Künstliche Intelligenz im Handel verändert und optimiert die Prozessgestaltung von Unternehmen grundlegend. Durch die Integration von modernsten KI-Technologien können Unternehmen ihre Effizienz deutlich steigern und dabei gleichzeitig Kosten reduzieren.

Die Automatisierung von Prozessen ermöglicht es Unternehmen, komplexe Daten in Echtzeit zu analysieren und potenzielle Störungen des Prozessablaufes frühzeitig zu erkennen. KI spielt eine zentrale Rolle bei der Überwachung von Lieferketten und der Optimierung des Supply Chain Managements (SCM). Besonders wichtig ist dies für die Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit und die nachhaltige Verbesserung der Kundenzufriedenheit.

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Einzelhandel Ihre Lieferantenbewertung automatisieren und von Excel-basierten Systemen auf moderne, effiziente Lösungen umsteigen können.

Herausforderungen traditioneller Lieferantenbewertung

Die traditionelle Lieferantenbewertung steht vor erheblichen Herausforderungen, die sich besonders in kleinen und mittelständischen Unternehmen bemerkbar machen. Dass der Großteil der deutschen kleinen und mittelständischen Unternehmen noch keine intelligenten Systeme nutzt, hat verschiedene Gründe.  Die größten Hemmnisse deutscher KMU sind fehlende personelle Ressourcen (62 %), fehlende Daten (62 %), fehlende finanzielle Ressourcen (50 %), Verunsicherung durch rechtliche Hürden (49 %) und fehlendes Know-how (48 %).

Limitierungen von Excel-basierten Systemen

Excel-basierte Systeme zeigen deutliche Grenzen bei der Verarbeitung komplexer Lieferantendaten. Besonders problematisch sind dabei:

• Hoher manueller Aufwand
• Mangelnde Transparenz
• Eingeschränkte Automatisierung
• Begrenzte Datenintegration
• Eingeschränkte Analysemöglichkeiten
• Skalierbarkeit

Aufgrund dieser Limitation empfehlen wir die Verwendung leistungsstarker KI-Technologien, die einen erhöhten Grad an Automatisierung, bessere Datenintegration und verbesserte Analysemöglichkeiten bieten.

Zeitaufwand und Fehleranfälligkeit

Der manuelle Aufwand für die Bearbeitung von Lieferantendaten ist beträchtlich. Insbesondere bei der Datenpflege entstehen erhebliche Zeitverluste durch die mehrfache Erfassung identischer Informationen. Allerdings zeigt sich, dass 67 % der nicht digitalisierten Unternehmen Schwierigkeiten haben, den tatsächlichen Nutzen der Automatisierung einzuschätzen. Diejenigen Firmen, die bereits künstliche Intelligenz im Handel zur Bewertung von Lieferanten nutzen, veröffentlichen keine genaueren Angaben zu den tatsächlich eingesparten Zeiten. Jedoch berichten alle von dem enormen Potenzial, das die Automatisierung von Bewertungsprozessen mit sich bringt. Dadurch werde nicht nur Zeit eingespart, sondern auch die Qualität der Bewertung sei deutlich besser als Erfahrungswerte.

Mangelnde Standardisierung

Die fehlende Standardisierung führt zu steigenden Prozesskosten. So auch in der Produktion von C-Teilen beispielsweise. Bei der Beschaffung von C-Teilen machen Prozesskosten in der Regel 80 % oder mehr der Gesamtkosten aus. Dennoch setzen viele Unternehmen noch keine einheitlichen Bewertungskriterien ein, um so Prozesskosten rapide zu senken. Dies führt zu inkonsistenten Bewertungsergebnissen und erschwert den Vergleich zwischen verschiedenen Lieferanten. Wenn die Bewertungsbasis nicht konsistent ist und somit nicht vergleichbar, kann auch keine fundierte wirtschaftliche Entscheidung getroffen werden.

KI-Technologien für die Lieferantenbewertung

Moderne KI-Technologien ermöglichen eine präzise, effiziente und einheitliche Bewertung von Lieferanten. Insbesondere die Kombination verschiedener KI-Ansätze schafft neue Möglichkeiten für eine automatisierte und objektive Bewertung von Lieferanten.

Machine-Learning-Algorithmen

Machine-Learning-Algorithmen bilden das Fundament für eine datenbasierte Lieferantenbewertung. Diese Systeme können aus bereits gesammelten Daten lernen und Muster erkennen, die für Menschen oft nicht erkennbar sind. Die ML-Algorithmen analysieren dabei verschiedenste historische Daten, auf die wir im weiteren Verlauf detaillierter eingehen werden.

