Artikelstammdaten bereinigen mit KI

Das Problem

In Ihrer Warenliste stehen doppelte und unterschiedlich beschriftete Artikel: «Kaffeetasse blau 250 ml», «Tasse Kaffee blau», «Kaffeetasse bl. 0,25 l». Es ist derselbe Artikel, aber dreimal erfasst, mit verschiedenen Nummern und Lagerbeständen. Das führt zu falschen Beständen, doppelten Bestellungen, ungenauen Auswertungen und verwirrten Mitarbeitenden.

Solche Unordnung entsteht über Jahre: Lieferanten schreiben Namen anders, Mitarbeitende legen Artikel schnell neu an, statt nach bestehenden zu suchen, und Importe aus verschiedenen Quellen mischen Formate. Aufräumen von Hand dauert Tage und wird deshalb oft verschoben.

KI kann beim Erkennen helfen: Sie vergleicht Bezeichnungen, findet wahrscheinliche Dubletten und schlägt einheitliche Schreibweisen vor. Die Entscheidung, was wirklich derselbe Artikel ist, und die Änderungen im System bleiben bei Ihnen.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Sichern Sie die Daten. Machen Sie eine Kopie der Artikelliste und, falls möglich, des ganzen Systems. Bereinigen Sie nie direkt in der Originalliste.
2. Exportieren Sie die Liste. Wählen Sie ein Format wie CSV oder Excel mit Artikelnummer, Bezeichnung, Lieferant, Einheit, Verpackungsgrösse, Preis, Lagerbestand, Kategorie, EAN (Strichcode), falls vorhanden.
3. Definieren Sie Regeln für Bezeichnungen. Legen Sie ein Schema fest, zum Beispiel «Produktart, Marke, Variante, Grösse». Einheitliche Einheiten (ml oder Liter, nicht gemischt), einheitliche Schreibweise (Gross- und Kleinschreibung, Abkürzungen).
4. Prüfen Sie die Daten zuerst grob. Wie viele Zeilen, wie viele leere Felder, wie viele identische Strichcodes? Strichcodes sind oft das zuverlässigste Merkmal für Dubletten.
5. Arbeiten Sie in Teilen. Geben Sie der KI 100 bis 300 Zeilen auf einmal, sortiert nach Kategorie oder Lieferant. So wird die Auswertung genauer.
6. Lassen Sie Dubletten und Abweichungen markieren. Nutzen Sie die Vorlage unten. Die KI nennt Gruppen wahrscheinlich gleicher Artikel, Gründe und Vorschläge für einheitliche Bezeichnungen.
7. Prüfen Sie jede Gruppe selbst. Sind es wirklich dieselben Artikel? Unterschiede in Farbe, Grösse oder Verpackung können wichtig sein. Entscheiden Sie, was zusammengeführt wird und was nicht.
8. Führen Sie die Änderungen im System durch. Bei Zusammenführungen müssen Bestände, Preise und offene Bestellungen berücksichtigt werden. Testen Sie zuerst mit wenigen Artikeln. Siehe auch Datenqualität prüfen.

Vorlage zum Kopieren

Mit diesem Prompt lassen Sie Dubletten und Abweichungen markieren. Verwenden Sie nur Artikeldaten, keine Kundendaten.

Du hilfst einem Detailhandelsgeschäft in der Schweiz ([Branche]), Artikelstammdaten zu bereinigen. Du führst nichts zusammen, sondern machst Vorschläge.

Regeln für Bezeichnungen (Schema): [z. B. «Produktart, Marke, Variante, Grösse», Einheiten in ml/l/g/kg einheitlich]

Artikelliste (Artikelnr. | Bezeichnung | Lieferant | Einheit | EAN | Preis):
[Tabelle mit 100–300 Zeilen]

Aufgabe:
1. Finde Gruppen von Artikeln, die wahrscheinlich dasselbe Produkt sind (gleiche EAN oder sehr ähnliche Bezeichnung). Nenne je Gruppe die Artikelnummern, den Grund und deine Sicherheit (hoch/mittel/niedrig).
2. Schlage für jede Gruppe eine einheitliche Bezeichnung nach dem Schema vor.
3. Liste Artikel mit abweichenden Schreibweisen oder Einheiten, die nur angepasst werden müssen.
4. Liste Zeilen mit fehlenden oder auffälligen Angaben (leere Felder, ungewöhnliche Preise).
Regeln: Stelle nichts als sicher dar, wenn nur die Bezeichnung ähnlich ist. Erfinde keine Daten. Führe keine Zusammenlegung selbst durch.

