Datengesteuerte Analysetools für die Lieferkette sind nicht genug

Praktiker der Lieferkettenanalyse können viel von der Kundenanalyse lernen. Die beiden Bereiche basieren auf ähnlichen Geschäftsgrundlagen. Wir stellen fest, dass Daten und datengesteuerte Entscheidungshilfen nicht ausreichen. Die größten Schwierigkeiten bei Supply Chain oder Customer Analytics liegen in den kulturellen Praktiken der Unternehmen.

Der folgende Artikel wurde von Maz Iqbal verfasst, der seine wertvolle Perspektive aus der Sicht der Kundenanalyse darlegt.

Auf LinkedIn teilt Don Peppers seine Sichtweise, wie man mit Daten bessere Entscheidungen treffen kann. Das hat mich zum Nachdenken gebracht, und ich möchte mit Ihnen teilen, was mir dabei aufgefallen ist. Warum sollten Sie meinen Ausführungen zuhören? Ich habe einen wissenschaftlichen Hintergrund (BSc Applied Physics). Ich habe mich als Wirtschaftsprüfer qualifiziert und war an der Erstellung aller Arten von Berichten für Manager beteiligt und habe gesehen, was sie damit gemacht oder nicht gemacht haben. In jüngerer Zeit war ich Leiter eines Unternehmens für Data Mining und prädiktive Analysen. Lassen Sie uns beginnen.

Daten und datengestützte Entscheidungshilfen reichen nicht aus

Ja, es gibt eine Datenflut, und diese Flut wird immer schneller kleiner. Groß genug und schnell genug, um den eingängigen Namen Big Data zu erhalten. Was dabei vergessen wird, ist der Aufwand, der nötig ist, um diese Daten für den Zweck der Modellierung fit zu machen. Das ist keine einfache und billige Aufgabe. Aber sie ist machbar, wenn man genügend Ressourcen dafür einsetzt.

Ja, es gibt alle möglichen Werkzeuge, um Muster in diesen Daten zu finden. Und in den Händen der richtigen Leute (mit statistischer Ausbildung und Geschäftssinn) können diese Werkzeuge genutzt werden, um Daten in wertvolle (umsetzbare) Erkenntnisse zu verwandeln.

Das ist nicht so einfach, wie es klingt. Warum? Weil es an diesen statistisch geschulten und denkenden Menschen mangelt: Amateure reichen nicht aus, man braucht Experten, um zwischen Gold und Narrengold zu unterscheiden - mit genügend Daten kann man so gut wie jedes Muster finden. Statistisches Wissen allein reicht nicht aus, man muss es mit Geschäftssinn kombinieren. Gehen wir dennoch davon aus, dass wir diese Einschränkung überwinden können.

Die eigentliche Herausforderung bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung in Unternehmen sind die kulturellen Praktiken. Wir verfügen nicht über die kulturellen Praktiken, die den Raum für eine datengesteuerte Entscheidungsfindung schaffen, damit diese auftauchen und gedeihen kann. Ein Denker, der viel klüger ist als ich, hat seine Weisheit bereits geteilt, ich lade Sie ein, zuzuhören:

"Denn von der Einsicht in die Methode hängt der wissenschaftliche Geist ab: und wenn diese Methoden verloren gehen, dann können alle Ergebnisse der Wissenschaft einen neuen Triumph des Aberglaubens und des Unsinns nicht verhindern. Kluge Menschen mögen von den Ergebnissen der Wissenschaft so viel lernen, wie sie wollen - dennoch wird man in ihren Gesprächen und vor allem in ihren Hypothesen immer bemerken, dass ihnen der wissenschaftliche Geist fehlt; sie haben nicht das ausgeprägte Misstrauen gegenüber den Irrwegen des Denkens, das durch lange Schulung tief in der Seele eines jeden wissenschaftlichen Menschen verwurzelt ist. Sie begnügen sich damit, überhaupt eine Hypothese zu irgendeiner Sache zu finden; dann sind sie Feuer und Flamme dafür und meinen, das sei genug ........ Wenn etwas unerklärt ist, erhitzen sie sich über den ersten Gedanken, der ihnen in den Sinn kommt und wie eine Erklärung aussieht...."

