Stammdatenbereinigung in SAP: So gelingt der Weg zu sauberen Materialstammdaten

Stammdatenbereinigung

Letzte Aktualisierung des Beitrags: 06.08.2026

Saubere Materialstammdaten sind die Voraussetzung für fast jedes Digitalisierungsvorhaben. Das gilt im Maschinenbau ebenso wie in der Automobilindustrie. Doch je mehr Standorte, Niederlassungen und Mitarbeiter ein Unternehmen hat, desto schwerer wird es, den Bestand in SAP konsistent zu halten. Genau hier setzt die Stammdatenbereinigung mit simus classmate an.

Hinweis: Die Beispiele auf dieser Seite beziehen sich auf SAP – das Vorgehen selbst ist systemunabhängig und funktioniert ebenso mit anderen ERP-, PDM- und PIM-Systemen.

Der Anlass ist meist konkret:

  • Die Umstellung auf S/4HANA steht an
  • Die Datenbestände verschiedene Standorte eines Unternehmens sollen zusammengeführt werden
  • Zwei Systeme sollen nach einer Übernahme zusammenwachsen
  • KI-Anwendungen benötigen belastbare Daten

In allen drei Fällen führt der Weg über dasselbe Objekt: den Materialstamm im SAP-System.
Dort liegt in gewachsenen Beständen das eigentliche Problem. Dieselbe Schraube steht siebenmal unter sieben verschiedenen Kurztexten. Merkmale fehlen oder verstecken sich im Freitext. Wer nichts findet, legt neu an – und der Bestand wächst weiter.

Wie kommt man zu einer bereinigten, eindeutig strukturierten Datenbasis – und zu Prozessen, die diese Qualität dauerhaft halten?

100.000 Materialstämme, 2.000 Klassen, zwei Mitarbeiter

Bei einem weltweit tätigen Anbieter technischer Produktsysteme mit rund 5.000 Mitarbeitern lag genau diese Aufgabe an. Der komplette aktive Materialstamm im SAP-System sollte strukturiert werden. Zwei eigene Mitarbeiter haben die Grundlagenarbeit übernommen und rund 1.000 Klassen angelegt, für die Sonderfälle kamen später noch einmal so viele hinzu. Befüllt wurden sie von Ingenieuren aus den jeweiligen Fachbereichen.

Das Fazit des Projektleiters:

„Ohne eine Software wie simus classmate, nur mit den Standard-ERP-Prozessen, wäre diese Arbeit nicht zu schaffen.“

In vier Schritten zur bereinigten Datenbasis

Wie die optimale Struktur aussieht, lässt sich nicht allgemein beantworten. Deshalb beginnt jedes Projekt mit einer Analyse Ihrer Originaldaten aus ERP-, PDM- und weiteren Quellen. Mit Hilfe der Software classmate DATA arbeitet simus systems sie in vier Schritten auf.

Stammdatenoptimierung in vier Schritten

1. Analysieren. Die Daten aus allen relevanten Systemen werden eingelesen und algorithmisch ausgewertet. Erst dieser Schritt zeigt, wie groß das Problem tatsächlich ist.

Die Ergebnisse gehen anschließend in Workshops an die beteiligten Fachbereiche. Erst danach stehen Projektschritte, Aufwand und die Anforderungen an die künftige Klassenstruktur fest – gemeinsam festgehalten in einem Regelwerk. Sie entscheiden also auf Basis Ihrer eigenen Daten, nicht auf Basis einer Schätzung.

2. Verdichten. Gleiche und ähnliche Datensätze werden auf Knopfdruck zu Gruppen zusammengefasst. Aus einer unübersichtlichen Menge werden überschaubare Einheiten – die Grundlage für alles Weitere.

3. Bereinigen und anreichern. Die Gruppen werden interpretiert, um überflüssige Inhalte bereinigt und um fehlende Informationen ergänzt, unter anderem aus externen Herstellerkatalogen.

4. Strukturieren. Die bereinigten Daten werden in eine hierarchische Klassenstruktur geordnet. Sie macht den Bestand durchsuchbar – und dauerhaft pflegbar.

Vorhandene Klassensysteme werden dabei unterstützt. Wo keine existieren, stehen branchenspezifische Best-Practice-Systeme bereit, die aus zahlreichen Projekten entstanden sind. Bestände mit mehreren Hunderttausend oder Millionen Datensätzen sind dabei kein Sonderfall, sondern der Normalfall.

Angebunden wird über Schnittstellen an bestehende ERP-, PDM- und PIM-Systeme, etwa SAP, Teamcenter oder Pro.FILE.

