Stammdaten-Whitepapers

Expertenleitfäden zu Data Governance & KI

Entdecken Sie die transformative Kraft von KI-gesteuerten Master Data Management (MDM) und Master Data Governance (MDG) Lösungen in verschiedenen Branchen. Anhand einer eingehenden Analyse zeigen wir, wie Unternehmen aus den Bereichen Lebensmittel und Getränke, Fertigung, Mineralien und Bergbau, Chemie, Öl und Gas sowie natürliche Ressourcen ihre Datenprozesse optimieren, die Datenqualität verbessern und die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen können.

Unsere Whitepapers bieten wertvolle Einblicke in die Herausforderungen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, und die innovativen Strategien, die wir einsetzen, um sie zu bewältigen. Mit einem Schwerpunkt auf KI und Automatisierung zeigen wir, wie unsere Lösungen Data Governance ermöglichen, betriebliche Risiken reduzieren und intelligentere, datengesteuerte Entscheidungen unterstützen.

Entdecken Sie unsere Whitepapers um Expertenwissen darüber zu erhalten, wie Verdantis Branchen dabei hilft, Datenexzellenz zu erreichen.

Illustration von datengesteuerten MRO-Einblicken mit Dashboards zur vorausschauenden Wartung, Ersatzteilbeständen, IoT-Sensoren und Analysen für betriebliche Effizienz.
Die Studie von Verdantis, an der 1.900 Führungskräfte aus dem Bereich Operations teilnahmen, beleuchtet die Herausforderungen in den Bereichen MRO, Inventar und Datenqualität und bietet Einblicke in die Nutzung strukturierter Daten und KI,
Operative Teile mit gekauften Teilen MDM

Operative Effizienz mit Purchased Parts MDM Reimagining Strategic Sourcing and Inventory Optimization Dieses Whitepaper untersucht das transformative Potenzial von

Fusionen & Übernahmen Synergieeffekte mit Material MDM steigern

Fusionen und Übernahmen Synergien mit Master Data Management steigern Fusionen und Übernahmen sind uralte Strategien, um das Unternehmen zu vergrößern oder

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MRO-Stammdatenmanagement für ein führendes Öl- und Gasunternehmen mit einem Umsatz von $12Bn

Öl- und Gasunternehmen sehen sich mit enormen unerwünschten Kosten in Form von Verlusten, Strafen und Entschädigungen aufgrund von Industrieunfällen konfrontiert, die einen beträchtlichen Teil ihrer Einnahmen kosten. Einer der wichtigsten Gründe für Ausfälle und Unfälle ist der Zusammenbruch wichtiger industrieller Infrastrukturen, der auf ein ineffektives Management der Materialbasis und Ineffizienzen in der MRO-Lieferkette zurückzuführen ist, die für die Produktions- und Wartungszyklen äußerst wichtig sind.

Immer mehr Unternehmen streben mittlerweile die Einführung von Master-Data-Management-Lösungen (MDM) an, um ihre Anlagen durch fundierte, auf zuverlässigen Daten basierende Entscheidungen zu verwalten und unternehmensweit optimale Arbeitssicherheit zu gewährleisten.

Über das Unternehmen:

Diese Das US-Unternehmen ist ein weltweit führendes Unternehmen in der Bereitstellung wesentlicher mechanischer Komponenten für Land- und Offshore-Bohranlagen, kompletter Bohr- und Wartungsanlagen sowie einer umfassenden Palette von Rohrinspektionen, Innenbeschichtungen, Bohrstrangausrüstungen, Hebe- und Fördereinrichtungen und Bohrlochwerkzeugen. Darüber hinaus bietet das Unternehmen Lieferkettendienstleistungen über Vertriebszentren an, die sich strategisch in der Nähe der wichtigsten Bohr- und Produktionsstätten weltweit befinden. Mit mehr als 800 Produktions-, Vertriebs- und Servicezentren auf der ganzen Welt und Jahreseinnahmen von mehr als $12 Milliardenliefert das Unternehmen kundenorientierte Lösungen, die auf die Anforderungen der Energiebranche in Bezug auf Qualität, Produktivität und Umweltschutz zugeschnitten sind.

Herausforderungen im Bereich der Materialstammdaten

Das Unternehmen stand im Hinblick auf seine Stammdaten vor erheblichen Herausforderungen.
• Fehlende Einheitlichkeit und Standards bei den Stammdaten
• Falsche, unvollständige, nicht klassifizierte und veraltete Attributfelder im Stammdatenbestand
Daten Große Datenmengen in mehreren Sprachen
• Mehrere ERP- und andere Altsystem-Instanzen im gesamten Unternehmen
• Unübersichtlich strukturierte Materialbeschreibungen
• Fehlende Datenverwaltung und mangelnde Zusammenarbeit zwischen funktionsübergreifenden Abteilungen und Standorten

Lösung und erzielte Ergebnisse

Lösung: Harmonisierung der Materialstammdaten und laufende Pflege

Das Unternehmen führte Folgendes ein: Verdantis Material Harmonize um seine historischen Materialstammdaten zu bereinigen und anzureichern. Mithilfe von KI-gestützten Tools und der Verdantis-Content-Repository, wobei die Lösung die Materialien klassifizierte, standardisierte und Duplikate beseitigte.

Nachdem die Daten harmonisiert worden waren, Verdantis – Materialintegrität wurde für die laufende Datenverwaltung eingesetzt. Es stellte die kontinuierliche Datengenauigkeit sicher durch Echtzeit-Validierung, KI-gestützte Klassifizierung und Vermeidung von Duplikaten, wobei eine hohe Datenqualität über alle Unternehmenssysteme hinweg gewährleistet wird.

Wichtigste ergriffene Maßnahmen:

  • Rubriken 150.000 Medien in 1.210 UNSPSC und Über 500 HTS Codes
  • Analysierte und normalisierte Attribute unstrukturierter Daten
  • Duplikate wurden entfernt und die Materialbeschreibungen wurden ergänzt
  • Einführung von Echtzeit-Workflows für die Datenverwaltung und -freigabe
  • Ein zentrales Repository für den funktionsübergreifenden Datenzugriff wurde eingerichtet

Erzielte Ergebnisse:

  • Verbesserte Datengenauigkeit – Doppelte und inkonsistente Materialdatensätze wurden beseitigt
  • Erweiterte Klassifizierung – Standardisierte Materialien mit UNSPSC- und HTS-Codes
    Besseres Bestandsmanagement – Optimierte Bestandsübersicht und -auslastung
  • Schnellere Beschaffung und Einhaltung von Vorschriften – Ermöglicht eine nahtlose Materialsuche und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
  • Nachhaltige Datenverwaltung – Gewährleistung einer kontinuierlichen Genauigkeit durch KI-gestützte Wartung
  • Informierte Entscheidungsfindung – Zentraler Datenspeicher zur Steigerung der betrieblichen Effizienz

Durch die Integration Materialabstimmung und Materialintegrität, das Unternehmen erzielte einen skalierbares, KI-gestütztes Framework für das Stammdatenmanagement, wodurch langfristig sichergestellt wird, dass Datenkonsistenz, Effizienz und Einhaltung von Vorschriften.

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