SlideShare a Scribd company logo
1 of 33
semantic PDMFolie 1Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
Semantic Data Management
der Weg zu einer nachhaltigen unternehmensweiten Datenplattform
semantic PDM
Übliche Ausgangssituation in
Unternehmen
Folie 2Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
semantic PDM
Status Quo – viele kleine Königreiche
Folie 3Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
QS / LIMS
ERP
Logistik
Warehouse-
management
Produkt-management
Technisches
PDM/PLM
Dokumenten-
management
Excel
Excel
Power-point
Power-point
Excel
Excel
semantic PDM
Erschließen der „unstrukturierten Daten“
Folie 4Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
Produktentwicklung Produktion
.xlsx
.docx
.pptx
strukturierte
Daten
Zeit
Vermarktung
SQL
Technisches PDM
SQL
ERP
Shopsystem
SQLSQL
PCM/DAM
unstrukturierte
Daten
SQL
Projekt-
Management
semantic PDM
Aufbau einer integrierenden unternehmensweiten Datenplattform
Folie 5Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
Zeit
Produktentwicklung Produktion Vermarktung
PIM B2B
shop
SAPPDM AdobeMPM
Middleware (Biztalk, magic xpi, ..)
Micro
App
Micro
App
Micro
App
Micro
App
Micro
App
Micro
App
Micro
App
semantic PDM
Warum „Semantik“?
Folie 6Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
„Der größte Mehrwert von Daten liegt in ihren Beziehungen untereinander“
deshalb..
1. Analysieren Sie Ihre Sprache (Ihren Wortschatz)
2. Finden Sie Beziehungen zwischen diesen Begriffen
3. Definieren Sie eine nachhaltige Ontologie
4. Implementieren Sie ein entsprechendes Graphdatenmodell
5. Definieren Sie Datenhoheiten (Systeme, Rollen)
6. Lassen Sie Ihr Datennetz durch Ihre Mitarbeiter und via
Schnittstellen füllen
• Semantik ist die „Wissenschaft von der Bedeutung von Zeichen“
• Wie können wir unseren Daten mehr Bedeutung geben?
semantic PDM
Aufbau eines semantischen Netzes
Folie 7Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
semantic PDM
kann
kontaminiert
sein mit
Substanz
Man benötigt nicht viel ..
Folie 8Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
Definition einer Firmensprache
Mittels „Knoten“ und „Kanten“
‚Knoten‘ = Subjekte / Objekte
‚Kanten‘ = Prädikate
Material
(Kunststoffteil)
deckt ab
Gesetz / Vorschrift
(DIN EN71/3)
1:n
enthält
ist enthalten in
1:n
1:n
Prüfauftrag
(PA6473)
verwendet in
Prüflabor
(XYZ)
durchgeführt
von
enthält
Substanz
Substanz
(Blei)
1:n
versioniertes
Dokument
(MSDS)
1:1
spezifiziert
durch
wird geprüft nach
Testszenario
(TZ Kunststoffteil)1:1
Material
(Baugruppe)
Material
(Granulat)
semantic PDM
Intuitiv, “white board friendly”
Folie 9Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
semantic PDM
Aufbau des Datennetzes
Folie 10Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
Bereits bei der Produktentwicklung wird das Datennetz
Schritt für Schritt aufgebaut und gefüllt.
‚Knoten‘
‚Kanten‘
Produkt Idee
briefing board
concept board
Budget
Projekt
Modell
Projekt-
profil
Produkt-
version
Produkt
Komponenten
(bill of material BOM)
Substanz Blei
Gesetz DIN 71/3
Komponente X
Werkzeug
Techn.
Spezifikationen
und Dokumente
Produktionsprozess
semantic PDM
Der Vorteil eines semantischen PDM Systems
Klein anfangen …
Dr. Andreas Weber | kollaboratives Datenmanagement | 01.06.2016 | Folie 11 Folie 11Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
semantic PDMDr. Andreas Weber | kollaboratives Datenmanagement | 01.06.2016 | Folie 12
Der Vorteil eines semantischen PDM Systems
Klein anfangen … und bedarfsgerecht erweitern
Folie 12Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
semantic PDM
Ich suche …
Folie 13Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
semantic PDM
… das System findet … durch Traversieren im Netz
Folie 14Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
• .. einen Knoten
• .. einen Pfad
• .. ein Muster
semantic PDM
Toolbox
Folie 15Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
1. Daten modellieren („Schema“)
2. Daten erfassen und speichern („Data Builder“)
3. Daten erforschen („Data Browser“)
4. Bau von Micro-Apps („Framework“)
semantic PDM
Schema Builder
Folie 16Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
semantic PDM
Data Builder
Folie 17Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
semantic PDM
Data Browser
Folie 18Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
semantic PDM
Micro-Apps
Folie 19Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
semantic PDM
Methodik: „von der user story zur Micro-App“
Folie 20Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
Vorgehensweise bei der Daten- und Anforderungsanalyse
semantic PDM
Von der „user story“ zur Anwendung
Folie 21Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
1
Welche Fragen werden
dabei gestellt?
2
Welche Begriffe
kommen darin vor?
3
Wie sind die Begriffe
miteinander verknüpft?
4
Verifiziere die user story!
7
Erarbeite die
notwendigen Abfragen!
6
Bilde das entsprechende
Graphdatenmodell!
5
semantic PDM
Von der „user story“ zur Anwendung – die Analyse
Folie 22Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
“Als ein Verantwortlicher für die Warnhinweisdeklaration möchte ich für eine Produktvariante für ein
Verkaufsgebiet alle vorgeschriebenen Warnhinweise angezeigt bekommen, damit ich daraus die
Vorgabe für das Layout der Warnhinweisaufkleber erzeugen kann”.
1 user story
Welche Regeln für Warnhinweisdeklaration gelten für eine bestimmte Produktvariante?
Durch welche Gesetze/Vorgaben sind diese Regeln begründet?
Welche Produktmermale sind in diesen Regeln als Bedingungen genannt? …
2 Fragen
Welche Regeln für Warnhinweisdeklaration gelten für eine bestimmte Produktvariante?
Durch welche Gesetze/Vorgaben sind diese Regeln begründet?
Welche Produktmermale sind in diesen Regeln als Bedingungen genannt?
3 Begriffe
(Produktvariante) -[:wird verkauft in ]-> (Verkaufsgebiet)
(Warnhinweisregel) -[:basiert auf]-> (gesetzlicher Vorgabe)
(Warnhinweisregel) -[:gilt wenn]-> (Produktmerkmal {name:”Rückschlagschutz”}) …
4 Beziehungen
semantic PDM
Von der „user story“ zur Anwendung – das Modellieren
Folie 23Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
Erarbeite die notwendigen Abfragen!
6
Bilde das entsprechende Graphdatenmodell!
5
Verifiziere die user story!
7
semantic PDM
Beispiele
Folie 24Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
1. Flexibles Managen von Stücklisten
2. REACH und RoHS Konformität
3. Semantisches Datenmanagement vs. PIM
4. Dokumentationsumgebung für die Entwicklung
semantic PDM
Stücklisten
Folie 25Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
• Produkt
• Stückliste (aus ERP)
• Änderungshistorie
• Varianten
semantic PDM
Konformitätsmanagement (REACH, RoHS, ..)
Folie 26Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
• Produkt
• Materialien
• Substanzen
• Anforderungen
• Freigaben
semantic PDM
Semantisches Datenmanagement vs. PIM
Folie 27Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
Simples Datenmodell eines PIM Systems
• Produkttypen
• Produkte
• Attribute
• Hoher Pflegeaufwand
• Redundante Arbeiten in Entwicklung und
Marketing
• Pflege der Attribute an den
entsprechenden Komponenten
• Datenhoheit bei den Entwicklern
• Explizite Freigaben (4-Augen-Prinzip)
• Verwendungsnachweise über die
Strukturinformationen
• Transparente Änderungshistorie
semantic PDM
Vorteile – Abbilden der SW-HW-Kompatibilität
Folie 28Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
• Ablösen der Dokumentation in Word/Excel
• Flexible und transparente Dokumentation
von Kompatibilitäten
• Datenmodell 1:1 nutzbar für ein Kunden-
Portal oder den Customer Service
semantic PDM
Compliance Management
Folie 29Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
Welt der Industrie Welt der Gesetze
„Tatbestände“„Sachverhalte“
„Compliance-Regeln“
(Pattern Matching)
semantic PDM
Compliance im Umweltmanagement - Einhaltung der BImSchV
Folie 30Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
• Für welchen Betriebsbereich muss die
BImSchV angewendet werden? (Relevanz)
• Welche Maßnahmen sind laut Vorschrift
erforderlich? (Handlungsbedarf)
• Welche Änderungen haben sich seit der
letzten Bewertung ergeben?
semantic PDM
Warum ein semantisches Daten-Management SDM?
Folie 31Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
• nachhaltig
ein stabiles Datenmodell schafft Freiheitsgrade für die Evolution der Prozesse
• erweiterbar – multi model / multi domain
Integration unterschiedliche Domänen und Datenbestände – nutzen von open data
• firmenübergreifend
komplette Unabhängigkeit von der Aufbauorganisation und Lieferkettenstruktur
• unabhängig von den Anbietern funktionaler Softwarepakete (ERP, CRM, DAM, ..)
Entkopplung von ‚update roadmaps‘ anderer Anbieter
• Freiheit in der Wahl des User Interfaces
Browser mit HTML5, mobile apps, .NET Client, ..
• kollaborativ / mobil
paralleles Arbeiten – unabhängig von Zeit und Ort -> rollenspezifische, mehrsprachige Micro-Apps für
dedizierte (Teil-) Prozesse
• kapazitätsschonend
kein „big bang“ notwendig – stufenweiser und bedarfsorientierter Ausbau des Datennetzes
semantic PDMFolie 32Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
• Aufräumen!
Analysieren und konsolidieren Sie die Vielzahl Ihrer Datenquellen, klären Sie die Datenhoheit, schaffen
Sie Transparenz bzgl. notwendiger Datenflüsse
• sprachliche Klarheit!
Erarbeiten Sie sich Ihre firmen- und produktspezifischen Sprache (Ontologie)
• „data first – process second“
Gestalten Sie Ihre Datenwelt bewusst unabhängig von den aktuell existierenden Prozessen, denn
Prozesse unterliegen der betrieblichen Evolution, Datenmodelle jedoch sind deutlich stabiler.
• Datensouveränität
Überlassen Sie die Kompetenz im Umgang mit Ihren Daten nicht „fremden“ Firmen und Anwendungen
• Schritt für Schritt!
Starten Sie fokussiert .. und erweitern Sie bedarfsbezogen Schritt für Schritt
Dr. Andreas Weber
semantic PDM
andreas.weber@s-pdm.com
www.semantic-pdm.com
Partner:Kontakt:
Lessons learned ..
semantic PDMFolie 33Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017

