Automatisierung des P2P-Prozesses durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Nutzen und Grenzen Künstlicher Intelligenz

Inhaltsverzeichnis:

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Vorgehensweise

2. Procurement 4.0
2.1 Digitale Transformation und Industrie 4.0
2.2 Der traditionelle Beschaffungsprozess
2.3 Veränderung des Einkaufs durch die Digitalisierung

3. Procure to Pay (P2P)
3.1 Einordnung von Procure to Pay in den Einkaufsprozess
3.2 Relevanz des P2P-Prozesses
3.3 Grenzen des P2P-Prozesses

4. Anwendung von Künstlicher Intelligenz im P2P-Prozess
4.1 Begriff und Entwicklungen von KI
4.2 Automatisierung des P2P-Prozesses durch Künstliche Intelligenz
4.3 Anwendungsbeispiel von KI im P2P-Prozess
4.3.1 Tool 1: SAP Ariba
4.3.2 Tool 2: SAP Leonardo
4.3.3 Verknüpfung der Tools

5. Zusammenfassung und Ausblick

Literaturverzeichnis

Abstract

Die vorliegende Bachelorarbeit gibt einen Überblick über die Automatisierung des Procure to Pay Prozesses durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Dazu wurde der aktuelle Entwicklungsstand der Künstlichen Intelligenz untersucht. Danach wurden anhand von Anwendungsbeispielen der Nutzen und die Grenzen Künstlicher Intelligenz herausgestellt. Die Bachelorarbeit soll sowohl für Studierende als auch für Lehrende in den Studiengängen Wirtschaft und Logistik großes Interesse für diese Thematik wecken.

Abbildungsverzeichnis:

Abbildung 1: Die vier Phasen der Industrialisierung

Abbildung 2: Die Phasen des traditionellen Beschaffungsprozesses

Abbildung 3: Teilbereiche des E-Procurements

Abbildung 4: Die Grundmodelle der elektronischen Kataloge

Abbildung 5: Der Source to Pay Prozess

Abbildung 6: Teilprozesse des P2P -Prozesses

Abbildung 7: Der Vergleich zwischen dem traditionellen IT-Programm

und maschinellen Lernen

Abbildung 8: Aufbau eines künstlichen neuronalen Netzes.

Abbildung 9: Künstliche Intelligenz und ihr Anwendungsbereich

Abbildung 10: Funktionsprinzip des Sprachassistenten

am Beispiel Amazon Alexa

Abkürzungsverzeichnis:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

Künstliche Intelligenz, oder kurz KI bzw. AI vom englischen „Artificial Intelligence“, ist heutzutage ein herausragendes Thema^[1], das immer häufiger diskutiert und mit vielen Mythen verbunden wird. Die Meinungen zu diesem Thema sind mannigfaltig. Einige stellen sich einen KI-Computer vor, der im Handumdrehen die ganzen menschlichen Probleme lösen kann, die für den Menschen nicht zu beherrschen sind, und die anderen stehen auf dem Standpunkt, dass die Entwicklung von KI dramatische Folgen verursachen kann, indem eine allwissende Künstliche Intelligenz irgendwann in falsche Hände gelangen kann.^[2] Vor allem sorgt KI heutzutage für einen umfassenden Wandel in unserer Welt. Arbeit, Gesellschaft, unsere Lebensweise usw. werden davon direkt betroffen.^[3]

KI steht im engen Zusammenhang mit der Vierten Industriellen Revolution oder der Industrie 4.0. Dieser Begriff wurde zuerst auf der Hannover Messe 2011 öffentlich verwendet^[4]. Zwei Jahre nachher wurde dieser Begriff als Zukunftsprojekt in Bezug auf Hightech Strategie mit dem Namen „Innovationen für Deutschland“ seitens der Deutschen Bundesregierung veröffentlicht. Die Schlüsselfunktion des Projektes fokussiert sich auf die Nutzung von modernen Technologien. Zudem wird die Industrie 4.0 heute von Informations- und Kommunikationstechnologien weitergetrieben, und in diesem Kontext verbindet man auch die digitale Transformation.^[5]

