SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
ein Beitrag zur Produktsicherheit durch mehr Transparenz in der Lieferkette
Semantisches Produktdatenmanagement bei Schleich
Semantisches PDM | 02-2016 | Folie 1 | Dr. Andreas Weber
Schleich – Figuren zum Anfassen ..
Semantisches PDM | 02-2016 | Folie 2 | Dr. Andreas Weber
Die Idee
• firmenübergreifend (entlang der gesamten Wertschöpfungskette)
• einfach zu verstehen und zu benutzen
• skalierbar und erweiterbar
• beinhaltet alle Daten, die für die Beantwortung von Fragen von Endverbrauchern
• … und von offiziellen Stellen notwendig sind.
Semantisches PDM | 02-2016 | Folie 3 | Dr. Andreas Weber
Entwicklung eines einfachen, günstigen, flexiblen und skalierbaren Systems
für das Managen von Produktdaten für Spielwaren (produziert in China)
„an viele Stellen wird (gleichzeitig) in ein Datenmodell hinein dokumentiert ..“
 Anleihen an der Technologie sozialer Netzwerke
Die Idee ..
Semantisches PDM | 02-2016 | Folie 4 | Dr. Andreas Weber
Was ist da drin
und ist das erlaubt?
?
Produkt
Materialien
Substanzen
Prüfungen
Messwerte
Grenzwerte
Gesetze
Lokaler Kontext
Chargen
Bartagame 14675
(Charge 11A1)
Prozessschritte
Verbinden verschiedener „Sprach-Welten“
Produkte und Prozesse
(products and processes)
Gesetze
(legislation)
(kritische) Substanzen
(substances)
EIN
integrierendes
Datennetz
Semantisches PDM | 02-2016 | Folie 5 | Dr. Andreas Weber
Was ist ein „semantisches Datenmodell“?
Definition der firmenspezifischen Ontologie
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 6
die notwendigen
Grundbausteine:
‚Knoten‘
‚Verbindungen‘
Produkt Material
‚ist Teil von'
Substanz
enthält
Prüfszenario
wird geprüft
nach
beinhaltet
Vorteile eines semantischen Netzes
klein anfangen ..
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 7
Vorteile eines semantischen Netzes
bedarfsbezogen wachsen ..
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 8
bei Fragen "an das Netz" ..
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 9
bei Fragen "an das Netz" ..
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 10
.. sind die Antworten immer Pfade
Bisherige Zielsetzung
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 11
Datensilos
Produkt-
management
Dokumenten-
management
ERP QS / LIMS
PDM
Technik
Metadaten-
ebene
Konsolidierung von Daten aus verschiedenen „Datensilos“
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 12
zentrales
Stammdaten-
management
funktions-
orientierte
SW-Pakete
Produktma-
nagement
Dokumenten-
managementERP QS / LIMS
PDM
Technik
zentraler, semantischer Stammdatenpool
Inkrementeller Aufbau des Datennetzes bereits während der
Produktentwicklung
middleware
Kein Problem mit der Datenhoheit
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 13
Eine Folge des richtigen Modellierens
• „alles ist an seinem Platz“
• Teilbereiche eines Netzes
entsprechen der Datenhoheit
• paralleles Arbeiten, sobald der
„Ankerknoten“ verfügbar ist
warum ein semantisches PDM System?
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 14
 performant
SQL Datenbanken zeigen Performanceprobleme, je mehr Datenobjekte im Zuge einer Abfrage in Spiel kommen
(„JOIN“)
es müssen nicht dutzende Tabellen mit Millionen von Datensätzen geöffnet, durchsucht und miteinander verknüpft
werden, um EINEN Pfad zwischen zwei Datenobjekten zu finden.
 skalierbar
alle sozialen Netzwerke (Facebook, Twitter, Xing, ..) basieren auf semantischen bzw. Graphdatenmodellen
Skalierbarkeit und Performance sind nachgewiesen. Eine Erhöhung der Anzahl der Datenobjekte hat geringen bis
keinen Einfluss auf die Antwortzeiten – insbesondere bei komplexen Abfragen.
 intuitiv
Das Flipchart-Modell wird 1:1 in das semantische Datenmodell abgebildet - unter Verwendung der firmenspezifischen
"Sprache„. Das Tracen durch das semantische Datenmodell ist selbsterklärend
 nützlich
die gesuchte Information (eine Datei, eine Werkstoffbezeichnung, das zugehörige Werkzeug, die Liste der
Verwendungen, ..) ist in der Regel nur wenige Clicks entfernt
 flexibel
man kann mit einem sehr kompakten Netz und einer überschaubaren, ggfs. generischen Oberfläche sofort produktiv
arbeiten.
Benachbarten Abteilungen (und Datenbestände) werden bedarfsbezogen zumodelliert.
Verbinden verschiedener „Sprach-Welten“
Produkte und Prozesse
(products and processes)
Gesetze
(legislation)
(kritische) Substanzen
(substances)
EIN
integrierendes
Datennetz
Semantisches PDM | 02-2016 | Folie 15 | Dr. Andreas Weber
