10 Anwendungsfälle und Fallstudien zum Thema KI im Beschaffungswesen
Da die Vorteile künstlicher Intelligenz (KI) von einem breiteren Publikum erkannt werden, wächst die Zahl der KI-Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen täglich. Auch im Beschaffungswesen ist KI keine Ausnahme.
Erhalten Sie einen umfassenden Überblick über den KI-Beschaffungsprozess mit detaillierten Informationen zu den Gründen für seine Einführung, verschiedenen Anwendungsfällen , den Top 5 KI-Beschaffungstools , spezifischen Fallstudien für jeden Anwendungsfall, der Bedeutung und den Vorteilen der KI-Beschaffung sowie den beteiligten Technologien :
Warum müssen Einkaufsteams KI nutzen?
Daten sind für Einkaufsteams unerlässlich, denn ohne externe oder interne Daten können sie weder Ausgaben für Waren und Dienstleistungen nachverfolgen noch Lieferantenbeziehungen effektiv managen. Das zunehmende Datenvolumen ermöglicht es Einkaufsteams, Kosteneinsparungen und Leistungsrisiken von Lieferanten effizienter zu steuern.
Datengestützte Entscheidungsfindung ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass der Käufer Waren und Dienstleistungen zum bestmöglichen Preis und unter optimalen Bedingungen erwirbt. Die Beschaffung umfasst eine große Menge strukturierter und unstrukturierter Daten (z. B. Verträge, Rechnungen und andere Dokumente), deren Analyse mit herkömmlicher Software schwierig ist.
Maschinelle Lernmodelle und generative KI sind darauf ausgelegt, solche vorhandenen Daten zu verarbeiten und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Daher eignet sich der Einkauf ideal für KI, da KI-Algorithmen Einblicke liefern und Unternehmen bei besseren Entscheidungen unterstützen können. Laut einer Umfrage von Deloitte gaben über 60 % der Einkaufsleiter an, fortgeschrittene Analysemethoden einzusetzen. 1
10 Anwendungsfälle von KI in Beschaffungsprozessen
Künstliche Intelligenz (KI) kann die Beschaffung von einer reaktiven zu einer proaktiven Funktion transformieren, die Erkenntnisse generiert und die betriebliche Effizienz verbessert. Typische Anwendungsfälle sind:
Lieferantenmanagement
1. Vertragsmanagement
Warum es wichtig ist
Ein effektives Vertragsmanagement ist entscheidend für die Risikominimierung und die Optimierung der Lieferantenbeziehungen. Traditionelle Vertragsmanagementprozesse können langsam und fehleranfällig sein.
KI-Lösung
KI-gestützte Vertragsmanagement-Tools vereinen die Verwaltung des gesamten Vertragslebenszyklus und die Extraktion von Vertragsdaten. Mithilfe von NLP und maschinellem Lernen analysieren diese Tools die Vertragssprache, identifizieren Schlüsselbegriffe und verwalten die Ereignisse im Vertragslebenszyklus. Sie automatisieren die Erstellung, Prüfung und Genehmigung von Verträgen, verkürzen so die Bearbeitungszeiten und verbessern die Compliance.
Vorteile:
- Automatisierte Vertragserstellung und -prüfung.
- Verbessertes Risikomanagement.
- Optimiertes Vertragslebenszyklusmanagement, verbesserte Lieferantenbeziehungen und höhere betriebliche Effizienz.
Fallstudie
Ein Pharmaunternehmen aus den Fortune 200 nutzte eine KI-gestützte Beschaffungssoftware, um seine klinischen Studien durch die Etablierung einer durchgängigen Plattform für präklinische und klinische Forschung zu optimieren. Das KI-gestützte Vertragsmanagement vereinfachte die Integration von Dienstleistern, beschleunigte die Arzneimittelentwicklung und verbesserte die Patientenüberwachung.
