In einem industriellen Umfeld, das durch Marktkomplexität, technologische Umbrüche und wechselnde Kundenanforderungen geprägt ist, ist die Optimierung des Produktportfolios strategisch entscheidend. Gleichzeitig stellt sich die Herausforderung, ein Gleichgewicht zwischen Innovation, Effizienz und Kundenorientierung herzustellen. Überlappungen innerhalb des Angebots, redundante Varianten und auslaufende Nischenprodukte führen nicht nur zu einer erhöhten Komplexität, sondern wirken sich auch auf Ressourcenbindung, Lieferketten und Ertragskraft aus.
Der Druck, nachhaltig und effizient zu agieren, nimmt zu. Doch fragmentierte Daten, die sich über verschiedene Systeme verteilt kaum gewinnbringend nutzen lassen, erschweren Transparenz hinsichtlich der besten Produktportfolioentscheidungen für das Unternehmen. Die umfangreichen Abhängigkeiten innerhalb der Produktarchitektur und Wertschöpfungskette lassen sich nur mit erheblichem Aufwand nachvollziehen.
Portfoliokomplexität senken, Transparenz gewinnen
Diese Erkenntnisse hat auch VCS auf dem Weg vom traditionsreichen Heizgerätehersteller zum Anbieter integrierter Klimasysteme gewonnen. Mit rund 3.000 Produkten und etwa 40.000 regional variierenden Zubehörteilen erhöhte sich die Portfoliokomplexität deutlich. Daraus resultierten hoher Koordinationsaufwand, manuelle Prozesse und langwierige Abstimmungen – häufig mit einer Dauer von mehreren Monaten – was schnelle Produktauslaufentscheidungen erschwerte. Die Folge: begrenzte Innovationsspielräume und eingeschränkte Ressourcennutzung.
Ziel war es daher, unnötige Vielfalt im Portfolio zu identifizieren und gezielt zu reduzieren – ohne dabei relevante Umsatzträger zu gefährden. Als breit aufgestellter Anbieter technologischer Energiesysteme standen dabei die Aspekte Ressourcenschonung und Effizienz im Zentrum. Heute arbeitet VCS mit einem digital gestützten Portfoliomanagement.
Product Mining – Wegweiser für die Industrie
Die Schlüsselrolle kommt dabei den vorhandenen Daten zu – auch wenn diese in vielen Unternehmen unstrukturiert und isoliert vorliegen. Bei VCS wurde daher der Einsatz eines systematischen Product-Mining-Ansatzes vorbereitet – im Rahmen der digitalen Transformation des Unternehmens. Zur Anwendung kommt dabei die Lösung von Soley. Mit ihr wird eine automatisierte Bereinigung und Strukturierung von Daten ermöglicht, kombiniert mit analytischer Auswertung und kollaborativer Entscheidungsfähigkeit – in drei Schritten.
Schritt 1 – Datenoptimierung
Bei Projektbeginn umfasste das Portfolio rund 3.000 Produkte, etwa 40.000 Zubehörartikel und rund 100.000 Einzelbauteile. Insgesamt wurden über zwei Millionen Datensätze aufbereitet. Die Plattform strukturierte die fragmentierten Informationen und ermöglichte einen vollständigen und transparenten Gesamtüberblick. Im Fokus standen unter anderem Zusammenhänge zwischen Produkten, Kostenstrukturen und Absatzmärkten – als Basis für valide Portfoliobewertungen.
Schritt 2 – Auslaufkandidaten
Im Rahmen der Portfolioanalyse identifizierte VCS potenzielle Auslaufkandidaten anhand einer datengetriebenen Bewertung entlang definierter KPIs. Die vier verwendeten Dimensionen erlauben eine strukturierte Beurteilung mit hoher Umsetzungstiefe:
- Finanzielle Performance: Analyse von Umsatz, Deckungsbeitrag und Rentabilität zur Identifikation wirtschaftlich schwacher Produkte.
- Systemrelevanz: Betrachtung der funktionalen Einbindung von Produkten innerhalb von Warenkörben – etwa als Exklusivteil oder systemkritisches Element.
- Komplexität und Kosten: Bewertung von Produktionsaufwand, Investitionsbedarf sowie weiterer Kostenfaktoren entlang der Wertschöpfungskette.
- Strategische Relevanz: Berücksichtigung von Marktpotenzial, Nachfolgeprodukten und strategischer Ausrichtung des Unternehmens dank neugewonnenem Überblick.
Durch Justierung der Schwellenwerte innerhalb dieser vier Dimensionen konnten strukturierte Kandidatenlisten für den Produktauslauf erstellt werden, mit dem Ziel, die Profitabilität des Portfolios zu steigern.
Schritt 3 – Kollaborative Entscheidungsfindung
Anschließend begann der kollaborative Entscheidungsprozess unter Einbeziehung relevanter Fachbereiche. Die in der Plattform bereitgestellte multidimensionale Drilldown-Funktion erlaubte die detaillierte Bewertung einzelner Produkte, das Einfügen von Kommentaren und die digitale Abstimmung. Ein zentrales Management Summary lieferte die Grundlage für fundierte Entscheidungen auf Basis wesentlicher Kennzahlen – etwa zu Umsatzveränderungen, Margenentwicklungen oder logistischen Auswirkungen.
Entwicklung in Zahlen
Die Umsetzung führte bei VCS zu signifikanten Effizienzgewinnen und messbaren Effekten. Beschaffung und Produktion wurden durch die Eliminierung redundanter Artikel verschlankt, wodurch sowohl direkte als auch indirekte Kosten sanken. Zudem konnten alte, wirtschaftlich nicht tragfähige Produkte identifiziert und abgekündigt werden, was zu reduzierten Lagerbeständen und geringeren Abschreibungen führte. Durch transparente Portfolioanalysen auf Basis von Key Performance Indicators verbesserte sich die strategische Entscheidungsqualität. Ein präziseres und fokussierteres Produktangebot sowie verkürzte Lieferzeiten wirkten sich darüber hinaus positiv auf die Kundenzufriedenheit aus.
Im Ergebnis führte VCS 66 Prozent des aktiven Portfolios weiter, rund 2.000 Produkte. Weitere 1.500 Artikel wurden zur Prüfung eingebracht, von denen 800 Produkte nach Abstimmung entfernt wurden. Hinzu kamen 500 Produkte, die in Abstimmung mit dem Vertrieb abgekündigt wurden. Insgesamt ließen sich 87 Prozent der durch den Algorithmus vorgeschlagenen Auslaufprodukte tatsächlich ausphasen.
Der Autor Michael Krieg ist Projektleiter ‚Product Process & Data Management – Marktauslauf‘ bei Viessmann Climate Solutions. Der Autor Ephraim Triemer ist CPO bei der Soley GmbH.
