Der Return on Investment (ROI) im industriellen Einkauf hat sich grundlegend verändert. 
Während der Einkauf früher vor allem an verhandelten Preisnachlässen gemessen wurde, bewerten führende Industrieunternehmen den ROI heute deutlich ganzheitlicher. Kosten, Geschwindigkeit, Resilienz, Datenqualität sowie die bereichsübergreifende Wirkung stehen gleichermaßen im Fokus. 

Für Unternehmen mit hohem Anteil an Zerspanungs- und Zeichnungsteilen ist der ROI längst kein abstraktes Versprechen mehr, sondern messbar, nachvollziehbar und zunehmend eine klare Erwartung des Managements. 

Dieser Beitrag zeigt, wie kleine, mittlere sowie große Industrieunternehmen den ROI bewerten, welche Rolle der Einkauf dabei einnimmt und wie daten- sowie KI-gestützte Beschaffungsmodelle Ergebnisse beschleunigen. 

Warum die ROI-Erwartungen im Einkauf steigen 

In Branchen wie Luft- und Raumfahrt, Automotive, Maschinenbau, Industrieausrüstung sowie Medizintechnik steht der Einkauf aus mehreren Richtungen unter Druck: 

• Volatile Material- und Energiepreise 

• Zunehmende Bauteilkomplexität sowie steigende Individualisierung 

• Längere RFX-Zyklen bei gleichzeitig begrenzten Lieferantenkapazitäten 

• Hohe Erwartungen des Managements an nachhaltige sowie reproduzierbare Einsparungen 

Parallel dazu verfügen viele Unternehmen über jahrelang aufgebaute Einkaufsdaten, CAD-Modelle sowie ERP-Informationen, ohne diese systematisch nutzbar zu machen. 

Genau diese Lücke zwischen verfügbaren Daten und tatsächlich verwertbaren Erkenntnissen bildet heute den Ausgangspunkt moderner ROI-Diskussionen. 

ROI nach Unternehmensgröße: unterschiedliche Perspektiven 

Kleinere Industrieunternehmen  

(Hohe Fertigungstiefe sowie schlanke Teams) 

Wie ROI definiert wird 

• Schnelle sowie klar sichtbare Kosteneinsparungen 

• Reduktion manueller Aufwände in Anfrageprozessen und Vergabe 

• Kürzere Durchlaufzeiten bis zur Bestellung bei engineering-getriebenen Teilen 

Typische Realität im Einkauf 

• Einkäufer übernehmen mehrere Rollen parallel 

• Starke Abhängigkeit von individuellem Erfahrungswissen 

• RFQs sowie Should-Costing erfolgen häufig manuell oder uneinheitlich 

Zentrale ROI-Hebel 

• 5-10 % Kostenreduktion durch bessere Vergleichswerte 

• 30-50 % kürzere RFQ-Zyklen 

• Schnellere Lieferantenanbindung bei gleichbleibendem Risikoprofil 

In diesem Umfeld entsteht der ROI häufig kurzfristig. Mehr Kostentransparenz bei Zeichnungsteilen sowie der Wegfall repetitiver Tätigkeiten verschaffen dem Einkauf Freiraum für Verhandlungen und strategische Lieferantenarbeit. 

Mittlere bis große Hersteller  

(Mehrere Werke sowie etablierte ERP- und PLM-Landschaft) 

Wie ROI definiert wird 

• Nachhaltige Einsparungen über mehrere Warengruppen hinweg 

• Skalierbare Einkaufsprozesse über Standorte und Regionen 

• Engere Zusammenarbeit zwischen Engineering und Einkauf 

Typische Realität im Einkauf 

• Leistungsfähige ERP- und PLM-Systeme bei gleichzeitig fragmentierter Datenbasis 

• Doppelte oder sehr ähnliche Bauteile über verschiedene Werke hinweg 

• Uneinheitliche Preisniveaus für vergleichbare Komponenten 

Zentrale ROI-Hebel 

• 8-15 % Einsparung auf adressierbarem Bauteilvolumen 

• Systematische Standardisierung von Teilen sowie Zeichnungen 

• Höhere Verhandlungsmacht durch belastbare Should-Cost-Modelle 

• Reduzierung der Lieferantenkomplexität 

Auf dieser Ebene ist der ROI strukturell. Der Einkauf entwickelt sich zu einer wertschöpfenden Funktion, die datenbasierte Entscheidungen bereits früh im Engineering unterstützt und spätere Reibungsverluste reduziert. 

