Unternehmen tun sich oft schwer damit, eine durchgängige Transparenz und eine Verfolgbarkeit – vorwärts und rückwärts – entlang des gesamten digitalen Produktlebenszyklus herzustellen. Typischerweise stehen sie vor technischen und organisatorischen Herausforderungen und müssen auch Prozesse verändern. Zunehmende Produktindividualisierung und -komplexität, verkürzte Markteinführungszeiten und Innovationszyklen erhöhen den Kostendruck auf die Unternehmen, die gleichzeitig auch noch den unterschiedlichen Bedürfnissen und Marktregularien ihrer globalen Kunden gerecht werden müssen.

Mit unserem 360°-Product-Lifecycle-Management-Ansatz nutzen wir die digitale Transformation und Prozessautomatisierung entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Wir decken alle relevanten Methoden, Prozesse und Systemlösungen im Rahmen des Produktlebenszyklus-Managements (PLM) ab und können PLM ganzheitlich in vor- und nachgelagerte Prozesse und IT-Systeme integrieren.

Produktlebenszyklus-Management (Product Lifecycle Management; PLM)

Produktlebenszyklus-Management ist mehr als der bloße Produktentstehungsprozess (PEP) und geht auch über traditionelle Grenzen hinaus. PLM unterstützt Unternehmen dabei, Vertrieb und Marketing sowie systemübergreifende Stammdatenkonzepte bis hin zu Fertigung, Service und Wartung ihrer Produkte in PLM-, ERP-, MES- und MRO-Systemen zu integrieren. Es ist der Katalysator für das Internet der Dinge, für die Industrie 4.0 und für Digital Twins. PLM sorgt für Transparenz, Rückverfolgbarkeit und die Fähigkeit, produktbeschreibende Daten und weitere Erkenntnisse in datengesteuerte Aktionen und Entscheidungen umzuwandeln.

Die Einführung eines Produktlebenszyklus-Management gliedert sich in drei Phasen:

  • Ausrichtung der PLM-Strategie: In dieser Phase wird die prozessuale und technologische Architektur entwickelt und bewertet. Dabei berücksichtigt man die kundenspezifischen Bedürfnisse ebenso wie die Fähigkeiten ausgewählter Lösungen und deren Leading Practices.
  • PLM-Architektur: Definition der PLM-IT-Landschaft
  • PLM-Fahrplan und Übergang: Hier wird ein Fahrplan erstellt, um PLM-Exzellenz zu erreichen, und ein Konzept für eine reibungslose Vorstellung und Umsetzung definiert.

Stammdatenmanagement (Master Data Management; MDM)

Belastbarer Input für das Stammdaten-Management, Validierungen und Rhythmen sind unerlässlich, um die Genauigkeit innerhalb einer Organisation zu untermauern. Unser Ansatz identifiziert und quantifiziert Chancen innerhalb einer Organisation:

  • Data Governance: Regelwerk definieren und implementieren
  • Datenlebenszyklus: Rhythmen und Prozesse entwerfen und implementieren
  • IT-Architektur: Geeignete Werkzeuge identifizieren, auswählen und in bestehende Netzwerke integrieren
  • Datenqualität: Geeignete KPIs einführen, um kontinuierlich die Datenqualität zu messen und ein Verständnis zu schaffen, um Initiativen oder Eingriffe zur Datenbereinigung einzuleiten.
Sie möchten mehr über die Fähigkeiten von BearingPoint im Bereich PLM & MDM erfahren? In den folgenden Veröffentlichungen finden Sie weitere Informationen:
  • BearingPoint "Future PLM" Study
    BearingPoint "Future PLM" Study 1.5 MB Download
  • PLM in the Digital Future
    PLM in the Digital Future 1.46 MB Download

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Wenn Sie mehr Informationen zu diesem Thema wünschen, wenden Sie sich bitte an unsere Experten, die gern von Ihnen hören.

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