Die meisten Unternehmen kennen ihre Stammdatenprobleme und haben wenig Zeit für eine effektive Bereinigung ihrer Stammdaten. In Gesprächen hören wir immer wieder dieselben Aussagen:

„Wir haben Dubletten.“

„Unsere Lieferantenstandorte stimmen nicht.“

„Unsere Datenqualität bremst Automatisierung und KI-Initiativen aus.“

Genau hier setzt unser bewährter Match & Clean an:

Dubletten erkennen

Adressen standardisieren

Standorte korrekt zuordnen

Adressen geokodieren

Lokationsdaten intelligent anreichern

Was kann Match & Clean-Highlights:

Automatisierte Adressbereinigung, Duplikaterkennung, Anreicherung und Geofencing, betrieben durch KI und verifizierte Datenquellen

Datenweitergabe, Rollen- und Rechteverwaltung, SSO und Whitelabeling

Geofences, Point-of-Interests und Layouts zur Optimierung von ETA-, IoT- und Automatisierungs-Workflows

Ihr Mehrwert

Einkaufs- und Logistikprofis mit langjähriger Praxiserfahrung und einem leistungsfähigen System unterstützen Sie

Lieferkettenstammdaten sind planungssicher

Supply Chain Risiken lassen sich identifizieren

Entscheidungen werden auf einer verlässlichen Datenbasis getroffen

Praxiserprobt: Match & Clean wird bereits erfolgreich im komplexen Umfeld genau dafür eingesetzt und lässt sich nahtlos in bestehende Systemlandschaften integrieren.

Wie starten wir gemeinsam?

1⃣ Erstgespräch zu Ihren Herausforderungen und Anwendungsfällen

2⃣ Testlauf mit einem Auszug Ihrer Stammdaten

3⃣ Analyse und Ergebnispräsentation

4⃣ Kein Druck, kein Powerselling. Sie entscheiden über die nächsten Schritte

Mit LogBook und targetP evolving procurement bündeln wir Einkaufs-, Daten-, Supply-Chain- und Logistik-Know-how, um aus Stammdaten eine belastbare Grundlage für Entscheidungen und operative Prozesse zu schaffen. Praktiker mit 30+ Systemintegrationen und langjähriger Einkaufserfahrung.

Sprechen Sie uns an und wir zeigen Ihnen wie Sie transparente und resiliente Lieferketten schaffen, Lieferkettenrisiken minimieren und Sie ihre Logistikkosten optimieren.

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One of my key takeaways from the forum is that while digital technologies, AI, predictive analytics, and risk intelligence platforms continue to evolve rapidly, the real differentiator remains people and culture. Unexpectedly, many risk practitioners, including me, talked about it.

In my presentation, I shared insights from 15 SCRM implementations and focused on three themes that consistently separate successful programs from those that struggle:

Risk leadership, risk culture, and trust are not soft topics. They are THE foundation of effective SCRM operations.
Digital & AI-driven capabilities can significantly improve risk visibility, proactive mitigation, and cost optimization. However, technology only creates value when it is embedded in decision-making processes and supported by strong governance. AI will not deliver results. Period!
The predictive advantage comes ONLY from combining digital intelligence with human expertise. AI risk identification & assessment must seamlessly integrate with human judgment, experience, and collaboration to enable better and faster decisions.

The conference also featured many thought-provoking presentations and discussions. I particularly enjoyed the perspectives shared by leaders from SAP, A.P. Moller – Maersk, FMC, Stryker, Amcor, Bekaert, Moody’s, Tesco, KION, etc. on all aspects of supply chain resilience, who shared practical insights and different perspectives on how they increase robustness and integrity of supply chains.

The discussions around trust, transparency, multi-tier visibility, and data sharing were especially relevant for the challenges organizations face today.
What became clear throughout the event is that resilience is no longer a capability that sits alongside operations. It is becoming part of an organization’s DNA. Building that resilience requires trust between partners, transparency across supply networks, and the right balance between human insight and technological innovation.

A big thank you to Leadvent Group for organizing such a valuable event and to Greg Schlegel and Jim de Vries for the invitation and the excellent moderation and discussions throughout the forum. Looking forward to continuing the conversation on how we can move from managing risks to building truly resilient supply chains.