Dieser Ansatz führte zur Gründung der Strategic Transactions Group, zum Abschluss mehrerer Vereinbarungen und zur Entwicklung von Prozessen, die die Arzneimittelentwicklungszeit erheblich verkürzten und die Betriebskosten optimierten, wodurch ein effizientes und effektives Management klinischer Studien gewährleistet wurde. 2
2. Lieferantenrisikomanagement
Warum es wichtig ist
Ein effizientes Lieferantenrisikomanagement ist entscheidend für eine stabile und widerstandsfähige Lieferantenbeziehung. Die frühzeitige Erkennung potenzieller Leistungsrisiken bei Lieferanten kann Störungen verhindern und das Unternehmen schützen.
KI-Lösung
Künstliche Intelligenz nutzt Big-Data-Methoden, um Millionen bestehender Datenquellen zu analysieren und auf potenzielle Risiken entlang der Lieferkette hinzuweisen. Dieser proaktive Ansatz im Risikomanagement verbessert die Reaktionsfähigkeit auf neu auftretende Bedrohungen.
Vorteile:
- Proaktive Identifizierung von Lieferantenrisiken.
- Erhöhte Widerstandsfähigkeit und Stabilität des Lieferkettenmanagements.
- Verbesserte Fähigkeit zur Risikominderung und Aufrechterhaltung der Betriebskontinuität.
Beispiel aus dem realen Leben
Eine führende globale Fast-Food-Kette sah sich aufgrund ihrer starken Abhängigkeit von zwei Schlüssellieferanten im Bereich Saucen, von denen einer in Großbritannien ansässig war, einem erheblichen Lieferantenrisiko ausgesetzt. Diese Abhängigkeit gab Anlass zur Sorge, insbesondere im Hinblick auf die potenziellen Auswirkungen des Brexit auf die Lieferketten. Um diese Risiken zu minimieren, setzte das Unternehmen KI-gestützte Software ein, um alternative Lieferanten zu bewerten und zu identifizieren.
Diese KI-gestützte Beschaffungssoftware analysierte die Marktnachfrage und die Leistungsfähigkeit der Lieferanten, wodurch die Lieferkette die Netzwerkdistanz um 25 % reduzieren und jährliche Einsparungen von 3,2 Millionen Euro erzielen konnte.
Durch die Optimierung des Liefernetzwerks und die Suche nach inländischen Alternativen in Europa konnte der Fast-Food-Riese seine Abhängigkeit von Importen aus Großbritannien verringern und die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette verbessern, wodurch ein reibungsloserer und kostengünstigerer Betrieb gewährleistet wurde. 3
Analysen
3. Ausgabenanalyse und -klassifizierung
Warum es wichtig ist
Genaue Ausgabendaten sind die Grundlage für effektive Ausgabenmanagementstrategien. Das Verständnis der internen Ausgaben ist entscheidend für robuste Prozesse und ein effektives Compliance-Management.
KI-Lösung
KI-gestützte Algorithmen zur Ausgabenklassifizierung durchsuchen dynamisch die Details einzelner Positionen und markieren Schlüsselwörter, um diese den Ausgabenkategorien zuzuordnen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen erreichen diese Algorithmen eine Genauigkeit von ca. 97 % und steigern so die Präzision und den Mehrwert der Ausgabenanalyse. 4
Vorteile:
- Verbesserte Genauigkeit bei der Ausgabenklassifizierung.
- Verbesserte Ausgabenanalyse und Kategorienverwaltung.
- Identifizierung von Kosteneinsparmöglichkeiten durch bessere Ausgabentransparenz.
Beispiel aus dem realen Leben
Das bestehende Beschaffungssystem von Pentair war veraltet und komplex und erforderte einen hohen Zeitaufwand für die Abstimmung der Ausgabendaten der verschiedenen Geschäftsbereiche. Eine KI-gestützte Beschaffungslösung, die innerhalb von nur zwei Monaten weltweit implementiert wurde, revolutionierte den Beschaffungsprozess von Pentair.
Dadurch wurde eine Genauigkeit von über 90 % bei der Ausgabenklassifizierung erreicht und die Lieferantenkonsolidierung sowie die Zahlungsbedingungen deutlich verbessert. Dies führte zu einer Verbesserung des Betriebskapitals um 15 Millionen US-Dollar und ermöglichte es den Category Managern, Einsparpotenziale zu identifizieren und so die strategische Beschaffung und das Ausgabenmanagement im gesamten Unternehmen voranzutreiben. 5
4. Anomaly-Erkennung
Warum es wichtig ist
Künstliche Intelligenz ermöglicht es Unternehmen, Anomalien wie Betrug, Compliance-Probleme oder Preisänderungen im gesamten Lieferantennetzwerk automatisch zu erkennen.
