Warum die Stichwortsuche Ersatzteile im Materialstamm verfehlt

Jeder Ersatzteilmanager kennt den Anruf. Ein Techniker oder ein Einkäufer sagt, das Teil sei nicht im System. Der Ersatzteilmanager tippt etwas leicht anderes ein, scrollt und findet es nach zwei Minuten, unter einer Beschreibung, nach der niemand suchen würde. Beide hatten recht: Das Teil stand im Stamm, und die Suche konnte es nicht finden.

Diese Lücke ist wichtiger, als sie aussieht. Ein Teil, das niemand findet, wird noch einmal bestellt, oft beim falschen Lieferanten, und oft als neuer Datensatz noch einmal angelegt. Die Qualität der Suche entscheidet also zu einem guten Teil darüber, was aus dem Materialstamm wird.

Die Ersatzteilsuche im Materialstamm scheitert an der Schreibweise der Materialkurztexte

Nimm ein gängiges Teil, ein 18-A-Schütz mit 24-V-DC-Spule, und schau, wie es über ein paar Werke und ein paar Jahre an Datensätzen hinweg auftaucht. Ein Werk hat „CONTACTOR 3P 18A 24VDC“. Ein anderes hat „SCHUETZ 3POL 18A 24V DC“. Ein drittes hat „CNTCTR 18A COIL 24VDC 3P+1NO“, und ein älterer Datensatz im ersten Werk lautet „CONTACTER 3P 18 A 24 V“.

Jeden Datensatz hat jemand angelegt, der genau wusste, was er in der Hand hielt. Jeder bricht eine exakte Suche auf seine eigene Weise. Der deutsche Datensatz sagt Schütz, ohne Umlaut geschrieben, weil das Feld ihn nicht annahm. Der abgekürzte Datensatz lässt Vokale weg, damit er ins Kurztextfeld passt. Der letzte hat einen Tippfehler und Leerzeichen zwischen Zahlen und Einheiten. Eine Suche nach „contactor 18A“ findet den ersten Datensatz und verfehlt die anderen drei.

Dazu kommen die üblichen Verdächtigen: die Wortfolge („24VDC CONTACTOR“), die Teilenummer eines Händlers statt der des Herstellers, eine Beschreibung aus einer alten Bestellung, ein Datensatz, der die Maschine nennt statt des Teils. Keiner davon ist ein Fehler, den eine Datenprüfung finden würde, denn jeder Datensatz sieht für sich genommen in Ordnung aus. Das Problem zeigt sich erst, wenn jemand über alle hinweg sucht.

Auch eine bessere Stichwortsuche verfehlt Teile

Es liegt nahe, das als Einstellungsfrage der ERP-Suche zu behandeln. Unscharfe Treffer und Platzhalter helfen tatsächlich. Die Lücke schließen sie nicht. Eine Studie der SUPSI in Lugano von 2026 hat Suchverfahren an echten Ersatzteilbeschreibungen aus mehreren Standorten getestet (Bulloni et al., SUPSI, 2026, auf arXiv). Eine Stichwortsuche über Beschreibungen und Spezifikationen setzte das richtige Teil in etwa drei von vier Fällen an die erste Stelle. Die besten getesteten Verfahren hoben diesen Wert und verfehlten trotzdem noch etwa jedes fünfte Teil. Ihr Fazit ist die Erfahrung des Ersatzteillagers: Das richtige Teil existiert oft irgendwo und wird trotzdem nicht gefunden.

Die Fehltreffer verteilen sich auch nicht gleichmäßig. Sie treffen genau die Datensätze, die das Schütz-Beispiel zeigt: Teile, die in mehreren Werken liegen, in mehreren Sprachen beschrieben und über die Jahre von verschiedenen Leuten angelegt. Oft sind das genau die Teile, bei denen es am meisten zählt, den vorhandenen Bestand zu finden.

Was eine Suche im echten Materialstamm können muss

Erst jeden Datensatz zu bereinigen klingt nach der Lösung, und bei einem großen Stamm wird das selten fertig. Die Suche muss mit dem Stamm arbeiten, wie er ist. Praktisch heißt das vier Dinge. Sie findet das Teil mit den Worten der anfordernden Person, nicht mit den Worten im Datensatz. Sie verzeiht Tippfehler, Abkürzungen und das Wort der anderen Sprache für dasselbe Ding. Sie zeigt dasselbe Teil unter verschiedenen Artikelnummern als ein Teil. Und sie verhindert, dass aus einer verfehlten Suche ein weiterer Datensatz wird.

Der vierte Punkt ist der, der das Problem nicht wachsen lässt. Jedes Teil, das doppelt angelegt wird, weil eine Suche es verfehlt hat, ist ein Datensatz mehr, den die nächste Suche verfehlen kann. Bestellungen am Vertrag vorbei beginnen oft genauso, wie der Beitrag über Bestellungen am Einkauf vorbei zeigt.

Bevor du etwas änderst, miss deine eigene Suche. Das dauert etwa eine halbe Stunde:

• Wähl fünf Teile, von denen du weißt, dass sie auf Lager sind, mindestens zwei davon in mehr als einem Werk.
• Schreib für jedes die Anforderung so, wie ein Techniker oder ein Einkäufer sie schreiben würde, vom Typenschild oder aus dem Gedächtnis.
• Durchsuch den Materialstamm mit genau diesen Worten.
• Zähl, wie viele der fünf zurückkommen, und wie viele ihrer Dubletten mit ihnen.
• Wiederhol das mit den Worten einer Kollegin oder eines Kollegen für dieselben fünf Teile.

Kommen beide Male alle fünf zurück, sind dein Stamm und deine Suche in besserem Zustand als die meisten. Fehlen zwei oder mehr, weißt du, woher Käufe und neue Datensätze kommen.

Eine Suche, die mit dem Stamm arbeitet, wie er ist

Für den Ersatzteilmanager am Telefon mit dem Techniker muss die Lösung in der Suche sitzen. Partium Cockpit fängt dort an. Die semantische multimodale Suche findet das Teil mit den Worten, die du hast, auch wenn die Stammdaten dahinter unsauber sind. Das „contactor 18A“ des Technikers erreicht auch den deutschen und den abgekürzten Datensatz, weil die Suche liest, was das Teil ist, nicht nur, wie es getippt wurde. Sie verzeiht Tippfehler und die vielen Schreibweisen für ein und dasselbe Teil.

Die Datensätze, die die Suche zusammenbringt, zeigen auch, was der Stamm braucht. Der Dubletten-Monitor findet dasselbe Teil unter verschiedenen Artikelnummern. Stellt sich eine Anforderung als Teil heraus, das du schon hast, bleibt es bei einem Datensatz. Er verhindert, dass ein neuer Datensatz eine weitere Dublette hinzufügt.

Nichts davon setzt einen sauberen Stamm voraus. Mach den Fünf-Teile-Test, mach ihn noch einmal mit der Suche, und vergleich die Fehltreffer. Buch dir eine Demo oder frag nach der Demo-Lizenz und mach den Test auf deinem eigenen Katalog. Was eine verfehlte Suche kostet, sobald sie den Einkauf erreicht, liest du unter warum der Einkauf Ersatzteile nachbestellt, die schon da sind.