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Frank Bodendorf, Barbara Hollweck, Jörg Franke, Technologieorientierte Softwarebewertung zur Unterstützung von Beschaffungsentscheidungen in:

Controlling, page 53 - 61

CON, Volume 32 (2020), Issue 2, ISSN: 0935-0381, ISSN online: 0935-0381, https://doi.org/10.15358/0935-0381-2020-2-53

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Technologieorientierte Softwarebewertung zur Unterstützung von Beschaffungsentscheidungen Modell und Anwendungsbeispiel im Automobilbau Frank Bodendorf, M.Sc., ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg. Barbara Hollweck, B.Sc., ist studentische Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen- Nürnberg. Die Digitalisierung im Automobilbau steigert die Bedeutung der Softwarebeschaffung. Der Einkauf benötigt dabei geeignete Softwarebewertungsmodelle, um bei den Verhandlungen mit Lieferanten die Preistransparenz zu erhöhen. Es wird ein neues Modell vorgestellt, das traditionelle Kostenanalysemethoden mit einer wertorientierten Betrachtung, insbesondere der Technologieattraktivität, kombiniert. Frank Bodendorf, Barbara Hollweck und Jörg Franke 1. Kostenanalysen zur Unterstützung der digitalen Transformation des Einkaufs in der Automobilbranche Mit der zunehmenden Automatisierung im Fahrzeug geht ein enormer Anstieg der Anzahl von Softwarekomponenten und Steuerungsgeräten einher. So ist davon auszugehen, dass bis 2030 die Entwicklung von Technologien, wie beispielsweise Sensorik, Aktorik, Ortung und Mensch-Maschine- Interaktion, die Verbesserung der Kommunikationsinfrastruktur sowie die Schaffung rechtlicher Rahmenbedingungen so weit fortgeschritten sind, dass der Markteinführung weitestgehend softwaregesteuerter Fahrzeuge nichts mehr im Wege steht. Der zu beobachtende Trend zu Elektrofahrzeugen legt zudem nahe, dass die zunehmende Elektrifizierung des Antriebstranges die Digitalisierung im Fahrzeug noch weiter vorantreiben wird (vgl. Winkelhake, 2017, S. 100–102 und 107–110). In Kombination mit immer kürzeren Produktlebenszyklen, getrieben von sich stetig ändernden Kundenwünschen nach neuen, komplexen Funktionalitäten, führen diese Entwicklungen zu einem steigenden Innovationsdruck auf die Automobilhersteller (vgl. Clegg/Thewihsen, 2007, S. 160; Fischer et al., 2007, S. 226). Vor diesem Hintergrund und durch die allgemein abnehmende Wertschöpfungstiefe der Automobilbauer kommt dem Einkauf als direkter Schnittstelle zu den Lieferanten eine strategisch bedeutende Rolle zu (vgl. Wedeniwski, 2015, S. 141). Bei der Beschaffung digitaler Güter, insb. von Software, wird der Einkauf nicht nur mit einem enormen Innovations-, sondern auch mit einem hohen Kostendruck konfrontiert (vgl. Fischer et al., 2007, S. 226). Die Beschaffung digitaler Komponenten muss daher von einer kontinuierlichen Kosten- und Wertanalyse begleitet werden. Die Unterschiede zwischen materiellen und digitalen Beschaffungsobjekten und die zunehmende Bedeutung letzterer zwingen den Einkauf, bisherige für materielle Teile schon weit entwickelte Verfahren zu überdenken und an die Eigenschaften digitaler Güter anzupassen. Ziel dieses Beitrages ist es, einen derartigen Ansatz für zu beschaffende Softwarekomponenten aufzuzeigen. Die Kostenkalkulation für materielle Teile und Baugruppen im Automobilbau wird wesentlich durch die dort verwendeten Technologien beeinflusst. Diese Technologieperspektive wird auf die Softwarebewertung übertragen. Das nächste Kapitel erläutert die dabei auftretenden besonderen Herausforderungen. Im Anschluss wird ein kunden- und technologieorientierter Ansatz zur Kostenbewertung digitaler Güter vorgestellt und anhand einer Fallstudie demonstriert. Abschließend werden die WISSEN 32. JAHRGANG 2020 · 2/2020 53 Prof. Dr.-Ing. Jörg Franke ist Inhaber des Lehrstuhls für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg. Zentrale Aussagen Methoden der Softwarebewertung und -kostenschätzung unterstützen den Einkäufer bei den Verhandlungen mit Lieferanten und reduzieren die Informationsasymmetrie durch Verbesserung der Preistransparenz. Die Softwarebewertung erfolgt kundenorientiert (Kostenaufspaltung des Target Costing), ressourcenorientiert (Technologiekostenanalyse) und insbesondere lebenszyklusorientiert (Technologieattraktivität). Jüngere Technologien, deren zukünftiges Leistungspotenzial als attraktiv eingeschätzt wird, ziehen höhere Kosten nach sich als Basistechnologien, deren Leistungspotenzial bereits ausgeschöpft ist. Erweiterungsmöglichkeiten und Grenzen des Ansatzes diskutiert. 