Der Kern dieser Arbeit ist Timing: Material muss genau dann da sein, wenn die Produktion es braucht. Mengen berechnen, Bestände prüfen, Lieferungen organisieren, Verzögerungen nachgehen – ein Verzug an einer Stelle wirkt sich sofort auf den ganzen Ablauf aus.
Damit bei der Produktion nichts fehlt, berechnen Bürokräfte in der Material- und Fertigungsplanung, wie viel Material wann gebraucht wird.
Bürokräfte in der Material- und Fertigungsplanung und verwandte Berufe berechnen die zu bestimmten Terminen benötigten Materialmengen für Fertigungs-, Bau- und ähnliche Produktionsprogramme und erstellen und überprüfen Produktionsablaufpläne. Zu den Aufgaben gehören - (a) Berechnen von Mengen, Qualitäten und Arten der für Produktionsprogramme benötigten Materialien; (b) Erstellen von Materialbedarfsplänen, Sicherstellen der Verfügbarkeit von Materialien bei Bedarf sowie Führen der entsprechenden Aufzeichnungen; (c) Erstellen oder Mitwirken bei der Erstellung von Produktionsablaufplänen auf Grundlage von Kundenaufträgen sowie Produktionskapazität und -leistung; (d) Überprüfen von Beständen, Organisieren von Lieferungen und Untersuchen von Verzögerungen; (e) Erfassen und Koordinieren des Arbeits- und Materialflusses zwischen Abteilungen. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Produktionssachbearbeiter - Terminplansachbearbeiter (Material)
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Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 4322.
Die planende und berichtende Schreibtischarbeit ist moderat betroffen und verliert in Stellenanzeigen an Nachfrage, während die körperliche Bestands- und Flächenarbeit unverändert bleibt.
Bürokräfte in der Fertigungsplanung liegt nahe am oberen Rand — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.
| Eigene Auswertung | ILO-Einstufung | In der Berufsgruppe |
|---|---|---|
| oberstes Fünftel von 411 Berufen | im unteren Bereich der von generativer KI berührten Berufe | Von 6 verglichenen Berufen ist nur einer weniger betroffen als dieser. Gruppe: Rechnungswesen & Materialwirtschaft |
Ähnlich eingeordnet: Buchmacher und Croupiers · Inkassobeauftragte und verwandte Berufe · Bibliotheksassistenten
Wie viel Arbeitszeit sich wirklich verschiebt, misst keine der Quellen — die zweistelligen Werte sind Veränderungen der Nachfrage in Stellenanzeigen, nicht der täglichen Arbeit selbst. Für die körperlichen Aufgaben — Bestände aufnehmen, kommissionieren, Flächen organisieren — bleibt die Lager- und Regalrobotik völlig ungemessen, weil nur die textbasierte KI erhoben wurde. Nach heutigem Stand bleibt gerade dieser physische Teil die große Unbekannte.
Eigene Auswertung (SapientShift-Tätigkeitsanalyse) auf Basis der ILO-Einstufung · Quelle der Einstufung: ILO, Generative AI and Jobs (Working Paper 140), 2025 · Stand 2026-07-19 · Methodik
Der planende, berichtende Teil am Schreibtisch gilt als moderat betroffen — und genau dort zeigt sich der Rückgang: In US-Stellenanzeigen sank die Nachfrage nach Produktionsverfolgung und Qualitätskontrolle samt Auswertung um gut ein Viertel, ebenso das Erstellen von Betriebs- und Effizienzberichten. Gegenläufig wächst der zwischenmenschliche Abstimmungsanteil, dessen Nachfrage von 39 auf 47 Prozent der Ausschreibungen stieg — die Koordination mit Menschen gewinnt, während das Dokumentieren verliert. Die ausführende Bestands- und Flächenarbeit daneben ist dagegen als gar nicht bzw. nur minimal betroffen gemessen. Betroffen ist also die administrative Schicht, nicht das Hantieren mit der Ware selbst.
