EINKAUF 4.0: REALITÄT, ZUKUNFTSMUSIK ODER MODEERSCHEINUNG?
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- Maja Kästner
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1 EINKAUF 4.0: REALITÄT, ZUKUNFTSMUSIK ODER MODEERSCHEINUNG? ERGEBNISSE DES AKTUELLEN BME BAROMETERS ELEKTRONISCHE BESCHAFFUNG IB Universität Würzburg Lehrstuhl für BWL Julius Maximilians Universität Würzburg Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur, Leipzig, Prof. Dr. Holger Müller Bundesverband Materialwirtschaft, Einkauf und Logistik e.v. Bundesverband Materialwirtschaft, Einkauf und Logistik in Österreich Allocation Network GmbH 9. BME elösungstage 2018, Düsseldorf, 13. März 2018
2 Studienteilnehmer Verteilung Mitarbeiteranzahl Verteilung KMU / GU 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% > ,6% 5,3% 10,9% GU: 47,5% ,8% ,1% ,3% 16,8% KMU: 52,5% (n=303) < 49 6,3% (n=303) Größere Unternehmen (GU) ab MA 2
3 Studienteilnehmer Verteilung Sektoren Industrie Industrie: 61,7% Dienstleistung: 26,1% Handel: 5,9% Öffentliche Institutionen: 6,3% Automobilindustrie: 18,2% Maschinen / Anlagenbau: 31,0% Chemie / Pharma: 9,6% Elektronik / IT / Telekommunikation: 8,6% Metallver / bearbeitung: 8,6% Andere: 24,1% (n=303) (n=187) 3
4 Inhalt 1) Bedeutung und Einsatz der E Tool Kategorien 2) Digitalisierung und Auswirkungen auf den Einkauf 4
5 Bedeutung und Einsatz der E Tool Kategorien (1) Wichtigkeit der E Tools in den Bereichen * 0% 25% 50% 75% 100% R2P: Einheitlicher Prozess (n=77) 10,4% 36,4% 53,2% Spend Analysis / Controlling (n=227) 9,7% 35,2% 54,2% R2P: Dezentraler Abteilungsbedarf (n=154) 9,7% 36,4% 50,0% Lieferantenmanagement (SRM) (n=241) 11,6% 35,3% 51,0% R2P: Zentral geplanter Bedarf (n=151) 11,2% 41,4% 42,8% Qualitätsmanagement (n=175) 13,7% 48,0% 34,9% Source to Contract (n=242) 14,0% 41,3% 38,8% Plan to Strategy (n=213) 18,3% 49,3% 28,6% Category spezifische Tools (n=184) 23,9% 50,0% 21,2% ganz unwichtig eher unwichtig teils / teils eher wichtig sehr wichtig * Nur Antwortende, die das jeweilige Tool für sich als relevant erachten. 5
6 Bedeutung und Einsatz der E Tool Kategorien (2) Stand der E Tools in den Bereichen 0% 25% 50% 75% 100% R2P: Einheitlicher Prozess (n=78) 21,8% 14,1% 12,8% 51,3% R2P: Dezentraler Abteilungsbedarf (n=156) 23,1% 19,2% 10,9% 46,8% R2P: Zentral geplanter Bedarf (n=153) 27,5% 18,3% 9,8% 44,4% Spend Analysis / Controlling (n=228) 32,9% 19,3% 11,8% 36,0% Category spezifische Tools (n=185) 43,8% 12,4% 13,0% 30,8% Source to Contract (n=242) 32,2% 21,1% 16,5% 30,2% Qualitätsmanagement (n=175) 42,3% 16,6% 13,1% 28,0% Lieferantenmanagement (SRM) (n=242) 33,9% 24,4% 16,5% 25,2% Plan to Strategy (n=213) 48,4% (nur) Ideen / noch unkonkret vorhanden, aber nicht / kaum genutzt 16,9% 12,7% 22,1% Einführung konkret geplant aktive Nutzung 6
7 Bedeutung und Einsatz der E Tool Kategorien (3) Aktivitäten zum Ausbau der E Tools in den Bereichen 0% 25% 50% 75% 100% Spend Analysis / Controlling (n=153) 5,2% 16,3% 45,8% 28,8% R2P: Dezentraler Abteilungsbedarf (n=111) 7,0% 18,2% 42,1% 29,1% R2P: Einheitlicher Prozess (n=61) 14,1% 14,1% 32,0% 37,0% R2P: Zentral geplanter Bedarf (n=103) 7,8% 20,8% 34,1% 34,7% Lieferantenmanagement (SRM) (n=159) 11,2% 22,0% 34,9% 27,3% Qualitätsmanagement (n=100) 11,0% 25,0% 44,0% 17,0% Plan to Strategy (n=102) 12,6% 26,1% 35,5% 19,6% Source to Contract (n=159) 14,7% 23,1% 31,4% 23,1% Category spezifische Tools (n=99) 21,2% 19,3% 29,7% 18,9% sehr gering eher gering mittel eher stark sehr stark 7
