PwC hat für ein Dax30-Unternehmen eine auf künstlicher Intelligenz und Machine Learning basierte Forecasting-Lösung entwickelt. Die automatisierte Unternehmensplanung reduziert den Planungsaufwand drastisch und erhöht die Prognosegenauigkeit erheblich.
Warum?
Die klassische Unternehmensplanung ist zeit- und kostenintensiv, und sie liefert oft ungenaue Resultate. Ein globaler Marktführer für Industriefahrzeuge und Supply-Chain-Lösungen (Dax30-Unternehmen) wies regelmässig zu ambitionierte Planungszahlen aus. Die von saisonalen Einflüssen und der heterogenen Marktentwicklung geprägten Prognosen waren volatil, führten zu Planverfehlungen und somit zu einer hohen Unsicherheit in Bezug auf zukünftige Absatzmengen. Das Unternehmen musste viel Zeit und Personal für die Erstellung manueller Prognosen und Korrekturen aufwenden.
Wie?
PwC‘s Predictive Analytics Suite (PAS) ermöglicht die automatisierte Erstellung von Planzahlen. Gemeinsam mit dem Kunden haben wir ein vorausschauendes, treiberbasiertes Modell entwickelt und implementiert, das eine Vielzahl von internen und externen Marktdaten nutzt. Das Prognosemodell nutzt einen auf künstlicher Intelligenz und Machine Learning basierenden Algorithmus und liefert unter Berücksichtigung der relevanten internen und externen Daten objektive Vorhersagen. Die speziell für den Kunden entwickelte «Forecast Engine» wählt aus Big Data die für das jeweilige Prognoseobjekt relevanten Treiber aus, wie z.B. Wirtschaftswachstum, Teuerung, Auftragseingang und weitere interne Zahlen. Negative oder positive Entwicklungen können frühzeitig erkannt und somit gesteuert werden.
Was?
Der Kunde konnte mit dieser PAS-Lösung seinen Planungsaufwand markant reduzieren und seine Prognosegenauigkeit deutlich erhöhen. Er kann nun Marktveränderungen frühzeitig identifizieren, objektive Entscheide treffen und sein Unternehmen proaktiv steuern. Zu der Implementierung der Lösung gehörte der Aufbau und die Entwicklung prognostischer Fähigkeiten, das Kodieren individueller Algorithmen, die Beschaffung und Aufbereitung der Daten und die Einbettung der Lösung in die Reporting-Landschaft des Kunden.
«Die Prognose zu den heutigen Aktivitäten muss möglichst automatisiert erstellt werden. So können sich die Controller auf die Planung von strategischen Optionen und Szenarien konzentrieren. Dies schafft Mehrwert für das Unternehmen und ermöglicht echtes Business Partnering.»
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