2. Implikationen der Digitalisierung für die Kostenanalyse im Einkauf Das Ziel einer konsequenten Kostenbewertung ist es, durch die Hinterfragung von Kostenstrukturen Preistransparenz zu schaffen. Für die Verhandlungen mit Softwarelieferanten sollen die optimale Kostenstruktur eines Produkts bzw. eines Angebots ermittelt, Möglichkeiten zur Kostenreduktion aufgezeigt und auf Basis eines übersichtlichen Kostenmodells verhandelt werden (vgl. Fischer et al., 2007, S. 240 f.). Um diese Aufgabe bewältigen zu können, werden schon früh im Produktentwicklungsprozess des Automobilherstellers geeignete Kosteninformationen benötigt. Besonders zu diesem Zeitpunkt ist die Erstellung von zuverlässigen Kostenanalysen Die Kostenanalyse nimmt eine entscheidende Rolle bei der Beschaffung digitaler Güter wie Software ein. jedoch problematisch (vgl. Hilleke, 2011, S. 224 f.). Der Einkauf muss die dafür bisher verwendeten Methoden an die verstärkt aufkommenden digitalen Beschaffungsobjekte anpassen. Bei materiellen Gütern werden im Allgemeinem der Materialeinsatz und die einzelnen Fertigungsschritte analysiert, um daraus Kostenwerte als Ansatzpunkte für die Beschaffung abzuleiten (vgl. Reinelt et al., 2011, S. 160). Bei digitalen Gütern führt ein solches Vorgehen zu keinen brauchbaren Ergebnissen, da diese eine gänzlich andere Kostenstruktur aufweisen. Deren Gesamtkosten werden vor allem durch hohe Fixkosten für Entwicklung und Erstproduktion, die sogenannten First Copy Costs, bestimmt. Im Gegensatz dazu tendieren die variablen Kosten eines digitalen Gutes für Reproduktion und Absatz gegen Null (vgl. Buxmann/Diefenbach, 2015, S. 19 f.). Der Fokus des Einkaufs muss folglich auf der Ermittlung der Entwicklungskosten liegen. Aber besonders auf diesem Gebiet verfügen die Anbieter aus der Softwarebranche über einen erheblichen Informationsvorsprung, den sie in Verhandlungen nutzen können (vgl. Buxmann/Diefenbach, 2015, S. 52). Es liegt zunächst nahe, die typischen Ansätze für die Aufwandsschätzung von Software- und Systementwicklung, wie z. B. das Function-Point-Verfahren, das Common Software Measurement International Consortium Model (COSMIC) oder das Constructive Cost Model (COCOMO) zu verwenden. Für diese Verfahren werden in der Regel umfassende Kenntnisse der Softwareanforderungen und -funktionalitäten benötigt, was die Durchführung sehr aufwändig gestaltet (vgl. Jantzen, 2008, S. 38–40). Der Einkauf benötigt jedoch Kostenmodelle, die einfach anzuwenden und deren Ergebnisse leicht zu interpretieren sind. Dieser Beitrag zeigt einen Weg auf, bekannte Kostenbewertungsmethoden in der Beschaffung und Produktentwicklung für die Kostenanalyse digitaler Güter weiterzuentwickeln. Ein häufig in der Praxis anzutreffendes Konzept ist z. B. das Target Costing. Die Anpassung dieses Verfahrens für die Anwendung bei (auch teilweise) digitalen Gütern erfolgt durch die Berücksichtigung spezifischer Elemente der Technologiekostenanalyse nach Hartmann (2008). Hartmann schlägt eine Verbindung der beiden Verfahren vor, um das stark kundenbezogene Target Costing um eine ressourcenorientierte Betrachtungsweise zu ergänzen (vgl. Hartmann, 2008, S. 302 f.). Eine genaue Ausgestaltung wird jedoch offengelassen. Im Folgenden wird dieser Ansatz für die Kostenanalyse digitaler Güter konkretisiert. 3. Kostenanalysemodell Zunächst werden die Grundideen des Target Costing und der Technologiekostenanalyse kurz vorgestellt. Ausgehend von einer Kombination der Vorgehensweisen beider Verfahren wird die Modellstruktur einer technologieorientierten Softwarebewertung erläutert und die Anwendung des Modells am Beispiel eines Sprachverarbeitungssystems aufgezeigt. Modellstruktur Das Modell beruht auf einer angepassten Version des Target Costing als erstem Grundpfeiler. Zunächst werden die Zielkosten II eines Softwareproduktes (sog. Allowable Costs, AC) ausgehend von den Kundenanforderungen und Wettbewerbsbedingungen nach den folgenden Formeln bestimmt (vgl. Brecht, 2005, S. 69 und 161): Zielkosten I = Zielpreis – Gewinnspanne Zielkosten II = Zielkosten I – Gemeinkosten des Produkts Die Zielkosten II werden im nächsten Schritt auf die einzelnen Komponenten der Software gemäß ihren Nutzenanteilen am Gesamtnutzen aufgespalten, um die aus Kundensicht optimale Kostenstruktur zu ermitteln (vgl. Girkinger/Gaubinger, 2009, S. 150). Die Zielkosten einer Komponente können dann den bestehenden Kosten, also den (geschätzten) TECHNOLOGIEORIENTIERTE SOFTWAREBEWERTUNG