Die operative Ablaufplanung verschiebt sich spürbar, während die Abstimmung im Team eher wichtiger wird.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Planen und Koordinieren von Abläufen gehört zu den Tätigkeiten, die sich sichtbar bewegen: Die Nachfrage nach dem Verfolgen und Auswerten operativer Kennzahlen ist messbar zurückgegangen — für einzelne Planungsaufgaben um rund ein Viertel —, und Betriebe mit hohem KI-Einsatz fragen weniger allgemeine Management- und Projektmanagement-Fähigkeiten nach. Zugleich ist nicht die ganze Aufgabe betroffen: Die strategische Planung bleibt außen vor, und Abstimmungs- und Teamfähigkeiten zählen sogar zu den am stärksten wachsenden Anforderungen. Verschoben wird also vor allem der berechenbare, dokumentierende Teil, während das Zusammenführen von Menschen und Zielen an Gewicht gewinnt.
Die planende und preisoptimierende Seite der Beschaffung gerät durch KI in Bewegung, das Aushandeln und Pflegen von Lieferantenbeziehungen bleibt menschliche Arbeit.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Beim Optimieren von Preisen, Mengen und Lieferketten zählt der Einkauf zu den am stärksten von KI berührten Bereichen: Wo Aufgaben besonders KI-fähig sind, sinkt anschliessend die Nachfrage nach den zugehörigen Fähigkeiten, und die Arbeit verlagert sich innerhalb des Berufs zu weniger berührten Teilaufgaben. Zugleich stuft eine andere Untersuchung genau die Kern-Einkaufsberufe als kaum berührt ein, sodass das Bild uneinheitlich bleibt. Absehbar ist vor allem eine Verschiebung: Die datengetriebene Analyse übernimmt zunehmend KI, das Aushandeln und Pflegen der Lieferantenbeziehungen bleibt eine menschliche Aufgabe.
Das Organisieren von Warenbestand und Verkaufsfläche bleibt vom Anfassen geprägt und weitgehend unberührt.
Das Einräumen, Ordnen und Bereitstellen von Waren zählt zu den am wenigsten betroffenen Tätigkeiten: Die praktische Arbeit an Regal und Fläche lässt sich schwer automatisieren, und Fachleute haben die Automatisierungswerte für solche manuellen Aufgaben ausdrücklich nach unten korrigiert. Einzelne angrenzende Teilaufgaben, etwa im direkten Verkauf, sind stärker berührt, und anordnende oder planende Rollen liegen dabei höher als die ausführenden.
Das Zusammenführen und Verbuchen der Abläufe verschiebt sich spürbar Richtung Automatisierung, die Abstimmung an den Schnittstellen weniger.
Das Koordinieren und Dokumentieren von Transport- und Frachtabläufen gehört zu den stärker betroffenen Bürotätigkeiten: Ein wachsender Teil des heutigen Aufgabenbestands lässt sich automatisieren, und zwei methodisch unabhängige Messungen ordnen die Logistik-Koordination übereinstimmend weit oben ein. Betriebe erwarten gerade in der Lieferketten- und Bestandssteuerung überdurchschnittlich, dass Stellen zurückgehen. Das Zusammenführen und Verbuchen von Daten verschiebt sich damit deutlich, während einzelne Teile der Abstimmung an den Schnittstellen weniger betroffen bleiben.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Bürokräfte in der Material- und Fertigungsplanung und verwandte Berufe · 4322
Gradient 2 4322 Production Clerks 0.44 0.06 | Gradient 2 3341 Office Supervisors 0.43 0.11 | Gradient 2 1219 Business Services and Administration Managers Not Elsewhere Classified 0.42 0.1 | Gradient 3 3343 Administrative and Executive Secretaries 0.54 0.14 | Not Exposed 1213 Policy and Planning Managers 0.36 0.04 | Minimal Exposure 1324 Supply, Distribution and Related Managers 0.38 0.05 | Minimal Exposure 1120 Managing Directors and Chief Executives 0.38 0.06 | Moderate occupational AI exposure, with high task-level variability. These occupations include a mix of some tasks that are exposed to GenAI and others not at risk, making the impact uneven.
applications, Industrial Production Managers experience large declines in skills related to planning and tracking operational decisions. | Industrial Production Managers • Develop or implement production tracking or quality control systems, analyzing production, quality control, maintenance, or other operational reports to detect production problems. -26.6 | • Prepare reports on operations and system productivity or efficiency. -24.8
Logisticians | Transportation, Storage, and Distribution Managers | Production, Planning, and Expediting Clerks | Management Analysts
Establishment-level AI exposure is associated with decreased demand for management skills. On average across countries in the sample demand for management skills declined by under 4 percentage points for a one standard deviation increase in AI exposure (Figure 4.2, Panel A). All countries in the sample are associated with a decline in management skills, and all are statistically significant from zero. | What is notable about this subgrouping is that the most frequently appearing skills are general office administration and project management, skills that are more closely associated with lower-level office and general business duties than with higher-level management positions.
