Ein Anlagenstamm ist eine Sammlung von Datensätzen, die sich auf alle Anlagegüter beziehen, die ein Unternehmen in seinen ERP- oder EAM-Systemen verwaltet. Diese Anlagen können in der Vergangenheit oder in der Gegenwart in Gebrauch gewesen sein oder waren zu einem bestimmten Zeitpunkt Teil des Beschaffungsprozesses.
Die schiere Größe des Betriebs in Unternehmen mit umfangreichen Produktionsabläufen bedeutet, dass zu jedem Zeitpunkt mehrere Anlagen eingesetzt oder ersetzt werden müssen, wodurch eine große Menge an anlagenbezogenen Daten entsteht. Dies erfordert strenge Prozesse, damit die Datenmanagement-Workflows für diese Anlagen zentral verwaltet werden und die Datenqualität maximiert wird.
Diese Disziplin der Verwaltung, Kategorisierung, Steuerung und Pflege von Anlagendaten wird gemeinhin als "Asset Master Data Management" bezeichnet.
Fortgeschrittene Anwendungsfälle im Asset MDM können sich auch auf die Integration und Synchronisierung des Anlagenstamms mit anderen verwandten Stammdatenbereichen wie Lieferantenstamm, Materialien (Ersatzteile) oder Servicestamm erstrecken.
Die folgende Tabelle fasst zusammen, wie ein Anlagenstamm in verschiedenen ERP-Systemen bezeichnet wird
ERP-System | Asset Master Term | Modul / Bereich |
SAP | Asset-Stammsatz | FI-AA, PM |
Oracle | Anlagevermögen / Anlagenstamm | Oracle Assets |
Microsoft D365 | Anlagevermögen | Anlagevermögen |
IFS | Objekt / Ausrüstung | Vermögensverwaltung |
Infor | Ausrüstung / Vermögenswert | EAM |
NetSuite | Anlagendatensatz | Verwaltung von Anlagevermögen |
Asset-Stammdatenmodell
Hier sehen Sie ein Standard-Datenmodell für einen Gerätestamm, der in den meisten Produktionsbetrieben verwendet wird. Natürlich können sich die Eigenschaften und Felder, die gepflegt werden, je nach Zweck und Umfang der betrieblichen Komplexität ändern:
| Feld | Feld Typ | Beispiel |
| Asset ID / Nummer (eindeutiger Bezeichner) | Freier Text mit Validierung | EQP-2025-001 |
| Asset Beschreibung / Name | Freier Text | Hochdruck-Hydraulikpumpe für das Kühlsystem |
| Asset-Typ / Klasse | DropDown | Ausrüstung → Mechanisch |
| Asset-Gruppe / Kategorie | DropDown | Pumpen → Rotierende Ausrüstung |
| Seriennummer | Freier Text mit Validierung | SN-HP-984521 |
| Hersteller Name | Freier Text | Siemens Industrielle Lösungen |
| Modellnummer | Freier Text | HPP-X2000 |
| Lieferant / Anbieter | Freier Text | ABC Engineering Supplies Pvt. Ltd. |
| Tag-Nummer / Barcode / RFID | Icon (SVG oder unterstütztes Format) | ![Strichcode-Symbol] (icon.svg) (z.B., RFID: RFID-778899) |
| Standort (Anlage, Gebäude, Stockwerk, GPS) | DropDown | Werk A → Produktionsblock 2 → Stockwerk 3 (GPS: 40.7128 N, 74.0060 W) |
| Status | DropDown | Aktiv / In Gebrauch |
| Datum der Akquisition | Datum Format | 2022-04-12 |
| Datum der Inbetriebnahme / Installation | Datum Format | 2022-06-05 |
| Erwartete Nutzungsdauer | Numerisch (Monate/Jahre) | 180 Monate (15 Jahre) |
Herausforderungen mit Asset-Stammdaten
Ähnlich wie bei dem bekannten Herausforderungen bei der StammdatenverwaltungEin Asset Master erfordert Governance-Prozesse, um die Integrität und Genauigkeit der Daten zu gewährleisten.
