In Zeiten voranschreitender Globalisierung gilt es für Unternehmen, sich gegen zahlreiche Wettbewerber durchzusetzen und neue Märkte zu erschließen. Dies gelingt oft nur mit neuen und immer kundenindividuelleren Produkten – denn der Kunde ist König und seine Wünsche werden zunehmend spezifischer. Die stetig steigende Anzahl an Varianten für den Markt führt in der Praxis jedoch häufig zu einem unkontrolliert wachsenden Berg an technischen Lösungsvarianten.
Dabei zeigt sich ein bekanntes Muster: Vielen Organisationen fällt es psychologisch und operativ deutlich leichter, neue Produkte zu ihrem Sortiment hinzuzufügen, als alte Zöpfe abzuschneiden und veraltete Produkte und entsprechende Teile konsequent zu entfernen.
Mehr Produkte bedeuten jedoch unweigerlich mehr interne Komplexität. Wenn diese unaufhörlich steigt, leiden die Produktqualität, die wertvollen Skaleneffekte in Produktion und Einkauf sowie die gesamte Entwicklungsgeschwindigkeit – was letztlich in drastisch steigenden Gesamtkosten resultiert. Ein strategisches Variantenmanagement ist hier der entscheidende Hebel, um Komplexität zu beherrschen und die Handlungsfähigkeit zurückzugewinnen.
Untersuchungen zu dieser Thematik zeigen ein ernüchterndes Bild: Nur ein Bruchteil der neu eingeführten Produktvarianten generiert am Markt überhaupt einen signifikanten neuen Umsatz.
Mit der Zeit bauen Unternehmen so einen sogenannten „Long Tail“ von Produkten auf – also eine lange Liste von Artikeln mit geringer Stückzahl und minimalem Umsatz, die jedoch einen extrem hohen Beitrag zur Gesamtkomplexität im Unternehmen leisten. Diese Produkte im „Long Tail“ sind aufgrund des immensen Aufwands für Administration, Entwicklung, Fertigung und Verwaltung schlichtweg nicht profitabel.
Wie schaffen es Unternehmen, diese gefährliche Komplexitätsspirale zu durchbrechen? Modular Management begleitet als spezialisierter Beratungspartner für Variantenmanagement in Produktlinien Unternehmen genau bei dieser Transformation, um externe Marktvielfalt und interne Effizienz wieder in Einklang zu bringen.
Dieser Artikel zeigt, wie produzierende Unternehmen durch datenbasiertes Variantenmanagement ihre Komplexitätskosten im Bestandsportfolio nachhaltig senken – ganz ohne teure Konstruktionsanpassungen oder jahrelange Redesign-Projekte.
Um Missverständnisse zu vermeiden, muss die Trennlinie zwischen dem Variantenmanagement im Bestand und einer klassischen Modularisierung von Anfang an scharf gezogen werden – obwohl beide Ansätze keineswegs im Widerspruch stehen, sondern sich im Unternehmensalltag ideal ergänzen:
Variantenmanagement im Bestand (datenbasiertes Variantenmanagement): Dies ist die Optimierung OHNE konstruktive Anpassungen. Es wird rein datenbasiert im vorhandenen Lösungsraum gearbeitet: Keine Zeichnung wird angefasst, keine Bauteile geändert und keine Schnittstellen neu definiert. Da die Entwicklungsabteilung komplett entlastet bleibt, materialisieren sich erste messbare Ergebnisse und finanzielle Quick-Wins bereits innerhalb von 8 bis 30 Wochen (ca. 3 bis 6 Monate).
Modularisierung: Dies ist die Optimierung MIT konstruktiven Anpassungen (Redesign). Hier werden Produktarchitekturen, Baugruppen und Schnittstellen grundlegend neu konzipiert, um das Verhältnis umzukehren: Mit deutlich weniger standardisierten Modulen wird eine maximale Marktvielfalt abgedeckt. Ein solches Baukastenprojekt verändert das Design nachhaltig für die nächsten 15 bis 20 Jahre, erfordert jedoch Entwicklungszeiten von 12 bis 48 Monaten.
Leseempfehlung: Sie interessieren Sie sich für Modularisierung und wollen mehr erfahren? In diesem Kompendium finden Sie alles, was Sie über Modularisierung wissen müssen.