RECOMMENDATION to my network: Attend the 4th Forum in 2027. It’s worth your time. There are not many other comparable platforms in the EU

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KI und Stammdatenqualität: Alle sprechen über End-to-End-Transparenz. Aber kaum jemand hat sie wirklich. Der Grund? Systeme sind nur so transparent wie die dahinterliegenden Stammdaten. Vor allem Lieferanten- und Lokationsdaten. Wenn diese Daten nicht sauber gepflegt sind:

stimmen Reports nicht

werden Lieferwege falsch dargestellt

fehlt eine Sicht auf Lieferkettenrisiken

Und genau hier beginnt das eigentliche Problem: Fehlende Transparenz kostet Zeit und Geld. Vor allem in (Supply Chain) Prozessen. Zum Beispiel durch:

Fehlfahrten und Fehlentscheidungen

operative „Reibung“, wie z.B. falsche Anlieferorte

manuelle Klärungen

falsche Prioritäten, z.B. bei Tourenplanung

Das Entscheidende: Viele dieser vermeidbaren Kosten fallen täglich an. Und sie skalieren mit zunehmender Komplexität der Supply Chain. Bessere Datenqualität hat direkten Einfluss auf:

Total Cost of Ownership

Prozesskosten und operative Effizienz

Entscheidungsqualität

Risikovermeidung und Risikosteuerung

Ohne neue Tools. Nur durch bessere Daten. End-to-End-Transparenz beginnt nicht im Dashboard, sondern in den Stammdaten.

Stay tuned. Im nächsten Beitrag zeigen wir, warum viele vermeintliche ERP- und Prozessprobleme in Wahrheit keine Systemprobleme sind, sondern die Folge schlechter Stammdaten. Interessiert daran, wie man diese Datenqualität mit Unterstützung innovativer und bewährter digitaler Supply Chain Technologie in kurzer Zeit massiv verbessert? Dann dranbleiben.

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After nine and a half months in Papenburg. Time to say goodbye and thank you.

Interim CPO assignments are strange things. You arrive, you try to be useful, and then you leave. Whether you actually made a difference, that’s for others to judge, not you. When I joined Meyer Werft in Papenburg (Emsland is enemy territory for a “Grafschafter”;-) ) last September, the task was clear: developing the procurement organization, while simultaneously delivering on IDW S 6 obligations, is not something you do alone.

This team did it, and they did it very well. They deepened collaboration across sites and group companies, aligning on shared categories and working through common challenges together, the kind of cross-site synergy work that doesn’t happen unless people actually trust each other enough to have honest conversations. What this team achieved and built in less than a year impresses me:

Meyer Werft’s all-new 2028 procurement strategy, shaped by the extended procurement leadership team

Exceeding the IDW S 6 requirements. And while that result matters, what matters more to me is how it happened: through work, conversations, and a procurement team that delivered every single week

A new organizational structure with clear roles, building new capabilities

A PMO lead & process that keeps strategic projects on track

A new category management team that also got the tools to do the job properly

A new procurement academy that has already delivered hundreds of training hours

A new Procurement Cost Engineering capability and team

All this on top of numerous other initiatives and large-scale sourcing projects for the upcoming cruise ships! You all can be proud! Thank you for letting me be a part of it.

I’m grateful to Ralf Schmitz (CRO) and Bernd Eikens (CEO) for their trust. To Marcus Schüller, Maxim Przystaw, and the team: thank you for your outstanding support. And special thanks to Vera Lannek for the trustworthy collaboration across company boundaries.

What moved me most had nothing to do with deliverables: The farewell from the procurement team, the words, the gifts, the warmth. I genuinely didn’t see that coming. And the messages afterwards, on WhatsApp, by email, here on LinkedIn, that caught me off guard, too, in the best possible way. It meant more to me than I can properly express. Thanks so much, MW Procurement Team!

Good luck with everything ahead! I’ll be watching from a distance, rooting for you.

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Im Einkauf geht es um die Erreichung wichtiger Ziele:

Kosten. Risiken. Performance. Wirksamkeit. Effizienz

Ein Lieferant ist selten nur ein Produktionsstandort und das hat Einfluss auf Einkaufsentscheidungen, Kapazitätsplanung, Kostenstrukturen, Netzwerkplanung, Lieferantenmanagement. Und trotzdem basieren viele Entscheidungen noch auf aggregierten Lieferantenstrukturen.

Unterschiedliche Lieferwerke bedeuten unterschiedliche:

Lieferwege und Logistikkonzepte

Risikoausprägungen und Risikopotentiale

Kostenstrukturen und Werthebel

Wenn diese Standorte nicht sauber getrennt sind:

werden Lieferanten falsch gesteuert

wird Spend und Performance falsch aggregiert

bleiben Signale und Risikoindikatoren intransparent

Standortbasierte Transparenz ist kein Detail. Sie ist Voraussetzung für:

die strategische & kostenoptimierte Steuerung ganzer Lieferantennetze

ein belastbares 360 Grad Lieferantenmanagement

transparente, vergleichbare Kostenstrukturen mit TCO-Entscheidungen

ein wirklich wirksames Risikomanagement

Stay tuned. Im nächsten Beitrag zeigen wir, warum fehlende Standorttransparenz auch operative Prozesse und End-to-End-Transparenz massiv beeinflusst.

