In den Produktionsprozessen von Fertigungsunternehmen steckt enorm viel Potential zur Digitalisierung. Doch diese scheitert oft im Anfangsstadium an schlecht gepflegten Stammdaten. Warum setzen gut gepflegte Stammdaten Digitalisierung voraus und welche Vorteile hat eine hohe Datenqualität bei m Master Data Management vor allem für produzierende Unternehmen?
Thema Master Data Management: ganz oben auf der Agenda
Ein Jahr zuvor hat Lünendonk festgestellt, dass von 155 Befragten Führungskräften und Datenverantwortlichen 58 Prozent die eigenen Stammdaten im Unternehmen als mittelmäßig bis schlecht einordnen. Laut einer aktuellen Studie von BARC steht das Thema Master Data Management nun an erster Stelle der Unternehmensstrategie. Die Wichtigkeit von sauberen Stammdaten im Unternehmen scheint in den Führungsetagen angekommen zu sein. Für den Aufbau eines datengesteuerten Unternehmens ist das Vertrauen in korrekte Stammdaten unerlässlich. Sind diese aber nicht konsistent und fehlt es an Kontrollmechanismen, die eine reibungslose Datenpflege garantieren, stehen Analyse-Systeme und damit die Entscheidungsfindung im Unternehmen in Frage.
Diese vier Schritte sorgen für eine gute Datenqualität
1. Einbettung in die Unternehmensstrategie
Stammdaten bilden, wie die roten Blutkörperchen im menschlichen Organismus, die Grundlage des Unternehmens. Sie sind Teil der gesamten Wertschöpfungskette. Möchten Sie ihre Datenqualität erhöhen, reicht es nicht aus, an einer Stellschraube zu drehen, Sie sollten vielmehr das wichtige Thema ganzheitlich und langfristig betrachten.
2. Single Point of truth (SPOT)
Der Single Point of truth beschreibt einen allgemeingültigen Datenbestand im Unternehmen. Fehlt der Überblick und pflegen die Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen die Daten unterschiedlich, kann es beispielsweise zu Dubletten kommen. Die Stammdaten sind nicht verlässlich und möglicherweise veraltet.
3. Data Governance im Unternehmen
Data Governance gewährleistet, dass Stammdaten im Unternehmen auf Verfügbarkeit, Integrität und Sicherheit überprüft sowie die Datenpflege fortlaufend überwacht wird und Verfahren für eine höhere Datenqualität umgesetzt werden – unersetzlich, um eine langfristig hohe Datenqualität zu erhalten.
4. Effiziente technologische Unterstützung
Unternehmen investieren zwar in digitale Lösungen für Master Data Management, haben es allerdings verpasst, geeignete Prozesse und Strukturen zu digitalisieren. Die Realität besteht oft aus einer zentralen Datenverwaltung, aber einer manuellen Datenerfassung, sodass die Daten immer noch recht inkonsistent und von Übertragungsfehlern geprägt sind.
So profitiert die Produktion von korrekten Stammdaten
Der gesamte Produktionsprozess – von der Anlage der Materialstammdaten und Stücklisten über die Beschaffung, Lieferung und Produktion, mitsamt der aufwendigen Koordination zwischen den Abteilungen, bis hin zur Auslieferung – birgt ein hohes Potential für Fehler und Zeitverzögerungen. In aller Kürze: Ein Ingenieur braucht nur in SAP ein Material mehrmals anzulegen, schon kommt es zu Dubletten und damit zu falschen Kalkulationswerten. Gerade Unternehmen der Fertigungsbranche profitieren also von einer möglichst lückenlosen Digitalisierung der Prozesse, wie einer automatisierten Materialstamm-Anlage und erlangen damit entscheidende Wettbewerbsvorteile: angepasste Wiederbeschaffungszeiten, optimierte Losgrößen und Mindestbestellmengen, verlässlicher Informationsaustausch, Verkürzung der Durchlaufzeiten und Supply Chain und somit messbare Kosteneinsparungen.
Warum Sie Digitalisierung vorantreiben sollten
Für Produktionsunternehmen sind weitreichende Nutzungsszenarien in Bezug auf automatisierte Kontrollen und sogar automatisierte Korrekturen denkbar: Datenauswertungen von Rüst-, Fertigungs-, Liege-, und Reifezeiten, aber auch von Materialverbrauch und Mindestbestände werden möglich.
Zusammenfassend führt ein ausgefeiltes Master Data Management zu besseren datenbasierten Entscheidungen und schließlich zu Unternehmenswachstum.