< Zurück   INHALT   Weiter >

2.7.4 Aktuelle Situation

Heute verwenden die Geschäftsprozesse bei Johnson & Johnson Stammdaten (wie z. B. Produktdaten) in konsistenter Art und Weise. Die zentrale EMD-Abteilung hat unternehmensweit ein eindeutiges Verständnis der wesentlichen Datenobjekte geschaffen und hat zudem erreicht, dass alle Geschäftsprozesse die Anforderungen des Datenmanagements berücksichtigen.

Ein Prinzip der EMD-Abteilung im Prozessmanagement lautet, dass die Datenqualität von Geschäftsobjekten sowohl vor als auch während der Nutzung der Daten gesichert sein muss. Dafür werden Konzepte aus dem Lebenszyklusund Qualitätsmanagement von physischen Gütern auf das Datenmanagement übertragen.

Abb. 2.39 Systemlandschaft bei Johnson & Johnson. (Otto 2013, S. 15)

Ein gutes Beispiel eines Geschäftsprozesses, in dem die Datenqualität sichergestellt wird, bevor die entsprechenden Daten zur Verwendung kommen, ist der Prozess zur Einführung neuer Produkte. Während es in der Vergangenheit keine Transparenz bezüglich des Produktstatus gab, werden Produktdaten heute in einem mehrstufigen Prozess verwaltet. Sechs Monate bevor ein neues Produkt an den Handel ausgeliefert wird, übermittelt Johnson & Johnson sowohl den Händlern als auch GS1 vorläufige Produktdaten (wie z. B. Informationen zur Verpackung). Drei Monate vor Produktauslieferung werden dann die endgültigen Daten zu Abmessungen und Gewicht des Produktes übermittelt, welche umgehend im SAP-ERP-System eingefroren werden. Zusätzlich wurde ein sogenanntes „Packaging Lab“ am Unternehmenshauptsitz eingerichtet, in dem jedes neue Produkt vor der Erstauslieferung mithilfe des CubiScan-Geräts gescannt wird. Auf diese Weise wird der Prozess der Produkteinführung genutzt, um Produktdaten zu verifizieren, bevor ein Produkt zum ersten Mal ausgeliefert wird.

Heute legt die EMD-Abteilung jedes Jahr rund 3000 Stammdatensätze für Endprodukte und 11.000 Stammdatensätze für Rohmaterial an. Letzteres schließt sowohl Rohmaterial im eigentlichen Sinne als auch halbfertige Materialien, Experimentiermaterial und Ersatzteile mit ein. Das Datenqualitätslevel beträgt heute 99,991 % (berechnet aus dem Verhältnis der Anzahl fehlerfreier Datensätze gemäß den definierten Geschäftsregeln zu der Gesamtzahl der Datensätze im SAP-ERP-System).

Abbildung 2.39 zeigt die Systemlandschaft, die Johnson & Johnson heute für die Anlage von Materialstammdaten verwendet. Die führende Datenquelle ist dabei das SAP-ERP-System, das unternehmensweit genutzt wird. Darüber hinaus hat das EMD-Team weitere Informationssysteme entwickelt, um die benötigte Datenqualität bei Anlage und Pflege der Datensätze sicherzustellen. Alle verwendeten Systeme basieren auf der CranSoft-Plattform von BackOffice Associates[1].

Die Funktionen der einzelnen Systeme und die von ihnen erzeugten Berichte sollen im Folgenden kurz beschrieben werden:

• Die Data Garage speichert täglich eine Kopie aller produktiven SAP-Daten.

• Das Stammdaten-Cockpit ist ein Analyseund Reporting-Tool für die Datenqualität. Es überprüft, ob Stammdatensätze die definierten Regeln verletzen und den Qualitätsanforderungen entsprechen.

• cMat ist ein Workflow-Management-System, das die Anlage von Stammdatensätzen unterstützt. Johnson & Johnson prüft die einzugebenden Daten auf Qualität, bevor sie in den Standardtransaktionen des ERP-Systems gebucht werden. Der Datenfluss durch diese Bereitstellungsbereiche (Staging Areas) stellt sicher, dass nur fehlerfreie Datensätze für den jeweils nächsten Bearbeitungsschritt zugelassen werden und setzt damit das „first time right“-Prinzip um.

