16. CIS Controlling Insights Steyr, 24. November 2017 Matthias Frank – AUDI AG Beitrag des Unternehmenscontrollings zur Digitalisierung des Geschäfts A Audi wird Teil eines digitalen Ökosystems Mit der Digitalisierung werden Industriegrenzen neu definiert 2
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16. CIS Controlling Insights Steyr, 24. November 2017Matthias Frank – AUDI AG
Beitrag des Unternehmenscontrollings zur Digitalisierung des Geschäfts
AAudi wird Teil eines digitalen ÖkosystemsMit der Digitalisierung werden Industriegrenzen neu definiert
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90% aller Audi Fahrzeuge sind 2020 online.Heute sind es nur 10%.
Vernetzung als Basis für digitale Geschäftsmodelle
Bessere Produkte und neue Geschäftsmodelle
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Daten als Türöffner für unbegrenzte Möglichkeiten
Arbeitgeberattraktivität
Neue Werte und Bedürfnisse
Mobiles Arbeiten…
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Doch Digitalisierung definiert nicht nur Industriegrenzen neu
DDie Digitalisierung verändert auch unseren ArbeitsalltagNeue Geschäftsmodelle erfordern neue (Mitarbeiter-)Kompetenzen
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NNeue (Mitarbeiter-) Kompetenzen… welche brauchen wir im Controlling?! Einen…“Arzt der operiert”?!
BBeispiel…Benchmark von Jobangeboten uneinheitlich
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BBeispiel…neue Wege zur Mitarbeitergewinnung notwendig!
Herkömmliche Stellenausschreibung?!Ja! …aber
Social Media Netzwerkeund Communities
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DDer “Audi Weg” im UnternehmenscontrollingAufbau einer Expertenkeimzelle mit unterschiedlichen Kernkompetenzen
Visualisierung/ BI
Data Science/ Datenbankmodelle/ ETL-Prozesse
IT Tools/ Programmierung
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MMachine Learning im Audi UnternehmenscontrollingNeue Finanzwerkzeuge im Arbeitsalltag des Controllers
Fehlende Planwerte (Restanten) müssen zur finanziellen Bewertung von Produktions- und Absatzpro-grammveränderungen ermittelt werden.
Der vormals manuell durchgeführte Prozess wurde durch Machine Learning und automatisierte Ermittlung von Vorschlagswerten ersetzt.
Beispiel automatisierte Planwertsetzung
Bsp.: Budgetplanung (Welt) 2017:
2.700 Fzg.)ca.
Prozess aus Kombination linearer Regression und Entscheidungsbaumverfahren
Sicherstellen Prozessqualität und Transparenz
Arbeitsaufwand - -> 7min.)
Kontinuierliches Lernen auf Basis IST-Daten 12
MMachine Learning im Audi UnternehmenscontrollingBeispielhafter Prozessablauf
Datenverknüpfung
Datenaufbereitung
Dateninputs
Datenauswahl
Datenfilter
Data Cleanse
Kombination Entscheidungsbaumverfahren und
linearer Regression
Vorschlagswert
Datenauswahl
Datenkombination
Ergebnis
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SSystemische und inhaltliche Erweiterung des HorizontsDie Geschäftsbereichsübergreifende Vernetzung gewinnt an Bedeutung (1/2)
Audi führt seit 2016 im Verbund mit dem VW Konzern eine strategische 10-Jahresplanung durch.
Um den gestiegenen Ansprüchen des Planungsprozesses gerecht werden zu können, wurde ein multidimensionales, geschäftsbereichsübergreifendes IT-Planungstool (mit Cognos TM1) entwickelt.
Hintergrund
Ausgangssituation Ergebnis
Simulationsmöglichkeiten/ Sand Boxing
Integrierte Treiberlogiken
Durchgängiges multidimensionales Datenmodell
Simulationsmöglichkeiten/
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SSystemische und inhaltliche Erweiterung des HorizontsDie Geschäftsbereichsübergreifende Vernetzung gewinnt an Bedeutung (2/2)
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Lizenzen
Kapazitäten
Bedarfe
Verkaufs-hilfen
TacticalsAufwandstreiber
Aktivierungsquote
AfA
ZubehörMaterial
GewährleistungFlottenverbrauch
MaßnahmenCycle Plan
Volumen
Etc.
Teilplan 2Vertriebseinzelkosten (VEK)
TeilplanProduktion
Teilplan 6Digitale Dienste/ Neue
Geschäftsmodelle
Teilplan 8Technische Entwicklung
Neue Kompetenzen:Business AnalystsData ScientistsIT DevelopersData Engineers
DatenqualitätDatenaufbereitung und -modellierung
Datenmenge> 5.000 Datensets
Effektiver Nutzen
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Business Analytics und Data ScienceDie Crux mit dem Rohstoff Daten -> Bsp.: Künstliche Intelligenz
BBusiness Analytics und Data ScienceDie Crux mit dem Rohstoff Daten –> Bsp.: Datenquellen
SAP GeminiCO-OM
READ
SAP GeminiFI-AA
SAP GeminiIM-PS
SAP GeminiFI-GL
SAP GeminiFI-AR
SAP GeminiFI-AP
SAP GeminiFI-SL
SAP Gemini BW
PROFIS-FAB
CAESAR
ZBM
AGIS
Global TreasuryPlatform
KRIAS
iXOSAP_Audi
ANFO
BEWAN
SAP HR(AP3)
FPMS
SAUNA
TEKAS
TANKAS
TELAB
KZ5
FLTSVC
FPMS Altpool
PPM-Center
SERVO
ADIS
PE-Online/Voris
VBK
Meine Manager
SAM
ZEBRA
PIA
KEZ-HR Flottenmanagement-system
WVS
Kennzahlen-Plattform FP
ANAB
WAUplus
VOPED
ZBV
DAISY
DBAL
KST-MIS
WIP(AP1)
WPS
benefIT
BDW
Hani
PIVON
AEPS
AHM SAP ECC AP6 MABON
TBS
Konverter
VTS
eDWF
SAP_SOLMAN
BTE-FL
BTE-FM
EAM 4 AUDI
Order Hub
UMS
MAXIMO
VADO
SAP KSL
ProCKD
AQSP
PIEKO
KASKO ABR
MABES
ABTEILFAKTURA
EBON
LAFES
FSDFEBES
EMSANO
DIBUS
LOGI
KONAS
QTS
ZAS
LNW
AAS
PRODAB
KOLS
GEB/AE
SOGUS
ZEUS
VoKUs
DWHVC
WUKI
VW_MBV
OPPS
EBCON
ATLAS
VERONA
WAGES
WIKI
EPLCOMPASCSR
KKP
IPS
ISAC
SAMBA
ISAC II
TIS
DACS
DMS
KOMPASS(AP9)
ANNALISON
LoTSe
FORCAMBDE
LOGIS
ZEISYeRecruiting
APR
KARIN
BESI
ECL
Produktions-standorte
Unga
rnMe
xiko,
etc.
PLAN
AG Bete
iligun
gen
IST
AG Bete
iligun
gen
Eine performante Datenquelle (Single source of truth)
Verbindung von Plan und IST Welt
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Ausgangssituation Audi Finanz Zielbild
BBusiness Analytics und Data ScienceDie Crux mit dem Rohstoff Daten –> Bsp.: Stammdaten Markt