ZUR UNTERSTÜTZUNG VON BESCHAFFUNGSENTSCHEIDUNGEN 54 CONTROLLING – ZEITSCHRIFT FÜR ERFOLGSORIENTIERTE UNTERNEHMENSSTEUERUNG Technologieklasse Eigenschaften Technologieattraktivität Embryonische Technologie Sehr jung, unsicher ob sich Technologie durchsetzt 4 Schrittmachertechnologie Frühes Entwicklungsstadium, erste Anwendungen vorhanden, großes Wettbewerbspotenzial, beherrscht von einem Vorreiter/einer kleinen Gruppe 3 Schlüsseltechnologie Erfolgskritisch, nur von wenigen beherrscht, erheblicher Einfluss auf die Wettbewerbsfähigkeit 2 Basistechnologie Geringe Ertrags- und Kostenhebelwirkung, Leistungspotenzial ist ausgereizt 1 Veraltete Technologie Nicht mehr wertschöpfungsrelevant 0 Abb. 1: Zuordnung der Technologieklassen und der Technologieattraktivität (vgl. Haag et al., 2011, S. 43 f.; Hartmann, 2008, S. 296 f.) Herstellkosten (sog. Drifting Costs) gegenübergestellt werden. Es ergibt sich ein Zielkostenindex, der sich wie folgt berechnet: Zielkostenindex = Zielkostenanteil der Komponente in Prozent Kostenanteil (Drifting Costs) der Komponente in Prozent Nimmt der Zielkostenindex den Wert 1,0 an, entsprechen die Kosten, die eine Komponente verursacht, ihrer Bedeutung für die Kunden. (vgl. Brecht, 2005, S. 72 f.; Girkinger/Gaubinger, 2009, S. 152). Der Zielkostenindex kann mithilfe eines Zielkostenkontrolldiagramms visualisiert werden. Die Achsen des Diagramms entsprechen dem Nutzenanteil der Komponente (x-Achse) und ihrem Kostenanteil an den Drifting Costs (y-Achse). Der Zielkostenindex vom Wert 1,0 wird funktional durch eine Gerade dargestellt. Da dieser Wert in der Regel selten zu erreichen ist, wird eine Zielkostenzone definiert, die mit steigendem Kosten- und Nutzenanteil immer kleiner wird. Liegt eine Komponente außerhalb dieser Zone, müssen Maßnahmen zur Kostenreduzierung (Komponente liegt oberhalb der Zone) oder Funktionserweiterung (Komponente liegt unterhalb der Zone) ergriffen werden (vgl. Seidenschwarz, 1993, S. 182 f.; Girkinger/Gaubinger, 2009, S. 151–153). Die Technologiekostenanalyse als zweiter Grundpfeiler des Modells geht ähnlich wie das Target Costing vor. Die Soll-Kosten werden jedoch nicht für die Komponenten eines Produkts ausgehend von den Kundenwünschen, sondern für dessen Technologiearten unter Berücksichtigung des jeweiligen zukunftsbezogenen Leistungspotenzials ermittelt. Dies geschieht mithilfe von Technologieattraktivitätswerten. Der Begriff Technologie, der als Innovationspotenzial, dessen Nutzen erst noch identifiziert werden muss, verstanden werden kann, schließt dabei sowohl materielle als auch digitale Bestandteile eines Produkts ein (vgl. Hartmann, 2008, S. 291). Zunächst muss das Betrachtungsobjekt in die Technologiearten zerlegt werden. Diese werden dann anhand der Position im Technologielebenszyklus (Technologieklasse) mit Technologieattraktivitätswerten versehen (vgl. Hartmann, 2008, S. 298 f.). Die Zuordnung ist in Abb. 1 vereinfacht veranschaulicht. Neue Analysemodelle betrachten Software aus Kosten- und Wertperspektive. Die Attraktivitätswerte der einzelnen Komponenten werden im Anschluss zur Gesamttechnologieattraktivität des Produkts aufaddiert. Nach Ermittlung der Ist-Kosten der Technologiearten und des Gesamtprodukts mithilfe von bekannten Herstellkosten oder deren Schätzungen können die Soll-Technologiekosten der einzelnen Technologiearten entsprechend dem relativen Anteil ihrer Technologieattraktivität an der Gesamttechnologieattraktivität des Produktes berechnet werden (vgl. Hartmann, 2008, S. 299): Soll-Technologiekosten der Technologieart = Technologieattraktivität der Technologieart Gesamttechnologieattraktivität des Produkts * (Ist – Gesamtkosten des Produkts) Der Bewertung der Technologieattraktivität und der Berechnung der Soll-Technologiekosten nach der Technologiekostenanalyse liegt die Annahme zu Grunde, dass für junge Technologien, deren zukünftiges Leistungspotenzial als stark eingeschätzt wird, höhere Kosten gerechtfertigt sind als für Basistechnologien, deren Leistungspotenzial bereits ausgeschöpft ist. Für Schrittmachertechnologien muss z. B. erst noch Forschungs- und Entwicklungsaufwand betrieben werden, bevor sie eingesetzt werden können. Die Technologiekostenanalyse bietet folglich eine Möglichkeit, die für die Gesamtkosten digitaler Güter maßgebenden Entwicklungskosten ohne detaillierte Kenntnis des Softwareentwicklungsprozesses abzuschätzen. In Kombination mit dem Target Costing, das schon während früher Produktplanungsphasen Rückschlüsse auf