionen auf die Transparenz Anreizsysteme im Supply Chain Management Definition Supply Chain Risk Managements und Supply Chain Performance Measurement Supply Chain Risk Management Supply Chain Performance Measurement Instrument zum Supply Chain Monitoring und -Controlling Ganzheitliches Supply Chain Management durch Risk Management und Performance Measurement Messung von Einflussfaktoren und Risiken Komponenten vom Frühwarnsystem zur Unterstützung des Supply Chain Performance und Risk Managements Kennzahlen 1. Generation 14

4 Name: Eva Zepke IV Indikatoren 2. Generation Strategisches Radar: Schwache Signale 3. Generation Zusammenspiel von Kennzahlen, Indikatoren und schwachen Signalen Zielsystem des Supply Chain Performance und Risk Managements Modellierung der Supply Chain und deren Reifegrade IST-Situation bzgl. Supply Chain Management-Reifegradstufe am Beispiel der Automobilindustrie Balanced Scorecard als Basis für Frühwarnsysteme Wesen der Supply Chain Balanced Scorecard Aufbau der Supply Chain Balanced Scorecard Zusammenfassung der Grundlagen des Supply Chain Management Systemtechnische Konzeption eines unternehmensbezogenen Supply Chain Analytics Systems Grundlagen des Business Intelligence Notwendige Komponenten für Supply Chain Analytics Datensammlung mittels Verknüpfung beteiligter IT-Systeme Schaffung einer durchgängigen Datenbasis Data Warehousing und Data Marts Datenaufbereitung mittels Online Analytical Processing Formen der Informationsdarstellung Disziplinen des Business Intelligence Prozessorientiertes und Operational Intelligence Zusammenfassung zum unternehmensbezogenen Supply Chain Analytics System Modulares Service Engineering Definition Service Engineering Service Engineering von IT-Dienstleistungen... 38

5 Name: Eva Zepke V Rahmenbedingungen Elemente von IT-Dienstleistungen Systematische Dienstleistungsentwicklung Vorgehensmodelle und Standards Modulares Vorgehensmodell Zusammenfassung modulares Service Engineering Modell und Vorgehen innerbetriebliches Supply Chain Analytics Schaffung von Transparenz und architektonische Basis Business Intelligence als Planung und Steuerungsinstrument im Supply Chain Management Kennzahlen- und Indikatoren-System Schwache Signale Unterschiedliche Analyse-Module für die Supply Chain Ebenen Supply Chain Analytics Lösung im Überblick Vorgehensmodell zum unternehmensindividuellen Entwurf und Realisierung von Supply Chain Analytics Zusammenfassung Modell und Vorgehen innerbetriebliches Supply Chain Analytics Betrachtung der Serviceleistung Supply Chain Intelligence am Beispiel der Altran Group Vorstellung der Altran Group Unternehmensanforderung Strategie Organisation Dienstleistungskonzeption Internes Dienstleistungskonzept Strategische Partnerschaften zur Realisierung von SC-Analytics _ Konzeption der Ressourcen 56

6 Name: Eva Zepke VI 5.4 Marktanforderung Trends im Supply Chain Management und Lösung mittels Supply Chain Analytics Marktsituation der Altran Group Zusammenfassung der Dienstleistungsrealisierung Supply Chain Analytics im Rahmen der Altran Goup Fazit und Handlungsempfehlungen Anhang... XI 7.1 Ausführlichere Auswertung der Toolsuiten strategischer Partner... XI 8 Glossar... XIII 9 Literatur... XVII 10 Eidesstattliche Erklärung... XXVIII

7 Name: Eva Zepke VII Abkürzungsverzeichnis Nr. Abkürzung Bedeutung 1 BI Business Intelligence 2 BAM Business Activity Monitoring 3 CEP Complex Event Processing 4 CRM Customer Relationship Management Systeme 5 DWH Data Warehouse 6 ERP Enterprise Ressource Planning System 7 IT Informationstechnologie 8 KPI Key Performance Indicator 9 OLAP Online Analytical Processing 10 OpBI Operational Intelligence 11 PBI Prozessorientiertes BI 12 PPS Produktionsplanungssystem 13 SC Supply Chain 14 SCA Supply Chain Analytics 15 SCM Supply Chain Management 16 SCBS Supply Chain Balanced Scorecard 17 SCRM Supply Chain Performance und Risk Management 18 SRM Supplier Relationship Management System

8 Name: Eva Zepke VIII Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Hierarchische Interdependenzen im SCM (Brown 2009: 44)... 3 Abbildung 2: Problemdimensionen entlang der SC (Haasise 2008: 238)... 6 Abbildung 3: Ursache-Wirkungsbeziehung (Mikus 2009: 205)... 9 Abbildung 4: Ebenen des Performance Measurements in der SC (Brigger 2010: 32) Abbildung 5: Zusammenhang zwischen Informationsschärfe und Reaktionszeit (Moder 2008: 24) Abbildung 6: Drei SCM-Reifegradstufen (vgl. Staberhofer/Rofhofer 2006:43).. 17 Abbildung 7: 4 Perspektiven der Balanced Scorecard (Kaplan/Norton 1997:9) Abbildung 8:Vorgehen bei der Entwicklung eine SCBS (Genschmer/Krey 2010: 37) Abbildung 9: Informationsprozess nach Baumöl (Baumöl 2008: 35) Abbildung 10: Verkürzte Reaktionszeiten durch automatisiertes Early Warning (Thoms/Benz 2009: 5) Abbildung 11: Architekturvarianten von DWH-/Data Mart-Lösungen (Kemper/Baars 2010: 22) Abbildung 12: Morphologischer Kasten zum prozessorientierten und OpBI ((Neuhaus 2009) und (Felden/Chamoni e.a. 2010: 199) Abbildung 13: IT-Dienstleister als Leistungserbringer und -abnehmer (Zarnekow 2007: 11 ff.) Abbildung 14: Vorgehensmodell als Modulbaukasten (Schneider/Daun e.a. 2006: 134) Abbildung 15: Morphologischer Kasten SCA über alle SC Ebenen Abbildung 16: Vorgehensmodell unternehmensindividuelle Entwicklung eine SCA-Lösung Abbildung 17: Matrixorganisation der ALTRAN Group Abbildung 18: Einbettung der innerbetrieblichen SCA-Lösung ins IT-Portfolio der Altran Group... 54

9 Name: Eva Zepke IX Abbildung 19: Benötigte Kompetenzen zur Realisierung von Serviceleistung SCA Abbildung 20: Einordnung des Altran SCM- und personellen Knowhows bzgl. Markrelevanz Abbildung 21: Einordnung des vorhanden Altran IT-Knowhows bzgl. Markrelevanz... 57

10 Name: Eva Zepke X Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Datenverfügbarkeit in der Automobilindustrie entlang der SC (Thoms/Benz 2009: 17) Tabelle 2: Planungsgeschwindigkeit in der Automobilindustrie entlang der SC (Thoms/Benz 2009: 19) Tabelle 3: Anforderungsübersicht für Instrumente des SC Controlling (Weisbach 2010: 12) Tabelle 4: Gegenüberstellung DWH und Data Marts (Kemper/Baars 2010: 42).. 29 Tabelle 5:Bedeutung von Kennzahlen und Indikatoren über die SC Ebene Tabelle 6: Zuordnung der Data Mining Methoden zur SC-Ebene Tabelle 7: BI-Module auf den Supply Chain Ebenen Tabelle 8: Komponenten des Dienstleistungskonzeptes der Altran Group Tabelle 9: Funktionalitäten der Toolsuiten strategischer Partner Tabelle 10: Funktionalitäten der Toolsuiten strategischer Partner im Detail Tabelle 11: Nutzung der Systemlösungen zur Realisierung von strat.-takt. und operativen SCA Tabelle 12: Funktionalitäten der Toolsuiten strategischer Partner Teil 1... XI Tabelle 13: Funktionalitäten der Toolsuite strategischer Partner Teil 2... XII

11 Name: Eva Zepke Teil A: Ausgangssituation Aktuelle Trends im Supply Chain (SC) Management, wie die Fragmentierung der SC, die Globalisierung der Wertschöpfung, die angestrebte Reduktion von Beständen und Kapazitäten sowie eine zeitkritische Planung, bewirken eine zunehmende Empfindlichkeit der Wert- und Informationsflüsse. Hinzu kommen exogene Trends wie die Verkürzung des Produktlebenszyklus (Vgl. O.V 2012 e), die Dynamisierung der Nachfrage und die zunehmende Zahl von Umweltkatastrophen. Eine minimale Nachfrageänderung der Endkunden kann über die SC zu einem ungewollten Bestandsaufbau in nachgelagerten Produktionsstufen führen und den sog. Bullwhip-Effekt hervorrufen. Mangelnde Transparenz über eine Ausnahmesituation in der Lieferkette, wie bspw. der Ausfall eines wichtigen Lieferanten, sorgt für den Verlust wertvoller Zeit, die für eine problemgerechte Reaktion benötigt wird. Zudem wird die Situation durch einen geringen Aussagegehalt verfügbarer Information erschwert. (Vgl. O.V 2012 e) Die Folge ist eine zunehmende Unsicherheit in der SC, die die Sicherstellung hoher Reaktionsgeschwindigkeiten und großer Flexibilität entlang der SC erheblich erschwert. Die Gewährleistung dieser Fähigkeiten ist jedoch essentiell zur Sicherung des langfristigen Unternehmenserfolges. Da die Reaktionsfähigkeit wesentlich durch die Steigerung der Transparenz entlang der SC beeinflusst werden kann, sind in den letzten Jahren vermehrt entsprechende Lösungskonzepte entstanden, um den steigenden Risiken entlang der SC zu begegnen. Hierzu zählen das SC Performance Management sowie das SC Risk Management. Dabei steht in aller Regel die Optimierung der Prozesse im Vordergrund. Ein erheblicher Mehrwert geht jedoch auch von der Nutzung einer auf Informationstechnologie (IT) fußenden Infrastruktur für Monitoring, Simulation und Steuerung aus. Studien belegen, dass sich durch Nutzung von IT in handelnden Unternehmen und kollaborativen Netzwerken ein erheblicher Nutzenzuwachs und erhebliche Kostensenkungspotentiale eröffnen. Ziel muss es dabei sein, die Flexibilität und Reaktionsfähigkeit in der SC durch Verbesserung der Datenverfügbarkeit, - durchgängigkeit, -qualität und -integration zu erhöhen.

12 Name: Eva Zepke 2 Am Beispiel der Altran Deutschland GmbH wird in dieser Arbeit das Konzept für eine modulare IT-Lösung für das SC Performance Measurement und SC Risk Management entworfen. Teil B: Stand der Technik 1. Grundlagen des Supply Chain Management Im Rahmen dieses Kapitels wird der organisatorische Rahmen für ein unterstützendes IT-System zur SC-Planung und -Steuerung aufgezeigt. Zunächst wird detailliert auf die verschiedenen Ursachen des Problems mangelnder Transparenz eingegangen, bevor darauf aufbauend ein Modell entworfen wird, das methodisch eine mögliche Lösung für dieses Problem darstellt. 1.1 Definition Supply Chain Management Eine allgemeine Definition beschreibt eine SC als inner- und überbetriebliche Material-, Wert- und Informationsflüsse, die im Rahmen des Supply Chain Managements (SCM) ganzheitlich, integriert und kundenorientiert geplant, gestaltet, gesteuert und optimiert werden. Das Ziel besteht dabei in der Ergebnisoptimierung des Wertschöpfungsnetzwerks, das sich vom Rohstofflieferanten über einzelne Fertigungsstufen bis hin zum Endkunden erstrecken kann. (Staberhofer/Rofhofer 2006: 38) Dieser Beschreibung entspricht auch die Definition des Council of Supply Chain Management Professionales: Supply chain Management encompasses the planning and Management of all activities involved in sourcing and procurement, conversion, and all logistics Management activities. Importantly, it also includes coordination and collaboration with channel partners, which can be suppliers, intermediaries, third party service providers, and customers. In essence, supply chain Management integrates supply and demand Management within and across companies. (Vgl. Council of Supply Chain Management Professionals 2012) Das österreichische Kompetenzzentrum Logistik & Unternehmensnetzwerk Logistikum erweitert den Begriff des SCM um die ergebnis- und kundenorientierte Gestaltung und Steuerung von Unternehmensnetzwerken. Supply Chain Management (SCM) ist das gesamtheitliche, integrierte und kundenorientierte Planen, Gestalten, Steuern und Optimieren von inner- und überbetrieblichen Material- und zugehörigen Informationsflüssen, mit dem Ziel, ein Ergebnisoptimum im Wertschöpfungsnetzwerk (..) zu schaffen. (Vgl. Staberhofer/ Rofhofer 2006: 38)

13 Name: Eva Zepke 3 Die kunden- und unternehmensbezogene Gestaltung und Planung der SC erfolgt durch die 3 Planungs- und Steuerungsaufgaben des SCM die SC Configuration, das SC Planning sowie die SC Execution (s. Abbildung 1). Dabei bezeichnet die SC Configuration die zielgerichtete Gestaltung, d.h. die strategische Dimension des SCM. Das SC Planning hingegen entspricht der integrierten Leistungsprogrammplanung über die gesamte SC und ist daher taktisch orientiert. Operative Umfänge, wie die kurzfristigen Anpassungen sowie die Realisierungen der Planungsumfänge, erfolgen durch die SC Execution. Die angeführte Hierarchie findet sich in allen für das SCM relevanten Unternehmensfunktionen. (Tillenburg 2008: 8) Abbildung 1: Hierarchische Interdependenzen im SCM (Brown 2009: 44) Das SCM dient unter anderem der Bekämpfung eines zentralen Motives des SCM: der Überwindung des Bullwhip-Effekts. Der Bullwhip-Effekt bezeichnet den Umstand, dass sich entlang der Versorgungskette kumulierende Auftragsgrößen- und Lagerbestandsschwankungen aufschaukeln. Die Verwendung herkömmlicher Produktions- und Distributionspraktiken und die daraus resultierende mangelhafte Planung, Steuerung und Optimierung führen dazu, dass kleine Nachfrageänderungen großvolumige Schwankungen auf den nachgelagerten Versorgungsstufen verursachen. (Klaus 2008: 82) Für die zielgerichtete Optimierung der SCM wird zwischen Formal- und Sachzielen unterschieden. Formalziele bestehen in der Steigerung des Kundennutzens bei gleichzeitiger Verringerung der Kosten und lassen sich subsumieren als Generierung von Wettbewerbsvorteilen durch die Koordination von Prozessen. (Christopher 1998: 13) Grundlage zur Realisierung von Formalzielen sind dabei die folgenden Sachziele: Transparenz erhöhen Bestände reduzieren Durchlaufzeit senken Flexibilität steigern

14 Name: Eva Zepke 4 Produktivität erhöhen Auslastung verbessern Dabei bestehen i.d.r. Konflikte zwischen Formal- und Sachzielen, die es durch das SCM zu lösen oder zumindest zu harmonisieren gilt. (Richert 2006: 22) 1.2 Problem mangelnder Transparenz Um die im Rahmen dieser Arbeit zu lösende Problematik greifbar zu machen und das generelle Lösungsprinzip zu verstehen, werden in diesem Kapitel die Begriffe Transparenz und SC Visibility erklärt. Darüber hinaus wird das Problem mangelnder Transparenz in 3 Problemdimensionen gegliedert, die es mittels des zu entwickelnden Modells zur lösen gilt Unsicherheit als Folge von Informationsdefiziten in der Supply Chain Der in Kapitel 1.1 beschriebene Bullwhip-Effekt lässt sich häufig auf Informationsdefizite entlang der SC zurückführen. (Werner 2008: 38) Im Speziellen entstehen diese durch die Verzögerungen in der Übermittlung und Verarbeitung der Auftragsinformationen, woraus wiederum Verzögerungen in der Fertigung und Auslieferung der Produkte resultieren. Zudem führen diese Informationsdefizite bei Nachfrageänderungen, auf Grund fehlender Bedarfstransparenz entlang der Wertschöpfungskette, zu latenten Überbeständen. (Prockl 2008a: 140 ff.) Für die erfolgreiche Realisierung einer Wertschöpfungskette entlang der SC muss eine Zusammenarbeit über Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg betrieben werden. Dabei ist die Zusammenarbeit nicht allein auf den Austausch von Daten und Dokumenten zu beschränken, sondern umfasst vielmehr die ganzheitliche Vernetzung von Wissen. Darüber hinaus bedarf es des Zusammenspiels und Austauschs der Erfahrungen mehrerer Akteure. (Haasise 2008: 234 f.) Wird die Prämisse zu Grunde gelegt, dass Akteure in der Wirtschaft nach individueller Nutzenmaximierung streben, ist zudem mit Normverletzungen aufgrund opportunistischen Verhaltens zu rechnen. Darüber hinaus führt die begrenzte Verfügbarkeit von Information zu irrationalem Handeln. Da unternehmerische Entscheidungen i.d.r. auf der Grundlage nicht vollkommener Informationen zu treffen sind, ist immer das Prinzip der Unsicherheit in die Betrachtung einzubeziehen. (Buck 2005: 447 ff.)

