Business Intelligence & Datenanalyse | Industrie & Maschinenbau
StammdatenManagement als Basis â Ein Landmaschinenhersteller schafft systematische Kostentransparenz durch multidimensionalen Data Cube
Ein internationaler Hersteller von Landmaschinen verfĂŒgte ĂŒber keine faktenbasierte Kostentransparenz fĂŒr Produktion und Entwicklung: Produktkosten lieĂen sich nicht strukturiert entlang relevanter Dimensionen analysieren, ein integriertes Instrument zur VerknĂŒpfung von Kostenarten und Prozessschritten fehlte, und Entscheidungen wurden bislang ohne belastbare Datenbasis getroffen. KBC baute einen multidimensionalen Data Cube auf, der die komplexen und ĂŒber mehrere Systeme verteilten Stammdaten des Kunden in eine klare dreidimensionale Struktur transformierte. Diese Struktur ermöglichte erst weitere Analysen und ist so das HerzstĂŒck des Disruptive-Cost-Optimization-Programms (DCO) des Kunden.
Stammdatenmanagement in Zahlen
als konsolidierte Datenbasis
Der Kunde
Ein internationaler Hersteller von Landmaschinen
Der Kunde ist ein international tĂ€tiger Hersteller von Landmaschinen mit einem breiten Produktportfolio und komplexen, mehrstufigen Fertigungsprozessen. Angesichts wachsender Anforderungen an Produktkosten-Optimierung und Effizienz im Disruptive-Cost-Optimization-Programm (DCO) des Unternehmens fehlte bislang ein integriertes Instrument, um Produktkosten strukturiert entlang relevanter Dimensionen zu analysieren. Kostenarten und Prozessschritte waren nicht systematisch miteinander verknĂŒpft, sodass Entscheidungen in Produktion und Entwicklung hĂ€ufig ohne belastbare Datenbasis getroffen werden mussten. Eine zentrale Voraussetzung fĂŒr eine verlĂ€ssliche Kostenanalyse war daher ein solides Stammdatenmanagement, da nur einheitliche und vollstĂ€ndige Stammdaten eine weiterfĂŒhrende Auswertung ĂŒberhaupt ermöglichten.
Das Projekt
Multidimensionaler Data Cube auf Basis von sauberem Stammdatenmanagement
KBC baute fĂŒr den Kunden einen multidimensionalen Data Cube zur systematischen Kostentransparenz. Grundlage waren SAP-Extrakte und Excel-Tabellen, aus denen die relevanten Kosten- und Stammdaten konsolidiert wurden. Um die QualitĂ€t und ValiditĂ€t des Data Cubes sicherzustellen, entwickelte KBC einen KI-gestĂŒtzten Ansatz fĂŒr die Stammdatenanalyse, der Inkonsistenzen und LĂŒcken im Stammdatenmanagement frĂŒhzeitig identifizierte und die Datenbasis fĂŒr die weitere Modellierung absicherte. Auf dieser Grundlage wurde der Data Cube entlang drei Dimensionen modelliert: Produktklasse, Kostenarten und Wertschöpfungsschritte. Um die Ergebnisse fĂŒr Fachbereiche nutzbar zu machen, entwickelte KBC zusĂ€tzlich eine Power-BI-Applikation zur interaktiven Kostenvisualisierung, mit der sich Kostentreiber entlang der Produkthierarchie auf einen Blick erschlieĂen lassen. Der Data Cube wurde abschlieĂend in das unternehmensweite DCO-Programm integriert und dient dort als zentrale Grundlage fĂŒr die Produktkosten-Optimierung.Â
Das Ergebnis
Faktenbasierte Kostentransparenz auf verlÀsslicher Datengrundlage
Durch den Aufbau des Data Cube verfĂŒgt der Kunde erstmals ĂŒber eine faktenbasierte Kostentransparenz fĂŒr Produktion und Entwicklung. Kostenanalysen lassen sich nun strukturiert entlang von Produkthierarchien, Kostenarten und Prozessschritten durchfĂŒhren, was vorher aufgrund der unvollstĂ€ndigen und verteilten Datenquellen gar nicht erst möglich war. Das zugrunde liegende, ĂŒber KI validierte Stammdatenmanagement stellt sicher, dass die Analysen auf einer verlĂ€sslichen und konsistenten Datenbasis beruhen.Â
Ăber die unmittelbare Kostentransparenz hinaus etablierte das Projekt den Data Cube als zentralen Erfolgsfaktor fĂŒr die Produktkostenoptimierung im DCO-Programm des Kunden. Die interaktive Power-BI-Applikation ermöglicht es Fachbereichen, Kostentreiber eigenstĂ€ndig zu identifizieren und fundierte Entscheidungen in Produktion und Entwicklung zu treffen. Das aufgebaute Stammdatenmanagement bildet zudem die Grundlage, um kĂŒnftige Datenanalysen mit vergleichbar hoher DatenqualitĂ€t durchzufĂŒhren und den KI-gestĂŒtzten Ansatz auf weitere AnwendungsfĂ€lle auszuweiten.Â
