Digitales Datenmanagement: So meistern Unternehmen Komplexität von Big Data

Digitales Datenmanagement der Zukunft: Die Kombination von Trends wie der Automatisierung, dem Datenaustausch in Fertigungstechnologien und cyber-physischen Systemen sowie der rasanten Entwicklung von IoT und künstlicher Intelligenz (KI) führen zu einer raschen Umwälzung der bestehenden Geschäftspraktiken für industrielle Hersteller. Diese wandeln sich zunehmend von konventionellen Fertigern hin zu Anbietern von Mehrwertdiensten. Die nächste Generation von Führungskräften benötigt daher einen schnellen und einfachen Zugang zu vertrauenswürdigen und relevanten Daten, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und die digitale Transformation zu beschleunigen. Entscheidend ist, dass die zugrunde liegenden Stammdaten von hoher Qualität sind. Sie müssen nämlich den richtigen Kontext liefern, wenn Daten aus verschiedenen Quellen zur Unterstützung neuer Geschäftsprozesse kombiniert werden.

Der valide 360-Grad-Blick auf die eigenen Daten

Häufig müssen die Unternehmen jedoch mit Informationen zu Rohstoffen, unfertigen Erzeugnissen und Fertigwaren für die Produktion sowie mit Lieferantendaten umgehen, die oft über verschiedene siloartige Systeme, Anwendungen, Geschäftsbereiche und Regionen verteilt sind. Diese Systeme sind für bestimmte Prozesse in der Wertschöpfungskette von Fertigung und Vertrieb zuständig.

Sie reichen von der Beschaffung und Anlagen-Management bis hin zur Fertigungsausführung und Buchhaltung. Dies kann es schwierig machen, einen zuverlässigen 360-Grad-Blick auf die eigenen Daten zu erhalten. Disparate, isolierte Datenquellen führen außerdem zu Umsatzeinbußen, Ressourcenverschwendung, Produktivitätsverlusten, schlechten Kundenerfahrungen und Problemen bei der Einhaltung von Vorschriften.

Digitales Datenmanagement unterstützt Prozessoptimierung

Um das Potenzial von Produkt-, Rohstoff- und Lieferantendaten systematisch freizusetzen, müssen Fertigungsunternehmen ein flexibles Ökosystem schaffen. In diesem hat jeder Beteiligte entlang der Lieferkette Zugang zu allen relevanten Informationen, um kollaborativ zusammenzuarbeiten. Eine gemeinsame Datenplattform für ein modulares End-to-End-Stammdatenmanagement (MDM) kann vollständige Transparenz in der gesamten Informationswertschöpfungskette herstellen.

Eine solche Lösung enthält auch Funktionen zur Verbesserung und Verwaltung der Datenqualität. Ein einheitlicher Ansatz für ein professionelles Datenmanagement unterstützt dabei auch Maßnahmen zur Prozessoptimierung, die sich wiederum direkt auf den Gewinn und das Ergebnis auswirken.

Kosten und Ineffizienz reduzieren

Industrielle Fertigungsunternehmen sind oft auf mehrere isolierte Systeme und Anwendungen angewiesen. Mit einer einzigen vertrauenswürdigen Ansicht aller Einheiten – einschließlich Lieferanten, Produkten und Dienstleistungen sowie der Beziehungen zwischen den Einheiten – bekommen sie konsistente Informationen. Diese unterstützen Geschäftsprozesse und verhelfen zu fundierten Entscheidungen. Die Steigerung der Effizienz innerhalb der Verwaltung geschäftskritischer Produkt- oder Lieferantendaten führt auch zu weiteren Möglichkeiten, um erhebliche Kosteneinsparungen zu erzielen.

Höhere Agilität und schnellere Markteinführung durch digitales Datenmanagement

Hersteller müssen in der Lage sein, mit Nachfrageschwankungen umzugehen, sich schnell an veränderte Marktanforderungen anzupassen und Markteinführungen zu beschleunigen. Ein agiles Unternehmen kann zudem besser mit der Ungewissheit umgehen, wie sich Kunden verhalten und wie Märkte reagieren werden. Eine schnelle Markteinführung ist eine wichtige Voraussetzung, um wettbewerbsfähig zu bleiben, insbesondere angesichts der unbeständigen Verbrauchernachfrage, komplexer globaler Lieferketten, eines verschärften Wettbewerbs und der Standardisierung von Produkten.

Globale Konsistenz und regionale Lokalisierung

International tätige Industrieunternehmen müssen alle Produktinformationen zentral verwalten können, um eine effiziente abteilungsübergreifende Zusammenarbeit über Anwendungen und Standorte hinweg zu ermöglichen. Die Präsenz in verschiedenen Ländern offenbart dabei unterschiedliche Herausforderungen. Gegebenenfalls verkauft der Hersteller nicht alle Produkte seines Portfolios in allen Varianten in allen Ländern. PIM-Systeme helfen Manufacturing-Unternehmen dabei, Regionen, Standorte, Teams und Systeme aufeinander abzustimmen. Hierzu bilden sie eine einzige, unternehmensweite und vertrauenswürdige Quelle für alle Produktdaten. Globale Prozesse werden hier beibehalten, die gemeinsame Nutzung zentraler Produktdaten wird automatisiert und es wird durch digitales Datenmanagement ein Managementrahmen für Lokalisierungsaktivitäten bereitgestellt.

Risiken reduzieren und Vorschriften einhalten

Eine weitere wichtige Anforderung liegt darin, die Qualität von Produktdaten über den gesamten Produktlebenszyklus und die Informationslieferkette hinweg zu gewährleisten. Eingebettete Data Governance und umfassende, qualitativ hochwertige, Produktinformationen sind die Voraussetzung für die Bereitstellung konsistenter, relevanter Inhalte für Kunden und Partner. Zentrale Regeln für die Datenqualität sind wiederum die Grundlage für die erfolgreiche Nutzung von Systemen wie Configure-Price-Quote (CPQ) und Auftragsverwaltung über verschiedene Kanäle hinweg.

Digitales Datenmanagement: Ökosystem aufbauen und Datenkomplexität beherrschen

Erfolgreiche Führungskräfte in der industriellen Fertigung müssen ein starkes Ökosystem aufbauen, das die Vorteile von Analysen und Konnektivität nutzt. Um die digitale Transformation voranzutreiben, benötigen Unternehmen nicht nur die richtige Technologie. Sie müssen auch eine starke digitale Kultur ausbilden, die auf hochwertigen Daten basiert und durch die die richtigen Fähigkeiten unterstützt werden. Dies kann eine Menge organisatorischer Veränderungen mit sich bringen und muss von den Führungskräften vorangetrieben werden.

Der Autor Jan Krüger ist Kommunikationsberater bei Hotwire PR.

Lesen Sie auch: Automatica: So nutzen Sie sensor-adaptive Robotik