- Nietzsche (Menschlich, allzumenschlich)

Mir kommt der Gedanke, dass die wissenschaftliche Methode in der Unternehmenswelt nie Einzug gehalten hat. Lassen Sie die rationalistische Ideologie beiseite und schauen Sie sich genau an, was in der Wirtschaft vor sich geht und wie Entscheidungen getroffen werden. Ich behaupte, Sie werden feststellen, dass Nietzsches eindringliche Einsicht in den Zustand des Menschen heute noch genauso wahr ist wie zu der Zeit, als er sie äußerte. Die Praxis der Entscheidungsfindung in jeder Organisation, mit der ich je in Berührung gekommen bin, ist nicht wissenschaftlich: Sie folgt nicht der wissenschaftlichen Methode.

Im Gegenteil, Manager treffen Entscheidungen, die mit ihrer Intuition, ihren Vorurteilen und ihrem Eigeninteresse übereinstimmen. Es ist so selten, dass ich einen Manager (und eine Organisation) treffe, der/die Entscheidungen nach der wissenschaftlichen Methode trifft, dass ich, wenn dies geschieht, erstaunt bin. Es ist die gleiche Art von Unerwartetheit, wie wenn man bei einem Ligaspiel eine Flitzerin über das Fußballfeld rennen sieht.

Was sind die Herausforderungen bei der Umsetzung datengesteuerter Entscheidungsprozesse in Unternehmen?

Technologen haben eine Gabe. Welche Gabe? Die Gabe, das Wesen des Menschen nicht tief genug zu verstehen. In Ermangelung dieses Verständnisses können sie sich (selbstbewusst) hinstellen und die Tugenden und Vorteile der Technologie predigen. Wenn das Leben so einfach wäre.

Die Wahrheit ist für diejenigen von uns attraktiv, die nicht mit den Konsequenzen der Wahrheit konfrontiert sind. Datengestützte Entscheidungsfindung klingt großartig für diejenigen von uns, die datengestützte Instrumente und Dienstleistungen verkaufen (und damit ihren Lebensunterhalt verdienen und hoffen, reich zu werden).

Die Herausforderung bei der Einführung datengestützter Entscheidungsfindungsmethoden besteht darin, dass sie den Status quo stören. Wenn man den Status quo stört, hat man es mit den Mächtigen zu tun, die von diesem Status quo profitieren. Denken Sie an Sokrates:

"Das Wesen dessen, was Sokrates tat, machte ihn zu einem störenden und subversiven Einfluss. Er lehrte die Menschen, alles in Frage zu stellen, und entlarvte die Ignoranz von Personen, die Macht und Autorität ausübten. Er wurde sehr geliebt, aber auch sehr gehasst .... Am Ende verhafteten ihn die Behörden wegen .... und weil er nicht an die Götter der Stadt glaubte. Er wurde vor Gericht gestellt und zum Tode verurteilt..."

- Bryan Magee, Professor

 

Hüten Sie sich davor, erfolgreich eine Kultur der datengestützten Entscheidungsfindung einzuführen!

Mit ausreichendem Engagement und Investitionen können Sie eine datengestützte Entscheidungskultur einführen. So wie es die Leute bei Tesco getan haben. Und wenn Sie Ihre Entscheidungen auf der Grundlage von Daten über Ihre Kunden, Ihre Geschäfte und Ihre Produkte treffen, können Sie alle Ihre Konkurrenten ausstechen, wie verrückt wachsen und satte Gewinne erzielen. Wieder und wieder und wieder. Dann kommt der Tag der Abrechnung - wenn Sie mit den Fehlern konfrontiert werden, die es mit sich bringt, Entscheidungen ausschließlich auf der Grundlage von Daten zu treffen.

