Materialklassifizierung
Inhaltsverzeichnis
Was ist Materialklassifizierung?
Die Materialklassifizierung bezeichnet die systematische Einteilung von Materialien in Kategorien basierend auf definierten Merkmalen wie technischen Eigenschaften oder Verwendungszweck. In der Regel werden hierzu bewährte Klassifikationsstandards genutzt.
Die Analyse der Materialdaten unterstützt Unternehmen dabei, ihre Ressourcen effizient zu planen und zu verwalten, insbesondere im Ersatzteilmanagement. Insbesondere die Integration von Künstlicher Intelligenz ermöglicht es, Bestände zu optimieren und Prozesse wie Lagerhaltung und Bedarfsplanung nachhaltig zu automatisieren, was erhebliche Wettbewerbsvorteile schafft.
Ziele und Vorteile der Materialklassifizierung
Die Materialklassifizierung ist elementarer Bestandteil der modernen Lagerorganisation. Sie ist für Unternehmen jeder Größe relevant, wobei die Vorteile vor allem in größeren Organisationen signifikant sind.
- Erleichterung der Datenorganisation: Systematische Erfassung von Materialien verbessert die Verwaltung und Übersicht.
- Verbesserte Auffindbarkeit: Materialien können dank klarer Strukturen schnell und einfach gefunden werden.
- Unterstützung der Entscheidungsfindung: Die Datenanalyse vereinfacht es, fundierte Entscheidungen in Beschaffung und Logistik zu treffen.
- Fehlerreduktion: Klare Strukturen verhindern doppelte oder inkorrekte Datensätze.
- Automatisierung von Prozessen: Definierte Datenstrukturen ermöglichen effiziente automatisierte Abläufe.
- Optimierte Bestandsführung: Bestände werden gezielt verwaltet, Überbestände und Fehlteile reduziert.
- Kostenreduktion: Durch präzise Bestandsführung werden Lagerkosten gesenkt.
- Erhöhung der Datenqualität: Die Vermeidung von Dubletten steigert die Datenintegrität.
Methoden der Materialklassifizierung
Die Klassifizierung kann manuell, standardisiert oder automatisiert durchgeführt werden:
Manuelle Klassifizierung
Experten sortieren Materialien anhand von definierten Kriterien wie Warengruppe, technische Spezifikationen oder Verwendungszweck. Die Methode wird vor allem bei kleineren Beständen und Materialien eingesetzt, für die keine Standardkataloge greifen.
- Vorteil: Hohe Flexibilität und individuelle Anpassung
- Nachteil: Zeitaufwendig und fehleranfällig
Standardisierte Klassifikationssysteme
Internationale Klassifikationssysteme dienen als gemeinsame Sprache für den Austausch von Materialdaten zwischen Unternehmen und Lieferanten. Mithilfe der Standards können Daten reibungslos zwischen unterschiedlichen digitalen Systemen wie ERP-Systemen ausgetauscht werden.
- ECLASS: Industriestandard mit hohem Detaillierungsgrad, kompatibel mit SAP
- UNSPSC: Fokus auf Einkauf und Beschaffung, international anerkannt
- ETIM: Speziell für die Elektro- und Gebäudetechnik
- GPC: Global einsetzbar, ideal für Lieferkettenmanagement
Automatisierte Klassifizierung mittels Künstlicher Intelligenz (KI)
KI-gestützte Klassifikationssysteme analysieren historische Daten, erkennen Muster und ordnen Materialien automatisch den passenden Klassen zu und können Vorschläge für zusätzliche Klassen oder Attribute ableiten.
- Vorteile:
- Schnell und skalierbar
- Individuell angepasst an Unternehmensdaten
- Keine manuelle Pflege notwendig
- Einsatzmöglichkeiten:
- Konsolidierung von Bestandsdaten
- Automatisierte Merkmalserstellung basierend auf Datenanalysen
Technische Implementierung in SAP-Systemen
In SAP können Materialien über ein integriertes Klassensystem effizient verwaltet werden. Materialien werden basierend auf spezifischen Merkmalen wie Länge, Durchmesser oder Gewicht durch ein integriertes Klassensystem kategorisiert. Dieser Prozess erfolgt standardmäßig ohne KI, kann jedoch bei Bedarf durch AI Business Service Data Attribute Recommendation ergänzt werden, die passende Klassen- und Merkmalswerte automatisch vorschlagen. In jedem Fall erleichtern hierarchische Strukturen Anwendern die Navigation und das Finden von Informationen.
Ein weiterer Vorteil ist die Integration von Klassifikationsstandards wie ECLASS. Dadurch wird die Klassifizierung nicht nur vereinheitlicht, sondern auch für Lieferanten und Partner international vergleichbar.
Der Implementierungsprozess von ECLASS in SAP erfolgt typischerweise in mehreren Phasen:
- Analyse und Planung: Zuerst wird der Umfang der ECLASS-Integration definiert, einschließlich der benötigten Segmente, Klassen und Merkmale sowie der Mapping-Strategie zwischen ECLASS und SAP.
