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Inhaltsübersicht
- Die Herausforderung: Schlechte Datenqualität im Materialstamm
- Wie können Sie eine hohe Datenqualität im Materialstamm sicherstellen?
Unternehmen, die Prozesse verbessern und Kosten senken wollen, brauchen saubere und klare Stammdaten. Diese sind für eine effiziente Arbeit unerlässlich. Auch Fertigungsunternehmen müssen heute datengestützte Entscheidungen treffen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Vertrauenswürdige Daten sind in diesem Zusammenhang von großer Bedeutung. Letztlich ist eine hohe Datenqualität entscheidend, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
Wie geht man mit schlechter Datenqualität um, wenn man sie einmal festgestellt hat? Welche Auswirkungen hat sie auf die Prozesse des Ersatzteilmanagements? Im Folgenden haben wir Antworten auf diese und andere Fragen zusammengestellt.
Die Herausforderung: Schlechte Datenqualität im Materialstamm
Effiziente, zuverlässige und kollaborative Prozesse zu gewährleisten, ist für Instandhaltungsmanager nicht immer einfach. Eine der größten Herausforderungen, mit denen sie konfrontiert sind, ist die schlechte Datenqualität im Materialstamm. Dies kann sich auf unterschiedliche Weise äußern, z. B:
- Duplikate
- Abkündigungen
- Ungenauigkeiten
- Unvollständige Informationen
Für eine umfassende und kontinuierliche Datenbereinigung ist es entscheidend, die Ursachen für schlechte Datenqualität zu kennen. Diese Ursachen müssen durch standardisierte Prozesse und mit Hilfe von Softwarelösungen nachhaltig beseitigt werden, um korrekte und vollständige Stammdaten zu gewährleisten.
Ursachen für schlechte Datenqualität
Sobald eine schlechte Datenqualität im Materialstamm festgestellt wurde, besteht der nächste Schritt darin zu verstehen, wo das Problem liegt. Erst dann kann es angegangen werden.
Im Folgenden werden einige der Hauptursachen für jede der oben genannten Arten von schlechten Daten genannt:
- Duplikate: Entstehen oft durch mehrere und internationale Produktionsstätten sowie durch menschliches Versagen.
- Auslaufende Produkte: Entstehen durch eingestellte Produkte, die im System verbleiben, oder durch veraltete Informationen.
- Fehlerhafte Datensätze: Entstehen durch fehlerhafte Dateneingabe oder unzureichende Validierungsprozesse.
- Unvollständige Informationen: Das Ausfüllen aller Informationsfelder kann zeitaufwändig sein, da das Wartungspersonal bei der Erstellung von Produkten im ERP-System oft nicht alle erforderlichen Informationen zur Hand hat.
Andere Ursachen für schlechte Qualität im Materialstamm sind:
Veraltete Altsysteme
Viele Unternehmen verwenden diese Systeme schon seit Jahren, und mit der Zeit wird es immer schwieriger, sie zu pflegen und zu aktualisieren. Infolgedessen können die Daten isoliert, redundant und ungenau werden.
Mangelnde Integration zwischen verschiedenen Systemen
Dies kann zu Dateninkonsistenzen führen, insbesondere wenn Daten manuell eingegeben oder zwischen Systemen übertragen werden, was zu einem erheblichen Zeitaufwand für die Datenbereinigung und -konsolidierung führt. Dies mindert die Effizienz und erhöht die Fehlerwahrscheinlichkeit.
Mangelnde Datenverwaltung und Datenverantwortung
Diese Faktoren können auch zu einer schlechten Datenqualität im Materialstamm beitragen. Ohne klare Richtlinien und Verantwortlichkeiten kann es schwierig sein, Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten. Dies kann dazu führen, dass Daten uneinheitlich oder in unterschiedlichen Formaten eingegeben werden, was zu doppelten oder ungenauen Datensätzen führt.
Die Beseitigung dieser Ursachen ist entscheidend, um genaue und zuverlässige Daten für die Entscheidungsfindung zu gewährleisten.
Ursachen für schlechte Datenqualität im Materialstamm
Folgen einer schlechten Datenqualität
Das Vorhandensein ungenauer, unvollständiger und veralteter Daten führt zu mangelnder Transparenz und uninformierten Entscheidungen in Unternehmen. Eine der Hauptfolgen schlechter Daten in Fertigungsunternehmen sind überhöhte Lagerbestände. Ungenaue Daten können es den Herstellern erschweren, die Nachfrage vorherzusagen und die Beschaffung zu planen. Dies führt entweder zu einer Überbevorratung bestimmter Artikel, was Kapital bindet und die Lagerkosten erhöht, oder zu einer Unterbevorratung von notwendigen Ersatzteilen. Letzteres führt zu kostspieligen Verzögerungen bei Wartung und Reparatur.