Tesco geht es nicht so gut. Dem Unternehmen geht es schon seit mehreren Jahren nicht mehr so gut - 2012 gab es sogar seine erste Gewinnwarnung überhaupt. Wie ist der aktuelle Stand der Dinge? Tesco hat in der ersten Hälfte dieses Jahres einen Gewinnrückgang von 23,5 % verzeichnet. Was hat Tesco unternommen, um mit dieser Situation umzugehen? So steht es im Artikel:

Letztes Jahr kündigte Tesco an, 1 Milliarde Pfund für die Verbesserung seiner Filialen im Vereinigten Königreich auszugebenund in die Modernisierung der Läden, das Produktsortiment, mehr Personal sowie in sein Online-Angebot zu investieren.

Die datengestützte Entscheidungsfindung weist eine Reihe von Mängeln auf. Zum einen geht die datengestützte Entscheidungsfindung davon aus, dass die Zukunft eine Fortsetzung der Vergangenheit sein wird. Das ist in etwa so, als würde man sagen, dass alle Schwäne, denen wir bisher begegnet sind, weiß waren, also sollten wir für weiße Schwäne planen. Und dann, eines Tages, taucht der schwarze Schwan auf! Die Rezession und das veränderte Verbraucherverhalten, das sich aus dieser Rezession ergab, war der schwarze Schwan für Tesco.

Außerdem wage ich die Vermutung, dass die Leute bei Tesco in ihrer Anbetung der datengesteuerten Entscheidungsfindung die Dimensionen vergessen haben, die wichtig sind, aber nicht in die Daten und die Vorhersagemodelle eingespeist wurden. Welche Dimensionen? Zum Beispiel die Erfahrungen der Kunden beim Einkaufen in Tesco-Märkten: zu wenig Personal, unzufriedenes Personal, Geschäfte, die von Tag zu Tag veralteter aussehen, die Qualität der Produkte...

Es sieht so aus, als hätten die Leute bei Tesco die weisen Worte eines meiner Vorbilder nicht beherzigt:

Nicht alles, was zählt, kann gezählt werden, und nicht alles, was gezählt werden kann, zählt.

- Einstein

Dieser Artikel über "Überlegungen zu Big Data, Customer Analytics und Data Driven Business" wurde von Maz Iqbal verfasst, einem Experten, der sich dafür einsetzt, Führungskräfte, Teams und Organisationen dabei zu unterstützen, durch die Schaffung von Mehrwert für Kunden und die Bereicherung des Lebens aller Beteiligten erfolgreich zu sein. Seine Website lautet http://thecustomerblog.co.uk/.

Wichtigste Fähigkeiten in der Lieferkettenanalyse

Die Nachfrage nach Datenanalysefähigkeiten in Lieferkettenunternehmen steigt. Welches sind die wichtigsten Fähigkeiten, die für eine effektive Analyse der Lieferkette erforderlich sind? "Zusätzlich zu den erforderlichen technischen Fähigkeiten benötigen Supply-Chain-Analytiker und Supply-Chain-Berater tiefgreifende Kenntnisse der Branche sowie ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten.

Business Analytics gehört zu den IT-Fähigkeiten, für die 2014 eine hohe Nachfrage erwartet wird

"Computerworld nannte Analytik-Know-how als die am zweithäufigsten gesuchte IT-Fähigkeit, was darauf hindeutet, dass die sechsstelligen Gehälter, die diese Fachleute erzielen, jeden Penny wert sein können. Achtzehn Prozent der Umfrageteilnehmer gaben an, dass sie beabsichtigen, im nächsten Jahr Personal für diesen kritischen Bedarf einzustellen." Originalquelle: http://midsizeinsider.com/en-us/article/business-analytics-among-it-skills-expec

 

Analytikgesteuerte Geschäftsentscheidungen

"Viele der Unternehmen, die sich mit Big-Data-Analyseprogrammen beschäftigen, berichten, dass ihre Programme zunehmend fortschrittliche Funktionen hinzufügen, um Muster in der inhärenten Komplexität verschiedener Datensätze und -strukturen zu finden. Um dies zu erreichen, wenden die Befragten Optimierungsmodelle und fortgeschrittene Analysen zur Verbesserung von Geschäftsprozessen an.

