Inwieweit spielt Big Data eine Rolle bei der Digitalisierung des Einkaufs?

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Big Data Analytics spielt schon heute eine immer stärkere Rolle im strategischen Einkauf mit der sich Wettbewerbsvorteile für das gesamte Unternehmen erzielen lassen. Auf Basis von internen und externen Daten können zum einen neue Rückschlüsse aus noch bisher unbekannten Datenquellen gezogen werden. Zum anderen lassen sich mithilfe von Kennzahlen schnellere Entscheidungen treffen, beispielsweise beim Sourcing von Lieferanten: welche kommen überhaupt in Frage, wie steht es um die Lieferart und -qualität, den Konditionen und die Liefertermintreue.

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Big Data Analytics spielt schon heute eine immer stärkere Rolle im strategischen Einkauf mit der sich Wettbewerbsvorteile für das gesamte Unternehmen erzielen lassen. Auf Basis von internen und externen Daten können zum einen neue Rückschlüsse aus noch bisher unbekannten Datenquellen gezogen werden. Zum anderen lassen sich mithilfe von Kennzahlen schnellere Entscheidungen treffen, beispielsweise beim Sourcing von Lieferanten: welche kommen überhaupt in Frage, wie steht es um die Lieferart und -qualität, den Konditionen und die Liefertermintreue.

Dieses Rating lässt sich historisch über einen bestimmten Zeitraum betrachten. Per Knopfdruck erfährt der Einkäufer, wer sich zu den Top-Scorern zählen darf und welche eventuell ein Risiko aufgrund von Engpässen darstellen. Diese automatisierte Erkennung und monetäre Berechnung von Chancen und Risiken lässt sich so auch auf einzelne Einkaufswarengruppen herunterbrechen. Ein Beispiel aus der Praxis: Aufgrund von makroökonomischen Faktoren, wie die politische Lage in Russland oder der Türkei, müssen Lieferanten für ein bestimmtes Maschinenbauteil ausgelistet und alternative Lieferanten gefunden werden. Das System zeigt mir per Knopfdruck und in Echtzeit weitere Optionen an.

Diese Cluster und Benchmarks sowie Korrelationsanalysen ermöglichen intelligente Analysen und Simulationen, wie die Auswirkungen von Währungskursen oder Rohstoffpreisänderungen. Zudem sind Prognosen von Marktpreisen als auch Savings-Potenzialberechnungen möglich. So können Einkäufer vorausschauend planen und flexibel dagegen steuern. Damit lassen sich Zeit und Prozesskosten einsparen. Voraussetzung für diese automatisierten Prozesse ist die korrekte Datenerhebung und Pflege, sowie Verknüpfung im System. Hierbei spielen das ERP-System und Datenbanken bei der Bewältigung von Big Data, sowie spezielle Big-Data-Lösungen eine große Rolle. Eine Herausforderung für Unternehmen, bei denen oftmals noch Altsysteme und Eigenlösungen vorzufinden sind, die oftmals hinter den Erwartungen liegen.

Welche Herausforderungen gibt es noch bei der Umsetzung von Big Data im Rahmen von Einkauf 4.0?

Der Einkäufer 4.0 muss sich mit Big Data auskennen, das heißt er sollte Daten auswerten und interpretieren können. In der Realität sieht es allerdings oftmals so aus, dass die Datenanalyse nur wenigen Leuten vorbehalten ist. Das sind entweder Controller oder Einkaufsleiter. Big Data wird in jedem Fall auch im Tagesgeschäft eines Einkäufers Einzug halten. Die Datenanalyse muss allerdings noch erlernt werden, das heißt, was lässt sich aus den Zahlen lesen und welchen Nutzen ziehe ich daraus. Hier stecken wir noch in den Kinderschuhen. Ich muss ganz ehrlich sagen, da stößt man größtenteils auf Unverständnis.

Wie lässt sich diese Situation lösen?

Es ist definitiv ein Schulungsthema und zählt bei unseren Projekten im Rahmen von Einkauf 4.0 zum Change Management dazu. Wir achten allerdings auch darauf, dass sogenannte Trendanalysen bei Entscheidungen unterstützten können. Den Verstand einzuschalten ist allerdings auch im digitalen Zeitalter nicht verboten. Denn es existieren viele Softfacts und Einflussfaktoren, die bei einer strategischen Entscheidung im Einkauf nach wie vor und in Zukunft eine Rolle spielen.

Autor: Friedrich Klement ist Procurement-Experte  von Phoron Consulting.

(jm)
 

 

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