Darüber hinaus kann eine schlechte Datenqualität zu hohen Maschinenstillstandszeiten führen, die auf eine falsche Wartungsplanung und -terminierung oder einen Mangel an Ersatzteilen zurückzuführen sind. Dies führt zu erhöhten Produktionskosten und geringerer Produktivität. Das Ergebnis sind hohe Beschaffungskosten, ein niedriger ROI und hohe CO2-Emissionen.
Wie können Sie eine hohe Datenqualität im Materialstamm sicherstellen?
Das Problem der schlechten Datenqualität im Materialstamm kann durch den Einsatz von Softwarelösungen wirksam angegangen werden. Durch die Automatisierung der Materialerstellungs- und -identifizierungsprozesse kann die Software das Risiko menschlicher Fehler verringern und die Standardisierung über verschiedene Systeme hinweg sicherstellen. Außerdem können sie Datenqualitätsprüfungen in Echtzeit durchführen, um Duplikate, Ungenauigkeiten und Redundanzen zu erkennen und zu bereinigen. Dies wiederum führt zu sauberen, duplikatfreien Stammdaten, auf die man sich bei der Entscheidungsfindung verlassen kann.
Datenbereinigung ist nur der Anfang
Es werden beträchtliche Ressourcen in die Datenbereinigung investiert, um die Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit der Daten zu gewährleisten. Nach der anfänglichen Datenbereinigung können jedoch Duplikate und fehlerhafte Daten wieder in das System gelangen, wenn bei der Erstellung neuer Materialien keine Duplikats- und Qualitätsprüfungen durchgeführt werden. Die Datenbereinigung ist daher nur der erste Schritt zu einer langfristig hohen Datenqualität.
Durchgängiges Datenlebenszyklusmanagement ist die Zukunft
Der zweite Schritt besteht darin, die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus aktuell und korrekt zu halten (Datenlebenszyklusmanagement). Kontinuierliches Datenmanagement kann für Unternehmen schon heute ein echter "Game Changer" sein. Durch Echtzeit-Überwachung und -Validierung kann DLM:
- Live-Duplikat- und End-of-Life-Tests für bestehende und neue Materialien
- Live-Sichtbarkeit der alternativen Anbieter für jedes Spiel
- Kontinuierliche Aufnahme neuer relevanter Lieferanten und Hersteller in die Datenbank
- Kontinuierliche Aktualisierung von Produktabkündigungen seitens der Originalhersteller (Obsoleszenzmanagement)
Warum sich also mit der Spitze des Eisbergs zufriedengeben, wenn es besser ist, tiefer zu tauchen?
Automatisierung durch Software
Sind Sie bereit, loszulegen? Mit Automatisierungssoftware ist ein durchgängiges Data Lifecycle Management schon heute möglich. SPARETECH, die führende Datenplattform für industrielle Ersatzteile, bietet diese Lösung. Mit modernster semantischer Datenverarbeitung und Big-Data-Technologien können Dubletten und Auslistungen im Materialstamm zuverlässig identifiziert und Daten kontinuierlich bereinigt werden. Darüber hinaus liefert SPARETECH wertvolle Erkenntnisse durch den Abgleich mit der globalen Ersatzteildatenbank, die über 12 Millionen Produkte von mehr als 5.000 Lieferanten enthält. Mit dem integrierten Workflow für die Materialneuanlage können zudem 100% korrekte und vollständige Originalherstellerdaten in das ERP-System übernommen werden. Zusammen mit der Live-Dublettenprüfung wird so eine dauerhaft hohe Datenqualität im Materialstamm sichergestellt.
Fertigungsunternehmen wie ElringKlinger und WEPA haben ihre Prozesse im Ersatzteilmanagement durch den Einsatz von SPARETECH Software bereits optimiert. Erfahren Sie mehr über ihren Ansatz in den folgenden Blogartikeln:
Bewährte Praxis: Stammdatenverwaltung von Duplikaten
Webinar mit ElringKlinger: Transparenz im Materialstamm
Wenn Sie mit schlechter Datenqualität zu kämpfen haben, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren. Wir helfen Ihnen gerne und beantworten alle Ihre Fragen.