Besseres Change Management im Anlagenbau durch Graphendatenbank

Im Maschinen- und Anlagenbau haben das Product Change Management (PCM), bzw. Engineering Change Management (ECM) während dem gesamten Produktlebenszyklus eine sehr große Bedeutung. Das betrifft sowohl die Behebung von Fehlern,  als auch Marktanpassungen und Weiterentwicklungen, von rechtlichen Anforderungen ganz zu schweigen.

Die Komplexität in Produkten ist dabei der Aufwandstreiber im Change Management und bringt auch erhebliche Risiken mit sich.

Ändert man bestimmte Fertigungsparameter, kann dies erhebliche, wenn auch gewünschte Auswirkungen auf das Produkt haben. Darüber hinaus kann sich aber eine Vielzahl von „Nebenwirkungen“ ergeben: Einflüsse auf die Lieferkette durch den Wechsel von Rohstoffen, Änderungen im Produktionsablauf, Informationspflichten für Kunden und Lieferanten und vieles mehr.

Bedarf es einer Änderung, wird also ein Change Request erfasst, sollte demnach eine Analyse der Abhängigkeiten und Auswirkungen erfolgen – eine sogenannte Impact-Analyse. Mit den Ergebnissen kann dann die Umsetzung geplant und durchgeführt werden.

Problemstellung Impact Analyse

Ein großes Ziel der Impact-Analyse ist das schnelle Erzielen valider Ergebnisse. Dadurch lassen sich die Risiken minimieren, die im Change-Prozess ohnehin vorhanden sind. Erfolgreich werden aber nur diejenigen sein, die die Komplexität in den Produkten und Zusammenhängen beherrschen oder beherrschbar machen können. Daher ist es fundamental wichtig, dass die häufig isoliert vorliegenden und verteilten Informationen zusammengeführt und verarbeitet werden. Grundsätzlich sind dafür die folgenden Herausforderungen zu meistern:

• Harmonisierte System- bzw. Datenlandschaft

• Bereinigte Stammdaten

• Geeignete Werkzeuge für Reporting und Analyse

Die notwendigen Daten liegen in den meisten Unternehmen vor, allerdings verteilt auf unterschiedliche Datenspeicher und Systeme. Für eine aussagekräftige Analyse müssen diese Daten aus ERP-, CRM-, Produktions- und BI-Systemen zusammengeführt werden. Der Schlüssel dafür sind bereinigte Stammdaten – was alleine schon sehr viele Unternehmen vor Probleme stellt. Hat man diese Hürden aber genommen gilt es geeignete Werkzeuge für Reporting und Analyse einzusetzen, damit die Impact-Analyse gute Ergebnisse liefert: Haben Sie schon einmal über den Einsatz einer Graphendatenbank nachgedacht? Die Hürde ist viel kleiner, als Sie vielleicht im ersten Moment glauben, denn:

Wir bringen den Prototyp gleich mit!

Unser Vorschlag: Starten Sie doch einfach einmal mit einem Prototypen – die notwendige Infrastruktur und die Komponenten bringen wir mit und erzielen damit schnell erste Ergebnisse!

Wir bringen die Daten aus Ihren Systemen in die Analytics Workbench in der Cloud und schaffen mit dem Five1 Deep Analytics Explorer (DAE) die Basis für Ihre Impact-Analyse. So können Sie ihre Daten interaktiv abfragen und Auswirkungsanalysen schnell und einfach durchführen. 

In unserem Flyer "Five1 DAE" haben wir die wichtigsten Funktionen und Vorteile einer Lösung mit einer Graphendatenbank noch einmal zusammen gefasst.