Use Case · ERP & Supply Chain
Fehlteile und Eilbestellungen sind Symptome. Die Ursache steht meist im Artikelstamm – und lässt sich mit den Daten belegen, die ohnehin im System liegen.
Ausgangspunkt
Wiederkehrende Fehlteile trotz gepflegter ERP-Daten
Datenbasis
Excel-Export aus dem ERP oder Anbindung an eine Replica-Datenbank
Ergebnis
Priorisierte Maßnahmenliste mit Befund, Risiko, Korrektur und Owner
Ausgangslage
In vielen produzierenden Unternehmen sind die Planungsparameter im ERP über Jahre gewachsen. Artikel wurden aus Vorgängerartikeln kopiert, Wiederbeschaffungszeiten stammen aus der Einführungsphase, ABC-Klassen wurden einmal berechnet und nie wieder aktualisiert. Das ERP-System prüft dabei nur die technische Gültigkeit eines Werts, nicht seine fachliche Plausibilität: Eine Wiederbeschaffungszeit von fünf Tagen wird anstandslos akzeptiert, auch wenn der Lieferant real vierzig Tage braucht.
Die Folgen sind im Tagesgeschäft bekannt: Bestellungen werden zu spät ausgelöst, A-Teile stehen ohne Sicherheitsbestand da, Mindestbestellmengen passen nicht zu den Lieferantenkonditionen, und aktuellere Informationen liegen in Excel-Nebenlisten statt im System. Gelöst wird operativ – mit Telefonaten, Eilbestellungen und Eskalationen. Der Stammsatz selbst bleibt unverändert, und derselbe Fehler wiederholt sich.
Warum das kein reines ERP-Problem ist
Schlechte Stammdatenqualität entsteht selten durch die Software. Sie entsteht durch unklare Verantwortlichkeiten für einzelne Datenfelder, durch die Einordnung der Stammdatenpflege als administrative Nebenaufgabe, durch fehlende Prüfzyklen und dadurch, dass niemand die Datenqualität misst. Bestand, Liefertermintreue und Fehlteile werden erfasst – die Qualität der Daten, die diese Kennzahlen steuern, in der Regel nicht. Ohne Kennzahl bleibt das Problem unsichtbar, und das Management priorisiert es entsprechend spät.
Vorgehen in sieben Schritten
Die Schritte 1 bis 4 lassen sich in wenigen Tagen durchlaufen und liefern bereits belastbare Ergebnisse.
- Datenbasis schaffen. Export aus Artikelstamm, Lieferantenstamm, Bestellungen, Wareneingängen, Beständen, Stücklisten und Fehlteildaten. Für den Einstieg genügt ein Excel-Export; für den laufenden Betrieb bietet sich die Anbindung an eine Replica-Datenbank an.
- Datenqualität messen. Vollständigkeit, Aktualität, Plausibilität und Widersprüche je Datenfeld bewerten – zunächst rein deskriptiv, ohne Interpretation.
- Ist-Werte gegen Planwerte stellen. Die real gemessene Lieferzeit aus Bestell- und Wareneingangsdaten gegen die gepflegte Wiederbeschaffungszeit prüfen. Analog für Verbrauch gegen Sicherheitsbestand und Bestellverhalten gegen Losgröße.
- Anomalien priorisieren. Auffälligkeiten nach wirtschaftlicher Auswirkung, Kritikalität, Verbrauch, Fehlteilhistorie und Stücklistenrelevanz gewichten. Nicht jede Abweichung ist ein Handlungsbedarf.
- Maßnahmenliste erzeugen. Für jeden Befund eine konkrete Korrektur, den zuständigen Datenowner, eine Priorität und ein Prüfintervall festlegen.
- Governance einführen. Verantwortlichkeiten, Pflegeprozesse, Freigaben und regelmäßige Reviews verbindlich definieren – sonst wiederholt sich der Zustand innerhalb weniger Quartale.
- Automatisierung aufbauen. Regelmäßige Datenprüfung mit Dashboards, Alerts und automatisierten Vorschlagslisten etablieren, damit Abweichungen auffallen, bevor sie zum Fehlteil werden.
Typische Analysefragen
- Welche Artikel haben keine oder eine unrealistisch niedrige Wiederbeschaffungszeit?
- Welche Lieferanten liefern regelmäßig später als im ERP hinterlegt?
- Welche A-Teile haben Sicherheitsbestand 0 oder ein ungeeignetes Dispositionsverfahren?
- Welche C-Teile verursachen trotz geringer Wertigkeit hohe operative Störungen?
- Welche Artikel wurden offensichtlich kopiert und tragen identische Planungsparameter?
- Welche Mindestbestellmengen und Losgrößen passen nicht zum Verbrauchsverhalten?
So sieht das Ergebnis aus
Musterstruktur der Maßnahmenliste. Jeder Befund ist auf einen konkreten Datensatz bezogen und einem Verantwortlichen zugeordnet.
| Befund | Risiko | Maßnahme | Owner | Priorität |
|---|---|---|---|---|
| Wiederbeschaffungszeit 10 Tage, Ist-Lieferzeit 45 Tage | Fehlteile, verspätete Bestellungen | Wiederbeschaffungszeit aktualisieren, Lieferantendaten prüfen | Einkauf / Disposition | Hoch |
| A-Teil mit Sicherheitsbestand 0 | Produktionsstillstand bei Bedarfsschwankung | Sicherheitsbestand aus Verbrauch und Lieferzeit neu berechnen | Disposition | Hoch |
| ABC-Klasse seit 24 Monaten unverändert | Falsche Priorisierung in Einkauf und Disposition | ABC-/XYZ-Klassifizierung neu berechnen und Turnus festlegen | SCM / Controlling | Mittel |
| Mindestbestellmenge kleiner als Lieferanten-MOQ | Bestellung nicht ausführbar, manuelle Korrektur | Lieferantenkonditionen im ERP aktualisieren | Einkauf | Mittel |
Nutzen
- Weniger Fehlteile durch realistischere Planungsparameter
- Weniger Eilbestellungen und Eskalationen im Einkauf
- Stabilere Produktionsplanung durch bessere Verfügbarkeit kritischer Teile
- Geringere Kapitalbindung durch passende Sicherheitsbestände und Losgrößen
- Weniger manueller Aufwand in Disposition, Einkauf und Produktionssteuerung
- Messbare Transparenz über Datenqualität und Verantwortlichkeiten
Ehrlich eingeordnet: Die Analyse zeigt Abweichungen und schlägt Korrekturen vor. Ob ein Wert tatsächlich geändert wird, entscheiden Einkauf und Disposition – mit ihrem Wissen über Lieferanten, Projekte und Sonderfälle. Ohne geklärte Datenverantwortung verpufft auch die beste Analyse.
Der Einstieg: ERP-Quick-Data-Check
Ein erster Blick auf Ihre Stammdaten anhand eines Exports – ohne Systemzugriff, ohne Projektaufwand. Daraus ergibt sich, ob eine tiefere Analyse sinnvoll ist.