C1: Die Bedeutung von Stammdaten in automatisierten Prozessen

13. September 2016

Kirsten Bruns

Vice President

Die Bedeutung von Stammdaten in automatisierten Prozessen

15.0

9.2

016

© 2

016 ite

llig

ence

2

Industrie 4.0

Internet der Dinge und Dienste

Digitale Transformation

PredictiveAnalysis

AugmentedReality

Sensor-Echtzeit-

daten

Fertigung mit Losgröße 1

Leistungsdaten

Smart Products

Vernetzte Fertigungs-

welten

Digitales Gedächnis

Kommunikation Maschine -Produkte

Durchgängigkeit von Prozessen

und Daten

Smart Services

Beispielszenarien

15.0

9.2

016

© 2

016 ite

llig

ence

3

Zusatzinformationen für Kunden als Dienstleistung

•Ein Rohrhersteller könnte seinen Kunden aus der Chemiebranche intelligente Rohrstücke liefern, die ohne zusätzlichen Sensoren Infos zur Viskosität, Temperatur & Fließgeschwindigkeit liefern.

Sensordaten zum Allgemeinwohl

• Informationen aller fahrenden PKWs mit Regensensor werden gesammelt und für Verkehrsinformationen und Geschwindigkeitssteuerungen genutzt. Deutlich zuverlässiger als Wettervorhersagen.

Zusätzliches Serviceportfolio

•Erweitertes Servicegeschäft durch Produkte, die einen notwendigen Service oder eine Wartungsleistung rechtzeitig selbständig melden

Massensensordaten und Datenhaltung

• Im Auto fallen heute bereits im Schnitt 3 bis 4 Gigabit Daten pro Minute an.

Zitate zu Industrie 4.0

15.0

9.2

016

© 2

016 ite

llig

ence

4

„Industrie 4.0 beschreibt die Konvergenz von Kybernetik und Informatik, die alle Fertigungs-bereiche durchdringt und dabei intelligente, sich selbst konfigurierende und steuernde Produkte und Produktionssysteme entstehen lässt. Technisch betrachtet ist Industrie 4.0 also die Konvergenz des Internet der Dinge mit dem Internet der Daten und Dienste.“ Quelle: ExpertonGroup

„Die vertikale Vernetzung sogenannter eingebetteter Systeme mit betriebswirtschaftlichen Prozessen in Fabriken und Unternehmen und deren horizontale Vernetzung zu verteilen, ist der Übergang zur vierten industriellen Revolution.“ Quelle: Wirtschaftsrat Deutschland

„Nach einer Studie des Fraunhoferinstitutes wird bis zum Jahr 2025 für Deutschland allein durch die Industrie 4.0-Potenziale ein Wertschöpfungspotenzial von bis zu 78 Milliarden Euro erwartet. Diese lassen sich aber nur durch eine hervorragende Qualität der Stamm- und Bewegungsdaten erreichen.“

„

„Daten stehen im Zentrum der zukünftigen Wirtschaft. Aus der Bündelung und der Auswertung dieser Daten werden neue Geschäftsideen entstehen.“ Quelle: Angela Merkel

Anwendungspotenziale von Industre 4.0 Im Mittelstand mit Datenbewertung

15.0

9.2

016

© 2

015 ite

llig

ence

5

Studie „Erschließen der Potentiale der Anwendung von Industrie 4.0 im Mittelstand im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie, 2015

In der Umsetzung stecken viele

Anwendungen im Mittelstand noch in den

Kinderschuhen oder haben noch reichlich Luft

nach oben!

Industrie 4.0 und Daten = Neue Probleme

15.0

9.2

016

© 2

016 ite

llig

ence

6

Datenhoheit

Daten stellen für viele Unternehmen einen erheblichen Wirtschaftswert dar, der auch noch weiter steigen wird. Aktuell ist aber noch unklar, nach welchen rechtlichen Grundsätzen das Thema „Datenhoheit“ behandelt werden soll.