Kostenstrukturen unter Berücksichtigung der Zahlungsbereitschaft der Kunden erlaubt, wird zudem eine Orientierung an den Anforderungen der Kunden sichergestellt (vgl. Brecht, 2005, S. 67; Girkinger/Gaubinger, 2009, S. 145). Beide Verfahren nehmen Kostenaufspaltungen vor, um eine Kostenstruktur zu ermitteln. Das hier vorgestellte Modell folgt zunächst der Vorgehensweise des Target Costing, mit dem Unterschied, dass die Zielkosten nicht auf die Komponenten des WISSEN 32. JAHRGANG 2020 · 2/2020 55 Gesamtgemeinkosten „Schnittstellengestaltung“ 467,00 € Gesamtgemeinkosten „finale Qualitätskontrolle“ 758,00 € Gesamtgemeinkosten für leistungsmengenneutrale (lmn) Prozesse 971,00 € Gesamte Anzahl an Schnittstellen 1.836 Gesamte Anzahl an Personenstunden 743 Implikationen für die Praxis Softwarefunktionen werden gleichzeitig aus einer Kosten- und Wertperspektive betrachtet und zeigen dem Einkäufer einen begründbaren Preisspielraum für die Lieferantenverhandlungen auf. Die im Softwareprodukt enthaltenen Technologiearten werden klassifiziert und über den gesamten Lebenszyklus im Hinblick auf die nachhaltige Attraktivität beurteilt. Es müssen Standards zur Definition und Abgrenzung der einzelnen Technologiearten erarbeitet werden, die helfen, für ein speziell betrachtetes Produkt die wichtigsten Technologien herauszufiltern. Die Ergebnisse des Softwarebewertungsmodells können differenziert und verbessert werden, indem die Technologiearten schrittweise feiner untergliedert werden. Abb. 2: Daten zu den Gesamtgemeinkosten der betrachteten Prozesse Produkts, sondern auf dessen Technologiearten aufgespalten werden (erster Grundpfeiler des Modells). Diese Kostenwerte werden dann durch eine vergleichende Kostenaufspaltung der Sollkosten nach der Technologieattraktivität (zweiter Grundpfeiler des Modells) auf ihre Plausibilität geprüft. Die Diskrepanz der ermittelten Kostenwerte wird anschließend mithilfe einer Abwandlung des Zielkostenkontrolldiagramms analysiert, um Kosteninformationen abzuleiten, die der Einkauf in Verhandlungen mit Softwarelieferanten nutzen kann. Automobilhersteller können mit dem vorgestellten Modell den Informationsvorsprung der Softwareunternehmen abbauen und gleichzeitig eine Ausrichtung an den zunehmend komplexer werdenden Kundenbedürfnissen sicherstellen. Fallstudie Sprachverarbeitungssystem Das Softwarebewertungsmodell wird am Beispiel „Sprachverarbeitungssystem“ angewandt und evaluiert. Im Folgenden wird die Vorgehensweise des entwickelten Kostenanalysemodells am Beispiel eines zu beschaffenden Sprachverarbeitungssystems aufgezeigt, welches sich in einer frühen Planungsphase befindet, in der noch keine detaillierten Informationen zum Produktaufbau und entsprechenden Kostenwerten vorliegen. Mithilfe des vorgestellten Modells soll die optimale Kostenstruktur des Systems ermittelt und übersichtlich dargestellt werden, um später in Verhandlungen mit Lieferanten als Informationsgrundlage zu dienen. Das System ist Bestandteil des sich in der Entwicklung befindlichen Infotainment-Systems für ein neues Automobilmodell bei einem großen bayerischen Hersteller, das 2021 auf den Markt gebracht werden soll. Komponenten des Systems sind u. a. automatische Spracherkennung, natürlichsprachlicher Dialog und Text-Sprachumwandlung. Im ersten Schritt werden die subjektiven Kundenanforderungen mithilfe der Conjoint-Analyse ermittelt. Durch die Befragung von Kunden bestimmt dieses multivariate Analyseinstrument die relativen Beiträge von Produktfunktionen zum subjektiv wahrgenommenen Gesamtnutzen, die Zahlungsbereitschaft und damit die Absatzchancen des Produkts (vgl. Girkinger/Gaubinger, 2009, S. 147 f.). Aus der Conjoint-Analyse ergeben sich für die Zahlungsbereitschaft der sogenannte „Target Price“, ein fiktiver Beispielwert von 75 c, sowie folgende Funktionen, die für den Nutzer relevant sind: Beantwortung frei formulierter, offener Fragen mit Informationen aus dem Internet Verarbeitung von natürlichsprachlichen Eingaben Gewährleistung der Sicherheit persönlicher Daten Unter Berücksichtigung einer fiktiven Umsatzrendite von 20 % und Produktgemeinkosten von 9,5 c, ergeben sich Zielkosten pro Stück in Höhe von 50,43 c für das Sprachverarbeitungssystem. Die Berechnungen können anhand von Abb. 3 nachvollzogen werden. Die Gemeinkosten werden dabei mithilfe der Prozesskostenrechnung für die leistungsmengeninduzierten Prozesse „Schnittstellengestaltung zu anderen Systemen“ und „finale Qualitätskontrolle“ berechnet, die zuvor mit einer Tätigkeitsanalyse