{"id":19200,"date":"2019-10-25T14:30:25","date_gmt":"2019-10-25T12:30:25","guid":{"rendered":"https:\/\/wordpress-112839-321398.cloudwaysapps.com\/?page_id=19200"},"modified":"2019-10-25T22:42:53","modified_gmt":"2019-10-25T20:42:53","slug":"prognose-des-verhandlungserfolgs","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/wordpress-112839-321398.cloudwaysapps.com\/de\/data-science\/data-science-case-studies\/prognose-des-verhandlungserfolgs\/","title":{"rendered":"Prognose des Verhandlungserfolgs"},"content":{"rendered":"

Prognose von Einsparungen.<\/span><\/h4>

Prognose <\/strong> des Verhandlungserfolgs im Einkauf.<\/span><\/h1>

In diesem Projekt haben wir auf Basis historischer Vergabedaten aus dem Konzerneinkauf ein Prognosemodell zur Vorhersage des Verhandlungserfolgs auf Projektebene entwickelt.<\/span><\/h3><\/div><\/div>

Herausforderung.<\/span><\/h3>

Der Konzerneinkauf unterst\u00fctzt Fachabteilungen bei der Auswahl geeigneter Lieferanten sowie bei der Erreichung gesetzter Budgetziele. Die Vorbereitung auf Verhandlungen kann dabei sehr aufwendig sein. Unser Kunde stand vor der Herausforderung, seine Eink\u00e4ufer mit einem datenbasierten Tool im Verhandlungsprozess unterst\u00fctzen zu m\u00fcssen. Dadurch sollte sowohl die Zeit zur Vorbereitung der Verhandlung minimiert als auch automatisiert eine Empfehlung f\u00fcr die m\u00f6gliche Ersparnis gegen\u00fcber dem Angebotspreis erzeugt werden.<\/p>\n<\/div>

Ansatz.<\/span><\/h3>

Nach einer umfangreichen Phase der Datenakquise und Aufbereitung wurde auf Basis historischer Vergabedaten zun\u00e4chst ein Machine Learning Modell zur Prognose der Verhandlungserfolge entwickelt. Hierbei wurden zahlreiche Datenpunkte auf Lieferantenebene als auch auf Vergabe- bzw. Projektebene aus dem Lieferanten- und Vergabesystem des Kunden verwendet. Anschlie\u00dfend wurde eine interaktive Web-Applikation entwickelt, auf die Eink\u00e4ufer im Rahmen der t\u00e4glichen Verhandlungst\u00e4tigkeit zugreifen k\u00f6nnen. Das Prognosemodell wurde \u00fcber Docker als Microservice in die Applikation eingebunden und erm\u00f6glicht die gezielte Vorhersage des Verhandlungserfolgs f\u00fcr eine bestimmte Vergabe. Die gesamte Applikation wurde in der Cloud Infrastruktur des Kunden bereitgestellt und skaliert.<\/p>\n<\/div>

Ergebnis.<\/span><\/h3>

Durch die automatisierte Prognose des Verhandlungserfolgs sowie durch die Darstellung der relevanten Lieferanten- und Vergabehistorien im Dashboard wird der Konzerneinkauf datengetrieben im Verhandlungsprozess unterst\u00fctzt. Im Zusammenspiel mit weiteren AI-Applikation entstand somit eine vollumf\u00e4ngliche Tool-Suite zur Unterst\u00fctzung der Eink\u00e4ufer.<\/p>\n<\/div><\/div>

Projekt<\/strong> Info.<\/span><\/h3>

Branche: Automotive
\nThema: Procurement Analytics
\nTools: R, Azure
\nAufwand: 6 Monate
\nProjektlaufzeit: 6 Monate<\/p>\n<\/div>

STATWORX<\/strong> Kontakt.<\/span><\/h3>

Ihr Ansprechpartner:
\nFabian M\u00fcller
\nLeiter Data Science<\/p>\n<\/div>

Download<\/strong> Case.<\/span><\/h3>

Downloaden Sie diese Case Study als PDF zur weiteren Verwendung.<\/p>\n<\/div>PDF Download<\/a><\/div><\/div><\/div>

Let's work together.<\/span><\/h4>

Data Science<\/strong> done right.<\/span><\/h2>

Nutzen Sie unsere Data Science Kompetenz, um Modelle aus Statistik, Machine Learning und k\u00fcnstlicher Intelligenz zur Verbesserung Ihrer Produkte, Prozesse und Services einzusetzen.<\/span><\/h3>


\nAnfrage starten<\/a>
\n<\/p>\n<\/div>

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