Datenmilliardär – Schatztruhe Bewertung Lieferanten

Sie ist gut gefüllt, die Data Treasure Chest von Magna in Graz. Wir nehmen unter die Lupe, wie das Unternehmen rudimentäre Informationen in eine innovative Supplier Evaluation mit 1-A-Rating transformiert.

Eine Milliarde logistikbezogene Datensätze aus den letzten 21 Jahren, rund 1.500 aktive Lieferanten plus Dienstleister, fast 2.000 erfasste Lieferwerke. Das sind beeindruckende Zahlen von Magna in Graz. Dank eines neuen Management Information Systems für die Lieferkette werden aus diesen rohen Datensätzen nebst Belegen nun relevante Hinweise generiert, dienend der Steuerung einer gesamtheitlichen, transparenten Supplier Evaluation. Beatrix Düregger, Logistic Supplier Relationship Management beim internationalen Engineering- und Fertigungspartner für Automobilhersteller, über die Tricks plus Kniffe der Schatzsuche.

„Abliefern“
Eine funktionierende Lieferantenbewertung schafft Nutzen über die verschiedenen Phasen der Geschäftsbeziehung hinweg. Sie ist essentielle Basis einer Erstauswahl, während Serienprojekten zur zielgerichteten Entwicklung sowie Ableitung fachbereichsübergreifender Maßnahmen für die nachhaltige Stärkung der Lieferantenperformance. Auch die Sicherstellung höchster Qualitätsstandards steht in eminenter Abhängigkeit zum Supplier Management. Dieses System bietet IT-gestützt projekt- neben geschäftsbereichsspezifisches Feedback zur Performance, Trendanalysen fungieren als Steuerungsfunktion der Korrekturmaßnahmen. Durch die proaktive Überwachung außerdem Verfolgung von Zeiten ferner Genauigkeitsraten werden Rückschlüsse auf die allgemeine Leistungsfähigkeit gezogen. Rasch bei Abweichungen zu reagieren, reduziert Ausfallzeiten und bietet unter Umständen den entscheidenden Vorsprung, um Betrieb samt Produktion in kritischen Situationen aufrechtzuerhalten.

Plus Tradition Innovation
Bei Magna in Graz verankert ist die Supplier Evaluation bereits seit knapp zwei Dekaden. Das gewachsene System beinhaltet eine Vielzahl an KPIs bestehend aus Logistik-, Einkaufs- wie Quality-Indikatoren für direktes ferner indirektes Produktionsmaterial als auch Transportdienstleister. Die enormen Datenmengen entlang der Prozessabschnitte begründen nun die Expansion des Systems mit dem Ziel bestmöglicher Transparenz durch die Anreicherung traditioneller Ansätze mit modernen Methoden.

Datenglaskugel
Anhand eines sauberen Modells fußend auf einer hybriden Cloud Lösung bildet Magna in Graz On Premise valide Daten ab, identifiziert Muster, Risiken, Prognosen nebst Trends. Aus diesen plausiblen Informationen deduziert das Unternehmen letztlich geschäftsrelevantes Wissen, das Nutzer spezifisch wie bequem abrufen können. Aufgrund gewichteter, automatisch generierter Hard plus Soft Facts der persönlichen Beziehung klassifiziert der Konzern seine Supplier, die Qualität wird zwischen null und hundert Prozent eingestuft. Zur Berücksichtigung gelangen beispielsweise die Verwendung korrekter Ladungsträger, die Erstreaktionszeit betreffend logistische Reklamationen sowie die Kommunikation inklusive des Verhaltens im Problemfall. In monatlichen Reviews werden daraus passende Schritte zwecks Qualitätsoptimierung formuliert.

Beatrix Düregger
Beatrix Düregger

Zukunft Data Mining
Die nächste Ausbaustufe des Management Information Systems soll weiter Richtung Predictive Analytics führen, der möglichst verlässlichen Vorhersage zukünftiger Wahrscheinlichkeiten durch die Auswertung aktueller samt historischer Daten. Der Treiber hinter jeglicher Entwicklung ist unbedingt die Userakzeptanz, weiß Beatrix Düregger ob ihrer Prozesseignerschaft für die Lieferantenbewertung: „Die Fachbereiche müssen das System verwenden wollen. Eine intuitive Benutzeroberfläche sowie prompt spezifisch konsolidiert zur Verfügung gestellte Informationen sind damit das Um und Auf einer nachhaltigen Lieferantenmanagementlösung.“ Die Realisierung dieses innovativen Projektes erfolgte im Zusammenspiel des hausinternen IT Teams weiters des langjährigen Partners PASO.

Ideelle Partner der Kompetenzvernetzung Österreichs im Sektor Logistik