Stammdaten-Management: Die Grundlage für effiziente industrielle Abläufe

"Von der Produktentwicklung über den Produktionsbetrieb bis hin zu Kundendienstleistungen - Daten sind alles, und ihre Bedeutung nimmt aufgrund von KI und neuen Geschäftsmodellen zu. Daten sind das Schmiermittel des Geschäfts. Ohne sie gibt es Reibungsverluste", sagt Juha Nieminen, Head of Offering and Operating Model Development bei Etteplan.

Stammdaten verbinden ganze Wertschöpfungsketten und sorgen für einen reibungslosen Informationsfluss über Abteilungen, Lieferanten und Geschäftssysteme hinweg. Master Data Management (MDM) minimiert Fehler, verbessert die Datenverfügbarkeit, unterstützt fundierte Entscheidungen, gewährleistet die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und schafft eine Grundlage für digitale Services.

Stammdaten sollten klar definiert und standardisiert sein. Sie müssen mit einem zentralisierten Ansatz verwaltet werden, da sich sonst die Inkonsistenzen häufen. Wenn Stammdaten fragmentiert oder veraltet sind, kann dies zu Verzögerungen bei Entwicklung und Produktion, Beschaffungsproblemen und unzufriedenen Kunden führen. Eine Optimierung der Produktion kann unmöglich werden.

In einem Industrieunternehmen können Stammdaten aus statischen Daten über Produkte, Anlagen, Flotten, Materialien, Lieferanten und Kunden bestehen. Damit verbunden können auch sehr transaktionale Betriebs- und Wartungsdaten sein.

"Zu den Stammdaten können Produktdaten, Spezifikationen, Konstruktionsdaten, Stücklisten, Material- und Teiledaten, Lieferantendaten usw. gehören. Stammdatenstandards können Hunderte von Attributen enthalten. Um die Daten in Ordnung zu halten, müssen Sie über geeignete Stammdatenwerkzeuge und -systeme verfügen", beschreibt Nieminen.

Die Herstellung und der Versand eines komplexen Produkts an Kunden kann eine umfangreiche Datenkette erfordern. So müssen beispielsweise die Produktstammdaten für einen Aufzug, eine Papiermaschine, eine Bergbauausrüstung oder eine Ladestation für Elektrofahrzeuge alle Komponenten sowie die gesamte Systemversion einschließlich der Softwarespezifikationen und der unterstützenden Dokumentation enthalten.

Viele Unternehmen haben jedoch mit unzureichender Datenverwaltung und unklaren Zuständigkeiten zu kämpfen. Eines der häufigsten Probleme ist das Vorhandensein von Datensilos, in denen verschiedene Systeme widersprüchliche Versionen der gleichen Informationen speichern.

"Oft sind die Rollen und Verantwortlichkeiten für Daten unklar und verwirrend. Es muss jemanden geben, der sich um alle Daten kümmert und Datenrichtlinien festlegt. Dies erfordert ein robustes Data-Governance-Modell und die frühzeitige Einbindung der Beteiligten", betont Nieminen.

Ohne Klarheit über das Eigentum an den Daten ist die Verantwortung zwischen der IT-Abteilung, den Geschäftsbereichen und den einzelnen Mitarbeitern verstreut. Dieser Mangel an Verantwortlichkeit führt zu Problemen mit Stammdaten und erschwert die effektive Unterstützung von Geschäftsabläufen.

Eine weitere Herausforderung ist die Verwendung inkompatibler Systeme, die Stammdaten nicht effektiv integrieren oder pflegen können. Das Fehlen der richtigen Tools erschwert die Nutzung von Automatisierung und Analysen.

Wenn Daten siloartig oder fragmentiert sind, müssen sie konsolidiert und harmonisiert werden, um langfristige Ineffizienzen zu vermeiden und teure Nacharbeiten zu reduzieren. Dazu müssen Duplikate oder Inkonsistenzen auf der Grundlage gemeinsamer Stammdatenstandards beseitigt werden - KI-Tools können dabei eine große Hilfe sein.

"Typischerweise stehen Harmonisierungsprojekte im Zusammenhang mit ERP-Projekten, Migrationen von verschiedenen On-Premises-Systemen auf eine einzige Cloud-Plattform oder treten nach einer Unternehmensübernahme auf. Es hat keinen Sinn, eine Cloud-Implementierung mit unzureichenden Daten durchzuführen, nur um später herauszufinden, dass wir ein Problem haben", so Nieminen.

Harmonisierungsprojekte können aufgrund der schieren Menge an Daten sehr zeitaufwändig sein. Laut Nieminen beträgt die Mindestdauer mindestens mehrere Monate. Kombiniert mit einem ERP-Projekt und einer gleichzeitigen Cloud-Migration dauert das Projekt deutlich länger. Je besser die vorhandenen Stammdaten verwaltet werden, desto schneller und einfacher geht ein Projekt voran.

Ein Produktstammdaten-Lebenszyklus beginnt in der Forschung und Entwicklung, wo Produktmodelle mit Materialien, Komponenten und Spezifikationen erstellt werden. Die korrekte Definition der benötigten Artikel, Attribute und Merkmale von Anfang an gewährleistet genaue und konsistente Daten über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg. Wenn die F&E dies gut gemacht hat, verläuft die Übergabe an die Fertigung und die Beschaffung reibungslos. Strukturierte Stammdaten sind auch für digitale Produkte unerlässlich.

Gut organisierte Stammdaten gewährleisten eine effiziente Verwaltung von Aktualisierungen, Wartung und Compliance-Anforderungen. Die Genauigkeit dieser Daten ist auch für die Erstellung von Produktdokumentationen, Wartungshandbüchern und Aftermarket-Services entscheidend.

In anlagenintensiven Branchen sind Anlagendaten entscheidend für die Nachverfolgung, Wartung und Optimierung physischer Anlagen - von einzelnen Maschinen bis hin zu ganzen Anlagen. Ein Enterprise Asset Management (EAM)-System ist hilfreich, weil es die Anlagendaten zentralisiert. Wenn die Stammdaten von Anlagen über mehrere Systeme verteilt und inkonsistent sind, erhöht sich das Risiko unerwarteter Ausfälle und kostspieliger Ausfallzeiten.

Eine gut strukturierte MDM-Strategie steigert die Effizienz, reduziert Risiken und bildet die Grundlage für zukünftige Innovationen, Produktmanagement, Anlagenbetrieb und Aftermarket-Services. Die Priorisierung von Stammdaten verschafft einen entscheidenden Vorteil in zunehmend datenabhängigen Branchen.

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