In Fällen, in denen die Datenqualität eines Anlagenstamms bereits beeinträchtigt ist, ist eine gründliche Datenbereinigung in der Regel eine Grundvoraussetzung, um sicherzustellen, dass die Datenqualität in Bezug auf die Anlagegüter intakt bleibt.
Die meisten Herausforderungen, die eine Asset MDM-Software lösen soll, sind in anderen Stammdatenbereichen allgemein bekannt.
Es gibt jedoch einige Herausforderungen, die nur bei Asset-Datensätzen auftreten und einen eigenen Ansatz erfordern, um sicherzustellen, dass die Asset-Daten kontinuierlich synchronisiert und zuverlässig bleiben.
Einige dieser Herausforderungen sind im Folgenden aufgeführt.
Die Duplizierung von Datensätzen ist ein Standardproblem, das nicht nur bei Anlagedaten auftritt. Sie ist eine der größten Herausforderungen in jedem Stammdatenbereich.
Verteilte Anfrageteams an verschiedenen Standorten in Kombination mit fehlenden Data-Governance-Prozessen und einem unstrukturierten Ansatz bei der Dateneingabe führen unweigerlich zu doppelten Ausrüstungseinträgen.
Das Dilemma der Vervielfältigung sagt, dass
Die Anzahl der doppelten Artikel liegt zwischen 15-20% innerhalb einer einzelnen Produktionsstätte. Über mehrere Standorte hinweg kann die Dublettenrate auf 25-30% ansteigen.
Da jeder Datensatz eindeutig ist [Erfahren Sie mehr über Golden Record in MDMUm diese Duplikate zu beseitigen, ist ein softwarebasierter Ansatz erforderlich, vorzugsweise ein Ansatz mit eingebetteter KI, der Duplikate in großem Umfang erkennen und sicherstellen kann, dass nur saubere Daten im System gespeichert werden.
Die Duplizierung von Ausrüstungsdatensätzen kann direkt zu Fehlbeschaffungen, Maverick Spending und einem Anstieg der Beschaffungs- und Lagerkosten führen und Ineffizienzen in den Arbeitsabläufen von Beschaffung, Wartung und Produktionsmanagement zur Folge haben.
Jedes Gerät besteht aus zahlreichen Einzelteilen, Ersatzteilen und Verbrauchsmaterialien, die für die rechtzeitige Instandhaltung der Anlagegüter erforderlich sind.
Der Lieferant gibt diese Teile und Verbrauchsmaterialien in der Regel in einer Stückliste (BOM) an, die entweder in technischen Dokumenten, Konstruktionszeichnungen oder separat mit dem Kunden ausgetauscht wird.
Laut Faster Capital's Erfolgsgeschichte eines Kunden aus der Elektronikbranche,
Die Integration von Stücklisten in Bestands- und Produktionssysteme hat in einigen Fallstudien zu einer Reduzierung der Überbestände um 30% geführt.
Gemäß bewährte Praktiken bei der Verwaltung von ERP-DatenDiese Stücklisteninformationen sollten im System aktualisiert und mit dem entsprechenden Anlagensatz im Equipmentstamm verknüpft werden.
Dadurch wird sichergestellt, dass die Wartungsteams und die Produktionsplanungsteams die Beschaffungsanforderungen für die Instandhaltung aller Sachanlagen kennen, die in einer bestimmten Produktionsstätte eingesetzt werden.
Hier finden Sie eine Übersicht über unsere Software:
Laut MarktwachstumIn der Luft- und Raumfahrt-/Verteidigungsindustrie sowie in der Schwermaschinenindustrie ist die Versionskontrolle von Stücklisten und die Verwendung hierarchischer Stücklisten zum Standard geworden: Etwa 58% der weltweiten Benutzer verwenden hierarchische Stücklisten, um konfigurierbare und anpassbare Produkte zu verwalten.