More Related Content

What's hot

PLM Open Hours - Agile Produktentwicklung
PLM Open Hours - Agile ProduktentwicklungPLM Open Hours - Agile Produktentwicklung
PLM Open Hours - Agile ProduktentwicklungIntelliact AG
 
Das Internet der Dinge – Was bedeutet dies für PLM?
Das Internet der Dinge – Was bedeutet dies für PLM?Das Internet der Dinge – Was bedeutet dies für PLM?
Das Internet der Dinge – Was bedeutet dies für PLM?Intelliact AG
 
Neo4j GraphTalks - Semantische Netze
Neo4j GraphTalks - Semantische NetzeNeo4j GraphTalks - Semantische Netze
Neo4j GraphTalks - Semantische NetzeNeo4j
 
IT-Architektur für Digital Commerce
IT-Architektur für Digital CommerceIT-Architektur für Digital Commerce
IT-Architektur für Digital CommerceIntelliact AG
 
CAD/PDM: Datenmigration
CAD/PDM: DatenmigrationCAD/PDM: Datenmigration
CAD/PDM: DatenmigrationIntelliact AG
 
Vom Redakteur zum Informationsmanager - Fachvortrag auf der tekom-Jahrestagun...
Vom Redakteur zum Informationsmanager - Fachvortrag auf der tekom-Jahrestagun...Vom Redakteur zum Informationsmanager - Fachvortrag auf der tekom-Jahrestagun...
Vom Redakteur zum Informationsmanager - Fachvortrag auf der tekom-Jahrestagun...Intelliact AG
 
