Een gemiddelde productie- of fabricage-installatie verbruikt enkele duizenden reserveonderdelen of verbruiksartikelen om een ononderbroken en storingsvrije bedrijfsvoering te waarborgen.
Volgens een rapport gepubliceerd door Data Horrizon Research,
De wereldwijde markt voor de productie van reserveonderdelen werd in 2023 geschat op ongeveer 620 miljard USD en zal naar verwachting tegen 2033 ongeveer 930 miljard USD bedragen, met een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 4,3% in de periode 2024-2033
Alleen al in de VS zijn de uitgaven aan reserveonderdelen aanzienlijk; deze worden voor 2023 geschat op ongeveer $89,5 miljard.
Het daadwerkelijke gebruik is echter laag; organisaties gebruiken doorgaans slechts 8 – 10% van hun MRO-voorraad per jaar, wat betekent dat 90% ongebruikt op de planken blijft liggen. [Volgens Terrence Ohanlon van Reliability AI].
Om tijdige inkoop, beschikbaarheid, onderhandelingspositie en een foutloos inkoopproces te waarborgen en om overmatige voorraadopbouw te voorkomen, worden de gegevens en informatie met betrekking tot deze reserveonderdelen doorgaans zorgvuldig worden bijgehouden in een ERP-systeem, doorgaans in een „stamgegevens“-module die ook wel een „Materiaalstamgegevens” of een “Artikelstamgegevens”
Naarmate de bedrijfsactiviteiten groeien, neemt ook het aantal aanvragen voor nieuwe reserveonderdelen toe, en de gegevens met betrekking tot deze onderdelen kunnen de „gegevenskwaliteit” ervan in gevaar brengen. Hieronder wordt uitgelegd hoe dat zit.
Aanvragen voor nieuwe onderdelen kunnen duplicaten zijn van een onderdeel dat al in het systeem staat, wat op het moment van het aanmaken van de nieuwe aanvraag nog niet bekend was
In het nieuwe verzoek kunnen belangrijke gegevens ontbreken, zoals specificaties van onderdelen, afmetingen, categorie, subcategorie, enz.
Er is geen eenduidige, centrale norm vastgesteld om de integriteit van de reserveonderdelen te waarborgen, waardoor het catalogiseren van gegevens nog lastiger wordt
Om dit te ondervangen, moeten bedrijven investeren in een eenmalige opschoning van hun huidige onderdelengegevens om dubbele vermeldingen te verwijderen, ontbrekende informatie aan te vullen, de dataset te structureren en, in geavanceerde gevallen, de gegevens ook te integreren en te koppelen aan andere stamgegevensdomeinen of andere ERP-modules.
Bedrijven die momenteel met dit proces bezig zijn, kunnen dit op verschillende manieren aanpakken, waarbij elke aanpak gepaard gaat met eigen, uiteenlopende kosten, complexiteit en vereisten op het gebied van technische capaciteit.
Methode 1: Gebruik van ETL-tools voor gegevensvoorbereiding en -migratie
ETL- en tools voor gegevensvoorbereiding en -migratie zijn ontworpen om gegevens uit meerdere bronnen te verzamelen door deze uit diverse bronnen te halen, zoals bestanden, mappen, software, feeds en catalogi van leveranciers, enzovoort.
Vervolgens worden de gegevens beoordeeld, waarna ze worden omgezet en gestandaardiseerd op basis van de gangbare taxonomie en normen.
Ten slotte worden de gegevens vervolgens in de bronsystemen ingelezen of ‘geladen’
Simpel gezegd doet een ETL-tool het volgende:
- E – Haal gegevens uit meerdere bronnen op en voeg ze samen tot één totaaloverzicht.
- T – De gegevens omzetten naar één uniforme standaard, waarbij afkortingen, meeteenheden, categorieën enz. worden weergegeven volgens de gangbare taxonomie. Dit is de fase waarin de gegevens grondig worden opgeschoond, gecontroleerd op duplicaten, aangevuld met ontbrekende waarden, waar nodig samengevoegd en getoetst aan de geldende regels.
