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Blog: RĂŒckenwind fĂŒr Ihr Procurement Team
process mining in procurement

3 Wege, wie Datenanalytik Ihre Beschaffung voranbringt

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von Southard Jones
Juli 11, 2020
Lesezeit: 6 Minuten

Ihr Procurement Team spielt eine SchlĂŒsselrolle fĂŒr den Erfolg des gesamten Unternehmens: Neben Kostenkontrolle und Rendite-Erzielung gehört auch das Beziehungsmanagement in der gesamten Supply Chain zu den Hauptaufgaben des Einkaufs. Um diesen vielfĂ€ltigen und mitunter gegensĂ€tzlichen Anforderungen gerecht zu werden, benötigten EinkĂ€ufer Zugriff auf Daten, damit sie in einem sich laufend verĂ€ndernden Umfeld schnell und effektiv kluge Entscheidungen treffen können.

Oft wird der Einkauf dazu gedrĂ€ngt, effizienter zu werden und Prozesse zu straffen. Zugleich muss er kostspielige Fehler vermeiden und die Kontrolle ĂŒber alle direkten und indirekten Ausgaben behalten.

In der Flash-Umfrage 2020 unter CPOs von Deloitte gaben die Verantwortlichen im Einkauf an, dass das Kostenmanagement fĂŒr sie derzeit oberste PrioritĂ€t habe und fast 8 Mal so viel Aufmerksamkeit im TagesgeschĂ€ft erfordere als vor der Corona-Pandemie. Dies deckt sich mit weiteren Umfrageergebnissen, die zeigen, dass zwei Drittel der Unternehmen planen, auch nach COVID-19 Strategien zur Kostensenkung zu verfolgen, verglichen mit nur einem Drittel vor COVID-19.

Procurement Stat 1: Cost Reduction

„In einer Welt, in der Unsicherheit und stĂ€ndiger Wandel sehr wahrscheinlich eine Konstante bleiben werden, mĂŒssen Beschaffungsleiter noch einfallsreicher sein, um die LiquiditĂ€t ihren Unternehmen zu stĂŒtzen und gleichzeitig Lieferunterbrechungen zu begrenzen.“ (Deloitte 2020 CPO Flash Survey)

Datenanalysen helfen nicht nur, traditionelle EinkaufsaktivitĂ€ten effizienter zu machen, sie erleichtern auch Bereiche wie Ausgabenanalyse und Prognose von Nachfragespitzen und helfen bei allen Aspekten des Supplier Relationship Managements (SRM) – ganz gleich, ob es sich um die Bewertung von VertrĂ€gen oder um bereits abgeschlossene Transaktionen handelt.

1. Optimierte Ausgaben- und Risikoanalysen

Bisher mussten Einkaufsteams mit mehreren Datenbanken arbeiten, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten enthielten. Erstklassige EinkĂ€ufer mĂŒssen aber in der Lage sein, diese Daten an einem Ort zusammenzufassen und zu analysieren. Mit den daraus gewonnenen Erkenntnissen können erwartete VerĂ€nderungen von Angebot und Nachfrage mit realen Umgebungsfaktoren kombiniert und auf dieser Grundlage dynamische und skalierbare Preismodelle erstellt werden.

Mit Big-Data-Analysen kann das Procurement Team verschiedene DatensĂ€tze wie Rechnungseinheit, Preisabweichung und -einhaltung, Lieferanten- und KĂ€uferinformationen, Richtpreis und steuerliche Informationen in einer einzigen, umfassenden Analyse bĂŒndeln. Dort können Möglichkeiten zur Kostensenkung identifiziert werden, die sich unmittelbar im Unternehmensergebnis niederschlagen.

So konnte PPG Industries mit einem Kostenanalyseprogramm 95% der indirekten Ausgaben in seinem jÀhrlichen Beschaffungsbudget von 200 Millionen US-Dollar sichtbar machen und in den Griff bekommen. Das Unternehmen verringerte die Zahl seiner Lieferanten um 90% und sparte 10% der Gesamtkosten ein.

Die Transparenz im eigenen Lieferantennetzwerk bleibt jedoch eine der grĂ¶ĂŸten Herausforderungen fĂŒr Lieferketten im Jahr 2020. In der Deloitte 2020 Flash Survey hatten nur 50 % der befragten Beschaffungsleiter eine hohe oder sehr hohe Transparenz in Bezug auf ihre Tier-1-Lieferanten, wĂ€hrend 90 % der Unternehmen ihre Transparenz in Bezug auf ihre erweiterten Liefernetzwerke als mĂ€ĂŸig bis sehr gering einstuften.

Procurement Stat 1: Supplier Visibility DE

Das könnte einer der GrĂŒnde sein, warum die Verbesserung der Supply-Management-FĂ€higkeiten sowie die EinfĂŒhrung und Investition in fortschrittliche Technologien als die beiden wichtigsten Themen unter den Umfrageteilnehmern auftauchten.