Laut Forschungsstand wird KI kontinuierlich zu einem Fundament der digitalen Transformation. Dabei ruht eine Hoffnung auf der KI für die gesamte Zukunft, denn die Hindernisse, denen die deutsche Wirtschaft im Rahmen der Digitalisierung begegnet, können durch KI minimiert bzw. beseitigt werden. Zudem spricht man der KI aus betriebswirtschaftlicher Sicht eine große Perspektive und damit verbundene Erfolgspotenziale zu. Aus diesem Grund weckt sie großes Interesse bei allen Unternehmen. Laut verschiedener Marktforschungsumfragen haben KI-Lösungen bei den Unternehmen bereits Einzug gehalten oder sind bereits für die Nutzung zu betriebswirtschaftlichen Zwecken eingeplant. Dabei steht im Fokus bei dem Einsatz von KI die weitgehende Automatisierung der Geschäftsmodelle in der digitalen Wirtschaft.^[6]

Die Diskussionen über die Digitalisierung und ihre Perspektiven für die Wirtschaft und insgesamt für den gesellschaftlichen Wandel führen immer häufiger zu den Erwartungen, dass die digitalen Technologien ohne menschlichen Eingriff aktionsfähig werden und die Prozesse in Zukunft vollständig automatisiert ablaufen. Dabei steht im Hintergrund der Automatisierung der Prozesse die Lernfähigkeit der künftigen Technologien, damit sie mit Hilfe von KI im Prinzip bei unbekannten Situationen selbständig Entscheidungen treffen können und damit auch selbstständig die Lösung der komplexen Aufgaben beherrschen. Die Voraussetzungen dafür sind heutzutage schon durch die massiven Leistungssteigerungen von Computerhardware und neuen Einwicklungen im Bereich von KI gegeben.^[7]

Die modernen IT-Programme besitzen mittels KI bereits einigermaßen intelligente Fähigkeiten und erbringen deswegen hervorragende Leistungen, wie bspw. das Ausführen mehrerer Berechnungen in kürzerer Zeit. Diese Leistungen sind mit den menschlichen Leistungen unvergleichbar. Nichtsdestoweniger erledigt der Mensch den großen Teil der Aufgaben selbstständig. Trotz der mehrjährigen Entwicklungen und des unglaublichen Fortschritts von KI muss deren Entwicklung noch weiter gefördert werden. Deswegen kann KI heute noch nicht alle menschlichen Aufgaben beherrschen. Es fehlen menschliche Stärken bei der KI. Ein Beispiel dafür kann eine intelligente Fähigkeit wie die Adaptivität liefern. Die Adaptivität ist der Begriff für die Fähigkeit, sich an die verschiedenen Umweltbedingungen anzupassen und dementsprechend das Verhalten zu ändern, was heute der KI noch nicht zugesprochen werden kann.^[8]

Ungeachtet dessen wird KI nicht in ihrer Anwendung unterschätzt. Viele Unternehmen, insbesondere internationale Konzerne, profitieren bereits von dem Einsatz von KI, um eigene Ziele zu erreichen und entdecken für sich immer wieder neue Potenziale. China und die USA sind heutzutage Marktführer in der Entwicklung und Anwendung von KI. Deutschland ist diesbezüglich ebenfalls anderen Ländern weit voraus. Aufgrund dessen hat die deutsche Bundesregierung im Jahre 2018 die Strategie zur Entwicklung und Anwendung von KI im Inland der Öffentlichkeit bekannt gegeben. Außerdem ist die finanzielle Förderung von drei Milliarden Euro bis zum Jahre 2025 für die Entwicklung der Optimierungen der Prozesse durch den Einsatz von KI und KI-Forschungszentren zu erwarten. Hierdurch wird die Relevanz von KI nochmals unterstrichen.^[9]

Angesichts des Entwicklungsstandes von KI können die einzelne Geschäftsbereiche, unter anderem der Einkaufsbereich in Unternehmen, Künstliche Intelligenz als einen beeinflussenden Faktor der neuen Industriellen Revolution wahrnehmen und ihre Funktionalitäten in vollem Umfang entdecken.^[10] Es lässt sich daneben auch der operative Einkauf, der sich um einen Zahlungsschritt mit den einschließenden buchhalterischen Vorgängen erweitern lässt, durch den Einsatz von KI beeinflussen.^[11]

1.1 Problemstellung

Der operative Einkaufsprozess mit den einschließenden Zahlungsvorgängen ist heutzutage unter dem Begriff des englischen Procure to Pay oder Purchase to Pay (P2P) bekannt geworden.^[12] Die traditionelle operative Einkaufsabwicklung setzt Routinearbeit voraus und kann heute aus betriebswirtschaftlicher Sicht als ineffizient erscheinen. Ein Grund dafür wäre der papiergebundene Einkaufsprozessablauf, der vor allem erheblich viel Zeit beim Einkäufer einnimmt.^[13] Deswegen ergibt sich durch die Optimierung der einzelnen Vorgänge in dem P2P-Prozess theoretisch u.a. ein großes Potenzial für Zeiteinsparungen.

