Process Analytics ist eine datengetriebene Methode und liefert einen präzisen IST Stand von Prozessen im Unternehmen und mit Lieferanten. Process Analytics ist ein guter erster Schritt im Supplier Analytics und liefert Potentiale zur Optimierung und Automatisierung, für den Fall dass diese Potentiale nicht schon analysiert wurden.
SAP & Co.
- Datenbasis sind Quellsysteme wie SAP MM, SRM, FI, CO oder Microsoft Dynamics
- Einfache Anbindung für Order-to-Cash und Purchase-to-Pay mit SAP
Digitalisierung
- Das Unternehmen sitzt auf einem „Datenschatz“ der bisher aber nicht oder nur eingeschränkt genutzt wurde
- Ermöglicht einen Abgleich von Soll & Ist
Visualisierung
- „Event Log“ als Input
- Automatisierte Grafiken
- schaffen Grundlage für „Prozess Exploration“
- Liefert Auffälligkeiten und Potentiale zur Optimierung
Supplier 360° liefert eine Zusammenfassung aller Informationen zu einem Supplier an einer Stelle, dem Supplier Analytics Hub. Supplier 360° verbindet dazu Daten im Unternehmen (Finanz-transaktionen, Supplier Relationship Management, eSourcing und Verträge) mit externen Datenquellen (Ratings, Social Media, etc)
„One-Stop-Shop“
- Verbindung von externen mit internen Daten
- Zusammenfassung im „Supplier Analytics Hub
- Alle relevanten Informationen zu einem Supplier auf einen Blick
Historisierung
- Berücksichtigung von Merkmalen wie Qualität, und Liefergenauigkeit
- Hilfreiche Grundlage für das Supplier Risk Management
- Verbesserung der Verhandlungsposition
Supplier Portal
- Einbindung von Pressemeldungen zu dem Supplier und dessen Aktienkurs, Competitive Pricing
- Vorbereitung von Supplier Reviews wird deutlich verkürzt
Raw Material Price Forecast hilft bei den Entscheidungen in der Rohstoffbeschaffung, etwa wann der richtige Kaufzeitpunkt erreicht ist. Raw Material Price Forecast nutzt Predictive Analytics und liefert ein Vorhersagemodell und schafft damit Vergleichswerte für die Einschätzungen der Lead Buyer.
Big Data
- Kombination von Experten-forecast, Wechselkursen, Produktion, Nachfrage, etc.
- Modellierung der Preise und Einflussfaktoren
- Experten von Routine entlasten, Fokus auf Interpretation
Prozess Modellierung
„Ad-Hoc“ Forecast
- Statt Excel Files & Mail zentrale Datenbasis
- Neue Anforderungen an den Forecast können schneller umgesetzt werden
Machine Learning
- Prognosemodell lernt aus historischen Daten
- Berücksichtigung der Treiber / Sondereffekte
- Bessere Verhandlungsposition mit Zulieferern
Trendwatching liefert Einkäufern zielgerichtet und personalisiert die aktuellsten Informationen im jeweiligen Tätigkeitsbereich. Als „Crawler“ durchsucht Trendwatching automatisiert zahlreiche Datenquellen, wendet Machine Learning als Filter an und stellt die Ergebnisse dem Einkäufer in Form von Nachrichten zur Verfügung.
Cognitive Procurement
- Inspiriert von menschlichen Denkprozessen
- Einbindung von Texten und strukturierten Daten
- Routineartige Rechercheaufgaben werden automatisiert
Big Data
- Automatisierung der Recherche
- Dublettenerkennung zur Zeitersparnis
- Datenquellen einmal definieren und dann laufend „Wissensbasis“ aktualisieren
Machine Learning
- Digitalisierung des Einkaufswissens
- Personalisierung der Nachrichten
- Relevante Daten automatisch bereitstellen