Predictive Analytics im Einkauf: Leitfaden 2026

Kurzzusammenfassung: Prädiktive Analysen im Einkauf nutzen historische Daten, maschinelles Lernen und statistische Algorithmen, um zukünftige Ergebnisse – von der Lieferantenleistung bis hin zu Nachfrageschwankungen – vorherzusagen. Unternehmen, die prädiktive Modelle einsetzen, berichten von einer um 20–50¹³T höheren Prognosegenauigkeit und bis zu 30¹³T niedrigeren Lagerkosten. Dadurch wandelt sich reaktiver Einkauf in proaktive strategische Planung.

Beschaffungsteams haben jahrzehntelang nur reagiert. Eine Bestellanfrage trifft ein, Genehmigungen werden eingeholt, Lieferanten kontaktiert und Bestellungen aufgegeben. Und das immer wieder. Doch das Problem ist: Reaktives Einkaufen lässt Geld ungenutzt und birgt Risiken.

Prädiktive Analysen revolutionieren diesen Ansatz. Anstatt auf das Auftreten von Problemen zu warten, analysieren fortschrittliche Modelle Muster in Ausgabendaten, Lieferantenverhalten, Marktsignalen und Nachfragetrends, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Dieser Paradigmenwechsel – vom Blick zurück zum Blick nach vorn – verschafft Einkaufsteams den nötigen Vorlauf, um bessere Verträge auszuhandeln, Lieferengpässe zu vermeiden und Lagerbestände zu optimieren.

Und die Zahlen bestätigen dies. Laut einer anerkannten Branchenstudie erzielten Unternehmen, die in den letzten volatilen Zeiten KI und prädiktive Modelle in ihren Lieferketten einsetzten, eine um 20 bis 501 Prozentpunkte höhere Prognosegenauigkeit. Dies führt direkt zu geringeren Sicherheitsbeständen, weniger Fehlbeständen und einer besseren Kostenkontrolle.

Was ist Predictive Analytics im Einkauf?

Predictive Analytics wendet statistische Algorithmen, maschinelles Lernen und Data-Mining auf historische Beschaffungsdaten an. Das Ziel? Prognosen über zukünftige Ereignisse zu erstellen – Lieferleistung von Lieferanten, Preisentwicklungen, Nachfragespitzen, Vertragserfüllung und sogar Betrugsrisiken.

Im Gegensatz zur deskriptiven Analytik (die beschreibt, was passiert ist) oder der diagnostischen Analytik (die erklärt, warum es passiert ist), beantwortet die prädiktive Analytik die Frage: Was wird als Nächstes wahrscheinlich passieren?

Typische Anwendungsfälle sind:

• Prognose der Lieferzeiten und der Lieferzuverlässigkeit der Lieferanten
• Bedarfsprognose zur Optimierung der Bestellmengen
• Identifizierung von Verträgen, bei denen das Risiko von Nichteinhaltung oder Streitigkeiten besteht
• Kennzeichnung von Lieferanten mit erhöhtem finanziellen oder operativen Risiko
• Die Ausgaben der einzelnen Kategorien sollen im Rahmen des Budgets bleiben.

Moderne prädiktive Beschaffungsplattformen verarbeiten Daten aus ERP-Systemen, Lieferantenportalen, Rechnungen, Marktindizes und sogar externen Signalen wie geopolitischen Ereignissen oder Wetterdaten. Modelle des maschinellen Lernens erkennen dann Zusammenhänge, die Menschen entgehen würden, und geben frühzeitig Warnungen aus, bevor Probleme eskalieren.

Warum prädiktive Analysen jetzt wichtig sind

Das operative Umfeld im Einkauf hat sich grundlegend verändert. Die Transparenz der Lieferkette über die Tier-1-Lieferanten hinaus hat sich erholt und dürfte bis Anfang 2026 etwa 45–501 TP3T erreichen, nach den Tiefständen nach der Pandemie im Jahr 2024. Gleichzeitig herrscht akuter Fachkräftemangel: Rund 651 TP3T der Unternehmen gaben 2026 einen kritischen Kompetenzmangel im KI-gestützten Einkauf an.

Das ist eine gefährliche Kombination: weniger Transparenz, weniger Akteure und höhere Volatilität. Predictive Analytics hilft, diese Lücke zu schließen, indem es die Erkenntnisgewinnung automatisiert und Risiken aufdeckt, die sonst in Tabellenkalkulationen verborgen blieben.