ermittelt wurden. Die Prozessbezugsgrößen sind zum einen die Anzahl Schnittstellen und zum anderen die aufgewendeten Personenstunden. Die verwendeten Informationen zu den Gesamtgemeinkosten können Abb. 2 entnommen werden. Wie in Abb. 3 zusammengefasst, berechnet sich der jeweilige Gesamtprozesskostensatz des Sprachverarbeitungssystems durch die Addition des entsprechenden Prozesskostensatzes des leistungsmengeninduzierten Prozesses zu dem Umlagesatz, der die Kosten der leistungsmengenneutralen Prozesse (lmn Prozesse) berücksichtigt. Die Gemeinkosten des Prozesses für das Sprachverarbeitungssystem werden dann mithilfe der entsprechenden Prozessmenge berechnet (vgl. Brecht, 2005, S. 85–91). Die maximal zulässigen Kosten werden anschlie- ßend auf die in dem Produkt integrierten Technologiearten aufgespaltet. Für die Zerlegung des Produkts in die Technologiearten schlägt Hartmann eine „Analyse der funktional-abstrakten Lösungsprinzipien [vor], die in einem Produkt bzw. Prozess inkorporiert sind“ (Hartmann, 2008, S. 299). Auf- TECHNOLOGIEORIENTIERTE SOFTWAREBEWERTUNG ZUR UNTERSTÜTZUNG VON BESCHAFFUNGSENTSCHEIDUNGEN 56 CONTROLLING – ZEITSCHRIFT FÜR ERFOLGSORIENTIERTE UNTERNEHMENSSTEUERUNG Target Price 75,00 € Umsatzrendite 20 % Gewinnspanne 75, 00 € * 20 % = 15,00 € Zielkosten I 75, 00 € - 15, 00 € = 60, 00 € Prozesskostensatz „Schnittstellengestaltung“ 467, 00 € 1.836Schnittstellen = 0, 25 €/Schnittstelle Prozesskostensatz „finale Qualitätskontrolle“ 758, 00 € = 1, 02 €/h 743 h Umlagesatz „Schnittstellengestaltung“ 971, 00 € * 0, 25 €/ 467, 00 € + 758, 00 € Schnittstelle = 0, 20 €/Schnittstelle Umlagesatz „finale Qualitätskontrolle“ 971, 00 € * 1, 02 €/h 467, 00 € + 758, 00 € = 0, 81 €/h Gesamtprozesskostensatz „Schnittstellengestaltung“ 0, 25 €/ + 0, 20 €/Schnittstelle Schnittstelle = 0, 45 €/Schnittstelle Gesamtprozesskostensatz „finale Qualitätskontrolle“ 1, 02 €/h + 0, 81 €/h = 1, 83 €/h Anzahl der Schnittstellen des Sprachsystems 5 Personenstunden für Qualitätskontrolle des Sprachsystems 4 Gemeinkosten „Schnittstellengestaltung“ 0, 45 €/ * 5 Schnittstelle Schnittstellen = 2, 25 € Gemeinkosten „finale Qualitätskontrolle“ 1, 83 €/h * 4 h = 7, 32 € Gesamtgemeinkosten 2, 25 € + 7, 32 € = 9, 57 € Zielkosten II 60, 00 € - 9, 57 € = 50, 43 € Beantwortung freier Fragen Natürlichsprachliche Verarbeitung Sicherheit persönlicher Daten … Beitrag der Technologieart (TA) zur Funktionserfüllung Gewichteter Beitrag Beitrag der TA zur Funktionserfüllung Gewichteter Beitrag Beitrag der TA zur Funktionserfüllung Gewichteter Beitrag … Nutzenanteil der TA Kostenanteil an den Allowable Costs (AC) nach Kundenanforderungen Cloudbasierte Datenverarbeitung 26 % 6 % 17 % 5 % 0 % 0 % … 16 % 8,07 € Datenverschlüsselung 3 % 1 % 3 % 1 % 30 % 8 % 10 % 5,04 € Maschinelles Lernen 22 % 5 % 35 % 11 % 0 % 0 % … 21 % 10, 59 € Virtuelle Assistenten 29 % 6 % 30 % 9 % 0 % 0 % … 23 % 11,60 € … … … … … … … … … … Nutzenanteil der Funktionen 22 % 30 % 25 % … 100 % 50,43 € Abb. 3: Berechnung der Zielkosten II (Allowable Costs) des Sprachverarbeitungssystems Abb. 4: Technologiearten-Funktionen-Matrix des Sprachverarbeitungssystems grund der weit gefassten Definition des Begriffs Technologie existiert keine allgemein gültige Abgrenzung der einzelnen Technologiearten. Es sind daher diesbezüglich unternehmensintern bzw. in Zusammenarbeit mit den betreffenden Lieferanten Standards zu entwickeln. Für das Sprachverarbeitungssystem können in einem Expertenworkshop unter anderem folgende Technologiearten ermittelt werden: Cloudbasierte Datenverarbeitung Datenverschlüsselung Maschinelles Lernen Virtuelle Assistenten Im nächsten Schritt werden die Zielkosten anhand einer Technologiearten-Funktionen-Matrix, analog zur Komponenten-Funktionen-Matrix des Target Costing, wie in Abb. 4 dargestellt, aufgespaltet. Die Nutzenanteile der Funktionen aus Kundensicht sind bereits über die Conjoint-Analyse ermittelt worden. Die Beiträge der jeweiligen Technologiearten zur Funktionserfüllung werden von einem interdisziplinären Team, bestehend aus Experten des WISSEN 32. JAHRGANG 2020 · 2/2020 57 Abb. 5: Bewertung der Zielkosten der Technologiearten anhand ihrer Technologieattraktivität Einkaufs, der Produktentwicklung und ggf. Lieferanten, geschätzt. Die Struktur der Zielkosten (Allowable Costs) des Sprachverarbeitungssystems gemäß der Technologiearten (TA) ausgehend von den Kundenanforderungen kann Abb. 4 entnommen werden. Der Nutzenanteil einer Technologieart und somit auch der Anteil an