Digitalisierung im Einkauf

Einkauf 2030: Der Computer denkt immer mit

Die Einkaufsabteilung eines Bau- und Gartencenters im Jahr 2030: Das Cockpit zeigt den aktuellen Lagerbestand und erwartete Lieferungen. Zusätzlich kündigt es für das kommende Wochenende strahlenden Sonnenschein und laue Abende an. Das System errechnete daraus einen um 27% höheren Absatz an Grillkohle sowie 16% Mehrverkauf von Pools. Es hat diese Bedarfe bereits automatisiert bei Bestandslieferanten geordert. Die Bedarfsoptimierung wurde durch Künstliche Intelligenz unterstützt.

Dieses Szenario ist heute erst vereinzelt etabliert. Doch die Technologien, um es in die Tat umzusetzen, sind bereits vorhanden. Big Data Analytics, die Verknüpfung verschiedener Datenquellen und deren automatisierte Auswertung sind die entscheidenden Stichworte. Sie werden 2030 in den Einkaufsabteilungen von Industrie und Handel zum Standard gehören. Genauso wie eine weitgehend automatisierte Beschaffung und Potenzialanalyse.

Individuelles Tempo, individuelle Wege zum Ziel

Der wirtschaftliche Nutzen der Digitalisierung ist im Einkauf gut nachweisbar. Deswegen eignet sich gerade dieser Bereich sehr gut für Pilotprojekte. Die Corona-Pandemie hat einen zusätzlichen Digitalisierungsschub ausgelöst. Zunächst ging es vielfach um die Organisation und Optimierung der Arbeitsform Homeoffice. Nun geht es häufig darum, Procure-to-Pay Prozesse remote und papierlos zu gestaltenoder Beschaffungsvorgänge wie Ausschreibungen und Auktionen zu digitalisieren. So wollen Unternehmen den neuen Rahmenbedingungen gerecht werden.

Der digitale Reifegrad von Unternehmen sowie die bereits vorhandene Software- und Datenarchitektur bestimmen die Rahmenbedingungen für weitere Digitalisierungsschritte. Neue Lösungen sollten effizient integrierbar sein. Dadurch werden Schnittstellenprobleme vermieden.

Die Bewertung des Reifegrades berücksichtigt neben dem aktuellen IT-Status des Unternehmens auch die digitalen Kompetenzen der Mitarbeiter. Danach vergleicht man die Ergebnisse mit den Standards gleichartiger Unternehmen und Branchen. Das Ergebnis ist eine Roadmap. In dieser werden Prioritäten für Digitalisierungsprojekte festgelegt. Sie beschreibt Abhängigkeiten, Ressourcenbedarfe und gezielte Maßnahmen.

Mit begrenztem Einsatz hohe Wertbeiträge generieren

Zunächst wird in Projekte investiert, die einen hohen wirtschaftlichen Nutzen bieten. Dies schafft Akzeptanz und Budgetspielräume für weitere Innovationsschritte. Erfolgreiche Pilotprojekte überzeugen zudem Nutzer und Businesspartner von den Vorteilen digitaler Lösungen im Einkauf.

Ist die Entscheidung zu den Schwerpunkten getroffen, sind die passenden Tools auszuwählen. One-size-fits-all-Angebote decken eine große Bandbreite von Fähigkeiten ab. Allerdings sind sie mit hohen Kosten und langen Einführungszeiten verbunden. Daher sind sie häufig nicht zielführend. Im Idealfall lassen sich

  • passgenaue Lösungen auf die individuell im Unternehmen anstehenden Aufgaben zuschneiden und
  • über geeignete Schnittstellen in die vorhandene Daten- und IT-Struktur integrieren.

Sinnvoll ist es, sich bei Bedarfsanalyse und Systemauswahl von unabhängigen Experten beraten zu lassen.

Vier Handlungsfelder und 12 Dimensionen des Einkaufs

INVERTO nutzt für Standortbestimmung und Entwicklung der Roadmap 12 Dimensionen entlang von vier Handlungsfeldern der Digitalisierung. Drei dieser Felder beschreiben Lösungen in typischen Anwendungsfeldern im Einkauf. Das vierte Feld betrachtet Digitalkompetenz, Methodenwissen und Flexibilität von Einkaufsorganisation und Stakeholdern.

Die Organisation ist der maßgebliche Bereich, um den digitalen Reifegrad eines Unternehmens zu analysieren und weiterzuentwickeln. Dabei spielen die vorhandenen Kompetenzen der Führungskräfte und Mitarbeiter eine wichtige Rolle, jedoch nicht die einzige. Was deutet nun auf einen hohen digitalen Reifegrad eines Unternehmens hin?