Betrachten wir die Verschwendung von Lagerbeständen. Branchenschätzungen zufolge belaufen sich die jährlichen Lagerverluste durch Überproduktion und Verfall auf rund 1,4 Billionen US-Dollar, was den Gewinn von Unternehmen mit hohem Absatzvolumen um etwa 3,61 Billionen US-Dollar schmälert. Vorausschauende Bedarfsplanung setzt diesem Problem direkt entgegen, indem sie die Beschaffung an den tatsächlichen Verbrauchsmustern ausrichtet.

Oder nehmen wir die Lieferantenleistung. Ein Prognosemodell könnte beispielsweise darauf hinweisen: “Lieferant A hat aufgrund seiner Leistungstrends eine Wahrscheinlichkeit von 701 TP3T, im nächsten Monat verspätet zu liefern.” Das gibt dem Einkauf Zeit, Alternativen zu finden oder Konditionen neu zu verhandeln, bevor es zu einem Produktionsausfall kommt.

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Sie konzentrieren sich auf Modelle, die an bestehende Systeme anknüpfen, beginnend mit der Datenauswertung und einem funktionierenden Prototyp vor der Skalierung.

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Kernkomponenten der prädiktiven Beschaffungsanalyse

Der Aufbau einer Fähigkeit zur prädiktiven Analytik erfordert drei Ebenen: Daten, Modelle und Integration.

Datenquellen

Vorhersagemodelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie gespeist werden. Wichtige Datenquellen sind:

• Transaktionsdaten: Bestellungen, Rechnungen, Quittungen, Zahlungsbedingungen aus ERP- und Beschaffungssystemen
• Lieferantendaten: Pünktlichkeitsquoten, Qualitätsbewertungen, Vertragsbedingungen, Indikatoren der finanziellen Gesundheit
• Nachfragesignale: Absatzprognosen, Produktionspläne, Lagerbestände, saisonale Muster
• Marktdaten: Rohstoffpreisindizes, Währungskurse, Zolländerungen
• Externe Ereignisse: Wetterbedingte Störungen, geopolitische Entwicklungen, regulatorische Änderungen

Datenqualität ist nicht verhandelbar. Nike beispielsweise berichtete von einer Verbesserung der Prognosegenauigkeit um 101 TP3T nach der Optimierung der Datenqualität in den Planungssystemen – sauberere Point-of-Sale-Daten, gepflegte Stammdaten und kalenderbasierte Werbeaktionen machten den Unterschied.

Vorhersagemodelle und -techniken

Mehrere maschinelle Lern- und statistische Methoden ermöglichen Prognosen zur Beschaffung:

• Regressionsmodelle: Prognostizieren Sie kontinuierliche Ergebnisse wie Ausgaben, Lieferzeiten oder Preisänderungen auf Basis historischer Zusammenhänge
• Klassifizierungsalgorithmen: Prognose kategorischer Ergebnisse – wird dieser Lieferant zahlungsunfähig? Ist diese Rechnung gefälscht?
• Zeitreihenprognose: Saisonale und Trendmuster in Nachfrage oder Preisen erfassen (ARIMA, exponentielle Glättung, Prophet)
• Neuronale Netze: Komplexe, nichtlineare Zusammenhänge in großen Datensätzen verarbeiten (besonders nützlich für die Bedarfsprognose im Einzelhandel und in der Konsumgüterindustrie).
• Ensemble-Methoden: Kombinieren Sie mehrere Modelle (Random Forests, Gradient Boosting), um die Robustheit zu verbessern.

Branchenstudien zeigen, dass führende Unternehmen, die KI- und ML-gestützte Bedarfsanalyse einsetzen, eine um 8–121 TP3T höhere Prognosegenauigkeit und um 12–181 TP3T weniger Fehlbestände erzielen. Diese Vorteile wirken sich kategorienübergreifend positiv aus.

Integration und Workflow

Prognoseanalysen sind nutzlos, wenn sie in einem Dashboard landen, das niemand beachtet. Effektive Implementierungen integrieren Prognosen in die Beschaffungsprozesse:

• Warnmeldungen im Beschaffungsprozess, wenn der Risikowert eines Lieferanten einen Schwellenwert überschreitet.
• Automatisierte Nachbestellungsempfehlungen basierend auf Bedarfsprognosen
• Aufforderungen zur Vertragsverlängerung aufgrund prognostizierter Abweichungen bei der Vertragserfüllung
• Priorisierung von Beschaffungsereignissen basierend auf der prognostizierten Ausgabenvolatilität

Integration bedeutet auch, prädiktive Modelle mit vorgelagerten und nachgelagerten Systemen zu verknüpfen – Bedarfsplanung, Bestandsmanagement, Logistik, Finanzen. Dort entfaltet sich der volle Nutzen.