Originalquelle: http://eyeonibm.com/2012/11/05/analytics-driven-business-decisions-skills-competencies-and-methods-used-by-survey-respondents-to-transform-their-business-decisions-so-that-they-are-analytics-driven/

 

Vernachlässigen Sie bei Ihren Big-Data-Bestrebungen nicht die einfacheren Geschäftsfähigkeiten

"Aber die Fähigkeit zu kommunizieren, Beziehungen zu knüpfen und sich im gesamten Unternehmen zurechtzufinden - so genannte "weiche Fähigkeiten" - sind besonders wichtig, um Analysen zu verbreiten und die Auswirkungen datengestützter Entscheidungen zu vermitteln.

Originalquelle:http://www.customerthink.com/blog/in_big_data_endeavors_don_t_neglect_softer_business_skills

 

Schlussfolgerung

Supply-Chain-Analytiker und Supply-Chain-Berater müssen in der Lage sein, das große Ganze zu sehen, sie müssen sowohl über technisches Fachwissen als auch über operative Kenntnisse und Kommunikationsfähigkeiten verfügen.

3 Wege zur Steigerung der Rentabilität durch Supply Chain Analytics

Supply Chain Analytics werden nicht nur zur Realisierung von Kosteneinsparungen eingesetzt. Supply Chain Analytics bieten auch ein großes ungenutztes Potenzial zur Steigerung der betrieblichen Leistung. Drei wichtige Anwendungen, die Rentabilität und Wachstum vorantreiben werden, sind: 1. Aufbau von Lieferkettenmodellen, die verwertbare Erkenntnisse liefern, 2. Verbindung von Nachfrage und Angebot in Echtzeit und 3. Analysieren des Lieferantenrisikos.

 

Erstellen von Lieferkettenmodellen, die verwertbare Einblicke liefern

 

Laut Edith Simchi-Levi erfordert Supply Chain Analytics ein tiefes Verständnis des Managements und der Abläufe in der Lieferkette sowie der Modellierungs- und mathematischen Techniken, die echte, umsetzbare Erkenntnisse zur Verbesserung der Abläufe liefern. "Dazu gehört zunächst die Erstellung eines Modells des aktuellen Systems, einer so genannten Baseline, und dann die Validierung durch Vergleich des Modells mit den Ergebnissen, den Details des Geschäfts. Das ist ein ziemlich komplizierter Prozess."

"...manchmal sind die Modelle einfach etwas Neues und Überraschendes, auf das man ohne das Modell wahrscheinlich nicht gekommen wäre, aber manchmal deutet die Überraschung auf eine Art Problem mit den Daten oder den Annahmen hin, und es wäre notwendig, alle Diskrepanzen zu überprüfen, um sie wirklich zu verstehen und sicherzustellen, dass das Modell die Realität richtig wiedergibt." Originalquelle

Sehen Sie sich dieses Video über die Rolle der Analytik in der Lieferketten- und Betriebsstrategie an:

Verbinden Sie Nachfrage und Angebot in Echtzeit

"Eines der wichtigsten Merkmale der nächsten Generation von Lieferkettenanalysen ist, dass sie sich mit Fragen jenseits der Lieferkette befassen werden. Um den Betrieb zu optimieren, müssen Unternehmen ihre Lieferketten mit Metriken und Analysen auf der Nachfrageseite verknüpfen. Auf der einfachsten Ebene verändern beispielsweise Preisänderungen oder Werbeaktionen für Produkte die Nachfrage und damit das erforderliche Angebot an diesen Produkten. Ebenso sollten Änderungen in der Verfügbarkeit von Produkten und Komponenten in den Marketing- und Vertriebsprozessen berücksichtigt werden." Originalquelle

 

Analysieren Sie das Lieferantenrisiko

"Viele Unternehmen haben erkannt, dass der Erfolg ihrer Geschäftstätigkeit in hohem Maße von ihren Lieferanten abhängt. Dennoch ist die Analyse von Lieferantenrisiken in den meisten Unternehmen kaum über einfache Metriken und Berichte hinausgekommen. Die ausgefeiltesten Ansätze zur Überwachung und Verwaltung von Lieferantenrisiken - die von Unternehmen verwendet werden, die in hohem Maße von externen Lieferanten und Auftragsfertigern abhängig sind, wie z. B. Cisco Systems - sind nur etwas analytischer." Originalquelle