15 Name: Eva Zepke Bedeutung erhöhter Transparenz für das Supply Chain Management Eine wesentliche Voraussetzung, um den aufgeführten Herausforderungen zukünftig besser gerecht zu werden, besteht in der Erhöhung der Transparenz oder auch Visibility entlang der SC. Der Definition im Gabler Logistiklexikon folgend, wird unter SC-Visibility die Fähigkeit verteilte Informationen entlang der gesamten Supply Chain zu sammeln, zu analysieren und daraus Managementmaßnahmen abzuleiten. verstanden. (Prockl 2008b: 558) Die SC-Visibility geht somit davon aus, dass der Prozess durchgängig transparent gestaltet werden muss, um auftretende Störungen des Prozesses frühzeitig zu detektieren. Hierzu ist auch das Wissen notwendig, an welcher Stelle bestimmte Teile und Verarbeitungsschritte in der Prozesskette verortet sind, welche Prozessschritte betroffen sind und wie groß die Bestände der betroffenen Teile sind. Darüber hinaus umfasst der Begriff Transparenz Informationen zu Kundenbedarfen, verfügbaren Beständen, Zwischenprodukten und Fertigwaren sowie zu Kapazitäten. Im Störungsfall ist somit eine schnelle und fundierte Entscheidung bzgl. der betroffenen Ressourcen und Prozessschritte sowie bzgl. der notwendigen Maßnahmen möglich. Auf diese Weise wird schnell klar, welche Güter zurückzurufen sind, welche Produktionsprozesse umzustrukturieren sind und wie die Produktionsplanung anzupassen ist. (Autry/Sanders 2009: 316) Aus den in Kapitel 1.1 aufgeführten Sachzielen lässt sich die hohe Bedeutung geordneter Informationsflüsse zum Abbau von Informationsdefiziten, innerhalb der Prozessketten, ableiten. Geordnete Informationsflüsse erhöhen die Transparenz, was wiederum positiven Einfluss auf Bestandsreduzierungen und die Senkung von Durchlaufzeiten hat und somit Möglichkeiten zur Erhöhung der Produktivität eröffnet. (Gottschalk 2007: 405) Moderne IT-Systeme minimieren die zeitlichen Verzögerungen entlang der SC bei der Informationsweitergabe und leisten damit einen Beitrag zur Durchlaufzeitreduzierung und zur Vermeidung durch sprunghafte Nachfrageschwankungen entstehende Varianz in der SC. (Furmans 2007: 193) Es muss sichergestellt werden, dass der Mehrwert der gewonnenen Transparenz nicht durch zeitliche und strukturelle Defizite der IT-Lösung ganz oder teilweise aufgezehrt wird. (Buck 2005: 447 ff.)

16 Name: Eva Zepke Auswirkungen bestehender Problemdimensionen auf die Transparenz Aus Kapitel wird deutlich, dass zur effizienten Gestaltung von Geschäftsprozessen organisatorische und technische Anforderungen aufeinander abzustimmen sind, um einen effizienten Betriebsablauf entlang der Wertschöpfungskette zu gewährleisten. Darüber hinaus sind in Entscheidungssituationen neben den Daten auch die Nutzung interdisziplinären Wissens und der Austausch zwischen verschiedenen Fachvertretern in der SC notwendig, was einer personellen Dimension entspricht. Diesbezüglich gilt es folgende Problemdimensionen zu berücksichtigen (s. Abbildung 2). (Haasise 2008: 234 f.) Abbildung 2: Problemdimensionen entlang der SC (Haasise 2008: 238) Deutlich wird, dass die drei Aspekte Mensch, Organisation und Technik die Rahmenbedingungen für den Wissenstransfer im SCM stellen. Dabei dient die Technik als Werkzeuge für Daten- und Informationsmanagement, während die Organisation die notwendigen Ablaufstrukturen und Geschäftsprozesse gewährleistet. Der Mensch verfügt zudem über Erfahrungswissen, dass für die Bewertung der Vorgänge innerhalb der SC und die daraus resultierenden Entscheidungen von hoher Bedeutung ist. (Haasise 2008: 234 f.) Dabei umfasst Erfahrungswissen diejenigen Inhalte menschlichen Wissen, die bspw. infolge ausreichender Dauer der Berufsausübung entstehen und zu beruflich korrektem Handeln befähigen. (O.V b) Da sich der Mensch auch durch seine Bedürfnisse auszeichnet, können IT-Systeme zur Behebung von Informationsdefiziten nur dann erfolgreich sein, wenn bei den Mitarbeitern ein Verständnis für den Mehrwert derartiger IT-

17 Name: Eva Zepke 7 Systeme geweckt wird. Sonst könnte opportunistisches Verhalten der Stakeholder die Folge sein (vgl. Kapitel 1.2.1). (Haasise 2008: 234 f.) Anreizsysteme im Supply Chain Management Um potentiell opportunistischem Verhalten von Stakeholdern entgegen zu wirken, sollten diese bzgl. ihrer Erwartungen befragt und die erhobenen Daten sowie deren Verwendung offen kommuniziert werden. Auf diese Weise soll eine Bereitschaft geschaffen werden, Wissen mit anderen zu teilen und einen systematischen Lernprozess zu starten. (Haasise 2008: 234 f.) Dies lässt sich durch die Nutzung von Anreizsystemen erreichen, die an den SC Zielen ausgerichtet sind, so dass letztlich zielkonformes Verhalten erreicht wird. Anreizsysteme bezeichnen die Gesamtheit von Anreizen sowie die diesen als Bemessungsgrundlage zugeschriebenen Kriterien. Anreizsysteme sollten auf die Harmonisierung der Einzelinteressen der SC Stakeholder unter Bezugnahme auf die Ziele der SC ausgerichtet sein, wobei über Anreize wichtige Steuerungs- und Motivationsfunktionen für das Verhalten der Stakeholder ausgeübt werden. Dabei hängt die Festlegung der Anreize innerhalb der Supply Chain von der Verbindungstiefe, SC-Struktur sowie der Art der Leistungserstellung ab. (Wohlgemuth 2002: 300 f.) Als Bemessungskriterien dienen Indikatoren, die die Zielerreichung und Strategieumsetzung fördern. Aus diesem Grund ist die Verknüpfung eines Anreizsystems mit der Balanced Scorecard anzustreben, wobei die Definition der Beziehung zwischen Anreizen und Bemessungskriterien fester Bestandteil des Anreizsystems ist. (Genschmer/ Krey 2010: 41 ff.) Auf die SC Balanced Scorecard wird in Kapitel 1.6 eingegangen. Darauf aufbauend ist zu entscheiden, wie zielkonformes Verhalten zu belohnen ist und Zuwiderhandlung geahndet wird. Um die Verknüpfung zur Balanced Scorecard zu gewährleisten, muss das Zusammenspiel zwischen den Leistungen der SC Stakeholder und den Anreizen quantifizierbar sein und kommuniziert werden. (Wohlgemuth 2002: 305) Rahmenbedingungen wie z.b. die vertikale und horizontale Transparenz der Anreizpläne und Beobachtungskriterien, sowie deren Verständlichkeit und Nachvollziehbarkeit, unterstützen die Wirksamkeit des Anreizsystems. Darüber hinaus sollte das Anreizsystem eine starke Leistungsorientierung und eine dieser entsprechenden Gerechtigkeit aufweisen. Dabei sind bei der Bemessung des Leistungser-

18 Name: Eva Zepke 8 gebnisses auch exogene, nicht beeinflussbare Rahmenbedingungen zu berücksichtigen, um dem Anspruch der Gerechtigkeit zu entsprechen. (Liebeltruth 2005: 31 ff.) 1.3 Definition Supply Chain Risk Managements und Supply Chain Performance Measurement Das SC Risk - und Performance Management bildet die fachliche Basis für eine ganzheitliche Systemgestaltung. Dazu werden zuerst die Begrifflichkeiten erklärt und anschließend in einen stimmigen Gesamtzusammenhang gebracht Supply Chain Risk Management Der Begriff Risiko ist durch den internationalen Risikomanagement-Standard ISO als Effekt der Unsicherheit auf die Ziele definiert. Der Effekt bezeichnet dabei die positive oder negative Abweichung vom Erwarteten. Ziele können dabei auf verschiedenen Ebenen, wie z.b. auf strategischer Ebene, Projekt-, Produkt- und Prozess-Ebene, definiert sein und prägen sich dabei auch spezifisch aus. Mangelndes Wissen zu Ereignissen, deren Konsequenzen und zu Eintrittswahrscheinlichkeiten auf Grund unvollständiger Information, bezeichnet man als Unsicherheit. (Fleischmann 2008: 5 ff.) Definition Supply Chain Risiken Bei Transfer des Risikoverständnisses in einen SC-bezogenen Kontext wird unter einem Risiko analog der Effekt der Unsicherheit auf die SC-Ziele verstanden. In der Literatur werden jedoch unterschiedliche Definitionen des Begriffs Supply Chain Risiko diskutiert. Dabei weisen laut Ritchie und Brindley die meisten Definitionen die folgenden drei gemeinsamen Elemente auf (Ritchie/ Brindley 2009: 11): SC Risiken reflektieren die Eintrittswahrscheinlichkeit von bestimmten Risikoursache und ihren Folgen. SC Risiken bezeichnen die Risikowirkung, die die Risikoursachen auf die SC haben. Darüber hinaus gehen SC Risiken von einem Kausalzusammenhang zwischen Risikoursache und -wirkung aus. (Ritchie/ Brindley 2009: 11) Risikoursachen können weiterhin nach ihrem Entstehungsort differenziert werden. Sie können innerhalb eines Unternehmens der SC (endogen) oder aus der Umwelt heraus (exogen) hervorgerufen werden. Zudem kann die Risikoursache endogen,

19 Name: Eva Zepke 9 also innerhalb der SC entstehen oder exogen, aus der Umwelt der SC induziert sein. Auf Basis dessen lassen sich drei Arten von Risikoursachen unterscheiden: SC-exogene Ursachen Unternehmensübergreifende, SC-endogene Ursachen Unternehmensbezogene, SC-endogene Ursachen (Götze/ Mikus 2007: 35) Unter Risikowirkung werden die negativen Konsequenzen und Schäden verstanden, die durch potentielle Störungen in der SC hervorgerufen werden können und somit negative Abweichungen von den SC Zielen Qualität, Lieferzuverlässigkeit, Durchlaufzeit und Flexibilität hervorrufen und zusätzliche Kosten generieren. SC- Risiken bezeichnen somit potentielle Störungen in der unternehmensinternen und -übergreifenden SC, die zu negativen Abweichungen von den Zielen des SC- Netzwerks führen. (Ziegenbein 2007: 22) Kausalzusammenhang zwischen Risikoursache und Risikowirkung Risikostruktur lässt sich durch die eingeführten Begriffe Risikoursache und -wirkung beschreiben. Sie besteht aus vier Elementen Risikoquelle, Risikoursache, Risikoereignis und Risikowirkung. Dabei kann eine Risikoursache ein oder mehrere Risikoereignisse auslösen. Zudem kann ein Risikoereignis auch durch mehrere Risikoursachen ausgelöst werden. Darüber hinaus hat jedes Risikoereignis eine oder mehrere verschiedene Risikowirkungen. Ferner kann eine Risikowirkung neue Risikoursachen bedingen. Bis auf das erste und letzte Glied der Wirkkette sind die einzelnen Glieder gleichzeitig Ursache des nachfolgenden Glieds und Wirkung des vorangegangen Glieds (S. Abbildung 3). (Mikus 2009: 205) Abbildung 3: Ursache- Wirkungsbeziehung (Mikus 2009: 205) Von der Ursache-Wirkungsbeziehung können dabei jeweils ein oder mehrere Teile, Produkte, Aufträge oder Prozesse des betrachteten Unternehmens betroffen sein. Dabei können die Risikoursachen innerhalb des betrachteten Unternehmens oder bei vor- bzw. nachgelagerten SC-Partnern liegen und die Risikowirkung jene Unternehmen, aber auch das betrachtete Unternehmen betreffen. (Götze/ Mikus 2007: 44)

20 Name: Eva Zepke 10 Die Wechselwirkung zwischen Risikoursache und -wirkung müssen zudem in die Beurteilung der unternehmens- bzw. SC-bezogenen Gesamtrisiken einbezogen werden. Die Aggregation der Einzelrisiken erlaubt dabei einerseits eine Aussage darüber, ob es zu einer Abweichung von den Unternehmenszielen kommt. Andererseits ermöglicht sie, unter Bezugnahme auf die jeweiligen Eintrittswahrscheinlichkeiten, die Darstellung zeitlicher Abhängigkeiten verschiedener Risiken und die aus ihrem Zusammenwirken resultierende Wirkung abzuleiten. (Yuzgulec/Hellingrath e.a. 2012: 115) Supply Chain Performance Measurement Instrument zum Supply Chain Monitoring und -Controlling Zur Detektion von Risiken und anderen Abweichungen entlang der SC kommen Monitoring Systeme zum Einsatz. Diese dienen der Überwachung und Verfolgung von Systemzuständen (Bedarfe, Bestände, Engpasssituationen) und Ereignisse (z.b. Auftragsfortschritt etc.) über mehrere Wertschöpfungsstufen der SC. Zudem erlaubt das Monitoring System durch die Definition von Sollzuständen und Schwellwerten, bzgl. der zu nutzenden Kennzahlen, die schnelle Detektion von abweichenden Ist-Zuständen. (Sennheiser/Schnetzler 2008: 182 ff.) In Erweiterung zum SC-Monitoring beinhaltete das SC Controlling eine Steuerungsfunktion. Sie definiert sich als Teilfunktion der Unternehmensführung, die zur Steuerung der SC Planungs-, Kontroll- und Koordinationsaufgaben wahrnimmt. Somit umfasst das SC Controlling die Überwachung und Bewertung erbrachter Leistungen entlang der SC, mit dem Ziel, ggf. Verbesserungsmaßnahmen einzuleiten und somit die Leistung zu steigern. Damit sollen lokale Optima zu Gunsten einer gesamthaft optimierten SC verhindert werden. (Sennheiser/ Schnetzler 2008:182 ff.) Die Basis für das SC-Controlling, in Form notwendiger und komprimierter Informationen, liefern Kennzahlensysteme, die mittels sogenannter Key Performance Indikatoren (KPI) die Leistungsfähigkeit einer Organisationseinheit messen. Die KPIs bilden die Grundlage für das SC Performance Measurement. Diesem Verständnis folgt auch die Definition nach Erdmann, der es wie folgt definiert: Performance Measurement ist der Aufbau und Einsatz eines oder mehrerer Performance Measures zur Beurteilung der Effektivität und Effizienz der Performance unterschiedlicher Objekte (z.b. Unternehmenskooperationen, Unternehmen, Abteilungen, Prozesse ). Performance Measures sind dabei

21 Name: Eva Zepke 11 Maßgrößen verschiedener Dimensionen (z.b. Kosten, Zeit und Qualität), die zur Quantifizierung der Effektivität und Effizienz der Performance dienen. (Brigger 2010: 31 f.) Ziel des Performance Measurements ist es, durch Gewinnung und Darstellung relevanter Informationen, Unsicherheit abzubauen, dadurch richtige Entscheidungen zu treffen und kritischen Situationen entgegen zu wirken. Dabei sind bei der Entscheidung die unterschiedlichen Parameter in der SC sowie die Vielzahl der zwischen diesen möglicherweise bestehenden Interferenzen zu berücksichtigen. (S. Kapitel ) Die Bewältigung der Monitoring und Steuerungsaufgaben ist dabei umso schwieriger, je komplexer und unsicherer Entscheidungssituationen sind. Die Komplexität und folglich auch die Unsicherheit sind besonders hoch, wenn wirtschaftliche Aktivitäten durch intensive Arbeitsteilung, z.b. innerhalb marktlicher Austauschbeziehungen, gekennzeichnet sind. Dazu dient das Performance Measurement, das mittels KPIs eine hohe Informationsverfügbarkeit ermöglichen soll. (Buck 2005: 447 ff.) Um der hohen Komplexität der SC gerecht zu werden, muss das Performance Measurement System alle Ebenen der SC, vom einzelnen Prozess bis hin zu unternehmensübergreifenden Aspekten, hinreichend darstellen können (s. Abbildung 4). Darüber hinaus muss das Performance Measurement System eine hohe Flexibilität sowohl in vertikaler als auch horizontaler Richtung aufweisen. Die Basis für des SC Performance Measurement bilden Kennzahlensysteme über alle Ebene der SC. (Erdmann 2007: 165) Abbildung 4: Ebenen des Performance Measurements in der SC (Brigger 2010: 32) Ganzheitliches Supply Chain Management durch Risk Management und Performance Measurement Um die SC-Performance zu gewährleisten, sollten auch SC Risiken in die Gestaltung und Lenkung der SC einbezogen werden. Auf Basis dessen können potentielle Störungen frühzeitig identifiziert und bewertet in die SC-Steuerung einbezogen werden. Dabei ist von einer gegenseitigen Beeinflussung auszugehen, da Risiken maßgeblich die SC Performance beeinflussen, die aus dem Controlling abgeleiteten Maßnahmen aber auch risikofördernde Wirkung haben können. (Winkler/Kaluza 2007: 319)

