Stammdatenmanagement in Einkauf und Materialwirtschaft

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1 Stammdatenmanagement in Einkauf und Materialwirtschaft Vortrag am 5. Juli 2012 Business Excellence Days, München Prof. Dr. Knut Hildebrand Hochschule Weihenstephan Informationsmanagement und Logistik Stammdatenmanagement - 1 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

2 Prof. Dr. Knut Hildebrand Prof. Dr. Knut Hildebrand ist ein Befürworter der ganzheitlichen betriebswirtschaftlichen IT-Beratung. Seinem Studium der Volkswirtschaftslehre und Angewandten Informatik folgte die Promotion zum Dr. rer. pol. in Betriebswirtschaftslehre an der Universität Mannheim. Mehrere Jahre Tätigkeit als Unternehmensberater für Warenwirtschaftssysteme und SAP-Software Ruf auf die Professur für BWL und Wirtschaftsinformatik an der Hochschule für Wirtschaft in Ludwigshafen. Von 2001 bis 2010 lehrte er Betriebliche Informationsverarbeitung im Fachbereich Wirtschaft an der Hochschule Darmstadt. Seit dem Wintersemester 2010 forscht und lehrt er Informationsmanagement und Logistik an der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (University of Applied Sciences) im Studiengang Management erneuerbarer Energien. Prof. Hildebrand ist seit über 25 Jahren in der betrieblichen IT tätig, u.a. als zertifizierter Berater für SAP-Software, Schwerpunkt SD und MM, und Supply Chain Management (SCM). Er implementierte in vielen Projekten erfolgreich SAP R/3 und ist Autor/Herausgeber von mehr als 27 Büchern zu IT- Themen, Management-Trainer und Berater. Wissenschaftlich ist er u.a. tätig in der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität (DGIQ). Homepage: Stammdatenmanagement - 2 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

3 Gliederung Stammdatenmanagement in Einkauf und Materialwirtschaft Bedeutung der Stammdaten Datenmigration: so bleibt der Materialstamm sauber Adresspflege: Lieferanten und Kunden up to date Qualitätssicherung: Prozess statt Projekt Einkaufsinfosatz 1:N N:1 Material N:M Lieferant Stammdatenmanagement - 3 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

4 Stammdaten Bedeutung der Stammdaten Stammdaten Basis der Informationssysteme Stammdaten, z.b. Lieferanten oder Material, sind der Datenbestand, auf dem Geschäftsprozesse aufbauen. Stammdaten ändern sich nicht bei einer betrieblichen Transaktion der Buchung eines Geschäftsvorfalls, aber sie steuern die betriebswirtschaftlichen Funktionen und fließen in die Belege (Bewegungsdaten) ein, die die Geschäftsprozesse dokumentieren. Stammdaten sind also Daten, die Informationsobjekte beschreiben, die über einen längeren Zeitraum gelten, in dieser Zeit jedoch Veränderungen erfahren können. Sie sind in analytischen Anwendungen (OLAP) meist die Merkmale (Dimensionen), nach denen ausgewertet wird. Stammdatenmanagement - 4 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

5 Stammdaten Banken ERP Office Behörden/ Zoll SRM Lieferanten CIM Preise Artikel CRM Kunden PLM SCM BW/DW Internet APO Stammdaten: Weitergabe und Nutzung Stammdatenmanagement - 5 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

6 Stammdaten Stammdaten Material Lieferant Konto Belege (OLTP) (Geschäftsprozesse) Bestell. Warenein. Rechnung Statistiken (Data Warehouse) Verbrauch Bedarf Werte Auswertungen (OLAP) A XYZ c Analyse Prognose Planung Stammdatenmanagement - 6 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