Redaktionelle Aufarbeitung von Gesetzen
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 16
Grenzwert
Benzo(a)pyrene
Substanz
.. ist eine ..
.. gehört zur
Gruppe der ..
PAK
Erarbeiten der „Begrifflichkeiten“
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 17
Material Substanz
Produkt
Grenzwert
Prüfbericht
Gesetz
Charge
Messwert
Anbieter
Gültigkeits-
bereich
Nutzer
Substanz-
klasse
Elemente
Prüfverfahren
Alles an seinem Platz …
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 18
Produkt
Produkt-
Variante(n)
Produkt-
modell
Katalognummer
Preis
Produktkategorie
geplanter Absatz
Einführungsdatum
Kosten
Stückliste
Lieferant
Modelleur
Freigabe Form
Freigabe Bemalung
Verpackung
Rohling
Label
ist Basis für
1:n
Abbildung von Szenarien..
durch Verwendung dedizierter Relationen zwischen ein und denselben Objekten
Gesetz YProdukt X
Komponente Y
….
Material Z
….
„world (bill) of materials“
Grenzwert
xyz
Substanz A
„world of substances“
enthält
kann kontaminiert
sein durch
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 19
„bill of
substances“
1:n
LVS
Ein Paradigmenwechsel bei Schleich
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 23
DMS
MIS
PDM
Planungs-
system
ERP-System
Traceability-
system
LVS
Persistent sind die Daten -
nicht die Anwendungen
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 24
DMS
MIS
Planungs-
system
ERP-System
semantisches
PDM/PEM-System
Nächste Schritte ..
1. Firmenübergreifendes Materialmanagement
(Integration aller Fertigungsstätten mit eigener Datenhoheit)
2. Ausbau zum Plattform für das zentrale Produktdatenmanagement
(vollständige Integration Marketing + Produktentwicklung,
Überarbeitung des Rechtesystems)
3. Erweiterung als Plattform für ein „Produkt-Entstehungs-
Management (PEM)“ - über Objekte wie Projekt, Projektphase,
Todo, Meilenstein, ..
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 25
Screenshots…
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 26
Alles an seinem Platz …
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 27
Produkt
Produkt-
Variante(n)
Produkt-
modell
Katalognummer
Preis
Produktkategorie
geplanter Absatz
Einführungsdatum
Kosten
Stückliste
Lieferant
Modelleur
Freigabe Form
Freigabe Bemalung
Verpackung
Rohling
Label
ist Basis für
1:n
Screenshots…
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 28
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 29
Details zu einer Produktvariante
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 30
Bill Of Material einer Produktvariante
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 31
Freigaben einer Produktvariante
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 32
Monitoring der Freigabegültigkeiten
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 33
Details zu einer Produktvariante
Erklärender Pfad
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 34
Dokumentenmanagement
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 35
Kontextunterstützendes
Dokumentenmanagement
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 36
Questionaire
Lieferant
kommt von (1:1)
Pigment B
Pigment A
bezieht sich auf (1:n)
Kampagne
2016
hat Ergebnis (1:n)
Suchen und Arbeitslisten
Produktsicherheit | 17.10.2011 | Page 37 | Dr. Andreas Weber
„Zeige mir den Status aller Werkzeuge für die Januarneuheiten“
Der Kontext ermöglicht komplexe Sucheinstellungen..
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 38
Gesetze und Vorschriften
Produktsicherheit | 17.10.2011 | Page 39 | Dr. Andreas Weber
Grenzwerte für Blei
Produktsicherheit | 17.10.2011 | Page 40 | Dr. Andreas Weber
Empfehlungen ..
1. Genügend Zeit in Workshops mit den Fachabteilungen investieren („..die
Mitarbeiter abholen..“)
2. Das Datenmodell von Anfang mit dem Anspruch eines PDM versehen
und verstehen
3. Aufsetzen einer selektiven Datenkopplung ERP->PDM und PDM->ERP
4. Produktivstart mit einem Bereich
5. Fachbereichsbezogener Ausbau des Datennetzes und Verschiebung der
Datenkopplung hin zu PDM->ERP
Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 41
Produktsicherheit | 17.10.2011 | Page 42 | Dr. Andreas Weber
Produktsicherheit | 17.10.2011 | Page 43 | Dr. Andreas Weber
Produktsicherheit | 17.10.2011 | Page 44 | Dr. Andreas Weber
Produktsicherheit | 17.10.2011 | Page 45 | Dr. Andreas Weber
Ein PDM als Daten-Hub
Dr. Andreas Weber 02.04.2014
neo4j
BizTalk
Graph-DB
mobileLVS DMS print BI Archiv
Datendrehscheibe
Produktdatenmanagement
ERP …
Produktsicherheit | 17.10.2011 | Page 47 | Dr. Andreas Weber

