Product Mining: Der smarte Weg zu innovativen und profitablen Produkten

1. Was ist Product Mining?
2. Was ist das Ziel oder was sind die Ziele von Product Mining?
3. Wie sieht der Product Mining-Prozess aus?
4. Was sind aktuelle Herausforderungen?
5. Unterschied: Process Mining und Product Mining
6. Praktische Anwendung: Best-Practice-Beispiele
7. Welche und vor allem wie unterstützen dich Tools beim Product Mining?
8. Warum Product Mining heute unverzichtbar ist

Produktportfolios sind heute komplexer denn je und oft ahnen Unternehmen gar nicht, welche versteckten Kosten, Risiken oder Chancen sich darin verbergen. Product Mining macht genau diese verborgenen Zusammenhänge sichtbar und zeigt, welche Produkte dein Geschäft wirklich antreiben und welche es ausbremsen. Der Ansatz kombiniert Daten, Transparenz und Szenarien, um klare Entscheidungen statt Bauchgefühl zu ermöglichen.

Was ist Product Mining?

Product Mining ist ein strategischer Ansatz, der das Herz eines produzierenden Unternehmens in den Fokus rückt: das Produkt. Statt Prozesse oder isolierte KPIs zu betrachten, analysiert Product Mining alle Abhängigkeiten rund um ein Produkt: von Lieferant*innen über Komponenten und Werke bis hin zu Beständen und Kund*innen.

Mit einem digitalen Zwilling des Produktportfolios und der gesamten Supply Chain macht Product Mining diese komplexen Verbindungen sichtbar. So erkennen Unternehmen, welche Produkte tatsächlich Wert schaffen, wo Risiken entstehen und welche Maßnahmen Kosten senken, Resilienz erhöhen und Wachstum ermöglichen.

Kurz gesagt:
Product Mining schafft Transparenz in komplexen Produktlandschaften – und ermöglicht bessere, datenbasierte Entscheidungen.

Transparenz über die gesamte Wertschöpfungskette (stark vereinfacht dargestellt). 

Was ist das Ziel oder was sind die Ziele von Product Mining?

Das zentrale Ziel von Product Mining ist es, Unternehmen wieder nachhaltig wettbewerbsfähig zu machen – trotz komplexer Produktlandschaften, unsicherer Märkte und globaler Lieferketten. Product Mining schafft Transparenz über alle Produktabhängigkeiten und ermöglicht, Entscheidungen nicht mehr aus dem Bauch heraus, sondern datenbasiert und wirkungsorientiert zu treffen.

Im Kern verfolgt Product Mining dabei unter anderem die Hauptziele:

1. Produktportfolio optimieren
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   ⁠Viele Produktportfolios sind historisch gewachsen: Varianten, Altprodukte, Sonderlösungen und regionale Abweichungen führen zu hoher Komplexität und unnötigen Kosten. Product Mining zeigt, welche Produkte wirklich zum EBIT beitragen, welche Kapital binden und welche Ressourcen blockieren. Auf dieser Basis können Unternehmen Produkte konsolidieren, Varianten reduzieren oder sie gezielt weiterentwickeln.
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   ⁠Effekte: keine Altlasten, klarere Fokussierung, höhere Profitabilität.
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2. Bestandsabbau smarter steuern und Kapital freisetzen
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   ⁠Product Mining zeigt, an welchen Stellen Bestände zu hoch oder zu niedrig sind, welche Produkte Lagerkosten hochtreiben und wie Bestandsstrategien sich auf das gesamte Portfolio auswirken.
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   ⁠Effekte: geringere Kapitalbindung, gezielter Bestandsabbau, bessere Cashflow-Steuerung.
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3. Lieferketten-Resilienz erhöhen: Risiken früh erkennen
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   ⁠Mithilfe eines digitalen Zwillings werden alle Abhängigkeiten zwischen Produkten, Komponenten, Lieferanten und Werken sichtbar. Unternehmen sehen auf einen Blick, welche Komponenten kritisch sind, wie hoch ihr Ausfallrisiko ist und welche Maßnahmen dieses Risiko nachhaltig reduzieren können.
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   ⁠Effekte: höhere Supply-Chain-Resilienz, verbesserte Liefersicherheit.
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4. Disruptionen simulieren: Auswirkungen verstehen, Maßnahmen einleiten
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   ⁠Mit Product Mining können Unternehmen potenzielle Lieferantenausfälle, regionale Krisen oder Komponentenengpässe im Voraus simulieren. Durch diese „Fire-Drills“ wird sichtbar, welche Produkte betroffen wären, welche Kund*innen Einschränkungen spüren würden und welche finanziellen Auswirkungen entstehen könnten. Auf dieser Basis lassen sich gezielte Präventionsmaßnahmen entwickeln, alternative Bezugsquellen definieren und die Supply-Chain-Strategie proaktiv ausrichten.
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   ⁠Effekte: höhere Planungssicherheit, schnellere Reaktion, deutlich resilienteres Wertschöpfungsnetzwerk.