Für Rechte an Maschinendaten bestehen keine spezifischen gesetzlichen Vorschriften

In Anwendungsszenarien, in denen die nutzungsbezogenen Daten einen Personenbezug aufweisen, ist die Einhaltung des gültigen Datenschutzrechtes notwendig

Zusätzlich gelten bereits Urheberrechte, Datenbankrecht, Geschäftsgeheimnisse, Datenschutzrecht,…

Fazit Datenhoheit: Wenn Sie planen Daten zu Maschinen, Equipments. Leistungen oder ähnlichen Themen zu erheben und diese Daten wieder in ein Kunden- oder Serviceportfolio einfließen zu lassen, dann klären Sie ab, ob die Datenhoheit bei Ihnen liegt. Hier können auch noch Änderungen entstehen, da die Rechtssprechung hier noch große Lücken aufweist.

Industrie 4.0 und Daten = Neue Probleme

15.0

9.2

016

© 2

016 ite

llig

ence

7

Datensicherheit und Datenschutz

In Deutschland sind durch strenge personenbezogene Datenschutzgesetze einige Anwendungen nicht so nutzbar, wie z.B. im Ausland. Dies kann durch Zusammenarbeit zwischen den Unternehmen und Anonymisierungen aber trotzdem erreicht werden.

Viele Datenerfassungen unter Industrie 4.0. überschreiten die Unternehmensgrenzen

In Anwendungsszenarien, in denen die nutzungsbezogenen Daten einen Personenbezug aufweisen, ist die Einhaltung des gültigen Datenschutzrechtes notwendig, Anonymisierungen erlauben aber trotzdem neue Anwendungsfälle

Die Wirtschaft selbst schafft ergänzende Regelungen, z.B. die Deutsche Cyber-Sicherheitsorganisation von BASF, VW, Bayer

Fazit Datensicherheit: Das relevante Thema ist nun die Sicherheit von Cyberdaten zu gewährleisten und dies nicht nur mit gesetzlichen Richtlinien, sondern auch mit ethischen Richtlinien/Grundsätzen aus der Wirtschaft.

Industrie 4.0 und Daten = Neue Probleme

15.0

9.2

016

© 2

016 ite

llig

ence

8

Datenstandards

Vertikale Vernetzung von Prozessen und Daten setzt die Nutzung globaler Standards voraus. Von diesen Standards gibt es aber aktuell noch viel zu wenig. Auch innerhalb des Unternehmens ist oftmals noch keine eindeutige Produktnummer über verschiedene Systeme hinweg genutzt.

Verbände kümmern sich verstärkt darum innerhalb einer Branche Standards für Stammdaten und Klassifizierungsdaten zu definieren und diese zumindest als Empfehlung auszusprechen

Für Unternehmensübergreifende Kommunikationen werden noch stärker standardisierte Datenformate benötigt (eClass, Datanorm EDI,…)

Stamm-, Bestands- und Bewegungsdaten müssen in ein übergreifend lesbares Format gebracht werden

Fazit Datenstandards: Wenn Sie planen Daten zu Maschinen, Equipments oder ähnlichen Themen zu erheben und diese Daten wieder in ein Kunden- oder Serviceportfolio einfliessen zu lassen, dann klären Sie ab, ob die Datenhoheit bei Ihnen liegt. Hier können auch noch Änderungen entstehen, da die Rechtssprechung hier noch große Lücken aufweist.

Industrie 4.0 und Daten = Neue Probleme

15.0

9.2

016

© 2

016 ite

llig

ence

9

Datenqualität

In der Industrie 4.0 fallen Daten an, die es bisher nicht gab und dies auch noch in enorm großen Mengen. Diese Daten müssen unternehmensübergreifend mit Stammdaten verlinkt werden und dann entsprechend ausgewertet werden.

Prognosemodelle basieren auf korrekten Daten

Über 80% der deutschen Unternehmen haben aber heute noch erhebliche Probleme im Bereich Datenmanagement (Organisation, Definition Standards, Pflegeprozesse und Datenqualität) und dies bezieht sich nur auf die bisherigen „einfachen“ Stammdaten

Eine aktuelle Studie zeigt auf, dass rund 26% der Daten im Unternehmen als falsch angesehen werden (2014 = 22%, 2013 = 17%)

Fazit Datenqualität: Die neuen Prozesse , die großen Datenmengen, aber auch die höheren Anforderungen an die Stammdaten, z.B. neben den Produktstammdaten auch zunehmend Stammdaten des Produktes über den gesamten Lebenszyklus zu verwalten, stellen neue und höhere Anforderung an die Stammdatendefinition und Stammdatenqualität.

