Eines stand gleich zu Beginn der Veranstaltung fest: Viele Firmen, die sich in das Webinar der Zukunftswerkstatt Einkauf & Supply Chain eingewählt hatten, nutzen KI nach eigenen Angaben im Einkauf noch nicht. Zumindest nicht bewusst. Denn auch RPA-Anwendungen fallen streng genommen unter den Begriff der Künstlichen Intelligenz. „KI ist der Überbegriff für Anwendungen, bei denen Maschinen menschenähnliche Intelligenzleistungen wie Lernen, Urteilen und Problemlösen erbringen“, schafft Martin Lukas, amc-Projektleiter, erstmal ein gemeinsames Verständnis. Und er beschreibt die verschiedenen Automatisierungsstufen:
- RPA-Anwendungen automatisieren repetitive, regelbasierte Prozesse.
- Machine Learning-Systeme roboterisieren komplexe Abläufe.
- Chat-Bots wie ChatGTP oder Verhandlungsroboter treten über das sogenannte Natural Language Processing mit dem Menschen in einen Dialog.
- Autonome Systeme treffen mit Hilfe von Deep-Learning eigenständige Entscheidungen.
Überall dort, wo es Vorteile bringt, große Datenmengen auszuwerten, Zusammenhänge und Muster zu erkennen, Aufgaben zu automatisieren, Informationen und Entscheidungsgrundlagen aus einer Vielzahl von Datenquellen bereitzustellen und daraus Trends abzuleiten, bietet Künstliche Intelligenz in Einkauf und SCM interessante Anwendungsfelder.
KI im Einkauf ist (bald) alternativlos
Oftmals wie in der Risikoanalyse ist KI schon heute alternativlos, weil der Mensch es gar nicht schafft die Masse an Daten auszuwerten, auf denen ein gutes Risikomanagement basiert. In anderen Fällen verbessert die Technologie Arbeitsergebnisse (etwa beim Bereinigen von Stammdaten oder bei der Entwicklung und Pflege von Warengruppensystematiken), reduziert Aufwand (bei automatisierten Verhandlungen, im Vertragsmanagement) oder bietet neue Businessanwendungen (im Sourcing oder bei der Lenkung weltweiter Materialflüsse).
Repetitives automatisieren
„Wir sprechen auch im Einkauf heute über eine massiven Fachkräftemangel“, erklärt Pia Breidenbach, Senior-Projektleiterin bei amc. KI entlaste den Einkauf, indem sie weitere, repetitive Tätigkeiten automatisieren könne. Und sie schaffe Chancen, weil der Einkauf mit Hilfe von KI fundiertere Entscheidungen treffen könne.
Komplexes vereinfachen
Worin sich die Teilnehmerinnen und Teilnehmer in den Breakout-Sessions einig waren: Bei eher kreativen Tätigkeiten wie dem Innovationsmanagement sind KI-Anwendungen im Einkauf wenig sinnvoll. Chancen räumten sie dem Einsatz von KI allerdings in der Analyse von Markttrends ein, als Basis für Innovationen.
Beim S&OP Prozess hoben die Einkaufs- und SCM-Verantwortlichen in der gemeinsamen Diskussion hervor, dass mit Hilfe von KI nicht nur unternehmensweite und externe Daten besser ausgewertet werden könnten. Es entstehe eine neutrale Basis für bereichsübergreifende Entscheidungen. Auf diese Weise hätte der Mensch ein objektives Gegengewicht, lautete die einhellige Meinung. Außerdem reduziere KI in herausfordernden Planungsprozessen wie dem S&OP oder Demandplanning die Komplexität.
Vieles wird gar erst nicht verhandelt
Auch für die Bedarfsträger wird durch KI im Bestellprozess manches einfacher. Etwa weil in modernen Guided Buying-Anwendungen ihnen Bots über einen smarten Dialog helfen ihren Bedarf zu spezifizieren und im Einkauf dadurch viel weniger Nachfragen auflaufen.
Verhandlungsbots wiederum, auch hier wurden konkrete Beispiele gezeigt und besprochen, erlauben auch für jene Materialien die Konditionen nachzuverhandeln, die der Einkauf oftmals weniger auf dem Radar hat. Der klassische Mittelbau zwischen High Runnern und C-Teile-Management, Pia Breidenbach nennt als Beispiel Einkaufsvolumina von bis zu 5000 Euro, würde im Vergabeprozess oft vernachlässigt, meint die Einkaufsspezialistin: „Hierfür hat einfach niemand mehr Zeit“, erklärt sie. Übergebe man eine solche Verhandlung einem Bot, der mit individuell eingestellten Zielwerten mit den Lieferanten und Dienstleistern die Angebote nachverhandle, könne der Einkauf ungenutzte Potenziale heben.
Die Autorin: Annette Mühlerberger, freie Jounalistin, Stuttgart
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