#42 – Einkauf 4.0: Wie künstliche Intelligenz das Supply Chain Management verändert – ein Interview mit Prof. Dr. Christian Heinrich, CFO scoutbee GmbH

Wie verändert sich auf Basis von großen Datenmengen Ihr Beschaffungsmanagement? Kennen Sie den Lieferanten Ihres Lieferanten und die Risiken, die Ihre Lieferstruktur beinhaltet? Sind Sie wirklich in der Lage, die interessanten Lieferanten für einen neuen Artikel zu identifizieren?

Dieses und viele weitere Themen bespreche ich im Rahmen von Einkauf 4.0 mit Prof. Dr. Christian Heinrich, Gründer der scoutbee GmbH.

Viel Vergnügen!

Literaturempfehlung:

• Gärtner, C.; Heinrich C.: Fallstudien zur Digitalen Transformation: Case Studies für die Lehre und praktische Anwendung. 2017
• Frisch, M.: Homo Faber. 1957

Webempfehlung:

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Transcript:

ERP-Podcast, Folge 42. Einkauf 4.0. Wie künstliche Intelligenz das Supply-Chain-Management verändert. Ein Interview mit Prof. Dr. Christian Heinrich, CFO der ScoutB GmbH.

Wie verändert sich auf Basis von großen Datenmengen Ihr Beschaffungsmanagement? Kennen Sie den Lieferanten, Ihres Lieferanten, Ihres Lieferanten und die Risiken, die Ihre Lieferstruktur beinhaltet? Sind Sie wirklich in der Lage, die interessanten Lieferanten für einen neuen Artikel zu identifizieren? Dieses und viele weitere Themen bespreche ich im Rahmen von Einkauf 4.0 mit Prof. Dr. Christian Heinrich, Gründer der ScoutB GmbH. Viel Vergnügen. Herzlich willkommen zum ERP-Podcast, dem Podcast für alle, die sich aktiv mit dem Einsatz und der Gestaltung von Unternehmenssoftware und den daraus entstehenden Veränderungen und Potenzialen in Unternehmen auseinandersetzen wollen.

Mit diesem Podcast möchte ich Sie mit eigenen Gedanken und Interviews bei der Gestaltung moderner IT-Konzepte nebenbei, also zum Beispiel beim Spazierengehen oder Autofahren, begleiten. Damit möchte ich Ihnen in dieser von technologischen Veränderungen geprägten Zeit Informationen anbieten, die sich in Zeitschriften, Fachbüchern und wissenschaftlichen Artikeln in dieser Form nicht darlegen lassen und für die sich im hektischen Alltag ohnehin nicht die Zeit findet. Mein Name ist Axel Winkelmann.

Ich bin Professor für Betriebswirtschaftslehre und Wirtschaftsinformatik an der Universität Würzburg. Herzlich willkommen zurück zum ERP-Podcast. Heute geht es wieder ein bisschen futuristisch dazu.

Eigentlich ist es schon state-of-the-art. Wir wollen heute ein bisschen über Supply Chain Management, über Lieferketten, über Liefer-Wertschöpfungs-Netzwerk-Management sprechen. Ich begrüße heute Herrn Christian Heinrich.

Er ist Professor an der privaten Quadriga-Hochschule in Berlin und hat vor einigen Jahren hier an der Universität Würzburg bei meinem Kollegen Rainer Thome und damals mir als Zweitgutachter promoviert. Das ist aber gar nicht das Entscheidende, sondern ich möchte mich heute mit ihm über sein Unternehmen Scout B, beziehungsweise weniger das Unternehmen, sondern die neuen Ansätze im Supply Chain Management, künstliche Intelligenz im Supply Chain Management unterhalten. Und darüber möchte ich heute sprechen.

Herr Heinrich, herzlich willkommen bei uns im ERP-Podcast. Lieber Professor Winkelmann, auch von meiner Seite herzlich willkommen an alle und ich freue mich auf den spannenden Austausch in den nächsten 30 Minuten. Da fangen wir mit Ihnen an.

Wer ist der Mensch Christian Heinrich? Gute Frage. Sie haben es ja schon ganz nett angerissen. Ich habe meine Wurzeln an der Universität Würzburg, bin dann ganz klassisch in den Wirtschaftsinformatik-Bereich abgetrieben und habe dann angefangen, mich mit Supply Chain Management-Themen zu beschäftigen.

Mit Business Intelligence hat man es damals genannt. Dann kommen jetzt die Themen wie Big Data und heute sind wir letztlich im Bereich künstliche Intelligenz. Das ist das, was mich beruflich sehr spannend interessiert und ansonsten bin ich natürlich auch ganz gern sportlich unterwegs und versuche das Leben an den freien Wochenenden so weit genießen, wie es noch möglich ist.

Gibt es noch freie Wochenenden? Gute Frage. Jetzt gegen Jahresende dann wieder ab Weihnachten. Ja, der erste Schnee liegt hier.

Wer ist die Firma ScoutBean? ScoutBean wurde 2015 gegründet. Wir sind letztlich zu dritt im Gründerteam gewesen und jetzt zu viert. Gregor Stüder ist der CEO.

Ich verantworte das Thema Finanzen und Geschäftsentwicklung. Das ist im jungen dynamischen Bereich relativ normal, weil entweder bekommt man große Aufträge oder man muss sein Venture Capital organisieren, also sehr nah beieinander. Wir fokussieren uns auf den Einkauf und die Supply Chain in produzierenden Unternehmen und unterstützen dort durch künstliche Intelligenz und Bereitstellung von sehr, sehr spannenden Informationen für Einkäufer und Produktionsplaner, Schrägstrich Supply Chain Manager.

Okay, bevor wir jetzt in die Supply Chain abdriften, vielleicht können wir mal kurz klären, was Sie als Unternehmen auch unter künstlicher Intelligenz an dieser Stelle verstehen. Also wir arbeiten im modernen Sinne mit dem Human-in-the-Loop-Ansatz. Also ich möchte auch bewusst das Thema etwas entspannen.

Künstliche Intelligenz ist nicht gleich das Böse oder das Gute, was alle Arbeitsplätze wegrationalisiert. Im Gegenteil, wir arbeiten mit einem klassischen Datensatz Null, den wir am Anfang definieren, gemeinsam mit dem Einkäufer oder mit dem Produktionsplaner, der neue Lieferanten sucht. Das ist ein klassisches Problem.

Er hat einen bestehenden Lieferanten oder er sucht für eine neue Technologie neue Lieferanten. Und ja, bisher benutzt er entweder die bestehenden Lieferanten. Google setzt einen Praktikanten ran und hofft, dass er neue Informationen findet oder geht auf irgendwelche individuellen Portrale.

Und genau da setzen wir an und unterstützen ihn. Und er definiert letztlich anhand seiner technischen Spezifikationen, die er vom Ingenieur bekommt, das sind dann die und die Baugruppen, mit uns gemeinsam Keywords. Und das ist dann der Datensatz Null.

Und dann gehen wir über unsere künstliche Intelligenz Artemis in die Tiefe und liefern ihm eine Longlist. Und diese Longlist reviewt der Einkäufer dann. Das ist unser Human-in-the-Loop-Ansatz.

