Datenmanagement bei der Schaeffler Gruppe Wer digitalisieren will, muss Daten übergreifend managen

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Vernetzte Daten mit hoher Qualität ermöglichen Industrie 4.0, fortschrittliche Analysen, effiziente End-to-End-Prozesse, digitale Geschäftsmodelle, smarte Produkte und maschinelles Lernen. Der global tätige Automobil- und Industriezulieferer Schaeffler erkannte das Potenzial früh und startete vor über zehn Jahren mit einem professionellen Datenmanagement. Hierfür erhielt Schaeffler kürzlich zum zweiten Mal den „CDQ Good Practice Award“.

Schaeffler-Präzisionsprodukte finden sich zum Beispiel im Antriebsstrang der Autos, in Hochgeschwindigkeitszügen, in Windkraftanlagen und in Lösungen für die Luft- und Raumfahrt. Als einen Erfolgsfaktor hat das Unternehmen das professionelle Datenmanagement identifiziert. Schaeffler nimmt heute eine führende Rolle in diesem Bereich ein, denn derzeit managen nur wenige Unternehmen mehr als die normalen Stammdaten übergreifend.

„Wir haben bereits im Jahr 2008 begonnen, die defragmentierten Stammdaten im ERP-System für alle Geschäftsbereiche und alle Länder verfügbar zu machen. Heute managen wir fast alle Unternehmensdaten, nicht nur die Stammdaten“, sagt Markus Rahm, Vice President Corporate Data Management bei Schaeffler. Schaeffler verfolgt dabei einen föderalen Ansatz mit einem zentralen Governance-Team und einem dezentralen Netzwerk von Datenmanagern in den einzelnen Unternehmensbereichen.

Referenzmodell als große Hilfe

„Schaeffler hat seine Stammdaten umfänglich im Griff und bereits einen sehr hohen Reifegrad des Datenmanagements erreicht“, urteilt Prof. Dr. Christine Legner von der Universität Lausanne. Sie leitete die Jury des CDQ Good Practice Awards, den Schaeffler im Jahr 2019 zum zweiten Mal erhielt. Die Auszeichnung wurde im Jahr 2013 als gemeinsame Initiative des Kompetenzzentrums Corporate Data Quality (CC CDQ) und der European Foundation for Quality Management (EFQM) ins Leben gerufen. Die Bewertung leisten je zur Hälfte eine Jury und Mitglieder des CC CDQ, darunter Beiersdorf, SAP, ZF, Bayer, Bosch, Siemens und rund 15 weitere Unternehmen.

Der Weg bis zum heutigen Reifegrad des Datenmanagements war für die Schaeffler-Experten mit viel Arbeit verbunden, aber vor allem in den Bereichen Governance und Qualitätsmanagement konnten sie schnell Erfolge erzielen. Ein bedeutender Schritt fand im Jahr 2014 statt: Schaeffler organisierte das Datenmanagement mit einem übergreifenden Rahmenwerk. Im gleichen Jahr fand ein Reifegrad-Assessment zum Stammdaten-Management statt, das Orientierung gab: Das Unternehmen analysierte, wo es beim Datenmanagement stand, was die Benchmarks waren und wo Stärken und Schwächen lagen. Auf dieser Basis konnten eine Strategie, Prozesse und Kennzahlen übergreifend definiert werden. Das Referenzmodell „Data Excellence Model“ der CC CDQ und die Best Practices vermittelten dabei Sicherheit, beschleunigten das Projekt und legten die Basis für alle Datendomänen. Gerade das Referenzmodell sah Schaeffler als einen der Schlüssel zum Erfolg.

Strukturierter Weg zum Datenmanagement

Schaeffler erkannte frühzeitig, dass für weitere Erfolge in der Digitalisierung eine breitere Datenbasis nötig ist und erweiterte das Datenmanagement von Stammdaten auf weitere Datenbereiche. Um Know-how zu bündeln und zu teilen, hat Schaeffler innerhalb des Corporate Data Management Teams ein Methodenteam aufgebaut. Dieses Kernteam definierte Datendomänen und Verantwortliche, führte Trainings mit mehr als 170 Teilnehmern durch, ergänzte das Schaeffler Management-Handbuch mit neuen Prozessen, erarbeitet KPIs für die Datenqualität, etablierte eine Datenkultur, optimierte ausgewählte Datendomänen und erstellte Datenmodelle. „Wir legen mit dem strukturierten Datenmanagement unter anderem die Basis für effiziente schnelle Prozesse, Business Intelligence und vorausschauende Wartung“, sagt Markus Rahm.

