Tausche Daten gegen Savings

Einkauf 4.0 ist kein Zukunftsprojekt mehr sondern bereits Realität. Durch die intelligente Aufbereitung, Auswertung und Nutzung von Unternehmensdaten, können Unternehmen Einsparpotenziale in Warengruppen sehr exakt identifizieren und "nebenbei" die Herstellkosten neuer Komponenten vorhersagen. Daten sind das neue Erdöl … das ist keine Floskel. Betrachten wir den Maschinenbau genauer, zeigt sich, dass die Produkte hier äusserst genau beschrieben sind. Maschinen werden fast ausschliesslich mit CAD-Systemen entwickelt. Zusätzlich fallen Daten  an, die für den Einkauf, das Controlling und weitere Geschäftsbereiche relevant sind. Meist werden diese Daten in ERP-Systemen abgespeichert. Diese verwalten unter anderem Lieferanteninformationen, Bestellungen, Losgrössen und Finanzdaten. Diese Unternehmensdaten werden – zusammen mit den produktbeschreibenden CAD-Daten – immer relevanter. Denn aus diesen Daten kann viel Wissen abgeleitet werden. Doch um aus Erdöl Treibstoff herzustellen, sind einige Arbeitsschritte notwendig.

Data Analytics und Predictive Analytics – das ist Einkauf 4.0

Eines haben alle Baugruppen, Bauteile und Komponenten, für dessen Beschaffung ein Einkauf sich verantwortlich zeichnet gemeinsam: Es besteht eine wechselseitige Beziehung zwischen den Produkteigenschaften, der Beschaffungsmenge und dem Preis. Damit alle Komponenten innerhalb einer Warengruppe vergleichbar werden, müssen Daten kombiniert und Zusammenhänge berechnet  werden. Diese Daten sind in den verschiedenen IT-Systemen wie 3-D- CAD, PDM sowie ERP bereits vorhanden. Das ist der entscheidende  Vorteil dieses Verfahrens: Das eigentliche Gut – die Unternehmensdaten - ist bereits vorhanden. Durch die geschickte Kombination und die Auswertung dieser Daten werden Fragen, die sich im Einkauf täglich stellen, beantwortet:

  • Welche Produkte bergen Einsparpotenzial?
  • Wie homogen kaufen wir in den Warengruppen ein?
  • Welcher Preis ist für ein neues Bauteil gerechtfertigt? 

„Tauschen Daten gegen Savings“ ist kein leeres Versprechen. Es funktioniert einwandfrei und absolut faktenbasiert. Damit Daten zur Erdölquelle in Ihrem Unternehmen werden ist ein Faktor jedoch entscheidend: Erkennen Sie das Potenzial Ihrer Unternehmensdaten!

Autor:

Hans-Peter Gysel, Shouldcosting

Hans-Peter Gysel

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Hans-Peter Gysel (Dipl. Masch. - Ing. / NDS Informatik) verfügt über langjährige Erfahrung im Bereich Data Analytics und Kostenmanagement für Einkauf und Produktentwicklung. Als gelernter Mechaniker, langjähriger Ingenieur im Maschinenbau und PLM Berater, hat er breite Kunden und Projekterfahrung. Als Mitglied der IG-PLM Switzerland, ist Hans-Peter Gysel zudem aktiv in die Thematik PLM – Product lifecycle management eingebunden.

 

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