In diesem Artikel befassen wir uns mit der Entstehung des Materialdatenmanagements, den verschiedenen Arten, den Herausforderungen und der Frage, wie Unternehmen mit Datenmanagement-Strategien in den Bereichen Produktion, Instandhaltung (MRO), Rohstoffmanagement und mehr Spitzenleistungen erzielen können.
Der Begriff "Materialstamm" geht auf die 1970er und 1980er Jahre zurück, als SAP den Begriff einführte, um ein zentrales Repository zu bezeichnen, in dem alle materialbezogenen Informationen gespeichert werden.
Das Konzept der Stammdaten selbst stammt aus der Terminologie der Datenbankverwaltung und bezieht sich auf alle zentralen, nicht transaktionsbezogenen Daten, die den Kontext für Geschäftsvorgänge liefern.
Der Materialstamm ist ein Standardobjekt in SAP-Modulen wie MM (Materialwirtschaft) und PP (Produktionsplanung).
Dasselbe Konzept gibt es auch in anderen ERP-Systemen, allerdings unter anderen Namen: Das Objekt "Materialstamm" heißt zum Beispiel "Artikel Master" in Oracle Systems.
Ein Materialstamm ist der Kerndatensatz, der zur Beschreibung beweglicher "Materialartikel" aus Rohstoffen, Fertigwaren, Ersatzteilen und anderen Materialien, die im täglichen Geschäftsbetrieb verwendet werden, verwendet wird.
Wenn Geschäftsprozesse skaliert werden, nimmt die Datenqualität in einem Materialstamm natürlich ab und muss korrigiert werden, um einen reibungslosen Geschäftsbetrieb zu gewährleisten. Außerdem sind Governance-Systeme erforderlich, um sicherzustellen, dass die Datenqualität in einem stabilen Zustand erhalten bleibt.
Die Materialdatenverwaltung ist in Branchen wie der verarbeitenden Industrie, der Versorgungswirtschaft, dem Energiesektor und dem Bergbau von entscheidender Bedeutung, da sich hier selbst geringfügige Probleme mit der Datenqualität nachteilig auf die Beschaffungskosten, das Wartungsmanagement und den täglichen Betrieb auswirken können.
Kategorien innerhalb von Materials Master
In jedem Unternehmen ist der Materialstamm nicht nur ein großer Datensatz, der sich auf alle Arten von Materialien bezieht, die in Gebrauch sind.
Stattdessen sind sie in verschiedene Kategorien unterteilt, die jeweils eine andere Funktion erfüllen und bei der Verwaltung ihrer Daten eine gewisse Feinabstimmung erfordern.
MRO Materials Master
Die Verwaltung der Datenqualität von MRO-Materialien ist wohl einer der schwierigsten und wichtigsten Aspekte der Materialwirtschaft.
MRO bedeutet einfach "Maintenance, Repairs & Operations" (Wartung, Reparatur und Betrieb) und MRO-Materialien beziehen sich auf Ersatzteile, Austauschteile und Verbrauchsmaterialien, die in großen Produktionsbetrieben verwendet werden.
Im Allgemeinen unterliegen wartungsspezifische Funktionen keinen soliden Datenverwaltungsprotokollen, so dass sie anfällig für Fehler sind.
Außerdem können die Daten technischer Natur und nicht leicht zugänglich sein, was ihre Verwaltung noch schwieriger macht.
Die Branchen, in denen dies ein lähmendes Problem ist, sind auch diejenigen, in denen ihre Datenkapazitäten zu den niedrigsten gehören, was das Problem noch verschlimmert.
Gemeinsame Herausforderungen mit MRO Materials Master
Duplizierung in Daten
Die Verwaltung von MRO-Ersatzteildaten ist bei weitem eine der größten Herausforderungen.
Aufgrund von dringenden Beschaffungsanfragen in letzter Minute und dem völligen Fehlen von Datenverwaltungsprotokollen und der entsprechenden Technologie wird derselbe Teiledatensatz mehrfach im System angelegt.
Dies mag zwar trivial erscheinen, aber doppelte Einträge erhöhen direkt die Beschaffung MRO-Ausgaben indem Sie dasselbe Inventarteil mehrfach halten.
Zum Beispiel:
Ein einzelnes 3-poliges elektrisches Schütz könnte so aussehen:
"Schütz, 3P, 24VDC Spule, 32A"
"3-poliges Schütz 32 Amp 24V DC"
"3P Schütz 3RT2026-1BB40"
"Schütz 3RT2026-1BB40"
Diese Beschreibungen beziehen sich alle auf dasselbe Produkt, aber inkonsistente Formatierung, fehlende Markeninformationen oder neu angeordnete Attribute führen zu mehreren Materialcodes.
Hier sehen Sie, wie der KI-Agent von Verdantis die Daten dedupliziert und L2- und L3-Duplikate kennzeichnet (die Deduplizierung beginnt bei 11:42):
Wie berichtet von Forbes in einer Studie über doppelte Unternehmensdaten:
Ein Fortune 200 Öl- und Gasunternehmen entdeckte doppelte Teile im Wert von $37 Millionen in seinem weltweiten Bestand. Die Duplikate blieben sowohl vom Unternehmen als auch von den Lieferanten unbemerkt, was zu überhöhten Lagerkosten (15-20% über dem Wert der Teile), vergeudetem Lagerplatz, möglichen steuerlichen Auswirkungen und geringerer Rentabilität führte.
Diese Probleme treten auf, wenn der Mitarbeiter an der Front oder der Beschaffungsleiter eine Anfrage zum Kauf eines bestimmten Teils stellt, ohne die Spezifikationen, Maße und andere teilbezogene Details im System zu aktualisieren.
Ohne Überwachung kann sich dieses Problem um ein Vielfaches verschlimmern und zu einer unzuverlässigen Materialstammansicht führen, die die Beschaffungs- oder Lieferkettenteams nicht angemessen informiert.
In schweren Fällen, insbesondere wenn Bestandsverwaltung von Ersatzteilen nicht auf einem soliden Fundament steht, führt dies zu Materialengpässen, die sich zu Produktionsausfällen auswachsen können, bis die Beschaffung des besagten Ersatzteils abgeschlossen ist.
Zum Beispiel:
Am Standort einer Anlage kann ein Pumpenmotor mit begrenzten oder inkonsistenten Angaben in das System eingegeben werden:
Eintrag 1: "Motor"
Eintrag 2: "Pumpenmotor 15HP"
Eintrag 3: "Motor für Pumpe - Keine Angabe"
In diesem Fall sind wichtige Informationen wie Spannung, Drehzahl, Hersteller, Modellnummer oder Rahmengröße entweder nicht oder nur teilweise aufgezeichnet.