Das heißt, es gibt einen menschlichen Zwischenschritt, der quasi die künstliche Intelligenz trainiert. Und wir lernen daraus. Und im zweiten Durchgang dieser künstlichen Intelligenz über den Algorithmus kommt dann eine Shortlist raus.

Und er hat eine hochqualitative Lieferanten-Shortlist, mit der er dann arbeitet. Also Sie nutzen quasi die Computertechnologie, um den Menschen, der letztendlich für neue Lieferantenbeziehungen oder generell für das Lieferantenbeziehungsmanagement zuständig ist. Was sind denn eigentlich dessen große Herausforderungen zurzeit? Also der Lieferant beziehungsweise der Einkäufer versucht neue Lieferanten zu finden permanent.

Und das war noch nie so anstrengend wie in diesen Tagen, weil permanent neue Innovationen in den Markt gespielt werden. Also die Produktlebenszyklen werden kürzer. Das ist auch ein wesentlicher Effekt der Digitalisierung.

Es gibt mehr Konkurrenten, die unsichtbar sind. Man sieht es ganz schön bei Automobilisten. Die sind ja mittlerweile keine Automobilproduzenten mehr, sondern Mobilitätsdienstleister.

Sie brauchen Batteriebetriebe. Also sind ganz neue Warengruppen, die dort letztlich entstehen. Sehr technisch in der Natur auch.

Und dementsprechend ist der Einkäufer sehr stark am Limit, was er leisten kann durch seine manuelle Tätigkeit oder seine bisherige Tätigkeit. Und da unterstützen wir letztlich, dass er innerhalb kürzester Zeit, man kann es sich vorstellen wie bei Google mit Klopfdruck, nur für B2B. Und dann bekomme ich eine Shortlist für meine spezielle neue Warengruppe, die ich sourcen muss.

Das ist ein wesentliches Thema. Sie sagten gerade, der ist am Limit. Um uns mal so eine Vorstellung zu geben, was hat so ein Einkäufer mengenmäßig zu erledigen eigentlich? Also grundsätzlich beginnt es mit einem strategischen Einkaufsprozess und geht dann in einen operativen Einkaufsprozess.

Das ist unterschiedlich, wie die Unternehmen organisiert sind. Wir unterstützen massiv im strategischen Einkaufsprozess, das heißt in der Lieferantenrecherche. Einmal bei neuen Lieferanten oder neuen Warengruppen, aber auch im Bereich der Benchmarking-Situation.

Das heißt, habe ich zum Beispiel denselben Lieferanten schon seit drei Jahren. Oder noch problematischer, ich habe nur einen Lieferanten und habe auf einmal eine kritische Lieferantenkette dahinter. Zum Beispiel ist der Lieferant gerade in der Türkei angesiedelt, was wir immer wieder haben.

Gerade wenn dann politische Instabilitäten mit reinfahren und dieser eine Lieferant ist dann nicht mehr lieferfähig, aus welchen Gründen auch immer, ob finanziell instabil, politisch instabil oder aber auch durch Naturkatastrophen. Dann ist natürlich Risiko hoch 10 und ich muss irgendwie versuchen, dass ich einen Ersatzlieferanten bekomme. Was hat es mit dieser Lieferantenkette auf sich? Also es gibt Industrien, da ist das gang und gäbe, dass man das ja aufteilt, aber es gibt eben auch viele Industrien, wo glaube ich die Zulieferer der Zulieferer gar nicht so sichtbar sind.

Bei sehr, sehr vielen Unternehmen, sogar bei unseren Top-Industrien, wenn wir es mal so von der Effizienz sehen in der Automotive-Industrie, ist es tatsächlich so, dass man meistens nur seinen direkten Zulieferer kennt. Also es herrscht noch sehr große Intransparenz. Jetzt kommen wir zu dem Thema Supply Chain Management.

Wir interessieren uns ja nicht nur für den direkten Lieferanten, sondern für den Lieferanten des Lieferanten und dieses ganze Netzwerk dahinter. Und hier ist eine starke Intransparenz. Durch die künstliche Intelligenz Artemis schaffen wir jedoch bis zu Tier 3, Tier 4, also das heißt der dritte und vierte Zulieferer in der Kette, eine Transparenzsituation über bestehende Lieferanten- und Kundenbeziehungen offen zu legen.

Und dadurch erleichtert es uns quasi, kritische Elemente in der ganzen Kette aufzuidentifizieren. Können wir mal so ein Beispiel aufbauen? Also jetzt aus der Praxis herausgesprochen, wie sieht so eine Lieferantenkette aus? Also ganz klassisch, wenn wir uns den August nehmen. Ich glaube es war der August, da hat es im Handelsblatt auch einige Informationen zu einem relativ großen Fall gegeben von BMW.

Der Einkaufsleiter BMW hat sich offen ausgetauscht mit dem Einkaufsleiter von Bosch. Und zwar ging es dann darum, dass ein Zulieferer von Bosch wiederum nicht liefern konnte. Also Bosch liefert an BMW? Genau, Bosch liefert dann wiederum an BMW.

Das heißt diese Kette war unterbrochen. Also wir haben vom Endkunden kommen, BMW wäre der Endkunde gewesen, Bosch ist der Zulieferer für BMW und ein Zulieferer für Bosch konnte nicht liefern. Das lag allerdings daran, dass der Zulieferer des Zulieferers von Bosch, ein norditalienischer Lieferant, nicht geliefert hat.

Und diese Kette konnten wir transparent aufzeigen, ohne dass wir einen Zugang zu einem Datenpool, also ein ERP-Daten irgendeiner Firma hatten. Komplett losgelöst und neutral wussten wir quasi mehr durch Artemis, was in dieser Viererkette aktuell passiert. Ich komme da gleich drauf zu sprechen.

Sie sagen, Sie haben da eine neue Herangehensweise, eine technologisch begründete Herangehensweise. Da hängt ja richtig Volumen dahinter. Also in der Einkaufsbeziehung BMW-Bosch, das ist jetzt nicht mein Bereich, Sie werden mir dazu mehr sagen können, oder Bosch oder BMW könnte dazu mehr sagen.

Aber das sind ja nicht ganz kleine Volumina, die dort hin und her geschoben werden. Wie viel weiß der Einkaufsmanager im Automobilbereich, muss jetzt nicht BMW sein, tatsächlich über das, was dort passiert? Wie löst er diese Problematik bislang? Also heute weiß er überwiegend das, was sein direkter Kontakt beim Lieferanten angeht. Also er hat Informationen über seine aktuelle Bestellung beim direkten Zulieferer, aber er hat in der Regel keine Informationen über die Sublieferantenstruktur hinter seinem Lieferanten.

Ganz klassisch, das ist ja auch der asymmetrische Informationsvorteil, so entsteht auch Marge und Preis. Also der Zulieferer hat ein großes Interesse, seine Zuliefererstruktur nicht offen zu legen, weil er sonst durch andere Themen wie Kostbreakdown-Analysen natürlich auch im Preis reduziert wird. Das ist Status Quo heute immer noch und das ist quasi immer für den Einkaufsmanager, der am Ende steht, sehr, sehr spannend und hochinteressant und hochwichtig, welche Zulieferer überhaupt dann den Lieferanten beliefern, um dort auch Transparenz herzustellen.