Im Hinblick auf den Trend der Digitalisierung und die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz können für den operativen Einkauf definitiv Prozessverbesserungen erzielt werden. Aber es ist wichtig hinzufügen, dass sich die KI noch in einem Entwicklungszustand befindet und deswegen in ihrer Anwendung meistens nur spezielle Aufgaben lösen kann. Dabei werden die Kontrolle, die Überwachung und die Festlegung der Rahmenbedingungen immer noch vom Menschen durchgeführt. Daraus lässt sich ableiten, dass KI selbstständig den P2P-Prozess nicht allein betreuen kann.^[14] Demzufolge ist es erforderlich, den Einfluss von KI auf den P2P-Prozess zu untersuchen und sich mit den Fragen, welche Prozessschritte zu verbessern und inwieweit diese Prozessverbesserungen zu erzielen sind, auseinanderzusetzen.

Dabei kann der Einsatz von KI im P2P-Prozess sowohl theoretisch betrachtet als auch anhand von praktischen Beispielen anschaulich gemacht werden. Daraus lässt sich ein klares Bild über die Potenziale und mögliche Grenzen durch den Einsatz von KI ableiten. Es lässt sich deutlicher herausstellen, wieweit KI den P2P-Prozess beeinflusst.

1.2 Zielsetzung und Vorgehensweise

Zielsetzung der Bachelorthesis ist es, den Einfluss von KI auf den Ablauf des P2P- Prozesses, idealerweise auf die Automatisierung des P2P Prozesses durch den Einsatz von KI, im Rahmen des anhaltenden Trends der Digitalisierung und der Vierten Industriellen Revolution herauszuarbeiten. Es sollen auch dadurch der Nutzen und die Grenzen der Anwendung von KI anhand der theoretischen Grundlagen und der praktischen Beispiele im P2P-Prozess verdeutlicht werden.

Die vorliegende Bachelorthesis untergliedert sich generell in fünf Hauptkapitel. Im Hauptkapitel eins mit zwei Unterkapiteln wird die Relevanz des Themengebietes dargestellt sowie in die Problematik und das Ziel der Thesis eingeführt. Dieses Hauptkapitel dient der Herausstellung des zu untersuchenden theoretischen Rahmens.

Das Hauptkapitel zwei mit drei Unterkapiteln befasst sich grundsätzlich mit dem Begriff „Procurement 4.0“, der im Zuge der digitalen Transformation zustande gekommen ist. Deshalb geht es in dem ersten Unterkapitel um die Entwicklung der digitalen Transformation. Danach wird im zweiten Unterkapitel der traditionelle Einkauf mit seinen Zielen und Aufgaben beschrieben. Anschließend wird im Unterkapitel drei die Veränderung des Einkaufs durch die Digitalisierung verdeutlicht.

Das folgende Hauptkapitel drei mit den drei Unterkapiteln fokussiert sich auf den Begriff Procure to Pay (P2P). Im ersten Unterkapitel soll der Begriff P2P in den Einkaufsprozess eingeordnet und seine Funktion im Einkauf verdeutlicht werden. Anschließend wird im Unterkapitel zwei die Relevanz des P2P-Prozesses betont und im Unterkapitel drei auf die Grenzen des P2P-Prozesses hingewiesen.