22 Name: Eva Zepke 12 Dem Risikomanagement kommt folglich eine zentrale Bedeutung im Rahmen des SC Performance Managements zu, so dass für ein SC Controlling Konzept folgt, dass das Performance Measurement vom Risikomanagement mitbestimmt wird. Im Folgenden soll in diesem Zusammenhang von einem SC Performance und Risk Management (SCRM) gesprochen werden. Dazu nutzt man ein SC Risk Management Systems. (Moder 2008: 150) Messung von Einflussfaktoren und Risiken Zur Realisierung exzellenter SCs sind Performancemessungen entlang der SC sowohl innerhalb des Unternehmens als auch über das gesamte Wertschöpfungsnetzwerk zur Unterstützung des SCRM notwendig. Dazu bedarf es der Fähigkeit zur funktionalen Bewertung der Vorgänge in der SC, die mittels Kennzahlen abgebildet werden, um die Wirkung von Einflussgrößen bzw. Risiken auf die SC darzustellen. Die funktionale Bewertung bildet die Basis für die Optimierung der SC, da sie die Logistikleistungen messbar macht und somit die Voraussetzung schafft, Probleme zu identifizieren und kurzfristige Lösungen zu realisieren. (Wöhner/Wimmer 2010: 28) Somit bildet sie den Kern des SCRMs. (Wolke 2008: 11) Dabei wird auch die Risikowirkung, die von einem Risikoeintritt ausgeht, mit Hilfe der Eintrittswahrscheinlichkeit und der Tragweite des Risikos quantitativ bewertet. Die Eintrittswahrscheinlichkeit beschreibt dabei die relative Häufigkeit des Risikoeintritts, bestimmt die Tragweite des Risikos und beschreibt somit das Ausmaß der potentiellen Zielabweichung. (Winkler/Kaluza 2007: 322) Dabei sind die beiden Lösungsansätze denkbar Bottom-Up und Top-Down, die im Folgenden erläutert werden: (Yuzgulec/Hellingrath e.a. 2012: 117) Im Falle des Bottom-up-Ansatzes werden Risiken unmittelbar an ihrem Entstehungsort erfasst und gemessen, wobei sich die Erfassung sowohl an Geschäftsfeldern, Organisationseinheiten oder Geschäftsprozessen orientieren kann. (Wolke 2008: 199) Dabei besteht der Vorteil des Konzepts bei der Risikomessung darin, dass von einer disaggregierten Datenbasis ausgegangen wird, die später auf übergeordneten Betrachtungsebene einer entsprechenden Aggregation zur Generierung der Kennzahlen zugeführt wird. Diese Vorgehensweise erlaubt eine Datenanalyse bis auf die Ebene ihrer Entstehung und so können zugeschnittene Maßnahmen in Abhängig-

23 Name: Eva Zepke 13 keit vom Anteil am Gesamtrisiko definiert werden. (Yuzgulec/Hellingrath e.a. 2012: 117) Beim Top-Down-Ansatz erfolgt die Messung auf Basis der Daten des Gesamtunternehmens und ist sehr aufwandsarm zu implementieren. Die Risikomessung erfolgt jedoch nicht ursachenbezogen. (Yuzgulec/Hellingrath e.a. 2012: 117) Bei beiden Lösungsansätzen wird auf verschiedene Leistungsdimensionen wie Zeit-, Mengen-, Qualitäts-, Kosten- und Umsatzgrößen zurückgegriffen, um die Effizienz einer SC zu quantifizieren. (Narayanan/Raman 2006) Dabei sollte nach einer gleichbleibenden Methode vorgegangen werden, wobei die Prüfung der aus den Leistungsdimensionen resultierenden Leistungskennzahlen anhand ihrer Relevanz für die gewählte Netzwerk-, Unternehmens- und/oder Bereichsstrategie regelmäßig erfolgen sollte. Nur so können auf Dauer aus dem Datenmaterial fundierte Erkenntnisse gewonnen und die Ableitung der richtigen Maßnahmen zur Verbesserung der SC sichergestellt werden. (Wöhner/Wimmer 2010: 28) 1.4 Komponenten vom Frühwarnsystem zur Unterstützung des Supply Chain Performance und Risk Managements Die in Kapitel angesprochenen Kennzahlensysteme sind Teil eines Frühwarnsystems. Diese speziellen Informationssysteme geben Auskunft über vorhandene Chancen oder Risiken in Form von Reizen, Impulsen oder Informationen über einen zeitlichen Verlauf. Gravierende Veränderungen werden durch das Informationssystem anhand von Variablen in verständlicher Form an den Benutzer weiter gegeben. Auf Basis dessen hat der Benutzer die Möglichkeit frühzeitig Maßnahmen zur Abwehr oder Minderung der Bedrohung zu ergreifen oder die Weichen für die optimale Nutzung von Chancen zu stellen. (O.V c) Die Frühwarnsysteme bilden monetäre, ressourcenbezogene, zeitliche, qualitative und kostenbetreffende Dimensionen des betrachteten Sachverhalts ab. (Erdmann 2007: 165) Es kann zwischen operativen und strategisch-taktischen Frühwarnsystemen unterschieden werden. Die Operativen haben das Ziel, die auf den kurzfristigen Erfolg Einfluss nehmenden Risiken zu identifizieren, wohingegen strategische Frühwarnsysteme für den langfristigen Erfolg kritische Risiken sowie sich positiv auswirkende Chancen identifizieren. Auf operativer Ebene sind die Daten, auf

24 Name: Eva Zepke 14 Grund der kürzeren Vorschau, wesentlich detaillierter als die Daten auf der strategischen Ebene. Die gewonnenen langfristigen Erkenntnisse der strategischen Ebene fließen in die Planung mit ein. Die beiden Ebenen ergänzen sich gegenseitig und sind als gleichwertig zu betrachten. Zu den operativen Instrumenten zählen ausschließlich Kennzahlen und Indikatoren, während bei strategisch bzw. taktischen Frühwarnsystemen, neben Kennzahlen und Indikatoren, auch schwache Signale zur Informationsgewinnung genutzt werden. (Radlach 2010: 13) Kennzahlen 1. Generation Eine quantitative Bewertungsgrundlage kann durch die Nutzung absoluter und relativer Kennzahlen geschaffen werden, die Informationen auf SC-, Unternehmens- oder Bereichsebene verdichten, (Bichler/Krohn 2011:93) deren dezidierte Auswertung für bestimmte Informationsbedarfe zu zeitintensiv und komplex ist. (Klaus 2008: 257) Sie dienen der Überwachung der Leistungsdimensionen und sollten so definiert sein, dass sie frühzeitig Schwachstellen für Entscheidungsträger aufzeigen. (Bichler/Krohn 2011: 93) Dabei besitzen sie diagnostische Stärke bzgl. der Präzision der Aussage über bestehende Veränderung und deren Ursachen und können so relevante Entwicklungen dezidiert beschreiben. Dabei ist die Früherkennungseigenschaft nicht besonders hoch, da sie auf eine gegenwarts- oder vergangenheitsbezogene Datenbasis vertrauen. Aus diesem Grund werden sie meist operativen Entscheidungen zu Grund gelegt. (Brokmann/Weinrich 2012: 24 f.) Die vom System gelieferten Informationen können als Steuerungshilfe von Mitarbeitern zur Beherrschung von Prozessen sowie aller von diesen bestimmten Einflussgrößen herangezogen werden. (Klaus 2008: 257) Dabei können Kennzahlen entweder als Standardkennzahlen vordefiniert übernommen oder individuell für jedes Unternehmen definiert werden. Es ist anzunehmen, dass der Aussagegehalt und die Aussagequalität eines Kennzahlensystems stark davon abhängen, wie stark die genutzten Kennzahlen die individuellen Strukturen und Schwachstellen eines Unternehmens abbilden. (Bichler/Krohn 2011: 93) Indikatoren 2. Generation Indikatoren bilden Zusammenhänge ab, die sich mittels Kennzahlen nur unvollständig darstellen lassen. (Brigger 2010: 31 f.) Unter Indikatoren versteht man in

25 Name: Eva Zepke 15 diesem Zusammenhang Anzeiger, die Informationen von Ereignissen aufnehmen, in Signale umsetzen und somit mit einem gewissen zeitlichen Vorlauf eindeutig auf Entwicklungen hindeuten. Sie sind in diesem Zeitraum nur geringen Schwankungen unterworfen. (Huch/Behme 1997: 402 und Brokmann/Weinrich 2012: 27) Dabei unterliegt die Konstruktion und Auswahl von Indikatoren bestimmten Plausibilitäten (Krystek/Moldenhauer 2007:108), die auf Erfahrungen der Vergangenheit beruhen, die zur Prognose herangezogen werden. (Kienzle 2000: 103) Der Plausibilität liegt dabei ein vorab klar definierter Kausalzusammenhang zwischen dem vom Indikator angezeigten Wert bzw. dessen signalisierter Tendenz und dem Früherkennungsgegenstand zu Grund. (Krystek/Moldenhauer 2007: 108) Der Aussagegehalt der Indikatoren geht über den der Kennzahlen hinaus, da er viele Analysefelder integrieren kann und nicht ausschließlich auf vergangenheitsorientiertes Datenmaterial angewiesen ist. (Kienzle 2000: 103) Dabei ist davon auszugehen, dass die Anzahl der Indikatoren entlang der SC eine kaum überschaubare Vielfalt aufweist. (Krystek/Moldenhauer 2007: 108) Aus diesem Grund ist vor ihrer Nutzung der Beobachtungsbereich zu definieren, zugehörigen Indikatoren zu identifizieren, sowie ihre Soll- und Toleranzgrößen festzulegen. Sie sind jedoch sowohl für operative als auch strategische Belange einsetzbar. (Huch/Behme 1997: 415) Strategisches Radar: Schwache Signale 3. Generation Das Konzept der schwachen Signale geht von dem Prinzip aus, dass kritische Ereignisse nicht abrupt auftreten, sondern Ergebnis eines längeren Prozesses sind, welche sich durch auftretende Diskontinuitäten ankündigen. (Brokmann/Weinrich 2012: 29) Diese Diskontinuitäten können dabei nicht mittels Kennzahlen und Indikatoren identifiziert werden, da sie weichem Wissen bezüglich einer Bedrohung oder Chance entsprechen und anfangs meist nur eine qualitative Aussage zulassen. Eine Differenzierung zwischen Bedrohungs- oder Chancenkategorie sowie die Abschätzung der bevorstehenden Entwicklung ist anfangs ebenfalls nicht möglich, so dass eine Reaktionsstrategie noch nicht abgeleitet werden kann. (Brokmann/Weinrich 2012: 30) Somit erweitern schwache Signale die beiden obigen Komponenten um eine unstrukturierte Messgröße. Zur Identifikation schwacher Signale dient eine ungerichtete Informationssuche und -auswertung, die auf Grund der heutigen Informationsfülle sehr aufwendig werden kann. Im Einzelfall erfordert der Such- und Auswerteprozess umfangreiche Zeitressourcen.

26 Name: Eva Zepke 16 Ziel ist es, mit möglichst wenig Aufwand eine möglichst hohe Informationseffizienz zu erzielen. (Kienzle 2000: 103) Zusammenspiel von Kennzahlen, Indikatoren und schwachen Signalen Die dargestellten Komponenten, Kennzahlen, Indikatoren und schwachen Signale, weisen eine Zeitdimension auf, die sie von einander differenziert. Das heißt, viele Risiken und Chancen kündigen sich mit schwachen Signalen an, bevor Indikatoren anschlagen und letztlich anhand der Kennzahlen offensichtlich werden. (Ansoff 1976: 133) Wie in Kapitel dargestellt, ist das Erkennen schwacher Signale mit hohem Aufwand verbunden, so dass anhand einer Kosten- Nutzenabwägung entschieden werden muss, ob sich die Erhebung zu Gunsten sehr früher Risiko- und Chancenidentifikation lohnt. (Loew 1999: 19) Dabei kann keine allgemeingültige Aussage über den Mehrwert einer einzelnen Komponente getroffen werden. Vielmehr weisen die Komponenten situationsbedingt einen unterschiedlichen Mehrwert auf. (Thiemt 2003: 80) Abbildung 5: Zusammenhang zwischen Informationsschärfe und Reaktionszeit (Moder 2008: 24) Diese Aussage folgt aus dem Umstand, dass sich abzeichnende Chancen und Risiken umso unstrukturierter und unschärfer sind, je weiter sie in der zeitlichen Dimension vom Eintrittszeitpunkt entfernt sind. Mit zunehmender Klarheit steigt die Eintrittswahrscheinlichkeit, jedoch sinkt die mögliche Reaktionszeit. Die ggf. ergriffenen Maßnahmen haben weniger Zeit im gewünschten Sinne zu wirken. Den Zusammenhang zwischen Informationsschärfe und Reaktionszeit zeigt Abbildung 5. (Moder 2008: 24) 1.5 Zielsystem des Supply Chain Performance und Risk Managements Um die Durchlässigkeit der SC bzgl. wichtiger Informationen zu clustern, bedient man sich der SC-Reifegrade, die im Folgenden erklärt werden. Dabei wird die Notwendigkeit vollständiger Transparenz auf Unternehmensebene herausgearbeitet.

27 Name: Eva Zepke Modellierung der Supply Chain und deren Reifegrade Die Basis für ein optimales SCRM bilden die für die SC gewählten Ziele. Wie in Kapitel und 1.3 erläutert, bedarf es dazu der Sicherstellung der Informationsversorgung und der Koordination der SC. (Zimmermann 2003: 94) Dazu wird ein aus dem SC Controlling stammender Controllingprozess genutzt, der aus den Schritten Planung, Steuerung und Kontrolle sowie der Ableitung erforderlicher Maßnahmen besteht. (Wannenwetsch 2005: 410) Um diesen Prozess optimal auf die zu Grunde liegenden Ziele abzustimmen, muss vor Erstellung des SCRM- Systems eine Definition des Zielsystems vorgenommen werden. Anhand dessen kann das optimale Kennzahlensystem gewählt werden, das die Erzielung eines Ergebnisoptimums im SC-Netzwerk ermöglicht, von dem alle Akteure gleichmäßig profitieren. Dabei können drei Entwicklungsstufen des SCM Reifegrades unterschieden werden, die die verschiedenen Umsetzungsgrade des SC-Gedankens in Unternehmen bzw. in SC-Netzwerk wiedergeben. Es gilt, je höher der SCM- Reifegrad, desto umfassender ist der SCM-Gedanke umgesetzt (s. Abbildung 6). (Staberhofer/Rofhofer 2006: 42) Abbildung 6: Drei SCM-Reifegradstufen (vgl. Staberhofer/Rofhofer 2006:43) SCM-Reifegradstufe 1: Es stehen nur bestimmte, strategisch wichtige Produkte und Produktgruppen im Fokus, so dass das SCM nur aus strategischen Aspekten für ausgewählte Produkt-/Prozesskombinationen erfolgt. Sie werden im bestehenden Unternehmenssystem optimiert. Dabei hat sich ein Grundverständnis für die Aufgaben und Ziele des SCM im jeweiligen Unternehmen etabliert. Dieses

28 Name: Eva Zepke 18 Grundverständnis ist notwendige Voraussetzung für ein netzwerkbezogenes SCM und beschreibt die SC-Umsetzung auf dem niedrigsten Niveau. (Staberhofer/Rofhofer 2006: 43f.) SCM-Reifegradstufe 2: In der unternehmensbezogenen SCM-Stufe 2 wird das gesamte Unternehmen an den Zielen und Prinzipien des SCM ausgerichtet, was zur einer Ablösung diverser Bereichsoptima durch ein Gesamtoptimum auf Unternehmensebene führt. In dieser Stufe gewinnen flexible Steuerungssystem an Bedeutung, da ohne diese ein integriertes, ganzheitliches Management unternehmensübergreifender Prozesse nicht möglich ist. (Staberhofer/Rofhofer 2006: 45f.) An dieser Stelle unterscheiden Cohen und Roussel zwischen der rein internen Integration und der externen Integration. Die interne Integration setzt dabei ein unternehmensweites Prozess- und Datenmodell voraus, um sowohl auf Unternehmens- als auch Prozessebene Performance Messungen durchführen zu können. Mit der externen Integration werden auch strategische Partner in die SC- Betrachtung einbezogen, die durch Leistungskennzahlen und entsprechende Reaktion auf Veränderung mit in das Performance Management einbezogen werden. (Cohen/Roussel 2006: 296 f.) SCM-Reifegradstufe 3: Im unternehmensübergreifenden, netzwerkbezogenen SCM steht nicht mehr das einzelne Unternehmen sondern der Kooperationsverbund im Mittelpunkt der Betrachtungen. Hier wird nicht mehr das Unternehmensoptimum sondern ein Gesamtoptimum über die gesamte SC hinweg angestrebt. Diese starke Vernetzung ermöglicht die Realisierung einer hochgradig flexiblen SC, die eine hohe Qualität und eine entsprechende Kostenreduktion gewährleistet. (Staberhofer/Rofhofer 2006: 46 f.) IST-Situation bzgl. Supply Chain Management-Reifegradstufe am Beispiel der Automobilindustrie Wie aus Kapitel 1.2 und 1.3 hervorgeht, bildet die durchgängige Transparenz mittels SCRM die Basis zur Planung und Steuerung der SC. Letzteres wiederum ist zwingende Voraussetzung für die Realisierung eines kollaborativen SC- Netzwerks (s. Kapitel 1.5.1). In Tabelle 1 wird am Falle großer Unternehmen sowie kleiner und mittelständischer Unternehmen der Automobilindustrie gezeigt, dass die hierfür notwendige Datenverfügbarkeit nur bedingt gewährleistet ist. Der Umstand, dass die benötigten Daten meist nicht in einem einheitlichen IT-System

