Das Potenzial von künstlicher Intelligenz (KI) in der Beschaffung von Fertigungsunternehmen und im Bezug von Dienstleistungen von Steuerungssystemintegratoren oder Industrieautomation ist enorm und kann viele Vorteile bringen, die aufgrund der sehr individuellen Prozesse und Lösungen von Fertigungsunternehmen relativ schwer zu beschreiben sind.

Betrachtet man diese in einem breiteren Kontext, so lassen sich einige der wahrscheinlichsten Trends und sogenannten „kleinsten gemeinsamen Nenner“ für alle Unternehmen beschreiben, sei es in der Chemie-, Energie-, Bergbau- oder Schwerindustrie.

Datenanalyse und Big Data im Direkteinkauf

Der Einsatz von KI ermöglicht die genaue Analyse riesiger Datenmengen (Big Data) aus verschiedenen Quellen, zum Beispiel historische Einkäufe, Markttrends oder Lieferantendaten. So kann man relevante Muster erkennen, die Nachfrage prognostizieren und genauere Kaufentscheidungen treffen. Dies ist vor allem für den Einkauf in der Produktion von entscheidender Bedeutung, wo die Datenanalyse dazu beitragen kann, die Nachfrage besser mit der Verfügbarkeit von Rohstoffen oder Komponenten abzustimmen.

Automatisierung des Einkaufs in Fertigungsunternehmen

KI ermöglicht die Automatisierung zahlreicher Routineaufgaben im Einkauf, wie die Suche nach Lieferanten, Preisverhandlungen oder die Aufgabe von Bestellungen. Dadurch können sich die Mitarbeitenden auf strategischere Aspekte des Einkaufs konzentrieren, was zu einem schnelleren Einkaufsprozess und besseren Geschäftsbedingungen beitragen kann.

Moderne Lieferketten

Künstliche Intelligenz kann eingesetzt werden, um Lieferwege, die Wahl der Transportmittel oder die Bestandsverwaltung zu optimieren. Durch die Analyse von KI-Daten kann die Lieferroute besser geplant werden, was die Logistikkosten senken und die Effizienz der gesamten Lieferkette erhöhen kann.

Perfektion bei der Preisprognose?

Entsprechend ausgewählte Algorithmen ermöglichen die Analyse historischer Daten und Markttrends, um die zukünftige Nachfrage und Preise vorherzusagen. Anhand dieser Prognosen können die Unternehmen die Produktion besser planen, die Konditionen mit den Lieferanten aushandeln und Engpässe oder Überbestände vermeiden. Dies ist vor allem in der verarbeitenden Industrie von entscheidender Bedeutung, wo eine effektive Bestandsverwaltung und Bedarfsprognose der Schlüssel zur betrieblichen Effizienz sind.

Es ist auch zu bedenken, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Einkauf die entsprechende technologische Infrastruktur und geschulte Mitarbeitende erfordert, das die Ergebnisse der Datenanalyse interpretieren und darauf basierend strategische Entscheidungen treffen kann.

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