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Mittels «Anaplan» hat «Unilever» die Zeit um 30% bei der Erarbeitung eines finanziellen Plans gespart

Kunde
Unilever
Sektor
Waren des täglichen Bedarfs
Funktionsbereich
Finanzielle Planung und Finanzanalyse
Plattformen
Anaplan
Mittels «Anaplan» hat «Unilever» die Zeit um 30% bei der Erarbeitung eines finanziellen Plans gespart

«Die Einführung der Lösung ist einen wahren Erfolg geworden, weil ich Änderungen in der Echtzeit vornehmen kann, wohingegen wir früher gezwungen waren, einen Python-Script ablaufen zu starten, wobei es sehr viel Zeit verschluckt hatte. Jetzt genießen wir einen einfachen integrierten Prozess, bei dessen Ablauf jedermann die Plattform «Anaplan» verwenden kann, vermeidend wegen des menschlichen Faktors gemachte Fehler».

Finanzmanager
01
VORAUSSETZUNGEN
Unilever USA is the biggest market for Unilever with a broad portfolio of brands across dozens of product categories and ... Read more

Unilever USA is the biggest market for Unilever with a broad portfolio of brands across dozens of product categories and businesses such as beauty and personal care, home care, tea and many more. Managing such a complex and diverse portfolio posed a challenge during the pandemic as teams needed a flexible planning tool to enable the fastest reaction to constantly changing market signals.
The finance team, partnering with the Unilever S&OP team, was looking for a solution to streamline and accelerate their so-called Cash-up process which reconciles the volume from the Anaplan Demand Planning Module into Oracle PBCS in order to accurately reflect the financial numbers within the P&L. The difficulty was that the process was largely manual and hard to maintain and utilize which precluded the team from doing more value-adding activities like analysis and scenario planning.

02
LÖSUNGEN
Die Plattform für die integrierte Planung «Anaplan» wurde für die Automatisierung des Prozesses «Cash up», der sich auf dem schweren ... Read more

Die Plattform für die integrierte Planung «Anaplan» wurde für die Automatisierung des Prozesses «Cash up», der sich auf dem schweren Python-Script und der Mehrheit von Excel-Files in frühen Zeiten basiert hatte. Das Projekt wurde von einem gemischten Team in Besetzung Beratern und der Gesellschaft «Unilever» verwirklicht. Es ließ eine Arbeitslösung (MVP) in kürzest möglicher Zeit, und zwar innerhalb von 2 Monaten, einführen.
Funktionelle Schlüsselbesonderheiten einer mittels «Anaplan» geschaffenen Lösung:

  • «Anaplan» hat die schwere, auf den Programmkode basierte Logik der Berechnungen ersetzt, damit Business-Benutzer einen neuen und völlig automatisierten Prozess selbstständig und leicht unterstützen können.
  • Gleichzeitig unterstützt die Lösung 3 Schlüssel-Produkthierarchien und 6 Datenquellen mit Einschluss von dem Business-Plan in der umfänglichen Darstellung, Handelstarife, Preise, usw.
  • Benutzer haben die Möglichkeit, jede Berechnungszelle und jede Änderung, die von jemandem im Rahmen des ganzen Prozesses vorgenommen wurde, zu jeder Zeit zu prüfen
  • Benutzer dürfen ins Modell eingegebene Daten manuell korrigieren und neue Eingabedaten für Berechnungen, zum Beispiel, zusätzliche Umfänge oder neue Tarife für die Erlösberechnung eingeben oder Daten in Bezug auf Warenpositionen (SKU) analysieren, um sich davon zu überzeugen, dass alle Eingabedaten bei der Erarbeitung des Business-Plans berücksichtigt sind.
  • Die Funktionsfähigkeit von «Anaplan» gewährt die notwendige Analytik für das Treffen der Entscheidungen im Bereich der Verwaltung von Handelstarifen und der Erfüllung des jährlichen Business-Plans.
03
NUTZWERT FÜR DAS BUSINESS
Die Geschwindigkeit der Realisierung des Prozesses wurde gesteigert. Die Verkürzung der Zeit des Ablaufs des Prozesses wurde von 30% bis ... Read more
  • Die Geschwindigkeit der Realisierung des Prozesses wurde gesteigert. Die Verkürzung der Zeit des Ablaufs des Prozesses wurde von 30% bis 40% betragen.
  • Für jede Unterabteilung wurde die Verkürzung der Zeit 3-5 Stunden im Rahmen des monatlichen Zyklus der Planung des Verkaufs und der Operationen (S&OP) erreicht.
  • Die Anzahl der Fehler und der Nichtübereinstimmungen bei der Vornahme von Berechnungen wurde im Bereich von 10% bis zu 20% verringert.
  • Die Durchsichtigkeit der Berechnungen wurde erhöht. Dabei wurde die Möglichkeit der Szenarioplanung in der Echtzeit entstanden.