Weitere ähnliche Inhalte

Andere mochten auch

Managing Genetic Ancestry at Scale with Neo4j and Kafka - StampedeCon 2015
Managing Genetic Ancestry at Scale with Neo4j and Kafka - StampedeCon 2015Managing Genetic Ancestry at Scale with Neo4j and Kafka - StampedeCon 2015
Managing Genetic Ancestry at Scale with Neo4j and Kafka - StampedeCon 2015
StampedeCon
 
GraphConnect Europe 2016 - Semantic PIM: Using a Graph Data Model at Toy Manu...
GraphConnect Europe 2016 - Semantic PIM: Using a Graph Data Model at Toy Manu...GraphConnect Europe 2016 - Semantic PIM: Using a Graph Data Model at Toy Manu...
GraphConnect Europe 2016 - Semantic PIM: Using a Graph Data Model at Toy Manu...
Neo4j
 
Graphs for Enterprise Architects
Graphs for Enterprise ArchitectsGraphs for Enterprise Architects
Graphs for Enterprise Architects
Neo4j
 
Using Graph Databases in Real-time to Solve Resource Authorization at Telenor...
Using Graph Databases in Real-time to Solve Resource Authorization at Telenor...Using Graph Databases in Real-time to Solve Resource Authorization at Telenor...
Using Graph Databases in Real-time to Solve Resource Authorization at Telenor...
Neo4j
 
GraphTalk Frankfurt - Master Data Management bei der Bayerischen Versicherung
GraphTalk Frankfurt - Master Data Management bei der Bayerischen VersicherungGraphTalk Frankfurt - Master Data Management bei der Bayerischen Versicherung
GraphTalk Frankfurt - Master Data Management bei der Bayerischen Versicherung
Neo4j
 
Graph all the things
Graph all the thingsGraph all the things
Graph all the things
Neo4j
 
Metadata and Access Control
Metadata and Access ControlMetadata and Access Control
Metadata and Access Control
Neo4j
 
GraphConnect 2014 SF: The Business Graph
GraphConnect 2014 SF: The Business GraphGraphConnect 2014 SF: The Business Graph
GraphConnect 2014 SF: The Business Graph
Neo4j
 
Graph Your Business - GraphDay JimWebber
Graph Your Business - GraphDay JimWebberGraph Your Business - GraphDay JimWebber
Graph Your Business - GraphDay JimWebber
Neo4j
 
