Fachartikel
Digitalisierung im Einkauf: Chancen, Anwendungsbeispiele und Erfahrungen bei der Umsetzung
Erschienen in:Der Controlling-BeraterBand 46Seite 83-98
www.horvath-partners.com
Dr. Peter SchentlerRegional Center Austria
Hendrik SchlünsenCompetence Center Organization & Operations
Digitalisierung im Einkauf: Chancen,Anwendungsbeispiele und Erfahrungen beider Umsetzung
n Neue Technologien sowie die vereinfachte Erfassung und Aufbereitung vongroßen Datenmengen unterstützen nicht nur die Automatisierung von Pro-zessen im Einkauf, sondern verbessern auch die Möglichkeiten der Daten-analyse sowie die Erstellung von Prognosen.
n Dazu stehen verschiedene Technologien zur Verfügung: Big Data &Prediction, Digitales Reporting, Cloud-basierte IT-Lösungen, Self-Service-Portale, Mobile Technologien, Social Media.
n Um die daraus resultierenden Potenziale zu nützen, ist eine digitale Einkaufs-strategie notwendig.
n Die Umsetzung einer digitalen Einkaufsstrategie erfordert auch neue Kom-petenzen und Rollen im Einkauf sowie ggf. eine Anpassung der Organisation.
n Der Beitrag zeigt Chancen und Potenziale auf, die sich durch eine Digitalisie-rung im Einkauf ergeben. Außerdem wird die Erarbeitung einer Digitalisie-rungsstrategie erläutert.
Inhalt Seite
1 Fokus der Digitalisierung häufig auf anderen Funktionen 85
2 Was bedeutet Digitalisierung? ....................................... 852.1 Die wichtigen Technologien ............................................. 862.2 Die zentralen Datenquellen ............................................. 88
3 Anwendungsbeispiele für die Digitalisierung im Einkauf 893.1 Operational Sourcing: Anwendungsbeispiel intelligente
Lieferantenerkennung ..................................................... 903.2 Process & Workflow Efficiency: Anwendungsbeispiel
Lieferanten-Performance & Risikomanagement ............... 913.3 Savings Prediction: Anwendungsbeispiel
Rohstoffpreisprognose ..................................................... 923.4 Procurement Controlling & Reporting:
Anwendungsbeispiel Mobile Berichterstattung in Echtzeit 93
4 Implementierung und Lessons Learned .......................... 954.1 Digitalisierungsstrategie für den Einkauf ......................... 954.2 Probleme in der Praxis .................................................... 964.3 Lessons Learned .............................................................. 96
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Digitalisierung im Einkauf
5 Fazit ............................................................................... 97
6 Literaturhinweise ........................................................... 98
n Die AutorenHendrik Schlünsen, Managing Consultant im Competence CenterOrganization & Operations (Manufacturing Industries) bei Horváth &Partners Management Consultants in Düsseldorf.
Dr. Peter Schentler, Principal im Competence Center Controlling &Finanzen bei Horváth & Partners Management Consultants in Wien.
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Umsetzung & Praxis
1 Fokus der Digitalisierung häufig auf anderenFunktionen
Unter dem Titel „Digitalisierung“ oder „Industrie 4.0“ versuchen zahlrei-che Unternehmen, Prozesse durch die Nutzung neuer Technologien zuautomatisieren, zu vereinheitlichen, zu vereinfachen und transparenter zumachen. Dabei steht nicht nur die primäre Wertschöpfung eines Unter-nehmens im Fokus, sondern zunehmend auch administrative undunterstützende Aktivitäten. Die sog. vierte industrielle Revolution hatdamit Auswirkungen auf das gesamte Geschäftsmodell eines Unterneh-mens.
In der Unternehmenspraxis fokussieren aber Digitalisierungsinitiativenhäufig auf die Produktion, den Vertrieb oder den Finanzbereich, die damitverbundenen Konsequenzen für den Einkauf werden seltener betrachtet.Und dass, obwohl Digitalisierungs- und Automatisierungsstrategien ins-besondere dem Einkauf zukünftig die Chance bieten können, seinenBeitrag zur Wertschöpfung von Unternehmen weiter zu verbessern.
Der vorliegende Beitrag greift diese Thematik auf und zeigt Möglichkeitenund Potenziale, die sich durch eine Digitalisierung im Einkauf ergeben.Kapitel 2 gibt eine Übersicht über die Digitalisierung im Einkauf, Kapitel 3zeigt unterschiedliche Anwendungspotenziale. In Kapitel 4 wird dieErstellung einer Digitalisierungsstrategie kurz beschrieben und auf LessonsLearned aus der Unternehmenspraxis eingegangen.
