Stammdatenqualität: Ein wichtiger Erfolgsfaktor für Ihre S/4HANA-Migration

Da SAP den Support für SAP ECC im Jahr 2027 beendet, beschleunigen viele Fertigungsunternehmen ihre Migration zu S/4HANA. Doch während den Finanz-, Beschaffungs- und Produktionsdaten bei dieser Umstellung hohe Priorität eingeräumt wird, werden MRO-Daten (Maintenance, Repair and Operations) oft vernachlässigt. Das kann jedoch zu erheblichen betrieblichen Ineffizienzen während und nach der Migration führen.

In diesem Artikel sprechen wir darüber, warum die Reife der Stammdatenqualität nicht nur für eine erfolgreiche S/4HANA-Migration entscheidend ist, sondern auch eine strategische Chance für Unternehmen darstellt, ihre Datenqualitätsstandards zu verbessern. So eine Migration ruft die Dringlichkeit der Datenbereinigung hervor und sollte als Katalysator für die Etablierung langfristiger Datenqualität betrachtet werden.

Dieser Blogbeitrag thematisiert:

• MRO-Daten heute: Durch die Komplexität navigieren
• Auswirkungen einer schlechten Datenqualität auf S/4HANA und darüber hinaus
• SPARETECHs Ansatz zur Verbesserung und Sicherung der MRO-Datenqualität
  
  

Der aktuelle Stand der MRO-Daten: Eine komplexe Herausforderung

Das Erbe der fragmentierten Systeme und der mangelhaften Datenqualität

Bei der Verwaltung von Materialstammdaten stehen Fertigungsunternehmen vor großen Herausforderungen. Etablierte – oft manuelle – Betriebsabläufe haben über die Jahre eine Vielzahl von Dateninkonsistenzen geschaffen. Unternehmen arbeiten oft mit fragmentierten ERP-Systemen, in denen wichtige Informationen über SAP ECC, Oracle und kundenspezifische Datenbanken verstreut sind. Unternehmensfusionen und Übernahmen tragen weiter zu diesem Problem bei. Diese Fragmentierung hindert Unternehmen daran, eine korrekte Quelle der Wahrheit für ihre Daten zu schaffen.

Doppelte Datensätze, bei denen identische Ersatzteile unter verschiedenen Beschreibungen und Teilenummern existieren, erschweren die Datenverwaltung zusätzlich. Unvollständige oder veraltete Informationen stellen eine weitere Herausforderung dar. Kritische Details wie Hersteller, Beschreibungen und Artikelnummern fehlen oft oder sind falsch. Veraltete Materialien im System sorgen ebenfalls für zusätzliche Hürden.

Außerdem gibt es in vielen Unternehmen Probleme mit der Standardisierung. Fertigungsunternehmen haben entweder keine standardisierten Namenskonventionen oder sie haben Standards eingeführt, die nicht konsequent befolgt werden. Verschiedene Werke, Lieferanten und Abteilungen verwenden oft unterschiedliche Begriffe und Klassifizierungssysteme. Es ist nicht ungewöhnlich, dass Materialstammsätze mit Herstellerteilenummern in Typencodes gespeichert werden, was die Identifizierung bestimmter Komponenten erschwert.

Wenn eine gemeinsame Verantwortung für niemanden eine Priorität hat

Die etablierte Dynamik in den Organisationen erschwert die Situation oft zusätzlich: In vielen Unternehmen gibt es keine umfassenden Data-Governance-Strategien und die Zuständigkeiten sind oft auf verschiedene Abteilungen verteilt. Dies führt zu einer Situation, in der Datenqualitätsprobleme zwar allgemein anerkannt werden, aber keine einzelne Abteilung die Verantwortung für die Verbesserung übernimmt.

"Selbst wenn es Governance-Strategien gibt, sind sie in der Regel auf Produktionsmaterialien ausgerichtet, während Ersatzteildaten trotz ihrer kritischen Rolle im Instandhaltungsbetrieb in der Vergangenheit nur wenig Beachtung gefunden haben. Ohne klare Zuständigkeiten oder dedizierte Ressourcen für das MRO-Datenmanagement gibt es immer wieder Probleme mit der Datenqualität, die die S/4HANA-Migration erschweren."

Karina Ziskel
SPARETECH Account Executive

Die versteckten Kosten von schlechten Daten bei einer S/4HANA-Migration und darüber hinaus

Schlechte Datenqualität stellt Fertigungsunternehmen bereits vor erhebliche operative Herausforderungen. Während sich Unternehmen auf die S/4HANA-Migration vorbereiten, bleiben existierende Datenqualitätsprobleme bestehen und werden sogar noch kritischer. Eine schlechte Datenqualität erschwert nicht nur den Migrationsprozess selbst, sondern schränkt auch die künftigen Vorteile der erweiterten Funktionen von S/4HANA ein.

