Die Zukunft der Kennzahlensysteme - Unternehmenssteuerung durch ein ganzheitliches KPI-Netzwerk auf Basis eines Digital Twins

Florian Ungermann, Alexander Jacob, Bastian Verhaelen, Alexander Itterheim, Yeong-Bae Park, Nicole Stricker und Gisela Lanza

Die Nutzung von Kennzahlen (engl. Key Perfomance Indicators - KPIs) erlaubt eine umfassende Betrachtung vielfältiger Leistungsmerkmale eines Unternehmens und dient als fundierte Grundlage für Entscheidungen und Steuerungsaufgaben. Durch die Abbildung von Produktionssystemen in einem System aus Kennzahlen als Digitaler Twin steigt nicht nur die Menge an Daten, sondern auch deren Verfügbarkeit und Aktualität. Im Folgenden wird ein ganzheitliches übertragbares Kennzahlennetzwerk, welches zur Steuerung von Unternehmen eingesetzt werden kann, beschrieben. Strategische Ziele lassen sich durch das Kennzahlennetzwerk einfach operationalisieren. Anhand eines Industriebeispiels werden die Vorteile und Möglichkeiten des Einsatzes eines solchen Netzwerks demonstriert.

Seit der Entwicklung des DuPoint-Kennzahlensystem im Jahr 1919 haben sich die Kennzahlensysteme stetig weiterentwickelt, um den wachsenden und sich ändernden Anforderungen der Unternehmen gerecht zu werden [1-3]. Mitte der 90er Jahre war zum Beispiel die Balanced Scorecard weit verbreitet [4]. Im Zuge der Industrie 4.0 ergeben sich jedoch neue Herausforderungen, beispielsweise die Standardisierung und Beherrschung komplexer Produktionssysteme, denen die bestehenden Kennzahlensysteme nicht gewachsen sind. Ein Kennzahlensystem besteht aus einer spezifischen Auswahl an Kennzahlen, die häufig in einer logischen Beziehung zueinander stehen. Einige Kennzahlensysteme bilden die Zusammenhänge der genutzten Kennzahlen mathematisch ab, diese werden im Weiteren als Kennzahlennetzwerke bezeichnet. Sie ermöglichen es ein Unternehmen umfassend, analytisch abzubilden und schaffen somit die Grundlage zur Generierung eines Digital Twins ganzer Konzerne [19]. Für den Digitalen Twin ist neben dem Kennzahlennetzwerk auch die echtzeitfähige oder echtzeitnahe Datenanbindung, beispielsweise mittels Sensorik oder Simulation notwendig [19].  Im Folgenden wird der Ansatz der Kennzahlennetzwerke erläutert und aufgezeigt wie sich ein allgemeingültiges Netzwerk an die individuellen Anforderungen der Unternehmen anpassen lässt.
 

Existierende Ansätze im Bereich der Kennzahlensysteme

Ein Kennzahlensystem besteht aus zwei oder mehr Kennzahlen, die in einer logischen Beziehung zueinanderstehen [5]. Die logischen Beziehungen zeigen auf, wie sich die untergeordneten Kennzahlen zu höher aggregierten Kennzahlen zusammensetzen. Traditionelle Kennzahlensysteme, die eine weitreichende Anwendung in der Praxis finden, sind unter anderem das DuPont-System [3], das ZVEI-System [3, 6] und das Rentabilität-Liquidität-System [7].

Trotz der weitreichenden Anwendung stehen traditionelle Konzepte in der Literatur unter Kritik [8, 9]. In Anbetracht der vielseitigen Anforderungen eines dynamischen Wettbewerbsumfelds wird die Leistungsfähigkeit traditioneller Kennzahlensysteme, die auf einer oder nur wenigen vergangenen rechnungswesensorientierten Spitzenkennzahlen basieren, in Frage gestellt [1, 3, 10]. Weiterhin finden interne und externe Anspruchsgruppen, wie Kunden und Wettbewerber, sowie Mitarbeiter auf unterschiedlichen Leistungsebenen in traditionellen Kennzahlensystemen keine Berücksichtigung [11, 12]. In einzelnen Unternehmensbereichen, z.B.  Buchhaltung,  liefern bestehende Kennzahlensysteme bereits konsistente mathematische Kennzahlenzusammenhänge. Eine ganzheitliche Betrachtung, die alle Bereiche integriert, fehlt allerdings bislang.  Neben der fehlenden Verknüpfung zu operativeren Ebenen, wird auch die einseitige Betrachtung einer multidimensionalen Unternehmensstrategie kritisiert [11].

 


Bild 1: Unternehmensbereich-übergreifendes Kennzahlennetzwerk.

