Während des Webinars „Level Up Your FP&A in Pharma & Biotech“ haben wir darüber gesprochen. Finanzteams in der Pharmabranche stehen vor einem Planungsproblem, das EPM (Enterprise Performance Management) löst, Excel jedoch niemals lösen wird. Nicht, weil Excel bei der Rechenarbeit versagt, sondern weil die Koordination von 50.000 Produkten in 50 Ländern über per E-Mail versendete Tabellenkalkulationen kein Planungsprozess ist. Es handelt sich vielmehr um eine Datenerhebung, an die ein Planungskalender angehängt wurde.
Das Planungsreifegradmodell: Wo Pharmaunternehmen tatsächlich stehen
Finext stuft den Reifegrad der integrierten Unternehmensplanung in acht Stufen ein. Je nachdem, wo Sie sich befinden, lässt sich feststellen, welches Problem zuerst angegangen werden sollte.
Stufe 0: Ausschließlich Tabellenkalkulation. Die Planung erfolgt vollständig in Excel. Kein gemeinsames Modell, keine Versionskontrolle, kein Prüfpfad.
Stufe 1: Datenbankgestützt. Die Budgetergebnisse werden in einer zentralen Datenbank erfasst, die Dateneingabe erfolgt jedoch weiterhin manuell und ist auf verschiedene Teams verteilt.
Stufe 2: Prozessorientiert. Die Planung erfolgt nach einem Zeitplan. Es finden Überprüfungen statt. Dem Modell fehlt es noch an analytischer Intelligenz.
Stufe 3: Treiberbasierte Planung. Mehrdimensionale, treiberbasierte Modelle ersetzen statische Tabellenkalkulationen. Die meisten Pharmaunternehmen haben Schwierigkeiten, diese Stufe zu erreichen. Der Sprung von Stufe 2 zu Stufe 3 ist kein einfaches Software-Upgrade. Er erfordert ein Umdenken hinsichtlich der Datenverantwortung im gesamten Unternehmen.
Stufe 4: Vorausschauende Prognosen. Die Datenqualität ist so hoch, dass historische Muster als Grundlage für automatisierte Referenzwerte dienen.
Stufe 5: Geschäftsintegriert. Vertrieb, Beschaffung, Personalwesen und Finanzwesen nutzen ein gemeinsames, vernetztes Modell. Operative und finanzielle Daten werden gemeinsam genutzt.
Stufen 6 bis 8: Erweiterte und in die Lieferkette integrierte Planung. Die Planung erstreckt sich über die Organisation hinaus auf Kunden und Lieferanten. Das Nachschubsignal eines Einzelhändlers fließt in Echtzeit in den Produktionsplan des Lieferanten ein.
Die meisten Pharmaunternehmen, die sich an Finext wenden, befinden sich zwischen Stufe 1 und Stufe 2. Einige befinden sich auf Stufe 3, weisen jedoch Lücken auf, die dazu führen, dass das Treibermodell eher theoretischer als operativer Natur ist.
Nachfrageplanung in der Pharmabranche: Das Problem der überhängenden Lagerbestände
Die Bedarfsplanung in der Pharmabranche unterliegt einer Einschränkung, mit der die meisten anderen Branchen nicht konfrontiert sind: die Haltbarkeitsdauer. Wenn ein Produkt unverkauft sein Verfallsdatum erreicht, stehen Unternehmen vor der Wahl zwischen einer vollständigen Abschreibung oder einem Massenverkauf ohne Gewinnspanne. Keines dieser Ergebnisse war in der Prognose vorgesehen.
Die eigentliche Ursache ist eine strukturelle Diskrepanz zwischen Vertrieb und Beschaffung. Die Vertriebsteams optimieren auf Absatzvolumen. Die Beschaffungsteams optimieren auf Produktionseffizienz. Keines der beiden Teams erhält die Zahlen des anderen früh genug, um sie abzustimmen.
Die integrierte Unternehmensplanung behebt dieses Problem, indem sie begrenzte Lieferkapazitäten und uneingeschränkte Absatzziele in ein und denselben Planungsprozess einbindet und dabei klare Verantwortlichkeiten für die Schließung der Lücke festlegt, bevor die Lagerbestände verfallen.
Eine Finext-Implementierung betraf ein Pharmaunternehmen mit 50.000 lokalen Produkten, 900 Vertriebskanälen und Niederlassungen in mehr als 50 Ländern. Über 1.000 Mitarbeiter waren am Planungsprozess beteiligt. Jedes lokale Team arbeitete mit isolierten Excel-Dateien. Die gesamte Arbeit des globalen Teams bestand in der Konsolidierung. Für Analysen blieb ihnen keine Zeit mehr.