2 Was bedeutet Digitalisierung?Der Begriff Digitalisierung beschreibt die Erfassung, Transformation undAufbereitung analoger Größen mit dem Ziel der elektronische Speiche-rung und Weiterverarbeitung. Während Informationstechnologienschon seit Mitte des letzten Jahrhunderts in Unternehmen eingesetztwerden, haben insbesondere die (Weiter-)Entwicklungen in den letztenJahren zu einer Vielzahl neuer Möglichkeiten geführt. Neue Produkteund Technologien „…will reshape the value chain yet again, by changingproduct design, marketing, manufacturing, and after-sale service and bycreating the need for new activities such as product data analytics andsecurity. This will drive yet another wave of value-chain-based pro-ductivity improvement“.1
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Digitalisierung im Einkauf
1 Porter/Heppelmann, 2014, S. 66.
Digitalisierung imEinkauf nochnicht im Fokus
NeueMöglichkeitendurch Digita-lisierung
Dies trifft insbesondere auf den Einkauf zu, der an der Schnittstelle zumLieferanten sowohl eine kostenoptimale Beschaffung in der benötigtenMenge zum erwartenden Zeitpunkt unter Berücksichtigung sämtlicherRisikofaktoren zu minimalen internen (Prozess-)Kosten bereitstellenmuss. Um dies zu erreichen, sind die hierfür benötigten unternehmens-internen und -externen Daten zu erfassen, zu analysieren und alsGrundlage für eine optimale Entscheidungsunterstützung sowie schlankeund automatisierte Prozesse aufzubereiten. Damit wird unter anderemdas Ziel verfolgt, historische sowie Echtzeit-Daten zeitnah so aufzube-reiten, dass prädiktive und präskriptive Analysen Möglichkeiten zueinem zukunftsorientierten Blick auf Beschaffungsthemen bieten.
2.1 Die wichtigen Technologien
Unterschiedliche Technologien rücken in das Zentrum des Geschehens,wenn Prozesse digitalisiert und große Datenmengen aufbereitet werdensollen. Die zentralen Technologien und Methoden sind nachfolgend kurzerläutert (s. auch Abb. 1):
• Big Data & Prediction: Big Data Analytics schaffen die notwendigeGrundlage für Zukunftsprognosen im Rahmen der digitalen Einkaufs-strategie. Damit können u.a. die Nachfrage, optimale (Liefer-) Kapazi-täten, Risiken oder beste Markteintrittszeitpunkte besser vorhergesagtwerden. Damit wird die strategische Planung unterstützt und Kosten-ersparnisse erzielt.
• Digital Reporting 2.0: Die Digitalisierung von Produktionsprozessensowie die Verknüpfung bestehender Daten verschiedener Unterneh-mensbereiche ermöglicht nicht nur die schnelle und einfache Durch-führung von Ad-hoc-Analysen. Vielmehr lassen sich Reaktionszeiten aufPlanabweichungen minimieren und eine bessere Qualität von Forecastsherbeiführen. Ebenfalls lassen sich bereichsübergreifende Reports erstel-len, durch die eine strategischere Ausrichtung des Einkaufs und weitererEinheiten dank Daten aus unterschiedlichen Bereichen möglich ist.
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Umsetzung & Praxis
Rationalität stattGewohnheit für
Prognosen
Digitalisierungs-beispiele und
Methoden
Big Data & Prediction
Big Data & Predictive Analytics ermöglichen die Identifikation von Trends und
Entwicklungen anhand strukturierter und unstrukturierter Daten
Digital Reporting 2.0
Fortgeschrittene Methoden um Daten zu analysieren, zu visualisieren und in Echtzeit
verfügbar zu machen.
Cloud-basierte IT-Lösungen
Cloud-Technologien bieten Potenzial für eine sofortige Integration zwischen
Anwendungen, Plattformen und SocialMedia und sind je nach
Unternehmensgröße skalierbar
Verwendung von Self-Service-Technologien für C-Artikel, um die interne
Kundenerfahrung zu steigern
Mobile Technologien bieten ortsunabhängig einen Zugriff für Einkaufsmanager auf
relevante und aktuelle KPIs, Workflows und notwendige Informationen
Social-Media-Technologien können im internen Austausch aber auch im RfP-
Prozess an der Schnittstelle zu Lieferanten eingesetzt werden
Self-Service-Portale
Mobile Technologien
Social Media
Abb. 1: Technologien für die Digitalisierung des Einkaufs
• Cloud-basierte IT-Lösungen: Gegenüber klassischen Inhouse-Lösun-gen bieten cloud-basierte IT-Systeme den Vorteil einer sehr kurzenImplementierungsdauer. Damit bieten sich Unternehmen nicht nurGeschwindigkeitsvorteile, da keine langwierige Softwareauswahl- undImplementierungsprojekte durchlaufen werden, sondern vielmehr aufeine größere Flexibilität durch die einfache Integration zusätzlicherFunktionen über weitere Apps und Module.