KI-Lösung
Künstliche Intelligenz kann riesige Datenmengen verarbeiten und in Echtzeit über Anomalien und Veränderungen im Betriebsumfeld informieren. Diese Fähigkeit ermöglicht die sofortige Benachrichtigung über wichtige Entwicklungen mit verbesserter Genauigkeit.
Quelle: Datanami 6
Vorteile:
- Automatisierte Erkennung von Anomalien und Unregelmäßigkeiten.
- Verbessertes Risikomanagement und Risikominderung.
- Echtzeit-Einblicke in betriebliche Veränderungen.
Fallstudie
Künstliche Intelligenz (KI) hat insbesondere im Bereich der Kreditorenbuchhaltung große Vorteile bei der Anomalieerkennung erzielt. Angesichts des hohen Rechnungsaufkommens von internationalen Partnern stand das Finanzteam von Scribd vor Herausforderungen bei der manuellen Dateneingabe und potenziellen Fehlern. Durch den Einsatz von KI-gestützten Automatisierungsfunktionen im Beschaffungsprozess konnten sie die Zuordnung von Bestellungen optimieren, Dateneingabefehler eliminieren und die Finanzprozesse um 60 % beschleunigen.
Diese künstliche Intelligenz im Beschaffungswesen ersparte ihnen nicht nur die Einstellung von zusätzlichem Personal, sondern verbesserte auch das Ausgabenmanagement und die finanzielle Transparenz erheblich, sodass sich das Team auf strategische Aufgaben und den Kundenservice konzentrieren konnte. 7
5. Automatisierte Einhaltung
Warum es wichtig ist
Compliance-Management ist eine wichtige, aber oft manuelle und zeitaufwändige Aufgabe. Die Einhaltung von Zahlungsbedingungen, Vertragsklauseln und Beschaffungsrichtlinien sicherzustellen, ist für das Risikomanagement unerlässlich.
KI-Lösung
KI kann Vertrags-, Rechnungs- und Bestelldaten so strukturieren, dass Verstöße automatisch erkannt und hervorgehoben werden. Durch den Einsatz von KI können Einkaufsteams Zahlungsbedingungen vergleichen, Verstöße feststellen und Duplikate automatisch identifizieren.
Vorteile:
- Automatisierte Compliance-Prüfungen.
- Verringertes Risiko der Nichteinhaltung und damit verbundener Strafen.
- Verbesserte Effizienz bei der Bewältigung von Aufgaben im Zusammenhang mit der Einhaltung von Vorschriften.
Beispiel aus dem realen Leben
Die MTN Group, ein führender Telekommunikationsanbieter in Afrika und dem Nahen Osten, hatte aufgrund der Verwendung von Tabellenkalkulationen mit langsamen und fehleranfälligen Finanzprozessen zu kämpfen. Um Genauigkeit und Effizienz zu verbessern, setzt MTN nun KI für das Finanzreporting und die Einhaltung steuerlicher Vorschriften ein.
Diese Umstellung halbierte den Zeitaufwand für die Budgetplanung in der Zentrale, lieferte Führungskräften konsistente und präzise Daten und verbesserte die Steuerrückstellungskontrolle in 23 Ländern. Durch die Standardisierung von Prozessen und die Integration von KI steigerte MTN seine Compliance und operative Agilität deutlich. 8
Automatisierung manueller Aufgaben
6. Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung (AP)
Warum es wichtig ist
Der Kreditorenprozess umfasst mehrere manuelle Schritte, die die Rechnungsbearbeitung und -freigabe verlangsamen können. Automatisierung ist der Schlüssel zu mehr Effizienz und Genauigkeit.