7 Datenmigration Datenmigration: so bleibt der Materialstamm sauber Reduktion der zu übernehmenden Datensätze aus Altsystem Sortimentsbereinigung möglichst weitgehend automatisch Aufräumen zwingend notwendig bei der Datenmigration Ausschluss von Dubletten Nur Übernahme qualitätsgesicherter Daten Automatisierte Datenanreicherung (ca. 80% der Felder möglich) Gute Planung und Aufwandskalkulation Training und Schulung (vgl. Engel, HMD 279) Stammdatenmanagement - 7 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

8 Datenmigration Beispiel: Übernahme von Datensätzen Ermittlung des Ressourcenbedarfs (Engel, HMD 279, S. 52) Stammdatenmanagement - 8 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

9 Datenmigration Regeln bei der Datenübernahme (Migration) Ausschluss-/Findungsregeln: Materialien ohne Stückliste oder Arbeitsplan Materialien ohne Bestand Materialien ohne Belege Materialien ohne aktuelle Belege Materialien mit Löschkennzeichen Lieferanten ohne Belege Kunden ohne Belege Belege ohne Stammdaten (!) Regeln für den Ausschluss bei der Datenübernahme Stammdatenmanagement - 9 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

10 Datenmigration Nutzen einer Sortimentsbereinigung Komplexitätsreduktion Schnellere Suche im Datenbestand Kürzere Listen und Auswertungen (Data Warehouse, Excel) Kleineres Sortiment, Konzentration auf wichtige Artikel Leichtere Marktdurchdringung mit einem übersichtlichen Sortiment Transparenz und bessere Handhabbarkeit des Sortiments Änderungen und Abhängigkeiten (Stücklisten) leichter erkennbar Kostenvermeidung: Verpackungen, Dokumente und Etiketten Übersichtliche Kataloge und Ersatzteile Lagerplatz, Handling und Pflege Kapitalbindungskosten Stammdatenmanagement - 10 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

11 Datenmigration Direkte Stammdatenkosten Bereinigungspotenzial Stammdaten Reduktion durch Bereinigung Stammdaten Indirekte Stammdatenkosten Software Hardware Software Hardware Reduzierbare Kosten: weniger Pflegeaufwand geringere Softwarenutzung weniger Hardware weniger Prozesskosten/Folgekosten Stammdatenmanagement - 11 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

12 Adresspflege Adresspflege: Lieferanten und Kunden up to date 10-25% der Adressdaten veralten pro Jahr! Proaktiv: Adressaktualisierung Reaktiv: Adressermittlung Dublettenabgleichverfahren PREMIUMADRESS-Verfahren der Deutschen Post Datafactory Streetcode (postalische Richtigkeit der Adresse) Umzugsdatenbanken: POSTADRESS MOVE Ungültigkeitsdatenbanken: POSTADRESS CLEAN B2B: POSTADRESS BUSINESS Postalisch zustellbar kann trotzdem falsch sein (z.b. Rechtsform fehlt)! (vgl. Beermann/Binnewies, HMD 279, S. 74ff) Stammdatenmanagement - 12 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

13 Adresspflege Beispielhafte Kosten durch einen B2B-Postrückläufer (Beermann/Binnewies, HMD 279, S. 78) Stammdatenmanagement - 13 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

14 Qualitätssicherung Qualitätssicherung: Prozess statt Projekt Stammdaten müssen korrekt die inhaltliche Realität abbilden aktuell die zeitliche Realität abbilden konsistent keine Widersprüche enthalten vollständig komplett vorhanden sein redundanzfrei keine Dubletten vorweisen sein. Ferner können weitere Qualitätsmerkmale hinzukommen, z.b.: Glaubwürdigkeit Verständlichkeit u.a.m. Qualitätseigenschaften für Stammdaten Stammdatenmanagement - 14 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