Wichtigste Anwendungsfälle für prädiktive Analysen im Beschaffungswesen

Bedarfsplanung und Bestandsoptimierung

Die Prognose der zukünftigen Nachfrage ist die häufigste Anwendung von Predictive Analytics. Modelle des maschinellen Lernens analysieren historische Verkaufszahlen, Saisonalität, Werbeaktionen, Wirtschaftsindikatoren und sogar die Stimmung in sozialen Medien, um vorherzusagen, was Kunden kaufen werden.

Bessere Bedarfsprognosen ermöglichen es dem Einkauf, die richtigen Mengen zum richtigen Zeitpunkt zu bestellen – wodurch sowohl Fehlbestände als auch Überbestände reduziert werden. Die Einführung autonomer Planungsprozesse ist mit signifikanten Verbesserungen der operativen Kennzahlen verbunden, darunter Bestandsreduzierung und Kosteneffizienz in der Lieferkette.

Lieferantenrisikomanagement

Lieferantenausfälle verursachen Unternehmen Millionenverluste durch Lieferverzögerungen, Qualitätsprobleme und Notfallbeschaffung. Prognosemodelle bewerten die finanzielle Stabilität, die Lieferhistorie, Qualitätstrends und externe Risikofaktoren (geopolitische, wetterbedingte, regulatorische) und ermitteln so das Risikoprofil jedes Lieferanten.

Wenn der Risikowert eines Lieferanten sprunghaft ansteigt, erhält der Einkauf rechtzeitig eine Warnung, um die Bezugsquellen zu diversifizieren oder einen Sicherheitsbestand aufzubauen. Diese Frühwarnung entscheidet darüber, ob es sich nur um eine kleine Störung handelt oder ob es zu einem Produktionsstillstand kommt.

Preis- und Ausgabenprognose

Rohstoffpreise, Währungsschwankungen und das Preisverhalten der Lieferanten führen zu Budgetunsicherheit. Predictive Analytics verfolgt historische Preismuster, korreliert diese mit Marktindizes und makroökonomischen Indikatoren und prognostiziert anschließend zukünftige Kosten.

Ein praktisches Beispiel: Ein Prognosesystem könnte warnen: “Ihre Ausgaben in der Kategorie MRO werden voraussichtlich innerhalb von 45 Tagen das Budget um 151 TP3T überschreiten.” Das gibt dem Einkauf Zeit, Verträge neu zu verhandeln, Lieferanten zu wechseln oder den Verbrauch anzupassen, bevor sich die Mehrausgaben in der Gewinn- und Verlustrechnung niederschlagen.

Vertragserfüllung und -verlängerung

Verträge geraten außer Kontrolle. Lieferanten erfüllen ihre Service-Level-Vereinbarungen nicht, Käufer bestellen außerhalb des Vertrags, und Verlängerungsfristen rücken näher. Prognosemodelle kennzeichnen Verträge mit erhöhtem Compliance-Risiko anhand der bisherigen Leistung, Transaktionsmuster und der Komplexität der Vertragsklauseln.

Die Automatisierung kann auch den optimalen Zeitpunkt für die Erneuerung vorhersagen – unter Berücksichtigung der Marktbedingungen, der Leistungstrends der Lieferanten und der internen Nachfrageprognosen –, um sicherzustellen, dass der Einkauf aus einer Position der Stärke verhandelt.

Betrugs- und Anomalieerkennung

Betrug im Beschaffungswesen – doppelte Rechnungen, Scheinlieferanten, Schmiergeldzahlungen – ist bekanntermaßen manuell nur schwer aufzudecken. Maschinelles Lernen eignet sich hervorragend zum Erkennen von Anomalien: ungewöhnliche Rechnungsbeträge, Zahlungsmuster, die nicht mit den Bestellungen übereinstimmen, und neue Lieferanten mit Merkmalen, die denen bekannter Betrüger ähneln.

Klassifizierungsalgorithmen, die anhand historischer Betrugsfälle trainiert wurden, können verdächtige Transaktionen in Echtzeit kennzeichnen und diese zur menschlichen Überprüfung weiterleiten, bevor die Zahlung erfolgt.

