Prozessoptimierungen von Stammdatenanlage und ... · SAP Material Master globale& lokale...

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Praxisbericht -

Prozessoptimierungen von

Stammdatenanlage und

Pflegeprozessen durch Einsatz eines

Automatisierungs-Tools

Anett Schoppan, Sika Informationssysteme AG


Stammdatenmanagement für lokale

Stammdaten-Attribute

Situationsbeschreibung: Sika und

Alliance

Lösungsansatz und Projektstart

Erfolge und Erkenntnisse

Der nächste Schritt: AutoMATix im

Einsatz

Agenda

© gicom – September 09


SAP Material Master

globale& lokale Stammdaten-Attribute

globale SD-Attribute

lokale SD-Attribute

Typische MDM-Lösungen beschäftigen

sich mit den globalen SD-Attributen:

• Harmonisierung; Cross-Indexing

• Identifikation; Searching & Matching

• Katalog-Management;

• etc..

Das Management von lokalen SD-

Attributen verbleibt aber oftmals in den

operativen Systemen im Kontext zu den

typischen Aufgaben des Materialstamm-

Managements wie z.B. SAP MM


Stammdaten auf Werksebene

Material: ~ 780 Attribute

in 16 Tabellen


Die aktuelle Situation zum Materialstamm

Materialstammdaten - das komplexeste Objekt in allen Branchen

Grundlage aller betriebswirtschaftlichen Prozesse

(Planung, Produktion, Lagerwirtschaft, Vertrieb, Entwicklung, Controlling)

Viele an der Pflege beteiligte Personen und Instanzen

gemeinsames Verständnis, Namenskonventionen, Pflegeregeln, Abläufe,

Monitoring

Alle reden von Supply Chain über Unternehmensgrenzen hinweg, aber kaum

ein einheitliches Verständnis über die hier benutzten Stammdaten

Korrekte Materialstammdaten = wichtiger Erfolgsfaktor

Time to market, make to order

Warehouse Management

Quality Management

Lieferpünktlichkeit

Kundenzufriedenheit

Kalkulationsgrundlage für die Erfolgsrechnung eines Materials oder

Auftrags

Reporting

…© gicom – September 09





Alliance




Einsatz

Agenda



Situationsbeschreibung: Sika und Alliance

Type SAP * Rest *

(estimation)

Total *

Sales materials (finished

and trading good)

70‟000 +50‟000 120‟000

Raw material 5‟000 ** +5‟000 10‟000

Packaging (incl. labels) 5‟000 +10‟000 15‟000

Semi-finished 15‟000 +60‟000 75‟000

Others 5‟000 +25‟000 30‟000

100‟000 +150‟000 250‟000

* Status Juni 2008:

SAP: 10 Gesellschaften (plus 40 Gesellschaften SGAN)

Rest: 70 Gesellschaften

Total: 80 Gesellschaften

** etwa 1‟500 Rohstoffe für Maschinenfabrik in

Widen (ex Sika Equipment)

Menge neuer Materialien pro Jahr: 6’000-10’000 exklusive Migrationsaktivitäten





Alliance




Einsatz

Agenda




• Erwartete jährliche Zunahme von 6000 - 10000 Materialstämmen komplexestes und häufigstes MD Objekt

• Pflege global organisiert, hierarchisch, Zentrale im Corporate MDM Team (Zürich)

• Heutiges Tool im Einsatz (Materialstammkopierer): - überaltet- keine Supportleistung mehr möglich- zu geringer Leistungsumfang keine Unterstützung für die Bedarfe aus Alliance gegeben

• Evaluierung:

– SAP Automotive Material Assistent (mögliche taktische Lösung)

– Sika SIS Eigenentwicklung

– gicom AutoMATix (strategisch, mit Auswirkungen auf lokale Abläufe)

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Logische Gruppierungen von Attributen gleichartiger Materialien

• Wesentliche Einflussfaktoren für Ausprägungen der Feldinhalte:

– Organisationseinheit (verschiedene Werke, Verkaufsorganisationen,

Lager…)

– Materialverwendung (Rohstoff, Fertigprodukt,…)

• Gruppierung gleichartiger Materialien zu Clustern in Abhängigkeit der

Materialverwendung

– „Prozess-Cluster“ wie z.B. Rohmaterial, Halbfertigprodukt,

Zwischenprodukt, Fertigprodukt, verpackt, unverpackt, etc….

