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Als einer der größten Automobilzulieferer weltweit, ist auch die ZF Friedrichshafen AG (ZF) ein Unternehmen, das sich maßgeblich von der Transformation in Richtung E- Mobilität beeinflusst sieht. Gerade die Erweiterung des Produktportfolios um Komponenten für die E-Mobilität, wie beispielsweise dem elektrischen Motor oder der Leistungselektronik, bringt eine Vielzahl an internen Herausforderungen für die Organisation mit sich. Eine dieser Herausforderungen ist die Schaffung von Transparenz hinsichtlich der zukünftig benötigten Ressourcen, sowie die effiziente Nutzung der vorhandenen Ressourcen im globalen Produktentstehungsprozess. Ziel ist es einerseits das konventionelle Produktportfolio weiterzuentwickeln und andererseits die Entwicklung neuer Anwendungen weiter vorantreiben zu können, die das Unternehmen auf lange Sicht wettbewerbsfähig halten sollen.
Die Erstellung dieser Arbeit wurde dabei im Rahmen der operativen Planung der Division E des ZF-Konzerns angestoßen und soll die Entscheidungsfindung in der Budgetierung für diesen Planungsprozess maßgeblich verbessern. Konkret befasst sich diese Arbeit daher mit der Entwicklung eines potenziellen Konzepts, das neben der Erstellung eines Forecast Modells (im Deutschen: „Vorschaurechnung“) auch die Implementierung eines Regelprozesses am Beispiel der ZF Friedrichshafen AG vorsieht. Grundlage des Forecasts bildet ein qualitativer Ansatz, dessen Ziel es ist für jeden Produkttyp, der sich im Projektportfolio einer Organisation befindet, eine Schablone des Ressourcenbedarfs jeder beteiligten Funktion für ein tendenziell einfaches/mittleres und schweres Projekt zu generieren. Die Schablone soll dabei den Ressourcenbedarf über die gesamte Projektlaufzeit hinweg betrachten und abhängig von den unterschiedlichen Phasen im Projekt ausgefüllt werden. Durch die Klassifizierung aller relevanten Projekte einer Organisation in eine Komplexitätsstufe entsteht ausgehend von den Projektstart Daten ein aggregiertes Gesamtkapazitätengebirge, dass den Gesamtressourcenbedarf bis zu einem spezifischen Zeitpunkt abbilden kann. Das erstellte Konzept ist dabei aus den Erkenntnissen einer wissenschaftlichen Literaturrecherche und den Anforderungen aus der Praxis resultiert und soll durch eine Evaluierung mögliche weitere Verbesserungspotentiale für die Anwendung in anderen Organisationen prüfen.
All the companies need to plan and budget for future. For planning they need sale forecasting so that accordingly they can manage their supply chain efficiently. Companies do have historical data which can be used for forecasting sale. However, the accuracy of the predictive model depends on the quality of data which is being fed to the model. Poor data quality may result in poor forecasting. Hence, there is need to work on data quality management and to formulate some generic approach for ensuring data quality. Besides, it is also required to detect abnormal sale from the past data, get the reason for those abnormal sale records and remove them from the data. Subsequently, cleaned data can be used to work on predictive modelling which will forecast sales with the most likelihood of near to accurate results. These historical data can be analyzed as a time series data by using as simple time series analysis as ARIMA or by using complicated neural network. Evaluation of these predictive models will help in making a decision of selecting a best fitted model for future forecasting. The thesis aims to work on data quality management of raw data and then analyze time series data to determine predictive model for forecasting. Besides, thesis also aims to understand how data is collected and how organization performs sales processes. This would not only facilitate in finding and bridging the gaps in the business processes but also in preparing the organization for the state-of-the-art technologies to enhance their business for future.
The objective of this research paper is to analyse the current planning method of the Zumtobel Group AG with regards to traditional and more recent trends in the field of planning, more precisely budgeting and forecasting. Furthermore, a planning software tool is evaluated concerning its benefits and drawbacks for the Zumtobel Group AG. The aim is to find out whether the tool is appropriate for the company and if it is adding value to the planning process.
The first part of this research paper, which is analysing different approaches in budgeting and forecasting, is based on secondary data. In order to build the theoretical foundation of the paper, academic literature such as peer-reviewed journals, text-books and articles are used. The second part of the paper, which is focusing on the Zumtobel Group AG’s budgeting and forecasting process, as well as the software tool, is mainly based on primary data. First-hand interviews with experts of the Zumtobel Group AG are carried out along with supporting documents of the company.
The result of the research is that the planning approach of the Zumtobel Group AG reveals some advantages, but also disadvantages. However, a considerable percentage of these disadvantages can be eliminated by the implementation of a supportive planning software tool. As the optimal tool, SAP BPC is selected. This tool is able to depict the complex organisational structure of the company, as well as is adding value to the planning process by supporting planning and also reporting functionalities.
This research paper helps the Zumtobel Group AG first to make the decision in favour of implementing a planning software tool and second in making the decision which planning software tool is the most suitable one. The value which is added through the implementation can be better assessed.