Kategorie: Cloud

Dokumentenmanagement in Cloud PLM-Systemen

Optimierte Prozesse, Sicherheit und globale Zusammenarbeit im Produktlebenszyklus

Wie können Unternehmen ihre Daten und Dokumente effizient verwalten? Wie stellen sie Informationen abteilungs-, standort- und organisationsübergreifend zur Verfügung?

Schon in einzelnen Projekten wächst die Zahl der Dokumente schnell in die Hunderte oder Tausende. Diese Daten auf Netzlaufwerken oder in E-Mail-Systemen zu verwalten, führt angesichts der Komplexität der Produktentwicklung in eine Sackgasse. Unternehmen benötigen stattdessen eine Dokumentenlogistik, die Übersicht schafft und Teamwork fördert.

Für diese Aufgabe eignet sich Software für Product Lifecycle Management (PLM). Gerade Cloud-basierte Systemegestalten das Dokumentenmanagement durch die Integration aller Abläufe und Informationen über den gesamten Produktlebenszyklus effizienter. In diesem Blogbeitrag werfen wir einen Blick darauf, wie Cloud PLM-Systeme das Dokumentenmanagement erleichtern.

Welche Vorteile hat die cloudbasierte Speicherung von Dokumenten?

Dokumentenmanagement über die Cloud durchzuführen, hat zwei wesentliche Vorteile. Zum einen fördern Unternehmen globale Zusammenarbeit in Echtzeit. Teams können weltweit auf geltungssichere Dokumente zugreifen und gemeinsam daran arbeiten. Entwicklungszeiten verkürzen sich dadurch erheblich.

Zum anderen sind Unternehmen nicht selbst für die Sicherheit ihres Systems verantwortlich. Die Cloud-Anbieter müssen strenge Zertifizierungen und Audits durchführen und genügen daher höchsten Sicherheitsstandards. Sensible Informationen sind durch Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßige Sicherheits-Updates optimal geschützt. Das erleichtert Kunden unter anderem die Einhaltung von Compliance-Vorgaben wie ISO und GDPR.

Was sind die Vorteile der Dokumentenmanagement-Funktion in PLM-Systemen?

1. Zentrale Datenablage

Mit der Dokumentenmanagement-Funktion lassen sich Dokumente unternehmensweit organisieren. Dies fördert die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch innerhalb der Teams. Produktrelevante Dokumente, zum Beispiel CAD-Dateien, werden an einem zentralen Ort verwaltet. Dies vermeidet Datenredundanzen und stellt sicher, dass alle Abteilungen auf aktuelle Informationen zugreifen.

2. Versionskontrolle und Änderungsverfolgung

PLM-Systeme erlauben die Versionierung von Dokumenten. Da jede Änderung protokolliert wird, arbeiten Teams immer mit den neuesten Daten.

3. Workflow- und Freigabeprozesse

Integrierte Workflows ermöglichen es, Genehmigungsprozesse und die Freigabe von Dokumenten zu automatisieren. Dies beschleunigt Entscheidungsprozesse und sorgt auch ohne manuelle Eingriffe für strukturierte Abläufe.

4. Zugriffskontrollen 

In einem PLM-System können Zugriffsrechte klar definiert und gesteuert werden. Dadurch greifen ausschließlich berechtigte Personen auf sensible Dokumente zu.

5. Erfüllung von Compliance-Vorgaben

PLM-Systeme bieten eine revisionssichere Ablage, um regulatorische Anforderungen und branchenspezifische Normen (z. B. ISO) einzuhalten.

6. Integrierte Daten und Prozesse

Dokumentenmanagement ist oft eng mit Bereichen wie Projektmanagement, Qualitätskontrolle oder Produktentwicklung verknüpft. PLM-Systeme integrieren alle produktbezogenen Prozesse und gewährleisten eine ganzheitliche Verwaltung.

7. Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerung

Mit der Dokumentenmanagement-Funktion nutzen Mitarbeitende ihre Arbeitszeit effektiver. Sie sparen Zeit bei der Suche nach Dokumenten und vermeiden Fehler durch veraltete Informationen. Die bessere Zusammenarbeit zwischen Teams senkt langfristig Kosten. Automatisierte Prozesse sorgen für schnellere Durchlaufzeiten.

Was zeichnet Dokumentenmanagement mit CIM Database Cloud aus?

Die intelligente Dokumentenlogistik von CIM Database Cloud ermöglicht es, auch in komplexen Prozessen die Übersicht zu behalten und die Zusammenarbeit zu verbessern. Eine leistungsfähige Volltextsuche beschleunigt die Suche nach Dokumenten und erleichtert den Zugriff auf wichtige Informationen.