- L – De gegevens weer in de bronsystemen laden nadat ze volgens de oorspronkelijke vereisten zijn verwerkt, waarbij wordt gewaarborgd dat ze nauwkeurig en gestandaardiseerd zijn en klaar zijn voor consistent gebruik in alle bedrijfsactiviteiten.
Voordelen:
- Deze aanpak is relatief kosteneffectief, aangezien ETL-tools niet onbetaalbaar zijn.
- Deze aanpak is schaalbaar, en als de benodigde technische en managementmiddelen ter beschikking worden gesteld, kan de opschoning veel sneller worden uitgevoerd voor enkele duizenden (of zelfs miljoenen) onderdelenrecords, ervan uitgaande dat de bedrijfsregels voortdurend worden bijgewerkt.
Nadelen:
- De nauwkeurigheid en de dekking van gebruiksscenario’s zijn niet ideaal; in de meeste gevallen doet het toepassen van bulk-bedrijfslogica meer kwaad dan goed, aangezien er weinig controle is over de technieken die worden gebruikt voor gegevensvalidatie en -transformatie.
- Hiervoor zijn zowel technische als zakelijke middelen nodig (van teams zoals inkoop en gegevensbeheer), die vaak niet direct beschikbaar zijn, en het inschakelen van ad-hocmiddelen kan de kosten opdrijven, waardoor het belangrijkste voordeel van deze aanpak juist teniet wordt gedaan.
Aanbeveling:
Deze aanpak is ideaal wanneer het aantal te reinigen reserveonderdelen relatief klein is (tussen de 3.000 en 5.000 records), de drempel voor de nauwkeurigheid van de gegevens niet al te hoog is en er technische middelen beschikbaar zijn.
Voorbeelden:
Een detailhandelsbedrijf kampte met aanzienlijke inconsistenties in de gegevens tussen de verschillende vestigingen, wat een negatieve invloed had op de operationele efficiëntie en de besluitvorming.
Om deze uitdaging aan te pakken, heeft het bedrijf een ETL-oplossing voor gegevensopschoning geïmplementeerd waarmee gegevens uit verschillende bronnen werden gestandaardiseerd en gevalideerd.
Hierdoor wist het bedrijf de operationele efficiëntie met 20% te verhogen en het aantal gegevensgerelateerde fouten aanzienlijk te verminderen, wat leidde tot een soepelere bedrijfsvoering en betrouwbaardere rapportage.
Volgens Forbes, onjuiste gegevens kosten bedrijven jaarlijks tot 12% van hun totale omzet.
Methode 2: Uitbesteding of offshoring aan gespecialiseerde teams
Verschillende bedrijven worden geconfronteerd met de het beheer van de reserveonderdelen gegevens, en velen beschikken niet over de technische middelen of bandbreedte om een „softwaregebaseerde” aanpak te implementeren om de gegevens met betrekking tot reserveonderdelen te corrigeren.
Als alternatief kiezen bedrijven die met dit probleem te maken hebben ervoor om deze gegevensopschoning uit te besteden aan gespecialiseerde bedrijven die beschikken over een groot team van „data stewards”, „analisten” of „medewerkers” om deze problemen met de gegevenskwaliteit te verhelpen.
Een typische data management-analist hanteert een handmatige of semi-geautomatiseerde aanpak om;
- Stel vast welke informatie in elk gegevensrecord ontbreekt
- Standaardiseer de gegevens op basis van de definitie in het „gegevensblad” van de categorie reserveonderdelen
- Haal de belangrijkste gegevens/informatie uit de beschrijving en plaats deze in de juiste „eigenschappen”, „kopteksten” of „kolommen”
- Voer een L1-controle op duplicaten uit op de volledige dataset om dubbele vermeldingen te verwijderen. Zelfs in dit stadium is de kans groot dat er nog dubbele vermeldingen in het systeem zitten
- Vul ontbrekende waarden, categorieën, kenmerken, onderdeelnummers van de fabrikant, naam van de fabrikant, enz. aan
- Voer nogmaals een dubbelcontrole L2 uit. Deze keer, met extra gegevenspunten, zal de dubbelcontrole veel grondiger en „vollediger“ zijn.