Komplexität an sich ist nicht per se schädlich – gezielte Produktvielfalt schafft in vielen Bereichen echten Mehrwert für Kunden, ermöglicht Differenzierung am Markt und treibt das Wachstum an. Problematisch wird es jedoch, wenn die interne Teile- und Prozessvielfalt ungesteuert wächst und deutlich schneller steigt als der tatsächliche Kundennutzen – man spricht dann von Überkomplexität.
In der Unternehmenspraxis entsteht diese Falle meist durch eingespielte Strukturen:
Arbeiten in Silos: Entwicklungsprojekte und Fachabteilungen agieren häufig isoliert voneinander. Jedes Projekt optimiert primär seine eigenen kurzfristigen Ziele.
Fehlende Transparenz: Es gibt selten eine übergreifende Sicht darauf, welche Bauteile und technischen Lösungen im Unternehmen bereits existieren und wie diese im Portfolio verwendet werden.
Unnötige Neuentwicklungen: Da die konkrete Teileverwendung nicht bekannt ist und die Suche im System oft zu aufwendig erscheint, entwickeln Ingenieure immer wieder neue, maßgeschneiderte Teile – selbst dort, wo bereits passende oder ähnliche Lösungen vorhanden wären.
Jede einzelne neu eingebrachte Teilenummer zieht dabei einen gewaltigen Rattenschwanz an interner Aufwandskomplexität nach sich – von CAD-Anlage und ERP-Stammdatenpflege über Einkauf, Wareneingang und Lagerhaltung bis hin zu Fertigung, Dokumentation und jahrelanger Ersatzteilbevorratung.
Das entscheidende Problem daran: Diese kontinuierlich neu erzeugte technische Varianz zahlt in den seltensten Fällen auf einen echten Kundennutzen ein. Der Kunde nimmt die feinen technischen Unterschiede im Hintergrund gar nicht wahr und hat davon keinen Nutzen. Das Unternehmen bindet so wertvolle Ressourcen und bremst seine eigene Entwicklungsgeschwindigkeit – ohne jeglichen Wettbewerbsvorteil.
Die zentrale Management-Frage lautet daher: Wie können wir das Bestandsportfolio sofort von unnötigem Ballast bereinigen, ohne Konstruktionsressourcen zu binden und ohne langwierige Redesign-Projekte zu starten?
Die Antwort liegt in einem datenbasierten Variantenmanagement.
Wenn Unternehmen versuchen, ihr Portfolio zu bereinigen, greifen sie meist zur klassischen ABC-Analyse nach dem Pareto-Prinzip, um vermeintliche „Low-Runner“ (C-Produkte) abzukündigen.
Die Abbildung zeigt die Illustration dieses typischen Phänomens. Die Produkte im „long tail“ sind mit ihren geringen Umsätzen bei gleichzeitigen Kosten für Administration, Entwicklung und Verwaltung nicht profitabel.
In der Praxis scheitert dieser radikale „Long-Tail-Schnitt“ jedoch regelmäßig an fünf zentralen Hauptherausforderungen:
Kostenhysterese: Ein Verkaufsstopp eliminiert Komplexitätskosten nicht sofort. Für Produkte, die sich bereits im Feld beim Kunden befinden, müssen Ersatzteile, Dokumentationen, Sicherheitsupdates und Support über Jahre hinweg weiter vorgehalten werden.
Das A-Kunden-Dilemma: Eine reine Umsatzbetrachtung übersieht die strategische Rolle einzelner Varianten. Vermeintliche C-Produkte werden häufig von wichtigen A-Kunden als Ergänzung oder im Bundle mit A-Produkten gekauft. Wer den Long-Tail pauschal kappt, riskiert die Kündigung lukrativer Hauptaufträge.
Keine Teilereduktion durch Gleichteile: Viele abgekündigte Low-Runner nutzen Bauteile und Komponenten, die parallel auch in verbleibenden Kernprodukten verbaut werden. Das Ausphasen der Variante führt in diesen Fällen zu keinerlei Einsparung bei Teilenummern, Lieferanten oder Lagerplätzen.
Fehlender Effekt auf getätigte Fertigungsinvestitionen (Sunk Costs): Oft wurden für die Produktion bestimmter Varianten bereits spezielle Maschinen, Werkzeuge oder Fertigungsmittel angeschafft. Das reine Streichen der Produktvariante hat keinerlei Einfluss auf diesen bereits getätigten Invest im Maschinenpark – die Fixkosten für die Anlagen bleiben unverändert bestehen.
