Produzierende Unternehmen stehen heute vor tiefgreifenden Herausforderungen: Variantenvielfalt, volatile Märkte, wachsender internationaler Wettbewerbsdruck und steigende Anforderungen an Planungssicherheit erschweren schnelle und belastbare Portfolioentscheidungen. Gleichzeitig bieten datenbasierte Methoden und Machine Learning neue Möglichkeiten, Produktlandschaften präziser zu bewerten und Ressourcen zielgerichteter einzusetzen. Welche Rolle KI dabei spielt und wie Unternehmen komplexe Portfolios transparenter, effizienter und wirtschaftlich robuster steuern können, war Thema des digitalen W&P Executive Dialogs.
Zum Auftakt ordnete Dr. Stephan Hundertmark, Partner bei Dr. Wieselhuber & Partner (W&P), das Thema in die aktuelle unternehmerische Realität ein. Er machte deutlich, dass Produktportfolios heute zentrale Stellhebel für Marktattraktivität, Kostenstrukturen und operative Leistungsfähigkeit sind. „Das Produktportfolio ist der Nukleus der Wertschöpfung – und genau deshalb brauchen Unternehmen datenintelligente Instrumente, um Entscheidungen schneller, fundierter und belastbarer vorzubereiten.“ Mit Blick auf Variantenvielfalt, volatilen Absatz und internationale Wettbewerbsverschiebungen betonte er, dass klassische Analysen und funktionsspezifische Einzelbetrachtungen dieser Komplexität nicht mehr gerecht werden.
Anschließend richtete Dr. Tim Lämmermann, Senior Consultant bei W&P, den Blick auf die strategische Einbettung von KI in Unternehmensprozesse. KI müsse – so Lämmermann – als ganzheitlicher Transformationsprozess verstanden werden, der Strategie, Organisation, Datenqualität und Governance gleichermaßen umfasst. Besonders hob er hervor, dass erfolgreiche KI-Projekte dort entstehen, wo Use Cases klar priorisiert, Rollen eindeutig definiert und Mitarbeitende aktiv eingebunden werden. „KI wirkt erst dann nachhaltig, wenn sie entlang der Wertschöpfung verankert ist, klaren Nutzen stiftet und die Organisation befähigt, bessere Entscheidungen zu treffen.“
Wie diese Prinzipien operativ wirksam werden, zeigte Sebastian Batton, Senior Manager und Leiter Digital Excellence bei W&P. Er beschrieb, wie fragmentierte Datenlandschaften, Excel Grenzen und funktionale Zielkonflikte die Portfoliosteuerung vieler Unternehmen prägen. Machine Learning schließe hier wesentliche Lücken: Modelle könnten Zusammenhänge sichtbar machen und wirtschaftliche Effekte klarer quantifizieren. Batton stellte heraus, dass datengetriebene Transparenz ein entscheidender Erfolgsfaktor ist: „Erst durch datengetriebene Modelle erkennen Unternehmen, welche Produkte Rendite schaffen, wo Komplexität Ressourcen frisst und welche Entscheidungen wirklich Wirkung entfalten.“
Einblicke in die Praxis lieferte Moritz Zoepffel, Senior Consultant bei W&P, der anhand eines Projektbeispiels zeigte, wie Machine Learning Forecasting, Szenariomodellierung und Deckungsbeitragsoptimierung ineinandergreifen. Er beschrieb die operative Realität vieler Unternehmen – eine Vielzahl heterogener Datenpunkte, restriktive Rahmenbedingungen, hohe Variantenvielfalt – und legte dar, warum traditionelle Werkzeuge an strukturelle Grenzen stoßen. „Excel kann die Komplexität heutiger Portfolios nicht mehr abbilden – Machine Learning dagegen macht aus tausenden Varianten eine klar strukturierte Entscheidungsgrundlage.“ Im Ergebnis ließen sich im Projekt sowohl eine signifikant höhere Planungs- und Entscheidungsqualität als auch spürbare wirtschaftliche Effekte erzielen.
In der anschließenden Werkstattdiskussion wurde deutlich, dass datengetriebene Portfoliooptimierung mehr ist als ein technologischer Fortschritt: Sie verändert die Art, wie Unternehmen Entscheidungen vorbereiten und Zielkonflikte auflösen. KI-gestützte Modelle seien dabei als Ergänzung menschlicher Expertise zu verstehen. Sie schaffen Transparenz, simulieren Szenarien, machen Abhängigkeiten sichtbar und geben Entscheidern eine belastbare Grundlage, auch in unsicheren Zeiten verantwortlich zu handeln. Unternehmen, die datenbasierte Portfoliomodelle konsequent einsetzen, steigern nicht nur ihre Effizienz, sondern auch ihre Resilienz und Zukunftsfähigkeit.