Wenn CAPEX und Finance in Silos liegen, fehlt dem Board die Entscheidungsgrundlage

Executive Summary

In vielen Unternehmen existieren die Informationen für bessere Investitionsentscheidungen bereits. Das Problem ist nicht zwingend ein Mangel an Daten. Das Problem ist, dass diese Daten häufig getrennt voneinander in unterschiedlichen Silos liegen.

Die CAPEX-Liste zeigt, welche Investitionen geplant sind. Finance verfügt über Kosten-, Ergebnis- und Planungsdaten. Die operativen Bereiche kennen ihren Markt, ihre Kapazitäten, erwartete Umsätze, Margen, Risiken und Abhängigkeiten.

Doch erst wenn diese Informationen auf Projektebene zusammengeführt werden, entsteht eine belastbare Grundlage für die Frage, die für Vorstand und CFO entscheidend ist:

Welche Kombination unserer geplanten Investitionen erzeugt unter den verfügbaren Mitteln das beste Gesamtergebnis für das Unternehmen?

Dafür müssen Zukunftswerte nicht perfekt sein. Erwartete Einnahmen, Ausgaben, Profits oder Outputs dürfen Planwerte, Schätzungen oder aus historischen Durchschnittswerten abgeleitete Annahmen sein.

Denn Unsicherheit ist kein Grund, auf Berechnung zu verzichten. Sie ist ein Grund, unterschiedliche Annahmen und Szenarien zu berechnen.

Das Problem sind häufig nicht fehlende Daten, sondern Datensilos

In großen Organisationen entstehen Investitionsentscheidungen über viele Bereiche hinweg.

Produktion plant eine neue Maschine. Operations bewertet Kapazitäten. Vertrieb und Business Units kennen die erwartete Marktentwicklung. Finance betrachtet Investitionsvolumen, Cashflow und Ergebniswirkung. Risk bewertet Unsicherheiten. Die Unternehmensleitung definiert strategische Prioritäten.

Jeder Bereich besitzt einen Teil der relevanten Informationen.

Das Problem beginnt dort, wo diese Informationen nicht in einer gemeinsamen Entscheidungsstruktur zusammenlaufen.

Dann existiert zwar eine CAPEX-Liste, aber die wirtschaftlichen Auswirkungen einzelner Projekte sind nicht unmittelbar damit verbunden. Finanz- und Planungsdaten befinden sich in anderen Systemen, Tabellen oder Verantwortungsbereichen. Abhängigkeiten zwischen Investitionen werden möglicherweise wiederum an anderer Stelle dokumentiert.

Die Daten existieren – aber die Entscheidung sieht nicht das Gesamtbild.

Derjenige, der den Markt verantwortet, kennt häufig auch die beste Planungsannahme

Ein wichtiger Punkt wird bei der Diskussion über Datenqualität häufig unterschätzt.

Der Ersteller beziehungsweise Verantwortliche der Finanz- und Zukunftsplanung kennt seinen Bereich, seinen Markt und die wirtschaftlichen Zusammenhänge in der Regel am besten.

Er kann einschätzen:

Wie könnte sich der Absatz entwickeln? Welche Einnahmen sind realistisch? Welche zusätzlichen Kosten entstehen? Welche Margen sind zu erwarten? Welche Kapazität wird benötigt? Welche Investition beeinflusst welche andere Investition?

Natürlich kennt niemand die Zukunft exakt.

Das ist aber auch nicht erforderlich.

Für eine Investitionsentscheidung können erwartete Einnahmen, Ausgaben und Profits beispielsweise aus aktuellen Forecasts, Businessplänen, Erfahrungswerten oder Durchschnittswerten der vergangenen Jahre hergeleitet werden.

Entscheidend ist zunächst, dass eine nachvollziehbare Annahme existiert.

Eine Schätzung ist nicht dasselbe wie keine Information

In der Unternehmensplanung wird häufig versucht, eine scheinbar perfekte Datenbasis herzustellen, bevor gerechnet oder entschieden wird.

Bei Zukunftsentscheidungen kann es diese perfekte Datenbasis jedoch definitionsgemäß nicht geben.

Niemand kennt den Umsatz eines neuen Produkts in drei Jahren exakt. Niemand kennt sämtliche Energiepreise, Marktveränderungen oder Kostenentwicklungen der Zukunft.

Das Board muss trotzdem heute über Investitionen entscheiden.

Deshalb sollte die Frage nicht lauten:

„Ist dieser Wert garantiert richtig?“

Sondern:

„Welche Annahme halten wir heute für plausibel – und wie verändert sich unsere Entscheidung, wenn diese Annahme anders ausfällt?“

Genau hier wird aus Planung echte Decision Intelligence.

Das Board sollte die ökonomischen Konsequenzen seiner CAPEX-Entscheidung kennen

Wenn ein Vorstand beispielsweise über eine Investition von 20 Millionen Euro entscheidet, sollte nicht nur bekannt sein, was die Investition kostet.

Es sollte auch transparent sein, welche wirtschaftliche Wirkung mit dieser Investition verbunden wird.

Zum Beispiel:

Investition: 20 Mio. EUR
Erwartete zusätzliche Einnahmen: 12 Mio. EUR p. a.
Erwartete zusätzliche operative Kosten: 5 Mio. EUR p. a.
Erwarteter Ergebnisbeitrag: 7 Mio. EUR p. a.
Kapazitätssteigerung: 18 %
Abhängigkeit: Projekt B muss ebenfalls umgesetzt werden
Planungshorizont: 5 Jahre

Diese Werte können aus detaillierten Business Cases stammen. Sie können aber ebenso aus Forecasts oder nachvollziehbaren Annahmen abgeleitet sein.

