Eine modernisierte, digitale Infrastruktur ist der Schl\u00fcssel zu widerstandsf\u00e4higen Lieferketten. Dank neuen digitalen Technologien wie Cloud Computing, das Internet der Dinge (IoT), k\u00fcnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen k\u00f6nnen Unternehmen effizientere, transparentere und widerstandsf\u00e4higere Abl\u00e4ufe schaffen. Datengest\u00fctzte Entscheidungen verringern Risiken und steigern die Resilienz von Lieferketten.<\/p>\n
Allerdings n\u00fctzt es wenig, wenn Sie nur auf l\u00fccken- oder gar fehlerhafte Daten zur\u00fcckgreifen k\u00f6nnen. Dies kann zu Materialverschwendung, schlechten Einkaufspraktiken und ungl\u00fccklichen Abschreibungen f\u00fchren, die sich auf die j\u00e4hrlichen Kosten eines Unternehmens auswirken. Eine der ersten Unternehmensstrategien sollte darin bestehen, zu einer einzigen verl\u00e4sslichen Informationsquelle (engl. Single Source of Truth, SSOT) \u00fcberzugehen. Mit anderen Worten: Alle im Unternehmen vorhandenen Daten miteinander zu verkn\u00fcpfen. Diese \u00abQuelle der Wahrheit\u00bb bietet eine zentrale und einheitliche Sicht auf alle vorhandenen Daten, auf die Mitarbeitende zugreifen k\u00f6nnen. Je mehr Daten zur Verf\u00fcgung stehen, desto h\u00f6her ist die Wahrscheinlichkeit, durch umfassende Auswertungen relevante Erkenntnisse \u00fcber das eigene Unternehmen und seine Prozesse zu gewinnen.<\/p>\n
Eine datengesteuerte Beschaffung erleichtert die Zusammenarbeit und Transparenz zwischen Herstellern und Lieferanten. Durch die Analyse von Lieferantendaten k\u00f6nnen Sie die Leistung Ihrer Lieferanten, deren finanzielle Stabilit\u00e4t und potenzielle Risiken wie Transportunterbrechungen, Naturkatastrophen oder geopolitische Ereignisse bewerten. Auf diese Weise k\u00f6nnen Sie Risiken proaktiv verwalten, Notfallpl\u00e4ne entwickeln und die Gesch\u00e4ftskontinuit\u00e4t sicherstellen.<\/p>\n
Nutzen Sie Ihre und die Daten der Lieferanten gemeinsam, einschliesslich Informationen von IoT-Ger\u00e4ten, Produktionsdaten, Vorhersagedaten, Produktdaten u. A. Der Ausschreibungsprozess kann beispielsweise durch den Einsatz von KI-Modellen gestrafft werden, die Unternehmen dabei helfen, Dateninkonsistenzen und -diskrepanzen zu \u00fcberwinden. Durch den Austausch relevanter Daten und Leistungskennzahlen k\u00f6nnen Sie engere Partnerschaften mit ihren Lieferanten eingehen. Dies f\u00f6rdert nicht nur eine bessere Kommunikation und gegenseitiges Wachstum, sondern f\u00fchrt auch zu k\u00fcrzeren Lieferzeiten, besserer Produktqualit\u00e4t und mehr Innovation.<\/p>\n
Die Datenanalyse kann Unternehmen auch dabei helfen, ihre Lagerbest\u00e4nde und Durchlaufzeiten zu optimieren, Lagerhaltungskosten zu senken und gleichzeitig sicherzustellen, dass die richtigen Produkte vorr\u00e4tig sind, wenn sie ben\u00f6tigt werden. Wenn Sie Ihre Material- und Komponentendaten in einer verl\u00e4sslichen Informationsquelle sammeln, k\u00f6nnen Sie Ihre Beschaffungsprozesse strategischer und effizienter gestalten.<\/p>\n
Unternehmensteams, die eng zusammenarbeiten, profitieren von der M\u00f6glichkeit, unterschiedliche Perspektiven und Fachkenntnisse einzubeziehen. Funktions\u00fcbergreifende Teams k\u00f6nnen gemeinsam Daten analysieren und innovative L\u00f6sungen entwickeln. Dieser Ansatz erm\u00f6glicht es Unternehmen, die F\u00e4higkeiten und Kenntnisse ihrer Mitarbeitenden zu nutzen und eine Kultur der offenen Kommunikation und Teamarbeit zu f\u00f6rdern. Das Ergebnis: Eine effektivere Beschaffungsstrategie und eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und Innovation.<\/p>\n
Die besten Daten n\u00fctzen jedoch nichts, wenn es keine qualifizierten Datenanalyst:innen gibt. Um dies zu erreichen, gilt es, technisches Know-how, Gesch\u00e4ftssinn und Kreativit\u00e4t zu vereinen. Unternehmen m\u00fcssen in die Schulung und Entwicklung ihrer Beschaffungsteams investieren, um sicherzustellen, dass sie \u00fcber die erforderlichen F\u00e4higkeiten und Kenntnisse verf\u00fcgen, um Daten in ihren Entscheidungsprozessen effektiv zu nutzen. Zahlreiche Unternehmen haben damit begonnen, Digital- und Datenteams aufzubauen. J\u00fcngere Mitarbeitende, die sich mit KI- und ML-Datenprozessen auskennen, k\u00f6nnen in diesem Prozess einen wichtigen Beitrag leisten.<\/p>\n
Ein heute nicht zu untersch\u00e4tzender Aspekt der datengest\u00fctzten Entscheidungsfindung sind ESG-Fragen (Environmental Social Governance). Datengesteuerte Beschaffungsstrategien verbessern die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Unternehmensrichtlinien. Durch die \u00dcberwachung und Analyse von Beschaffungsdaten k\u00f6nnen Unternehmen F\u00e4lle von Nichteinhaltung erkennen und Korrekturmassnahmen ergreifen, um die damit verbundenen Risiken zu minimieren. Oder sie k\u00f6nnen durch die Analyse von Daten nachhaltige Praktiken in der gesamten Lieferkette identifizieren und M\u00f6glichkeiten zur Verringerung ihrer Umweltauswirkungen erarbeiten. Die Datenanalyse kann auch dabei helfen, Lieferanten zu identifizieren, die umweltfreundliche Produktionsmethoden anwenden oder sich f\u00fcr die Reduzierung ihres CO2-Fussabdrucks einsetzen.<\/p>\n
Insgesamt ver\u00e4ndert die datengesteuerte Beschaffung die Fertigungsabl\u00e4ufe, indem sie es Unternehmen erm\u00f6glicht, datengest\u00fctzte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren, Risiken zu minimieren und st\u00e4rkere Lieferantenbeziehungen aufzubauen. Durch optimal genutzte Datenanalysen kann sich auch Ihr Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil in einem zunehmend komplexen und dynamischen Markt verschaffen.<\/p>\n