Dubletten im Artikelbestand sind jedem Unternehmen ein Dorn im Auge. Sie kosten Geld. Unnötiges Geld. Geld, das man sparen und an anderer Stelle besser nutzen kann. Die Bereinigung deser Dubletten im Bestand würde sofortige Einsparungen ermöglichen, Quick Wins. Mit modernen und etablierten Methoden ist Data Cleansing, eine effiziente Herangehensweise, Dubletten im Artikelbestand dauerhaft aus dem Verkehr zu ziehen. Das Data Cleansing ist wirtschaftlich sehr sinnvoll und mit SIMILIA schnell zu realisieren.
Machen Sie Schluss mit doppelten Zeichnungsteilen, halten Sie Ihren Artikelbestand sauber, mit Data Cleansing für Industrieunternehmen.
Data Cleansing – der aus dem Englisch stammende Begriff bedeutet „Daten und Fehler bereinigen oder korrigieren“.
Fehler in der Datenspeicherung schleichen sich aus unterschiedlichen Gründen im Artikelbestand von Industrieunternehmen ein. Oft sind die Fehler auf eine nachlässige oder inkonsistente Datenhandhabung zurückzuführen. Dies lässt sich im industriellen Umfeld mit herkömmlichen Verfahren nicht gänzlich vermeiden. Es ist also ein recht verbreiteter Effekt, den man mit knirschenden Zähnen wohl oder übel akzeptiert, denn der Aufwand des Data Cleansing, der Datenbereinigung, wird als extrem hoch angesehen. Damit muss man wohl leben, so die verbreitete Annahme.
Bisher zumindest.
Wenn man sich dazu durchgerungen hat, eine Datenbereinigung vorzunehmen, so stellt sich unmittelbar die nächste Frage: Wo fange ich an? Wie kann ich Duplikate / Dubletten identifizieren? Der erste Schritt ist bekanntlich der schwierigste.
Versetzten wir uns in die Lage eines Unternehmens, wo sich über Jahre diese Fehler eingeschlichen haben. Diese Daten zu bereinigen ist ein mühsamer Weg. Wenn das Unternehmen auch noch über mehrere Standorte, mehrere Werke, unterschiedliche CAD-Systeme und unterschiedliche Datenablagen verfügt, wird das alles deutlich komplexer – eine fast unmögliche Aufgabe. Sprachliche Unterschiede in der Bezeichnung und Benennung der Artikel erhöhen den Komplexitätsgrad bei der Datenbereinigung noch weiter. Wer dann auch noch asiatische Schriftzeichen in den Datenfeldern hat, so sprengt es den vorstellbaren Aufwand, hier eine Bereinigung der Daten realisieren zu können. Diese Konstellation ist kein Einzelfall. Viele mittelständische Unternehmen haben mehrere Standorte in Europa, in den USA und ASIEN. Es ist eine Horrorvision, die sich da auftut, wenn man in diesem Zusammenhang an die Datenbereinigung denkt, nicht wahr? Also sagt man sich: Lassen wir die Finger davon. Irgendwie wird das schon noch funktionieren. Im Gegenteil. Spätestens bei der nächsten Datenmigration, bei der nächsten Einführung eines neuen ERP-Systems, bei der Zusammenführung von Standortdaten oder ähnliches fällt es dann einem auf die Füße. Den Nutzen, der mit einer Datenbereinigung einhergeht, sollte man nicht verschenken. Es lassen sich schnell erhebliche Nutzenpotenziale mobilisieren, die sich auszahlen. Wie ein Data Cleansing wirtschaftlich und mit überschaubaren Aufwand realisiert werden kann, möchten wir Ihnen im Folgenden jetzt dargestellt.
Ausgangssituation in Unternehmen
Heute trifft man häufig die Situation an, dass Unternehmen sich mit Duplikaten bzw. Dubletten und Mehrfachanlagen von Zeichnungsartikeln im Datenbestand abfinden und es einfach hinnehmen. Dies, obwohl sie wissen, dass diese Duplikate bzw. Dubletten Kostentreiber sind und vermeidbare Kosten verursachen. Es sind nicht nur doppelte Datenhaltungskosten, sondern doppelter oder gar mehrfacher Aufwand in der gesamten Organisation des Unternehmens. Hierzu gehören Aufwände
in der Arbeitsvorbereitung und in der Fertigung,
- in der gesamten Qualitätssicherung,
- in der Lagerhaltung,
- in der Stammdaten-und Artikelverwaltung,
- in der Beschaffung und im Einkauf und
- in der Logistik.
Schneller Erfolg zum Greifen nah - quick wins!
