Amenallah Reghimi - VP Product Management

Augmented Procurement is de toekomst

  • Blog
  • Innovation

Technologie verbetert al geruime tijd het dagelijks leven, maar inkoop is historisch gezien traag geweest in het overnemen van de technologische vooruitgang die buiten de sector wordt gezien. Nu is het idee van augmented procurement (en uiteindelijk autonoom inkopen) opgekomen en velen vragen zich af wanneer de verandering zal plaatsvinden en belangrijker nog, wat het voor hen zal betekenen.

Laten we een stap terug doen om dat te beantwoorden. Denk bijvoorbeeld aan uw huis. Hoeveel smart devices heeft u? Hoeveel smart devices hebben familieleden of vrienden? Smart tv’s, Alexa, Google Home, Siri, Cortana, enzovoort. Deze technologie was revolutionair toen het voor het eerst opdook en nu zijn de meeste mensen hun dagelijkse handelingen ermee aan het vergemakkelijken. Stelt u zich nu eens voor dat die technologie specifiek is afgestemd op de behoefte van de inkoopafdeling. Het hoeft niet lang te duren voordat deze technologie gebruikt kan worden.

Wat is Augmented Procurement?

Bij JAGGAER hebben we veel gesproken over het idee van autonoom inkopen en de weg ernaartoe. Niets zal van de ene dag op de andere veranderen, maar de volgende fase is augmented procurement en die fase is vandaag aangebroken.

Augmented procurement is gedefinieerd in onze whitepaper als “een systeem dat kan leren van menselijke feedback en na verloop van tijd betere inzichten en aanbevelingen kan geven over verschillende specifieke taken.” Met andere woorden is deze technologie ontworpen om te leren van mensen en zo voorspellingen en aanbevelingen te doen die relevant zijn en kunnen worden aangepast aan praktijksituaties.

Houd er echter rekening mee dat augmented procurement gebaseerd is op het gebruik van technologie om menselijke capaciteiten te vergroten en niet om ze te vervangen. Het resultaat is dat inkoopprofessionals tijd kunnen vrijmaken om zich te concentreren op strategische activiteiten waarbij menselijk inzicht essentieel is. Het is belangrijk om op te merken dat dit bedoeld is voor specifieke taken en we nog niet in de fase van volledig autonome inkoop zitten. Als het echter iets is wat mensen veel tijd of moeite kost kan een machine het vaak sneller en met minder fouten doen.

U kunt alles te weten komen over de stappen naar autonoom inkopen in onze whitepaper. Deze whitepaper is geschreven door Michael Lamoureux van Spend Matters. Download het nu.

Waarom zou u zich bezighouden met augmented procurement?

U vraagt zich misschien af wat dit betekent voor u en uw dagelijkse werkzaamheden. Een smart assistant voor inkoop klinkt geweldig, maar hoe gaat het u daadwerkelijk helpen? Augmented procurement stelt u in staat om op een interactieve manier met het platform te communiceren. In het begin zal dit de tijd die nodig is om documenten te vinden en rapporten te maken verkorten. Na verloop van tijd zal deze slimme assistent echter leren van uw interacties met het platform. Het zal dingen herkennen, zoals bijvoorbeeld of u normaal gesproken alle bijlagen download of verschillende rapporten download in verschillende situaties. Het zal dit dan op de achtergrond voor u gaat doen. U hoeft er niet meer om te vragen en in plaats daarvan krijgt u een melding dat het al is gedaan.

Een ander voorbeeld: stel dat u veel zoekopdrachten naar bepaalde producten doet bij een specifieke tekst. JAGGAER zal u dan aanbevelingen doen om deze items te sourcen evenals aanbevelingen geven voor leveranciers. Het systeem kan nog een stap verder gaan en kan de gebruiker een paar vragen stellen waarna het de inkoop- en gunningsprocedure volledig voor u uitvoert. Het kan dan vragen of u deze functie in de toekomst ook voor soortgelijke artikelen wilt laten uitvoeren. Dit zal u bevrijden van het handmatig uitvoeren van rapporten, van bepaalde berekeningen maken en van het uitvoeren van vervelende sourcing handelingen. Over het algemeen zijn dat niet de redenen waarom u het inkoopvak gekozen heeft. Met behulp van deze technologie komt er tijd vrij om u te concentreren op de hoofdzaken en op de verbetering van uw algemene inkoopstrategie.

On Time Delivery (OTD) Predictor

Het is voor een mens vrijwel onmogelijk om alle informatie die nodig is om te bepalen of bepaalde materialen of onderdelen op tijd zullen aankomen om een fabricageproces efficiënt te laten verlopen met enige nauwkeurigheid te verwerken. Zelfs als men de berekening zou kunnen uitvoeren dan zou de foutmarge in de meeste gevallen nog steeds vrij groot zijn. JAGGAER heeft daarom machine learning toegepast in haar On Time Delivery (OTD) Predictor om te voorspellen of een leverancier goederen op tijd zal leveren of niet.

Carl Zeiss is een van de organisaties die al gebruik maakt van deze doorbraak. In het persbericht zegt Michael Rösch, SVP Operations voor JAGGAER in de DACH-regio: “Het algoritme voorspelt of een bestelling op tijd geleverd zal worden. In onze proeven bedroeg de nauwkeurigheid meer dan 95 procent!”, wat een indrukwekkend niveau van nauwkeurigheid is als men bedenkt dat de OTD Predictor de voorspelling in enkele seconden kan doen. Deze toepassing heeft veel gegevens nodig om een nauwkeurige voorspelling te kunnen doen, maar dit is een ongelooflijk krachtig voorbeeld van hoe machine learning en augmented intelligence gecombineerd kunnen worden in de inkoopsector. Met deze technologie kunt u risico’s van te late levering opsporen en het probleem vóór zijn, zodat u echt een proactieve inkoopafdeling wordt.

Data: Relevant, schoon en in overvloed

Ik kan het niet vaak genoeg zeggen: dit is een traject. Autonoom inkopen komt er zeker aan, maar dat duurt nog even. Augmented procurement is er echter al en zal alleen maar geavanceerder worden naarmate bedrijven deze technologieën vaker toepassen. U loopt een groot concurrentievoordeel mis door deze verandering maar af te wachten. Deze tools, hoe geavanceerd ze ook mogen worden, zullen altijd data nodig hebben om goed te kunnen werken. Het moet echter wel relevante en schone data zijn, want een paar slechte datapunten kunnen het hele proces tenietdoen. Met andere woorden; als de gegevens niet goed zijn onderbouwd dan zullen de resultaten die worden verkregen fundamenteel tekortschieten.

Door nu de stappen te zetten om deze nieuwe technologieën (met autonomie als einddoel) te integreren kunt u die broodnodige databasis opbouwen. Daarmee loopt u ver voor op degenen die kiezen om het af te wachten (doorgaans 3-5 jaar dataopbouw) en maakt u tijd vrij om de vaardigheden aan te scherpen waarop deze nieuwe inkooptechnologie zo sterk zal leunen. Te veel erover nadenken zonder te handelen kan een groot probleem zijn en dus is het belangrijk om te zorgen dat u niet achter komt te lopen hierdoor.

Om uw reis naar augmented procurement en uiteindelijk autonome inkoop te beginnen kunt u onze whitepaper van Michael Lamoureux van Spend Matters downloaden.

Andere Blogbeiträge

We use cookies to ensure that we give you the best experience on our website. This includes cookies from third party social media websites and advertising cookies that may analyze your use of this site. Learn more