Interne Widerstände: Ohne objektive Datenbasis wehren sich Key-Account-Manager oder Entwicklungsleiter gegen Abkündigungen. Mangelt es an strukturierter Führung, werden gestrichene Produkte über Hintertüren für Einzelkunden wieder reaktiviert.
Ein erfolgreicher Phase-Out unprofitabler Varianten erfordert ein strukturiertes Vorgehen, das die tatsächliche Komplexitätsreduktion, finanzielle Effekte und Kundenauswirkungen präzise gegeneinander abwägt:
Abbildung: Der 3-Schritte-Prozess zur Produktabkündigung
Der Ausgangspunkt ist eine datenbasierte Liste von Produkten im sogenannten „Long Tail“. Hierbei handelt es sich um Varianten mit geringen, stagnierenden oder rückläufigen Umsätzen sowie schwachen Deckungsbeiträgen. Die Auswertung kombiniert ERP-Verkaufszahlen mit Marge und Absatzentwicklung, um erste Kandidaten neutral zu selektieren.
Das Ergebnis einer solchen ABC-Analyse ist hier vereinfacht dargestellt.
In diesem Schritt wird geprüft, wie viele individuelle Teilenummern durch die Abkündigung tatsächlich aus den Systemen (CAD, ERP), der Lagerhaltung, der Fertigung und der Verwaltung entfallen. Die Grafik illustriert die Einsparpotentiale durch Komplexitätsreduktion in verschiedenen Abteilungen:
Abbildung: Einsparpotentiale durch Komplexitätsreduktion in verschiedenen Abteilungen
Netto-Finanzeffekt berechnen: Die durch das Entfallen der Teilenummern einsparbaren Komplexitätskosten werden vom entfallenden Deckungsbeitrag des Produkts abgezogen. Die Differenz zeigt den tatsächlichen finanziellen Gewinn oder Verlust der Abkündigung.
Hebel auf operative Kosten: Untersuchungen zeigen, dass die Varianz von Teilenummern und Produktvarianten typischerweise für 30 bis 40 % der operativen Gesamtkosten (exkl. direkter Materialkosten) verantwortlich ist. Bereits das gezielte Ausphasen von 5 % unprofitabler Varianten kann die operativen Kosten im Unternehmen um ca. 2 % senken.
Abbildung: Kostenverteilung
Leseempfehlung: Wie Sie verdeckte Kostentreiber im Unternehmen methodisch aufdecken und Komplexitätskosten präzise berechnen, erfahren Sie hier: In diesem Artikel beleuchten wir die Herausforderungen bei der Ermittlung von Komplexitätskosten im Rahmen der Kostenrechnung und zeigen, wie diese gelingt.
Vor der finalen Entscheidung wird die Auswirkung auf Schlüsselkunden analysiert. Werden die Kandidaten von A-Kunden genutzt oder sind sie Teil gebündelter Bestellungen (Bundled Orders), dürfen sie nicht unbedacht abprallen.
Anstatt Kunden abzuweisen, setzt das moderne Variantenmanagement auf Guided Selling:
Gezielte Migration: Kunden werden aktiv auf verbleibende Standard- und Kernprodukte überführt.
Skaleneffekte stärken: Durch die Verlagerung der Nachfrage von abgekündigten Varianten auf verbleibende Kernprodukte steigen dort die Stückzahlen. Dies erzeugt Skaleneffekte im Einkauf und in der Produktion, was die Herstellkosten der Standardprodukte weiter senkt.
Um das Portfolio ohne konstruktive Anpassungen zu bereinigen, werden vorhandene Unternehmensdaten gezielt verknüpft und mithilfe moderner Analyseverfahren ausgewertet.
Variantenmanagement basiert auf statistischen Verfahren und erfordert eine solide Datengrundlage:
3-Jahre-Portfoliohistorie: Das Produktsortiment sollte in ähnlicher Form seit mindestens drei Jahren am Markt existieren, um ausreichend Vergangenheitsdaten für statistisch relevante Aussagen zu liefern.
Passendes Sortiment: Optimal geeignet für Katalog-, SKU- oder Configure-to-Order (CTO)-Produkte mit hohem Standardanteil und soliden Stückzahlen. Pure Einzelfertigungen (ETO) mit Kleinstmengen (z. B. 20 Einheiten/Jahr) erfordern abweichende Methoden.