Wie sieht der Product Mining-Prozess aus?

Der Product Mining-Prozess folgt einem klar strukturierten Vorgehen, das Unternehmen in die Lage versetzt, komplexe Produktlandschaften zu verstehen, datenbasiert zu steuern und operative wie strategische Entscheidungen sicher zu treffen. Unabhängig vom angestrebten Ziel – von der Portfolio-Bereinigung bis hin zur Supply-Chain-Resilienz – basiert der Prozess immer auf denselben Grundprinzipien.

1. Transparenz schaffen: Daten konsolidieren und Zusammenhänge verstehen

Bevor Unternehmen Produkte optimieren, Risiken reduzieren oder Disruptionen simulieren können, benötigen sie eine valide Datengrundlage. Dafür werden alle relevanten Informationen aus Produktstammdaten, Stücklisten, Absatzstatistiken, Kostenstrukturen, Lieferantenbeziehungen, Beständen und Werken zentral zusammengeführt.

Das Ergebnis ist ein Enterprise Digital Twin des Produktportfolios und der gesamten Wertschöpfungskette. Er macht sichtbar:

• wie Produkte miteinander verbunden sind
• welche Komponenten wo eingesetzt werden
• welche Kosten- und Wertstrukturen existieren
• wie Kunden- und Marktanforderungen verteilt sind

Nutzen: ein vollständiger, aktueller Überblick über das gesamte Produkt- und Supply-Chain-Netzwerk.

2. Wert- und Risikotreiber identifizieren: Ballast erkennen, Potenziale sichtbar machen

Mit der neu gewonnenen Transparenz können Unternehmen analysieren:

• Welche Produkte wirtschaftlich schwach performen
• Welche Varianten kaum nachgefragt werden
• Welche Komponenten überproportional Kosten verursachen
• Welche Lieferanten oder Bauteile systemkritisch sind

Zur strukturierten Bewertung kommen typischerweise vier Analyse-Dimensionen zum Einsatz: Finanzielle Performance, Systemrelevanz, Komplexität(-kosten), strategische Relevanz. Damit lassen sich datenbasierte Listen für Maßnahmen erstellen, egal ob es um Produktauslauf, Bestandsreduktion, Preisoptimierungen oder Resilienzstrategien geht.

Nutzen: klare Prioritäten statt Bauchgefühl.

3. Gemeinsame Entscheidungen treffen: konkrete Maßnahmen ableiten

Im nächsten Schritt geht es um Kollaboration: Auf einer gemeinsamen Plattform kommen unterschiedliche Fachbereiche zusammen, um Entscheidungen fundiert und transparent zu treffen. Statt isolierter Analysen entsteht ein gemeinsames Verständnis darüber, welche Maßnahmen wirklich Potenzial haben. Teams können dabei:

• Produkte im Detail bewerten (z. B. Phase-out-Entscheidungen) 
• Szenarien diskutieren (z. B. Variantenkonsolidierung, Lieferantenwechsel)
• Kommentare und Einschätzungen ergänzen

Ein zentrales Management-Summary unterstützt Führungsteams dabei, datenbasiert finale Entscheidungen zu treffen.

Nutzen: schnellere Abstimmungen, weniger Silos, Entscheidungen mit breiter Akzeptanz.

4. Maßnahmen strukturiert umsetzen: Skalieren, Optimieren, Simulieren

Nach erfolgreichen Analysen und abteilungsübergreifenden Abstimmungen, können Unternehmen nun je nach Zielsetzung konkrete Schritte einleiten:

• Produktportfolio bereinigen: unrentable Produkte ausphasen, Varianten reduzieren, Altlasten entfernen
• Bestände gezielt steuern: Kapitalbindung reduzieren, Dispositionsparameter optimieren, Engpässe vermeiden
• Disruptionen simulieren: Fire-Drills für Lieferant*innen, Regionen, Komponenten
• Resilienz stärken: alternative Lieferant*innen identifizieren, kritische Komponenten absichern

Product Mining-Plattformen ermöglichen, diese Maßnahmen kontinuierlich zu überprüfen und zu iterieren – nicht als einmaliges Großprojekt, sondern als laufenden Prozess.

Nutzen: nachhaltige Wirkung, laufende Verbesserung, langfristige Resilienz.

Was sind aktuelle Herausforderungen?