Ein plausibles Beispiel aus dem Bereich des Sondermaschinenbaus.
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In dieser Branche werden viele Zeichnungsteile erstellt und auch extern eingekauft. Nicht selten kommt es vor, dass Unternehmen das gleiche Zeichnungsteil bei unterschiedlichen Zulieferern zu unterschiedlichen Preisen einkaufen. Möglicherweise liegt ein Duplikat sogar noch im Lager, aber keiner hat davon Kenntnis, weil es unter einer anderen Artikelnummer läuft. So gibt es das gleiche Zeichnungsteil unter einer anderen Artikelnummer. Der Mitarbeiter im Einkauf kann diese Situation gar nicht vermeiden, es sei denn er hat zufällig das gleiche Teile erst kürzlich angefragt. Der Zufall ist an dieser Stelle keine zuverlässige Hilfe. Je komplexer und dezentraler die Organisationsstruktur des Unternehmens, umso größer ist die Wahrscheinlichkeit für diese Situation. Bei einem gut organisierten Maschinenbauunternehmen liegt der Anteil der Duplikate im Durchschnitt bei schon etwa 1,5 bis 3 Prozent. Bei einem durchschnittlichen Bestand von 150.000 Zeichnungsartikeln, entspricht das 2.250 bis 4.500 Zeichnungsartikel. Diese Werte hat SIMUFORM in den vergangenen Jahren aus der Bewertung von über 70 Data Cleansing Projekten gewonnen. Dieser Reibungsverlust kann vermieden werden. Allein durch das Bereinigen des Datenbestandes werden sehr schnelle Erfolge schon in der Beschaffungskette erzielt. Hierbei geht es um eine sehr einfache aber doch sehr wirksame Optimierung des Supply Chain Managements, denn an dieser Stelle können sofort vermeidbaren Kosten eingespart werden.
- Streichen überflüssiger Lagerkosten.
- Streichen überflüssiger Kosten für unnötige Beschaffung.
- Streichen überflüssiger Kosten in der Artikelverwaltung und im Service.
Diese Kosteneinsparungen lassen sich per sofort aktivieren.
Doch wer hat schon die Zeit und Muße all die Daten manuell zu prüfen. Selbst eine bestehende Klassifizierung, die alleine schon den Anwender den letzten Nerv kosten kann, hilft hier wenig.
Der erste Schritt: Automatische Erfassung von Duplikaten und Dubletten für Zeichnungsteile
Wenn man sich gedanklich von konventionellen Verfahren löst, die auf eine alphanumerische Bezeichnung und Strukturierung der Daten setzt, dann könnte die Situation heute anders aussehen. Doch, welche Anforderungen sollte ein schnelles und einfaches Verfahren erfüllen, um die eigenen Daten sauber zu halten?
1) Das Verfahren muss unabhängig von beschreibenden Merkmalen oder Attributen sein. Benennung, Bezeichnung, Artikelnummer oder sonstige Beschreibungen der Bauteile und Baugruppen dürfen nicht die Basis eines Datenabgleichs werden. Das eingesetzte Verfahren muss auf selbstreferenzierende Merkmale setzen, die unabhängig von den o.g. Attributen sind.
2) Ein vollautomatischer Abgleich aller Daten im Batchmodus, ein N:(N-1) Vergleich, muss zwingend möglich sein, denn händisch lässt sich das nicht bewältigen. Der Aufwand steigt nahezu im quadratischen Verhältnis mit der Anzahl der Zeichnungsteile. Sind es bei 20.000 Teilen noch etwa 400 Mio. Vergleiche, dann sind es bei 100.000 Teilen schon unglaubliche 10 Mrd. Vergleichsvorgänge. Erst dann sind alle Daten untereinander verglichen und sichergestellt, dass keine Duplikate vorhanden sind. Das ist händisch nicht einmal ansatzweise zu bewältigen. Viele Unternehmen fangen damit an und lassen es nach ein paar Monaten wieder bleiben, weil kein Ende in Sicht ist.
3) Das Ergebnis einer derartigen Dubletten-Auswertung sollte EDV-technisch genutzt werden können, um die identifizierten Duplikate in der eigenen Datenbank bzw. Datenablage zu markieren oder im ERP-System zu kennzeichnen. So kann man Duplikate mit der Zeit auslaufen lassen, diese als ungültig kennzeichnen und auf das Referenzteil verweisen.