87
Digitalisierung im Einkauf
• Self-Service-Portale: Durch die Nutzung von Self-Service-Portalen ander Schnittstelle zu Lieferanten und unternehmensinternen Kundenwerden operative Standardprozesse verschlankt, indem Aufwände vonder Einkaufsfunktion zum Lieferanten (z.B. für die Sammlung vonAnforderungen im Rahmen der Vorqualifikation) oder zum internenKunden (z.B. für die Auslösung von standardisierter Beschaffungs-anfragen im indirekten Bereich) verlagert werden. So kann ein Großteildes indirekten Einkaufs mithilfe automatisierter Genehmigungspro-zesse und einem Echtzeit-Reporting autonom bearbeitet werden. Diesermöglicht die notwendige Verlagerung von Aufwänden für operativeBeschaffungsaufgaben hin zu der Bearbeitung strategischer Fragestel-lungen.
• Mobile Technologien: Die Zugriffszeit auf Informationen lässt sichdurch den Einsatz mobiler Technologien weiter minimieren. Währendbspw. Tablets im Vertrieb mittlerweile sehr häufig eingesetzt werden,ist die Nutzung im Einkauf nur schwach ausgeprägt. Insbesondere dieKombination mit revisionssicheren digitalen Freigabeverfahren (wiez.B. E-Sign) ermöglicht die Bearbeitung von Beschaffungsanfragenwährend der Dienstreise.
• Social Media: Auf Basis von Cloud- und mobilen Technologien könnensoziale Netzwerke als Kommunikationsmittel mit dem Beschaffungs-markt dienen. So können bspw. Blogs und Chat-Anwendungen dieKommunikation sowohl zwischen bestehenden als auch potenziellenLieferanten im Rahmen eines Ausschreibungsprozesses vereinfachen,sowie auch Meinungen und Vorschläge von Experten und Kunden/Produktnutzern mit aufgreifen.
2.2 Die zentralen Datenquellen
Insbesondere die Kombination der verschiedenen Technologien sowie dieAdaption mit einer konkreten Fragestellung ermöglichen den größtmögli-chen Nutzen aus den Daten zu ziehen. Allerdings sollte im konkretenAnwendungsfall vor allem die Verknüpfung unternehmensinterner und-externer Daten (sowohl strukturiert als auch unstrukturiert) geprüftwerden, um die Informationsqualität weiter zu steigern. Abb. 2 gibt eineÜbersicht über mögliche interne und externe Datenquellen.
88
Umsetzung & Praxis
Internet der Dinge-Daten
GPS-basierte Daten
Facebookstatus
Twitter Feeds
Intelligente Transportsysteme
Call logs Voice Audio
Email-Verläufe
Blogs und News
Crowd-basierte Abholung und Lieferung
Web logs
Maschinen-generierteDaten
OrtungsdatenWetterdaten
Verkehrsdichte
Call Center
Loyalitätsprogramme
Kundenumfragen
Beschwerdedaten
Vertriebskanal
EDI- Rechnungen/Bestellungen
Wettbewerbspreise
-bedingungen
Lieferungsbeschleunigung
Lieferzeiten und
On-Shelf-Verfügbarkeit
ERP-Transaktionsdaten
CRM-Transaktionsdaten
Nachfrageprognosen
Transportkosten
Origination and destination (OND)
RFID
Barcode-Systeme
Um
fan
gu
nd
Ges
chw
ind
igke
it
Struktur
TransaktionsdatenInterne DatenAndere Daten
+
- +Strukturierte
DatenSemi-strukturierte Daten Unstrukturierte
Daten
Abb. 2: Interne und externe Datenquellen2
3 Anwendungsbeispiele für die Digitalisierung imEinkauf
Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, um Nutzen aus der Digitalisierung imEinkauf zu ziehen. Abb. 3 gibt eine Übersicht und clustert Anwendungs-fälle in vier Bereiche:
• Operational Sourcing
• Process & Workflow Efficiency
• Savings Prediction
• Procurement Controlling & Reporting.
