MANAGEMENT

Einsatz von KI – von Strafzöllen auf Stahl bis hin zum Coronavirus

Mit schnellen DatenauswertungenEinkaufsrisiken minimieren
Egal ob die routinemäßige Ermittlung von Lieferantenkennzahlen oder die Bewertung der durch Corona entstandenen
Risiken in der erweiterten Lieferkette – das Procurement-Team braucht schnelle Antworten. Je früher verlässliche
Informationen vorliegen, desto besser können Optionen evaluiert werden. In der Realität sieht das aber anders aus. Oft
dauert es mehrere Tage, manchmal sogar Wochen, bis selbst die einfachsten Fragen beantwortet werden können. Dochdas muss nicht so sein. Mit Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) und Search ist es möglich, dass der Einkauf imBruchteil einer Sekunde verlässliche Antworten erhält.

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Lesen Sie in der nächsten Ausgabe
von Beschaffung aktuell:
Die Grenzen von KI.

Bild: Irina Strelnikova/stock.adobe.com

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Die Fähigkeit der KI, sich durch riesige Datensätze zu wühlen und zum Beispiel Muster in historischen
Daten zu erkennen, macht es möglich, die Prognosegenauigkeit zu verbessern.

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ie Mitarbeiter im Einkauf kennen
dieses Szenario: Sie brauchen eineschnelle Auswertung, aber bis derzuständige Datenanalyst einen Bericht erstellt hat, braucht es Geduld, dann sind dieDaten oft bereits veraltet oder unvollständig
und bedürfen Nachfolgefragen. Wenn die Berichte aber keine aktuellen Daten enthalten,
sind sie für die Szenario-Planung oder eine
optimale Entscheidungsfindung unzureichend.
Dass die Datenermittlung so viel Zeit in Anspruch nimmt, ist für Warengruppenverantwortliche, die auf die Informationen angewiesen sind, unverständlich. Sollte das System nicht in der Lage sein, grundlegende Informationen schnell und einfach zur Verfügung zu stellen? Doch genau dies ist insbesondere bei Großunternehmen oftmals eben
nicht der Fall.
Dort stammen viele Lieferantenverträge unddie damit zusammenhängenden Daten ausFusionen und Übernahmen, im Laufe derZeit wurden sie auch nie richtig integriert.
Die Informationen liegen dann in mehreren,
oft inkompatiblen Systemen mit unterschiedlichen Strukturen und inkonsistenten
Bezeichnungen vor. Mitarbeiter kommen
und gehen. Systeme kommen und gehen.
Dadurch wird die Datenermittlung komplex
und langwierig.
Ironischerweise werden die Mitarbeiter für
die Untersuchung genau jener verdeckten
Fragmentierung von Systemen und Daten bezahlt, die zu dieser Ineffizienz und zu überhöhten Kosten geführt haben. Und es sinddie Auswirkungen derselben, die es so schwermachen, Antworten zu finden und bessere
Verträge auszuhandeln. Die meisten Unternehmen beschäftigen nur wenige Experten,die über die notwendigen Fachkenntnisse
verfügen, Daten zu aggregieren, Informationen zu extrahieren und Berichte zu erstellen.
Und diese bedienen nicht nur das Procurement, sondern sie müssen unternehmensweit Berichte bereitstellen.
Beispiel: Einkauf eines ÖlkonzernsJe komplexer die Datenanfragen und je mehr
Fragen sie nach sich ziehen, desto schwieriger wird es, schnelle Antworten zu erhalten.
Das Einkaufsteam eines großen Ölkonzerns
hat eine Liste von 55 Fragen zusammengestellt, bei denen es Schwierigkeiten hatte,schnelle Antworten zu erhalten. Dazu zählten unter anderem folgende Fragen, die auchanderen Branchen sicherlich bekannt vorkommen:• Nutzen wir unsere logistischen Ressourcen•••

angemessen?
Wie ist die aktuelle und historische Zeitund Kapazitätsauslastung für unsere
Schiffe, Flugzeuge, Lastwagen und Eisenbahnwaggons?
Was sind die Trends?
Sind unsere Anlagen dann verfügbar,
wenn wir sie laut Vertrag benötigen?

