Datenzentriertes PLM: Der Schlüssel zum Erfolg

Jedes Unternehmen, das komplexe Produkte herstellt, steht vor einer gemeinsamen Herausforderung: dem Dokumentenmanagement. Jede Konstruktions-, Fertigungs- und Wartungsphase stützt sich auf eine eigene Form der Dokumentation und auf werkzeug- und prozessspezifische Datenbanken, die wertvolle Produktdaten in Form von Texten, Tabellenkalkulationen, CAD-Modellen, Fertigungsplänen und anderen Datenquellen isolieren. Bei diesem Ansatz können mehrere Probleme auftreten, da keine dieser unverbundenen Dokumente und Datenquellen interoperabel sind. Sie sind oft inkonsistent und weisen große Unterschiede in Bezug auf Genauigkeit und Qualität auf. Darüber hinaus erfordert die Korrelation von Daten aus verschiedenen Quellen viel manuelle Arbeit, ist fehleranfällig und führt unter Umständen nicht zu verwertbaren oder genauen Erkenntnissen.

Unternehmen können es sich heutzutage jedoch nicht leisten, ihre Daten isoliert zu verwalten. Aufgrund wachsender Kundenanforderungen, komplexer Lieferketten und sich ständig weiterentwickelnder Compliance-Anforderungen müssen sie stattdessen in der Lage sein, Änderungen über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg schnell zu implementieren, und dies ohne sich mit Dateninkonsistenz und manueller Arbeit herumschlagen zu müssen. Moderne Lösungen für Datenmanagement bieten hier einen Ausweg, indem sie zentrale Datenverwaltung und Interoperabilität ermöglichen.

Anstelle einer istolierten und statischen Dokumentenverwaltung müssen Unternehmen zu einem datenzentrierten Ansatz übergehen: alle relevanten Daten müssen zentral verfügbar sein. Dies ermöglicht eine vollständige Rückverfolgbarkeit der Produkte und effektivere Prozesse der Zusammenarbeit, Innovation, Skalierbarkeit, Konfiguration und Compliance für alle Unternehmensbereiche.

Dokumentenzentriert vs. Datenzentriert

Wenn Sie an das traditionelle Product Lifecycle Management (PLM) denken, fällt Ihnen vielleicht als erstes die Dokumentenverwaltung ein. Der Schlüssel zu einem effektiven Lebenszyklusmanagement in den heutigen schnelllebigen Fertigungsumgebungen ist jedoch die Abkehr von statischen Dokumenten hin zu strukturierten Datenmodellen mit offenen APIs. Um zu verstehen, warum die Abkehr von Dokumenten für moderne Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist, werfen wir einen Blick auf die Hauptunterschiede zwischen dem dokumentenzentrierten und datenzentrierten Ansatz:

Dokumentenzentrierter Ansatz

Bei einem dokumentenzentrierten Ansatz werden Informationen in separaten und meist statischen Dokumenten gespeichert und verwaltet. Diese Dokumente liegen zudem in unterschiedlichen Formaten vor – darunter Textdateien, PDFs, Word-Dokumente, Bilder und Tabellenkalkulationen – und werden unabhängig voneinander gespeichert. Ein digitales Dokumentenmanagement kann helfen, Dokumente besser zu organisieren, löst jedoch nicht das grundlegende Problem der fehlenden Datenvernetzung. So sind die Daten in diesen Dokumenten oft unstrukturiert oder nur halb strukturiert und es schwierig macht, bestimmte Informationen zu finden, Daten aus verschiedenen Dokumenten zu vergleichen oder die Zusammenhänge nachzuvollziehen.

Um die gespeicherten Produktdaten einzusehen, müssen die Nutzer das ganze Dokument aufrufen und durchsuchen. Dieser Prozess ist zeitaufwändig, ineffizient und fehleranfällig – zudem fehlt oft relevante Kontextinformation. Selbst moderne Software für Dokumentenmanagement hat hier Grenzen, da Daten oft unstrukturiert und schwer auffindbar bleiben.

Der dokumentenzentrierte Ansatz erschwert auch die Zusammenarbeit von Teams. So sind die Teams häufig gezwungen, Informationen manuell über E-Mail oder Teamchats auszutauschen, wodurch wertvolle Produktdaten noch weiter über das Unternehmen verstreut werden. Darüber hinaus sind viele dieser Dokumente statisch, d. h. sie spiegeln nicht den neuesten Stand wider und führen dazu, dass nicht immer die neuste Version verfügbar ist.

