Einkauf, Materialwirtschaft, Engineering

20. Juli 2021

Einkauf 4.0 – (K)eine Vision für den Maschinenbau?! – Expertenteam schafft Masterplan
Armin Maes, Leiter strategischer Einkauf, Elexis AG und EMG Automation GmbH

Der Hype ist vorbei, aber die Herausforderungen bleiben – und die Motivation, den Einkauf noch effizienter, leistungsstärker zu machen und weiterhin für Wertbeiträge zu sorgen, insbesondere vor dem Hintergrund der politischen und wirtschaftlichen Unsicherheiten. In diesem Projekt hat ein Team von Einkaufsleitern aus dem mittelständischen Maschinen- und Anlagenbau über einen Zeitraum von zwei Jahren eine Blaupause geschaffen, mit der es möglich ist, das Digitalisierungspotential der strategischen und operativen Einkaufsprozesse zu validieren sowie praxisorientierte Grundlagen für die Ableitung einer Digitalisierungsstrategie zu erarbeiten – je nach Reifegrad und angepasst an die Unternehmensstrategie. Oder mit anderen Worten: den Grundstein für eine Vision Einkauf 4.0 zu schaffen, an deren Umsetzung zielorientiert und systematisch gearbeitet werden kann. Das Team hat die ermittelten Digitalisierungspotenziale mit am Markt verfügbaren Tools und Systemen abgeglichen und darüber hinaus einen Blick in die Zukunft gewagt. Armin Maes gibt Einblick in diesen Prozess, die Vorgehensweise und Chancen.

Quo Vadis Stammdatenmanagement – das Fundament der Digitalisierung

Eckhard Böker, Leiter Materialwirtschaft und Produktion und
Manuel Keilich, Leiter Prozessmanagement, Brückner Maschinenbau GmbH

Ein Attribut der Digitalisierung ist die ungeheure Geschwindigkeit der Veränderungen – Wettbewerbsvor- und Nachteil zugleich, je nachdem, welche Position man innehat. Viele Unternehmen sind mehr als enthusiastisch gestartet, um dann ihre digitalen Träume wie Seifenblasen platzen zu sehen. Die Frage nach dem Warum führt dann oft in die Welt der Stammdaten.
Ihr Digitalisierungsvorhaben steht auf dem vorhandenen Fundament der Stammdaten. Aber Hand auf’s Herz: Würden Sie darauf bauen wollen?
Brückner hat viel Zeit investiert, um ein ganzheitliches Fundament für die Digitalisierung zu schaffen. An erster Stelle stand die Frage: Wer arbeitet mit welchen Daten? Wie ist die Qualität? Worauf greifen Disposition, Arbeitsvorbereitung oder der Service zu? …der Vertrieb, Buchhaltung, das Controlling? Was ändert sich über den Lifecycle? Welches System ist führend und wer trägt schlussendlich die Verantwortung? Der Beitrag ist Erfahrungsbericht und Handlungsempfehlung zugleich!

Autonome Bestellungen
Ernst Kranert, Einkaufsleiter, Wolf GmbH

…sind wesentlich einfacher zu realisieren wie autonomes Fahren: ob ein ERP-System nun einen Bestell-Vorschlag errechnet oder diesen gleich in eine Bestellung umsetzt, ist keine technische Herausforderung. Diese liegt vielmehr in der Definition eines klaren Regelwerkes, das eineindeutig im System hinterlegt werden muss: Welche Artikel sind hierfür geeignet? – …sicher keine Einmalbezüge oder saisonale Beschaffung, Auslaufteile und Lohnbearbeitung. Spielt die Lieferzeit eine Rolle? Wie weit will man gehen? Wie hoch darf der Bestellwert sein – pro Artikel oder Bestellung? Und der Rhythmus? Und was wird aus der Unterschriftenregelung?
Ernst Kranert hat bereits in 2016 ein erstes Pilotprojekt gestartet und überlässt dem ERP für einen definierten Bereich die autonome Bestellauslösung. Er gibt Einblick in ein umfassendes Regelwerk, Erfolgsfaktoren und Stolpersteine.