Im Fokus des vierten Hauptkapitels steht die Anwendung von KI im P2P-Prozess. In den drei Unterkapiteln des Hauptkapitels vier werden grundsätzlich die angehenden Themen bzw. der Begriff und die Entwicklung von KI, die mögliche Automatisierung des P2P-Prozesses durch den Einsatz von KI sowie das Anwendungsbeispiel von KI im P2P-Prozess behandelt. Das dritte Unterkapitel des vierten Hauptkapitels, das sich mit dem Anwendungsbeispiel von KI im P2P-Prozess beschäftigt, hat noch drei Unterkapitel. Diese drei Unterkapitel stellen die IT-Lösungen vor, die zusammen eine wertvolle Ergänzung für die Automatisierung des P2P-Prozesses durch den Einsatz von KI bilden.

Die Thesis schließt mit dem fünften Hauptkapitel, das eine Zusammenfassung und einen Ausblick über die gesamte Thematik geben soll.

2. Procurement 4.0

Procurement 4.0 (oder Einkauf 4.0) ist ein Begriff, der im Zuge der Vierten Industriellen Revolution aufgekommen ist. Die Vierte industrielle Revolution ist bestimmte Phasen durchlaufen, bis sie den heutigen Entwicklungszustand erreicht hat.^[15] Dabei erwecken die neuen Technologien, die im Zuge der Digitalisierung entstanden sind, großes öffentliches Interesse, da diese neuen Technologien bspw. den geläufigen traditionellen Einkaufsprozess verändern, indem sich neue Möglichkeiten für Prozessoptimierungen ergeben.16

2.1 Digitale Transformation und Industrie 4.0

Über 20 Jahre vor der Entwicklung des globalen Netzwerkes wurden bereits erste Versuche unternommen, Vernetzungen zwischen Rechnern herzustellen. Dies hat in der Folge die Erfindung des Internets beeinflusst.^[16] Im Jahre 2018 wurden in Deutschland 63,3 Millionen Internetnutzer gezählt. Dies entspricht 84% der Gesamtbevölkerung.^[17] Im Jahre 1997 waren lediglich es 4,1 Millionen Menschen, also 6,5% der damaligen Bevölkerung Deutschlands. Dieser Wandel unterliegt unter anderem der digitalen Transformation.^[18]

Unter der digitalen Transformation versteht man einen Veränderungsprozess der gesamten Gesellschaft, der durch die digitalen Technologien betrieben wird.^[19] In diesem Zusammenhang spricht man auch häufig vom Begriff der Digitalisierung.

Die Digitalisierung lässt sich schwer begrifflich erfassen und hängt meistens davon ab, in welchem Kontext davon gesprochen wird. Zum einen wird die Digitalisierung als „die Überführung von Informationen von einer analogen in eine digitale Speicherform“^[20] definiert. Zum anderen sind die digitalen Technologien und die Softwaresysteme gemeint, die von Menschen für die Lösung der Aufgaben im Alltag immer öfter genutzt werden.^[21]

Weiterhin wird die Digitalisierung in Verbindung mit dem Begriff „Industrie 4.0“ verwendet. Der Begriff Industrie 4.0 bezeichnet grundsätzlich eine intelligente Vernetzung von Maschinen, Werkzeugen, Anlagen und Produktionssystemen in der Industrie mittels der Informations- und Kommunikationstechnologie.^[22] Ebenso wird die Industrie 4.0 auch als „Vierte Industrielle Revolution“ definiert. Diese industrielle Revolution lässt einen Rückblick auf ihre Entstehungsgeschichte zu, hinter der sich vier signifikante Entwicklungsphasen verbergen.

Die erste industrielle Revolution hat in der Mitte bis zum Ende des 18. Jahrhunderts stattgefunden und sich grundsätzlich mit der Mechanisierung der Arbeit befasst. In dieser Zeit wurden die ersten mechanischen Produktionsanlagen errichtet, die durch Wasser- und Dampfkraft betrieben wurden. Dabei wurde die Wasserkraft als primäre Energiequelle genutzt und aufgrund dessen entstand die revolutionäre Technik der Dampfmaschine.

Im Verlauf der ersten Industrialisierung wurden besondere Fortschritte im Kohleabbau, in der Schwerindustrie, im Textildruck sowie in der Schifffahrt gemacht.^[23]

Die zweite industrielle Revolution hat am Ende des 19. sowie am Anfang des 20. Jahrhunderts stattgefunden und zeichnete sich durch die Einführung der Elektrizität als Antriebskraft, die Projektierung erster Automobile und die stetig weitere Automatisierung der Produktionsprozesse aus. Die Automatisierung der Produktionsprozesse ist vordergründig durch die Verwendung des Fließbandes erfolgt.

