Hintergrund und Ausgangslage

Ein großes Fertigungsunternehmen, das weltweit tätig ist, hat ständig mit einer riesigen Menge an Beschaffungsanfragen zu tun. Das Einkaufsteam verbrachte viel Zeit mit der Beantwortung von Anfragen bezüglich Lieferantendaten, Bestellstatus und der Verwaltung von Bestellvorgängen. Dies führte nicht nur zu ineffizienten Arbeitsabläufen, sondern auch zu Verzögerungen und einer höheren Arbeitsbelastung.

Ziele des Projekts

Das Hauptziel des Projekts war es, die Effizienz der Einkaufsabteilung zu steigern, indem wiederkehrende Aufgaben automatisiert und die Antwortzeiten für Anfragen reduziert werden. Spezifische Ziele umfassten:

  • Automatisierung von Routinefragen zu Lieferanten und Bestellstatus.
  • Reduzierung der Bearbeitungszeit für Beschaffungsanfragen.
  • Verbesserung der Transparenz und Effizienz in der Lieferantenkommunikation.
  • Entlastung des Einkaufsteams von administrativen Tätigkeiten.

Lösungsimplementierung

Um diese Ziele zu erreichen, wurde die KI in die bestehenden Einkaufs- und Bestellsysteme des Unternehmens integriert. Der Implementierungsprozess gliederte sich in mehrere Phasen:

a) Bedarfsanalyse und Planung:
  • Identifizierung der häufigsten Anfragen: Durch Analyse von historischen Daten wurden die häufigsten Anfragen z.B. zu Bestellstatus, Lieferzeiten und Lieferantenverfügbarkeit identifiziert.
  • Festlegung der Integrationspunkte: Die relevanten Systeme, darunter das Enterprise Resource Planning (ERP) System (z.B. SAP) und das Lieferantenmanagementsystem, wurden bestimmt.
b) Entwicklung und Integration:
  • Erstellung der Gesprächs-Workflows: Entwicklung spezifischer Workflows zur automatisierten Bearbeitung von Lieferantendaten und Bestellstatus.
  • Technische Integration: Die KI wurde nahtlos in das ERP-System und das Lieferantenmanagementsystem integriert.
c) Trainings- und Wissensdatenbank:
  • Datenimport und -strukturierung: Historische Beschaffungsdaten und häufig gestellte Fragen wurden genutzt, um die Wissensbasis der KI zu erweitern.
  • Regelmäßige Updates: Planung regelmäßiger Aktualisierungen der Wissensdatenbank, um die Relevanz und Genauigkeit der bereitgestellten Informationen sicherzustellen.

Anwendungsbeispiel und Ablaufszenario

Szenario: Anfrage zum Bestellstatus

  • Schritt 1: Ein interner Mitarbeiter des Unternehmens fragt nach dem aktuellen Status einer Bestellung über das interne Chat-System.
    – Mitarbeiter: „KI, kannst du mir den aktuellen Status der Bestellung mit der Bestellnummer 789012 nennen?“
  • Schritt 2: Die KI verarbeitet die Anfrage, durchsucht das ERP-System nach der entsprechenden Bestellnummer und ruft den aktuellen Status ab.
    – KI: „Einen Moment bitte, ich überprüfe den Status Ihrer Bestellung.“
  • Schritt 3: Die KI findet den aktuellen Bestellstatus und informiert den Mitarbeiter.
    – KI: „Ihre Bestellung 789012 wurde am 01.10.2023 versandt und befindet sich derzeit in der Zustellung. Das voraussichtliche Lieferdatum ist der 03.10.2023. Möchten Sie zusätzliche Details oder die Sendungsnummer erhalten?“
  • Schritt 4: Der Mitarbeiter gibt an, was er genau benötigt.
    – Mitarbeiter: „Ja, bitte sende mir die Sendungsnummer.“
  • Schritt 5: Die KI teilt die Sendungsnummer mit und gibt auf Wunsch weitere relevante Informationen.
    – KI: „Die Sendungsnummer Ihrer Bestellung lautet XYZ987654. Sie können den Status Ihrer Sendung bei unserem Versandpartner einsehen. Benötigen Sie noch weitere Informationen?“

Ergebnisse und Nutzen

Nach der Implementierung der KI zeigten sich deutliche Verbesserungen im Einkauf und Beschaffung:

  • Reduzierte Bearbeitungszeit: Die durchschnittliche Bearbeitungszeit für Beschaffungsanfragen verringerte sich um 60%.
  • Erhöhte Effizienz im Einkaufsteam: Das Einkaufsteam konnte sich auf strategisch wichtigere Aufgaben konzentrieren.
  • Verbesserte Transparenz: Die Mitarbeiter hatten jederzeit Zugriff auf aktuelle Bestell- und Lieferantendaten.
  • Erhöhung der Mitarbeiterzufriedenheit: Durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben wurde die Arbeitsbelastung des Teams reduziert.

Schlussfolgerung

Die Integration der KI in die Beschaffungsprozesse des Unternehmens führte zu einer signifikanten Steigerung der Effizienz und Zufriedenheit sowohl der internen Mitarbeiter als auch der Einkaufsabteilung. Durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben wie das Beantworten häufiger Fragen und das Nachverfolgen von Bestellungen konnte wertvolle Zeit freigesetzt und die Qualität der Beschaffungsprozesse erheblich verbessert werden. Zukünftige Erweiterungen könnten die Implementierung von proaktiven Benachrichtigungen bei Bestellstatusänderungen und die Nutzung fortschrittlicher Analysetools zur weiteren Optimierung der Einkaufsstrategien umfassen.