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4 Chancen und Herausforderungen des modernen Enterprise-Asset-Management

Autor: Darren Cooper
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10. April 2018

Viele Unternehmen suchen heute nach Möglichkeiten, sich mithilfe neuer, wegweisender Technologien komplett zu transformieren und die internen Prozesse zu verbessern. Trotz der mittlerweile auf breiter Front greifenden Digitalisierung ist in zahlreichen Firmen die Datenverwaltung aber noch nicht so strukturiert, dass sich aus den Daten greifbarer Mehrwert ziehen lässt. Nur wenn isolierte Datensilos im Unternehmen konsequent geöffnet werden, können Kundendaten zu Kundenerkenntnissen werden. Und die Verwaltung von Produktdaten mittels Spreadsheets muss endlich der Integration in harmonisierte Geschäftsprozesse weichen, damit sich zeitnah personalisierte Kundenangebote entwickeln lassen. Auch die Verwaltung von Anlagendaten kann die digitale Transformation unterstützen und sollte nicht vernachlässigt werden.

In diesem Blog-Post wollen wir einige typische Chancen und Herausforderungen beim Asset-Management in der digitalen Landschaft von heute betrachten. Aber was versteht man eigentlich unter „Assets“?

Der Begriff „Enterprise Assets“ ist die moderne Version der guten alten Vermögenswerte – Dinge, die einem Unternehmen gehören. Diese können materieller oder immaterieller Natur sein. Zu den materiellen Assets zählen beispielsweise Fahrzeuge, IT, technisches Gerät, Produktionsausrüstung, Gebäude, Infrastruktur und intelligente Geräte. Immaterielle Assets sind Dinge wie geistige Eigentumsrechte, Kapital, Software und/oder digitale Ressourcen.
 Despite the strive for digitalisation, enterprises must still manage physical assets

 

1. Das Enterprise-Asset-Management transparenter machen

In vielen Unternehmen ist die Asset-Infrastruktur hochkomplex, da sich die einzelnen Werte auf verschiedene Standorte, Abteilungen und Datenbanken verteilen. Dieser Mangel an Transparenz erschwert den Überblick. Fragen nach dem aktuellen Zustand von Assets, die einen bestimmten Geschäftsprozess unterstützen oder danach, wer sie derzeit nutzt und wo sie sich befinden, lassen sich so kaum beantworten.

Ohne ausreichende Transparenz lassen sich keine zuverlässigen Aussagen über die Bereitstellung, Lagerung und Bestände bestimmter Assets treffen, was genaue Forecasts nahezu unmöglich macht. Das wiederum bremst Workflows aus, lässt die Kosten steigen, führt zu Fehlbeständen und drückt die Kundenzufriedenheit.

Große Industrie- und Dienstleistungsunternehmen legen mittlerweile höchsten Wert auf ein sauberes Asset-Management, da sie erkannt haben, dass es die Instandhaltung unterstützt und eine vorausschauende Wartung ermöglicht. Außerdem lässt sich mithilfe von Asset-Management die Vorhaltung von Überbeständen und Ersatzausrüstung reduzieren. In anderen Branchen lassen sich Kosteneinsparungen realisieren, wenn man jederzeit weiß, wo und in welchem Zustand sich bestimmte Assets befinden. So lassen in Krankenhäusern, wo zahlreiche Vorrichtungen und Geräte mobil genutzt werden können, unauffindbare Assets schnell die Miet- und Beschaffungskosten steigen. In kapitalintensiven Branchen setzt man auf Asset-Management, um in geschäftskritischen Bereichen Störungen zu vermeiden. Das gilt zum Beispiel für die Prozessfertigung, wo die Messung von Energienutzung oder Kraftstofffluss entscheidend ist, um die Geschäftsabläufe von Kunden zu unterstützen.

 

2. Assets anwendungsübergreifend in Beziehung setzen 

Einzelne Assets müssen zunehmend miteinander in Beziehung gesetzt werden, und das oft auf sehr vielschichtige Weise. Die so entstehenden komplexen Beziehungen lassen sich aber mit herkömmlichen Asset-Management-Systemen oder Anlagenregistern nur unzureichend abbilden.

Bei sicherheits- und umweltrelevanten Abläufen können Managementaufgaben z. B. in die Zuständigkeit verschiedener bestehender Asset-Management-Systeme fallen. Das bedeutet, dass man hier in der Lage sein muss, alle relevanten Nutzungsarten und Einsatzbereiche zu identifizieren. Da die heute genutzten Asset-Management-Tools meist auf bestimmte Anwendungen ausgerichtet sind, ist das aber alles andere als einfach.

 Are traditional Enterprise Asset Management tools adequate?


3.
Neue Geschäftsmodelle unterstützen

Im Rahmen ihrer digitalen Transformation versuchen manche Unternehmen, ihre produktbasierten Geschäftsmodelle durch mehrwertorientierte Services zu ergänzen, um sich so vom Wettbewerb differenzieren zu können.

