KOMMENTAR VON NINA HERTEN, LEVACO CHEMICALS KI ALS GESCHÄFTSPROZESS-STANDARD IM
EINKAUF
10.04.2026 Von Nina Herten 4 min Lesedauer
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Künstliche Intelligenz (KI) wird im industriellen Mittelstand intensiv
diskutiert, in der operativen Praxis jedoch meist nur punktuell eingesetzt. Der
Schritt von Pilotanwendungen hin zu stabilen, skalierbaren Geschäftsprozessen
gelingt selten. LEVACO Chemicals geht bewusst weiter: Die
End-to-end-Automatisierung eines zentralen Einkaufsprozesses wurde so
konzipiert, dass KI nicht als Zusatzfunktion, sondern als verbindlicher
Prozessstandard integriert ist.
gilt als Schlüsseltechnologie zur Steigerung von Effizienz und Transparenz.
Viele mittelständische Unternehmen setzen dabei auf Einzelanwendungen – etwa
Textanalyse, Prognosetools oder generative Assistenzfunktionen. Diese Lösungen
erzeugen punktuellen Mehrwert, verändern jedoch nicht die zugrunde liegenden
Prozessstrukturen. KI bleibt additiv statt strukturbildend.
Ein wesentlicher Grund: KI-Projekte werden häufig technologiegetrieben
initiiert, ohne bestehende Abläufe grundlegend zu hinterfragen. Es entstehen
Insellösungen, die technisch funktionieren, organisatorisch jedoch kaum Wirkung
entfalten. Gerade in fachlich anspruchsvollen Kernprozessen zeigt sich: KI
entfaltet ihr Potenzial erst dann vollständig, wenn sie tief in standardisierte
Abläufe integriert ist, repetitive Tätigkeiten konsequent ersetzt und zugleich
die systematisch verbessert.
DER ENGPASS IM EINKAUF
Im Einkauf ist insbesondere das Einholen, Vergleichen und Weiterverarbeiten von
Preisen bis heute stark manuell geprägt. Lieferantenangebote erreichen das
Unternehmen in unterschiedlichsten Formaten, enthalten komplexe Preis- und
Mengenkonstruktionen und erfordern fachliche Interpretation – ohne menschliche
Expertise läuft hier bislang nichts.
In der chemischen Industrie erhöhen variable Verpackungseinheiten,
differenzierte Materialstämme, volatile Rohstoffpreise und spezifische
Lieferbedingungen die Komplexität zusätzlich.
Preise werden aus Dokumenten extrahiert, interpretiert und manuell in das
SAP-System übertragen. Medienbrüche zwischen Dokumenten und Systemen führen zu
inkonsistenten Preisstammdaten, Rückfragen und Verzögerungen. Der Prozess ist
zeitintensiv, fehleranfällig und stark abhängig vom Erfahrungswissen einzelner
Mitarbeiter. Gleichzeitig wächst der Druck, Preisinformationen schneller,
konsistenter und revisionssicher bereitzustellen.
END-TO-END-AUTOMATISIERUNG STATT INSELLÖSUNG
Wie begegnen dieser Herausforderung mit einem klar strategischen Ansatz. wird
nicht als punktueller IT-Einsatz verstanden, sondern als integraler Bestandteil
der Unternehmensstrategie. Ziel ist es, Effizienzpotenziale konsequent zu heben,
indem Datensilos aufgelöst und durchgängige Prozessketten geschaffen werden.
Solange Informationen isoliert in Dokumenten oder Einzelsystemen verbleiben,
entstehen Medienbrüche, Inkonsistenzen und manuelle Übertragungsaufwände.
Prozessintelligenz setzt hingegen zentral verfügbare, konsistent nutzbare Daten
voraus.
Grundlage bildet ein strategisches Framework mit zwei Leitlinien:
* Das Prinzip des „One Single Point of Truth“ stellt sicher, dass Daten zentral
gepflegt und unternehmensweit konsistent genutzt werden.
* Der „Clean Core“-Ansatz schützt die Stabilität des ERP-Kerns, während
individuelle Logiken über integrierte Erweiterungen abgebildet werden.
Die technische Architektur basiert auf modularen Plattformen, die innerhalb
eines klar definierten Rahmens individuelle Lösungen ermöglichen, ohne Standards
zu verlassen. So entstehen maßgeschneiderte Prozesse, die zugleich updatefähig,
wartbar und skalierbar bleiben.
Als Anwendungsfeld wurde bewusst ein klar abgegrenzter, geschäftskritischer
Prozess gewählt: die Extraktion und Verarbeitung von Preisinformationen aus
Lieferantenangeboten – vollständig automatisiert und tief in die ERP-Landschaft
integriert.
WIE DER PROZESS FUNKTIONIERT
Im Zentrum steht ein unternehmensspezifisch trainiertes KI-Modell. Es analysiert
eingehende Angebotsdokumente formatunabhängig, identifiziert relevante
Preisinformationen und erkennt Zusammenhänge zwischen Preisen, Materialien,
Verpackungseinheiten und Lieferantenbezügen.