Het proces is, zoals te verwachten valt, arbeidsintensief, en deze outsourcingbedrijven hebben doorgaans een groot deel van hun personeel in dienst in een land met een grote Engelssprekende bevolking die over goede computervaardigheden beschikt, om zo de kosten laag te houden.
De hierboven beschreven stappen vormen de basistaken en te leveren resultaten bij het opschonen van reserveonderdeelgegevens.
Grotere ondernemingen met veel complexere eisen op het gebied van gegevensbeheer hebben doorgaans echter veel uitgebreidere behoeften op het gebied van gegevensopschoning en -aanvulling.
Dit omvat onder meer
- Uitgebreide verrijking van reserveonderdeelgegevens, inclusief leveranciersnaam, toewijzingen en gegevensverrijking
- Verrijking, opschoning en ontdubbeling van leveranciers- en apparatuurgegevens, evenals
- Integraties tussen deze gegevensdomeinen, waarbij reserveonderdelen aan apparatuur worden gekoppeld door gebruik te maken van de stuklijst voor apparatuur
- Integraties tussen reserveonderdelen en leveranciers door gebruik te maken van leverancierscatalogi, interne gegevens, enz.
Om uitmuntendheid te stimuleren bij het voorraadbeheer voor MRO-teams, deze outsourcingteams vullen niet alleen de gegevens over reserveonderdelen (ook wel ‘Material spares’ genoemd) aan, maar ook alle andere gegevens die verband houden met onderhoudsprocessen; dit wordt doorgaans aangeduid als ‘MRO Master Data Cleansing’.
Dit is een veel uitgebreidere en geavanceerdere oplossing voor het opschonen van gegevens; meer informatie hierover is te vinden op de MRO Data Cleansing-pagina hier.
Voordelen:
- Voor ondernemingen die hoge eisen stellen aan de nauwkeurigheid van gegevens is dit een overzichtelijke aanpak die de hoogste nauwkeurigheid biedt op alle meetpunten die verband houden met gegevensstandaardisatie, gegevensverrijking, -extractie en -ontdubbeling.
- Aangepaste vereisten met betrekking tot het extraheren, verrijken of standaardiseren van gegevens kunnen eenvoudig worden ingevuld, aangezien de aanpak zeer flexibel is.
- Het is een ideale keuze voor het opschonen van stamgegevensrecords van reserveonderdelen die meer dan 20.000 records omvatten, aangezien er vaste kosten verbonden zijn aan het vinden, inwerken en beheren van de uitbestede dienstverlener.
Nadelen:
- Hoewel er kostenbesparingen worden gerealiseerd door gebruik te maken van goedkope offshore-teams, kan deze aanpak op de lange termijn toch behoorlijk duur uitvallen, vooral bij terugkerende gegevensopschoningswerkzaamheden, aangezien het proces handmatig verloopt en tot op zekere hoogte enige „technische” kennis vereist
- Afhankelijk van het aantal reserveonderdelen en records kan deze aanpak de meeste tijd in beslag nemen; bij projecten met meer dan 50.000 onderdeelnummers kan de oplevering gemakkelijk meer dan twee maanden duren
- Hoewel de nauwkeurigheidsscores over het algemeen veel hoger liggen dan bij eerdere methoden, hangt het echt af van de kwaliteit van het offshore-team; er is dan ook regelmatige afstemming, voortgangsrapportages en evaluaties nodig om ervoor te zorgen dat de kwaliteitscontrole goed verloopt.
- Bij minder dan 20.000 materiaalrecords voor reserveonderdelen is dit geen ideale aanpak vanwege de vaste kosten die gepaard gaan met het zoeken naar, het inwerken van, het contracteren van en het aansturen van de offshore-partner.
Aanbeveling:
Dit is een ideale aanpak voor bedrijven met hoge eisen aan de gegevenskwaliteit, ruime budgetten, een groot aantal onderdelenrecords en een relatief langere doorlooptijd voor de implementatie.
