Gezielt in Schadenprävention investieren

Mit Predictive Analytics lässt sich die Resilienz von Unternehmen stärken

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  • Stefan Beiderbeck, FM Global
Politische Unsicherheiten und klimatische Veränderungen führen dazu, dass etliche Unternehmen ihre Globalisierungsstrategie überprüfen und verstärkt Inland-Investments planen. Bei den Investitionen sollte jedoch auch das Risikomanagement berücksichtigt werden. Denn je resilienter ein Unternehmen ist, desto besser kann es auf Störungen reagieren oder diese sogar ganz vermeiden. Damit Risiken rechtzeitig erkannt und behoben werden können, bieten Industriesachversicherer wie FM Global Predictive Analytics Tools an.

Während es in den vergangenen Jahren hieß, der Standort Deutschland sei für die Chemie unattraktiv und infolgedessen Regionen außerhalb Europas in den Fokus rückten, zeigt die CFO-Survey der Beratungsgesellschaft Deloitte ein anderes Bild: Die Bereitschaft im Ausland zu investieren sinkt deutlich mit einem Wert von minus 19 Prozentpunkten gegenüber der vorherigen Analyse. Politische Unsicherheitsfaktoren, wie etwa der Handelskonflikt zwischen China und den USA oder der Brexit, führen dazu, dass fast jedes fünfte Unternehmen die eigene Globalisierungsstrategie überprüft. Dies gilt mit 38 % besonders für die chemische Industrie. Laut Deloitte rückt der Standort Deutschland als Investitionsziel für viele wieder stärker in den Fokus. Mehr als 70 % der CFOs planen Inland-Investments.

Sachschäden auf den Unternehmenswert bestimmen

Um Gewinne nicht zu gefährden, sind Unternehmen gut beraten, bei Investitionen auch eine aktive Schadenprävention im Auge zu behalten. Im ersten Moment mögen der Ausbau und die Überprüfung eines Risikomanagements eine höhere Ausgabe für ein Unternehmen bedeuten, jedoch ist diese Vorsorge im Vergleich mit einem eingetretenen Schaden kostengünstiger. Darauf verweisen bereits vorhandene Tools, sogenannte Total-Financial-
Loss-Modelle, die Finanzvorständen und Risikomanagern darlegen, welche Auswirkungen ein eingetretener Sachschaden auf den Unternehmenswert haben kann. Dabei werden unter anderem berücksichtigt: 
  • Marktanteile: Werden Kunden nicht fristgerecht beliefert, drohen diese zur Konkurrenz abzuwandern, was einen langfristigen Verlust von Marktanteilen zur Folge hat. 
  • Wachstum: Während der Wiederaufbauphase nach einem Großschadenereignis fehlen in der Regel Ressourcen, um Wachstumsziele zu verfolgen.

    Je länger diese Phase dauert, um so schwerer wiegen die Auswirkungen. 

  • Kapitalkosten: Unternehmen mit einer längeren Betriebsunterbrechung werden von Geldgebern als riskanter bewertet, was zu einer Erhöhung der Kapitalkosten führt. 
Das Wissen darüber zu haben, was auf dem Spiel stehen kann, ist ein wichtiger Faktor für die Ausarbeitung einer Resilienzstrategie eines Unternehmens. Das gilt besonders für jene Schäden, die nicht von einer Versicherung übernommen werden. Doch wie können bei der Stärkung der Resilienz Prioritäten gesetzt werden? Welcher Standort ist vorrangig betroffen? Welches Equipment könnte als nächstes einen Schaden erleiden? Zur Beantwortung dieser Fragen sollten Predictive Analytics Tools zu Rate gezogen werden, denn diese bieten Entscheidern eine Orientierung bei Investitionen in die Schadenprävention.

„Politische Unsicherheitsfaktoren führen dazu, dass fast jedes fünfte 
Unternehmen die eigene Globali­sierungsstrategie überprüft."

Stefan Beiderbeck, FM Global


Kapitaleinsatz optimieren

Predictive-Analytics-Verfahren können durch die fortschrittliche Analyse von Daten sehr genau bestimmte Entwicklungen voraussagen. Doch woher stammen diese Daten? FM Global beschäftigt weltweit über 1.800 Risikoingenieure, die jedes Jahr durchschnittlich 60.000 Kundenstandorte besuchen. Bei diesen Ortsbegehungen werden je nach Betriebsart und Betriebsgröße bis zu 700 Einzeldaten gesammelt. Im Laufe der vergangenen Jahre hat der Industriesachversicherer diese Datensätze mit der Schadenhistorie kombiniert. 
Durch die eigene Informationsbeschaffung wird auch direkt garantiert, dass die Qualität und Validität der Daten hoch ist und sie entsprechend strukturiert vorliegen. Dadurch entsteht ein Benchmark für die Risikoqualität einzelner Standorte. Kunden finden heraus, an welchen ihrer Standorte Schäden am wahrscheinlichsten auftreten werden, wo dies geschehen wird und welche einzelnen Maschinen von einem Ausfall betroffen sein können. So lässt sich erkennen, dass im Analyseverfahren hervorgehobene Standorte ein 15-fach höheres Risiko besitzen, von einem Ausfall betroffen zu sein, als solche, die als „unbedenklich“ eingestuft wurden. Bei den analysierten Maschinen wiederum ist die Ausfallwahrscheinlichkeit fünf Mal höher als bei den nicht als betroffen identifizierten Maschinen.

Risikoqualität definiert durch Parameter

Data-Mining-Verfahren, die der Analyse zugrunde liegen, berücksichtigen eine Vielzahl von Faktoren, die durch das Regressionsmodell bewertet werden. Im Wesentlichen gehören hierzu Parameter wie Konstruktion, Belegung, Ausstattungsfaktoren, Schutzstatus, Expositionen sowie Punkte, die Aktivitäten des Managements erfassen, einschließlich der Frage, wie lange bereits existierende Empfehlungen nicht umgesetzt wurden. Die Schadenhistorie am Standort spielt ebenfalls eine Rolle im Regressionsmodell. Die gleichen Mängel, die in den Risikoberichten enthalten sind, sind diejenigen, die die Risikoqualität und somit die Tendenz des Standortes zum Schaden fördern. Wie bei jeder Priorisierung der Risikoverbesserung sollte der Fokus eher darauf liegen, schlechte Risiken zu verbessern als bereits „gut“ definierte Risiken noch optimaler zu gestalten.
Wie resilient ein Betrieb ist, wie gut dieser mit Risiken umgehen kann und somit konkurrenzfähig bleibt, ist allein die Entscheidung eines jeden Unternehmens. Das bereits vorhandene Angebot an Predictive Analytics Tools, die sehr gezielt auf Mängel an den eigenen Standorten und bei den jeweiligen Anlagen hinweisen, bietet jedoch eine gute Grundlage, um gezielte Investitionen in die Reduzierung und Beseitigung dieser Risiken zu tätigen und dadurch die Unternehmensresilienz zu stärken. 
 

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