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Case Study

Lufthansa CityLine fliegt auf Fiplana

Branche

Logistik & Verkehr

Projekt

Integrierte Planung, Kostenträgerrechnung und rollierender Forecast: Lufthansa CityLine suchte nach einer Alternative für das überwiegend statische Reporting. Zudem sollte die Kostenplanung hinsichtlich Automatisierungsgrad, Zuverlässigkeit und Kollaboration optimiert werden.

Auf der Suche nach einer Alternative für das überwiegend statische Berichtswesen auf Basis von SAP BW sowie einer optimierten Kostenplanung hat sich Lufthansa CityLine – eine hundertprozentige Konzerngesellschaft der Deutschen Lufthansa AG – für die FP&A Plattform Fiplana, welche auf Qlik Sense basiert entschieden. Die Lösung Fiplana entwickelt von INFORM DataLab, enthält umfangreiche Planungsfunktionalitäten, etwa die Übernahmen von Referenzdaten oder die Planungsdurchführung basierend auf echten Historiendaten.

Um relevante Entwicklungen zu berücksichtigen und die Lücke zwischen den im Vorjahr erstellten Planwerten und den aktuellen Ist-Werten zu überbrücken, sollte zudem ein rollierender Forecast abgebildet werden. Dazu Thomas Bayer und Patrick Lowski, Co-Projektleiter Controlling2.0@CLH bei Lufthansa CityLine: „Wir hatten bisher das „Voraussichtliche Ist“ (VI) – wie wir den Forecast bezeichnen – in Excel geplant und an den Konzern gemeldet. Die voraussichtlichen Ist- Kostenpositionen mussten wir immer manuell einzeln im System buchen oder über Uploads einspielen. Wir wollten diesen Eingabeprozess stattdessen automatisieren. INFORM DataLab hat in einem agilen Verfahren die Prozesse Budgetplanung, Plan-Kostenträgerrechnung und VI umgesetzt und dabei auch die ein oder andere Nachtschicht eingelegt, um beispielsweise einen Algorithmus für die Berechnung des VI zu entwickeln.“

Einsatzbereiche und Nutzen der neuen Planungslösung

Lufthansa CityLine erstellt in Fiplana die Kostenträgerrechnung zur Ermittlung der Wet-Lease-Raten. Hierzu werden Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert: zum einen Werte für Kostenarten und Kostenstellen aus SAP, zum anderen die Schlüssel zur Umlage aus Excel. Durch die Abbildung der Schlüsselwerte in Excel und die Fähigkeit von Fiplana, Daten aus beliebigen Quellen automatisch zusammenzuführen, ist eine flexible Handhabung und Anpassung der Umlage innerhalb der Kostenträgerrechnung sichergestellt.

Ein weiteres Anwendungsszenario der neuen Planungslösung ist die Simulation von Kosten- und Erlösentwicklungen auf die Kostenträger – bei Lufthansa CityLine handelt es sich dabei um Flugzeugtypen. Über die Kostenträgerrechnung werden in der Folge automatisiert Preis- und Mengeneffekte auf Musterebene simuliert und an die Lufthansa Group kommuniziert.

Lufthansa CityLine profitiert durch den Einsatz von Fiplana von einer deutlichen Zeitersparnis: Der monatliche Forecast kann nun in zwei Stunden anstatt in bis zu 1,5 Tagen erledigt werden. Die Beladezeiten für den Datenabzug wurden von 3 bis 4 Stunden auf ca. 30 Minuten gesenkt. Da die Daten zentral in Fiplana eingegeben und gespeichert werden, ist zudem eine wesentlich höhere Transparenz und Zuverlässigkeit der Werte gegeben. So kann die Controlling-Abteilung durch den neuen Self-Service-BI-Ansatz nun selbstständig Analyse- und Reportinganforderungen ad hoc umsetzen. Anwender können Reports eigenständig verfolgen, statt darauf warten zu müssen, mit Berichten versorgt zu werden. Auch in der IT ist dieser Wandel spürbar, wie Florian Bertsch, Business Architekt Data-Warehouse und BI bei Lufthansa CityLine, bestätigt: „Da unser Berichtswesen früher sehr statisch war, war jegliche Anpassung sowie der Berichtsaufbau Sache der IT. Mit können wir nach und nach immer mehr Verantwortung für das Reporting an die Fachbereiche übertragen, was zu einer deutlichen Entlastung unserer Abteilung führt.“

In Zukunft soll nun auch die Ist-Kostenträgerrechnung und das gesamte Unternehmensreporting in der neuen Lösung umgesetzt werden. Künftig wird es Lufthansa CityLine dann möglich sein, in dem System genau zu sehen, welches Triebwerk oder Flugzeug welche Kosten verursacht.

Mehrwert durch den Einsatz von Fiplana

  • Time to Value: 6 Monate bis zur Produktivsetzung erster Applikationen
  • Return on Investment: 1 Tag statt 1,5 Tage monatlicher Aufwand für die Erstellung des Forecasts und agiler Berichte durch Self-Service-BI Ansatz

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