Voorbeeld:
Een wereldwijd opererend bedrijf in medische technologie had behoefte aan een efficiënt beheer van reserveonderdelen en serviceartikelen ter ondersteuning van zijn bedrijfsvoering.
Het bedrijf heeft het beheer van reserveonderdelen en serviceartikelen, waaronder de samenstelling van 200 reserveonderdelensets en subassemblages, uitbesteed om zijn logistieke en voorraadprocessen te stroomlijnen.
Het uitbestedingsinitiatief leidde tot een betere voorraadbeheersing en een efficiëntere dienstverlening, waardoor de algehele operationele prestaties werden verbeterd.
Volgens een rapport dat is gepubliceerd door PSC Global, Door het uitbesteden van activiteiten op het gebied van gegevensbeheer konden de doorlooptijden worden teruggebracht van 12 weken tot slechts 1 dag, werd het werkkapitaal verlaagd door de voorraad te centraliseren, werd het aantal verzoeken om reserveonderdelen tot een minimum beperkt en werd de beschikbaarheid van artikelen verbeterd.
Methode 3: Speciaal ontwikkelde software
Naast de ETL-/Data Readiness-software zijn er diverse speciaal ontwikkelde, gespecialiseerde tools die beweren het proces van het opschonen van onderdelengegevens volledig te automatiseren met behulp van ingebouwde validatieregels en het opsporen van duplicaten.
Vóór de opkomst van AI-modellen zou men kunnen stellen dat het vrijwel onmogelijk was om dit opschoningsproces te automatiseren, aangezien er simpelweg geen duidelijke en eenduidige regels bestaan voor het opschonen of standaardiseren van de gegevens over reserveonderdelen, OF omdat hiervoor een groot aantal op regels gebaseerde logica’s nodig zou zijn die niet praktisch te implementeren zijn.
Sinds 2025 hebben de toepassing van AI-agenten en hun vermogen om contextbewust te zijn door te worden getraind op de juiste gegevens echter nieuwe mogelijkheden gecreëerd.
Verdantis MDM Suite, kan deze taken nu grotendeels automatiseren.
Dankzij de investering in de ontwikkeling van AI-agenten voor het standaardiseren van onderdeeltitels, het autonoom opstellen van gegevensbladen op basis van taxonomieën en het verrijken van gegevens uit geverifieerde bronnen verloopt het opschonen van gegevens over reserveonderdelen nu veel sneller, productiever en goedkoper.
Hier volgt een stapsgewijze uitleg over hoe onze oplossing het opschonen en verrijken van gegevens automatiseert
Bovendien kunnen dezelfde AI-modellen worden ingezet om ervoor te zorgen dat de kwaliteit van de onderdeengegevens voortdurend gewaarborgd blijft; dit wordt doorgaans aangeduid als beheer van MRO-gegevens.
Hoewel er op het gebied van AI diverse vorderingen zijn geboekt en ons team bij Verdantis verschillende AI-modellen heeft geïmplementeerd in diverse workflows voor het opschonen van gegevens over reserveonderdelen, kunnen deze workflows in 90%+-gevallen niet volledig worden geautomatiseerd en is menselijke controle nodig.
Voordelen:
- Een van de meest nauwkeurige manieren om op te ruimen, het aanvullen en standaardiseren van de MRO-reserveonderdelengegevens bij de toepassing van taxonomieën op grote schaal – vooral als de software gebruikmaakt van AI-modellen die zijn getraind op basis van branchespecifieke onderdelengegevens. Aangezien bij deze aanpak gebruik wordt gemaakt van getrainde AI-modellen, kan de nauwkeurigheid zelfs hoger liggen dan bij methode #2, zoals hierboven beschreven.
- Een van de snelste manieren om een opschoonactie voor onderdelen in zeer korte tijd uit te voeren
- Het idee achter deze aanpak is om AI-agenten te trainen op basis van een enorme hoeveelheid gestandaardiseerde gegevens en processen te ontwikkelen waarmee AI-agenten het zware werk kunnen doen, terwijl de nauwkeurigheid wordt gemaximaliseerd. Menselijke controles kunnen worden beperkt om het gewenste nauwkeurigheidsniveau te bereiken door tactisch gebruik te maken van op AI gebaseerde betrouwbaarheidsscores enzovoort.
