Home Success Stories Sto SE & Co. KGaA – Automatisierung der Hochrechnung – Sto macht sich fit für die Zukunft

Sto SE & Co. KGaA – Automatisierung der Hochrechnung – Sto macht sich fit für die Zukunft

Mit Automatisierung in der Hochrechnung macht sich Sto SE & Co KGaA fit fĂĽr die Zukunft

Ăśber die Sto SE & Co. KGaA

Die Sto SE & Co. KGaA – ein international fĂĽhrender Hersteller von Wärmedämmverbund-, Beschichtungs- und vorgehängten Fassadensystemen sowie von
Farben, Putzen und Lacken – hat gemeinsam mit der s-peers AG sein Konzernberichtswesen fit fĂĽr die Zukunft gemacht.
Mit dem Einsatz von Predictive Controlling ist es dem zuständigen Bereich nun möglich, monatliche Konzernhochrechnungen unter Berücksichtigung von abschlussrelevanten Aktivitäten weitgehend automatisiert zu erstellen und effizient in die Berichtspakete zu integrieren

Herausforderung im Projekt

Mutter- und Tochtergesellschaften der Sto Gruppe arbeiten eng verzahnt. Dabei agieren die einzelnen
Geschäftseinheiten am Markt weitgehend selbständig. Im Controlling bringt dies grossen Abstimmungsbedarf sowie manuellen Aufwand im Berichtswesen mit sich.
Nachdem in den vergangenen Jahren das interne und externe Monatsreporting auf Gruppenebene erfolgreich harmonisiert wurde, sollte nun in einem weiteren Schritt die dreimalige Hochrechnung der
Unternehmensgruppe um eine monatliche rollierende Hochrechnung zunächst ergänzt und anschließend durch diese ersetzt werden. Ziel war es , den Abstimmungsbedarf zwischen Mutter- und Tochtergesellschaften und den hohen manuellen und zeitintensiven Aufwand zu minimieren sowie mit
der monatlichen rollierenden Prognose der konsolidierten Erfolgsrechnung die Entwicklung stetig prognostizieren zu können, um auf Trendabweichungen zeitnah reagieren zu können.

Lösung

Die Weiterentwicklung des Konsolidierungssystems und des Berichtswesens erforderte die Konzeption
und Implementierung neuer fachlicher Anforderungen. Mit dem Einsatz von Predictive Controlling – der automatisierten Hochrechnung – ist es dem zuständigen Bereich nun möglich, monatlich konsolidierte Forecasts auf Konzernebene weitgehend automatisiert zu erstellen. Die MonatsabschlĂĽsse aller Einzelgesellschaften werden in das Prognosesystem eingelesen, die rollierende Hochrechnung wird je Geschäftseinheit in deren Hauswährung erstellt und in das Konzernkonsolidierungsystem SEM-BCS ĂĽberfĂĽhrt, in dem dann monatlich alle abschlussrelevanten Massnahmen durchgefĂĽhrt werden, um den Berichtsanlass effizient in das Monatsreporting zu integrieren.

Das ĂĽberzeugende Projektergebnis ist ein klar strukturierter Ablauf der monatlichen Konsolidierung –
inkl. weitgehender Automatisierung zur Reduktion von Fehlerquellen und Abstimmtätigkeiten, wobei
das regelmässige Reporting reibungslos und einheitlich vonstattengeht.

Erzieltes Ergebnis

Mit der Einführung der automatisierten Hochrechnung (Predictive Controlling) kann die Sto Unternehmensgruppe heute von einem klar strukturierten Ablauf der monatlichen Konsolidierung profitieren. Die Informationsdichte wurde massiv erhöht und der manuelle Arbeitsaufwand konnte stark minimiert werden bei gleichzeitiger Erhöhung der Prognosegenauigkeit. Durch die automatisierte Hochrechnung konnten nicht nur wertvolle Ressourcen für andere Aufgabenstellungen freigesetzt werden, die Fehleranfälligkeit wurde ebenso stark minimiert und durch die beschleunigte einheitliche Berichterstattung wurden effektivere Steuerungsmöglichkeiten geschaffen. Allen Unternehmenseinheiten werden nunmehr einfache und einheitliche Prognosedaten zur Verfügung gestellt.

Die Prognose durch Algorithmen lässt sich in Sekundenschnelle fĂĽr alle Standorte oder Einzelgesellschaften generieren – und zwar monatlich! Die automatisch erzeugten Prognosewerte können zukĂĽnftig in Planungslösungen oder Konzernkonsolidierungslösungen zur weiteren Bearbeitung und Simulation eingelesen werden. Auf Schwankungen in den Ergebniskennzahlen kann Sto zukĂĽnftig vorausschauend und zeitnah reagieren.

Technologien

  • SAP SEM-BCS
  • SAP BW
  • SAP BW Integrierte Planung
  • R – fĂĽr die Erstellung der Prognosen
 

Published by:

Dr. Stefan Lieder

ehem. Leiter Data Science Werkstatt

AUTOR:IN

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