Die SBB sind für die Zukunft bestens gerüstet

Simon Roth, Leiter des konzernweiten Einkaufs bei den SBB – Schweizerischen Bundesbahnen, blickt auf ein wegweisendes Projekt zurück, dass die Beschaffungsprozesse der SBB auf eine neue Grundlage stellt.

Smarter Einkaufen bei der SBB

Die Zusammenarbeit zwischen der SBB AG und der shouldcosting GmbH konkretisierte sich bereits Ende 2023. Zeitgleich konnten wir mit unserem Partnerunternehmen Staufen.Inova AG erfolgreiche Projektabschlüsse ausweisen. Unsere fundierte Erfahrung in der Entwicklung von Software und KI-Algorithmen, verbunden mit der Expertise im Warengruppen – und Projektmanagement der Staufen.Inova AG, haben die SBB AG überzeugt. Das Projekt konnte starten.

Leitzentrale SBB | Copyright Bild: © SBB CFF FFS

Die Orientierung der Warengruppenstruktur an der Angebotsstruktur

Die SBB AG hat verschiedene Divisionen und mehrere Einkaufseinheiten. Die Beschaffungsmärkte der Divisionen sind dabei sehr unterschiedlich aufgestellt. Die Neuausrichtung der Warengruppenstruktur hatte klar definierte Ziele:

1. Die Orientierung der Warengruppen an der Angebotsstruktur des Marktes.
2. Die Steigerung der Effektivität und Effizienz in der Beschaffung.
3. Die Steigerung der Marktmacht durch möglichst automatisierte Bündelungen.

Zudem musste die Umstellung in kurzer Zeit erfolgen, um die Beschaffungsprozesse noch vor der Einführung von SAP S4Hana effizienter zu gestalten.

In Zahlen ausgedrückt: 700‘000 Artikel, automatisiert in 515 Warengruppen einteilen und in den Systemen SAP R/3, S/4 und Ariba zu implementieren. Staufen.Inova kümmert sich um die Entwicklung neuer, divisions-übergreifender Warengruppenstrukturen und das Projektmanagement. Staufen.Inova übernahm die Entwicklung neuer, divisionsübergreifender Warengruppenstrukturen und das Projektmanagement. Die shouldcosting GmbH konzentrierte sich auf die Entwicklung der KI-Algorithmen und die automatisierte Zuordnung der Artikel in die verschiedenen Warengruppen. Die SBB wünschte sich zudem eine divisionsübergreifende Lösung, um den Fortschritt im Projekt zu verfolgen und Artikel, die nicht automatisiert zugewiesen werden konnten, manuell den Warengruppen zuzuordnen.

Die Klassifizierungszentrale | Der CONSTrainer

Sozusagen die "Leitzentrale im Warengruppenmanagement - der CONSTrainer | Copyright Bild: © shouldcosting GmbH

Neben der Entwicklung von künstlicher Intelligenz wurde auch in eine zentral verwaltete Webplattform investiert, um die manuelle Klassifizierung zu ermöglichen. Es ist verständlich, dass bei 700'000 Artikeln ein gewisser Prozentsatz nicht automatisiert in die neuen Strukturen überführt werden kann. Diese Artikel zentral, divisionsübergreifend und effizient den jeweiligen Category Managern zur manuellen Klassifizierung zur Verfügung zu stellen, war ein Kernelement. Keine unübersichtlichen EXCEL Listen - sondern eine weltweit verfügbare Plattform mit integriertem Dashboard zur Überwachung des Prozesses.

Ein erster Schritt zur Realisierung der datengetriebenen Beschaffung

Der Grossteil der Artikel wurde mit künstlicher Intelligenz klassifiziert. Algorithmen wurden speziell darauf trainiert, Muster in den bestehenden Produktdaten zu erkennen und diese den neuen Warengruppen zuzuordnen. Die neue Warengruppenstruktur wurde anschliessend nahtlos in die Systeme SAP R/3, S/4 und Ariba integriert. Die Orientierung der Warengruppenstruktur an der Angebotsstruktur des Marktes wurde erfolgreich umgesetzt und implementiert.

Im Kern des Projekts steht die Fähigkeit, aus vorhandenen Daten Mehrwerte zu generieren und künstliche Intelligenz zu trainieren, um neue, zukünftige Artikel automatisiert zu klassifizieren. Mit dem Konzept STAY CLEAN ist nicht nur die Retrospektive sichergestellt, also aus bestehenden Daten Mehrwerte zu generieren, sondern auch die Wahrung der Datenqualität für die Zukunft.

Landschaft und eine Zugkomposition | Copyright Bild: © SBB CFF FFS

Mit der Produktdaten-Intelligenz zu nachhaltigem Erfolg

Diese Produktdaten-Intelligenz kombiniert technologische, KI-basierte Werkzeuge mit tiefem Verständnis für die Struktur und Bedeutung von Daten. Die Qualität und Konsistenz der Produktdaten spielen eine entscheidende Rolle für den Erfolg von Unternehmen. Die Relevanz von Daten nimmt im Zeitalter von künstlicher Intelligenz substanziell zu. Die SBB hat das erkannt und gehandelt:

• Signifikante Einsparung manueller Arbeit:
Durch die automatisierte Klassifizierung konnte ein Grossteil der Daten mit minimalem manuellem Aufwand verarbeitet werden.

• Hohe Datenqualität:
Die neue Struktur ermöglicht eine klare und einheitliche Produktzuordnung, wodurch Beschaffungsprozesse effizienter gestaltet werden.

• Langfristige Vorteile:
Die nachhaltige Qualität der Klassifizierung unterstützt die SBB dabei, Marktchancen besser zu nutzen und Kosten einzusparen.

Datengetriebene Beschaffung der Zukunft

Das Projekt zeigt eindrucksvoll, wie eine Produktdaten-Intelligenz komplexe Herausforderungen lösen kann. Durch die Kombination aus technologischer Innovation, strategischer Beratung und nachhaltigem Qualitätsmanagement konnte die SBB nicht nur ihre aktuellen Ziele erreichen. SBB hat sich auch für die zukünftigen Anforderungen im Beschaffungsmanagement gerüstet. Die Zusammenarbeit von shouldcosting GmbH, Staufen.Inova und der SBB zeigt, dass moderne Datenlösungen nicht nur ein technisches, sondern vor allem ein strategisches Thema sind – mit riesigem Potenzial.

Simon Roth, Leiter Konzerneinkauf SBB                                 Hans-Peter Gysel, Geschäftsleitung shouldcosting GmbH

                                                                       

Copyright Bilder: © SBB CFF FFS | © shouldcosting GmbH