Graph Search and Discovery for your Dark Data
Graph Search and Discovery for your Dark DataGraph Search and Discovery for your Dark Data
Graph Search and Discovery for your Dark Data
Neo4j
 
Graph your business
Graph your businessGraph your business
Graph your business
Neo4j
 
GraphConnect 2014 SF: Betting the Company on a Graph Database - Part 2
GraphConnect 2014 SF: Betting the Company on a Graph Database - Part 2GraphConnect 2014 SF: Betting the Company on a Graph Database - Part 2
GraphConnect 2014 SF: Betting the Company on a Graph Database - Part 2
Neo4j
 
GraphConnect 2014 SF: Neo4j at Scale using Enterprise Integration Patterns
GraphConnect 2014 SF: Neo4j at Scale using Enterprise Integration PatternsGraphConnect 2014 SF: Neo4j at Scale using Enterprise Integration Patterns
GraphConnect 2014 SF: Neo4j at Scale using Enterprise Integration Patterns
Neo4j
 
Transparency One : La (re)découverte de la chaîne d'approvisionnement
Transparency One : La (re)découverte de la chaîne d'approvisionnementTransparency One : La (re)découverte de la chaîne d'approvisionnement
Transparency One : La (re)découverte de la chaîne d'approvisionnement
Neo4j
 
Neo4j Makes Graphs Easy? - GraphDay AmandaLaucher
Neo4j Makes Graphs Easy? - GraphDay AmandaLaucherNeo4j Makes Graphs Easy? - GraphDay AmandaLaucher
Neo4j Makes Graphs Easy? - GraphDay AmandaLaucher
Neo4j
 
Neo4j Makes Graphs Easy
Neo4j Makes Graphs EasyNeo4j Makes Graphs Easy
Neo4j Makes Graphs Easy
Neo4j
 
GraphDay Noble/Coolio
GraphDay Noble/CoolioGraphDay Noble/Coolio
GraphDay Noble/Coolio
Neo4j
 
Meetup Analytics with R and Neo4j
Meetup Analytics with R and Neo4jMeetup Analytics with R and Neo4j
Meetup Analytics with R and Neo4j
Neo4j
 
Graphs fun vjug2
Graphs fun vjug2Graphs fun vjug2
Graphs fun vjug2
Neo4j
 
GraphTalk - Semantische Netze mit structr
GraphTalk - Semantische Netze mit structrGraphTalk - Semantische Netze mit structr
GraphTalk - Semantische Netze mit structr
Neo4j
 

Andere mochten auch (20)

Managing Genetic Ancestry at Scale with Neo4j and Kafka - StampedeCon 2015
Managing Genetic Ancestry at Scale with Neo4j and Kafka - StampedeCon 2015Managing Genetic Ancestry at Scale with Neo4j and Kafka - StampedeCon 2015
Managing Genetic Ancestry at Scale with Neo4j and Kafka - StampedeCon 2015
 
GraphConnect Europe 2016 - Semantic PIM: Using a Graph Data Model at Toy Manu...
GraphConnect Europe 2016 - Semantic PIM: Using a Graph Data Model at Toy Manu...GraphConnect Europe 2016 - Semantic PIM: Using a Graph Data Model at Toy Manu...
GraphConnect Europe 2016 - Semantic PIM: Using a Graph Data Model at Toy Manu...
 
Graphs for Enterprise Architects
Graphs for Enterprise ArchitectsGraphs for Enterprise Architects
Graphs for Enterprise Architects
 
Using Graph Databases in Real-time to Solve Resource Authorization at Telenor...
Using Graph Databases in Real-time to Solve Resource Authorization at Telenor...Using Graph Databases in Real-time to Solve Resource Authorization at Telenor...
Using Graph Databases in Real-time to Solve Resource Authorization at Telenor...
 