Im Verlauf der zweiten Industrialisierung wurden signifikante Fortschritte in der Informations- und Kommunikationstechnologie gemacht, indem das Telefonieren, die Kommunikationsform der Telegramme sowie die erste Schreibmaschine erfunden wurden.^[24]

Die dritte industrielle Revolution steht am Anfang der 1960er Jahre und hat sich vor allem mit der weiteren Prozessautomatisierung in der Produktion beschäftigt. In dieser Zeit wurden die Elektronik sowie die Informations- und Kommunikationstechnologien zum Zwecke der Automatisierung und Serienproduktion eingesetzt.

Die vierte industrielle Revolution findet im Hier und Jetzt statt. In dieser Phase wird der Fokus unmittelbar auf die Digitalisierung der früheren analogen Techniken, auf intelligente Systeme, die Vernetzung von Werkzeugen, Maschinen, Anlagen und Produktionssystemen mit Hilfe der Softwaresysteme sowie auf die Kommunikation in Echtzeit gelegt.^[25]

Die untere Abbildung veranschaulicht die Entstehungsphasen der Vierten Industriellen Revolution. Dabei es ist der Abbildung zu entnehmen, dass die industrielle Komplexität mit der Zeit hochstieg.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Die vier Phasen der Industrialisierung. (Quelle: Kleemann F.C. et. al. (2017), S.2.).

Diese Vernetzung von Werkzeugen, Maschinen sowie Anlagen lässt sich mittels eines „Cyber-Physical Systems“ (CPS) beschreiben. Sie dient vor allem der Steuerung, der Kontrolle von komplexen Systemen und Infrastrukturen und beeinflusst die Steigerung der Flexibilität und der Produktivität durch eine echte zeitnahe Synchronisierung der physischen Prozesse mit digitalen Daten.^[26]

In diesem Kontext lässt sich auch der Begriff „Internet der Dinge“ benennen. Als „Internet der Dinge“ bezeichnet man die Vernetzung der physischen Objekte, die über das Netzwerk verbunden werden und verschiedene Aufgaben für den Menschen erledigen können.^[27]

Der Begriff verbindet heutzutage auch eine Vielzahl von Technologien, wie bspw. Machine-to-Machine Communication bzw. die Vernetzung und Kommunikation im zwischenmaschinellen Bereich, Cloud Computing bzw. die Speicherung großer Datenmengen auf Datenbänken im Internet etc.^[28]

Außerdem ist der Begriff Big Data eng mit der digitalen Transformation und der Industrie 4.0 verbunden. Big Data ist ein Begriff, der große Datenmengen beschreibt, die bspw. aus dem Bereich Internet, Finanzindustrie, Energiewirtschaft etc. stammen und diese mit speziellen Lösungen speichert, verarbeitet und auswertet.^[29]

Die Umsetzung des Projekts „Industrie 4.0“ wird heute intensiv in vielen Ländern gefördert. In Deutschland zeichnet bspw. dafür das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie verantwortlich. Es beteiligt sich bei der Festlegung einheitlicher Normen und Standards bei der Digitalisierung der Industrie, kümmert sich um die Arbeit, Sicherheit und Datenschutzgesetze und unterstützt mit seinen zahlreichen Initiativen und Programmen die Umsetzung der Digitalisierung, vor allem bei mittelständischen und großen Unternehmen.^[30]

2.2 Der traditionelle Beschaffungsprozess

Eine exakte und einheitliche Definition für die Unternehmensfunktion Beschaffung ist heutzutage leider immer noch nicht gegeben.^[31] Nichtdestotrotz bezeichnet man den Begriff Beschaffung (engl. Procurement) grundsätzlich als ein Bindeglied zwischen den Beschaffungsmärkten und den Unternehmen.^[32] Dabei werden die Begriffe Beschaffung (engl. Procurement) und Einkauf (engl. Purchasing) in der Praxis synonym verwendet.^[33] Die klassische Zielsetzung der Beschaffung ist die Versorgung des Unternehmens mit den richtigen Gütern, in der richtigen Qualität, zum richtigen Zeitpunkt, am richtigen Ort, unter Berücksichtigung wirtschaftlicher Gesichtspunkte.^[34]

