KI-gestütztes Einkaufscontrolling

Seminarziel

Das Ziel des Seminars "KI-gestütztes Einkaufscontrolling" ist es, Teilnehmenden ein tiefgreifendes Verständnis für die Rolle und Anwendung von künstlicher Intelligenz im Bereich des Einkaufscontrollings zu vermitteln. Dabei liegt der Fokus darauf, wie KI genutzt werden kann, um Prozesse zu optimieren, Entscheidungsfindungen zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Das Seminar strebt an, sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Einblicke zu bieten, damit die Teilnehmenden dieses innovative Tool effektiv in ihren jeweiligen Organisationen einsetzen können. Durch die Vermittlung aktueller Trends und Technologien im Bereich der KI zielt das Seminar darauf ab, die Teilnehmenden für die Herausforderungen und Chancen in einem zunehmend technologiegetriebenen Geschäftsumfeld zu rüsten.

Inhalt

• Einführung in Einkaufscontrolling
  • Bedeutung und Ziele
  • Rolle der Technologie
  • Überblick über die Agenda
• Kennzahlensysteme
  • Aufbau und Funktionen
  • Einsatz von Machine Learning zur Optimierung
  • Beispiele und Fallstudien
• Key Performance Indikatoren (KPI)
  • Auswahl und Management von KPIs
  • Data Mining zur Leistungsanalyse
  • Praktische Anwendungen und Beispiele
• Schattenkalkulation
  • Grundlagen und Methoden
  • Vorteile und Grenzen
  • Fallbeispiele
• Offene Kalkulation
  • Unterschiede zur Schattenkalkulation
  • Transparenz und Effizienz
  • Anwendungsbereiche und Beispiele
• Total Cost of Ownership-Analyse (TCO)
  • Grundlagen und Methodik
  • Einsatz von Predictive Analytics
  • Fallstudien
• Berichtswesen
  • Bedeutung und Best Practices
  • KI-gestützte Berichterstellung
  • Effektive Visualisierungstechniken
• Benchmarking
  • Methoden und Anwendungsbereiche
  • KI-Analyse von Markt- und Wettbewerbsdaten
  • Fallbeispiele
• Datenanalyse und Visualisierung
  • Wichtige Techniken und Tools
  • Einsatz von Deep Learning
  • Beispiele für effektive Visualisierungen
• Risikomanagement
  • Identifikation und Bewertung von Risiken
  • KI-gestützte Risikobewertungsmodelle
  • Strategien und Fallbeispiele
• Advanced Analytics im Einkauf
  • Definition und Anwendungsbereiche
  • Deep Learning für komplexe Analysen
  • Praktische Beispiele
• Prozessoptimierung
  • Methoden und Strategien
  • Einsatz von KI zur Effizienzsteigerung
  • Beispiele aus der Praxis
• Strategisches Einkaufsmanagement
  • Langfristige Planung und Entwicklung
  • KI-Anwendungen für Prognosen
  • Fallstudien und Erfolgsbeispiele
• Change Management und Technologieintegration
  • Herausforderungen und Strategien
  • Bedeutung der KI-Schulung
  • Beispiele und Best Practices