Best Practice: Einstieg in die CPQ Datenanalyse

„65% der Produktmanager fehlt die Datengrundlage, um effektives Portfoliomanagement zu betreiben.“

Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts – diese Erkenntnis ist nicht neu. Allerdings nutzen Stand heute nur wenige Unternehmen das Potenzial, das durch die Analyse und Verwendung der eigenen Daten erschlossen werden kann. Das bestätigen auch die Ergebnisse der Studie Produktmanagement, die encoway mit Produktmanagern aus produzierenden Unternehmen durchgeführt hat. So gaben beispielsweise 65% der befragten Produktmanager an, dass ihnen die Datengrundlage fehlt, um effektives Portfoliomanagement zu betreiben. Dabei sind Business Intelligence (kurz BI) und eine professionelle Datenanalyse bestens geeignet, um aus Daten der Vergangenheit neue Erkenntnisse zu gewinnen und daraus die richtigen Entscheidungen für die Zukunft zu treffen.

Besonders im Umfeld von Varianten- und Komplexitätsmanagement können durch die systematische Auswertung von Angebots- und Auftragsdaten präzise Ableitungen zur Steuerung des Portfolios getroffen werden. Mithilfe von BI kann u. a. analysiert werden, welche Teile des eigenen Produktportfolios sich gut oder weniger gut verkaufen, um daraus Rückschlüsse auf die Wirtschaftlichkeit einzelner Produktvarianten zu ziehen. So lassen sich wertvolle Ableitungen für künftige Portfolioentscheidungen treffen.

Best Practice der Teckentrup GmbH & Co. KG

Automatisierte Datenanalyse in der Praxis

Die Teckentrup GmbH & Co. KG, einer der größten Hersteller von Türen und Toren in Europa, hat das Potenzial der eigenen Daten erkannt. Patrick Lohmann, Leiter SAP LO-VC und PDM bei Teckentrup erläutert im Folgenden, wie der Einstieg in ein datengetriebenes Variantenmanagement mithilfe einer automatisierten Datenanalyse gelungen ist.

Herr Lohmann, warum haben Sie sich dazu entschlossen, die Analyse Ihrer Daten zu automatisieren?

Ein Hauptgrund für den Wunsch der Automatisierung war der hohe manuelle Aufwand, den wir bisher hatten, um unsere Auftragsdaten zu analysieren.  Beispielsweise enthalten die Auftragsdaten zu einem konfigurierbaren Produkt über den Zeitraum von nur zwei Jahren bereits über 18 Millionen Zeilen. Das in Excel abzubilden führte bei uns regelmäßig zu großer Frustration. Aufgrund des hohen Aufwands bei der Auswertung konnten wir die für uns so wertvollen Daten leider nur sehr vereinzelt zur Unterstützung bei Portfolio-Entscheidungen heranziehen. Daher hatten wir den Wunsch nach einer möglichst automatisierten und integrierten Möglichkeit zur Analyse unserer Auftragsdaten.

Wie sind Sie vorgegangen, um dies zu ändern?

Die Aufträge werden bei Teckentrup im SAP ERP verwaltet. Dort liegen alle Auftragsdaten sowie deren Stücklisten. Als wir gestartet sind, wussten wir allerdings noch nicht genau, welche Daten wir eigentlich benötigen, um Fragen, wie „Welche Teile unseres Produktportfolios tragen zu unserem Unternehmenserfolg bei?“ zu beantworten. Auch gab es noch keine vollständige Liste mit allen Fragestellungen, die wir heute und in Zukunft beantworten möchten. Wir haben uns daher für ein schrittweises Vorgehen entschieden, um uns erstmal ohne allzu großen Invest an das Thema heranzutasten. Schließlich wussten wir selbst nicht, ob wir wirklich etwas mit den Ergebnissen anfangen können. Allerdings mussten wir sehr schnell feststellen, dass die vorhandenen Module des ERP-Systems und Excel für unser exploratives Vorhaben nicht geeignet sind.

Wo sehen Sie das größte Potenzial Ihrer Daten?

In der Vergangenheit haben wir standardisierbare Produkte, einzelne Komponenten und Sonderanfragen von Kunden gleichartig in unseren Prozessen abgebildet. Hier sehen wir ein sehr großes Potenzial für zukünftige Optimierung. Wir haben uns daher als ersten Anwendungsfall entschieden, auf Basis der gewonnenen Informationen, Standards für häufig gewählte Merkmalskombinationen auszuprägen und Varianten mit selten gewählten Merkmalskombinationen abzukündigen. Durch diese Fokussierung erwarten wir signifikante Einsparungen. Aber auch darüber hinaus sehe ich noch einiges an Potenzial. So könnten wir z. B. Auftrags- und Angebotsdaten nutzen, um mithilfe von Abschlusswahrscheinlichkeiten einen genaueren Forecast für das zukünftige Geschäft zu erstellen.