Nadelen:
- Hoewel deze aanpak aanzienlijk goedkoper is dan het inzetten van offshore-teams die door de outsourcingbedrijven worden aangestuurd, is het een duurdere optie in vergelijking met ETL/MDM-tools.
- Veel van deze softwareplatforms die door AI-agenten worden aangestuurd, zijn nieuw en vereisen een grondige inwerking en training om te kunnen worden gebruikt, wat voor ondernemingen en hun inkoopteams enigszins overweldigend kan zijn en hen uit hun comfortzone haalt. ETL- en MDM-tools daarentegen zijn bekend terrein.
Voorbeeld:
Een wereldwijd energiebedrijf kampte met problemen als gevolg van inconsistente en versnipperde gegevens over reserveonderdelen binnen zijn bedrijfsactiviteiten, wat leidde tot inefficiënties bij de inkoop en meer stilstand.
Door een speciaal ontwikkelde, AI-gestuurde oplossing voor Master Data Management (MDM) te implementeren, heeft het bedrijf de standaardisatie, verrijking en validatie van meer dan 50.000 reserveonderdelenrecords geautomatiseerd.
Deze aanpak zorgde niet alleen voor nauwkeurigere gegevens, maar zorgde ook voor een stroomlijning van de inkoopprocessen en een verlaging van de operationele kosten.
Aanbeveling
Bij 90% + van de projecten bij Verdantis zetten we de module voor het opschonen van reserveonderdeelgegevens uit de MDM-suite in, samen met een team van 2-3 data-analisten en een projectmanager voor de eindcontrole, aanpassingen, goedkeuringen en kwaliteitscontroles.
Wij zijn van mening dat deze hybride aanpak – waarbij gebruik wordt gemaakt van krachtige, voor de sector opgeleide AI-agenten in combinatie met deskundige vakspecialisten – een ideale manier is om de doorlooptijd te verkorten en de nauwkeurigheid te maximaliseren.
Hierbij zuiveren in de sector getrainde AI-modellen de onderdelengegevens in een vijfstappenproces van gegevensopschoning en gegevensstandaardisatie.
De opgeschoonde gegevens worden ook voorzien van een „betrouwbaarheidsscore“, en de records waarvoor onvoldoende context beschikbaar was om ze op te schonen, worden vervolgens gemarkeerd voor handmatige controle door een medewerker. Deze records kunnen vervolgens worden „verwijderd“ of „samengevoegd“
Bij Verdantis is onze productroadmap gebaseerd op de Agentic AI-technologie en het vermogen daarvan om aanzienlijke meerwaarde te bieden in het proces van gegevensopschoning.
Dat gezegd hebbende: hoewel een volledig geautomatiseerde oplossing in aantocht is, is er op dit moment bij het opschonen van onderdelengegevens nog steeds menselijke tussenkomst nodig om bepaalde gegevensrecords te controleren, goed te keuren en eventueel te overschrijven.
Dit is de meest geschikte aanpak voor projecten waarbij onderdelengegevens worden opgeschoond, met een aantal gegevensrecords dat varieert van 20.000 tot 2 miljoen.
Software in de praktijk:
Methode 4: Algemene MDM-software
Hoewel algemene MDM-platforms niet specifiek zijn ontworpen voor het opschonen van gegevens over reserveonderdelen, zijn ze wel flexibel en configureerbaar genoeg om branchespecifieke toepassingen voor het opschonen van gegevens aan te kunnen. Hiervoor is echter wel een specialist op het gebied van databeheer of datasturing nodig om deze regels te configureren en te implementeren en de gecorrigeerde gegevens naar de bronsystemen te migreren.
Hieronder wordt uitgelegd hoe deze platforms kunnen worden gebruikt voor het opschonen van materiaal en reservegegevens
1. Gegevensverzameling
Net als ETL-tools brengen deze MDM-tools de gegevensbronnen in kaart uit diverse bronsystemen, zoals ERP/EAM, CMMS, mappen, catalogi, verouderde systemen of handmatig bijgehouden gegevens.
