Die Prozesse im Bereich Wartung, Reparatur und Betrieb [MRO], insbesondere in großen Fertigungs- oder produktionsintensiven Unternehmen, erfordern die Verwaltung, Generierung, Verarbeitung und Synchronisierung einer großen Menge von Daten über mehrere Organisationssysteme hinweg.
Diese Daten können sich auf Ersatzteile, Verbrauchsmaterialien, Anlagevermögen, Bestände, Lieferanten, Arbeitsaufträge, Stücklisten für Geräte usw. beziehen.
Diese Datensätze werden in der Regel in ERP-Systemen verwaltet, und aufgrund ihres schieren Volumens, des Umfangs der Nutzung und des Fehlens von Datenverwaltungsprotokollen erodiert ihre Datenqualität mit der Zeit.
Probleme mit der Datenqualität bei Ersatzteilen sind im Allgemeinen am häufigsten, gefolgt von MRO-Lieferanten und Ausrüstung.
Die wichtigsten Probleme der MRO-Datenqualität und ihre Folgen
Daten duplizieren
Aufgrund mangelhafter Datenverwaltung und nahezu fehlender Data Governance-Standards für Ersatzteile werden im Laufe der Zeit mehrere Datensätze für ein und dasselbe Teil, einen Lieferanten oder eine Ausrüstung erstellt.
Die Herausforderung besteht jedoch darin, dass Stammdatensysteme auf einem "Golden Record"-Standard aufgebaut sind, d.h. jeder erstellte Datensatz verweist auf ein eindeutiges Produkt, Teil, Gerät oder einen Lieferanten.
Doppelte Datensätze führen dazu, dass das MRO-Bestandsverwaltungssystem glaubt, dass es sich um zwei verschiedene Ersatzteile handelt, was zu mehrfachen Beschaffungsaufträgen, einer Überbevorratung von Ersatzteilen und letztendlich zu einer Überbevorratung führt, höhere Beschaffungs- und Lagerkosten.
Untersuchungen, die wir bei Verdantis mit anonymisierten Unternehmensdaten durchgeführt haben, haben ergeben, dass die Beschaffungskosten in MRO-Datensätzen, die voller Duplikate sind, um 20% - 35% überhöht sein können.
Datensätze, die in aller Eile aktualisiert werden, um einen Artikel zu beschaffen, ohne die richtigen Informationen, Attribute, Spezifikationen oder Details zu aktualisieren, sind ein recht häufiges Problem.
Dies ist ein schwerwiegendes Problem der Datenqualität und einer der Gründe, die das oben erwähnte Problem #1 noch verschärfen.
Fehlende Informationen über ein bestimmtes Ersatzteil eines Anbieters können beispielsweise zu falschen Entscheidungen führen, die Verschwendung und falsche Beschaffungen zur Folge haben und im Falle kritischer Wartungsarbeiten direkt zu Produktionsausfällen führen können.
Das Fehlen von Schlüsselinformationen wie Herstellernamen oder Teilenummern erschwert die Feststellung, ob es sich um einen "aktiven" oder "veralteten" Artikel handelt.
Eine weitere interne Untersuchung von Verdantis hat ergeben, dass sich durch saubere und aktuelle MRO-Aufzeichnungen die Kosten für Produktionsausfälle und unregelmäßige Ausgaben um bis zu 30% senken lassen.
Der reibungslose Ablauf eines MRO-Prozesses hängt in hohem Maße von der Synchronisierung von Daten zwischen verschiedenen Datendomänen und sogar zwischen Stammdatensätzen und anderen digitalen Modulen im ERP-System ab.
Diese Daten werden durch "Verknüpfungen" synchronisiert, bei denen es sich im Grunde um eindeutige IDs handelt, die einen Datensatz über verschiedene Datensätze hinweg verbinden.
Verknüpfungen von der digitalen Stückliste zu Ersatzteilen stellt Referenzen von Ersatzteildatensätzen zu Anlagegütern her
Ersatzteile zum Inventarverwaltungssystem stellt die Verbindung zum Inventarverwaltungssystem her
Die Daten aus der Bewertung der Kritikalität von Ersatzteilen sollten auch mit dem MRO-Stamm abgeglichen werden, um festzustellen, welche Ersatzteile kritisch und welche unkritisch sind.