Vorteile von Predictive Analytics im Beschaffungswesen

Der Übergang von reaktiver zu vorausschauender Beschaffung schafft messbaren Geschäftsnutzen in vielerlei Hinsicht.

Kosteneinsparungen

Prognosemodelle reduzieren Verschwendung, vermeiden Notkäufe und verbessern die Verhandlungsposition. Allein eine optimierte Lagerhaltung kann die Lagerkosten um 15–301 Tonnen senken, und bessere Nachfrageprognosen verringern Preisnachlässe und Veralterung.

Die Automatisierung von Routineaufgaben entlastet zudem die Mitarbeiter im Einkauf. Britische Unternehmen verlieren jährlich etwa 101,3 Tonnen ihrer Arbeitszeit – rund 160 Stunden pro Mitarbeiter – durch Rechnungsabgleich und Bestellerstellung. Prädiktive Systeme automatisieren einen Großteil dieser Aufgaben und ermöglichen es den Mitarbeitern, sich auf strategische Beschaffung und Lieferantenbeziehungsmanagement zu konzentrieren.

Risikominderung

Frühwarnsysteme für Lieferantenleistung, finanzielle Schwierigkeiten und Compliance-Verstöße geben dem Einkauf die nötige Vorwarnzeit, um zu handeln, bevor Risiken entstehen. Dies ist besonders wichtig in Branchen mit komplexen, globalen Lieferketten, in denen der Ausfall eines einzelnen Lieferanten zu Produktionsverzögerungen führen kann.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Prädiktive Analysen ersetzen das Bauchgefühl durch datengestützte Empfehlungen. Anstatt zu raten, welche Lieferanten bei Kostensenkungsinitiativen Priorität haben sollten, kann der Einkauf diejenigen mit dem höchsten prognostizierten Einsparpotenzial gezielt auswählen. Anstelle pauschalen Sicherheitsbestandsrichtlinien werden die Lagerbestände dynamisch auf Basis von Nachfrageprognosen und Lieferantenbewertungen angepasst.

Wettbewerbsvorteil

Geschwindigkeit ist entscheidend. Unternehmen, die Nachfrageveränderungen prognostizieren, Beschaffungsstrategien anpassen und Lagerbestände schneller umverteilen können als ihre Wettbewerber, gewinnen Marktanteile. Predictive Analytics verkürzt Entscheidungszyklen und ermöglicht agile Reaktionen auf Marktveränderungen.

Herausforderungen und Überlegungen

Prädiktive Analysen sind kein Allheilmittel. Ihre Implementierung birgt echte Herausforderungen.

Datenqualität und Verfügbarkeit

Was man hineingibt, kommt auch wieder heraus. Sind historische Daten unvollständig, inkonsistent oder ungenau, liefern Prognosemodelle fehlerhafte Ergebnisse. Datenbereinigung, Stammdatenmanagement und die Integration isolierter Systeme sind grundlegende Arbeiten, die nicht vernachlässigt werden dürfen.

Vielen Organisationen fehlt zudem die nötige Datenbreite für verlässliche Prognosen. Externe Datenquellen – Marktindizes, Wetterdaten, geopolitische Risikobewertungen – müssen häufig lizenziert und integriert werden.

Talent- und Kompetenzlücken

Die Entwicklung und Pflege von Vorhersagemodellen erfordert Kenntnisse in Datenwissenschaft – Statistik, maschinelles Lernen, Programmierkenntnisse in Python oder R sowie SQL. Der bereits erwähnte Fachkräftemangel (90%) bei Digitalisierungsprojekten trifft die Beschaffungsanalyse besonders hart.

Unternehmen können dem durch eine Kombination aus Neueinstellungen, Weiterbildung des bestehenden Personals und Partnerschaften mit Anbietern von Analyselösungen oder Beratungsunternehmen begegnen. Cloudbasierte Analyseplattformen mit vorgefertigten Modellen und No-Code-Schnittstellen senken zudem die technische Hürde.

Änderungsmanagement

Prädiktive Analysen verlagern die Entscheidungsfindung von erfahrungsbasierten Urteilen hin zu datengestützten Empfehlungen. Das kann für erfahrene Einkäufer, die es gewohnt sind, auf ihr Bauchgefühl zu vertrauen, ungewohnt sein.

