Ursprünglich veröffentlicht auf: Futureofsourcing
In einem exklusiven Artikel teilt Siddharth Poddar – Practice Head, Procurement Insights bei Polestar Solutions – seine Erkenntnisse über die Notwendigkeit eines Reifegradmodells für Beschaffungsanalysen, wichtige Schritte zur Bewertung und Verbesserung des Reifegrads von Beschaffungsanalysen und wie man ein nachhaltiges Beschaffungsanalyseprogramm aufbaut.
Seit Beginn der Covid-19-Pandemie sind drei Jahre vergangen, und es ist kaum zu glauben, was die Welt in diesen 36 Monaten alles durchgemacht hat. Glücklicherweise ist Covid-19 – abgesehen von wenigen Ländern – fast vollständig aus den Schlagzeilen verschwunden, und Unternehmen weltweit versuchen, wieder das Niveau vor der Pandemie zu erreichen. Dennoch zeigen sich Wirtschaftsführer weiterhin pessimistisch hinsichtlich der wirtschaftlichen Lage und verweisen auf Inflation, Risiken in den Lieferketten, Veränderungen in der Handelspolitik, die globale Energiekrise und die Angst vor einer bevorstehenden globalen Rezession.
Unternehmen haben auf vielfältige Weise auf die wirtschaftliche Unsicherheit und die drohende Rezession reagiert. Einige Maßnahmen stehen dabei im Vordergrund, wie beispielsweise Entlassungen, Umstrukturierungen, Managementwechsel, die Weitergabe von Kostensteigerungen an die Kunden und die Reduzierung von Packungsgrößen, um Preise und Margen zu halten. Viele andere Unternehmen konzentrieren sich auf interne Prozesse, um die notwendigen Effizienzsteigerungen zu erzielen und sich in einem schwierigeren Marktumfeld behaupten zu können.
Ein Bereich, der in diesen Selbstreflexionen viel Beachtung findet, aber kaum Fortschritte erzielt, ist die Nutzung von Daten durch Einkaufsleiter in Entscheidungsprozessen. Jahr für Jahr bestätigen CPO-Umfragen die verstärkte Datennutzung als zentrale Priorität für die Einkaufsleitung, doch nur wenige erzielen greifbare Fortschritte. Dies zeigt sich auch in der globalen CPO-Umfrage von 2023, in der ganze 85 % eine Ausweitung der Datennutzung anstreben.
Abbildung 1: CPO-Perspektive zur Nutzung von Daten für die Beschaffungsanalyse
Die Notwendigkeit eines Reifegradmodells für Beschaffungsanalysen
Jedes Unternehmen strebt zwar eine branchenführende, ausgereifte Beschaffungsfunktion an, steht aber vor individuellen Herausforderungen und einem eigenen Weg dorthin. So haben beispielsweise traditionelle, stationäre Unternehmen mit manuellen Arbeitsabläufen eine andere Ausgangslage als digital aufgewachsene Unternehmen.
Um gleiche Wettbewerbsbedingungen zu schaffen, investieren Einkaufsorganisationen massiv in digitale Transformationsprojekte und eine Vielzahl zukunftsweisender Beschaffungstechnologien und -tools. Der ROI dieser Investitionen muss jedoch noch ermittelt oder angemessen bewertet werden.
Grundsätzlich soll die Beschaffung vier Hauptziele erfüllen:
Abbildung 2: Wertschöpfungsbereiche im Beschaffungswesen
Verbesserte Servicebereitstellung – Den Prozess für Geschäftsanwender effizienter gestalten und das Engagement der Unternehmen im Beschaffungswesen steigern.
Verbesserte Lieferantenbeziehungen – Sicherstellung der Lieferkontinuität, Verbesserung der Lieferantenleistung und des Risikoprofils sowie Angebot sinnvoller Wachstumschancen für wichtige Lieferanten.