PLM Open Hours - Durchgängige Produktstrukturen als zentrales Element der Dig...
PLM Open Hours - Durchgängige Produktstrukturen als zentrales Element der Dig...PLM Open Hours - Durchgängige Produktstrukturen als zentrales Element der Dig...
PLM Open Hours - Durchgängige Produktstrukturen als zentrales Element der Dig...Intelliact AG
 
PLM Open Hours - Änderungsmanagement so einfach und transparent wie möglich
PLM Open Hours - Änderungsmanagement so einfach und transparent wie möglichPLM Open Hours - Änderungsmanagement so einfach und transparent wie möglich
PLM Open Hours - Änderungsmanagement so einfach und transparent wie möglichIntelliact AG
 
GraphTalk - Semantisches PDM bei Schleich
GraphTalk - Semantisches PDM bei Schleich GraphTalk - Semantisches PDM bei Schleich
GraphTalk - Semantisches PDM bei Schleich Neo4j
 
PLM Trends & Digital Commerce
PLM Trends & Digital CommercePLM Trends & Digital Commerce
PLM Trends & Digital CommerceIntelliact AG
 
3D-CAD-Daten – Wertvolle Visualisierung in der Kundenkommunikation
3D-CAD-Daten – Wertvolle Visualisierung in der Kundenkommunikation3D-CAD-Daten – Wertvolle Visualisierung in der Kundenkommunikation
3D-CAD-Daten – Wertvolle Visualisierung in der KundenkommunikationIntelliact AG
 

What's hot (12)

PLM Open Hours - Agile Produktentwicklung
PLM Open Hours - Agile ProduktentwicklungPLM Open Hours - Agile Produktentwicklung
PLM Open Hours - Agile Produktentwicklung
 
Das Internet der Dinge – Was bedeutet dies für PLM?
Das Internet der Dinge – Was bedeutet dies für PLM?Das Internet der Dinge – Was bedeutet dies für PLM?
Das Internet der Dinge – Was bedeutet dies für PLM?
 
Neo4j GraphTalks - Semantische Netze
Neo4j GraphTalks - Semantische NetzeNeo4j GraphTalks - Semantische Netze
Neo4j GraphTalks - Semantische Netze
 
IT-Architektur für Digital Commerce
IT-Architektur für Digital CommerceIT-Architektur für Digital Commerce
IT-Architektur für Digital Commerce
 
CAD/PDM: Datenmigration
CAD/PDM: DatenmigrationCAD/PDM: Datenmigration
CAD/PDM: Datenmigration
 
Datenschutz im Personalbüro - Digitale Personalakte
Datenschutz im Personalbüro - Digitale PersonalakteDatenschutz im Personalbüro - Digitale Personalakte
Datenschutz im Personalbüro - Digitale Personalakte
 
Vom Redakteur zum Informationsmanager - Fachvortrag auf der tekom-Jahrestagun...
Vom Redakteur zum Informationsmanager - Fachvortrag auf der tekom-Jahrestagun...Vom Redakteur zum Informationsmanager - Fachvortrag auf der tekom-Jahrestagun...
Vom Redakteur zum Informationsmanager - Fachvortrag auf der tekom-Jahrestagun...
 
PLM Open Hours - Durchgängige Produktstrukturen als zentrales Element der Dig...
PLM Open Hours - Durchgängige Produktstrukturen als zentrales Element der Dig...PLM Open Hours - Durchgängige Produktstrukturen als zentrales Element der Dig...
PLM Open Hours - Durchgängige Produktstrukturen als zentrales Element der Dig...
 
PLM Open Hours - Änderungsmanagement so einfach und transparent wie möglich
PLM Open Hours - Änderungsmanagement so einfach und transparent wie möglichPLM Open Hours - Änderungsmanagement so einfach und transparent wie möglich
PLM Open Hours - Änderungsmanagement so einfach und transparent wie möglich
 
GraphTalk - Semantisches PDM bei Schleich
GraphTalk - Semantisches PDM bei Schleich GraphTalk - Semantisches PDM bei Schleich
GraphTalk - Semantisches PDM bei Schleich
 
PLM Trends & Digital Commerce
PLM Trends & Digital CommercePLM Trends & Digital Commerce
PLM Trends & Digital Commerce
 
3D-CAD-Daten – Wertvolle Visualisierung in der Kundenkommunikation
3D-CAD-Daten – Wertvolle Visualisierung in der Kundenkommunikation3D-CAD-Daten – Wertvolle Visualisierung in der Kundenkommunikation
3D-CAD-Daten – Wertvolle Visualisierung in der Kundenkommunikation
 

Similar to GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltigen unternehmensweiten Datenplattform

GraphTalks - Semantisches Produktdatenmanagement, Dr. Andreas Weber
GraphTalks - Semantisches Produktdatenmanagement, Dr. Andreas WeberGraphTalks - Semantisches Produktdatenmanagement, Dr. Andreas Weber
GraphTalks - Semantisches Produktdatenmanagement, Dr. Andreas WeberNeo4j
 
Produktdatenmanagement mit Neo4j - Andreas Weber, semantic pdm
Produktdatenmanagement mit Neo4j - Andreas Weber, semantic pdmProduktdatenmanagement mit Neo4j - Andreas Weber, semantic pdm
Produktdatenmanagement mit Neo4j - Andreas Weber, semantic pdmNeo4j
 
Michael Jäger (Techsoft), Dipl.-Ing. Bernd Kuntze (Franz Haas Waffel- und Kek...
Michael Jäger (Techsoft), Dipl.-Ing. Bernd Kuntze (Franz Haas Waffel- und Kek...Michael Jäger (Techsoft), Dipl.-Ing. Bernd Kuntze (Franz Haas Waffel- und Kek...
Michael Jäger (Techsoft), Dipl.-Ing. Bernd Kuntze (Franz Haas Waffel- und Kek...Praxistage
 
