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Einkauf auf Auto-Pilot: Digitalisierung als Türöffner

Michael Rösch

1 MICHAEL RÖSCH SVP Operations DACH [email protected]

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Agenda

• Facts & Figures JAGGAER • Digitalisierung – Warum? • Reifegrad des Einkaufs heute • Potentiale im Einkauf • Automatisierung • Autonome Systeme • Fragen

2,000+ Customers: Including the Fortune 10, Fortune 100, Fortune 500, and Global 100

$540 Billion: Spent Annually via our Platform

4 Million Suppliers: In our Managed Supplier Network

3 Million Users: Across Education, Government, Life Sciences and Commercial Companies

1,100 Global Employees: With Office in North America, Latin America, Europe, Australia, Asia and the Middle East in 2018

North America Latin America Europe Middle East Asia 37 Patents: Dedicated to Spend Raleigh Mexico City Helsinki Dubai Singapore Philadelphia Lima London Abu Dhabi Shanghai Chicago Madrid Islamabad Sydney Pittsburgh Milan 185 New Customers: In the Last Year Munich Paris Vienna Belgrade 20+ Years: Dedicated to Spend Management Rome Amsterdam

Auszeichnungen

Spend Matters’ Leader in Magic IDC Marketscape “50 Providers Quadrants for Strategic Leader in 4 to Know” Sourcing and P2P reports 6th Year in a Row

JAGGAER has been positioned as a leader Gartner Peer Insights Wave for in Gartner’s Strategic Customers’ Choice eProcurement, Sourcing Suite Magic Strategic Sourcing SRPM, CLM Quadrant for four Application Suites 2018 consecutive reports.

JAGGAER’s Vertical/Industry Strategy: “Vendors that understand the buy-side processes, challenges, and requirements of your industry can bring more value than a generic vendor.” – Forrester JAGGAER One Portfolio

MANAGED SUPPLIER NETWORK

SPEND CATEGORY SUPPLIER CONTRACT INVENTORY SUPPLY SOURCING ePROCUREMENT INVOICING QUALITY ANALYTICS MANAGEMENT MANAGEMENT MANAGEMENT MANAGEMENT CHAIN

THIRD PARTY APPLICATIONS

Manufacturing Consumer Healthcare Other Automotive Plant Engineering Goods Pharma Commercial

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11 Kostenreduktion

Prozesseffizienz

Mehr Flexibilität

12 Was wollen wir erreichen

Kostenreduktion Prozesseffizienz Mehr Flexibilität

‣ Optimale Verhandlungen ‣ Höheren Automatisierungs- ‣ Schnellere Reaktion auf neue durch die systematische grad durch neue Prozess- Rahmenbedingungen Analyse von Lieferanten- und designs ‣ Marktdaten Vorhersagen, wie sich ‣ Analyse von ineffizienten Änderungen zukünftig ‣ Systematische Analyse von Prozessen (z.B. Workflows) auswirken können Kostenbestandteilen und ‣ ‣ Benchmarks Vorhersagen zur Vermeidung Dynamische Anpassung von von ungeplanten Zusatz- Prozessen auf Basis von ‣ Berücksichtigung aller aufwänden (abteilungs- Trends Einflussfaktoren bei Vergabe- übergreifend) ‣ entscheidungen Einfacherer Rollout von ‣ Verbesserung und Sicherung Prozessen in neue ‣ Vertrags-Compliance (z.B. des internen Know-Hows Organisationseinheiten Einhaltung von ‣ Zahlungskonditionen) Garantierte Einhaltung von Prozessen

13 Wie gehen wir vor?

Manuelle Prozesse Digitale Daten werden Prozesse und digitalisieren analysiert um optimale Geschäftsmodelle werden Entscheidungen zu treffen transformiert Agenda

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Ergebnis der JAGGAER Digital Procurement Survey 2019

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Business Process Description Conservative Likely

Spend Analytics Better sourcing through category management 2% 6%

Direct materials 3% 5% Sourcing Indirect goods and services 7% 18%

Working Capital/Inventory 0.5% 4%

Incremental savings to historical performance 6% 12% Advanced Sourcing Incremental savings using Expressive Feedback™ 1% 3%

Contract Management Re-sourcing expiring and auto-renewing contracts 2% 20% HARD SAVINGS HARD

Bring maverick spend back on contract 3% 18% eProcurement Average pCard rebate 1.5%

Accounts Payable Early payment discounts 1% 3%

22 Potentiale im Einkauf: Prozesskostenreduktion

Business Process Conservative* Likely*

Spend Analytics 75% 95%

Supplier Management 75% 95%

Sourcing 60% 85%

Advanced Sourcing 75% 85%

Contract Management 10% 30%

eProcurement 30% 50% PROCESS (SOFT)SAVINGS Accounts Payable 40% 85%

* Execution time savings

23 Agenda

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Ergebnisse messen & Lernen

Implementierung, Rollout, Change Management

Lösungsanbieter und Stakeholder einbeziehen: "Best Practices" prüfen

Priorisierung: welcher Nutzen kann durch Automatisierung erreicht werden (KPI)

Prozessanalyse (ev. unterstützt durch Process Mining)

26 Standardisierung reduziert Komplexität

‣ Komplexität verhindert Innovationen! ‣ Der Lieferant muss in die Standardisierung einbezogen werden ‣ Prozesse müssen sich an Best Practices orientieren