89
Digitalisierung im Einkauf
2 Rozados/Tjahjono, 2015.
Potenziale einesdigitalen Einkaufs
Potenziale globaler
Beschaffung
Prozesskosten-Verbesserung
AutomatisierteÜberprüfungen
Dynamische Schwellen-werte bei
Entscheidungen
MehrjährigeLeistungs-prognose
Szenarien beiVerhandlungen
Einspar-prognosen bei
Ausschreibungen
Prognose vonCommodity-
Preisen
Zielpreis-bestimmung
Driving-data for eff-iciency opti-
mization
AutomatisierteStrategie-
empfehlungen beiVerhandlungen
Managementvon Lieferanten-
risiken
ElektronischeBestätigung
(e-sign)
Teilautomat.Informations-bereitstellung
Potenzial-analyse
DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDrriiiving-rrrrr eeeeeeffffffffffffffffff --
nnnccccccyyyyyyy ooooooppppppppttttttttiiiiii--mmiiiiizzzzzzaaaaaatttttiiiiiooooooooooonnnnnnnn
gdddddddddddddddddddddddddddddaaaaaattttttaaaaaaaa ffffffoooooorrriicciiiieeeeeennnnnncc
mmm
Performance-orientiertes
Pricing
FlexiblesReporting
Echtzeit-Kontrolle(z.B. von
Transporten)
Lieferanten Performance-management
AutomatisierteNewsPreisverhalten
von Lieferanten
t E
Transparenzüber
Beschaffungs-initiativen
n
Verhandlungs-Dashboard AA
Betrugs-aufdeckung
(FraudDetection)
Savings Predictions
Complexity
Operational Sourcing
Procurement Controlling &
Reporting
Complexity
Process & Workflow Efficiency
IntelligenteLieferanten-identifikation
Abb. 3: Anwendungsfälle im Einkauf
Um die Potenziale greifbar zu machen, wird nachfolgend ein Beispiel fürjeden der vier Bereiche vorgestellt. Damit werden die Anwendungsfälleneuer Technologien für klassische Fragestellungen im Einkauf illustriert.
3.1 Operational Sourcing: Anwendungsbeispiel intelligenteLieferantenerkennung
Ausgangssituation: Individuelle Suche nach potenziellen Lieferanten,zeitaufwendige Prozedur, geringe Berücksichtigung mehrsprachiger undsynonymverwendender Suchansätze.
Lösung: Intelligentes Lieferanten-Identifikationstool, das Daten verschie-denster Quellen sucht, aufbereitet und analysiert, um für die Anfrage/dasProjekt ein Portfolio qualifizierter Lieferanten zu erstellen.
Notwendige Daten: Interner Lieferantendatenbestand inkl. strategischerAspekte sowie Sperrungen von Lieferanten, externe Lieferantendaten-bestände (öffentliche Datenbanken, Handelskammern, Wirtschaftsforen,Blogs etc.), öffentliche Suchmaschinen, übersetzte Suchinhalte, Syno-nyme und abweichende Beschreibungen der eingegebenen Daten, Datenvon Lieferantenselbstauskünften und sozialen Netzwerken.
90
Umsetzung & Praxis
ZeitaufwändigeLieferantensuche
SystematischeLieferanten-
analysen
Nutzen: Automatische Suche geeigneter Lieferanten, Nutzung künstlicherIntelligenz zur Vermittlung geeigneter Handelspartner und zum Aufbaueines strategischen Lieferantennetzwerks, Miteinbeziehung externer Daten(z.B. Blogs, Webpages), Miteinbeziehung mehrsprachiger Daten undInformationen, automatische Identifikation von (Begriffs-)Ähnlichkeiten,kontinuierliche Entwicklung des Lieferantennetzwerks.
3.2 Process & Workflow Efficiency: AnwendungsbeispielLieferanten-Performance & Risikomanagement
Ausgangssituation: Uneinheitliche Lieferantenbewertung und Risikoana-lyse, geringe Betrachtung möglicher Einflüsse durch die politische, recht-liche, geografische und wirtschaftliche Situation unterschiedlicher Länder,keine Berücksichtigung von 2nd-/3rd-Tier-Lieferanten, reaktive Maßnah-men statt proaktiver Mitigationsmaßnahmen.
Lösung: Integration in Lieferantenbewertungstools, in Risikoanalysen inden Ausschreibungsprozess, automatisches Warnsystem, automatisierteAnpassung der Lieferantenbewertung durch Ergebnisse der Risikoanalyse,Definition von Early Warning Indicators, Transparenz über Zulieferkettedes Lieferanten, Integration von Länderratings in die Bewertung derZulieferkette.
Notwendige Daten: KPIs, Lieferantenbewertungen (aus vergangenen Auf-trägen), veröffentlichte Finanzdaten und Pressemitteilungen des Lieferan-ten, geografische Lage der Lieferanten, politische, rechtliche, wirtschaftlicheund geografische Situation im Lieferantenland, Echtzeit-Daten undInformationen über Märkte und Lieferanten, Informationen über Liefe-ranten des Lieferanten.
Nutzen: rechtzeitige Information über ein potenzielles Ausfallrisiko desLieferanten kann als Verhandlungsbasis mit Lieferanten dienen, Berück-sichtigung interner und externer Faktoren in Echtzeit, Echtzeitanalyseländerspezifischer Nachrichten und Lieferanteninformationen, Alarm-modus, um auf potenzielle Risiken hinzuweisen (s. auch Abb. 4).
