Lieferantenmanagement mit Algorithmen?
Algorithmen bestimmen immer häufiger unseren Alltag … kommt das Ihnen bekannt vor? Dass Algorithmen auch ins Lieferantenmanagement vorstossen ist eher neu. Hat Lieferantenmanagement doch vor allem etwas mit zwischenmenschlichen Beziehungen zu tun. Ein Computer kann sowas definitiv nicht übernehmen. Na ja … von «übernehmen» spricht niemand. Es geht vor allem darum, den Einkauf im Lieferantenmanagement zu unterstützen. Es gibt durchaus viele rationale Entscheide, die im Einkauf gefällt werden müssen. Hier können Algorithmen ihre Stärken ausspielen. Eine grundlegende Frage des Lieferantenmanagement lautet: «Sind alle unsere Artikel optimal auf unser Lieferantennetzwerk aufgeteilt?» Genau diese Frage lässt sich sehr effizient mit Algorithmen beantworten.
Viele Unternehmen nutzen 3D CAD Dateien, um Ihre Konstruktionen digital abzubilden. Als Basis für die ersten Analysen, werden mittels Data-Mining die für das Lieferantenmanagement relevanten Parameter aus den 3D CAD Dateien vollautomatisch ausgelesen. Konzentrieren wir uns zur Einfachheit auf 3 Parameter pro Artikel wie «Oberflächeninhalt in mm²», «Volumen in mm³» und «Länge in mm». Werden die Information «aktueller Lieferantenname» und die drei technischen Parameter kombiniert, braucht es erstmal keine Algorithmen um festzustellen, welche Lieferanten für unser Unternehmen «Bauteile ab 1'000 mm Länge» fertigen. Die Erkenntnis, wie diese Langteile auf unser Lieferantennetzwerk aufgeteilt sind, kann sehr aufschlussreich sein. Noch spannender wird es, wenn wir analysieren, ab welcher Bauteilelänge die jeweiligen Lieferanten weniger wettbewerbsfähiger sind. Zur Beantwortung dieser Frage können uns Algorithmen unterstützen. Entsprechend ergänzen wir die vorhandenen Daten der ersten Auswertung mit den jeweiligen Einkaufspreisen und Bestellmengen pro Artikel. In einer Korrelationsbetrachtung werden anschließend Artikel mit «Bauteillänge ab 1’000mm» rot eingefärbt (siehe Grafik). Es ist relativ klar ersichtlich, dass der Lieferant für längere Bauteile eher schlecht eingerichtet ist. Die Preise dieser Artikel werden von den Algorithmen als «eher zu teuer» eingestuft, da die IST-Kosten (Achse «Price») oberhalb der Sollkosten (Achse «Should cost») liegen. Es bietet sich an abzuklären, ob diese Lieferanten die Bauteile Nachspannen müssen und nicht in der Lage sind, die Artikel in einer Aufspannung zu fertigen.
Die Artikel können auf verschiedenste Parameter hin analysiert werden. Zusätzlich interessant wird es, wenn wir die Algorithmen selbstständig entscheiden lassen, bei welchen Lieferanten die Artikel «am besten» platziert sind. Diese Beurteilung bietet neben den klassischen Lieferantenkriterien wie Liefertreue und Qualität eine neue Dimension für Einkäufer.
Wie so oft geht es um den sinnvollen und geeigneten Einsatz von neuen Technologien. Algorithmen werden immer schneller und genauer. Die zwischenmenschlichen Aufgaben sollten wir jedoch nicht von Algorithmen erledigen lassen. Vielleicht wird der Einkauf in Zukunft sogar ein bisschen menschlicher, weil Einkäufer sich mehr auf die Kommunikation und die Betreuung der Lieferanten konzentrieren können. Algorithmen sei Dank!