8 Bedeutung und Einsatz der E Tool Kategorien (4) Durchschnittlich angestrebte Nutzungsintensität der E Tools in den Bereichen 0% 25% 50% 75% 100% R2P: Dezentraler Abteilungsbedarf (n=111) 10,0% 15,1% 42,3% 32,6% R2P: Zentral geplanter Bedarf (n=101) 8,6% 18,9% 32,2% 40,2% Spend Analysis / Controlling (n=153) 8,5% 20,9% 33,3% 37,3% R2P: Einheitlicher Prozess (n=61) 13,0% 16,7% 32,1% 38,2% Lieferantenmanagement (SRM) (n=160) 13,6% 27,6% 32,1% 26,8% Category spezifische Tools (n=97) 21,3% 24,0% 28,6% 26,0% Qualitätsmanagement (n=100) 10,0% 38,0% 38,0% 14,0% Source to Contract (n=148) 24,4% 28,0% 27,7% 19,9% Plan to Strategy (n=99) 23,2% bedarfsweise / in Einzelfällen elektronisch mit wenigen Ausnahmen 34,8% 30,5% überwiegend elektronisch ausschließlich elektronisch 11,4% 8
9 Inhalt 1) Bedeutung und Einsatz der E Tool Kategorien 2) Digitalisierung und Auswirkungen auf den Einkauf 9
10 Digitalisierung und Auswirkungen auf den Einkauf (1) Operativer Abwicklungsprozess Gesamt 0% 25% 50% 75% 100% Operative Einkaufsabwicklung wird nahezu komplett automatisiert (n=277) 6,5% 14,8% 18,4% 35,0% 16,2% 9,0% 1,1% Operative Einkaufsabwicklung wird weitestgehend outgesourct (n=277) 68,6% 15,9% 8,3% Operativer Einkaufsprozess wird weitestgehend mit Buchungs, Rechnungsprüfungs und Zahlungsprozess integriert und automatisiert (P2P) (n=278) 15,1% 12,6% 20,1% 26,6% 17,3% 4,3% 8,3% 1,8% keine / kaum gering mittel stark sehr stark bereits erfolgt 10
11 Digitalisierung und Auswirkungen auf den Einkauf (2) Qualifikation und Arbeit Gesamt 0% 25% 50% 75% 100% Qualifikationsanforderungen im strategischen Einkauf verschieben sich stark in Richtung IT Kompetenz (n=262) 10,7% 17,9% 35,1% 27,1% 8,0% 1,1% Strategische Einkäufer werden in vielen Bereichen durch IT Lösungen ersetzt (n=259) 42,9% 35,9% 15,4% 4,2% 0,4% 1,2% Kommunikation via Internet ersetzt weitestgehend Vor Ort Besuche (n=261) 16,1% 29,9% 32,6% 14,6% 4,6% 2,3% keine / kaum gering mittel stark sehr stark bereits erfolgt 11
12 Digitalisierung und Auswirkungen auf den Einkauf (3) Bedeutung der Zusammenarbeit mit Lieferanten Gesamt 0% 25% 50% 75% 100% Kollaboration mit Lieferanten ist eine strategische Kernkompetenz des Unternehmens (n=258) 8,5% 9,7% 15,9% 39,9% 21,7% 4,3% Einkauf / SCM ist mindestens gleichberechtigter Partner zu anderen Unternehmensfunktionen bei der Auswahl strategischer Lieferanten (n=255) 8,2% 6,7% 16,1% 40,0% 22,0% 7,1% Persönliche Qualifikation: Koordinations und Kollaborationskompetenz dominiert Prozesskompetenz (n=257) 8,2% 12,8% 37,0% 31,5% 9,7% 0,8% Kollaboration in der Supply Chain ist Kernelement der Industrie 4.0 Strategie des Unternehmens (n=256) 14,5% 11,3% 26,2% 33,2% 14,5% 0,4% keine / kaum gering mittel stark sehr stark bereits erfolgt 12
13 Digitalisierung und Auswirkungen auf den Einkauf (4) Sourcing Intelligente Suchalgorithmen und Big Data Analytics schaffen sehr hohe (globale) Markttransparenz 0% 20% 40% 60% 80% 100% Gesamt (n=260) 22,7% 16,5% 23,5% 26,2% 10,4% 0,8% MA > (n=31) 6,5% 12,9% 29,0% 25,8% 25,8% 0,0% MA < (n=229) 24,9% 17,0% 22,7% 26,2% 8,3% 0,9% GU / Konzerne (n=124) 17,7% 15,3% 21,0% 33,1% 12,9% 0,0% KMU (n=136) 27,2% 17,6% 25,7% 19,9% 8,1% 1,5% keine / kaum gering mittel stark sehr stark bereits erfolgt 13
