Big Data im Einkauf 4.0 - Big Data verstehen und Potenziale nutzen - Beschaffung aktuell

Big Data im Einkauf 4.0

Big Data verstehen und Potenziale nutzen

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Noch vor Kurzem war Einkauf 4.0 für viele nur eine Worthülse. Doch mit der zunehmenden Etablierung des Gesamtkonzeptes richtet sich der Fokus nun immer stärker auf einzelne Anwendungsfelder. Big Data ist dabei ein Schlüsselwort. Dieser Beitrag systematisiert den Ansatz und zeigt Anwendungsmöglichkeiten im modernen Einkauf.

Kaum über zwei Jahre ist es her, dass Industrie 4.0 und deren Auswirkung als „Totgeburt“ oder kaum charmanter, als „Hype“ abgetan wurden. Doch mittlerweile verbreitet sich die Überzeugung, dass die digitalen Technologien tatsächlich Revolutionäres mit sich bringen könnten. Was vor nicht allzu langer Zeit noch Vision war, füllt sich immer schneller mit Leben und realen Anwendungsfällen. Was dabei im operativen Einkauf die „Robotics Process Automation“ (RPA), also autonome Bestellprozesse sind, ist im strategisch-taktischen Bereich das Thema „Big Data“. Die Fähigkeit, auf Basis großer Datenmengen Bedarfe, Märkte und Lieferanten professionell analysieren und in der Folge besser steuern zu können, wird daher eine Kernkompetenz des Einkaufs. Dieser Beitrag entwickelt daher eine Konzeption zur Nutzung der vielfältigen Potenziale von Big Data in Beschaffungsaktivitäten.

Ausgangspunkt für die Notwendigkeit von Big Data sind die Defizite bestehender IT-Lösungen im Einkauf. Diese unterstützen aufgrund Begrenzungen ihrer Rechenkapazität, ihres Vernetzungsgrades oder ihrer Logik nur bestimmte, klare vorgegebene Aufgaben. Moderne, intelligente und vernetzte Systeme als Grundgedanke des „Einkauf 4.0“ sind in der Lage, beliebig viele historische und zukunftsorientierte Daten zu strukturieren und gezielt auszuwerten (Big Data). Dies ist insbesondere deshalb wichtig, da durch die erwartete Vernetzung sämtlicher Produkte, Prozesse und Systeme die Menge an verfügbaren Daten exponentiell ansteigen wird (=„Big Data“).

Konzeption „Big Data“ im Einkauf 4.0

Allerdings sind große Datenmengen per se kein Erfolgsfaktor. Dieser liegt – Google, Facebook & Co. Lassen grüßen – in der Nutzung der Daten (=“Analytic“. Die konkrete Rolle von „Big Data Analytics“ im Einkauf bleibt jedoch oft unklar. Nicht jede Systemauswertung ist gleichzeitig Big Data, nicht jede datengetriebene Erkenntnis ist Ergebnis von „Analytics“ – so stellt sich zunächst die Frage nach den konzeptionellen Grundlagen. Gängige Charakteristika zur Definition von „Big Data Analytics“ sind dabei Volume (Datenmenge), Variety (Heterogenität), Velocity (Verarbeitungsgeschwindigkeit) und Veracity (Richtigkeit), die nachfolgend für den Einkauf ausgelegt werden.

Volume – Einkaufsdaten in „rauen Mengen“

Die durch die vorab skizzierte Vernetzung potenziell entstehende Datenmenge wird in einer digitalisierten Wirtschaft massiv zunehmen. Ein zentrales, verbindendes Element hierbei ist der Einkauf in seiner Schnittstellenfunktion zu den Beschaffungsmärkten – und damit für die Vernetzung mit den Lieferanten.

Hieraus ergeben sich Fragen danach, welche Daten überhaupt erhoben und ggf. ausgetauscht werden sollen. Die über moderne Sensorik erhebbaren Daten können dabei sogar Aufschluss über die Nutzung bzw. Verbrauch einzelner Produkte geben. Da dies auch ökonomisch verwertbare Informationen ermöglicht (z. B. Produktdesign), sind Daten bzw. Zugriff darauf in Zukunft auch „Verhandlungsmasse“ zwischen Einkäufer und Lieferant. Doch auch einkaufsinterne Anwendungsbereiche sind denkbar, z. B. Zuverlässigkeit von Lieferanten viel umfassender prüfen und steuern zu können – und zwar nicht mehr nur auf aggregierter Ebene.