Das Fehlen vollständiger Daten kann die Wartung verzögern, die genaue Beschaffung behindern und zu Verwirrung in den Abteilungen führen, was sich letztlich auf die Betriebszeit und die betriebliche Effizienz der Geräte auswirkt.
Einem Artikel der Harvard Business Review zufolge "enthalten 47% der neu erstellten Datensätze mindestens einen kritischen Fehler, und nur 3% der Unternehmensdaten entsprechen grundlegenden Qualitätsstandards, selbst nach den lockersten Kriterien - was die dringende Notwendigkeit einer effektiven Datenanreicherung und -verwaltung deutlich macht."
Inkonsistente Daten
Datensätze in einem Materialstamm folgen im Allgemeinen einem festen Standard, der auf einer vordefinierten Taxonomie basiert. Zum Beispiel, UNSPC ist eine solche global definierte Taxonomie, die Produkte klassifiziert und ihre Datenfelder auf der Grundlage der Kategorie definiert
Daten, die sich auf ein und dasselbe Ersatzteil beziehen und in unterschiedlichen Formaten, Reihenfolgen, mit oder ohne Abkürzungen geschrieben sind, können zu Diskrepanzen im Materialdatensatz führen.
Selbst ein einziges Ersatzteil kann, wenn es in verschiedenen Datensätzen inkonsistent dargestellt wird, die Genauigkeit der Beschaffung beeinträchtigen, die Bestandskosten erhöhen und zu Verzögerungen bei der Wartung führen.
Im Folgenden finden Sie ein Beispiel dafür, wie inkonsistente Namenskonventionen und Formate zu Verwirrung in verschiedenen Systemen führen:
Der Eintrag einer Sechskantschraube könnte in einem Materialstamm wie folgt aussehen:
Eintrag A:
Schraube, Sechskant, M12x75, SS316, FTEintrag B:
Sechskantschraube M12 75mm aus Edelstahl mit VollgewindeEintrag C:
SCHRAUBE HEX HD M12*75MM SS-316 FTEintrag D:
Sechskantkopfschraube M12x75 A4-316
Inkonsistente Formatierung, Verwendung von Abkürzungen (wie "FT" oder "SS316"), und verschiedene Einheiten oder materielle Darstellungen (z.B., "75mm" vs. "75", "SS316" vs. "A4-316") führen oft dazu, dass ein und dasselbe Teil als mehrere unterschiedliche Einträge im System behandelt wird.
Dies führt zu doppelten Beständen, verpassten Gelegenheiten zur Massenbeschaffung und Verzögerungen bei der Wartung aufgrund von Unsicherheiten bei den Teilespezifikationen.
Standardisierte Taxonomien und eine einheitliche Dateneingabe sind unabdingbar, um solche Ineffizienzen zu vermeiden und zuverlässige, verwertbare Materialstammdaten zu gewährleisten.
Hier sehen Sie, wie der KI-Agent von Verdantis standardisiert und gemäß den Taxonomien arbeitet:
Laut einem Bericht von PW Beratung, "Unternehmen können ungeplante Ausfallzeiten um bis zu 23% reduzieren, nachdem sie die Beschreibung und die Attribute von MRO-Teilen standardisiert haben, was die Auswirkungen von sauberen Daten zeigt.
Herausforderungen bei der MRO-Materialverwaltung
Die oben genannten Herausforderungen sind die Auswirkungen einer mangelhaften Datenverwaltung und die Folgen derselben.
Die Korrektur von Problemen mit der Datenqualität ist eine einmalige Angelegenheit, die mit einer Datenbereinigung behoben werden kann.
Dies ist jedoch keine Lösung für die anhaltenden Probleme mit der Datenqualität, d.h. die Materialdaten werden nach einer gewissen Zeit wahrscheinlich wieder beeinträchtigt.
Die Lösung dieses Problems erfordert eine Überarbeitung des Ansatzes der Organisation von oben nach unten zur Datenverwaltung für MRO.
Ja, moderne Technologie, wie unsere eigene, speziell entwickelte MRO-Governance-Lösung, IntegritätDies erfordert jedoch auch eine Änderung der Prozesse, der Genehmigungssysteme und eine neue Herangehensweise an die Datenverwaltung und funktioniert selten isoliert.
Hier ist ein Video, das zeigt, wie unser Produkt MRO Materials Governance
Eine nahtlose Materialverwaltung erfordert auch die Synchronisierung von Daten über verschiedene Stammdatenobjekte hinweg. MRO-Materialien müssen z.B. mit der Ausrüstung synchronisiert werden oder Anlagenstammdaten.
Dies sollte idealerweise zum Zeitpunkt der Erstellung selbst geschehen, kann aber für ältere Materialien mit Hilfe einer digitalen Stückliste erfolgen, für die eine nahtlose Verwaltung von Digitale Stückliste für Anlagegüter ist eine notwendige Voraussetzung.
Eine effektive Verwaltung von Materialstammdaten erfordert, dass die Datenbank frei von veralteten oder inaktiven Datensätzen ist.
Veraltete Daten beziehen sich auf Materialdatensätze, die nicht mehr relevant sind. Sie beziehen sich oft auf ausgemusterte Geräte, abgekündigte Teile oder veraltete Lieferanten.
Wenn sie nicht verwaltet werden, führen veraltete Materialien zu Unordnung im Artikelstamm, was zu Verwirrung bei der Beschaffung, einer falschen Abstimmung mit dem tatsächlichen Wartungsbedarf und ungenauen Berichten führt. Diese Datensätze können auch Analysen verzerren, die Bestandsbewertung aufblähen und Verbrauchstrends verzerren.
Daten über veraltete Teile sollten verwaltet und bearbeitet werden durch regelmäßige Audits und automatische Kontrollen, die Materialien ohne Bewegungshistorie, nicht verknüpfte Asset-Referenzen oder abgelaufene Herstellerinformationen kennzeichnen.
Einrichtung von Lebenszyklusstatus im Materialstamm, wie z.B. "Aktiv, inaktiv oder veraltet". hilft Interessenvertretern, fundierte Entscheidungen zu treffen.
In Altsystemen können durch die Verknüpfung von Materialdatensätzen mit aktuellen Gerätehierarchien oder digitalen Stücklisten ruhende Teile aufgedeckt werden, so dass es einfacher wird, sie aus dem aktiven Stamm zu entfernen und zu verwerfen.
In einer Fallstudie, die in einem Logistikzentrum für den Bergbau in Chile durchgeführt wurde, bewerteten die Forscher 8.100 Ersatzteile im Wert von ca. 4,1 Mio. € und stellten fest, dass etwa 34% der Artikel veraltet oder inaktiv waren, da sie seit mehr als 24 Monaten nicht mehr bewegt wurden. Diese veralteten Teile banden über 1,2 Millionen Euro an Betriebskapital und verursachten jährliche Kosten von 18-22%, was fast 220.000-264.000 Euro an vermeidbaren Ausgaben ausmacht. Die fehlende Transparenz der End-of-Life-Phasen führte zu schlechten Bestandsentscheidungen und überhöhten Lebenszykluskosten.