(Fertigungsindustrie)

– „Produkt-Cluster“ in Abhängigkeit von Produktgruppen (Handel)

• Gleichartig verwendete Materialien besitzen in weiten Teilen gleich

gepflegte Felder (z.B. alle Fertigprodukte)

AutoMATix - Was ist ein Cluster?



Current tool situation Stage 1: use of gicom AutoMATix

Curre

nt d

ata

volu

me

expecte

d d

ata

volu

me m

id te

rm

Time savings



• Verkürzte Durchlaufzeiten

• Facilitated governance

through transparent cluster

usage

• User friendly maintenance

through default settings

GPO (Francesco Giandomenico)

LPO (Darin Wilson, Markus Ulmer,

t.b.c.)MDM Local

MDM Global



Project Organization

Sika Affiliates MDAlliance LPO„s

Sika SIS SAP INTAlliance FL

Francesco Giandomenico

Joseph Hunkeler

Anett Schoppan

Robert Wieland

Sebastian Nowak

Project Team

Udo Schröder

Francesco Giandomenico

Anett Schoppan

Review Team

Sika Corporate MDAlliance GPO

Gicom consultingRobert Wieland

Sebastian Nowak

Back office





Alliance




Einsatz

Agenda




• Gründliche Analyse der bestehenden Stukturen des

Materialstamms und seiner Verwendung auf

Werksebene

• Vom statischen Objekt zum Prozessobjekt

• Ausprägung von ~30 Materialclustern für 6

Materialarten





Alliance




Einsatz

Agenda



User Interface

Regelwerk

Regel-Engine / Verbuchung

SAP ERP / ECC6.0

AutoMATix

Trigger (z.B. Anlage Werkssicht)

Benutzerverwaltung

SAP Business Workflow

MARC

….MARA

MBEWMVKE

MARDMLGN

AutoMATix im Einsatz - Architektur


Approval Workflow

zusätzliche Genehmigungsinstanz

AutoMATix

Genehmigungs-Workflow Nachpflege-Workflow

AutoMATix

Gesamtübersicht für Materialstammanlage

Globales Stammdaten Management

Nachpflege-Workflow

Lokales Stammdaten Management:

AutoMATix im Einsatz - Workflow


plan

docheck

act

neue Regel

Cluster definieren

und Regeln

spezifizieren –

direkt oder via

Referenzmaterialien

Material anlegen (Grund-

daten) und einem Cluster

zuweisen - automatische

SD-Anreicherung und

Verbuchung

Messungen (Delta-

analysen) zur Fest-

stellung von Abweich-

ungen (IST/SOLL)

Korrekturen von Material

oder Clusterdefinitionen

AutoMATix - Kontinuierlicher Verbesserungsprozess

Fokussierung auf nachhaltige Regelwerke


Anteil von Initialwerten Überlappungen von Definitionen

AutoMATix im Einsatz - Stammdatenqualität


Regelndefinieren und

publizieren

Prozesse und

Workflows mit

“Rules-Engines”

Data Governance Organisation,

Institutionalisierungder KVPs

MonitoringStammdaten-qualität

Richtlinien &

Leitlinien

Organisation

Prozesse

• Geschäftsregeln und SD-Qualitäts-regeln kommunizieren

• Definition Ownership / Verantwortlichkeiten

• Dokumentation von

Abhängigkeiten

• Grundlagen für Fehler-

ursachen-Analysen

• Umsetzung der granularen

logischen Regelwerke

• Automatisierung

• Die granularen Regel-Logiken sind Voraussetzungfür die Evaluierungen derStammdatenqualität

• Data Profiling – Abgleich mitden Regelwerken

• Datenqualität bezogen auf den Verwendungszweck

• Data Governance

wer, was, wann, wo ?

• Organisation für kontinuier-

liche Verbesserungs-

prozesse

• Business Review Process

für Fehlerbehebungsmass-

nahmen (Datenfehler oder

Definitionsfehler)

AutoMATix,

Workflow

RuleBase

QueryBase

Quality

Dashboard

Monitoring

Data Governance - Erfolg durch ein ausgewogenes System …..

AutoMATix im Einsatz - Data Governance

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