29 Name: Eva Zepke 19 vorliegen, erschwert neben der Datenverfügbarkeit auch deren Vergleichbarkeit und führt zu zeitlicher Verzögerung bei der Erstellung von Analysen. (Thoms/Benz 2009: 16 ff.) Tabelle 1: Datenverfügbarkeit in der Automobilindustrie entlang der SC (Thoms/Benz 2009: 17) Darüber hinaus verfügen die in den Unternehmen eingesetzten IT-Systeme i.d.r. nicht über alle notwendigen Analysefunktionen. Eine deutliche Diskrepanz ist dabei zwischen dem Bedarf an und der Relevanz von Frühwarnsystemen und der Verfügbarkeit von Frühwarnsystemen in Unternehmen erkennbar. Zudem werden lediglich 42% der Standardreports automatisch durch die Systeme zur Verfügung gestellt. Darüber hinaus müssen die meisten Analysefunktionen entweder manuell erstellt oder die benötigten Daten aus verteilten Systemen zusammengeführt werden. Die Bedeutung, die diesen Funktionen für den Nutzer besitzen, lässt darauf schließen, dass eine stärkere Automatisierung wünschenswert ist, um auf Basis dessen die zeitnahe Verfügbarkeit relevanter Daten zu gewährleisten und somit die SC-Performance zu steigern. (s. Tabelle 2). (Thoms/Benz 2009: 18 ff.)^ Tabelle 2: Planungsgeschwindigkeit in der Automobilindustrie entlang der SC (Thoms/Benz 2009: 19) Aus den in Tabelle 1 und Tabelle 2 dargestellten Ergebnissen lässt sich schließen, dass es in Unternehmen nach wie vor erheblichen Verbesserungsbedarf bezüglich SCM-Reifegradstufe 2 gibt. 1.6 Balanced Scorecard als Basis für Frühwarnsysteme Weber zählt bestimmte Anforderungen an ein SCRM-System auf. Es soll als Instrument zur Unterstützung der strategischen und operativen Planung und Kon-

30 Name: Eva Zepke 20 trolle der Zielerreichung dienen. Dabei ist es wichtig, dass die Strategie gut verankert wird, da dadurch die spezifischen strategischen und operativen Engpässe über die SC adäquat berücksichtigt werden können. (s. Kapitel 1.6.1). Zudem sollten weiche Faktoren quantifiziert werden (s. Kapitel 1.4.3) und Kennzahlen über die verschiedenen Problemdimensionen Qualität, Zeit, Kosten usw. (s. Kapitel 1.3.4) abgebildet werden. Zudem sollten Prozesse einheitlich definiert sein und die darauf gewonnenen einheitlichen unternehmensinternen und -übergreifenden Kennzahlen klar definiert werden, um die Kommunikation zu vereinfachen. 2003: 13) (Weber/Bacher Tabelle 3: Anforderungsübersicht für Instrumente des SC Controlling (Weisbach 2010: 12) Wie Tabelle 3 zu entnehmen ist, erfüllt die SC Balanced Scorecard (SCBS) weitestgehend die von Weber identifizierten Anforderungen an ein SCRM. Aufgrund der durch Erfüllung der Anforderungen bestehenden guten Eignung der SCBS, soll sie der avisierten SC Intelligence Lösung als Kennzahlensystem zu Grunde gelegt werden Wesen der Supply Chain Balanced Scorecard Bei der SCBS handelt es sich um eine ausgewogene Wertungsliste, bei der in strukturierter Weise wesentliche finanzielle und nicht-finanzielle, taktische und operative Kennzahlen in Bezug zu einander gesetzt werden. Ziel des Einsatzes der SCBS ist die Messung der Unternehmensleistung, so dass darüber bestimmt werden kann, ob die gesetzten Ziele tatsächlich erreicht wurden. Betrachtet werden dabei Prozesse, Strukturen sowie eingesetzte Verfahren. Die Ausgewogenheit (Balance) zielt auf den Ausgleich zwischen strategischen und operativen Indikatoren, monetären und nicht-monetären Größen, kurzfristigen und langfristigen Kosten- und Leistungstreibern, harten und weichen Faktoren sowie vergangenen und zukünftigen Leistungen ab.

31 Name: Eva Zepke Aufbau der Supply Chain Balanced Scorecard Die Visualisierung mittels Leistungskennzahlen besteht in der anschaulichen Darstellung der Ziele bzw. der im jeweiligen Fall ausgewählten Kennzahlen. (Bolstorff/Rosenbaum 2007: 78) Mittels SCBS wird eine konsequente Ausrichtung der Prozesse und Organisation auf die gewählte Strategie betrieben, in dem die SCBS bis auf einzelne Organisationseinheiten herunter gebrochen wird. Dies schafft einerseits Transparenz und vermittelt Mitarbeitern anderseits einen besseren Zugang zur gewählten Strategie, indem die SCBS Ziele und zugehörige Kennzahlen abbildet. ((Zimmermann 2003: 125) und (Weber/ Bacher 2003: 25)) Die SCBS umfasst i.d.r. die vier Perspektiven Finanzen, Kunden, Prozesse und Entwicklung. Ziele der Finanzperspektive ist die Abbildung des Zielkorridors für alle weiteren Perspektiven, die aus Sicht der Finanzperspektive deren Performance Driver beinhalten. Die wichtigsten Ziele sind Umsatzsteigerung, Kosten- und Produktivitätsverbesserung, Verringerung der Kapitalbindung sowie der Risiken. (Kaplan/Norton 1996:46 f.) Die Kundenperspektive ermöglicht Unternehmen die Messung des Wertvorteils, den sie für ihre Kunden generieren. Die Kundenperspektive übersetzt somit die Unternehmensstrategie in Zielsetzungen bezogen auf die anvisierten Kunden- und Marktsegmente. (Kaplan/Norton 1996: 63 f.) Von elementarer Bedeutung für die Formulierung der Anforderungen an die Prozessperspektive ist dabei die Identifikation von Engpässen und von Prozessen mit großer Hebelwirkung, die auf die Befriedigung der Kundenbedürfnisse und die Erreichung der Finanzziele ausgerichtet sind. (Kaplan/Norton 1996: 96) Abbildung 7: 4 Perspektiven der Balanced Scorecard (Kaplan/Norton 1997:9) Die Lern- und Entwicklungsperspektive betrachtet wiederum die Treiber der Prozessperspektive und somit auch indirekt die für die Kunden- und Finanzperspektive. Sie beschreibt die Steigerung der Leistungsfähigkeit durch entsprechende Förderung der folgenden drei Kategorien: Fähigkeiten der Mitarbeiter Fähigkeiten der Informationssysteme Motivation, Verantwortung und Ausrichtung (Kaplan/Norton 1996: 127)

32 Name: Eva Zepke 22 Die für Finanzen, Kunden, Prozesse sowie Lern- und Entwicklung beschriebenen Ursache-Wirkungszusammenhänge der einzelnen Perspektiven gewährleisten eine durchgängige Übersetzung der Unternehmensstrategie in die Ziele der einzelnen Perspektiven. Durch die Logik der Abhängigkeit werden damit unterschiedliche Sichtweisen betrachtet und in den Fokus der Unternehmensführung gerückt. (Wannenwetsch 2005: 432) Dabei sind die Messgrößen der SCBS in die Wirkkette eingebunden und bilden somit eine Hypothese bzgl. der Wirkungsweise der Strategie. Trifft die Hypothese zu, so lässt sich vorhersagen, wie einzelne Maßnahmen auf das Ergebnis der SC wirken. Treffen die Prognosen nicht zu, müssen Annahmen überdacht und die Hypothesen geändert werden. (Richert 2006:48) Abbildung 8:Vorgehen bei der Entwicklung eine SCBS (Genschmer/Krey 2010: 37) Um einen unternehmensindividuellen SCBS zu entwickeln, ist dem entsprechend einem iterativen Prozess zu folgen, dessen einzelne Schritte in Abbildung 8 dargestellt sind. (Genschmer/Krey 2010: 37) Darüber hinaus vereinfacht der Einsatz von IT-Lösungen die Verifikation der Hypothese durch die quantitative Erfolgsmessung der Zielerreichung. Hierzu können spezielle Management Informationssystems oder auch einfache Tabellenkalkulationslösungen herangezogen werden. (Wannenwetsch 2005: 432) 1.7 Zusammenfassung der Grundlagen des Supply Chain Management Das Ziel der zu entwickelnden Lösung ist die Schaffung von Transparenz entlang der SC, was mittels durchgängiger, vollständiger Informationsflüsse sichergestellt wird. Dabei sollen zeitliche Verzögerungen in der Informationsübermittlung vermieden werden. Durchgängige und vollständige Informationsflüsse dienen über alle SC-Ebenen (Configuration, Planning und Execution) zur Realisierung der Forderung, das wesentliche Informationen innerhalb eines vertretbaren Zeitrah-

33 Name: Eva Zepke 23 mens den richtigen Adressaten erreichen müssen, um die geforderte SC-Visibility herzustellen. Das Problem mangelnder Visibility lässt sich in drei Problemdimensionen gliedern: Personelle, organisatorische und technische Probleme. Der personellen Problemdimension kann durch die Schaffung eines Anreizsystems begegnet werden. Die organisatorische Problemdimension wird durch eine ganzheitliche Betrachtung der SC mittels SCBS und schwacher Indikatoren entgegengewirkt. Die Lösung umfasst sowohl ein dezidiertes Performance Measurement als auch ein proaktives Risikomanagement und wird in der technischen Problemdimension durch ein entsprechendes IT-System unterstützt. Dabei wird die Schaffung von Visibility entlang der SC durch die hohe Komplexität der n:n-beziehung zwischen Risikoursache, -ereignis und -wirkung erschwert. Zur Detektion und Monitoring im Rahmen des SCRM werden unterschiedliche Komponenten herangezogen. Während Kennzahlen und Indikatoren auf den drei Ebenen der SC (strategisch, taktisch, operativ) zum Einsatz kommen, werden schwache Signale genutzt, um potentielle, zukünftige Risiken zu identifizieren. Sie besitzen damit nur strategisch-taktischen Charakter. Durch die Eingrenzung auf eine innerbetriebliche SC wird ein abgeschlossener Problemraum geschaffen, der die Betrachtung der unternehmensbezogenen, SCendogen Ursachen ermöglicht und somit Transparenz über die gesamte innerbetriebliche SC realisiert. 2 Systemtechnische Konzeption eines unternehmensbezogenen Supply Chain Analytics Systems In Kapitel 1 werden die betriebswirtschaftlichen Aspekte des SCRM betrachtet. Im Folgenden werden die Komponenten eines Business Intelligence (BI) gestützten Management Informationssystems vorgestellt. Mit Management Informationssystemen bezeichnet man alle computerbasierten Informationssysteme, die Entscheidungsprozesse von Managern auf der operativen, taktischen oder strategischen Ebene unterstützen. (Klaus 2008: 408) 2.1 Grundlagen des Business Intelligence Während sich Management Informationssysteme einheitlich definieren lassen, lässt sich in der Literatur keine einheitliche Definition des Begriffs Business

34 Name: Eva Zepke 24 Intelligence finden. Nach Mertz dient BI bspw. sowohl der Bereitstellung von Information als auch der Generierung neuer Information aus der Analyse der zu Grunde liegenden Daten. (Mertz 2011: 6) Eine oft anzutreffende Definition ist die des Instituts für BI: Unter Business Intelligence verstehen wir die Integration von Strategien, Prozess und Technologien, um aus verteilten und inhomogenen Unternehmens-, Markt- und Wettbewerbsdaten erfolgskritisches Wissen über Potentiale und Perspektiven zu erzeugen. (Wollgandt/Trefz 2003: 5) Der Aufbau der BI folgt dabei einem Informationsprozess (s. Abbildung 9). Abbildung 9: Informationsprozess nach Baumöl (Baumöl 2008: 35) Dabei entspricht die Erstellung einer unternehmensindividuellen SCBS (s. Kapitel 1.6) der Informationsbedarfsanalyse (1), da die Konzeption einer SCBS die Auswahl von Indikatoren für die Informationsbedarfsanalyse voraussetzt. Diese wird von der Bereitstellung der Daten bis zur Datenanalyse (2-5) durch die informationstechnische Perspektive ergänzt. (Mertz 2011: 10) Dieser Ansatz baut auf dem BI-typischen Informationsprozess auf und wird durch die nachfolgende Definition untermauert: BI ist die an einem Entscheidungsproblem orientierte Analyse und adressatengerechte Bereitstellung von Informationen, mit dem Ziel, den Entscheidungsprozess zu unterstützen (Baumöl 2008: 84) Durch die Ausführung des Informationsprozesses kommt es jedoch zu sogenannten Latenzzeiten (Lücken). Dabei beschreibt die Datenlatenz die Zeit zwischen dem Anfallen der Daten in der operativen Transaktion und ihrer Verfügbarkeit; bspw. in einem Data Warehouse. Die Analyselatenz ist die Zeit, die für die Aufbereitung der Daten benötigt wird, also die Zeit zwischen der Verfügbarkeit der Daten und der Verfügbarkeit der Analyseergebnisse. Die Entscheidungslatenz definiert den daran anschließenden Zeitraum zwischen der Verfügbarkeit der Analyseergebnisse und der Entscheidung.

35 Name: Eva Zepke 25 In den folgenden Abschnitten werden die der Informationsbedarfsanalyse nachgelagerten Schritte von der Datensammlung bis zur Informationsanalyse erläutert. 2.2 Notwendige Komponenten für Supply Chain Analytics Das hier zu entwerfende IT-System setzt sich aus verschiedenen Komponenten zusammen, die sich zum einen aus einem architektonischen Unterbau und dem BI-Frontend für Berichtwesen und Analysen zusammensetzen Datensammlung mittels Verknüpfung beteiligter IT-Systeme Innerhalb einer innerbetrieblichen SC werden viele unterschiedliche Systeme wie z.b. Produktionsplanungssysteme (PPS), Enterprise Ressource Planing Systeme (ERP), Supplier Relationship Management Systeme (SRM) oder Customer Relationship Management Systeme (CRM) genutzt. Diese IT-Systeme nutzen, speichern und generieren Daten. (Kemper/Baars 2010: 11) Dabei verwenden sie i.d.r. alle eine eigene Datenbasis. Sie sind zwar teilweise mittels Schnittstelle verbunden, verfügen aber nicht über ein einheitliches Datenbankschema. Darüber hinaus werden Daten teilweise mehrfach gespeichert. Durch die Datenredundanz können inkonsistente Sichten entstehen. (Mertz 2011: 10) Zudem werden einer Studie von Lyman und Varian zufolge pro Jahr in etwa fünf Petabyte an Daten produziert, wobei das Datenwachstum in Firmen bei ca % pro Jahr liegt. Ein durchschnittlicher Arbeitnehmer verbringt 15-35% seiner Arbeitszeit mit der Suche nach Informationen, wobei lediglich 20% der Firmendaten wertschöpfend eingesetzt werden. (Öttl 2006) Darüber hinaus zeigt die Studie Supply Chain Analytics - The undiscovered Knowledge of the Automotive Industry, dass ca. 80% der befragten Unternehmen keine vereinheitlichte Datenbasis nutzen. Dies führt dazu, dass sehr viel Zeit für das manuelle Zusammentragen der Daten aus verteilten Systemen aufgewendet werden muss. (Thoms/Benz 2009: 5) Der hieraus resultierende Zeitverlust sorgt für eine verspätete Reaktion auf Ereignisse innerhalb der SC. Dies hat zur Folge, dass traditionelle Early Warning Systeme erst dann Probleme in der SC aufdecken, wenn Handlungsbedarf besteht oder Folgekosten entstanden sind.

