Materialstamm-Bereinigung: Wie man schlechte Datenqualität verhindert

In der datengetriebenen Welt von heute wird die Datenqualität für das Ersatzteilmanagement immer wichtiger. Schlechte Datenqualität im Materialstamm kann zu ungenauen Datensätzen, hohen Lagerbeständen und verringerter Effizienz führen.

💡 Datenqualität bezieht sich auf die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten.

Unternehmen, die Prozesse verbessern und Kosten senken wollen, benötigen saubere und übersichtliche Stammdaten. Für eine effiziente Arbeit sind diese unerlässlich. Auch müssen Fertigungsunternehmen heute datengesteuerte Entscheidungen treffen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Vertrauenswürdige Daten sind dabei von großer Bedeutung. Schlussendlich ist eine hohe Datenqualität entscheidend, um im Wettbewerb einen Vorteil zu erlangen.

Wie behebt man schlechte Datenqualität, sobald man sie erkannt hat? Was ist ihr Einfluss auf Ersatzteilmanagementprozesse? Antworten auf diese und weitere Fragen haben wir für Sie zusammengestellt.

Die Herausforderung: Schlechte Datenqualität im Materialstamm

Effiziente, zuverlässige und kollaborative Prozesse zu gewährleisten, ist für Instandhalter:innen nicht immer einfach. Eine der größten Herausforderungen, mit denen sie sich konfrontiert sehen, ist die schlechte Datenqualität im Materialstamm. Diese kann sich auf unterschiedliche Ursachen haben, wie zum Beispiel:

• Duplikate
• Abkündigungen
• Fehlerhafte Datensätze
• Unvollständige Information

Den Ursprung schlechter Datenqualität zu kennen, ist für eine umfassende und kontinuierliche Datenbereinigung entscheidend. Diese Ursachen gilt es durch standardisierte Prozesse und mit Hilfe von Softwarelösungen nachhaltig abzustellen, um korrekte und vollständige Stammdaten sicherstellen.

Ursachen für schlechte Datenqualität

Sobald schlechte Datenqualität im Materialstamm identifiziert wurde, ist der nächste Schritt, zu verstehen, wo das Problem liegt. Nur dann kann es angegangen werden.

Nachfolgend sind einige der Hauptursachen für jede der oben genannten Arten von schlechten Daten aufgeführt:

• Duplikate: Entstehen oft aus mehreren und internationalen Produktionsstandorten, sowie durch menschliches Versagen.
• Abkündigungen: Entstehen aufgrund von eingestellten Produkten, die im System verbleiben oder veralteten Informationen.
• Fehlerhafte Datensätze: Resultieren aus falscher Daten-Eingabe oder unzureichenden Validierungsprozessen.
• Unvollständige Information: Das Ausfüllen aller Informationsfelder kann zeitaufwendig sein, da die Instandhalter:innen oft nicht alle notwendigen Informationen zur Hand haben, wenn sie Produkte im ERP-System erstellen.

Weitere Ursachen für schlechte Qualität im Materialstamm sind:

Überholte Legacy-Systeme

Viele Organisationen nutzen diese Systeme seit Jahren und im Laufe der Zeit werden sie schwieriger zu pflegen und zu aktualisieren. Als Folge kann es zu isolierten, redundanten und ungenauen Daten kommen.

Mangelnde Integration zwischen verschiedenen Systemen

Dies kann zu Dateninkonsistenzen führen, insbesondere wenn Daten manuell eingegeben oder zwischen Systemen übertragen werden, was zu einen erheblichen Zeitaufwand nach sich zieht, der schließlich für die Datenbereinigung und -konsolidierung aufgewendet werden muss. Dies reduziert die Effizienz und erhöht die Wahrscheinlichkeit von Fehlern.

Mangelnde Datenverwaltung und Datenverantwortlichkeit

Diese Faktoren können ebenfalls zur schlechten Datenqualität im Materialstamm beitragen. Ohne klare Richtlinien und Verantwortlichkeiten kann es schwierig sein, Konsistenz und Genauigkeit sicherzustellen. Dies kann dazu führen, dass Daten inkonsistent oder in unterschiedlichen Formaten eingegeben werden, was zu doppelten oder ungenauen Datensätzen führt.

Die Behandlung dieser Ursachen ist entscheidend, um genaue und zuverlässige Daten für Entscheidungsfindungszwecke sicherzustellen.

Folgen schlechter Datenqualität

Das Vorhandensein von ungenauen, unvollständigen und veralteten Daten führt zu einem Mangel an Transparenz und zu uninformierten Entscheidungen in Unternehmen. Eine der Hauptfolgen von schlechten Daten in Fertigungsunternehmen sind überhöhte Lagerbestände. Ungenaue Daten können es den Herstellern erschweren, die Nachfrage zu prognostizieren und die Beschaffung zu planen. Dadurch kommt es entweder zu einer Überbevorratung bestimmter Artikel, die Kapital bindet und die Lagerkosten erhöht, oder zu einer Unterbevorratung notwendiger Ersatzteile. Letzteres führt zu kostspieligen Verzögerungen bei Wartung und Reparaturen.

Darüber hinaus kann eine schlechte Datenqualität zu hohen Maschinenstillstandszeiten führen, die sich aus einer fehlerhaften Wartungsplanung und -terminierung oder einem Mangel an Ersatzteilen ergeben. Dies führt zu erhöhten Produktionskosten und geringerer Produktivität. Die Folge sind hohe Beschaffungskosten, ein geringer ROI und hohe CO2-Emissionen.

Wie kann man eine hohe Datenqualität im Materialstamm sicherstellen?

Die Herausforderungen schlechter Datenqualität im Materialstamm können durch den Einsatz von Softwarelösungen effektiv angegangen werden. Durch die Automatisierung der Prozesse zur Materialerstellung und -identifizierung kann Software das Risiko menschlicher Fehler verringern und eine Standardisierung über verschiedene Systeme hinweg gewährleisten. Außerdem können sie Datenqualitätsprüfungen in Echtzeit durchführen, um Datenduplikate, Ungenauigkeiten und Redundanzen zu erkennen und zu bereinigen. Dies wiederum führt zu sauberen, duplikatfreien Stammdaten, auf die man sich bei der Entscheidungsfindung verlassen kann. Durch die Beseitigung der Ursachen schlechter Datenqualität und den Einsatz von Softwarelösungen können Unternehmen ihre datengestützte Entscheidungsfindung verbessern, sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und ihren Gewinn steigern.

Eine solche Lösung ist SPARETECH, die führende Datenplattform für industrielle Ersatzteile, die die neuesten Technologien der semantischen Datenverarbeitung und Big Data nutzt, um das Ersatzteilmanagement zu optimieren. SPARETECH identifiziert und bereinigt Dubletten und Abkündigungen im Materialstamm und liefert wertvolle Einblicke auf Basis des Abgleichs mit der globalen Ersatzteildatenbank, die über 12 Millionen Produkte von mehr als 5.000 Lieferanten umfasst.

Fertigungsunternehmen wie ElringKlinger und WEPA haben ihre Prozesse im Ersatzteilmanagement durch den Einsatz von SPARETECH-Software optimiert. Mehr über unsere Erfolgsgeschichten erfahren Sie in den folgenden Blogartikeln:

• Best Practice: Stammdaten-Verwaltung von Duplikaten
• Case Study mit ElringKlinger: Transparenz im Materialstamm

Wenn Sie mit schlechter Datenqualität zu kämpfen haben, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren. Wir helfen Ihnen gern!