Eine erfolgreiche Implementierung bindet die Beschaffungsteams frühzeitig ein, zeigt schnelle Erfolge auf und schafft Vertrauen in die Modelle durch Transparenz (Aufzeigen, wie die Vorhersagen generiert werden) und Validierung (Vergleich der Vorhersagen mit den tatsächlichen Ergebnissen).

Technologie- und Integrationskomplexität

Predictive-Analytics-Plattformen müssen mit ERP-Systemen, Ausgabenmanagement-Systemen, Lieferantenportalen und externen Datenfeeds verbunden werden. Der Umfang und die Komplexität dieser Integrationsarbeit werden oft unterschätzt.

Die Einführungsraten von Beschaffungstechnologien variieren stark je nach Unternehmensgröße. Kleinere Organisationen müssen möglicherweise mit einfacheren Analyselösungen beginnen, bevor sie auf umfassende Vorhersagefunktionen umsteigen können.

Implementierungsfahrplan

Die Einführung prädiktiver Analysen im Einkauf folgt einer Reifekurve. Die meisten Teams beginnen reaktiv, gehen dann zu deskriptiven und diagnostischen Analysen über und integrieren schließlich prädiktive und präskriptive Funktionen.

Hier ist ein praktischer Weg nach vorn:

Schritt 1: Aktuellen Zustand beurteilen

Prüfen Sie bestehende Datenquellen, Analysetools und Berichtsprozesse. Identifizieren Sie Lücken in Datenqualität, Integration und Kompetenzen. Vergleichen Sie die aktuelle Prognosegenauigkeit, die Transparenz des Lieferantenrisikos und die Vorhersagbarkeit der Ausgaben.

Schritt 2: Anwendungsfälle definieren

Beginnen Sie mit ein oder zwei hochwertigen, gut realisierbaren Anwendungsfällen. Bedarfsplanung und Lieferantenrisikobewertung sind gängige Ausgangspunkte, da sie einen klaren ROI liefern und auf Daten basieren, die den meisten Organisationen bereits vorliegen.

Schritt 3: Aufbau der Dateninfrastruktur

Investieren Sie in Datenintegration, -bereinigung und -governance. Schaffen Sie eine zentrale Datenquelle für Lieferantenstammdaten, Transaktionshistorie und wichtige Leistungskennzahlen. Erwägen Sie ein Cloud-Data-Warehouse (z. B. Snowflake, Databricks oder vergleichbar), um Beschaffungsdaten zu zentralisieren.

Schritt 4: Pilot-Vorhersagemodelle

Entwickeln oder implementieren Sie vorgefertigte Modelle für Ihre gewählten Anwendungsfälle. Testen Sie diese anhand historischer Daten, validieren Sie die Genauigkeit und optimieren Sie die Parameter. Beziehen Sie die relevanten Beschaffungsbeteiligten ein, um die Prognosen zu überprüfen und Feedback zu erhalten.

Schritt 5: Integrieren und Skalieren

Integrieren Sie Prognosen in Ihre Beschaffungsprozesse – Benachrichtigungen im P2P-System, Empfehlungen auf der Beschaffungsplattform und Dashboards für Category Manager. Messen Sie die Auswirkungen: Verbesserungen der Prognosegenauigkeit, Kosteneinsparungen und vermiedene Risiken. Erweitern Sie die Lösung anschließend auf weitere Anwendungsfälle und Kategorien.

Schritt 6: Kontinuierliche Verbesserung

Vorhersagemodelle verlieren mit der Zeit an Aussagekraft, da sich Marktbedingungen und das Verhalten von Lieferanten ändern. Es sollten Prozesse etabliert werden, um Modelle regelmäßig neu zu trainieren, neue Datenquellen einzubinden und Algorithmen auf Basis von Leistungsfeedback zu optimieren.

Technologielandschaft

Der Markt für Beschaffungsanalysen umfasst spezialisierte Punktlösungen, ERP-native Analysemodule und integrierte Procure-to-Pay-Plattformen mit eingebetteten Vorhersagefunktionen.

