7. November 2024
Lesezeit: < 1 min
Optimierte Einkaufspreise durch Data Science und KI
Alle, Press
Im Einkauf geht es längst nicht mehr allein um den günstigsten Preis. Lieferanten sind weltweit verteilt, sodass auch Entfernungen, Routen und Lieferzeiten in die Preise einfließen. Zudem legen Abteilungen oft Restriktionen fest. Wie der Einkauf die Komplexität bewältigen kann, erläutert Katharina Weber in einem aktuellen Gastbeitrag in der Zeitschrift Technik + Einkauf.
Weltweite Lieferketten und eine angespannte Weltlage machen den Einkauf zu einem komplexen Unterfangen. Bei den Frachtkosten sind zum Beispiel immer mehr Risikofaktoren sowie verschiedene Routenoptionen zu berücksichtigen. So ist der günstigste Preis ist nur noch einer von vielen Aspekten für den Einkauf geworden.
Hinzu kommen Restriktionen der Fachabteilungen für die Beschaffung von Rohstoffen, Vorprodukten oder Dienstleistungen. Seien es Compliance-Gründe oder Qualitätsanforderungen: Auch diese Aspekte schlagen bei den Einkaufskosten mehr denn je zu Buche – vor allem, wenn der Einkauf darüber nicht ausreichend informiert ist.
In ihrem aktuellen Gastbeitrag in der Zeitschrift Technik + Einkauf zeigt Katharina Weber, wie Einkaufsabteilungen mit Unterstützung von Data Science und KI die Vielzahl an Faktoren berücksichtigen und dabei die Beschaffungskosten senken können. Dazu stellt sie auch zwei Tools der NAG vor:
- SmartAllocations zur Berechnung der optimalen Order-Verteilung
- SmartRestrictions zur monetären Bewertung der einkaufsrelevanten Restriktionen
Das Thema interessiert Sie? Dann lesen Sie jetzt den Gastbeitrag von Katharina Weber in Technik + Einkauf:
