{"id":30928,"date":"2025-04-21T20:02:35","date_gmt":"2025-04-21T14:32:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.verdantis.com\/?p=30928"},"modified":"2026-01-12T16:02:32","modified_gmt":"2026-01-12T10:32:32","slug":"verwaltung-von-anlagenstammdaten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.verdantis.com\/de\/verwaltung-von-anlagenstammdaten\/","title":{"rendered":"MDM f\u00fcr die Verm\u00f6gensverwaltung"},"content":{"rendered":"
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Ein Anlagenstamm ist eine Sammlung von Datens\u00e4tzen, die sich auf alle Anlageg\u00fcter beziehen, die ein Unternehmen in seinen ERP- oder EAM-Systemen verwaltet. Diese Anlagen k\u00f6nnen in der Vergangenheit oder in der Gegenwart in Gebrauch gewesen sein oder waren zu einem bestimmten Zeitpunkt Teil des Beschaffungsprozesses.<\/p>

Die schiere Gr\u00f6\u00dfe des Betriebs in Unternehmen mit umfangreichen Produktionsabl\u00e4ufen bedeutet, dass zu jedem Zeitpunkt mehrere Anlagen eingesetzt oder ersetzt werden m\u00fcssen, wodurch eine gro\u00dfe Menge an anlagenbezogenen Daten entsteht. Dies erfordert strenge Prozesse, damit die Datenmanagement-Workflows f\u00fcr diese Anlagen zentral verwaltet werden und die Datenqualit\u00e4t maximiert wird.<\/p>

Diese Disziplin der Verwaltung, Kategorisierung, Steuerung und Pflege von Anlagendaten wird gemeinhin als \"Asset Master Data Management\" bezeichnet.<\/p>

Fortgeschrittene Anwendungsf\u00e4lle im Asset MDM k\u00f6nnen sich auch auf die Integration und Synchronisierung des Anlagenstamms mit anderen verwandten Stammdatenbereichen wie Lieferantenstamm, Materialien (Ersatzteile) oder Servicestamm erstrecken.<\/p>

Die folgende Tabelle fasst zusammen, wie ein Anlagenstamm in verschiedenen ERP-Systemen bezeichnet wird<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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ERP-System<\/strong><\/p><\/td>

