Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1. Einleitung
1.1. Hintergrund der Arbeit
1.2. Problemstellung der Arbeit
1.3. Zielsetzung der Arbeit
1.4. Aufbau der Arbeit
1.5. Theoretische und Praktische Relevanz der Arbeit
1.5.1. Theoretische Relevanz der Arbeit
1.5.2. Praktische Relevanz der Arbeit
2. Vom SCM zum SCPM
2.1. Entwicklung des Supply Chain Performance Measurements
2.1.1. SCM als Ausgangspunkt
2.1.2. IT als unterstützender Faktor
2.1.3. Die Entwicklung des Supply Chain Performance Measurement
2.2. Performance Measurement als Steuerungsansatz
2.2.1. Der integrierte Supply Chain Ansatz – netzwerkorientiert
2.2.2. Der kollaborative Ansatz – partnerschaftsorientiert
2.2.3. Der finanzielle vs. den nicht finanziellen Ansatz – ausgleichsorientiert
2.2.4. Der ganzheitliche Logistik Ansatz – geschäftsprozessorientiert
2.2.5. Der hierarchische Ansatz – mehrebenenorientiert
2.2.6. Der systematische Ansatz – modellorientiert
2.2.7. Der anwendbare und skalierbare Ansatz – bereichsorientiert
2.3. Aktuelle Bedeutung
2.3.1. Die Balanced Scorecard
2.3.2. Das SCOR-Modell
2.3.3. Das EFQM-Modell
3. Vorgehensweise und Methodik
3.1. Vorverständnis
3.1.1. Generelles Wissen
3.1.2. Spezifisches Wissen
3.1.3. Persönliche Attribute
3.2. Wissenschaftliche Sichtweisen (Positivistisch / Hermeneutisch)
3.3. Forschungsansatz (Qualitativ / Quantitativ)
3.4. Forschungsansatz (Deduktiv / Induktiv)
3.5. Forschungsstrategie (Umfrage / Fallstudie/ Literaturübersicht)
3.6. Gütekriterien
3.6.1. Validität der Konstruktion
3.6.2. Interne Validität
3.6.3. Externe Validität
3.6.4. Reliabilität
3.7. Datensammlung
3.8. Erklärung des gewählten Kategorienschemas
4. Deskriptive und inhaltliche Auswertung
4.1. Zeitschrift
4.2. Jahr der Veröffentlichung
4.3. Publikationsform
4.4. Kulturkreis
4.5. Forschungsmethodik
4.6. Supply Chain Bezug
4.7. Performance oder Performance Measurement
4.8. Industriesektor
4.9. Anreiz zur Einführung
4.10. Unterstützende Faktoren
4.11. Hemmende Faktoren
4.12. SCM-Matrix
4.13. Fokales oder Netzwerk Unternehmen
4.14. Forschungsorientierung
4.15. Performance Ziele
4.16. Instrumente
4.17. Definition (zitiert)
4.18. Performance Parameter/ Measures/ Metrics
4.19. Allgemeiner Bezug
4.20. Theorien
5. Zusammenfassung
5.1. Ergebnisse und Möglicher Nutzen
5.2. Anregungen für die weitere Forschung
Literaturverzeichnis
Artikel und Journale, auf denen die Literaturanalyse basiert
Weiterführende Literatur
Internet Seiten
Anhang
Erklärung
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Ansatzpunkte zur Weiterentwicklung traditioneller Steuerungskonzepte
Abbildung 2: Anforderungen an einen kollaborativen PM Ansatz
Abbildung 3: Der Aufbau einer Balanced Scorecard nach Kaplan / Norton
Abbildung 4: Das EFQM-Excellence Modell
Abbildung 5: Phasenmodell zum Verhältnis qualitativer und quantitativer Analyse
Abbildung 6: Verteilung der Quell-Literatur nach Themengebieten (gerundet)
Abbildung 7: Übersicht über die Anzahl der berücksichtigten Artikel pro Jahr
Abbildung 8: Verteilung der Artikel nach Form der Publikation
Abbildung 9: Verteilung der Artikel nach Kulturkreisen
Abbildung 10: SCM-Matrix oder auch Produkt-Kooperations-Matrix
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Bewertungskriterien des Ausmaßes von Partnerschaft in Supply Chains
Tabelle 2: Leistungsindikatoren SCOR Ebene 1
Tabelle 3: Vergleich verschiedener wissenschaftlicher Sichtweisen
Tabelle 4: Forschungsstrategien und die Kriterien ihres Einsatzes - Übersicht
Tabelle 5: Übersicht Kategorienschema
Tabelle 6: Ein- und Verteilung der Zeitschriften
Tabelle 7: Verteilung der Artikel nach verwendeten Forschungsmethodiken
Tabelle 8: Verteilung der Artikel nach Supply Chain Bezug
Tabelle 9: Verteilung der Artikel nach Performance bzw. Performance Measurement
Tabelle 10: Verteilung der Artikel nach Industriesektor
Tabelle 11: Erklärung der Abkürzungen
Tabelle 12: Verteilung nach Anreiz zur Einführung
Tabelle 13: Verteilung nach Unterstützenden Faktoren (Mehrfachnennungen)
Tabelle 14: Verteilung nach Hemmenden Faktoren (Mehrfachnennungen)
