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14.04.26
Single Source of Truth in der Produktentwicklung
SSOT: Warum Datenqualität über Entscheidungsqualität entscheidet
In der heutigen Produktentwicklung wird datengestütztes Entscheiden gefordert – doch die Realität sieht oft anders aus: Entscheidungen basieren auf unvollständigen, veralteten oder widersprüchlichen Informationen. Das eigentliche Problem ist dabei selten ein Mangel an Daten, sondern die fehlende Verlässlichkeit der Datenbasis.
In der heutigen Produktentwicklung wird datengestütztes Entscheiden gefordert – doch die Realität sieht oft anders aus: Entscheidungen basieren auf unvollständigen, veralteten oder widersprüchlichen Informationen. Das eigentliche Problem ist dabei selten ein Mangel an Daten, sondern die fehlende Verlässlichkeit der Datenbasis.
Gewachsene Systemlandschaften statt durchgängiger Datenbasis
Gerade in mittelständischen Industrieunternehmen finden sich historisch gewachsene IT-Landschaften: CAD, PDM, ERP und Excel existieren nebeneinander. Daten werden mehrfach gepflegt, Versionen sind nicht eindeutig, Verantwortlichkeiten unklar.
Im operativen Alltag mag das „irgendwie“ funktionieren. Sobald Entscheidungen aber schneller, komplexer oder bereichsübergreifend getroffen werden müssen, zeigen sich die Grenzen deutlich: Ohne konsistente Datenbasis wird jede Entscheidung zur Annahme.
Was bedeutet Single Source of Truth im Engineering wirklich?
Der Begriff wird oft verwendet, bleibt aber häufig unscharf. Im Kontext des Produktdatenmanagements bedeutet er nicht, dass alle Daten in einem einzigen System liegen müssen. Vielmehr geht es um eine federated data architecture mit klaren Verantwortlichkeiten:
1
Eindeutige Datenbasis
Konsistente, widerspruchsfreie Informationen über alle Systeme hinweg.
2
Klare Datenverantwortung
Jeder Datenpunkt hat einen definierten Owner – keine Graubereiche.
3
Nachvollziehbare Versionierung
Änderungen sind lückenlos dokumentiert und reproduzierbar.
4
Durchgängige Verknüpfung
Informationen aus Entwicklung, Fertigung und Service sind verbunden.
Datenqualität = Entscheidungsqualität
Je komplexer Produkte und Prozesse werden, desto stärker hängt die Qualität von Entscheidungen an der Qualität der zugrunde liegenden Daten. Die Zahlen sprechen eine klare Sprache:
- 12,9 Mio. $kostet schlechte Datenqualität Unternehmen laut Gartner durchschnittlich pro Jahr.
- 20 %der Arbeitszeit in Engineering-Teams geht laut McKinsey für Datensuche verloren.
Typische Folgen schlechter Datenqualität
- Falsche Konstruktionsentscheidungen und kostspielige Nacharbeit
- Unnötige Iterationen in der Entwicklung – Zeitverlust und höhere Kosten
- Fehler in der Fertigung mit Qualitätsmängeln und Reklamationen
- Verzögerte Markteinführung und Wettbewerbsnachteile
Was eine saubere Datenbasis ermöglicht
- Schnellere Entscheidungsfindung durch sofort verfügbare, verlässliche Daten
- Deutliche Reduzierung des Abstimmungsaufwands
- Frühes Erkennen von Risiken im Entwicklungsprozess
- Stabilere Prozesse in Entwicklung, Fertigung und Service
Eine Single Source of Truth ist kein reines IT-Thema – sie ist ein entscheidender Erfolgsfaktor für das gesamte Unternehmen.
Typische Herausforderungen beim Aufbau einer konsistenten PLM-Strategie
- Bestehende Systeme sind oft nicht sauber integriert oder verfolgen unterschiedliche Datenlogiken.
- Ein einheitliches Produktdatenmanagement-System fehlt.
Die Rolle von PLM und Digital Thread
Technologisch spielen zwei Konzepte eine zentrale Rolle auf dem Weg zur Single Source of Truth: PLM & Digital Thread.
PLM – Product Lifecycle Management
Modernes PLM geht weit über klassisches Dokumentenmanagement hinaus. Es integriert Entwicklung, Fertigung und Service in einem durchgängigen Datenmodell:
- Bill of Materials (BOM) Management – konsistente Stücklisten über alle Bereiche
- Change & Configuration Management – lückenlose Änderungsverfolgung
- Systemintegration (CAD, ERP, MES) – eine verbundene Systemlandschaft
- ALM für software-intensive Produkte
- SLM – Service Lifecycle Management für den Aftermarket
Digital Thread
Der Digital Thread verbindet Daten über Systeme und Prozesse hinweg – von der Entwicklung über die Simulation bis hin zu Fertigung und Service. Er macht Zusammenhänge sichtbar und schafft durchgängige Nachvollziehbarkeit.
Gemeinsam ermöglichen PLM und Digital Thread eine durchgängige Datenverfügbarkeit, konsistente Informationsstände und bessere Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen – die technologische Basis für eine funktionierende Single Source of Truth.
Vom Datenchaos zur durchgängigen Datenbasis: 5 Schritte
Ein praxistauglicher Ansatz – iterativ statt als Big-Bang-Projekt:
- Analyse der bestehenden Datenlandschaft: Welche Systeme existieren? Wo entstehen Daten? Wo entstehen Brüche und Redundanzen?
- Definition eines Zielbilds: Wie soll die Datenstruktur künftig aussehen? Welche Systeme übernehmen welche Rolle im Produktdatenmanagement?
- Klärung von Verantwortlichkeiten und Data Governance: Wer ist für welche Daten verantwortlich? Wie wird Qualität gemessen und sichergestellt?
- Technische Integration und Umsetzung: Systeme werden verbunden, Datenflüsse harmonisiert, Schnittstellen standardisiert.
- Enablement und kontinuierliche Weiterentwicklung: Mitarbeitende werden eingebunden, Prozesse werden laufend verbessert und angepasst.
Ohne saubere Daten keine belastbaren Entscheidungen
Die Diskussion um Single Source of Truth wird häufig technisch geführt. In der Praxis zeigt sich jedoch: Der eigentliche Hebel liegt in der Entscheidungsfähigkeit eines Unternehmens.
Wer sein Produktdatenmanagement nicht im Griff hat, wird zwangsläufig langsamer entscheiden, höhere Risiken tragen und mehr Abstimmungsaufwand haben. Eine konsistente, verlässliche Datenbasis schafft dagegen die Voraussetzung für:
- Schnellere Entwicklungszyklen
- Bessere bereichsübergreifende Zusammenarbeit
- Belastbare, fundierte Entscheidungen
Datenqualität ist keine Nebenbedingung – sie ist die Grundlage für wirksames Engineering.
Bereit für den nächsten Schritt?
Sie möchten Transparenz in Ihre Produktdaten bringen und eine belastbare Entscheidungsbasis schaffen? Die d.u.h.Group analysiert gemeinsam mit Ihnen die bestehende System- und Datenlandschaft und entwickelt ein realistisches Zielbild für Ihre Single Source of Truth.
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