Einleitung: Das neue Zeitalter des Lieferantenmanagements

Supplier Relationship Management (SRM) steht im Zentrum einer erfolgreichen Steuerung vernetzter und widerstandsfähiger globaler Lieferketten. Unternehmen stehen vor beispiellosen Herausforderungen – von geopolitischen Krisen bis hin zu Naturkatastrophen. Robuste und flexible Lieferketten sind daher essenziell.

In unserem umfassenden Leitfaden zu SRM erläutern wir die Grundlagen des SRM, wie es zur Leistungssteigerung beiträgt, wie Unternehmen mit SRM starten können und welche bewährten Best Practices existieren.

Ein entscheidender Faktor für den Erfolg von SRM ist es, interne Widerstände zu erkennen und zu überwinden, sowie sicherzustellen, dass Lieferanten aktiv in den Prozess eingebunden sind. Hier spielt eine klare Kommunikationsstrategie während der Implementierung eine entscheidende Rolle.

Ein zentraler Bestandteil von SRM ist das Supplier Performance Management (SPM). Während SRM den Fokus auf strategisches Lieferantenmanagement und Partnerschaften legt, konzentriert sich SPM auf die operative Leistung der Lieferanten.

Die Messung der täglichen Lieferantenperformance birgt einige Herausforderungen. Die größte davon ist der Zugang zu qualitativ hochwertigen, konsistenten Daten, die als Grundlage für verlässliche und messbare Leistungskennzahlen (KPIs) dienen.

Traditionelle SRM-Systeme stoßen hier oft an ihre Grenzen, da sie auf manuelle Prozesse und isolierte Datenquellen angewiesen sind. Hier kommt KI-gestütztes SRM ins Spiel – eine transformative Lösung, die durch Orchestrierung, Automatisierung, vorausschauende Analysen und Echtzeit-Entscheidungen eine effizientere Steuerung ermöglicht.

Die wachsende Notwendigkeit resilienter Lieferketten

Globale Herausforderungen verstärken den Bedarf an Resilienz

Lieferketten operieren in einem zunehmend unvorhersehbaren Umfeld. Die durch die COVID-19-Pandemie verursachten Störungen haben die Verwundbarkeit globaler Netzwerke offengelegt:

„Die überwiegende Mehrheit der Befragten gab an, dass die Krise Schwachstellen in ihren Lieferketten offenbart hat, an deren Behebung sie nun arbeiten. Beispielsweise hatten 73 % Probleme mit ihrer Lieferantenbasis, und 75 % waren mit Herausforderungen in Produktion und Vertrieb konfrontiert. Satte 85 % der Unternehmen kämpften mit ineffizienten digitalen Technologien in ihren Lieferketten.“
_{-McKinsey Artikel}

Parallel dazu verschärfen geopolitische Spannungen die Komplexität internationaler Handelsbeziehungen. Beispiele dafür sind die Folgen des Brexit sowie die mögliche Wiedereinführung von Zollerhöhungen und Handelsbarrieren im Zuge einer zweiten Trump-Administration.

Die Weltbank prognostiziert, dass das globale Wirtschaftswachstum 2025 und 2026 auf 2,7 % sinken wird – verglichen mit 3,1 % vor der Pandemie. Hauptursachen sind anhaltende wirtschaftliche und politische Instabilitäten.

Zusätzlich stellt der Klimawandel eine wachsende Gefahr für Logistiknetzwerke dar. Die steigende Häufigkeit extremer Wetterereignisse bedroht Transportwege und Lieferketten. Diese Entwicklungen unterstreichen die Dringlichkeit robuster, widerstandsfähiger Lieferketten, die flexibel auf unerwartete Schocks reagieren können.

Welche zentralen Herausforderungen bestehen im traditionellen Supply Chain Management?

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Unternehmen müssen von reaktiven zu proaktiven Strategien wechseln, um wettbewerbsfähig zu bleiben. KI hat das Potenzial, hier ein Game-Changer zu sein, indem sie Werkzeuge bereitstellt, die die Agilität der Lieferkette erhöhen und Schwachstellen reduzieren.

