Aufbereitung und Neustrukturierung
Datenaltlasten im Griff
Beim Wechsel des Geschäftssystems muss jeder Handgriff sitzen, schließlich liegen dort zentrale Informationen für Geschäftsabläufe und Produktion. Eine Herausforderung stellt dabei die Aufbereitung der Daten dar: Je größer die Menge, desto problematischer wird die manuelle Bearbeitung. Ein softwaregestütztes Transformationsverfahren kann über Daten- und Materialstammaufbereitung zentrale Aufgaben einer Migration erleichtern. Zusätzlich kann eine automatische Klassifizierung den Aufwand für die spätere Datenpflege durch abteilungsübergreifende Standards reduzieren.
Ein Wechsel des Enterprise-Resource-Planning-Systems (ERP) ist für viele Unternehmen eine heikle Angelegenheit. Doch unter Umständen zwingt die neue Marktkomplexität Betriebe dazu, das Management ihrer Geschäftsprozesse zu modernisieren: Im Zuge einer zunehmenden Internationalisierung wachsen die Anforderungen an die ERP-Lösungen. Unternehmen müssen neue Märkte adressieren, damit einhergehend zusätzliche Compliance-Vorschriften einhalten und die gewachsene Informationsflut sinnvoll verarbeiten. Ein System, das darauf nicht flexibel reagiert, kann schnell zur Wachstumsbremse werden. Zudem hemmen unterschiedliche ERP-Lösungen und uneinheitliche Datenpflege bei vielen Unternehmen mit mehreren Standorten die Effizienz der Datenverwaltung. Als Folge führen beispielsweise Artikelduplikate zu vermeidbaren Mehrkosten bei Einkauf und Lagerhaltung. Um mehr Ordnung in Abläufen und IT-Landschaft zu erhalten, entschließen sich viele Firmen, ihre ERP-Systeme mit sämtlichen Daten zu standardisieren. Neben strategischen Fragen steht daher im Mittelpunkt jeder Migration eine sinnvolle Transformation des vorhandenen Datenbestands – eine Aufgabe, die einige Fallstricke birgt.
Herausforderung Datentransformation
Die Erfahrung zeigt, dass Schwierigkeiten bei der Datenaufbereitung eine der Hauptursachen für gescheiterte ERP-Einführungen sind. Denn bei der Migration auf ein neues System gilt es, mehrere entscheidende Aspekte zu beachten: Eine vorhandene Klassifikation muss als Ordnungsstruktur an die Ziellösung angepasst beziehungsweise eine neue systemkonforme Klassifikation angelegt werden. Unnötige Daten sollten identifiziert und herausgefiltert werden. Neue Materialnummern müssen vergeben sowie die Daten hinsichtlich Bezeichnung, Formate, Feldtyp und Feldlänge des neuen Systems konvertiert werden. Alle Informationen und Benennungen sollten dabei standardisiert und klassifiziert werden. In internationalen Umgebungen muss zudem die Mehrsprachigkeit von Klassifikation und Materialstamm gewährleistet sowie unterschiedliche Maßeinheiten berücksichtigt werden. Letztendlich benötigen die unterschiedlichen Abteilungen, vom Einkauf bis hin zum Vertrieb, verschiedene Sichten auf den Materialstamm. Allerdings macht die oftmals sehr hohe Zahl der Datensätze eine manuelle Bearbeitung unmöglich, da diese mit zu hohem Aufwand verbunden wäre. Zudem können sich in manuellen Prozessen Fehler in der Pflege einschleichen, wodurch die Datenqualität leidet. Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen
KI in Fertigungsbranche vorn
Optimierten Materialstamm per Software erstellen
Softwaregestützte Optimierungsverfahren wie das von Simus Systems setzen genau dort an und bieten mit einer automatischen Datenaufbereitung einen effizienten Migrationsweg. Dabei unterstützt der Dienstleister Unternehmen, große Datenbestände in einem überschaubaren Zeitrahmen zu harmonisieren und sie nach firmenspezifischen Anforderungen neu zu strukturieren. Die Software Simus Classmate analysiert dazu aus dem ERP-System ausgelesene Stammdaten und erfasst charakteristische Merkmale, die als Grundlage für die Klassendefinition genutzt werden. Die Orientierung an Unternehmensdaten sowie frei definierbare Struktur- und Sachmerkmale unterstützen die strukturierte Aufbereitung.
