Case Studies und Testimonials

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Hagos eG Industriegrosshandel

Number of Employees 400 Customer Focus B2B & B2C 1919 wurde die Genossenschaft der deutschen Kachelofen- und Luftheizungsbauer in Stuttgart gegründet. Seitdem liefert Hagos dem Fachhandwerk alle Bauteile, Materialien und Werkzeuge, die zur Herstellung von Kachelöfen und Kaminen notwendig sind. Das Unternehmen besitzt 16 Niederlassungen/Läger und hat Kunden und Lieferanten in ganz Europa. www.hagos.de

Probleme

Die Stammdaten der Hagos waren in verschiedenen Systemen teils redundant gespeichert und die aktuellen Pflegeprozesse waren zeitaufwändig.

Sowohl neue Stammdaten als auch Änderungen/Aktualisierungen bei bestehenden Artikel- oder Kundenstammdaten wurden in Listen per Mail-Anhang an den nächsten Bearbeiter weitergereicht. Dieser Prozesse war fehlerbehaftet, wenig transparent und führte zu unterschiedlichen Versionsständen in den Datenbanken und Systemen.

Datenänderungen waren schwer nachvollziehbar, da die Protokollierung nicht standardisiert und automatisch erfolgte. Die Verteilung der Daten fand nicht in Echtzeit statt, was sowohl zu einer Verzögerung im Pflegeprozess führte als auch die Gefahr barg, nicht aktuelle Daten zu nutzen.

Lösung

Um die Daten für die verschiedenen Sub-Systeme in geeigneter Form bereit zu stellen, wurde ein zentrales Datenmodell entworfen.

Außerdem wurde ein mehrstufiger Ergänzungs- und Freigabeworkflow entworfen, um Systembrüche zu vermeiden und die Pflegeprozesse zu standardisieren. Hierbei definierten die Stakeholder Kennzahlen für die Datenqualitätskriterien und entsprechende Maßnahmen wurden bereits in den Pflegeprozess integriert.

Der gesamte Stammdaten-Pflegeprozess erfolgt jetzt workflow-unterstützt im System. Systembrüche sind nicht mehr vorhanden. Um die Datenqualität konstant hoch halten zu können wurden Auswertungsmöglichkeiten und Data-Clearing-Funktionalitäten eingeführt. Basierend auf diesem Anforderungskonzept (Lastenheft) wurde ein Master-Data-Management-Tool qualifiziert und eingeführt.

 

Key Points

  • Die Konzeption der zentralen Datenhaltung und die Definition des Datenerzeugungs- und Pflegeprozesses führt zu einer hohen Datenqualität. Redundanzen und Inkonsistenzen wurden beseitigt.
  • Ein Kennzahlensystem im Managementreport gibt Auskunft über die Datenqualität.
  • Nachgelagerte Prozesse, die auf aktuelle Stammdaten angewiesen sind, konnten um ca. 15% beschleunigt werden. Die Investition wurde mit ROI von 2,5 Jahren realisiert.
  • Kostensenkung bei der Datenerfassung und –Korrektur bei ca. 30% Zeitersparnis

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