36 Name: Eva Zepke 26 Abbildung 10: Verkürzte Reaktionszeiten durch automatisiertes Early Warning (Thoms/Benz 2009: 5) Dazu zählen zum Beispiel zusätzlicher Transportaufwand oder auch Gewährleistungskosten. Durch die Nutzung einer großen, einheitlichen Datenbasis, Technologien zur Analyse und eines analytischen Forecasting Modells kann die Zeit zwischen der Detektion von Problemen und tragfähigen Entscheidungen entscheidend verkürzt werden (s. Abbildung 10). Die Verkürzung der Reaktionszeit ermöglicht das frühzeitige Eingreifen, um auf bestehende Risiken vor dem Eintreten von Folgen in der SC zu reagieren oder diese ggf. sogar zu eliminieren. Zudem können auf diese Weise Kostensenkungspotentiale erschlossen werden. (Thoms/Benz 2009: 28) Schaffung einer durchgängigen Datenbasis Data Warehousing und Data Marts Die aus den operativen Systemen extrahierten Daten müssen zunächst in bereinigter Form zur Vermeidung von Redundanzen und Inkonsistenzen in einer einheitlichen Datenbasis abgelegt werden. Dazu dienen die im Folgenden beschriebenen Data Warehouses (DWH) und Data Marts Definition Data Warehouse und Data Marts Der in Kapitel dargestellten Forderung nach einer großen, einheitlichen Datenbasis wird bei Nutzung von BI durch die Schaffung eines DWH Rechnung getragen. Dabei besteht die Aufgabe eines DWH im Sammeln von Unternehmensdaten und deren Speicherung in geordneter Form (einheitliches Datenbankschema). (Wannenwetsch 2010: 252 f.) Das heißt, dass in einem DWH Daten in einem einheitlichen Format aus unterschiedlichen Quellen zusammengefasst werden (Informationsintegration). Dadurch wird der Zugang zu diesen Daten komfortabler. Dazu werden die Daten durch die Datenquellen bereitgestellt und mittels Extract-, Transform-, Load-

37 Name: Eva Zepke 27 Prozess (ETL) in das DWH geladen, wo sie langfristig gespeichert werden. (O.V g) ETL bezeichnet den Prozess zur Vereinigung von Daten aus unterschiedlich strukturierten Datenquellen in einer Zieldatenbank. Hierzu werden folgende Schritte durchlaufen: Extraktion der relevanten Daten aus verschiedenen Quellen Transformation der Daten in das Schema und Format der Zieldatenbank Laden der Daten in die Zieldatenbank (Hummeltenberg 2009) Der Prozess kann turnusgemäß durchgeführt werden, so dass im DWH Daten nicht nur nach inhaltlichen Aspekten, sondern auch nach dem Aspekt Zeit vorgehalten werden, wodurch auch Analysen über die Zeit ermöglicht werden. Die so entstandene Datenbasis dient anschließend der Datenanalyse sowie dem Datamining (s. Kapitel und ). (O.V g) Voraussetzung dafür ist, dass die entscheidungsrelevanten Daten aus den unterschiedlichen Quellen inhaltlich widerspruchsfrei abgebildet werden. Die Herausforderung resultiert dabei aus inhomogenen Datenstrukturen der Quellsysteme, die zu Datenredundanzen, Inkonsistenzen und semantischen Widersprüchen führen. (Kemper/Baars 2010: 19) Es kann sinnvoll sein, DWHs durch Data Marts zu ergänzen, um einen beschleunigten Zugriff auf häufig benutzte Daten zu erreichen. Data Marts sind kleinere, dezentrale, abteilungsspezifische Datenbanken. Gründe für den Einsatz von Data Marts sind eine Verbesserung der Performance sowie sicher zu stellen, dass ein Zugriff auf unternehmens- oder abteilungskritische Daten nur befugten Personen möglich ist. (Wannenwetsch 2010: 252 f.) Data Warehouse Konzepte Architektonisch 1 bildet das DWH ein von den operativen Datenbeständen, wie z.b. in CRM-, ERP- oder SRM-Systemen getrenntes, logisch zentralisiertes, dispositives Datenhaltungssystem. Idealtypisch dienen DWHs dabei als unternehmensweit, einheitliche und konsistente Datenbasis für alle Arten von Managementunterstützungssystemen. (Kemper/Baars 2010: 19) Das DWH ist dabei unternehmensindividuell strukturiert. (Wannenwetsch 2010: 252 f.) 1 Die Architektur (der Bauplan) eines Informationssystems dient der Beschreibung der einzelnen Systembausteine hinsichtlich ihrer Art, ihrer funktionalen Eigenschaften und ihres Zusammenwirkens.

38 Name: Eva Zepke 28 Bei der Zusammenfassung der Komponenten operativer Systeme, DWHs und Data Marts ergeben sich verschiedene Architekturvarianten (s. Abbildung 11). Eine dezentrale Architektur (A), in der unabhängig Data Marts unmittelbar auf den operativen Systemen aufsetzen, ist dann sinnvoll, wenn keine übergreifende Datenauswertung im Unternehmen erforderlich ist. Abbildung 11: Architekturvarianten von DWH-/Data Mart-Lösungen (Kemper/Baars 2010: 22) Der Nachteil besteht in unabgestimmten, nur für einen bestimmten Geschäftsbereich aufbereitet Datenmodellen aus den einzelnen Data Marts. Durch Einführung eines einheitlichen Datenmodells für alle Data Marts können die Daten auch für Auswertung in anderen Geschäftsbereichen herangezogen werden. Das Konzept stößt auf Grund applikationsnaher Datenspeicherung schnell an Grenzen. Alternativ kann ein zentrales DWH eine Alternative für kleine Analyse-Lösungen darstellen (B), bei denen Applikationen von einer überschaubaren Anzahl von Endnutzern und nur für geringe Datenvolumina genutzt werden. (Kemper/Baars 2010: 22 ff.) Auf Grund großer zu betrachtender Datenvolumen aus den operativen Systemen, wie z.b. SRM, CRM, PPS und ERP, ist im Bereich der SC-BI-Lösungen allerdings häufig mit großen Datenvolumina zu rechnen. Somit stößt die Nutzung der beiden vorab vorgestellten Architekturen schnell an Grenzen. Ohne Nutzung eines Standards bzgl. der Datenvolumen können die aggregierten Daten zudem nicht für die Betrachtung der gesamten SC herangezogen werden. Werden nur Geschäftsbereiche eines Unternehmens mit einer SCA-Lösung unterstützt, ist die Nutzung beider Architekturen (A bzw. B) denkbar. Bei zentralen Core-DHWs (C) mit Data Marts bildet das DWH die zentrale Datenhaltungskomponente, in der nach dem ersten ELT-Prozess Daten für unterschiedliche Auswertungszecke und für unterschiedliche Benutzergruppen bereitgestellt werden. Analysen sind bereits auf dieser Datenbasis möglich, wobei je-

39 Name: Eva Zepke 29 doch schlechte oder fehlerbehaftete SQL-Abfragen die Performance des DWHs stark belasten können. Um als Lieferant dispositiver Daten für die Data Marts dienen zu können, ist eine starke Detaillierung und ein hoher Grad an Mehrfachverwendbarkeit der Daten erforderlich. Aus diesem Grund ist die Datenstruktur der DWHs primär an der technischen Optimierung zur Verbesserung von Ladevorgängen, Modifikationen und Datenweitergaben an die Data Marts orientiert. Aggregation und Anreicherung der Daten aus funktionaler Sicht erfolgen hingegen in den Data Marts, so dass die Daten meist einen weiteren Transformationsprozess zur Erhöhung des Aggregationsniveaus durchlaufen. Sie werden meist bezogen auf einen Geschäftsbereich ausgelegt. (Kemper/Baars 2010: 39ff.) Je nach Verwendung der Daten aus dem DWH können verschiedene Arten der Aktualisierungszyklen zu Grund gelegt werden. Zum einen kann in periodischen Zeitabständen (stündlich, täglich, wöchentlich usw.) aktualisiert werden, wobei sich dies stark auf die Performance des Systems auswirkt. (Herden 2009: 57 f.) Tabelle 4: Gegenüberstellung DWH und Data Marts (Kemper/Baars 2010: 42) Diese Form der Aktualisierung sollte auf Grund der zeitlichen Verzögerung der Datenverfügbarkeit Datenverfügbarkeit vor allem für den strategischen und taktischen Bereich eingesetzt werden. Da jede Verlängerung der Aktionszeit mit einem Wertverlust der Information einher geht, sollten im operativen Umfeld Echtzeitsysteme zum Einsatz kommen. Echtzeitsysteme (real time) ermöglichen eine vernachlässigbare Verzögerung zwischen dem Anfall operativen Daten und deren Verfügbarkeit im DWH. (Kemper/Baars 2010: 91 ff.) Einen Überblick über die Charakteristika von Data Marts und DWHs gibt Tabelle 4.

40 Name: Eva Zepke Datenaufbereitung mittels Online Analytical Processing In Kapitel wird darauf hingewiesen, dass in DWHs lediglich eine technische Aufbereitung zur Verbesserung von Ladevorgängen, Modifikationen und Datenweitergaben erfolgt. Anschließend müssen die dort gesammelten Daten noch für das Management aufbereitet werden, um daraus geschäftsrelevante Informationen zu gewinnen. In diesem Zusammenhang wird auch von Online Analytical Processing (OLAP) gesprochen. (Abraham 2009: 20 f.) OLAP hat das Verdichten von Daten aus Data Marts und DWHs zur Aufgabe. Die verdichteten Daten werden dafür in einem OLAP-Würfel abgelegt. Dabei werden die Daten zusätzlich strukturiert, was die Vergleichbarkeit der Daten untereinander vereinfacht. (Wannenwetsch 2010: 252 f.) Das OLAP-System gewährleistet die Möglichkeit zur Datenanalyse, zur schnellen Informationsgenerierung und gewährleistet die Sicherheit komplexer Berechnung. (Bange 2003: 6) Formen der Informationsdarstellung Der Aufbau eines DWHs sowie die Aufbereitung der Daten mittels OLAP dient einzig der Darstellung entscheidungsrelevante Informationen sowie der Gewährleistung ihrer Weiterverarbeitung. Dabei orientiert sich die Modellierung mittels OLAP an den jeweiligen Bedürfnissen der Anwender, denen die benötigten Informationen in sehr unterschiedlichen Kontexten zur Verfügung gestellt werden müssen. Diese Datenaufbereitung kann entweder einer automatisierten Anfertigung von Standardberichten oder einer analytischen Datenmodellierung und -bearbeitung dienen. Es lassen sich folgende BI-Werkzeuge zur Informationsdarstellung und -suche differenzieren: Data Mining: Komplexe und gerichtete Analyse von Datenbeständen zur Entdeckung von Strukturen und Mustern durch Verfahren der Statistik, des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. (Bange 2003: 7) Berichtswesen: Statische oder dynamische Darstellung von Kennzahlen und Indikatoren mit der Möglichkeit zur Formatierung und Berichtsverteilung Ad-hoc-Analysen: Anzeige von Daten in n-dimensionalen Modellen, die schnelle Wechsel der Sicht auf die Daten erlauben. Planung und Simulation: Unterstützung von Planungsprozessen sowie Bereitstellung von Planungswerkzeugen zur Simulation.

41 Name: Eva Zepke 31 Im Folgenden werden die Methoden vorgestellt, die im Rahmen der SC Analytics (SCA) eine besondere Bedeutung zukommt Data Mining Unter Data Mining wird die Analyse von Daten- und Ereigniszusammenhängen verstanden. Die Methode durchsucht dabei aktiv schwach strukturierte Daten teilweise hypothesenfrei nach Zusammenhängen. Data Mining kann z.b. angewandt werden, um herauszufinden, welche Produkte beim Supermarkteinkauf häufig gemeinsam eingekauft werden, um dadurch die Anordnung der Produkte im Regal zu optimieren. (Wannenwetsch 2010: 252 f.) Dabei basieren Data Mining Verfahren u.a. auf Verfahren der künstlichen Intelligenz. Es lassen sich dabei unterschiedliche Ansätze unterscheiden: (Göres 2004: 7 f.) Künstliche neuronale Netze sind lineare Prognoseverfahren, die zudem in der Lage sind, selbstständig zu lernen. Kohonen-Netze sind Segmentierungsverfahren, die der selbstständigen Bildung von Gruppen innerhalb eines Datensatzes dienen. Lineare Regression ist ein klassisches Prognoseverfahren mit unabhängigen Variablen zur Erklärung von Verhaltensweisen. Genetische Algorithmen suchen innerhalb eines Lösungsraumes nach einer optimalen Lösung. Regelbasierte Systeme: stellen signifikante Abhängigkeiten zwischen einzelnen Merkmalen von Datensätzen als Wenn-Dann Regeln dar. Auf diese Weise sollen in den Datensätzen versteckte Muster erkannt werden. (Göres 2004: 7 f.) Welche dieser Methoden letztendlich zur Analyse ausgewählt wird, hängt von den Fragestellungen ab, welche Arten von Mustern gefunden werden sollen und warum analysiert wird. Zudem können mehrere Lösungen für dieselbe Aufgabenstellung genutzt werden, um so bessere Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus können mehrere Verfahren auch innerhalb einer Lösung kombiniert werden. (Göres 2004: 7 f.) Berichtswesen - Reporting Mittels BI kann ein rechnergestütztes und empfängerorientiertes Berichtswesen aufgesetzt werden, mit dem Ziel der Verteilung von Informationen. Dabei handelt es sich um eine statische oder dynamische Illustration von Kennzahlen, die übli-

42 Name: Eva Zepke 32 cherweise in tabellarischer oder graphischer Form aufgebaut wird und zusätzliche Formatierungsmöglichkeiten besitzt. (Ehrmann 2000: 149 f.) Ad-hoc-Analysen Sind Navigationsoperationen auf den Berichten manuell anwendbar, wird von Adhoc-Abfragen gesprochen. Zu den Navigationsoperationen gehört unter anderem das Schneiden, das das Setzen von Filtern im Bericht beschreibt. Das Privotisieren bezeichnet den Wechsel der logischen Dimensionsachsen im OLAP-Cube. Darüber hinaus nutzt man das Drill down und Drillout zum disaggregieren und aggregieren von Daten. Drill down und Drillout können sowohl für Top Down- als auch für Bottom Up- Analysen gemäß Kapitel herangezogen werden. (Öhler 2006: S. 26 ff.) Dabei erlaubt das System je nach Mächtigkeit der Anwendung einen Zugriff auf große Datenvolumina bis hin zum gesamten Datenumfang, der im OLAP-Cube abgelegt ist. (Engels 2009: 58) Die Ad-hoc-Analysen beschreiben dabei im Gegensatz zum Berichtswesen aktuelle Themen, die durch den Anwender selbst im BI-System generiert werden können. Sie ermöglichen flexible, intuitive und schnelle Datensichtvariationen bzw. individuelle Änderungen der Datensicht. (Bange 2003: 7) Die Analyseergebnisse werden dann in dynamischen Berichten mittels Grafiken und Tabellen aufbereitet. Auf diese Weise kann der Anwender Kriterien, die für ihn interessant sind, selektieren und miteinander kombinieren, wodurch sich das Analyseergebnis schrittweise verfeinert lässt. (Kobrin 2010: 14) Planung und Simulation Während die vorgestellten Reporting- und Analysewerkzeuge vorwiegend vergangenheitsorientiert und deskriptiv arbeiten, hilft die prognostische BI Entscheidungen faktenbasiert vorzubereiten und beschreibt zukunftsgerichtete Prognoseverfahren. Dabei werden mittels gut dokumentierter Szenarien, Voraussagen getroffen und Handlungsalternativen aufgezeigt, indem das prognostische BI mögliche oder auch gewünschte künftige Entwicklungen als Szenarien aufzeigt. Auf Basis dessen sind Unternehmen in der Lage, fundierte Planungen vorzunehmen und mittels kontinuierlicher Soll-Ist-Vergleiche steuernd in Prozesse einzugreifen. (Karlstedter 2012) Es kann sich um unterschiedliche Prognosen z.b. bezüglich Mengen-, Gewinn- oder Preisvorhersagen handeln. Dabei ist teilweise die Anbindung externen Datenquellen über das DWH notwendig. (Schmierer

43 Name: Eva Zepke :3) Unter externen Datenquellen versteht man bspw. Datenquelle im Internet oder professionale Datenbank die Markt-, Wetter- oder geographische Daten zur Verfügung stellen. Die Nutzung professioneller Datenbanken ist empfehlenswert, da davon ausgegangen werden kann, dass die dort angebotenen Daten inhaltlich richtig sind und kontinuierlich aktualisiert werden, so dass ein gewisser qualitativer Standard gewährleistet ist. (Vgl. Gehrig 2009:142) Die Unternehmensplanung mittels BI darzustellen ist sehr komplex, da die Simulation höhere Anforderungen als lediglich die Navigation, Präsentation und Analyse stellen. Dies wird dadurch begründet, dass die Planung nicht nur zentral, sondern auch dezentral erfolgt und zudem Schreibzugriff auf Datenquellen erfordert. Darüber hinaus sollte die Simulationen die Planung unterstützen. Dazu bedient sich der Nutzer entweder der Szenarioanalyse (Wenn-dann-Fragestellung), mittels derer die Auswirkungen von Modifikationen einzelner Einflussgrößen auf das Ergebnis geschätzt werden. Alternativ können mittels Zielwertsuche (How-to-achieve Simulation) Handlungen und anzustrebende Zielwerte zur Zielerreichung identifiziert werden. (Abraham 2009: 49) 2.3 Disziplinen des Business Intelligence Prozessorientiertes und Operational Intelligence Für die Analysen auf verschiedenen Ebenen der SC (S. Kapitel 1.1) lassen sich unterschiedliche Disziplinen des BI heranziehen, um die verschiedenen Sichtweisen des SCRM abzubilden. Dabei lassen sich die Disziplinen prozessorientierte Intelligence (PBI) und Operational Intelligence (OpBI) unterscheiden. Erstere dient einer effizienten Prozessgestaltung aus strategisch- taktischer Sicht. Deshalb sind hierfür periodisches Aktualisierungszyklen sinnvoll (Periodic Monitoring). Das PBI wird auf operativer Ebene durch das proaktive OpBI ergänzt, dass einer effektiven Prozessführung und -kontrolle dient, so dass OpBI ein Realtime- Monitoring bedingt. Dabei können drohende Engpasssituationen oder Terminüberschreitungen mittels Simulation erkannt werden. (Hummeltenberg 2009:112) Im Folgenden wird auf die beiden Disziplinen näher eingegangen Prozessorientierte Business Intelligence PBI wird nach Bange und Fuchs definiert als Bestandteil zur Unterstützung des Performance-Managements bei der Planung, Steuerung und Kontrolle von Geschäftsprozessen auf strategischer, taktischer und operativer Entscheidungsebene.