 

Schlussfolgerung

Es gibt viele Möglichkeiten, die Analyse der Lieferkette für Ihr Unternehmen zu nutzen. Fakten sind wichtig, wenn sie an der Quelle gesammelt und mit dem richtigen Fachwissen und den richtigen Tools realitätsnah verarbeitet werden. Fakten können die Effizienz verbessern, die Rentabilität und das Wachstum fördern.

Das größte Hindernis für erfolgreiche Supply Chain Analytics

Tools und Methoden zur Analyse der Lieferkette eröffnen die Möglichkeit, tiefer in die Daten der Lieferkette einzudringen, um mehr Möglichkeiten zur Kosteneinsparung zu finden. Das größte Hindernis für den Erfolg sind jedoch organisatorische Silos und die Silo-Mentalität. Denn gerade in der abteilungsübergreifenden Koordination liegen die größten Chancen zur Effizienzsteigerung. Die Demokratisierung von Daten ist die Lösung für dieses Problem der Silos im Unternehmen.

Die meisten großen Unternehmen arbeiten immer noch mit isolierten Abteilungen. Jede Abteilung hat wenig bis keine Ahnung, was die andere tut. In der Regel treibt jede Abteilung ihre eigenen Programme voran, ohne miteinander zu kommunizieren, und sie sind selten aufeinander abgestimmt.

Der Erfolg von Hadoop erfordert die Vermeidung von Datenfehlern der Vergangenheit

"Ein organisatorisches Silo, wie ein Datensilo, hat viele Eingänge, aber nur wenige Ausgänge: Es ist ein Engpass für Menschen. Wenn ein Unternehmensanalytiker Daten benötigte, musste er sich allzu oft an ein zentrales Analyseteam wenden, in der Schlange warten, das Analyseteam dazu bringen, seinen Bedarf zu verstehen, ein paar Tage auf die Ergebnisse warten, feststellen, dass die Ergebnisse nicht dem entsprachen, was er sich vorgestellt hatte, und den Prozess wiederholen, bis eine Seite aufgab. Wenn sich dann die Unternehmensanalysten beschweren und fragen, warum das so lange dauert, sagt das Analyseteam nur: "Da ist viel Mathematik im Spiel. Das würden Sie nicht verstehen.""

Originalquelle: http://www.techrepublic.com/blog/big-data-analytics/hadoop-success-requires-avoidance-of-past-data-mistakes/

 

Warum CIOs sich um Lieferketten und Beschaffung kümmern sollten

 

"Um Echtzeit-Analysen zu ermöglichen, müssen Unternehmen dies ändern, indem sie das Blackbox-Silo öffnen und die Daten in andere Unternehmenssysteme integrieren. Dies ist natürlich der ideale Bereich für Middleware-Unternehmen wie die Software AG, deren Lösungen diese Daten zugänglich machen können.

Dies ist etwas, worüber Journalisten im Bereich der Unternehmenstechnologie in der Regel nicht berichtet haben, weil B2B-Systeme in einem Silo betrieben wurden, das sowohl durch die Technologie als auch durch die Verantwortung von anderen Unternehmenssystemen getrennt war."

http://www.itbusinessedge.com/blogs/integration/why-cios-should-care-about-supply-chains-procurement.html

 

Silos in der Lieferkette

 

