Mit digitalen, KI-gestützten Lösungen gezielt Probleme lösen.

Prozesse, Preise, Partner: Der technische Einkauf im Maschinen- und Anlagenbau ist ein komplexes Spielfeld. Denn jedes Bauteil basiert auf individuellen Konstruktionsdaten und muss exakt passend beschafft werden. Hürden sind dabei kleinteilige Märkte, intransparente Datenstrukturen und Wissen, das in Köpfen statt in Systemen steckt.

Im Austausch mit Einkaufsleiter*innen haben sich zehn Herausforderungen herauskristallisiert, die den Einkauf ausbremsen und teuer machen. Die gute Nachricht: Mit digitalen, KI-gestützten Lösungen lassen sich viele dieser Probleme gezielt lösen.

1. Keine Zeit für Strategie

Immer mehr Aufgaben, immer weniger Zeit. So sieht der Alltag vieler Einkaufsabteilungen aus. Statt strategisch zu denken, stecken viele Einkaufsleiter*innen im Tagesgeschäft fest: Bestellungen abwickeln, Daten pflegen, Fehler korrigieren. Dabei sollte Software doch eigentlich entlasten. In der Realität aber wird die Datenpflege oft zur Dauerbaustelle. Das gilt vor allem dann, wenn ERP-Systeme auf lückenhafte oder veraltete Informationen zugreifen. 

Klassische Schnittstellen zu Lieferanten sind oft teuer, aufwendig und schwer zu pflegen. Vielversprechender sind cloudbasierte Einkaufslösungen, die Daten intelligent verknüpfen und automatisch synchronisieren. Mit der richtigen Plattform lässt sich die Datenqualität hochhalten, ohne dass man jeden Artikel manuell anfassen muss. Das schafft nicht nur Transparenz, sondern vor allem Zeit für strategische Aufgaben.

2. Manuelle Lieferantenauswahl ist zeitintensiv

Wenn Einkäufer*innen aus der Konstruktion Stücklisten und dazugehörige Konstruktionsdaten erhalten, müssen sie entscheiden, bei welchen Stammlieferanten die Bauteile angefragt werden. Zwar werden viele Teile bereits im Produktdatenmanagement angelegt und einer Materialgruppe zugeordnet, doch diese Gruppen sind häufig zu grob. Eine feingranulare Klassifizierung wäre hilfreicher, ist aber extrem aufwendig. Man stelle sich vor: 100 Bauteile sollen aus tausenden Gruppen richtig zugeordnet werden. 

Künstliche Intelligenz kann hier Abhilfe schaffen. Sie übernimmt die automatische Einordnung der Bauteile in die passenden Materialgruppen und verknüpft diese direkt mit den entsprechenden Lieferanten. So wird ein bislang manueller, fehleranfälliger Prozess deutlich effizienter und der Einkauf kommt wieder näher ans Kerngeschäft.

3. Angebote vergleichen ist aufwendig

Ein Klassiker im technischen Einkauf: Nach der Anfrage bei mehreren Lieferanten trudeln die Angebote ein, meist per E-Mail und oft in ganz unterschiedlichen Formaten. Dann beginnt die eigentliche Arbeit: Wer hat was angeboten? Stimmen die Lieferbedingungen? Gibt es Alternativen oder konstruktive Änderungen? 

Viele dieser Fragen müssen heute noch nach Gefühl beantwortet werden. Der Vergleich passiert oft in riesigen Excel-Tabellen. Transparenz und Zeitersparnis? Fehlanzeige. Der Angebotsvergleich wird so zum Pflichtprogramm, aber nicht zur Entscheidungshilfe. Effizienz entsteht erst, wenn alle Angebote vergleichbar sind: gleiche Rahmenbedingungen, gleiche Anforderungen, gleiche Struktur. So wird aus einem aufwendigen Prozess eine direkte, fundierte Entscheidung.

