Beschaffung aktuell 04.2019

MANAGEMENT
Einkaufspraxis
Einkaufsleiter Torben Link. Bild: Steinbeis
sächliche Gleichteile aus dem Materialstamm
und pflegt gegebenenfalls neue,
exaktere Beschreibungen für den dann verbleibenden
Artikelstamm ein. „In diesem Fall
reicht die reine IT-Lösung nicht aus, sondern
es braucht einen Menschen mit technischer
Kompetenz und Befugnis, der diesen Prozess
vernünftig begleitet“, betont Link.
Stets die richtige Warengruppe
Damit die Bereinigung des Materialstamms
von Dauer bleibt, setzt Steinbeis ein weiteres
Creactive-Tool (MG Prompt) ein, das die Besteller
ab sofort bei der Auswahl der richtigen
Materialgruppe unterstützt. Nutzen werden
das Tool, das aus dem SAP-Bestellprozess heraus
funktioniert, alle, die in SAP Bedarfsanforderungen
oder neue Materialien anlegen.
Dabei schlägt das Tool zu beiden Vorgängen
automatisch passende Materialgruppen vor,
aus denen der Anwender auswählt. Mit jeder
neuen Bestellung weiß das System mehr. Das
heißt, die Datenbank optimiert und erweitert
sich mit jeder Eingabe selbst.
„Wir wollen den
Ersatzteileinkauf
auf ein anderes
Level heben.“
Torben Link, Einkaufsleiter
bei Steinbeis
Auch an die Mitarbeiter aus Produktion und
Technik, die Teile im Lager entnehmen, hat
Torben Link gedacht. Das ergänzende Tool
Match Maker durchforstet nicht nur die ERP-
Kurztexte, die nicht alle Entnehmer kennen
und was immer wieder zu erfolglosen Suchanfragen
führt, sondern auch die Langtexte.
„Damit haben wir in SAP eine zeitgemäße
Suchmaschinenfunktion“, freut sich Link mit
Blick auf die 24 Stunden am Tag und sieben
Tage in der Woche durchlaufende Produktion.
Denn Samstagnacht um 2.00 Uhr will niemand
lange im Magazin nach einem dringend
benötigten Ersatzteil suchen. Auch Bestellungen
ohne Materialnummernbezug
werden verhindert.
Das bringen die KI-Tools
Sauberer Materialstamm: Die Intelligenz des
italienischen Machine Learning Spezialisten
Creactives basiert auf der semantischen Analyse
von Texten. Das heißt, die Technologie
„versteht“ die menschliche Argumentation.
Auch freie Texte lassen sich damit strukturiert
auswerten und zuordnen. Die Genauigkeit der
Zuordnungen entsteht, weil die selbstlernende
Software Bedeutungszusammenhänge versteht.
So lassen sich in Materialstämmen Dubletten
finden, Bestände reduzieren und Umschlagshäufigkeiten
beschleunigen. Möglich
ist auch die Analyse des historischen Spends
bezogen auf Warengruppen und Bezugsquellen,
um Maverick Buying aufzudecken und Bedarfe
zu bündeln.
Für jede BANF die richtige Warengruppe: Die
Anwendung MG Prompt schlägt bei der Bedarfsanforderung
im ERP basierend auf semantischen
Analysen zudem automatisch die
passende Warengruppe vor. Damit bleibt eine
einmal hergestellte Ordnung in der Zuordnung
Warengruppen/Material für künftige Bestellungen
erhalten. Auch Freitextbestellungen
lassen sich mit dem Tool strukturiert auswerten
und korrekt zuordnen. Dafür wird der Algorithmus
mit historischen Bestelldaten (Bestelltexte,
Warengruppen) trainiert, lernt mit
jeder Dateneingabe dazu und macht immer
bessere Vorschläge.
Bessere Suchtreffer im ERP: Steinbeis nutzt ein
weiteres Tool, das bei der Materialsuche im
ERP deutlich bessere Suchergebnisse erzielt,
weil auch die im ERP-System hinterlegten
Langtexte semantisch ausgewertet werden.
Smarte Suchfunktion im Lager
Für die Anforderer bedeutet das weniger
Schreibarbeit und einen schnelleren Freigabeprozess.
Für den Einkauf heißt das: Der
Spend wird korrekt zugeordnet und Rahmenverträge
werden konsequent genutzt. Die Anzahl
der Magazinmaterialien und der vorhandene
Bestandswert sind zwei KPI, die Torben
Link in den nächsten Monaten besonders im
Blick behalten wird. Von den weiteren Potenzialen,
die die Daten- und Bestandstransparenz
bringt, wie Savings durch Bündelung
und Senkung der Prozesskosten, ganz zu
schweigen.
Die Autorin
Annette Mühlberger, freie Journalistin, Gärtringen
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