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Praxisnahe Fallstudien

Echte Projekte, bewährte Methoden und messbare Ergebnisse aus der Finanzanalyse

Liquiditätskrise erfolgreich bewältigt

Fertigungsunternehmen
März 2025
90 Tage Projektdauer

Ein mittelständisches Fertigungsunternehmen mit 180 Mitarbeitern stand vor einer akuten Liquiditätskrise. Trotz voller Auftragsbücher drohte die Zahlungsunfähigkeit. Unsere systematische Analyse deckte die strukturellen Probleme auf und entwickelte konkrete Lösungsansätze. Der Schlüssel lag in der detaillierten Cashflow-Prognose und der Neustrukturierung der Zahlungsströme.

Zentrale Erkenntnisse

  • Zahlungsziele von durchschnittlich 45 auf 30 Tage reduziert
  • Lagerbestände um 22% optimiert ohne Lieferengpässe
  • Liquiditätsreserve von 3 Monaten aufgebaut
  • Frühwarnindikatoren für künftige Engpässe etabliert

Solvenzanalyse für strategische Expansion

Eine etablierte Handelskette plante die Eröffnung von sechs neuen Filialen. Die Finanzierung schien gesichert, doch die langfristige Tragfähigkeit war unklar. Unsere mehrstufige Solvenzanalyse lieferte die entscheidenden Antworten.

1

Basis-Solvenzanalyse

Bewertung der aktuellen Eigenkapitalquote, Verschuldungsgrad und Zinsdeckung als Ausgangsbasis für die Expansionsbewertung.

2

Szenario-Modellierung

Entwicklung von drei realistischen Szenarien mit unterschiedlichen Umsatzentwicklungen und Marktbedingungen über fünf Jahre.

3

Stresstests

Simulation extremer Marktbedingungen und deren Auswirkungen auf die Solvenz bei unterschiedlichen Expansionsgeschwindigkeiten.

Messbare Projektergebnisse

4 Filialen genehmigt
28% Eigenkapitalquote
2,4x Zinsdeckung

Frühwarnsystem entwickelt

89% Trefferquote
45 Tage Vorlauf
€2,3M Verluste verhindert

Präventive Risikosteuerung durch Datenanalyse

Ausgangssituation

Ein Großhändler mit über 800 Geschäftskunden litt unter unkalkulierbaren Zahlungsausfällen. Traditionelle Bonitätsprüfungen reichten nicht aus, um frühzeitig Risiken zu erkennen. Die Lösung: Ein selbstlernendes Warnsystem basierend auf Zahlungsverhalten und Marktdaten.

Implementierte Lösungen
  • Automatisierte Analyse von 15 Risikoindikatoren
  • Integration externer Markt- und Branchendaten
  • Dynamische Kreditlinien-Anpassung
  • Wöchentliche Risiko-Reports für Vertrieb
Projektresultat

Das entwickelte System identifiziert potenzielle Zahlungsausfälle im Durchschnitt 45 Tage im Voraus mit einer Genauigkeit von 89%. Seit der Einführung konnten Verluste um 68% reduziert werden.