Keine Industrie 4.0 ohne saubere Stammdaten

Auf dem Weg zur Industrie 4.0 werden gewaltige Datenmengen anfallen. Um diese zu organisieren und größstmöglichen Nutzen daraus zu ziehen, ist strategischer Umgang mit Daten gefragt. Dabei können Enterprise Resource Planning-Systeme schon durch ihren Charakter einer Datendrehscheibe wertvolle Hilfe leisten.

Bild: ©Branex/Fotolia.com

Industrie 4.0 wurde als Projekt ins Leben gerufen, das die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie langfristig sichern soll. Der Weg dorthin führt über die ‚Smart Factory‘, in der viele heute noch von Menschen gesteuerte Prozesse autark ablaufen. Die Maschine-zu-Maschine- und Material-zu-Maschine-Kommunikation wird zur Grundlage für diese autarken Prozesse. Damit einher gehen neue Möglichkeiten im Servicegeschäft, wenn eingesetzte Produkte zum Beispiel einen notwendigen Service zur rechten Zeit selbstständig melden. Für diesen Grad an Prozessautomatisierung werden in vielen Fällen Unternehmensgrenzen überschritten. Dabei stellen sich Fragen zur Datensicherheit und zu standardisierten Datenformaten.

Weiterhin wird jedes Produkt durch eine möglichst global eindeutige Nummer identifizierbar sein müssen, um das Produkt über seinen kompletten Lebenszyklus verfolgen und innerhalb autarker Prozessketten eindeutig erkennen zu können. Schon anhand dieser wenigen Beispiele wird klar, welchen Umfang die Neuerungen haben werden, denen sich Unternehmen öffnen müssen, um die Potentiale einer Industrie 4.0 nutzen zu können. Diese neuen Prozesse werden höhere Anforderungen an die Stammdatendefinition und die Stammdatenqualität stellen. Neben den Stammdaten des Produktes an sich, den Artikelstammdaten, werden zunehmend Stammdaten zu der Ausprägung des Produktes über den gesamten Lebenszyklus entstehen. Diese seriennummernbezogenen Stammdaten müssen strukturiert gespeichert und ausgewertet werden.

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Was Stammdaten auszeichnet

Stammdaten sind Daten, die über einen gewissen Zeitraum nicht verändert werden und Grundinformationen zum Beispiel über Lieferanten, Kunden, Artikel und Stücklisten enthalten: Namen und Adressen, Bezeichnungen, Mengen, Einheiten, Preise und vieles mehr, was zur digitalen Verarbeitung erforderlich ist. In Zusammenhang betrieblicher Mengen- und Wertebetrachtungen gibt es neben den Stammdaten auch den Begriff Bestandsdaten, zum Beispiel Lager- oder Auftragsbestand, die sich über Bewegungsdaten bilden und verändern. Dazu zählen Daten über Bestellungen, Aufträge, Mahnungen und Zahlungen. Stamm-, Bestands- und Bewegungsdaten werden meist in Datenbanken der ERP-Systeme in proprietären Formaten gespeichert und verarbeitet. Für den Datenaustausch mit anderen Systemen müssen die Daten in ein für beide Seiten lesbares und interpretierbares Format gebracht werden.

Prozesse im Datenmanagement oft mangelhaft

Effektive und effiziente Prozesse sind das Ziel, ein verlässliches Stammdatenmanagement ist die Voraussetzung dafür. In jüngerer Zeit wurden diverse Untersuchungen zur ‚Industrie 4.0 readiness‘ von KMUs durchgeführt. Dabei wurden sowohl im Bereich der Prozess- als auch der Stammdatenqualität erhebliche Mängel aufgedeckt – unabhängig von den eingesetzten IT-Systemen. Das Stammdatenmanagement zielt auf eine Verdichtung (Vermeidung von Redundanz) und Vereinheitlichung (Verwendung einheitlicher Namenskonventionen und Semantik) von Stammdaten, um allen am Unternehmensprozess Beteiligten im Sinn einer ’single source of information‘ eine verlässliche Datenbasis zur Verfügung zu stellen.

Dies ist aber in aller Regel nur möglich, wenn die Stammdatenqualität ein von allen Beteiligten gelebter, dauerhafter Prozess ist. Hierfür ist auf jeden Fall eine Strategie mit Zielsetzung, Roadmap und den notwendigen kommunikativen Elementen zur Umsetzung notwendig. Das erfordert vom Management ausreichenden Rückhalt und die notwendigen Ressourcen. Weiter müssen Prozesse zur Stammdatenanlage und -datenpflege definiert werden, die zu den bestehenden, neu definierten und zukünftigen Abläufe passen. Die Stammdatenorganisation beinhaltet Aufbau und Inhalt der Stammdaten, anzuwendende Standards wie eClass, Datanorm, EDI und unternehmensinterne oder branchenübliche Richtlinien.