Gemäß den Best Practices für die Verwaltung von Anlagenstammdaten sollten die Ersatzteile und Verbrauchsmaterialien, die für die Instandhaltung einer Anlage benötigt werden, mit dem Ersatzteil im MRO-Stamm verknüpft werden.
In ähnlicher Weise erfordern Best Practices in der Materialdatenverwaltung, dass alle Ersatzteile, die mit Anlagenstücklisten verknüpft sind, tatsächlich im Materialstamm existieren und auch mit dem abhängigen Gerät verknüpft sind.
Vor der Einführung von eingebetteten KI-Systemen war das Mapping dieser Daten ressourcenintensiv und erforderte engagierte Teams. Speziell trainierte KI-Modelle wie Synchronize machen jedoch nicht nur menschliche Eingriffe überflüssig, sondern erledigen den Arbeitsablauf auch fast sofort.
Diese Zuordnung von Daten stellt sicher, dass;
- Kritische Ersatzteile für die Instandhaltung werden mindestens in der erforderlichen Mindestmenge an den jeweiligen Standorten gelagert
- Die Wartungsplanung für geschäftskritische Anlagen kann auf weitaus fundiertere Weise erfolgen, um einen reibungslosen Produktionsbetrieb zu gewährleisten.
Fast alle Unternehmen folgen einer bestimmten Taxonomie, insbesondere in reifen und anlagenintensiven Organisationen.
Eine Taxonomie ist nichts anderes als ein zentral gepflegtes Protokoll für die Speicherung der Datensätze im ERP. Es ermöglicht Unternehmen, Informationen in einem strukturierten Format zu verwalten, zu klassifizieren und zu pflegen.
Einige allgemein akzeptierte Taxonomien für Anlagen und MRO-Teile sind UNSPC, PIDX, eClass und ISO 14224.
Noch wichtiger ist jedoch, dass eine zentral verwaltete Taxonomie sicherstellt, dass die Beschreibungsformate standardisiert sind, spezifische Datenblattformate auf der Grundlage der "Asset-Kategorie" gepflegt werden und spezifische Attribute, Maßeinheiten, Herstellermarken oder Teilenummern ordnungsgemäß in festen Eigenschaften oder Spalten abgebildet werden.
Dies ermöglicht es den Teams, Automatisierungen einzuführen, durch Analysen Erkenntnisse zu gewinnen und stellt eine saubere, goldene Quelle der Wahrheit dar.
In einer Untersuchung (durchgeführt von learnmar),
Als ein weltweit tätiges Fertigungsunternehmen 40% seiner Komponenten über alle Produktlinien hinweg standardisierte, konnte es seine Lagerkosten um 25% senken.
Bevor fortschrittliche Softwarelösungen für das Datenmanagement wie Integrity© damit begannen, KI-Agenten einzusetzen, um diese Informationen selbstständig zu kategorisieren und zu extrahieren, mussten Unternehmen regelmäßig in Projekte zur Datennormalisierung investieren, um die Korrektheit der ERP-Stammdaten sicherzustellen.
Mit fortschrittlichen Data-Governance-Lösungen, die in die Integrität integriert sind, werden diese Herausforderungen an der Quelle selbst angegangen, um ERP-Daten auf einer laufenden Basis zu gewährleisten.
Schlechte Datenverwaltung und unkontrollierte Datenmanagementpraktiken führen zu schlechter Datenqualität.
Die schlechte Datenqualität zeigt sich in "unvollständigen Informationen" in jedem Datensatz, und Anlagenstammdaten bilden da keine Ausnahme. Es ist nicht ungewöhnlich, dass kritische Informationen komplett aus dem Datensatz ausgeschlossen werden.
Genau an dieser Stelle müssen die Datensätze durch Methoden der Datenanreicherung "vervollständigt" werden.