"Das Silo-Problem, das Nagaraja in der technischen Architektur von Unternehmen beobachtet, findet sich in der Regel im gesamten Spektrum der Aktivitäten von Unternehmen wieder. Catherine Bolgar rät, dass Unternehmen "die Lücken in der Unternehmensleistung" vermeiden müssen, die durch Silos entstehen ["Silos," Zurich Financial Supply Chain Risk Insights, 24. Mai 2010]. Sie schreibt: "Für den Erfolg eines Unternehmens braucht es viel mehr, als dass jeder Mitarbeiter seinen Teil beiträgt. Ein Unternehmen setzt sich aus vielen gegensätzlichen Interessen zusammen. Die Produktdesigner wollen die besten Materialien, aber die Einkaufsleiter wollen die billigsten. Die Finanzabteilung will möglichst schlanke Lagerbestände, aber die Verkaufsabteilung will große Bestände, um große Aufträge mit dem Versprechen einer schnellen Lieferung zu verkaufen. Die konkurrierenden Abteilungen sind wie die sprichwörtlichen blinden Männer, die einen Elefanten erforschen, wobei jeder das Tier aus einer engen Perspektive wahrnimmt. Diese Managementsilos können die besten Pläne für die Unternehmensresilienz untergraben und Probleme für das Lieferketten- und Risikomanagement aufwerfen." "

http://enterpriseresilienceblog.typepad.com/enterprise_resilience_man/2010/06/silos-in-the-supply-chain.html

Gute Unternehmen brechen Silos auf, indem sie funktionsübergreifende Teams einsetzen. Sie bringen die Teams dazu, gemeinsam an Projekten zur Analyse der Lieferkette zu arbeiten. Sie tauschen Daten aus und machen es einfach, Informationen zu senden und zu empfangen. Erfolgreiche Supply-Chain-Analytik erfordert Analysetools und eine Systemmentalität, um sie siloübergreifend anzuwenden.

3 Gründe, warum Sie Supply Chain Analytics einsetzen sollten

Supply Chain Analytics wird eingesetzt, um Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Wir betrachten die Informationen, die wir aus einer Vielzahl von Maßnahmen in der Lieferkette gesammelt haben, und ziehen dann Schlussfolgerungen. Wir können "Was-wäre-wenn"-Analysen durchführen und beurteilen, wo die Rentabilität beeinträchtigt wird.

Die 3 Gründe, warum wir uns mit der Analyse der Lieferkette beschäftigen sollten:

1. Bessere Entscheidungen in der Lieferkette bei gleichzeitiger Reduzierung des Abfalls

2. Auswirkungen auf die Rentabilität

3. Einen Wettbewerbsvorteil erlangen

Lieferketten-Analytik: Was ist das und warum ist es so wichtig?

Die Lieferkettenanalyse ist die Kunst und Wissenschaft, Rohdaten mit dem Ziel zu betrachten, Schlussfolgerungen aus Informationen zu ziehen. Ziel ist es, einem Unternehmen zu helfen, bessere Entscheidungen in der Lieferkette zu treffen und gleichzeitig die Verschwendung zu reduzieren und die Leistung der Lieferkette zu steigern.

Steigende Treibstoffkosten, Offshoring und der zunehmende Wettbewerb durch kostengünstige Outsourcer sind einige der treibenden Kräfte für die Analyse der Lieferkette.

Originalquelle: http://www.industryweek.com/blog/supply-chain-analytics-what-it-and-why-it-so-important

 

Die Rolle der Analytik im Wettlauf um die Lieferkette der Zukunft

Wir müssen sowohl die Lieferkette als komplexes System verstehen als auch in der Lage sein, Daten effektiv zu nutzen. Laut Lora Cecere "verfügen nur 11 % der Unternehmen über die notwendigen Fähigkeiten, um eine "Was-wäre-wenn-Analyse" durchzuführen, und nur 24 % der Unternehmen sind in der Lage, die Auswirkungen veränderter Bedingungen in ihren komplexen Systemen auf die Rentabilität zu modellieren."

Originalquelle: http://data-informed.com/role-analytics-race-supply-chain-future/#sthash.pwYV2cwR.dpuf

Das Was, Warum und Wie von Supply Chain Analytics

Wir müssen nicht nur Kenntnisse über mathematische Techniken, sondern auch Kenntnisse über die Lieferkette miteinander verbinden. Die Analyse der Versorgungskette ist für viele Unternehmen ein Bereich, in den sie investieren und der ihnen Wettbewerbsvorteile verschafft. Die Analyse der Lieferkette hilft den Unternehmen zu verstehen, was ihr Geschäft macht, und neue Lösungen und Ideen für ihre Zukunft zu finden.

