Case Study: Bessere Weitsicht dank Forecasting auf Machine-Learning-Basis

Die Situation / Die Herausforderung. Die Viega GmbH & Co. KG mit Sitz in Attendorn zählt zu den Weltmarkt- und Technologieführern der Installationsbranche. Als qualitätsorientiertes Familienunternehmen mit international fast 5.000 Mitarbeitenden verfügt das Unternehmen über 120 Jahre Erfahrung in der Gebäudetechnik. Aufgrund der geopolitischen Spannungen hat sich die Volatilität im Geschäftsumfeld von Unternehmen deutlich erhöht – so auch bei Viega.

Die Nachfrage schwankt, in den Lieferketten kommt es zunehmend zu Engpässen und die Materialpreise steigen inflationsbedingt – die Planbarkeit und Unternehmenssteuerung wird zunehmend komplexer. Das bisher aufwendige und weitestgehend manuelle Forecasting des Unternehmens wurde den Anforderungen in Anbetracht des komplexen Produktportfolios sowie den unterschiedlichen Märkten nicht mehr gerecht.

Unser Ansatz / Die Herangehensweise

Um die volatilen Umstände effektiv zu adressieren, haben wir den Forecast- und Planungsprozess gemeinsam mit Viega neu aufgesetzt. Dieser basiert zukünftig auf dem Zusammenspiel von innovativen Machine-Learning-Technologien und dem Geschäftsverständnis der Demand-Planner, die sämtliche Ergebnisse mit ihrem Expertenwissen anreichern und so für präzisere Prognosen sorgen werden. Dabei haben wir Viega über alle Wertschöpfungsstufen hinweg unterstützt – von der Beschaffung der Daten über die Veredelung und Analyse bis zur operativen Verwertung. So galt es, zunächst verschiedene Quellsysteme zu verbinden und eine konsistente, historische Struktur zu erstellen, um eine belastbare Datenbasis für das KI-gestützte Forecasting zu schaffen.

Im nächsten Schritt entwickelten wir die Statistik- und Machine-Learning-Methoden für die Analyse und setzten dabei unter anderem auf das sogenannte „Backtesting“ mit historischen Daten. Auf dieser Grundlage wählten wir anhand der Prognosegenauigkeit die besten Machine-Learning-Modelle aus. Mithilfe unseres selbst entwickelten Forecast-Tools „PwC Forecast Plus“ führte das Team Voranalysen mit Daten von Viega durch und erarbeitete konkrete Handlungsempfehlungen. Auf Basis dieser Voranalysen konnte das Team schließlich das Forecast- und Planungstool „Forecast Pro“ für Viegas zukünftige Prozesse konfigurieren und testen.

Damit sich die Mitarbeitenden von Viega bestmöglich auf die neuen Forecast-Methoden einstellen konnten, haben wir diese mit einer Reihe von Upskilling-Workshops begleitet. Zeitgleich wurden technische Trainings für „Forecast Pro“ durchgeführt, in denen die Planer:innen erstmalig Forecasts mit echten Daten generieren konnten. Durch die agile Vorgehensweise mit einem crossfunktionalen und diversen Team konnten wir das methodische Upskilling und die technische Implementierung parallel und innerhalb kürzester Zeit umsetzen.

Mit einem Konzept zur Einführung des statistischen Forecastings, wird PwC somit zum Wegbereiter eines digitalen Transformationsprozesses im Unternehmen Viega.

Der Mehrwert

In nur fünf Monaten konnten wir zusammen mit Viega die Forecasts verbessern, den ersten Baustein zu einer evidenz-basierten Unternehmenssteuerung legen und einen effizienteren, digitalen Prozess einführen. Der Machine-Learning-basierte Forecast erzielt dabei in 70 % der Fälle eine höhere Prognosegenauigkeit für das deutsche Marktumfeld. Darüber hinaus ermöglicht der Ansatz eine einfache Segmentierung der Produkte nach Umsatzhöhe und Forecast-Qualität. Auf diese Weise können sich Demand-Planer zukünftig auf umsatzstarke Produkte fokussieren, die nur noch um Expertenwissen ergänzt werden müssen.

Nicht zuletzt bietet der Forecast eine wichtige Grundlage, um die strategischen Daten zu verwerten. So kann dieser beispielsweise als eine valide und objektive Basis für das interne Target Setting dienen. Das Unternehmen ist nun in der Lage, die Ziele dezidiert auf das Produktportfolio abzustimmen. Damit kann Viega zukünftig anspruchsvolle und zugleich valide Anreize in der Unternehmenssteuerung einsetzen. Der neue Demand Forecast wird eine zukünftige Basis für die integrierte Unternehmensplanung wie die Finanzplanung oder den Cashflow Forecast schaffen.