Datenanreicherungstools nutzen Eigenschaften wie "Kurzbeschreibung", um Informationen aus ersten und dritten Datenquellen zu holen und Datensätze zu vervollständigen.
Laut Xtivity's Erfolgsgeschichte eines Bergbaukunden,
Bei 39% der Stammkatalogartikel eines Unternehmens wurde festgestellt, dass die Daten bereinigt und/oder angereichert werden mussten. Nachdem diese Probleme behoben waren, konnte das Unternehmen seine Bestände reduzieren und die Servicequalität verbessern, indem es die Parameter für die Lagerhaltung optimierte und so den Cashflow freisetzte.
Bevor fortschrittliche Softwarelösungen für die Datenverwaltung wie Integrity© damit begannen, KI-Agenten einzusetzen, um diese Informationen selbstständig zu kategorisieren und zu extrahieren, mussten Unternehmen regelmäßig in Projekte zur Datennormalisierung investieren, um die Korrektheit der ERP-Daten sicherzustellen.
Mit fortschrittlichen Data-Governance-Lösungen, die in die Integrität integriert sind, werden diese Herausforderungen an der Quelle selbst angegangen, um ERP-Daten auf einer laufenden Basis zu gewährleisten.
Agentengestützte Datenanreicherungsprozesse, wie die Anreicherung von Herstellernamen und Gerätenummern, sind jetzt mit fortschrittlichen Crawling-, Retrieval- und KI-gestützten Datenverarbeitungsfunktionen möglich und können eine faule Datenverwaltung direkt an der Quelle lösen.
Was sind die Arten von Asset MDM-Lösungen?
Im Folgenden finden Sie einige Lösungen, die anlagenintensive Unternehmen einsetzen können, um ein hervorragendes Asset-MDM aufzubauen.
Bereinigung und Normalisierung von Anlagenstammdaten [Dienstleistungen + Software]
Der erste Schritt nach der Identifizierung von Problemen mit der Qualität der Anlagendaten besteht darin, die gesamten Anlagestammdaten zu "bereinigen" und zu "normalisieren". Dies bedeutet in der Regel
1. Deduplizierung: Da die Stammdatenverwaltung auf einem "Goldene Schallplatte"Als einzige Quelle der Wahrheit für ein bestimmtes Unternehmen hat es höchste Priorität, den Datensatz von doppelten Einträgen zu befreien, die sich auf dasselbe Gerät beziehen.
Das bedeutet, dass Sie entweder 2 Datensätze zusammenführen oder einen davon löschen müssen.
2. Standardisierung: Wenn eine zentral verwaltete Taxonomie noch nicht vorhanden ist, besteht einer der ersten Schritte darin, eine weltweit akzeptierte Taxonomie zu erstellen und zu implementieren (im Allgemeinen UNSPC oder eine eigene Taxonomie), die das "Datenblatt" für jede Gerätekategorie vorgibt. Die meisten Unternehmen verwenden bereits eine bestimmte Konvention für die Kategorisierung und Pflege dieser Daten.
3. Normalisierung: Die Datensätze werden dann verarbeitet, um Schlüsselinformationen und Datenpunkte aus der "kurzen" oder "langen" Beschreibung zu extrahieren und die entsprechenden Eigenschaften oder Spalten zu füllen
4. Anreicherung: Nachdem die Datenpunkte aus den vorhandenen Beschreibungen extrahiert wurden, können fehlende Informationen zu einem bestimmten Datensatz aus Drittquellen angereichert werden, um die Datennormalisierung zu "vervollständigen".
Hier sehen Sie ein Video, das zeigt, wie die Software von Verdantis Daten bereinigt und normalisiert:
Verwaltung von Vermögensstammdaten [Software]
Nach Abschluss eines Bereinigungsprojekts besteht der nächste Schritt darin, sicherzustellen, dass die Daten auf Dauer intakt bleiben. Dies kann durch die Implementierung einer Data Governance-Software geschehen, die Datenmodelle für Anlagegüter unterstützt.
