Wie Sie mit einer modernen ERP-Branchenlösung Ihr Forecasting optimieren

Forecasts sind ein unverzichtbares Werkzeug für Unternehmen aller Größen und Branchen. Sie helfen dabei, Entscheidungen über die Zukunft zu treffen, indem vergangene und aktuelle Daten analysiert werden, um Herausforderungen zu antizipieren. Mit den richtigen Tools können Unternehmen die Leistungsfähigkeit von Unternehmenssoftware nutzen, um ihr Forecasting zu optimieren und Entscheidungen auf Basis solider Grundlagen zu treffen.

Wenn Sie also der Zeit voraus sein und Ihr Unternehmen auf Erfolgskurs bringen wollen, sollten Sie die Kraft von ERP-Tools nicht unterschätzen. Im Folgenden widme ich mich penibel den Zielen und Methoden des Forecastings, die insbesondere durch Branchensoftware zur vollen Geltung gelangen. Das runde ich dann mit den Vorteilen ab, welche sich aus der aktiven Verwendung von Analyse-Software ergeben. Zunächst werde ich mich aber noch kurz allgemein mit ein paar Kernfakten zum Thema beschäftigen.

Definition: Was man unter Forecasts versteht

Prinzipiell differenziert man verschiedene Arten von Forecasts, je nach inhaltlicher Dimension. Beispielsweise könnte das ein Projekt-Forecast oder Ergebnis-Forecast sein. Der wesentliche Unterschied zu Planungen oder Budgets ist dabei, dass die Ist-Situation beziehungsweise bereits abgelaufene Periode mitberücksichtigt wird.

Das heißt exemplarisch, dass bei einem Projekt bei einer Laufzeit von 1 Jahr und einer zu erstellenden Prognose nach drei Monaten im Unterschied zum Gesamtprojektbudget die ersten 3 Ist-Monate im Forecast einbezogen werden.

Das Ziel von Forecasting in Ingenieurbüros

Im Kontext von Ingenieurbüros reden wir im Wesentlichen von 3 Forecast-Typen:

• Ergebnis-Forecast

• Liquiditäts-Forecast

• Projekt-Forecast

Das Ziel dabei ist es, unter Berücksichtigung der Vergangenheit die Zukunft besser zu prognostizieren. Hierzu sollten je nach Forecast-Typ die gewonnenen Erkenntnisse der bereits zurückliegenden Periode anerkannt werden. Damit kann rechtzeitiger reagiert beziehungsweise können früher die richtigen Maßnahmen getroffen werden.

Forecasting-Methoden im Überblick

Bei den zu anwendenden Forecasting-Methoden kommt es sehr stark auf den Unternehmenskontext beziehungsweise zu erreichende Ziele an. Wir konzentrieren uns hierbei auf den Projekt-Forecast, wo es grundsätzlich zwei Ansätze gibt:

1. Fertigstellungsgrad

2. Restkosteneinschätzung

Ein Kundenprojekt besteht kaufmännisch betrachtet aus verschiedenen Projektphasen. Jede Phase hat geplante Kosten (intern, extern) und geplante Erlöse. Zu jedem Zeitpunkt im Projekt gibt es entsprechende Ist-Kosten und -Erlöse und auch eine ungewisse Zukunft. Aufgabe des Forecasts ist es daher, diese planbar zu machen und nicht unter unternehmerischen Kopfschmerzen leiden zu müssen.

Wie einem ERP-Software bei Forecast-Erstellung hilft

Essentiell für die Forecast-Erstellung ist es, die Ist- und Planwerte in qualitativ hochwertiger Weise verfügbar zu haben. Genau hierbei unterstützt das ERP-System mit strukturierten Prozessen. Im Kontext des Projekt-Forecasts werden ins ERP folgende Daten eingegeben und strukturiert dargestellt:

• Projektbudget,

• geplante Stunden und daraus resultierende interne Kosten,

• geplante externe Kosten,

• Ist-Stunden und daraus resultierende interne Ist-Kosten,

• Ist-externe-Kosten,

• gelegte Teilrechnungen/Honorare.

Die Software stellt diese relevanten Informationen auf Knopfdruck bereit und unterstützt je nach Methode durch zum Beispiel Hochrechnungen für die Zukunft.

Die Rolle von Business Intelligence Tools

Um den Usern (zum Beispiel Projektleitern) die relevanten Daten der Unternehmenssoftware möglichst gut aufbereitet präsentieren zu können, werden BI-Tools verwendet. Gründe dahinter sind etwa, dass durch Visualisierungen, Aggregierungen und Berechnungen die User bestmöglich unterstützt werden sollen, damit sie in der Vielzahl an Daten nicht untergehen.

Die relevanten Auswertungen stehen tagesaktuell zur Verfügung und die Hauptarbeit liegt darin, diese Daten zu verifizieren, zu interpretieren und aus der Vergangenheit zu lernen.

Warum Excel nicht die beste Forecasting-Lösung darstellt

Forecasting lebt von strukturierten und qualifizierten Daten, auf denen dann entsprechende Forecasts errechnet werden. Excel wäre gut darin, die entsprechend notwendigen Berechnungen und Varianten durchzuführen. Jedoch ist das Grundproblem jenes, dass zu viel Flexibilität in der Dateneingabe und -aufbereitung vorhanden ist.

