Uneinheitliche Codes
Unterschiedliche Codierungskriterien zwischen Kategorien und Lieferanten. Keine vereinheitlichte Logik über die Zeit angewendet.
Fallstudie · Medizingas-Anlagen
Rosiglioni Impianti
Wenn der Katalog ein undurchsichtiges System ist
Branche: Medizingas-Anlagenbau
Arbeitsart: Operative Diagnose, Produktsystem-Kartierung, KI-gestützte Datenanreicherung
Das Signal
5.300 Artikel. Zwölf Funktionskategorien. Dutzende Lieferanten. Ein ERP-System, das das Tagesgeschäft trug.
Doch als Rosiglioni Impianti beschloss, einen digitalen Konfigurator für die Planung von Medizingas-Anlagen zu entwickeln, trat ein Problem zutage, das kaum jemand laut ausgesprochen hatte: Die zugrundeliegenden Daten waren nicht steuerbar.
Sie waren nicht falsch. Sie waren undurchsichtig.
Die Diagnose
Der Artikelkatalog von Rosiglioni war durch Schichtung gewachsen — ein neuer Lieferant, ein zusätzliches Produkt, eine Variante, die nie mit der vorherigen konsolidiert wurde. Jahr für Jahr. Das Ergebnis war ein System, in dem das Wissen ungleichmäßig verteilt war: manche Bereiche sehr gepflegt, andere fast aufgegeben.
Bevor wir irgendetwas anfassten, führten wir eine strukturierte Lektüre des bestehenden Systems durch.
71% SPEC = GEN
Das SPEC-Feld in 71% der Fälle mit „generisch" befüllt — ein Wert, der dem System keine nützlichen Informationen liefert.
ERP-Daten getrennt
Preise und Lagerbestände nicht im Katalog vorhanden. Separat im ERP verwaltet. Keine Integration.
2.763 Artikel in „Zubehör"
Eine Kategorie mit über 2.700 Artikeln. Das klassische Signal eines Systems, das aufgehört hat zu klassifizieren und begonnen hat anzuhäufen.
Was von außen nicht sichtbar war
Kein explizites Management von veralteten oder ersetzten Produkten. Klassifikationswissen, das nur in Menschen existierte, nirgendwo dokumentiert. Beschreibungen in völlig uneinheitlicher Weise verfasst — manche millimetergenau, andere nur drei Wörter lang.
Das ist kein Urteil. Es ist das, was passiert, wenn ein Unternehmen gesund wächst und sich nie Zeit genommen hat anzuhalten und Ordnung zu schaffen.
Die Methode
Wir haben nicht mit Software angefangen. Wir haben mit Struktur angefangen.
Phase 1 — Beobachtung
Quantitative Analyse des bestehenden Katalogs: Verteilung nach Kategorie, Vollständigkeit pro Feld, Muster in Legacy-Codes, DatenanomAlien. Die Analyse produzierte eine präzise Karte, wo die Probleme lagen und welcher Art sie waren.
Phase 2 — Kartierung und Stress-Test
Arbeitssitzungen mit Sabrina Rosiglioni zur Validierung der Klassifikationslogik. Jede Entscheidung wurde unter Druck gesetzt: Hält diese Kategorie stand, wenn der Konfigurator automatisch Komponenten auswählen muss? Ist dieser Code für jemanden, der ihn noch nie gesehen hat, einprägsam?
Nicht offensichtliche Entscheidungen wurden explizit dokumentiert — mit Begründung und verworfenen Alternativen. Ein Wissensschatz, der so wertvoll ist wie der Katalog selbst.
Phase 3 — Diagnostischer Output
Neue MACRO-Architektur in 12 funktionalen Kategorien. Neue SKU-Codierungslogik. Kartierung von 214 Lieferanten mit 3-Buchstaben-Kürzeln für die 24 Hauptlieferanten. Integration der ERP-Daten. Explizites Management veralteter Produkte mit dem Suffix -OLD. PENDING-Blatt für noch zu klassifizierende Artikel.
Die Rolle der KI
Bei einem Katalog mit 5.300 Artikeln war ein Teil der Arbeit automatisierbar. Ein Teil nicht.