Zuordnung von Herausforderungen und Ressourcen während der Migration

Doppelte und inkonsistente Ersatzteildatensätze führen zu erheblichen Problemen. Ein technisch identisches Teil existiert oft unter verschiedenen Namen, Beschreibungen und Formaten in verschiedenen Systemen - ein einzelnes Kugellager kann beispielsweise in einem Werk als "BRG-6203-2RS" bezeichnet werden, in einem anderen jedoch als "6203.2RS". Ohne eine Harmonisierung der Daten vor der Migration behandelt S/4HANA diese Varianten als unterschiedliche Teile, was zu doppelten Einträgen und Ineffizienzen bei der späteren Beschaffung führt. Eine falsche Zuordnung kann auch dazu führen, dass Teile falsch klassifiziert werden, was sich auf die Beschaffung, Wartung und das Reporting auswirkt.

Zudem bindet die Behebung dieser Datenprobleme während der Migrationsphase erhebliche personelle Ressourcen. Dies verstärkt die ohnehin hohe Belastung der beteiligten Teams zusätzlich. Diese sich überschneidenden Anforderungen können den Projektzeitraum erheblich verlängern und die Kosten der Migration in die Höhe treiben.

Einschränkung der S/4HANA-Funktionen

Die erweiterten Funktionen von S/4HANA erfordern saubere, strukturierte Daten, um effektiv zu sein. Mit den verbesserten Funktionalitäten verspricht S/4HANA Echtzeiteinblicke durch intuitive Fiori-Dashboards und nahtlos integrierte Prozesse. Dies kann jedoch zu einer Belastung werden, wenn mit MRO-Daten von schlechter Qualität gearbeitet wird.

Unternehmen können die Automatisierungsfunktionen von S/4HANA nicht voll ausschöpfen, wenn die zugrunde liegenden Daten unzuverlässig sind. Beispielsweise ermöglichen die in SAP S/4HANA eingebetteten Analyse- und LLM-Funktionen eine automatisierte Bedarfsprognose, Beschaffung und Bestandsverwaltung. Wenn jedoch die zugrundeliegende Stammdatenqualität schlecht ist, kann das System die Nachfrage nicht genau prognostizieren oder die Lagerbestände optimieren. Dadurch sind die Teams gezwungen, die Lagerbestände und Wartungspläne manuell zu überprüfen, wodurch das transformative Potenzial der fortschrittlichen Lieferketten- und Planungsfunktionen von S/4HANA zunichtegemacht wird.

Gefährdetes Potenzial von KI und maschinellem Lernen

Da Unternehmen zunehmend künstliche Intelligenz (KI) einsetzen oder einzusetzen planen, wird die Datenqualität immer wichtiger. KI-unterstützte Beschaffungsentscheidungen und Kostenoptimierungen scheitern, wenn sie mit unzuverlässigen Ersatzteile- und Lieferantendaten arbeiten. Dies kann zu suboptimalen Einkaufsstrategien, ungenauen Kostenvorhersagen und verpassten Einsparmöglichkeiten führen. So können KI-Algorithmen beispielsweise keine Möglichkeiten für Sammelbestellungen erkennen, potenzielle Vorteile der Lieferantenkonsolidierung übersehen oder aufgrund unvollständiger Daten falsche Empfehlungen für Nachbestellungen abgeben.

Datenreife erreichen: Der strukturierte Ansatz von SPARETECH

"Eine erfolgreiche Migration beginnt lange vor der eigentlichen technischen Implementierung und erfordert von den Unternehmen eine ganzheitliche Betrachtung ihrer aktuellen Systeme und Datenlandschaft. Diese Vorbereitungsphase ist entscheidend für die Identifizierung potenzieller Herausforderungen und die Festlegung eines richtigen Ansatzes, um Verluste während der Umstellung zu minimieren."

Karina Ziskel
SPARETECH Account Executive

Gesundheitscheck für die Daten

Die Vorbereitung Ihrer Daten auf eine S/4HANA-Migration erfordert einen umfassenden Ansatz. Der Prozess sollte mit einem gründlichen Data Health Check beginnen, um den aktuellen Zustand Ihrer Materialstammdaten zu bewerten. Diese Bewertung liefert wichtige Erkenntnisse über die Bereiche, die Aufmerksamkeit erfordern, und hilft bei der Entwicklung einer gezielten Verbesserungsstrategie.