Variety – Datenvielfalt managen

Durch die Vernetzung werden zukünftig zahllose Supply-Chain-Beteiligte ihren Beitrag zu einem Datenpool leisten, was zu entsprechender Heterogenität führt. Intelligenten „Big Data“-Systemen wird daher abverlangt, zahlreiche Datenformate verarbeiten zu können, ohne dass es zu Datenbrüchen kommt. Der Einkauf kann hier auf mehreren Dimensionen wirken. So z. B., indem er seinen Lieferanten Vorgaben zu Datenformaten macht. Da jedoch Lieferanten zumeist mehrere Kunden haben, kommt es hier wahrscheinlich zu einer Vervielfältigung von Datenstandards. Da eine Konzentration auf zentrale Plattform-Standards (wie z. B. bei Smartphones mit iOS und Android oder die weltweit einheitlichen E-Mail-Protokolle) derzeit nicht absehbar ist, sollte daher die Entwicklung solcher Standards aufmerksam beobachtet und auf eine Vereinheitlichung seitens der Lieferanten hingewirkt werden.

Velocity – Wettbewerbsvorteil Schnelligkeit

Der Aspekt der Daten-„Geschwindigkeit“ betrifft Big Data auf einer Vielzahl von Ebenen. Zunächst einmal geht es dabei bereits um infrastrukturelle Fragen, nämlich wie schnell Daten in einer vernetzten Wirtschaft übertragen werden, gerade bei internationalen Lieferanten ein nicht zu unterschätzendes Problem. Die verstärkte Nutzung sogenannter „Cloud“-Lösungen erhöht die Erfordenis für ein „schnelles Internet“ noch einmal. Entsprechende Initiativen kann und sollte der Einkauf unterstützen, z. B. als zusätzliche Erwägung in der Lieferantenauswahl.

Daneben ist auch die Frage nach der Nutzung von Erkenntnissen der Big-Data-Analyse für den Einkauf relevant, also inwieweit durch schnelle Datenverarbeitung Beschaffungsentscheidungen unterstützt werden können. Algorithmen zur Mustererkennung erleichtern schnelle Bedarfsprognosen, Lieferantensuchen werden breiter angelegt und dennoch schneller durchgeführt; selbst Aussagen in Verhandlungen ließen sich in Echtzeit prüfen und simulieren. Der Einkauf sollte sich dieser Möglichkeiten bewusst werden und unter stetiger Kosten-Nutzen-Abwägung sukzessive einsetzen.

Veracity – Allheilmittel Blockchain?

Die Verlässlichkeit und Sicherheit der erhobenen Daten gilt auch im Einkauf als einer der größten Vorbehalte gegenüber der Digitalisierung. Darauf eingehend häufen sich die Vorschläge, die Konsistenz von Daten mittels „Blockhain“-Verfahren zu sichern. Hierbei handelt es sich um ein Kryptoverfahren, das eine durchgängige dezentrale Buchführung aller Transaktionen ermöglicht, also eine lückenlose Transparenz. Schon heute werden Blockchains eingesetzt, um Währungs- oder Warenflüsse nachvollziehen zu können. Ob und inwieweit das Beschaffungscontrolling Blockchain nutzen soll, ist eine Entscheidung, die auch davon abhängt, inwieweit neben der operativen Liefertreue auch die „Datentreue“ ein Aspekt der Leistungsbewertung eines Lieferanten ist, also wie verlässlich die bereitgestellten Informationen sind.

Big Data verändert den Einkauf

Die zusammenfassende Betrachtung zeigt, dass Big Data auf konzeptioneller Ebene eine hohe Überschneidung zum Einkauf aufweist, Big Data somit ein essentieller Bestandteil des Einkauf 4.0 ist. Die zentrale Chance liegt dabei natürlich nicht darin, große Datenmengen anzuhäufen, sondern diese auch zielgerichtet einzusetzen. Intelligente Analytics-Lösungen erlauben es dem Einkauf schon heute, Einkaufsentscheidungen fundierter zu treffen – und vielleicht sogar Fragen beantwortet zu bekommen, die man bisher gar nicht gestellt hat. Dass hierbei noch nicht alle Herausforderungen (z. B. Standardisierung oder Sicherheiten der Daten) gelöst sind, sollte Einkäufer nicht abhalten, die Thematik anzugehen. Die Veränderungsgeschwindigkeit im Zeitalter der Digitalisierung lässt Ideen, die noch vor wenigen Jahren als pure Vision erschienen, innerhalb kurzer Zeit Realität werden. Einkaufsorganisationen, die Big Data gezielt einsetzen, werden hiervon überproportional profitieren und so auch ihren strategischen Mehrwert im Unternehmen spürbar erhöhen.


Die Autoren

Prof. Dr. Florian C. Kleemann ist Professor
für Supply Chain Management an der
Hochschule München. Zusätzlich forscht er und berät Unternehmen im Themengebiet „Digitalisierung“.

Dr. Andreas H. Glas arbeitet als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität der Bundeswehr München, Fachgebiet Beschaffung, Supply Management und Performance Based Contracting.

Gemeinsam haben die beiden das Kompaktbuch „Einkauf 4.0“ verfasst, das 2017 im Springer Verlag erschienen ist.


Prof. Dr. Florian C. Kleemann,
Professor für Supply Chain Management, Hochschule München


Dr. Andreas H. Glas,
wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität der Bundeswehr München

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