Stibo Systems bringt Licht ins Dunkel der digitalen Datenpflege

Stammdatenmanagement erlaubt global vernetzte Produktion und KI

Ein intelligentes Datenmanagement ist für weltweit tätige Unternehmen unerlässlich. Die Stammdatenpflege sorgt dabei nicht nur für eine langfristige Kostenreduktion durch schnellere Verfügbarkeit der Daten, sondern auch für mehr Transparenz und effizientere Prozesse. Und nur ein intelligentes Master Data Management (MDM), das die Verknüpfung und Analyse von Daten aus unterschiedlichen Quellen ermöglicht, schafft die Voraussetzung für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und des Internet der Dinge (IoT).

Christian Oertzen, President EMEA & APAC und Geschäftsführer Stibo Systems Deutschland GmbH

Die Bedeutung von KI nimmt rasant zu – bei Kunden, Zulieferern und Geschäftspartnern. Unternehmen jeder Größe und Branche werden sich künftig mit KI-Anwendungsszenarien beschäftigen müssen. Das zeigt auch das Beispiel des Lichtspezialisten Osram Opto Semiconductors und seines Erfolgs im Bereich Stammdatenmanagement. Das Unternehmen ist Technologieführer und Spezialist für Opto-Komponenten, Halbleiter-basierte Beleuchtungslösungen sowie Sensor- und Visualisierungsanwendungen. Die hundertprozentige Tochtergesellschaft der Osram GmbH mit Sitz in Regensburg beschäftigt weltweit rund 13.000 Mitarbeiter und fertigt weltweit an sechs Standorten.

Rund um die Herstellung von Opto-Halbleiterprodukten für Beleuchtung, Visualisierung und Sensorik galt es für das Unternehmen, verschiedene Herausforderungen zu meistern. So wurden die Fertigungsmaschinen bei Osram mit mehreren Systemen – von SAP bis hin zu selbst erstellten Applikationen – verwaltet. Es fehlte aber an der Verknüpfung der Dateninformationen untereinander und damit an der nötigen Transparenz. Osram Opto Semiconductors entschloss sich deswegen zusammen mit Stibo Systems für die Entwicklung eines neuen Lösungsansatzes – abseits von klassischem Produktstammdatenmanagement und E-Commerce – hin zu einer Stammdatenverwaltung des Maschinenparks.

Zentrale Plattform für alle Informationen

Alle Daten und Eigenschaften jeder Maschine (welches Land, welche Fabrik, welche Halle, Standort in der Halle, welches Team arbeitet an der Maschine), Wartungsintervalle, Richtlinien zu Wartungen, Logistik bei Maschinenumzügen, Inbetriebnahme- und Automatisierungsprozesse sowie die Daten des inneren Aufbaus der Anlagen wie Prozess-, Logistik- und Automatisierungskomponenten, wurden auf nur einer zentralen Plattform zusammengeführt. Seit der Einführung dieser MDM-Plattform können alle Maschinenstammdaten kontrolliert erfasst und einfach verwaltet werden. Insellösungen wurden abgeschafft, eine Schnittstelle zu SAP ermöglicht den Zugriff auf die qualitätsgesicherten Stammdaten im SAP-System.

Dadurch wurde die Datenqualität gesteigert, Redundanzen und Datenzwillinge konnten eliminiert werden, und es entstand ein Single Point of Truth. Heute hat jeder Anwender den Blick auf die ganze Wahrheit – Informationen sind auf den ersten Zugriff richtig. Die Stammdatenpflege erfolgt anstatt auf drei Systemen jetzt nur noch auf einem System. Durch eine schnellere Verfügbarkeit der Daten ergibt sich eine langfristige Reduktion der Personalkosten und eine Straffung aller Wartungsprozesse durch Workflow-Anpassungen. Mit der MDM-Lösung wurde somit ein wichtiger Baustein für die Digitalisierung der global vernetzten Produktion geschaffen.

Datenqualität ist entscheidend

Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning können Unternehmen eine Vielzahl von Prozessen automatisieren, ihre Datenverarbeitung beschleunigen und die Effizienz bei der Einführung von Produkten steigern. Daten können auch dort gefunden werden, wo man sie nicht erwartet. Künstliche Intelligenz ist großartig im Erkennen von Formen und Farben, semantischen Mustern und Schlüsselwörtern.

Die so erzielten Ergebnisse können jedoch trügen, wenn sie nicht validiert werden. KI läuft Gefahr, schlechte Daten zu reproduzieren, wenn sie keinen Referenzpunkt mit vertrauenswürdigen Daten hat. Die gesammelten Daten müssen strukturiert und in eine Hierarchie eingespeist werden, um nützlich werden zu können und den begehrten Einblick zu gewähren. An dieser Stelle kommt das Stammdatenmanagement ins Spiel. Man kann es nicht oft genug sagen, und auch bei der Umsetzung des Projektes bei Osram Opto Semiconductors wurde deutlich: Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind zwar hervorragende Tools, um Erkenntnisse aus vorhandenen Daten zu gewinnen. Das funktioniert aber nur, wenn die Daten vor ihrem Einsatz vollständig bereinigt, die Datenstruktur und die Geschäftsprozesse klar strukturiert sind.

Um Unternehmen Mehrwert zu verschaffen, ist Machine Learning auf die Governance und Kontextualisierung angewiesen, die nur eine sorgfältige Stammdatenverwaltung bietet. Für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning ist kluges Stammdatenmanagement deswegen eine der wichtigsten Voraussetzungen.

Abschaffung der unterschiedlichten Datensilos

Unternehmen benötigen diese eine einheitliche Basis für eine durchgehende, integrierte Marktsicht. Die Zeit, in denen sie den Zugriff auf verschiedene isolierte Datensilos und einzelne Bausteine verteilten, die sich von Abteilung zu Abteilung oft unterschieden und die nicht immer zusammenpassten, ist damit endgültig vorbei. Ohne eine hohe Daten-Qualität kann es keine vernünftige Digitalisierung und keine End-to-end-Prozess-Qualität geben. Oder anders gesagt: Mangelnde Datenqualität steht der digitalen Transformation entgegen.

Deutsche Unternehmen haben sich nach Meinung von externen Beobachtern etwas Zeit gelassen, um in KI und ML zu investieren. Doch nun sind diese auch in Deutschland angekommen. Nahezu alle Branchen können sie in den unterschiedlichsten Anwendungsfeldern nutzen, um ihre Effizienz zu steigern.

Wichtiger Baustein für Zukunftstechnologie

Laut der IDG-Folgestudie „Machine Learning 2020“ haben sich deutsche Unternehmen im Bereich ML und KI im Vergleich zum Vorjahr deutlich weiterentwickelt. Ob in der Industrie, im Bereich Energieversorgung, in Transport, Logistik und Verkehr aber auch im Gesundheitswesen und nahezu allen weiteren Branchen hat sich Machine Learning demnach etabliert.

Stibo Systems konnte beim Lichtspezialisten Osram Opto Semiconductors Licht ins Dunkel der digitalen Datenpflege bringen und so einen wichtigen Baustein für die Digitalisierung legen. Eine intelligente Master Data Management-Lösung, die Datenstrukturen analysiert, inkonsistente Daten selbständig erkennt und doppelte Daten eigenständig löscht, ist unerlässlich. Für jedes Unternehmen, das Zukunftstechnologien erfolgreich für sich arbeiten lassen will.