Dank der nahtlosen Integration mit Microsoft Office for the web™ können Mitarbeitende ihre Anwendungen wie gewohnt nutzen und Dokumente erstellen, bearbeiten und austauschen (ohne separate Speicherung). Die Dateien werden im Cloud-PLM-Dateispeicher verwaltet. Daher arbeiten bei Bedarf mehrere Personen gleichzeitig am selben Dokument – ohne lokale MS-Office-Installationen.

Fazit

Cloud PLM-Systeme können eine leistungsstarke, sichere Lösung für das Dokumentenmanagement bieten. Funktionen wie Versionierung und Workflow-Automatisierung sowie strikte Sicherheitsmaßnahmen helfen, Dokumente effizient zu verwalten. Unternehmen minimieren Risiken und gewährleisten die Einhaltung von Compliance-Vorgaben. Gleichzeitig sorgt die cloudbasierte Struktur für maximale Flexibilität: Teams arbeiten jederzeit und von überall aus zusammen.

Erfahren Sie mehr darüber, wie CONTACT CIM Database Cloud Ihr Dokumentenmanagement optimieren kann.

Datenmigration in Cloud PLM-Systeme

Herausforderungen und Best Practices für eine erfolgreiche Datenmigration 

Immer mehr Unternehmen setzen auf Cloud-basierte PLM-Systeme, um ihre Produktentwicklungsprozesse effizienter zu gestalten. Unabhängig davon, ob sie bereits ein On-Premises-PLM-System nutzen und auf eine Cloud-Lösung umsteigen möchten oder erstmals ein Cloud-PLM-System implementieren: Eine der größten Herausforderungen dabei ist die reibungslose und sichere Migration von Datenbeständen. 

Wie lassen sich diese Daten zuverlässig in das neue System überführen? In diesem Blogbeitrag beleuchten wir die Herausforderungen und Best Practices für eine erfolgreiche Datenmigration in Cloud-PLM-Systeme und geben Ihnen Tipps, wie Sie den Übergang effizient und ohne Datenverluste gestalten.

Welche Herausforderungen entstehen bei der Datenmigration in Cloud PLM-Systeme?

Bei der Migration von Daten in Cloud PLM-Systeme können Hürden auftreten, die den gesamten Prozess erschweren und verzögern:

1. Datenqualität und -konsistenz

Altdaten sind oft unvollständig oder inkonsistent. Fehlende Attribute, ungültige Werte oder doppelte Datensätze können den Migrationsprozess behindern. Besonders bei CAD-Modellen führen fehlende Dateien oder gebrochene Referenzen dazu, dass sich Modelle nicht vollständig importieren lassen.

2. Datenumfang und -komplexität

Je nach Umfang und Komplexität der zu übertragenden Daten kann der Migrationsprozess sehr zeitaufwändig sein. Große Datenmengen wie komplette Versionsketten von CAD-Daten oder Stücklisten mit vielen Hierarchiestufen erfordern erhebliche Rechenressourcen und verlangsamen gegebenenfalls die Migration.

3. Strukturunterschiede zwischen Systemen

Die Datenstruktur im neuen Cloud-PLM-System kann sich von der in Ihrem Altsystem unterscheiden. Möglicherweise sind Attribute, Datenfelder oder Beziehungen zwischen Datensätzen unterschiedlich organisiert, weshalb Daten vor dem Import transformiert oder neu strukturiert werden müssen.

4. Technische Herausforderungen

Die Migration von Daten in ein Cloud-System bringt spezifische technische Fragen mit sich. Beispielsweise müssen neben der Kompatibilität der Dateiformate ausreichend hohe Netzwerkbandbreiten und Datentransferraten sichergestellt werden. 

5. Sicherheits- und Compliance-Anforderungen

Bei der Übertragung sensibler Daten in die Cloud sind strenge Sicherheits- und Compliance-Richtlinien einzuhalten. Daten müssen verschlüsselt transportiert und gespeichert werden, außerdem gelten Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO.

Welche zentralen Fragen sollten Sie im Vorfeld der Datenmigration klären?

Die Migration von Altdaten wird oft unterschätzt, obwohl sie eine der kritischsten Aufgaben ist, bevor ein neues PLM-System live geschaltet wird. Um Ihre Bestandsdaten erfolgreich zu importieren, sollten Sie frühzeitig eine Reihe von Fragen klären.