Dank fortschrittlicher Datenanalysen können Risikoanalysen in Entscheidungsprozesse integriert und so die besten Ausgabenentscheidungen getroffen werden. Einkaufsteams können Daten zu Preis- und Compliance-Risiken, geografischen Risiken und prĂ€ventiven Maßnahmen miteinander verknĂŒpfen und sich anbahnende Probleme in ihrer Supply Chain auf diese Weise frĂŒhzeitig erkennen.

2. Genauere Bedarfsprognosen

Wenn Einkaufsteams auf eine verĂ€nderte Nachfrage nicht vorbereitet sind, können sie auch nicht die besten Preisen nutzen. Dies kann die Beziehungen zu den Lieferanten belasten, da diese kurzfristig den Bedarfsspitzen gerecht werden mĂŒssen.

Bedarfsspitzen können konjunkturelle Ursachen haben, aber auch recht gut vorhersehbar sein. Aufgabe der Unternehmen ist es, dafĂŒr zu sorgen, dass bei vorhersehbaren, wiederkehrenden Bedarfsspitzen entsprechende LagerbestĂ€nde in den Filialen und online vohanden sind.

Aber Nachfragespitzen halten sich nicht immer an den Kalender. Im Jahr 2020 hat die Corona-Pandemie nicht nur die Lieferketten unzĂ€hliger Unternehmen unterbrochen, sondern auch das Konsumverhalten teils drastisch verĂ€ndert. Beschaffungsleiter waren so gezwungen, sich schnell einen besseren Überblick ĂŒber die kritischsten Glieder ihrer Supply Chain zu verschaffen. Als KrankenhĂ€user ihre KapazitĂ€ten an medizinischen GerĂ€ten angesichts steigender Infektionen und Sterblichkeitsraten aufstockten, mussten Hersteller elektronischer Komponenten wie Avnet schnell reagieren. Mithilfe von Echtzeitdaten in ihrer Datenanalyse und intelligenter Automatisierung waren sie in der Lage, Bestellanpassungen noch am selben Tag vorzunehmen und Bestandslieferungen fĂŒr Kunden aus der Medizin und dem Gesundheitswesen (z. B. Komponenten fĂŒr BeatmungsgerĂ€te) gegenĂŒber nicht lebensnotwendigen KonsumgĂŒtern zu priorisieren. Mit Datenanalysen lassen sich also sowohl wiederkehrende und als auch unerwartete Umgebungsfaktoren verknĂŒpfen, um genauere Bedarfsprognosen zu erstellen, von denen der Einkauf und das gesamte Unternehmen profitieren.

Procurement Stat 3: Quote Prof DE

3. Lieferantenbeziehungen besser steuern

Mithilfe von Datenanalysen kann ein Einkaufsteam außerdem Lieferanten detailliert und umfassend beurteilen und unterschiedliche Aspekte wie Termintreue, QualitĂ€t der Waren sowie Dienstleistungen und Kosten in der Beurteilung berĂŒcksichtigen. Mit einem fĂ€higen Analyse-Tool können Lieferanten nach allen relevanten Aspekten ihrer Dienstleistungen beurteilt, eingestuft und miteinander verglichen werden, um so die effektivsten Lieferantenlösungen zu finden. Dies kann alles sein von der Lieferantenkonsolidierung bis zur Änderung des Umfangs von OffenmarktgeschĂ€ften.

Fortgeschrittene Datenanalysen lassen sich im Einkauf auch fĂŒr ein effektives Vertragsmanagement, die Optimierung von PreisnachlĂ€ssen und die Prognose von Verbindlichkeiten einsetzen. Schon im ersten Jahr nach der EinfĂŒhrung seines Datenanalyseprogramms konnte Owens Corning auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse Einsparungen von mehr als 2 Mio. US-Dollar erzielen. Dies gelang durch Lieferantenkonsolidierung, Durchsetzung der VertragserfĂŒllung und Vereinheitlichung der Konditionen in LieferantenvertrĂ€gen.

Datenanalyse schafft die Voraussetzungen im Einkauf, bessere Preise zu erzielen, AuftrĂ€ge schneller zu erfĂŒllen und die Auftragsabwicklung zu automatisieren. Somit kann das Produrement direkte und indirekte Ausgaben reduzieren und einen echten Beitrag zum Unternehmensergebnis leisten.

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Southard Jones
VP, Product Marketing

Southard Jones is Celonis’ VP, Product Marketing. Prior to Celonis, Southard held various executive product and marketing roles at enterprise software companies in the Business Intelligence, Analytics, and Data Science market, including Domino Data Lab, Birst, Right 90, and Siebel Analytics.

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