Beschaffungs-KI als Game Changer

Höhere Betriebsleistung, geringere Lieferkettenrisiken: Datenbasierte Beschaffung hilft, den Unternehmenswert zu steigern

Die Wege des globalen Beschaffungs- und Lieferkettenmanagements sind verschlungen und von vielen Unsicherheiten geprägt, die das Beschaffungsmanagement vor eine Vielzahl komplexer Herausforderungen stellen: Unvorhergesehene Störungen, geopolitische Spannungen, aber auch Naturkatastrophen können in den Liefernetzwerken wahre Schockwellen auslösen, deren Auswirkungen die Unternehmen aufs Äußerste fordern. Inmitten dieser Gesamtlage gibt es einen Faktor von unschätzbarem Wert, der allerdings noch viel zu wenig zur Geltung kommt: Daten.

Die Entwicklung und Verbreitung von künstlicher Intelligenz (KI) und Datenanalysen hat im Beschaffungswesen einen Paradigmenwechsel ausgelöst. Diese Technologien eröffnen völlig neue Möglichkeiten und werden so immer mehr zu wichtigen Werttreibern für Unternehmen. Je mehr Fortschritte generative KI auf breiter Front macht, desto mehr wird die Integration von KI und Datenanalysen in Beschaffungsprozesse von einer Option zur strategischen Notwendigkeit für Unternehmen, die unter hochdynamischen Marktbedingungen wettbewerbsfähig bleiben wollen.

Erfolgsfaktor: Datenbasiertes Denken in der Beschaffung

Die Idealvorstellung ist eine digitale Beschaffung, die durch Kommunikation und Teamschulungen gestützt wird und der eine klare Datenstrategie zugrunde liegt. So entsteht eine belastbare Basis, um sich den neuen Herausforderungen zu stellen, die mit einer datenzentrierten Denkweise und Entscheidungsfindung verbunden sind. Zu dieser Strategie gehört auch, ein zentrales Daten-Depot zu etablieren, etwa einen Data Lake oder Data Marts, das auch angereicherte Daten für Marktanalysen umfasst. Dieses Depot als einheitliche „Quelle der Wahrheit“ liefert konsistente, zuverlässige Daten im gesamten Unternehmen – was unverzichtbar ist, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Indem es sicherstellt, dass Daten korrekt, vollständig und zugänglich sind, ebnet es den Weg zu höherer Datenqualität und besserer Datensteuerung. Darüber hinaus bildet es die Grundlage für komplexere KI-Anwendungen wie maschinelles Lernen und das Training großer Sprachmodelle, die wiederum tiefere Einblicke in Beschaffungsprozesse sowie Prognosen ermöglichen. Nicht zuletzt liefert das Depot ein skalierbares Fundament, auf dem das Unternehmen aufbauen kann, wenn neue Datenquellen und Analyseanforderungen entstehen.

KI und Datenanalysen als Katalysator für strategische Vorteile

Die strategische Anwendung von KI, generativer KI und Datenanalytik verspricht nicht weniger als eine Revolution im Beschaffungswesen. KI-Algorithmen sind in der Lage, riesige Mengen an Beschaffungs-, Lieferketten- und Finanzdaten zu durchkämmen – und dabei Erkenntnisse zu gewinnen, die mit den bisherigen Werkzeugen verborgen geblieben wären. Diese Erkenntnisse eröffnen Wege zu fundierteren und strategischen Entscheidungen. Kombiniert man etwa das maschinelle Lernen von Materialspezifikationsdaten (PLM-Daten wie Zeichnungen, technische Attribute usw.) mit Beschaffungsanalysen, lassen sich Muster und Trends erkennen – so können neue Möglichkeiten für Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen deutlich werden, die man sonst übersehen würde. KI-gesteuerte Tools können die Leistung und Risiken von Lieferanten bewerten und so stärkere, kollaborative Partnerschaften fördern. Komplexe Datenanalysen helfen zudem, proaktiv die Einhaltung von Regelungen und die Risikominderung zu überwachen und so ein resilientes Beschaffungssystem zu fördern.

Der Weg zur datenzentrierten Beschaffung

Die Einbindung von KI und Datenanalytik in die Beschaffung ist ein differenzierter Prozess, der stark von den individuellen Abläufen im jeweiligen Unternehmen abhängt. Branchenstandards, Unternehmensethos, strategische Vision und der aktuelle digitale Reifegrad bestimmen mit über den Weg zum Ziel. Die zunehmende Bedeutung von generativer KI eröffnet eine weitere Dimension der strategischen Integration von Technologie in der Beschaffung: Sie ermöglicht es, vorausschauende Analysen zu verbessern und Innovationen voranzutreiben. Lösungen von der Stange kann es vor diesem Hintergrund nicht geben – so vielfältig und inviduell die Unternehmen sind, so maßgeschneidert müssen die Ansätze sein.

Das Fundament: Digitaler Reifegrad und Datenqualität

Der erste Schritt auf dem Weg zur Nutzung von KI und Datenanalysen in der Beschaffung besteht darin, die Datenqualität und den digitalen Reifegrad im Unternehmen umfassend zu bewerten. Diese Bewertung ist aus zwei Gründen entscheidend: Erstens ermittelt sie, über welche Fähigkeiten ein Unternehmen in diesen Bereichen bereits verfügt, liefert also ein klares Bild von dessen Technologie- und Datenkompetenz. Zweitens bildet sie die Basis dafür, ein strategisches Leitbild zu definieren, das auf die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten ist – also Betriebsmodell, Datenverwaltung und -eigentum –, um die digitale Beschaffungstransformation zu planen und durchzuführen.

Ein klares Verständnis für digitale Reife und Datenqualität, eine belastbare Datenstrategie und die richtigen analytische Ansätze helfen dem Beschaffungsmanagement, aus „Dark Data“ verwertbare Informationen zu generieren, die zu erheblichen Einsparungen und Werten führen. Das ist die Zukunft der Beschaffung – von Daten vorangetrieben, von KI unterstützt und für den Erfolg gerüstet.

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