Schnelle Antworten dank KI und Search
Wäre es nicht schön, wenn man diese Fragenin Umgangssprache in eine Suchmaschine
eingeben könnte und sofort Antworten erhielt? Oder man stelle sich vor, dass man
während einer Verhandlung mit einem Lieferanten schnell aufrufen könne, wie viel Budget im letzten Quartal im Vergleich zu anderen Zulieferern ausgegeben wurde.
Es klingt zwar futuristisch, aber die technologischen Möglichkeiten, schnelle Antworten
zu erhalten und das Procurement effektiver
zu gestalten, gibt es bereits. KI und Searchbasierte Analytics ermöglichen den Nutzern,wie in einer Google-Suche jede datenbezogene Frage in eine Suchleiste einzugeben. DieLösung generiert die Antworten sofort undstellt diese je nach Art der Daten in der passendsten Visualisierung dar. Dazu analysierteine relationale Search-Engine deterministisch jede Abfrage und berechnet die Antwort. KI-Algorithmen helfen dabei, Anomalien und Ausreißer aufzudecken, die Beziehungen zwischen Messwerten zu identifizieren und Auf- oder Abwärtstrends in ungenauen Daten zu finden. Sie können sogar eine
vollständige Datenreihe analysieren oder die
Unterschiede zwischen zwei Datenpunkten
im Detail klären.
Ein anderes internationales Unternehmender Ölindustrie mit Niederlassungen in mehrals 120 Ländern profitiert schon heute vondiesen Technologien. Nach mehreren Fusionen und Übernahmen betrieb das Unternehmen 20 ERP-Systeme und verfügte mit mehrals 220 Mio. Datensätzen über eine riesigeDatenmenge. Diese Größenordnung undKomplexität machten es dem ProcurementTeam unmöglich, schnell genug Erkenntnisse
zu gewinnen, um optimale, profitable Entscheidungen zu treffen.
Heute nutzen dort 250 Einkaufsmitarbeiterin 38 Ländern Search und KI-gesteuerte Analysen, um Antworten auf 20.000 Ad-hoc-Fragen monatlich zu erhalten. Das sind durchschnittlich 80 Fragen pro Mitarbeiter im Monat – ein Volumen, das früher völlig undenkbar gewesen wäre.

Die Technologie liefert unzählige Einblicke. Sokonnte das Team Engpässe erkennen, diebeim Hochfahren der Ölförderung am Jahresanfang zu Kapazitätsproblemen geführt haben. Auch vorher nicht sichtbare Anlagenprobleme wurden aufgedeckt, sodass derHerstellungsprozess optimiert und die richtige Menge an Lagerbeständen produziert werden konnte. Das Team erhielt auch Antworten zu den Auswirkungen externer Marktfaktoren, wie zum Beispiel Trumps Strafzölle aufStahl, die die Ölförderkosten beeinflussen, daStahl für die Entwicklung von Rohren, Ventilen und Fittings verwendet wird.
Die Zeitersparnis durch das System entspricht in etwa der von elf Vollzeitbeschäftigten. Dadurch können sich die Mitarbeiter auf
schwierigere und anspruchsvollere Projektekonzentrieren, wie zum Beispiel die Minderung des Lieferkettenrisikos im Zusammenhang mit dem Coronavirus. Die Internationale Energieagentur (IEA) hat kürzlich ihre
Wachstumsprognose für Öl auf den niedrigsten Stand seit 2011 gesenkt. Dies bedeutet,
dass Einkauf und Lieferkettenbetrieb gemeinsam planen müssen, wobei verlässliche, zeitnahe Informationen genutzt werden müssen,um die besten Entscheidungen für das Unternehmen zu treffen.
Auswirkungen externer Marktfaktoren
Während Search den Procurement-Mitarbeitern eine einfache Nutzererfahrung undschnelle Antworten bietet, hebt KI wichtige
Trends und Ausreißer hervor. Die Fähigkeit
der KI, sich durch riesige Datensätze zu wühlen und zum Beispiel Muster in historischerDaten zu erkennen, macht es möglich, die
Prognosegenauigkeit zu verbessern. So konnte der Ölkonzern unnötige Ausgaben erkennen und reduzieren. Die Fähigkeit der KI, Ausreißer zu erkennen, hilft dabei, gezielt jene
Regionen ausfindig zu machen, in denen beispielsweise die Nachfrage deutlich zurückgegangen ist. Ob es sich um routinemäßige Ermittlung von Lieferantenkosten, Handelszölle
oder das Coronavirus handelt, Unternehmen
müssen heute in der Lage sein, schnell undoptimal auf alles zu reagieren. Mit KI undSearch erhalten Unternehmen in nur wenigen Sekunden jene Antworten, derer es bedarf, um in unseren ungewissen Zeiten dieRisiken zu minimieren.
Der Autor
Michael Krause, Diplom-Informatiker, Customer
Success Manager bei ThoughtSpot

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