  • Eine Bereitschaft zum datengetriebenen Arbeiten.
  • Teams können sich auf agile Konzepte einlassen.
  • Die Unternehmensführung fördert diese Kultur. Sie treibt die Digitalisierung voran und stellt auch die nötigen Zeit- und Geldbudgets bereit.

Über Advanced Analytics kann man den Einkauf insgesamt strategischer ausrichten. Eine Dimension davon ist Advanced Spend Intelligence zum Schaffen von Ausgabentransparenz. Führende Unternehmen entwickeln eigene Modelle, um mit  Hilfe von Künstlicher Intelligenz Ausgaben zu bewerten und zu clustern. Darauf basierend werden Ansatzpunkte für Kosten- und Leistungsoptimierungen ersichtlich. Ein Beispiel ist enforced learning. Es ergeben sich Einblicke in Kostenstrukturen und Preisentwicklungen, die ohne Algorithmus nicht möglich wären. So ermöglicht Spend Intelligence etwa Erkenntnisse über Preismuster oder Lieferkonditionen in verschiedenen Warengruppen und zeigt Einsparmöglichkeiten auf. Weitere Anwendungen von Big Data in diesem Bereich sind:

  • Should-Costing-Analysen
  • Die integrierte kontinuierliche Beobachtung der Lieferanten und ihrer Leistungen.

Source to Contract umfasst alle Aufgaben, die mit Lieferantenauswahl, Bestellung und Vertragsmanagement zu tun haben. Die größte Dimension ist hier das E-Sourcing. Dieses unterstützt Ausschreibungen, Auktionen, Lieferantenauswahl und Bestellungen mit Software.

Eine eigene Dimension ist das Tail Spend Management. Zum Hintergrund: Fachabteilungen wie Marketing oder Büromanagement kaufen ihre Bedarfe in der Regel eigenständig ein. Die Einkaufsabteilung konzentriert sich hingegen auf die Beschaffung der Waren, Vorprodukte und Dienstleistungen, die für das Kerngeschäft benötigt werden. Die eigenständige Beschaffung durch die Fachabteilungen führt oft dazu, dass Ressourcen und Konditionen nicht optimal genutzt werden. Sprich: Es wird zu teuer gekauft. Durch Tail Spend Management stehen für viele Standardbedarfe vorqualifizierte Produkte und Lieferanten zur Verfügung. Dadurch sind Einsparungen möglich.

Ein weiterer Schritt der Automatisierung in diesem Handlungsfeld ist das digitale Vertrags- und Compliance-Management. Verträge werden digital erstellt und in einem zentralen Speicher (Repository) verwaltet. Das System informiert automatisch, wenn Verträge auslaufen und kann neue Angebote anfordern. Die Künstliche Intelligenz erkennt darüber hinaus Muster und Daten in Verträgen und kann Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen.

Das Handlungsfeld Procurement Performance betrachtet den Einkauf selbst und bietet Lösungen für eine erhöhte Effizienz. Process Mining etwa kommt Differenzen von Soll und Ist bei Prozessen auf die Spur. Robotic Process Automation entlastet die Einkäufer von Routineaufgaben. Bei automatisierter Beschaffung löst das System Bestellungen aus, sobald der Lagerbestand unter einen definierten Wert sinkt. Da  auch die Lieferanten in die Technologie eingebunden sind, müssen bei ihnen die entsprechenden Schnittstellen vorhanden sein.

Kooperation und Schulung als Basis für Erfolg

Voraussetzung für den Erfolg eines Digitalisierungsprojektes ist, dass IT, Einkauf und Fachabteilungen wie Finance oder Supply Chain Management eng zusammen arbeiten. Bei Bedarf bezieht man auch Lieferanten mit ein. Es gilt, die Mitarbeiter, die künftig mit der Software arbeiten sollen, optimal zu schulen. Auch sollte ihnen die Sorge genommen werden, dass das neue Tool ihre Arbeitsplätze wegrationalisiert. Denn das wird in der Regel nicht der Fall sein.

Stattdessen können Einkäufer freiwerdende Kapazitäten für strategische Aufgaben nutzen. Diese machen meistens auch mehr Spaß als Routinetätigkeiten. Je besser jeder Einzelne den Nutzen eines Digitalisierungsprojekts versteht, desto intensiver wird er sich bei der Umsetzung engagieren – und damit den Erfolg für das gesamte Unternehmen verbessern.

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Stefan Benett

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