AI & BI Use-Case · Business Intelligence

Lieferantenqualität-Scoring

Lieferanten transparent nach Qualität bewerten.

Worum es geht

Das Lieferantenqualität-Scoring bündelt Prüfergebnisse, Reklamationen und Zertifikate zu einem einheitlichen Kennzahlensystem. So entsteht eine faktenbasierte Grundlage für Einkaufsentscheidungen.

  • Höhere Qualität
  • Kostensenkung
  • Mehr Transparenz
Business Case & ROI
−25 %

Reklamationen

+12 %

Lieferantenperformance

4–6 Mon.

Amortisation

100 %

Transparenz

Berechnet aus reduzierten Ausschusskosten, geringerem Prüfaufwand und verbesserter Verhandlungsposition.

Unser Vorgehen
  1. 01

    Datenintegration

    Daten aus ERP, MES und weiteren Quellen für Lieferantenqualität-Scoring zusammenführen.

  2. 02

    Datenqualität

    Daten bereinigen, harmonisieren und auf Plausibilität prüfen.

  3. 03

    Modellentwicklung

    Lieferantenqualität-Scoring-Modell auf historischen Daten trainieren und validieren.

  4. 04

    Pilot

    Lieferantenqualität-Scoring in einem Bereich erproben und Feedback einholen.

  5. 05

    Rollout

    Lösung skalieren und in operative Prozesse integrieren.

5

Schritte

6

Datenquellen

4

Stakeholder

Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.

Welche Daten wir brauchen

ERP-Daten

Stammdaten und Transaktionsdaten aus dem ERP.

Lieferantendaten

Lieferzeiten, Zertifikate, Preise und Bewertungen.

Qualitätsdaten

Prüfergebnisse, Laborwerte und Reklamationen.

Logistikdaten

Transport, Lieferterminen und Touren.

Finanzdaten

Kostenstellen, Budgets, Cashflows und Rechnungen.

Dokumente

Lastenhefte, Angebote, Verträge und Berichte.

Stakeholder
  • Einkauf

    Verbessert Verhandlungen und Lieferantenwahl.

  • Qualitätsmanagement

    Sichert Einhaltung von Standards und Vorschriften.

  • Controlling

    Quantifiziert Effekte und unterstützt Budgetierung.

  • Geschäftsführung

    Erhält belastbare Kennzahlen für strategische Entscheidungen.

Typische Mehrwerte
01

Höhere Qualität

02

Kostensenkung

03

Mehr Transparenz

04

Bessere Entscheidungen

05

Höhere Effizienz

Hebel der Datenplattform

Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.

Zentrale Datenplattform

Echtzeit-Datenintegration

Skalierbare Analyse-Pipelines

Wiederverwendbare Datenprodukte

Datenplattform aufbauen
Synergien & positive Nebeneffekte

Lieferantenbewertung

Qualitäts- und Termindaten fließen in Bewertung ein.

Bestandsoptimierung

Prognosen steuern Lager und Beschaffung.

Rückverfolgbarkeit

Datenlinie bleibt lückenlos erhalten.