Anwendungsfälle
KI-Anwendungsfälle im Einkauf und der Beschaffung: Effiziente Gestaltung der Prozesse im Einkauf
Einkauf und Beschaffung sind von zentraler Bedeutung für den Erfolg vieler Unternehmen. Diese Bereiche tragen enorme Verantwortung im Hinblick auf die Kostenentwicklung, die Liquidität und die Entwicklung der Lieferantenbeziehungen. Ebenso kommt Ihnen die Aufgabe zu, für stabile Materialflüsse zu sorgen. Künstliche Intelligenz (KI) und neue Datenmanagement-Methoden ermöglichen es Ihnen, die Prozesse im Einkauf und der Beschaffung erheblich zu optimieren.
- Automatisierte Prüfung von Verträgen, wie z.B. Zahlungsvereinbarungen
- Automatisierte Extraktion und Anreicherung von Stammdaten
- Automatisierte Klassifizierung, wie z.B. drohender Lieferantenausfall, Taxonomie
- Duplikaterkennung und -Management
- Bedarfs-Prognosen und Handlungsempfehlungen
Typische KI-Anwendungsfälle in der Beschaffung und Einkauf
Problem: Lieferantendaten nicht vollständig oder aktuell
Lösung: KI analysiert Lieferantendaten, z.B. aus externen Quellen oder der Signatur einer E-Mail, erkennt relevante Veränderungen und unterstützt die Verantwortlichen bei der Aktualisierung der Lieferantenstammdaten.
Vorteile: Optimierte Prozesse für den Einkauf, die Beschaffung und die Stammdatenverwaltung.
Problem: Probleme bei der Lieferantenqualität werden oft zu spät erkannt.
Lösung: KI analysiert Daten, erkennt Muster und gibt Empfehlungen für Lieferantengespräche.
Vorteile: Schnellere Problemlösung, weniger Aufwand und bessere Qualität.
Problem: Strategien wie Einzel- oder Mehrlieferantenansätze basieren oft auf Erfahrungswerten und sind nicht optimal.
Lösung: KI bewertet Materialien und Dienstleistungen, um die beste Einkaufsstrategie vorzuschlagen.
Vorteile: Höhere Einsparungen, reduzierte Risiken und effizientere Beschaffungsprozesse.
Problem: Die Preisbildung ist oftmals ein komplexer und von vielen Faktoren abhängiger Proozess. Neue oder kurzlebige Produkte erschweren die Preisprognose mangels einer hinreichenden Anzahl von Beobachtungen oftmals zusätzlich.
Lösung: KI analysiert Markttrends, vergleicht Produkte und berechnet präzise Preisentwicklungen.
Vorteile: Bessere Planbarkeit, höhere Einsparungen und verbesserte Verhandlungsposition.
Problem: Prognosen basieren häufig auf heuristischen und statistischen Methoden mit einer reduzierten Komplexität.
Lösung: KI ermöglicht präzisere Bedarfsprognosen durch hinreichend komplexe Modelle mit einer Vielzahl von Variablen.
Vorteile: Prognosequalität durchschnittlich 15% genauer, geringere Risiken für Über- und Unterdeckung, Entlastung Ihrer Experten.
Problem: Die Konzentration großer Zahlungsausgänge kann zu Cashflow-Problemen führen.
Lösung: KI simuliert komplexe Zahlungsflüsse und erkennt potenzielle Risiken frühzeitig.
Vorteile: Verbesserte Liquiditätsplanung, Möglichkeit für rechzeitige Entzerrung der Bestellungen oder frühzeitige Verhandlungen mit Banken und Lieferanten.
Problem: Die Zuordnung von Artikeln zu einer EClass, ETIM, Zolltarifnummer, Lagerort oder Risiko-Klasse erfordert Erfahrung. Oftmals werden Regelwerke eingesetzt, um den Aufwand zu minimieren. Die Pflege dieser Regelwerke erfordert ebenfalls Expertise.
Lösung: Automatisieren Sie die Klassifikation mittels KI und ergänzen Sie fehlende Informationen über die Informationsextraktion aus einer Vielzahl von Datenquellen.
Vorteile: Stets aktuelle, korrekte und vollständige Stammdaten, Entlastung Ihrer Experten.
Problem: Lieferengpässe erfordern oft kurzfristige Entscheidungen zu Ersatzprodukten.
Lösung: KI identifiziert potenzielle Substitutionsgüter und prognostiziert den Bedarf für das Substitutionsgut.
Vorteile: Risiko-Minimierung, niedrigere Beschaffungskosten und proaktive Lieferkettensteuerung.
Weitere Use Cases
Entdecken Sie spannende Anwendungsfälle aus verschiedenen Unternehmensbereichen und lassen Sie sich inspirieren, wie andere Teams innovative Lösungen finden und umsetzen. Dieser Austausch eröffnet neue Perspektiven und schafft wertvolle Synergien für gemeinsames Wachstum.
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