Zunächst müssen Sie festlegen, welche Datenobjekte in das neue System übertragen werden: Handelt es sich um CAD-Baugruppen, Teile und Stücklisten, Office-Dokumente oder Projekte? Zudem ist es wichtig, den Umfang der Daten zu bestimmen: Wollen Sie Daten aus einem bestimmten Projekt, einem Produkt, einem spezifischen Unternehmensstandort oder das gesamte Datenarchiv migrieren?

Ebenso sollten Sie klären, in welchem Umfang Sie historische Daten migrieren wollen. Möchten Sie nur die neueste Version übertragen oder alle Versionen inklusive des vollständigen Audit-Trails und der Konstruktionsänderungen? Diese Aspekte sind von zentraler Bedeutung, da sie den Umfang und die Komplexität der Migration beeinflussen.

Auch der Inhalt der Daten selbst sollte genau betrachtet werden. Überlegen Sie, ob alle Attributwerte und CAD-Parameter benötigt werden oder ob es ausreicht, nur einen Teil davon zu importieren. Dies ist wichtig, um zu definieren, welche Daten in welchen Objekten und Attributen im Ziel-PLM-System gespeichert werden sollen.

Was macht die Datenübertragung in CIM Database Cloud so einfach?

1. Benutzerfreundliche Import-Tools

Das cloud-basierte PLM-System CIM Database Cloud bietet leistungsstarke, einfach zu bedienende Import-Tools, die speziell darauf ausgelegt sind, den Migrationsprozess zu vereinfachen. Sie ermöglichen es Ihnen, Konfigurationsdaten wie Feldauswahlwerte (z.B. Dropdown-Felder) sowie PLM-Daten wie CAD-Dokumente, Teile, Stücklisten, Office-Dokumente, Projekte und Anforderungsspezifikationen schnell und effizient zu importieren.

2. Unterstützung verschiedener Dateiformate

CIM Database Cloud unterstützt eine Vielzahl von Dateiformaten und Datenquellen, was den Import von unterschiedlichen Datenobjekten erleichtert. Dazu gehören unter anderem Excel-Dateien, CAD-Formate und das ReqIF-Format für Anforderungsspezifikationen.

3. Automatisierte Validierungsprozesse

CIM Database Cloud verfügt über integrierte Validierungsmechanismen, die dabei helfen, potenzielle Fehler während des Importprozesses zu erkennen und zu beheben. Diese Funktionen prüfen während des Imports automatisch, ob die Daten vollständig und konsistent sind, und tragen so zu einer hohen Datenqualität bei.

4. Iterativer Migrationsansatz

Die Plattform unterstützt einen iterativen Migrationsansatz, bei dem Sie Daten schrittweise importieren und testen können. So erkennen und beheben Sie potenzielle Probleme frühzeitig, ohne dass der Migrationsprozess beeinträchtigt wird. Dies reduziert das Risiko von Fehlern und beschleunigt die Datenmigration.

5. Detaillierte Dokumentation und Support

Begleitend zum Migrationsprozess bietet CIM Database Cloud eine umfangreiche Dokumentation und Tutorials. Diese enthalten klare Anleitungen und Beispiele, wie Sie verschiedene Datentypen importieren und konfigurieren können. Zusätzlich stehen Ihnen Customer Success Manager*innen zur Seite, die Sie bei Bedarf unterstützen.

Fazit

Die Migration von Daten in Cloud-basierte PLM-Systeme ist häufig mit vielen Herausforderungen verbunden. Eine erfolgreiche Datenmigration erfordert daher eine sorgfältige Planung, die Aspekte wie Datenqualität, Umfang, Strukturunterschiede und Sicherheitsanforderungen berücksichtigt.

CIM Database Cloud bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre PLM-Daten effizient zu migrieren und Ihre Produktentwicklungsprozesse zukunftssicher zu gestalten. Durch benutzerfreundliche Import-Tools, die Unterstützung verschiedener Datenformate, automatisierte Validierungsprozesse und eine umfangreiche Dokumentation können Unternehmen ihre bestehenden Daten nahtlos und sicher integrieren. Ein iterativer Migrationsansatz, gepaart mit einer umfassenden Vorbereitung, minimiert Risiken und sorgt für einen reibungslosen Übergang ins neue System.

Fünf Probleme im Projektmanagement, die Software in der Industrie lösen muss

Was kann Software in Engineering-Projekten leisten? Welche typischen Projektmanagement-Probleme müssen digitale Tools in der Industrie lösen? Welche Funktionen sind dafür nötig? Und wie gelingt es kleineren und mittelständischen Unternehmen, die Digitalisierung in diesem Bereich auch mit vergleichsweise wenig Ressourcen zu stemmen? 