Während dieser Ansatz in den frühen Tagen von PLM ausreichte, führt die zunehmende Komplexität heutiger Produktlebenszyklen zu noch größeren Dateninseln, mehr Inkonsistenzen und schlechterer Abstimmung zwischen Teams. Klassische Dokumentenmanagement-Systeme kann diese Probleme nicht lösen, da sie auf statischen Dokumenten basiert.

Datenzentrierter Ansatz

Der datenzentrierte Ansatz fokussiert sich darauf, Informationen in einem zentralen Datenmanagement zu speichern und zu verwalten – mit nachvollziehbaren, strukturierten Datenmodellen, die die Beziehungen zwischen den Modellen und ihren Elementen im Kontext des gesamten Produktlebenszyklus abbilden. Einzelne Datenelemente wie Lieferantendaten, Bestandsinformationen, Finanzdaten, Bauteile und Sensordaten bleiben als unabhängige, abrufbare Einheiten erhalten, die Teammitglieder gezielt abfragen und bearbeiten können. Dieser Ansatz nutzt in der Regel relationale Datenbanken mit offenen APIs.

Diese Strategie ermöglicht es Teams, durch gezielte Abfragen spezifische Informationen schnell und im richtigen Kontext abzurufen, ohne unnötige Fehler durch manuelle Eingriffe. Zudem können Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Datenelementen erkannt werden, die andernfalls übersehen würden. Schließlich erleichtert der datengetriebene Ansatz die effiziente Datenanalyse und Berichterstellung, sei es in interaktiven Dashboards oder als statische Dokumente für die externe Berichterstattung.

Fünf Dokumentenmanagement System Vorteile

Ein datengetriebener Ansatz verbessert mehrere Bereiche des Product Lifecycle Managements (PLM) und sorgt durch ein zentrales Datenmanagement für effizientere, sicherere und skalierbare Prozesse.

1. Effizienz bei der Datenabfrage und -analyse

Datenzentrierte Plattformen ermöglichen es Teams, Daten schneller abzurufen und zu analysieren. Durch gezielte Abfragen können spezifische Informationen aus großen, strukturierten Datenbeständen sofort abgerufen werden, wertvolle Zeit wird gespart und die Effizienz wesentlich gesteigert.

Da alle Daten zentral gespeichert und über verschiedene Systeme hinweg nachverfolgbar sind, ist die Datenqualität deutlich höher als bei der isolierten Datenverwaltung via Dokumenten. Änderungen werden automatisch in allen integrierten Anwendungen übernommen, wodurch Redundanzen und Fehler minimiert werden.

2. Bessere Entscheidungsfindung

Datenzentrierte Plattformen ermöglichen Echtzeit-Datenverarbeitung und Analysen, sodass Unternehmen fundierte Entscheidungen auf Basis der neuesten Informationen treffen können.

Statt mühsam unterschiedliche Dokumente zu durchsuchen, können Teams ihre datengetriebene Plattform direkt mit Analyse- und Business-Intelligence-Tools verknüpfen. Ein digitales Dokumentenmanagementsystem allein reicht hier nicht aus – es braucht einen datengetriebenen Ansatz, der alle relevanten Informationen integriert.

3. Skalierbarkeit und Flexibilität

Ein datengetriebener Ansatz bildet die Basis für nachhaltiges Unternehmenswachstum. Die Plattformen sind darauf ausgelegt, große Datenmengen zu verarbeiten und lassen sich problemlos mit wachsendem Datenvolumen skalieren.

Zudem bieten viele dieser Systeme On-Premises- und Cloud-Optionen, wodurch Unternehmen ihre Infrastruktur flexibel gestalten und gleichzeitig die Gesamtbetriebskosten senken können. Offene APIs erleichtern die Wiederverwendung von Daten über verschiedene Anwendungen und Plattformen hinweg, wodurch jeder zusätzliche Datenpunkt einen Mehrwert für das Unternehmen schafft.

4. Compliance und Sicherheit

Da alle Daten in einem zentralen Datenmanagement verwaltet werden, ist es wesentlich einfacher, Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren, als wenn die Informationen über unzählige isolierte Dokumente verteilt sind.