91
Digitalisierung im Einkauf
StrategischesLieferanten-netzwerk
UneinheitlicheRisiko-einschätzung
Lieferanten-bewertungstoolsundRisikoanalysen
Besseres Risiko-management fürPrognosen
1. Lieferantendaten
Sammlung aller internen Lieferantendaten, um Klarheit über Verhandlungshebel zu erhalten
NegotiationDashboard
Verhandlungsdashboard 2.0
Preisindikatoranalyse, um Transparenz über Rohmaterialentwicklungen zu bekommen
2. Verkaufs- & operative Daten
Verwendung von internen Planungen und Forecasts, um Verhandlungsmengen zu validieren
Verwendung von intelligentemText-Mining, um alle relevanten Lieferanteninformationen zu erhalten
Finanzielle Kennzahlen, Preisentwicklung, Liefermengen, Leistungsevaluierung
Produktionsplanung, Kapazitätssteuerung, Sales Forecasts, Inventuranalysen
Makroökonomie, Kosten-treiber, Indizes für Commodities,Technische Analysen
Interne Daten
Externe Daten
Analystenberichte, Investor Relations, regulatorische Berichte, Pressemitteilungen
Sammlung von Verhandlungsdaten
Prognose von Lieferantenaktivitäten
3. Material-Informationen
4. Echtzeit-Newsfeed
ivratstIllu
Abb. 4: Illustrative Darstellung eines Verhandlungs-Dashboards
3.3 Savings Prediction: AnwendungsbeispielRohstoffpreisprognose
Ausgangssituation: Mittelfristige Beschaffungsstrategien für Rohstoffeerfolgen anhand von mittelfristiger Unternehmensplanung, historischerPreisentwicklung, Anwendung ökonometrischer Methoden sowie derVereinbarung von Preisgleitklauseln in Verträgen.
Lösung: Aufbau eines Dashboards, das strukturierte und unstruktu-rierte Daten über den Rohstoff sowie Kopplungsprodukten aus un-terschiedlichen Quellen sammelt, aggregiert und analysiert und ineinen Zusammenhang zu der historischen Preisentwicklung stellt. Aufdieser Basis lassen sich mithilfe präskriptiver Verfahren Szenarien fürdie Preisschwankungen und deren Konsequenzen ableiten und damiteine langfristige Absicherungsstrategie entwickeln. Verbindung histori-scher unternehmensinterner Daten mit aktuellen Forecasts des Ver-triebs zur Ableitung benötigter Mengen.
Notwendige Daten: Historische Preisentwicklungen von Rohstoffen, wirt-schaftliche, politische, geografische und rechtliche Informationen zu unter-
92
Umsetzung & Praxis
Grobe Planung
Langfristige,datenbasierte
Strategie
schiedlichen Ländern, Expertenaussagen, Rohstoffreserven und angeforderteVolumina, aktuelle Nachfragesituation der Rohstoffe, Transportkosten etc.
Nutzen: Möglichkeit zur Erarbeitung einer langfristigen Rohstoffstrate-gie und idealen Kaufzeitpunkten und Mengen. Definition von Ansatz-punkten für ein Natural Hedging und verbesserte Abschätzung zukünf-tiger Kosten.
Abb. 5 stellt beispielhaft eine Expertenschätzung und einen PredictiveForecast für einen Rohstoff gegenüber, woraus (auch unter Berück-sichtigung von Working-Capital-Überlegungen) optimale Kaufzeitpunkteabgeleitet werden können.
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
550
600
650
700
750
800
850
900
950
1.000
1.050
01.02. 01.03. 01.04.01.12.01.11.01.03. 01.04. 01.05. 01.06. 01.07 01.08. 01.09. 01.10. 01.01.01.02.01.01.
Preis
Zeit
-
EmpfohleneKaufzeitpunkte
Vereinfacht
Predictive(automatisiert)
Expertenschätzung
Abb. 5: Gegenüberstellung Predictive Forecast mit Expertenschätzung und Ableitung empfohlener
Kaufzeitpunkte
3.4 Procurement Controlling & Reporting: AnwendungsbeispielMobile Berichterstattung in Echtzeit
Ausgangssituation: Unterschiedliches Reporting in verschiedenen Un-ternehmensfunktionen, unterschiedliche Messgrößen, kein einheitlichesVerständnis über den Wertbeitrag des Einkaufs, keine Verbindung zuEchtzeitdaten, langsame Reaktionen auf Planabweichungen aufgrundvergangenheitsorientierter Berichtserstattung.
93
Digitalisierung im Einkauf
KostenanalysenverbessernStrategiequalität
FehlendeEinheitlichkeit
Lösung: Entwicklung eines einheitlichen kaskadierten Kennzahlensets, daskontinuierlich mit Echtzeitdaten aus Produktion, Logistik, Lagerhäusernetc. aktualisiert wird und über verschiedene mobile Endgeräte abgerufenwerden kann. Stetiger Abgleich mit Prognosedaten aus Vertrieb zurIdentifikation von Beschaffungsengpässen.