den Zielkosten ergeben sich dabei durch die Addition der gewichteten Beiträge der Technologieart zur Erfüllung der jeweiligen Funktionen. Diese gewichteten Beiträge werden jeweils durch die Multiplikation des Beitrags der Technologieart zur Funktionserfüllung mit dem Nutzenanteil der Funktion am Gesamtnutzen aus Kundensicht berechnet. Für die Technologieart Cloudbasierte Datenverarbeitung und die Funktion Beantwortung freier Fragen ergibt sich z. B. ein Wert von 6 %: 26 % * 22 % ≈ 6 % Die aus Kundenund Technologieperspektive ermittelten Kostenstrukturen stimmen tendenziell überein. Die Aufsummierung der gewichteten Beiträge zur Erfüllung der Funktionen zu einem Gesamtnutzenanteil ergibt dann für das Beispiel der Technologieart Cloudbasierte Datenverarbeitung den Wert 16 % (6 % + 5 % + 0 % + 5 % sonstige Beiträge = 16 %). Der Anteil an den Allowable Costs (Technologiekosten nach Kundenanforderungen) von 8,07 c ergibt sich durch Multiplikation der AC von 50,43 c (Zielkosten II in Abb. 3) mit 16 %. Im nächsten Schritt werden die Technologiearten des Sprachverarbeitungssystems nach dem Schema der Technologiekostenanalyse bewertet und die Soll-Technologiekosten nach der bereits vorgestellten Formel berechnet. Für die Zuordnung zu Technologieklassen werden bibliometrische Analysen und systematische Rechercheergebnisse aus der Fachliteratur herangezogen. Für die Technologieart Datenverschlüsselung errechnen sich z. B. folgende Soll-Technologiekosten nach der anteiligen Technologieattraktivität: 8 % * 50,43 = 4,20 Der Vergleich der kunden- und technologieorientierten Kostenwerte erfolgt mit einer Abwandlung des Zielkostenindex: Abgewandelter Zielkostenindex = Nutzenanteil der Technologieart in Prozent Kostenanteil der Technologieart nach ihrer Technologieattraktivität in Prozent Mithilfe dieser Formel ergibt sich z. B. für die Technologieart Datenverschlüsselung ein abgewandelter Zielkostenindex von 1,25: 10 % 8 % = 1,25 Die prozentualen Nutzenanteile (hier 10 % für Datenverschlüsselung) können Abb. 4 entnommen werden. Die Kostenanteile nach der Technologieattraktivität (gegeben, hier nicht vorgerechnet) und die sich ergebenden Zielkostenindizes der Technologiearten sind in Abb. 5 zusammengefasst. Es fällt auf, dass die Kostenstruktur des Sprachverarbeitungssystems aus Kundensicht und die Kostenstruktur aus der Perspektive von Technologieattraktivitätswerten zumindest tendenziell übereinstimmen. Auf die Basistechnologien Cloudbasierte Datenverarbeitung und Datenverschlüsselung entfallen bei beiden Kostenspaltungen deutlich weniger Kosten als auf die attraktiveren Technologien. Bei der Cloudbasierten Datenverarbeitung sind die entsprechend auf Basis der Kundenanforderungen berechneten Zielkosten jedoch nahezu doppelt so hoch wie die basierend auf der Technologieattraktivität ermittelten Kosten. Das zeigt sich auch an dem angepassten Zielkostenindex von 2,0. Es sollte deshalb untersucht werden, ob bereits Ersatztechnologien oder Möglichkeiten für Verbesserungsmaßnahmen existieren, die einen Kostenaufwand, wie er sich aus den Kundenanforderungen ergibt, rechtfertigen würden. Ähnlich verhält es sich bei der Technologieart Datenverschlüsselung, auch wenn hier die Differenz zwischen den beiden Kostenwerten deutlich geringer ist. Umgekehrt fallen die Kostenanteile der Technologiearten Maschinelles Lernen und Virtuelle Assistenten nach der Technologieattraktivität mit einer Differenz von 2,02 c und 1,01 c höher aus als die Kostenanteile der Technologiearten nach den Kundenanforderungen. Die Werte der Zielkostenindizes liegen unter dem Wert von 1. Es sollte deshalb erörtert werden, ob es sinnvoll wäre, höhere TECHNOLOGIEORIENTIERTE SOFTWAREBEWERTUNG ZUR UNTERSTÜTZUNG VON BESCHAFFUNGSENTSCHEIDUNGEN 58 CONTROLLING – ZEITSCHRIFT FÜR ERFOLGSORIENTIERTE UNTERNEHMENSSTEUERUNG Cloudbasierte Datenverarbeitung Datenverschlüsselun Maschinelles Lernen Virtuelle Assistenten ZKI = 1 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 0% 5% 10% 15% 20% 25% K os te na nt ei l d er T ec hn ol og ie ar te n na ch T ec hn ol og ie at tr ak tiv itä t Nutzenanteil der Technologiearten Abb. 6: Zielkostenkontrolldiagramm des Sprachverarbeitungssystems Kosten anzusetzen, um dem zukünftigen Leistungspotenzial der Technologien Rechnung zu tragen. Die vorausgehenden Ausführungen lassen sich anhand eines abgewandelten Zielkostenkontrolldiagramms (vgl. Cooper, 2017) veranschaulichen. In Abb. 6 ist ein solches Diagramm für die Technologiearten des Sprachverarbeitungssystems mit einer beispielhaften Zielkostenzone dargestellt. Die Technologiearten Datenverschlüsselung und Virtuelle Assistenten liegen in der Zielkostenzone. Die Diskrepanz zwischen der Bedeutung für den Kunden und dem zukünftigen Leistungspotenzial ist nur gering. Handlungsbedarf besteht vor allem bei den Technologiearten Maschinelles Lernen und Cloudbasierte Datenverarbeitung, die außerhalb der Zone liegen. 