Durch die Integration KI-gestützter SRM-Systeme können Unternehmen Prozesse optimieren, Kosten senken und starke Lieferantenbeziehungen aufbauen – selbst in wirtschaftlichen Abschwüngen und Krisenzeiten.

Da Automatisierung und Analytik weiterhin neue strategische und proaktive Ansätze ermöglichen, ist das Potenzial von KI im SRM enorm. Stehen wir also an der Schwelle dazu, dies für eine widerstandsfähigere Lieferkette zu nutzen?

Wie KI die Herausforderungen bewältigt

KI-gestützte Tools begegnen diesen Herausforderungen in der Lieferkette, indem sie für mehr Transparenz und bessere Prognosefähigkeiten sorgen. Zum Beispiel:

• KI-Agenten liefern Echtzeitdaten zur Lieferantenleistung und zu Risiken.
• Automatisierung und Push-Benachrichtigungen ersetzen manuelle E-Mails oder Telefonate, reduzieren den Arbeitsaufwand und steigern die Produktivität. Dadurch können sich Beschaffungs- und Logistikteams auf strategische Aufgaben konzentrieren.
• Blockchain und KI übernehmen die anspruchsvolle Aufgabe, die Einhaltung von Corporate-Social-Responsibility-Zielen über die gesamte Lieferkette hinweg sicherzustellen – über Tier-1-Lieferanten hinaus. Eine interne Umsetzung wäre zu ressourcenintensiv, eine Auslagerung zu kostspielig.
• Predictive Analytics ermöglichen es Unternehmen, Störungen frühzeitig zu erkennen und präventive Maßnahmen zu ergreifen.

Durch den Einsatz dieser Technologien können Unternehmen Lieferkettenherausforderungen gezielt bewältigen und auch in unsicheren Zeiten Stabilität gewährleisten.

Wie wird KI das Supplier Relationship Management transformieren?

KI-Technologien definieren das Supplier Relationship Management (SRM) neu und ermöglichen den Übergang von statischen Prozessen zu dynamischen, datengesteuerten Systemen. Hier sind einige der wichtigsten Aspekte, in denen KI das SRM revolutionieren wird:

Praxisbeispiel: KI in Aktion mit Mercu AI

Genug Theorie – werfen wir einen Blick darauf, wie das in der Praxis funktioniert.

Mercu AI ist der integrierte KI-Co-Pilot von Mercanis, der alle Daten aus den verschiedenen Modulen der Mercanis-Produktsuite zusammenführt. Für eine detaillierte Übersicht empfehlen wir unser aktuelles Webinar zu diesem Thema in Zusammenarbeit mit dem BME oder einen Blick auf unsere Mercu AI-Webseite.

Daten können aus öffentlichen Quellen, privaten externen Datenquellen (z. B. Finanzdaten von Kreditrating-Agenturen) sowie aus unternehmensinternen Systemen abgerufen werden – etwa aus Ihrem ERP-System, den E-Mail-Postfächern und Kalendern der Mitarbeiter oder anderen internen IT-Systemen (sofern integriert).

Mercu AI nutzt verschiedene KI-Plattformdienste, um all diese Informationen zusammenzuführen, darunter Large Language Models (LLMs), Natural Language Processing (NLP) und Predictive Analytics.

Diese Agenten wurden zunächst für vier spezifische Anwendungsfälle entwickelt:

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Wie würde sich das in einem realen Anwendungsfall übersetzen?

Sie sind ein mittelständischer Tier-1-Automobilzulieferer. Ihre Kunden setzen Sie massiv unter Druck, jährliche Kostensenkungen umzusetzen, da sie Marktanteile verlieren, an Wettbewerbsfähigkeit einbüßen und anhaltende Tarifkonflikte mit der Gewerkschaft haben.

Sie führen eine Materialpreisanalyse mit dem Market Intelligence Agent durch.

Sie sind entsetzt, als Sie feststellen, dass die Preise für kaltgewalzten Stahl und Aluminium im nächsten Jahr voraussichtlich steigen werden – basierend auf Rohstoffpreis-Futures und Metallpreis-Bulletins. Ihren Kunden eine Preiserhöhung weiterzugeben, könnte dazu führen, dass Sie Teile oder sogar das gesamte Geschäft verlieren.