Die Lösung verband das EPM-Tool mit dem zentralen Data Warehouse. Produkte mit hoher Priorität werden manuell vor Ort erfasst, wo die Teams über fundierte Marktkenntnisse verfügen. Produkte mit niedriger Priorität, deren Nachfrage stabil ist, werden auf der Grundlage prädiktiver Basisalgorithmen berechnet. Lokale Nutzer können diese Basiswerte überschreiben, wenn ihnen spezifische Informationen vorliegen. Das globale Team erhält eine konsolidierte Übersicht, sobald die lokalen Eingaben eintreffen, ohne darauf warten zu müssen, dass alle ihre Daten übermitteln.
Forschung, Entwicklung und Impfstofffinanzierung: Planung des Portfoliorisikos
Die CEPI (Coalition for Epidemic Preparedness Innovations) finanziert die Entwicklung von Impfstoffen gegen Krankheiten, die für die kommerzielle Pharmaindustrie keine Priorität haben. Während der COVID-19-Pandemie stiegen die staatlichen Fördermittel rapide an, und ein Team, das für ein sorgfältiges, langfristiges Portfoliomanagement aufgebaut worden war, musste Milliardenbeträge über Dutzende laufender Programme hinweg gleichzeitig im Blick behalten.
Finext hat für CEPI ein zweigleisiges EPM-Modell entwickelt.
Der erste Bereich befasst sich mit den Finanzbeiträgen: Gelder von Regierungen, Stiftungen und multilateralen Fonds. Das Modell ist in Salesforce integriert, um vertraglich festgelegte von noch nicht vertraglich festgelegten Zusagen zu unterscheiden, die erwarteten Mittelzuflüsse nach Krankheitsprogrammen zuzuordnen und Finanzierungslücken zu erkennen, bevor sie zu Programmrisiken werden.
Der zweite Bereich befasst sich mit F&E-Investitionen: Geldausgaben. Risiko- und Verzögerungsfaktoren sind direkt einbezogen. Wenn ein Programm bei einem Budget von 20 Millionen Euro nur 10 Millionen Euro ausgibt, wertet das Modell diese Minderausgaben als Terminrisiko und nicht als Einsparung. Portfoliomanager sehen, ob ein Programm im Zeitplan liegt, hinter dem Zeitplan zurückbleibt oder in Schwierigkeiten ist. Es geht nicht nur darum, ob die Bilanz stimmt.
Vor der Umsetzung dauerte dieser Lesevorgang zwei Wochen. Danach: ein bis zwei Tage.
Länderübergreifende Personalplanung und Betriebskosten
Pharmaunternehmen, die in mehreren Ländern tätig sind, stehen vor einem Problem bei der Personalplanung, das sich mit jeder weiteren Niederlassung vervielfacht. Rentensysteme, Sozialversicherungsbeiträge, Urlaubsansprüche und Vertragsstrukturen unterscheiden sich von Land zu Land. Wenn eine Regierung einen Beitragssatz mitten im Haushaltszyklus ändert, muss jemand jede betroffene Zeile in jeder lokalen Tabelle ausfindig machen.
Das klappt selten reibungslos. Die Zahlen schwanken. Neue Prognosen brauchen Tage.
Die Alternative ist ein globales Personalplanungsmodell, bei dem ein Administrator einen einzigen Parameter aktualisiert. Jede Einheit, jede Währung und jedes Land wird sofort neu berechnet. Die Finanzabteilung erhält genaue Zahlen, ohne die Personalabteilung darum bitten zu müssen. Die Geschäftsbereiche geben ihre eigenen Personalstärkendaten direkt ein, da sie über dieses Wissen verfügen – nicht die Finanzabteilung.
Finanz-Business-Partnering funktioniert nur, wenn die Finanzabteilung nicht den Datenengpass darstellt. Das Modell muss die Verantwortung dort ansiedeln, wo das Wissen liegt, und gleichzeitig der Finanzabteilung die nötige Transparenz verschaffen, um darauf reagieren zu können.
Treiberbasierter Cashflow
Die manuelle Cashflow-Prognose in der Pharmabranche bedeutet in der Regel, dass die Finanzabteilung auf der Grundlage von Annahmen zu Zahlungseingängen, Zahlungsausgängen und Lagerbeständen in einer Tabellenkalkulation arbeitet, die unabhängig von der Gewinn- und Verlustrechnung geführt wird.
Finext ersetzt dies durch ein Modell für den Cash-Conversion-Cycle, das auf drei Kennzahlen basiert: DSO (Days Sales Outstanding), DPO (Days Payable Outstanding) und DIO (Days Inventory Outstanding). Der Cashflow wird aus den Ist-Zahlen und der prognostizierten Gewinn- und Verlustrechnung abgeleitet. Wenn sich die Prognose ändert, wird der Cashflow entsprechend aktualisiert. Die Finanzabteilung muss nicht darauf warten, dass die Buchhaltung eine Datei übermittelt.
Was xP&A für das Finanzwesen in der Pharmabranche bedeutet
Das traditionelle FP&A liefert finanzielle Ergebnisse. xP&A (abteilungsübergreifende Planung) betrachtet diese Ergebnisse als Folge von Einflussfaktoren, die unternehmensweit zum Tragen kommen: geschäftliche Prognosen, Nachfragepläne, Lieferengpässe, Personalkosten und F&E-Pipelines.