Interessiert daran, wie man diese Datenqualität mit Unterstützung innovativer und bewährter digitaler Supply Chain Technologie in kurzer Zeit massiv verbessert? Dann dranbleiben.

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Wir denken: Die KI-Modelle funktionieren.

Wir müssen feststellen: Die Realität und die Ergebnisse dahinter nicht.

Aber warum liefern viele KI-Projekte nicht den erwarteten Mehrwert?

Erfahrungsgemäß fließen bis zu 2/3 der KI-Projektzeit in die Datenaufbereitung. Und trotzdem wird genau dieser Punkt oft unterschätzt. Denn KI trifft Entscheidungen auf Basis verarbeitungsfähiger Daten, prüft diese jedoch ohne konkrete Anweisung nicht. Der altbekannte Satz „shit in, shit out“, gilt hier im Besonderen. KI und Stammdaten eine untrennbare Allianz

Eine der wichtigsten Dimensionen dabei:

Standort- und Lokationsdaten bzw. Adressdaten.

Denn der Standort:

bestimmt das Design der Lieferkette

bestimmt Lieferzeiten und Produktionsfähigkeit

bestimmt die Kosten und ungeplanter Folgekosten

bestimmt mögliche Risiken in der Lieferkette

legt fest, wie eine Risikovorsorge aussieht

Die entscheidenden Fragen sind:

1. Wo befindet sich der Lieferant wirklich?

2. Von welchem Werk wird tatsächlich geliefert?

Wenn diese Informationen nicht sauber sind:

werden ggf. falsche Lieferantenentscheidungen getroffen

entstehen unrealistische Liefertermine

werden Logistiknetzwerke falsch geplant und optimiert

weichen Planungsszenarien und Forecasts ab

entstehen Verzüge und Mehrkosten, die eigene Produktions- und Lieferfähigkeit wird beeinträchtigt

ein automatisiertes, digitales Risikomanagement wird ineffektiv

regulatorische Anforderungen werden unzureichend erfüllt

Die Liste der selbstgeschaffenen Risiken ist lang. Und dennoch sehen wir häufig:

Unternehmen investieren zuerst in KI-Use-Cases – und erst danach in Datenqualität. Dabei ist die Reihenfolge gerade bei Automatisierungsprojekten und KI-gestützten Netzwerk- und Materialplanungen entscheidend:

1⃣Erst qualitativ hochwertige, verifizierte Daten.

2⃣Dann Aufbau und Nutzung der Intelligenz.

Stay tuned. Im nächsten Beitrag zeigen wir, warum fehlende Standort- und Adresstransparenz auch strategische Einkaufsentscheidungen massiv beeinflusst. Interessiert daran, wie man diese Datenqualität mit Unterstützung innovativer und bewährter digitaler Supply Chain Technologie in kurzer Zeit massiv verbessert? Dann dranbleiben.

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Investieren Sie in KI und digitale Lösungen und Ihre Stammdaten im Einkauf bleiben unangetastet?

Diese problematische Herangehensweise sehen wir in vielen Unternehmen. Aber die größten Probleme im Einkauf und in der Supply Chain entstehen nicht im System selbst, sondern durch unvollständige oder chaotische Stammdaten. Das gilt vor allem bei KI-Projekten.

Die Folgen mangelhafter Lieferanten- und Lokationsdaten.
fehlgeleitete Lieferungen
Lieferterminverspätungen mit Produktionsauswirkungen
verzerrte Reportings, lückenhafte Transparenz bei Ausgaben und Leistung
unklare und nicht identifizierbare Lieferkettenrisiken (Knotenpunkte, Lieferanten, Rohstoffe)

Und genau hier wird es kritisch: Mit KI werden diese Fehler nicht reduziert – sie werden in Rekordgeschwindigkeit skaliert.

Denn KI trifft Entscheidungen auf Basis Ihrer Daten! Wenn die Realität im System nicht stimmt, optimiert die KI in die falsche Richtung. Was zusätzlich oft unterschätzt wird ist, dass die Stammdaten auch die Grundlage sind für:

LkSG-Analysen
ESG-Reporting
Sanktionsprüfungen
Compliance-Prozesse

Investieren in Digitalisierung, ohne die Basis zu stabilisieren?
Klar, mit mehr Geschwindigkeit in die falsche Richtung!

Stammdaten sind kein IT-Thema. Sie sind Steuerungsgrundlage und liegen klar im Verantwortungsbereich des Funktionsbereiches! Nirgendwo anders!

Folgen Sie mir für Ansätze zur Bereinigung von Stammdaten und freuen Sie sich auf einen pragmatischen, praxiserprobten digitalen Lösungsansatz. Coming soon……

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