Asset Master Term<\/strong><\/p><\/td>

Modul \/ Bereich<\/strong><\/p><\/td><\/tr>

SAP<\/strong><\/p><\/td>

Asset-Stammsatz<\/p><\/td>

FI-AA, PM<\/p><\/td><\/tr>

Oracle<\/strong><\/p><\/td>

Anlageverm\u00f6gen \/ Anlagenstamm<\/p><\/td>

Oracle Assets<\/p><\/td><\/tr>

Microsoft D365<\/strong><\/p><\/td>

Anlageverm\u00f6gen<\/p><\/td>

Anlageverm\u00f6gen<\/p><\/td><\/tr>

IFS<\/strong><\/p><\/td>

Objekt \/ Ausr\u00fcstung<\/p><\/td>

Verm\u00f6gensverwaltung<\/p><\/td><\/tr>

Infor<\/strong><\/p><\/td>

Ausr\u00fcstung \/ Verm\u00f6genswert<\/p><\/td>

EAM<\/p><\/td><\/tr>

NetSuite<\/strong><\/p><\/td>

Anlagendatensatz<\/p><\/td>

Verwaltung von Anlageverm\u00f6gen<\/p><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Asset-Stammdatenmodell<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Hier sehen Sie ein Standard-Datenmodell f\u00fcr einen Ger\u00e4testamm, der in den meisten Produktionsbetrieben verwendet wird. Nat\u00fcrlich k\u00f6nnen sich die Eigenschaften und Felder, die gepflegt werden, je nach Zweck und Umfang der betrieblichen Komplexit\u00e4t \u00e4ndern:\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Feld<\/strong><\/td>Feld Typ<\/strong><\/td>Beispiel<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
Asset ID \/ Nummer (eindeutiger Bezeichner)<\/td>Freier Text mit Validierung<\/td>EQP-2025-001<\/td><\/tr>
Asset Beschreibung \/ Name<\/td>Freier Text<\/td>Hochdruck-Hydraulikpumpe f\u00fcr das K\u00fchlsystem<\/td><\/tr>
Asset-Typ \/ Klasse<\/td>DropDown<\/td>Ausr\u00fcstung \u2192 Mechanisch<\/td><\/tr>
Asset-Gruppe \/ Kategorie<\/td>DropDown<\/td>Pumpen \u2192 Rotierende Ausr\u00fcstung<\/td><\/tr>
Seriennummer<\/td>Freier Text mit Validierung<\/td>SN-HP-984521<\/td><\/tr>
Hersteller Name<\/td>Freier Text<\/td>Siemens Industrielle L\u00f6sungen<\/td><\/tr>
Modellnummer<\/td>Freier Text<\/td>HPP-X2000<\/td><\/tr>
Lieferant \/ Anbieter<\/td>Freier Text<\/td>ABC Engineering Supplies Pvt. Ltd.<\/td><\/tr>
Tag-Nummer \/ Barcode \/ RFID<\/td>Icon (SVG oder unterst\u00fctztes Format)<\/td>![Strichcode-Symbol] (icon.svg) (z.B., RFID: RFID-778899)<\/em><\/td><\/tr>
Standort (Anlage, Geb\u00e4ude, Stockwerk, GPS)<\/td>DropDown<\/td>Werk A \u2192 Produktionsblock 2 \u2192 Stockwerk 3 (GPS: 40.7128 N, 74.0060 W)<\/td><\/tr>
Status<\/td>DropDown<\/td>Aktiv \/ In Gebrauch<\/td><\/tr>
Datum der Akquisition<\/td>Datum Format<\/td>2022-04-12<\/td><\/tr>
Datum der Inbetriebnahme \/ Installation<\/td>Datum Format<\/td>2022-06-05<\/td><\/tr>
Erwartete Nutzungsdauer<\/td>Numerisch (Monate\/Jahre)<\/td>180 Monate (15 Jahre)<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Herausforderungen mit Asset-Stammdaten<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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\u00c4hnlich wie bei dem bekannten\u00a0Herausforderungen bei der Stammdatenverwaltung<\/a>Ein Asset Master erfordert Governance-Prozesse, um die Integrit\u00e4t und Genauigkeit der Daten zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>

In F\u00e4llen, in denen die Datenqualit\u00e4t eines Anlagenstamms bereits beeintr\u00e4chtigt ist, ist eine gr\u00fcndliche Datenbereinigung in der Regel eine Grundvoraussetzung, um sicherzustellen, dass die Datenqualit\u00e4t in Bezug auf die Anlageg\u00fcter intakt bleibt.<\/p>

Die meisten Herausforderungen, die eine Asset MDM-Software l\u00f6sen soll, sind in anderen Stammdatenbereichen allgemein bekannt.<\/p>

Es gibt jedoch einige Herausforderungen, die nur bei Asset-Datens\u00e4tzen auftreten und einen eigenen Ansatz erfordern, um sicherzustellen, dass die Asset-Daten kontinuierlich synchronisiert und zuverl\u00e4ssig bleiben.<\/p>

Einige dieser Herausforderungen sind im Folgenden aufgef\u00fchrt.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\tVervielf\u00e4ltigung<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Die Duplizierung von Datens\u00e4tzen ist ein Standardproblem, das nicht nur bei Anlagedaten auftritt. Sie ist eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen in jedem Stammdatenbereich.<\/p>

Verteilte Anfrageteams an verschiedenen Standorten in Kombination mit fehlenden Data-Governance-Prozessen und einem unstrukturierten Ansatz bei der Dateneingabe f\u00fchren unweigerlich zu doppelten Ausr\u00fcstungseintr\u00e4gen.<\/p>

Das Dilemma der Vervielf\u00e4ltigung<\/a> sagt, dass<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tDie Anzahl der doppelten Artikel liegt zwischen 15-20% innerhalb einer einzelnen Produktionsst\u00e4tte. \u00dcber mehrere Standorte hinweg kann die Dublettenrate auf 25-30% ansteigen.\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/blockquote>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Da jeder Datensatz eindeutig ist [Erfahren Sie mehr \u00fcber Golden Record in MDM<\/a>Um diese Duplikate zu beseitigen, ist ein softwarebasierter Ansatz erforderlich, vorzugsweise ein Ansatz mit eingebetteter KI, der Duplikate in gro\u00dfem Umfang erkennen und sicherstellen kann, dass nur saubere Daten im System gespeichert werden.\u00a0<\/p>

Die Duplizierung von Ausr\u00fcstungsdatens\u00e4tzen kann direkt zu Fehlbeschaffungen, Maverick Spending und einem Anstieg der Beschaffungs- und Lagerkosten f\u00fchren und Ineffizienzen in den Arbeitsabl\u00e4ufen von Beschaffung, Wartung und Produktionsmanagement zur Folge haben.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\tFehlende St\u00fccklistendaten<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Jedes Ger\u00e4t besteht aus zahlreichen Einzelteilen, Ersatzteilen und Verbrauchsmaterialien, die f\u00fcr die rechtzeitige Instandhaltung der Anlageg\u00fcter erforderlich sind.\u00a0<\/p>

