Ein gut strukturiertes Produktdatensystem ist grundlegend für eine erfolgreiche Implementierung des Produktlebenszyklus-Managements (PLM). Ohne dieses kämpfen Unternehmen mit Informationsinseln und Inkonsistenzen, die durch Fehler und Hindernisse für die Zusammenarbeit die Abläufe verlangsamen. Glücklicherweise gibt es drei Schlüsselmethoden, die Unternehmen implementieren können, um eine erfolgreiche Produktstruktur zu erreichen; dazu gehören die Etablierung von standardisierten Datendefinitionen und einer einzigen Wahrheitsquelle, die Entwicklung einer starken Grundlage mit einer Kernstruktur und die Annahme von Techniken, die die Datenzugänglichkeit und Prozessoptimierung verbessern.
Durch die folgenden Methoden können Unternehmen sicherstellen, dass ihre PLM-Systeme optimal funktionieren und das tägliche Entscheidungsfindungserlebnis der relevanten Stakeholder verbessern, während sie sich durch den gesamten Produktlebenszyklus arbeiten.
Laut einer Untersuchung von Think with Google sehen 86% der leitenden Angestellten die Beseitigung von organisatorischen Silos als „entscheidend für die Erweiterung der Nutzung von Daten und Analysen bei der Entscheidungsfindung“ an. Dateninseln sind in multinationalen Konzernen üblich, aber schädlich für reibungslose Abläufe, und in diesem Sinne fungiert ein zentrales PLM-System als eine einzige Wahrheitsquelle für alle Stakeholder, unabhängig von der Abteilung, die aktuelle Informationen bereitstellt. Mit genauen Daten zur Hand können Teams zusammenarbeiten und das Risiko von Fehlern reduzieren, die durch veraltete oder widersprüchliche Daten verursacht werden.
Durch die Etablierung von klaren und konsistenten Definitionen für alle Datenpunkte, von Materialeigenschaften bis zu technischen Spezifikationen, innerhalb eines Unternehmens-PLM-Systems, erlangen Stakeholder ein gemeinsames Verständnis davon, was jedes repräsentiert, was garantiert, dass Daten nicht fehlinterpretiert werden können, was Verwirrung reduziert und die Kommunikation und Konsistenz über Silos hinweg verbessert.
Alle Produkte benötigen eine technische Spezifikation, die die Grundlage des Produktdesigns bildet. In jeder Designiteration können Spezifikationen entspannt oder geändert werden, und die Spezifikation sollte in jedem Produkt mitgeführt werden. Während die Spezifikation mitgeführt wird, werden auch die entsprechende Stückliste, Produktdesign-Daten und das Fertigungspaket mit der Spezifikation mitgeführt. Eine gut definierte Spezifikation zeigt den Stakeholdern das Kern-Design und die Fertigungsabsicht für ein Produkt.
Unternehmen sollten ihre Produktdaten so strukturieren, dass sie die verschiedenen Stadien des Produktlebenszyklus widerspiegeln, von der Konzeption bis zur Fertigung und darüber hinaus. Konstruktionsdaten könnten beispielsweise 3D-CAD-Modelle und zugehörige technische Spezifikationen umfassen, während Fertigungsdaten Produktionsanweisungen, Arbeitsauftragsdetails und Qualitätskontrollverfahren einschließen könnten. Die Annahme dieses gezielten Ansatzes wird den Stakeholdern helfen, auf die spezifischen Daten zuzugreifen, die sie in jeder Phase benötigen, und reduziert die verschwendete Zeit bei der Suche nach irrelevanten Informationen.
Die Nachverfolgung von Datenänderungen im gesamten Produktlebenszyklus durch Versionskontrolle ermöglicht es den Stakeholdern, die Entwicklung eines Designs oder Fertigungsprozesses zu sehen, zu identifizieren, wer Änderungen vorgenommen hat, und im Falle von Revisionen zu früheren Iterationen zurückzukehren. Die Fähigkeit, dies zu tun, ist wesentlich, um die Zusammenarbeit zwischen Teams zu erleichtern und Nachvollziehbarkeit und regulatorische Konformität zu gewährleisten. In dem Szenario, in dem ein Ingenieur während der Fertigung auf ein unerwartetes Problem stößt, würde die Versionskontrolle es ihm ermöglichen, das Problem auf eine spezifische Designänderung zurückzuführen, die Ursache zu identifizieren und möglicherweise zu einer Version des Produkts zurückzukehren, die wie beabsichtigt funktionierte.