Software für Projektmanagement wird Pflicht

Die Anforderungen an die Produktentwicklung steigen kontinuierlich. Dafür sorgen der wachsende Anteil an Elektronik- und Software-Komponenten, die hohe Zahl der Produktvarianten, aber auch neue Gesetze und Compliance-Vorschriften. All dies wirkt sich zwangsläufig auf die Komplexität von Engineering-Projekten aus. Projektmanagement-Probleme, die insbesondere kleinere und mittelständische Lieferanten beschäftigen, gehören daher noch stärker in den Fokus. Um sie zu lösen, ist digitale Unterstützung künftig unverzichtbar.

Welche Probleme muss Software in Projekten lösen?

Digitale Tools für das Projektmanagement gibt es wie Sand am Meer: von Excel-Tabellen über Sharepoint bis hin zu dedizierten Software-Lösungen. In der Industrie stoßen kleinere Unternehmen damit allerdings regelmäßig an Grenzen. Das zeigt ein Blick auf fünf typische Probleme, die Zulieferer im Projektmanagement haben:

1. Fehlende Transparenz

Entscheidend für den Erfolg industrieller Projekte ist, dass alle Beteiligten jederzeit Zugriff auf aktuelle Projekt- und Produktdaten haben. Für eine solche Datenbasis braucht es eine Software, die über Schnittstellen mit allen Datentöpfen der Entwicklungsorganisation (ERP, CAD, CAx etc.) verbunden werden kann. Dies können Projektmanagement-Tools ohne integriertes Datenmanagement nicht leisten.

Daraus ergeben sich vielfältige Probleme. Die Projektbeteiligten arbeiten meist mit Insellösungen, die lediglich in einzelnen Abteilungen oder gar Standorten und Unternehmen zum Einsatz kommen. Die Konsequenz: Mangels Schnittstellen müssen die Teammitglieder Informationen manuell austauschen, zum Beispiel über E-Mails oder Sharepoint.

Dieses Vorgehen erzeugt sehr viel Aufwand. Daten müssen immer wieder aktualisiert werden, was die Mitarbeitenden von wichtigeren Aufgaben abhält. Dazu müssen sie sich regelmäßig über den aktuellen Stand der Daten austauschen. Typisch ist auch, dass Daten in der Masse an Mails verloren gehen und manuell angefragt werden müssen.

All dies erzeugt Verzögerungen, die sich negativ auf den Projektfortschritt, die Kosten, die Produktivität und nicht zuletzt die Zufriedenheit der Kunden auswirken.

2. Hohes Risiko für manuelle Fehler

Steht den Projektteams keine konsistente Datenbasis zur Verfügung, steigt die Gefahr, dass im Rahmen des Datenaustauschs Missverständnisse entstehen. Werden Produkt- und Projektdaten immer wieder manuell in Dokumente oder Tabellen eingetragen, ist es nur eine Frage der Zeit, bis Übertragungsfehler geschehen.

Gerade in der Industrie können solche Fehler gravierende Folgen nach sich ziehen. Unterläuft Ingenieur*innen ein Zahlendreher, kann dies zum Beispiel die Bestellvorgänge im Einkauf beeinflussen. Genauso kann es passieren, dass die Konstruktion ihre Entwürfe mit falschen oder unklaren Produktdatensätzen vornimmt.

Solche Fehler sind nicht nur ärgerlich. Sie gefährden den Projekterfolg, treiben die Projektkosten in die Höhe und schaden der Reputation gegenüber Kunden und Partnern.

3. Mangelnde Flexibilität bei spontanen Änderungen

In Entwicklungsprojekten kommt es nicht selten vor, dass Kunden die Anforderungen an ein Produkt spontan ändern müssen. Dies erzeugt gerade in kleineren Unternehmen regelmäßig Chaos. Um die Änderungen umzusetzen, ist einerseits eine enge Abstimmung mit den interdisziplinären Teams des Kunden notwendig. Andererseits müssen Zulieferer ihre eigene Supply Chain optimal takten und Änderungen möglichst schnell einsteuern können.

Beides setzt flexible Prozesse sowie einen sauberen Umgang mit Daten voraus. Die Projektleitung muss kurzfristig nötige Prozesse auch nach Projektstart einplanen und umsetzen können. Dazu gilt es, Datenstände zwischen den beteiligten Abteilungen und Unternehmen abzugleichen und präzise zu dokumentieren.