Co-ordination skills are the fastest growing subcomponent in the social skills category. By far the most demanded co-ordination skills are ‚work in teams', ‚teamwork' and ‚collaboration'. On average across countries in the sample, the share of vacancies demanding co-ordination skills increased from 39% to 47% between the base and end years (Figure 3.2).
In pricing and supply chain optimization, Purchasing Managers and Wholesale and Retail Buyers emerge as the most exposed, while in process automation and operational efficiency the most exposed tasks are linked to Sales Engineers and Other Engineering Technologists.
Across all specifications, coefficients on task-level AI exposure are negative and of similar magnitude: greater exposure reduces the intensity with which firms demand skills linked to those tasks. […] a one–standard deviation increase in task-level AI exposure lowers demand for the associated skills by about 2 percent over five years. Because the dependent variable is a share, this implies reallocation of labor effort away from exposed tasks and toward less-exposed tasks within the same occupation.
Purchasing Agents (13-1023) 1.51 / High-skill, high-wage occupations are the most exposed to artificial intelligence. […] These are occupations that require cognitive skills that cannot be automated with a discrete set of instructions, but for which artificial intelligence excels
One-third of organizations expect AI to reduce their workforce in the coming year, even though large-scale job losses have not yet shown up in overall employment data. […] Anticipated reductions are highest in service operations, supply chain, and software engineering. Across nearly all functions, anticipated decreases outpaces those already observed. / This trend is particularly pronounced in service operations, supply chain/inventory management, marketing and sales, and software engineering, where the expected decrease in employees for the next year significantly exceeds the actual decrease reported over the past year.
Minimal Exposure 3323 Buyers 0.39 0.08 / Minimal Exposure 1324 Supply, Distribution and Related Managers 0.38 0.05 / Minimal Exposure (Low exposure, moderate task variability) μ < 0.5 and μ + σ > 0.4 — Occupations with low GenAI exposure, where some tasks show moderate automation potential, but overall occupational exposure remains limited. / a more granular distinction of Minimal Exposure, where some interaction with GenAI may occur, but without significantly altering the nature of these roles / Moderate occupational AI exposure, with high task-level variability. These occupations include a mix of some tasks that are exposed to GenAI and others not at risk, making the impact uneven.
Not Exposed 9334 Shelf Fillers 0.2 0.1 / Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score.
Minimal Exposure 4321 Stock Clerks 0.37 0.06 / Occupations with low GenAI exposure, where some tasks show moderate automation potential, but overall occupational exposure remains limited.
Gradient 1 5223 Shop Sales Assistants 0.38 0.16 / Low overall GenAI exposure at the occupational level, but high variability across tasks. Some tasks within these occupations have an elevated automation potential, even if the occupation as a whole remains strongly reliant on tasks that have a low potential of automation.
Gradient 2 5221 Shopkeepers 0.43 0.1 / Gradient 2 1420 Retail and Wholesale Trade Managers 0.44 0.15
In occupations dominated by manual and physical tasks, such as Craft and Related Trades Workers, Plant and Machine Operators, and Farmers, Gardeners, Foresters, and Fishers, experts consistently assigned lower scores compared to the survey respondents, reflecting the practical limitations of automating tasks that require physical manipulation or manual dexterity.
Gradient 3 3331 Clearing and Forwarding A[g]ents 0.57 0.09
Gradient 3 4323 Transport Clerks 0.5 0.1
Gradient 3 captures occupations where a significant portion of tasks are consistently exposed to GenAI, signaling growing automation risks and requiring adaptation strategies for workers (Significant exposure, high task variability). | Above-moderate occupational exposure: even though some tasks remain less exposed, the overall potential of automation of the current tasks with GenAI is growing in these occupations.