Tabelle 15: Verteilung nach dem Stadium der SCM-Matrix
Tabelle 16: Verteilung nach Fokalem bzw. Netzwerk Unternehmen
Tabelle 17: Verteilung nach Forschungsorientierung
Tabelle 18: Verteilung nach Performance Zielen (Mehrfachnennungen)
Tabelle 19: Verteilung nach Instrumenten (Mehrfachnennungen)
Tabelle 20: Verteilung der Texte nach vorhandener Definition
Abkürzungsverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
1. Einleitung
1.1. Hintergrund der Arbeit
“If you cannot measure it, you cannot control it. If you cannot control it, you cannot manage it. If you cannot manage it, you cannot improve it.”[1]
Dieses in wirtschaftswissenschaftlichen Bereichen und hier besonders unter Controlling Aspekten durchaus bekannte Zitat gilt einmal mehr auch für das Supply Chain Management (SCM) und hier speziell für die Supply Chain Performance (SCP). Das Bestreben vieler produzierender Unternehmen, sowohl Kunden als auch Zulieferer immer stärker in den Leistungserstellungsprozess einzubinden, hat zu neuen Systemanordnungen geführt, in denen es nicht länger sinnvoll ist, wenn jeden Supply Chain Partner nur sein eigener Vorteil interessiert. Im Gegenteil. So genannte win-win Situationen, die also für alle Beteiligten vorteilhaft sind, können in modernen Supply Chains (SC) nur durch Kooperation und Kompetenzausweitung erreicht werden. Solch eine Betrachtung hat allerdings auch ihre Schattenseiten. Je offener die Kooperation innerhalb der SC gehandhabt wird, desto schwieriger wird es für jedes einzelne in ihr integrierte Unternehmen, sich abzugrenzen. Damit verbunden ist auch die Schwierigkeit festzustellen, ob Kooperation für das einzelne Unternehmen tatsächlich vorteilhafter ist als Konkurrenz.
Eine mögliche Lösung dieses Problems liegt in Form des Supply Chain Performance Measurements (SCPM) vor, was definitorisch ausgedrückt soviel bedeutet wie „Aufbau und Einsatz i. d. R. mehrerer Performance Measures zur Beurteilung der Effektivität und Effizienz der Performance unterschiedlicher Objekte (z. B. Unternehmenskooperationen, Unternehmen, Abteilungen, Prozesse und Mitarbeiter).“[2] In weitest gehender Auslegung bedeutet dies, dass die Performance über die gesamte SC hinweg gemessen wird, und nicht nur diejenige jedes einzelnen Unternehmens für sich. Die Ergebnisse aus solchen Messungen können dann entweder mit eigenen Vergangenheitswerten verglichen werden, um so festzustellen, ob und in welche Richtung sich eine Tendenz ergibt. Oder aber sie können über ein Benchmarking den SCP Ergebnissen anderer vergleichbarer SCs gegenübergestellt werden. Beispielhaft zu nennen wären hier SCs verschiedener Automobilhersteller, deren Aufbau und Abläufe sich in der Regel stark ähneln. Mögliche Differenzen können Aufschluss darüber geben, ob ein Handlungsbedarf zur Effizienzsteigerung besteht, oder ob die eigene SC unter ansonsten ähnlichen Bedingungen in etwa gleich gute Ergebnisse erzielt.
1.2. Problemstellung der Arbeit
Hauptproblem des SCPMs ist es, geeignete Kennzahlen zu bilden, mit denen man die Performance einer kompletten SC zuverlässig darstellen kann. Jedes in einer SC integrierte Unternehmen wird zunächst versuchen, die eigenen bereits angewandten Kennzahlen aus dem Controlling auch auf die gesamte Kette anzuwenden. Dies führt dazu, dass einerseits viel zu viele Erfassungsvorgänge ablaufen müssen, die andererseits Ergebnisse auf eher niedrigem Aggregationsniveau liefern. Bei einer Zahl von nur fünf an einer SC beteiligten Unternehmen, beispielsweise bestehend aus einem Zulieferer der 2. Stufe, einem Zulieferer der 1. Stufe, dem Hersteller selbst, einer Vertriebsorganisation und schließlich dem Endkunden, käme es bereits zu einer unüberschaubaren Menge von Ergebnissen, die für die SC als Ganzes wenig Aussagekraft besitzen. Ziel muss es daher sein, einige wichtige und auf hohem Niveau aggregierte Kennzahlen zu entwickeln, die für jedes einzelne Unternehmen sowohl genug Aussagekraft besitzen als auch ein realistisches Bild der tatsächlichen Leistung der Kette abbilden können.