14 Digitalisierung und Auswirkungen auf den Einkauf (5) Sourcing Sehr große Plattformen bündeln Angebote und verdrängen individuelle Anbieter in einigen Segmenten 0% 20% 40% 60% 80% 100% Gesamt (n=259) 18,5% 20,1% 27,0% 26,3% 7,7% 0,4% MA > (n=31) 6,5% 22,6% 16,1% 35,5% 19,4% 0,0% MA < (n=228) 20,2% 19,7% 28,5% 25,0% 6,1% 0,4% GU / Konzerne (n=124) 11,3% 22,6% 30,6% 28,2% 7,3% 0,0% KMU (n=135) 25,2% 17,8% 23,7% 24,4% 8,1% 0,7% keine / kaum gering mittel stark sehr stark bereits erfolgt 14
15 Digitalisierung und Auswirkungen auf den Einkauf (6) Sourcing Automatisierte Verhandlungsagenten optimieren Einkaufs und Verkaufskontrakt 0% 20% 40% 60% 80% 100% Gesamt (n=258) 36,0% 23,6% 20,9% 14,7% 4,3% 0,4% MA > (n=30) 20,0% 20,0% 10,0% 36,7% 13,3% 0,0% MA < (n=228) 38,2% 24,1% 22,4% 11,8% 3,1% 0,4% GU / Konzerne (n=121) 30,6% 24,8% 21,5% 19,8% 3,3% 0,0% KMU (n=137) 40,9% 22,6% 20,4% 10,2% 5,1% 0,7% keine / kaum gering mittel stark sehr stark bereits erfolgt 15
16 Digitalisierung und Auswirkungen auf den Einkauf (7) Sourcing Sourcingstrategien werden zunehmend semi / automatisch generiert 0% 20% 40% 60% 80% 100% Gesamt (n=259) 33,6% 26,3% 22,0% 15,1% 0,4% 2,7% MA > (n=31) 19,4% 32,3% 16,1% 19,4% 12,9% 0,0% MA < (n=228) 35,5% 25,4% 22,8% 14,5% 0,4% 1,3% 3,3% GU / Konzerne (n=123) 28,5% 26,0% 22,0% 20,3% 0,0% KMU (n=136) 38,2% 26,5% 22,1% 10,3% 0,7% keine / kaum gering mittel stark sehr stark bereits erfolgt 2,2% 16
17 Digitalisierung und Auswirkungen auf den Einkauf (8) Sourcing Ausschreibungsprozesse erfolgen weitestgehend automatisiert 0% 20% 40% 60% 80% 100% Gesamt (n=261) 19,5% 13,0% 22,2% 27,6% 14,9% 2,7% MA > (n=31) 9,7% 9,7% 19,4% 35,5% 22,6% 3,2% MA < (n=230) 20,9% 13,5% 22,6% 26,5% 13,9% 2,6% GU / Konzerne (n=124) 10,5% 16,1% 21,8% 33,1% 16,1% 2,4% KMU (n=137) 27,7% 10,2% 22,6% 22,6% 13,9% 2,9% keine / kaum gering mittel stark sehr stark bereits erfolgt 17
18 Digitalisierung und Auswirkungen auf den Einkauf (9) Risiko, Lieferanten, Kontraktmanagement Intelligente Suchalgorithmen und Big Data Analytics werden standardmäßig für die Identifizierung von Versorgungsrisiken eingesetzt 0% 20% 40% 60% 80% 100% Gesamt (n=259) 27,8% 14,7% 23,2% 23,6% 9,7% 1,2% MA > (n=31) 16,1% 12,9% 22,6% 29,0% 19,4% 0,0% MA < (n=228) 29,4% 14,9% 23,2% 22,8% 8,3% 1,3% GU / Konzerne (n=124) 25,8% 15,3% 21,0% 28,2% 9,7% 0,0% KMU (n=135) 29,6% 14,1% 25,2% 19,3% 9,6% 2,2% keine / kaum gering mittel stark sehr stark bereits erfolgt 18
19 Digitalisierung und Auswirkungen auf den Einkauf (10) Risiko, Lieferanten, Kontraktmanagement Lieferantenbewertungen werden automatisch gemäß der realen Performance real time aktualisiert 0% 20% 40% 60% 80% 100% Gesamt (n=260) 20,4% 11,5% 22,3% 30,0% 13,5% 2,3% MA > (n=31) 9,7% 6,5% 19,4% 35,5% 25,8% 3,2% MA < (n=229) 21,8% 12,2% 22,7% 29,3% 11,8% 2,2% GU / Konzerne (n=124) 16,9% 11,3% 25,0% 31,5% 13,7% 1,6% KMU (n=136) 23,5% 11,8% 19,9% 28,7% 13,2% 2,9% keine / kaum gering mittel stark sehr stark bereits erfolgt 19
20 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Für Rückfragen und weitere Informationen: Unsere Kontaktdaten Prof. Dr. Holger Müller Telefon: (0931) E Mail: boga@uni wuerzburg.de wuerzburg.de/lehrstuhl/bwl2 Telefon: (0351) E Mail: holger.mueller@htwk leipzig.de leipzig.de Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Universität Würzburg Sanderring 2, Würzburg 20
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