44 Name: Eva Zepke 34 Dabei erstreckt sich der Einsatzbereich des PBI auf alle IT-unterstützten Geschäftsprozesse. Der mögliche Nutzen wird dabei durch den Grad der Prozessstandardisierung und -automatisierung sowie der Möglichkeit zur kurzfristigen Steuerung bestimmt. (Bange/Fuchs 2008) Auf strategisch-taktischer Ebene ermöglicht PBI die Analyse und Verbesserung von Prozessen und deren Ergebnisse. Hierzu werden Informationen über den Prozessaufbau und -ablauf sowie darauf bezogene Kennzahlen zu Qualität, Zeit und Kosten herangezogen. Die für die Analyse benötigten Informationen können dabei auf zwei Wegen generiert werden (Bange/Fuchs 2008): 1. Um die Prozesse im IT-System darstellen zu können, wird mittels Prozessrekonstruktion der Prozess nachträglich aus den operativen Systemen auf Basis von Bewegungsdaten extrahiert. Hierzu muss der Ablauf identifizierbar, mittels gewünschter Kennzahlen (etwa Durchlaufzeiten, Kosten etc.) und somit aus der Ausführungsumgebung ableitbar sein. Die Abbildung der Prozesse kann lückenhaft sein, wenn das operative System wenige Daten zum Ablauf speichert. (Bange/Fuchs 2008) 2. Business Process Engine bezeichnet eine regelbasierte Prozesssteuerung. Ihre Realisierung soll die in verschiedenen Applikationen implementierten Geschäftsfunktionen in einer vordefinierten, automatisierten Abfolge (Prozess) ausführen und so anwendungsübergreifende Teilsysteme entlang der Wertschöpfungskette realisieren. Zur Realisierung der Business Process Engine bedient man sich der Enterprise Application Integration (EAI) oder service orientierten Architektur (SOA). (Thomas 2009: 18) Steuert die Business Process Engine die Ausführung der Prozesse, ergeben sich daraus nutzbare Daten für prozessorientierte BI. Insbesondere Informationen zum Ablauf, zu Struktur- und Bewegungsdaten, zu Zeitaspekten sowie der menschlichen Interaktion sind hinterlegt, was eine transparente Darstellung und Rekonstruktion der Prozesse ermöglicht. (Bange/Fuchs 2008) Auf beiden Wegen werden die gewonnen Daten in einem DWH oder einem Data Mart abgelegt und entsprechend der in Kapitel vorgestellten BI-Lösungen analysiert. Für die Prozessanalyse bedient sich der Nutzer einerseits Kennzahlen, die sich auf einzelne Prozessschritte oder -ketten beziehen (bspw. Durchlaufzeiten, Ausschussquoten oder Kosten). Anderseits wird mittels Soll-Ist-

45 Name: Eva Zepke 35 Prozessvergleich aus den gewonnenen Daten eine Strukturanalyse abgeleitet, die ausgeführte Ist-Prozesspfade mit den Soll-Prozessen vergleicht, um so Optimierungspotentiale innerhalb der Prozesse zu identifzieren. Durch die Überwachung von Kennzahlen und die Protokollierung aller Ereignisse im Prozess können Schwachstellen in Prozessmodellen aufgedeckt und Maßnahmen zur Verbesserung abgeleitet werden. (Bange/Fuchs 2008) Operational Business Intelligence Auf der Ebene operativer Geschäftsprozesse werden BI-Systeme zur Reduzierung von Prozesskosten, zur Verbesserung der Prozessqualität und -agilität sowie zur Verringerung der Prozessdurchlaufzeiten eingesetzt. (Bucher/Dinter 2008: 169 f.) Um den auf dieser Ebene gestellten Anforderungen gerecht zu werden, integriert OpBI analytische Anwendungen in den operativen Prozess. Dies ermöglicht eine Unterstützung der Entscheidungsfindung bei der Ausführung, Überwachung und Steuerung von strukturierten operativen Geschäftsprozessen während des Prozessablaufs in Echtzeit. (Schmitz 2009: 30) Dabei nutzt das OpBI Business Activity Monitoring (BAM). Dafür werden Daten von Geschäftsprozessen analysiert und mit weiteren Informationen verknüpft. Anschließend werden die generierten Ergebnisse und Handlungsvorschläge automatisiert dem Anwender zur Verfügung gestellt. (Bucher/Dinter 2008: 169 f.) BAM detektierte anhand vorher, auf Basis von Prozesskennzahlen definierter Regeln, Störungen oder andere Abweichungen im Prozessablauf. (Chamoni/Linden 2009: 11) Darüber hinaus wird auch das Complex Event Processing (CEP) im Rahmen des OpBI eingesetzt. Dabei handelt es sich um ein Verfahren, das eine dynamische Verarbeitung von mehreren Ereignissen zur gleichen Zeit ermöglicht. Mit CEP ist es möglich, kausale, temporäre, räumliche und andere Beziehungen zwischen Ereignissen herzustellen. Auf diese Weise entstehen Muster, nach denen Ereignismengen in Echtzeit durchsucht werden können und die die Formulierung von Regeln ermöglichen. Ziel des Einsatzes der beiden Verfahren ist die Durchlaufzeitoptimierung sowie die Effizienzsteigerung der Geschäftsprozesse. (Dinter/Bucher 2006: 28) Mithilfe der Ereignisüberwachung des BAM und CEP können der Prozessablauf überwacht und analytische oder operative Aktivitäten ausgelöst werden. (Lubinski 2008)

46 Name: Eva Zepke Gesamtkonzept prozessorientierte und operational Business Intelligence Führt man die PBI und OpBI zusammen, so ergibt sich der morphologische Kasten in Abbildung 12. Dabei wird mit Grün der strategisch-taktische Teil des PBI gekennzeichnet, während das OpBI als operativer Teil des PBI mit Blau dargestellt wird. Auf Grund dieser Teilung lässt sich, folgt man der Definition von SC Configuration, Planning und Execution (s. Kapitel 1.1), das strategisch-taktische PBI dem SC Configuration und Planning zuordnen, während dem OpBI das SC Execution zugeschlagen wird. Charakteristika Focus Managementebene Nutzkreis Phasen des Prozessmanagements Zeitrahmen für Analysen Monate Wochen Tage Stunden Zeitbezug der Daten Verfügbarkeit der Daten Herkunft der Daten Strukturierungsgrad der Daten Art der Daten Technology Entscheidungslatenz Strategisch- taktisches, prozessorientiertes BI Operatives operational BI Ausprägungen SC Configuration SC Planning SC Execution Process Warehouse Strategisch Taktisch Operativ Klein Mittel Groß Identifikation, Definition und Modellierung Historisch Unkritisch Interne Quellen Unstrukturierte Daten Analytische Daten SOA/ EAI Weiterentwicklung Complex Event Processing Implementierung & Ausführung Aktuell Kritisch Minuten Externe Quellen Strukturtierte Daten Operative Daten Überwachung & Steuerung Business Activity Monitoring Gering Mittel Hoch Legende: Prozessorientiertes BI Operational BI Sowohl Prozessorientiertes als auch Operational BI Abbildung 12: Morphologischer Kasten zum prozessorientierten und OpBI ((Neuhaus 2009) und (Felden/Chamoni e.a. 2010: 199) Beide BI-Disziplinen nutzen die in Kapitel 2.2 beschriebenen Methoden und Werkzeuge des klassischen BI. 2.4 Zusammenfassung zum unternehmensbezogenen Supply Chain Analytics System Entsprechend der in Kapitel 2.1 vorgestellten Definition von BI, bietet das BI Strategien, Prozesse und Werkzeuge zur IT-technischen Unterstützung des

47 Name: Eva Zepke 37 SCRM. Bei Einhaltung des Informationsprozesses bietet es eine bereinigte Datenbasis zur Analyse und Informationsdarstellung (S. Kapitel und 2.2.3). Der Informationsprozess gewährleistet die Datensammlung, die Datenverdichtung und -analyse, wobei es Ziel der Systemarchitektur ist, die Probleme der Daten-, Analyse- und Entscheidungslatenz möglichst klein zu halten. Der über das Kennzahlensystem abgebildete Informationsbedarf definiert dabei den Rahmen der abzubildenden Daten im DWH. Damit richtet sich die Formulierung der Datenbedarfe im DWH, den Data Marts und Cubes nach den abzubildenden Kennzahlensystemsystemen. Die Datengewinnung erfolgt dabei über verteilte Systeme des Konzerns wie z.b. PPS, ERP, SRM und CRM, die dann mittels ETL-Prozess bereinigt und anschließend frei von Inkonsistenzen und Redundanzen im DWH und Data Marts abgelegt werden. Anschließend erfolgt die fachliche Verdichtung der Daten je nach Fragestellung in OLAP-Cubes. Auf dieser Architektur können alle BI- Funktionalitäten zur Informationsdarstellung zur Berechnung der Komponenten des Frühwarnsystems herangezogen werden. Dabei richtet sich der Grad der Verdichtung nach der SC-Ebene, auf der sie betrachtet werden (strategisch, taktisch, operativ). Somit folgt es der SCA-Definition nach Thoms/Benz/Warth, die SCA als die gezielte Suche, Integration und Analyse operativer Daten zur Verbesserung der Kenntnisse über Systemzustände und -veränderungen, (Thoms/Benz 2009: 27) definieren, die zur Steigerung der Effizienz, der Robustheit und Anpassungsfähigkeit von Prozessen führen. Dabei wird von einer einheitlichen Datenbasis als zwingende Voraussetzung für die Realisierung einer schlanken SC ausgegangen. Neben dem formalen Aufbau des BI-System werden hier zwei BI-Disziplinen vorgestellt das PBI und das OpBI. Beim OpBI handelt es sich um eine Form des operativen PBI, so dass hier von einem strategisch-taktischen PBI und vom OpBI auf operativer Ebene ausgegangen wird. Während das PBI eine prozessbezogene Architektur mittels SOA vorgibt und von einer periodischen Aktualisierung ausgeht, nutzt man darüber hinaus im OpBI BAM und CEP um in Echtzeit entscheidungsrelevante Informationen auf operativer Ebene zur Verfügung zu stellen. Damit ist die Realisierung von OpBI nochmal um einiges aufwändiger als die von PBI.

48 Name: Eva Zepke 38 3 Modulares Service Engineering 3.1 Definition Service Engineering Unter Dienstleistungsinnovation [engl.: Service Engineering (SE)] wird das Vorgehen bei der Entwicklung einer neuen Dienstleistung verstanden. Sie zeichnet sich durch einen Innovationsprozess aus, der anhand unterschiedlicher Modelle wie z.b. Phasenmodellen oder iterativen Modellen beschrieben werden kann, die einem systematischen SE dienen. (O.V 2012 b) Der Innovationsprozess umfasst alle Entwicklungsphasen von der Ideenfindung bis zur Erbringung der Dienstleistung. Die Modelle liefern darüber hinaus geeignete Ansätze, Methoden und (Software-)Werkzeuge für die Dienstleistungsentwicklung. Ziel ist Dienstleistungen so zu gestalten, dass sie mit der gewünschten Qualität und Effizienz wirtschaftlich am Markt angeboten werden können. (Bullinger/Scheer 2006: 4) 3.2 Service Engineering von IT-Dienstleistungen Rahmenbedingungen Die Wettbewerbssituation im Markt der IT-Dienstleistungen hat sich in den letzten Jahren zunehmend verschärft, was einen Trend weg von der reinen Individualentwicklung hin zur Industrialisierung von IT-Dienstleistungen bedingt hat. (Böhmann/Krcmar 2005: S. 46 f.) Die Standardsoftware wird nach Veräußerung an den Kunden seinen individuellen Anforderungen angepasst. Man spricht auch von customizing. (Lanninger 2009: 109 ff.) Diese Form der Industrialisierung von Software muss bedarfsorientierte Lösungen mit Produktionskostenvorteilen gegenüber der Eigenerstellung gewährleisten. (Böhmann/Krcmar 2005: S. 46 f.) Elemente von IT-Dienstleistungen Allgemein lassen sich zwei Arten von IT-Dienstleistungen differenzieren. Zum einen wird die industrielle Dienstleistungsproduktion durch einen hohen Automatisierungsgrad, eine starke Standardisierung der Produktionsverfahren und Produkte sowie die Massenproduktion gekennzeichnet. Hierzu zählen bspw. Help- Desk und Support-Leistungen. (Zarnekow 2007: 11 ff.) Zum anderen existieren IT-Dienstleistungen mit personeller Dienstleistungsproduktion. Diese sind allgemein durch hohe Wissensintensität und den Einsatz hochqualifizierter Spezialisten gekennzeichnet. Des Weiteren zeichnen sich derar-

49 Name: Eva Zepke 39 tige IT-Dienstleistungen durch eine hochgradig kundenindividuelle Leistung wie z.b. Softwareentwicklung sowie eine intensive Kommunikation und Interaktion zwischen Dienstleister und Kunde aus. (Zarnekow 2007: 11 ff.) In der Praxis ist oft eine Kombination von Elementen sowohl industrieller und personeller Dienstleistung zu finden, die zu einem kundengerechten Leistungsbündel zusammengefasst wird (s. Abbildung 13). (Zarnekow 2007: 11 ff.) Abbildung 13: IT- Dienstleister als Leistungserbringer und -abnehmer (Zarnekow 2007: 11 ff.) Zentraler Begriff der IT- Dienstleistung ist das IT-Produkt. Dabei ist der Produktbegriff definiert durch den Nutzen, den das Produkt dem Kunden stiftet sowie die Bedürfnisbefriedigung, die der Kunde durch den Erwerb des Produkts erfährt. Bei Betrachtung des IT- Produktes lässt sich feststellen, dass dessen Nutzen einerseits in optimierten Geschäftsprozessen und andererseits im Geschäftsprodukt besteht, d. h. dem eigentlichen System. (Dous 2007: 22 ff.) 3.3 Systematische Dienstleistungsentwicklung Vorgehensmodelle und Standards Vorgehensmodelle werden sowohl in der Produkt- als auch in der Dienstleistungsentwicklung eingesetzt. Sie erreichen eine Strukturierung des Entwicklungsprozesses, indem einzelne Aktivitäten, Arbeitsergebnisse, Methoden und Werkzeuge zur Produkt- oder Dienstleistungsentwicklung beschrieben werden. Vorgehensmodelle müssen dabei folgende Sachverhalte beinhalten, um den spezifischen Merkmalen von Dienstleistungen zu entsprechen: (Schreiner/Strauß 2004: 28 f.) Festlegung der für die Entwicklung notwendigen Aktivitäten Möglichkeit zur Systematisierung der Dienstleistungsentwicklung Grundlage für die Neuentwicklung von Dienstleistungen differenziert nach dem Neuheitsgrad der Dienstleistung (Neu für das entwickelnde Unternehmen oder für den gesamten Markt) Möglichkeit zur Erstellung von Dienstleistungsmodulen Modifikation bestehender Dienstleistungen durch Reverse Engineering (Schreiner/Strauß 2004: 28 f.)

50 Name: Eva Zepke Modulares Vorgehensmodell Der Umstand, dass Standardsoftware im Unternehmensumfeld meist gecustomized wird und damit einer Anpassung an unternehmensindividuelle Rahmenbedingungen bedarf, legt den Schluss nahe, dass unternehmensbezogenen IT-Dienstleistungen zur ihrer Realisierung erforderlich sind. Auf Basis dieser Annahme muss ein Vorgehensmodell gefunden werden, dass den Dienstleistern eine schlanke Entwicklung eines entsprechenden Angebots für Firmenkunden ermöglicht, so dass trotz anhaltenden Kostendrucks ein differenziertes Leistungsangebot entwickeln und erbracht werden kann. (Böhmann/Krcmar 2005: 46) Dabei ermöglicht das modulare Vorgehensmodell eine schnelle Entwicklung und Einführung von neuen Dienstleistungen durch Modularisierung des Angebots sowie Parallelisierung und Wiederverwendung bei seiner Entwicklung. Wurden schon ähnliche Dienstleistung im Unternehmen realisiert, kann von einer Erweiterung bestehender Module ausgegangen werden, so dass nur Teile des Modells durchlaufen und die bereits realisierten Basismodule wiederverwendet werden können. Das Modell erlaubt eine schnelle Generierung eines zusätzlichen Kundennutzens. Es ermöglicht die Realisierung einer größeren Vielfalt an Dienstleistungen und eröffnet Kostensenkungspotentiale. Allerdings sinkt der Kundenutzen durch Standardisierung im Vergleich zur vollständigen kundenspezifischen Dienstleistung. Zudem ist auf eine einheitliche Systemarchitektur zu achten. (Zepke 2012: 20) Im modulbasierten Entwicklungsansatz wird vor Entwicklungsbeginn anhand der konkret zu entwickelnden Dienstleistung festgelegt, welche der Hauptphasen mit den jeweiligen Unterpunkten jeweils zu durchlaufen sind. Grundlage für diese Vorgehensweise bildet eine Klassifizierung der zu entwickelnden Leistung anhand definierter Merkmale. Die Zusammenfassung zu einzelnen Phasen erfolgt ausschließlich zum Zweck der Strukturierung. (Schneider/Daun e.a. 2006: 133 ff.) In der Definitionsphase dient das Ideenmanagement zur Ideenfindung und zur ersten Bewertung der Dienstleistungsidee vergleichbar einer Machbarkeitsstudie. Dies wird während der gesamten Entwicklung fortgesetzt, um zeitnah auf sich ändernde Rahmenbedingungen reagieren zu können. Die Anforderungsanalyse dient der Ermittlung der Bedarfen und der benötigten Ressourcen. Hierbei werden sowohl der Markt als auch das Unternehmen in die Betrachtung mit einbezogen.