Bis zum heutigen Tage gibt es zahlreiche Bespiele der Anwendung eben solcher Maßzahlen in nicht integrierten Unternehmen.[3] Demgegenüber stehen allerdings nur relativ wenige Studien aus dem Bereich des operativen Managements, die sich mit Entwicklung, Einführung, Verwaltung, Anwendung und Auswirkung von Kennzahlen in SCs befassen.[4] Doch seit etwa fünf Jahren gewinnen Kennzahlensysteme und speziell das Performance Measurement (PM) für komplette Ketten zunehmend an Aufmerksamkeit. 1999 beispielsweise führte die Education and Research Foundation of APICS ein Forschungsprogramm durch, das sich explizit mit der Messung von SCP befasste. Im Jahre 2002 veranstaltete die POMS National Conference eine spezielle Sitzung zum Thema PM und noch im gleichen Jahr führte KPMG in Verbindung mit der Universität von Illinois eine 2,8 Millionen USD teure Maßnahme durch, die auf die Gründung und Förderung der Forschung im Bereich PM abzielte. Zuletzt wurde das Thema im Januar 2003 in einer Fallstudie des Harvard Business Reviews behandelt, die von Fehlern und Rückschlägen aufgrund schlecht durchdachter PM Systeme berichtete.[5]
1.3. Zielsetzung der Arbeit
Wie im vorangehenden Abschnitt erwähnt, war das Ausmaß von Veröffentlichungen zur SCP bzw. der Messung von SCP in der Vergangenheit eher gering. Erst seit etwa fünf Jahren wird diesem Thema mehr Aufmerksamkeit gewidmet, was sich auch anhand steigender Zahlen der Veröffentlichungen vor allem in Zeitschriften bemerken lässt. Das angestrebte Ziel der vorliegenden Arbeit ist es nun, anhand eines Vergleiches der zum Thema SCP und SCPM erschienenen Literatur, den aktuellen wissenschaftlichen Stand festzuhalten. Vornehmlich wird versucht werden, einheitliche Forschungsrichtungen und Ströme zu identifizieren und hervorzuheben. Ebenso sollen eventuelle Lücken in der Forschung aufgespürt werden. Weiterhin soll herausgearbeitet werden, welche Kennzahlen sich möglicherweise bereits etabliert haben, welche Instrumente zur Messung eingesetzt werden und für welche Bereiche das SCPM überhaupt geeignet ist. Dabei spielt möglicherweise auch eine Rolle, aus welchem „Kulturkreis“ heraus das Thema angegangen wird, weshalb auch dieser Punkt eine eigene Kategorie im Auswertungsschema einnehmen wird.
Um die vorgenannten Ziele zu erreichen, werden ausschließlich englischsprachige Artikel aus renommierten wissenschaftlichen Journalen, wie z. B. dem International Journal of Physical Distribution & Logistics Management oder dem International Journal of Production Economics als Basis verwendet, die im Zeitraum von 2000 bis zum dritten Quartal 2004 veröffentlicht wurden.
1.4. Aufbau der Arbeit
Die Arbeit gliedert sich aus Gründen der besseren Übersicht in fünf Kapitel, wovon jedes wiederum in mehrere Unterabschnitte eingeteilt wurde. Das einleitende Kapitel 1 gibt Auskunft über den Hintergrund, die Problemstellung, die Zielsetzung und den Aufbau der Arbeit. Weiterhin werden hier die Theoretische sowie die Praktische Relevanz der Arbeit für die Wissenschaft näher diskutiert.
In Kapitel 2 wird auf das Kernthema der Arbeit, SCP – SCPM hinsichtlich Begriffserklärungen, Entstehung und aktueller Bedeutung eingegangen.
Kapitel 3 behandelt Vorgehensweise und Methodik, die innerhalb dieser Arbeit angewandt werden. Darüber hinaus wird in diesem Kapitel die wissenschaftliche Qualitätssicherung der Arbeit in Bezug auf Validität und Reliabilität begründet.
Das Kapitel 4 bildet den Hauptteil der Arbeit, in dem zunächst eine deskriptive Auswertung der relevanten Literatur erfolgt, an welche umgehend die inhaltliche Auswertung anschließt. Implizit findet sich hierbei folgendes Vorgehen wieder[6]:
- Bestimmung des Datenmaterials, das zur Auswertung herangezogen werden soll
- Aufstellen des Kategorienschemas
- Definition der Kategorien, ggf. Anführen von Beispielen
- Kodierung, d.h. Auswertung des Datenmaterials mit Hilfe des Kategorienschemas
- Verrechnung, d.h. Feststellen und Vergleichen der Häufigkeiten
- Darstellung und Interpretation der Ergebnisse
Kapitel 5 schließlich bietet eine Zusammenfassung und gibt Anregungen für die weitere Forschung zu diesem Thema.
1.5. Theoretische und Praktische Relevanz der Arbeit
1.5.1. Theoretische Relevanz der Arbeit
Die theoretische Relevanz der vorliegenden Arbeit liegt in dem Versuch begründet, den derzeitigen Stand der Diskussion zum Thema SCPM zu verdeutlichen. Dies ist zum einen sinnvoll in der Hinsicht, dass durch die Auswertung der in einem bestimmten Zeitraum verfassten Literatur zu diesem Themenkomplex bestimmte Strömungen herausgefiltert werden können. Zum anderen kann allerdings auch der umgekehrte Fall festgestellt werden, nämlich, dass Diskussionsstränge, die in der Vergangenheit aufgenommen worden sind, in der Gegenwart nicht mehr weiter erörtert werden. Auf die Gründe hierfür wird in dieser Arbeit nicht näher eingegangen, da es vorrangig um eine Auswertung der vorhandenen Literatur geht und nicht um eine detaillierte Interpretation der Hintergründe.