Als Nächstes wenden Sie sich an den Business Intelligence Agent. Sie beauftragen ihn, zu berechnen, wie viele Komponenten von einem 5%igen Anstieg des Stahlpreises und einem 10%igen Anstieg des Aluminiumpreises betroffen wären.

Aber das ist noch nicht alles. Sie lassen ihn außerdem berechnen, wie stark sich beide Materialpreise auf den finalen Verkaufspreis auswirken. Dadurch erhalten Sie eine Shortlist mit den SKUs, die die größte Belastung für Ihr Geschäft darstellen.

Mit dieser Liste wenden Sie sich dann an den Supplier Discovery Agent und beauftragen ihn, nach potenziellen Lieferanten außerhalb Deutschlands zu suchen.

Auch wenn sie ebenfalls von steigenden Rohstoffpreisen betroffen sind, können ihre niedrigeren Arbeits- und Energiekosten dies ausgleichen. Dadurch könnten Sie die Preiserhöhung kompensieren und vermeiden, mit Ihrem Kunden in eine schwierige Preisverhandlung zu geraten oder im schlimmsten Fall das Geschäft zu verlieren.

Zwei potenzielle Quellen erregen Ihre Aufmerksamkeit: eine in Rumänien und eine in der Türkei. Perfekt! Keine komplexen Zollformalitäten oder lange Lieferketten. Sie wenden sich nun an den Sourcing Event Agent und beauftragen ihn, eine erste RFQ (Request for Quotation) zu erstellen.

Mit nur wenigen Klicks wird diese an den Lieferanten gesendet, und Sie warten gespannt auf die Antwort. Arbeit, die normalerweise Tage dauern würde, ist in wenigen Stunden erledigt.

Doch der vielleicht größte Vorteil dieses agentischen KI-Co-Piloten ist seine Benutzerfreundlichkeit.

Nahtlos in die Mercanis-Suite integriert, funktioniert er über natürliche Sprachbefehle statt über komplizierte Menüs. Das altbekannte Problem einer geringen Nutzerakzeptanz in der Beschaffungstechnologie ist hier kein Thema.

Warum KI die Zukunft des SRM ist

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KI ist keine Zukunftstechnologie mehr im Lieferkettenmanagement – sie wird zur Notwendigkeit. Die Integration von KI-gestützten Tools in SRM-Software bietet weitreichende Vorteile, von operativer Effizienz und der Identifikation von Lieferantenrisiken bis hin zur Schaffung echter Wettbewerbsvorteile.

Proaktive Identifikation von Lieferantenrisiken

KI zeichnet sich durch die frühzeitige Erkennung von Lieferantenrisiken aus und liefert frühzeitige Warnsignale für potenzielle Probleme. Beispielsweise können maschinelle Lernalgorithmen Lieferanten-Bonitätsbewertungen und Lieferhistorien analysieren sowie Medienquellen durchsuchen, um vorherzusagen, welche Lieferanten auf die kritische Liste gesetzt werden sollten.

Solche proaktiven Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, ihre Beschaffungsstrategien anzupassen, bevor es zu Störungen kommt, oder sich auf Verhandlungen vorzubereiten, ohne von unerwarteten Entwicklungen überrascht zu werden.

Effizienzsteigerungen durch Automatisierung

KI-gesteuerte Automatisierung transformiert alltägliche Aufgaben und ermöglicht es Beschaffungsteams, Ressourcen gezielt auf strategische Themen zu fokussieren. Zum Zum Beispiel:

• Vertragsmanagement-Software kann automatisch Verstöße gegen Compliance-Vorgaben oder anstehende Verlängerungsfristen kennzeichnen.
• Automatisierte Bestellverfolgungssysteme bieten Echtzeit-Updates und reduzieren den manuellen Aufwand für Nachverfolgungen.