GraphTalk Frankfurt - Master Data Management bei der Bayerischen Versicherung
GraphTalk Frankfurt - Master Data Management bei der Bayerischen VersicherungGraphTalk Frankfurt - Master Data Management bei der Bayerischen Versicherung
GraphTalk Frankfurt - Master Data Management bei der Bayerischen Versicherung
 
Graph all the things
Graph all the thingsGraph all the things
Graph all the things
 
Metadata and Access Control
Metadata and Access ControlMetadata and Access Control
Metadata and Access Control
 
GraphConnect 2014 SF: The Business Graph
GraphConnect 2014 SF: The Business GraphGraphConnect 2014 SF: The Business Graph
GraphConnect 2014 SF: The Business Graph
 
Graph Your Business - GraphDay JimWebber
Graph Your Business - GraphDay JimWebberGraph Your Business - GraphDay JimWebber
Graph Your Business - GraphDay JimWebber
 
Graph Search and Discovery for your Dark Data
Graph Search and Discovery for your Dark DataGraph Search and Discovery for your Dark Data
Graph Search and Discovery for your Dark Data
 
Graph your business
Graph your businessGraph your business
Graph your business
 
GraphConnect 2014 SF: Betting the Company on a Graph Database - Part 2
GraphConnect 2014 SF: Betting the Company on a Graph Database - Part 2GraphConnect 2014 SF: Betting the Company on a Graph Database - Part 2
GraphConnect 2014 SF: Betting the Company on a Graph Database - Part 2
 
GraphConnect 2014 SF: Neo4j at Scale using Enterprise Integration Patterns
GraphConnect 2014 SF: Neo4j at Scale using Enterprise Integration PatternsGraphConnect 2014 SF: Neo4j at Scale using Enterprise Integration Patterns
GraphConnect 2014 SF: Neo4j at Scale using Enterprise Integration Patterns
 
Transparency One : La (re)découverte de la chaîne d'approvisionnement
Transparency One : La (re)découverte de la chaîne d'approvisionnementTransparency One : La (re)découverte de la chaîne d'approvisionnement
Transparency One : La (re)découverte de la chaîne d'approvisionnement
 
Neo4j Makes Graphs Easy? - GraphDay AmandaLaucher
Neo4j Makes Graphs Easy? - GraphDay AmandaLaucherNeo4j Makes Graphs Easy? - GraphDay AmandaLaucher
Neo4j Makes Graphs Easy? - GraphDay AmandaLaucher
 
Neo4j Makes Graphs Easy
Neo4j Makes Graphs EasyNeo4j Makes Graphs Easy
Neo4j Makes Graphs Easy
 
GraphDay Noble/Coolio
GraphDay Noble/CoolioGraphDay Noble/Coolio
GraphDay Noble/Coolio
 
Meetup Analytics with R and Neo4j
Meetup Analytics with R and Neo4jMeetup Analytics with R and Neo4j
Meetup Analytics with R and Neo4j
 
Graphs fun vjug2
Graphs fun vjug2Graphs fun vjug2
Graphs fun vjug2
 
GraphTalk - Semantische Netze mit structr
GraphTalk - Semantische Netze mit structrGraphTalk - Semantische Netze mit structr
GraphTalk - Semantische Netze mit structr
 

Ähnlich wie GraphTalk - Semantisches PDM bei Schleich

GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltig...
GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltig...GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltig...
GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltig...
Neo4j
 
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
 
IT-Ringvorlesung - Präsentation Unister
IT-Ringvorlesung - Präsentation UnisterIT-Ringvorlesung - Präsentation Unister
IT-Ringvorlesung - Präsentation Unister
Empfehlungsbund
 
Dev Day 2021 - Stephan Pirnbaum - Anwendungsmodernisierung
Dev Day 2021 - Stephan Pirnbaum - AnwendungsmodernisierungDev Day 2021 - Stephan Pirnbaum - Anwendungsmodernisierung
Dev Day 2021 - Stephan Pirnbaum - Anwendungsmodernisierung
DevDay Dresden
 
Universelle Dienstleisterschnittstelle im Schadenmanagement
Universelle Dienstleisterschnittstelle im SchadenmanagementUniverselle Dienstleisterschnittstelle im Schadenmanagement
Universelle Dienstleisterschnittstelle im Schadenmanagement
SoftProject GmbH
 
