KI-gestützte Optimierung der Stammdaten bei ERDINGER Weißbräu

25. April 2024

Die Firma ERDINGER Weißbräu ist die größte deutsche Weißbierbrauerei in Familienbesitz. Seit über 130 Jahren steht ERDINGER Weißbräu für gepflegte bayerische Weißbierkultur und höchsten Genuss – mit einem Gesamtabsatz von 1,5 Millionen Hektolitern Bier im Jahr 2020. Tendenz steigend.

Ursprünglich nur in Bayern und im nächsten Schritt in Deutschland vertrieben, exportiert die Privatbrauerei ihre insgesamt 10 Spezialitäten heute in 106 Länder auf fünf Kontinenten und wird mit dem ERDINGER alkoholfrei als isotonischem Durstlöscher für Sportler in nur fünf Jahren Marktführer im Bereich der alkoholfreien Biere. Das 11. Bier in der Produktpalette von ERDINGER, das „Festweiße“ wird auf dem freien Markt nicht verkauft und ist allein dem Münchener Oktoberfest vorbehalten.

Im September 2023 beauftragte ERDINGER die consenso mit der Analyse der aktuellen Geschäftspartner- und Materialstammdaten. Das Ziel: deren Qualität signifikant verbessern und Potenziale aufzeigen, um diese dauerhaft zu erhöhen.

Basierend auf der von consenso entwickelten und bereitgestellten Beratungslösung Data Mining & Profiling (DMP) wurden die kundenindividuellen Anforderungen seitens ERDINGER zu den Themen DMP, Dublettenprüfung sowie Rule Mining innerhalb von vier Wochen auf dem aktuellen S/4HANA-System pilotiert.

Das weitere Vorgehen lehnte sich an die Methodik „CRISP-DM“ (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) an, einem standardisierten Ansatz für die Durchführung von Datenanalyseprojekten. Dem folgend gliederte sich das Projekt in die folgenden Aktivitäten:

  • Erstellung von Business Regeln in Zusammenarbeit mit Fachbereich und IT
  • Optimierung der Business Regeln durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (Rule Mining)
  • Auswertung der identifizierten Fehler
  • Matching und Konsolidierung
  • Durchführung von Fehlerkorrekturen
  • Kontinuierliches Monitoring

Im Bereich Geschäftspartner definierte ERDINGER mit Unterstützung von consenso insgesamt elf Regeln im Data Mining & Profiling. Über diese Regeln wird beispielsweise geprüft, ob eine Steuernummer syntaktisch richtig ist oder ob, abhängig vom Vorhandensein eines Straßennamens, das Feld Postleitzahl ergänzend zum Ort gefüllt ist. Ebenfalls wurden mehrere Dublettenprüfungen durchgeführt und weitere Schwachpunkte im Kontext der Stammdatenanlage zum Geschäftspartner erörtert und behoben.

Im Ergebnis wird pro Regel eine grafische Übersicht der Fehler sowie eine detaillierte Liste der fehlerhaften Objekte bereitgestellt - mit individuell festgelegten Meldungen. Diese Liste ist Grundlage der anschließenden Datenbereinigung.

Ähnlich das Vorgehen im Bereich Materialstamm: hier wurden von ERDINGER und consenso gemeinsam 34 Regeln im DMP definiert. Zwecks anschließender Bereinigung prüfen diese beispielsweise, ob die Materialbezeichnung Sonderzeichen enthält oder ob eine EAN zum Material inkl. Basismengeneinheit gepflegt ist. Auch im Bereich Materialstamm wurden die Stammdaten nach fälschlich angelegten Dubletten untersucht. Und mit Unterstützung eines Master Data Consultants der consenso konnte der Prozess der Stammdatenanlage optimiert werden.

Nach der Pilotierungsphase werden nun im Regelbetrieb der Anwendung fortlaufend die definierten Prüfungen durchgeführt, die Ergebnisse an den Fachbereich weitergeleitet und Bereinigungen vom Stammdatenteam umgesetzt.

Die Mitarbeitenden bei ERDINGER wurden seitens consenso in die Lage versetzt, eigenständig weitere Regeln zu erstellen und die Prüfungen dadurch sukzessive auszuweiten, so dass sich die Datenqualität bei ERDINGER kontinuierlich verbessert und die relevanten Businessprozesse optimal unterstützt werden.

consenso unterstützt diesen Prozess auch weiterhin – mit Updates sowie mit Optimierungen und Erweiterungen der bereitgestellten Tools. Konkret in Planung sind eine automatisierte Bereinigungsfunktion sowie eine individuelle Anlage und Bearbeitung einzelner Objekte unter Verwendung von Data Governance-Strukturen.

Die definierten KPIs zur Messung der Stammdatenqualität haben sich bereits jetzt signifikant verbessert. Projekt erfolgreich abgeschlossen.

Abbildung „Verlauf des globalen KPI-Scores für jeden analysierten Bereich bei ERDINGER“

Wir bedanken uns herzlich bei den Projektbeteiligten seitens ERDINGER für die offene und partnerschaftliche Zusammenarbeit und freuen uns auf weitere gemeinsame Aktivitäten.

Foto: Privatbrauerei ERDINGER Weißbräu Werner Brombach GmbH, Erding

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