KI-Lösung
KI und maschinelles Lernen automatisieren die Kreditorenbuchhaltung und reduzieren so den manuellen Aufwand pro Rechnung. Diese Lösung steigert die Effizienz, senkt die Kosten und gewährleistet die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben. Weitere Informationen finden Sie unter „KI-Anwendungen in der Kreditorenbuchhaltung“ .
Vorteile:
- Schnellere Rechnungsbearbeitung und -genehmigung.
- Reduzierter manueller Aufwand und damit verbundene Fehler.
- Verbesserte Compliance und Kosteneinsparungen im Bereich der Kreditorenbuchhaltung.
Fallstudie
Eine KI-gestützte Beschaffungssoftware unterstützt Landsec maßgeblich bei der Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung. Dies führt, wie Fallstudien zur Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung zeigen, zu Zeitersparnis, reduziertem manuellem Arbeitsaufwand und höherer Produktivität. Dank der Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung erzielt Landsec Zeiteinsparungen von bis zu 92 % bei der manuellen Datenerfassung und -validierung.
Die Plattform verbindet nahtlos den Workflow und die firmeneigene App ICE von Landsec mit der KI-Engine und dem Validierungsbildschirm. Sie erfasst effizient Daten aus Überweisungsmitteilungen und gleicht diese mit den Kontoauszugsdaten von Landsec ab, wodurch der Automatisierungsprozess der Kreditorenbuchhaltung optimiert und die betriebliche Effizienz insgesamt gesteigert wird.
7. Extraktion von Rechnungsdaten
Warum es wichtig ist
Im Rahmen der Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung ist die manuelle Rechnungsverarbeitung zeitaufwändig und fehleranfällig. Die Automatisierung dieses Prozesses ist unerlässlich, um den Arbeitsablauf zu steuern und die interne Datenerfassung effizient zu gewährleisten.
KI-Lösung
Generative KI-Lösungen, darunter Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), automatisieren die Extraktion von Rechnungsdaten. Diese Lösung lässt sich in bestehende Systeme integrieren, um den Workflow der Rechnungsverarbeitung zu optimieren.
Vorteile:
- Automatisierte Rechnungsverarbeitung.
- Deutliche Reduzierung der Rechnungsbearbeitungszeit.
- Verbesserte Genauigkeit und Effizienz bei der Datenerfassung.
- Verbesserte Kontrolle über den Beschaffungs- und Zahlungsprozess.
Fallbeispiel
Künstliche Intelligenz spielt bei Jumio eine entscheidende Rolle im Prozess der Rechnungsdatenextraktion und ermöglicht schnelle und präzise Prüfungen bei gleichzeitiger Bekämpfung von Betrug und Geldwäsche. Durch den Einsatz von KI-gestützter Beschaffungssoftware automatisiert Jumio die Bearbeitung von Bestellungen und Rechnungen, beschleunigt die Abstimmungszeiten und integriert sich nahtlos in ERP-Systeme wie NetSuite.
Diese Automatisierung spart dem Finanzteam nicht nur Zeit, sondern verbessert auch die Genauigkeit und Effizienz bei der Verwaltung von Beschaffungs- und Kreditorenbuchhaltungsprozessen, sodass sich Jumio auf strategische Initiativen und die Kundenwirkung konzentrieren kann. 9
8. Beschaffungs-Chatbots
Warum es wichtig ist
Einkaufsteams verbringen oft viel Zeit mit der Beantwortung von Routineanfragen von Mitarbeitern und Lieferanten, was den Betriebsablauf verlangsamen kann.
KI-Lösung
KI-gestützte B2B-Beschaffungs-Chatbots bieten Unterstützung bei Beschaffungsanfragen per Textschnittstelle. Diese Chatbots können Anfragen zu Bestellstatus, Lieferstatus, Lagerverfügbarkeit, Lagerpreisen, Lieferantenstatus und Kontaktdaten bearbeiten. Sie können Beschaffungsleiter auch über die Genehmigung von Bestellungen und Kaufverträgen informieren und so ein sofortiges Handeln ermöglichen.
Vorteile:
- Automatisierte Bearbeitung von routinemäßigen Beschaffungsanfragen.
- Schnellere Reaktionszeiten und ein verbessertes Benutzererlebnis.
- Steigerung der Effizienz im Beschaffungsprozess.