1.5.2. Praktische Relevanz der Arbeit
In praktischer Hinsicht hat die vorliegende Arbeit in erster Linie Relevanz für Unternehmen. Dabei spielt es keine Rolle, ob Unternehmen erst mit dem Gedanken spielen, SCPM einzuführen oder sie dieses bereits aktiv nutzen. Für beide Ausprägungen bietet diese Arbeit interessante Erkenntnisse, von denen die Unternehmen direkt oder indirekt profitieren können. Beispielsweise kann die Entscheidung zur Einführung von SCPM von den Ergebnissen dieser Arbeit beeinflusst werden, aber auch einzelne Entscheidungsschritte bei der Durchführung von SCPM werden möglicherweise erleichtert oder wenigstens verdeutlicht.
In akademischer Hinsicht reiht sich diese Arbeit in eine Folge von Arbeiten am Lehrstuhl für Produktion und Umwelt der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg ein, die mit unterschiedlicher Schwerpunktsetzung ebenfalls als Literaturanalysen durchgeführt wurden. So wurde z. B. bereits zum Thema Greening Supply Chains eine Auswertung der gesamten englisch- und deutschsprachigen Literatur, die im Zeitraum von 1994 bis 2004 veröffentlicht wurde, vorgenommen. Auch das Thema SCP wurde schon einmal in Form einer vergleichenden Literaturanalyse bearbeitet. Wegen der Fülle der Veröffentlichungen zu diesem Thema erfolgte allerdings eine Eingrenzung auf die deutschsprachige Literatur.
Genau an dieser Stelle setzt die vorliegende Arbeit an. Im Gegensatz zu der Vorerwähnten, befasst Letztere sich ausschließlich mit den englischsprachigen Veröffentlichungen zum Thema SCPM im Zeitraum 2000 bis 2004 und ergänzt somit die bereits abgeschlossene Arbeit. Die kontinuierliche Fortführung der Erfassung von v. a. Zeitschriftenartikeln zu bestimmten Themen in dieser Art und Weise kann einen entscheidenden Beitrag zur Wahrung der Übersichtlichkeit leisten. Darüber hinaus kann sich die weitere Forschung anhand der in der Literaturanalyse festgestellten Ergebnisse orientieren, z. B. vernachlässigte Themengebiete wieder aufgreifen oder vermeintliche Fehleinschätzungen korrigieren.
Die praktische Relevanz dieser Arbeit ist demzufolge darin zu sehen, dass sie eine zusammenfassende Übersicht über die Erkenntnisse aus der englischsprachigen SCP Literatur der Jahre 2000 bis 2004 liefert.
2. Vom SCM zum SCPM
2.1.Entwicklung des Supply Chain Performance Measurements
2.1.1. SCM als Ausgangspunkt
Das Konzept des SCM hat seit Beginn der 1980er Jahre als grundlegender Bestandteil Eingang in die wirtschaftswissenschaftliche Literatur und Forschung gefunden. Hintergrund dieser zunehmenden theoretischen Beachtung war eine Entwicklung in der Praxis, die sowohl global agierende als auch klein- und mittelständische Unternehmen (KMU) mehr und mehr zum Bestandteil eines komplexen logistischen Netzwerks werden ließ.[7] Bekannt wurden diese neu entstandenen logistischen Netzwerke unter dem Begriff „Supply Chains“. Um sie sinnvoll koordinieren und steuern zu können, bedurfte es eines neuartigen Managements, welches nicht mehr nur innerhalb der Grenzen eines Unternehmens handelte, sondern auch darüber hinaus. Das Supply Chain Management war entstanden.
Definitorisch erklärt sich der Begriff des Supply Chain Managements folgendermaßen[8]:
“Supply Chain Management encompasses the planning and management of all activities involved in sourcing and procurement, conversion, and all Logistics Management activities. Importantly, it also includes coordination and collaboration with channel partners, which can be suppliers, intermediaries, third-party service providers, and customers. In essence, Supply Chain Management integrates supply and demand management within and across companies.”
Das wichtigste Merkmal des SCM ist demzufolge die Koordination und Kollaboration mit den anderen in der Kette integrierten Unternehmen. Dieser Definition ließe sich noch die Ausdehnung einer SC hinzufügen, die im extremsten Fall von der Rohstoffbeschaffung bis hin zur Wiederverwertung der Altprodukte reicht. Weitere Merkmale sind Langfristigkeit sowie eine strategische Ausrichtung, welche in anderen SCM Definitionen ausdrücklich erwähnt wird.[9] Als abschließendes Ziel des SCM bleibt die partnerschaftliche Zusammenarbeit zur kontinuierlichen Effektivitäts- und Effizienzsteigerung zu nennen.[10]
2.1.2. IT als unterstützender Faktor
Als unterstützende Faktoren für eine bessere Koordination und Kollaboration innerhalb der Kette haben sich besonders im vergangenen Jahrzehnt die verstärkte Einführung und der intensivere und zuverlässigere Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien (IuK) erwiesen. Moderne EDV Systeme gestatten einen Informationsaustausch unter nahezu Echtzeitbedingungen, was zum Wegfall vieler durch Wartezeit verursachter Arbeitsunterbrechungen führt. Prozesse laufen weniger zeitintensiv ab und werden somit kosteneffizienter, was insgesamt in einer gesteigerten Produktivität und somit in erhöhter Leistung für das einzelne Unternehmen resultiert. Die Aufgabe des SCM ist es nun, die in jedem einzelnen Unternehmen erreichte Leistungsoptimierung durch geeignete Koordination und Kollaboration auch auf die gesamte Kette zu übertragen. Das Gesamtsystem und hier besonders die Schnittstellen zwischen den kooperierenden Unternehmen müssen gemanagt werden, damit im Einzelnen optimale Leistungen nicht zu suboptimalen Leistungen in der gesamten SC führen.
