![\"Eine](\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/Grafik_ERP_Performance_M-1024x541.jpg\")
<\/p>
Unternehmen haben oft mehrere Tausend bzw. Zehntausende Artikel zu disponieren und entsprechend viele Dispo Stammdaten zu optimieren, jedoch fehlen meist u.a. M\u00f6glichkeiten zur Simulation und Regelwerke. Hier gibt es je nach ERP System 20 – 100 Dispoparameter pro Artikel, die gesetzt werden m\u00fcssen und regelm\u00e4\u00dfig auf ihre Richtigkeit und Konsistenz \u00fcberpr\u00fcft werden m\u00fcss(t)en. Dies manuell zu tun ist eine Sisyphusarbeit. Dennoch m\u00fcssen die Parameter gesetzt werden, um die Lieferbereitschaft hoch zu halten und die Best\u00e4nde nicht explodieren zu lassen. Wie macht man das am besten und vor allem auch nachhaltig?<\/p>
<\/p>
<\/p>
Als ich Ende der Neunziger Jahre als Unternehmensberater meine berufliche T\u00e4tigkeit begann, waren Firmen gerade dabei sich vorzubereiten auf das Jahr 2000 sowie auf die Einf\u00fchrung des Euros. Und in viele Firmen waren dies entscheidende Argumente, ein neues ERP-System einzuf\u00fchren. Ein wesentlicher Punkt dabei war die \u00dcbernahme der alten Stammdaten in das neue System: ein Schritt, der damals oftmals noch mittels Migrationsdatenbanken durchgef\u00fchrt wurde. Die Pr\u00fcfungen der aus dem Altsystem \u00fcbernommenen Daten erfolgte oftmals \u00fcber Regeln. Und ich kann mich noch gut erinnern an die sog. Ausnahmeberichte, in denen Stammdateninkonsistenzen aufgelistet wurden, die es zu pr\u00fcfen und zu l\u00f6sen galt. Da die ERP-Einf\u00fchrungsprojekte in diesen Zeiten oftmals ein Jahr oder l\u00e4nger dauerten, hatte mal viel Zeit die Stammdatenberichte immer wieder laufen zu lassen und die Daten zu korrigieren. Und viele Firmen schafften es, dank der gro\u00dfen Anstrengungen im Projekt, live zu gehen mit relativ sauberen Stammdaten.<\/p>
<\/p>
<\/p>
Aber nach dem Go-Live entstanden und entstehen oftmals Probleme. Die Migrationsdatenbank mit Ihren Berichten war bzw. ist auf einmal nicht mehr da um auf Probleme, L\u00fccken oder Inkonsistenzen in den Stammdaten hinzuweisen. Und das Thema Berichtswesen wird in vielen ERP-Projekten erst ganz am Schluss oder sogar erst nach Go-Live richtig angegangen. Oder war es in Ihren Unternehmen etwa anders, und hatten Sie zum Go-Live alle Berichte bereits fertig? Und auf einmal m\u00fcssen viele Abteilungen jeweils einen Teil der Stammdaten pflegen. Bei spezialisierten Abteilungen, deren Hauptaufgabe das Datenmanagement ist, sollte \u00fcber validierte Prozesse und Systeme abgedeckt sein, dass die Daten konsistent gepflegt werden, egal ob es ein Material\u00e4nderung oder eine Neueinf\u00fchrung betrifft.<\/p>
<\/p>
<\/p>
<\/p>
<\/p>
Doch was ist in der Vielzahl der anderen F\u00e4lle? In Abteilungen, in denen Stammdatenmanagement eher eine Nebent\u00e4tigkeit ist, bleibt im Alltagsgesch\u00e4ft oftmals keine Zeit oder Priorit\u00e4t f\u00fcr eine regelm\u00e4\u00dfige \u00dcberpr\u00fcfung der Stammdaten. Bei Neueinf\u00fchrungen von ERP-Systemen werden Stammdaten h\u00e4ufig nur aus dem Altsystem kopiert. Und selbst dann, wenn Stammdaten gepflegt werden, ist es schwierig, die resultierenden wirtschaftlichen Konsequenzen von vermeintlich richtig eingestellten oder von inkonsistenten Stammdaten zu \u00fcbersehen. Infolge schleichen sich dann sukzessive Fehler und Inkonsistenzen in die Stammdaten ein.<\/p>