4. Weiterentwicklungsmöglichkeiten und Grenzen des Kostenanalysemodells Das vorgestellte Kostenanalysemodell bietet eine Möglichkeit, auf die zunehmende Bedeutung digitaler Güter für den Einkauf, deren spezifische Kostenstruktur und die damit einhergehenden neuen Herausforderungen bei der Kostenbewertung (vgl. Kapitel 2) zu reagieren. Durch die Prognose der Kosten von z. B. Softwareprodukten unter der Berücksichtigung von Kundenanforderungen und Technologieaspekten bereits während der Planungsphase kann der Informationsvorsprung der Softwareunternehmen bei Preisverhandlungen abgebaut werden. Das Modell zielt auf neue technologische Entwicklungen und deren Attraktivität ab, die insbesondere bei der Weiterentwicklung von Automobilen in Form von digitalen Komponenten und bei der zugehörigen Kostenschätzung im sogenannten Cost Engineering eine zentrale Rolle spielen. Das Modell lässt sich jedoch nicht nur im Automobilsektor anwenden, sondern generell in Branchen, die dadurch gekennzeichnet sind, dass Technologien und Software bzw. nicht-materielle Komponenten wichtige Kosteneinflussfaktoren bei der Produktplanung darstellen. Das Ziel der Kostenanalyse im Einkauf ist es auch, während aller Lebenszyklusphasen eines Produktes die bestmögliche Informationsgrundlage für eine effiziente Beeinflussung der Kosten zur Verfügung zu stellen. Hierfür können die technologieorientierten Ansätze des Kostenanalysemodells in ein langfristig ausgerichtetes Kostentransparenz- Das Analysemodell folgt den neuen Anforderungen an den Einkauf digitaler Güter. modell übergeführt werden. Als Lebenszyklusmodell für digitale Güter, insb. Software, kann das IT- Anwendungslebenszyklusmodell nach Zarnekow et al. (2004) dienen, das zwischen Planung, Erstentwicklung, Produktion, Weiterentwicklung und Au- ßerbetriebnahme unterscheidet. Die Technologieattraktivität der Technologiearten dient als Orientierungshilfe für die zeitliche Zuordnung der Kosten zu den einzelnen Phasen des Produktlebenszyklus. Für Basistechnologien werden z. B. die Kosten für Planung, Erstentwicklung und Weiterentwicklung geringer ausfallen als für jüngere Technologien. Anders verhält es sich bei Schrittmachertechnologien. Eine Steigerung des zukünftigen Leistungspotenzials dieser Technologien ist durch konsequente WISSEN 32. JAHRGANG 2020 · 2/2020 59 Eine Herausforderung bei der Anwendung des Kostenanalysemodells ist die Klassifizierung von Technologien. Weiterentwicklungsmaßnahmen möglich. Aber auch die Planung und Erstentwicklung werden bei einer solchen neuen Technologie aufwändiger sein als bei Basistechnologien. Ein großes Problem stellt die Abgrenzung der einzelnen Technologiearten eines Softwareproduktes dar. Der in der Theorie weit gefasste Technologiebegriff ermöglicht zwar die Berücksichtigung von digitalen und materiellen Bestandteilen, erschwert aber gleichzeitig eine eindeutige Gliederung in Technologiearten. Daher sind im Einzelfall unternehmensintern Kriterien und ein standardisiertes Vorgehen zur Technologieabgrenzung zu erarbeiten. Ähnliche Schwierigkeiten treten bei der Klassifizierung der Technologien auf. Für die Grenzen zwischen den Technologieklassen existiert keine allgemein anerkannte und hinreichend genaue Definition. Auch diesbezüglich ist es sinnvoll, selbst Kriterien aufzustellen und Vorgehensweisen zu formulieren (vgl. Schuh et al., 2011, S. 37). Die Grundvoraussetzung für das Kostenanalysemodell ist die ermittelte Zahlungsbereitschaft der Kunden bezüglich des Betrachtungsobjekts, aus der die Zielkosten abgeleitet werden. Bei digitalen Gütern ist es jedoch durchaus möglich, dass zwar ein großes Interesse der Kunden, aber keine ausgeprägte Zahlungsbereitschaft besteht. Eine Anwendung des Kostenanalysemodells wäre dann auf Annahmen angewiesen. Darüber hinaus treten bei diesem Modell durch die grobe Unterteilung der Technologieklassen und -attraktivitäten Schwierigkeiten auf. Die Technologiearten Cloudbasierte Datenverarbeitung und Datenverschlüsselung sind z. B. beides Basistechnologien und weisen daher eine Technologieattraktivität von 1 auf. Dies führt