Zum Beispiel auch über potenzielle finanzielle Instabilität. Und jetzt sagen Sie, Sie sind mit Hilfe Ihrer Algorithmen, mit Hilfe Ihrer künstlichen Intelligenz in der Lage, quasi diese Lieferketten zu analysieren, aber Sie haben ja eigentlich gar nicht mehr Informationen über diese Lieferkette, als der Lieferant bzw. der Einkäufer selber, oder? Gut, dass Sie oder sagen.

Also würde ich schon sagen, dass wir dort mehr haben, also das ist unsere Kernkompetenz tatsächlich. Wir haben aktuell 2,2 Milliarden Datenpunkte und wenn man sich das vorstellt, was heißt das übersetzt, das sind Kunden-Lieferanten-Beziehungen. Ich möchte jetzt keine Zahlen nennen, weil sonst werde ich immer festgemacht, aber ich sage mal so, wir haben uns aktuell auf die Automotive-Industrie in der ersten Welle konzentriert, weil wir dadurch unsere Datensätze trainieren, wieder zum Thema künstliche Intelligenz.

Das ist unser Schwerpunkt. Wir können aktuell 50 bis 60 Prozent der Automotive-Industrie transparent aufdecken. Also wir wissen quasi, was von OEM, vom Original Equipment Manufacturer, bis hin zu Tier 3, Tier 4, also die Sublieferantenstruktur der dritten und vierten Lieferanten in der Kette passiert.

Wer mit wem, in welcher Verbindung steht, natürlich aus historischer Natur. Also das hat nichts mit Future zu tun und wir schauen auch nicht in die Zukunft. Das sind alles harte Daten und Fakten.

Der Unbedarfte würde jetzt sagen, aber das ist doch Industrie-Spionage. Das hören wir häufiger und die zweite Frage ist, ist das doch alles legal? Aber ich kann dem zustimmen, das ist legal und es ist auch keine Industrie-Spionage. Was gerade passiert hier ist eigentlich etwas, was wir aus dem B2C kennen.

Also durch Internet, durch verschiedene Plattformen, viele Datenströme, die im globalen Web verfügbar sind, steigt die Transparenz. Also so wie wir heute auch eine permanente Transparenz-Situation haben, wenn wir uns zum Beispiel im B2C-Markt einen Notebook kaufen würden. Früher sind wir in diverse Handelsunternehmen reingegangen.

Heute geht jeder rein und schaut natürlich sofort auf seinem Handy, was kostet das eigentlich auf Amazon, nur als kleines Beispiel. Und das Gleiche passiert jetzt, oder das Ähnliches passiert jetzt im B2B-Markt. Das heißt, durch die Transparenz und durch die vielen vorhandenen Daten können wir die Intelligent kombinieren und können dann eine höhere Transparenz sicherstellen.

Wo bekommen Sie diese Daten her? Sie gehen ja nicht hin und sagen, lieber Einkäufer, gib mir mal für die letzten zehn Jahre sämtliche Einkaufskontrakte. Nee, also der Einkäufer gibt uns tatsächlich nur seine Fragestellung. Das heißt, er hat eine Warengruppe, eine Produktgruppe oder hat einen neuen Lieferanten, den er für ein spezielles Thema suchen muss.

Und dann gehen wir los, ohne dass er uns irgendwelche Informationen gibt. Er gibt uns vielleicht einen Lieferanten, der vielleicht so aussehen würde und dann übersetzen wir das in Keywords, um unsere künstliche Intelligenz anzufüttern und dann läuft er durch. Wo wir die Daten herbekommen, ist natürlich eine spannende Frage.

Es sind 15 bis 16 verschiedene Datenquellenarten und eine Datenquellenart kann ich als Beispiel nennen, wir crawlen natürlich sämtliche Webseiten, die verfügbar sind. Aber wir crawlen die nicht nur nach Produktgruppen, sondern wir gehen dann auch mit einer Bilderkennung drüber, ob die Referenzkunden, das ist ein schönes Indikationsthema für kleinere mittelständische Unternehmen, ob die Referenzkunden tatsächlich ein echtes Logo haben oder ob das ein selbst ausgeschnittenes Logo ist, damit man einfach nur zeigen kann, man hat ihn als Referenz. Das heißt, wir haben viele Doppelchecks drin, um unsere Datenqualität zu validieren.

Aber grundsätzlich sind es ca. 15 verschiedene Datenquellen und innerhalb einer Datenquelle, würde man sagen, sind es allein 200.000 bis 300.000 Webseiten. Also es wäre jetzt natürlich zu schön, das Geheimnis preiszugeben, aber es sind viele verschiedene Quellen.

Ja, vielleicht nicht alle Zuhörer sind ja rein technikaffin. Crawlen bedeutet? Crawlen bedeutet letztlich, dass wir die verschiedenen Datenquellen, wie eine Website eben hier als Beispiel oder auch eine Website von einer Trade Show, also von einer Messe, keine Ahnung, Industriemesse in Hannover, da ziehen wir uns die Profile der einzelnen Unternehmen, die dort ausstellen und die geben jeweils eine Produktgruppe an. Automatisiert.

Automatisiert und das kommt permanent. Das ist das Schöne und so entsteht quasi unser dynamischer Datenansatz. Wir kriegen permanent die aktuelle Antwort auf Basis aller vorhandenen Webdaten, welcher passende Lieferant weltweit zu diesem Thema gerade vorhanden ist.

Und jetzt haben Sie diesen wahnsinnigen großen Datensatz, diese Datenkombinatorik. Was können Sie jetzt alles damit machen? Also die Kernfrage, die häufig eben gestellt wird, ist, findet ein Lieferant für dieses Bauteil? Das ist mal das eine. Das zweite Spannende ist natürlich, das Risiko in der gesamten Supply Chain abzumildern, indem wir tatsächlich Transparenzsituationen aufzeigen.

Es gibt verschiedene Risiken, mit denen wir kämpfen. Also einmal die natürlichen Risiken, wie ganz klassisch durch, wie auch immer, mal einen Vulkanausbruch oder auch Hochwasser. In Norditalien war jetzt erst vor kurzer Zeit Hochwasser.

Da sehen wir kurzfristig, welche Lieferanten betroffen sind, haben verschiedene Messindikatoren. Aber auch ganz klassische Risiken, wie finanzielle Instabilitäten, Bonitätsthemen. Das sind verschiedene Risiken, die wir abmildern.

Das heißt, wir haben einmal ein klassisches Thema für den Einkäufer, der wirklich sagt, okay, ich muss mein Einkaufsvolumen reduzieren, weil ich brauche einen neuen Benchmark, ich brauche eine neue Ausschreibung. Kann dann 10 bis 20 Prozent einsparen, weil ich einfach einen besseren Lieferantensuchprozess habe. Also ein kleines Beispiel hier.