Anhand dieser Daten ermöglicht ML eine automatische Klassifizierung von Lieferanten basierend auf ihrer Performance. Die Performancemessung ist allerdings von einer konsequenten einheitlichen Kriterienbewertung abhängig. die, wie wir festgestellt haben, oftmals nicht vorliegt. Die Hella GmbH & Co. KGaA setzt schon auf künstliche Intelligenz in Beschaffungsprozessen und ermittelt mittels Machine-Learning-Algorithmen die Zuverlässigkeit Ihrer Geschäftspartner durch Analyse von festgelegten Kriterien wie Wareneingangshistorie, Einkaufs- und Lieferdaten und vielen weiteren.

Natural Language Processing

Unter Natural Language Processing (NLP) versteht man die Fähigkeit eines Computerprogrammes, Text- oder Sprachbausteine zu verarbeiten und zu verstehen, um im Anschluss eine Reaktion zu erzeugen. NLP revolutioniert die Verarbeitung unstrukturierter Daten in Form von Sprache oder Text im Lieferantenmanagement.  NLP ermöglicht es, Dokumente wie Lieferscheine und Verträge automatisch zu analysieren und relevante Informationen zu extrahieren. Allerdings geht die Anwendung von NLP noch weiter: Die Technologie kann auch Medienberichte und öffentliche Quellen auswerten, um frühzeitig Risiken bei Lieferanten zu erkennen. Je früher Unternehmen wissen, wann es zu Lieferengpässen kommen wird, desto eher können sie darauf reagieren und dafür sorgen, dass ihre Bestände gedeckt bleiben. Zusätzlich können dadurch Umsatzeinbußen vermieden werden.

Automatische Datenerfassung und -analyse

Die automatische Datenerfassung und -analyse bildet einen weiteren Kernbereich der KI-gestützten Lieferantenbewertung. Moderne Systeme können folgende Aspekte automatisiert erfassen und bewerten:

• Echtzeitüberwachung von Lieferantenleistungen auf Basis der Performancedaten
• Erkennung von Qualitätsabweichungen
• Kontinuierliche Bewertung der Liefertreue

Diese automatisierten Prozesse ermöglichen eine Verbesserung der Reaktionszeit um bis zu 90 %. Zusätzlich können durch ML-basierte Prognosen potenzielle Probleme bereits erkannt werden, bevor sie auftreten. Als besonders leistungsfähig haben sich Random Forest und Gradient Boosting erwiesen. In einigen Benchmarks lag Ihre Genauigkeit der Risikovorhersagen bei über 90 %.

Implementierung eines KI-gestützten Bewertungssystems

Die erfolgreiche Einführung eines KI-gestützten Bewertungssystems erfordert ein strukturiertes, professionelles Vorgehen und sorgfältige Planung, bei der wir Sie gerne unterstützen. Zunächst sollten Unternehmen ihre spezifischen Anforderungen und Ziele definieren, die sie mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz im Handel erzielen wollen.

Datenintegration und -aufbereitung

Die Grundlage für ein effektiv funktionierendes KI-System bildet eine solide Datenbasis. Allerdings zeigt die Praxis, dass die Datenqualität bei mehr als 60 % der Unternehmen eine zentrale Problematik darstellt. Eine erfolgreiche Datenintegration umfasst folgende Kernaspekte:

• Zentralisierung der Datenbestände aus verschiedenen Quellen
• Standardisierung der Datenformate und -strukturen
• Implementierung von Qualitätssicherungsprozessen
• Aufbau einer einheitlichen Datenbasis

Darüber hinaus ist die kontinuierliche Überwachung der Datenqualität entscheidend. Unternehmen, die KI-gestützte Systeme einsetzen, können ihre Prozesseffizienz um bis zu 85 % steigern, wenn die Qualität der Daten ausgezeichnet und auf dem aktuellsten Stand ist.

Systemauswahl und –konfiguration

Bei der Auswahl eines geeigneten Systems spielen verschiedene Faktoren eine wichtige Rolle. Die Implementierung sollte dabei schrittweise erfolgen, beginnend mit den grundlegenden Funktionen. Ein strukturierter Auswahlprozess umfasst bei uns mehrere Phasen:

Ideation und Zieldefinition

• Identifikation der Geschäftsbereiche, in denen KI einen Mehrwert schaffen kann
• Definition klarer Ziele und Erwartungen
• Durchführung von Workshops und Potenzialanalysen

Experimentieren und Prototyping

• Entwicklung von Proof-of-Concepts (PoC) zur Überprüfung der Machbarkeit
• Durchführung von Benchmark zur Optimierung der Leistung und Minimierung technischer Risiken

Pilotphase

• Umsetzung eines Pilotprojektes mit klar definierten Metriken zur Erfolgsmessung

Integration und Skalierung

• Einbindung der KI-Lösung in bestehende Geschäftsprozesse und IT-Infrastruktur

Die Konfiguration des Systems muss dabei auf die spezifischen Anforderungen des Unternehmens abgestimmt sein. Besonders wichtig ist die Integration von Schnittstellen zu bestehenden Systemen wie CRM oder ERP, um einen nahtlosen Datenaustausch zu gewährleisten.

