Use Cases

Preis-, Spend- und Savings-Analytics für Automobilunternehmen

Wie Automobilunternehmen Preisentwicklungen, Materialgruppen, Vertragsdisziplin und Savings-Wirkung in einer gemeinsamen Steuerungslogik zusammenführen. Die Lösung schafft Transparenz über Preisdrift, wirtschaftliche Hebel und realisierte Einsparungen entlang der gesamten Beschaffung.

Spend-Transparenz allein schafft noch keine Einkaufssteuerung

In vielen Automotive-Unternehmen sind Einkaufsdaten über ERP-Systeme, Materialgruppenstrukturen, Verträge, Werke und individuelle Auswertungen verteilt. Spend ist sichtbar, die eigentlichen wirtschaftlichen Zusammenhänge jedoch häufig nicht. Preisabweichungen werden oft nur aggregiert betrachtet, Savings-Initiativen unterschiedlich bewertet und Vertragsabweichungen erst spät erkannt. Einkauf, Controlling und Management arbeiten dadurch häufig mit unterschiedlichen Definitionen und Perspektiven auf dieselben Themen. Das Ergebnis sind Diskussionen über Zahlen statt Transparenz über tatsächliche Einsparhebel.

Vorsprung durch intelligente Einkaufssteuerung: Die Vorteile von Preis-, Spend- und Savings-Analytics
Eine integrierte Einkaufssteuerung verbindet Preisentwicklung, Materialgruppen, Lieferanten, Vertragsinformationen und Savings-Maßnahmen in einer gemeinsamen Logik. Dadurch werden Preisabweichungen früh sichtbar, Einsparungen belastbar nachgewiesen und wirtschaftlich relevante Hebel gezielt priorisiert.
Preisabweichungen frühzeitig erkennen
Die Lösung identifiziert Preisdrift nach Materialgruppe, Werk, Lieferant oder Beschaffungsvorgang. Auffällige Entwicklungen werden sichtbar, bevor sie das Ergebnis nachhaltig belasten.
Savings belastbar nachweisen
Verhandelte, umgesetzte und realisierte Einsparungen werden klar voneinander abgegrenzt. Dadurch entsteht eine gemeinsame Grundlage für Einkauf, Finance und Management.
Materialgruppen nach Hebelwirkung priorisieren
Nicht jede Materialgruppe bietet denselben wirtschaftlichen Effekt. Die Plattform zeigt auf, wo Preisveränderungen und Verhandlungen die größte Ergebniswirkung erzielen.
Vertragsdisziplin erhöhen
Maverick Buying, Vertragsabweichungen und Sonderfreigaben werden transparent. Einkaufsrichtlinien können gezielter überwacht und gesteuert werden.
Management-relevante Einkaufssteuerung
Preis-, Spend- und Savings-Daten werden in eine gemeinsame Managementsicht übersetzt. Dadurch entstehen klare Prioritäten für Verhandlungen, Standardisierungen und Optimierungsmaßnahmen.

Mit Preis-, Spend- und Savings-Analytics Einkauf wirtschaftlich steuern

Diese Lösung unterstützt Automobilhersteller und Zulieferer dabei, Einkaufsdaten in eine belastbare Steuerungsgrundlage für Management, Einkauf und Finance zu überführen. Besonders relevant ist der Einsatz für Unternehmen mit komplexen Materialgruppenstrukturen, hohem Beschaffungsvolumen und ambitionierten Savings-Zielen. Durch die Zusammenführung von Bestellungen, Verträgen, Preisentwicklungen, Lieferanteninformationen und Materialgruppen entsteht eine gemeinsame Sicht auf wirtschaftliche Hebel, Risiken und Einsparpotenziale. Dadurch werden Entscheidungen faktenbasiert getroffen und Einsparungen nachvollziehbar dokumentiert.

 

Eingesetzte Technologien
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Wir bauen Microsoft Fabric als integrierte Data-&-AI-Plattform auf, sodass Datenintegration, Analytics und KI auf einer einheitlichen, skalierbaren und governance-fähigen Architektur zusammengeführt werden können.
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Wir etablieren Databricks als skalierbare Lakehouse-Plattform, sodass Data Engineering, Analytics und KI auf einer gemeinsamen, steuerbaren Datenbasis effizient umgesetzt werden können.
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Wir implementieren Power BI als Enterprise-Analytics-Plattform, sodass einheitliches Reporting, belastbare Kennzahlen und KI-ready Analysen auf einer konsistenten Datenbasis entstehen.
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Wir modernisieren SQL-Server-Landschaften, sodass geschäftskritische Datenbanken performant, stabil und zukunftsfähig in Cloud- und On-Prem-Architekturen betrieben werden können.
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Wir etablieren Azure Machine Learning als produktive MLOps-Plattform, sodass Modelle nicht in isolierten Proofs of Concept bleiben, sondern kontrolliert trainiert, bereitgestellt, überwacht und in bestehende Daten- und Anwendungsarchitekturen integriert werden können.
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Image Christian Straube