15 Qualitätssicherung Stammdaten (Materialien, Kunden, Lieferanten, Preise usw. ) Typische Fehler: Falsche Dispo-Parameter, Losgrößen, Meldebestände, Rabatte, Mengen, Sicherheitsbestände, Wiederbeschaffungszeiten, Dubletten usw. Die Folgen: Bestände: zu hoch/zu gering (und Bestandswerte in der Bilanz) Dispo-Lauf: zu viele/frühe/späte Bedarfe, Bestellungen, Aufträge Falsche Aussagen der Verfügbarkeitsprüfung bzgl. Menge und Termin Kunde, Lieferant: Unzufriedenheit durch falsche Information Supply Chain: falsche Einstellungen werden global weitergereicht Falsche Rechnungen und Buchungen usw. Stammdatenqualität: Probleme Stammdatenmanagement - 15 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

16 Qualitätssicherung Qualität 100% 90% Kontinuierlich hohe Datenqualität Warnlinie 90% Prozess 50% Datenmüll Datenmüll Hohe Fehlerkosten Hohe Bereinigungskosten Projekt Datenqualität 0% Jahre Zeit Datenqualitätsmanagement: Prozess statt Projekt Stammdatenmanagement - 16 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

17 Qualitätssicherung Daten- Nutzung Beispiel: Material und Materialstatus in SAP (Fertigerzeugnis) 'S4' Freigegeben S5 Abverkauf S3 Kalkulation S6 Löschwunsch S1 S2 Stückliste/Arbeitsplan Materialstamm S7 Löschen logisch S8 Sonderfall Anlageprozess Nutzung + Pflege Löschprozess Zeit Material existiert noch nicht Material ist physisch gelöscht Master Data Life Cycle (MDLC) Stammdatenmanagement - 17 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

18 Qualitätssicherung 1. Organisatorische Implementierung des Anlage-, Pflege und Löschprozesses - Master Data-Verantwortliche, Koordinatoren - Workflow mit Eskalationsprozeduren - Zeiten und Überwachungsprogramme - Monitoring, Kennzahlen - Kontrolllisten und Handlungsanweisungen 2. Datenfluss global/lokal und systemübergreifend - weitere Kennzeichen, z.b. Kalkulationsrelevanz - VTL-Status (Vertriebsdaten) und andere Status 3. Aktivitäten je Status definieren - Muss, Kann, Warnung, Fehler usw. - Verantwortliche und Betroffene - Betriebswirtschaftliche Bedeutung - Logistische Auswirkungen Implementierung des MDLC Stammdatenmanagement - 18 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

19 Qualitätssicherung Stammdatencheckprogramme mit Plausibilitätsprüfungen Definition von Regeln, die globale Gültigkeit haben Sicherstellung der Statusfolge auf der Zeitachse Koordination der Schnittstellen, z.b. zu Web-Shop, APO, CRM Kontrolllisten/-reports und Überwachungsprogramme Schulung der Stammdatenpfleger Reihenfolge der Archivierung beachten Residente Belege (inkl. Finanzbuchhaltung) beachten GDPdU: Grundsätze zum Datenzugriff und zur Prüfbarkeit digitaler Unterlagen! Hinweise für die Prozessunterstützung Stammdatenmanagement - 19 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

20 Literatur Hildebrand, Knut; Gebauer, Marcus; Hinrichs, Holger; Mielke, Michael (Hg.) Daten- und Informationsqualität: Auf dem Weg zur Information Excellence 2. Auflage, Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden 2011 ISBN Hildebrand, Knut (Hrsg.) IT im Mittelstand, HMD 285 dpunkt.verlag, Heidelberg 2012 Hildebrand, Knut; Meinhardt, Stefan (Hrsg.) Materialwirtschaft & Produktion, HMD 272 dpunkt.verlag, Heidelberg 2010 ISBN Hildebrand, Knut; Otto, Boris, Weisbecker, Anette (Hrsg.) Stammdatenmanagement, HMD 279 dpunkt.verlag, Heidelberg 2011 ISBN Stammdatenmanagement - 20 ( Prof. Dr. Knut Hildebrand 2012)

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