Das Spannungsfeld Datenqualität und innovative Prozessmodelle

15.0

9.2

016

© 2

016 ite

llig

ence

10

Für 90% aller Unternehmen stellt dieser Weg zumindest in Teilen eine echte Herausforderung dar. Genau dieses Spannungsfeld steht im Fokus: zwischen der Erkenntnis, den strategischen Wert von Daten nutzen zu wollen einerseits und den bestehenden Hürden und Hindernissen auf dem Weg zu intelligenten Datenmanagement-Strategien andererseits. *

*Experian Marketing Services (Umfrage über 1240 Unternehmen aller Größen und Branchen)

15.0

9.2

016

© 2

016 ite

llig

ence

11

Lieferant Kunde

Anfrage

Sta

mm

date

np

rozesse

No

rm

en

& S

tan

dard

s

Prozesse

IT

(Stamm-)Daten

Versand

Konstruk-tion

Arbeits-vorbereit.

Einkauf/Intralog.

Fertigung/Montage

Servicevorbereitung

Rechnungswesen

ERP/SAP

MES MES

PDM

CAD

Katalogsystem

DMS

AngebotStülis

Kataloge

CAD-Daten

FA

Arbeits-pläne

Prüf-pläne

BestellungEquipe-ment

Techn. Platz

Rechnung

Kosten-stellen

Versanddaten

Arbeits-plan

Montage-plan

Lieferant

Bestände

Aufträge

Material

15.0

9.2

016

© 2

016 ite

llig

ence

12

Analyseebenen Analyseschritte

Prozesse• Prozessstruktur• Prozesseigenschaften• IT-Unterstützung

Ergebnisqualität

Prozessqualität

IT-Qualität

Datenqualität

IT• IT-Struktur• IT-Systemeigenschaften• Datenhaltung

Daten• Datenstruktur• Dateneigenschaften• Terminologie

Po

ten

tial-

iden

tifi

kati

on

Analyse Stammdatenprozesse

Analyse Normen & Standards

Prozess-struktur-erfassung

Prozess-qualität

bewerten

Informationsfluss-/

Prozess-aufnahme

IT-struktur-erfassung

IT-Qualität bewerten

Daten-profiling

Daten-standards

Daten-aufbereit

ung

Daten-qualitäts-bewertung

Übergreifende Ergebnisvisualisierung

15.0

9.2

016

© 2

016 ite

llig

ence

13

Quelle:

Uwe Götze, Cornelia Kochan, Susann Köhler, Erhard Leidich

Fazit

15.0

9.2

016

© 2

016 ite

llig

ence

14

I. Datenorganisation aufbauen Verantwortung zuordnen und zentral

organisieren

Daten analysieren und Problemfelder ermitteln

II. Datenstandards und -regeln definieren

Eindeutige Produktschlüssel definieren

Pflege- und Wertregeln verwenden

Internationale Standards berücksichtigen

III. Datenpflegeprozess automatisieren

Bekannte Regeln können durch Software und Programme im Prozess automatisiert werden

Steigern Sie durch Technologie die Produktivität Ihrer Mitarbeiter und nutzen Sie deren Arbeitszeit zur Potenzialfindung

Verlässliche Dateneigner und reibungslose Abläufe helfen Ihnen dabei, den Nutzen zu maximieren. Investieren Sie in bediener-freundliche Lösungen, die die Arbeitseffizienz steigern.

Nur mit einer hohen Ergebnisqualität in den heutigen Prozessen und Daten, sind Sie in der Lage neue Geschäftsmodelle und die zugehörige Datenflut effektiv in der Industrie 4.0 einzusetzen!

Schaffen Sie heute diese Basis!

15.0

9.2

016

© 2

016 ite

llig

ence

15

Wir machen mehr aus SAP®-Lösungen!

