Live-Webinar: BOTs (RoBOTs) & Advanced Analytics im Strat. Einkauf

Experten diskutieren zum Thema Künstliche Intelligenz ...

Prof. Dr. Wolfgang Bremer (Technische Hochschule Nürnberg)

Olaf-Matthias Isemer, Director Purchasing (Intersnack Gruppe)

Christian Ruck, Head of Professional Services (Orpheus)

Angelo Maimone, Sales & Business Development (Orpheus)

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Teilnehmer

Prof. Dr. Wolfgang Bremer Christian RuckOlaf-Matthias Isemer Angelo Maimone

Professor für Wirtschaftsinformatik, Technische Hochschule Nürnberg

Ehemals Director ProcurementPerformance Solutions, adidasAG

Head of Professional Services, Orpheus GmbH

Mitglied der Geschäftsführung Intersnack Procurement, Director Procurement Non-Food

Sales & Business Development,Orpheus GmbH

Volker Haßmann

Chefredakteur, Bundesverband Materialwirtschaft, Einkauf und Logistik e.V.

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From Transparency to Savings: turn potentials into cash

Autom. Extraktion und

Anreicherung sämtlicher

Buchungsbelege

Bereinigung,

Clusterung und

Kategorisierung

Erstellung eines

zentralen Spend &

Savings Cubes

Einkaufskennzahlen

und Standardanalysen

Identifizierung und

Berechnung von

Einsparpotentialen

Planen, messen,

steuern von Strategie-

& Effizienz-Initiativen

Wertbeitrag - Berechnung

des Einkaufs (GuV)

Erfolgsmessung

(Einkaufsperformance)

ERPConnector DataCategorizer

AnalysisBOTs

SpendControl

InitiativeTracker

Fakten-basierteEinkaufsstrategien

& Maßnahmen

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Was sagt Wikipedia zum Thema Künstliche Intelligenz?

… ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit derAutomatisierung intelligenten Verhaltens befasst.

Im Allgemeinen bezeichnet künstliche Intelligenz oder KI den Versuch, eine menschenähnliche Intelligenz nachzubilden, d. h., einen Computer zu bauen oder so zu programmieren, dass er eigenständig Probleme bearbeiten kann.

„Künstliche Intelligenz“

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Wie ordnet Orpheus das Thema KI in Bezug auf den Einkauf ein?

Orpheus nimmt bestehende und bewährte KI-Methoden und entwickelt daraus spezielle Algorithmen, die sich insbesondere für den Einkauf eignen. Diese versehen wir mit einem „Lern-Mechanismus“, der z.T. automatisiert ist und besonders auch vom Feedback des Anwenders immer schlauer gemacht wird („Lernendes System“).

„Praktische Anwendung von KI im Einkauf“

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Was sollte man nicht erwarten?

Man sollte nicht erwarten, alle einkäuferischen Fähigkeiten durch Algorithmen automatisieren zu können.

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Zielsetzung

Ziel ist es dem strategischen Einkäufer Freiräume und

Kapazitäten zu verschaffen und ihn durch ein intelligentes

Assistenzsystem zu unterstützen

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BOTs für Advanced Analytics, Predictions & Cash Mining im EinkaufPro

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Spend & Savings Mining &

Prediction / Prognosis

Spend fragmentation per category cluster and per country/ business unit Spend development per supplier/per part (incl. quotation check) Spend shifts between supplier in the same category (compliance or not negotiated) Tail spend optimization Spend acceleration analysis Spend Correlation between categories & internal Category Spend-Benchmark Cost Driver: Spend – Factor(X) correlation (revenue, #employees, spend allocation) Prediction of Spend Baselines and Category Interactions / Dependencies

Price Benchmarking, Potentials & Prediction

Material price cluster variance (Cluster Benchmark) Item substitution PPV savings (-> see blog article) Recognition of identical parts / or parts which may be substituted Correlation of material prices with corresponding indices & Prediction of “Should” Prices Price variation per parts in different countries / org. units with different suppliers