Beispiel aus dem realen Leben
KI-Lösungen spielen eine zentrale Rolle in Walmarts Beschaffungsverhandlungen, insbesondere mit Zulieferern am Ende der Lieferkette. Durch den Einsatz eines KI-gestützten Chatbots kann Walmart gezielte Verhandlungen mit einer Vielzahl von Lieferanten führen und für beide Seiten vorteilhafte Vereinbarungen erzielen.
Der Chatbot automatisiert den Verhandlungsprozess und spart so Zeit und Ressourcen, während er gleichzeitig die Konditionen und die Flexibilität innerhalb der Lieferkette verbessert. Dieser innovative Ansatz ermöglicht es Walmart, Verhandlungen effizient zu führen, Kosteneinsparungen zu erzielen und die Resilienz seiner Beschaffungsprozesse insgesamt zu stärken. 10
9. Strategische Beschaffung
Warum es wichtig ist
Strategische Beschaffung umfasst die Verwaltung und Automatisierung von Beschaffungsprozessen, um KI-gestützte Beschaffungsprozesse zu optimieren. Die manuelle Verwaltung dieser Prozesse ist ineffizient und fehleranfällig.
KI-Lösung
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden eingesetzt, um Angebotsformulare zu erkennen und spezialisierte, kategoriespezifische E-Sourcing-Bots für Rohstoffe, Wartung und Reparaturen zu entwickeln. Diese Bots automatisieren und optimieren den Beschaffungsprozess.
Vorteile:
- Automatisierte Verwaltung von Beschaffungsereignissen.
- Verbesserte Effizienz und Genauigkeit bei der strategischen Beschaffung.
- Verbesserte Fähigkeit, Daten für bessere Beschaffungsentscheidungen zu nutzen.
Fallstudie
Kärcher stand im Bereich der Beschaffung außerhalb der Produktion vor Herausforderungen aufgrund zeitaufwändiger manueller Verhandlungsprozesse. Um dem entgegenzuwirken, implementierte Kärcher eine Lösung für autonome Abläufe, die zu deutlichen Effizienzsteigerungen führte.
Diese KI-gestützte Plattform automatisierte die Durchführung, Verhandlung und Vergabe taktischer Beschaffungsprozesse, optimierte die Vorauswahl von Bestellanforderungen und reduzierte den manuellen Aufwand.
Dadurch erzielte Kärcher erhebliche Kosteneinsparungen und Zeitersparnisse, sodass sich die Einkaufsmitarbeiter auf wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren konnten. Dieser KI-gestützte Ansatz optimierte nicht nur die Prozesseffizienz, sondern verbesserte auch die Gesamtqualität des Einkaufs. Nach einem erfolgreichen Pilotprojekt ist Kärcher nun bereit, diese Lösung unternehmensweit einzuführen und so die strategische Beschaffung und globale Erkenntnisse zu verbessern. 11
10. Globale Beschaffung
Warum es wichtig ist
Globale Beschaffung erfordert die Navigation durch ein komplexes Geflecht externer Daten und Lieferkettendynamiken. Effektive Beschaffungsstrategien setzen Einblicke in globale Angebotstrends und zukünftige Marktbedingungen voraus.
KI-Lösung
KI-Tools ermöglichen es Unternehmen, marktdatenbasierte Erkenntnisse für strategische Beschaffungsstrategien zu nutzen. KI kann Veränderungen in globalen Angebotstrends erkennen, Marktpreise prognostizieren und Beschaffungsstrategien für verschiedene Produktkategorien optimieren.
Vorteile:
- Datenbasierte Produkt- und Lieferanteneinblicke.
- Verbesserte strategische Beschaffungsentscheidungen.
- Verbesserte Fähigkeit, auf Störungen der globalen Lieferkette zu reagieren.
Fallstudie
Ein Fortune-500-Öl- und Gasunternehmen sah sich aufgrund der Nutzung von 15 veralteten, kundenspezifischen Lösungen für seinen Beschaffungsprozess mit Ineffizienzen und Datensilos konfrontiert. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, implementierte das Unternehmen ein einheitliches globales System und konsolidierte die 15 Lösungen in zwei.
