Einkauf 4.0
Einkauf 4.0 ist in aller Munde… doch hinter vielen Ansätzen steckt selten mehr als die reine Automatisierung von Prozessen. Der Nutzen von eProcurement ist unumstritten und Grundstein für effiziente Einkaufsprozesse, aber Einkauf 4.0 muss einen Schritt weitergehen, um durch künstliche Intelligenz und Machine-Learning die Basis für die Zukunft des Unternehmens zu legen.
Data Analytics (PSI)
Identifizieren Sie Einsparpotentiale in Ihren Warengruppen mit Data Analytics. Durch Algorithmen werden Preismodelle erstellt, die auf einen Blick erkennen lassen, ob ein Preis gerechtfertigt oder zu hoch ist (siehe Grafik Price vs. Should cost).
Im Gegensatz zur klassischen Bottom-Up-Methode wird eine Vielzahl von Artikeln gleichzeitig betrachtet. Relevant für die Preisfindung sind ihre eigenen Unternehmensdaten, sodass explizit auf Ihre Einkaufspreise zurückgegriffen wird. Ein tiefergehendes Know-how zur Fertigungstechnologie der analysierten Teile ist nicht notwendig wie bei der Buttom-Up Rechnung.
Zudem bieten sich durch das Data Mining weitreichende Möglichkeiten für die weitere Datenstrategie Ihres Unternehmens. Nutzen Sie die neu erfassten und strukturierten Daten für Warengruppen-Zuordnungen und zur Bereinigung Ihres ERP Systems (z.B. Stammdatenbereinigung).
Predictive Analytics (CostChecker)
Erstellen Sie Preisvorhersagen mit einem Klick direkt aus dem CAD-Programm heraus. Basis hierfür sind strukturiert ihre aktuellen Einkaufspreise und erfasste Artikelspezifikationen, die aus den Zeichnungen und 3D-Modellen extrahiert werden. Nutzen Sie die Vorhersagemöglichkeiten für eine schnelle Teilepreisbestimmung, z.B. um gegenüber sicherer im Target Costing unterwegs zu sein oder Ihren Kunden verlässlich Preise für Neuprojekte anbieten zu können.
Die Nutzung von Predictive Analytics geht dabei von einer CAD-Integration, über eine PDM-Integration bis hin zur direkten ERP-Integration (Preisvorhersage direkt innerhalb von SAP).
Data Classification (CLASSifizer)
Im strategischen Einkauf ist es elementar, dass Bauteile der richtigen Warengruppe zugeordnet werden. Nutzen Sie daher die aus dem Data Mining Prozess gewonnen Informationen für eine computergestützte Klassifizierung von Bauteile.
Es erfolgt eine automatisierte Warengruppenzuordnung entsprechend Ihrer Vorgaben. Dies übernimmt die Kategorisierung von Neuteilen, kann aber auch auf komplette Einkaufsportfolios angewendet werden, um eine erstmalige Warengruppen-Analyse zu erstellen.
So lassen sich heutzutage tausende Artikel innerhalb weniger Stunden automatisiert klassifizieren.
Unser Beitrag – Ihr Nutzen:
Bei all diesen Themen unterstützen wir vom ersten Pilotprojekt bis hin zur Komplettintegration von entsprechenden Softwarepaketen, die von unserem Softwarepartner Shouldcosting kommen.
Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahmen und beraten Sie gerne unverbindlich über mögliche Ansatzfelder.