KI: Innovative Lösungen auf dem Prüfstand
Praxisbeispiel Process-Mining für mehr Effizienz im indirekten Einkauf

Angelika Bittner, Leitung Analytik & Prozesse im Einkauf
Matthias Nicklas, Leitung indirekter Einkauf
SEW Eurodrive GmbH & Co. KG

KI hat viele Gesichter. Die einen erschließen sich ad hoc, bei anderen muss man etwas tiefer eintauchen, um sich den Nutzen zu erschließen. Im Einkauf bei SEW-EURODRIVE werden neue Markttrends und KI-gestützte Lösungen auf den Prüfstand gestellt und auf Einsatzfähigkeit getestet. Angelika Bittner gibt einen Überblick: „Im Rahmen der Digitalen Transformation wollen wir die neuen Möglichkeiten und Chancen nutzen. Doch nicht immer sind die innovativen Ansätze für den Einsatz in der Praxis ausgereift.“

Ein mehrwertstiftendes Beispiel ist der Einsatz eines Process Mining-Tools. Damit werden Prozesse hinsichtlich Auffälligkeiten in bestehenden IT-Prozessen analysiert. Riesige Datenmengen stehen in Echtzeit zur Verfügung und Ineffizienzen können auf Knopfdruck identifiziert werden. Matthias Nicklas berichtet anhand von Praxisbeispielen über deren Behebung, Erhöhung des Automatisierungsgrades sowie die Optimierung der Beschaffung über Marktplätze im indirekten Einkauf.

Erfahrungen aus vier Jahren Entwicklungsarbeit Einkauf 4.0 – und wie der Change gelingen kann

Dr. Johann Neidl, Director Procurement & Supplier Management, HORSCH Maschinen GmbH

Er ist einer derjenigen, die sich frühzeitig auf den Weg gemacht haben, die unzähligen Möglichkeiten des Einkaufs 4.0 zu erkunden. Sein Spektrum reicht von Robotic Process Automation, Data und Process Mining, Predictive Planning und der Einführung eines Lieferantenportals nebst Web-EDI sowie PDM- und PLM-Systemen – und dies alles binnen vier Jahren!

Damit einhergehend vollzog sich auch ein genereller Umbau der Einkaufsorganisation: Die Tätigkeiten des operativen Einkaufs wurden einerseits reduziert, andererseits mit anspruchsvolleren Aufgaben angereichert. Konstruktion und Projekteinkauf agieren gemeinsam und führen zu einem neuen Kostenbewusstsein; Kalkulation und Preisermittlung erfolgen zukünftig automatisiert.

Das alles entsprang einem Ideenraum, der Verabschiedung konventioneller Strukturen und einem persönlichen Entwicklungsplan für jeden Mitarbeiter.

Bots, KI & Co. – wo geht die Reise hin?

Was vor Kurzem noch Vision war, füllt sich immer schneller mit Leben und realen Anwendungsfällen. Die Buzzwords werden konkreter, wenngleich Wunsch und Wirklichkeit nicht immer übereinstimmen. Bots sind die „kleinen Helferlein“, öden und deshalb fehlerträchtigen manuellen Eingaben ein Ende zu machen; Process Mining deckt Schwachstellen in bereits digitalisierten Prozessen auf. Und Machine Learning?

Das Prinzip von (Big) Data Analytics ist die Verknüpfung und Interpretation von historischen und zukunftsorientierten Daten auf Basis eines übergreifenden Modells. Die Fähigkeit, auf Basis großer Datenmengen Bedarfe, Märkte und Lieferanten professionell analysieren und besser steuern zu können, wird daher eine Kernkompetenz des Einkaufs. Der Vortragende trennt die Spreu vom Weizen und zeigt die wichtigsten Anwendungsfälle zur Verbesserung der Einkaufsleistung und gibt Ausblick auf zukünftige Anwendungen..

Come Together im Foyer des Mittleren Saales