Grundlagen für den Umgang mit Daten

Wesentlich für ein erfolgreiches Stammdatenmanagement ist die möglichst redundanzfreie Datenhaltung in den eingesetzten IT-Systemen, mit der die Stammdatenmanagement-Strategie konsequent umgesetzt wird. Aus dem Tagesgeschäft des Stammdatenmanagements sollten als kontinuierlicher Verbesserungsprozesses stetig durch Datenqualitätsmonitoring und Gespräche mit den Fachbereichen Verbesserungspotential ermittelt werden. Heben lässt sich das Potenzial oft, indem ermitteltes Wissen in Handbücher, Schulungsmaßnahmen und Prozessoptimierungen einfließt.

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Internet der Dinge und Industrie 4.0

Industrie 4.0 zielt darauf ab, Prozesse zu automatisieren und IT-Systeme und Komponenten aller Art zu vernetzen – das wird auch unter dem Schlagwort ‚Internet der Dinge‘ diskutiert. Automatisierte Prozesse basieren auf Daten. Daher steht und fällt der Erfolg vieler Projekte mit der Datenqualität von den Stamm-, über die Bestands- bis zu den Bewegungsdaten. Ein Trend ist die Individualisierung von Produkten, um Kundenbedürfnisse besser bedienen zu können. Klassische Manufacture to stock- werden durch Finish-to-order-Strategien ersetzt. Der Entkopplungspunkt der kundenanonymen Fertigung soll so spät wie möglich liegen, um schnelle Lieferzeiten zu erreichen. Gleichzeitig müssen durch eine intelligente Komponentenstrategie die Lagerhaltungskosten niedrig gehalten werden. In der Umsetzung fallen viele Stammdaten an, die nach Möglichkeit echtzeitnah verarbeitet werden müssen, um die genannten Ziele zu erreichen.

Dazu sind Stammdaten und IT-Systeme wie Konfiguratoren notwendig, um anpassbare Produkte zuzulassen. Hergestellte Produkte sind in Industrie 4.0-Anwendungen individuelle Instanzen eines Artikels, die über ihre Seriennummer (SNR) identifizierbar sind und individuelle Stammdaten führen. Diese entstehen während der Herstellung, beim Einbau in eine übergeordnete Baugruppe, während des Einsatzes und im Servicefall. Welche Daten relevant sind, muss jedes Unternehmen selbst entscheiden. Es können Daten sein, die aus dem praktischen Einsatz kommen und helfen, das Produkt kontinuierlich zu verbessern. Es können aber auch Daten sein, die dazu dienen, dem Abnehmer eine bessere Servicequalität anzubieten, etwa die rechtzeitige Wartung vor einem Maschinenausfall.

Um den Zusatzaufwand der Datenerfassung so gering wie möglich zu halten, ist das ERP-System gefordert, durch optimierte und automatisierte Prozesse Anwender möglichst weitreichend zu unterstützen. Bei Variantenprodukten gilt es, alle Seriennummer-spezifischen Eigenschaften eines Produktes im Auftragsbearbeitungs- und Herstellungsprozesses zu dokumentieren und zentral zu speichern. Da die Eigenschaften von Produkt zu Produkt abweichen, ist im Unternehmenssystem ein hochflexibles Datenmodell und eine flexible Benutzeroberfläche erforderlich.

Die Datenmengen werden weiter steigen

Nach einer Studie, die der Branchenverband Bitkom mit einem Fraunhofer Institut erhoben hat, wird bis zum Jahr 2025 für Deutschland allein durch die Industrie 4.0-Potenziale ein Wertschöpfungspotenzial von bis zu 78 Milliarden Euro erwartet. Dies entspricht einer jährlichen Steigerung von 1,7 Prozent. Es werden gewaltige Datenmengen anfallen, Unternehmen werden über den Lebenszyklus ihrer Produkte viel mehr Informationen über die Nutzung ihrer Produkte erhalten. Weder das durch Industrie 4.0-Technologie mögliche Potenzial in der Herstellung, noch jenes im Service, dürfte sich ohne ein ERP-System als Daten- und Prozessplattform ausschöpfen lassen. Ohne eine hervorragende Qualität der Stamm- und Bewegungsdaten lassen sich Informationen nicht umfassend nutzen. Die ERP-Strategie eines Unternehmens gehört damit zum Fundament für die Entwicklung in Richtung der vierten industriellen Revolution.