Obwohl die meisten MRO-Datenverwaltungslösungen nicht dafür geeignet sind, sollten Ersatzteile nach ihrer Beschaffenheit in langsam drehende, schnell drehende, veraltete usw. klassifiziert werden.
Diese Synchronisierung der Daten ebnet dann den Weg für softwarebasierte MRO-Bestandsverwaltungslösungen alle richtigen Daten für eine nahtlose Optimierung der Lagerbestände zu haben.
Das MRO-Datenmanagement ist entscheidend für die Gewährleistung der Betriebszeit von Geräten und der betrieblichen Effizienz. Saubere, konsistente Daten helfen den Wartungsteams, die richtigen Teile schneller zu finden, ermöglichen eine genaue Bestandsplanung und reduzieren Verzögerungen bei der Beschaffung - und damit letztlich Kosteneinsparungen und die Vermeidung von Ausfallzeiten.
Verlassen Sie sich auf genaue Teilebeschreibungen und Spezifikationen, um Ausfallzeiten zu minimieren und Reparaturen zu optimieren.
Verlassen Sie sich auf saubere, klassifizierte MRO-Daten, um Doppeleinkäufe zu vermeiden, das Lieferantenrisiko zu reduzieren und Beschaffungsentscheidungen zu optimieren.
Nutzen Sie vertrauenswürdige MRO-Daten, um die Zuverlässigkeit von Anlagen zu verbessern, vorbeugende Wartung zu planen und Betriebsunterbrechungen zu reduzieren.
Sie benötigen standardisierte Daten, um Lagerbestände effektiv zu verwalten, Überbestände zu vermeiden und tote Bestände zu eliminieren.
Sichern Sie die systemweite Konsistenz durch die Integration von MRO-Daten in ERP-, EAM- und CMMS-Plattformen.
Nutzen Sie hochwertige MRO-Daten, um KI, Analytik und vorausschauende Wartungsinitiativen zu ermöglichen.
Wie lösen Sie diese Probleme mit der Datenqualität?
Die Lösung für diese anhaltende Herausforderung kann in 2 Teile aufgeteilt werden;
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Normalisierung vorhandener Daten
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Erstellung von zukünftigen Einträgen/Datensätzen
Dies erfordert eine vollständige Standardisierung der Altdaten, die sich im Laufe der Jahre angesammelt haben, und eine gründliche Bereinigung. Dazu gehören das Aussortieren doppelter Einträge, die Anreicherung der erforderlichen Informationen, die Extraktion von Attributen aus den Datensätzen und die Synchronisierung der Informationen mit anderen Datenquellen.
Über den Standard hinaus MRO-Daten-ScrubbingSoftwarelösungen können auch Verbindungen zwischen verschiedenen Bereichen herstellen und einen Querverweis zwischen beiden herstellen.
Bislang waren Unternehmen weitgehend auf große Teams angewiesen, die diese Datensätze manuell bereinigten. Die Genauigkeit solcher Prozesse war zwar überschaubar, aber die Durchlaufzeit für die Ausführung einer solchen Bereinigungsübung für Stammdatensätze war recht hoch.
In jüngster Zeit jedoch, mit dem Aufkommen speziell entwickelter KI-Modelle, sind MRO-Datenbereinigungen heute viel genauer und können in einem Bruchteil der Zeit mit KI-Agenten durchgeführt werden, die auf Millionen von Lieferanten, Ersatzteilen oder Ausrüstungsdatensätzen trainiert sind.
Das folgende Video zeigt, wie Harmonize, eine Softwarelösung, die solche KI-Agenten einsetzt, Altdaten mit einer Genauigkeit von >95% normalisieren kann.
Das folgende Video zeigt den Prozess der Datenanreicherung mit unserer Datenharmonisierungslösung:
Die Bereinigung von Altdaten schützt zwar die Unversehrtheit von MRO-Daten aus der Vergangenheit, aber es gibt kaum etwas, das verhindert, dass diese Datenqualitätsprobleme wieder auftauchen.
