Hersteller verlassen sich heute auf umfangreiche Netzwerke von Teilen, Systemen und Lieferanten — alle verbunden durch ein entscheidendes Element: Daten. Wenn jedoch Stammdaten inkonsistent oder schlecht verwaltet sind, verlangsamen sich Prozesse und die Kosten steigen.
Doppelte Einträge. Fehlende Attribute. Widersprüchliche Beschreibungen. Dies sind nicht nur Datenprobleme — es sind betriebliche Risiken, die sich in Wartungsverzögerungen, überschüssigen Beständen und Beschaffungsfehlern zeigen.
Stammdaten-Governance - auf english: Master Data Governance (MDG) - im Bereich Maintenance, Repair and Operations (MRO) ist die Kombination aus Regeln, Rollen und Arbeitsabläufen, die sicherstellt, dass Stammdaten — wie Ersatzteilinformationen — über Systeme, Standorte und Teams hinweg präzise, vollständig und konsistent sind.
Wenn Wartungs-, Beschaffungs- oder Betriebsteams mit Ineffizienzen konfrontiert sind, liegt die Ursache oft nicht in der Software selbst, sondern in der mangelnden Qualität und fehlenden Governance der zugrundeliegenden Stammdaten. Deshalb ist MDG zu einer geschäftskritischen Fähigkeit geworden.
Die Auswirkungen mangelhafter Stammdaten-Governance im MRO-Bereich sind in einem Dashboard selten sichtbar, zeigen sich aber überall:
Laut SPARETECH's Branchendaten:
Und die Kosten summieren sich: übervolle Lager, längere Ausfallzeiten, erhöhte Beschaffungskosten und geringeres Vertrauen in interne Systeme. SSchlechte Daten verursachen bei jedem Schritt Reibung — und das Problem verstärkt sich mit jedem neuen Standort, Werk oder System.
Die Investition in robuste MDG-Prozesse liefert klaren Mehrwert — besonders im Kontext von MRO (Maintenance, Repair and Operations), wo doppelte Ersatzteile, inkonsistente Benennungen und Datensilos operative Reibung und versteckte Kosten verursachen. Hier sind einige Vorteile eines robusten MDG-Frameworks.
Eine der unmittelbarsten Auswirkungen effektiver Master Data Governance ist die Reduzierung des Ersatzteilbestands. Durch die Identifizierung und Beseitigung von Duplikaten oder obsoleten Artikeln können Organisationen Materialeinträge konsolidieren und unnötige Lagerbestände reduzieren. Dies schafft Lagerplatz und setzt gebundenes Kapital frei.
💡 Fallstudie: Idahoan Foods
Idahoan Foods erreichte durch standortübergreifende Datenstandardisierung und Duplikaterkennung eine Bestandsreduzierung von bis zu 50% bei gängigen Teilen.
Einkaufsteams profitieren von standardisierten, durchsuchbaren Daten. Mit vertrauenswürdigen Ersatzteilbeschreibungen, harmonisierten Attributen und Transparenz über verfügbare Lieferanten können Einkäufer falsche Beschaffungen vermeiden, kostengünstige Alternativen identifizieren und die Abhängigkeit von einzelnen Lieferanten reduzieren. Dies führt direkt zu messbaren Einkaufskosteneinsparungen, beschleunigter Beschaffung und reduziertem Validierungsaufwand.
💡 Fallstudie: ErlingKlinger
ElringKlinger erzielte durch bessere Ersatzteilidentifikation Einkaufskosteneinsparungen von über 90.000 €.
Effektive Stammdaten-Governance verwandelt Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse — und erschließt bessere Analysen in Wartung und Beschaffung. Ob Sie Lieferantenkonditionen vergleichen, den Ersatzteilverbrauch prognostizieren oder strategischen Einkauf betreiben, ein sauberer und standardisierter Materialstamm ist essenziell und kann zu erheblichen Effizienzsteigerungen führen
💡 Fallstudie: Bosch
Bosch erzielte über 50% Effizienzsteigerung in ihren Materialanforderungsprozessen durch automatische Prüfung von Ersatzteillisten für neue Maschinen und Produktionslinien.
KI-Tools, Plattformen für vorausschauende Wartung (predictive maintenance) und intelligente Beschaffungssysteme sind auf saubere, strukturierte Eingaben angewiesen. MDG stellt sicher, dass grundlegende Ersatzteildaten korrekt, vollständig und abgestimmt sind — und ermöglicht so Automatisierung und Systemskalierbarkeit.
Stammdaten-Governance wird oft als technisches Projekt oder Softwaremodul missverstanden. In Wirklichkeit ist es eine strategische Geschäftsfähigkeit, die festlegt, wie kritische Daten erstellt, gepflegt und kontinuierlich optimiert werden.
Ein ausgereifter MDG-Ansatz umfasst:
Die Implementierung von Stammdaten-Governance erfordert keine massive Systemumstellung. Ein fokussierter, schrittweiser Ansatz hilft, Vertrauen in Ihre Daten aufzubauen und früh Wert zu demonstrieren. So können Sie beginnen.
Beginnen Sie mit der Bewertung der Qualität Ihrer bestehenden Daten. Zu prüfende Schlüsselaspekte sind:
Diese Bewertung liefert eine Baseline und hilft, ein oder zwei Materialgruppen mit hoher Wirkung — zum Beispiel häufig bestellte Ersatzteile oder Komponenten kritischer Anlagen — für die Bereinigung zu priorisieren.
Sobald Sie Ihre Schwerpunktbereiche identifiziert haben, definieren Sie klare Dateneigentümerschaft und Governance-Regeln. Dies umfasst:
Nutzen Sie diese Phase, um frühe Erfolge zu demonstrieren — wie die Reduzierung doppelter Bestände oder die Verkürzung der Beschaffungszeit um 30%.
Während Sie die MDG-Bemühungen ausweiten, konzentrieren Sie sich auf Change Management. Langfristige Adoption hängt ab von:
Sobald Ihr Governance-Prozess läuft, ist die nächste Herausforderung die Skalierbarkeit. MRO-Umgebungen werden komplexer, datenintensiver und vernetzter. Hier sind drei zu berücksichtigende Trends:
Die besten Strategien antizipieren Wachstum und betten Governance in den täglichen Betrieb ein. So bleiben Sie vorne — anstatt nur aufzuholen.
Stammdaten-Governance ist oft unsichtbar — aber die Auswirkungen sind überall. Es bestimmt, wie schnell ein Techniker das richtige Teil findet, wie selbstbewusst der Einkauf verhandelt und wie reibungslos Ihre Systeme mit Veränderungen skalieren.
In einer Umgebung, in der Verfügbarkeit, Effizienz und Digitalisierung wichtiger denn je sind, ist MDG keine Hintergrundaufgabe, sondern ein strategischer Hebel.
Bevor Sie neue Software implementieren oder eine weitere Transformationsinitiative starten, stellen Sie diese einfache Frage:
Können wir unseren Daten vertrauen?
Wenn die Antwort nein lautet, ist MDG der Ausgangspunkt.