SCM bewirkt also eine Veränderung von Unternehmensstrukturen und Organisationsformen in einer Weise, die lange Zeit aus Wettbewerbssicht als unmöglich galt. Bislang prägte Konkurrenzdenken nicht nur auf horizontaler, sondern auch auf vertikaler Ebene das Geschäft, nun liegt der Fokus auf Kooperationen, Kompetenzausweitung und Outsourcing.[11] Vor allem ehemals unberührte interne Prozesse sind von Veränderungen betroffen. So wirkt sich die Integration in eine SC u. a. auf bestehende Methoden der Leistungsmessung aus, worauf in den nächsten Abschnitten genauer eingegangen werden wird.
2.1.3. Die Entwicklung des Supply Chain Performance Measurement
Als Ausgangspunkt des verstärkten Interesses am PM kann ein wachsender Bedarf nach adäquater Leistungsbeurteilung festgestellt werden. Die traditionell angewendeten Beurteilungssysteme sind nicht mehr geeignet, den neuen Anforderungen gerecht zu werden, da die überwiegend monetär geprägten Systeme eine Reihe von Schwächen aufweisen.[12] Umso erstaunlicher ist das Phänomen, dass die Beschäftigung mit dem SCPM nach Meinung einiger Wissenschaftler bis vor kurzem eher gering war[13]. Praktiker als auch Wissenschaftler haben zwar in der Vergangenheit einige Veröffentlichungen hinsichtlich Leistungsmessungsmethoden in Verbindung mit SCM herausgebracht.[14] In diesen Veröffentlichungen wird jedoch häufig kritisiert, die bestehenden Messmethoden seien zu lückenhaft bzw. zu isoliert, sowohl innerhalb als auch zwischen Unternehmen, und zu sehr auf kurzfristige Ausprägungen von Leistungskennzahlen wie Kosten und Zeit gerichtet.[15] Darüber hinaus richtet sich die Kritik auf den unsauberen Gebrauch von Leistungsmessungsmethoden und das Fehlen von SCP Indikatoren.[16] Konkret war die Forschung in der Lage, zwei große Problembereiche bezüglich des SCPM zu identifizieren.[17]
- Zunächst einmal gibt es nur wenige Indikatoren bzw. Kennzahlen, die integrierte unternehmensübergreifende Prozesse innerhalb von Netzwerkstrukturen repräsentieren.[18] Die meisten vorhandenen Indikatoren sind bezogen auf einzelne Aktivitäten und Funktionen in der Kette. Manche allerdings können durch einfache Aufsummierung der korrespondierenden Kennzahlen untergeordneter Netzwerkeinheiten auf einer höher aggregierten Ebene zusammengefasst werden. Beispiele hierfür sind u. a. total response time, cash-to-cash cycle time oder total inventory level.
- Ein weiterer Problembereich ist darin zu sehen, dass vorhandene traditionelle Leistungsmessungsmethoden die entscheidende Kombination von integrierten und nicht integrierten Indikatoren nicht berücksichtigen. Erfolgt diese Berücksichtigung, beispielsweise, indem den an der SC beteiligten Unternehmen neben Informationen über ihre eigene Leistung (nicht integriert) auch Informationen über die Netzwerkleistung (integriert) zur Verfügung gestellt werden, kann jeder Partner die Wettbewerbsfähigkeit der gesamten SC überprüfen und gleichzeitig Verbesserungsmöglichkeiten für den eigenen Bereich ermitteln.[19] Im Ergebnis führt ein solches kooperatives Verhalten zu einer eher teamorientierten Denkweise und fördert zudem den Anreiz zur Erreichung eines Netzwerkoptimums.
Darüber hinaus betreffen die am häufigsten genannten Schwächen traditioneller Kennzahlensysteme folgende Punkte:[20]
- Zeit
Traditionelle Kennzahlensysteme (TKS) sind schwerpunktmäßig vergangenheitsorientiert. Sie vermitteln lediglich die monetären Ergebnisse historischer Entscheidungen und liefern kaum zukunftsrelevante Steuerungsinformationen.
- Ausrichtung
TKS berücksichtigen i. d. R. nur interne Anspruchsgruppen. Die Ansprüche externer Stakeholder hingegen bleiben weitgehend unbeachtet.
- Aggregationsgrad
TKS stellen im Wesentlichen hoch aggregierte Unternehmens- und Geschäftsfeldkennzahlen bereit. Andere Leistungsebenen wie z. B. Prozesse und Mitarbeiter bleiben dagegen unberücksichtigt.