Spend Allocation & Contract Coverage (Bundling)

LCC & BCC sourcing potentials Global use of suppliers and contracts (Shared Supplier)

Process Mining & Efficiency Improvements

Buying & Invoice Channel Analysis and Improvements Lead Time Process Analysis Shadow Buying Organisation SLA Monitoring (e.g. for BPO) “Direct” & “Indirect” Transactional Process Compliance Material Compliance

Payment Behaviour, Terms

Prediction / Prognosis

Benchmarking and optimization of payment terms Cash Discount Improvements DPO analysis and improvements Realize returns on excess liquidity (dynamic discounts) Prediction of Liabilities (Supplier) Prediction of Obligo (realiy & w/o PO)

Procurement Compliance

Compliance to master data (e.g. price compliance) Compliance to contract and compliance to certified supplier list CPD compliance analysis Compliance to Conditions and INCO terms

Other Potentials, Risk Identification and Mitigation

Lost Discounts / Rebates (Quantities) Lost Discounts / Rebates (Values & Refunds / Boni) Currency risks per country Currency risks per supplier Double payment analysis

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KI-basierte Algorithmen bilden die Grundlage für Analysis & Sourcing BOTs

Managed ServicesBasic Al methods

Semantic Data Management & BigData

Bundling

Data Clustering

Item / Material Standardisation

Price Benchmarks

Performance Pricing

Price/Cost Driver

Price Histories

Data Classification

Transparency & valid Baselines

Spend Benchmarking

Predict & Simulate

Spend/Price Prognosis

Budget Planing

Simulate Effects & Risks

Consistency & Compliance

Double Playments

Price Deviations

Payment term Differences

Inco term Differences

Missed Discounts

Process Mining

Procurement Compliance Analysis

Lead Times and unnecessaryProcess Variance

Procurement Process Automation

Cleansing & Outlier

Error-Free data tocalculate valid KPI

Valid MPV figures

Analysis BOTs & Sourcing BOTs

10Copyright © Orpheus GmbH 2017 - Publication or unauthorized distribution of this document is strictly prohibited.

Exkurs: Live-Präsentation

DataCategorizer

SpendPrediction

DataClusterer

11Copyright © Orpheus GmbH 2017 - Publication or unauthorized distribution of this document is strictly prohibited.

LPP/NLPP als Expertenwerkzeug zur Preisanalyse und Benchmarking

Die Rückschlüsse und Vorschläge für Maßnahmen werdenAls leicht verständliche, textuelle „Ratschläge“ ausgegeben

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Spend Prediction - Beispiel

Prognose für Granulate mithilfe eines Künstlichen Neuronalen Netzes (KNN)

13Copyright © Orpheus GmbH 2017 - Publication or unauthorized distribution of this document is strictly prohibited.

Die Zukunft: End-to-End Automatisierung von Potentialanalysen & Maßnahmenableitung

Spend-DB / DWA any vendor

Data Sensors Sourcing BOTS

Analysis BOTSSemantic Data Management

Cost Savings

Cash Improvements

Auto-suggest

Cash- & SavingsInitiatives

AutomaticSuggestionsfor Savings / Cash Potentials & EffiencyImprovements

Automation ofselected tasks instrategic sourcing

Data Sensors

Automatic creation of Initiative Ideas

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Podiumsdiskussion

Prof. Dr. Wolfgang Bremer Christian RuckOlaf-Matthias Isemer Angelo Maimone

Professor für Wirtschaftsinformatik, Technische Hochschule Nürnberg

Ehemals Director ProcurementPerformance Solutions, adidas AG

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Mitglied der Geschäftsführung Intersnack Procurement, Director Procurement Non-Food

Sales & Business Development,Orpheus GmbH

Angelo Maimone

Sales & Business Development

Orpheus GmbH

Gleißbühlstr. 2, 90402 Nürnberg

Telefon +49 1590 433 8 403

Angelo.maimone@orpheus-it.com

www.orpheus-it.com

Herzlichen DankFür Ihre Teilnahme