Notwendige Daten: Echtzeitdaten über Ortsangaben, Transportrouten,Lagerkapazitäten, produzierte bzw. verbrauchte Mengen pro Stunde,Verkehrssituation, Warenein- und -ausgänge.
Nutzen: Echtzeit-Datensynchronisierung, Verfolgung von Produktions-und Absatzmengen, Abfrage von Echtzeit-Lagerbeständen, Zeitersparnisdurch ungebundenen Zugriff, sofortige Berichterstattung über Fehler,Verspätungen oder Verzug, reduzierte Reaktionszeiten, verknüpfte Be-richterstattung mehrerer Bereiche, durchgängige Einbindung unterschied-lichster Datenquellen.
Abb. 6 und Abb. 7 zeigen Beispiele für Berichte.
Juni 2012
Gesamtes Einkaufsvolumen (T€)
Direktes Einkaufsvolumen (T€)
Indirektes Einkaufsvolumen (T€)
Kommentar
Übersicht
PreiseMinder-menge
PreiseMehr-menge
Direktes Einkaufsvolumen (T€)
Controlling-Bericht Einkauf
Veränderung (T€)
Veränderung (%)
Preisveränderung vergleichbarer Warengruppen
Kommentar
Kommentar
Erwartete Einsparungen (T€)
Härtegrad 5: Prognose GuV-Wirksamkeit (T€)
Härtegrad 4: Umsetzung (T€)
Härtegrad 3: Maßnahme freigegeben (T€)
Härtegrad 2: Maßnahme bewertet (T€)
Härtegrad 1: Idee (T€)
Kommentar
Rahmenvertragsquote (%)
Single Sourcing-Quote (%)
Maverick Buying-Quote (%)
Boni (T€)
TCO (T€)
Verhandlungserfolge (T€)
Ist2011
Ist2012
Plan2012
deltaIst-Plan (%)
4. Kennzahlen
Ist2012
01 - 06
Anteilvergleichb.
mit VJ
Istvergleichb.
mit VJ
deltaPreisIst-VJ
KeineVeränd.
Preiserhöhungen PreissenkungenSonstige
Ist2011
Plan2012
Ist2012
2. Einkaufspreisveränderung zum Vorjahr (vergleichbare Warengruppen)
deltaIst-Plan (%)
3. Maßnahmentracking Einkauf
Ist2011
01 - 06
% des Umsatzes
Ist2012
01 - 06
% des Umsatzes
deltaIst-VJ
deltaIst-VJ (%)
1. Einkaufsvolumen Gesamt
2,1%
-3,2%
-0,6% -0,8%-1,6%
-4,1%
-2,5%
-6,7%
-0,8% -0,8%
-3,0%-2,2% -2,2%
Ant
rieb
stec
hnik
Bau
grup
pen
aus
Sta
hl
E-I
nsta
llatio
n
E-K
ompo
nent
en
E-S
teu
erun
g
Fer
tigun
gste
ile
Gus
s
nach
Zei
chnu
ng
Hal
bzeu
ge
Kau
fteile
nach
Zei
chnu
ng
Nor
mte
ile
Pne
umat
ik
Ver
fah
rens
-te
chni
k
Ges
amt
One-Pager für Überblick und einkaufsexternes Reporting
Überblick direktes und indirektes Einkaufsvolumen
�
Detailberichte zu einzelnen Gruppen
�
Einkaufsvolumen
Einkaufspreisveränderungzum Vorjahr
Maßnahmenverfolgung im Einkauf
Ausgewählte Kennzahlen
nach Warengruppeninkl. Überblick überVeränderung zum Vorjahr
� nach Warengruppen und� Sparten
Einkaufspreisveränderung im Detail
Maßnahmenverfolgung� nach Warengruppen sowie� Top-Maßnahmen
� gegliedert nach WarengruppenKennzahlen im Detail,
Abb. 6: Beispielbericht „Überblick Einkauf“3
94
Umsetzung & Praxis
3 Entnommen aus Schentler et al., 2014.
HarmonisiertesKennzahlenset
StrategischesLieferanten-
netzwerk
Abb. 7: Beispielbericht „Einsparungen“4
4 Implementierung und Lessons Learned4.1 Digitalisierungsstrategie für den Einkauf
Die verschiedenen Anwendungsfälle verdeutlichen die Potenziale einerkonsequenten Anwendung der Digitalisierung im Einkauf. Um jedocheine systematische Weiterentwicklung des Einkaufes zu betreiben undnicht Insellösungen für einzelne Probleme zu schaffen, sollte eineDigitalisierungsstrategie erarbeitet werden.