Interview: Herausforderungen bei Auswahl und Installation eines DMS-/ECM-Systems
Interview: Herausforderungen bei Auswahl und Installation eines DMS-/ECM-SystemsInterview: Herausforderungen bei Auswahl und Installation eines DMS-/ECM-Systems
Interview: Herausforderungen bei Auswahl und Installation eines DMS-/ECM-SystemsOPTIMAL SYSTEMS GmbH
 
TRANSCONNECT® als Integrationslayer in einem Master-Data-Management-Projekt (...
TRANSCONNECT® als Integrationslayer in einem Master-Data-Management-Projekt (...TRANSCONNECT® als Integrationslayer in einem Master-Data-Management-Projekt (...
TRANSCONNECT® als Integrationslayer in einem Master-Data-Management-Projekt (...SQL Projekt AG
 
BizDataX Testdatenmanagement Konzepte
BizDataX Testdatenmanagement KonzepteBizDataX Testdatenmanagement Konzepte
BizDataX Testdatenmanagement KonzepteDragan Kinkela
 
Die Macht der Daten - CeBIT 2017
Die Macht der Daten - CeBIT 2017Die Macht der Daten - CeBIT 2017
Die Macht der Daten - CeBIT 2017Detlev Sandel
 
Osudio + commercetools Webinar: Microservices - Flexibilität und Geschwindigk...
Osudio + commercetools Webinar: Microservices - Flexibilität und Geschwindigk...Osudio + commercetools Webinar: Microservices - Flexibilität und Geschwindigk...
Osudio + commercetools Webinar: Microservices - Flexibilität und Geschwindigk...Dirk Hoerig
 
Digitale Transformation für KMU
Digitale Transformation für KMUDigitale Transformation für KMU
Digitale Transformation für KMUGernot Sauerborn
 
Magento Commerce Cloud Edition
Magento Commerce Cloud EditionMagento Commerce Cloud Edition
Magento Commerce Cloud EditionTechDivision GmbH
 
Der erste Schritt – idealtypische Wege in die Cloud und in der Cloud für Unte...
Der erste Schritt – idealtypische Wege in die Cloud und in der Cloud für Unte...Der erste Schritt – idealtypische Wege in die Cloud und in der Cloud für Unte...
Der erste Schritt – idealtypische Wege in die Cloud und in der Cloud für Unte...AWS Germany
 
PLM Open Hours - Nutzen von PLM
PLM Open Hours - Nutzen von PLMPLM Open Hours - Nutzen von PLM
PLM Open Hours - Nutzen von PLMIntelliact AG
 
Engineering Processing & Product Development Minds 2013
Engineering Processing & Product Development Minds 2013Engineering Processing & Product Development Minds 2013
Engineering Processing & Product Development Minds 2013Maria Willamowius
 
Digitalisierungstrends in der Instandhaltung.pdf
Digitalisierungstrends in der Instandhaltung.pdfDigitalisierungstrends in der Instandhaltung.pdf
Digitalisierungstrends in der Instandhaltung.pdfargvis GmbH
 
Unic AG - Enterprise-Search Breakout Session X.Days 2009
Unic AG - Enterprise-Search Breakout Session X.Days 2009Unic AG - Enterprise-Search Breakout Session X.Days 2009
Unic AG - Enterprise-Search Breakout Session X.Days 2009André Schmid
 

Similar to GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltigen unternehmensweiten Datenplattform (20)

GraphTalks - Semantisches Produktdatenmanagement, Dr. Andreas Weber
GraphTalks - Semantisches Produktdatenmanagement, Dr. Andreas WeberGraphTalks - Semantisches Produktdatenmanagement, Dr. Andreas Weber
GraphTalks - Semantisches Produktdatenmanagement, Dr. Andreas Weber
 
Produktdatenmanagement mit Neo4j - Andreas Weber, semantic pdm
Produktdatenmanagement mit Neo4j - Andreas Weber, semantic pdmProduktdatenmanagement mit Neo4j - Andreas Weber, semantic pdm
Produktdatenmanagement mit Neo4j - Andreas Weber, semantic pdm
 
Michael Jäger (Techsoft), Dipl.-Ing. Bernd Kuntze (Franz Haas Waffel- und Kek...
Michael Jäger (Techsoft), Dipl.-Ing. Bernd Kuntze (Franz Haas Waffel- und Kek...Michael Jäger (Techsoft), Dipl.-Ing. Bernd Kuntze (Franz Haas Waffel- und Kek...
Michael Jäger (Techsoft), Dipl.-Ing. Bernd Kuntze (Franz Haas Waffel- und Kek...
 
Interview: Herausforderungen bei Auswahl und Installation eines DMS-/ECM-Systems
Interview: Herausforderungen bei Auswahl und Installation eines DMS-/ECM-SystemsInterview: Herausforderungen bei Auswahl und Installation eines DMS-/ECM-Systems
Interview: Herausforderungen bei Auswahl und Installation eines DMS-/ECM-Systems
 
TRANSCONNECT® als Integrationslayer in einem Master-Data-Management-Projekt (...
TRANSCONNECT® als Integrationslayer in einem Master-Data-Management-Projekt (...TRANSCONNECT® als Integrationslayer in einem Master-Data-Management-Projekt (...
TRANSCONNECT® als Integrationslayer in einem Master-Data-Management-Projekt (...
 
BizDataX Testdatenmanagement Konzepte
BizDataX Testdatenmanagement KonzepteBizDataX Testdatenmanagement Konzepte
BizDataX Testdatenmanagement Konzepte
 
Die Macht der Daten - CeBIT 2017
Die Macht der Daten - CeBIT 2017Die Macht der Daten - CeBIT 2017
Die Macht der Daten - CeBIT 2017
 
Osudio + commercetools Webinar: Microservices - Flexibilität und Geschwindigk...
Osudio + commercetools Webinar: Microservices - Flexibilität und Geschwindigk...Osudio + commercetools Webinar: Microservices - Flexibilität und Geschwindigk...
Osudio + commercetools Webinar: Microservices - Flexibilität und Geschwindigk...
 