15.0

9.2

016

© 2

016 ite

llig

ence

Copyright itelligence AG - All rights reserved

15.0

9.2

016

© 2

016 ite

llig

ence

17

Die Weitergabe und Vervielfältigung dieser Publikation oder von Teilen daraus sind, zu welchem Zweck und in welcher Form auch immer, ohne die ausdrückliche schriftliche Genehmigung durch itelligence AG nicht gestattet. In dieser Publikation enthaltene Informationen können ohne vorherige Ankündigung geändert werden.

Einige von der itelligence AG und deren Vertriebspartnern vertriebene Softwareprodukte können Softwarekomponenten umfassen, die Eigentum anderer Softwarehersteller sind. Die in diesem Dokument erwähnten Namen von Produkten und Services sowie die damit verbundenen Firmenlogos sind Marken der jeweiligen Unternehmen. Die Angaben im Text sind unverbindlich und dienen lediglich zu Informationszwecken. Produkte können länderspezifische Unterschiede aufweisen.

Die in diesem Dokument enthaltenen Informationen sind Eigentum von itelligence. Dieses Dokument ist eine Vorabversion und unterliegt nicht Ihrer Lizenzvereinbarung oder einer anderen Vereinbarung mit itelligence. Dieses Dokument enthält nur vorgesehene Strategien, Entwicklungen und Produktfunktionen und ist für itelligence nicht bindend, einen bestimmten Geschäftsweg, eine Produktstrategie bzw. -entwicklung einzuschlagen. itelligence übernimmt keine Verantwortung für Fehler oder Auslassungen in diesen Materialien. itelligence garantiert nicht die Richtigkeit oder Vollständigkeit der Informationen, Texte, Grafiken, Links oder anderer in diesen Materialien enthaltenen Elemente. Diese Publikation wird ohne jegliche Gewähr, weder ausdrücklich noch stillschweigend, bereitgestellt. Dies gilt u. a., aber nicht ausschließlich, hinsichtlich der Gewährleistung der Marktgängigkeit und der Eignung für einen bestimmten Zweck sowie für die Gewährleistung der Nichtverletzung geltenden Rechts.

itelligence übernimmt keine Haftung für Schäden jeglicher Art, einschließlich und ohne Einschränkung für direkte, spezielle, indirekte oder Folgeschäden im Zusammenhang mit der Verwendung dieser Unterlagen. Diese Einschränkung gilt nicht bei Vorsatz oder grober Fahrlässigkeit.

Die gesetzliche Haftung bei Personenschäden oder die Produkthaftung bleibt unberührt. Die Informationen, auf die Sie möglicherweise über die in diesem Material enthaltenen Hotlinks zugreifen, unterliegen nicht dem Einfluss von itelligence, und itelligence unterstützt nicht die Nutzung von Internetseiten Dritter durch Sie und gibt keinerlei Gewährleistungen oder Zusagen über Internetseiten Dritter ab.

No part of this publication may be reproduced or transmitted in any form or for any purpose without the express permission of itelligence AG. The information contained herein may be changed without prior notice.

Some software products marketed by itelligence AG and its distributors contain proprietary software components of other software vendors. All product and service names mentioned and associated logos displayed are the trademarks of their respective companies. Data contained in this document serves informational purposes only. National product specifications may vary.

The information in this document is proprietary to itelligence. This document is a preliminary version and not subject to your license agreement or any other agreement with itelligence. This document contains only intended strategies, developments and product functionalities and is not intended to be binding upon itelligence to any particular course of business, product strategy, and/or development. itelligence assumes no responsibility for errors or omissions in this document. itelligence does not warrant the accuracy or completeness of the information, text, graphics, links, or other items contained within this material. This document is provided without a warranty of any kind, either express or implied, including but not limited to the implied warranties of merchantability, fitness for a particular purpose, or non-infringement.

itelligence shall have no liability for damages of any kind including without limitation direct, special, indirect, or consequential damages that may result from the use of these materials. This limitation shall not apply in cases of intent or gross negligence.

The statutory liability for personal injury and defective products is not affected. itelligence has no control over the information that you may access through the use of hot links contained in these materials and does not endorse your use of third-party Web pages nor provide any warranty whatsoever relating to third-party Web pages.