Das Argument für Investitionen in MRO Materials Master
Der Wert, den anlagenintensive Unternehmen freisetzen können, indem sie diese Probleme mit der Datenqualität in ihrem MRO-Materialstamm angehen, ist signifikant und messbar, und die entsprechenden Statistiken sprechen ebenfalls für eine Korrektur der Prozesse und der Qualität in ihnen.
Einige davon sind:
Ein messbarer Rückgang der Beschaffungskosten
Mit einem sauberen, standardisierten Materialstamm erhalten Unternehmen einen besseren Überblick über die Verwendung von Teilen, Verbrauchstrends und Doppelarbeit an verschiedenen Standorten.
Dies ermöglicht einen konsolidierten Einkauf, optimierte Lieferantenverhandlungen und die Reduzierung von Überbeständen oder Notkäufen, was zu einem deutlichen Rückgang der gesamten Beschaffungsausgaben führt.
Weniger Ausfallzeiten in der Produktion
Qualitativ mangelhafte MRO-Daten führen oft zu falschen Ersatzteilbestellungen oder zu Verzögerungen bei der Identifizierung der richtigen Ersatzteile - was zu vermeidbaren Ausfallzeiten der Geräte führt.
Ein zuverlässiger Materialstamm stellt sicher, dass das richtige Teil immer rechtzeitig beschafft wird, was ungeplante Ausfälle reduziert und die Verfügbarkeit der Anlagen verbessert.
Eliminierung von manuellen Prozessen
Dateninkonsistenzen zwingen Instandhaltungs- und Beschaffungsteams in der Regel dazu, stundenlang manuell die Spezifikationen von Teilen zu überprüfen, bei Lieferanten nachzufragen oder ältere Bestellungen zu validieren.
Ein geregelter MRO-Datensatz automatisiert diese Überprüfungen, eliminiert sich wiederholende manuelle Aufgaben und verbessert die betriebliche Effizienz.
Zuverlässige Automatisierungen in der MRO-Beschaffung
Automatisierte Arbeitsabläufe, Nachbestellungswarnungen und vorausschauende Bevorratungsmodelle hängen stark von der Genauigkeit der Materialstammdaten ab.
Durch die Sicherstellung konsistenter, angereicherter Daten können Unternehmen digitale Beschaffungstools und automatisierte Prozesse einsetzen, ohne das Risiko einzugehen, das falsche Teil zu bestellen.
Über das Standard-MRO-Materialdatenmanagement hinaus
Verschiedene Softwarelösungen, die die für die Stammdatenverwaltung in ERP-Systemen Es gibt bereits heute Lösungen für Standardanwendungsfälle in der MRO-Materialverwaltung wie L1-Deduplizierung, Datenvalidierung und Kategorisierung
Tatsächlich bieten die Anbieter von ERP-Lösungen selbst auch integrierte Lösungen für die Datenverwaltung an.
Zum Beispiel, MDG von SAPist eine von SAP angebotene Data-Governance-Softwarelösung, die Standardherausforderungen bei der Datenverwaltung in SAP-Quellsystemen löst.
In ähnlicher Weise ist Oracle Master Data Management die Software, die von Oracle für Kunden mit Oracle ERP angeboten wird.
Daher müssen die meisten Unternehmen mit umfangreichen, komplexen Wartungsarbeiten die Herausforderungen in Bezug auf Datenqualität und Datenverfügbarkeit innerhalb einer kurzen Zeitspanne präzise lösen.
Und maßgeschneiderte MRO-Stammdatenlösungenwie die von Verdantis angebotenen, sind der Schlüssel zur Lösung dieser Herausforderungen.
Viele Ersatzteil-Datensätze im MRO-Materialstamm sind entweder unvollständig oder enthalten nur begrenzte Beschreibungen.
KI-gestützte MRO-Datenanreicherung für Ersatzteile und Materialien stellt sich dieser Herausforderung, indem es Modelle verwendet, die auf Millionen von validierten MRO-Datensätzen trainiert wurden, um fehlende technische Spezifikationen wie Gewindetyp, Nennspannung, Druckklasse oder Materialzusammensetzung auf intelligente Weise abzuleiten und zu ergänzen.
Diese Anreicherung sorgt nicht nur für vollständige und nutzbare Daten, sondern ermöglicht auch eine effiziente Beschaffung, eine genaue Klassifizierung und eine zuverlässige Bestandsidentifizierung.
Ein großer Teil der Ersatzteil- und Ausrüstungsdaten ist nur in unstrukturierten Quellen wie Stücklisten, OEM-Datenblättern, technischen Zeichnungen und eingescannten Bestellungen enthalten.
Diese Dokumente enthalten oft den einzigen Hinweis auf wichtige Spezifikationen wie Spannung, Druckstufe oder Materialqualität.
Die KI-gestützte Dokumentenverarbeitung kann diese Dateien intelligent interpretieren und relevante technische Attribute mit kontextueller Genauigkeit extrahieren, und konvertieren sie in strukturierte Formate. Die extrahierten Daten werden dann direkt auf bestehende Materialstammsätze abgebildet.
Das Ergebnis ist eine einheitliche, erweiterte Ansicht jedes Artikels, die Informationslücken schließt und die Konsistenz zwischen Beschaffungs-, Konstruktions- und Bestandssystemen sicherstellt, während der manuelle Arbeitsaufwand und Datenfehler reduziert werden.
Herkömmliche Bereinigungsprojekte sind oft manuell und zeitintensiv und erfordern einen hohen menschlichen Aufwand, um Duplikate zu identifizieren, Klassifizierungen zu korrigieren und fehlende Daten zu ergänzen.
KI-gestützte Plattformen können diesen Prozess beschleunigen, indem sie automatisch doppelte Datensätze aufspüren, selbst wenn sich Formate oder Namenskonventionen erheblich unterscheiden.
Das System verwendet außerdem regelbasierte und maschinelle Lernansätze, um Zehntausende von Datensätzen innerhalb weniger Wochen zu bereinigen, zu klassifizieren und anzureichern, was eine deutlich kürzere Durchlaufzeit als herkömmliche Methoden bietet.
Anstatt zuzulassen, dass sich minderwertige Daten ansammeln, und diese in regelmäßigen Abständen zu überprüfen, ermöglichen moderne MRO-Datenplattformen eine Validierung und Steuerung in Echtzeit.