Originalquelle: http://www.opsrules.com/supply-chain-optimization-blog/bid/297730/The-What-Why-How-of-Supply-Chain-Analytics

Präsentation der Davis-Datenbank auf der CSCMP

Die Establish-Berater Conrad Ross und Piotr Pregner werden die Establish Davis Logistics Cost and Service Database 2013 auf der jährlichen globalen CSCMP-Konferenz am 22. Oktober in Denver vorstellen.

Die Davis Logistics Cost and Service Database ist eine fortlaufende jährliche Umfrage, an der Hersteller, Distributoren und Einzelhändler teilnehmen, um einen maßgeschneiderten Logistik-Benchmarking-Bericht über Logistikkosten und -dienstleistungen zu erhalten. Die Benchmarking-Datenbank ist die am längsten laufende (seit 1976) und mit den meisten Einträgen in der Logistikbranche. Die Ergebnisse werden jährlich auf der globalen Jahreskonferenz des Council of Supply Chain Management Professionals(cscmp.org) vorgestellt. Die Teilnahme an der Datenbank ist kostenlos und vertraulich. Die Teilnahme ist ganz einfach online möglich, und unsere Logistikberater stehen Ihnen bei Fragen gerne zur Verfügung.

Interne Geschäftspartnerschaft in der Beschaffung

Dustin Mattison interviewte Bill Young. Bill sprach über interne Geschäftspartnerschaften im Beschaffungswesen.

Interne Geschäftspartnerschaft

Bill hält Internal Business Partnering für wichtig, weil es beim Category Management hauptsächlich um Kostensenkung geht und viele Unternehmen mindestens eine, zwei, manchmal drei Phasen des Category Management durchlaufen haben. Das Ergebnis ist, dass sie die Felder gepflügt und eine Menge Geld gespart haben. Jetzt beginnt der Einkauf zu überlegen, wie er neben der reinen Kostenreduzierung auch einen Mehrwert schaffen kann. Um das zu erreichen, müssen sie viel, viel näher an ihre internen Kunden heranrücken, aber einige dieser internen Kunden sind dem Einkauf gegenüber misstrauisch, weil sie schon einmal erlebt haben, dass ihre Budgets geplündert wurden. Bill meint, dass der Einkauf vielleicht noch ein wenig Nachholbedarf hat, bevor er als Geschäftspartner volles Vertrauen genießt.

Internal Business Partnering ist eigentlich eine Form der Beratung. Es geht darum, Experte dafür zu sein, wie die Beschaffungsmärkte funktionieren; was man aus den Beschaffungsmärkten herausholen kann; wie man sie besser verwalten kann; wie man ihre Effizienz und Effektivität verbessern kann; wie man die Ressourcen der Organisation über die direkten Mitarbeiter hinaus auf die Unternehmen ausdehnen kann, die ihr wichtige Dienstleistungen erbringen; wie man den Umfang der Ressourcen eines Unternehmens erweitern kann.

Bill zufolge stellen wir fest, dass die IT-Abteilungen in vielen Unternehmen den Einkauf bereits wieder in ihre Funktion aufgenommen haben. Es gibt Unternehmen, in denen IT-Manager für die strategische Beschaffung genau das tun, was der Einkauf tun wollte und früher tat, und sie haben diesen Teil der Beschaffung ausgehöhlt. Das Gleiche könnte in der Personalabteilung passieren, denn wenn man sich die durchschnittliche Personalabteilung anschaut, kommen etwa fünfzig Prozent aller Leistungen, die sie für das Unternehmen erbringt, von externen Lieferanten. Sie brauchen eine Art Kernkompetenz in der Personalabteilung und im Management dieser Lieferanten, und sie fragen sich: "Warum sollten wir die Beschaffung damit beauftragen, wenn es so wichtig ist?" Die Zukunft des Beschaffungswesens hängt davon ab, dass es sich dieser Aufgabe stellt und lernt, wie man Business Partnering betreibt; andernfalls werden einige dieser Abteilungen diese Aufgabe intern übernehmen, wie es die IT-Abteilung bereits getan hat.