Product Mining setzt dort an, wo viele Unternehmen mit herkömmlichen Tools heute an Grenzen stoßen: komplexe Produktlandschaften, fragmentierte Daten und eine zunehmend volatile Supply Chain. Besonders häufig treten folgende Herausforderungen auf:

1. Unklare Datenlage und fehlende Transparenz
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   ⁠Produkt-, Lieferanten- und Bestandsdaten liegen oft verteilt in verschiedenen Systemen. Dadurch fehlt der ganzheitliche Blick: Welche Produkte, Komponenten, Kunden und Lieferanten hängen zusammen? Welche Materialien sind kritisch? Wo entsteht Kosten- oder Kapitalbindung?
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2. Variantenexplosion und gewachsene Komplexität
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   ⁠Über Jahre entstehen immer mehr Produktvarianten, Sonderlösungen und regionale Abweichungen. Das Ergebnis: steigende Kosten, träge Prozesse und unübersichtliche Supply-Chain-Abhängigkeiten.
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3. Klassische Tools reichen nicht aus
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   ⁠Excel, BI-Reports oder klassische Portfolioanalysen können gute Einblicke bieten. Sie erfassen jedoch nicht die systemischen Beziehungen eines Produktportfolios und liefern damit keine Basis für vollumfängliche, strategische Entscheidungen.
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4. Steigende Volatilität in Lieferketten
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   ⁠Aufgrund der aktuellen geopolitischen Lage treten Ausfälle von Lieferanten, regionale Risiken oder Transportengpässe häufiger auf. Viele Unternehmen wissen nicht, welche Produkte bei der nächsten Disruption zuerst betroffen wären.
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5. Silos und fehlende Abstimmung
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   ⁠Analyse, Einkauf, Entwicklung, Produktion und Vertrieb arbeiten häufig nebeneinander statt miteinander. Unterschiedliche Ziele und Prioritäten führen zu langen Abstimmungsschleifen oder dazu, dass wichtige Entscheidungen überhaupt nicht getroffen werden.

Unterschied: Process Mining und Product Mining

Beide Methoden verfolgen ein ähnliches Prinzip: Daten sammeln, Zusammenhänge sichtbar machen, Unternehmen effizienter und zukunftsfähiger gestalten. Der zentrale Unterschied liegt jedoch darin, was analysiert wird.

Process Mining konzentriert sich auf Abläufe im Unternehmen. Es zeigt, wie Prozesse tatsächlich laufen, wo Abweichungen auftreten und wo operative Effizienzpotenziale liegen. Häufig knüpfen Unternehmen dabei auch an Themen wie Prozessdigitalisierung oder Prozessautomatisierung an.

Product Mining nimmt das Produktportfolio selbst in den Fokus. Es macht sichtbar, welche Produkte Wert schaffen, wo Variantenvielfalt unnötige Kosten verursacht und welche Abhängigkeiten in der Supply Chain Risiken erzeugen. Besonders Unternehmen mit großen, gewachsenen Portfolios profitieren davon, weil Product Mining hilft, Fokus zu schaffen und Komplexität zu reduzieren.

Wenn beides zusammenkommt

Auch wenn beide Ansätze unabhängig funktionieren, können sie sich ergänzen:

• Product Mining schafft Klarheit darüber, welche Produkte Priorität haben.
• Process Mining sorgt dafür, dass Abläufe rund um diese Produkte effizient funktionieren.

Das Ergebnis kann – je nach Zielsetzung – weniger Komplexität, effizientere Ressourcenverteilung oder reduzierte Kosten sein. Ob eine Kombination sinnvoll ist, hängt vom Bedarf des jeweiligen Unternehmens ab.

Wann welche Methode sinnvoll ist

• Product Mining eignet sich, wenn Portfolio, Variantenvielfalt, Wertbeitrag oder Resilienz im Mittelpunkt stehen.
• Process Mining ist sinnvoll, wenn operative Abläufe schneller, stabiler und transparenter werden sollen.

Beide Methoden adressieren unterschiedliche Fragestellungen – und genau deshalb können, aber müssen sie nicht gemeinsam eingesetzt werden.

Praktische Anwendung: Best-Practice-Beispiele

Ein besonders wirkungsvolles Einsatzfeld von Product Mining ist der Produkt-Phase-Out in komplexen, historisch gewachsenen Portfolios. Ein Beispiel aus der produzierenden Industrie zeigt, wie Unternehmen damit Variantenvielfalt reduzieren, Kosten senken und gleichzeitig ihre Lieferfähigkeit verbessern können, ohne essenzielle Produkte zu gefährden.

