Use Case

Preisabweichungs- und Beschaffungsperformance-Analyse

Von isolierter Preisrückschau zu aktiver Steuerung von Beschaffungswirkung, Abweichungsursachen und Ergebnisbeitrag.

Wenn Preisabweichungen sichtbar sind, aber Ursachen unklar bleiben

Viele Energieunternehmen sehen Preisabweichungen erst im Nachgang und häufig nur aggregiert. Damit bleibt unklar, welche Abweichungen marktbedingt, portfoliobedingt, prozessbedingt oder vermeidbar waren.

Beschaffungs- und Portfolioteams verfügen meist über Marktpreise, Handelsdaten, Vertragsstände und interne Reports. Trotzdem fehlt im Alltag oft eine einheitliche Sicht darauf, welche Preisabweichungen wirklich relevant sind und welche Ursachen dahinterstehen.

Abweichungen zwischen geplanter Beschaffung, realisierten Preisen, Hedge-Strategien, Fahrplänen oder Mengenentwicklungen werden häufig in getrennten Sichten betrachtet. Dadurch entstehen Rückschau statt Steuerung, Diskussionen über Datenstände und zu wenig Klarheit über den tatsächlichen wirtschaftlichen Effekt.

Preisdisziplin, Portfolioeffekte und Ergebniswirkung verbinden
Eine Preisabweichungs- und Beschaffungsperformance-Analyse führt Marktpreise, Beschaffungsentscheidungen, Portfolioeffekte, Mengen- und Zeitpunkteffekte sowie Ergebniswirkung in einer gemeinsamen Steuerungsschicht zusammen. So wird aus Einkaufs- und Beschaffungsreporting ein Führungsinstrument für Beschaffung, Portfolio, Controlling und Management.
Preisabweichungen belastbar erklären
Referenzpreise, realisierte Beschaffungspreise, Portfoliodaten, Mengen und Zeitpunkte werden in einer gemeinsamen Auswertung verbunden. Abweichungen werden nachvollziehbar statt nur aggregiert berichtet.
Ursachen sauber trennen
Marktbewegung, Timing, Volumeneffekt, Portfolioeffekt, operative Fehler und Prozessdisziplin werden differenziert bewertet. So wird klar, welche Abweichungen unvermeidbar waren und wo echter Steuerungsbedarf besteht.
Ergebniswirkung sichtbar machen
Beschaffungsperformance wird mit Marge, Ergebnis, Versorgungswirkung und möglichen Savings verknüpft. Beschaffung und Portfolio werden dadurch als Ergebnishebel steuerbar.
Vermeidbare Abweichungen priorisieren
Management erhält nicht nur Rückschau, sondern eine priorisierte Sicht auf Abweichungen nach Höhe, wirtschaftlicher Relevanz und Beeinflussbarkeit.
Verbesserungen gezielter ableiten
Muster in Timing, Volumensteuerung, Portfolioeffekten und Prozessdisziplin werden sichtbar. Dadurch lassen sich operative Verbesserungen und Steuerungsmaßnahmen gezielter umsetzen.
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
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Für Beschaffung, Portfolio, Controlling und Management

Die Lösung eignet sich für Energieunternehmen, die Preisabweichungen nicht nur erklären, sondern Beschaffungsperformance, Portfolioeffekte und Ergebniswirkung aktiv steuern wollen.

Besonders relevant ist er für Beschaffung, Portfoliomanagement, Handel, Controlling, Risikomanagement und Management. Er unterstützt dort, wo Abweichungen zwischen Plan, Referenzpreis, realisiertem Preis, Hedge-Strategie und Mengenentwicklung heute noch in getrennten Sichten analysiert werden.

Eingesetzte Technologien
Image Christian Straube