Hier einige Beispiele dafür: Versorgungsbetriebe bieten ihren Kunden zunehmend neue Services und Bereitstellungsmethoden. Dabei finden neue, miteinander vernetzte Assets den Weg in die Distributionsnetzwerke und damit auch ins Heim des Verbrauchers. Sogar Kundenserviceexperten setzen auf leistungsstarke Datenverwaltungsfunktionen, um Asset-Überwachung und -Wartung mit der Nachfrageplanung in Einklang zu bringen. Hier liegt die Herausforderung (aber auch die Chance) darin, die zwischen diesen Assets, dem Anbieter, dem Distributionsnetzwerk und dem Kunden bestehen, so abzubilden, dass Servicekontrolle und Zuverlässigkeit davon profitieren.

Ist man dazu in der Lage, kann das bestehende Lösungen sowie neue Projekte potenziell mit Mehrwert ausstatten. Ein gutes Beispiel sind hier Fahrzeuge: Je instrumentierter diese werden, desto einfacher lassen sich neue Sicherheitsfunktionen und Services implementieren, die auf bestehenden Assistenzsystemen aufsetzen wie Navigation, Parkassistent, Tempomat, Stauwarner und Umweltinformationen. 

 

4. Analysedaten nahezu in Echtzeit bereitstellen 

Mit zunehmender Instrumentierung von Assets können über diese gesammelten Daten potenziell auch eine fast in Echtzeit mögliche Analyse ihrer Betriebsparameter unterstützen. So lässt sich mithilfe vorausschauender und präventiver Wartungsplanung die Asset-Performance steigern. 

 

Wie Unternehmen neue Möglichkeiten fürs Asset-Management erkunden

Heute haben Unternehmen die Möglichkeit, diese Asset-Management-Herausforderungen in Chancen zu verwandeln, und die Art, wie sie ihre Vermögenswerte verwalten, ganz neu zu strukturieren. Allerdings sind bestehende Softwarelösungen für die Asset-Verwaltung wie Enterprise Asset Management (EAM)- und Enterprise Resource Planning (ERP)-Systeme alleine meist nicht ausreichend, um die komplexen Asset-Management-Strukturen von heute mit der nötigen Flexibilität zu managen. Oft liegt das Problem auch darin, dass diese Systeme einer einzelnen Abteilung zugeordnet sind oder sich nur auf bestimmte Assets beziehen. Auch werden Asset-Daten häufig von anderen Informationen getrennt in isolierten Datensilos vorgehalten.

Ein dezentraler Ansatz verhindert eine effiziente Verwaltung kritischer Geschäftsprozesse. Außerdem könnte die zunehmende Komplexität der Asset-Strukturen den Asset-Managern ebenso Probleme bereiten wie die veränderlichen Zusammenhänge und Bezeichnungen.

Um diesen Problemen beizukommen, setzen manche Unternehmen auf Lösungen für die Stammdatenverwaltung, die ihnen helfen, Assets in ihrer Funktion, Performance und Konfiguration sowie in ihren Querbeziehungen darzustellen. Ein Vorteil von Stammdatenverwaltung liegt darin, dass sie sämtliche Daten aus einzelnen Silos, Abteilungen, Geschäftsbereichen und Anwendungen integriert und so die Entscheidungsfindung verbessert. Damit ist Stammdatenverwaltung natürlich auch in der Lage, Asset-Informationen zu integrieren und zu standardisieren. Auf diese Weise lässt sich dann auch die Zahl der Prozesse reduzieren, mit denen ein Unternehmen arbeiten muss.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Asset-Management-Systemen bietet eine Stammdatenlösung Unternehmen die Möglichkeit, Asset-Daten einfach zu erfassen, zu validieren und zu bereinigen und sie miteinander in komplexe Beziehungen zu setzen. So lassen sich unter anderem auch neue Arten von SLAs definieren und überwachen.

Nutzt man im Rahmen eines Stammdatenprozesses für das Asset-Information-Management zudem noch Data Governance Best-Practices, kann das die digitale Transformation sowie neue Geschäftsprozesse unterstützen und den Wandel von einer reaktiven Asset-Wartung zu einer vorausschauenden, präventiven Instandhaltung beschleunigen.

Wir empfehlen Ihnen unser (englischsprachiges) On-Demand Webinar als Einführung in das Thema  Stammdatenverwaltung: What is Master Data Management?


Darren Cooper hat einen Großteil seiner beruflichen Laufbahn in der Software-Vertriebsberatung verbracht und dabei verschiedene Branchen kennengelernt. Über die letzten 15 Jahre hat er sich auf das Thema Datenverwaltung spezialisiert und in dem Zusammenhang namhaften globalen Unternehmen bei der Entwicklung ihrer Data Governance-Strategien geholfen. Heute unterstützt Cooper das Wachstum von Stibo Systems, indem er verdeutlicht, wie sich mithilfe unserer einzigartigen Technologie die digitale Transformation unserer Kunden beschleunigen lässt.


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