• Data Dialysis Trigger Reports: Die Informationen aus dem Stammdaten-Cockpit steuern zusammen mit den Statusberichten aus cMat den Prozess zur Anlage der Materialstammdaten.

• Der Production Validation – Bericht überwacht Änderungen und Fehler in wichtigen Datenfeldern bei allen vorhandenen Materialien.

• Die Stammdaten-Testberichte werden vom Stammdaten-Cockpit erzeugt. 350 unterschiedliche Berichte und Anfragen sind dabei möglich.

• Die Management-Reports liefern Kennzahlen zu Datenqualität und Aktualität pro Abteilung oder für Geschäftseinheiten.

Die Systemlandschaft unterstützt die Sicherung der Datenqualität sowohl vor als auch während der Nutzung der Daten. Das Workflow-Management-System cMat ist dabei das zentrale Anwendungssystem. Es stellt sicher, dass Stammdaten sowohl für Endprodukte als auch für Rohmaterial rechtzeitig und in der benötigten Qualität bereitstehen. Nachdem ein Mitarbeiter ein neues Material angefordert hat, bietet cMat vier verschiedene Qualitätsstadien: „customer ready“, „source ready“, „make ready“ und „delivery ready“. Abbildung 2.40 zeigt ein Beispiel eines Workflow-Statusberichts, der im Cockpit für Materialstammdaten dargestellt wird. Dabei stehen die Zeilen für die Qualitätsstadien und geben an, welche Phasen das Stammdatenobjekt bereits erfolgreich durchlaufen hat.

War die Datenqualität in den ersten Jahren des neuen Jahrtausends mit unter 30 % korrekter Produktdatensätze noch sehr schlecht, so hat Johnson & Johnson mittlerweile ein Six-Sigma-Level erreicht: Am 1. Juli 2012 entsprachen 99,99966 % aller Stammdatensätze den vorgegebenen Datenqualitätsregeln.

Abb. 2.40 Workflow Status Report bei der Anlage von Materialstammdaten. (Otto 2013, S. 16)

Abbildung 2.41 zeigt die Entwicklung des Datenqualitätsindex bei Johnson & Johnson. Dieser berechnet sich aus dem Verhältnis der Anzahl fehlerfreier Materialstammdatensätze zur Gesamtzahl an Materialstammdatensätzen. Ein Datensatz wird als fehlerhaft angesehen, sobald er mindestens eine der definierten Datenqualitätsregeln verletzt. Der erste, noch recht überschaubare Satz an Regeln wurde in der ersten Projektphase definiert. Mittlerweile gibt es bei Johnson & Johnson rund 400 Datenqualitätsregeln, welche täglich geprüft und ggf. modifiziert werden. Dies ist notwendig, um der starken Marktdynamik in der Konsumgüterbranche, speziell auf dem nordamerikanischen Markt, gerecht zu werden.

Wie deutlich erkennbar ist, knickt die Kurve in Abb. 2.41 zweimal stark nach unten ab. Der erste Knick im September 2011 war die Folge einer Datenmigration nach einem weiteren Unternehmenskauf. Der zweite, nicht ganz so ausgeprägte Knick im Januar 2012 ist auf den gewählten Messzeitpunkt zurückzuführen. Dieser war der 1. Januar 2012, ein Sonntag. An diesem Tag entsprach das Kalenderjahr nicht dem Fiskaljahr – eine Unstimmigkeit, die sich bereits am nächsten Tag, dem 2. Januar, auflöste. Die Testlogik wurde daraufhin angepasst.

  • [1] Eine Plattform zur Web-Anwendungsentwicklung des Unternehmens Backoffice Associates, das auf Qualitätsmanagementund Stammdatenmanagementlösungen spezialisiert ist
 
< Zurück   INHALT   Weiter >