%201.svg){kind=small}
Neueste Beiträge
Download Ressourcen
Materialklassen: Definition & wichtige Aspekte für Einkäufer
.jpeg)
Materialklassen auf den Punkt gebracht:
Materialklassen sind systematische Gruppierungen von Materialien nach gemeinsamen Merkmalen wie technischen Eigenschaften, Verwendungszweck oder wirtschaftlicher Bedeutung. Diese Klassifizierung ermöglicht dem Einkauf eine effiziente Beschaffungsstrategie, strukturierte Lieferantenauswahl und optimierte Bestandsführung.
Beispiel: Ein Automobilzulieferer kategorisiert seine 12.000 Materialien in 8 Hauptklassen (A-H), wobei Klasse A "Elektronische Bauteile" mit 3.500 Artikeln den größten Einkaufswert von 45% des Gesamtvolumens ausmacht und durch 25 spezialisierte Lieferanten bezogen wird.
Inhalt
Was sind Materialklassen?
Materialklassen sind systematische Gruppierungen von Materialien und Dienstleistungen, die von einem Unternehmen beschafft werden. Sie dienen dazu, ähnliche oder verwandte Artikel unter gemeinsamen Kategorien zusammenzufassen. Diese Klassifizierung erleichtert die Organisation, Verwaltung und Analyse von Beschaffungsdaten und unterstützt Unternehmen dabei, Transparenz über ihre Einkaufsaktivitäten zu gewinnen und Prozesse zu optimieren.
Kernelemente der Materialklassifizierung
Bedeutung für den Einkauf
Materialklassen spielen eine entscheidende Rolle im Beschaffungsmanagement, da sie die Grundlage für strategische Einkaufsentscheidungen bilden. Durch die klare Strukturierung können Unternehmen ihre Ausgaben besser kontrollieren, Lieferantenbeziehungsmanagement effizienter gestalten und Skaleneffekte nutzen. Die Klassifizierung ermöglicht es, Bedarfe zu bündeln, Preise zu verhandeln und interne Prozesse zu straffen, was letztendlich zu Kosteneinsparungen und erhöhtem Wettbewerbsvorteil führt.
Materialklassen: Von manueller Klassifizierung zu KI-gestützter Materialkategorisierung
Die effiziente Verwaltung von Materialklassen ist essenziell für eine effektive Beschaffung und Lagerhaltung. Traditionell wurden Materialien manuell klassifiziert, was zeitaufwändig ist und zu Inkonsistenzen führen kann. Mit der steigenden Komplexität von Lieferketten und der Menge an verfügbaren Daten besteht jedoch die Notwendigkeit, diesen Prozess zu modernisieren. Die Integration von KI-Technologien bietet hier neue Möglichkeiten, um die Materialklassifizierung zu automatisieren und zu optimieren.
Alt: Manuelle Materialklassifizierung
Traditioneller Ansatz: In der traditionellen Materialverwaltung werden Materialien manuell anhand von festgelegten Kriterien in Klassen eingeteilt. Dies erfolgt häufig durch Sachbearbeiter, die jedem neuen Materialstamm eine entsprechende Klasse zuweisen. Die verwendeten Tools beschränken sich meist auf einfache Tabellen oder basale ERP-Systeme ohne erweiterte Klassifizierungsfunktionen. Dieser Prozess ist nicht nur zeitintensiv, sondern auch anfällig für Fehler und Inkonsistenzen. Unterschiedliche Interpretationen von Klassifizierungskriterien führen oft zu uneinheitlichen Stammdatenmanagement, was die Transparenz und Effizienz in der Beschaffung beeinträchtigt.
Neu: Automatisierte Materialklassifizierung mit Künstlicher Intelligenz
Automated Material Classification: Der moderne Ansatz nutzt Künstliche Intelligenz und Machine Learning, um die Materialklassifizierung zu automatisieren. Durch die Integration von KI-Technologien in ERP-Systeme können Materialdaten anhand von Algorithmen analysiert und automatisch in die richtigen Klassen eingeteilt werden. Dies reduziert den manuellen Aufwand erheblich und erhöht die Genauigkeit der Klassifizierung. Zudem ermöglichen es fortschrittliche Systeme, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten, wodurch die Aktualität der Materialstammdaten sichergestellt wird. Die Verwendung standardisierter Standardisierung wie eCl@ss oder UNSPSC wird durch die Automatisierung vereinfacht, was die Zusammenarbeit mit Lieferanten und die globale Beschaffung erleichtert.
Praxisbeispiel: KI-gestützte Klassifizierung bei einem Automobilzulieferer
Ein führender Automobilzulieferer implementierte ein KI-gestütztes System zur automatisierten Materialklassifizierung. Vor der Einführung benötigte die manuelle Klassifizierung pro Materialstamm durchschnittlich 15 Minuten. Bei über 50.000 Materialstämmen ergab sich ein enormer Zeitaufwand. Nach der Implementierung der KI-Lösung konnte die Klassifizierungszeit pro Materialstamm auf unter eine Minute reduziert werden. Dies führte zu einer Zeitersparnis von über 12.000 Arbeitsstunden pro Jahr. Zudem stieg die Klassifizierungsgenauigkeit auf über 98 %, was zu einer erheblichen Verbesserung der Materialwirtschaft und einer effizienteren Beschaffung führte.
Fazit zur Materialklassifizierung
Materialklassen bilden das Fundament für ein effizientes Beschaffungsmanagement. Durch die systematische Kategorisierung von Materialien und Dienstleistungen können Unternehmen ihre Einkaufsprozesse optimieren, Kosten senken und strategische Entscheidungen datenbasiert treffen. Der Erfolg eines Materialklassensystems hängt dabei maßgeblich von einer durchdachten Implementierung, kontinuierlicher Pflege und der aktiven Einbindung aller beteiligten Abteilungen ab. Mit Blick auf zukunftsorientierte Technologien wie KI und Predictive Analytics wird die Bedeutung strukturierter Materialklassen weiter zunehmen.