Optimierung durch künstliche Intelligenz im Handel

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Einzelhandel ermöglicht eine deutliche Verbesserung der Lieferantenbeziehungen durch fortschrittliche Analysemethoden. Durch den gezielten Einsatz von KI kann sich die Kommunikation zwischen den Parteien z. B. bei Vertragsverlängerungen oder Preisanpassungen verbessern. Moderne KI-Systeme schaffen dabei neue Maßstäbe für Transparenz und Effizienz in der Lieferkette und so Raum für eine sachlich fundierte Gesprächsbasis.

Echtzeitmonitoring von Lieferantenleistung

Die kontinuierliche Überwachung der Lieferantenleistung durch KI-gestützte Systeme ermöglicht eine präzise Bewertung in Echtzeit. Infolgedessen können Unternehmen die Leistung ihrer Zulieferer anhand verschiedener Metriken analysieren:

 

1. Qualität

• • Produktqualität
  • Zertifizierungen
  • Qualitätsmanagement

2. Zuverlässigkeit

• • Termintreue
  • Lieferflexibilität
  • Liefermengen-Treue

3. Kosten

• • Preisniveau
  • Zahlungsbedingungen
  • Preisflexibilität

4. Service

• • Reaktionszeit
  • Support
  • Kommunikation

5. Risikomanagement

• • Lieferausfallquote
  • Datenschutz
  • Versicherungsschutz

6. Innovation

• • Entwicklungskompetenz
  • Technologieführerschaft
  • Prozessoptimierung

7. Nachhaltigkeit

• • Umweltmanagement
  • Soziale Standards
  • Compliance

Automatische Risikobewertung

Die KI-gestützte Risikoanalyse verändert das Lieferantenmanagement maßgeblich durch automatisierte Bewertungsprozesse. Darüber hinaus ermöglichen moderne Systeme wie Gradient Boosting eine Trefferquote von über 90 % bei der Früherkennung von Lieferantenrisiken. Die automatische Risikobewertung umfasst dabei verschiedene Dimensionen. Diese Dimensionen leiten sich aus den zuvor betrachteten Metriken ab:

• Finanzielle Risiken
• Operative Risiken
• Geografische/logistische Risiken
• Compliance und regulatorische Risiken
• Reputationsrisiken
• Technologische Risiken

Moderne Tools wie der SAP Ariba Supplier Risk Manager oder der osapiens HUB integrieren diese Dimensionen in automatisierte Prozesse. Sie nutzen Daten aus öffentlichen und privaten Quellen sowie spezifische Fragebögen, um Risiken in Echtzeit zu bewerten und gezielte Maßnahmen abzuleiten.

Predictive Analytics für Lieferantenentwicklung

Predictive Analytics ermöglicht es Unternehmen, zukünftige Entwicklungen im Lieferantenportfolio vorherzusagen. Allerdings setzen erst 8 % der Einkaufsverantwortlichen in DACH-Unternehmen diese Technologie ein. Das geht aus der Studie „Next Stop, next Gen“ vom August 2024 hervor.

Die zusätzliche Integration von Blockchain und IoT-Sensoren in KI-Systeme schafft dabei eine neue Dimension der Transparenz und Nachverfolgbarkeit. Durch die Kombination dieser Technologien können Unternehmen nicht nur den aktuellen Status ihrer Lieferanten überwachen, sondern auch proaktiv auf potenzielle Entwicklungen reagieren. Sowie auf zurückliegende informationsverarbeitende Prozesse in der Blockchain zurückgreifen und Entscheidungen einfacher nachvollziehen.

Fazit

Zusammenfassend zeigt sich deutlich, dass KI-gestützte Systeme die Lieferantenbewertung grundlegend verändern. Die Automatisierung traditioneller Excel-basierter Prozesse steigert nicht nur die Effizienz um bis zu 85 %, sondern ermöglicht auch eine präzise Echtzeitüberwachung der Lieferantenleistung.

Machine Learning und Natural Language Processing schaffen dabei neue Maßstäbe für die automatische Datenerfassung und -analyse. Darüber hinaus gewährleisten diese Technologien eine Trefferquote von über 85 % bei der Früherkennung potenzieller Risiken.

Schließlich führt die schrittweise Implementierung eines KI-gestützten Bewertungssystems zu nachhaltigen Verbesserungen im Lieferantenmanagement. Die Kombination aus Echtzeitmonitoring, automatischer Risikobewertung und Predictive Analytics bildet folglich das Fundament für zukunftssichere Lieferketten im modernen Handel.

Die Transformation von Excel-basierten Systemen zu KI-gestützten Lösungen erfordert zwar anfängliche Investitionen, zahlt sich jedoch durch gesteigerte Effizienz und verbesserte Entscheidungsprozesse langfristig aus.

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