Smart data-im-marketing germancrm
Smart data-im-marketing germancrmSmart data-im-marketing germancrm
Smart data-im-marketing germancrm
B2B Smartdata GmbH
 
Praxisszenario Product Lifecycle Management
Praxisszenario Product Lifecycle ManagementPraxisszenario Product Lifecycle Management
Praxisszenario Product Lifecycle Management
InboundLabs (ex mon.ki inc)
 
GraphTour - Neo4j @ Murrelektronik
GraphTour - Neo4j @ MurrelektronikGraphTour - Neo4j @ Murrelektronik
GraphTour - Neo4j @ Murrelektronik
Neo4j
 
Intelligente Informationen
Intelligente InformationenIntelligente Informationen
Intelligente Informationen
TANNER AG
 
Obsoleszenzmanagement - eine wachsende Herausforderung für die Instandhaltung...
Obsoleszenzmanagement - eine wachsende Herausforderung für die Instandhaltung...Obsoleszenzmanagement - eine wachsende Herausforderung für die Instandhaltung...
Obsoleszenzmanagement - eine wachsende Herausforderung für die Instandhaltung...
marcus evans Network
 
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
 
Dev Day Stephan Pirnbaum.pdf
Dev Day Stephan Pirnbaum.pdfDev Day Stephan Pirnbaum.pdf
Dev Day Stephan Pirnbaum.pdf
CarolinaMatthies
 
ADAMA optimiert mit WEBCON BPS und Net at Work HR-Prozesse im SharePoint
ADAMA optimiert mit WEBCON BPS und Net at Work HR-Prozesse im SharePointADAMA optimiert mit WEBCON BPS und Net at Work HR-Prozesse im SharePoint
ADAMA optimiert mit WEBCON BPS und Net at Work HR-Prozesse im SharePoint
bhoeck
 
Text Analytics - Kommunikation systematisch analysieren
Text Analytics - Kommunikation systematisch analysierenText Analytics - Kommunikation systematisch analysieren
Text Analytics - Kommunikation systematisch analysieren
Jens Albrecht
 
Dokumentationserstellung integriert im PDM-Prozess
Dokumentationserstellung integriert im PDM-ProzessDokumentationserstellung integriert im PDM-Prozess
Dokumentationserstellung integriert im PDM-Prozess
TANNER AG
 
Pressemitteilung zum 12. Osnabrücker FMEA-Forum
Pressemitteilung zum 12. Osnabrücker FMEA-ForumPressemitteilung zum 12. Osnabrücker FMEA-Forum
Pressemitteilung zum 12. Osnabrücker FMEA-Forum
Winfried Dietz
 
Web monitoring anbietervergleich 2010
Web monitoring anbietervergleich 2010Web monitoring anbietervergleich 2010
Web monitoring anbietervergleich 2010
ulrikehartmann71
 
InES Development Day
InES Development DayInES Development Day
InES Development Day
Prof. Dr. Alexander Maedche
 
Entwicklungsrückblick über die letzten 12 Monate Goobi workflow
Entwicklungsrückblick über die letzten 12 Monate Goobi workflowEntwicklungsrückblick über die letzten 12 Monate Goobi workflow
Entwicklungsrückblick über die letzten 12 Monate Goobi workflow
intranda GmbH
 

Ähnlich wie GraphTalk - Semantisches PDM bei Schleich (20)

GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltig...
GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltig...GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltig...
GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltig...
 
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 (...
 
IT-Ringvorlesung - Präsentation Unister
IT-Ringvorlesung - Präsentation UnisterIT-Ringvorlesung - Präsentation Unister
IT-Ringvorlesung - Präsentation Unister
 
Dev Day 2021 - Stephan Pirnbaum - Anwendungsmodernisierung
Dev Day 2021 - Stephan Pirnbaum - AnwendungsmodernisierungDev Day 2021 - Stephan Pirnbaum - Anwendungsmodernisierung
Dev Day 2021 - Stephan Pirnbaum - Anwendungsmodernisierung
 