Große globale Industrieunternehmen 

(Globales Sourcing sowie hohe Managementaufmerksamkeit) 

Wie ROI definiert wird 

• Konzernweite Wirkung mit Transparenz auf CFO-Ebene 

• Steuerbarkeit sowie Governance bei Beschaffungsentscheidungen 

• Langfristige Kostenvermeidung statt reiner Einmaleffekte 

Typische Realität im Einkauf 

• Zehntausende Zeichnungsteile mit hoher Variantenvielfalt 

• Mehrere ERP- sowie PLM-Systeme und regionale Beschaffungsteams 

• Hohe Exposition gegenüber Lieferantenrisiken und Kostenabweichungen 

Zentrale ROI-Hebel 

• Zweistellige Einsparungen in ausgewählten Kategorien 

• Messbare Reduzierung redundanter sowie ähnlicher Bauteile 

• Verbesserte Bauteilstandardisierung zwischen Engineering und Einkauf 

• Verkürzte Sourcing-Zyklen über alle Werke hinweg 

• Höherer Anteil belastbarer Should-Cost-Modelle 

• Lieferantenkonsolidierung bei gesicherter Versorgung 

In diesem Umfeld muss der ROI nachweisbar, reproduzierbar sowie prüfbar sein. Häufig ist er Teil umfassender Transformationsprogramme unter der Verantwortung von CFO, COO oder CTO. 

Die veränderte Rolle des Einkaufs bei der ROI-Generierung 

Unabhängig von der Unternehmensgröße zeigt sich ein klarer Trend. 
Der Einkauf entwickelt sich von der reinen Ausführung hin zu einer Intelligenzfunktion. 

Moderne Einkaufsteams sollen: 

• Daten aktiv steuern sowie datenbasiert verhandeln 

• Technische Komplexität in belastbare kaufmännische Entscheidungsgrundlagen übersetzen 

• Frühzeitig Kostentransparenz bereits in der Konstruktionsphase liefern 

Dafür erforderlich sind: 

• Hochwertige sowie bereinigte Stammdaten 

• Zugriff auf historische Einkaufsinformationen 

• Werkzeuge, die Wissen skalieren und nicht nur Personen ersetzen 

Kann der Einkauf Fragen beantworten wie „Was darf dieses Teil kosten?“, „Haben wir etwas Vergleichbares bereits beschafft?“ oder „Welche Lieferanten sind technisch wirklich geeignet?“, entsteht der ROI nahezu automatisch. 

Wie datengetriebener Einkauf den ROI vervielfacht 

Die stärksten ROI-Effekte erzielen Unternehmen, die unterschiedliche Datenquellen intelligent miteinander verbinden: 

• CAD- sowie Zeichnungsdaten 

• Historische Einkaufsinformationen 

• Lieferanten-Performance-Daten 

Dadurch werden unter anderem möglich: 

• Automatisiertes Should-Costing 

• Ähnlichkeitsanalysen von Bauteilen 

• Schnellere sowie fundierte Lieferantenvorauswahl 

• Datenbasierte Verhandlungen 

KI-gestützte Plattformen ersetzen dabei nicht die Expertise des Einkaufs. Sie verstärken diese vielmehr. Teams agieren schneller, sicherer sowie auf deutlich größeren Datenmengen als mit rein manuellen Ansätzen. 

Lösungen wie PartSpace AI werden daher häufig nicht als disruptive Umstellung eingeführt, sondern als pragmatische Beschleuniger, die vorhandene Daten in messbare Ergebnisse übersetzen und den Menschen bewusst im Entscheidungsprozess halten. 

Den ROI messen: Kennzahlen, die zählen 

Führende Industrieunternehmen bewerten den ROI anhand einer Kombination aus: 

• Prozentualer Reduktion der Bauteilkosten 

• Verkürzung der RFX-Durchlaufzeiten 

• Steigendem Anteil von Bauteilen mit belastbaren Should-Costs 

• Verbesserter Vollständigkeit sowie Qualität der Stammdaten 

• Lieferantenkonsolidierungsquote 

• Geschwindigkeit der Übergabe vom Engineering an den Einkauf 

Erfolgreiche Teams verknüpfen diese Kennzahlen direkt mit den Zielen des Managements und machen den Wertbeitrag des Einkaufs transparent. 

Fazit: ROI ist nicht mehr optional 

Für Unternehmen mit hohem Anteil an Zeichnungs- und Fertigungsteilen ist der ROI aus der Einkaufstransformation keine theoretische Größe mehr. 
Er wird erwartet, systematisch gemessen sowie zunehmend zu einem klaren Wettbewerbsfaktor. 

Erfolgreich sind nicht zwangsläufig Unternehmen mit den größten Teams, sondern diejenigen, die ihre bestehenden Daten intelligent nutzen, den Einkauf mit skalierbaren Erkenntnissen ausstatten und Beschaffungsentscheidungen eng mit dem Engineering verzahnen. 

In diesem Umfeld wird der Einkauf zu einem strategischen Hebel für nachhaltige Wertschöpfung sowie messbare Einsparungen.