- Steuerungsziel
TKS fördern bereichsbezogene kurzfristige Suboptima und unterstützen dysfunktionale Verhaltensweisen.
- Dimension
TKS sind vorrangig durch monetäre Berichtsgrößen geprägt. Nicht monetäre Informationen werden nicht mit einbezogen.
- Format
TKS sind überwiegend durch quantitative Berichtsgrößen gekennzeichnet. Qualitative Beschreibungen und Interpretationen zur Erfassung „schwacher Signale“ mit entsprechendem Frühwarncharakter werden dagegen nicht berücksichtigt.
- Planungsbezug
TKS haben keinen direkten inhaltlichen Bezug zur Unternehmens- oder Geschäftsfeldstrategie.
- Anreizbezug
TKS unterstützen ein (kosten-) abweichungsorientiertes Denken und sind zu wenig auf kontinuierliche Verbesserungsprozesse im Sinne des Kaizen Gedankens gerichtet.
Zusammenfassend lässt sich also die Forderung formulieren, dass traditionelle Leistungsmessmethoden ausgedehnt und die Aufmerksamkeit stärker in Richtung des Netzwerkgedankens gerichtet werden müssen. Innovative Wege kollaborativen SCPMs müssen entwickelt und neue, an die veränderten Gegebenheiten angepasste Leistungsdimensionen, welche über die traditionellen Dimensionen wie Kosten, Zeit und Qualität hinausgehen, in Betracht gezogen werden.[21]
2.2. Performance Measurement als Steuerungsansatz
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Seit dem Ende der 1980er Jahre bezeichnet PM einen neuen Ansatz zur Unternehmenssteuerung, bei dem mehrere verschiedene Kennzahlen unterschiedlicher Dimensionen zur Kontrolle und Überprüfung von Effektivität und Effizienz der unternehmerischen Leistung bzw. Leistungsebenen herangezogen werden. Leistungsebenen können in diesem Zusammenhang das Gesamtunternehmen oder Organisationseinheiten wie Abteilungen, aber auch einzelne Mitarbeiter oder bestimmte Prozesse sein. Traditionell waren Steuerungsinstrumente in der Regel finanziell orientiert, nun erweitert sich das Spektrum um ein Vielfaches, was die folgende Abbildung verdeutlicht:
Abbildung 1: Ansatzpunkte zur Weiterentwicklung traditioneller Steuerungskonzepte[22]
Mit dieser Erweiterung gehen diverse Anforderungen an die neuen Ansätze einher. So sollen sie neben vergangenheits- auch zukunftsbezogene Steuerungsinformationen für alle Leistungsebenen (vgl. oben) liefern, sowohl interne als auch externe Anspruchsgruppen und deren Ansprüche abbilden, quantitative und qualitative Informationen umfassen sowie strategische und operative Kennzahlen liefern. Darüber hinaus sollten sie kurz- und langfristige Optimierungsüberlegungen sowohl auf Gesamtunternehmens- als auch auf Bereichsebene ermöglichen und vorzugsweise kontinuierliche Verbesserungsaktivitäten anstatt reiner Abweichungsreduzierung unterstützen.[23]
Im Folgenden werden sieben verschiedene Ansätze vorgestellt, die versuchen, die oben formulierten Forderungen für ein neues kollaboratives PM System innerhalb von SCs umzusetzen.[24] Ihre Auswahl erfolgte im Hinblick auf den Inhalt der auszuwertenden Artikel.
2.2.1. Der integrierte Supply Chain Ansatz – netzwerkorientiert
Der integrierte Supply Chain Ansatz versucht, die unterschiedlichen Ziele der einzelnen Netzwerkpartner im Sinne eines gemeinschaftlichen Netzwerkzieles zusammenzufassen. Die Anforderung an das PM besteht darin, eine integrierte Sichtweise sowohl globaler als auch lokaler Leistungsperspektiven zu unterstützen, ohne dabei die bereits angewendeten Ansätze zu übergehen. Es soll eine allumfassende Betrachtung des gesamten Netzwerks erreicht werden, in das alle relevanten Stufen einbezogen sind, um zu verhindern, dass diese autonom und damit entgegen des Netzwerkgedankens handeln. Darüber hinaus sollte Konsistenz bei der Interaktion mit lokalen Performance Ansätzen vorherrschen, um die Gefahr von Interessenskonflikten zu minimieren.
