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Blog: Rรผckenwind fรผr Ihr Procurement Team
process mining in procurement

3 Wege, wie Datenanalytik Ihre Beschaffung voranbringt

Southard Jones
von Southard Jones
Juli 11, 2020
Lesezeit: 6 Minuten

Ihr Procurement Team spielt eine Schlรผsselrolle fรผr den Erfolg des gesamten Unternehmens: Neben Kostenkontrolle und Rendite-Erzielung gehรถrt auch das Beziehungsmanagement in der gesamten Supply Chain zu den Hauptaufgaben des Einkaufs. Um diesen vielfรคltigen und mitunter gegensรคtzlichen Anforderungen gerecht zu werden, benรถtigten Einkรคufer Zugriff auf Daten, damit sie in einem sich laufend verรคndernden Umfeld schnell und effektiv kluge Entscheidungen treffen kรถnnen.

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

In der Flash-Umfrage 2020 unter CPOs von Deloitte gaben die Verantwortlichen im Einkauf an, dass das Kostenmanagement fรผr sie derzeit oberste Prioritรคt habe und fast 8 Mal so viel Aufmerksamkeit im Tagesgeschรคft 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

โ€žIn einer Welt, in der Unsicherheit und stรคndiger Wandel sehr wahrscheinlich eine Konstante bleiben werden, mรผssen Beschaffungsleiter noch einfallsreicher sein, um die Liquiditรคt ihren Unternehmen zu stรผtzen und gleichzeitig Lieferunterbrechungen zu begrenzen.โ€œ (Deloitte 2020 CPO Flash Survey)

Datenanalysen helfen nicht nur, traditionelle Einkaufsaktivitรคten effizienter zu machen, sie erleichtern auch Bereiche wie Ausgabenanalyse und Prognose von Nachfragespitzen und helfen bei allen Aspekten des Supplier Relationship Managements (SRM) โ€“ ganz gleich, ob es sich um die Bewertung von Vertrรคgen 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 Einkรคufer mรผssen aber in der Lage sein, diese Daten an einem Ort zusammenzufassen und zu analysieren. Mit den daraus gewonnenen Erkenntnissen kรถnnen erwartete Verรคnderungen 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 Datensรคtze wie Rechnungseinheit, Preisabweichung und -einhaltung, Lieferanten- und Kรคuferinformationen, Richtpreis und steuerliche Informationen in einer einzigen, umfassenden Analyse bรผndeln. Dort kรถnnen Mรถglichkeiten zur Kostensenkung identifiziert werden, die sich unmittelbar im Unternehmensergebnis niederschlagen.

So konnte PPG Industries mit einem Kostenanalyseprogramm 95% der indirekten Ausgaben in seinem jรคhrlichen 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 grรถรŸten Herausforderungen fรผr 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, wรคhrend 90 % der Unternehmen ihre Transparenz in Bezug auf ihre erweiterten Liefernetzwerke als mรครŸig bis sehr gering einstuften.

Procurement Stat 1: Supplier Visibility DE

Das kรถnnte einer der Grรผnde sein, warum die Verbesserung der Supply-Management-Fรคhigkeiten sowie die Einfรผhrung und Investition in fortschrittliche Technologien als die beiden wichtigsten Themen unter den Umfrageteilnehmern auftauchten.

Dank fortschrittlicher Datenanalysen kรถnnen Risikoanalysen in Entscheidungsprozesse integriert und so die besten Ausgabenentscheidungen getroffen werden. Einkaufsteams kรถnnen Daten zu Preis- und Compliance-Risiken, geografischen Risiken und prรคventiven MaรŸnahmen miteinander verknรผpfen und sich anbahnende Probleme in ihrer Supply Chain auf diese Weise frรผhzeitig erkennen.

2. Genauere Bedarfsprognosen

Wenn Einkaufsteams auf eine verรคnderte Nachfrage nicht vorbereitet sind, kรถnnen sie auch nicht die besten Preisen nutzen. Dies kann die Beziehungen zu den Lieferanten belasten, da diese kurzfristig den Bedarfsspitzen gerecht werden mรผssen.

Bedarfsspitzen kรถnnen konjunkturelle Ursachen haben, aber auch recht gut vorhersehbar sein. Aufgabe der Unternehmen ist es, dafรผr zu sorgen, dass bei vorhersehbaren, wiederkehrenden Bedarfsspitzen entsprechende Lagerbestรคnde 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 unzรคhliger Unternehmen unterbrochen, sondern auch das Konsumverhalten teils drastisch verรคndert. Beschaffungsleiter waren so gezwungen, sich schnell einen besseren รœberblick รผber die kritischsten Glieder ihrer Supply Chain zu verschaffen.

Als Krankenhรคuser ihre Kapazitรคten an medizinischen Gerรคten 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 fรผr Kunden aus der Medizin und dem Gesundheitswesen (z. B. Komponenten fรผr Beatmungsgerรคte) gegenรผber nicht lebensnotwendigen Konsumgรผtern zu priorisieren.

Mit Datenanalysen lassen sich also sowohl wiederkehrende und als auch unerwartete Umgebungsfaktoren verknรผpfen, 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 auรŸerdem Lieferanten detailliert und umfassend beurteilen und unterschiedliche Aspekte wie Termintreue, Qualitรคt der Waren sowie Dienstleistungen und Kosten in der Beurteilung berรผcksichtigen. Mit einem fรคhigen Analyse-Tool kรถnnen Lieferanten nach allen relevanten Aspekten ihrer Dienstleistungen beurteilt, eingestuft und miteinander verglichen werden, um so die effektivsten Lieferantenlรถsungen zu finden. Dies kann alles sein von der Lieferantenkonsolidierung bis zur ร„nderung des Umfangs von Offenmarktgeschรคften.

Fortgeschrittene Datenanalysen lassen sich im Einkauf auch fรผr ein effektives Vertragsmanagement, die Optimierung von Preisnachlรคssen und die Prognose von Verbindlichkeiten einsetzen. Schon im ersten Jahr nach der Einfรผhrung 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 Vertragserfรผllung und Vereinheitlichung der Konditionen in Lieferantenvertrรคgen.

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

Southard Jones
Southard Jones
VP, Product Marketing

Southard Jones is Celonisโ€™ 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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