So funktioniert eine Software für die Verwaltung von Anlagendaten in der Regel
1. Duplikatsprüfung in Echtzeit: Die Governance-Software ist bereits mit dem Anlagenstamm synchronisiert und jede neue Beschaffungsanfrage muss in der Regel eine strenge Reihe von Schritten durchlaufen, um sicherzustellen, dass der Datensatz für dieselbe Ausrüstung nicht bereits in den Stammdaten vorhanden ist.
Mit fortschrittlichen, "kontextbezogenen" KI-Modellen, die in die Workflows eingebettet sind, ist die Erkennung von Duplikaten an der Quelle sehr leistungsfähig geworden und gewährleistet einen Asset-Master ohne Duplikate.
2. Genehmigungs-Workflow & Protokolle: Eine weitere wichtige Funktion einer Asset Data Governance-Software ist der Aufbau von Genehmigungsworkflows auf der Grundlage von Organisationsrichtlinien, Hierarchien und der festgelegten Genehmigungsmatrix, um die richtigen Mitarbeiter eindeutig zur Verantwortung zu ziehen.
3. Datenvalidierung: Eine Data-Governance-Software, die die Datendomäne des Anlagevermögens unterstützt, sorgt in der Regel auch für die Strukturierung der Daten über verschiedene Datenfelder hinweg und verhindert falsche Benennungskonventionen, Formate, Maßeinheiten oder andere konfigurierte Data-Governance-Regeln. Dies kann hier anhand eines Beispiels besser erklärt werden;
Beispiel:
Ein Energieversorgungsunternehmen baut einen neuen Transformator in sein Umspannwerk ein. Wenn die Beschaffungsanfrage protokolliert wird, führt die Asset Data Governance-Software in Echtzeit einen Dublettenabgleich mit dem Asset-Stamm durch.
Das System erkennt, dass ein Transformator derselben Marke und desselben Modells bereits in der Datenbank vorhanden ist und verhindert so die Erstellung eines doppelten Datensatzes.
Der Antrag durchläuft dann den Genehmigungsprozess, an dem der Leiter der Elektrotechnik, der Leiter der Umspannstation und der Finanzcontroller beteiligt sind, die jeweils die technischen Spezifikationen, den betrieblichen Bedarf und die finanzielle Rechtfertigung überprüfen.
Bevor die Eingabe abgeschlossen wird, wendet das System Regeln zur Datenvalidierung an, indem es den Asset-Namen standardisiert auf "Transformator_GE132kV_UmspannwerkB," die Bestätigung der korrekten Maßeinheit für die Kapazität (MVA) und die Sicherstellung, dass die Seriennummer mit dem genehmigten Format übereinstimmt.
Dadurch wird sichergestellt, dass der neue Transformator-Datensatz konsistent und zuverlässig ist und mit den unternehmensweiten Datenstandards übereinstimmt.
Hier sehen Sie ein Video, das zeigt, wie die Software von Verdantis dabei hilft, eine solide Data Governance zu etablieren:
Anreicherung von Asset-Stammdaten [Software]
Ein kompromittierter Asset-Stamm enthält in der Regel Datensätze mit "fehlenden" Details in wichtigen Feldern.
Zum Beispiel. Herstellername, Asset-Typ, Asset-Kategorie, Hersteller/Lieferant und Geräte-ID/Code.
Die Gründe für diese fehlenden Informationen lassen sich oft auf schlechte Data-Governance-Praktiken zurückführen, und diese können durch die Implementierung strukturierter Datenanreicherungsprozesse behoben werden.
Der Prozess kann manuell durch ein Team von Fachleuten, durch einen softwarebasierten Ansatz oder durch den Einsatz speziell entwickelter KI-Agenten erfolgen, die selbstständig Daten von mehreren Drittanbietern oder verifizierten Quellen abrufen und die Datensätze wieder im ERP aktualisieren.