Einflüsse der Industrie 4.0 auf Kennzahlensysteme

Im April 2013 definierte der Arbeitskreis Industrie 4.0 in dem Abschlussbericht „Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0“, acht Handlungsfelder, die eine besondere Stellung auf dem Weg in die nächste industrielle Revolution einnehmen [13]. Drei dieser Handlungsfelder besitzen einen direkten Einfluss auf die Kennzahlennetzwerke der Unternehmen:

• Kennzahlensysteme werden zunehmend standardisiert und verwenden Referenzarchitekturen. Dies erfordert eine konsistente Definition der Kennzahlen über alle Unternehmensbereiche.
• Die Beherrschung komplexer Systeme wird auch die Komplexität der Kennzahlensysteme erhöhen. Entsprechend ist eine separate Betrachtung der Kennzahlen nur eines Unternehmensbereichs nicht mehr ausreichend, um die Wechselwirkungen innerhalb eines Unternehmens zu überblicken.
• Der Ressourceneinsatz wird noch stärker in den Fokus der Unternehmen rücken. Daher müssen die Kennzahlen bis in den operativen Bereich, bspw. in der Produktion, reichen und die Mitarbeiter einschließen.

Es zeigt sich, dass die bestehenden Kennzahlensysteme weder die Anforderungen der Unternehmen noch den Herausforderungen der Industrie 4.0 vollständig abdecken können. Aus diesem Grund wurde das Konzept der Kennzahlennetzwerke entwickelt, deren Funktionsweise und Konstruktion im Folgenden vorgestellt wird.
 

Kennzahlennetzwerke zur umfassenden Unternehmenssteuerung

Kennzahlennetzwerke dienen einer vollständigen Informationsversorgung, ausgehend vom Shopfl oor über verschiedene Unternehmensbereiche hinweg bis hin zum Top Management. Sämtliche KPIs werden im Netzwerk als Knoten dargestellt, die Kanten entsprechen einer mathematischen Verbindung zwischen zwei Indikatoren. Derzeit deckt das entwickelte Kennzahlennetzwerk sechs Unternehmensbereiche ab. Diese umfassen vom Wareneingang bis hin zur Distribution die wesentlichen Bestandteile eines produzierenden Gewerbes. Jeder Unternehmensbereich wird durch Kennzahlen aus der entsprechenden Fachliteratur [14-16], VDI-Richtlinien sowie ISO-Normen beschrieben und in einem allgemeingültigen Modul zusammengefasst. Die einzelnen Module sind über verschiedene mathematisch definierte Kennzahlenbeziehungen miteinander verbunden, wodurch sich ein zusammenhängendes, mathematisch definiertes Netzwerk ergibt. Somit ergibt sich ein modulares Netzwerk (Bild 1) welches als Grundlage für unternehmensspezifische Anpassungen dient.

Die Module zur Darstellung von Unternehmensbereichen lassen sich variabel aneinanderreihen, um die Prozesse und Abläufe der Unternehmen darzustellen. Sämtliche Module eines Unternehmensbereichs können aggregiert werden, sodass zum Beispiel eine übergeordnete Betrachtung aller Finanz-, Logistik oder Produktionsmodule durchgeführt werden kann.
Für die Konstruktion eines solchen Kennzahlennetzwerks existieren sieben konzeptionelle Anforderungen, durch deren Einhaltung sichergestellt werden kann, dass die Wirkungsrichtungen und -beziehungen zwischen den Kennzahlen korrekt dargestellt sind. Für eine anschließende unternehmensspezifi sche Erweiterung von Kennzahlennetzwerken wurde ein Framework entwickelt, welches analytisch erfassbar, möglichst umfassend, quantitativ, gerichtet, zyklenfrei, redundanzfrei und konsistent ist (Bild 2).

In der ersten Phase des Frameworks findet eine Kennzahlenauswahl statt. Dazu wird das Ziel der Erweiterung konkretisiert und die entsprechende Fachliteratur auf vorhandene Ansätze zur Beschreibung des Sachverhalts untersucht. Auf Grundlage der Analyse wird ein initiales Kennzahlennetzwerk generiert.

Die zweite Phase dient der Anbindung der ermittelten Kennzahlen an das bereits entwickelte Netzwerk. Die drei Schritte zur Kennzahlenintegration müssen von jedem Indikator durchlaufen werden und dienen der Einhaltung der ermittelten Anforderungen. Im ersten Schritt wird die Integrierbarkeit der Kennzahl geprüft, diese muss sowohl die von Doran [17] vorgestellten SMART-Kriterien erfüllen, als auch mathematisch abbildbar sein.

Im nächsten Schritt erfolgt die Redundanzprüfung. Diese orientiert sich an dem Prüfverfahren von Stricker [18]. Dabei wird die anzubindende Kennzahl mit den bereits im Netzwerk existierenden KPIs paarweise verglichen. Es können folgende Situationen auftreten:
• Weder eine KPI mit selbem Namen noch Sachverhalt ist Teil des Netzwerks, es ist keine weitere Überprüfung vonnöten.
• Es existiert eine KPI mit anderem Namen aber demselben Sachverhalt, in diesem Fall sollte der Name gewählt werden der einer Norm oder der entsprechenden Fachliteratur entnommen werden kann.
• Es existiert eine KPI mit demselben Namen aber anderem Sachverhalt so sollte der Name der KPI angepasst werden deren Namen nicht mit dem Sachverhalt einer Norm oder der Literatur übereinstimmt. Dieser Fall tritt oftmals auf, wenn unternehmenseigene KPIs definiert wurden, die sich nicht an den entsprechenden Standards orientieren.

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