1 561 Positionen neu bewertet: ein Preisalarm taugt nur, wenn Vergleichbares verglichen wird

Ein Preisalarm im Einkauf soll melden, wenn ein Lieferant spürbar teurer wird. In einem unserer Projekte wurden dafür 1 561 Positionen neu bewertet und unvergleichbare Sprünge herausgefiltert, damit eine Meldung wieder bedeutet, was sie behauptet. Grundlage dafür ist eine einfache Frage: Wurde hier überhaupt dasselbe gekauft?

Warum Warnungen zu Einkaufspreisen ignoriert werden

Einkaufspreise schwanken aus vielen Gründen, und nur ein Teil davon ist eine Preiserhöhung. Wird dieselbe Ware einmal in einem kleinen und einmal in einem großen Gebinde bestellt, ändert sich der Preis je Position, obwohl der Preis je Kilogramm gleich bleibt. Wechselt der Lieferant die Artikelbezeichnung, erscheint ein neuer Artikel ohne Vorgeschichte. Kommt eine Sonderaktion dazwischen, sieht der nächste reguläre Einkauf wie ein Sprung aus.

Ein Hinweissystem, das all das gleich behandelt, erzeugt viele Meldungen, von denen die meisten keine sind. Die Folge kennt jeder, der schon einmal automatische Warnungen bekommen hat: Nach kurzer Zeit liest sie niemand mehr, und die echte Preiserhöhung geht im Rauschen unter.

Hinzu kommt, dass in vielen Betrieben niemand die Zeit hat, jede Meldung zu prüfen. Die Einkaufsverantwortung liegt oft bei einer Person, die nebenbei Lieferanten betreut, Reklamationen klärt und Bestellungen auslöst. Für sie ist ein Fehlalarm nicht nur lästig, er kostet Vertrauen in das ganze System.

Preisalarm nur bei vergleichbaren Einkäufen

Die Lösung setzt vor dem Vergleich an, nicht danach. Bevor ein Preis als gestiegen gilt, wird geprüft, ob die beiden Einkäufe überhaupt vergleichbar sind, etwa dieselbe Ware in derselben Einheit. Nur dann wird der Preisunterschied bewertet. Sprünge, die sich durch eine andere Einheit oder Packungsgröße erklären, werden aussortiert, bevor sie jemanden erreichen.

Auf dieser Grundlage wurden die 1 561 Positionen neu bewertet. Das Ziel war ausdrücklich nicht, möglichst wenige Meldungen zu erzeugen, sondern nur solche, hinter denen tatsächlich eine Preisänderung steht. Eine Regel, die echte Erhöhungen verschluckt, wäre schlimmer als gar keine.

Praktisch bedeutet das auch: Die Regel ist schriftlich festgehalten und kann geändert werden. Kommt eine neue Packungsgröße ins Sortiment, wird die Regel angepasst, statt jede einzelne Meldung von Hand zu verwerfen.

Wo KI hilft – und wo eine Regel genügt

Für die Frage, ob zwei Einkäufe vergleichbar sind, braucht es in der Regel kein Sprachmodell. Sie lässt sich meist mit Feldern beantworten, die ohnehin im Bestand stehen: Artikel, Einheit, Menge, Lieferant. Eine feste Regel ist nachvollziehbar, liefert bei gleichen Daten immer das gleiche Ergebnis und lässt sich von der Einkaufsleitung prüfen.

KI kann an den Rändern helfen. Wo Artikelbezeichnungen frei formuliert sind und dieselbe Ware unter wechselnden Namen auftaucht, kann ein Modell Vorschläge machen, welche Positionen zusammengehören. Die Entscheidung darüber, was als vergleichbar gilt, gehört aber in eine Regel, die ein Mensch bestätigt hat. Wie man solche Voraussetzungen im eigenen Betrieb prüft, beschreibt der Beitrag KI-Readiness.

Dazu kommt ein praktischer Punkt. Eine Regel lässt sich in einem Satz erklären – „verglichen wird nur dieselbe Ware in derselben Einheit“ –, und genau dieser Satz lässt sich mit der Einkaufsleitung abstimmen und bei der Abnahme prüfen. Bei einem Modell müsste man stattdessen an vielen Beispielen zeigen, dass es sich verlässlich verhält, und diese Prüfung nach jeder Änderung wiederholen. Für eine Aufgabe, die sich als Regel beschreiben lässt, ist das unnötiger Aufwand.

Was ein Preisalarm nicht leisten kann

Auch ein sauberer Hinweis ersetzt keine Einkaufsentscheidung. Er sagt, dass ein Preis gestiegen ist, nicht, ob der Anstieg angemessen ist oder ob ein anderer Lieferant günstiger wäre. Und er ist nur so gut wie die Daten dahinter: Werden Einheiten beim Erfassen uneinheitlich eingetragen, kann auch die beste Regel nicht erkennen, dass zwei Einkäufe eigentlich vergleichbar gewesen wären.

Eine weitere Grenze liegt in der Menge. Bei Waren, die nur selten eingekauft werden, gibt es schlicht zu wenige vergleichbare Einkäufe, um einen Sprung sicher zu erkennen. Dort bleibt der Blick eines erfahrenen Einkäufers verlässlicher als jede Auswertung.

Wie wir Regel und Modell abwägen

Fragt uns ein Betrieb, ob KI eine Aufgabe übernehmen kann, prüfen wir zuerst, ob sich die Entscheidung als Regel formulieren lässt. Lässt sie sich, bauen wir die Regel und stimmen sie mit der zuständigen Person ab; KI kommt nur dort hinzu, wo die Daten für eine Regel zu uneinheitlich sind. Diese Abwägung ist Teil jeder Bestandsaufnahme, die auf der Seite KI-Consulting beschrieben ist.