Unten sehen Sie ein Video, in dem gezeigt wird, wie der KI-Agent von Verdantis die Daten durch verschiedene interne und externe Quellen anreichert und veraltete Datensätze kennzeichnet:
Verfolgung der Veralterung von Geräten [Software]
Neben der Anreicherung von Standarddatenfeldern kennzeichnen fortschrittliche Plattformen zur Verwaltung von Anlagendaten auch Ausrüstungsdatensätze als "veraltet" oder "aktiv", indem sie Daten aus verschiedenen Quellen abrufen, oft unter Einsatz von KI-Agenten.
Dies ist ein wichtiger Prozess, um fehlerhafte Beschaffungen zu vermeiden und die Beschaffung von Vermögenswerten entsprechend zu planen.
Integration des Equipmentstamms mit dem Materialstamm über Stücklisten [Software]
Für eine exzellente Anlagenverwaltung ist die Aufrechterhaltung optimaler MRO-Bestände von entscheidender Bedeutung. Dies wird in der Regel mit einer speziell entwickelten Software verwaltet, die auf sauberen, integrierten MRO-Stammdaten basiert.
Bei "integrierten" oder "synchronisierten" Stammdaten wird die Beziehung zwischen den verschiedenen Stammdatenbereichen hervorgehoben, indem die Beziehung zwischen ihnen durch speziell zugewiesene Eigenschaften klar dargestellt wird.
Laut einer kürzlich durchgeführten Umfrage des Verdantis-Forschungsteams mit mehr als 1200 Befragten verfügen fast 85%+ Unternehmen über keinerlei Integrationen zwischen ihren Ersatzteil-Materialdaten und ihrem Anlagenstamm.
Die Integration dieser unterschiedlichen Stammdatendomänen war schon immer durch einen programmatischen Ansatz möglich, ist aber bekanntermaßen auch schwierig.
Dies geschieht in der Regel durch die Integration von 3 verschiedenen ERP-Modulen;
- Der Asset Master
- Die Stückliste der Ausrüstung
- Der MRO Materials Master
Gemäß den Standardrichtlinien für die Anlagenverwaltung in Unternehmen verfügt jede aktive Anlage über eine digitale Stückliste, die in einem ERP-System erstellt wird, um die für die Wartung der Anlage erforderlichen Komponenten, Teile und Verbrauchsmaterialien zu erfassen.
Die Stückliste kann dabei helfen, die Verbindung zwischen einem Gerät und den für die Instandhaltung erforderlichen Ersatzteilen herzustellen.
Fortschrittliche Asset Master Data-Lösungen mit eingebetteten KI-Agenten können autonom die für die Instandhaltung einer Anlage erforderlichen Ersatzteile beschaffen.
Nach der Zusammenstellung kann der Agent den Ersatzteil-Datensatz im Materialstamm "erstellen oder aktualisieren".
- Die "Erstellung" des Teiledatensatzes wird durchgeführt, wenn das Ersatzteil noch nicht existiert.
- Die "Aktualisierung" des Teiledatensatzes wird durchgeführt, wenn das Ersatzteil bereits existiert.
In beiden Fällen wird eine Eigenschaft (Spalte) mit der Bezeichnung 'wo verwendet' im 'Materialstamm' aktualisiert, die in der Regel durch Komma getrennt ist und mehrere Geräte-IDs enthalten kann
Dies stellt eine klare Beziehung zwischen den Ersatzteilen und dem Anlagevermögen her und kann MRO-Kategoriemanagern und der Ersatzteilverwaltungssoftware den richtigen Einblick in die für die Instandhaltung der Ausrüstung benötigten Teile geben.
Zum Beispiel: Angenommen, eine CNC-Maschine (Equipment ID CNC101) hat 100 Ersatzteile oder Verbrauchsmaterialien, die für die Instandhaltung der CNC-Maschine benötigt werden.
Eine digitale Stückliste erfasst diese 100 Ersatzteile mit ihren Spezifikationen.