27 Erwartungen managen

‣ Innovation erfordert Change Management ‣ Stakeholders müssen einbezogen werden ‣ Agile Implementierung ist stark empfohlen

28 Lernen aus Fehlern

‣ Digitalisierung benötigt Iterationen ‣ Scheitern gehört dazu ‣ Digitalisierung ist eine Initiaitve und kein Projekt

29 Praxisbeispiele

30 Netzwerke

31 Business Partner elektronisch anbinden

Kunde Partner Netzwerk Indirekt Direkt • Operative Prozesse werden automatisiert • Netzwerke werden genutzt um Kundenauftrag Geschäftspartner schnell anbinden zu können

• WebEDI und EDI können je nach Partner zum Einsatz kommen MRP-Lauf • Prozesse können für direkte und indirekte Prozesse gleichermaßen genutzt werden Bestellung • Manuelle Tätigkeiten werden weitgehend eliminiert

Lieferung • Branchen übliche Standards werden genutzt

Rechnung 33 Robotic process automation (RPA) ist die Möglichkeit Routinearbeiten von einem “Software Roboter” automatisiert durchführen zu lassen.

Höhere Effizienz Transformativ

Schnellerer ROI Kosteneinsparung Automatische Analyse von (Papier-) Verträgen

‣ Automatischen Lesen von Verträgen und Analyse von Risiken ‣ Auslesen von Metadaten wie zB. von Laufzeiten, Kündigungsfristen und Zahlungs- bedingungen

35 Automatische Anlage von Ausschreibungen via eMail

RPA

36 Automatischer Upload von Katalogen

37 RPA Evolution

Task RPA Wiederkehrend, regelbasiert Benötigt genaue Datenstruktur Teilweise autonom

Autonomous RPA Komplexe, skalierbare Aufgaben Schwierigere Arbeitsabläufe

Cognitive RPA Trifft Entscheidungen auf Basis von Machine Learning und großen Datenmengen Kann mit unstrukturierten Daten umgehen

38 Künstliche Intelligenz

39 Klassifizierungssystem Shopping Cart (AI) Vertragsrisiko und Compliance überprüfen

• Regelbasierte KI prüft Verträge auf bestimmte Klauseln • PDF, Word und OCR • Automatische Vergabe eines Risiko Scores

41 Predictive Analytics Dashboard

‣ Trendvorhersagen ‣ Kundendaten und externe Datenquellen werden intelligent kombiniert ‣ Benutzer können Variablen ändern um Ergebnisse zu simulieren ‣ Kundenindividuelle Dashboards für spezifische Bedarfsfelder

42 Predictive Analytics für “On-Time-Deliveries”

‣ Vorhersage von Terminabweichungen noch bevor der Lieferant überhaupt die Bestellung erhalten hat ‣ Sondertransporte und Eskalationen können vermieden werden ‣ Gründe für Verzögerungen können strukturiert analysiert und vermieden werden

43 SMART Assistants

44 SMART Assistants / Chatbots

Hilfe Beantwortet einfache Fragen auf einer hintelregten Wissensdatenbank (FAQ) – bereits heute verfügbar!

Unterstützung Hilft dem Benutzer bei der Durchführung von Aufgaben mit Hilfe einer kontextsensitiver Konversation

Durchführung Nimmt Tätigkeiten vorweg und führt diese automatisiert durch – folgt in Kürze

45 Recommendation Engine

46 Empfehlungen Agenda

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Strategische Empfehlungen für Operative Empfehlungen für

 Risiken in Verträgen  Verwendung der richtigen Materialgruppe bei Freitextanforderungen  Neue Markt-Trends wie steigende oder sinkende Mengen  Verlängerung von RFQs bei unzureichender Response  Maßnahmen zur Risikominimierung auf Basis von Kennzahlen  Änderung von Workflows auf Basis von Durchlaufzeiten oder Genehmigungen  Auktionen auf Basis von Ausschreibungsergebnissen  Erstellung von Katalogen auf Basis wiederkehrender Freitext-Anforderungen  Verhandlungsstrategie basierend auf Spend-Daten  Ausschreibungen bei geänderten Roh- material oder Sales-Forecasts  Alternativlieferanten auf Basis von Bedarfsanforderungen  Maßnahmen zur Datenoptimierung und –kontrolle

Smart Assistant Predictive Analytics

 Einfache Interaktion mit dem Tool  Prediction für On-Time-Delivery und Lieferantenqualität  Reduzierung von Mouse-clicks  Prediction für Vertragsausnutzung

 Prediction für Workflow-Laufzeiten

49 Step by Step zu Autonomous Procurement Eigenständige, selbst- lernende Systeme Intelligente und Netzwerke Automatisierung auf Basis von Daten und Regeln Vorhersagen auf Basis  Artificial neural network Einfache gewonnener Daten, for self-learning Automatisierung von Ableitung von Regeln recommendations manuellen Prozessen  Autonomous tactical  Sourcing automation procurement  Contract compliance  Sourcing Strategy automation Advisor  Predictions by Machine  Requisition automation  Negotiation Chatbot Learning  Supply-Chain  Supplier enablement  All spend under control  Rule-based automation based on AI  All processes recommendations  Invoice automation  Algorithm trading automated  Smart Assistant  RPA integration for all network, enabled with  Full data transparency  Self maintained data kind of recurring tasks partners Automated Digital Intelligent Autonomous Procurement Procurement Procurement Procurement

50 AI

Netzwerke RPA

ChatBots Recommen dations

51 Agenda

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