Wichtig ist, dass die wirtschaftlichen Konsequenzen der Investition Teil der Entscheidung werden.

Von Datensilos zu einer gemeinsamen Entscheidungsstruktur

Dafür muss nicht zwangsläufig eine vollkommen neue Datenlandschaft aufgebaut werden.

Der erste Schritt kann überraschend einfach sein.

Eine Projekt-ID bildet den gemeinsamen Schlüssel.

An diese ID werden die entscheidungsrelevanten Parameter angebunden:

Projekt-ID + Investition + erwartete Einnahmen + erwartete Ausgaben + Ergebnisbeitrag + Output + Zeitraum + Constraints + Abhängigkeiten + Success Criteria

Damit werden CAPEX- und Finance-Daten mathematisch miteinander verbunden.

Aus mehreren voneinander getrennten Informationssilos entsteht eine gemeinsame Entscheidungsstruktur.

Und genau diese Struktur kann anschließend optimiert werden.

Nicht das einzelne Projekt ist die entscheidende Frage

Traditionell werden Investitionen häufig einzeln betrachtet:

Ist Projekt A wirtschaftlich?
Hat Projekt B einen positiven Business Case?
Ist Projekt C strategisch notwendig?

Doch selbst wenn alle drei Fragen mit Ja beantwortet werden, ist damit noch nicht geklärt, ob A + B + C die beste Kombination für das Unternehmen darstellen.

Bei 100 möglichen CAPEX-Projekten existieren theoretisch bereits mehr als

1.267.650.600.228.229.401.496.703.205.376

mögliche Teilmengen beziehungsweise Projektkombinationen.

Genau deshalb reicht klassische Priorisierung bei großen Portfolios nicht immer aus.

Die entscheidende Frage lautet:

Welche Kombination erzeugt unter unseren tatsächlichen Restriktionen das beste Gesamtergebnis?

StratePlan verbindet die Daten mit der Entscheidung

StratePlan setzt an dieser Stelle an.

Die vorhandenen CAPEX-, Finance- und Planungsdaten werden in eine gemeinsame mathematische Entscheidungsstruktur überführt.

Anschließend kann das Portfolio unter definierten Zielgrößen und Restriktionen kombinatorisch optimiert werden.

Dabei geht es nicht darum, dem Management die Entscheidung abzunehmen.

Es geht darum, dem Management transparent zu zeigen, welche Konsequenzen unterschiedliche Entscheidungen und Annahmen für das Gesamtportfolio haben.

Das wird besonders relevant, wenn sich Rahmenbedingungen verändern.

Was passiert, wenn das CAPEX-Budget um 15 % sinkt?
Was passiert, wenn der erwartete Umsatz eines Marktes um 20 % zurückgeht?
Was passiert, wenn Rohstoff- oder Energiekosten steigen?
Was passiert, wenn eine Produktionsanlage zwölf Monate später verfügbar ist?
Was passiert, wenn statt maximalem ROI ein höherer Output priorisiert werden soll?

Aus Forecasting wird Live-Simulation im Boardroom

Genau hier verändert sich auch die Rolle der Vorstandssitzung.

Anstatt eine Frage aus dem Board zurück an Finance zu geben, anschließend neu rechnen zu lassen und Tage später eine weitere Präsentation zu erhalten, können definierte Parameter direkt im Meeting verändert werden.

StratePlan berechnet daraufhin das Portfolio erneut.

Neue Annahme. Neue Berechnung. Neue optimale Kombination.

Damit werden Forecast, Szenarioanalyse, Portfoliooptimierung und Managemententscheidung wesentlich enger miteinander verbunden.

Das Board sieht nicht nur einen vorbereiteten Base Case, sondern kann alternative Zukunftsszenarien miteinander vergleichen.

Unsicherheit wird damit selbst zum Entscheidungsparameter

Eine Schätzung von 100 Millionen Euro erwarteten Einnahmen muss nicht als unveränderliche Wahrheit behandelt werden.

Man kann beispielsweise rechnen:

Base Case: 100 Mio. EUR
Conservative Case: 80 Mio. EUR
Downside Case: 65 Mio. EUR
Upside Case: 120 Mio. EUR

Dann entsteht eine wesentlich wichtigere Erkenntnis:

Bleibt dieselbe Investitionskombination auch unter veränderten Annahmen optimal?

Wenn ja, spricht das für eine robuste Entscheidung.

Wenn nein, sieht das Board unmittelbar, an welchem Parameter die Entscheidung kippt.

Das ist wesentlich wertvoller als der Versuch, eine unsichere Zukunft mit einer einzigen scheinbar exakten Zahl abzubilden.

Die Daten müssen nicht perfekt sein. Sie müssen entscheidungsfähig sein.

Unternehmen besitzen heute enorme Datenmengen. Trotzdem entstehen wichtige Investitionsentscheidungen häufig noch aus voneinander getrennten CAPEX-Listen, Finance-Modellen, Business Cases und Präsentationen.

Der nächste Entwicklungsschritt besteht deshalb nicht zwangsläufig darin, noch mehr Daten zu erzeugen.

Es geht darum, die bereits vorhandenen Informationen auf Projektebene miteinander zu verbinden und mathematisch entscheidungsfähig zu machen.

Der Fachbereich kennt seinen Markt.

Finance kennt die Zahlen.

Das Management kennt die Strategie.

StratePlan verbindet diese Informationen zu einem berechenbaren Entscheidungsraum.

Same projects. Different assumptions. Different combinations. Better decisions.

Break the silos. Connect the numbers. Calculate the optimum.