Simulationen sind ein wichtiges Element in der Unternehmensplanung, um die Auswirkungen von Veränderungen schnell beurteilen zu können. Basierend auf einem Planungsmodell werden Eingabeparameter wie Mengen- oder Preissteigerungen variiert, um die Folgen für bestimmte Ausgangsgrößen, zum Beispiel Umsatz, Kosten oder Marge, zu ermitteln. Mögliche Ausgangspunkte für Simulationen im Bereich der Unternehmensplanung können der Business Content „Integrated Financial Planning for SAP S/4HANA” oder kundenindividuelle Planungsmodelle sein.
Die SAP Analytics Cloud (SAC) beinhaltet mit dem Werttreiberbaum und dem Kompass spezielle Tools für Simulationen. Darüber hinaus lassen sich in der SAC Simulationsszenarien aber auch mit Standardmitteln wie Stories und Datenaktionen aufbauen. Um die einzelnen Verfahren für Simulationen zu vergleichen, implementieren wir ein einfaches Simulationsmodell mithilfe der unterschiedlichen Methoden und stellen die Ergebnisse in einer Art Entscheidungsmatrix gegenüber. Diese bietet Unternehmen Orientierung bei der Auswahl des geeigneten Simulationsverfahrens für die jeweilige Problemstellung.
Das verwendete Simulationsmodell berechnet den Produktumsatz für zwei Produkte auf der Basis von Absatzmenge und Verkaufspreis. Als Simulationsparameter dienen eine globale Preissteigerung und die Mengensteigerung je Produkt.
Der Werttreiberbaum stellt Ursachen und Wirkungen in einer grafischen Übersicht nachvollziehbar dar. Die Berechnungen werden über berechnete und eingeschränkte Kennzahlen modelliert und in einer baumartigen Struktur visualisiert. Die Simulationsparameter sind Basiskennzahlen, auf denen die berechneten Kennzahlen aufbauen. Sie sind gewissermaßen die Blätter des Baums, ihre Werte lassen sich direkt im Baum manuell verändern. Die Preissteigerung wirkt sich auf beide Produkte aus, während die Mengensteigerung pro Produkt separat eingegeben werden kann. Das Simulationsergebnis (Umsatz) und alle Zwischenergebnisse werden umgehend aktualisiert.
Das Szenario macht bereits eine Limitation des Werttreiberbaums deutlich: Wenn zu viele Objekte (in unserem Fall die Produkte) im Spiel sind, kann der Baum schnell zu groß und unübersichtlich werden. Zudem ist die Simulationslogik eingeschränkt, da das komplette Simulationsmodell über berechnete Kennzahlen implementiert werden muss.
Der Kompass setzt auf demselben Simulationsmodell wie der Werttreiberbaum auf. Das bedeutet, auch hier sind die Simulationsparameter Basiskennzahlen und das Simulationsergebnis ist eine berechnete Kennzahl. Anders als im Werttreiberbaum wird jedoch nicht der komplette Baum dargestellt, sondern lediglich seine Blätter und seine Wurzeln. Dafür lassen sich für die Simulationsparameter Intervallbereiche angeben, sodass das System das Simulationsergebnis automatisch für unterschiedlichste Parameterkombinationen berechnet (Monte-Carlo-Simulation). Folglich ist das Simulationsergebnis nicht eine einzelne Zahl, sondern ein Bereich mit einer typischen Wahrscheinlichkeitsverteilung.
Im linken Bereich sind die drei Simulationsparameter mit ihren Intervallen in einer Liste angeordnet. Auf der rechten Seite ist das Simulationsergebnis mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung dargestellt.
Anstatt berechnete Kennzahlen zu verwenden, ist es auch möglich, die Simulationslogik in einer Datenaktion mit einer „Advanced Formula“ zu implementieren. Diese Variante hat den Vorteil, dass sie auch komplexere Berechnungslogiken abbildet. Die Simulationsparameter werden in Eingabetabellen gepflegt, während die Darstellung des Simulationsergebnisses in einer Tabelle oder in einem Diagramm erfolgt. Bei größeren und insbesondere mehrdimensionalen Modellen unterliegt die Methode nicht den Beschränkungen des Baums im Wertreiberbaum bzw. der Liste im Kompass, sondern bietet alle Filter- und Aufrissmöglichkeiten der Pivot-Tabelle.
Im oberen Bereich stehen die Basisdaten und die eingabebereiten Tabellen für die Simulationsparameter. Die Berechnung wird über eine Datenaktion getriggert und das Simulationsergebnis im unteren Bereich angezeigt. Die Simulationsergebnisse passen zusammen: Der Gesamtumsatz (5.345,60 Euro) im Werttreiberbaum stimmt exakt mit dem in der Story durch die Datenaktion berechneten Wert und dem Mittelwert der Monte-Carlo-Simulation überein.
Die folgende Tabelle vergleicht die vorgestellten Simulationsmethoden anhand verschiedener Parameter. Sie lässt sich als Entscheidungsmatrix verwenden, um zu bestimmen, welche die passende Implementierung für eine konkrete Simulationsaufgabe ist.
Für einfache Szenarien ist entweder der Werttreiberbaum oder der Kompass mit den jeweiligen spezifischen Visualisierungsmöglichkeiten zu empfehlen. Bei komplexeren Fällen ist die konventionelle Lösung mit Stories und Datenaktionen aufgrund der vielen multidimensionalen Daten wahrscheinlich die bessere Wahl.