Verfügbare Datenbasis: Nutzbare Datenstrukturen und eine ausreichende Datenqualität in ERP, PLM und CRM müssen vorhanden sein.
Daten bilden das unverzichtbare Fundament. Je mehr Perspektiven in die Analyse einfließen, desto fundierter und risikoärmer sind die Ergebnisse. Neben einfachen Verkaufszahlen aus dem ERP-System werden Produktausstattungen, Kundenbeziehungen (CRM) und Stücklisten (BOM) zusammengeführt.
Das datenbasierte Variantenmanagement vermeidet die Fehler klassischer C-Produkte -Abkündigungen. Durch die Einbindung aller Kernfunktionen – Vertrieb, Entwicklung, Produktion und Einkauf – werden unbedachte Fehlschnitte verhindert. Zudem schützt eine geschickte Paketierung von Produkteigenschaften das Marktangebot: Der Kunde erhält weiterhin die von ihm nachgefragte Funktionalität, während intern die technische Komplexität und Teilevielfalt drastisch reduziert werden.
Abbildung: Ergebnisse der Reduzierung der Teilvielfalt
Liegen Verkaufs-, Teile- und Lieferantendaten vor, bedient sich das moderne Variantenmanagement moderner Methoden wie der Graphanalyse sowie Algorithmen des Maschinellen Lernens (KI).
Abbildung: Datenverknüpfungs-Graph
Mustererkennung: KI-Verfahren analysieren strukturierte Datenmengen aus ERP, CRM und CPQ, identifizieren komplexe Beziehungsnetze zwischen Produkten, Komponenten und Kundenpräferenzen und decken verdeckte Cluster auf.
Parallele Simulationsmodelle: Über KI-gestützte Modelle werden verschiedene Optimierungsstrategien parallel berechnet (z. B. Optimierung nach Marge, Teileeffizienz oder Liefergeschwindigkeit). Das Management kann die Auswirkungen von Entscheidungen vorab verlässlich simulieren, bevor Maßnahmen im Betrieb umgesetzt werden.
Anstatt einer eindimensionalen ABC-Analyse clustert das System das Gesamtportfolio über eine mehrdimensionale Logik automatisch in drei Kategorien:
Kernprodukte (High Runner Products): Das Umsatz- und Wertrückgrat des Unternehmens (ca. 80 % des Ertrags). Diese Produkte werden priorisiert vertrieben.
Nebenprodukte (Co-Products): Ergänzende Varianten, die durch drei Prüffilter vor vorschneller Abkündigung geschützt werden:
Kundenbeziehung: Werden sie von wichtigen A-Kunden gekauft?
Warenkorb-Analyse: Werden sie zusammen mit Kernprodukten im Bundle bestellt?
Teileähnlichkeit: Nutzen sie einen Großteil der Komponenten von Kernprodukten?
Ballastprodukte (Red Products): Verbleibende Varianten ohne strategischen Wert, mit geringem Umsatz oder negativem Deckungsbeitrag. Sie werden gezielt ausgephast.
Abbildung: Das Data-Clustering-Modell
Die Erkenntnisse lassen sich unmittelbar in die operative Umsetzung überführen: Sperrung auszusortierender Teilenummern, Abkündigung unprofitabler Varianten und Bereinigung der Supply Chain.
Erfahrungsgemäß entfaltet das Variantenmanagement bereits innerhalb von 3 bis 6 Monaten seine volle Wirkung:
Für den Kunden: Über 90 % aller relevanten Produktoptionen und Ausstattungsmerkmale bleiben uneingeschränkt verfügbar.
Für das Unternehmen: Ca. 50 % der unprofitablen Produktvarianten werden bereinigt und rund 25 % der Teilenummern entfallen komplett. Dies führt zu einer nachhaltigen Gesamtkostensenkung von ca. 2 % im Betrieb.
Die finanziellen und operativen Effekte eines datenbasierten Variantenmanagements im Bestand unterscheiden sich grundlegend von langwierigen Baukastenprojekten.
Ein zentraler Vorteil des Variantenmanagements liegt in der hohen Umsetzungsgeschwindigkeit: Erste messbare Ergebnisse und Quick-Wins materialisieren sich bereits innerhalb von wenigen Monaten (8 bis 30 Wochen), während eine umfassende Modularisierung typischerweise 2 bis 4 Jahre erfordert.