Universelle Dienstleisterschnittstelle im Schadenmanagement
Universelle Dienstleisterschnittstelle im SchadenmanagementUniverselle Dienstleisterschnittstelle im Schadenmanagement
Universelle Dienstleisterschnittstelle im Schadenmanagement
 
Smart data-im-marketing germancrm
Smart data-im-marketing germancrmSmart data-im-marketing germancrm
Smart data-im-marketing germancrm
 
Praxisszenario Product Lifecycle Management
Praxisszenario Product Lifecycle ManagementPraxisszenario Product Lifecycle Management
Praxisszenario Product Lifecycle Management
 
GraphTour - Neo4j @ Murrelektronik
GraphTour - Neo4j @ MurrelektronikGraphTour - Neo4j @ Murrelektronik
GraphTour - Neo4j @ Murrelektronik
 
Intelligente Informationen
Intelligente InformationenIntelligente Informationen
Intelligente Informationen
 
Obsoleszenzmanagement - eine wachsende Herausforderung für die Instandhaltung...
Obsoleszenzmanagement - eine wachsende Herausforderung für die Instandhaltung...Obsoleszenzmanagement - eine wachsende Herausforderung für die Instandhaltung...
Obsoleszenzmanagement - eine wachsende Herausforderung für die Instandhaltung...
 
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...
 
Dev Day Stephan Pirnbaum.pdf
Dev Day Stephan Pirnbaum.pdfDev Day Stephan Pirnbaum.pdf
Dev Day Stephan Pirnbaum.pdf
 
ADAMA optimiert mit WEBCON BPS und Net at Work HR-Prozesse im SharePoint
ADAMA optimiert mit WEBCON BPS und Net at Work HR-Prozesse im SharePointADAMA optimiert mit WEBCON BPS und Net at Work HR-Prozesse im SharePoint
ADAMA optimiert mit WEBCON BPS und Net at Work HR-Prozesse im SharePoint
 
Text Analytics - Kommunikation systematisch analysieren
Text Analytics - Kommunikation systematisch analysierenText Analytics - Kommunikation systematisch analysieren
Text Analytics - Kommunikation systematisch analysieren
 
Dokumentationserstellung integriert im PDM-Prozess
Dokumentationserstellung integriert im PDM-ProzessDokumentationserstellung integriert im PDM-Prozess
Dokumentationserstellung integriert im PDM-Prozess
 
Pressemitteilung zum 12. Osnabrücker FMEA-Forum
Pressemitteilung zum 12. Osnabrücker FMEA-ForumPressemitteilung zum 12. Osnabrücker FMEA-Forum
Pressemitteilung zum 12. Osnabrücker FMEA-Forum
 
Web monitoring anbietervergleich 2010
Web monitoring anbietervergleich 2010Web monitoring anbietervergleich 2010
Web monitoring anbietervergleich 2010
 
Enterprise 2.0 - Potentialanalyse
Enterprise 2.0 - PotentialanalyseEnterprise 2.0 - Potentialanalyse
Enterprise 2.0 - Potentialanalyse
 
InES Development Day
InES Development DayInES Development Day
InES Development Day
 
Entwicklungsrückblick über die letzten 12 Monate Goobi workflow
Entwicklungsrückblick über die letzten 12 Monate Goobi workflowEntwicklungsrückblick über die letzten 12 Monate Goobi workflow
Entwicklungsrückblick über die letzten 12 Monate Goobi workflow
 

Mehr von Neo4j

Harnessing the Power of NLP and Knowledge Graphs for Opioid Research
Harnessing the Power of NLP and Knowledge Graphs for Opioid ResearchHarnessing the Power of NLP and Knowledge Graphs for Opioid Research
Harnessing the Power of NLP and Knowledge Graphs for Opioid Research
Neo4j
 
GraphRAG for LifeSciences Hands-On with the Clinical Knowledge Graph
GraphRAG for LifeSciences Hands-On with the Clinical Knowledge GraphGraphRAG for LifeSciences Hands-On with the Clinical Knowledge Graph
GraphRAG for LifeSciences Hands-On with the Clinical Knowledge Graph
Neo4j
 
