Digitalisierung
als treibende Kraft
Automatisierung und Vernetzung minimieren die manuelle Arbeit. Gerade neue Entwicklungen wie cloud-basierte Beschaffungssysteme und Blockchain-Anwendungen, also Systeme, die Transaktionen und Lieferketten lückenlos dokumentieren, sorgen für transparenteres und effizienteres Arbeiten. Das mindert Risiken, erhöht die Datenqualität und steigert die Zuverlässigkeit der Lieferkette.
Die neuen Technologien bieten Optimierungspotenzial für folgende Bereiche:
- Echtzeit-Zusammenarbeit
- Vertragsmanagement
- Zahlungsvorgänge
Die Macht der Daten
Analytics ermöglichen es, schnell fundierte strategische Entscheidungen zu treffen. Datenbasierte Forecastings und Echtzeitanalysen können Lagerbestände optimieren und Vorhersagen verbessern. Dadurch können Störungen vermieden und Lieferketten stabilisiert werden.
Im Tagesgeschäft vereinfacht dies:
- Nachfrageprognosen
- Produktionsplanung
- Lieferantenbewertung
- Management von Lagerbeständen
Innovation durch KI
Während Digitalisierung und Analytics die Basis schaffen, setzt KI völlig neue Maßstäbe. Sie kann mehr leisten als reine Automatisierung. Neue KI-Tools, integrierte KI-Anwendungen auf Beschaffungsplattformen, sowie Chatbots verändern alle Schritte des Beschaffungsprozesses. Das beschleunigt Analysen und erhöht die Genauigkeit von Prognosen, womit die Produktivität gesteigert und Kosten reduziert werden.
Insbesondere hilfreich ist der Einsatz von KI für:
- Sourcing
- Rechnungs-/Bestelleingangsbearbeitung
- Routenplanung
- Risikobewertung von Lieferketten
- Marktanalysen
Das ungenutzte Potential von KI im Einkauf
Jede sechste Führungskraft im Einkauf befürchtet, dass KI einen negativen Einfluss auf die Struktur von Einkaufsabteilungen hat oder gar Arbeitsplätze obsolet macht (Ivalua). Dabei schafft KI mehr Zeit für strategische Aufgaben, indem es manuelle Fehler reduziert und Arbeitsabläufe beschleunigt. So trägt sie zur Steigerung von Effizienz und Produktivität bei. Beispielsweise können repetitive Aufgaben wie Bestellmanagement, Rechnungsabgleich, Vertragsprüfung, Lieferantenbewertungen und Trendanalysen automatisiert werden.
Herausforderungen bei der Implementierung von KI
Probleme in der Implementierung von KI zeigen sich in der Praxis in ethischen Bedenken, fehlender Regulierung und mangelnden Kenntnissen der Einkaufsverantwortliche im Umgang mit der Technologie (KPMG). Die größte Herausforderung besteht in der Bereitstellung der Daten für die KI, denn Datenverfügbarkeit und -qualität sind entscheiden für die Ergebnisse, die die KI liefert. Konkrete Hindernisse sind hier Risiken der Datensicherheit, schlechtes Datenmanagement und ebenso fehlende Investitionen in diesem Bereich (Ivalua).
Strategien zur erfolgreichen Einführung von KI im Einkauf
Die Implementierung sollte als langfristiges Investment gesehen werden. Zunächst muss eine solide Datengrundlage geschaffen werden. Dazu gehört, existierende Daten zu bereinigen, Datenverwaltungsvorgaben zu klären und Datenmanagement zu priorisieren. Diese Basis kann für umfangreiches Monitoring, zum Beispiel im Bereich Cybersecurity und ESG, genutzt werden. Weitere Tipps wie Sie Daten für die KI aufbereiten, können Sie in diesem Experteninterview lesen. Die Einführung von KI erfordert nicht zwangsläufig eine umfassende Umstellung aller Einkaufsprozesse im Rahmen eines Großprojekts. Schon kleine Anwendungsfälle im Tagesgeschäft können erheblichen Mehrwert bieten. Mit Tools wie ChatGPT können Unternehmen direkt und kostenlos starten, um erste Erfahrungen zu sammeln und Optimierungspotentiale zu erschließen.
Mit KI Ihre Nachhaltigkeitsziele erreichen
Einkaufsverantwortliche müssen einer Vielzahl von Nachhaltigkeitsanforderungen auf nationaler und EU-Ebene gerecht werden, so zum Beispiel dem Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz. Die Entscheidungen der Einkaufsverantwortlichen für nachhaltige Produkte und Lieferanten können Umweltbelastungen minimieren und ethisches Sourcing vorantreiben. Besonders in diesem Bereich ist eine gute Datengrundlage wichtig, um nachhaltige Einkaufsentscheidungen zu treffen - und die KI kann wesentlich dazu beitragen, große Datenmengen in Bezug auf Nachhaltigkeit zu strukturieren. Durch ESG-Monitoring können beispielsweise CO2-Fußabdruck sowie Abfall reduziert werden. Wieso Daten wichtig für Nachhaltigkeit sind und wie dies Einkaufsentscheidungen beeinflusst, lesen Sie hier.
KI im Einkauf – der ChatGPT-Guide für Einsteiger
Mit ChatGPT haben Sie sich noch nicht intensiver auseinandergesetzt? Sie können heute schon durchstarten, mit unserem anfängerfreundlichen ChatGPT Guide für den Einkauf. Lassen Sie sich unterstützen bei Nachhaltigkeitsfragen, Lieferantenmanagement, der Verhandlung von Konditionen oder dem Aufdecken von Optimierungspotenzialen; und holen Sie das Beste aus Ihrem Einkauf heraus.
Aufräumen für die KI – welche Daten braucht der Einkauf?
Beschaffungsexperte und KI-Entwickler Christoph Moll spricht im Interview darüber, welche Aufgabe der Einkaufsverantwortliche trögt, wenn Beschaffung mithilfe von KI-Lösungen effizienter werden soll. Außerdem beleuchtet der BeNeering-Gründer,...
Neue Maßstäbe für Ethik und Nachhaltigkeit setzen
Durch die Entwicklung des CO2-Reportings in Zusammenarbeit mit Yook ist Unite Vorreiter, wenn es darum geht, wie Unternehmen Ihren CO2-Fußabdruck messen und managen.
Interview mit Dr. Helena Melnikov, Hauptgeschäftsführerin des Bundesverbandes Materialwirtschaft, Einkauf und Logistik e. V. (BME)
Chancen und Risiken für KI im Einkauf
Wissen Sie schon genau, wie Sie künstliche Intelligenz am besten für Ihre Beschaffung nutzen können? Nicht immer braucht es sofort die große Systemlösung. Für einen leichten Einstieg können Sie mit verfügbaren KI-Tools wie ChatGPT im Einkauf...