Digitale Transformation für KMU
Digitale Transformation für KMUDigitale Transformation für KMU
Digitale Transformation für KMU
 
Magento Commerce Cloud Edition
Magento Commerce Cloud EditionMagento Commerce Cloud Edition
Magento Commerce Cloud Edition
 
[DE] Keynote ECM Vision | Dr. Ulrich Kampffmeyer | Computerwoche | 2007
[DE] Keynote ECM Vision | Dr. Ulrich Kampffmeyer | Computerwoche | 2007[DE] Keynote ECM Vision | Dr. Ulrich Kampffmeyer | Computerwoche | 2007
[DE] Keynote ECM Vision | Dr. Ulrich Kampffmeyer | Computerwoche | 2007
 
Der erste Schritt – idealtypische Wege in die Cloud und in der Cloud für Unte...
Der erste Schritt – idealtypische Wege in die Cloud und in der Cloud für Unte...Der erste Schritt – idealtypische Wege in die Cloud und in der Cloud für Unte...
Der erste Schritt – idealtypische Wege in die Cloud und in der Cloud für Unte...
 
PLM Open Hours - Nutzen von PLM
PLM Open Hours - Nutzen von PLMPLM Open Hours - Nutzen von PLM
PLM Open Hours - Nutzen von PLM
 
Engineering Processing & Product Development Minds 2013
Engineering Processing & Product Development Minds 2013Engineering Processing & Product Development Minds 2013
Engineering Processing & Product Development Minds 2013
 
Digitalisierungstrends in der Instandhaltung.pdf
Digitalisierungstrends in der Instandhaltung.pdfDigitalisierungstrends in der Instandhaltung.pdf
Digitalisierungstrends in der Instandhaltung.pdf
 
Unic AG - Enterprise-Search Breakout Session X.Days 2009
Unic AG - Enterprise-Search Breakout Session X.Days 2009Unic AG - Enterprise-Search Breakout Session X.Days 2009
Unic AG - Enterprise-Search Breakout Session X.Days 2009
 
Webinar: BigData - Vom Hype zum Nutzen
Webinar: BigData - Vom Hype zum NutzenWebinar: BigData - Vom Hype zum Nutzen
Webinar: BigData - Vom Hype zum Nutzen
 
Die Megatrends in der Softwarebranche
Die Megatrends in der SoftwarebrancheDie Megatrends in der Softwarebranche
Die Megatrends in der Softwarebranche
 
Modernes Rechenzentrum
Modernes Rechenzentrum Modernes Rechenzentrum
Modernes Rechenzentrum
 
201001 Mund A Software Industry
201001 Mund A Software Industry201001 Mund A Software Industry
201001 Mund A Software Industry
 

More from Neo4j

QIAGEN: Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and Bioinformaticians
QIAGEN: Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and BioinformaticiansQIAGEN: Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and Bioinformaticians
QIAGEN: Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and BioinformaticiansNeo4j
 
EY_Graph Database Powered Sustainability
EY_Graph Database Powered SustainabilityEY_Graph Database Powered Sustainability
EY_Graph Database Powered SustainabilityNeo4j
 
SIEMENS: RAPUNZEL – A Tale About Knowledge Graph
SIEMENS: RAPUNZEL – A Tale About Knowledge GraphSIEMENS: RAPUNZEL – A Tale About Knowledge Graph
SIEMENS: RAPUNZEL – A Tale About Knowledge GraphNeo4j
 
Build your next Gen AI Breakthrough - April 2024
Build your next Gen AI Breakthrough - April 2024Build your next Gen AI Breakthrough - April 2024
Build your next Gen AI Breakthrough - April 2024Neo4j
 
Connecting the Dots for Information Discovery.pdf
Connecting the Dots for Information Discovery.pdfConnecting the Dots for Information Discovery.pdf
Connecting the Dots for Information Discovery.pdfNeo4j
 
ISDEFE - GraphSummit Madrid - ARETA: Aviation Real-Time Emissions Token Accre...
ISDEFE - GraphSummit Madrid - ARETA: Aviation Real-Time Emissions Token Accre...ISDEFE - GraphSummit Madrid - ARETA: Aviation Real-Time Emissions Token Accre...
ISDEFE - GraphSummit Madrid - ARETA: Aviation Real-Time Emissions Token Accre...Neo4j
 
BBVA - GraphSummit Madrid - Caso de éxito en BBVA: Optimizando con grafos
BBVA - GraphSummit Madrid - Caso de éxito en BBVA: Optimizando con grafosBBVA - GraphSummit Madrid - Caso de éxito en BBVA: Optimizando con grafos
BBVA - GraphSummit Madrid - Caso de éxito en BBVA: Optimizando con grafosNeo4j
 
Graph Everywhere - Josep Taruella - Por qué Graph Data Science en tus modelos...
Graph Everywhere - Josep Taruella - Por qué Graph Data Science en tus modelos...Graph Everywhere - Josep Taruella - Por qué Graph Data Science en tus modelos...
Graph Everywhere - Josep Taruella - Por qué Graph Data Science en tus modelos...Neo4j
 
GraphSummit Madrid - Product Vision and Roadmap - Luis Salvador Neo4j
GraphSummit Madrid - Product Vision and Roadmap - Luis Salvador Neo4jGraphSummit Madrid - Product Vision and Roadmap - Luis Salvador Neo4j
GraphSummit Madrid - Product Vision and Roadmap - Luis Salvador Neo4jNeo4j
 
Neo4j_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
Neo4j_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdfNeo4j_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
Neo4j_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdfNeo4j
 
Rabobank_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
Rabobank_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdfRabobank_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
Rabobank_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdfNeo4j
 
Webinar - IA generativa e grafi Neo4j: RAG time!
Webinar - IA generativa e grafi Neo4j: RAG time!Webinar - IA generativa e grafi Neo4j: RAG time!
Webinar - IA generativa e grafi Neo4j: RAG time!Neo4j
 
IA Generativa y Grafos de Neo4j: RAG time
IA Generativa y Grafos de Neo4j: RAG timeIA Generativa y Grafos de Neo4j: RAG time
IA Generativa y Grafos de Neo4j: RAG timeNeo4j
 
Neo4j: Data Engineering for RAG (retrieval augmented generation)
Neo4j: Data Engineering for RAG (retrieval augmented generation)Neo4j: Data Engineering for RAG (retrieval augmented generation)
Neo4j: Data Engineering for RAG (retrieval augmented generation)Neo4j
 