<\/p>
<\/p>
Nun sollte man in diesem Zusammenhang fairerweise nicht behaupten, dass die Stammdaten aller Unternehmen gleich schlecht sind. In manchen Branchen \u2013 wie z.B. Pharma, Chemie oder der Nahrungsmittelbranche \u2013 sind die f\u00fcr die Produktion ben\u00f6tigten Stammdaten normalerweise von extrem hoher Qualit\u00e4t. Man m\u00f6chte sich auch nicht ausdenken was passieren w\u00fcrde, wenn dort in einer St\u00fcckliste ein Komma an der falschen Stelle stehen w\u00fcrde. Gut ausgebildete QA\/QC-Abteilungen, Engineering Change Prozesse und ausgereifte Qualit\u00e4tssysteme tun Ihr \u00dcbriges. Bis zu einem gewissen Punkt kann man damit sogar eine gewisse Stammdatenkonsistenz erzwingen.<\/p>
<\/p>
<\/p>
Aber sobald wir nicht mehr \u00fcber GMP-kritische Stammdaten reden oder sobald die Qualit\u00e4t bestimmter Stammdatenfelder nicht mehr \u00fcber QA\/QC-Systeme oder Stammdatentools gepr\u00fcft bzw. sichergestellt werden, ist es um die Qualit\u00e4t der Stammdaten oftmals wesentlich weniger gut bestellt.<\/p>
<\/p>
<\/p>
<\/p>
<\/p>
Einzelne Stammdatenprobleme m\u00fcssen nicht direkt zu einem gro\u00dfen (Produktions-)Problem oder einem erheblichen wirtschaftlichen Schaden f\u00fchren. Und oftmals werden Dispo Stammdaten, die nicht mehr der aktuellen Realit\u00e4t entsprechen, nur als l\u00e4stige Inkonsistenz wahrgenommen. Leider gilt auch hier das Gesetz der gro\u00dfen Zahl: Viele kleinere Inkonsistenzen k\u00f6nnen in Summe erhebliche Probleme und Kosten verursachen.<\/p>
<\/p>
<\/p>
In unserer Beratungspraxis bedienen wir uns oftmals der Daten aus ERP-Systemen, um sie als Basis f\u00fcr unsere Analysen zu nutzen. Eine der ersten Fragen, die wir unseren Kunden deshalb stellen lautet: \u201eWie gut, glauben Sie, sind Ihre Stammdaten?\u201c Und nur in den seltensten F\u00e4llen trauen sich unsere Kunden dann, f\u00fcr Ihre Stammdaten die Hand ins Feuer zu legen. Und das, obwohl kein Kunde daran zweifelt, dass diese Daten wichtig sind.<\/p>
<\/p>
<\/p>
<\/p>
<\/p>
Nehmen wir zum Beispiel Stammdaten in den Bereichen Planung und Disposition. Denken Sie an Felder wie Lieferzeit, Mindestlosgr\u00f6\u00dfe, Rundungswert oder Sicherheitsbestand.<\/p>
<\/p>
<\/p>
Im wahren Leben ist es nicht damit getan, diese Datenfelder einmalig bei der Artikelanlage richtig auszuf\u00fcllen. Der sinnvolle Wert ist vielmehr zumeist abh\u00e4ngig von der aktuellen wirtschaftlichen Situation oder der aktuellen Phase des Lebenszyklus eines Materials. Eine Mindestbestellmenge von 1000 St\u00fcck sowie ein gleichgro\u00dfer Rundungswert klingen erst mal als korrekte und konsistente Werte. Aber machen diese Werte immer noch Sinn, wenn der Jahresbedarf sich von 10.000 St\u00fcck vor 3 Jahren auf jetzt 500 reduziert hat?<\/p>
<\/p>
<\/p>
Noch schwieriger ist es, die Konsistenz von Stammdaten \u00fcber St\u00fccklistenebenen hinweg zu erreichen. Nehmen wir ein einfaches Beispiel: Um 1 St\u00fcck eines Endprodukts herzustellen, ben\u00f6tigt man von einer gewissen Komponente auch 1 St\u00fcck. W\u00fcrde es dann wirtschaftlich Sinn ergeben, wenn die Losgr\u00f6\u00dfe des Endprodukts 1000 w\u00e4re und die Losgr\u00f6\u00dfe der Komponente 900 betragen w\u00fcrde? Unabh\u00e4ngig voneinander betrachtet, k\u00f6nnen beide Losgro\u00dfen Sinn ergeben, in der Kombination sind sie aber suboptimal, da die Bestellungen\/Produktionen der Komponente asynchron verlaufen von den Bestellungen\/Produktionen des Endprodukts. Und stellen Sie sich jetzt vor, wie komplex derartige Betrachtungen werden, wenn es Mehrfachbeziehungen gibt zwischen Komponenten und Endger\u00e4ten.<\/p>
