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Fallstudien


Wir hatten in Bezug auf Software viele Optionen, aber die DecisionTools Suite von Palisade war in der Tat das beste Tool in Anbetracht unserer Geschäftsanforderungen. DecisionTools Suite war ausschlaggebend für die Verbesserung unserer Entscheidungsfindung. Auch hat die Suite den Projekt-Teams geholfen, klar zu denken sowie entscheidend und zuversichtlich zu handeln.
Andrew Evans, Entscheidungsanalytiker bei Unilever
Unilever verwendet die DecisionTools Suite von Palisade, um Innovationsentscheidungen zu treffen

Da Unilever weiß, dass die zu treffenden Innovationsentscheidungen sehr komplex sind, hat das Unternehmen sein DMUU-Tool für Entscheidungsfindung unter Unbestimmtheit entwickelt. Durch Kombination einer strukturierten Methode mit der Software DecisionTools Suite von Palisade hat Unilever die Sicherheit, dass die Projekt-Teams das Ausmaß ihrer Entscheidungen voll verstehen und auch die Tools und Kenntnis haben, informierte, gute Entscheidungen zu treffen. Dadurch wird verhindert, dass irgendwelche Geschäftsgelegenheiten oder Gefahren übersehen werden, und gleichzeitig wird die Regsamkeit von Unilever im Markt erhöht.

Hintergrund
Unilever ist einer der weltweit größten Lieferanten von Verbrauchsgütern in Bezug auf Erfrischungen, Nahrungsmittel, Eigenbedarf und Körperpflege. Unilever bietet ein Portfolio von mehr als 400 Marken und setzt sich laufend ehrgeizige Wachstumsziele. Das Unternehmen arbeitet mit einem umfangreichen jährlichen Budget hinsichtlich fortschrittlicher Forschung und Entwicklung. Auch hat Unilever jederzeit Tausende von Projekten in der Innovations-Pipeline. Um informierte Entscheidungen in Bezug auf dieses Portfolio treffen zu können, benötigt Unilever absolute Klarheit über die zu erwartenden Geschäftsmöglichkeiten und Risiken.

Aber genau wie bei anderen großen, dynamischen Unternehmen, wirkt sich auch bei Unilever die Komplexität sehr auf den Entscheidungsfindungsprozess aus. Dieser Prozess bezieht viele Personen und Abteilungen im Unternehmen mit ein, die oft unterschiedliche Motivierungen, Perspektiven, Wertvorstellungen usw. haben. Solche Komplexitäten werden noch durch analytische Komplikationen verstärkt, wie z. B. durch eine große Anzahl von verflochtenen Eingaben, die in die Entscheidung mit einbezogen werden müssen, und auch durch sehr viel Unbestimmtheit in den frühen Entwicklungsphasen. Ebenfalls sind möglicherweise in Konflikt stehende Entscheidungskriterien vorhanden.

Strukturierter Ansatz zur Entscheidungsfindung
Bei geschäftswichtigen Innovationen erkennt Unilever durchaus die damit verbundene Komplexität der Entscheidung sowie auch die Notwendigkeit, sowohl internen als auch externen Fokus zu behalten, damit keine wichtigen Geschäftsmöglichkeiten oder Gefahren übersehen werden. Es war offensichtlich für Unilever, dass die Entscheidungsqualität durch Einbeziehung dieser Faktoren in den effektiven Entscheidungsfindungsprozess verbessert werden würde. Ferner war es klar, dass auf diese Weise auch die Entscheidungsfindung beschleunigt und somit die Marktregsamkeit von Unilever im Markt erhöht werden würde.

Unilever entwickelte daher den einzigartigen Ansatz „Decision Making Under Uncertainty“ (Entscheidungsfindung unter Unbestimmtheit), der abgekürzt DMUU genannt wird. Dies ist ein disziplinierter, planmäßig strukturierter Entscheidungsfindungsansatz, der auf logischer Wahrscheinlichkeitstheorie basiert. Bei dieser Methode werden Begrenzungs- und Strukturierungs-Tools mit hochentwickelter Analysen-Software (d. h. der DecisionTools Suite von Palisade) kombiniert. In die DecisionTools Suite sind sieben Risiko-, Entscheidungs- und Datenanalyse-Tools integriert, die alle in Microsoft Excel ausgeführt werden können. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die Projekt-Teams das Ausmaß ihrer Entscheidungen voll verstehen und auch die Tools und das Wissen haben, informierte, gute Entscheidungen zu treffen. Ebenfalls bekommen sie somit einen Einblick in die Konsequenzen der verschiedenen Reaktionsabläufe. Allgemein gesehen gibt DMUU den Teams also die nötige Klarheit und das nötige Wissen, zuversichtlich entscheiden zu können.
 
