Seminar Digitale Assistenz, Maschinelles Lernen im Einkauf

Verantwortlich: 
Claudia Bauer
Art des Abschlusses: 
Zertifikat
Dauer: 
1 Tag
Studienformat: 
berufsbegleitendes Studium
Sprache: 
Deutsch
Studienangebot: 
Akademische Weiterbildungsangebote ohne formalen Abschluss
Kosten: 
300 €; bei Durchführung als Inhouse-Seminar auf Anfrage
Beginn: 
Auf Anfrage
Allgemeine Zugangsvoraussetzungen: 
Keine Zugangsvoraussetzungen
Link zum Veranstalter: 
https://ohm-professional-schoo...
Studienort: 
Nürnberg
Lehrkraft: 
Werner Güntner
ECTS-Punkte: 
0

Digitale Assistenz, Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz im Einkauf der Zukunft

Digitale Assistenz und angelerntes Wissen aus Daten werden auch dem Einkauf der Zukunft als Entscheidungshilfen zur Verfügung stehen. Beide Themenkomplexe müssen sowohl inhaltlich als auch wissenstechnisch in jedem Einkauf aufgebaut bzw. vermittelt werden.

Lernen Sie Grundlagen, IT-Unterstützung und Anwendungsbeispiele für das weite Gebiet der künstlichen Intelligenz kennen und wie Sie mit neuen digitalen Instrumenten die Effizienz in Ihrem Einkaufscontrolling weiter steigern können.

Fächergruppe: 
Wirtschaftswissenschaften
Sonstiges
Gliederung: 

Unser Experte vermittelt stets aktuelles Praxiswissen. Für die Planung einer Inhouse-Schulung nutzen Sie die unten aufgeführen Themenbereiche als Orientierung und Planungsvorlage. In Abstimmung mit dem Referenten ist das Seminar individuelle an Ihre Bedürfnisse anpassbar:

1. Notwendige Kenntnis innovativer Techniken zur Big-Data-Analyse im Einkaufscontrolling:

  • Automatisierte und flexible Datenextraktion aus der Systemlandschaft des Unternehmens
  • Erkennen von Mustern und Überwachung komplexer Datenkonstellationen in den relevanten Datenobjekten der Beschaffung
  • Unterstützungsmöglichkeit einkäuferischer Entscheidungen durch digitale Instrumente

2. Aus Fragen werden Muster; erkannt wird nur, wozu es Muster gibt:

  • Mustererkennung und Musterdefinition aus den operativen Datenströmen
    - Problem Datenanomalien: stechen einzelne Preise heraus?
    - Passen Mengen und Preise zusammen?
    - Fehlbuchungen regelbasiert herausfischen
    - Wie homogen oder heterogen sind Teilmärke mittels automatisierter Warengruppenanalysen ? (Zahlungsb, MKV, Zuschlagsarten)
    - Klumpenbildungen aufdecken und verringern
    - Umschlagshäufigkeit als wichtige Orientierung des GuV-Einflusses
  • Regeldefinition zur Analyse der Stammdatenqualität
    - Warengruppenzuordnung überprüfen und Zuordnungen vorschlagen
    - Reichweitenanalyse, Mindestbestände, Zahlungskonditionen, Lieferkonditionen marktadäquat pflegen

3. Innovative Rückschlüsse aus der Big-Data-Analyse auf die einkäuferische Praxis:

  • Die Analyse von Marktindizes und die Wirkung auf die Materialkosten
  • Mengenstaffeln, Fixkostendegression und Preise. Einblicke ins Bermudadreieck 
  • Notwendiges, geduldetes und inakzeptables Maverick Buying aufdecken
  • Kontraktmonitoring und Zahlungskonditionen optimieren
  • Marktrisiken und Lieferantenrisiken identifizieren und quantifizieren
Inhalt: 

Als Teilnehmende des Seminars nehmen Sie Kenntnisse über die breite Palette des Lernens aus Daten und die möglichen Erkennisse für das Einkaufscontrolling mit. Im Einzelnen werden die folgenden Themen eingehend betrachtet:

  • Wieviel künstliche Intelligenz (KI) ist im Einkauf heute schon möglich?
  • Wie unterscheiden sich digitale Assistenz, maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI)?
  • Welche Fragestellungen eignen sich für den Einsatz von KI/ML-Lösungen in der Materialwirtschaft?
  • Datenkorrelationen, Entscheidungsbäume, Neuronale Netzwerke als elementare Strukturelemente für Künstliche Intelligenz im Einkauf
  • Muster und Regeln zur Überwachung komplexer Datenkonstellationen in den relevanten Datenobjekten der Beschaffung
  • Unterstützungsmöglichkeiten einkäuferischer Entscheidungen durch ML-Tools:
    - Erkennen interner und externer Chancen und Risiken mittels Betrachtung von Teilmärkten
    - Markt- und Währungseinflüsse auf die Preise
    - Kostenentwicklung eines Lieferanten in seinem Wettbewerbsumfelds
    - Kenntnisse von Sourcingstrukturen
  • Fähigkeit, Erkenntnisse aus der Big-Data-Analyse auf die betriebliche Praxis anzuwenden:
    - Definition von Mustern und Regeln für ML
    - Trends zu Preissteigerungen erkennen und Materialkostenveränderungen steuern
    - Maverick Buying gezielt aufzeigen und proaktiv steuern
    - Sourcingstrategien operativ überwachen
    - Warengruppen monitoren und hinsichtlich Zahlungskonditionen, MKV etc. optimieren
    - Warengruppenbezogene Chancen und Risiken managen
Zielgruppe: 

Entscheider*innen im (strategischen) Einkauf und Controlling

Bezeichnung des Abschlusses: 
Teilnahmebescheinigung
Sonstiges: 
Als Unternehmen planen Sie zu dem Thema "Digitale Assistenz im Einkauf" eine Inhouse-Schulung? Gerne passen wir das beschriebene Basisangebot Ihren Bedürfnissen an. Zur Umsetzung des Seminars benötigen wir min. 8 Wochen Planungsvorlauf. Sie haben als einzelner Teilnehmer, einzelne Teilnehmerin Interesse an dem Thema? Dann kommt vielleicht die Modulbuchung für Sie in Frage. Sie finden den nächsten Termin auf der Webseite der OHM Professional School oder erhalten diesen gerne auch auf Anfrage von der Veranstaltungsmanagerin.