Frühwarnsysteme

Ein Frühwarnsystem stellt im Controlling ein übergeordnetes Konzept zur proaktiven Unternehmenssteuerung dar. Wie Brokmann und Weinrich (2012, S. 24) aufzeigen,⁠ dienen isolierte Frühwarnindikatoren (wie Leading oder Lagging Indicators) dem Management zwar zur frühen Erkennung möglicher Gefahren, sie bilden für sich genommen jedoch noch kein vollständiges System. Ein vollumfängliches Frühwarnsystem umfasst vielmehr die systematische Identifikation, kontinuierliche Beobachtung und strukturierte Einordnung dieser vielfältigen Informationen. Das primäre Ziel eines solchen Systems besteht darin, aus einzelnen, oft noch schwachen Signalen ein verdichtetes und steuerungsrelevantes Wissen zu generieren, welches der Geschäftsleitung rechtzeitige, präventive Massnahmen ermöglicht.

Predictive Analytics, Explainable AI und KI-gestützte Frühwarnsysteme

Künstliche Intelligenz, insbesondere Maschinelles Lernen und Deep Learning, hilft in der heutigen komplexen Welt stark, den Wechsel von reaktivem zu proaktivem Controlling voranzutreiben. Ihr entscheidender Vorteil liegt in der Fähigkeit, nichtlineare Muster in grossen und komplexen Datenmengen, den Big Data, zu erkennen und daraus verständliche, präventive Handlungsempfehlungen abzuleiten (Nishat et al., 2025, S. 807).

Predictive Analytics

Im Projektgeschäft stellen Vorhersagen von Änderungsaufträgen einen zentralen Anwendungsfall dar, da sie die Hauptursachen für Verzögerungen und Kostenüberschreitungen sind (Nishat et al., 2025, S. 808). Machine-Learning-Modelle schaffen es, mögliche Risiken aus den Big Data des Unternehmens vorherzusagen und sie frühzeitig zu positionieren, was letztendlich für die Projektmitarbeitenden das Kosten-, Zeitplan- und Ressourcenzuweisungsmanagement optimieren kann (Nishat et al., 2025, S. 821).

Beispielsweise erkennt ein Algorithmus durch Data Mining eines Bauunternehmens in historischen Projektdaten, dass sich bei bestimmten Lieferantenkonstellationen und Designänderungen mit hoher Wahrscheinlichkeit Mehrkosten ergeben. Das Controlling kann daraufhin frühzeitig zusätzliche Ressourcen einplanen und Budgetreserven aktivieren.

Explainable AI

Auch im Hinblick auf das Planungs- und Bedarfscontrolling können Deep- sowie auch Machine-Learning-Modelle zum Einsatz kommen, um Prognoseergebnisse herzuleiten, zu erklären und Trends zu identifizieren. Der Fokus liegt hierbei auf der Übersetzung der Outputs durch Large Language Models in rollenbasierte, handlungsorientierte Einblicke für die Entscheidungsträger (Venkatachalam, 2025, S. 6). Ergänzend erstellt es Performance-Scorecards, welche die Prognosegüter über umsatzgewichtete Kennzahlen darstellen und so regionale oder produktspezifische Abweichungen sichtbar machen (Venkatachalam, 2025, S. 9). Eine zusätzliche Trenddiagnose bewertet die Entwicklung der eruierten Kennzahlen über die Zeit und kennzeichnet Verbesserungen oder Verschlechterungen, was Korrekturmassnahmen ermöglicht (Venkatachalam, 2025, S. 9).

Beispielsweise erkennt eine KI-gestützte Bedarfsplanung, dass Prognosefehler für eine bestimmte Produktlinie zunehmen. Das System weist in der Scorecard aus, dass die Abweichung durch veränderte Kundentrends verursacht wird, was die Planer veranlasst, Marketing- und Logistikstrategien anzupassen.

KI-gestützte Frühwarnsysteme

Im Bereich der vorausschauenden Risikoerkennung bieten Deep-Learning-Modelle neuartige Möglichkeiten für die Entwicklung intelligenter Frühwarnsysteme. Diese sind in der Lage, „Kipppunkte“, also abrupte, qualitative Zustandswechsel in komplexen Systemen, frühzeitig zu identifizieren (Bury et al., 2021, S. 1). Darüber hinaus erlauben sie eine qualitative Bewertung des Risikos. Damit ermöglichen diese KI-Modelle nicht nur eine frühzeitige Warnung, sondern auch eine strategische Vorbereitung oder Prävention von unerwünschten Entwicklungen (Bury et al., 2021, S. 5-6).

Beispielsweise überwacht ein KI-System der Finanzabteilung in einem Energieversorgungsunternehmen die Stromnetz- und Wetterdaten. Es erkennt ein Muster, dass abrupt steigende Netzlasten und Wetterschwankungen mit erhöhten Ausfallkosten korrelieren. Die Controller können dadurch frühzeitig Rückstellungen bilden und Investitionen priorisieren.

Quellen

• Brokmann, T., & Weinrich, G. (2012). Frühwarnindikatoren und Krisenfrühaufklärung – Ansätze und Praxisanforderungen. In J. Jacobs, J.-J. Riegler, H. Schulte-Mattler, & G. Weinrich (Hrsg.), Frühwarnindikatoren und Krisenfrühaufklärung: Konzepte zum präventiven Risikomanagement (S. 13–39). Springer Gabler.
• Bury, T. M., Sujith, R. I., Pavithran, I., Scheffer, M., Lenton, T. M., Anand, M. & Bauch, C. T. (2021). Deep learning for early warning signals of tipping points. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(39), 1-9.
• Nishat, M. M., Ahsan, A. & Olsson, N. O. E. (2025). Applying Machine Learning for Predictive Analysis in Project-Based Data: Insights into Variation Orders. Journal of Information Technology in Construction, 30, 807–825.
• Venkatachalam, S. (2025). Integrating AI and Ensemble Forecasting: Explainable Materials Planning with Scorecards and Trend Insights for a Large-Scale Manufacturer. arXiv.

Autoren

• Marc Wermelinger
• Joel Zurkirchen
• Jeremy Stutz
• Benjamin Weber