Konnten Sie bereits erste Erfolge erzielen?

Ja, bereits nach kürzester Zeit haben wir für uns bisher nicht erreichbare Erkenntnisse aus den Auftragsdaten gewinnen können. Dazu haben wir uns als erstes auf das Bereitstellen der relevanten Daten konzentriert. Statt 18 Millionen Zeilen in Excel zu durchwühlen, haben wir die Daten entsprechend der zu beantwortenden Fragen vorgefiltert und in einer effizienten Datenhaltung aufbereitet. Anschließend stellten wir die für bestimmte Fragestellungen relevanten Daten übersichtlich in einer web-basierten Form dar.

Gemeinsam mit encoway haben wir eine leichtgewichtige und gleichzeitig sehr flexible Lösung geschaffen, die unsere Anforderungen zu mehr als 100% erfüllt. Insbesondere die Möglichkeiten zur flexiblen Auswertung haben unsere Erwartungen übertroffen. Die Ergebnisse und Daten stehen uns innerhalb weniger Sekunden per Knopfdruck zur Verfügung. Wir können schnell und ohne manuellen Aufwand Auswertungen durchführen und alle Daten in übersichtlichen Dashboards darstellen. So haben wir eine fundierte Entscheidungsgrundlage zur Standardisierung (bestimmter Teile) unseres Produktumfangs geschaffen.

Welche konkreten Vorteile haben sich dadurch für Ihr Unternehmen ergeben?

Besonders das Zusammenstellen und Aufbereiten von Daten verursacht heute einen deutlich geringeren Aufwand. Dadurch sparen wir sehr viel Zeit. Und weil die Auswertung der Daten so viel einfacher und schneller geht, sind heute mehr Personen in der Lage, sich eigenständig zu informieren und die Informationen als Entscheidungsgrundlage zu nutzen. Zuvor waren der hohe Aufwand und die Fehleranfälligkeit ein großes Hindernis.

Durch die neu gewonnene Transparenz profitieren auch Bereiche wie Konstruktion, Supply Chain und Produktion. In der Konstruktion kann z. B. auf Basis der Verkaufshäufigkeit im Qualitätssicherungsprozess deutlich leichter entschieden werden, für welche unserer sicherheitsrelevanten Produkte eine Verbesserung oder Prüfung am sinnvollsten ist. In der Produktion können wir die Maschinenauslastung und Lagerhaltung mithilfe der analysierten Daten optimieren, z. B. wenn es darum geht, welche Produkte oder Materialien vorrätig sein sollten oder welche Maschinen in Zukunft ersetzt werden können.

Planen Sie die Möglichkeiten zur Datenanalyse weiter ausbauen?

Wir haben aus der Datenanalyse eine Vielzahl an Optimierungsmöglichkeiten und Erleichterungen erkannt, die wir im gesamten Unternehmen nutzen können. Bereits im ersten Schritt haben wir mehr Erkenntnisse gewonnen, als wir vorher erwartet hatten. Das hat auch unser Management überzeugt. Wir möchten das Thema in Zukunft gerne weiter ausbauen. Über die Analyse der Auftragsdaten hinaus möchten wir weitere Datenquellen, wie z. B. Angebote aus unseren CRM- und CPQ- Systemen, auswerten. Wir denken, dass besonders die Daten der Konfigurationslösung TEO noch detailliertere und genauere Informationen liefern, um in Zukunft bessere Entscheidungen in Vertrieb, Konstruktion, Einkauf und Supply Chain treffen zu können.

Außerdem arbeiten wir derzeit an einigen Standardisierungsthemen im Bereich der Stammdatenpflege, um auch diese weiter zu verbessern. Auf diese Weise möchten wir auch für weitere Unternehmensbereiche Mehrwerte generieren und unseren angebotenen Produktumfang stetig optimieren. Ich denke, dass es in nächster Zeit noch einige spannende Fragestellungen und Aufgaben zu lösen gibt, bei denen wir gerne wieder auf die Expertise und Unterstützung von encoway setzen werden.

Vielen Dank für dieses informative Gespräch, Herr Lohmann!

cta-studie-produktmanagement-2020-de