- Datenbeschaffung und Import: ECLASS-Daten werden in SAP importiert, wobei ECLASS-Strukturen auf das SAP-Klassifikationssystem gemappt und eine spezifische Klassenart für ECLASS erstellt wird.
- Konfiguration und Anpassung: Merkmalsvererbung und Feldlängen werden konfiguriert, ECLASS-Klassen in SAP-Klassen konvertiert und die Hierarchie gemäß ECLASS-Struktur erstellt.
- Integration und Schulung: Die Materialstammdatenpflege wird angepasst und in die Einkaufs- und Vertriebsprozesse integriert. Anwenderschulungen stellen den reibungslosen Übergang sicher.
- Rollout und kontinuierliche Pflege: Der Rollout erfolgt schrittweise. Es werden regelmäßige ECLASS-Updates und kontinuierliche Pflegeprozesse etabliert, um die langfristige Effizienz zu gewährleisten.
Best Practices zur Erhöhung der Bestandsgenauigkeit
Die Materialklassifizierung entfaltet ihre volle Wirkung nur, wenn auch die Bestände zuverlässig geführt werden. Folgende Best Practices haben sich bewährt:
Kontinuierliche Inventur
Statt einer einmal jährlich durchgeführten Inventur sollten Unternehmen kontinuierliche Inventuren in festgelegten Zyklen einführen. Dies hilft, Fehler frühzeitig zu identifizieren und Bestandsabweichungen schneller zu beheben. Zudem werden operative Prozesse nicht durch eine Vollinventur gestört.
Echtzeiterfassung mit scanbaren Chips
Die Verwendung von RFID-Tags oder QR-Codes auf Materialien ermöglicht eine schnelle und genaue Erfassung aller Bestandsbewegungen. Die Integration mobiler Endgeräte kann Medienbrüche verhindern und stellt eine Echtzeit-Transparenz sicher.
Datenanalysen von Wertanteil und Verbrauchshäufigkeit
SAP bietet die Möglichkeit, Materialien anhand ihres Wertanteils und ihrer Verbrauchshäufigkeit zu analysieren. Dies ermöglicht eine differenzierte Betrachtung der Bestände und hilft, kritische Materialien rechtzeitig zu identifizieren.
Optimierung der Materialklassifizierung
Wir unterstützen Sie bei der Optimierung Ihrer Materialstammdaten und der Erstellung eines Konzepts für hochwertige Materialklassifizierung.
Fazit
Die Materialklassifizierung ist ein unverzichtbares Werkzeug für die Optimierung von Prozessen in Einkauf, Produktion und Logistik. Ohne eine saubere und konsistente Klassifizierung entstehen Medienbrüche, fehlerhafte Bestände und unnötige Kosten.
In SAP-Systemen stehen Unternehmen leistungsfähige Werkzeuge zur Verfügung: Das integrierte Klassensystem und die Anbindung an Standards wie ECLASS ermöglichen es, Materialstämme nicht nur transparent zu strukturieren, sondern auch einfach zu pflegen und kontinuierlich zu optimieren.
Unternehmen, die eine strategische Materialklassifizierung etablieren, profitieren von effizienteren Einkaufsprozessen und einer verbesserten Datenqualität über Geschäftsbereiche hinweg. Der strategische Einsatz von KI-Technologien ist ein zentraler Hebel, um die Kostenstruktur und Wettbewerbsfähigkeit des eigenen Unternehmens über Automatisierung weiter zu verbessern.
FAQ
Was versteht man unter Materialklassifizierung?
Die Materialklassifizierung bezeichnet die systematische Einteilung von Materialien in Kategorien basierend auf definierten Merkmalen wie technischen Eigenschaften oder Verwendungszweck. Sie unterstützt Unternehmen dabei, ihre Ressourcen effizient zu planen und zu verwalten.
Welche Vorteile bringt die Materialklassifizierung für Unternehmen?
Die Materialklassifizierung erleichtert die Datenorganisation, verbessert die Auffindbarkeit von Materialien und unterstützt fundierte Entscheidungen in Beschaffung und Logistik. Sie reduziert Fehler, ermöglicht automatisierte Prozesse, optimiert Bestände und senkt dadurch nachhaltig die Kosten.
Wie wird die Materialklassifizierung in SAP umgesetzt?
In SAP können Materialien über ein integriertes Klassensystem anhand spezifischer Merkmale wie Länge, Durchmesser oder Gewicht kategorisiert werden. Standardmäßig erfolgt dieser Prozess ohne Künstliche Intelligenz, kann aber bei Bedarf durch den AI Business Service Data Attribute Recommendation ergänzt werden, der passende Klassen- und Merkmalswerte automatisch vorschlägt.
Wer kann mir beim Thema Materialklassifizierung helfen?
Wenn Sie Unterstützung zum Thema Materialklassifizierung benötigen, stehen Ihnen die Experten von Mindlogistik, dem auf dieses Thema spezialisierten Team der mindsquare AG, zur Verfügung. Unsere Berater helfen Ihnen, Ihre Fragen zu beantworten, das passende Tool für Ihr Unternehmen zu finden und es optimal einzusetzen. Vereinbaren Sie gern ein unverbindliches Beratungsgespräch, um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen.
