Produktstammdaten sind das Gedächtnis eines produzierenden Unternehmens. Hier erfassen die Beteiligten alle Attribute und Varianten eines Produktes. Was als Informationsquelle gedacht ist, entwickelt sich aber häufig zu einem kaum überschaubaren Datensumpf. Jede individuelle Produktkonfiguration für einen Kunden und jede aus der Not heraus geborene Anpassung der Produktion, findet ihren Niederschlag in den Stammdaten. Mit der Konsequenz, dass die Daten geradezu explodieren. Je nach Unternehmen und Branche existieren neben einigen hundert oder tausend aktiven Produkten, Zehntausend weitere, die Mitarbeiter einmalig anlegten und dann nie wieder nutzen. Dies verkompliziert das Finden des richtigen Produktes, das Pflegen der Bestände oder das Erkennen von Inkonsistenzen.

Dank ihrer Fähigkeit, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, können KI-Anwendungen Unternehmen dabei helfen, die Situation in den Griff zu bekommen. Als Trainingsdaten dienen die vorhandenen Stammdaten. Es ist relativ einfach, Cluster mit problematischen Stammdaten auf Basis nur eines Datenfeldes zu finden: Eine vierstellige Postleitzahl bei einem Kunden aus Deutschland ist ein recht offensichtlicher Fehler. Komplexer wird die Situation, wenn mehrere Parameter wie Materialeigenschaften, Varianten, Toleranzbereiche oder Ähnliches untersucht werden sollen. Bei solchen Analysen zeigen KI-Lösungen, was sie können. Wenn die Voraussetzungen stimmen, reduzieren KI-Anwendungen den Aufwand für die Pflege der Stammdaten. Dies senkt die Fehleranfälligkeit und erleichtert das Konfigurieren von Produkten, beispielsweise in der Produktionsvorbereitung oder -planung.

KI-Anwendungen überprüfen die erfassten Informationen, erkennen Inkonsistenten und fehlerhafte Einträge. Teils überarbeitet das System die Datenbanken direkt, teils legt sie die auffälligen Stammdaten dem Sachbearbeiter zur Prüfung vor. Am Ende entsteht so eine Datengrundlage, auf der Unternehmen bessere Produktions-, Vertriebs- und Serviceprozesse aufbauen.