Datenoptimierung in vier Schritten – erklärt in 2:30 Minuten

Reibungsloser Datenaustausch mit SAP

Große Datenmengen lassen sich außerhalb der SAP-Oberfläche deutlich schneller bearbeiten. Die Tabellensichten von simus classmate sind genau dafür gemacht: Aufwändige Schritte wie das Anlegen neuer Klassen dauern dort Sekunden statt Minuten.

Den Weg zurück übernimmt eine standardisierte SAP-Schnittstelle. Sie liest bestehende Klassifikationen samt Struktur nach classmate DATA ein, wo Sie sie ändern oder mit Klassifikationsregeln versehen. Anschließend geht alles wieder zurück nach SAP – Klassen, Merkmale, Wertelisten und Bewertungen. In beide Richtungen auf Knopfdruck.

Ein Punkt, an dem viele Projekte hängen bleiben: In SAP liegen Klassifikation und Grunddaten getrennt. simus classmate arbeitet auf beidem. So lassen sich neben den Materialstämmen auch Kunden- und Lieferantenadressen bereinigen.

Auch ohne SAP

Die Methodik ist nicht an ein System gebunden. classmate DATA liest Daten aus beliebigen Quellen ein und schreibt sie dorthin zurück – im Zusammenspiel mit ERP-, PDM- und PIM-Systemen wie Teamcenter oder Pro.FILE. Häufig stammen die Daten ohnehin aus mehreren Systemen gleichzeitig; genau dann zeigt sich der Wert einer Aufbereitung außerhalb des führenden Systems.

Aus der Struktur entsteht der Text – automatisch in allen gewünschten Sprachen

Ist die Klassifizierung eindeutig, kann classmate DATA den Materialkurztext selbst erzeugen. Die Merkmale liefern den Inhalt, eine zentrale Regel die Form. Der Hersteller aus unserem Beispiel benennt so seinen kompletten Materialstamm – einheitlich, aussagekräftig und ohne dass jemand tippt.

Das Gleiche gilt für alle weiteren Sprachen. Dasselbe Regelwerk erzeugt Kurztexte ebenso wie Langtexte, etwa Einkaufsbestelltexte, in jeder Sprache, die Sie in SAP vorhalten. Chinesische Schriftzeichen gehören dazu, ebenso Hebräisch mit seiner Schreibrichtung von rechts nach links.

Und der Text bleibt, wie er ist. Ändert jemand einen freigegebenen Kurztext ohne Berechtigung, erzeugt simus classmate ihn nach der hinterlegten Regel neu. Was einmal festgelegt wurde, lässt sich nicht nebenbei überschreiben.

Wie der Materialkurztext-Generator im Detail arbeitet »

Stammdatenbereinigung mit simus classmate

Und wie bleibt die Qualität erhalten?

Ein bereinigter Bestand hält nur, wenn keine neuen Dubletten nachwachsen. Dafür sorgen zwei Mechanismen.

Der erste ist das Finden. Der classmate FINDER integriert sich in die Oberfläche Ihres CAD-, ERP- oder PLM-Systems und durchsucht den klassifizierten Bestand nach Texten, einzelnen Merkmalswerten oder Wertespannen – mit Detailansicht und 3D-Vorschau. Wer vorhandene Teile zuverlässig findet, legt keine neuen an.

Der zweite ist die Prüfung. Findet ein Konstrukteur trotzdem nichts Passendes, löst er per Klick einen digitalen Materialantrag aus. Die Stammdatenstelle prüft, ob das Teil wirklich gebraucht wird – und gibt es erst dann frei. Die Anlage in SAP erfolgt anschließend automatisch, samt Textgenerierung, Übersetzung und Zolltarifnummer.

Wie der Materialstamm-Anlageprozess im Detail funktioniert »

Was mit sauberen Stammdaten möglich wird

Am Anfang stand die Frage, wie man zu einer bereinigten Datenbasis kommt – und zu Prozessen, die diese Qualität halten. Beides ist machbar, wie das Beispiel mit 100.000 Materialstämmen zeigt.

Und beides zahlt sich erst danach richtig aus: bei der S/4HANA-Migration, bei der Zusammenführung von Datenbeständen, beim Aufbau von KI-Anwendungen.

Sauber strukturierte Stammdaten sind kein Projekt, das man abschließt. Sie sind die Voraussetzung für die Projekte, die folgen.

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Stammdatenbereinigung als Basis für weitere Prozesse

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