Unsere Best Practices für die Reinigung von Ersatzteildaten

Leicht verständliche Prozesse sind der Grundstein für saubere Ersatzteildaten. Aber nicht alle Daten sind gleich, und der Weg zu sauberen Ersatzteildaten verläuft nicht immer reibungslos.

Bei der Vielzahl von Informationen, die für verschiedene Arten von Teilen benötigt werden, gibt es viel zu verfolgen. Es gibt Artikelnummern, Beschreibungen, Normen und Standards, technische Merkmale, Klassifizierungen — was auch immer. Wenn unweigerlich Duplikate, Inkonsistenzen und unvollständige Daten auftauchen, wird es schnell kompliziert. Es liegt also auf der Hand, dass je sauberer Ihre Ersatzteile sind, desto besser.

Wenn wir über die Bereinigung von Ersatzteildaten sprechen, sollten wir zwischen „Bereinigen“ oder der Umwandlung schlechter Daten in saubere Daten und „Wartung“ oder der Praxis der korrekten Erstellung neuer Daten oder der korrekten Aktualisierung vorhandener Daten unterscheiden. Beides ist wichtig, und beide erfordern einen genauen und organisierten Ansatz. Dieser Artikel hilft Ihnen nicht nur zu verstehen, was das bedeutet, sondern auch, Maßnahmen zu ergreifen. Lesen Sie weiter, um eine einfache, praktische Roadmap für die Datenbereinigung von Ersatzteilen zu erhalten.

Warum Sie Ihre Daten für ein effizientes Ersatzteilmanagement bereinigen müssen

Falsche oder fehlende Daten führen nicht nur zu kleineren Störungen, sondern auch zu Problemen und Verzögerungen bei der Ersatzteilsuche für Wartungsteams sowie zu längeren Bestellzyklen, was sich auf Ihr Betriebsergebnis auswirken kann. Der Silberstreif am Horizont? Sie benötigen keine perfekten Daten, um Ihre Reinigungsreise zu beginnen. Jede Reise beginnt irgendwo, und das Endziel ist immer dasselbe: saubere Ersatzteildaten.

Ein einfaches Framework für die Reinigung von Ersatzteildaten

Der Beginn einer Datenbereinigung kann überwältigend erscheinen, insbesondere angesichts der Feinheiten der Ersatzteildaten. Die Aufteilung in überschaubare Schritte kann den Prozess jedoch überschaubar machen. Hier ist ein systematischer Ansatz, um sicherzustellen, dass Ihre Daten die Genauigkeit und Konsistenz erreichen, die Sie für eine effektive Verwaltung Ihrer Ersatzteile benötigen.

Schritt 1: Überprüfe deine Daten

Datenaudits sind nicht nur ein erster Schritt, sie bilden die Grundlage für Ihre gesamte Datenbereinigung. Es ermöglicht Ihnen, einen umfassenden Überblick über Ihre bestehende Datenlandschaft zu erhalten. Die Prüfungsschritte reichen von der Überprüfung, ob jedes Teil eine Herstellerteilenummer hat, bis hin zu anspruchsvolleren Anforderungen wie der Klassifizierung jedes Teils gemäß dem System Ihrer Wahl

Bei der Prüfung ist es wichtig, klare Ziele zu haben. Das Hauptziel besteht darin, sicherzustellen, dass jedes Teil seine eigene eindeutige ID hat und klar beschrieben wird. Wenn Sie eindeutige IDs haben, haben Sie keine Duplikate und die Bestellung wird einfacher. Klare Beschreibungen bedeuten, dass Ihre Wartungsteams schnell finden, was sie benötigen. Um nach eindeutigen IDs zu suchen, schauen Sie sich zunächst Felder wie „Herstellername“ und „Artikelnummer des Herstellers“ an. Wenn diese nicht ausgefüllt sind, gibt es Lieferanteninformationen für jedes Teil? Bei Standardteilen ist es auch gut zu überprüfen, ob sie mit Normen wie DIN964 korrekt gekennzeichnet sind und ob alle technischen Details richtig ausgefüllt sind.

Es kann etwas schwieriger sein, zu überprüfen, ob die Beschreibungen klar sind. Das hängt von der Art des Teils und den Richtlinien Ihres Unternehmens ab. Einfach ausgedrückt, sollte eine gute Beschreibung einem neuen Mitarbeiter helfen, herauszufinden, um welches Teil es sich handelt, ohne es tatsächlich sehen zu müssen.

Wenn Sie viele Teile überprüfen müssen (wie einige Sparrow-Benutzer, die mehr als 500.000 Teile haben), kann dies eine große Aufgabe sein. Zum Glück kann Sparrow helfen. Eine gute Möglichkeit, selbst anzufangen, besteht darin, einfach ein paar hundert Teile nach dem Zufallsprinzip auszuwählen und diese zu überprüfen.

Schritt 2: Probleme identifizieren

Die Identifizierung von Inkonsistenzen, Duplikaten und fehlenden Informationen ist ein entscheidender nächster Schritt. Beginnen Sie mit einem fokussierten Ansatz. Wenn Ihre Daten organisiert sind, konzentrieren Sie sich auf eine bestimmte Bauteilkategorie wie Sensoren oder konzentrieren Sie sich auf einen bestimmten Hersteller wie Festo. Prüfen Sie die Konsistenz der Herstellernamen: Handelt es sich um „Festo“ oder um „Festo AG“? Überprüfen Sie die Einheitlichkeit der Kennungen: Ist es „02321" oder „2321"? Stellen Sie außerdem sicher, dass Konfigurationen wie „DNC-125-100-PPV“ konsistent notiert werden.