Basierend auf den Ergebnissen des Data Health Checks müssen Unternehmen in der Regel eine Kombination der folgenden Initiativen umsetzen, um eine optimale Datenreife für die S/4HANA-Migration zu erreichen:

Datenbereinigung und -anreicherung

Die Datenbereinigung und -anreicherung bildet den zentralen Schritt des Optimierungsprozesses. Dazu gehören das Erkennen und Entfernen von Duplikaten, das Korrigieren von Ungenauigkeiten und die Anreicherung von fehlenden Daten. Über die grundlegende Bereinigung hinaus schafft die Datenanreicherung einen Mehrwert, indem fehlende Attribute und technische Details hinzugefügt werden, die den Informationsgehalt der Daten erhöhen. Dazu gehört das Vervollständigen von Datensätzen mit wichtigen Herstellerinformationen wie Produktnamen, EAN, Artikelnummern und ECLASS-IDs.

Durch den Zugriff auf die SPARETECH-Datenbank erhalten Unternehmen außerdem Transparenz über Informationen zum Produktlebenszyklus (Obsoleszenz und potenzielle Nachfolger) und verfügbare Lieferanten, was ein effektives Obsoleszenzmanagement und bedarfsgerechte Beschaffung unterstützt.

Standardisierung von Daten

Durch die Standardisierung wird die Konsistenz aller Dateneinträge sichergestellt, indem einheitliche Formate für Datenattribute (z. B. Werksdaten, Teilenummern) festgelegt und eine einheitliche Terminologie (z. B. Artikelnummer, Hersteller) im gesamten System verwendet werden. Dadurch werden Diskrepanzen wie unterschiedliche Namenskonventionen, inkonsistente Dateneingaben und nicht übereinstimmende Formate vermieden, was die Datenqualität verbessert und die Suche, Analyse und gemeinsame Nutzung erleichtert.

Gleichzeitig kann eine Umstrukturierung der Daten erforderlich sein, um die Informationen zu organisieren und richtig anzuordnen, z. B. durch das Verschieben von fehlplatzierten Einträgen in die richtige Spalte oder das Sicherstellen, dass jedes Datenfeld genaue Informationen enthält.

Datenharmonisierung

Für Unternehmen mit mehreren ERP-Systemen ist die Datenharmonisierung unerlässlich. Dieser komplexe Prozess erfordert eine sorgfältige Identifizierung und Zuordnung gleicher Teile in den verschiedenen Systemen, wobei Konflikte zwischen unterschiedlichen Namenskonventionen und Datenstrukturen gelöst werden müssen.

"Unternehmen müssen Lieferanteninformationen, Teilenummern und technische Spezifikationen aus allen Quellen akribisch konsolidieren. Ziel ist es, eine Quelle der Wahrheit zu schaffen, in der jedes Ersatzteil einen führenden Datensatz hat. Dieser Datensatz wird zur Standardreferenz in allen Werken oder Standorten und sorgt für Konsistenz bei Bestellung, Instandhaltung und Bestandsverwaltung."

Jeffrey Loh
Produktmanager bei SPARETECH

SPARETECH als Zwischenlösung während der Migration

Während des S/4HANA-Migrationsprozesses dient SPARETECH als zentrale Plattform für die Verwaltung von MRO-Daten, bevor diese in das neue System übertragen werden. Teams können in einer strukturierten Umgebung effizient Ersatzteildatensätze suchen, erstellen und aktualisieren und so die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten vor dem Go-Live sicherstellen. Sobald die Migration abgeschlossen ist, werden die validierten und standardisierten Daten nahtlos in S/4HANA übertragen, was einen reibungslosen Übergang mit minimalen Betriebsunterbrechungen ermöglicht.

Aufrechterhaltung der Datenqualität: Eine kontinuierliche Aufgabe

Das Erreichen der Stammdatenreife für die S/4HANA-Migration ist kein einmaliges Projekt, sondern der Beginn einer Reise. Unternehmen müssen starke Data-Governance-Prozesse implementieren und die Datenqualität durch digitale Workflows aufrechterhalten. Durch dieses nachhaltige Engagement wird sichergestellt, dass saubere, standardisierte Daten auch lange nach der ersten Migration die operative Exzellenz fördern.

SPARETECH unterstützt diese Data Governance durch konfigurierbare Prozesse und intelligente Funktionen, die eine langfristige hohe Datenqualität sicherstellen, die Materialneuanlage erleichtern und die Einhaltung von Unternehmensstandards gewährleisten.

Den ersten Schritt machen

Sind Sie bereit für eine reibungslose und erfolgreiche S/4HANA-Migration? Der Weg zu optimalen MRO-Daten beginnt damit, dass Sie wissen, wo Sie stehen. Wenden Sie sich an SPARETECH, um eine kostenfreie Bewertung Ihrer Datenqualität zu erhalten.

Unser Expertenteam hilft Ihnen dabei, potenzielle Herausforderungen zu erkennen, eine maßgeschneiderte Strategie zu entwickeln und Sie bei jedem Schritt Ihrer Datenaufbereitung zu begleiten. Lassen Sie nicht zu, dass eine schlechte Datenqualität Ihre S/4HANA-Migration gefährdet - machen Sie noch heute den ersten Schritt in Richtung Data Excellence.