Wenn neue Teile erstellt oder angefordert werden, sei es über Beschaffungs-, Wartungs- oder technische Arbeitsabläufe, prüft die Plattform auf Duplikate, validiert Attribute und schlägt standardisierte Beschreibungen auf der Grundlage vordefinierter Taxonomien vor.
Dadurch wird sichergestellt, dass von Anfang an saubere, strukturierte und genaue Daten in das System eingegeben werden.
In großen Unternehmen existieren die MRO-Daten nicht isoliert. Sie überschneiden sich mit Lieferantendaten, Anlagenhierarchien, Standortdaten und Finanzsystemen.
Speziell entwickelte Lösungen sind so konzipiert, dass sie in umfassendere MDM-Programme von Unternehmen integriert werden können und so die Konsistenz über Bereiche wie Lieferanten-, Produkt-, Standort- und Anlagendaten hinweg gewährleisten.
Dieser integrierte Ansatz unterstützt funktionsübergreifende Transparenz, verbesserte Entscheidungsfindung und eine bessere Abstimmung zwischen Wartung, Beschaffung und Finanzfunktionen.
Direct Materials Master
Die Herausforderungen in Bezug auf die Datenqualität für den direkten (oder rohen) Materialstamm ähneln denen für MRO-Materialien, wenn auch mit einigen kleinen Unterschieden.
Direkte Materialstammdaten beziehen sich auf die Daten von Rohstoffen, Komponenten oder Teilen, die gekauft oder hergestellt und direkt zur Herstellung von Fertigwaren verwendet werden.
Es ermöglicht die Beschaffung, Bestandsverwaltung und Produktionsplanung in SAP/ERP-Systemen.
Zum Beispiel,
In einem Werk könnte eine Motorkupplung wie folgt eingegeben werden:
Eintrag 1: "Motorkupplung"
Eintrag 2: "Kopplung"
Eintrag 3: "Antriebskupplung"
Keiner dieser Datensätze enthält wichtige Angaben wie Bohrungsgröße, Materialtyp, Drehmoment oder HerstellerDas macht es schwierig, bei Bedarf das richtige Teil zu finden.
Diese unvollständigen Daten führen zu Vermutungen, Verzögerungen oder sogar zu nicht passenden Teilen.
Zum Beispiel,
Im Pflegesystem kann ein Verbindungselement aus rostfreiem Stahl wie folgt erfasst werden:
Eintrag 1: "Schraube SS 316 M10x50mm"
Eintrag 2: "M10*50 Edelstahl-Schraube Grad 316"
Eintrag 3: "Edelstahl Schraube M10 50mm 316"
Diese beschreiben zwar denselben Artikel, aber inkonsistente Formatierungen, Einheiten und Beschreibungen verwirren die Datenbank und führen zu unnötigen Duplikaten und Verwirrung bei der Beschaffung.
Die Herausforderungen in Bezug auf Duplizierung, fehlende Daten, Veralterung und inkonsistente Daten sind in etwa dieselben wie die, die wir bereits im Zusammenhang mit MRO besprochen haben.
Einige Aspekte der Datenverwaltung sind jedoch einzigartig für Direct Materials Master.
- Direkte Materialien sind oft tief in die Produktionsplanungssysteme integriert und stützen sich bei der Bereitstellung von Produktionsaktivitäten in hohem Maße auf Bedarfsprognosesysteme.
- Die Integration mit Produktstücklisten ist ebenfalls sehr umfangreich und sie
- Direkte Materialien müssen je nach Branche häufig bestimmte gesetzliche Standards erfüllen (z.B. Qualitätsstandards, Umweltvorschriften, Sicherheitszertifizierungen). Es kann eine Herausforderung sein, sicherzustellen, dass die Materialstammdaten diese Compliance-Anforderungen in verschiedenen Regionen widerspiegeln.
Materialstamm für fertige Waren
Materialien, die zu Fertigwaren gehören, auch bekannt als "Produkt-Stammdaten"Die Daten beziehen sich eher auf fertige oder halbfertige Waren, die ein Unternehmen herstellt, verkauft oder vertreibt.
Es enthält alle Attribute und Spezifikationen, die erforderlich sind, um;
- Entwerfen Sie das Produkt
- Produzieren Sie es.
- Vermarkten Sie es effektiv.
- Verkaufen Sie es über alle Kanäle und Regionen hinweg
- Unterstützen Sie es während seines gesamten Lebenszyklus
In ERP-Systemen wie SAP sind die Produktstammdaten oft im Materialstamm enthalten, aber wenn sie auf kundenorientierte Prozesse ausgedehnt werden, überschneiden sie sich mit den Systemen für das Produktinformationsmanagement (PIM).
Zum Beispiel,
In einem Lagersystem könnte eine Bohrmaschine wie folgt eingegeben werden:
Eintrag 1: "Akkubohrer"
Eintrag 2: "Bohrmaschine, 18V"
Eintrag 3: "Elektrowerkzeug"
Kritische Informationen wie Marke, Modellnummer, Batterietyp und Spannfuttergröße fehlt.
Dieser Mangel an Details macht es schwierig, kompatibles Zubehör zu identifizieren, nachzubestellen oder zu empfehlen.
Zum Beispiel,
Ein fertiges Elektromotor-Produkt könnte wie folgt aussehen:
Eintrag 1: "3-Phasen-Induktionsmotor 7.5kW"
Eintrag 2: "7,5 kW 3Ph Motor"
Eintrag 3: "Motor, elektrisch, 3PH, 10HP"
Unterschiedliche Namenskonventionen für ein und dasselbe Produkt führen zu Redundanz und verringern die Verwendbarkeit der Daten für Bestands-, Verkaufs- oder Servicevorgänge.
Besondere Herausforderungen bei den Materialdaten für fertige Waren
- Komplexe Produktvarianten und Konfigurationen
Die Verwaltung mehrerer Versionen eines Produkts auf der Grundlage von Größe, Farbe, Funktionen oder kundenspezifischen Anforderungen führt oft zu einer inkonsistenten Darstellung in verschiedenen Systemen. - Uneinheitliche Benennungskonventionen und Beschreibungen
Unterschiede in der Art und Weise, wie Produkte in verschiedenen Werken, Teams oder Regionen beschrieben werden, beeinträchtigen die Suchgenauigkeit, die Qualität der Berichte und die Abstimmung zwischen Vertrieb und Betrieb. - Fehlende oder qualitativ minderwertige Anreicherungsdaten
In vielen Aufzeichnungen über Fertigwaren fehlen wichtige Details wie Bilder, Spezifikationen, Compliance-Etiketten oder Marketingtexte, was den digitalen Handel und nachgelagerte Prozesse beeinträchtigt. - Kanalspezifische und regionale Unterschiede
Unterschiedliche Vertriebskanäle und geografische Märkte erfordern oft lokalisierte Produkteigenschaften, regulatorische Daten und Verpackungsdetails, was die Einheitlichkeit zu einer Herausforderung macht. - Doppelte Produktdatensätze
Geringfügige Abweichungen bei den SKU-Codes, Beschreibungen oder der Kategorisierung führen häufig zu doppelten Einträgen, die den Bestand aufblähen und die Genauigkeit der Nachfrageprognose und Preisgestaltung beeinträchtigen.