Wenn man es selbst macht, kommt man vielleicht auf 5 bis 10 neue Lieferanten. Wir gehen dort mit diesem Datenansatz los, dass wir im ersten Durchgang ca. 1.000 neue Lieferanten finden, die gegebenen Fall darauf passen, per Knopfdruck automatisiert.

Dann kommt eben der Einkäufer und sagt, die 2 oder 3 waren schlecht, unter die 10 waren schlecht. Und dann gehen wir nochmal rein über die künstliche Intelligenz. Und am Ende hat er 50 spannende neue Lieferanten, mit denen er in die Verhandlung gehen könnte.

Macht er nicht, aber er hat einen anderen Blumenstrauß, aus dem er wählen kann, im Vergleich zu seinen 10. Das heißt, Sie könnten dem Einkäufer theoretisch sagen, in Norditalien oder in Süditalien, da gibt es einen tollen Lieferanten für Produkt X oder Y. Und dann könnten Sie ihm aber auch gleichzeitig sagen, pass auf, du bist sowieso sehr stark in der Sublieferantenstruktur dort unten. Und wenn da unten irgendwas passiert, dann wird das problematisch.

Genau, also das sind eben zwei verschiedene Hubs, wir nennen sie Hubs oder Apps, wie auch immer man das nennen möchte. Eine App ist tatsächlich für die Innovation, also ich schaue, dass ich einen neuen Lieferanten finde, versuche ihn zu identifizieren, das ist der Innovation Hub. Und der Risk Hub ist dann tatsächlich dafür, wenn ich eine bestehende Wertschöpfungskette habe.

Ich habe einen Lieferanten und habe eine Produktgruppe und ich habe vielleicht auch zwei verschiedene Lieferanten und möchte aber sehen, wer verbirgt sich hinter den anderen Lieferanten. Da setze ich dann den Risk Hub auf und da kommt genau das zu was Sie gerade sagen. Wenn wir identifizieren mit unserem Risikoindex, Achtung, hier ist es kritisch oder wie das Beispiel von vorhin, wir haben einen Lieferanten, der Single Sourcing ist und er ist nur in der Türkei, da ist es aktuell ein sehr sehr kritisches Thema.

Das fällt natürlich häufig nicht auf, weil der Lieferant vor fünf Jahren, vor sechs Jahren identifiziert wurde und im normalen Business läuft alles weiter. Nur auf einmal ist seit zwei Jahren das ganze Thema Türkei natürlich etwas kritisch. Und genau da sind die Risiko Hubs für uns sehr sehr wichtig, weil der neue Risikomanager oder Supply Chain Manager, der auf dem Thema ist, der kriegt dann sofort proaktiv eine Push Nachricht.

Achtung, bitte kümmere dich hier um einen zweiten Lieferanten, baue eine Second Source auf, dann geht er wieder in den Innovation Hub und sucht quasi einen Lieferanten für das bestehende Thema als Sicherheitsbackup. Okay, wenn Sie sowas machen mit irgendwelchen Automobilunternehmen, wenn ich es richtig verstanden habe, in dieser ersten Phase des Unternehmens wollen Sie sich oder konzentrieren sich insbesondere auf die Automotive Industrie, bevor dann weitere Industrien mehr und mehr dazukommen. Da muss es doch jede Menge auch Anekdoten gegeben haben, was da alles an unerwarteten Erkenntnissen eigentlich plötzlich passiert, oder? Definitiv, also vielleicht um den ersten Ball nochmal aufzunehmen, das heißt wir versuchen uns tatsächlich auf Automotive zu konzentrieren.

Wir kriegen natürlich endlos viele Anfragen auch von anderen Industrien, das heißt wir haben auch Maschinen- und Anlagenbau-Themen schon gesourced, also eingekauft, aber auch im Baumaterialbereich sind wir unterwegs, aber der Hauptfokus ist tatsächlich für uns, weil wir eben im Wachstum sind und um uns zu fokussieren Automotive. Es gibt völlig verschiedene Themen, also wir haben Warnwesten eingekauft für Automobilisten, in denen wir Potenziale von 30% gehoben haben. Wir haben aber auch eine Firma aus Baden-Württemberg betreut im Bereich Antriebstechnik und da haben wir einen Lieferanten, der aus Deutschland war, mit einem anderen deutschen Lieferanten ersetzt.

Also ich möchte bewusst betonen, wir haben hier keine Global Sourcing günstig eingekauft in Asien und später wird es dann wieder teuer, weil die Qualität nicht passt, durchgeführt und da ist es uns gelungen für dieses Thema über einen Einkaufswert von den nächsten fünf Jahren 5 Millionen Euro einzusparen, nur obwohl wir diesen deutschen Lieferanten für einen anderen deutschen ersetzt haben. Das ist tatsächlich nur auf Basis dieser Geschichte möglich gewesen, dass wir eine ganz große strategische Lieferantenauswahl hatten, also wir haben dann auf einmal 150 Lieferantenpotenziale aufgezeigt und vorher waren es eben nur drei. Das liegt aber sehr häufig daran, dass der Einkäufer im Tagesjob einfach keine Zeit hat, diese 150 Lieferanten individuell durch das Web sich aufzubauen und zusammenzusuchen und Google reicht eben nicht, weil Google nicht trainiert ist für B2B-Anfragen.

Das kriegt die Komplexität nicht hin. Okay, jetzt gehen Sie mit Ihrer Software, mit Ihrem Tool hin und in der alten Welt hätte man wahrscheinlich irgendwelche SQL-Statements geschrieben nach dem Motto, suche mir alle Lieferanten, die auf einer Messe in der Warengruppe X oder Y ausgestellt haben und zeige sie mir als Liste an. Aber das tut ja Ihre künstliche Intelligenz so nicht.

Nein, korrekt. Also das ist tatsächlich auf Basis Machine Learning und Deep Learning angesetzt und das ist möglich, weil wir letztlich mit den Crawlern arbeiten. Also es geht schon in so eine Richtung von der Logik, also SQL-Abfragen, nur dass wir das auf Crawler machen und das permanent machen.

Wir arbeiten zum Beispiel auch mit Chatbots, also das kann ich preisgeben. Wir haben auch Chatbots auf klassische Themen wie Amazon und Alibaba angesetzt, weil natürlich auch häufig Bedarfe mittlerweile durch Amazon Business oder Alibaba abgedeckt werden und jetzt ist natürlich Alibaba auch so clever, dass er sagt, Achtung, das gibt zu viel Traffic auf meiner Webseite, wenn ich Chatbots auf mich drauflaufen lasse, das kostet mir zu viel Energie. Unsere Chatbots zerstören sich nach einer gewissen Sekundenzeit selbst und bauen dann automatisch eine Nachfolge auf, damit man die Daten von dieser Plattform bekommt.

Das ist alles relativ spannend, ist aber auch legal, also es ist nichts Illegales und so arbeiten wir letztlich, also als kleines Beispiel. Was allerdings uns sehr unik macht, ist, dass wir die verschiedenen Datenquellen, die wir ja anzapfen und konsolidieren, intelligent im Hintergrund miteinander verbinden. Also wir validieren die verschiedensten Datensätze.

