Advanced Benchmarking mittels Data Envelopment Analysis


von Heinz Ahn, Center for Performance Management, iTUBS mbH

Die Data Envelopment Analysis (DEA) ist ein ergiebiger Ansatz zur vergleichenden Leistungsbewertung, dessen Nutzenpotenzial weit über herkömmliche Benchmarking-Instrumente hinausgeht. Ihr mathematisch-wissenschaftliches Grundgerüst erlaubt die fundierte Aufdeckung und quantitative Analyse von Ineffizienzen vergleichbarer Produktiveinheiten – sogenannter Decision Making Units (DMUs).

Typische Benchmarking-Objekte der DEA sind öffentliche Einrichtungen (z. B. Krankenhäuser), privatwirtschaftliche Unternehmen einer bestimmten Branche (z. B. Hotelgewerbe) und Produktions- bzw. Verkaufsstätten eines Unternehmens (z. B. Bankfilialen). Deren (In-) Effizienz wird über den Quotienten aus der gewichteten Summe wünschenswerter Outputs (im Sinne zu maximierender KPIs) und der gewichteten Summe möglichst niedriger Inputs (im Sinne zu minimierender KPIs) gemessen.
Dieser Ansatz erlaubt die Berücksichtigung unterschiedlich dimensionierter, insbesondere nicht-monetärer KPIs (z. B. „Arbeitsstunden“ als Input und „Anzahl betreuter Kunden“ als Output). Dabei besteht der zentrale Vorteil der DEA darin, dass die KPIs nicht vorab durch das Management gewichtet werden müssen. Vielmehr wird diese Gewichtung im Rahmen der DEA-Anwendung quasi automatisch („modellendogen“) bestimmt, und zwar so, dass sich für die jeweils betrachtete DMU ein maximaler Effizienzgrad ergibt. Einreden, durch eine fehlerhafte Gewichtung würde eine bestimmte DMU in der Bewertung benachteiligt, sind daher gegenstandlos. Vor diesem Hintergrund bietet sich ein DEA-Einsatz zur Beantwortung folgender Fragestellungen an:

  • Welche DMUs arbeiten effizient?
  • Wie ineffizient arbeiten die übrigen DMUs, und welches sind ihre jeweiligen Benchmarking-Partner?
  • Was sind die DMU-spezifischen Ursachen mangelnder Effizienz?
  • Welche Anstrengungen muss eine ineffiziente DMU unternehmen, um effizient zu werden?
  • Wie entwickelt sich die Effizienz der DMUs im Zeitverlauf?

Die DEA selbst vermittelt Einsichten in die Leistung(sfähigkeit) von DMUs und ihre Verbesserungsmöglichkeiten. Sie lässt sich damit als Instrument des Performance Measurements kennzeichnen. Im Rahmen eines darauf aufbauenden Performance Managements liefert ein periodischer DEA-Einsatz nun die Basis zur operationalen Performancesteuerung. Dazu bietet sich die Formulierung DEA-bezogener Zielsetzungen an, die sowohl DMU-übergreifender als auch DMU-spezifischer Natur sein können. Typische Ansatzpunkte zur Steuerung betreffen etwa

  • die Priorisierung bestimmter KPIs, die mit Blick auf die ineffizienten DMUs verbessert werden sollen,
  • die Formulierung von Zielen für die Unternehmenszentrale sowie
  • die Schließung von Zielvereinbarungen mit ineffizienten DMUs.

Ein anschauliches Zahlenbeispiel findet sich im aktuellen Heft des Controller Magazins, auf dem die obigen Ausführungen basieren (vgl. Ahn, H.: Data Envelopment Analysis – Mehr als Benchmarking, in: Controller Magazin 2014, Heft 5, S. 63–65). Für weitergehende Informationen steht das Center for Performance Management (CPM) gerne als Ansprechpartner zur Verfügung. Zu seiner Leistungspalette gehören individuelle Workshops und Projekte zum Thema Benchmarking. Hingewiesen sei auch auf die 13th International Conference on Data Envelopment Analysis, die vom 24. bis 27.08.2015 an der TU Braunschweig stattfinden wird. Am Eröffnungstag sind speziell für Praktiker einführende Workshops zur DEA vorgesehen.

Kontakt
Prof. Dr. Heinz Ahn
Center for Performance Management
Technologietransferzentrum in der iTUBS mbH
Fallersleber-Tor-Wall 23
38100 Braunschweig
Tel.: 0531/391 3610
E-Mail: info@consulting-cpm.de
www.consulting-cpm.de

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