Neo4j Graph Summit 2024 Workshop - EMEA - Breda_and_Munchen.pdf
Neo4j Graph Summit 2024 Workshop - EMEA - Breda_and_Munchen.pdfNeo4j Graph Summit 2024 Workshop - EMEA - Breda_and_Munchen.pdf
Neo4j Graph Summit 2024 Workshop - EMEA - Breda_and_Munchen.pdfNeo4j
 
Enabling GenAI Breakthroughs with Knowledge Graphs
Enabling GenAI Breakthroughs with Knowledge GraphsEnabling GenAI Breakthroughs with Knowledge Graphs
Enabling GenAI Breakthroughs with Knowledge GraphsNeo4j
 
Neo4j_Anurag Tandon_Product Vision and Roadmap.Benelux.pptx.pdf
Neo4j_Anurag Tandon_Product Vision and Roadmap.Benelux.pptx.pdfNeo4j_Anurag Tandon_Product Vision and Roadmap.Benelux.pptx.pdf
Neo4j_Anurag Tandon_Product Vision and Roadmap.Benelux.pptx.pdfNeo4j
 
Neo4j Jesus Barrasa The Art of the Possible with Graph
Neo4j Jesus Barrasa The Art of the Possible with GraphNeo4j Jesus Barrasa The Art of the Possible with Graph
Neo4j Jesus Barrasa The Art of the Possible with GraphNeo4j
 
SWIFT: Maintaining Critical Standards in the Financial Services Industry with...
SWIFT: Maintaining Critical Standards in the Financial Services Industry with...SWIFT: Maintaining Critical Standards in the Financial Services Industry with...
SWIFT: Maintaining Critical Standards in the Financial Services Industry with...Neo4j
 
Deloitte & Red Cross: Talk to your data with Knowledge-enriched Generative AI
Deloitte & Red Cross: Talk to your data with Knowledge-enriched Generative AIDeloitte & Red Cross: Talk to your data with Knowledge-enriched Generative AI
Deloitte & Red Cross: Talk to your data with Knowledge-enriched Generative AINeo4j
 

More from Neo4j (20)

QIAGEN: Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and Bioinformaticians
QIAGEN: Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and BioinformaticiansQIAGEN: Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and Bioinformaticians
QIAGEN: Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and Bioinformaticians
 
EY_Graph Database Powered Sustainability
EY_Graph Database Powered SustainabilityEY_Graph Database Powered Sustainability
EY_Graph Database Powered Sustainability
 
SIEMENS: RAPUNZEL – A Tale About Knowledge Graph
SIEMENS: RAPUNZEL – A Tale About Knowledge GraphSIEMENS: RAPUNZEL – A Tale About Knowledge Graph
SIEMENS: RAPUNZEL – A Tale About Knowledge Graph
 
Build your next Gen AI Breakthrough - April 2024
Build your next Gen AI Breakthrough - April 2024Build your next Gen AI Breakthrough - April 2024
Build your next Gen AI Breakthrough - April 2024
 
Connecting the Dots for Information Discovery.pdf
Connecting the Dots for Information Discovery.pdfConnecting the Dots for Information Discovery.pdf
Connecting the Dots for Information Discovery.pdf
 
ISDEFE - GraphSummit Madrid - ARETA: Aviation Real-Time Emissions Token Accre...
ISDEFE - GraphSummit Madrid - ARETA: Aviation Real-Time Emissions Token Accre...ISDEFE - GraphSummit Madrid - ARETA: Aviation Real-Time Emissions Token Accre...
ISDEFE - GraphSummit Madrid - ARETA: Aviation Real-Time Emissions Token Accre...
 
BBVA - GraphSummit Madrid - Caso de éxito en BBVA: Optimizando con grafos
BBVA - GraphSummit Madrid - Caso de éxito en BBVA: Optimizando con grafosBBVA - GraphSummit Madrid - Caso de éxito en BBVA: Optimizando con grafos
BBVA - GraphSummit Madrid - Caso de éxito en BBVA: Optimizando con grafos
 
Graph Everywhere - Josep Taruella - Por qué Graph Data Science en tus modelos...
Graph Everywhere - Josep Taruella - Por qué Graph Data Science en tus modelos...Graph Everywhere - Josep Taruella - Por qué Graph Data Science en tus modelos...
Graph Everywhere - Josep Taruella - Por qué Graph Data Science en tus modelos...
 
GraphSummit Madrid - Product Vision and Roadmap - Luis Salvador Neo4j
GraphSummit Madrid - Product Vision and Roadmap - Luis Salvador Neo4jGraphSummit Madrid - Product Vision and Roadmap - Luis Salvador Neo4j
GraphSummit Madrid - Product Vision and Roadmap - Luis Salvador Neo4j
 
Neo4j_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
Neo4j_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdfNeo4j_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
Neo4j_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
 
Rabobank_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
Rabobank_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdfRabobank_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
Rabobank_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
 
Webinar - IA generativa e grafi Neo4j: RAG time!
Webinar - IA generativa e grafi Neo4j: RAG time!Webinar - IA generativa e grafi Neo4j: RAG time!
Webinar - IA generativa e grafi Neo4j: RAG time!
 
IA Generativa y Grafos de Neo4j: RAG time
IA Generativa y Grafos de Neo4j: RAG timeIA Generativa y Grafos de Neo4j: RAG time
IA Generativa y Grafos de Neo4j: RAG time
 
Neo4j: Data Engineering for RAG (retrieval augmented generation)
Neo4j: Data Engineering for RAG (retrieval augmented generation)Neo4j: Data Engineering for RAG (retrieval augmented generation)
Neo4j: Data Engineering for RAG (retrieval augmented generation)
 
Neo4j Graph Summit 2024 Workshop - EMEA - Breda_and_Munchen.pdf
Neo4j Graph Summit 2024 Workshop - EMEA - Breda_and_Munchen.pdfNeo4j Graph Summit 2024 Workshop - EMEA - Breda_and_Munchen.pdf
Neo4j Graph Summit 2024 Workshop - EMEA - Breda_and_Munchen.pdf
 