Die ursprünglichen Beschaffungsfunktionen sind nur der Einkauf der benötigten Materialien und die Geringhaltung der Einkaufspreise gewesen. Mit der steigenden Marktorientierung hat sich der Einkauf um weitere Aktivitäten erweitert bzw. um die Aktivitäten wie bspw. die Auswahl geeigneter Lieferanten, der Suche nach effizienten Beschaffungsmärkten unter Berücksichtigung der Gesamtkosten etc. ergänzt.^[35] Aufgrund des Zuwachses an Aktivitäten wurde die Beschaffung in den operativen und den strategischen Einkauf unterteilt.^[36]

Der operative Einkauf übernimmt das Tagesgeschäft und beinhaltet die klassischen Funktionen des Einkaufs. Zu den operativen Beschaffungsaufgaben gehören bspw. die Abwicklung von Bestellvorgängen, die Bedarfsplanung und Terminierung, die Terminverfolgung, die Abwicklung von Retouren etc. Das Hauptziel der operativen Beschaffung ist dabei die Sicherstellung der Materialverfügbarkeit und die optimale Gestaltung und Haltung eigener Bestände.^[37]

Der strategische Einkauf gewinnt im Vergleich zum operativen Einkauf aus Unternehmenssicht immer mehr an Bedeutung, da er die langfristigen Entscheidungen trifft, die über das Tagesgeschäft hinauslaufen. Somit schafft der strategische Einkauf die Rahmenbedingungen für den operativen Einkauf.^[38] Zu den strategischen Beschaffungsaufgaben zählen bspw. die Entwicklung und Umsetzung einer Beschaffungsstrategie, das Management der Lieferantenbeziehungen, die Beschaffungsmarktforschung und vieles mehr.^[39]

Ebenso beeinflusst der strategische Einkauf besonders den Unternehmenserfolg in wichtigen Bereichen, da seine Strategie vor allem als vorsteuernd, langfrist- und sachzielorientiert angesehen wird. Die Strategie soll dabei alle grundlegenden Maßnahmen und Entscheidungen beinhalten, die als die heutigen Vorrausetzungen für einen nachhaltigen Zukunftserfolg gelten.^[40]

Der traditionelle Beschaffungsprozess mit den strategischen und operativen Tätigkeiten lässt sich generell mit vier Phasen beschreiben - die Anbahnungsphase, die Vereinbarungsphase, die Abwicklungsphase und die Kontrollphase.

Die untere Abbildung veranschaulicht die vier Phasen des traditionellen Beschaffungsprozesses.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Die Phasen des traditionellen Beschaffungsprozesses. (Quelle: Weigel U. et. al. (2015), S.210).

Die erste Phase heißt Anbahnungsphase. Hier werden generell der Bedarf ermittelt, die Bestandskontrolle durchgeführt und die Bezugsquellen ausgesucht.^[41] Der Einkäufer soll dabei detailliert und zielorientiert alle relevanten Informationen in Bezug auf die Bestellung, die Angabe des Liefertermins, die Mengenangabe sowie die zu erwartende Qualität in der Ausschreibung bereitstellen.^[42]

Im nächsten Verlauf, der Vereinbarungsphase, werden hauptsächlich die Lieferanten ausgesucht. Der strategische Einkauf beurteilt in dieser Phase die Lieferantenangebote nach Kriterien wie Qualität, Preis, Flexibilität etc. Nach der Wahl der Lieferanten kommt es in der Regel auf die Verhandlungen zwischen den beiden Parteien an. Man setzt sich dabei in der Regel miteinander in Verbindung, und im Optimalfall muss am Ende der Verhandlungen der Auftrag erteilt werden.^[43]

Die nächste Phase, die Abwicklungsphase, beschäftigt sich mit den operativen Aufgaben der Beschaffung bzw. es wird der Vertrag abgewickelt, die Bestellung überwacht und der Wareneingang geprüft.

Im letzten operativen Prozess, der Kontrollphase, wird die korrekte Durchführung des Vertrags überwacht. Zudem werden die Rechnungen geprüft und entsprechend bezahlt.^[44]

Der traditionelle Beschaffungsprozess ist heutzutage stark negativer Kritik unterzogen. Er verläuft vor allem papiergebunden. Zudem wird er als zeitintensiv und komplex im Hinblick auf seinen manuellen Prozessablauf charakterisiert.^[45] Dabei sind administrative Tätigkeiten wie bspw. das Suchen des Bestellanforderungsformulars, die Erkundigung bei den Arbeitskollegen nach der richtigen Kostenstellen, die Datenkorrektur und Lieferantenauswahl und das Berichtswesen der Großteil der Aufgaben im Rahmen der Beschaffung.