Unternehmen können robuste Sicherheitsrichtlinien für ihre datengetriebene Plattform festlegen, um sensible Daten vor unbefugtem Zugriff und Datenlecks zu schützen. Gleichzeitig wird die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (Compliance) durch automatisierte Audit-Trails erleichtert.

5. Innovation und Wettbewerbsvorteil

Ein datengetriebener Ansatz bereitet Unternehmen optimal auf die Zukunft der Produktentwicklung vor. Dank offener APIs lassen sich moderne Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) nahtlos integrieren, die auf strukturierte Daten angewiesen sind, um Modelle zu trainieren und Prozesse zu optimieren.

Unternehmen, die datengetrieben arbeiten, steigern ihre Effizienz, verbessern die Produktqualität, sind schneller am Markt und schaffen sich damit einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

6. Ein leistungsfähiger und flexibler Digital Thread

Ein datengetriebener Ansatz ist die Grundlage für eine effektive Digital-Thread-Strategie, die eine nahtlose Nachverfolgbarkeit von Produktdaten über den gesamten Lebenszyklus hinweg ermöglicht.

Da Beziehungen zwischen strukturierten Datenmodellen und ihren Elementen im Digital Thread verwaltet werden, können Unternehmen die Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Datenpunkten erkennen und effizient steuern.Der Digital Thread stellt sicher, dass alle Produktdaten nahtlos über den gesamten Lebenszyklus hinweg verknüpft und nachverfolgbar bleiben.

Nissan: Ein Praxisbeispiel für datengetriebenen Erfolg

Ein herausragendes Beispiel für die erfolgreiche Umsetzung des datengetriebenen PLM-Ansatzes ist Nissan Motor. Als Nissan mit der Produktion von Elektrofahrzeugen begann, musste das Unternehmen eine Vielzahl komplexer softwarebasierter Varianten innerhalb der Fahrzeuge verwalten. Die Teams waren gezwungen, Daten manuell zwischen verschiedenen Systemen zu kopieren und einzufügen, wodurch kritische Informationen verloren gingen. Diese manuelle Arbeit führte zu Fehlern und Inkonsistenzen.

Um diesen Herausforderungen zu bewältigen, führte Nissan ein einheitliches, durchgängiges System zur Verfolgung digitaler Assets und Software-Funktionen über den gesamten Produktlebenszyklus ein. Dank dieser zentralisierten Plattform kann Nissan nun zeitnah erkennen, welche Auswirkungen eine einzelne Software-Änderung auf verschiedene Fahrzeugvarianten hat. Der zentral verwaltete Digital Thread macht zudem das manuelle Kopieren und Einfügen von Daten zwischen unterschiedlichen Systemen überflüssig, wodurch Fehler minimiert und Zeitverluste vermieden werden. Dieser datengetriebene Ansatz hilft Nissan, Software-Varianten effizient zu verwalten – eine zentrale Voraussetzung für Skalierbarkeit, Wettbewerbsfähigkeit und somit langfristigen Erfolg.

Unterstützung eines datengetriebenen Ansatzes mit Aras Innovator

Aras Innovator®, unsere anpassbare, cloudbasierte PLM-Plattform, verfügt über eine bewährte Architektur zur Erstellung eines erweiterbaren und flexiblen Digital Threads auf Basis strukturierter Daten. Als eine der führenden Datenmanagement-Lösungen ermöglicht Aras Innovator die zentrale Verwaltung produktbezogener Daten in Echtzeit. Die Plattform bietet eine offene API sowie Lösungen zur Modellierung, Befüllung und Synchronisierung strukturierter Daten – sowohl mit externen eigenständigen Tools, statischen Dokumenten als auch mit anderen Datenmanagement-Lösungen.

Aras Innovator ermöglicht eine durchgängige, datengetriebene PLM-Strategie mit folgenden Funktionen:

• Ein erweiterbares Datenmodell mit offenen APIs, um alle PLM-Dienste mit einer zentralen digitalen Datenstruktur zu verbinden.
• Low-Code-Entwicklung und DevOps-Funktionen für die agile Entwicklung neuer Anwendungen in Ihrer PLM-Umgebung.
• Erweiterte Digital-Twin-Funktionen, um Änderungen an Produkten und Assets in Echtzeit zu verwalten.
• Zentrales Datenmanagement, um Compliance nachzuweisen und Audit-Trails zu erstellen.

Erleben Sie den datenzentrierten Ansatz in Aktion – in unserer On-Demand-Präsentation „More Freedom For Your Product Data„.