2.2.2. Der kollaborative Ansatz – partnerschaftsorientiert
Der kollaborative Ansatz rückt den Partnerschaftsgedanken in den Mittelpunkt der Betrachtung. Er geht davon aus, dass nur eine für alle Beteiligten Erfolg versprechende Partnerschaftssituation effizientes und erfolgreiches SCM ermöglicht. Deswegen muss zunächst das Ausmaß der partnerschaftlichen Verbindungen zwischen den verschiedenen Einheiten des Netzwerkes eingeschätzt werden. Kriterien, die eine solche Einschätzung ermöglichen, wie z. B. der Grad, bis zu dem Informationsaustausch zwischen zwei Partnern stattfindet, die Ebene der Lieferantenintegration oder das Ausmaß der Bereitschaft zur Problemlösung, stehen zwar zur Verfügung, werden jedoch nur begrenzt in bereits existierenden PM Systemen eingesetzt. Vergleiche hierzu auch folgende Tabelle:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 1: Bewertungskriterien des Ausmaßes von Partnerschaft in Supply Chains[25]
2.2.3. Der finanzielle vs. den nicht finanziellen Ansatz – ausgleichsorientiert
Obwohl bereits in vielen Unternehmen die Erkenntnis vorherrscht, dass finanzielle Kennzahlen allein nicht zur Orientierung ausreichen und deswegen auch nicht finanzielle Kennzahlen neuerdings erhöhte Aufmerksamkeit erfahren, fehlt es immer noch an Ausgeglichenheit, welche die Bildung einer klaren, eindeutigen Übersicht der organisatorischen Leistung verhindert. Für einen ausgewogenen Ansatz sollten Unternehmen beachten, dass finanzielle Kennzahlen zwar wichtig sind für die strategische Planung und Darstellung monetärer Ergebnisse, jedoch für die Steuerung und die Weiterentwicklung von Prozessen eher weniger geeignet sind.[26] Abgesehen davon ist der geschäftliche Erfolg nicht allein von einem starken Cashflow abhängig. Kompetenzen und Fähigkeiten in Bereichen wie SC basierter Problemlösung, IT Innovationen und neuer Logistikkonzepte sind ebenso entscheidend, doch leider nicht so einfach messbar wie finanzielle Größen. Nichtsdestotrotz sollten neue PM Ansätze alte Strukturen überwinden und zu einer ausgewogeneren Betrachtung führen.
2.2.4. Der ganzheitliche Logistik Ansatz – geschäftsprozessorientiert
Obwohl das SCM Konzept selbst seinen Ursprung in einem geschäftsprozessorientierten Ansatz hat, sind immer noch viele der existierenden Leistungsindikatoren funktionalen Einheiten zugeordnet. Dies geschieht zudem noch aus einer top-down Perspektive, die in der Regel Ergebnisse liefert, welche durch Aggregation über mehrere Funktionsebenen gewonnen werden.
Der ganzheitliche Logistik Ansatz geht davon aus, dass ein stärker an den logistischen Geschäftsprozessen orientierter Ansatz zu einem besseren Verständnis und einer besseren Bewertung des gesamten Auftragserfüllungsprozesses führt. Das hierbei auftretende Problem ist, dass die in der Regel auf finanziellen Buchungssystemen basierenden Steuerungskennzahlen nicht direkt mit technischen oder logistischen Kennzahlen zu vergleichen sind. Beispielsweise ist es aus funktioneller Perspektive nicht offensichtlich, auf welche Art und Weise sich Lagerbestandskosten oder Materialbereitstellungskosten auf die Gesamtleistung einer SC auswirken. Aus der geschäftsprozessorientierten Sichtweise dagegen ist eher zu beurteilen, dass sich die Menge an verfügbarem Lagerbestand eines Produktes unmittelbar auf die SC Leistung auswirkt, nämlich z. B. dann, wenn Lieferengpässe aufgrund von Lagerrückständen auftreten.
2.2.5. Der hierarchische Ansatz – mehrebenenorientiert
Ziele sind nicht nur von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich. Auch innerhalb eines Unternehmens werden unterschiedlichste Ziele auf den verschiedenen Unternehmensebenen verfolgt. Rummler / Brache beispielsweise unterscheiden drei verschiedene Performanceebenen, die Organisationsebene, die Prozessebene und die Arbeitsplatz- bzw. Mitarbeiterebene, und repräsentieren damit die am häufigsten vertretene Ebenenbetrachtung.[27] Diese Dreiteilung führt dazu, dass, je nachdem welche Ebene betroffen ist, geeignete Performance Indikatoren ausgewählt und diese wiederum hierarchisch aufeinander abgestimmt werden müssen, um eine vollständige Integration und aussagefähige Ergebnisse zu gewährleisten. Die Gesamtperformance einer Organisation ergibt sich folglich „als Ergebnis der Ziele, Strukturen und Managementaktivitäten verschiedener interdependenter Performanceebenen“[28].
Diese Anforderung ist wahrscheinlich die am schwersten zu erfüllende, da sowohl die durch die zahlreichen Partner innerhalb einer SC entstehende Komplexität als auch jede innerhalb der einzelnen Partnerorganisationen vorkommende Hierarchiestufe berücksichtigt werden sollte. Aufgrund dieser Problematik finden vornehmlich zwei Instrumente empirische Anwendung. Zum einen das Instrument der Balanced Scorecard nach Kaplan / Norton und zum anderen das vom Supply Chain Council entwickelte Supply Chain Operations Reference Modell, besser bekannt unter der Abkürzung SCOR[29]. Auf beide Instrumente wird in Kapitel 2.3. näher eingegangen werden.