4. Lieferantenwissen geht verloren

Was weiß ich über meine Lieferanten? Diese Frage beschäftigt viele Einkaufsteams, besonders wenn es um Detailwissen jenseits von Preis und Lieferzeit geht: Zuverlässigkeit, Reaktionsgeschwindigkeit, Qualität, Kommunikation. Zwar gibt es zahlreiche Supplier-Relationship-Systeme am Markt, doch kaum eines wird von Einkäufer*innen im Maschinen- und Sondermaschinenbau als wirklich praxisnah bewertet. Die Systeme sind oft zu generisch oder zu pflegeintensiv. Die Folge: Das Wissen bleibt weiterhin dezentral, verteilt auf Excel-Listen, E-Mails und persönliche Erfahrung.

Die Lösung liegt in einfachen, smarten Tools mit minimalem Pflegeaufwand. Ein gutes System dokumentiert nicht nur Stammdaten, sondern lernt mit: Wie oft wurde dieser Lieferant angefragt? Welche Teile wurden gut gefertigt, wo gab es Rückfragen? Wenn die Pflege nebenbei läuft und keine eigene Aufgabe mehr ist, wird Lieferantenmanagement zur Stärke statt zum blinden Fleck im Prozess.

5. Fehlende Preisindikationen bei Sonderteilen 

Wie viel darf ein Bauteil kosten? Eine scheinbar einfache Frage, die in der Praxis oft nur mit Bauchgefühl beantwortet wird. Vor allem bei nicht genormten, individuell gefertigten Teilen fehlt Einkäufer*innen eine verlässliche Orientierung. Wer Erfahrung hat, kann grob schätzen. Wer im ERP-System stöbert, findet vielleicht ähnliche Teile – aber selten die passenden Zusammenhänge. Denn: Ist das gefundene Bauteil wirklich vergleichbar? Gleiche Stückzahl, gleiche Lieferzeit, gleicher Werkstoff? Oft fehlt die nötige Transparenz, um aus historischen Daten belastbare Preise abzuleiten. 

Moderne Systeme bieten hier eine echte Alternative. KI-gestützte Preisvorschläge auf Basis ähnlicher Konstruktionsdaten ermöglichen schnelle, fundierte Entscheidungen ohne manuelle Recherchen oder Unsicherheiten. Das reduziert nicht nur den Aufwand, sondern gibt dem Einkauf die Sicherheit, zu marktgerechten Konditionen zu bestellen.

6. Mühsame Lieferantenrecherche 

Die Suche nach passenden Lieferanten kostet Zeit. Meist beginnt sie mit Google oder Portalen wie „Wer-liefert-was“. Doch dort fehlen oft verlässliche Informationen: unklare Fertigungskompetenzen, keine Bewertungen, unzureichende Webpräsenzen. Selbst wenn ein potenzieller Partner gefunden ist, folgen Audits, Geheimhaltungsvereinbarungen und lange Abstimmungen – bevor überhaupt eine Anfrage möglich ist.

Dabei ließe sich dieser Prozess deutlich vereinfachen. Stellen Sie sich eine Plattform vor, die das Wissen vieler Einkäufer*innen bündelt und das anonymisiert, praxisnah und datenschutzkonform. Nach dem Upload einer Konstruktionsdatei zeigt sie auf einen Klick die drei besten Lieferanten am Markt. Wer Wissen teilt, spart Zeit und gewinnt an Qualität sowie Sicherheit in der Beschaffung.

7. Fehlende Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und Standorten

Für Unternehmen mit mehreren Standorten oder Firmenverbünden gilt: Dezentral organisierter Einkauf ist häufig Realität und gleichzeitig ein enormes Effizienzhemmnis. Wenn jede Einheit eigene Lieferanten nutzt und Daten individuell pflegt, entstehen schnell redundante Prozesse und ein unüberschaubarer Lieferantenpool. Verlorene Synergien, doppelte Datenhaltung und steigende Prozesskosten sind die Folgen. 