Verpackungsmaterialien Master
Packaging Materials Master ist genau das, wonach es klingt, ein Stammdatensatz innerhalb von SAP MM (für einen detaillierten Überblick über die SAP-Materialwirtschaft, Lesen Sie den Artikel hier), die alle Daten zu den für das Endprodukt verwendeten Verpackungsmaterialien enthält.
Natürlich ist dies ein Datensatz, der nur von Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes mit großen Produktionsbetrieben genutzt werden kann.
Besondere Herausforderungen bei der Verwaltung von Verpackungsmaterial Master
- Komplexität der Datenattribute: Verpackungsmaterialien haben oft komplexere Datenanforderungen als direkte Materialien, da sie in der Regel mehrere Attribute wie Größe, Form, Gewicht, Materialzusammensetzung (z. B. Karton, Kunststoff, Glas), Umweltaspekte (z. B. Recyclingfähigkeit) und die Einhaltung von Vorschriften (z. B. Lebensmittelechtheit oder Manipulationssicherheit) umfassen.
- Mehrere Zulieferer & Beschaffungsstrategien: Missmanagement oder mangelnde Konsistenz bei der Nachverfolgung, welcher Lieferant welche Verpackungen zu welchen Bedingungen liefert, kann zu Ineffizienzen bei der Beschaffung und einer falschen Ausrichtung des Bestands führen. Es kann auch zu Verzögerungen bei der Beschaffung führen, wenn die Verpackungslieferanten die erforderlichen Standards nicht erfüllen.
- Integrationen mit anderen Stammdatensystemen: Daten zu Verpackungsmaterialien sind häufig von anderen Materialstammdatensystemen (z.B. für Rohstoffe oder Fertigwaren) getrennt, da sie unterschiedliche Funktionen haben und von unterschiedlichen Akteuren verwaltet werden. Die Integration dieser Daten mit Beschaffungs-, Bestands- und Logistiksystemen ist eine häufige Herausforderung.
- Maßeinheiten verwalten: Verpackungsmaterialien werden oft in verschiedenen Einheiten gemessen, wie Kartons, Rollen, Bögen, Paletten usw. Es kann eine Herausforderung sein, diese verschiedenen Maßeinheiten zu verwalten und sicherzustellen, dass sie mit den Beschaffungs- und Inventarsystemen übereinstimmen.
- Daten zum Thema Umwelt und Nachhaltigkeit: Die Industrie steht unter zunehmendem Druck, Verpackungsabfälle zu reduzieren und nachhaltigere Materialien einzusetzen. Die Stammdaten von Verpackungsmaterialien müssen diese Nachhaltigkeitserwägungen widerspiegeln und die Wiederverwertbarkeit von Materialien, den Kohlenstoff-Fußabdruck und die Entsorgungsoptionen verfolgen.
Zentrale Schmerzpunkte in der Materialstammverwaltung
Eine der größten Hürden bei der Verwaltung von Materialdaten ist der Umfang und die Komplexität der Bestands- und elektronischen Daten.
Schlechte Datenqualität ist oft die Folge von unzureichenden, unklaren Prozessen und veralteter Technologie.
Ohne klare Prozesse oder Standards, manuelle Datenverwaltung, fehlendes Eigentum und mangelnde Transparenz sowie organisatorische Veränderungen wie Fusionen und Übernahmen werden die Daten unzuverlässig und unbrauchbar.
Das Wachstum anlagenintensiver Unternehmen trägt zu dieser Herausforderung bei und macht die Einführung effizienter Prozesse und Technologien unumgänglich. Die Verwaltung von Materialbeständen ist für einen reibungslosen Produktions- und Fabrikbetrieb unerlässlich.
Da nur inkonsistente und unzuverlässige Daten zur Verfügung stehen, ist es für die Wartungs- und Beschaffungsteams eine Herausforderung, den Betrieb effizient aufrechtzuerhalten, den Bestand zu verwalten und bei Bedarf Ersatzteile zu beschaffen.
Einige der Ineffizienzen und Folgen einer niedrigen Datenqualität, die Unternehmen kosten, sind:
Unternehmen hatten mit Materialdaten zu kämpfen, die über mehrere Systeme, Abteilungen und Standorte verstreut waren.
Dasselbe Material kann in Beschaffungs-, Bestands-, Instandhaltungs- und Buchhaltungssystemen unterschiedlich identifiziert werden, was zu Verwirrung, Redundanzen und Betriebsausfällen führt.
Ohne einen einheitlichen Ansatz waren die Unternehmen nicht in der Lage, die "einzige Quelle der Wahrheit" für wichtige Materialinformationen zu bestimmen.
Ohne standardisierte Materialdaten bestellten die Einkaufsabteilungen häufig Artikel nach, die bereits auf Lager waren, aber unter anderen Codes oder Beschreibungen aufgeführt waren. Dies führte zu:
Doppelte Bestände, die wertvollen Lagerplatz belegen
Unnötig gebundenes Kapital in überflüssigen Beständen
Erhöhte Buchhaltungskosten für Überbestände
Abgelaufene oder veraltete Materialien, die entsorgt werden müssen
Wenn Wartungsteams aufgrund schlechter Datenqualität nicht schnell die richtigen Ersatzteile finden konnten:
Kritische Geräte blieben für längere Zeit offline
Produktionszeitpläne wurden gestört
Notkäufe zu Höchstpreisen wurden alltäglich
Die Gesamtanlageneffektivität (OEE) ging erheblich zurück
Schlechte Materialstammdaten führten zu blinden Flecken in der Lieferkette:
Schwierige Rückverfolgung von Materialherkunft und Spezifikationen
Unfähigkeit, die Leistung der Lieferanten konsequent zu überwachen
Herausforderungen bei der Vorhersage und Vermeidung von Materialengpässen
Begrenzte Möglichkeiten zur Optimierung des Inventars an mehreren Standorten
Die Unternehmen waren mit erheblichen regulatorischen und operativen Risiken konfrontiert:
Unfähigkeit, genau über gefährliche Materialien zu berichten
Schwierigkeiten bei der Einhaltung von Branchenvorschriften und -standards
Herausforderungen bei der Rückverfolgbarkeit von Materialien während Rückrufen oder Audits
Qualitätsprobleme durch die Verwendung falscher oder minderwertiger Materialien
Als Unternehmen immer ausgefeiltere Systeme einführten, wurden schlechte Materialstammdaten zu einem kritischen Engpass:
ERP-Implementierungen haben den versprochenen Nutzen nicht gebracht
Erweiterte Analyseinitiativen lieferten unzuverlässige Erkenntnisse
Die digitale Transformation gerät aufgrund von Problemen mit der Datenqualität ins Stocken
Die Integration zwischen Systemen wurde unnötig komplex
MRO-Materialien in SAP sind die Kernkomponenten, die die Wartungsfunktionen unterstützen. Sie helfen, ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden, indem sie sicherstellen, dass die richtigen Teile verfügbar sind, wenn sie benötigt werden.