Gelingt dies nicht, gestalten sich Änderungen teuer und zeitaufwendig. Zum Beispiel setzen heute nur noch wenige Lieferanten auf Prototypen-Werkzeuge. Sie gehen aufgrund der engen Zeitpläne im Projekt gleich in Stahl und Eisen über. Das ist schneller, erzeugt aber im Falle von Änderungen große Schwierigkeiten, die mit mehr Flexibilität vermieden werden könnten.

4. Erfahrungswissen wird nicht systematisch genutzt

Erkenntnisse, die Unternehmen in einem Kundenprojekt sammeln, fließen zu selten in die Planung und Umsetzung der nächsten Aufträge ein. Dies wirkt sich in vielen Fällen auf die Kosten aus. Faktoren, durch die sich die Zusammenarbeit mit Kunden oder Partnern verzögert hat, werden beispielsweise nicht bei der Erstellung des nächsten Angebotes berücksichtigt. Teure Fehler oder Missverständnisse geschehen dadurch immer wieder.

Wenn Unternehmen Erkenntnisse und Erfahrungswissen nicht systematisch festhalten – was nicht in jedem Projektmanagement-Tool möglich ist – steigt darüber hinaus die Abhängigkeit von einzelnen Personen. Während der Corona-Pandemie etwa haben viele Fachexpert*innen ihr Unternehmen aufgrund der schlechten Auftragslage verlassen. Dieser Wissensverlust ist in Zeiten von Fachkräftemangel gerade für kleinere Unternehmen kaum auszugleichen. In vielen Firmen wirkt er bis heute nach.

5. Neue Anforderungen durch Gesetze und Regularien

Neue Gesetze und Regularien bringen zahlreiche zusätzliche Anforderungen für die klassischen Industrien. Zwar richten sich viele Vorgaben eher an große Unternehmen. Diese sind allerdings gezwungen, Anforderungen punktuell auch an ihre Lieferanten und Partner weiterzugeben.

Prozesse, mit denen Unternehmen seit Jahrzehnten erfolgreich sind, funktionieren vor diesem Hintergrund nicht mehr. Zugleich fehlt es Lieferanten am Know-how und den Ressourcen, um sich auf die neuen Rahmenbedingungen einzustellen. Beispielsweise verlangen Kunden immer häufiger, dass Lieferanten den CO2-Fußabdruck der von ihnen hergestellten Teile angeben. Dafür braucht es geeignete Prozesse und IT-Systeme, die Unternehmen parallel zum Tagesgeschäft integrieren müssen.

Gesetze und Compliance-Vorgaben werden die Industrie in den kommenden Jahren weiter verändern. Wer diesen Trend ignoriert, riskiert den Verlust seiner Kunden, im schlechtesten Fall sogar rechtliche Konsequenzen.

Warum sollten Unternehmen diese Probleme lösen?

Projektmanagement-Software, die auf die Anforderungen der Industrie ausgelegt ist, muss diese Probleme lösen können. Tut sie das nicht, leiden darunter Projektplanung, -steuerung und -controlling, aber auch die Zusammenarbeit der Projektteams und externen Stakeholder. Das Ergebnis sind

  • finanzielle Verluste,
  • Ressourcenverschwendung,
  • Verzögerungen,
  • unzufriedene Kunden,
  • Reputationsverlust,
  • frustrierte Mitarbeitende,
  • interne Spannungen im Projektteam und (schlimmstenfalls)
  • rechtliche Konsequenzen.

Zusammengefasst

Viele der Probleme, die wir in diesem Beitrag beschrieben haben, werden sich in den kommenden Jahren verschärfen. Dafür sorgen neue Gesetze und Compliance-Anforderungen, aber auch der zunehmende Einsatz neuer Technologien. Um sie zu lösen, sind gute Kommunikation, ein effizienter Datenaustausch, die Verknüpfung von Projekt- und Produktdaten sowie ein hoher Grad an Standardisierung notwendig. Dies lässt sich mit Projektmanagement-Tools ohne integriertes Datenmanagement nicht gewährleisten.

Gerade kleinere und mittelständische Unternehmen stehen an diesem Punkt vor einem Dilemma. Zwar gibt es sehr gute Projektmanagement-Lösungen, die durch die Integration von PLM-Funktionen alle Erfolgsfaktoren des industriellen Projektmanagements sicherstellen. Allerdings handelt es sich meist um Enterprise-Lösungen, die hohe Kosten für Implementierung, Customizing, Change Management und Betrieb verursachen. Diese Tools sind für die meisten Lieferanten nicht bezahlbar.

Welcher Weg sich für Unternehmen mit beschränkten Ressourcen am besten eignet, beschreiben wir in unserem White Paper „Digitales Projektmanagement für kleinere Unternehmen“!