Verbessertes Endergebnis – Sicherstellung der Einhaltung des Budgets, Realisierung von Einsparungen in der Gewinn- und Verlustrechnung, Verbesserung des Betriebskapitals und vieles mehr
Transparenz hinsichtlich der Wachstumstreiber – Wir helfen Unternehmen, nachhaltige Entscheidungen bei der Beschaffung zu treffen, KI/ML in die Entscheidungsfindung einzubetten und die Anreicherung durch Daten von Drittanbietern zu erkunden.
Die Messung dieser entscheidenden Beschaffungsziele kann durch ein effizientes Beschaffungsanalyseprogramm ermöglicht werden. Viele Unternehmen stoßen jedoch auf Hindernisse, die sie daran hindern, wichtige Erkenntnisse aus ihren Beschaffungsdaten zu gewinnen. Häufig werden die Datenqualität und eine mangelhafte Integration als die beiden am häufigsten genannten Faktoren genannt, die die Einführung eines datenintensiven Beschaffungsentscheidungsrahmens verhindern.
Diese beiden Gründe sind jedoch nur die Spitze des Eisbergs. Weitere Faktoren müssen untersucht werden, um den Reifegrad der Beschaffungsanalyse in einem Unternehmen zu bewerten.
Wichtige Schritte zur Bewertung und Verbesserung des Reifegrads der Beschaffungsanalyse:
Um die Mythen um Beschaffungsanalysen zu entmystifizieren und sie gewinnbringend einzusetzen, bedarf es klarer Denkweise, Priorisierung, intensiver Zusammenarbeit mit IT und Fachabteilungen sowie einer gehörigen Portion Geduld. Im Folgenden finden Sie ein Rahmenwerk, das Beschaffungsverantwortliche bei der Bewertung des Reifegrads ihrer Beschaffungsanalysen und der Umsetzung grundlegender Verbesserungen berücksichtigen sollten.
1. Bewertung der wichtigsten Anwendungsfälle von Analysen im Hinblick auf die einzelnen Wertschöpfungsbereiche der Beschaffung (Abb. 2).
Die Identifizierung priorisierter Anwendungsfälle für Analysen in den einzelnen Wertschöpfungsbereichen ist von entscheidender Bedeutung. Da die Anzahl der optimierungsbedürftigen Anwendungsfälle möglicherweise sehr groß ist, trägt die Priorisierung wesentlich dazu bei, den Fokus zu behalten. Für eine noch junge Beschaffungsabteilung kann die Verbesserung der Durchlaufzeit von der Anforderung zur Bestellung, um die Geschäftsanforderungen zu erfüllen, höhere Priorität haben als die weniger häufige Optimierung der Vertragslaufzeit.
2. Detaillierte Auswertung jedes Analyse-Anwendungsfalls anhand der 5 Komponenten (Abb. 3).
Um die priorisierte Liste der Anwendungsfälle für Analysen zu erstellen, beantworten Sie bitte einige grundlegende Fragen, um den Reifegrad zu bewerten. Beispiele für Fragen sind unter anderem:
Datenquellen
Sind alle Datenquellen, die zu den Anwendungsfällen beitragen, bekannt und werden sie einheitlich verwendet?
* Können die über die Quellen erzeugten Daten als zuverlässig angesehen werden?
Datenbestand
* Wie effektiv ist die Zusammenarbeit zwischen IT- und Einkaufsabteilung?
* Können die Daten aus diesen Datenquellen automatisiert an ein Data Warehouse gesendet werden?
Welche Transformationen müssen an den Daten vorgenommen werden, bevor sie in das Data Warehouse gelangen?
Berichtsrahmen
Gibt es einen festgelegten Melderhythmus?
* Erfolgt die Berichterstellung über ein System/eine Anwendung anstatt über Excel?
Welche Früh- und Spätindikatoren werden erfasst?
Sind diese Kennzahlen repräsentativ für das, was wir optimieren wollen?
Entscheidungsrahmen
Gibt es ein Team, das damit beauftragt ist, aus den Geschäftskennzahlen Erkenntnisse zu gewinnen?
Werden auf Grundlage der Datenpunkte Korrekturmaßnahmen ergriffen?