<\/p>
<\/p>
<\/p>
<\/p>
Wie kann man derartigen Inkonsistenzen und Schiefst\u00e4nden in den Stammdaten entgegenwirken? Der einzig praktikable Ansatz besteht im Einsatz von Regelwerken. Derartige Regelwerke \u00fcbernehmen Stammdaten aus dem ERP-System und pr\u00fcfen die \u00fcbernommenen Werte systematisch nach bestimmten Regeln, die der Benutzer selbst definieren kann. Derartige Pr\u00fcfregeln k\u00f6nnen einfach sein, z.B.: \u201eWenn das Material zu der Warengruppe X geh\u00f6rt und der Lieferant Y ist, wird die Standardlieferzeit auf Z Tage eingestellt\u201c.<\/em> Aber es ist auch m\u00f6glich, wesentlich komplexere Regeln zu definieren. Au\u00dferdem k\u00f6nnen die Regeln ohne gro\u00dfen Aufwand an die aktuellen wirtschaftlichen Gegebenheiten angepasst werden, was z.B. in Zeiten von Corona zu einem konsistenten, adaptiven Verhalten f\u00fchrt. Und der Einsatz von Pr\u00fcfungen auf aggregierter Ebene wie Produktgruppe, Warengruppe, Kundengruppe oder Lieferant f\u00fchrt dazu, dass man alle Instanzen der entsprechenden Gruppe schnell und konsistent pr\u00fcfen kann und, falls n\u00f6tig, Werte ver\u00e4ndert. Au\u00dferdem werden bei Neuanlage eines Materials bestimmte Stammdaten direkt richtig eingestellt, was sowohl den Aufwand als auch das Risiko von Fehlern bei der Stammdatenerstellung erheblich reduziert.<\/p> <\/p> <\/p> Beim Pr\u00fcfen von komplexen Zusammenh\u00e4ngen zwischen Stammdaten, deren Wechselwirkung nicht direkt ersichtlich ist, empfiehlt sich zudem der Einsatz von Simulationssystemen. In derartigen Systemen kann das Zusammenspiel diverser Dispositionsparameter auf Basis von Vergangenheitsdaten simuliert werden. So k\u00f6nnen die Auswirkungen unterschiedlicher Parametereinstellungen auf das Wertstromverhalten aufgedeckt und die Parametereinstellungen infolge verbessert werden. Im Rahmen solcher Simulationen kann auch \u00fcberpr\u00fcft werden, zu welchen Ergebnissen andere Stammdaten gef\u00fchrt h\u00e4tten, z.B. hinsichtlich Best\u00e4nden, Lieferbereitschaft, Anzahl der Bestellungen oder Anzahl an Produktionsauftr\u00e4gen. Au\u00dferdem kann man schnell und effizient aufzeigen, was die Umstellung von festen Parameterwerten (wie z.B.: \u201e100 St\u00fcck<\/em>\u201c) auf dynamische Werte (wie z.B.: \u201eeindecken f\u00fcr einen Monat Bedarf, aber runden auf 10 St\u00fcck<\/em>\u201c) bedeuten w\u00fcrde, ohne in die operative ERP-Umgebung einzugreifen und dem\u00fctig auf die praktischen Ergebnisse oder den sich ergebenden Schaden warten zu m\u00fcssen. Mittels Simulation lassen sich schnell und kosteng\u00fcnstig grundlegende Einsichten in Zusammenh\u00e4nge zwischen verschiedenen Stammdatenfeldern gewinnen, die zu gravierenden wirtschaftlichen Verbesserungen, wie z.B. Bestandsreduzierungen um oftmals mehr als 20%, f\u00fchren. Mit diesem Ansatz wird das Management von Stammdaten aufwandsarm, konsistent, nachhaltig und trotzdem adaptiv gel\u00f6st. Werden die Simulationen zudem regelm\u00e4\u00dfig durchgef\u00fchrt \u2013 beispielsweise monatlich \u2013 reduziert sich auch die Gefahr, dass das Stammdatenmanagement im Alltagsgesch\u00e4ft untergeht, erheblich. Die Pflege der Regelwerke und Simulationen sollte jedoch ein gut ausgebildeter Anwender \u00fcbernehmen, weshalb Unternehmen nicht nur Tools anschaffen sollten sondern auch ihre Anwender schulen m\u00fcssen.