Allerdings bewegen sich die erzielbaren Einsparungen und Profitabilitätssteigerungen in einer deutlich kleineren Größenordnung.
Als Faustformel aus der Praxis gilt: Mit dem Variantenmanagement im Bestand lassen sich ca. 25 bis 30 % der Effekte realisieren, die durch eine vollständige Modularisierung möglich wären – dafür jedoch ohne Konstruktionsrisiko und in einem Bruchteil der Zeit.
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Kennzahl |
Variantenmanagement im Bestand (ohne konstruktive Anpassung) |
Modularisierung (mit konstruktiver Anpassung) |
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Dauer bis Wirkung |
8 bis 30 Wochen (3–6 Monate) |
24 bis 48 Monate (2–4 Jahre) |
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Profitabilitätsänderung |
+12 % im Durchschnitt |
+50 bis +150 % |
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Produktbereinigung |
-10 % bis -50 % (Varianten-Ballast) |
+50 bis +100 % (Angebotserweiterung) |
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Teilereduzierung |
-15 % bis -25 % im Lösungsraum |
-50 % (±20 %) |
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Gesamtkostensenkung |
ca. 2 % der Gesamtkosten |
deutliche Skaleneffekte |
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Kunden- & Umsatzverlust |
< 1 % (Schutz durch Co-Products) |
k. A. |
Abbildung: Gegenüberstellung der Ergebnisse und Zeithorizonte
Variantenmanagement ist kein akademisches Modell oder isoliertes Entwicklungsprojekt, sondern eine pragmatische, unternehmensweite Aufgabe mit direktem Einfluss auf Produktivität, Durchlaufzeiten und Profitabilität. Der nachhaltige Praxiserfolg steht und fällt damit, abteilungsübergreifend alle Kernfunktionen – von der Entwicklung über den Einkauf bis hin zu Vertrieb und Service – frühzeitig einzubinden und an gemeinsamen strategischen Zielen auszurichten.
Erfahrungen aus zahlreichen B2B-Projekten zeigen dabei fünf zentrale Erfolgsfaktoren und typische Stolpersteine:
Strategische Zielklarheit schaffen: Vor Projektstart muss exakt feststehen, worauf optimiert werden soll – Profitabilität, Produktivität, Lieferverfügbarkeit oder Resilienz der Lieferkette. Je nach Zielstellung verändert sich die Zuordnung zu Kern-, Neben- und Ballastprodukten grundlegend.
Die Datenfalle – Stückliste (BoM) vs. Shopfloor-Realität: Projektentscheidungen stehen und fallen mit der Datenqualität. Ein häufiger Praxis-Klassiker: In der Fertigung greift der Werker zu einem anderen Bauteil als in der ERP-Stückliste hinterlegt ist, weil es gerade verfügbar war. Weicht die Datenbasis von der Praxis ab, verliert das Projekt an Reputation.
Bereichs-Buy-In sichern: Reine Bildschirm-Modelle erzeugen Widerstand beim Vertrieb. Wenn ein Ballastprodukt entfällt, schickt man keine E-Mail, sondern der Key-Account-Manager geht persönlich zum Kunden, um die Migration auf ein Kernprodukt zu besprechen.
Pragmatische Ausstiegs-Instrumente & Maßnahmen nutzen: Abgekündigte Ballastprodukte entfallen nicht von allein; daher müssen Key-Account-Manager frühzeitig eingebunden werden, um Kunden persönlich durch den Phase-Out zu begleiten. Neben der gezielten Migration auf Standardprodukte (Leseempfehlung: Produktkonfiguration inkl. Guided Selling mit Modularisierung umsetzen) helfen flexible Instrumente wie Last-Order-Angebote, Preisanpassungen („Price-Out“) bei hohen Komplexitätskosten oder Sonderrabatte zum Abverkauf von Lagerbeständen. So lassen sich heikle Kundenbeziehungen schützen und unrentable Sonderwünsche einvernehmlich bereinigen.
Anwendungsfrequenz & Verankerung im Lebenszyklus beachten: Variantenmanagement dient als schnelle Initialbereinigung; Ohne organisationale Verankerung muss die Portfoliobereinigung alle paar Jahre wiederholt werden, um erneuten Komplexitätswildwuchs zu verhindern. Geht das Projekt hingegen nahtlos in eine Baukasten-Modularisierung über, wird die Architektur dauerhaft im System verankert und macht kontinuierliche Variantenmanagement-Tools überflüssig.
