Wenn es Ihnen so geht, wie den meisten anderen Unternehmen, haben Sie vermutlich Probleme damit, aus dem Inhalt Ihrer diversen isolierten Datensilos schlüssige Erkenntnisse zu ziehen. Wir leben in einer virtuellen, technologisch hochentwickelten Welt, in der Unternehmen und ihre Kunden bei ihren tagtäglichen Transaktionen und Interaktionen immer stärker auf Technologie angewiesen sind – Tendenz weiter steigend. Die entsprechenden Kunden- und Transaktionsdaten werden aber in den meisten Unternehmen in zahlreichen verschiedenen, nicht integrierten Systemen gespeichert. Auf dieser Basis die einzelnen zusammengehörenden Datenfragmente zu identifizieren und zu integrieren, um sich eine vollständige, durchgehend einheitliche Ansicht aller Kundendaten zu verschaffen, ist nahezu unmöglich. Das liegt daran, dass die einzelnen Systeme eine solche Ansicht nicht unterstützen und nicht dafür ausgelegt sind, den vollständigen Lebenszyklus der Daten zu verwalten. Stattdessen enthalten Sie meist nur die für die jeweilige Abteilung relevanten Datenbestandteile.
WeiterlesenDass 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.
WeiterlesenDas 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.
WeiterlesenIn 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.
WeiterlesenAufgrund der heute fast omnipräsenten mobilen Geräte und des Internet der Dinge (IoT), rückt eine mögliche Integration der bislang isolierten ALM- und PLM-Silos immer mehr in den Mittelpunkt des Interesses. ALM verwaltet Softwareanwendungen über deren gesamten Lebenszyklus, während PLM dasselbe für materielle Produkte leistet. Aufgrund der spezifischen individuellen Eigenschaften von Software und Hardware bestehen aber dennoch einige Unterschiede.
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