DecisionTools Suite als Beratungswerkzeug bei Innovationsentscheidungen
Unilever entschied sich, als Analysen-Software hauptsächlich die DecisionTools Suite von Palisade zu verwenden, um den DMUU-Prozess und die entscheidungsorientierte Unilever-Kultur zu unterstützen. Die DecisionTools Suite ist für diesen Zweck gut geeignet, da sie besonders flexibel ist und durch die Suite auch Monte Carlo- und Entscheidungsbaum-Analysen ausgeführt werden können, und zwar unter Verwendung der @RISK- oder PrecisionTree-Komponente. Unilever ist durch DecisionTools Suite jetzt in der Lage, geschäftliche Wahrscheinlichkeitsfälle für seine größten Innovationen und seine wichtigsten strategischen Entscheidungen zu entwickeln.

DMUU und DecisionTools Suite sind jetzt ein fester Bestandteil des Innovationsprozesses bei Unilever. Auch sind auch geschäftliche Wahrscheinlichkeitsfälle in Bezug auf alle großen und komplexen Projekte erforderlich. Ein typisches Verwendungsbeispiel für @RISK, der Risikoanalysen-Komponente in der Suite, ist z. B. das Bewerten von alternativen Strategien für ein neues Produkt oder eine wichtige Kapitalanlage. 

PrecisionTree, das Entscheidungsanalysen-Tool, wird ebenfalls von den Unilever-Teams verwendet, um die frühen Projektstadien zu evaluieren, da dann bald verschiedene Entscheidungen getroffen werden müssen und auch Unbestimmtheiten auftreten werden. Die Verwendung von Entscheidungsbäumen in PrecisionTree ist dazu da, den aktuellen Wert eines Projekts zu evaluieren und zugleich auch die Risiken und Vorteile zu erkennen, die sich durch interne im Gegensatz zu externen Entwicklungsrouten ergeben.

Da Unilever die Wichtigkeit von DMUU voll bewusst ist, wurde eine interne Beratungsfunktion eingerichtet, um nötigenfalls Entscheidungsunterstützung und Sachkenntnisse bieten zu können.

Außerdem wird die Software von Palisade auch dazu verwendet, andere Geschäftsbereiche zu unterstützen, wie z. B. Lieferkette, Sicherheit, Ausführungsbestimmungen sowie auch zusätzlich komplizierte einmalige Entscheidungen. In allen diesen Bereichen gibt es jeweils mehrere überzeugende Alternativen sowie auch erhebliche Widersprüche hinsichtlich des weiteren Vorgehens und natürlich auch hohe Risiken im Falle einer Fehlentscheidung.

„Strategische Entscheidungen erfordern die Einbeziehung sämtlicher Entscheidungsqualitäts-Elemente“, erklärt Andrew Evans, der Entscheidungsanalytiker von Unilever. „Aber sehr wichtig für diesen Vorgang ist auch eine leistungsstarke und flexible Software, durch die die Richtung der Entscheidungsdebatte festgelegt werden kann. Wir hatten in Bezug auf Software viele Optionen, aber die DecisionTools Suite von Palisade war in der Tat das beste Tool in Anbetracht unserer Geschäftsanforderungen. DecisionTools Suite war ausschlaggebend bei Verbesserung unserer Entscheidungsfindung. Auch hat die Suite den Projekt-Teams geholfen, klar zu denken sowie entscheidend und zuversichtlich zu handeln.“

Zusätzliche Informationen:
Wichtige Software / für Unilever nützliche Funktionen:

Aus den in der DecisionTools Suite verfügbaren Tools wird @RISK gewöhnlich am meisten angewendet. Die Entscheidungsträger bei Unilever sind jetzt daran gewöhnt, Einblicke in reale Geschäftsfälle beschrieben zu bekommen, und zwar durch Histogramme und fortschrittliche Tornado-Diagramme bezüglich Empfindlichkeit. Box-Plot- oder Box-Whisker-Diagramme sind ebenfalls sehr hilfreich, wenn Alternativen oder Projekte verglichen werden müssen. Empfindlichkeits- und Szenario-Analysen werden verwendet, um besser zu verstehen, was eigentlich die Unbestimmtheit antreibt. Außerdem bekommen Analytiker auch einen besseren Einblick durch Modelle, in denen Übersichtsdiagramme und Szenario-Analysen verwendet werden.

Verwendete Verteilungen:
Wenn Unilever die Software @RISK zum Evaluieren von Geschäftsfällen verwendet, werden meistens dazu die Verteilungen Pert und Triang eingesetzt, da diese am besten die Verteilungen beschreiben, wenn es um von Experten hervorgelockte Daten geht. Die diskontinuierliche Verteilung wird zum Simulieren von alternativen Zukunftsereignissen verwendet, wie z. B. von Mitbewerberaktionen oder unterschiedlichem Erfolg bei einer Produkteinführung. Wenn jedoch gute Verlaufsdaten verfügbar sind oder besondere Vorfälle oder Einzelheiten (z. B. in Sicherheitsstudien) von Interesse sind, verwendet Unilever umfangreichere Verteilungen und Tools, wie z. B. die in @RISK verfügbare Verteilungsanpassungsfunktion.

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