Klassisches Beispiel, Alibaba hat natürlich auch viele Fake-Datenprofile, die dann auch keinen Wert haben. Was bei uns nicht passiert und nicht passieren darf, ist, dass ein Einkäufer einen Lieferanten identifiziert, der vielleicht gar nicht existiert und da ist genauso das Thema Data Made in Germany. Das ist wirklich wichtig, dass wir hier viel reinlegen und dementsprechend uns darauf fokussieren.

Okay, worauf ich eben nochmal hinaus wollte, Sie haben nicht alle Auswertungswege, alle Kombinatorien vorgedacht, sondern Sie geben ein oder Sie trainieren den Computer, die Software, damit die Software entsprechend Kombinatorik ausprobiert, um zu validen Ergebnissen für die einzelne Fragestellung, für die einzelne Industrie auch zu erreichen. Im ersten Durchgang ist es sehr standardisiertes Vorgehen. Also ich ziehe die Daten von den und den Quellen und sammle sie.

Und im zweiten Durchgang ist es allerdings hochgradig individuell. Also wenn ich zum Beispiel einen C&C-Lieferanten suche, dann ist das wieder anders, weil er andere Keywords hat. Und da wiederum trainieren wir, genauso wie Sie es gesagt haben, den Algorithmus, die KI, die künstliche Intelligenz, auf Basis des Einkäuferverhaltens.

Also wenn ein Einkäufer mal einen C&C-Lieferanten gesucht hat bei Firma X, dann ist das bei der zweiten Anfrage natürlich schon ein schlauerer Algorithmus, als wenn wir es am ersten Mal machen. Und so gewinnt auch die Lösung an Kraft. Das tut der Einkäufer ja nicht einmal im Monat, sondern das macht er ja viele, viele, viele Male, wahrscheinlich jeden Tag.

So, jetzt hat er irgendwie drei Lieblingslieferanten, mit denen er normalerweise Business macht. Jetzt kommen sie und sagen, wir haben hier ein tolles Tool, wir haben hier eine tolle Lösung. Die schmeißt dir 150 aus.

Wenn ich mir jetzt aber vorstelle, dass dieser Einkäufer, keine Ahnung, 20, 30 Entscheidungen am Tag letztendlich für Lieferanten finden muss, wie geht der denn damit um? Wird das als Liste ausgeworfen? Was geben Sie ihm an die Hand? Also es ist absolut unterschiedlich, wie häufig der Einkäufer eine Ausschreibung tätigt oder auch die Lieferantenrecherche anstößt. Völlig korrekt. Also grundsätzlich je häufiger, desto besser, weil desto mehr Transparenz hat er über seinen Markt.

Bisher war es natürlich das Problem, deswegen hat er auch gerne seine drei Standardlieferanten, dass die Welt etwas stabiler war, drücken wir es mal so aus. Und auch die Produktlebenszyklen etwas länger waren und auch nicht so viele neue Innovationen in den Markt gegossen wurden. Deshalb empfehlen wir immer, auch bei Bestandslieferanten, zweimal im Jahr eine klassische Ausschreibung durchzuführen im Sinne von, wir holen uns Transparenz im Markt.

Und dann gibt es im Collaboration Hub, das ist der eine Hub, den ich noch nicht erwähnt habe, ein Ausschreibungstool, das es dem Einkäufer ermöglicht, die 10, 20, 30, 40, wie viele auch immer er möchte, Kandidaten auf seiner Shortlist einzuladen und dort FAQ-Sessions zu machen, das Ganze auch gebündelt zu machen und dann dürfen die Lieferanten quasi auf der Plattform auch ihr Wissen teilen, ihre Fragen teilen. Okay, also FAQs, Frequently Asked Questions, also das, was den Lieferanten quasi auf den Nägeln brennt. Ich bleibe trotzdem noch mal dabei, Sie haben ja eine wahnsinnig lange Liste plötzlich, wenn Sie den Einkauf nicht mehr Partnern, wie wird das visualisiert, wie sehe ich, wie werde ich da als Einkäufer optimal unterstützt? Also zum einen eben durch die Liste, die rauskommt, man kann sich das vorstellen, wir haben da auch eine Einstufung der Qualitäten dahinter gehängt, also es wird schon quasi geführt und mit unserer, wir nennen es Recommendation Engine, wie man es letztlich kennt von Amazon, wenn man Bücher kauft, da gibt es dann eine Empfehlung, diese Bücher interessieren Sie vielleicht auch und dann könnten Sie dann quasi draufgehen, aber grundsätzlich ist es ein Listenformat im klassischen Bereich, wenn wir in dem Risikothema sind, gibt es eine komplette World Map und da haben wir quasi eine Visualisierung durch Farbe und Intensität eingebaut.

Also es ist sehr, sehr intuitiv, sodass es sehr selbstverständlich ist. Wir arbeiten auch stark daran, dass eben sehr modernes User Interface ist und ja. Okay, gut, also wir haben auch diese Visualisierung und wahrscheinlich sind das so auch Graphen oder ich habe es ja auch gesehen, Graphen auf Weltkarten, um eben zu sagen, da sitzt ein Lieferant und ein Land weiter sitzt der Lieferant des Lieferanten und so weiter und so fort und man kann dann eben strenge nachvollziehen und sagen, passt oder passt aus politischen oder sonstigen Gründen nicht.

Exakt, also es sind eigentlich genau zwei Themen, auf die wir uns fokussieren, weil wir wissen natürlich, das eine ist die Technologie im Hintergrund, Artemis, die soll natürlich der Einkäufer gar nicht unbedingt spüren, der kriegt einfach ein tolles Ergebnis und schön visualisiert. Ja, die Technologie muss ihre Arbeit tun, aber sie ist nur ein Enabler, um dem Einkäufer, dem Supply-Chain-Manager Unterstützung zu leisten. Dementsprechend sehr, sehr schöne Visualisierung und sehr, sehr intuitive Visualisierung und dann auch als Entscheidungsvorlage aufbereitet.

Also ihr kriegt keine 150 als Liste gleichwertig, sondern wir haben dann natürlich die Top 10 Lieferanten vorqualifiziert. Nichtsdestotrotz kann ihr auch runtercrawlen oder auf die zweite Seite gehen und sagen, okay, ich möchte noch mal in die Tiefe gehen. In der Regel verlässt sich der Einkäufer auf die KI und sagt, okay, das sind die Top 10 Ergebnisse per Knopfdruck, wunderbar, damit kann ich arbeiten.

Das ist das eine, also wirklich ein sehr, sehr intuitives Frontend und UX und UI-Design. Und das andere Thema ist, dass wir im Rahmen des Collaboration Hubs auch die Kollaboration im Workflow, da kommen wir wieder ein bisschen in die klassische ERP-Welt rein, dass der Arbeitsprozess dementsprechend verbunden wird. Und ich kann ja dann eben diese zehn Lieferanten, wenn ich mich entscheide, das sind meine Top 10 Lieferanten, mit denen ich überhaupt in die Verhandlungen gehen möchte oder in die Erstgespräche gehen möchte, direkt einladen und kollaboriere auf der Plattform, kann jeglichen Austausch, der dort von Dokumenten, aber auch Nachrichten war, archivieren.