Der Lieferant gibt diese Teile und Verbrauchsmaterialien in der Regel in einer St\u00fcckliste (BOM) an, die entweder in technischen Dokumenten, Konstruktionszeichnungen oder separat mit dem Kunden ausgetauscht wird.<\/p>

Laut Faster Capital's<\/a> Erfolgsgeschichte eines Kunden aus der Elektronikbranche,<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tDie Integration von St\u00fccklisten in Bestands- und Produktionssysteme hat in einigen Fallstudien zu einer Reduzierung der \u00dcberbest\u00e4nde um 30% gef\u00fchrt.\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/blockquote>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Gem\u00e4\u00df\u00a0bew\u00e4hrte Praktiken bei der Verwaltung von ERP-Daten<\/a>Diese St\u00fccklisteninformationen sollten im System aktualisiert und mit dem entsprechenden Anlagensatz im Equipmentstamm verkn\u00fcpft werden.<\/p>

Dadurch wird sichergestellt, dass die Wartungsteams und die Produktionsplanungsteams die Beschaffungsanforderungen f\u00fcr die Instandhaltung aller Sachanlagen kennen, die in einer bestimmten Produktionsst\u00e4tte eingesetzt werden.<\/p>

Hier finden Sie eine \u00dcbersicht \u00fcber unsere Software:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Laut Marktwachstum<\/a>In der Luft- und Raumfahrt-\/Verteidigungsindustrie sowie in der Schwermaschinenindustrie ist die Versionskontrolle von St\u00fccklisten und die Verwendung hierarchischer St\u00fccklisten zum Standard geworden: Etwa 58% der weltweiten Benutzer verwenden hierarchische St\u00fccklisten, um konfigurierbare und anpassbare Produkte zu verwalten.\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\tSynchronisierung von Asset & MRO Stammdaten<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Gem\u00e4\u00df den Best Practices f\u00fcr die Verwaltung von Anlagenstammdaten sollten die Ersatzteile und Verbrauchsmaterialien, die f\u00fcr die Instandhaltung einer Anlage ben\u00f6tigt werden, mit dem Ersatzteil im MRO-Stamm verkn\u00fcpft werden.<\/p>

In \u00e4hnlicher Weise erfordern Best Practices in der Materialdatenverwaltung, dass alle Ersatzteile, die mit Anlagenst\u00fccklisten verkn\u00fcpft sind, tats\u00e4chlich im Materialstamm existieren und auch mit dem abh\u00e4ngigen Ger\u00e4t verkn\u00fcpft sind.\u00a0 \u00a0<\/p>

Vor der Einf\u00fchrung 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 \u00fcberfl\u00fcssig, sondern erledigen den Arbeitsablauf auch fast sofort.<\/p>

Diese Zuordnung von Daten stellt sicher, dass;\u00a0<\/p>

  1. Kritische Ersatzteile f\u00fcr die Instandhaltung werden mindestens in der erforderlichen Mindestmenge an den jeweiligen Standorten gelagert<\/li>
  2. Die Wartungsplanung f\u00fcr gesch\u00e4ftskritische Anlagen kann auf weitaus fundiertere Weise erfolgen, um einen reibungslosen Produktionsbetrieb zu gew\u00e4hrleisten.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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    \n\t\t\t\t\tUnstrukturierte Datens\u00e4tze<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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    Fast alle Unternehmen folgen einer bestimmten Taxonomie, insbesondere in reifen und anlagenintensiven Organisationen.<\/p>

    Eine Taxonomie\u00a0<\/a>ist nichts anderes als ein zentral gepflegtes Protokoll f\u00fcr die Speicherung der Datens\u00e4tze im ERP. Es erm\u00f6glicht Unternehmen, Informationen in einem strukturierten Format zu verwalten, zu klassifizieren und zu pflegen.\u00a0<\/p>

    Einige allgemein akzeptierte Taxonomien f\u00fcr Anlagen und MRO-Teile sind UNSPC, PIDX, eClass und ISO 14224.\u00a0 \u00a0<\/p>

    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, Ma\u00dfeinheiten, Herstellermarken oder Teilenummern ordnungsgem\u00e4\u00df in festen Eigenschaften oder Spalten abgebildet werden.<\/p>

    Dies erm\u00f6glicht es den Teams, Automatisierungen einzuf\u00fchren, durch Analysen Erkenntnisse zu gewinnen und stellt eine saubere, goldene Quelle der Wahrheit dar.<\/p>