De MDM-platforms maken gebruik van connectoren of integratietools om de gegevens uit deze uiteenlopende systemen op te halen, met als doel al deze gegevens in het MDM-platform samen te brengen voor gecentraliseerd gegevensbeheer.
2. Standaardisatie van gegevens
MDM-platforms beschikken doorgaans over een zeer intuïtieve interface voor gegevensstandaardisatie via „regelconfiguratie“, classificatieschema’s voor reserveonderdelen, naamgevingsregels, meeteenheden, enzovoort
Bijvoorbeeld een regel om „kilogram” te standaardiseren naar „kg”, of een regel die speciale tekens verbiedt
Of een andere regel om numerieke waarden te valideren of te standaardiseren (bijv.: afmetingen, kosten)
Of een andere regel voor naamgevingsconventies, bijvoorbeeld het standaardiseren van onderdeelbeschrijvingen om verschillende varianten te vermijden (bijv. „Stalen bout” versus „Bout, staal”).
3. Detectie van duplicaten
MDM-platforms beschikken doorgaans over diverse functies voor het opsporen van duplicaten. Het platform maakt gebruik van algoritmen om exacte overeenkomsten te vinden in onder andere onderdeelnummers, omschrijvingen, categorieën en maateenheden.
Voor geavanceerde ontdubbeling ondersteunen de MDM-systemen ‘fuzzy matching’, waarmee records kunnen worden geïdentificeerd die op tekenniveau vergelijkbaar zijn, maar niet identiek. (bijv. ‘12mm Bolt’ versus ‘12mm-Bolt’).
Deze records worden doorgaans voorzien van een betrouwbaarheidsscore, omdat het automatisch samenvoegen van de records risico’s met zich mee kan brengen en tot fouten kan leiden.
4. Gegevensopschoning en -verrijking
Dit houdt voornamelijk in dat onjuiste gegevensvelden, zoals onderdeelnummers, omschrijvingen, fabrikanten of classificaties, automatisch of handmatig worden gecorrigeerd. Als een onderdeelbeschrijving bijvoorbeeld onvolledig is of spelfouten bevat, kan deze worden bijgewerkt zodat deze overeenkomt met de juiste informatie.
Wanneer er gegevens ontbreken (bijvoorbeeld essentiële specificaties of onderdeelnummers), kan het MDM-platform aan de hand van vooraf gedefinieerde regels gegevens uit externe bronnen (zoals leverancierscatalogi) ophalen of deze hiaten markeren voor handmatige invoer.
De meeste MDM-tools beschikken over ingebouwde integraties met externe gegevensbronnen voor gegevensverrijking. Digitale kopieën van leverancierscatalogi en interne gegevens binnen ERP-/EAM-systemen of databases van derden kunnen worden gebruikt om verrijkingsworkflows op te zetten en de hiaten op te vullen.
5. Gegevensbeheer
Zoals besproken in punt #1, is het centraal beheer van onderdelengegevens het doel van elk MDM-initiatief voor reserveonderdelen. Het belangrijkste aspect hierbij is het continu waarborgen van betrouwbare gegevens.
Een opschoonactie van de stamgegevens van reserveonderdelen blijft slechts enkele weken effectief, waarna de gegevenskwaliteit weer achteruitgaat. Daarom moet een plan voor gegevensbeheer voor MRO de onmiddellijke volgende stap zijn om op continue basis te zorgen voor reserveonderdelengegevens van hoge kwaliteit.
Enkele van de Op deze pagina staan de toonaangevende leveranciers van software voor masterdatabeheer vermeld samen met hun unieke verkoopargumenten, praktijkvoorbeelden uit de sector, integratiemogelijkheden en gebruikersbeoordelingen.
Voordelen:
- De aanpak is flexibel en kan worden aangepast aan de specifieke eisen die een organisatie stelt aan haar reserveonderdelengegevens, waardoor deze geschikt is voor diverse sectoren en verschillende niveaus van gegevenscomplexiteit.