Das speichert sich ab und später kann natürlich auch ein anderer Einkäufer oder ein Produktionsplaner, der als Ingenieur da nochmal drüber gehen muss, weil eine Frage zur technischen Zeichnung kam, dort dazu geschalten werden. Also ich habe dann eine Dreierkonstellation. Das, was wir eben hatten mit den FAQs, den Frequently Asked Questions, ist für uns ein sehr, sehr spannendes Thema, weil der Einkäufer bewusst immer nur mit drei Leuten spricht, weil er ja nicht 20 Telefonanrufe auch noch pro Woche machen kann.

Und so bündelt er quasi die FAQ-Session und sagt, okay, liebe 20 Lieferanten, liebe 10 Lieferanten, wie viele auch immer, wir machen heute ein Webinar, eine Stunde. Und hier sind übrigens alle FAQs, da kannst du dann das Ergebnis einlesen, wenn du da nicht teilnehmen kannst. Also die Liste wächst quasi der Fragen und jeder, der nicht dabei war, kann eben lesen, was die anderen auch gefragt haben.

Sie haben gerade gesagt, das Tool ist quasi stand-alone, ist also eine eigenständige Lösung. Jetzt, wenn Sie meinen Podcast ein bisschen verfolgen, ich bin ein sehr großer Verfechter von EAP, hier ist die Manifestation, aber letztendlich, des Datenfundaments, der Integration der Daten, um dann wirklich das Automatisierungs-Rationalisierungspotenzial und die Effizienz und Flexibilisierung auch voll nutzen zu können. Ist das nicht eigentlich der Ansatz zu sagen, das was Sie tun ist eigentlich dem vorgeschaltet, was das ERP-System machen müsste? Sehr guter Punkt. Ich komme ausbildungstechnisch ja auch aus einer Schule, die Ihnen nahesteht, von Professor Thome und eben auch von Ihnen mit im Abschlussthema.

Ich stimme dem ganzen Thema zu, dass es ein integrierter ERP-System-Ansatz sein muss. Wir sind eine vorgeschaltete Lösung, das heißt wir sind nicht im operativen Bestellprozess im Einsatz, da gibt es klassische Supplier Relationship Management Instrumente, die unbedingt mit dem ERP-System verdrahtet sein müssen und eine zentrale Datenbasis, Data Warehouse, haben müssen. Wir sind allerdings ein vorgeschaltetes Thema, das heißt im ERP-System werden in der Regel die Transaktionen standardisiert, es gibt ein Stammdatenthema und es gibt ein Bewegungsdatenthema.

Wir arbeiten aber mit Daten von außerhalb, also wir nutzen gar nicht unbedingt die Daten von Inhouse, die schon vorhanden sind, sondern wir pushen neue Daten, die aktuell draußen im Web vorhanden sind, auf der strategischen Einkaufsebene oder Supply Chain Ebene on top obendrauf. Das heißt, es sind andere Datenwelten. Im ERP-System ist es ein Closed System, so wie wir es immer nennen, ein geschlossenes System und Artemis und Scoutbee arbeitet letztlich mit einem offenen Datensystem.

Dementsprechend ist es so, wenn wir im Einkaufsprozess bleiben, wenn der Lieferant und der Einkäufer sich dann geeinigt haben, es gibt einen oder zwei, die da eventuell dann für die finalen Verhandlungen in Frage kommen, gibt es eine Schnittstelle dann ins ERP-System und sie spielen letztlich die Stammdaten dieses Lieferanten einfach ins ERP-System rein. Aber das ist dann tatsächlich der finale Prozess. Vielleicht so auch als kleiner Hinweis für die mehr oder weniger innovativen ERP-Hersteller.

Sie arbeiten bereits mit ERP-Herstellern an dieser Daten-zur-Verfügung-Stelle? Also wir sind mit keinem ERP-Hersteller in irgendwelchen engen Verbindungen, aber wir bauen natürlich die APIs auf, damit wir mit den ERP-Schnittstellen auf, die mit den klassischen bestehenden Systemen zusammenarbeiten. Ich gehe noch mal auf einen wichtigen Punkt, den haben sie auch schon zweimal genannt, das ist nämlich das Thema Datenschutz und Compliance. Das sind glaube ich ja die ganz wichtigen Themen.

Vielleicht können sie da noch mal so ein bisschen Substanz hintergeben, was sie da tun beziehungsweise warum das eben auch keine Industrie-Spionage ist, sondern völlig legal. Also zwei Themen gebe ich noch mit rein. Zum einen sind wir ein cloud-basiertes Tool.

Wir arbeiten letztlich für Mittelständler, die bekommen einfach eine einsfache Lizenz. Das wäre dann auf unserer eigenen Scoutbee-Plattform, auch mit NDA und so weiter alles sauber. Und wenn große Unternehmen mehrere Lizenzen haben möchten, weil sie zum Beispiel 200 Einkäufe haben, dann bekommen sie einen eigenen Server.

Und das ist mal vorne weg von der technischen Architektur. Was sehr wichtig ist und welche Frage wir immer wieder bekommen, was passiert denn eigentlich mit unseren Daten? Also falls tatsächlich mal ein Unternehmen sagt, naja, nehmt doch auch noch bitte die Bestandslieferanten aus unserem ERP-System mit rein, dann seid ihr ja noch schlauer und die Lösung wird für unser Ergebnis besser. Dann bleibt es allerdings alles zu 100 Prozent bei dem Unternehmen.

Also das heißt, es wird nicht gemischt, wenn wir aus einem Unternehmen Daten bekommen. Das bleibt alles separat. Also Sie haben einen weiteren gekapselten Datenkopf, der genau nur für die Anfragen dieses Unternehmens zur Verfügung steht.

Richtig. Okay, jetzt haben Sie gesagt, Sie crawlen von ganz vielen Webseiten die Daten ab, also Sie ziehen sich automatisiert mittels eines Tools diese Informationen. Ist das legal? Darf man das? Ist es nicht so, dass Sie da irgendwelche Copyrights oder andere Dinge verletzen? Also wir kriegen dementsprechend, wir haben natürlich eine eigene Datenbasis mittlerweile aufgebaut aus unseren eigenen Projekten.

Das heißt, wenn wir losgehen und suchen Firmen, dann läuft das so. Aber datenmäßig ist es eigentlich sehr, sehr sauber. Also es ist für uns unser Kerngeschäftsmodell.

Das heißt, wir dürfen da in keinster Weise irgendwie unsauber arbeiten. Dementsprechend sind wir da auch permanent in juristischer Abstimmung, dass alles klar läuft. Also man kann sich das wirklich so ein bisschen vorstellen wie die großen Suchmaschinenanbieter, die eben auch letztendlich Webseiten crawlen, spiegeln auf ihren eigenen Servern und die Verbindungen zwischen den Webseiten eben als Suchergebnisse auch darstellen.

Exakt. Nur für den B2B jetzt, genau. Richtig.

Okay. Was kann ich dadurch sparen? Das ist eine gute Frage. Also zum einen… Vielleicht ist es auch die falsche Frage.