Nehmen wir an, eines dieser 100 Ersatzteile, "Eine 35-V-Motorpumpe", wird auch in einer anderen "Drehmaschine" (Equipment-ID LAT101) verwendet.
In diesem Fall wird im Materialstammsatz für die "35v Motorpumpe" die Eigenschaft "wo verwendet" aktualisiert und der Feldwert wird "CNC101", "LAT101" sein.
'Context Aware' KI-Agenten holen die Teiledaten aus den Stücklisten, reichern die Daten an, führen eine Dublettenprüfung durch und aktualisieren den Ersatzteilstamm. (Wie im Video unten im Detail beschrieben)
Integration von Equipment Master mit Vendor & Service Master [Software]
In ähnlicher Weise können auch Anlagenstammdaten in die Lieferantenstamm Aufzeichnungen.
Auch dies lässt sich am besten mit Hilfe von KI-Agenten bewerkstelligen, allein schon wegen der damit verbundenen Effizienz.
Lieferantenrechnungen und Bestelldatensätze können abgerufen werden, um die mit einem bestimmten Gerät verknüpften "Lieferanten"-Informationen abzurufen, und diese werden in der "Lieferanten"-Datei aktualisiert.
master" in einer Eigenschaft 'Mitgelieferte Ausrüstung'.
Die Werttreiber [Vorteile] eines Asset MDM-Programms
Verwaltung des Treibstoffbestands
Saubere, zuverlässige und nahtlos integrierte Multi-Domain-MRO-Daten sind die Grundlage für eine perfekte MRO-Bestandsverwaltungssoftware.
In Kombination mit erstklassigen Lösungen für die Kritikalität von Teilen und die Prognose des Ersatzteilbedarfs ergibt sich eine ganzheitliche Bestandsverwaltungssoftware, die wiederum zu Ergebnissen wie diesen führen kann;
- Nahezu vernachlässigbare Ausfallzeiten im Produktionsbetrieb
- Optimale Ausgaben in der MRO-Beschaffung
Sichtbarkeit der Ausgaben
Durch die detaillierte Analyse historischer Ausgaben erhalten Asset Management- und MRO-Beschaffungsteams die richtigen Informationen, um Ausgaben zu konsolidieren und ein tieferes Verständnis für Kosteneinsparungsmöglichkeiten zu erlangen, ohne die Wertschöpfung aus der Beschaffung von Vermögenswerten zu beeinträchtigen.
Saubere Daten zum Anlagevermögen können, wenn sie tief in die Ersatzteildaten integriert werden, Möglichkeiten zur Lieferantenkonsolidierung und zu Großbestellungen aufdecken und so die Verhandlungsposition verbessern, was letztendlich zu einer Wertschöpfung führt.
Verdantis' Lösung für die Vermögensverwaltung
Verdantis ist ein Spezialist für die Verwaltung von MRO-Lebenszyklusdaten und verfügt über weitreichende Erfahrung in der Verwaltung von Stammdaten in anlagenintensiven Branchen wie der verarbeitenden Industrie, dem Bergbau, der Energiewirtschaft, der Schifffahrt und der chemischen Industrie.
Die Verdantis MDM-Suite unterstützt "Fixed Asset" als Datendomäne, und die beiden Module "Harmonize" und "Integrity" innerhalb der Suite unterstützen die Bereinigung von Ausrüstungsdaten bzw. Governance.
Die Altdaten und jede neue Dateneingabe werden mit allen wichtigen ERP-Systemen synchronisiert, mit nativen Integrationen in SAP, Infor, MS Dynamics und Oracle.
Mit tiefgreifender Branchenkenntnis, modernsten Technologien und logisch aufgebauten Prozessen für die Stammdatenverwaltung haben wir mehrere agentische Lösungen für Unternehmensteams entwickelt, um operative Exzellenz aufzubauen und die ERP-Hygiene in den wichtigsten Funktionen aufrechtzuerhalten.