25 Most Exposed Occupations […] Market Research Analysts and Marketing Specialists / Management Analysts / Logisticians / Computer Hardware Engineers / Financial Specialists / Computer and Information Systems Managers / Sales Engineers / Financial Risk Specialists / Transportation, Storage, and Distribution Managers […] | This table details the top and bottom 25 occupations ranked by average AI exposure […] These rankings are based on the computed AI exposure scores, which leverage task-level similarities between AI applications and occupational descriptions.
In nearly all functions, respondents anticipate a greater impact from AI on headcount next year than was observed in the past year, with expected decreases outpacing observed decreases. This trend is particularly pronounced in service operations, supply chain/inventory management, marketing and sales, and software engineering, where the expected decrease in employees for the next year significantly exceeds the actual decrease reported over the past year.
Die planende und berichtende Schreibtischarbeit ist als moderat exponiert gemessen und verliert in Stellenanzeigen an Nachfrage, während die physische Bestands- und Flächenarbeit als nicht verändert gemessen ist
Für diese Rolle liegt ein eigener ILO-Wert vor: 4322 Production Clerks ist mit 0,44 (SD 0,06) in Gradient 2 eingestuft — eine Kategorie, die die ILO als „moderate occupational AI exposure" mit einem Nebeneinander exponierter und nicht gefährdeter Teilaufgaben beschreibt —, und Hampole et al. führen Production, Planning, and Expediting Clerks unabhängig davon unter den 25 am stärksten KI-exponierten Berufen; damit liegt diese Rolle deutlich über der Leitungsebene, die sie beliefert (1324 Supply, Distribution and Related Managers 0,38 / SD 0,05; 1213 Policy and Planning Managers 0,36 / SD 0,04). Der Rückgang trifft genau den dokumentengebundenen Teil: In US-Stellenanzeigen sinkt die Nachfrage nach Produktionsverfolgungs- und Qualitätskontrollsystemen samt Auswertung operativer Berichte um 26,6 Prozent und nach der Erstellung von Betriebs- und Effizienzberichten um 24,8 Prozent — gemessen für Industrial Production Managers, also auf Tätigkeits-, nicht auf Rollenebene —, und die OECD benennt den betroffenen Skill-Kern ausdrücklich als „general office administration and project management", der eher zu untergeordneten Büro- und Geschäftsaufgaben gehöre als zu höheren Managementpositionen; gegenläufig wächst allein der zwischenmenschliche Abstimmungsanteil, dessen Nachfrage von 39 auf 47 Prozent der Ausschreibungen stieg. Auf der Materialseite gilt derselbe Wert 0,44 (SD 0,06) auch für die Bestell- und Materialabwicklung, während benachbarte Abwicklungsberufe noch höher liegen (3331 Clearing and Forwarding Agents 0,57 / SD 0,09; 4323 Transport Clerks 0,50 / SD 0,10) und die ausführende Bestands- und Flächenarbeit umgekehrt als nicht bzw. minimal exponiert gemessen ist (9334 Shelf Fillers 0,20; 4321 Stock Clerks 0,37 / SD 0,06 — bei dieser Streuung ist nicht einmal eine einzelne Teilaufgabe exponiert).
Keine Quelle misst, wie viel Arbeitszeit sich tatsächlich verschiebt — die zweistelligen Werte sind Nachfrageänderungen in US-Stellenanzeigen —, und für die physische Bestandsaufnahme, Kommissionierung und Flächenorganisation bleibt Lager- und Regalrobotik vollständig ungemessen, weil ausschließlich generative KI erhoben wurde.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Bürokräfte in der Fertigungsplanung allgemein — mit Tätigkeiten wie „Programme und Betriebsabläufe planen und koordinieren“ oder „Einkauf, Beschaffung und Lieferantenbeziehungen managen“.
Für diesen Beruf sprechen die Daten für deutliche Veränderung.
Ihre Rolle ist bereits übernommen. Für eine Einschätzung, die zu Ihrer Lage passt, fragen wir noch nach Branche und Berufserfahrung — dieselbe Rolle bedeutet in unterschiedlichen Branchen Unterschiedliches.
SapientShift (2026): Bürokräfte in der Fertigungsplanung — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/buerokraefte-in-der-fertigungsplanung
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