Materialstammdaten beziehen sich auf umfassende Informationen über die Materialien, die in einem Unternehmen verwendet werden, insbesondere in der Fertigung und im Lieferkettenmanagement. Aus diesem Grund wird der Begriff typischerweise auch im Zusammenhang mit MRO-Lösungen verwendet, Bereinigung von MRO-Daten & Bereicherung.
Datenmanagement bei der ERP-Einführung
Die Integration von Material Master Data Management (MDM) in die ERP-Implementierung ist nicht nur ein zusätzlicher Nutzen, sondern eine Notwendigkeit.
Bei Initiativen auf Unternehmensebene wie ERP-Einführungen oder Konsolidierungen bilden saubere und zuverlässige Daten die Grundlage für den Erfolg. Dennoch wird MDM in ERP-Entwürfen oft übersehen, was zu verpassten Chancen, verlängerten Zeitplänen und höheren Kosten führt.
Einer der größten Vorteile der Verknüpfung von MDM und ERP ist die Kostenkontrolle. Das Bereinigen, Standardisieren und Anreichern von Daten, bevor sie in das ERP-System gelangen, beseitigt Redundanzen, verhindert kostspielige Fehler und rationalisiert die Beschaffung und den Lagerbestand, was die Margen in wettbewerbsintensiven Märkten direkt verbessert.
Genauso wichtig ist die Prozessintegration. MDM bricht Silos auf, vereinheitlicht Datenstandards und ermöglicht eine nahtlose Kommunikation über Abteilungen und Standorte hinweg, was die Zusammenarbeit, Effizienz und Flexibilität steigert.
Bei ERP-Implementierungen kann die Migration von Daten aus verschiedenen Systemen, Standorten und Sprachen ohne angemessene Bereinigung zu Inkonsistenzen, Verzögerungen und sogar Fehlern führen.
MDM mindert diese Risiken durch strenge Governance, automatische Klassifizierung, Normalisierung und Validierung - Fähigkeiten, die ERP-Systeme allein nicht vollständig bieten können.
Durch die Einbindung von MDM in den ERP-Lebenszyklus stellen Unternehmen sicher, dass nur korrekte, konsistente und zuverlässige Daten in das System gelangen, und schaffen so die Voraussetzungen für langfristige operative Spitzenleistungen.
Untersuchungen von Aberdeen zeigen, dass die Integration von MDM in ERP-Projekte zu messbaren Verbesserungen bei Leistung und ROI führen kann.
Optimierter ROI aus ERP-Implementierung mit MDM Integrated
Auf der Grundlage der oben genannten detaillierten Statistiken kann man leicht zu dem Schluss kommen, dass die Implementierung einer MDM-Initiative während einer ERP-Implementierung mit automatisierten Lösungen, die KI-basierte Technologie und tiefes Fachwissen kombinieren, den Erfolg des Projekts sicherstellen kann.
Master Data Management kann das wahre Potenzial eines ERP-Implementierungsprojekts freisetzen und die erwarteten Ergebnisse erzielen.
Wer ist Eigentümer des Materialstamms in einem anlagenintensiven Unternehmen?
Die Verwaltung von Materialstammdaten ist komplex, vor allem, wenn mehrere Abteilungen wie IT (Supply Chain), Werksleiter, Beschaffung und Betrieb dafür zuständig sind.
Diese zersplitterten Eigentumsverhältnisse führen oft zu Verwirrung und Ineffizienz.
Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen in die Bereinigung von Materialstammdaten investieren. Die Zusammenarbeit mit Anbietern von Unternehmenssoftware, die auf den Materialbereich spezialisiert sind, ist ein Schritt in die richtige Richtung.
Saubere, granulare Daten verbessern die betriebliche Effizienz, steigern die Bestandsoptimierung und sorgen für einen hohen ROI.
Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Wahl der richtigen Technologie für die Automatisierung der Artikelstammverwaltung. Dazu gehören die Sicherstellung einer konsistenten Datenqualität, der Einsatz von sich weiterentwickelnden Lösungen für maximalen ROI und die Auswahl von Systemen, die mit dem Betrieb mitwachsen können.
Angesichts der wachsenden Bedeutung von Stammdaten sollten Unternehmen mit domänenspezifischen Experten zusammenarbeiten, um erhebliche Gewinne und langfristige Effizienz zu erzielen.
Der Business Case für Materialstammdatenmanagement
Untersuchungen führender Analystenfirmen haben ergeben, dass reduzierte Materialkosten und optimierte Bestände, die durch harmonisierte und anschließend gepflegte Materialstammdaten ermöglicht werden, mehr als 1/3 dazu beitragen können.rd der harten Dollar-Einsparungen durch eine ERP-Konsolidierungsinitiative.
Erfolgsmetriken für unternehmensgeführte Materialstammdatenqualität mit MDG
Kommen wir nun zu einigen realen Zahlen, die auf mehr als 50 Implementierungen basieren.
Reduzierung der Ausgaben für Ausreißer:
In vielen Branchen werden 30-50% der Ausgaben nicht verwaltet, was etwa 17% mehr kostet als verwaltete Ausgaben.
Ein realistisches Ziel ist es, die Ausgaben für Außenseiter drei Jahre lang um 50% pro Jahr zu senken, indem die Qualität der Materialstammdaten und die MDG-Suchfunktionen verbessert werden, die die alte Benennung mit den aktuellen Taxonomien in Einklang bringen.
Reduzierung des MRO-Bestands:
Die Erkennung von exakten Duplikaten kann den Bestand um 4-8% reduzieren, während die Erkennung von "Form, Passform und Funktion"-Äquivalenten eine weitere Reduzierung um 6-12% ermöglicht. Die Erkennung in Echtzeit verhindert eine Aufblähung des Inventars in der Zukunft.
Nutzung von Skaleneffekten:
Transparenz auf Attributsebene ermöglicht eine bessere Beschaffung, Volumenkonsolidierung und die Nutzung bevorzugter Lieferanten, was zu Einsparungen von 5-15% führt. Die MDG-Tools übernehmen die schwere Datenarbeit, so dass sich die Warenmanager auf die Strategie konzentrieren können.
