Master Data Management: Grunden för effektiva industriella operationer

"Data är centralt, från produktutveckling till produktion och eftermarknadsservice, och dess betydelse ökar med AI och nya affärsmodeller. Utan data uppstår det friktion," säger Juha Nieminen, chef för erbjudande- och verksmahetsutveckling på Etteplan.

Masterdata förenar värdekedjor, vilket säkerställer en smidig informationsflöde mellan avdelningar, leverantörer och affärsekosystem. Master Data Management (MDM) minimerar fel, förbättrar dataåtkomst, stödjer informerade beslut, säkerställer efterlevnad av regler och lägger grunden för digitala tjänster.

Masterdata måste definieras och standardiseras tydligt. Den behöver hanteras centralt; annars tenderar inkonsekvenser att öka. Fragmenterad eller föråldrad masterdata kan leda till utvecklings- och produktions förseningar, upphandlingsproblem och missnöjda kunder. Optimering av produktionen kan bli omöjlig.

Inom ett industriellt företag kan masterdata bestå av statisk information om produkter, tillgångar, flottor, material, leverantörer och kunder. Detta är kopplat till mycket transaktionell drift- och underhållsdata.

"Masterdata kan inkludera produktinformation, specifikationer, designinformation, Bill of Material (BOM), material- och deldata, leverantörsinformation och mer. Masterdatastandarder kan ha hundratals attribut. För att hålla data i ordning behövs rätt verktyg och system," beskriver Nieminen.

Att producera och skicka en komplex produkt till kunder kan kräva en stor datakedja. Till exempel, produktmasterdata för en hiss, pappersmaskin, gruvutrustning eller EV-laddstation måste inkludera varje komponent samt hela systemets release inklusive programvaruspecifikationer och stödande dokumentation.

Många organisationer kämpar med bristande datastyrning och otydliga ansvarsområden. Ett av de vanligaste problemen är förekomsten av datasiloer, där olika system lagrar motstridiga versioner av samma information.

"Ofta är roller och ansvar för data oklara och förvirrande. Det måste finnas någon som ansvarar för all data och definierar datapolicyer. Detta kräver en robust datastyrningsmodell och tidig involvering av intressenter," betonar Nieminen.

Utan tydlighet kring dataägande sprids ansvaret mellan IT, affärsenheter och enskilda medarbetare. Denna brist på ansvar leder till problem med masterdata, vilket gör det svårt att effektivt stödja affärsverksamheten.

En annan utmaning är användningen av inkompatibla system som inte effektivt kan integrera eller underhålla masterdata. Avsaknaden av rätt verktyg försvårar automatisering och analys.

Om data är siloerad eller fragmenterad måste den konsolideras och harmoniseras för att förhindra långsiktiga ineffektiviteter och kostsamma omarbetningar. Detta innebär att ta bort dubbletter eller inkonsekvenser baserat på gemensamma masterdatastandarder – AI-verktyg kan vara till stor hjälp.

"Harmoniseringsprojekt kopplas oftast till ERP-projekt, migrationer från olika lokala system till en enda molnplattform, eller inträffar efter företagsförvärv. Det finns inget värde i att genomföra en molnimplementering med dålig data, bara för att senare upptäcka att vi har problem," påpekar Nieminen.

Harmoniseringsprojekt kan ta tid på grund av den stora mängden data. Enligt Nieminen är minimitiden minst flera månader. Kombinerat med ett ERP-projekt och en samtidig molnmigrering kommer projektet att ta mycket längre tid. Ju bättre den befintliga masterdata har hanterats, desto snabbare och enklare blir projektet.

En produktmasterdatas livscykel startar i forsknings- och utvecklingsavdelningen, där produktmodeller med material, komponenter och specifikationer fastställs. Att korrekt definiera nödvändiga artiklar, attribut och egenskaper från början säkerställer noggrann och konsekvent data genom hela värdekedjan. När FoU har gjort detta väl flyter övergångarna till tillverkning och inköp smidigt. Välstrukturerad masterdata är lika avgörande för digitala produkter.

Välorganiserad masterdata säkerställer effektiv hantering av uppdateringar, underhåll och efterlevnadskrav. Datanoggrannhet är också avgörande för att skapa produktdokumentation, underhållshandböcker och eftermarknadstjänster.

Inom tillgångsintensiva industrier är tillgångsdata avgörande för att spåra, underhålla och optimera fysiska tillgångar – från enskilda maskiner till hela anläggningar. Ett Enterprise Asset Management (EAM) system är till hjälp eftersom det centraliserar tillgångsdata. Om masterdata för tillgångar sprids över flera system och är inkonsekvent ökar risken för oväntade fel och kostsamma driftstopp.

En välstrukturerad MDM-strategi ökar effektiviteten, minskar riskerna och ger en grund för framtida innovationer, produktledning, tillgångsoperationer och eftermarknadstjänster. Att prioritera masterdata ger en betydande fördel i alltmer datadrivna industrier.

Vill du veta mer om MDM och datastyrning, tillgångsoperationer och -hantering eller FoU? Tveka inte att kontakta oss via formuläret nedan!