Für die Pharmabranche ist dies von Bedeutung, da das finanzielle Ergebnis von Entscheidungen abhängt, die in den Bereichen Vertrieb, Lieferkette, Produktion und Forschung und Entwicklung getroffen werden. Ein FP&A-Team, das sich ausschließlich auf finanzielle Daten stützt, reagiert stets nur auf bereits Geschehenes. Ein xP&A-Modell gibt der Finanzabteilung die Hebel an die Hand, um bereits vor der Festlegung der Zahlen einen Beitrag zu leisten.
Die S&OP-Prozesse, die in großen Pharmaunternehmen funktionieren, basieren fast immer auf einer gut funktionierenden xP&A-Integration. Denjenigen, die ins Stocken geraten, fehlt diese meist.
KI in der Pharma-Planung: Was kommt auf uns zu und was ist dafür erforderlich?
Die Integration von KI in EPM-Plattformen entwickelt sich vom Pilotprojekt zur produktiven Funktion. In naher Zukunft wird die Szenarioplanung mittels Eingabe in natürlicher Sprache möglich sein.
Anstatt sich durch Vorlagen zu klicken, um einen verkaufsfördernden Aufschwung im Dezember durch Anpassung der Stückzahlen, Überprüfung der Kapazitäten und Analyse der Auslastung der Produktionslinie zu modellieren, gibt ein Planer Folgendes ein: „Wende im Dezember eine 10-prozentige Verkaufsförderung für dieses Produkt an und zeige mir die Auswirkungen auf die Kapazität dieser Produktionslinie.“ Das Modell führt das Szenario durch.
Das ersetzt den Planer nicht. Es überbrückt die Kluft zwischen einer geschäftlichen Frage und der Antwort darauf.
Unternehmen der Stufe 3 und höher, die über saubere Daten und funktionierende Treibermodelle verfügen, sind in der Lage, diese Tools sofort einzusetzen. Unternehmen, die noch mit Tabellenkalkulationen arbeiten, werden die nächsten zwei Jahre damit verbringen, die Grundlagen zu schaffen, bevor KI für sie in Frage kommt.
Häufig gestellte Fragen: EPM und integrierte Planung in der Pharmabranche
Was versteht man unter EPM in der Pharmabranche, und warum ist es wichtig?
EPM (Enterprise Performance Management) vereint Finanzplanung, Budgetierung, Prognosen und Berichterstattung in einem einzigen Modell. Für die Pharmabranche bedeutet dies, dass Bedarfsplanung, Personalplanung, Einschränkungen in der Lieferkette und das F&E-Portfoliomanagement in eine einheitliche Datenbasis einfließen, anstatt am Monatsende manuell abgeglichen werden zu müssen. Die Alternative ist eine fragmentierte Planung über verschiedene Systeme und Tabellenkalkulationen hinweg, bei der die Finanzabteilung ihre Zeit mit der Konsolidierung statt mit der Analyse verbringt.
Wir haben bereits ein ERP-System. Brauchen wir darüber hinaus noch EPM?
ERP-Systeme erfassen Transaktionen. EPM-Tools dienen der Planung und Prognose. Ihr ERP-System zeigt Ihnen, was geschehen ist. Ihr EPM-Modell zeigt Ihnen, was geschehen wird, welche Faktoren Abweichungen verursachen und wie sich verschiedene Szenarien auf das Ergebnis auswirken. Die meisten Finanzteams in der Pharmabranche benötigen beides – und zwar parallel.
Ab welchem Umfang ist eine treiberbasierte Planung für die Pharmabranche sinnvoll?
Die treiberbasierte Planung macht sich bezahlt, sobald der manuelle Aufwand für die Pflege eines Tabellenkalkulationsmodells die Kosten für ein geeignetes Tool übersteigt. Für Pharmaunternehmen mit mehreren Märkten oder Produktlinien ist diese Schwelle früher erreicht, als die meisten Teams erwarten. Die Komplexität der Planungsfaktoren spielt eine größere Rolle als die Mitarbeiterzahl oder die Umsatzhöhe.
Wie lange dauert die Einführung eines EPM-Systems in der Pharmabranche?
Der Umfang bestimmt den Zeitplan stärker als die Unternehmensgröße. Ein fokussiertes Modul für die Personalplanung oder den Cashflow kann innerhalb weniger Monate in Betrieb genommen werden. Ein globales Modell zur Bedarfsplanung, das 50.000 Artikel in über 50 Ländern abdeckt, ist ein mehrjähriges Projekt. Implementierungen, bei denen es zu Problemen kommt, sind fast immer solche, bei denen versucht wurde, alles auf einmal zu lösen, anstatt schrittweise nach Anwendungsfällen vorzugehen.