Verringerung der Zeit für neue Anträge und Genehmigungen:
Saubere, durchsuchbare Daten und die Vermeidung von Duplikaten reduzieren unnötige Anfragen für neue Artikel um bis zu 75% im Jahr. Automatisierte Arbeitsabläufe können die Genehmigungszyklen von 7 Tagen auf nur 4 Stunden verkürzen und so Kosten für beschleunigten Versand, lokale Einkäufe und Ausfallzeiten einsparen.
Anwendungsfall: Ein globaler Öl- und Gasriese
Die Öl- und Gasindustrie ist eine kapitalintensive Branche mit komplexen Abläufen, bei denen schon kleine Störungen zu Verlusten in Millionenhöhe führen können. Ein großes, aber oft übersehenes Risiko liegt in der schlechten Qualität der Materialstammdaten (MMD).
Bei Unternehmen A, einem führenden Hersteller von $10B Erdölprodukten, kam es zu einem Beinahe-Fehler, als eine Teileanforderung für ein "Radial"-Lager im ERP fälschlicherweise einem "Standard"-Lager zugeordnet wurde, wobei nur ein einziges übersehenes Attribut die beiden trennte.
Solche Fehler können die Wartung verzögern, Geräteausfälle verursachen und die Produktion stoppen.
In Zusammenarbeit mit einem MDM-Spezialisten führte das Unternehmen attributbasierte Governance ein und machte Felder wie "Lagerart" zur Pflicht. Dies sorgte für konsistente, normalisierte Datensätze vom Zeitpunkt der Eingabe an.
Ergebnisse:
Deutliche Reduzierung von Bestandsabweichungen durch präzise, attributbasierte Identifizierung
Genauere Prognosen und Wartungsplanung
Optimierter Sicherheitsbestand und reduziertes Veralterungsrisiko
Bessere Sichtbarkeit des Lebenszyklus und der alternativen Teile
Anwendungsfall: Lebensmittel- und Getränkekonglomerat
In der Lebensmittel- und Getränkeindustrie sind Sicherheit und Präzision nicht verhandelbar. Doch schon kleine Fehler in den Materialstammdaten (MMD) können Rückrufe, Stilllegungen und behördliche Probleme auslösen.
Die Herausforderung
Unternehmen B, ein $5B F&B-Konglomerat, betreibt im Mittleren Westen ein Werk mit hoher Kapazität zur Herstellung von Getränken, Soßen und Tiefkühlgerichten. Während des Austauschs einer Pumpe in einer Abfüllanlage hat das ERP aufgelistet:
Pumpe, Zentrifugal; 30 GPM; Edelstahl
Für den richtigen Teil war jedoch das Attribut "Lebensmittelqualität" erforderlich. Wenn dieses Detail fehlte, drohten Kontamination, Nichteinhaltung der Vorschriften und Verluste in Millionenhöhe.
Die Lösung
In Zusammenarbeit mit einem MMDM-Spezialisten implementierte das Unternehmen eine attributgesteuerte Verwaltung - obligatorische Felder für Pumpentyp, Förderleistung, Material und Zertifizierungsstatus. Für Lebensmittellinien werden jetzt nur noch zertifizierte lebensmitteltaugliche Pumpen in den Suchergebnissen angezeigt.
Auswirkungen auf das Geschäft
Beseitigung von Bestellfehlern durch standardisierte Attribute
Höhere Betriebszeit und First-Time-Right-Beschaffung
Schnellere Genehmigungen und weniger Eilaufträge
Stärkere Compliance und Audit-Bereitschaft
Umsetzung einer Strategie zur Verwaltung von Materialstammdaten
Der Fahrplan für einen narrensicheren Materialstammdatenplan (MMD) spiegelt Strategien, die für verschiedene Stammdaten verwendet werden Domänen, wie Lieferanten-, Kunden- und Produktdaten, aber mit zusätzlichem Fokus auf Branchenkenntnis, Durchlaufzeit und Ausgabequalität.
Theoretisch ist es ganz einfach: Bereinigen Sie unzuverlässige Daten, validieren Sie sie anhand von vordefinierten Regeln für Eindeutigkeit, Kategorisierung und Vollständigkeit und bilden Sie sie dann im ERP-System ab, um eine zukünftige Kontamination zu verhindern.
Dies kann intern mit MRO-, Datenbank- und IT-Experten durchgeführt werden, aber vielen Unternehmen fehlt es an solchen Talenten oder sie ziehen es vor, mit Spezialisten wie Verdantis zusammenzuarbeiten, die über fundierte MMD-Expertise und Governance-Know-how verfügen.
Bereinigung von Materialdaten
Im Laufe der Zeit werden die Materialstammdaten eines Unternehmens durch das Fehlen von Data Governance und Stewardship beeinträchtigt. Dies führt zu doppelten Einträgen, die oft durch eine schlechte Kategorisierung und fehlende Details wie Teilenummern des Herstellers oder Lieferantennamen verursacht werden.
Traditionell bedeutete dies eine manuelle Datenbereinigung mit Musterabgleich, unscharfem Abgleich und "Tabellenkalkulationsmagie".
Dies verbessert zwar die Effizienz, indem Doppelarbeit vermieden, Fehler reduziert und eine reibungslosere Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen ermöglicht wird, ist aber langsam und arbeitsintensiv.
Bei Verdantis nutzen wir jetzt branchenerprobte KI- und maschinelle Lernmodelle, um Materialstammdaten schneller, genauer und zuverlässiger zu bereinigen, zu standardisieren, zu harmonisieren und anzureichern.
Unsere Harmonize© Suite verarbeitet Materialdatensätze innerhalb von Minuten, wendet die Eingaberegeln an und schließt die Verarbeitung innerhalb von Stunden ab. Alle Ergebnisse werden vor der ERP-Aktualisierung manuell überprüft, um eine vollständige Genauigkeit zu gewährleisten.
Das folgende Video erklärt, wie Harmonize die Zuverlässigkeit Ihrer alten Stammdaten wiederherstellen kann.