Die Erarbeitung einer Digitalisierungsstrategie startet mit der Definitioneines Zielbilds für den digitalisierten Einkauf. Dieses beschreibt u.a.,welche Technologien zukünftig verwendet werden sollen und welcheEinkaufsprozesse mithilfe einer Digitalisierung verbessert werden sollen.Damit gibt das Zielbild eine langfristige Orientierung und schafft klareLeitplanken für die Erarbeitung konkreter Anwendungsszenarien. Einewichtige Grundvoraussetzung ist dabei die Verfügbarkeit von funktions-übergreifenden und harmonisierten Daten, die sich zur Erfassung,Aufbereitung und Analyse durch die Systeme eignen.
Anhand klarer Meilensteine lassen sich der Fortschritt sowie die Erfolgs-wahrscheinlichkeit einzelner Anwendungsszenarien kontinuierlich be-werten und eine Reallokation von Entwicklungskapazitäten vornehmen.Durch die schnelle und frühzeitige Erarbeitung von Prototypen lassensich die Auswirkungen und Potenziale neuer Technologien frühzeitigbewerten und fördern zugleich die Akzeptanz im Einkauf.
95
Digitalisierung im Einkauf
4 Entnommen aus Schentler et al., 2014.
Implementierungdurch parallellaufende UseCases
Neben der Erarbeitung von Prototypen ist aber gleichzeitig die Einkaufs-organisation für den Einsatz neuer Technologien und Arbeitsweisenvorzubereiten. Je nach Bedarf und Organisation können Umstrukturie-rungen der Aufgaben oder Verantwortlichkeiten notwendig sein. Auchdas Personal bedarf intensiver Schulungen und Anwendungsworkshops,damit die Nutzung der neuen Möglichkeiten im Einvernehmen mit denMöglichkeiten der Systeme steht.
4.2 Probleme in der Praxis
Nach wie vor gestaltet sich die Umsetzung einer Digitalisierungsstrategieschwierig; häufig insbesondere aufgrund der Komplexität der Anwen-dungstools. Als gängiges Problem erweist sich des Öfteren das reibungs-lose Zusammenspiel sowie die Verknüpfung verschiedener interner undexterner Systeme. Bei mangelnder Kompatibilität kann der Datenaus-tausch nicht reibungslos funktionieren und das Potenzial der Analysennicht voll ausgeschöpft werden, wodurch sich evtl. Verfälschungen derAnalyseergebnisse ergeben könnten.
Eine weitere Problematik können nicht vorhandene Kompetenzen undFertigkeiten der Mitarbeiter darstellen, wodurch sich die Implementie-rung einer digitalen Einkaufsstrategie verzögern oder die alltäglicheAnwendung der Systeme schlicht verhindert werden kann. Änderungenin den benötigten Rollen oder Kompetenzen von Personen sind durchPersonalentwicklungsmaßnahmen konsequent zu begleiten.
Auch im Bereich Datenschutz können Erschwernisse durch den internenund externen Datentransfer auftreten, wenn Regulierungen den Austauschund die Verarbeitung der Daten blockieren.
4.3 Lessons Learned
Die Erfahrungen aus der Praxis zeigen, dass insbesondere ein Vorgehenmithilfe kleiner Projektteams, die individuelle Prototypen entwickeln, dieallgemeine Neugier gefördert und die Nutzerakzeptanz deutlich gesteigertwerden. Gleichzeitig werden Erfolge schneller sichtbar und es müssen keinelangwierigen Implementierungszeiträume überdauern. Darüber hinauskann damit der Dynamik der Unternehmensumwelt Rechnung getragenwerden, die die Adaptionsfähigkeit neuer Systeme stets vor große Heraus-forderungen stellt (s. Abb. 8).
96
Umsetzung & Praxis
Umstrukturierungzur globalen
Einkaufs-organisation
FehlendeKompatibilität
GeschulteMitarbeiter sind
notwendig
Steigerung derNutzerakzeptanz
durchProjektteams
Frühzeitige Kooperation mit der IT-Abteilung
Wichtig für den Zugang zu Massendaten und Integration von parallel laufenden Projekten
Controller als wichtige Ansprechpartner
Controller liefern wichtigen Input hinsichtlich Planung und Forecasts und sind essentiell für die Identifikation und Verständnis geeigneter Daten
Frühzeitige Kooperation mit dem Verantwortlichen
Es muss genug Zeit für die Lieferung der Daten eingeplant werden (parallel zum Alltagsgeschäft)
Daten und Modelle
Detailwissen über die Geschäftseinheit
Das Wissen über Geschäftseigenheiten (in diesem Fall Einkauf) ist wichtig für die Wahl der richtigen Inputfaktoren und für das Datenverständnis
Strukturmodelle sind zeitintensiv
Hoher Pflegeaufwand aufgrund von regelmäßigen Strukturveränderungen
Interne Projekt-Partner
70% der Arbeit ist Datenaufbereitung
Berichte sind stark aggregiert und strukturiert. Da dahinter liegenden Daten sind in der Regel vielschichtig und müssen adäquat aufbereitet werden
Abb. 8: Lessons Learned aus Big-Data-Projekten
Darüber hinaus ist im Vorfeld einer Digitalisierungsstrategie der interdis-ziplinäre Charakter der Projektzusammensetzung für eine erfolgreiche Umset-zung von entscheidender Bedeutung. Durch die Partizipation verschiedenerFachbereiche werden unterschiedliche Perspektiven sowie Datenquellen zu-sammengeführt. Dadurch wird das Entstehen einer Lösung gefördert, derenAnwendungsbereich nicht ausschließlich auf den Einkauf begrenzt ist, sondernauch anderen Unternehmensfunktionen Nutzen stiftet.