4) Es kommt natürlich vor, dass geometrisch identische Zeichnungsteile dennoch, richtiger Weise, unterschiedliche Artikel darstellen. Dies ist dann der Fall, wenn z.B. unterschiedliche Materialien zugewiesen sind oder ein Zeichnungsteil für einen bestimmten Kunden in einer höheren Fertigungsgüte hergestellt wird, also einer anderen Toleranzgüte zugeordnet ist. Da der Werkstoff oder die Fertigungstoleranz kein geometrisch differenzierbares Merkmal ist, muss in einem zweiten Schritt eine nachgelagerte Technologie-Differenzierung vorgenommen werden.
5) Ist der Datenbestand einmal bereinigt, sollte in Zukunft sichergestellt werden, dass der erstellte „Reinraum“ nicht wieder verunreinigt wird. Auch der inkrementelle Abgleich sollte automatisch erfolgen und eine Bereinigung der Daten unterstützen.
In 3 Schritten die Duplikate erfassen - mit Lichtgeschwindigkeit
Schritt 1: Duplikate erfassen
Die Identifikation von doppelten oder mehrfach angelegten Zeichnungsteilen realisiert SIMUFORM mit einem eigens entwickelten Verfahrensablauf - sehr wirtschaftlich. Mit diesem Verfahren können zum Beispiel die oben genannten 10 Mrd. Vergleiche für 100.000 Zeichnungsteilen in gerade mal 4 Tagen (ca. 32 Stunden) realisiert werden. Bei diesen Aussichten sollte kein Unternehmen mehr davor zurückschrecken, seinen Datenbestand zu bereinigen, denn der erste Schritt ist schnell realisiert. Weit schneller als erwartet. Lichtgeschwindigkeit eben. Das Ergebnis ist eine Liste mit allen Sachnummern für Zwillinge und Drillinge im Datenbestand angereichert um alle Stammdaten und Metadaten aus der Systemlandschaft.
Schritt 2: Technologie-Differenzierung
Einen Wehrmutstropfen hat das Verfahren. Die Experten im Unternehmen kommen nicht drum herum, die identifizierten Zeichnungsteile hinsichtlich differenzierender Merkmale bzw. Attribute final zu prüfen. Aber das reduziert sich nur noch auf die verbleibenden Zwillinge oder Drillinge im Datenbestand, welches ja nur noch ein Fragment des gesamten Datenbestandes ist. So sollte im Nachgang erfasst werden, welche Dubletten trotzdem über differenzierende Merkmale z.B. Materialeigenschaften etc. verfügen. Doch im Verhältnis zum ursprünglichen Aufwand ist dies ein Kinderspiel und in ein paar Stunden Arbeit erledigt. Vorgefertigte Funktionen in Exel und Co. erleichtern einem hier die Arbeit deutlich.
Schritt 3: Kennzeichnung und dauerhafte Reinhaltung
Die identifizierten Dubletten werden im führenden System z.B. ERP markiert. So kann das Zeichnungsteil als ungültig gekennzeichnet und ein Verweis auf das Referenzteil im ERP-System eingerichtet werden. Auch das lässt sich natürlich automatisieren. In Zukunft sollte das Anlegen von Duplikaten automatisch vermieden werden, zumal man hier einen bereinigten Datenstand geschaffen hat. Dazu gibt es fertige Lösungen wie z.B. den GATEKEEPER von SIMUFORM, der bereits frühzeitig eingreifen kann. Er erkennt automatisch Duplikate und schlägt rechtzeitig Alarm.
Fazit
Mit modernen und etablierten Methoden wie sie SIMUFORM durchführt, ist das Data Cleansing oder die Bereinigung von Zeichnungsteilen eine effiziente Herangehensweise, Duplikate bzw. Dubletten im Artikelbestand zu erfassen und dauerhaft zu eliminieren. Daraus lassen sich kurzfristige Nutzenpotenziale mobilisieren, die gleichzeitig eine nachhaltige Wirkung im Unternehmen haben. Die Nutznießer dieser Datenbereinigung sind unterschiedlich im Unternehmen verteilt. Es können Anwender im Einkauf und in der Beschaffung sein, in der Lagerhaltung, in der AV oder auch in der Konstruktion und Entwicklung. Ist einmal der Reinraum geschaffen, lässt sich das Anlegen von Duplikaten im Bestand automatisch kontrollieren. Dieses Verfahren zur Datenbereinigung kann zusätzlich die Einführung neuer PLM- oder ERP-Systeme unterstützen. Dadurch kann verhindert werden, bestehende Altlasten ins neue System zu übertragen und dieses von Anfang an rein zu halten. Das Data Cleansing ist eine profitable Sache.
Informieren Sie sich jetzt in unserer kostenlosen Broschüre „Data Cleansing“ über die Vorteile und Möglichkeiten der Potenziale die Sie nutzen können.
Erleben Sie DATA-Cleansing.