Zu den wichtigsten Kategorien gehören:

• Ausgabenanalyseplattformen: Tools wie Coupa, Zylo und SAP Ariba aggregieren Ausgabendaten, klassifizieren Transaktionen und generieren Dashboards. Erweiterte Versionen bieten zusätzlich prädiktive Ausgabenprognosen und Lieferantenrisikobewertung.
• Software für die Bedarfsplanung: Lösungen von Blue Yonder, Kinaxis und o9 Solutions nutzen maschinelles Lernen, um die Nachfrage vorherzusagen und den Lagerbestand zu optimieren. Diese Lösungen sind häufig in den Einkauf integriert, um die Beschaffung an den prognostizierten Verbrauch anzupassen.
• Lieferantenrisikomanagement: Plattformen wie Resilinc, Riskmethods und Dun & Bradstreet überwachen die finanzielle Gesundheit, die operative Leistungsfähigkeit und externe Risikofaktoren von Lieferanten und erstellen prädiktive Risikobewertungen.
• Beschaffungssuiten: Umfassende Plattformen (SAP Ariba, Coupa, Jaggaer) integrieren zunehmend prädiktive Analysen in die Arbeitsabläufe von Beschaffung, Vertragsgestaltung, Einkauf und Lieferantenmanagement.

Branchenumfragen zeigen, dass 661 % der CPOs über Procure-to-Pay-Systeme verfügen, 591 % Ausgabenanalysen nutzen und 501 % Vertragsmanagement-Software einsetzen. Prognosefunktionen sind zwar neuer, entwickeln sich aber rasant, da Anbieter KI- und Machine-Learning-Module integrieren.

Erfolgsmessung: Wichtige Beschaffungs-KPIs

Initiativen zur prädiktiven Analytik benötigen klare Kennzahlen, um ihren Wert nachzuweisen. Gängige KPIs sind:

Verfolgen Sie diese Kennzahlen vor und nach der Implementierung von Predictive Analytics, um den ROI zu quantifizieren. Die meisten Unternehmen verzeichnen innerhalb von 6–12 Monaten nach der ersten Implementierung messbare Verbesserungen.

Auswirkungen in der Praxis

Auch wenn die einzelnen Fallstudien unterschiedlich sind, ist das Muster einheitlich: Predictive Analytics verlagert den Fokus der Beschaffung von der reaktiven Brandbekämpfung hin zur strategischen Planung.

Einzelhändler, die maschinelles Lernen für die Bedarfsplanung einsetzen, berichten von 8–121 TP3T Genauigkeitsgewinnen und 12–181 TP3T weniger Fehlbeständen. Hersteller, die Lieferantenrisikomodelle nutzen, vermeiden kostspielige Produktionsausfälle durch proaktive Diversifizierung ihrer Bezugsquellen. Logistikteams, die prädiktive Bestandsoptimierung einsetzen, reduzieren Sicherheitsbestände und erhalten oder verbessern gleichzeitig das Serviceniveau.

Der gemeinsame Nenner? Datengestützte Entscheidungsfindung ersetzt das Rätselraten, und Frühwarnungen ersetzen reaktives Hetzen.

Die Zukunft der vorausschauenden Beschaffung

Die prädiktive Analytik entwickelt sich rasant. Zu den aufkommenden Trends gehören:

Generative KI und große Sprachmodelle

Tools wie GPT-5 beginnen, Beschaffungsprozesse zu optimieren – sie erstellen Vertragszusammenfassungen, entwerfen Angebotsanfragen und fassen Lieferantenrecherchen zusammen. In Kombination mit prädiktiven Modellen kann generative KI Prognosen verständlich erklären und konkrete Handlungsempfehlungen geben.

Echtzeitanalysen

Mit der zunehmenden Verbreitung von IoT-Sensoren, RFID-Tags und Blockchain-Netzwerken erhalten Beschaffungssysteme Zugriff auf Echtzeitdaten zu Lagerbeständen, Lieferorten und Lieferantenaktivitäten. Kontinuierlich statt in Batch-Zyklen aktualisierte Prognosemodelle ermöglichen schnellere und flexiblere Entscheidungen.

Präskriptive Analytik

Der nächste Schritt nach der Prognose ist die Handlungsempfehlung: Es geht nicht nur darum, das Lieferantenrisiko vorherzusagen, sondern auch darum, automatisch alternative Lieferanten zu empfehlen, die kontaktiert werden sollten, über welche Konditionen zu verhandeln und wie viel Sicherheitsbestand bestellt werden sollte. Optimierungsalgorithmen und bestärkendes Lernen werden diesen Wandel vorantreiben.

Umfassendere Datenintegration

Prädiktive Modelle werden vielfältigere Daten – Nachhaltigkeitskennzahlen, Arbeitsbedingungen, Cybersicherheitslage, Bewertungen der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften – einbeziehen, um ESG-Beschaffungsziele und eine umfassende Lieferantenbewertung zu unterstützen.

Häufig gestellte Fragen