Die digitale Einkaufsstrategie sowie die Organisation und Kultur des Unter-nehmens müssen miteinander harmonisieren, damit eine Umstellung aufdigitalisierte und automatisierte Prozesse möglich ist. Es ist notwendig zuverstehen, dass die Technologie nicht den kompletten Beschaffungsprozessersetzen kann. Die strategische Steuerung der Prozesse ist wichtig und kannnur funktionieren, wenn Mensch und Technologie zusammenarbeiten unddas Potenzial ausschöpfen, das sich aus dem Zusammenspiel ergibt. DieNotwendigkeit zur Erhaltung persönlicher Kontakte zu Lieferanten undKunden darf deshalb nicht unterschätzt werden, da Technologien keinenErsatz für das Netzwerk in persona darstellen.
5 FazitUnternehmen sollten frühzeitig das Potenzial der Digitalisierung im Einkauferkennen und in eine konkrete Digitalisierungsstrategie transformieren. Nur
97
Digitalisierung im Einkauf
InterdisziplinäreProjekt-zusammen-setzung erfolgs-entscheidend
Zusammenarbeitvon Mensch undTechnologieessenziell
eine frühzeitige Implementierung, die alle Bedürfnisse des Bereichs berück-sichtigt, führt dazu, dass das gesamte Potenzial neuer Technologien unddigitalisierter Prozesse konsequent genutzt wird. Durch den Gewinn anneuen Erkenntnissen, die durch die Datenerfassungen und -analysengeliefert werden können, entwickeln sich für den Einkauf neue Potenziale,um zukünftig den Fokus mehr auf eine strategischere Ausrichtung zu legenund aus den Zeitersparnissen durch digitalisierte und automatisierteProzesse Vorteile zu generieren. Das Aufgabenspektrum des Einkäufersverschiebt sich somit langfristig weiter zu strategischeren Tätigkeiten.
Die Position des Einkaufs als interne und externe Schnittstelle des Unter-nehmens öffnet die Chance, die Innovationen und Möglichkeiten einerdigitalen Einkaufsstrategie gewinnbringend in die Prozesse des gesamtenUnternehmens einzubringen. Die externe Vernetzung sowie die Nutzungexterner Daten für Echtzeit-Analysen bieten Möglichkeiten zur Etablierungneuer Geschäftsprozesse und -modelle und können zur Steigerung derProzesseffizienz beitragen. Beschaffungsprozesse können so direkt durchden Einkauf strategisch innoviert werden und haben großen Einfluss auf alleweiteren Unternehmensprozesse.
Bei der Umsetzung der Implementierungsstrategie gilt es durch eineParallelisierung verschiedener Initiativen mehrere Anwendungsfälle inkonkrete Prototypen zu transformieren, um dadurch frühzeitig Nutzen-vorteile zu erschließen und die Nutzerakzeptanz zu maximieren. Zusätzlichsind die Konsequenzen für die fachliche Weiterentwicklung der Einkaufs-mitarbeiter sowie der Organisation zu fokussieren, um eine nachhaltigeund langfristige Anwendung entwickelter Lösungen zu gewährleisten.
6 LiteraturhinweisePorter/Heppelmann, How smart, connected products are transformingcompetition, Harvard Business Review, Nr. 11, 92. Jg., 2014, S. 64–88.
Rozados/Tjahjono, Big Data Analytics in Supply Chain Management:Trends and Related Research, 6th International Conference on Operati-ons and Supply Chain Management, 2014, https://www.researchgate.net/publication/270506965_Big_Data_Analytics_in_Supply_Chain_Manage-ment_Trends_and_Related_Research, Abrufdatum 1.9.2016.
Schentler/Weick/Heisel/Nadilo, Steuerung des Einkaufs direkter undindirekter Materialien bei der KRONES AG, in Keuper/Sauter (Hrsg.),Unternehmenssteuerung in der produzierenden Industrie – Konzepteund Best Practices, 2014, S. 301–320.
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Umsetzung & Praxis
FrühzeitigeDigitalisierungbringt Vorteile
EntscheidendeFaktoren