    In einer Untersuchung (durchgef\u00fchrt von learnmar<\/a>),\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    \n\t\t\t\tAls ein weltweit t\u00e4tiges Fertigungsunternehmen 40% seiner Komponenten \u00fcber alle Produktlinien hinweg standardisierte, konnte es seine Lagerkosten um 25% senken.\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/blockquote>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Bevor fortschrittliche Softwarel\u00f6sungen f\u00fcr das Datenmanagement wie Integrity\u00a9 damit begannen, KI-Agenten einzusetzen, um diese Informationen selbstst\u00e4ndig zu kategorisieren und zu extrahieren, mussten Unternehmen regelm\u00e4\u00dfig in Projekte zur Datennormalisierung investieren, um die Korrektheit der ERP-Stammdaten sicherzustellen.\u00a0<\/p>

    Mit fortschrittlichen Data-Governance-L\u00f6sungen, die in die Integrit\u00e4t integriert sind, werden diese Herausforderungen an der Quelle selbst angegangen, um ERP-Daten auf einer laufenden Basis zu gew\u00e4hrleisten.\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    \n\t\t\t\t\tUnvollst\u00e4ndige Datens\u00e4tze <\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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    Schlechte Datenverwaltung und unkontrollierte Datenmanagementpraktiken f\u00fchren zu schlechter Datenqualit\u00e4t.<\/p>

    Die schlechte Datenqualit\u00e4t zeigt sich in \"unvollst\u00e4ndigen Informationen\" in jedem Datensatz, und Anlagenstammdaten bilden da keine Ausnahme. Es ist nicht ungew\u00f6hnlich, dass kritische Informationen komplett aus dem Datensatz ausgeschlossen werden.\u00a0 \u00a0\u00a0<\/p>

    Genau an dieser Stelle m\u00fcssen die Datens\u00e4tze durch Methoden der Datenanreicherung \"vervollst\u00e4ndigt\" werden.\u00a0\u00a0<\/p>

    Datenanreicherungstools nutzen Eigenschaften wie \"Kurzbeschreibung\", um Informationen aus ersten und dritten Datenquellen zu holen und Datens\u00e4tze zu vervollst\u00e4ndigen.\u00a0<\/p>

    Laut Xtivity's<\/a> Erfolgsgeschichte eines Bergbaukunden,<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    \n\t\t\t\tBei 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 Best\u00e4nde reduzieren und die Servicequalit\u00e4t verbessern, indem es die Parameter f\u00fcr die Lagerhaltung optimierte und so den Cashflow freisetzte.\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/blockquote>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Bevor fortschrittliche Softwarel\u00f6sungen f\u00fcr die Datenverwaltung wie Integrity\u00a9 damit begannen, KI-Agenten einzusetzen, um diese Informationen selbstst\u00e4ndig zu kategorisieren und zu extrahieren, mussten Unternehmen regelm\u00e4\u00dfig in Projekte zur Datennormalisierung investieren, um die Korrektheit der ERP-Daten sicherzustellen.\u00a0<\/p>

    Mit fortschrittlichen Data-Governance-L\u00f6sungen, die in die Integrit\u00e4t integriert sind, werden diese Herausforderungen an der Quelle selbst angegangen, um ERP-Daten auf einer laufenden Basis zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>

    Agentengest\u00fctzte Datenanreicherungsprozesse, wie die Anreicherung von Herstellernamen und Ger\u00e4tenummern, sind jetzt mit fortschrittlichen Crawling-, Retrieval- und KI-gest\u00fctzten Datenverarbeitungsfunktionen m\u00f6glich und k\u00f6nnen eine faule Datenverwaltung direkt an der Quelle l\u00f6sen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Was sind die Arten von Asset MDM-L\u00f6sungen?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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    Im Folgenden finden Sie einige L\u00f6sungen, die anlagenintensive Unternehmen einsetzen k\u00f6nnen, um ein hervorragendes Asset-MDM aufzubauen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Bereinigung und Normalisierung von Anlagenstammdaten [Dienstleistungen + Software]<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Der erste Schritt nach der Identifizierung von Problemen mit der Qualit\u00e4t der Anlagendaten besteht darin, die gesamten Anlagestammdaten zu \"bereinigen\" und zu \"normalisieren\". Dies bedeutet in der Regel<\/p>

