Die Herausforderung des Kunden
Ein mittelständisches Produktionsunternehmen mit 120 Mitarbeitern und einem Jahresumsatz von etwa 15 Millionen Euro stand vor mehreren finanziellen Herausforderungen:
- Unzureichende Genauigkeit der Umsatzprognosen, was zu Planungsunsicherheit führte
- Stetig steigende Produktionskosten bei gleichzeitig zunehmendem Preisdruck im Markt
- Mangelnde Transparenz über die tatsächlichen Kosten einzelner Produktlinien
- Fehlende Grundlagen für fundierte Entscheidungen bezüglich Produktportfolio und Preisgestaltung
Das Unternehmen benötigte ein präzises Finanzmodell, das sowohl eine verlässliche Umsatzprognose als auch eine detaillierte Kostenanalyse ermöglichte, um die Rentabilität nachhaltig zu verbessern.
Unser Ansatz
Wir entwickelten einen umfassenden Ansatz, der mehrere Phasen umfasste:
1. Analyse der bestehenden Finanzdaten und Prozesse
Zunächst führten wir eine gründliche Analyse der vorhandenen Finanzdaten der letzten drei Jahre durch. Dabei untersuchten wir:
- Umsatzentwicklung nach Produktlinien, Kundengruppen und Regionen
- Saisonale Schwankungen und langfristige Trends
- Kostenstrukturen in Produktion, Logistik und Verwaltung
- Aktuelle Methoden der Kostenrechnung und Preiskalkulation
2. Entwicklung eines integrierten Finanzmodells
Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen entwickelten wir ein maßgeschneidertes Excel-basiertes Finanzmodell mit folgenden Komponenten:
- Multivariate Regressionsanalyse zur Identifikation der wichtigsten Einflussfaktoren auf den Umsatz
- Detaillierte Kostenallokation auf Produktebene unter Berücksichtigung direkter und indirekter Kosten
- Szenarioanalyse mit verschiedenen Annahmen zu Marktentwicklung, Rohstoffpreisen und Produktionseffizienz
- Dashboard mit Echtzeitvisualisierung der wichtigsten KPIs
3. Identifikation von Optimierungspotentialen
Mit Hilfe des Modells identifizierten wir mehrere Bereiche mit erheblichem Optimierungspotential:
- Zwei Produktlinien mit negativen Deckungsbeiträgen, die zuvor als profitabel angesehen wurden
- Ineffiziente Produktionsprozesse bei drei Hauptprodukten
- Suboptimale Bestellmengen bei wichtigen Rohstoffen
- Nicht ausgeschöpfte Preiserhöhungspotentiale bei Premium-Produkten
4. Implementierung gezielter Maßnahmen
In enger Abstimmung mit dem Management-Team entwickelten wir einen detaillierten Maßnahmenplan:
- Neugestaltung der Preismodelle basierend auf tatsächlichen Produktkosten
- Optimierung der Produktionsprozesse für die identifizierten Hauptprodukte
- Einführung eines optimierten Beschaffungsprozesses mit verbesserten Bestellmengen
- Schulung der Vertriebsmitarbeiter zur Kommunikation des Mehrwerts bei Premium-Produkten
Eingesetzte Methoden und Tools
Bei diesem Projekt kamen verschiedene analytische Methoden und Tools zum Einsatz:
- Statistische Analyse: Multivariate Regression, Zeitreihenanalyse, Saisonbereinigung
- Kostenrechnung: Activity-Based Costing, Deckungsbeitragsrechnung, Prozesskosten-analyse
- Finanzmodellierung: Excel-basierte dynamische Modelle mit Sensitivitätsanalysen
- Datenvisualisierung: Power BI für interaktive Dashboards und Berichte
- Szenarioplanung: Monte-Carlo-Simulation für robuste Prognosen unter Unsicherheit
Ergebnisse und Mehrwert
Die Implementierung unseres Finanzmodells und der daraus abgeleiteten Maßnahmen führte zu signifikanten Verbesserungen:
Quantitative Ergebnisse
- Steigerung der Bruttomarge um 4,2 Prozentpunkte innerhalb von 12 Monaten
- Reduktion der Produktionskosten um 7,3% durch optimierte Prozesse
- Verbesserung der Prognosegenauigkeit von ±15% auf ±5%
- Senkung der Lagerbestände um 18% bei gleichzeitiger Verbesserung der Lieferfähigkeit
Qualitative Verbesserungen
- Deutlich verbesserte Transparenz über die tatsächliche Rentabilität einzelner Produkte und Kundengruppen
- Fundierte Entscheidungsgrundlagen für die strategische Planung und Produktentwicklung
- Etablierung einer datengetriebenen Unternehmenskultur im Finanz- und Produktionsbereich
- Befähigung des internen Controlling-Teams zur kontinuierlichen Weiterentwicklung des Modells
Fazit und Empfehlungen
Der Erfolg dieses Projekts zeigt, dass eine präzise Finanzanalyse und -modellierung erheblichen Mehrwert für mittelständische Produktionsunternehmen schaffen kann. Besonders wichtig waren dabei:
- Die Integration von Umsatzprognose und Kostenanalyse in einem einheitlichen Modell
- Die detaillierte Kostenzuordnung auf Produktebene
- Die enge Zusammenarbeit zwischen Finanz-, Produktions- und Vertriebsabteilungen
- Der Fokus auf praktische Umsetzbarkeit der identifizierten Maßnahmen
Für ähnliche Unternehmen empfehlen wir, besonders auf die folgenden Aspekte zu achten:
- Regelmäßige Überprüfung der Produktrentabilität auf Basis detaillierter Kostenrechnung
- Implementierung eines systematischen Forecast-Prozesses mit kontinuierlicher Verbesserung
- Aufbau von analytischen Fähigkeiten im Controlling-Team
- Etablierung einer datengetriebenen Entscheidungskultur auf allen Managementebenen