Enabling GenAI Breakthroughs with Knowledge Graphs
Enabling GenAI Breakthroughs with Knowledge GraphsEnabling GenAI Breakthroughs with Knowledge Graphs
Enabling GenAI Breakthroughs with Knowledge Graphs
 
Neo4j_Anurag Tandon_Product Vision and Roadmap.Benelux.pptx.pdf
Neo4j_Anurag Tandon_Product Vision and Roadmap.Benelux.pptx.pdfNeo4j_Anurag Tandon_Product Vision and Roadmap.Benelux.pptx.pdf
Neo4j_Anurag Tandon_Product Vision and Roadmap.Benelux.pptx.pdf
 
Neo4j Jesus Barrasa The Art of the Possible with Graph
Neo4j Jesus Barrasa The Art of the Possible with GraphNeo4j Jesus Barrasa The Art of the Possible with Graph
Neo4j Jesus Barrasa The Art of the Possible with Graph
 
SWIFT: Maintaining Critical Standards in the Financial Services Industry with...
SWIFT: Maintaining Critical Standards in the Financial Services Industry with...SWIFT: Maintaining Critical Standards in the Financial Services Industry with...
SWIFT: Maintaining Critical Standards in the Financial Services Industry with...
 
Deloitte & Red Cross: Talk to your data with Knowledge-enriched Generative AI
Deloitte & Red Cross: Talk to your data with Knowledge-enriched Generative AIDeloitte & Red Cross: Talk to your data with Knowledge-enriched Generative AI
Deloitte & Red Cross: Talk to your data with Knowledge-enriched Generative AI
 

GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltigen unternehmensweiten Datenplattform