Prüfen Sie bei Beschreibungen, ob ähnliche Teile einer gemeinsamen Benennungsstruktur entsprechen: Handelt es sich um „Pneumatikzylinder“ oder „Pneumatikzylinder“? Werden Attribute wie Länge oder Material in allen Beschreibungen einheitlich verwendet? Wenn Sie Gruppen von Teilen auf diese Weise methodisch überprüfen, sind Sie besser in der Lage, Ihre Datenbereinigungsaufgaben zu optimieren.

Schritt 3: Standardisieren Sie Ihre Daten

Bei der Standardisierung geht es darum, Klarheit zu schaffen. Dieser Schritt besteht aus zwei Schlüsselelementen. Das erste besteht darin, Daten an der richtigen Stelle zu platzieren. Wenn Sie beispielsweise den Herstellernamen eingeben, sollte er in das Feld eingetragen werden, das speziell für diesen Zweck vorgesehen ist. Die zweite besteht darin, die Art und Weise, wie Sie diese Daten in das Feld eingeben, einheitlich zu gestalten. Wenn Daten standardisiert sind, ist es viel einfacher, Duplikate auszusortieren und Teile effizient zu lokalisieren und zu bestellen.

Durch die Sicherstellung eines konsistenten Formats vermeiden Sie potenzielle Verwirrung und Unklarheiten auf der ganzen Linie. Ganz gleich, ob es um Benennungsprotokolle oder Dateneingabeformate geht, Konsistenz ist entscheidend. Sparrow vereinfacht dies, indem es ein Datenmodell pflegt, das sicherstellt, dass die Daten an der richtigen Stelle platziert werden und den Industriestandards entsprechen (z. B. für kurze Beschreibungen).

Schritt 4: Deduplizieren

Beachten Sie: Erst wenn Ihre Daten standardisiert wurden, können Sie damit beginnen, Duplikate zu entfernen. Der erste Schritt besteht darin, zu überprüfen, ob Teile mit denselben identifizierenden Attributen mehr als einmal im Datensatz vorkommen. Dabei kann es sich um zwei Teile desselben Unternehmens mit übereinstimmenden Artikelnummern oder um zwei Standardteile mit identischen Merkmalen handeln. Sie müssen über einige Kenntnisse der verschiedenen Hersteller verfügen, da eine Nummer allein nicht immer ausreicht, um ein eindeutiges Teil identifizieren zu können. Und ja, wenn Sie es mit Daten von Tausenden von Herstellern zu tun haben, kann sich das etwas überwältigend anfühlen.

Der Wert der Deduplizierung geht über die Einsparung von Speicherplatz hinaus. Dies ist unerlässlich für klare, verwertbare Daten, da jedes Duplikat eine potenzielle Fehlerquelle bei Ihren Entscheidungen oder Abläufen darstellt.

Schritt 5: Validieren und verifizieren

Nachdem Sie Ihre Daten bereinigt haben, ist es an der Zeit, sicherzustellen, dass sie korrekt sind. Der beste Weg, dies zu tun, besteht darin, die neu organisierten Daten denjenigen zu zeigen, die täglich mit ihnen interagieren, und ihr Feedback einzuholen.

Teilen Sie zunächst wichtige Teammitglieder mit einer Darstellung oder einer Stichprobe Ihrer bereinigten Datenbank und bitten Sie sie, zu überprüfen, ob die Teile, die sie regelmäßig verwenden oder bestellen, korrekt beschrieben und klassifiziert sind und ob wichtige Details fehlen.

Ein System, in dem Benutzer Unstimmigkeiten melden, Korrekturen vornehmen oder Vorschläge machen können, ist unerlässlich, um diesen Prozess effizient zu gestalten. Sie können dafür eine Tabelle verwenden, aber um die besten und problemlosesten Ergebnisse zu erzielen, verwenden Sie die spezielle Funktion in Ihrer Ersatzteilverwaltungssoftware.

Schnappschuss: Eine Geschichte aus der Praxis bei der Datenbereinigung von Ersatzteilen

Schauen wir uns ein Beispiel an. Ein europäischer Automobilhersteller vermutete, dass er Probleme mit der Harmonisierung seines Ersatzteilkatalogs zwischen Standorten und BUs hatte.

Bei einem schnellen Scan mit der Sparrow-App wurden unter anderem bis zu 30% doppelte Materialien zwischen Standorten und BUs aufgedeckt. Basierend auf diesem Scan abonnierte der OEM die Sparrow-App, um Ersatzteile in ganz Europa zu reinigen, zu standardisieren und zu deduplizieren. Innerhalb von 6 Monaten wurden die Lagerbestände um über 1 Million € reduziert, indem Duplikate beseitigt wurden. Die Vorteile erstreckten sich auch auf Wartungsteams, die von kürzeren Suchzeiten für Ersatzteile berichteten, sowie auf Zuverlässigkeitsingenieure, die nun wussten, dass über 12% ihrer Teile veraltet waren.