Das Unternehmen, ein etablierter Hersteller, verfügte über mehrere Tausend Produkte sowie zehntausende Zubehör- und Bauteilvarianten. Die Folge: steigende Komplexität, hohe Bestände, Redundanzen und ein hoher Abstimmungsaufwand im Produktmanagement. 

Schritt 1: Transparenz herstellen

Zu Beginn wurden sämtliche produkt- und zubehörbezogenen Daten in einem digitalen Zwilling zusammengeführt. Dadurch entstand erstmals ein vollständiger Überblick über:

• Produktabhängigkeiten
• Varianten und Redundanzen
• Nachfrage, Kostenstrukturen und Wiederverwendung
• Komplexitätstreiber entlang der Wertschöpfung

Diese Transparenz bildete die Grundlage für alle weiteren Schritte.

Schritt 2: Auslaufkandidaten identifizieren

Auf Basis definierter KPI-Dimensionen, wurden potenzielle Auslaufkandidaten bewertet. So konnte klar erkannt werden, welche Produkte kaum noch Wert stiften oder unverhältnismäßig viel Aufwand verursachen.

Schritt 3: Entscheidungen kollaborativ treffen

Alle relevanten Fachbereiche arbeiteten in einem gemeinsamen Entscheidungsboard. Produkte wurden detailliert bewertet, Kommentare ergänzt und Abstimmungen ausgeführt. Dadurch entstand ein schneller, für alle transparenter und nachvollziehbarer Entscheidungsprozess.

Ergebnisse: messbarer Impact

Der digitalisierte Produktauslauf führte zu:

• deutlich höherer Auslaufquote
• überdurchschnittlich hoher Umsetzungstreue (87%) der Vorschläge
• jährlichen Einsparungen im siebenstelligen Bereich
• geringerer Kapitalbindung und besserer Lieferfähigkeit
• spürbar entlasteten Teams und mehr Fokus auf Innovation

Das Beispiel zeigt: Product Mining ermöglicht es, große Portfolios strukturiert zu bereinigen, ohne wertstiftende Produkte oder Marktpositionen zu gefährden.

So geht auch der Category Leader SOLEY vor und zeigt, wie Product Mining praktisch funktioniert: durch die Kombination aus Digital Twin, datenbasierter Priorisierung und kollaborativen Entscheidungsboards. Das macht den Produktauslauf nicht nur effizienter, sondern zu einem strategischen Hebel.

Welche und vor allem wie unterstützen dich Tools beim Product Mining?

Damit Product Mining funktioniert, braucht es Lösungen, die Daten vernetzen, Abhängigkeiten sichtbar machen und Entscheidungen unterstützen. Je nach Zielsetzung kommen verschiedene Tools infrage:

Product Mining Tools

Produktzentrierte Plattformen wie  SOLEY Product Mining bilden den Kern des Ansatzes: Sie konsolidieren Produktdaten, analysieren Abhängigkeiten und unterstützen Themen wie Phase-Out, Portfolio-Bereinigung oder Supply-Chain-Resilienz.

PXM-Systeme (Product Experience Management)

Tools aus der Kategorie Product Experience Management (PXM) – etwa  Akeneo oder  Pimcore – sorgen dafür, dass Produktinformationen zentral gepflegt und konsistent ausgespielt werden. 

Supply Chain-Software

Lösungen aus der Kategorie Supply-Chain-Software unterstützen die operative Umsetzung: Bestandsmanagement, Disposition, Lieferfähigkeit. Sie machen strategische Erkenntnisse aus dem Product Mining im Tagesgeschäft nutzbar.

Process Mining Tools 

Tools aus der Kategorie Process Mining können sinnvoll sein, wenn du nach Portfolioentscheidungen Prozesse rund um bestimmte Produkte zusätzlich optimieren möchtest — sind aber kein Pflichtbestandteil des Product Mining.

Warum Product Mining heute unverzichtbar ist

Product Mining schließt eine Lücke, die viele Unternehmen erst erkennen, wenn Komplexität, Variantenvielfalt und volatile Lieferketten zur Belastung werden. Der Ansatz macht sichtbar, welche Produkte wirklich Wert schaffen, wo unnötige Vielfalt Kosten verursacht und welche Abhängigkeiten in der Supply Chain kritisch werden können.

Mit einem digitalen Zwilling des Produktportfolios entsteht eine Transparenz, die herkömmliche Analysen nicht bieten können. Ob du dein Produktportfolio bereinigen, deine Supply-Chain-Resilienz stärken oder Wachstumschancen identifizieren möchtest – Product Mining liefert die Grundlage für klare Prioritäten und belastbare Entscheidungen.

Kurz gesagt: Product Mining macht komplexe Portfolios und Lieferketten steuerbar und schafft die Basis für Effizienz, Zukunftssicherheit und nachhaltiges Wachstum.