  • 1. semantic PDMFolie 1Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 Semantic Data Management der Weg zu einer nachhaltigen unternehmensweiten Datenplattform
  • 2. semantic PDM Übliche Ausgangssituation in Unternehmen Folie 2Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
  • 3. semantic PDM Status Quo – viele kleine Königreiche Folie 3Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 QS / LIMS ERP Logistik Warehouse- management Produkt-management Technisches PDM/PLM Dokumenten- management Excel Excel Power-point Power-point Excel Excel
  • 4. semantic PDM Erschließen der „unstrukturierten Daten“ Folie 4Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 Produktentwicklung Produktion .xlsx .docx .pptx strukturierte Daten Zeit Vermarktung SQL Technisches PDM SQL ERP Shopsystem SQLSQL PCM/DAM unstrukturierte Daten SQL Projekt- Management
  • 5. semantic PDM Aufbau einer integrierenden unternehmensweiten Datenplattform Folie 5Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 Zeit Produktentwicklung Produktion Vermarktung PIM B2B shop SAPPDM AdobeMPM Middleware (Biztalk, magic xpi, ..) Micro App Micro App Micro App Micro App Micro App Micro App Micro App
  • 6. semantic PDM Warum „Semantik“? Folie 6Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 „Der größte Mehrwert von Daten liegt in ihren Beziehungen untereinander“ deshalb.. 1. Analysieren Sie Ihre Sprache (Ihren Wortschatz) 2. Finden Sie Beziehungen zwischen diesen Begriffen 3. Definieren Sie eine nachhaltige Ontologie 4. Implementieren Sie ein entsprechendes Graphdatenmodell 5. Definieren Sie Datenhoheiten (Systeme, Rollen) 6. Lassen Sie Ihr Datennetz durch Ihre Mitarbeiter und via Schnittstellen füllen • Semantik ist die „Wissenschaft von der Bedeutung von Zeichen“ • Wie können wir unseren Daten mehr Bedeutung geben?
  • 7. semantic PDM Aufbau eines semantischen Netzes Folie 7Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
  • 8. semantic PDM kann kontaminiert sein mit Substanz Man benötigt nicht viel .. Folie 8Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 Definition einer Firmensprache Mittels „Knoten“ und „Kanten“ ‚Knoten‘ = Subjekte / Objekte ‚Kanten‘ = Prädikate Material (Kunststoffteil) deckt ab Gesetz / Vorschrift (DIN EN71/3) 1:n enthält ist enthalten in 1:n 1:n Prüfauftrag (PA6473) verwendet in Prüflabor (XYZ) durchgeführt von enthält Substanz Substanz (Blei) 1:n versioniertes Dokument (MSDS) 1:1 spezifiziert durch wird geprüft nach Testszenario (TZ Kunststoffteil)1:1 Material (Baugruppe) Material (Granulat)
  • 9. semantic PDM Intuitiv, “white board friendly” Folie 9Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
  • 10. semantic PDM Aufbau des Datennetzes Folie 10Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 Bereits bei der Produktentwicklung wird das Datennetz Schritt für Schritt aufgebaut und gefüllt. ‚Knoten‘ ‚Kanten‘ Produkt Idee briefing board concept board Budget Projekt Modell Projekt- profil Produkt- version Produkt Komponenten (bill of material BOM) Substanz Blei Gesetz DIN 71/3 Komponente X Werkzeug Techn. Spezifikationen und Dokumente Produktionsprozess
  • 11. semantic PDM Der Vorteil eines semantischen PDM Systems Klein anfangen … Dr. Andreas Weber | kollaboratives Datenmanagement | 01.06.2016 | Folie 11 Folie 11Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
  • 12. semantic PDMDr. Andreas Weber | kollaboratives Datenmanagement | 01.06.2016 | Folie 12 Der Vorteil eines semantischen PDM Systems Klein anfangen … und bedarfsgerecht erweitern Folie 12Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
  • 13. semantic PDM Ich suche … Folie 13Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
  • 14. semantic PDM … das System findet … durch Traversieren im Netz Folie 14Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 • .. einen Knoten • .. einen Pfad • .. ein Muster
  • 15. semantic PDM Toolbox Folie 15Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 1. Daten modellieren („Schema“) 2. Daten erfassen und speichern („Data Builder“) 3. Daten erforschen („Data Browser“) 4. Bau von Micro-Apps („Framework“)
  • 16. semantic PDM Schema Builder Folie 16Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
  • 17. semantic PDM Data Builder Folie 17Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
  • 18. semantic PDM Data Browser Folie 18Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
  • 19. semantic PDM Micro-Apps Folie 19Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017
  • 20. semantic PDM Methodik: „von der user story zur Micro-App“ Folie 20Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 Vorgehensweise bei der Daten- und Anforderungsanalyse
  • 21. semantic PDM Von der „user story“ zur Anwendung Folie 21Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 1 Welche Fragen werden dabei gestellt? 2 Welche Begriffe kommen darin vor? 3 Wie sind die Begriffe miteinander verknüpft? 4 Verifiziere die user story! 7 Erarbeite die notwendigen Abfragen! 6 Bilde das entsprechende Graphdatenmodell! 5
  • 22. semantic PDM Von der „user story“ zur Anwendung – die Analyse Folie 22Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 “Als ein Verantwortlicher für die Warnhinweisdeklaration möchte ich für eine Produktvariante für ein Verkaufsgebiet alle vorgeschriebenen Warnhinweise angezeigt bekommen, damit ich daraus die Vorgabe für das Layout der Warnhinweisaufkleber erzeugen kann”. 1 user story Welche Regeln für Warnhinweisdeklaration gelten für eine bestimmte Produktvariante? Durch welche Gesetze/Vorgaben sind diese Regeln begründet? Welche Produktmermale sind in diesen Regeln als Bedingungen genannt? … 2 Fragen Welche Regeln für Warnhinweisdeklaration gelten für eine bestimmte Produktvariante? Durch welche Gesetze/Vorgaben sind diese Regeln begründet? Welche Produktmermale sind in diesen Regeln als Bedingungen genannt? 3 Begriffe (Produktvariante) -[:wird verkauft in ]-> (Verkaufsgebiet) (Warnhinweisregel) -[:basiert auf]-> (gesetzlicher Vorgabe) (Warnhinweisregel) -[:gilt wenn]-> (Produktmerkmal {name:”Rückschlagschutz”}) … 4 Beziehungen
  • 23. semantic PDM Von der „user story“ zur Anwendung – das Modellieren Folie 23Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 Erarbeite die notwendigen Abfragen! 6 Bilde das entsprechende Graphdatenmodell! 5 Verifiziere die user story! 7
  • 24. semantic PDM Beispiele Folie 24Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 1. Flexibles Managen von Stücklisten 2. REACH und RoHS Konformität 3. Semantisches Datenmanagement vs. PIM 4. Dokumentationsumgebung für die Entwicklung
  • 25. semantic PDM Stücklisten Folie 25Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 • Produkt • Stückliste (aus ERP) • Änderungshistorie • Varianten
  • 26. semantic PDM Konformitätsmanagement (REACH, RoHS, ..) Folie 26Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 • Produkt • Materialien • Substanzen • Anforderungen • Freigaben
  • 27. semantic PDM Semantisches Datenmanagement vs. PIM Folie 27Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 Simples Datenmodell eines PIM Systems • Produkttypen • Produkte • Attribute • Hoher Pflegeaufwand • Redundante Arbeiten in Entwicklung und Marketing • Pflege der Attribute an den entsprechenden Komponenten • Datenhoheit bei den Entwicklern • Explizite Freigaben (4-Augen-Prinzip) • Verwendungsnachweise über die Strukturinformationen • Transparente Änderungshistorie
  • 28. semantic PDM Vorteile – Abbilden der SW-HW-Kompatibilität Folie 28Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 • Ablösen der Dokumentation in Word/Excel • Flexible und transparente Dokumentation von Kompatibilitäten • Datenmodell 1:1 nutzbar für ein Kunden- Portal oder den Customer Service
  • 29. semantic PDM Compliance Management Folie 29Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 Welt der Industrie Welt der Gesetze „Tatbestände“„Sachverhalte“ „Compliance-Regeln“ (Pattern Matching)
  • 30. semantic PDM Compliance im Umweltmanagement - Einhaltung der BImSchV Folie 30Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 • Für welchen Betriebsbereich muss die BImSchV angewendet werden? (Relevanz) • Welche Maßnahmen sind laut Vorschrift erforderlich? (Handlungsbedarf) • Welche Änderungen haben sich seit der letzten Bewertung ergeben?
  • 31. semantic PDM Warum ein semantisches Daten-Management SDM? Folie 31Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 • nachhaltig ein stabiles Datenmodell schafft Freiheitsgrade für die Evolution der Prozesse • erweiterbar – multi model / multi domain Integration unterschiedliche Domänen und Datenbestände – nutzen von open data • firmenübergreifend komplette Unabhängigkeit von der Aufbauorganisation und Lieferkettenstruktur • unabhängig von den Anbietern funktionaler Softwarepakete (ERP, CRM, DAM, ..) Entkopplung von ‚update roadmaps‘ anderer Anbieter • Freiheit in der Wahl des User Interfaces Browser mit HTML5, mobile apps, .NET Client, .. • kollaborativ / mobil paralleles Arbeiten – unabhängig von Zeit und Ort -> rollenspezifische, mehrsprachige Micro-Apps für dedizierte (Teil-) Prozesse • kapazitätsschonend kein „big bang“ notwendig – stufenweiser und bedarfsorientierter Ausbau des Datennetzes
  • 32. semantic PDMFolie 32Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017 • Aufräumen! Analysieren und konsolidieren Sie die Vielzahl Ihrer Datenquellen, klären Sie die Datenhoheit, schaffen Sie Transparenz bzgl. notwendiger Datenflüsse • sprachliche Klarheit! Erarbeiten Sie sich Ihre firmen- und produktspezifischen Sprache (Ontologie) • „data first – process second“ Gestalten Sie Ihre Datenwelt bewusst unabhängig von den aktuell existierenden Prozessen, denn Prozesse unterliegen der betrieblichen Evolution, Datenmodelle jedoch sind deutlich stabiler. • Datensouveränität Überlassen Sie die Kompetenz im Umgang mit Ihren Daten nicht „fremden“ Firmen und Anwendungen • Schritt für Schritt! Starten Sie fokussiert .. und erweitern Sie bedarfsbezogen Schritt für Schritt Dr. Andreas Weber semantic PDM andreas.weber@s-pdm.com www.semantic-pdm.com Partner:Kontakt: Lessons learned ..
  • 33. semantic PDMFolie 33Dr. Andreas Weber | semantic data management | 10.10.2017