Neue Optimierungspotenziale für CPOs

Welche der neuen technologischen Möglichkeiten und Lösungen wie Predictive Analytics sowie Big Data und die Echtzeitverfügbarkeit von Daten nutzen Sie in Einkauf und der Supply Chain?

Die Verantwortung von Einkaufsleitern ist ebenso groß wie weitreichend: bis zu 40% des Unternehmensumsatzes beträgt das Einkaufsvolumen über alle operativen und strategischen Unternehmensbereiche hinweg. Hinzu kommt, der zunehmende Zeitdruck im Spannungsfeld zwischen minimalen Produktkosten und maximaler Qualität. Diesen Spagat methodisch und effizient zu meistern, kann jedoch zum Wettbewerbsvorteil werden.

 

pmOne begleitet das Einkaufswesen mit fachlicher Beratung und modernsten Lösungen im Bereich Advanced Analytics auf dem Weg zum „Procurement 4.0“: Von der Prozessoptimierung per Process Mining über vollständige Lieferantentransparenz dank Supplier-360°-Hub bis hin zu KI-gestützten Preisvorhersagen und der umfassenden Beobachtung der globalen Beschaffungsmärkte per Trendwatch.

 

Ganz im Sinne von „Data driven. People minded.“ sorgt pmOne für bessere Datenqualität, vollständig datengetriebene Prozesse und ganzheitliches, dynamischen Supply-Chain- und Lieferantenmanagement. Dadurch schaffen wir eine zuverlässige Entscheidungsgrundlage für die CPOs von Morgen und helfen ihnen, die Optimierungspotenziale vollständig zu heben.

Was bedeutet Künstliche Intelligenz in der Beschaffung: Ein Überblick in 30 Minuten.

In diesem Video erfahren Sie,

  • welche Innovationen Künstliche Intelligenz ermöglicht,
  • welche Vorteile sich für Einkauf und Supply Chain ergeben,
  • erleben Supplier Analytics in praktischen Anwendungsbeispielen und
  • erfahren, wie Sie Kompetenzen nutzen und Prozesse etablieren.

Prozesse optimieren und vollständig nutzen

Analysieren und optimieren Sie Ihre Prozesse mit Werkzeugen wie Cognitive Procurement, Procurement Analytics oder Demand Predictions – ganzheitlich und mit echtem Mehrwert. mehr...

Der Einkauf als Innovationsscout

Trendwatching und Big Data gepaart mit Automatisierung und maschinellem Lernen verschaffen dem Einkauf den entscheidenden Vorsprung im Wettlauf um die globalen Beschaffungsmärkte. mehr...

Bessere Entscheidungen in Einkauf und Lager

Rohstoffe sind ein bedeutender Kostentreiber – die Märkte dazu sehr volatil. Rohmaterialpreis-Vorhersagen ermöglichen es Ihnen auf Basis neuester Technologien, frühzeitig auf Schwankungen zu reagieren. mehr...

Wege zur Digitalisierung im Einkauf

Supplier Analytics hilft mittels modernster Methoden aus dem Maschinellen Lernen, in Einkauf und Supply Chain optimale, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Spezifische Unternehmenslösungen wie Process Analytics, Supplier 360°, Rohmaterialpreis Vorhersagen oder Trendwatching unterstützen Einkauf und Supply Chain Management bei der Digitalisierung.

 

 

Process Analytics ist eine datengetriebene Methode, die einen präzisen IST- Stand zu Unternehmens- und Lieferantenprozessen und Potentiale zur Optimierung und Automatisierung liefert.

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

Process Analytics 

Trendwatch 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

Trendwatch

Rohmaterialpreis-Vorhersagen helfen bei Entscheidungen in der Rohstoffbeschaffung. Etwa, wann der richtige Kaufzeitpunkt erreicht ist. Der Einsatz von Predictive Analytics liefert Vorhersagemodelle und damit Vergleichswerte, die Lead Buyern in Ihren Entscheidungen helfen.

Big Data

  • Kombination von Experten-forecast, Wechselkursen, Produktion, Nachfrage, etc.
  • Modellierung der Preise und Einflussfaktoren
  • Experten von Routine entlasten, Fokus auf Interpretation

Prozess Modellierung

  • Optional: Ablöse

„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

Rohmaterialpreis-Vorhersagen

Dr. Georg Droschl
Head of Artificial Intelligence
pmOne AG
Barthstraße 2 – 10
80339 München
+49 89 4161761-0
Dr. Georg Droschl

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