Er empfiehlt den Unternehmen, sich intensiv mit internen Geschäftspartnerschaften im Beschaffungswesen zu befassen. In der Regel sind es die Dienstleistungsunternehmen, die in diesem Bereich Pionierarbeit leisten, wie z. B. Werbeunternehmen, Medienunternehmen und viele Internetunternehmen. Tatsächlich sah Bill kürzlich eine Stellenbeschreibung für etwas, das für jedes andere Unternehmen wie ein Category Procurement Manager bei Amazon aussah. Die Worte Beschaffung, Einkauf und Einkauf kamen in der Stellenbeschreibung nicht vor. Er glaubt, dass die nächste Stufe die Unternehmen mit hohem Dienstleistungsanteil sein werden, aber immer noch mit Fertigungselementen, vor allem in der Pharmazie. Sie sollten sich intensiv mit diesem Bereich befassen und sich den Übergang ansehen. Interessant wird sein, ob viele Unternehmen, die sich nie wirklich mit dem Category Management auseinandergesetzt haben, direkt von der klassischen Beschaffung zum Value Procurement übergehen können. Einige haben es getan, aber es ist ein großer Schritt. Die nächste Phase wird also darin bestehen, sich mit diesem Bereich zu befassen, das Qualifikationsniveau zu prüfen und sich der Herausforderung zu stellen.

Über Bill Young

Entwicklung von Vertriebs- und Beschaffungskapazitäten

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Fragen, die bei der Zusammenarbeit mit Zulieferern zu stellen sind

Dustin Mattison hat Sara Husk interviewt. Sara sprach über die Zusammenarbeit mit Lieferanten und Kunden.

Sara arbeitet für ein Unternehmen namens Imaginatik. Imaginatik ist spezialisiert auf die Bereitstellung von Innovationsinfrastrukturen, sowohl aus technischer Sicht als auch in Bezug auf Dienstleistungen, hauptsächlich für Fortune500-Unternehmen. Sara arbeitet tagtäglich mit vielen Unternehmen an deren Innovationsprogrammen.

Sara und ihr Team stellen u. a. fest, dass Unternehmen zunehmend außerhalb ihrer vier Wände zusammenarbeiten, innovativ sein und neue Dinge entwickeln wollen. Das kann mit Kunden, Lieferanten oder Anbietern sein. Sie wollen wirklich das Beste aus der gesamten Gruppe, mit der sie zusammenarbeiten, herausholen. Das können Partner, Universitäten, Gemeindegruppen, staatliche Regulierungsbehörden usw. sein. All diese Dinge können dazu beitragen, dem Unternehmen einen Mehrwert zu verschaffen.

Die ersten Fragen, die Sara in der Regel stellt, lauten: "Warum wollen Sie sich damit beschäftigen?", "Was erhoffen Sie sich davon?", "Wie sieht Erfolg aus?", "Was sind die immateriellen Ergebnisse?".

Das greifbare Ergebnis könnte darin bestehen, eine neue Art der Herstellung eines Teils zu erhalten. Ein immaterielles Ergebnis könnte darin bestehen, eine enge Beziehung zu den Zulieferern aufzubauen, damit diese ihre besten und kreativsten Ideen einbringen.

Sie müssen sich auch überlegen, warum Sie die bevorzugte Marke auf dem Markt sein wollen, mit der Sie zusammenarbeiten wollen. Man muss auch darüber nachdenken, wem das Ergebnis gehört und wie man diese Art von Teilen handhabt. Es gibt eine Menge, was den Denkprozess im Vorfeld angeht.

Es gibt eine Menge Dinge, die man bedenken muss, wenn man die ganze Sache durchdenkt. Sie müssen sich Fragen stellen wie: Wie bringt man die Menschen dazu, sich auf die eigene Seite zu stellen? Wie bringt man die Leute dazu, mitzumachen? Was ist für die anderen Parteien drin?