    1. Deduplizierung<\/strong>: Da die Stammdatenverwaltung auf einem \"Goldene Schallplatte<\/a>\"Als einzige Quelle der Wahrheit f\u00fcr ein bestimmtes Unternehmen hat es h\u00f6chste Priorit\u00e4t, den Datensatz von doppelten Eintr\u00e4gen zu befreien, die sich auf dasselbe Ger\u00e4t beziehen.<\/p>

    Das bedeutet, dass Sie entweder 2 Datens\u00e4tze zusammenf\u00fchren oder einen davon l\u00f6schen m\u00fcssen.<\/p>

    2. Standardisierung: <\/strong>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<\/a> oder eine eigene Taxonomie), die das \"Datenblatt\" f\u00fcr jede Ger\u00e4tekategorie vorgibt. Die meisten Unternehmen verwenden bereits eine bestimmte Konvention f\u00fcr die Kategorisierung und Pflege dieser Daten.<\/p>

    3. Normalisierung: <\/strong>Die Datens\u00e4tze werden dann verarbeitet, um Schl\u00fcsselinformationen und Datenpunkte aus der \"kurzen\" oder \"langen\" Beschreibung zu extrahieren und die entsprechenden Eigenschaften oder Spalten zu f\u00fcllen<\/p>

    4. Anreicherung: <\/strong>Nachdem die Datenpunkte aus den vorhandenen Beschreibungen extrahiert wurden, k\u00f6nnen fehlende Informationen zu einem bestimmten Datensatz aus Drittquellen angereichert werden, um die Datennormalisierung zu \"vervollst\u00e4ndigen\".\u00a0<\/p>

    Hier sehen Sie ein Video, das zeigt, wie die Software von Verdantis Daten bereinigt und normalisiert:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Verwaltung von Verm\u00f6gensstammdaten [Software]<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Nach Abschluss eines Bereinigungsprojekts besteht der n\u00e4chste Schritt darin, sicherzustellen, dass die Daten auf Dauer intakt bleiben. Dies kann durch die Implementierung einer Data Governance-Software geschehen, die Datenmodelle f\u00fcr Anlageg\u00fcter unterst\u00fctzt.<\/p>

    So funktioniert eine Software f\u00fcr die Verwaltung von Anlagendaten in der Regel<\/p>

    1. Duplikatspr\u00fcfung in Echtzeit<\/strong>: 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 f\u00fcr dieselbe Ausr\u00fcstung nicht bereits in den Stammdaten vorhanden ist.<\/p>

    Mit fortschrittlichen, \"kontextbezogenen\" KI-Modellen, die in die Workflows eingebettet sind, ist die Erkennung von Duplikaten an der Quelle sehr leistungsf\u00e4hig geworden und gew\u00e4hrleistet einen Asset-Master ohne Duplikate.<\/p>

    2. Genehmigungs-Workflow & Protokolle: <\/strong>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.<\/p>

    3. Datenvalidierung:<\/strong> Eine Data-Governance-Software, die die Datendom\u00e4ne des Anlageverm\u00f6gens unterst\u00fctzt, sorgt in der Regel auch f\u00fcr die Strukturierung der Daten \u00fcber verschiedene Datenfelder hinweg und verhindert falsche Benennungskonventionen, Formate, Ma\u00dfeinheiten oder andere konfigurierte Data-Governance-Regeln. Dies kann hier anhand eines Beispiels besser erkl\u00e4rt werden;<\/p>

    Beispiel:<\/strong><\/p>

    Ein Energieversorgungsunternehmen baut einen neuen Transformator in sein Umspannwerk ein. Wenn die Beschaffungsanfrage protokolliert wird, f\u00fchrt die Asset Data Governance-Software in Echtzeit einen Dublettenabgleich mit dem Asset-Stamm durch.<\/p>

    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.<\/p>

    Der Antrag durchl\u00e4uft 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 \u00fcberpr\u00fcfen.<\/p>

    Bevor die Eingabe abgeschlossen wird, wendet das System Regeln zur Datenvalidierung an, indem es den Asset-Namen standardisiert auf \"Transformator_GE132kV_UmspannwerkB,\"<\/strong><\/em> die Best\u00e4tigung der korrekten Ma\u00dfeinheit f\u00fcr die Kapazit\u00e4t (MVA) und die Sicherstellung, dass die Seriennummer mit dem genehmigten Format \u00fcbereinstimmt.<\/p>

    Dadurch wird sichergestellt, dass der neue Transformator-Datensatz konsistent und zuverl\u00e4ssig ist und mit den unternehmensweiten Datenstandards \u00fcbereinstimmt.<\/p>

    Hier sehen Sie ein Video, das zeigt, wie die Software von Verdantis dabei hilft, eine solide Data Governance zu etablieren:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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