Master Data Management (MDM): de basis van efficiënte industriële activiteiten

"Data speelt een cruciale rol in elke fase van productontwikkeling, productie en aftersales-diensten, en het belang ervan neemt toe door de opkomst van AI en nieuwe businessmodellen. Data functioneert als de smeerolie van het bedrijf. Zonder data ontstaat er frictie," aldus Juha Nieminen, hoofd van Ontwikkeling van aanbod en bedrijfsmodellen bij Etteplan.

Masterdata verbindt volledige waardeketens en bevordert een efficiënte informatiestroom tussen verschillende afdelingen, leveranciers en zakelijke netwerken. Master Data Management (MDM) helpt fouten te verminderen, verbetert de datatoegang, ondersteunt weloverwogen beslissingen, waarborgt naleving van regels en legt een fundament voor digitale diensten.

Masterdata moet helder gedefinieerd en gestandaardiseerd zijn. Het moet centraal worden beheerd, anders ontstaan er snel inconsistenties. Wanneer masterdata gefragmenteerd of verouderd is, kan dit resulteren in vertragingen in ontwikkeling en productie, problemen bij inkoop en ontevreden klanten. Het optimaliseren van productie kan dan vrijwel onmogelijk worden.

In een industrieel bedrijf bestaat masterdata uit statische informatie over producten, activa, vloot, materialen, leveranciers en klanten. Daarnaast zijn er ook operationele en onderhoudsdata die sterk transactioneel van aard zijn.

“Masterdata kan productinformatie, specificaties, ontwerpinformatie, stuklijsten (BOM), materiaal- en onderdeleninformatie, leveranciersinformatie en meer bevatten. Standaarden voor masterdata kunnen honderden kenmerken omvatten. Om de data goed te beheren, zijn geschikte masterdatatools en systemen noodzakelijk,” legt Nieminen uit.

Het produceren en verzenden van één complex product naar klanten kan een uitgebreide dataverzameling vereisen. Bijvoorbeeld, de productmasterdata voor een lift, papiermachine, mijnbouwapparatuur of EV-laadstation moet informatie over elk onderdeel bevatten, evenals de volledige systeemrelease met softwarespecificaties en ondersteunende documentatie.

Veel organisaties kampen met inadequate datagovernance en onduidelijke verantwoordelijkheden. Een veelvoorkomend probleem zijn datasilo’s, waar verschillende systemen conflicterende versies van dezelfde gegevens opslaan.

“De rollen en verantwoordelijkheden met betrekking tot data zijn vaak onduidelijk en verwarrend. Er moet iemand zijn die toezicht houdt op alle data en het databeleid vaststelt. Dit vraagt om een sterk datagovernancemodel en vroegtijdige betrokkenheid van belanghebbenden,” merkt Nieminen op.

Zonder duidelijkheid over data-eigenaarschap is de verantwoordelijkheid verspreid over IT, business units en individuele werknemers. Dit gebrek aan duidelijkheid leidt tot problemen met masterdata, waardoor het moeilijker wordt om de bedrijfsvoering effectief te ondersteunen.

Een andere uitdaging is het gebruik van incompatibele systemen die masterdata niet adequaat kunnen integreren of beheren. Het ontbreken van de juiste tools bemoeilijkt ook het benutten van automatisering en analyses.

Wanneer data in silo’s of gefragmenteerd is, moet deze samengevoegd en gestandaardiseerd worden om langdurige inefficiënties en kostbare herbewerkingen te voorkomen. Dit houdt in dat duplicaten of inconsistenties volgens gemeenschappelijke masterdatastandaarden moeten worden verwijderd – AI-tools kunnen hierbij van grote waarde zijn.

"Harmonisatieprojecten worden vaak gekoppeld aan ERP-projecten, migraties van verschillende lokale systemen naar één cloudplatform of ze komen naar voren na een bedrijfsovername. Het heeft geen zin om een cloudimplementatie uit te voeren met slechte data, alleen om later te ontdekken dat er een probleem is," zegt Nieminen.

Harmonisatieprojecten kunnen veel tijd vergen door de grote hoeveelheid data. Nieminen stelt dat de minimale duur minstens enkele maanden is. In combinatie met een ERP-project en een gelijktijdige cloudmigratie, zal het project aanzienlijk langer duren. Hoe beter de bestaande masterdata wordt beheerd, hoe sneller en eenvoudiger het project kan verlopen.

De levenscyclus van productmasterdata begint bij R&D, waar productmodellen worden vastgelegd inclusief materialen, componenten en specificaties. Door vanaf het begin de juiste items, kenmerken en attributen te definiëren, zorg je voor consistente en nauwkeurige data in de gehele waardeketen. Wanneer R&D dit goed aanpakt, verlopen de overdrachten naar productie en inkoop soepel. Gestructureerde masterdata is ook essentieel voor digitale producten.

Een goede organisatie van masterdata maakt het beheer van updates, onderhoud en nalevingsvereisten efficiënter. De nauwkeurigheid van deze data is cruciaal voor het opstellen van productdocumentatie, onderhoudshandleidingen en aftersales-diensten.

In activa-intensieve sectoren is activadata van groot belang voor het volgen, onderhouden en optimaliseren van fysieke activa, van individuele machines tot hele fabrieken. Een Enterprise Asset Management (EAM) systeem is nuttig omdat het activadata centraliseert. Wanneer masterdata van activa verspreid en inconsistent is, verhoogt dat het risico op onverwachte storingen en kostbare stilstand.

Een goed doordachte MDM-strategie verbetert efficiëntie, vermindert risico's en legt een fundament voor toekomstige innovaties, productbeheer, activa-operaties en aftersales-diensten. Het prioriteren van masterdata biedt een belangrijk voordeel in sectoren die steeds meer afhankelijk worden van data.

Als je meer wilt weten over MDM en datagovernance, activabeheer of R&D, neem dan gerust contact met ons op via het onderstaande formulier!