Daher greifen Unternehmen in der Regel auf eine softwarebasierte Lösung zurück, die mit Ihren ERP-Systemen und dem MRO-Master integriert ist, um mithilfe einer Kombination aus KI-Modellen und leistungsstarken Fuzzy-Match-Systemen zu verhindern, dass Duplikate überhaupt erst entstehen.
Manche bezeichnen dies auch als eine MRO Data Governance Lösung.
Das folgende Video zeigt die wichtigsten Funktionen unserer Data Governance-Lösung:
Jenseits von Stammdaten
Bisher haben wir im Großen und Ganzen das abgedeckt, was als Standardangebot im MRO-Datenmanagement gilt.
Unternehmen, die sich mit ihren MRO-Datenmanagementstrategien einen echten Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen, verbessern die Qualität der Daten jedoch mit neuartigen Ansätzen und neuen Techniken für diesen Ansatz.
Moderne MRO-Datenmanagementlösungen können heute Ihre gesamten vorhandenen MRO-Ersatzteildaten durchforsten und den "Status" eines jeden Teils ermitteln, d.h. ein Ersatzteil als "veraltet" oder "aktiv" kennzeichnen - was eine effektivere Verwaltung von Obsoleszenzdaten für Ersatzteile.
Dies ist nun durch den Einsatz von KI-Agenten möglich, die selbstständig ein kontextbezogenes Verständnis entwickeln können, indem sie auf Anbieterkataloge, Websites und Informationen aus offenen und proprietären Quellen zugreifen.
Agentische KI-Lösungen können auch die Ersatzteildaten durchforsten und alternative Ersatzteile und Lieferanten für diese Ersatzteile identifizieren.
Diese Verwaltung von Ersatzteilen ist entscheidend für den Aufbau eines exzellenten MRO-Managements, die Optimierung und Analyse von MRO-Ausgaben und ist Teil einer umfassenden MRO-Beschaffungsstrategie.
Sobald der Name des Herstellers oder die Teilenummer für Ersatzteile ermittelt sind, sollten diese Daten mit den folgenden Informationen abgeglichen werden können der Lieferantenstammund bauen so ein ganzheitliches Multi-Domain MDM-System
Zusammen mit der Bewertung der kritischen MRO-Ausrüstung und -Teile, der Art der Ersatzteile und der Verbindungen zwischen ihnen kann ein zuverlässiger MRO-Datensatz die Möglichkeiten einer MRO-Bestandsverwaltungssoftware erweitern
Agentische KI-Tools können den Prozess der Verwaltung von Stücklistendaten indem Sie Daten aus digitalen Stücklisten (BOMs) extrahieren. Diese liegen oft in Formaten wie PDF-Dateien, Excel-Dateien, ERP-Exporten oder CAD-Zeichnungen vor.
Diese Dokumente sind aufgrund ihrer unstrukturierten Beschaffenheit schwer in großem Umfang zu verarbeiten, und die manuelle Bearbeitung führt häufig zu Fehlern, Verzögerungen und Inkonsistenzen.
KI-gestützte Extraktionstools können diese digitalen Stücklisten lesen und automatisch Schlüsselinformationen wie Teilenummern, Geräte-IDs, Teilebeschreibungen und Mengen ermitteln.
Nach der Extraktion werden diese strukturierten Daten mit dem Ersatzteilstamm und den Ausrüstungsstammdaten abgeglichen, um Verknüpfungen zwischen den Teilen und den spezifischen Maschinen oder Anlagen herzustellen, zu denen sie gehören.
Diese automatische Zuordnung beseitigt Unklarheiten, indem klar definiert wird, welche Teile in welchen Geräten verwendet werden, wo sie sich in der Anlagenstruktur befinden und wie viele Einheiten benötigt werden.
Es hilft, die Erstellung doppelter Teiledatensätze zu verhindern, sorgt für Konsistenz zwischen den Datenquellen und unterstützt die Erstellung genauer, vollständiger Wartungsstücklisten.