- Het maakt het mogelijk om gecentraliseerd beheer van reserveonderdelen gegevens door informatie uit verschillende bronnen, zoals ERP, EAM, CMMS of handmatige registraties, samen te brengen op één platform, zodat deze gemakkelijker te beheren en te raadplegen zijn.
- Dankzij op regels gebaseerde standaardisatie en validatie helpt het platform bij het opschonen van gegevens door veelvoorkomende taken te automatiseren, zoals het omrekenen van meeteenheden, het toepassen van naamgevingsconventies en het corrigeren van fouten op basis van vooraf gedefinieerde logica.
- Het opsporen van duplicaten wordt ondersteund door algoritmen die exacte overeenkomsten en vergelijkbare records opsporen, waardoor redundantie wordt verminderd en de nauwkeurigheid van de gegevens wordt gewaarborgd, terwijl er tegelijkertijd betrouwbaarheidsscores worden verstrekt voor veiligere samenvoegingen.
Nadelen:
Voor het opzetten van het platform is databeheer of IT-expertise nodig om regels, workflows en integraties te configureren, waardoor de eerste implementatie veel middelen kan vergen.
Aangezien generieke MDM-software niet specifiek is ontwikkeld voor onderdeleninformatie, moeten organisaties vaak extra tijd en moeite investeren in het aanpassen van workflows en logica aan branchespecifieke behoeften.
Zonder gestructureerd beheer en regelmatige controles kunnen opgeschoonde gegevens snel aan kwaliteit inboeten, waardoor voortdurende inspanningen nodig zijn om de kwaliteit en betrouwbaarheid te handhaven.
Voorbeeld:
Een wereldwijd opererend productiebedrijf dat te maken had met inconsistenties in de gegevens over reserveonderdelen tussen regionale ERP-systemen, heeft een generiek MDM-platform geïmplementeerd.
Ze hebben de naamgevingsregels, meeteenheden en onderdelenclassificaties gestandaardiseerd en hebben dubbele vermeldingen opgespoord met behulp van fuzzy matching.
Hierdoor hebben ze het aantal gegevensfouten teruggedrongen, de nauwkeurigheid van de inkoop verbeterd en de onderhoudsplanning geoptimaliseerd, terwijl ze tegelijkertijd een continu systeem voor gegevensbeheer hebben opgezet om deze kwaliteitsverbeteringen te bestendigen.
Volgens een onderzoeksrapport van het IJSRP, Bedrijven die een MDM-oplossing hebben geïmplementeerd om hun gegevens te harmoniseren, rapporteerden een afname van het aantal gegevensfouten met maximaal 25% en een verbetering van de productie-efficiëntie met 15%.
Conclusie
Het opschonen van gegevens over reserveonderdelen en verbruiksartikelen is een cruciale stap om de operationele efficiëntie te vergroten, kosten te verlagen en de besluitvorming te verbeteren voor organisaties in productie-intensieve sectoren.
Nauwkeurige gegevens zorgen er ook voor dat analyse van de kriticiteit van reserveonderdelen mogelijk. Wanneer kenmerken, koppelingen tussen apparatuur en stuklijstrelaties overzichtelijk en consistent zijn, kunnen teams correct vaststellen welke onderdelen werkelijk cruciaal zijn voor de veiligheid, de continuïteit van de productie of de reactiesnelheid bij onderhoud.
Hoewel er geen pasklare oplossing bestaat, heeft elke hier beschreven aanpak zijn eigen sterke punten, afhankelijk van de omvang van de gegevens, de vereiste nauwkeurigheid, de beschikbare middelen en de specifieke bedrijfscontext.
Uiteindelijk hangt de juiste aanpak af van de specifieke behoeften van de organisatie. Welke methode u ook kiest: door te investeren in een gestructureerd opschoningsproces en voortdurend beheer zorgt u ervoor dat uw gegevens over reserveonderdelen schoon en betrouwbaar blijven en klaar zijn om strategische activiteiten te ondersteunen.
Bij schone gegevens gaat het niet alleen om het bijhouden van gegevens; het gaat erom slimmere inkoop, betere onderhoudsplanning en een betere voorraadbeheersing in uw hele organisatie mogelijk te maken.
