PRODUCT MINING PRODUKTVIELFALT VERSTEHEN STATT NUR VERWALTEN
Mit Product Mining erkennen Sie, welche Varianten Wert schaffen, welche Komplexität erzeugen und wo im Portfolio die größten Hebel liegen. So wird aus Produktvielfalt eine belastbare Entscheidungsgrundlage..
Produktvielfalt ist kein Problem. Fehlende Transparenz darüber schon.
01
Zu viele Varianten
Das Portfolio wächst über Jahre, ohne dass jede Variante ihren tatsächlichen Beitrag sichtbar macht. Neue Produkte werden ergänzt, selten jedoch systematisch überprüft.
02
Fehlende Transparenz
Umsatz verteilt sich auf immer mehr Varianten. Viele Produkte tragen nur einen kleinen Teil zum Gesamtgeschäft bei.
03
Zu hohe Komplexität
Komplexität steigt entlang der Supply Chain. Mehr Varianten bedeuten mehr Komponenten, Lieferanten und Bestände.
Hier setzen wir Product Mining ein
Geopolitische Krise: Welche Lieferanten, Teile und Umsätze sind gefährdet?
Die entscheidende Frage: Welche Lieferanten sind betroffen? Welche Produkte hängen daran? Wie wirkt sich das auf unsere Einkaufspreise aus? Wie hoch ist das Umsatzrisiko?
Die Realität: Niemand im Unternehmen kann diese Fragen schnell beantworten. Die Informationen liegen verstreut in SAP, Excel und den Köpfen einzelner Mitarbeiter. Bis ein vollständiges Bild entsteht, vergehen Wochen, in denen Kunden warten und Wettbewerber handeln.
Single-Source-Abhängigkeit: Welche Produkte und Kunden sind bei einem Lieferantenausfall wirklich betroffen?
Die entscheidende Frage: Welche Lieferanten sind betroffen? Welche Produkte hängen daran? Wie wirkt sich das auf unsere Einkaufspreise aus? Wie hoch ist das Umsatzrisiko?
Die Realität: Niemand im Unternehmen kann diese Fragen schnell beantworten. Die Informationen liegen verstreut in SAP, Excel und den Köpfen einzelner Mitarbeiter. Bis ein vollständiges Bild entsteht, vergehen Wochen, in denen Kunden warten und Wettbewerber handeln.
Kapital im Lager: Was können wir abbauen ohne Risiko?
Die entscheidende Frage:
Welche Teile können wir reduzieren oder abbauen, ohne zukünftige Lieferfähigkeit zu gefährden?
Die Realität:
Für jedes einzelne Teil müssen Sie händisch entscheiden, wird es noch gebraucht? Für welches Produkt? Für welchen Kunden? Ohne diese Zusammenhänge auf Knopfdruck bleibt nur mühsames Durchklicken in SAP, Teil für Teil, Zeile für Zeile. Eine fundierte Entscheidung über Tausende von Positionen wird so zur Sisyphusarbeit.
Produktgruppe abkündigen: Welche Abhängigkeiten übersehen wir?
Die entscheidende Frage:
Welche Kunden sind betroffen? Welche Teile werden nur für diese Produkte beschafft? Welche Lieferverträge und Mindestbestellmengen müssen angepasst werden?
Die Realität:
Die Antworten liegen verstreut über SAP-Module, Excel-Listen und Fachabteilungen. Bis alles zusammengetragen ist, vergehen schlimmstenfalls Wochen oder Monate und trotzdem bleibt das Risiko, dass eine Abhängigkeit übersehen wird, die später teuer wird.
Lagerkapazität erschöpft: Neubau oder gezielt aufräumen?
Die entscheidende Frage:
Bevor Millionen in neue Kapazität investiert werden, stellt sich die Frage: Können wir das bestehende Lager so aufräumen, dass es reicht?
Die Realität:
Niemand kann mit Sicherheit sagen, welche Lagerware tatsächlich verschrottet werden kann. Welche Teile brauchen wir noch für aktive Produkte? Welche für A-Kunden? Ohne diese Transparenz bleibt jede Entscheidung ein Blindflug, ob Neubau oder Verschrottung.
Product Mining macht Produktportfolios transparent
Messbare Wirkung aus Projekten
weniger Varianz durch KI gestütztes Product Mining und Produktcluster.
weniger Bestand durch ein fokussierteres Produktportfolio und bessere Priorisierung
kürzere Durchlaufzeiten durch reduzierte Komplexität und klarere Abläufe
geringere Einkaufskosten durch die gezielte Bereinigung und Bündelung des Portfolios
EBIT Steigerung durch den klaren Fokus auf wertschöpfende Produkte
30%
10%
15%
3%
7%
Ergebnisse aus der Praxis
Gemeinsame Komponenten verschiedener Varianten identifizieren
Unnötige Varianten und Komplexität reduzieren
Abhängigkeiten entlang der Supply Chain aufdecken
Wichtige Entscheidungen im Portfolio datenbasiert treffen
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Jan ist unser Data-Science-Experte und hat an zahlreichen Analytics-Projekten mitgewirkt. Seit 2021 unterstützt er bei der MIS Analytics insbesondere mittelständische Unternehmen aus dem produzierenden Gewerbe dabei, Machine Learning und Künstliche Intelligenz gewinnbringend einzusetzen.