Darüber hinaus trägt dieser Extraktionsprozess direkt dazu bei, die Bestandsgenauigkeit zu verbessern, die Strategien für die Ersatzteilbevorratung zu optimieren und Über- oder Unterbestellungen zu reduzieren.
Es ermöglicht auch die Klassifizierung von Ersatzteilen nach ihrem Verwendungskontext innerhalb der Stückliste - ob es sich um schnelldrehende, kritische oder wenig verwendete Teile handelt - was für die Priorisierung der Beschaffung und die Wartungsplanung von entscheidender Bedeutung ist.
Dies unterstützt die Datenharmonisierung, sorgt für Integrität in den Anlagen- und Materialstämmen und schafft die Grundlage für eine fortschrittlichere Automatisierung und Analytik. Dies ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu einem proaktiven, datengesteuerten MRO-Betrieb.
In der Vergangenheit verließen sich Unternehmen weitgehend auf ein Heer von Menschen, die die kompromittierten Daten in MRO-Datensätzen manuell korrigierten. Wie bereits erwähnt, waren die Durchlaufzeiten, Kosten und die Genauigkeit bei einem solchen Ansatz suboptimal.
MRO-Datenverwaltungssoftware, wie die von Verdantis entwickelte, nutzt in der Branche geschulte KI-Modelle, um die meisten Aufgaben der Datennormalisierung zu automatisieren, die dann zur Qualitätskontrolle an einen menschlichen Prüfer zurückgegeben werden.
Hier sind einige Branchen, auf die wir uns spezialisiert haben
Arten von MRO-Datenmanagement-Diensten
Das Ziel dieses Dienstes besteht darin Aufbau von "Vollständigkeit" in MRO-Datensätzen durch Abrufen von Informationen aus Drittquellen, entweder manuell oder programmgesteuert und aktualisieren die Informationen zurück in den MRO-Datensatz.
Bei Verdantis verlassen wir uns hauptsächlich auf Industrie-geschulte Agentic AI-Modelle, die Datensätze autonom anreichern über Ersatzteile, Anlagevermögen und Lieferanten
- Bei MRO-Ersatzteilen können dies Datenpunkte wie Herstellername, Teilenummer des Herstellers, Teileattribute, Spezifikationen, Maßeinheiten, Geräte, in denen sie verwendet werden, sein.
- Bei Ausrüstungen oder Anlagegütern kann dies der Hersteller der Ausrüstung, die ID der Ausrüstung, das Werk, in dem sie verwendet wird, die Ausrüstungskategorie sein.
- Bei Lieferanten (oder Verkäufern) können dies der Name des Herstellers/Händlers, die Adresse des Hauptsitzes, die Steueridentifikationsnummer und ähnliche Details sein.
Dabei handelt es sich in erster Linie um die Katalogisierung von Ersatzteilen, aber bei großen Betrieben ist auch die Katalogisierung von Anlagevermögen und Lieferanten üblich.
Jede Organisation verwendet eine eigene Taxonomie für die Klassifizierung von MRO-Daten und Anlagevermögen, einige der beliebtesten sind UNSPC, NAICS, PIDEX.
Auf der Grundlage der zuvor festgelegten Standards werden die Datensätze strukturiert und standardisiert, indem große Mengen an Rohdaten verarbeitet, Schlüsselattribute extrahiert, fehlende Werte angereichert und die Datenbank auf potenzielle L1- und L2-Duplikate hin untersucht wird.
In einigen Fällen müssen Unternehmen Datensätze in großen Mengen entweder aus Lieferantenkatalogen oder internen MRO-Stücklisten erstellen.
Mit Lösungen wie Auto-Doc AI können Sie diese konsolidieren und mit wenigen Klicks in großen Mengen erstellen.
Verdantis als Spezialist für MRO-Datenmanagement
Verdantis ist ein Spezialist für MRO-Stammdatenmanagement für Unternehmen mit anlagenintensiven Produktionsbetrieben und schweren Wartungsarbeiten.
Unser Fokus auf agentenbasierte KI-Modelle für die gesamte Palette der MRO-Datendienste hat uns geholfen, lähmende Probleme der Datenqualität für mittelständische und große Unternehmen weltweit zu lösen.
