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Das produzierende Gewerbe in Deutschland erlebt aufgrund von Technologiewandel im Automobilbau, der Anpassung von Lieferketten und der digitalen Transformation grundlegende Veränderungen. Diese als Chance für künftiges Wachstum zu begreifen ist essenziell und eine zwingende Voraussetzung für den Wirtschaftsstandort Deutschland. Anhand eines konkreten Unternehmensbeispiels werden hierfür zentrale Aspekte für Transformation eines mittelständischen produzierenden Blechbearbeitungsunternehmens hin zu einem netzwerkbasierten Geschäftsmodell betrachtet. Auf Basis der Analyse von Referenzbeispielen webbasierter Vertriebsplattformen in der Blechbearbeitung werden erfolgsrelevante Aspekte für die Ausgestaltung und die Umsetzung für ein Onlineplattformmodell beschrieben. Hierbei wird exemplarisch dargelegt, wie mittels digitaler Vertriebsplattformen in Verbindung mit digitalen Auftragsmanagementprozessen neue Wege für Wachstum ermöglicht werden können.
Im Zuge zunehmender Effizienzbestrebungen in produzierenden Unternehmen spielt auch die Optimierung von indirekten Wertschöpfungsprozessen eine immer größere Rolle. Neben einer ansteigenden Aufgabenvielfalt stellt ein parallel wachsender Kostendruck eine doppelte Herausforderung dar. Dies gilt insbesondere für Einkaufsbereiche entsprechender Organisationen, welche an der Schnittstelle zwischen der unternehmensinternen und -externen Wertschöpfungskette operieren und an dieser einen essenziellen Beitrag auch im Sinne des Informationsflusses zur Unterstützung eines integrierten Supply Chain Managements darstellen. Um diesen zu begegnen, ist es notwendig, die relevanten Kernprozesse der Einkaufsbereiche stetig im Blick zu halten und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und umzusetzen. Dieser Beitrag will zu einem Überblick für die Prozessoptimierung mithilfe des Einsatzes digitaler Technologien speziell in Einkaufsbereichen beitragen. Es werden die Spezifika des Einkaufs vorgestellt, relevante Kernaufgaben beschrieben und exemplarisch technologische Ansätze zur Prozessoptimierung anhand von Process Mining, Robotic Process Automation und künstlicher Intelligenz aufgezeigt.