Dieses KI-gestützte System verbesserte die Beschaffungsleistung durch Echtzeit-Einblicke, steigerte die Nutzung von E-Sourcing um 20 % und erhöhte den ROI der Beschaffung um 15 %. Das optimierte System ermöglichte zudem schnellere Reaktionen auf Marktveränderungen und ein besseres Vertrags- und Ausgabenmanagement, wodurch die globale Beschaffungsstrategie des Unternehmens deutlich optimiert wurde. 12
Die 5 besten KI-gestützten Beschaffungssoftwarelösungen
Hauptmerkmale von KI-Beschaffungssoftware
Künstliche Intelligenz trägt dazu bei, Beschaffungsinstrumente effizienter und einfacher zu verwalten. Hier sind drei wichtige Funktionen, die Sie häufig antreffen werden:
- Bestandsmanagement : KI kann den Lagerbestand in Echtzeit verfolgen. Sie hilft Teams, zu wissen, was vorrätig ist, welche Artikel zur Neige gehen und wann nachbestellt werden muss. Dadurch werden Verschwendung reduziert und Verzögerungen vermieden.
- Vertragsmanagement : Diese Tools helfen beim Speichern, Prüfen und Überwachen von Verträgen. KI kann wichtige Klauseln hervorheben, Risiken kennzeichnen und vor Vertragsablauf Benachrichtigungen versenden. Das spart Zeit und verbessert die Einhaltung der Vorschriften.
- Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung : Die Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung nutzt KI, um Rechnungen schneller zu verarbeiten. Sie gleicht Rechnungen mit Bestellungen ab, prüft sie auf Fehler und leitet sie zur Genehmigung weiter. Dadurch wird der manuelle Aufwand reduziert und die Zahlungsabwicklung beschleunigt.
Die Auswirkungen generativer KI auf die Beschaffung
Generative KI wird die Beschaffung revolutionieren, indem sie die Entscheidungsfindung, das Prozessmanagement und die Interaktion grundlegend verändert. Die wichtigsten Wege, wie generative KI die KI-gestützte Beschaffung verändern wird:
Echtzeit-Einblicke: Generative KI liefert Expertenwissen in Echtzeit und ermöglicht so datengestützte Strategien für alle Ausgabenkategorien und Entscheidungen. Dieser Wandel sorgt für strategischere und fundiertere Beschaffungsprozesse.
Personalisierung: Künstliche Intelligenz passt alle Ergebnisse und Interaktionen an die spezifischen Bedürfnisse von Einkäufern, Lieferanten, Produkten, Dienstleistungen und Rohstoffen an. Diese Personalisierung steigert die Zufriedenheit und Effizienz im Beschaffungsprozess.
Demokratisierung der spezialisierten Beschaffungsfunktion: Aufgaben, die bisher jahrelange Fachkenntnisse erforderten, werden dank KI-Unterstützung auch für unerfahrene Nutzer zugänglich. Diese Demokratisierung macht die spezialisierte Beschaffungsarbeit breiter zugänglich und effizienter.
Arbeitsreduzierung: Ein Großteil der aktuellen Source-to-Pay-Prozesse (S2P) wird automatisiert oder entfallen. Verbesserungen bei Selbstbedienung und Produktivität werden die Arbeitsbelastung drastisch reduzieren.
KI-Technologien, die im Beschaffungsprozess eingesetzt werden
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ermöglicht es Beschaffungsteams, selbstlernende, automatisierte Statistiken zu nutzen und so ihre Fähigkeit zu verbessern, Herausforderungen zu meistern und die betriebliche Effizienz zu optimieren. Im Gegensatz zur robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA), die auf automatisierte Aufgaben beschränkt ist, können ML-Algorithmen im Laufe der Zeit lernen und sich anpassen und so zu höherer Qualität und einem besseren Geschäftsergebnis beitragen. Typische Anwendungsbereiche in der Beschaffung sind:
- Überwachtes Lernen wird häufig in der Ausgabenanalyse eingesetzt und unterstützt die Ausgabenklassifizierung sowie strategische Entscheidungsfindung.