Speziell bei Mehrbenutzerbedienung entsteht nicht selten ein Datenchaos ohne Strategie. Das Sprichwort "Shit in - Shit out" trifft es in diesem Zusammenhang recht gut. Oder wollen Sie einen Forecast auf Basis von falschen Daten berechnen und Ihren Berichtsempfängern (Geschäftsführung, Stakeholder) vorlegen?

Praxisfälle für Forecasts in projektorientierten Unternehmen

Beispiel 1

Der Projektleiter bewertet die Projektphasen mit einem Fertigstellungsgrad:

• Projektphase Grundlagenermittlung (geplante Stunden 100, Ist-Stunden 50)

  • Fertigstellungsgrad 50%

    • Bei dieser Bewertung und einer linearen Hochrechnung (wird vom System erstellt) als Forecasting-Methode, ergibt sich eine Punktlandung gegenüber den geplanten Stunden.

  • Fertigstellungsgrad 25%

    • In diesem Falle würde sich bei der linearen Hochrechnung eine Verdoppelung der einzusetzenden Stunden ergeben. Es ist kein Geheimnis, dass die Auswirkung auf das Projektergebnis natürlich dementsprechend negativ wäre.

Bei der Methode der linearen Hochrechnung gehen wir davon aus, dass die Effizienz in der Zukunft gleich wie in der Vergangenheit ist.

Beispiel 2

Der Projektleiter bewertet pro Projektphase die noch zu leistenden Stunden sowie notwendigen externen Kosten:

• Projektphase Grundlagenermittlung (geplante Stunden 100, Ist-Stunden 50)

  • Bewertung Zeitpunkt 1 - noch zu erbringende Reststunden zur Fertigstellung dieser Phase: 50 Stunden

    • Durch die Bewertung des Projektleiters, wie viele Stunden noch zu leisten sind, ergibt sich eine Punktlandung. Neben den Stunden sind natürlich auch interne Kosten vom System mitberechnet.

  • Bewertung Zeitpunkt 2 - noch zu erbringende Reststunden zur Fertigstellung dieser Phase: 150 Stunden

    • In diesem Fall ergibt sich durch die Einschätzung des Projektleiters eine deutliche Überschreitung der geplanten Stunden mit entsprechend negativen Auswirkungen.

Wie Sie an diesen beiden Beispielen erkennen können, geht es darum, die Zukunft möglichst präzise einschätzen zu können. Je nach Anforderung gibt es hier mehrere Methoden. Die Auswahl der Methoden sollte nicht nur nach Genauigkeit erfolgen. Eine Kosten-Nutzen-Betrachtung ist hier ebenfalls notwendig.

Die Visualisierung der errechneten Prognose kann über verschiedene Wege erfolgen. Sie kann etwa mittels PowerBI grafisch vollzogen werden. In folgendem Screenshot werden die Prognose-Deckungsbeiträge gesamtheitlich dargestellt:

Vorteile für die Optimierung der Prozesse in Ingenieurbüros

Bessere und möglichst aktuelle Forecasts versetzen die Ingenieurbüros in die Lage, rechtzeitig die korrekten Entscheidungen zu treffen. Fragen wie folgende sollen unter diesen Umständen fundiert beantwortet werden können:

• Brauche ich für den Zeitraum Juli bis Dezember zusätzliche Aufträge?

• Kann ich die ursprünglich geplante externe Vergabe an den Subunternehmer durch Eigenpersonal erbringen?

• Soll ich mit der Bank in Kontakt treten, um zusätzliche Liquidität aufzustellen?

• Soll ich Zeitausgleich oder Urlaube von den Mitarbeitenden abbauen/verbrauchen lassen?

Die notwendigen Informationen sind durch den Einsatz eines integrierten Systems wie ingo365 im Handumdrehen vorhanden.

Das Fazit: Bedienen Sie sich der Macht der Daten

Forecasting ist der Prozess der Verwendung von Daten und Analysen, um fundierte Vorhersagen über die zukünftige Leistung eines Unternehmens zu treffen. Es beinhaltet die Analyse vergangener Trends, aktueller Bedingungen und zukünftiger Prognosewerte, um potenzielle Risiken und Chancen zu identifizieren. Dies kann Unternehmen dabei helfen, qualifizierte Entscheidungen über alles zu treffen, von der Produktion bis hin zu Marketing und Budgetierung.

Ein wesentlicher Vorteil der Verwendung von Unternehmenssoftware zur Verbesserung des Forecastings ist die Möglichkeit, große Datenmengen schnell und einfach zu analysieren. Mit den richtigen Tools können Unternehmer schnell Muster erkennen, die bei der Arbeit mit Rohdaten möglicherweise nicht sofort interpretierbar sind.

Ein weiterer Vorteil von ERP-Lösungen ist die Fähigkeit, viele der mit dem Forecasting verbundenen Aufgaben zu automatisieren. Dies reduziert Zeit- und Ressourcenaufwendungen und ermöglicht es Geschäftsführen, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren, anstatt sich in den Details der Datensammlung zu verzetteln.

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