2.2.6. Der systematische Ansatz – modellorientiert
Die Hauptforderung des systematischen Ansatzes ist, dass das Leistungsmessungssystem durch ein allgemeingültiges Rahmenwerk unterstützt wird, das u. a. Auskunft darüber geben soll, wie ein Leistungsmessungssystem überhaupt eingeführt wird und welche Kennzahlen zur Anwendung kommen sollen. Um den Aufwand der Einführung und Kontrolle eines kollaborativen PMs möglichst gering zu halten, sollten die dazu nötigen Schritte weitestgehend systematisch ablaufen. Dies kann am besten über einen modellorientierten Ansatz erfolgen, wie z. B. das EFQM-Modell, welches in Kapitel 2.3.3. genauer beschrieben werden wird.
2.2.7. Der anwendbare und skalierbare Ansatz – bereichsorientiert
Im Hinblick auf den Detaillierungsgrad einzelner Kennzahlen sollte innerhalb des gesamten SCPM Systems genug Raum sein, so dass jeder einzelne Partner über die für ihn wichtigen Kennzahlen verfügen kann. Gleichzeitig muss aber eine Skalierbarkeit der Kennzahlen gegeben sein, damit auf jeder Netzwerkebene entsprechend aussagefähige Resultate generiert werden können. Auf der anderen Seite sollte jedoch auch berücksichtigt werden, dass die Ermittlung und Überwachung zu vieler Kennzahlen oftmals unnötigen Arbeitsaufwand darstellt, ohne dabei entscheidende Aussagen zu liefern. Daher ist es aus Effizienzgründen erstrebenswert, wenn sich die SC Partner auf eher wenige Kennzahlen in wichtigen Bereichen einigen.
Da die meisten Aufgaben im SCM strategischer Natur und damit auch zukunftsorientiert sind, ist es ebenso wichtig, dass die Performance Indikatoren nicht nur aufgrund von historischen Daten erstellt werden. Auch sollten mögliche Zukunftstrends im PM Beachtung finden, was schließlich erst zu einem anwendbaren, weil die Realität widerspiegelnden Ansatz führt.
Die folgende Abbildung gibt eine zusammenfassende Übersicht über die sieben zuvor beschriebenen Ansätze.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 2: Anforderungen an einen kollaborativen PM Ansatz[30]
2.3. Aktuelle Bedeutung
Nachdem nun verschiedene Anforderungen an ein modernes PM System in Form der sieben im vorigen Kapitel vorgestellten Ansätze präsentiert wurden, sollen im Folgenden drei bereits erwähnte Instrumente näher betrachtet werden. Es sind dies im Einzelnen die Balanced Scorecard, das SCOR- sowie das EFQM-Modell. Die Balanced Scorecard und das SCOR-Modell wurden aufgrund ihrer hohen Akzeptanz im sowohl akademischen als auch praktischen Bereich gewählt. Das EFQM-Modell wurde ausgesucht, weil es, obwohl nicht ganz so verbreitet wie die Balanced Scorecard, ebenfalls sehr gute Möglichkeiten bietet, in relativ verständlicher Weise, Verbesserungen zu induzieren.
Natürlich gibt es noch eine Reihe weiterer PM Konzepte, deren Ursprünge entweder in der Unternehmenspraxis oder auch im Wissenschafts- und Consultingbereich liegen. Wie sich aber im Verlaufe der Arbeit zeigen wird, haben die drei Gewählten das größte Potential, die oben formulierten Anforderungen umzusetzen, weshalb sie vorrangig zur näheren Erläuterung herangezogen wurden.[31]
[...]
[1] Harrington, 1999, S. 164
[2] Erdmann, 2003, S. 63
[3] vgl. u. a. Beaumon, 1999 und Neely, 1998
[4] vgl. Melnyk / Stewart / Swink, 2004, S. 2
[5] vgl. Kerr, 2003
[6] in Anlehnung an Mayring, 2003, S. 14
[7] Hieber, 2002, S. 1
[8] http://clm1.org/Website/AboutCLM/Definitions/Definitions.asp, 2004-08-30
[9] siehe z. B. Schönsleben, 2000, S. 54
[10] siehe z. B. Busch / Lange / Langemann, 2002
[11] vgl. z. B. Basu, 2001, S. 7
[12] Gleich, 2001, S. 4
[13] Handfield / Nichols, 1999, S. 61
[14] vgl. hierzu u. a. Melnyk / Calantone, 1999
[15] vgl. u. a. Holmberg, 2000
[16] Lee / Billington, 1992, S. 65
[17] Bechtel / Jayaram, 1997, S. 24
[18] vgl. hierzu u. a. Handfield / Nichols, 1999, S. 62
[19] van Hoek, 1998, S. 189
[20] vgl. Gleich, 2001, S. 4 f. und Müller-Stewens, 1998, S. 36 f.
[21] Hieber, 2002, S. 3
[22] Gleich, 2001, S. 11
[23] vgl. hierzu u. a. Müller-Stewens, 1998, S. 36 ff.
[24] Hieber, 2002, S. 80-83
[25] Gunasekaran / Patel / Tirtioglu, 2001, S. 75
[26] vgl. Johnson, 1990, S. 64
[27] Rummler / Brache, 1990, S. 16 f.
[28] Erdman, 2003, S. 97
[29] vgl. Stewart 1997, S. 62-67
[30] in Anlehnung an Hieber, 2002, S. 84
[31] für weitere Konzepte siehe Erdman, 2003, S. 109-175