Daten­-Management


Daten als Wirtschaftsgut erkennen
Durch die zunehmende Digitalisierung entstehen in modernen Unternehmen immer größere Datenmengen. In der Lebensmittelbranche kommen gesetzlich vorgeschriebene Dokumentationsvorgänge hinzu. Viele Daten werden nicht genutzt – dabei sind sie der Schlüssel für innovative Produktions- und Logistikanwendungen und auch völlig neue Geschäftsmodelle. Umgekehrt sind Daten, die dringend benötigt werden, häufig von schlechter Qualität oder fehlen ganz. Die Abteilungen, die im Unternehmen für das Daten-Management zuständig sind – meist sind das Mitarbeiter aus Produktmanagement, Marketing und IT – müssen festlegen, welche Daten benötigt werden und welche Daten per Kennzeichnung auf dem Produkt platziert werden.

Bessere Geschäfts­entscheidungen

Nutzen für den ganzen Kreislauf

Vernetzung und Daten­qualität

Auto-ID sorgt für Daten­qualität

Systeme für effizientes Daten­management

Bessere Geschäfts­entscheidungen


Unabhängig von der Branche benötigt die Geschäftsführung stets genaue Daten, anhand derer sie Entscheidungen trifft.

In der Lebensmittelbranche ist der Bedarf nach aktuellen Daten besonders groß: Die Ware verdirbt schnell, und die Nachfrage schwankt stärker als bei anderen Produkten – teils in Abhängigkeiten von saisonalen Einflüssen. Echtzeit-Information zu Produktion, Logistik und Supply Chain hilft Entscheidern, die richtige Wahl zu treffen, hierzu bildet die automatische Datenerhebung eine grundlegende Voraussetzung.
Je aktueller die Daten, desto bessere Entscheidungen werden getroffen.
Je aktueller die Daten, desto bessere Entscheidungen werden getroffen.
Am Daten-Management sind für gewöhnlich Mitarbeiter verschiedener Abteilungen involviert
Am Daten-Management sind für gewöhnlich Mitarbeiter verschiedener Abteilungen involviert

Nutzen für den ganzen Kreislauf


Die erhobenen Daten kommen dabei den Lebensmittelproduzenten und auch den Branchenpartnern zugute. Unternehmen können diese Daten monetarisieren oder im Gegenzug Daten von ihren Partnern erhalten. Ein funktionierender Datenaustausch mit Landwirten, Transportunternehmen und Lebensmitteleinzelhandel ermöglicht, die Produktionsanlagen gleichmäßiger auszulasten und schnell auf Änderungen von Angebot und Nachfrage zu reagieren.

Dabei profitieren die Partner von einer verbesserten Logistik. Daten von verschiedenen Stationen des Produktlebens dienen auch dazu, das Produkt selbst zu optimieren. Wenn ein Hersteller z.B. hochwertige Daten von Recyclingunternehmen erhält, kann er damit die Recyclingfähigkeit seiner Produkte bzw. der Verpackungen verbessern.

Vernetzung und Daten­qualität


Voraussetzung dafür ist ein funktionierender Austausch, z.B. in Form einer Datendrehscheibe, die Daten zwischen verschiedenen Systemen bewegt: Zum Beispiel zwischen Abpump- und Reinigungsanlage oder zwischen Landwirten und Transportunternehmen.

Datendrehscheiben organisieren und automatisieren Schnittstellen zwischen Systemen. Es dürfen keine Datensilos entstehen, sondern Daten sollten möglichst frei zirkulieren. Auch Medienbrüche sollten möglichst vermieden werden – v.a. solche, bei denen Daten von Hand übertragen werden! Spezielle Systeme sollten die Daten verarbeiten, eine Auswertung „per Hand“ durch Fachleute ist zu aufwändig.

Um aus den großen Datenmengen allerdings brauchbare Aussagen abzuleiten, sind die Systeme auf eine gleichbleibend hohe Datenqualität angewiesen – d.h. es müssen Daten in gleichbleibenden, möglichst kurzen Abständen erhoben werden, am besten permanent.

Auto-ID sorgt für Daten­qualität


Daten händisch zu erheben – indem Mitarbeiter Scans durchführen oder Daten gar handschriftlich festhalten – ist bei den Datenmengen, die für solche komplexen Datenströme nötig sind, keine Option.

Ein Unternehmen müsste unzählige Mitarbeiter dafür einsetzen, es würden sich zwangsläufig auch Fehler einschleichen. Daher müssen Hersteller die Datenerfassung automatisieren.

Mit Auto-ID werden Prozesse maschinell erfasst und dokumentiert, freiwerdende Mitarbeiter können für wichtigere Aufgaben eingesetzt werden. Fehler sind bei einem funktionierenden System nahezu ausgeschlossen. Daten von Mitarbeitern erheben zu lassen, liefert stets nur Momentaufnahmen.

Auto-ID-Systeme dokumentieren mit geringem Aufwand jeden einzelnen Vorgang und liefern verlässliche Daten.

Systeme für effizientes Daten­management


Für das Sammeln und Bereitstellen von Daten werden häufig PIM- und DAM-Systeme angewendet. Unter PIM (Product Information Management) versteht man die Bereitstellung von Produktinformationen für den Einsatz in verschiedenen Ausgabemedien beziehungsweise Vertriebskanälen sowie für unterschiedliche Standorte.

DAM steht für Digital Asset Management und bezeichnet Softwareanwendungen zur Speicherung und Verwaltung von digitalen Inhalten, insbesondere von Mediendateien wie Grafiken, Videos, Musikdateien und Textbausteinen. Eine weitere wichtige Anlaufstelle für Daten ist in fast jedem Unternehmen ein ERP-System (Enterprise Resource Planning).

Es liefert eine Übersicht aller Ressourcen und Prozesse und erleichtert Planung und Verwaltung.

Machen Sie es zur Chefsache!


Aufgrund der Chancen, die Industrie 4.0 bzw. das Internet der Dinge (IoT) bieten, sollten Ent­wicklungen vom Management initiiert werden.

Laut der Wirtschaftsprüfungs-Gesellschaft PWC gibt es drei Hindernisse, welche die Digitalisierung in Betrieben ausbremsen:
  1. Digitalisierung ohne Blick in die Zukunft: Lediglich Ergänzung bestehender Geschäftsmodelle
  2. Zerrissenheit innerhalb der Firmen: Es gibt eine ausgeprägte Scheu vor tiefgreifenden Veränderungen
  3. Slow-Tech: Rückständigkeit gegenüber der Markt- und Organisationsentwicklung 
Für zukunftsorientierte Unternehmen bedeutet das: Die Digitalisierung muss in kleinen, aber kontinuierlichen Schritten stattfinden.

Wenn bestehende Prozesse optimiert wurden und die Akzeptanz der Mitarbeiter gewonnen ist, entstehen innovative Ideen von ganz allein! Der Verzicht auf digitale Hilfsmittel verursacht langfristig deutlich mehr Kosten, als durch die Einführung entstehen.

euroident bietet:

  • Beratung Ausrichtung Datenmanagement
  • Analyse der Auto-ID-IST-Situation
  • Entwicklung von Auto-ID-Nutzungs-Szenarien
  • Unterstützung Auto-ID-Projektmanagement
  • Entwicklung firmenspezifischer Datenkreislauf
  • Auto-ID-Schulungen
  • Schnittstellen-Management zu bestehenden IT-Lösungen

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