Neben der gewünschten Datenstruktur lassen sich mit diesem Vorgehen auch Standardisierungsregelwerke für den Umgang mit ERP-Daten entwickeln. Bei der Klassifizierung reichert die Software Daten um zusätzliche Informationen an, vereinheitlicht Bezeichnungen und ordnet ERP-Einträge in die entsprechenden Klassen ein. Zeitgleich dazu wird der Materialstamm aufgebaut, zu dem sich auch mehrsprachige, standardisierte Materialkurztexte ableiten lassen. Durch die Berücksichtigung unterschiedlicher Maßeinheiten behält dabei jeder Standort trotz Standardisierung seine gewohnte Arbeitsumgebung bei. So lassen sich die Grundlagen für das spätere System ohne manuelle Eingriffe aufbauen und mehrmals verbessern.
Grundlage für schnelle Migrationsprozesse
Die anschließende Migration beginnt mit der Generierung von neuen Materialnummern, gefolgt vom Ableiten des mehrsprachigen Materialstamms und dem Zuweisen der neuen Materialnummern. Unternehmen können so ihren kompletten Datenbestand in kurzer Zeit in einen maßgeschneiderten Materialstamm und eine ERP-Klassifikation überführen. Auf diese Weise verlaufen auch eng terminierte Migrationsprojekte einfacher und sicherer. Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen
Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise
Zentrale Datenquelle schafft einheitliche Wissensbasis
Auch unabhängig von einer Migration bietet ein harmonisierter Datenbestand hohe Datenqualität, was die Suche nach Informationen im System erleichtert. Außerdem lassen sich Doppeleinträge leichter eliminieren, die vor allem bei Kauf- und Normteilen auftreten. Selbst minimale Bezeichnungsabweichungen – etwa eine alternative Schreibweise mit Bindestrich – führen bereits zu einer Dopplung. Studien schätzen die jährlichen Kosten eines Bauteils im Lebenszyklus auf etwa 1000 Euro, jede eliminierte Dublette bietet daher Sparpotenzial.
Darüber hinaus reduziert eine automatische Klassifikation als zentrale Datenquelle den Pflegeaufwand etwa für Änderungen, da Stammsätze nicht mehr isoliert und parallel verwaltet werden. Als Bindeglied zwischen Abteilungssichten hat die Software Zugriff auf diverse ERP-Attribute und integriert so die Klassifikationsdaten in weitere Prozesse des Product Lifecycle Managements. So lassen sich etwa standardisierte Bestelltexte erstellen, wodurch die manuelle Informationsübergabe von der Konstruktion an den Einkauf entfällt. Inkonsistenzen zwischen Materialeigenschaften in Anforderung, Bestelltext und Materialstammsatz des ERP-Systems werden vermieden.
Diese Textgenerierung auf Basis der Klassifikation heraus lässt sich auf andere ERP-Felder erweitern, etwa zur Definition von Warengruppen nach Ecl@ss-Standard. Änderungen an der Klassifikation eines Stammsatzes wirken sich so auf alle abhängigen Felder und Texte aus. Dieses Merkmalsystem vereinfacht die Pflegeprozesse und damit den firmenübergreifenden Datenaustausch – vor allem bei der elektronischen Beschaffung zwischen Unternehmen und Lieferanten. Insgesamt fördert eine regelbasierte, automatische Datenaufbereitung den Informationsfluss im Product Lifecycle Management. Die zentral im Hintergrund agierende Klassifikation etabliert sich als wichtiger Kommunikator zwischen den Abteilungen und hilft, ‚Übersetzungsfehler‘ zu reduzieren.
Hintergrund: Stammdaten und Klassifikation
Jeder Artikel in einem ERP-System wird durch einen Stammsatz definiert und durch eine Artikelnummer identifiziert. Aber dies erschwert oft ein intuitives Auffinden. Erleichterung bietet eine Klassifikation. Eine Klassifikation fasst als hierarchische Ordnungsstruktur Objekte mit charakteristischen Merkmalen in Klassen zusammen. Übliche Produktmerkmale dafür sind etwa Abmessungen, Größen und Materialien, aber auch Hersteller-Name oder EAN-Codes. Ziel ist es, Anwendern einen besseren Überblick zu verschaffen und thematische Suchen zu ermöglichen.