Prüfen Sie besonders Gruppen mit mittlerer oder niedriger Sicherheit und entscheiden Sie im Zweifel gegen die Zusammenführung.

Typische Probleme und Vorgehen

Worauf Sie achten müssen

• Falsche Zusammenführung ist teuer. Wenn zwei verschiedene Artikel zusammengeführt werden, stimmen Bestände und Auswertungen nicht mehr. Prüfen Sie jede Gruppe und beginnen Sie mit sicheren Fällen.
• Arbeiten Sie mit Kopien. Verändern Sie das Hauptsystem erst nach Tests und Absprache mit Ihrem Systembetreuer.
• Bestände und offene Vorgänge. Zusammenführung betrifft Lager, Bestellungen und Verkaufsstatistiken. Klären Sie die Folgen vorab.
• Vertrauliche Geschäftsdaten. Preislisten und Einkaufspreise sind Geschäftsgeheimnisse. Prüfen Sie, welches KI-Werkzeug Sie nutzen, oder entfernen Sie sensible Spalten.
• Datenschutz. Artikelstammdaten enthalten meist keine Personendaten. Falls doch, etwa Lieferantenkontakte, beachten Sie die Regeln. Hinweise bietet der EDÖB.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Haushaltwarengeschäft in Winterthur hat etwa 4000 Artikel im System. Frau Müller aus dem Büro stellt fest, dass viele Artikel doppelt vorkommen, und beginnt mit der Kategorie «Geschirr».

Vorher fehlte eine einheitliche Schreibweise, und beim Bestellen wurden Tassen doppelt geordert. Nachher exportiert sie 250 Zeilen der Kategorie, lässt Dubletten markieren und prüft die Gruppen. Bei gleicher EAN führt sie zusammen. Bei zwei Tassen mit ähnlicher Bezeichnung, aber verschiedenen Grössen, behält sie beide und präzisiert die Namen.

Nachher sind in dieser Kategorie 31 Dubletten bereinigt. Die Bestandszahlen stimmen besser, und Bestellungen für beliebte Artikel fallen genauer aus. Die übrigen Kategorien folgen in den nächsten Wochen.

So hilft Ihnen Alpasana

Alpasana mit KI-Beratung und digitaler Transformation unterstützt dabei, Prozesse aufzunehmen, Geschäftsprozesse zu verbessern und digitale Workflows sowie Automatisierungen zu entwickeln. Dazu gehören Schnittstellen und die Verbindung von Systemen, etwa der Datenaustausch zwischen Warenwirtschaft und Auswertungen, samt Dokumentation der Umsetzung.

Die Entscheidungen über Ihre Artikel bleiben bei Ihnen. Projekte werden individuell offeriert.

Häufige Fragen

Wie erkenne ich echte Dubletten?

Am sichersten über gleiche EAN oder Herstellernummer. Ähnliche Bezeichnungen allein reichen nicht, weil sich Grösse, Farbe oder Verpackung unterscheiden können.

Kann die KI die Bereinigung automatisch durchführen?

Technisch ist eine Anbindung möglich, aber es empfiehlt sich, mit Vorschlagslisten zu beginnen und Änderungen selbst zu prüfen. Fehler in Stammdaten wirken sich auf alles aus.

Wie bleibt die Ordnung erhalten?

Mit Regeln für neue Artikel: zuerst suchen, dann anlegen, nach festem Schema benennen. Bestimmen Sie eine Person, die Stammdaten pflegt.