Erweiterte Analysen
* Verwenden Sie Modelle des maschinellen Lernens zur Vorhersage von Datenpunkten?
* Sehen Sie einen Nutzen in fortgeschrittenen Analysemodellen, die von Data-Science-Teams entwickelt werden?
3. Reflexion der Ergebnisse und Entwicklung eines Fahrplans zur Verbesserung
Die Auswertung der Antworten der Selbsteinschätzung kann wertvolle Hinweise darauf geben, welche Maßnahmen zur Weiterentwicklung der Beschaffungsanalyse beitragen können. Für die meisten Organisationen ist es entscheidend, den mit den Übergängen verbundenen Change-Management-Aspekt zu berücksichtigen. Technologische Umstellungen lassen sich durch den Aufbau einer Kultur datengetriebener Entscheidungen zwar relativ einfach gestalten, können aber auch komplexer sein und die Unterstützung von Partnern erfordern. Belohnungen und Anerkennung spielen ebenfalls eine wichtige Rolle bei der Institutionalisierung einer Analysekultur.
4. Regelmäßige Überprüfung des Reifegrades zur Beurteilung des Fortschritts.
Veränderung um der Veränderung willen ist selten nachhaltig. Sie muss als logische Weiterentwicklung wahrgenommen werden, um zu einem begrüßten und dauerhaften Kulturwandel zu werden. Daher ist es wichtig, regelmäßig zu überprüfen, ob die neue Kennzahl den erwarteten Nutzen bringt. Im Fall der Verbesserung der Durchlaufzeit von der Anforderung zur Bestellung: Verbessert sich die KPI-Zahl, so ist trotz gleichbleibender Zufriedenheit der Stakeholder mit der Beschaffungsunterstützung eine genauere Überprüfung der Kompromisse erforderlich, die zur Verbesserung der Servicezeiten eingegangen wurden.
Aufbau eines nachhaltigen Beschaffungsanalyseprogramms
Verantwortliche im Einkauf müssen erkennen, dass Einkaufsanalysen, wie andere lohnende Erfahrungen im Leben, ein Prozess sind und kein X-monatiges Implementierungsprojekt.
Während sich grundlegende Veränderungen der technischen Infrastruktur innerhalb eines festgelegten Zeitraums realisieren lassen, benötigen nachhaltige kulturelle Veränderungen beim Aufbau einer datengetriebenen Arbeitsweise deutlich mehr Zeit. Die Identifizierung zentraler Anwendungsfälle für Analysen unter Berücksichtigung des jeweiligen Reifegrads der Prozesse einer Organisation ist der erste Schritt auf diesem Weg.
Zweckmäßig entwickelte Kennzahlen können letztendlich zu sinnvollen Maßnahmen führen. Wie bereits erwähnt, gibt es keine Universallösung zur Steigerung der Beschaffungsleistung. Daher ist ein agiler und kollaborativer Ansatz erforderlich, um anspruchsvolle quantitative Analysen durchzuführen und daraus handlungsrelevante Erkenntnisse und Mehrwert zu gewinnen.
Ein gut konzipiertes Datenanalyseprogramm ermöglicht es Unternehmen, robuste Beschaffungsstrategien zu entwickeln, um Risiken und Schwankungen zu minimieren. Es unterstützt die Beschaffung dabei, sich auf ihre Wertschöpfungsbereiche zu konzentrieren: ein verbessertes Geschäftsergebnis, ein optimiertes Serviceerlebnis für die Anwender, verbesserte Lieferantenbeziehungen und der Aufbau einer Beschaffungsfunktion, die für unsichere wirtschaftliche, politische und ökologische Herausforderungen gerüstet ist.
In einem exklusiven Artikel teilt Siddharth Poddar – Leiter des Bereichs Procurement Insights bei Polestar Solutions – seine Erkenntnisse über die Notwendigkeit eines Reifegradmodells für Beschaffungsanalysen, wichtige Schritte zur Bewertung und Verbesserung des Reifegrads von Beschaffungsanalysen und wie man ein nachhaltiges Beschaffungsanalyseprogramm aufbaut.