Product Information Management (PIM), DAM, EAM, PII, Datenanreicherung, Matching und Linking. Sie sind nicht ganz sicher, was all diese Abkürzungen, Begriffe und Hypes bedeuten, und was sie mit Master Data Management (MDM) zu tun haben? Sie erhalten Ihre MDM Definitionen an einem Ort in diesem A-Z vom MDM.

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Dass der datengetriebene Markt von heute sich kontinuierlich verändert, ist allgemein bekannt. So wirken sich beispielsweise Kundenanforderungen auf die Arbeitsweise von Unternehmen aus, da diese ihre Produktentwicklung immer wieder neu ausrichten müssen. Wie aber kann ein Unternehmen Kundenanforderungen schnell erfüllen und dabei trotzdem die Produktqualität sichern? An diesem Punkt kann Ihnen die Kombination aus Produkt-Lifecycle-Management (PLM) und Produkt-Stammdatenverwaltung (Product Master Data Management: PMDM, auch Product Information Management: PIM) helfen, die Nase vorn zu behalten.

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Das Product Lifecycle Management (PLM) hat sich in nur wenigen Jahren sehr stark verändert. Das betrifft aber nicht den Produktlebenszyklus selbst. Dieser lässt sich prinzipiell nach wie vor auf die Phasen Einführung, Wachstum, Reife und Niedergang herunterbrechen. Was sich allerdings grundlegend verändert hat, ist das Management bzw. die Verwaltung des Lebenszyklus. PLM wurde ursprünglich entwickelt, um in der Produktion die unzähligen Teile und Komponenten der verschiedenen Zulieferer zu erfassen und zu verfolgen. Heute ist PLM für die meisten Unternehmen und Branchen ein entscheidender Erfolgsfaktor. Allerdings laufen PLM-Nutzer Gefahr, vom Wettbewerb überholt zu werden, wenn sie über keine digitale Strategie für das Product Lifecycle Management verfügen.

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Viele Unternehmen suchen derzeit nach Wegen zur Verbesserung ihrer Produktdesignabläufe, um trotz der zunehmenden Produktkomplexität und des steigenden Wettbewerbs ihren Erfolg zu sichern. Lösungen zu finden, die tatsächlich die gewünschten Verbesserungen bewirken, nimmt aber meist viel Zeit in Anspruch. Außerdem sollten Unternehmen in der Situation bereit sein, sich notfalls auch von alten, liebgewonnenen Ansichten und Praktiken zu verabschieden.

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In der Vergangenheit war es meist recht schwierig, Kundendaten zu generieren, zu bereinigen und (vor allem) zu interpretieren. Seit Ankunft des Internet der Dinge (IoT) ist nicht nur die Menge der verfügbaren Kundendaten sprunghaft angestiegen, sondern auch die der Daten, die Hersteller aus der täglichen Nutzung ihrer Produkte ziehen können. Bereits dieses Jahr sind laut Gartner 8,4 Mrd. vernetzte „Dinge“ in Benutzung.

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