Eine starke Business Intelligence

Schaeffler trifft heute Entscheidungen datenbasierter als noch vor wenigen Jahren. Das Unternehmen betreibt ein SAP-System für beinahe alle 77 Werke, nutzt Salesforce für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM) und PTC Windchill in den 20 R&D Center. Eine klare Softwarearchitektur ist die Voraussetzung für ein effizientes Datenmanagement.

Erfolgsfaktor Datenexzellenz

Schaeffler arbeitet konsequent an einer hohen Datenqualität. Schon heute nutzen allein im Bereich „Produkt- & Materialstammdaten“ die Produktionsbetriebe strukturierte Meetings, in denen 46 Indikatoren für die Datenqualität besprochen werden. Die Grundlage dieser täglichen Arbeit legt eine gute Datenkultur: Bei Schaeffler arbeiten die Experten offen zusammen, treffen sich regelmäßig und halten jährlich Workshops in den Werken zur Daten-Qualitätsanalyse mit Messdiskussion und Schulungen ab. Das schafft Potenzial für mehr Effizienz, höhere Produktqualität und Innovation. Das strukturierte Datenmanagement trägt direkt zum Geschäftserfolg bei.

Erfolgsfaktor Innovation

Oft wird Datenmanagement nicht mit hippen Innovationen auf Deck in Verbindung gebracht, sondern mit dem Maschinenraum. Doch das Beispiel Schaeffler zeigt, dass es durchaus zukunftsweisend ist: Die ganzheitliche Datenstrategie und deren Umsetzung in 47 Datendomänen ist ein deutlicher Fortschritt. Professionelle Datenmodelle beschleunigen Prozesse und ermöglichen Geschäftserfolge. Neue Geschäftsmodelle setzen auf den nun verfügbaren Daten auf und bestehende lassen sich weiterentwickeln. Als Folge des strukturierten Datenmanagements werden zudem immer mehr Innovationen in den einzelnen Geschäftsbereichen möglich. Durch das Data Management-Framework konnte zum Beispiel eine Produktinformations-Management-System für eine Kunden-Plattform projektiert werden.

Erfolgsfaktor Geschäftsnutzen

Übergreifend verfügbare Daten können die Effizienz im Unternehmen steigern und auch neue Geschäftsmodelle ermöglichen. Bestehende Produkte werden durch die Nutzung von Daten verbessert und weiterentwickelt. Gleichzeitig ergänzen datenbasierte Services das Angebot für Kunden. Auch interne Prozesse können durch die Nutzung von Daten optimiert, neugestaltet und vorrausschauender geplant werden.

Vom Datenmanagement zum Data Sharing

Unternehmensweit gepflegte und gemeinsam genutzte Daten sind eine Grundlage für die erfolgreiche Digitalisierung. Aus diesem Bewusstsein heraus schafft Schaeffler einen internen Datenmarktplatz, auf dem die Mitarbeiter benötigte Daten rechtskonform abrufen können. Zusätzlich hat Schaeffler begonnen, die sogenannte Data Shareconomy für sich zu nutzen, denn „es gibt immer mehr Daten zu bewirtschaften und das stellt die Unternehmen vor besondere Herausforderungen. Es ist daher sinnvoll, nach vorab definierten Regeln, Daten über Unternehmensgrenzen hinweg zu teilen und gemeinsam zu nutzen“, sagt Prof. Dr. Christine Legner.

Auch Schaeffler hat bereits eine Data-Sharing-Lösung für die Domänen Kunde und Lieferant eingeführt. Das Unternehmen gehört als Mitglied der CDQ Data Sharing Community zu den Firmen, die den Aufwand für die Pflege von Kunden- und Lieferantendaten minimieren möchten. Denn branchenübergreifend gibt es bei vielen Unternehmen große Überschneidungen der Geschäftspartnerdaten. Vorreiter im Bereich Datenqualität haben sich in der CDQ Data Sharing Community zusammengeschlossen und tauschen qualitätsgesicherte Daten rechtskonform über eine Cloud-Plattform aus. Durch die Zusammenarbeit bleiben Adressen, Steuerdaten etc. stets aktuell.

Als kleinen Tipp für alle, die ihr Datenmanagement professionalisieren wollen, gibt Markus Rahm mit: „Haben Sie ihr Ziel vor Augen und machen Sie lieber kleine, kalkulierbare Schritte auf dem Weg zum strukturierten Datenmanagement. Arbeiten Sie hochwertig und investieren Sie in das Change-Management. Setzen Sie nicht einmal siebenstellige Beträge ein, sondern denken Sie nachhaltig und global. Dabei helfen agile Methoden, Kennzahlen und eine systematische Roadmap.“

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