Der Schlüssel liegt im Change Management. Wer bestehende Strukturen konsequent hinterfragt, kann Einkaufsvolumina bündeln, Lieferanten strategisch konsolidieren und Daten zentral auswerten. Die Potenziale in puncto Kostenersparnis und Prozesseffizienz sind groß.

8. Ständiger Termindruck

Im Maschinenbau ist zwischen fertiger Stückliste und Liefertermin oft kaum Luft. Der Einkauf muss in kürzester Zeit alle Bauteile beschaffen. Dabei gilt es, zu sortieren, Informationen einzuholen, Lieferanten zu finden und Angebote zu vergleichen. Wie bereits bei Lieferantenauswahl und Angebotsvergleich gezeigt, frisst dieser Prozess wertvolle Zeit. Für Nachverhandlungen bleibt meist keine. Am Ende wird zu teuer eingekauft, wenn überhaupt jemand liefern kann.

Viele Einkäufer*innen wünschen sich, direkt mit einem fundierten Zielpreis bestellen zu können. Möglich wird das durch Systeme, die Lieferantenvorschläge basierend auf Spezialisierung, Auslastung und Bauteilanforderung automatisch generieren. 

9. Der bestmögliche Preis ist schwer erreichbar

Oft ist unklar, welcher Lieferant ein Bauteil am effizientesten fertigen kann oder was ein realistischer Zielpreis wäre. Bauteile werden nicht zum besten, sondern zum nächstmöglichen Preis beschafft. Grund dafür ist die fehlende Spezialisierung auf Lieferantenseite. Zu groß ist die Varianz im Teileportfolio. Und im Einkauf fehlt meist die Transparenz, um gezielt zu optimieren.

Intelligente Bündelung und Markttransparenz schaffen Abhilfe. Wer ähnliche Bauteile erkennt und zusammenfasst, kann Volumen bündeln und gezielt an spezialisierte Lieferanten vergeben. Diese wiederum produzieren effizienter, mit weniger Rüstaufwand und besserem Rohstoffeinkauf. So entstehen nicht nur bessere Preise, sondern auch stabilere Qualität und schlankere Prozesse. 

10. Schlechte Datenqualität

In vielen Gesprächen wurde mangelnde Datenqualität als zentrales Problem genannt. Gleichzeitig ist zu vermuten: Wer es nicht nennt, hat das Potenzial guter Daten womöglich noch nicht erkannt. Aber was macht gute Daten eigentlich aus? Sauber gepflegte Metadaten, klare Regeln zur Neuanlage, intelligente Lieferantenzuordnung und nachvollziehbare Staffelpreise bilden die Grundlage für fundierte Entscheidungen. In der Praxis ist die Pflege oft aufgeteilt: Technische Infos kommen aus der Konstruktion, kaufmännische aus dem Einkauf. Komplexe Plug-ins können helfen, sind aber teuer und für kleinere Unternehmen oft keine Option. Hinzu kommt: In stressigen Phasen wird schnell gearbeitet. So geraten Bauteilnamen durcheinander, Dubletten entstehen und Systeme werden unbrauchbar.

Moderne KI-Systeme erkennen automatisiert Dubletten, vereinheitlichen Stammdaten und minimieren manuelle Fehler. So entsteht eine verlässliche Datenbasis als Fundament für Automatisierung, Transparenz und gezielte Einsparungen.

Fazit: Technischer Einkauf braucht neue Werkzeuge

Ob Datenpflege, Lieferantensuche oder Preisfindung: Viele Probleme lassen sich heute schneller, smarter und datenbasiert lösen. Der Schlüssel liegt in der intelligenten Nutzung Ihrer Konstruktions- und Einkaufsdaten. 

Sie möchten wissen, wie das konkret in Ihrem Unternehmen aussehen kann?
Dann sprechen Sie mit unserem Experten Sebastian Freund – und finden Sie heraus, wo für Sie die größten Potenziale liegen.

Jetzt Expertengespräch vereinbaren.