Stammdatenmanagement: Datenqualität als wichtiger Faktor für den Unternehmenserfolg

Wenn im Lager ein Regal infolge von Überbelastung zusammenbricht, dann ist das sicherlich ein Schreckensszenario für alle Logistiker. Offensichtlich wurde das Regal falsch befüllt. Doch wie kam es dazu? Ein möglicher Grund ist, dass die Kapazität des Regals oder das Gewicht des Artikels nicht im Lagerverwaltungssystem (LVS) hinterlegt waren. Oder aber das Unternehmen nutzt überhaupt kein LVS, das Gewichte von Waren oder Kapazitäten von Lademitteln erfasst. Das hat Auswirkungen auf die gesamte Logistikplanung: Denn ohne die Kenntnis von Stammdaten, wie z.B. Gewicht oder Größe von Artikeln, ist eine optimale Planung nicht möglich. Nur wenn die Stammdaten bekannt sind, können IT-Systeme sinnvoll verwendet werden. Doch der Großteil der Funktionen und Möglichkeiten eines LVS bleibt ungenutzt, solange die Basis-Informationen über die Artikel fehlen. Dabei kann ein passendes LVS nicht nur den optimalen Lagerort finden, sondern auch den zeitaufwändigen Prozess der Datenerfassung erheblich vereinfachen und verkürzen. Beispielsweise sorgt eine Stichprobenvorberechnung mit Analysefunktionen für größtmögliche Effizienz bei der Anwendung der Daten.

Warum wird Stammdatenmanagement in vielen Unternehmen aber trotzdem vernachlässigt?

Der Hauptgrund ist immer noch der Faktor Zeit. Die Erfassung und kontinuierliche Aktualisierung von Stammdaten ist zeitaufwändig und erfordert höchste Präzision. Stammdatenmanagement wird aus diesem Grund von vielen Unternehmen als lästige Aufgabe wahrgenommen, die nicht zum alltäglichen Business gehört. Oft werden dafür sogar externe Mitarbeiter oder Studenten angeworben – die aber meist nicht das notwendige Know-how mitbringen und die Wichtigkeit erkennen. Die Folge: fehlerhafte und unvollständige Artikeldaten.

Die Potenziale, die ein funktionales Stammdatenmanagement jedoch bietet, werden häufig übersehen. Dabei sind Stammdaten die Basis von Logistik 4.0 – ein Bereich, in dem viele Unternehmen noch Nachholbedarf haben. In wettbewerbsintensiven Branchen wie dem Autoersatzteile- oder dem Einzelhandel wurden die Potenziale der Vernetzung schon erkannt, voll umsetzbar sind sie aber auch hier noch lange nicht – weil keine Stammdaten erfasst werden. Ein Grund dafür ist, dass viele Unternehmen nicht wissen, wie und wo sie mit dem Stammdatenmanagement beginnen sollen. 

Die ersten Schritte hin zu einer hohen Datenqualität

1. Ziele definieren: Beantworten Sie die Frage, welche Ziele mit dem Stammdatenmanagement verbunden sind und davon ausgehend, welche Stammdaten benötigt werden.

2. Möglichkeiten sondieren: Informieren Sie sich über verschiedene Möglichkeiten der Stammdatenerfassung und wählen sie die für Ihre Ziele passende aus.

3. Mitarbeiter schulen: Holen Sie Ihre Mitarbeiter ins Boot und machen Sie diese mit der Wichtigkeit einer guten Datenqualität im Lager vertraut. Denn sie sind es auch, die später mit den Daten arbeiten müssen.

Machen Sie Ihre Stammdaten fit für die Zukunft

Korrekte und vollständig erfasste Stammdaten sind die Basis der Vernetzung und Digitalisierung von Logistikprozessen. Vor allem in wettbewerbsintensiven Branchen wie dem Autoersatzteilhandel vernetzen inzwischen viele ihre Logistikprozesse – entlang der gesamten Supply Chain und bis hin zum Kunden. Daraus auch langfristig Profit zu schlagen, ist ohne Stammdaten nicht möglich. Und von den Vorteilen eines effizienten Stammdatenmanagements können auch andere Branchen profitieren: So wird in Zukunft ein gutes Datenmanagement auch in der Produktion und im Maschinenbau immer wichtiger. Denn die voranschreitende digitale Transformation in Form einer stetigen Automatisierung von Fertigungsanlagen wird die Logistik in diesen Branchen mehr und mehr zum zentralen Ort der Wertschöpfung. Wer kontinuierlich alle relevanten Stammdaten erfasst und digital auswerten lässt, der erzielt langfristig Einsparungen und steigert die Effizienz der Logistik. Im Ergebnis stärkt das die Kundenbindung. Im Idealfall sorgt eine digitale Erfassung, beispielsweise per Datenbrille oder mit Methoden der künstlichen Intelligenz, dafür, dass jedes Produkt nur einmal angefasst werden muss, um alle Daten zu erhalten. Ein Zukunftsszenario: Auf diese Daten werden dann alle Mitglieder der Wertschöpfungs- und Lieferkette über eine Supply-Chain-Plattform zugreifen. Lesen Sie über das Potenzial von Logistik 4.0 auch in unserem Whitepaper: Studie: Logistik 4.0 in der Lagerlogistik und erfahren Sie alles über mögliche Lösungsansätze.