Durch den hohen administrativen Aufwand entstehen in der Regel hohe Prozess- bzw. Handlingkosten, die den Einkaufspreis deutlich in die Höhe treiben.^[46]

Neben den Prozesskosten erzeugt der traditionelle Beschaffungsprozess auch hohe Transaktionskosten. Diese Kosten sind sämtliche Kosten, die im Zusammenhang mit einem Geschäftsabschluss stehen - Vertragsanbahnungskosten, Vereinbarungskosten etc.^[47]

Daraus ist erkennbar, dass der traditionelle Beschaffungsprozess aus den oben beschriebenen Gründen als ineffizient anzusehen ist.

2.3 Veränderung des Einkaufs durch die Digitalisierung

Die Digitale Transformation der Geschäftsprozesse ermöglicht es heutzutage, den traditionellen Einkaufsprozess mit elektronischen Werkzeugen (engl. Tools) zu unterstützen.^[48] Der traditionelle Einkaufsprozess birgt viele Verbesserungspotenziale in sich, die im Rahmen der Digitalisierung genutzt werden können. Diese Verbesserungspotenziale liegen bspw. in der Senkung der Transaktions- und Prozesskosten sowie den Beschaffungspreisen. Ebenso können die Durchlaufzeiten deutlich verkürzt werden.^[49]

Die elektronische Beschaffung bzw. das englische E-Procurement bezeichnet den elektronischen Einkauf von Produkten bzw. Dienstleistungen durch ein Unternehmen über digitale Netzwerke. Dabei sind die Informations- und Kommunikationstechnologien für die Lösung der betriebswirtschaftlichen Aufgaben inbegriffen.^[50]

Die IT-Lösungen im E-Procurement können in E-Sourcing mit dem Einsatz von elektronischen Medien im Rahmen der strategischen Beschaffung und in E-Ordering mit dem Einsatz von elektronischen Medien im Rahmen der operativen Beschaffung unterschieden werden.^[51]

Die folgende Abbildung veranschaulicht die Teilbereiche des E-Procurements mit der möglichen IT-Unterstützung der Beschaffungsprozesse. Dabei es ist zu entnehmen, dass E-Sourcing sich auf die Reduzierung der Produktkosten und E-Ordering auf die Reduzierung der Prozesskosten konzentriert.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Teilbereiche des E-Procurements. (Quelle: Weigel U. et. al. (2015), S.193).

E-Ordering ist eine elektronische Unterstützung der operativen Beschaffung, die den ganzen operativen Prozess umfasst. Ebenso nutzt E-Ordering im Bestellprozess die elektronischen Produktkataloge, aus denen die benötigte Ware ausgewählt wird.^[52]

Die elektronischen Kataloge unterscheiden sich in drei Grundmodelle bzw. Sell-Side Lösungen (lieferantenzentrierte Lösungen), Buy-Side Lösungen (einkaufszentrierte Lösungen) und Marktplatz-Lösungen (vermittlerzentrierte Lösungen).

Bei Sell-Side Lösungen wird der Online-Katalog von der Anbieterseite betrieben und die Einkaufsoftware dem Bedarfsträger bereitgestellt.^[53] Ein Beispiel dafür ist ein Online-Shop, in dem der Anbieter seine Produkte in seinem Artikelkatalog präsentiert.

Bei Buy-Side Lösungen werden im Gegensatz zu Sell-Side Lösungen der Online- Katalog und die Einkaufssoftware vom Nachfrager selbst betreut.^[54] Die Angebote verschiedener Anbieter können dabei in einem Multi-Lieferanten-Katalog (MSPC) zusammengefasst werden.^[55] Ein Beispiel dafür ist das sogenannte Desktop Purchasing-System, das von der Einkäuferseite über einen Webbrowser verwendet wird, um auf die Lieferantenartikelkataloge zugreifen zu können. Dabei können alle Prozesse der Beschaffung bzw. der Warenkorbgenerierung, der Wareneingangsverbuchung, der Rechnungsabwicklung über eine technische Plattform abgewickelt werden.^[56]

[...]