Beschaffungsteams können nicht 100 % aller Lieferanten aktiv verwalten, insbesondere im Long-Tail-Bereich. KI ermöglicht es, mehr Ausgaben unter Kontrolle zu bringen – selbst dann, wenn kein dedizierter Category Manager im Einkauf mit dem Lieferanten arbeitet.

In Fertigungslieferketten kann KI dazu beitragen, verspätete Lieferungen, unbezahlte Rechnungen oder Qualitätsprobleme bei nicht-strategischen Lieferanten frühzeitig zu erkennen. Solche Probleme wirken sich direkt auf die Produktion oder den Verkauf des Endprodukts aus – nicht aktiv gemanagte Lieferanten könnten somit ein verborgenes Risiko darstellen.

Diese Effizienzsteigerungen führen letztendlich zu einer verbesserten Produktivität und geringeren Betriebskosten.

Datengetriebene Einblicke für bessere Entscheidungen

KI-Tools bündeln große Datenmengen und wandeln sie in verwertbare Erkenntnisse um. Beispielsweise können sie Einkaufs-Trends über verschiedene Regionen hinweg analysieren und dabei Möglichkeiten aufzeigen, bessere Preise zu verhandeln oder die Lieferantenbasis zu diversifizieren.

Solche datengetriebenen Ansätze verbessern die Entscheidungsfindung und stärken Lieferantenbeziehungen.

Durch den Einsatz von KI kann ein maßgeschneiderter Ansatz verfolgt werden, um jeden Lieferanten individuell zu managen – basierend auf seiner Leistung, dem gelieferten Produkt oder der erbrachten Dienstleistung und seiner geschäftlichen Relevanz.

Verbesserte Lieferantenkommunikation

KI ermöglicht eine proaktive Kommunikation mit Lieferanten. Tools wie KI-gestützte Chatbots liefern sofortige Antworten auf Anfragen, während Predictive Analytics Lieferanten frühzeitig über mögliche Änderungen in Bestellungen informieren.

Diese Funktionen fördern die Zusammenarbeit, reduzieren Reibungspunkte und stärken langfristige Partnerschaften.

Zukünftige Trends im KI-gestützten SRM

Unternehmen, die diese Trends frühzeitig adaptieren, können sich als Innovationsführer positionieren und so ihren Vorsprung gegenüber der Konkurrenz sichern. Die Investitionen in Hard- und Software werden sich vielfach auszahlen, da sie sowohl den Umsatz als auch die Gewinnmargen nachhaltig positiv beeinflussen können.

Fazit

KI-gestütztes Supplier Relationship Management (SRM) revolutioniert das Lieferkettenmanagement.

Durch die Beseitigung von Ineffizienzen, die Verbesserung der Transparenz und den Einsatz vorausschauender Analysen hilft KI Unternehmen dabei, widerstandsfähige Lieferketten aufzubauen, die auch bei Störungen stabil bleiben. Unternehmen, die auf KI-gestützte Tools setzen, verschaffen sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil – durch bessere Entscheidungsfindung, höhere Effizienz und stärkere Lieferantenbeziehungen.

Die Zukunft des SRM liegt in der Nutzung von KI-Technologien, die Herausforderungen frühzeitig erkennen und neue Chancen erschließen. Unternehmen, die bereits heute in diese Lösungen investieren, stärken nicht nur ihre Lieferkettenresilienz, sondern treiben auch ihr langfristiges Wachstum voran.

Bereit, Ihr Lieferantenmanagement zu transformieren?

Mercanis bietet eine hochmoderne, KI-gestützte SRM-Lösung, die ein proaktives Lieferantenmanagement ermöglicht und das Problem schlechter Datenqualität gezielt löst.

Mit intuitiven Dashboards zur Überwachung der Lieferantenperformance, Risikominimierung und Vermeidung manueller Prozesse werden alle relevanten Lieferantendaten in einer einheitlichen, benutzerfreundlichen Plattform gebündelt.

Buchen Sie noch heute eine Demo, um Ihre Lieferkette zukunftssicher zu machen, Ihre Daten unter Kontrolle zu bringen und unvorhergesehene Risiken zu minimieren.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)