Für den risikoarmen und kostenfreien Einstieg empfiehlt sich vorab ein Proof of Concept (PoC). Dabei wird auf Basis eines vorgefertigten Daten-Templates und einer Vertraulichkeitsvereinbarung (NDA) innerhalb kürzester Zeit (oft innerhalb von 24 Stunden) geprüft, ob die vorhandenen Stammdaten, Stücklisten und Verkaufszahlen für die Analysemodelle geeignet sind. Dieser unverbindliche Test liefert sofortige Transparenz über die eigene Datenqualität sowie erste konkrete Optimierungspotenziale, bevor größere Ressourcen gebunden werden.
Die KLS Martin Group ist ein familiengeführtes Medizintechnikunternehmen mit weltweit über 2.400 Mitarbeitenden und einem Jahresumsatz von etwa 486 Mio. Euro (2024). Als Innovations- und Qualitätsführer für chirurgische Anwendungen liegt der Fokus vor allem auf der Mund-Kiefer-Gesichtschirurgie (MKG) sowie patientenspezifischen Lösungen in der Osteosyntheseversorgung.
Das Unternehmen verfügte über ein über Jahrzehnte historisch gewachsenes Vollsortimenter-Portfolio von über 12.000 chirurgischen Instrumenten. Verschärfte regulatorische Anforderungen wie die EU Medical Device Regulation (MDR) und hohe Nachlizenzierungskosten führten dazu, dass KLS Martin in den Vorjahren bereits rund 2.000 unrentable Produkte vom Markt nehmen musste. Dennoch verblieb ein über 100 Jahre gewachsenes Portfolio mit mehr als 12.000 SKU. Die Komplexität auf Stücklistenebene und in der Lieferkette führte bei steigenden Rohstoff- und Lohnkosten zu operativen Herausforderungen und verlängerten Lieferzeiten bei Ausschreibungen.
Value Maps & Komplexitätskosten: Zu Beginn des Projekts erfasste KLS Martin gemeinsam mit Modular Management die durch Komplexität verursachten laufenden und einmaligen Kosten für Produkte, Teile und Lieferanten in sogenannten Value Maps in Euro pro Komplexitätstreiber.
Variantenmanagement & Proof of Concept: Nach einem erfolgreichen Proof of Concept (PoC) für einen Teilbereich wurde das gesamte Portfolio im Variantenmanagement-System abgebildet. Durch die Verknüpfung aller Stammdaten, Verkaufszahlen, Stücklisten und Kundenprofile entstand ein bisher nicht vorhandener 360°-Blick auf das Produktportfolio.
Simulation & Entscheidungsfindung: Mithilfe wechselnder Überlagerungen der Optimierungsparameter und anschließender Simulationen konnten kunden- und warenkorbbezogene Abhängigkeiten exakt bewertet werden. So wurden fundierte Portfolioentscheidungen getroffen, ohne wichtige Kundenbeziehungen zu gefährden.
Kurzfristige Profitabilitätssteigerung: Die Bereinigung des Portfolios um weniger profitable Produkte verbesserte die Profitabilität bereits kurzfristig im niedrigen einstelligen Prozentbereich.
Geringer Umsatzimpact (< 1 %): Durch die Berücksichtigung von Warenkörben führte die Bereinigung des aktuellen Produktportfolios um ca. 20 % der Produkte zu kaum spürbaren Umsatz- und Absatzverlusten.
Direkte Komplexitätsreduktion: Unmittelbar konnten etwa 7,5 % der aktiven Teile entfallen und ca. 2,5 % der Lieferanten ausgelistet werden.
Mittelfristiger Hebel (> 10 % Profitabilitätsgewinn): Durch die Reduktion der Lagerbestände und weitere Produktivitätsgewinne wird mittelfristig eine Verbesserung der Profitabilität um mehr als 10 % erwartet.
Vorbereitung einer Baukasten-Modularisierung: Auf Basis dieser Ergebnisse wurde in einer Potenzialanalyse (MSAP) zusätzlich geprüft, welche weiteren wirtschaftlichen Chancen eine Baukasten-Modularisierung im Instrumentenbereich bietet.