- Unüberwachtes Lernen ist nützlich, um verborgene Erkenntnisse in Beschaffungsdaten aufzudecken.
- Durch Reinforcement Learning können Algorithmen aus Aktionen und deren Konsequenzen lernen und so potenziell zukünftige Beschaffungsstrategien gestalten.
- Deep Learning bietet spannende Möglichkeiten für fortgeschrittene Datenanalysen.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
NLP ist ein weiterer Aspekt der KI, der die Beschaffung revolutioniert, indem er ein besseres Verständnis, eine bessere Interpretation und eine gezieltere Verarbeitung der menschlichen Sprache ermöglicht. Typische Anwendungsbereiche in der Beschaffung sind:
- Die automatisierte Textanalyse extrahiert Daten wie Kündigungstermine, Zahlungsbedingungen und Nachverhandlungsrechte aus Verträgen und verbessert so die Effizienz des Vertragsmanagements.
- KI-gestützte Wortvektoren unterstützen die Analyse von Textdaten in Bestellungen. Durch die Zuordnung von Wörtern und Phrasen zueinander wird die Kategorisierung vereinfacht und so eine bessere Ausgabenanalyse und fundiertere Beschaffungsentscheidungen ermöglicht.
- Erzeugung natürlicher Sprache (NLG) Sie treibt Chatbots und virtuelle Assistenten an, interpretiert menschliche Anfragen und generiert Antworten, ist aber derzeit bei der Beschaffung auf bestimmte Aufgaben beschränkt.
Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA)
RPA ist zwar technisch gesehen keine KI, bietet aber erhebliche Vorteile hinsichtlich Prozesseffizienz und Produktivität. Im Beschaffungswesen kann RPA folgendermaßen eingesetzt werden:
- Automatisierte Rechnungsverarbeitung : RPA-Systeme optimieren die Rechnungsverarbeitung durch die Automatisierung von Datenextraktion, -validierung und -abgleich, wodurch Fehler und Bearbeitungszeiten minimiert werden.
- Erstellung von Bestellungen : RPA automatisiert die Erstellung von Bestellungen auf Basis vordefinierter Regeln und Kriterien und gewährleistet so schnelle und präzise Beschaffungsprozesse.
- Automatisierte Aufgabenausführung : RPA automatisiert wiederkehrende Aufgaben wie Dateneingabe, Dokumentenverarbeitung und Kommunikation und schafft so Zeit für strategische Beschaffungsinitiativen.
Agentische Orchestrierung
Agentenbasierte Orchestrierung markiert den Wandel von „KI als Assistent“ zu „KI als Operator“. Sie umfasst die Entwicklung und das Management von Multiagenten-Ökosystemen, in denen spezialisierte digitale Mitarbeiter zusammenarbeiten, um komplexe, durchgängige Beschaffungsprozesse ohne schrittweise menschliche Eingriffe durchzuführen. Zu den wichtigsten technologischen Komponenten gehören:
- Multiagenten-Koordination: Orchestriert spezialisierte Agenten (z. B. Beschaffungs-, Risiko- und Rechtsagenten), die parallel arbeiten, Empfehlungskonflikte lösen und Maßnahmen auf der Grundlage globaler Geschäftsziele priorisieren.
- Zielorientierte Schlussfolgerungssysteme: Im Gegensatz zu den starren Skripten von RPA verwenden diese Systeme Schlussfolgerungsmodelle, um übergeordnete Ziele, wie z. B. „Diversifizierung der Lieferkette für Komponente X“, in autonome Teilaufgaben zu unterteilen, darunter Marktforschung, Überprüfung und Ausarbeitung von Gegenangeboten.
- Model Context Protocol (MCP): Ein standardisiertes Protokoll, das es Agenten ermöglicht, sicher auf Tools in unterschiedlichen Systemen zuzugreifen. Dadurch kann ein Agent selbstständig Produkte ermitteln, ERP-Bestände prüfen und Bestellungen direkt innerhalb der Reasoning Engine ausführen.