In Teilebibliotheken werden Komponentendaten mit Metadaten-Tags angereichert, die wie Schlüsselwörter für Such- und Kategorisierungsfunktionen wirken. Durch diese Tags kann ein intelligentes PLM-System leicht durch umfangreiche Teileinventare suchen und filtern, beispielsweise unter Verwendung von Komponententypen, Werten und Gehäusegrößen. In modernen PLM-Systemen ermöglicht eine Integration mit MRP, Lieferketten-Datenquellen und IMS-Anwendungen den Stakeholdern eine vollständige Sichtbarkeit der Komponentendaten und deren Verwendung im gesamten Produktportfolio.
Eine benutzerfreundliche PLM-Systeminterferenz kann das Navigationserlebnis der Teams verbessern. Eine gut gestaltete Schnittstelle, die es den Benutzern ermöglicht, auf effiziente und einfache Weise die Daten zu finden, die sie benötigen. Die Implementierung von Funktionen wie intuitive Suchfunktionen, klare Datenvisualisierungswerkzeuge und benutzerspezifische Dashboards kann den Datenzugriffsprozess vereinfachen und das Benutzererlebnis insgesamt verbessern. Wenn sie effizient nach benötigten Daten suchen können, sind die Stakeholder eher geneigt, neue PLM-Systeme zu akzeptieren und zu adoptieren, was zu einer besseren Kollaborationskultur und einem datengesteuerten Produktentwicklungsprozess führt.
Nachdem die Grundlagen zur Strukturierung von Produktdaten für den Erfolg behandelt wurden, können Unternehmen zusätzliche Methoden erkunden, um ihre PLM-Systeme zu optimieren und noch größere Effizienz freizusetzen.
Unternehmen könnten die Einbindung von digitalen Zwillingen in Betracht ziehen. PLM-Systeme mit einer digitalen Zwilling-Darstellung eines Produkts ermöglichen es der Fertigung, der Qualitätskontrolle und Teams im Feld, die Schleife bei der Identifizierung von Defekten, Produktaktualisierungen und Änderungsanfragen zu schließen. Eine kontinuierliche Verbesserung ist nun während des gesamten Produktlebenszyklus möglich, da sich die realen Bedingungen im Feld ändern.
Die Fähigkeiten eines PLM-Systems können durch die Integration mit zusätzlichen Unternehmenssystemen wie ERP, MRP oder CRM erweitert werden. Solche Integrationen öffnen die Tür zu einer ganzheitlicheren Sicht auf Produktdaten, die Prozesse straffen und die gesamte betriebliche Effizienz von Unternehmen verbessern könnten.
Intern können Unternehmen, die diesen Datenstrukturierungsmethoden folgen, verbesserte Zusammenarbeit über verschiedene Silos und Teams hinweg freisetzen, eine Reduzierung von Fehlern durch Inkonsistenzen erreichen und letztendlich eine schnellere Markteinführungszeit und höherwertige Produkte erzielen. Durch diese Techniken positionieren sich Unternehmen, um sich an die sich wandelnde Landschaft von PLM anzupassen, was sicherstellt, dass sie an der Spitze von Innovation und Wettbewerbsfähigkeit bleiben.
In der Zukunft, da PLM weiterhin Prozesse beeinflusst, werden dies auch die verfügbaren Datenstrukturierungstechniken tun; Unternehmen, die diese Veränderungen annehmen, werden gut positioniert sein, um ihre Produktentwicklungszyklen zu optimieren und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Da die Technologie weiter voranschreitet und sich die Marktanforderungen entwickeln, wird die Fähigkeit, Produktdaten effizient zu verwalten und zu nutzen, ein Eckpfeiler des Erfolgs sein. Indem Unternehmen strukturierte Produktdaten priorisieren und aufkommende PLM-Optimierungstechniken annehmen, können sie nicht nur heute, sondern auch morgen erfolgreich sein.