51 Name: Eva Zepke 41 Auf diese Weise kann ein Preis für die spätere Dienstleistung definiert werden. Auch dabei handelt es sich um Untersuchungen, die während des gesamten Entwicklungsprozesses weiterzuführen sind. Im Rahmen der Dienstleistungskonzeption sind die jeweiligen Produkt-, Prozess- und Ressourcenmodelle zu erstellen, wobei nach Möglichkeit auf bestehenden Modelle aufzubauen ist. Auf diese Weise werden die Modelle nur um innovative Komponenten der Dienstleistung erweitert. Daneben zählen die Erstellung des Marketingkonzepts sowie das Aufsetzen von Verträgen zur Dienstleistungskonzeption. Die Komponenten aus der Dienstleistungskonzeption werden in der Dienstleistungsrealisierung in ein konkretes Produkt überführt (s. Abbildung 14). Dabei ergibt sich ein iterativer Regelkreis zwischen Konzeption und Realisierung. (Schneider/Daun e.a. 2006: 133 ff.) Abbildung 14: Vorgehensmodell als Modulbaukasten (Schneider/Daun e.a. 2006: 134) Unter Vorbereitung der Markteinführung wird der Übergang zwischen den letzten durchzuführenden Tests und der Markteinführung in Form des Roll-Outs verstanden. Dem Roll-Out wird besondere Bedeutung beigemessen, weil die relevanten Eigenschaften an interne und externe Stakeholder kommuniziert werden. Die Markteinführung bedingt ein fortlaufendes Controlling durch das Unternehmen, um zu prüfen, ob die Ergebnisse der durchgeführten Vortests tatsächlich der Realität entsprechen. Verschiedene Feedbackmechanismen stellen dabei einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess am laufenden Produkt sicher. (Schneider/Daun e.a. 2006: 133 ff.) 3.5 Zusammenfassung modulares Service Engineering Das Service Engineering beschreibt die Methode zur Entwicklung einer Dienstleistung. Es wird veranschaulicht, wie der IT-Dienstleister in den Mark eingebet-

52 Name: Eva Zepke 42 tet ist, in der einerseits als IT-Leistungsabnehmer und andererseits als IT- Leistungserbringer fungiert. Darüber hinaus wird durch die Vorstellung des modularen Vorgehensmodells der Rahmen für die Entwicklung der Serviceleistung SCA für die Altran Group vorgestellt. 4 Modell und Vorgehen innerbetriebliches Supply Chain Analytics Nach Thoms/Benz versteht man unter SCA die gezielte Suche, Integration und Analyse operativer Daten zur Verbesserung der Kenntnisse über Systemzustände und -veränderung, die zur Steigerung der Effizienz, der Robustheit und der Anpassungsfähigkeit von Prozessen führen (Thoms/Benz 2009: 27). Es wird davon ausgegangen, dass die Optimierung der SC mittels Planung und Steuerung die Voraussetzung für schlanke und effiziente Prozessketten bildet. Dies erfordert eine einheitliche Datenbasis. Die Kosteneffizienz kann durch Sicherstellung der Reaktionsfähigkeit in Echtzeit gesteigert und die zielgerichtete Anpassung der Planung sowie die effiziente Steuerung mittels Analysemethoden gewährleistet werden. (Thoms/Benz 2009: 27).Offen bleibt jedoch, wie eine solche Systemlösung aussehen könnte. 4.1 Schaffung von Transparenz und architektonische Basis Weitgehende Transparenz im Einzelunternehmen gemäß SC- Reifegrad 2 (s. Kapitel 1.5.1) kann durch die Sicherstellung eines hohen Informationsgehaltes und entsprechender Informationslogistik über die gesamte SC gewährleistet werden. Unternehmensindividuelle Komponenten des SCRM bilden dabei exakt die Informationsbedarfe des jeweiligen Unternehmens ab, so dass dem entsprechend auch eine unternehmensindividuelle Datenbasis eingesetzt werden muss, die entsprechend den Unternehmenserfordernisse gestaltet wird. Zur Realisierung der geforderten Transparenz auf unterschiedlichen SC-Ebenen müssen teilweise divergierende Eigenschaften gewährleistet werden. Auf strategisch-taktischer Ebene muss eine Datenbasis zur Planung der SC (Configuration & Planing) periodisch generiert werden. Wohin gegen auf der operativen Ebene ein zeitnahes Monitoring und Steuern zu gewährleisten ist. Dafür bedarf es der Verfügbarkeit von Echtzeit-Informationen.

53 Name: Eva Zepke 43 Beschränkt sich die Betrachtung auf ein rein strategisch-taktische IT-Instrument, so kann eine PBI-Lösung mit Prozessrekonstruktion zur Realisierung herangezogen werden, bei der der Prozess nachträglich aus den operativen Systemen mittels Bewegungsdaten extrahiert wird. Die Aktualisierung der Daten erfolgt dann periodisch. Allerdings können dabei Informationen lückenhaft sein. Sollen die Informationsdefizite des Prozessrekonstruktion vermieden werden oder ein rein operatives bzw. eine kombinatorisches (sowohl strategisch-taktische als auch operative) IT-Instrumente genutzt werden, so muss als Basis eine PBI-Lösung mit Business Process Engine herangezogen werden, die ggf. durch OpBI-Applikationen ergänzt wird. Dabei erzeugt die Realisierung des Engine großen Aufwand, da die Quellesysteme auf einer SOA-Architektur umgestellt werden müssen, soweit diese nicht vorhanden ist. In diesem Fall ist zu entscheiden, welche Datencubes operativ genutzt und somit in Echtzeit aktualisiert werden und welche nur periodisch weil strategisch-taktisch Natur. Einerseits dient dieses Vorgehen der Vermeidung von Latenzzeiten. Andererseits besitzt die Echtzeit-Aktualisierung negativen Einfluss auf die Systemperformance. Sind im System Echtzeit-Cubes gefordert, muss das gesamte DWH als Realtime-DWH ausgelegt. Um den Aufwand zur Realisierung der DWHs möglichst gering zu halten, muss ein abgegrenzter Lösungsraum definiert werden. Der in Kapitel definierte Problemraum entsprechend SC-Reifegradstufe 2 schafft diese Basis, um mit Unterstützung der in Kapitel 2 beschriebenen Komponenten eine durchgängige Datenbasis inkl. Berichts- und Analysestruktur und somit Transparenz entlang der innerbetrieblichen SC zu schaffen. 4.2 Business Intelligence als Planung- und Steuerungsinstrument im Supply Chain Management Der Ausführungen in Kapitel 4.1 folgend sollte bei der Entwicklung der BI- Lösung nicht die reine Quantität der Daten im Vordergrund stehen, sondern vielmehr die Fähigkeit, relevante Daten in leicht verständlicher Form aufzubereiten. Zudem werden sie so zugänglich gemacht, dass sie ohne die Entstehung von Latenzzeiten analysiert werden können. Auf diese Weise sind sie dann sowohl für die strategisch-taktische SC-Planung als auch für operative SC-Steuerung nutzbar. (O.V. 2011)

54 Name: Eva Zepke 44 Die Basis für diesen Planungs- und Steuerungsmechanismus bilden Kennzahlen- und Indikatoren-Systeme, wie z.b. die SCBS, die den Informationsbedarf inklusive der Schwellwerte definieren. Durch die Abbildung der KPIs und ihrer Toleranz als Vorgaben im BI-System wird ein fortlaufender Soll-Ist-Vergleich ermöglicht. (O.V. 2011) Die Vorhersagegenauigkeit der KPIs divergiert dabei über den Zeitverlauf. Tabelle 5:Bedeutung von Kennzahlen und Indikatoren über die SC Ebene Auf operativer Ebene ist nur eine kürzere Vorausschau sinnvoll, da in diesem Falle die Aussagegenauigkeit der Daten wesentlich detaillierter sein muss, um eine möglichst hohe Vorhersagegenauigkeit zu gewährleisten. (s. Abbildung 5) Auf Basis dieses hochwertigen und detaillierten Wissens werden Entscheidungen getroffen und Maßnahmen definiert, die steuernd ins operative Geschehen der SC eingreifen. Die längere zeitliche Vorausschau im Rahmen strategisch oder taktischer Planungen kann dagegen mit einer gewissen Unsicherheit behaftet sein, so dass auf strategisch-taktischer Ebene die Planung auch durch schwache Signale ergänzt werden kann. Die für die operative Ebene geforderte hohe Vorhersagegenauigkeit führt dazu, dass schwache Signale als Komponenten der SCRM auf dieser Ebene nicht in die Betrachtung einbezogen werden sollten. Sowohl die Ad-hoc-Analyse als auch die Simulation können methodisch durch das Data Mining unterstützt werden. Dabei ist jedoch auf den einzelnen SC- Ebenen der eben formulierten Anforderung an die Vorhersagegenauigkeit Rechnung zu tragen, so dass sich für die einzelnen Methoden des Data Mining eine Zuordnung zur SC-Ebene ableiten lässt (s. Tabelle 6). Tabelle 6: Zuordnung der Data Mining Methoden zur SC-Ebene Dabei deutlich, nur mit eindeutigem wird dass Methoden Ergebnis auf der operati-

55 Name: Eva Zepke 45 ven Ebene eingesetzt werden können, während alle Methoden sowohl auf der taktischen als auch strategischen Ebene eingesetzt werden können. Da auf strategischer Ebene das Finden einer optimalen Lösung mittels genetischer Algorithmen unwahrscheinlich erscheint, wird diese Korrelation von der oben formulierten Regel ausgenommen. So ermöglicht Data Mining das Auffinden der eigentlichen Ursache von Risiken und Chancen, die wiederum als Stellhebel für eine optimierte Planung und Steuerung herangezogen werden können Kennzahlen- und Indikatoren-System Wesentliches Instrument zur Behebung von Informationsdefiziten ermöglicht ein einheitliches und durchgängiges Reporting (Berichtswesen) über alle Ebenen der SC durch Nutzung von BI. Dabei erstreckt sich das Berichtswesen über die beiden strukturierten und abbildbaren Komponenten von Frühwarnsystemen Kennzahlen und Indikatoren. Neben den zu nutzenden Kennwerten und Indikatoren, die mittels SCBS unternehmensindividuell festgelegt werden, werden gemäß Kapitel für diese Sollzustände und Schwellwerte definiert. Die Kennzahlen und Indikatoren können mittels BI-Berichtswesen entsprechend der jeweiligen Betrachtungsebene aggregiert werden, so dass auf strategischer Ebene stark und auf Operativer schwach aggregierte Daten vorliegen (s. Kapitel 4.2). Das Berichtswesen dient dabei dem stetigen Monitoring im Rahmen des SCRM. Bei auftretenden Auffälligkeiten können die Daten mittels Ad-hoc-Analyse und Data-Mining nach den jeweiligen Ursachen und potentiellen Lösungen untersucht werden. Darüber hinaus ermöglicht die BI-Planungs- und Simulationsfunktionalität eine Szenario-Analyse zur Abschätzung und Visualisierung von auf Erfahrungswerten beruhenden Lösungsansätzen. Die BI-Simulation ermöglicht das Einbeziehen unterschiedlicher Parameter sowie den zwischen ihnen bestehenden Korrelationen in die Betrachtung der SC. Die unterschiedlicher Parameter und ihre Korrelationen bedingen die Komplexität der SC und machen somit den Einsatz von entsprechenden Entscheidungsunterstützungssystemen notwendig. Dadurch entsteht ein geschlossener, it-technisch unterstützter Kreislauf, der Planung, Umsetzung, Feedback und erneute Planung gewährleistet. (O.V. 2011) Während Kennzahlen durch fixe oder relative Werte ausgedrückt werden, sind Indikatoren Trends die sich je nach Ausgestaltung des BI-basierten Systems aus

56 Name: Eva Zepke 46 einer stringenten Darstellung der Daten und Kennzahlen ableiten und darstellen lassen. Eine verbesserte Visualisierung der Trends kann durch die BI erreicht werden. Wesentliche Grundvoraussetzung ist dabei die Betrachtung über die Zeit Trendanalysen und Zeitreihendarstellungen wie sie mittels BI auf Grund der historisierten Datenbestände möglich sind. Dabei ist davon auszugehen, dass über die Zeit der Nutzen des Aussagegehalts dieser Funktion im System zunimmt. Wie in Kapitel dargelegt, werden Indikatoren meist für einen dezidierten Beobachtungsbereich definiert. Dies bedingt die Problematik beim Indikatoren- Konzept, dass eine Fokussierung auf ausgesuchte Beobachtungsbereiche besteht, was auf Grund erheblicher Risiken vermieden werden sollte, da sonst andere wesentliche Bereiche der SC nicht in die Betrachtung einbezogen werden. Mittels Data Mining kann über das Kennzahlen- und Indikatoren-System hinaus eine Aussage zu Trends und Mustern über großen Datenbestände in der Datenbasis extrahiert werden. Es besteht somit die Möglichkeit, dass das System schwache Signale offen legt, die sonst nicht oder erst später aufgefallen wären Schwache Signale Mögliche Ansatzpunkte für den Einsatz von BI zur Identifikation schwacher Signale sind somit zum einen die hier beschriebenen Verfahren des Data Minings, über die berechnet wird, in welcher Weise eine Variable eine andere beeinflusst und welche Muster, Regeln und Trends in einem Datensatz verifizierbar nachgewiesen werden können. Darüber hinaus kann nach der Identifikation des schwachen Signales dieses ggf. als Indikator in das Kennzahlen- und Indikatoren- System aufgenommen werden, so dass es automatisiert getrackt wird. Der Aussagegehalt der mittels Data Mining aufgestellten These(n) kann anschließend mittels Ad-hoc-Analyse zur tiefergehenden Analyse der Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge verifiziert und die Variation der Korrelation mittels Simulation dargestellt werden. Zwingende Voraussetzung für den Einsatz von BI ist dabei die Widerspruchsfreiheit im DWH da sonst der Aussagegehalte der betrachteten Kennzahlen, Indikatoren und schwachen Signale über alle Ebenen der SC stark eingeschränkt wird. Dies kann im Falle schwacher Signale ggf. sogar zu verfälschten Aussagen führen, weil bestehende schwache Signale z.b. durch Inkonsistenzen überlagert werden. Darüber hinaus werden die mittels BI identifizierten schwachen Signale mit

57 Name: Eva Zepke 47 Hilfe des Erfahrungswissens der Nutzer bewertet. Grund dafür ist die noch mangelnden Eindeutigkeit des schwachen Signals bei seinem Auftreten (s. Kapitel 1.4.3). 4.3 Nutzung von Analyse-Module für unterschiedliche Supply Chain Ebenen Aus Kapitel 4.2 folgt, dass sich für unterschiedliche SC-Ebenen unterschiedliche Analyse-Module zuordnen lassen. Auf der strategischen und taktischen SC-Ebene kommen BI-Methoden zum Einsatz, um dort das Kennzahlen- und Indikatoren- System zu einem stark aggregierten Monitoring mittels Berichtswesen heranzuziehen und Ursachenforschung mittels Ad-hoc-Analyse zu betreiben (s. Tabelle 7). Tabelle 7: BI-Module auf den Supply Chain Ebenen Darüber hinaus dient die Simulation sowohl der SC Configuration als auch dem SC Planning als Planungsgrundlage. Mittels Data Mining können schwache Signale identifiziert und ggf. als Indikatoren oder Kennzahlen ins Modell aufgenommen werden. Auf Grund der Gleichartigkeit des Instrumentariums auf der strategischen und taktischen Ebene wird im Folgen i.d.r. von strategisch-taktischen Systemen gesprochen. Im operativen SC Execution werden auf Grund der geringen Voraussagegenauigkeit keine schwachen Signale herangezogen. Somit entfällt hier das Data Mining. Da es sich um ein operatives Steuerungsinstrument handelt, besteht keine Notwendigkeit für Planung und Simulation. Somit werden nur Berichtswesen und Ad-hoc-Analyse auf der operativen Ebene genutzt. An dieser Stelle soll nicht unerwähnt bleiben, dass Planungs- und Steuerungssysteme sowohl in einzelnen Geschäftsbereichen als auch auf Konzernebene eingesetzt werden können. Dabei können je nach Bedarf unterschiedliche Architekturen des DWHs zum Einsatz kommen. (s. Kapitel ) 4.4 Supply Chain Analytics Lösung im Überblick Führt man die in Kapitel 4.1, 4.2 und 4.3 dargestellten Erkenntnisse mit dem morphologischen Kasten aus Abbildung 12 in Kapitel zusammen, ergibt sich

58 Architektonische Basis-Komponenten BI- Komponenten Frühwarnsystem Entscheider- Ebene Name: Eva Zepke 48 das folgende Bild gemäß Abbildung 15. Die Darstellung beinhaltet neben den reinen Lösungen für das strategisch-taktische Planungs- und das operative Steuerungstool auch die in Kapitel 4.1 kombinatorische Lösung. Charakteristika SC-Ebene Nutzkreis Instrument Komponenten des Frühwarnsystems Zeitrahmen für Analysen Vorhersagegenauigkeit BI-Diziplinen BI-Funktionalitäten SC Configuration SC Planning SC Execution Jahre Monate Wochen Tage Stunden Minuten Planung & Simulation Niedrig Planung Strategisch- taktisches, prozessorientiertes BI Data Mining Ausprägungen Strategisch Taktisch Operativ Klein Schwache Signale Mittel Indikatoren Mittel Ad-hoc- Analyse Steuerung Operatives operational BI Berichtswesen Entscheidungslatenz Gering Mittel Hoch Zeitbezug der Daten Verfügbarkeit d. Daten Historisch Unkritisch Aktuell Kritisch Aggregationsgard der Daten Hoch Mittel Gering Strukturierungsgrad der Daten Art der Daten Unstrukturierte Daten Analytische Daten Strukturtierte Daten Operative Daten Technologie Process DWH SOA/ EAI CEP BAM Groß Kennzahlen Hoch Legende: Strategisch-taktische SCM-Lösung Operative SCM-Lösung Operative SCM- oder kombinatorische SCM- Lösung (strategisch-taktisch und operatives) Abbildung 15: Morphologischer Kasten SCA über alle SC Ebenen 4.5 Vorgehensmodell zum unternehmensindividuellen Entwurf und Realisierung von Supply Chain Analytics Das in Abbildung 16 dargestellte Vorgehen beschreibt den Prozess zur Entwicklung und Realisierung der Serviceleistung SCA. Den Startpunkt des Prozesses bildet die Definition des zu realisierenden Systems durch den Kunden. Dabei gibt der Kunde die Reichweite des Tools über einen Geschäftsbereich oder als Konzernlösung vor. Anschließend ist mittels Ist-Analyse zu klären, ob vom Kunden die bereits SCBS genutzt und ob ein entsprechendes DWH vorhanden ist, das als Basis für SCA dienen kann. Sollte keine SCBS vorliegen, ist sie methodisch inkl. des sie ergänzenden Anreizsystems zu entwickeln und die zu Grunde liegenden Prozesse auf Sinnhaftigkeit zu prüfen.