Wir haben KI eingesetzt für: Ableitung der korrekten SPEC aus Textbeschreibungen für 104 generisch klassifizierte Artikel; Identifizierung von Substitutionsmustern in Legacy-Codes und internen Notizen; Extraktion der kommerziellen Kategorie (Komponente, Ersatzteil, Kit, Verbrauchsmaterial) aus Beschreibungen; Vorbereitung des Systems für die Beschreibungsanreicherung aus technischen Lieferanten-PDFs.
Wir haben KI nicht eingesetzt für: Klassifikationsentscheidungen (diese erfordern technisches Urteilsvermögen und Domänenwissen); Validierung wirtschaftlicher Daten (erfordert Abgleich mit realen Handelsvereinbarungen); Umgang mit mehrdeutigen Fällen (erfordert Dialog mit dem Team).
KI hat die mechanische Arbeit beschleunigt. Das Urteilsvermögen blieb menschlich. Diese Unterscheidung ist nicht rhetorisch — in einem Sektor wie dem Medizingas-Bereich, wo ein falscher Artikel in einer Anlage konkrete Folgen hat, ist Präzision nicht verhandelbar.
Was wir gelernt haben
Ein undurchsichtiger Katalog ist ein Symptom, keine Ursache.
Die Ursache ist fast immer dieselbe: ein Unternehmen, das zu Recht operatives Wachstum gegenüber der Datenstrukturierung bevorzugt hat. Kein Fehler. Eine rationale kurzfristige Entscheidung. Sie wird zu einem Hindernis, sobald man den digitalen Sprung machen möchte.
Der Anlagenkonfigurator, den Rosiglioni aufbaut, hätte sich nicht auf den vorherigen Katalog stützen können. Jede automatische Auswahl wäre unzuverlässig gewesen. Jedes generierte Angebot hätte manuelle Überprüfung erfordert.
Die Systemdiagnose war die Voraussetzung. Nicht das Zubehör.
Wiederkehrendes Muster: undurchsichtige Daten in Industrie-KMU
Rosiglioni ist kein Einzelfall. Es ist ein Archetyp.
In fast jedem KMU, das in technisch komplexen Sektoren tätig ist — Anlagenbau, spezifikationsbasierte Fertigung, technischer Vertrieb — finden wir dieselbe Dynamik: Jahre des Wachstums durch Anhäufung, in Menschen verteiltes Wissen, Systeme die funktionieren aber nicht skalieren.
Der kritische Moment kommt, wenn das Unternehmen den digitalen Sprung machen möchte. Konfiguratoren, fortgeschrittene CRM-Systeme, automatisierte Angebotserstellung: alle erfordern saubere, strukturierte, verwaltete Daten. Ohne diese Grundlage hilft Technologie nicht. Sie verstärkt das Chaos.
Unser Eingriff bei diesem Systemtyp umfasst:
01 — Strukturierte Lektüre
Analyse der vorhandenen Daten ohne Vorurteile und ohne vorgefertigte Lösungen. Die Diagnose geht jedem Eingriff voraus.
02 — Dialog mit dem System
Sitzungen mit denjenigen, die täglich mit dem System arbeiten. Implizites Wissen ist die wertvollste Ressource — und die am schwersten zurückzuholende, wenn sie einmal verloren ist.
03 — Minimale Architektur
Nicht das perfekte System, sondern das, das das Team pflegen kann. Steuerbarkeit ist mehr wert als Perfektion.
04 — Entscheidungsdokumentation
Der Wert liegt nicht in der Datei. Er liegt in der Begründung, die sie produziert hat. Jede Entscheidung wird mit Begründung und verworfenen Alternativen dokumentiert.
Die strategische und identitäre Perspektive
Dieses Dokument beschreibt die technische und systemische Dimension des Projekts: Datendiagnose, Strukturierungsmethode, Rolle der KI.
Kredo Marketing hat die strategische Dimension betreut: wie die Katalog-Restrukturierung mit der Produktidentität, der Neupositionierung des Unternehmens und der Vorbereitung auf internationale Märkte zusammenhängt.
Kredo Diagnostics
Systemische Diagnose für B2B-KMU
Wir arbeiten mit Unternehmen, die in technisch komplexen Sektoren tätig sind und ihre Daten strukturieren müssen, bevor sie in Technologie investieren.