Jährliche Kostenreduzierung von 4,4% für die Lagerhaltung (Faktorisierte Kapitalkosten) als Abschreibung (positive Auswirkung auf die Bilanz)
- 400 Millionen im Inventar
- 10% Duplikat-Identifikation
- 40 Millionen in doppeltem Inventarwert
- Abschreibung der fakturierten Kosten bei 4,4% von 40 Millionen = $1,760,000
Kostenreduzierung durch Bündelung der Nachfrage über 15% von $1BN in MRO
- 1 Milliarde in Wartung, Reparatur und Betriebsmaterial
- 15%, die durch Harmonisierung als ähnlich identifiziert wurden (über 10%-Lieferantenbasis hinweg)
- 150 Millionen adressierbare Ausgaben
- 12.5% Kostenreduzierung durch strategische Beschaffung
- Kostenreduzierung um 12,5% von $150 Millionen = $18,000,000
ANNUALISIERTE NETTOKOSTENSENKUNGEN VON : DATENBEREINIGUNG = $19.760.000
Materialien Datenverwaltung
Während Harmonize die historischen Materialdaten sauber und aktuell hält, erfordert die Vermeidung zukünftiger Fehler eine starke Data Governance-Strategie. Dadurch wird sichergestellt, dass jede Materialanforderung vollständig und frei von Duplikaten ist.
Die Datenverwaltung wird in der Regel von einem Datenverwalter oder Leiter der Abteilung Stammdaten. Viele Unternehmen verwenden integrierte ERP-Governance-Tools wie SAP MDG oder Oracle MDM, aber diese Altsysteme benötigen oft spezielle Teams, um sie zu verwalten und an die branchenspezifischen Anforderungen anzupassen.
Verdantis' Integrität© wurde speziell für die Verwaltung von Materialstämmen entwickelt und erfüllt die Governance-Anforderungen in anlagenintensiven Sektoren.
Es funktioniert als eigenständige Plattform oder lässt sich in Tools wie SAP MDM integrieren und ermöglicht eine schnellere Anreicherung, Bereinigung und Klassifizierung von Materialdaten in großem Umfang.
Dies sind die Branchen, auf die sich Verdantis konzentriert, jede mit ihren eigenen einzigartigen Herausforderungen bei MRO- und direkten Materialdaten:
Verdantis Integrität für die Reduzierung von Maverick-Ausgaben
- 80% der 1B Ausgaben für Wartung, Reparatur und Betrieb werden durch bevorzugte/vorverhandelte Verträge abgedeckt - $800 Millionen an Ausgaben
- Data Governance verbessert die Katalogqualität -Reduzierte Maverick-Ausgaben von 40% bis 25%
- 15% mehr Konformität = zusätzliche 120 Millionen an vertraglich vereinbarten Ausgaben
- Durchschnittlich 16,5% Kostenreduzierung für vorverhandelte Kategorien
- Kostenreduzierung von 16,5% von 120 Millionen = $19.800.000
JÄHRLICHE NETTOKOSTENSENKUNGEN VON DATENVERWALTUNG = $19.800.000
KOMBINIERTE NETTOKOSTENSENKUNGEN AUF JAHRESBASIS: $39,560,000
Qualitativ hochwertige Materialstammdaten sind nicht nur eine Frage der Datenverwaltung, sondern auch ein entscheidender Faktor für betriebliche Effizienz, Kostenkontrolle und Wartungszuverlässigkeit in anlagenintensiven Umgebungen.
Ohne eine solide Grundlage von sauberen, angereicherten und standardisierten Materialdaten müssen Unternehmen mit doppelten Beständen, verzögerten Beschaffungszyklen und vermeidbaren Ausfallzeiten rechnen.
Verdantis hilft Unternehmen, die Kontrolle über ihren Materialstamm durch KI-gesteuerte Klassifizierung, Deduplizierung und Anreicherung zu übernehmen und eine einzige Quelle der Wahrheit über ERP-Landschaften hinweg zu liefern.
Von die Erstellung genauer und zentraler Bestandsdaten, Unternehmen eine größere Transparenz, Automatisierung und Wertschöpfung aus ihren MRO- und direkten Materialoperationen zu erzielen.
Ganz gleich, ob Sie eine Initiative zur Datenharmonisierung unterstützen oder sich auf eine ERP-Umstellung vorbereiten möchten, unsere speziell entwickelte Plattform sorgt dafür, dass Ihre Materialdaten bereit, sauber, vollständig und vertrauenswürdig sind.
Wie wirken sich schlechte Materialstammsätze auf die Beschaffungs- und Bestandsplanung aus?
Doppelte oder ungenaue Materialdaten führen zu überflüssigen Einkäufen, unüberlegten Ausgaben und überhöhten Lagerhaltungskosten. Beschaffungsteams können mengenabhängige Rabatte aufgrund fragmentierter Artikeldaten oft nicht ausschöpfen. Die Planer halten entweder zu wenig kritische Teile oder zu viele nicht benötigte Teile vor, was das Betriebskapital aufzehrt und das Betriebsrisiko erhöht.
Was sind die wichtigsten Geschäftsergebnisse, die Unternehmen nach der Implementierung der Materialdatenbereinigung und -anreicherung von Verdantis sehen?
Kunden sehen in der Regel:
10-15% Verringerung der Kosten für die Lagerhaltung durch die Beseitigung von Duplikaten und eine bessere Sichtbarkeit.
Verbesserte First-Time-Fix-Raten und reduzierte MTTR durch strukturierte Asset-Part-Beziehungen.
20-30% Einsparungen bei den indirekten Ausgaben durch Rationalisierung der Beschaffung und Vermeidung von Notkäufen.
Erhöhte Bereitschaft für ERP/EAM-Upgrades, Fusionen oder regionale Standardisierungsbemühungen.
Die Lösungen von Verdantis wirken sich direkt auf das Betriebskapital, die Betriebszeit der Anlagen und die Bereitschaft zur digitalen Transformation aus.
Was macht die KI-Engine von Verdantis so einzigartig für die Anreicherung von Materialstammdaten?
Unsere KI-Engine wurde speziell entwickelt für industrielle, technische und MRO-Datenkontexteim Gegensatz zu generischen NLP-Tools. Es:
Versteht Freitext-Artikelbeschreibungen aus Altsystemen.
Lernt Attribut-Wert-Paare aus spärlichen oder inkonsistenten Datensätzen.
Schlägt Ersatz für veraltete Artikel vor.
Verknüpft Materialien mit Equipment-Stücklisten oder Technischen Plätzen.
Diese vertikale Spezialisierung macht es äußerst präzise und relevant für die Anreicherung von Materialdaten im Unternehmensmaßstab.
Welche KPIs können verwendet werden, um die Qualität und die Auswirkungen von Materialstammdaten zu verfolgen?
Die wichtigsten Kennzahlen sind:
% an duplikatfreien Datensätzen
% der Datensätze mit vollständigen Attributen
% klassifiziert unter Standard-Taxonomie
Genauigkeit und Geschwindigkeit der Materialsuche
Verringerung der materialbedingten Ausfallzeiten oder Notaufträge
Senkung der indirekten Ausgaben oder der Kosten für die Lagerhaltung
Zeit für die Einbindung neuer Materialien oder Lieferanten