„Variantenmanagement und die Verknüpfung der weiteren Analyseparameter haben uns innerhalb kürzester Zeit einen klaren Überblick über unser Portfolio verschafft und wertvolle Ansatzpunkte für die Optimierung geliefert. Bisherige, oft auf wenige Parameter gestützte Entscheidungen können auf diese Weise mit einem deutlich besseren Bild der Produkte bewertet werden.“
— J. Gulde, Senior Director Division, KLS Martin Group
Ein bereinigtes Portfolio schafft Ordnung – operative Höchstleistung entsteht jedoch erst, wenn die Daten nahtlos durch die IT-Systeme fließen und organisatorisch abgesichert werden.
Um erneuten Wildwuchs zu verhindern, müssen die bereinigten Regeln in den führenden Systemen verankert sein:
Abbildung: Der digitale rote Faden
Abbildung: Der digitale rote Faden Alternative
PALMA (Product Architecture Lifecycle Management): Zentrale Pflege der Produktstrukturen, Baukastenregelsätze und Schnittstellen.
CPQ (Configure, Price, Quote): Übersetzt Kundenanforderungen im Vertrieb automatisch in valide Konfigurationen, Angebote und kaufmännisch-technische Stücklisten.
ERP (Enterprise Resource Planning): Steuert Arbeitspläne, Materialwirtschaft, Fertigung und Logistik.
PDM/PLM (Product Lifecycle Management): Sichert Konsistency, Produktstrukturen und Nachvollziehbarkeit über den gesamten Produktlebenszyklus.
Governance stellt sicher, dass Variantenmanagement als dauerhafter Management-Prozess verankert wird und ein zukünftiger Wildwuchs so entsprechend eingedämmt werden kann.
Führung & KPIs: Top-Management-Commitment und Verankerung von Kennzahlen wie Teileeffizienz und Komplexitätskosten in der Unternehmensstrategie.
Prozesse & Werkzeuge: Cross-funktionale Zusammenarbeit zwischen Produktmanagement, Entwicklung, Einkauf und Vertrieb.
Rollen & Ownership: Etablierung klarer Modul- und Portfolio-Verantwortlichkeiten.
Varianten- & Sonderwunsch-Governance: Jeder Antrag auf eine neue Variante muss vorab eine strenge Kosten-Nutzen-Prüfung durchlaufen, bei der die versteckten Komplexitätskosten gegen die erwartete Marge gegengerechnet werden. Gestufte Decision-Boards (z. B. Module System Core Team / MCT, Module System Executive Team / MET, Product Portfolio Board / PPB) verhindern, dass ungeprüft neue Teilenummern angelegt werden.
Das datenbasierte Variantenmanagement im Bestand ist der schnellste und pragmatischste Weg, um die hausgemachte Überkomplexität im Unternehmen rasch einzudämmen. Es schafft Ordnung, setzt gebundene Kapazitäten frei und senkt Komplexitätskosten spürbar – innerhalb von wenigen Monaten und ohne das Risiko teurer Konstruktionsprojekte.
Gleichzeitig hat dieser Ansatz natürliche Grenzen: Da die bestehende Produktarchitektur konstruktiv nicht verändert wird, sind die erzielbaren Einsparungen bei Teilen und Kosten gedeckelt.Als Daumengröße läßt sich sagen, dass sich mit datenbasiertem Variantenmanagement in etwa 25-30% der Effekte erzielen lassen, die ein umfassendes Modularisierungsprojekt erzielen könnte.
Hier schließt sich der Kreis zur Modularisierung:
Wer nach dem erfolgreichen Variantenmanagement den nächsten großen Ergebnissprung machen möchte, nutzt das bereinigte Portfolio als perfekte Startrampe. Die im Variantenmanagement aufgebauten Datenmodelle – valide Erkenntnisse über nachgefragte Kundenmerkmale, echte Baugruppen-Verwendungen und bereinigte Stücklisten – fließen nahtlos in Konfigurations- und Architektursysteme (wie PALMA, CPQ oder PLM) ein.
Das Erledigen dieser „Hausaufgaben“ zahlt sich direkt aus: Es verkürzt ein nachfolgendes Modularisierungsprojekt erfahrungsgemäß um 6 bis 8 Monate. Das Unternehmen erzielt sofortige Quick-Wins im Bestand und beschleunigt gleichzeitig den Weg zu einer zukunftssicheren, modularen Baukastenarchitektur.