dazu, dass beide Technologien nach der Methode der Technologiekostenanalyse der gleiche Kostenwert zugewiesen wird (vgl. Abb. 5). Es ist aber unwahrscheinlich, dass beide genau das gleiche zukünftige Leistungspotenzial aufweisen. Dies führt zu Ungenauigkeiten bei der Kostenbewertung. Eine feinere Untergliederung der Technologieklassen und der Technologieattraktivität, würde dieses Problem beheben. Bei der Anwendung des Kostentransparenzmodells führt vor allem die Unsicherheit zukünftiger Entwicklungen zu Schwierigkeiten bei der Prognose von Zahlungen und der Abschätzung der Dauer der einzelnen Lebenszyklusphasen. Literatur Brecht, U., Kostenmanagement. Neue Tools für die Praxis, Wiesbaden 2005. Buxmann, P./Diefenbach, H./Hess, T., Die Softwareindustrie. Ökonomische Prinzipien, Strategien, Perspektiven, 3. Aufl., Berlin/Heidelberg 2015. Clegg, H./Thewihsen, F., Der Einkauf von morgen. Trends und Technologien, in: Brenner, W./ Wenger, R. (Hrsg.), Elektronische Beschaffung. Stand und Entwicklungstendenzen, Berlin/Heidelberg 2007, S. 129–160. Cooper, R., Target costing and value engineering, New York 2017. Fischer, B./Grosche, B./Kuhn, M./Oberlik, S., Transparenz im Partnernetzwerk – elektronische Beschaffung von Produktionsmaterial bei der BMW AG, in: Brenner, W./Wenger, R. (Hrsg.), Elektronische Beschaffung. Stand und Entwicklungstendenzen, Berlin/Heidelberg 2007, S. 225–244. Girkinger, W./Gaubinger K., Target Costing, in: Werani, T./Rabl, M./Gaubinger, K. (Hrsg.), Praxisorientiertes Innovations- und Produktmanagement. Grundlagen und Fallstudien aus Bto-B-Märkten, Wiesbaden 2009, S. 146–154. Haag, C./Schuh, G./Kreysa, J./Schmelter, K., Technologiebewertung, in: Schuh, G./Klappert, S. (Hrsg.), Technologiemanagement, Berlin/Heidelberg 2011, S. 309–366. 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Kartoniert € 19,80 ISBN 978-3-8006-5823-7 Die Grundlagen des Coachings anhand von sieben Kernfragen Harlan Howard hat einmal gesagt, dass es in jedem großartigen Country-Song drei Akkorde und die Wahrheit gibt. Dieses Buch gibt Ihnen sieben Fragen und die Werkzeuge, um sie jeden Tag anzuwenden, und dadurch mit weniger Anstrengung mehr Wirkung zu erzielen. Dieses Buch ist voll mit praktischen, nützlichen und interessanten Fragen, Ideen und Werkzeugen, die jede Führungskraft zu mehr Wirksamkeit führen. Dave Ulrich, Autor von HUMAN RESOURCE CHAMPIONS und HR TRANSFORMATION Po rt of re ie L ie fe ru n g va h le n .d e/ 24 54 28 86 Erhältlich im Buchhandel oder bei: vahlen.de | Verlag Franz Vahlen GmbH · 80791 München kundenservice@beck.de | Preise inkl. MwSt. | 169834 dungen, in: Wirtschaftsinformatik, 46. Jg. (2004), H. 3, S. 181–187. Literaturtipps aus dem Online-Archiv http://elibrary.vahlen.de Martin Stirzel und Stefan Zeibig, Target Costing, Ausgabe 21/2009, S. 322–325. 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Abstract

Software procurement is crucial in the automotive industry due to digitization. Thus, purchasing requires suitable software evaluation models that help the purchaser to increase transparency in price negotiations with suppliers. A software evaluation model is presented that combines traditional cost analytics methods with a value oriented perspective, particularly the technology attractiveness.

Zusammenfassung

Die Digitalisierung im Automobilbau steigert die Bedeutung der Softwarebeschaffung. Der Einkauf benötigt dabei geeignete Softwarebewertungsmodelle, um bei den Verhandlungen mit Lieferanten die Preistransparenz zu erhöhen. Es wird ein neues Modell vorgestellt, das traditionelle Kostenanalysemethoden mit einer wertorientierten Betrachtung, insbesondere der Technologieattraktivität, kombiniert.

References

Abstract

Month by month, Controlling - Zeitschrift für erfolgsorientierte Unternehmenssteuerung publishes peer-reviewed, applied research contributions for business management, accounting and reporting. Key elements of succesful corporate controlling are presented in an analytic, well-structured manner.

Language: German.

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Zusammenfassung

Die Controlling - Zeitschrift für erfolgsorientierte Unternehmenssteuerung liefert Monat für Monat fundierte und anwendungsorientierte Fachbeiträge für das Management sowie das Finanz- und Rechnungswesen in Unternehmen. Klar gegliedert und strukturiert werden für alle Controlling-Bereiche die Faktoren für eine erfolgreiche Unternehmenssteuerung aufgezeigt.

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