Vielleicht muss ich auch eher fragen, was schafft mir das an zusätzlichem Nutzen? Also man fragt ja immer so gerne erst nach den Kosten. Aber vielleicht ist der Nutzen auch im Vordergrund. Also das ist natürlich, wie gesagt, das ist eine deutsche Frage.

In Deutschland hören wir sehr häufig die Bitte, was ist hier der Best-Practice-Benchmark-Case. Natürlich, wie ich eingangs erwähnt habe, kann ich einen anderen Lieferanten finden, der mir eine Kostenreduktion einbringt. Im Schnitt von 10 bis 20 Prozent zum Bestandslieferanten.

So kann man einfach marginärer sprechen. Manchmal ist es mehr, manchmal ist es weniger. Was allerdings auch sehr sehr spannend ist, ist die Prozesseffizienz.

Also sprich, der Einkäufer, der hat natürlich keine Arbeit mehr im Bereich der Lieferanten- Recherche. Er darf dann noch aus einem schönen fertigen Blumenstrauß die spannenden fünf aussuchen und legt dann auf einer ganz anderen Nutzen-Ebene los. Deswegen fällt mir diese Frage besser, wenn wir über den Nutzen sprechen.

Das ist eine andere Dimension, wie ich denke. Ich finde auf einmal Lieferanten, von denen ich gar nicht wusste, dass sie existieren. Und das brauche ich auch nicht sprachlich irgendwie zu können, weil unsere Suchmaschine multilingual arbeitet.

Das heißt, ich muss dann natürlich Englisch sprechen können, aber ich würde nie auf die Idee kommen, eine slowenische Website auf Slowenisch irgendwie zu identifizieren und dort die Produktgruppe rauszufinden. Und da sind gerade die Hidden Champions natürlich auch versteckt, die noch nicht so stark sind. Also das ist das andere.

Plus, ich habe eine Risikoreduktion. Also wenn ich das ganze Thema Risk-Cut mir nochmal anschaue, das kann ich gar nicht aktiv bemessen, weil wenn auf einmal übermorgen irgendwo ein Lieferant rausfällt und ich habe allerdings keinen Ersatz und einen Bandstillstand, das ist immer ein individueller Case, den ich bemesse, könnte ich machen, aber ist natürlich fiktiv. Also ich habe mehr Transparenz und ich habe mehr Schlagkraft, was den Lieferanten-Auswahlprozesse angeht und eben dementsprechend auch die Innovation angeht.

Die IBM stellt sich ja immer mit einem unglaublichen Marketing-Power auch hin, Stichwort Watson, unserer künstlichen Intelligenz. Wir können das alles schon, wir machen das alles schon. Sehen Sie sich zurzeit tatsächlich mit einem gewissen Alleinstellungsmerkmal oder würden Sie sagen, Sie sind einer von vielen, der dort eine Lösung auch anbietet? Also in diesem Nischenbereich, also wirklich in der klassischen produzierten Industrie sind wir aktuell ohne Konkurrenz, was die künstliche Intelligenz angeht.

Ich nehme den Ball auf, dankenswerterweise. Also IBM hat natürlich ein wahnsinniges Marketing-Budget. Das ist aber auch so ein DNA oder ein Kulturthema, was wir immer wieder merken.

Also wir Deutschen, das ist ja im Startup-Bereich oder in der Investment-Szene auch sehr deutlich, wir arbeiten sehr, sehr stark und sehr, sehr lang an einer fertigen Lösung, bevor wir sie im Markt präsentieren. Und unsere amerikanischen Freunde gehen sehr, sehr stark in den Marketing-Aufwand am Anfang und bauen dann die Lösungen nach. Also möchte ich auch IBM gar nicht irgendwie irgendwie negativ gegenübertreten.

Im Gegenteil, in dieser Expertise im Bereich Supply Chain und Produktion und Einkauf, es ist sehr komplex und es ist auch bei uns ein riesengroßer Aufwand. Wir arbeiten seit drei Jahren eigentlich nur daran, die Daten aufzubereiten und zu trainieren und da sind wir aktuell sehr, sehr stark alleinstehend. Wir werden auf jeden Fall Ihr Unternehmen auch in den Show Notes beziehungsweise auf unserer Webseite natürlich verlinken.

Ich würde gerne das ganze abrunden mit unserer Blitzlicht-Runde zum Schluss. Jetzt haben Sie mir so viel Spannendes erzählt und wenn ich Sie als Person anschaue, dann sind Sie auch natürlich eine sehr spannende Person irgendwo zwischen der Hochschulwelt als Professor und der Praxiswelt als Firmengründer. Warum sind Sie beruflich eigentlich das geworden, was Sie heute sind? Also ich hatte es mir nie vorgenommen, das ist vielleicht vorwegzunehmen.

Also ich gehe immer sehr stark nach meinen Interessen und Leidenschaften und dann hatte ich tatsächlich auch sehr viel Glück, weil ich zur richtigen Zeit die richtigen Personen getroffen habe, die mich dann auch gefördert haben. Beginnt eben nach dem Studium mit Doktorvater Rainer Thome, der natürlich sehr, sehr stark in dem SAP und ERP-Umfeld unterwegs ist. Dann dankenswerterweise weiter in die Wirtschaftsinformatik getrieben.

Ursprünglich war ich Logistiker und bin dann in die Wirtschaftsinformatik reingegangen und dann wiederum ein anderer glücklicher Zufall, dass ich den Gregor Stühler als CEO von Scoutbee auch vor zweieinhalb Jahren getroffen hatte. Er kam als Elektroingenieur und Informatiker aus der vertrieblichen Perspektive und wir hatten eigentlich die gleiche Problemstellung und so hat sich das Ganze sehr spannend entwickelt. Zudem finde ich es auch sehr interessant, dass natürlich an der Quadriga-Hochschule in Berlin ich mich permanent mit Digitalisierung und digitaler Transformation beschäftigen kann, weil der menschliche Aspekt tatsächlich auch bei unserer Software sehr, sehr stark in den Vordergrund rückt.

Das heißt, wie kriege ich eigentlich eine agile Organisation hin, wie kriege ich eine digitale Organisation hin? Und da passieren eigentlich beide oder spielen beide Themen stark mit rein. Ihr größter beruflicher Erfolg bisher? Das ist eine gute Frage. Ich denke tatsächlich, die Vergabe des Lehrstuhls für digitale Transformation im vergangenen Jahr, also seit einem Jahr bin ich dort am Lehrstuhl, war für mich persönlich die größte Herausforderung, aber auch das spannendste Tätigkeitsfeld aktuell.

Welche Eigenschaften haben Sie, die man bei Scoutbee besonders gut gebrauchen kann? Flexibilität und Agilität. Also ich denke, die Klaviatur zu spielen ist ziemlich spannend. Wir sprechen mit DAX-Konzernvorständen, zeitgleich sitzen wir allerdings auch ganz, wir haben ein internationales Team, 23 Mitarbeiter aus sieben Nationen, also interkulturelles Management und aber auch wirklich auf hierarchischen Ebenen, auf allen Ebenen zu spielen, das ist nötig, nicht nur bei dem technischen Bereich.