<\/p> <\/p> <\/p> <\/p> <\/p> Auch in F\u00e4llen, in denen automatisierte L\u00f6sungsans\u00e4tze wie Regelwerke oder Simulationen nicht m\u00f6glich oder nicht wirtschaftlich sind, kann man mit einfachen Mitteln die Qualit\u00e4t und Konsistenz der Stammdaten verbessern. Viele Firmen berechnen intelligente Kennzahlen, wie z.B. die Reichweite der kleinstm\u00f6glichen Losgr\u00f6\u00dfe, die auf wirtschaftliche Schiefst\u00e4nde in den Stammdaten hinweisen. Wenn die kleinste Menge, die Sie laut Ihrer Stammdateneinstellungen bestellen k\u00f6nnen, z.B. f\u00fcr mehr als 2 Jahre reichen w\u00fcrde, dr\u00e4ngt sich schnell die Frage auf, ob diese Losgr\u00f6\u00dfe wirtschaftlich noch Sinn ergibt.<\/p> <\/p> <\/p> Ein weiterer, pragmatischer Schritt besteht darin, Ihren \u201eLieferanten\u201c regelm\u00e4\u00dfig eine \u00dcbersicht der Stammdaten in Ihrem System zur \u00dcberpr\u00fcfung zu schicken. Mit dem Terminus Lieferant kann in diesem Zusammenhang nat\u00fcrlich sowohl ein interner Lieferant (wie z.B. die Produktionsabteilung) als auch ein externer Lieferant gemeint sein. Auch viele Lieferanten haben ein starkes Interesse daran, dass ihre Kunden realistische Lieferzeiten in ihren ERP-Systemen interlegt haben und in sinnvollen Mengen \u2013 wie z.B. vollen Paletten oder Palettenlagen \u2013 bestellen. Selbst in Einzelhandelsumgebungen, mit typischerweise vielen Lieferanten und einem st\u00e4ndig wechselnden Produktangebot, sind regelm\u00e4\u00dfige Stammdatenpr\u00fcfungen unabdingbar. Auch dort sollten sich Unternehmen Gedanken dar\u00fcber machen, wie sich eine regelm\u00e4\u00dfige \u00dcberpr\u00fcfung aufwandsarm umsetzen und die Anpassungen schnell und effizient verarbeiten l\u00e4sst. Falls Sie selbst Lieferant sein sollten, w\u00e4re es ebenfalls sinnvoll, Stammdaten\u00e4nderungen Ihren Kunden proaktiv mitzuteilen und regelm\u00e4\u00dfig Stammdaten\u00fcbersichten zwecks \u00dcberpr\u00fcfung zu verschicken.<\/p> <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Unternehmen haben oft mehrere Tausend bzw. Zehntausende Artikel zu disponieren. Hier gibt es je nach ERP System 20 – 100 Dispoparameter pro Artikel, die gesetzt werden m\u00fcssen und regelm\u00e4\u00dfig auf ihre Richtigkeit und Konsistenz \u00fcberpr\u00fcft werden m\u00fcss(t)en. Dies manuell zu tun ist eine Sisyphusarbeit. Dennoch m\u00fcssen die Parameter gesetzt werden, um die Lieferbereitschaft hoch zu halten und die Best\u00e4nde nicht explodieren zu lassen. Wie macht man das am besten und vor allem auch nachhaltig?<\/p>\n","protected":false},"author":27,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1585,1577],"tags":[1435,1445,37,1436],"class_list":["post-25069","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-digitale-transformation","category-planung-disposition","tag-automatisierte-stammdatenueberpruefung","tag-nachfolger","tag-simulation","tag-wirtschaftliche-stammdatenkonsistenz"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\tWas kann man tun, wenn Regelwerke oder Simulation zum optimieren der Dispo Stammdaten keine Optionen sind?<\/em><\/strong><\/h3>