Die eigentliche Stärke liegt im orchestrierten Zusammenspiel von KI und
regelbasierter Automatisierung. Nach der Extraktion werden die Daten
automatisiert mit Stammdaten des ERP-Systems abgeglichen. Definierte Business
Rules steuern Verarbeitung, und Historisierung von Preisänderungen.
An dieser Stelle endet bewusst die Rolle der KI. Entscheidungen über Freigaben,
Gültigkeiten und Datenhistorien folgen klar definierten Governance-Regeln. Der
Prozess bleibt transparent, kontrollierbar und revisionssicher. KI agiert als
leistungsfähiger Baustein innerhalb eines klar strukturierten Systems – nicht
als autonomer Entscheidungsträger.
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Stand: 08.12.2025
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mehr erhalten möchte, kann ich darüber hinaus auch den am Ende eines Newsletters
eingebundenen Abmeldelink anklicken. Weitere Informationen zu meinem
Widerrufsrecht und dessen Ausübung sowie zu den Folgen meines Widerrufs finde
ich in der .
WARUM EIN EIGENES MODELL?
LEVACO entschied sich bewusst gegen Standard-KI- oder OCR-Lösungen.
Lieferantenangebote treffen als PDF, Excel-Datei, E-Mail-Text oder Scan ein.
Strukturen variieren erheblich, relevante Informationen sind nicht
standardisiert positioniert, Preisangaben unterschiedlich aufgebaut. Diese
semi-strukturierten bis unstrukturierten Daten lassen sich mit Standardtools nur
begrenzt verarbeiten.
Das eingesetzte Modell wird gezielt mit LEVACO-spezifischen Daten trainiert. Es
lernt typische Lieferantenlogiken, sprachliche Muster und Preisstrukturen kennen
und setzt diese in Bezug zu internen Stammdaten. Eingebettet in klare
Governance-Strukturen entsteht so ein stabiler, nachvollziehbarer und
skalierbarer Prozess – weit über experimentelle Assistenzanwendungen hinaus.
ORGANISATION ALS ERFOLGSFAKTOR
Technologie allein entscheidet nicht über den Erfolg. Die Einführung wird von
Beginn an durch ein strukturiertes Projektmanagement begleitet, das den
Fachbereich systematisch durch die Umsetzung führt.
Mitarbeiter im Einkauf werden frühzeitig eingebunden, um ihre fachliche
Expertise in Prozesslogiken und Geschäftsregeln einfließen zu lassen. Ihr
Praxiswissen bildet die Grundlage für eine realitätsnahe Automatisierung.
Im Verlauf der Umsetzung zeigt sich zugleich, was digitale Transformation
konkret für die Arbeitsweise bedeutet: Während repetitive Routinetätigkeiten
perspektivisch reduziert werden, gewinnen analytische, steuernde und
wertschöpfende Aufgaben deutlich an Bedeutung.
MESSBARER NUTZEN
Die Ergebnisse sind klar quantifizierbar: Im Einkauf wird eine
Effizienzsteigerung von rund 30 Prozent erwartet. Die Fehlerquote bei der Pflege
von Preisstammdaten sinkt deutlich, Durchlaufzeiten verkürzen sich,
Abstimmungsaufwände nehmen ab und die Datenqualität steigt nachhaltig.
Gleichzeitig zeigt das Projekt eine Realität, an der viele KI-Initiativen
scheitern: In der Anfangsphase steigt der Aufwand zunächst spürbar. Das Modell
muss trainiert, getestet und iterativ verbessert werden. Prozesse werden
hinterfragt, Daten bereinigt, Mitarbeiter geschult. Diese Phase ist
anspruchsvoll – organisatorisch wie kulturell.
Nicht selten verlieren Unternehmen an dieser Stelle den Mut, weil der
unmittelbare Effizienzgewinn noch nicht sichtbar ist. Genau hier entscheidet
sich jedoch der Erfolg. Wer die notwendige Investitions- und
Stabilisierungsphase konsequent durchläuft, schafft die Grundlage für dauerhaft
tragfähige, skalierbare Prozesse. Die Effizienzgewinne entstehen nicht im
Experiment, sondern im stabilen Betrieb. Durchhalten ist daher kein Nebenaspekt,
sondern eine strategische Voraussetzung.
FAZIT
Das Projekt zeigt: Produktiver KI-Einsatz entsteht nicht durch einzelne Tools,
sondern durch klare Datenstrukturen, stringente Prozesslogik und
organisatorische Verankerung.
KI wird hier nicht als technologische Spielerei verstanden, sondern als
verbindlicher Geschäftsprozess-Standard. Für mittelständische Unternehmen der
Prozessindustrie bietet dieser Ansatz eine belastbare Orientierung, wie KI vom
Pilotprojekt zum integralen Bestandteil operativer Exzellenz wird.
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