Jetzt haben Sie gesagt zweieinhalb Jahre, wenn ich mir überlege, Sie sind vor zweieinhalb Jahren angefangen, Sie haben Millionen von Datenpunkten, Sie haben die KI trainiert, Sie sind jetzt auch im Stand, wo Sie mit ganz vielen Leuten gerade sprechen, wenn ich das zweieinhalb Jahre weiterspende, das ist ja eine wahnsinnig schnelle Entwicklung, wie schaffen Sie selber noch, sich weiter zu bilden? Durch die guten Gespräche, also muss ich wirklich sagen, gute Gespräche mit Entscheidern, aber auch mit Umsetzern, also ich versuche quasi tatsächlich jedes Gespräch auch als persönliches Entwicklungsgespräch irgendwie mit für mich danach nochmal zu reflektieren. Das eine ist das Fachliche, aber die guten Gespräche sind die Inhalte und da kriege ich auch die aktuellen neuen Trends raus, also ob das im Wirtschaftsministerium ist, wenn wir eine Gruppe mit Bitkom gemeinsam eine Gruppe zukünftiger Intelligenz haben, das ist schon sehr spannend oder aber auch klassisch, wenn wir beim Kunden sind, da bekomme ich auch immer die aktuellen Herausforderungen mit. Können Sie unseren Zuhörern irgendwelche Bücher, Informationsschriften oder ähnliches empfehlen, die Sie persönlich weitergebracht haben, die vielleicht, weiß ich auch nicht, im Umfeld Ihres Betätigungsfeldes liegen, haben Sie was mitgebracht? Also fachlich kann ich natürlich das gerade erschienene Buch von meinem Kollegen Gärtner und mir selbst empfehlen, das sind verschiedene Fallstudien zur digitalen Transformation, ist im Springer Verlag herausgekommen, auch jetzt erst vor zwei Wochen, aber was ich tatsächlich auch immer Studenten sehr gerne mitgebe, weil mich das persönlich am meisten weitergebracht hatte, wir sind Wirtschaftsinformatiker, das heißt wir hängen immer zwischen den Welten und das ist einmal die BWL-Welt und die Informatikwelt, das gleiche gibt es aber auch bei den Ingenieuren.

Ich finde Max Frisch, Homo Faber sehr, sehr bereichernd, bevor man in irgendwelche technischen Details reingeht, weil das Thema kennen wir alle, jede Solution, jede Lösung technischer Natur, jede künstliche Intelligenz ist immer nur so gut, wie sie der Endanwender dann auch versteht und verarbeiten kann. Also wie immer verlinken wir natürlich alles in den Shownotes beziehungsweise auch auf unserer Webseite. Können Sie uns über Bücher hinaus Internetdienste empfehlen, die sagen, das ist etwas, was ich gerne nutze, was mich auch persönlich weiterbringt und das also außerhalb ihrer eigenen Webseite? Selbstverständlich, klar.

Also wir lesen natürlich immer sehr gerne Gründerszene, alleine nur, weil wir im Startup-Thema drin sind und dort auch sehr stark die Innovationen, aber auch die Investitionen in gewisse Trends hineingesetzt werden. Das ist für mich letztlich das neue Handelsblatt, sage ich jetzt mal. Zudem ist es für mich sehr spannend auf LinkedIn unterwegs zu sein in den richtigen Gruppen, weil dort bekommt man auch die globalen Trends mit, man hat ein gutes Netzwerk aufgebaut.

Das sind eigentlich meine zwei Haupt-Tools, sage ich jetzt mal, Web-Services, die ich einsetze. Jetzt sind Sie dabei, selber Ihre Berufswelt mit zu verändern. Wie glauben Sie, in zehn Jahren wird die Berufswelt um Sie herum aussehen? Sehr spannend, das hat natürlich verschiedene Aspekte.

Wir haben einerseits die Digitalisierung als großen Treiber, aber auch den demografischen Wandel und das ist das, womit natürlich die meisten bestehenden Arbeitgeber auch kämpfen, also händeringend kämpfen. Ich denke, wir werden eine liberalere, freiere, kreativere Arbeitswelt finden, weg von standardisierten Arbeitsabläufen, weil die durch ERP-Systeme und alles, was danach eben kommt, auch im Büro, in der Bürowelt alles automatisieren. Das heißt, der kreative Job wird eigentlich der, den wir Menschen weiterhin noch füllen können und sehr spannend einfach und selbst darin verwirklichen können.

Die aktuelle Herausforderung für die Unternehmen ist natürlich, die Anreizstrukturen und die ganzen Arbeitsabläufe dementsprechend auch anzupassen. Abschließende Frage, Sie wissen, Sie sind im ERP-Podcast. Sie haben natürlich auch Einfluss auf die Unternehmenssoftware mit dem, was Sie machen.

Vor welchen Herausforderungen steht für Sie die Unternehmenssoftware, natürlich insbesondere ERP zukünftig ganz besonders? Da möchte ich eigentlich nur einen haupten Stichwort geben, ist agile Organisation. Das Ziel von einer ERP-Lösung ist ja gerade, Prozesse zu standardisieren und die dann eigentlich in Zement zu gießen, in ein Workflow zu gießen, um die Arbeitsabläufe zu standardisieren. Das Spannende wird sein, wie entsteht dieser Mix, also wie bekomme ich agile Informationen, wenn ich jetzt aus unserer Denke komme, mit in die bestehenden standardisierten ERP-Systemlandschaften rein.

Ich denke, das wird die Herausforderung für ERP-Systemanwender im Großen, natürlich auch viele andere Themen, aber im Großen, wie kriege ich das agile, dynamische Datenthema mit in meine bestehenden Stammdaten und Bewegungsdaten der ERP-Systeme. Herr Professor Heinrich, ich glaube, das war ein schönes Schlussstatement. Ganz herzlichen Dank für Ihre Zeit und für die tollen Details zu dem, was Sie tun.

Ja, ich bedanke mich auch, lieber Professor Winkelmann und liebe Zuhörer. Ich hoffe, ich konnte einige interessante Informationen beisteuern. Ihnen hat der ERP-Podcast gefallen und Sie konnten wertvolle Erkenntnisse gewinnen? Dann würde ich mich über eine Bewertung auf iTunes freuen, damit auch andere von diesem Podcast erfahren können.

Eine Anleitung für die Bewertung finden Sie auf www.erp-podcast.de. Dort finden Sie auch weitere Hinweise, Links und Aktualisierungen zu dieser Folge. Das war der ERP-Podcast für alle, die sich aktiv mit dem Einsatz und der Gestaltung von Unternehmenssoftware und den daraus entstehenden Veränderungen und Potenzialen in Unternehmen losgelöst von Fachzeitschriften, Büchern und wissenschaftlichen Veröffentlichungen, zum Beispiel beim Spazierengehen oder Autofahren, auseinandersetzen wollen. Mein Name ist Axel Winkelmann.

Ich bin Professor für Betriebswirtschaftslehre und Wirtschaftsinformatik an der Universität Würzburg.