59 Name: Eva Zepke 49 Abbildung 16: Vorgehensmodell unternehmensindividuelle Entwicklung eine SCA-Lösung Liegt eine SCBS vor, ist im Rahmen des Anforderungsmanagements zu prüfen, ob Änderungsbedarfe bzgl. der drei Komponenten vorliegen. Andernfalls ist eine SCBS inkl. Anreizsystem mit dem Kunden zu entwickeln. Aus dem vorliegenden methodischen Zielsystem kann anschließend die unternehmensspezifische Architektur der Datenbasis abgeleitet werden, was eine Überfrachtung der Datenbasis mit überflüssigen Informationen vermeidet. Während der technischen Realisierung des DWH kann mit der methodischen Implementierung von SCBS, Anreizsystem und Prozessen begonnen werden. Sich dabei ergebende Änderungen des DWH können in eine spätere Ausbaustufe des DWH realisiert werden. Zudem wird parallel die Analyse- und Informationsdarstellung spezifiziert, da

60 Name: Eva Zepke 50 durch die Konzeption des DWH die zur Analyse verfügbaren Daten klar definiert sind. Nach der Realisierung des Analyse- und Reporting-Frontends kann die SCA-Lösung implementiert und auf ihre Wirksamkeit geprüft werden. Werden Verbesserungspotentiale identifiziert ist ggf. die SCBS und Prozess so wie das unterstützende System entsprechend anzupassen. 4.6 Bedeutung von Anreizsystem für die Nutzung von Supply Chain Analytics Für die Einbringung von Erfahrungswerten muss das BI-System als unterstützendes System durch die Entscheider akzeptiert sein, um ein optimales Zusammenspiel zwischen den in den Daten gespeicherten Informationen und dem impliziten Wissen des Entscheiders zu gewährleisten. Das macht die Kopplung zwischen dem Anreizsystem und dem unternehmensindividuell entworfenen Kennzahlenund Indikatoren-System SCBS zwingend notwendig, da so der Knowhow- Abfluss im Rahmen der Entscheidungssituation verhindert wird. 4.7 Zusammenfassung Modell und Vorgehen innerbetriebliches Supply Chain Analytics Ausgehend von der für die SC geforderten Transparenz wird die Gestaltung der Datenbasis für die Serviceleistung SCA beschrieben. Dabei wird zwischen einem strategisch-taktischen Planungs- und einem operativen Steuerungssystem unterschieden, da beiden Lösungsansätzen unterschiedliche Architekturen und Frontendlösungen zu Grunde liegen. Darüber hinaus wird ein Vorgehensmodell zur Konzeption, Realisierung und Implementierung der Service-Leistung SCA beschrieben. 5 Betrachtung der Serviceleistung Supply Chain Intelligence am Beispiel der Altran Group 5.1 Vorstellung der Altran Group Die Altran Group ist ein weltweit agierendes Beratungsunternehmen, dessen Schwerpunkte im Bereich High Technology- und Innovation Consulting liegen. Altran berät seine Kunden einerseits in der Konzeption und Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen anderseits unterstützt es bei der Schaffung neuer prozessualer und softwaretechnischer Infrastruktur. Dabei gehören Marktführer

61 Name: Eva Zepke 51 aus den Bereichen Automobilbau, Energie, Finanzen, Healthcare, Luft- und Raumfahrt, Schienen- und Transportwesen sowie Telekommunikation zur seiner Klientel. Altran deckt mit seinen Beratungsangeboten sämtliche Stufen der Projektentwicklung ab, von der strategischen Planung bis hin zur Serienreife. Die Aktiengesellschaft Altran wurde 1982 in Paris gegründet. Altran ist seit 1996 am deutschen Markt vertreten. Die Altran GmbH & Co. KG mit Sitz in Frankfurt am Main wurde 2009 gegründet. Sie ging aus den vormaligen deutschen Tochterfirmen Altran CIS, ASKON Consulting Group, BERATA und EUROSPACE hervor. Die Engineering-Töchter BERATA, ASKON und Eurospace bieten Themen wie Innovationsmanagement, Mechanical Engineering, Embedded and Critical Systems sowie Enterprise Performance Management an und sind damit in allen Industries des Konzerns vertreten. Altran CIS bezeichnete den Teil der deutschen Altran, der sich mit IT-Beratung beschäftigte. Hauptschwerpunkte waren die unterschiedlichen Lösungsansätze des BI, Data Warehousing, Loyality Programme und CRM-Systeme insbesondere im FSG, TEM und AIT. Organisatorische wurde die Altran CIS im Jahre 2009 an die Altran angeschlossen, blieb jedoch zunächst als eigenes Brand erhalten. Thematisch wie organisatorisch bestand somit weiterhin eine Trennung zwischen Technologie- und IT- Beratung. Erst Anfang 2011 wurde die Altran CIS aufgelöst und ging vollständig in der Altran auf. Es erfolgte die Absorption beider Unternehmensteile. Seit dem firmieren Altran Technologies und Altran CIS unter dem gemeinsamen Brand Altran. 5.2 Unternehmensanforderung Organisation Altran agiert in einer Matrixorganisation, deren Vertikalen durch die einzelnen Industries und deren Horizontalen durch Solutions gebildet werden. Dabei gliedern sich die Industries wie folgt: Automotive, Infrastructure & Transports (AIT) Aero, Space & Defense (ASD) Energy, Industries & Life Sciences (EILiS)

62 Name: Eva Zepke 52 Financial Services & Government (FSG) Telecom & Media (TEM) Im Rahmen des Beratungsangebots kann dabei auf umfangreiches Technologie- Know-how aus den vier Solutions zurückgegriffen werden. Dabei dient eine Solution zur Gestaltung und Bereitstellung des Technikknowhows sowie der entsprechenden Ressourcen. Alle Solutions sind im Solutioncenter zusammengefasst. Die Solutions unterstützen die Industries durch die Sicherstellung der Verfügbarkeit benötigter Kompetenzen, die Versorgung mit notwendiger Unterstützungsleistung bzgl. Ausschreibungen sowie der Entwicklung von Lösungen für den Kunden und die Ge- Abbildung 17: Matrixorganisation der ALTRAN Group währleistung des Zugangs zu allen weltweit verfügbaren Ressourcen der Altran Group. Im Solution Center stehen sind Delivery Center zur Realisierung von IT-Services, wie z.b. SRM- und CRM-Lösungen, über alle Industries zur Verfügung. Da in den Delivery Centern auch die Lösungskompetenz für BI zugeordnet ist, werden die SCA-Lösungen im Rahmen der Delivery Center allen Industries für ihr Leistungsportfolio zur Verfügung gestellt Strategie Allgemein verfolgt Altran eine nachhaltige Unternehmensstrategie. Das heißt, man offeriert Services, die den Kunden bei der Planung und Realisierung ressourcenschonender Produkte und Systeme unterstützen. Ziel muss es dabei sein über punktuelle Bemühungen in ökologischer, ökonomischer und sozialer Hinsicht hinauszugehen. Das Ziel besteht demnach in einem ganzheitlichen Ansatz. Durch die Erhöhung der Transparenz über die gesamte SC sollte eine sinnvolle Verwendung knapper Ressourcen in der Form erreicht werden, dass die Bedürfnisse der Gegenwart befriedigt werden, ohne dass die Bedürfnisse zukünftiger Generationen eingeschränkt werden. Ein beträchtlicher Teil der entlang des Produktlebenszyklus auftretenden Reststoffe und Überproduktionen resultiert aus dem Bull-

63 Name: Eva Zepke 53 whip-effekt und lassen sich auf schlecht koordinierte Produktions- und Logistikprozesse zurückführen. Wie in Kapitel und beschrieben, sind dafür i.d.r. Informationsdefiziten entlang der unternehmensinternen als auch - übergreifenden SC verantwortlich. Da aber die unternehmensinterne Transparenz Voraussetzung für das Funktionieren kollaborativer Netzwerke ist, wie in Kapitel beschrieben, ist zuerst entsprechende Transparenz auf unternehmensinterner Ebene herzustellen. Dies lässt sich mit SCA bewerkstelligen. Darüber hinaus eröffnet die Realisierung der SCA Service Leistung die Nutzung von Synergieeffekten, indem man das Technologie-Knowhow mit dem BI- Knowhow der IT-Beratung kombiniert. Dies die Realisierung eines hohen Mehrwerts für den Kunden und ermöglicht darüber hinaus die Realisierung relativ hoher Beratungstagessätze. 5.3 Dienstleistungskonzeption Da Altran sich am Markt als Technologie- und IT-Dienstleister positioniert hat, fungiert es einerseits als Leistungserbringer und andererseits als Leistungsabnehmer gemäß Abbildung 13, S. 39. Aus diesem Grund wird die Dienstleistungskonzeption dahingehend gesplittet, welche Leistungen von Altran selber - internes Dienstleistungskonzept - und welchem von strategischen Partnern erbracht werden Internes Dienstleistungskonzept Altran verfügt über BI-Lösungen im CRM- und SRM-Umfeld (s. Abbildung 18), deren Anbindung für die SCA-Lösung wertvolle Daten liefert (s. Kapitel 2.2.1). Mit der Entwicklung einer innerbetrieblichen SCA-Lösung gelingt so der Brückenschlag, der es Altrankunden erlaubt, eine für die innerbetrieblichen Abläufe ganzheitliche Lösung zu erwerben. Dabei wird die Möglichkeit geschaffen, neben den unternehmensbezogene, SC-endogene teilweise durch die unternehmensübergreifende, SC-endogene Chancen und Risiken in die Betrachtung mit einzubeziehen. Das heißt neben der rein internen Integration des SC-Reifegrades 2 erfolgt darüber hinaus eine externe Integration (s. Kapitel 1.5.1). Die IT-System nutzen dabei die Daten des jeweils Angrenzenden über eine bilaterale Schnittstelle.

64 Name: Eva Zepke 54 Abbildung 18: Einbettung der innerbetrieblichen SCA-Lösung ins IT-Portfolio der Altran Group Das Altran Dienstleistungskonzept SCA folgt prozessual der in Kapitel 4.5 beschriebene Vorgehensweise von der Ist-Analyse, über Anforderungsmanagement, Konzeption und Realisierung bis zur Implementierung. Dabei werden die einzelnen Schritte durch entsprechendes Knowhow zur Lösung der drei Problemdimsionen unterstützt. Tabelle 8 gibt darüber im Detail Aufschluss. Die beschriebenen Phasen folgen dabei denen der Vorgehensweise nach Kapitel 4.5. Dabei ist das Projektmanagement der personellen Dimension zugeordnet, da die Projektleitung einerseits die Aufgabe hat, das beauftragte Team effizient zu führen. Darüber hinaus kommt ihm die Aufgabe zu, die Stakeholder beim Kunden so in den Leistungsprozess einzubinden, dass dieser sich von Anfang an mit den Zielen des Systems identifizieren kann. Dies gelingt am einfachsten, indem man die wesentlichen Anforderungen aller Stakeholder von vorne herein berücksichtigt. Tabelle 8: Komponenten des Dienstleistungskonzeptes der Altran Group In der personellen Dimension sind das Coaching und das Anreizsystem farblich gekennzeichnet, da für diese Themen das Altran-Knowhow ausgebaut werden muss (s. Kapitel ). Prinzipiell lassen sich die einzelnen Felder der Tabelle als einzelne Leistungsmodule teilweise gegliedert in Teilmodule verstehen. Soll die Leistung gesamthaft durch Altran erbracht werden, so werden ggf. alle Module wirksam. Es ist jedoch auch eine Beauftragung einzelner Modul denkbar.

65 Name: Eva Zepke Strategische Partnerschaften zur Realisierung von SC-Analytics Altran verfügt im BI-Umfeld über mehrere Partnerschaften mit Systemanbietern wie SAS, Oracle, SAP und Data Master. Im Folgenden soll beschrieben werden, welches System zur Realisierung der SCA-Lösungen herangezogen werden kann. Tabelle 9: Funktionalitäten der Toolsuiten strategischer Partner Aus Tabelle 9 geht hervor, dass bis auf den Data Master alle Lösung sowohl als kleinere Geschäftsbereichslösungen als auch als Konzernlösungen ausgelegt werden können. Allerdings verfügt die Oracle-Lösung, wie aus Tabelle 10 hervorgeht nicht über die notwendigen Data Mining Funktionalitäten, um die BI-Frontend-Applikation zu realisieren und entsprechend Analysefunktionalitäten zur Verfügung zu stellen. Tabelle 10: Funktionalitäten der Toolsuiten strategischer Partner im Detail Diese liefert in rudimentärem Umfang Data Master. Da der Data Master im Gegensatz zu Oracle über keine eigenen DWH-Module verfügt, bietet sich für eine Geschäftsbereichslösung eine Kombination aus Oracle-DWH mit entsprechender Data Master Frontend Applikation an. Allerdings verfügt diese Lösung nicht über die vollumfängliche Funktionalität, die mittels großer Lösungen via SAP und SAS realisierbar sind. Dies wird durch Tabelle 11deutlich. Beide Lösungen (SAP und SAS) verfügen sowohl über Konzernlösungen als auch über Geschäftsbereichslösungen bzw. Lösungen für den Mittelstand. Darüber hinaus verfügen sie über alle notwendigen Module zur Realisierung von strategisch-taktischem und operativem SCA.

66 Name: Eva Zepke 56 Tabelle 11: Nutzung der Systemlösungen zur Realisierung von strat.-takt. und operativen SCA Eine detaillierte Darstellung über die Fähigkeiten der zu nutzenden Systemlösungen aus Tabelle 10 und Tabelle 11 findet sich im Anhang unter 7.1 Ausführlichere der Toolsuiten strategischer Partner. Auswertung Konzeption der Ressourcen Anhand von Abbildung 19 wird deutlich, welche Kompetenzen vorgehalten werden müssen, um die drei zu betrachtenden Problemdimensionen des SCA zu realisieren. Einerseits braucht man methodisches Knowhow im die Bereich SCM, SC Performance und Risk Management zur Evaluierung und Realisierung des SCBS abzudecken. Anderseits benötigt man zur Konzeption und Realisierung der Systemlösung System- und IT-Knowhow wie z.b. SOA, DWH, OLAP, usw. Darüber hinaus erfordert die Umsetzung und Implementierung Projektmanagement- und Change Management-Knowhow, das auch personelle Themen wie die Entwicklung und Implementierung von Anreizsystemen abdeckt. Abbildung 19: Benötigte Kompetenzen zur Realisierung von Serviceleistung SCA

67 Name: Eva Zepke 57 Anhand von Abbildung 20 und Abbildung 21 wird gezeigt, in wie weit Altran mit dem entsprechenden methodischen, personellen und IT-Knowhow ausgestattet ist. Dabei fällt auf, dass die im Bereich des personellen Knowhows bzgl. Coaching und Anreizsystemen gewisse Defizite bestehen. An dieser Stelle sollten die Kompetenzen entsprechend ausgebaut werden. Abbildung 20: Einordnung des Altran SCM- und personellen Knowhows bzgl. Markrelevanz Ähnliches gilt auch für das IT-Knowhow. Hier sind geringe Defizite im Bereich der IT-Suiten Data Master und Oracle zu verzeichnen. Da Delta Master aber kein Standardtool ist sollte nur bei Bedarf entsprechendes Knowhow aufgebaut werden. Darüber hinaus ist die Verfügbarkeit der zu Realisierung benötigten IT- Knowhow in ausreichendem Maße bei Altran sicher gestellt. Abbildung 21: Einordnung des vorhanden Altran IT-Knowhows bzgl. Markrelevanz 5.4 Marktanforderung Trends im Supply Chain Management und Lösung mittels Supply Chain Analytics Progress Software, ein Anbieter von Unternehmens-Software, hat im Januar 2012 eine Studie zu den aktuellen Trends des SCM veröffentlicht. Im Folgenden wer-

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