- Stateful Governance & Memory: Sorgt für ein Arbeitsgedächtnis über langfristige Beschaffungsvorgänge hinweg und stellt sicher, dass sich die Agenten an frühere Interaktionen mit Lieferanten erinnern und vordefinierte ethische Leitlinien sowie Eskalationsschwellenwerte für die menschliche Interaktion einhalten.
5 Hauptvorteile von KI-gestützten Beschaffungsprozessen
1. Verbesserte Entscheidungsfindung
KI-gestützte Analysen liefern Einkäufern umfassende Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen. Algorithmen des maschinellen Lernens identifizieren Muster, Trends und Anomalien in den Einkaufsdaten und ermöglichen so fundierte Entscheidungen auf Basis prädiktiver und präskriptiver Analysen. Dieser datengetriebene Ansatz optimiert die strategische Einkaufsplanung, die Lieferantenauswahl und das Risikomanagement.
2. Optimierte Abläufe
Die Automatisierung durch KI-Technologien wie die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) optimiert wiederkehrende und zeitaufwändige Aufgaben im Einkauf. Von der Rechnungsverarbeitung und der Erstellung von Bestellungen bis hin zum Lieferanten-Onboarding und Vertragsmanagement optimiert die KI-gestützte Automatisierung Abläufe, reduziert manuelle Fehler und steigert die Prozesseffizienz. Dadurch können sich Einkaufsteams auf strategische Initiativen und wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren.
3. Kosteneinsparungen
KI-gestützte Kostenoptimierungstools analysieren Ausgabenmuster, identifizieren Einsparpotenziale und verhandeln günstige Konditionen mit Lieferanten. Predictive Analytics prognostizieren Nachfrageschwankungen, ermöglichen ein proaktives Bestandsmanagement und reduzieren Kosten für Überbestände.
Darüber hinaus identifizieren KI-gestützte Vertragsmanagement-Tools Möglichkeiten zur Kostenkontrolle und zur Einhaltung von Vorschriften, was im Laufe der Zeit zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.
4. Robustes Lieferantenbeziehungsmanagement
KI-Technologien ermöglichen ein effektives Lieferantenbeziehungsmanagement (SRM), indem sie Echtzeit-Einblicke in die Leistung, Risiken und Chancen von Lieferanten liefern. Algorithmen zur Lieferantenbewertung analysieren Leistungskennzahlen und ermöglichen so eine proaktive Lieferantenansprache, Vertragsverhandlungen und Risikominderungsstrategien.
KI-gestützte SRM-Tools fördern partnerschaftliche Beziehungen mit Lieferanten, treiben Innovationen voran und sorgen für kontinuierliche Verbesserungen.
5. Risikominderung
KI-gestützte Risikomanagement-Tools überwachen Markttrends, regulatorische Änderungen und Lieferkettenunterbrechungen in Echtzeit. Predictive Analytics bewerten Lieferantenrisikoprofile, identifizieren potenzielle Störungen und empfehlen proaktive Risikominderungsstrategien.
Werkzeuge zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) analysieren Vertragsbedingungen, erkennen potenzielle Compliance-Probleme und gewährleisten die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, wodurch rechtliche und operative Risiken effektiv gemindert werden.
FAQs
Einkaufsteams müssen KI nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und ihre betriebliche Effizienz zu steigern. KI kann Einkaufsteams dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, Kosten zu senken und ihre Marktkenntnisse zu verbessern.
Einkaufsleiter spielen eine entscheidende Rolle bei der Implementierung von KI im Einkauf, da sie die Ziele und Anwendungsfälle für die KI-gestützte Beschaffung definieren müssen. Einkaufsexperten müssen mit KI-Anbietern zusammenarbeiten und die Integration von KI-Lösungen in bestehende Beschaffungssysteme sicherstellen.
Beschaffung ist der Prozess, Waren, Dienstleistungen oder Bauleistungen von externen Anbietern zu finden, sich mit ihnen über die Konditionen zu einigen und diese zu erwerben, häufig im Rahmen eines Ausschreibungsverfahrens. Dabei geht es um Kaufentscheidungen unter Bedingungen der Knappheit. Ziel der Beschaffungsexpertise ist es, die benötigten Produkte termingerecht und zu minimalen Beschaffungskosten bereitzustellen.
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