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^[1] Vgl. Kaplan J. (2017) S.11.

^[2] Vgl. Buxmann P., Schmidt H. (2019) S.3-7.

^[3] Vgl. Kaplan J. (2017) S.11.

^[4] Vgl. Deutscher Bundestag (2016).

^[5] Vgl. Grohmann A., Borgmeier A., Buchholz C., Haußmann N, Ilhan A. (2017) S.8-9.

^[6] Vgl. Schonscheck O., Litzel N. (2018).

^[7] Vgl. Hirsch- Kreinsen H., Karacic A., (2019) S.9-10.

^[8] Vgl. Ertel W. (2016) S.2-3.

^[9] Vgl. Geretshuber D., Reese H. (2019).

^[10] Vgl. Wodecki A. (2019) S.1-2.

^[11] Vgl. Seeburger Business Intergration (2017).

^[12] Vgl. Kischporski M. (2018) S. 30.

^[13] Vgl. Weigel U., Rücker M. (2015) S.2-3.

^[14] Vgl. Kleemann F.C., Glas A.H. (2017) S.18-19.

^[15] Vgl. Siepmann D. (2016) S.19-20.

^[16] Vgl. Borgmeier A., Grohmann A., Buchholz C., Haußmann N., Ilhan S. (2017) S.4.

^[17] Vgl. Statista GmbH (2019).

^[18] Vgl. Borgmeier A., Grohmann A., Buchholz C., Haußmann N., Ilhan S. (2017), S.4.

^[19] Vgl. Luber S., Litzel N. (2017).

^[20] Hess (2019).

^[21] Vgl. Hess (2019).

^[22] Vgl. Dworschak B., Zaiser H. (2019) S.80.

^[23] Vgl. Schonfelder C. (2018) S.10.

^[24] Vgl. Frick T.W. (2017).

^[25] Vgl. Schonfelder C. (2018) S. 10-23; S.40-55.

^[26] Vgl. Dworschak B. und Zaiser H. (2019), S.80-82.

^[27] Vgl. Lackes R. (2018).

^[28] Vgl. Grohmann A., Borgmeier A., Buchholz C., Haußmann N., Ilhan S. (2017) S.5-8.

^[29] Vgl. Bendel O. (2016).

^[30] Vgl. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (2019).

^[31] Vgl. Weigel U., Rücker M. (2015) S.2.

^[32] Vgl. Stoll P. (2008), S.82.

^[33] Vgl. Lorenzen K.D., Krokowski W. (2018) S.10.

^[34] Vgl. Weigel U., Rücker M. (2015) S.2-3.

^[35] Vgl. Stoll P. (2008) S. 22-23.

^[36] Vgl. Wannenwetsch H. (2014) S.115.

^[37] Vgl. Weigel U., Rücker M. (2015) S.2-3.

^[38] Vgl. Weigel U., Rücker M.(2015) S.3-4.

^[39] Vgl. Stoll P.(2008) S.23-24.

^[40] Vgl. Heß G.(2017) S.1-3; S. 5-7.

^[41] Vgl. Krampf (2014) S.7-8.

^[42] Vgl. Höveler B. H. (2010).

^[43] Vgl. Kummer S., Grün O., Jammernegg W.(2019), S.139-140.

^[44] Vgl. Stoll P. (2008) S. 23-24.

^[45] Vgl. Wannenwetsch H. (2002) S.47.

^[46] Vgl. Nekolar A.-P.(2003) S.3-4.

^[47] Vgl. Schneider D. (2016).

^[48] Vgl. Weigel U., Rücker M.(2015) S.191.

^[49] Vgl. Lopp V.(2018) S.3-10; S.17-20.

^[50] Vgl. Kollmann T.(2016), S.121-122.

^[51] Vgl. Stoll P. (2008) S.16-18.

^[52] Vgl. Stoll P. (2008) S.70.

^[53] Vgl. Kollmann T.(2016) S.134.

^[54] Vgl. Mertens K. (2008).

^[55] Vgl. Wölfle R., Schubert P., Dettling W. (2002) S.4-5.

^[56] Vgl. Kollmann T. (2016) S.136-137.