Leveraging the Graph for Clinical Trials and Standards
Leveraging the Graph for Clinical Trials and StandardsLeveraging the Graph for Clinical Trials and Standards
Leveraging the Graph for Clinical Trials and Standards
Neo4j
 
Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and Bioinformaticians
Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and BioinformaticiansBiomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and Bioinformaticians
Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and Bioinformaticians
Neo4j
 
Atelier - Architecture d’applications de Graphes - GraphSummit Paris
Atelier - Architecture d’applications de Graphes - GraphSummit ParisAtelier - Architecture d’applications de Graphes - GraphSummit Paris
Atelier - Architecture d’applications de Graphes - GraphSummit Paris
Neo4j
 
Atelier - Innover avec l’IA Générative et les graphes de connaissances
Atelier - Innover avec l’IA Générative et les graphes de connaissancesAtelier - Innover avec l’IA Générative et les graphes de connaissances
Atelier - Innover avec l’IA Générative et les graphes de connaissances
Neo4j
 
Neo4j - Product Vision and Knowledge Graphs - GraphSummit Paris
Neo4j - Product Vision and Knowledge Graphs - GraphSummit ParisNeo4j - Product Vision and Knowledge Graphs - GraphSummit Paris
Neo4j - Product Vision and Knowledge Graphs - GraphSummit Paris
Neo4j
 
Neo4j - Product Vision and Knowledge Graphs - GraphSummit Paris
Neo4j - Product Vision and Knowledge Graphs - GraphSummit ParisNeo4j - Product Vision and Knowledge Graphs - GraphSummit Paris
Neo4j - Product Vision and Knowledge Graphs - GraphSummit Paris
Neo4j
 
FLOA - Détection de Fraude - GraphSummit Paris
FLOA -  Détection de Fraude - GraphSummit ParisFLOA -  Détection de Fraude - GraphSummit Paris
FLOA - Détection de Fraude - GraphSummit Paris
Neo4j
 
SOPRA STERIA - GraphRAG : repousser les limitations du RAG via l’utilisation ...
SOPRA STERIA - GraphRAG : repousser les limitations du RAG via l’utilisation ...SOPRA STERIA - GraphRAG : repousser les limitations du RAG via l’utilisation ...
SOPRA STERIA - GraphRAG : repousser les limitations du RAG via l’utilisation ...
Neo4j
 
ADEO - Knowledge Graph pour le e-commerce, entre challenges et opportunités ...
ADEO -  Knowledge Graph pour le e-commerce, entre challenges et opportunités ...ADEO -  Knowledge Graph pour le e-commerce, entre challenges et opportunités ...
ADEO - Knowledge Graph pour le e-commerce, entre challenges et opportunités ...
Neo4j
 
GraphSummit Paris - The art of the possible with Graph Technology
GraphSummit Paris - The art of the possible with Graph TechnologyGraphSummit Paris - The art of the possible with Graph Technology
GraphSummit Paris - The art of the possible with Graph Technology
Neo4j
 
GraphSummit Singapore | Enhancing Changi Airport Group's Passenger Experience...
GraphSummit Singapore | Enhancing Changi Airport Group's Passenger Experience...GraphSummit Singapore | Enhancing Changi Airport Group's Passenger Experience...
GraphSummit Singapore | Enhancing Changi Airport Group's Passenger Experience...
Neo4j
 
GraphSummit Singapore | The Future of Agility: Supercharging Digital Transfor...
GraphSummit Singapore | The Future of Agility: Supercharging Digital Transfor...GraphSummit Singapore | The Future of Agility: Supercharging Digital Transfor...
GraphSummit Singapore | The Future of Agility: Supercharging Digital Transfor...
Neo4j
 
GraphSummit Singapore | Neo4j Product Vision & Roadmap - Q2 2024
GraphSummit Singapore | Neo4j Product Vision & Roadmap - Q2 2024GraphSummit Singapore | Neo4j Product Vision & Roadmap - Q2 2024
GraphSummit Singapore | Neo4j Product Vision & Roadmap - Q2 2024
Neo4j
 
GraphSummit Singapore | The Art of the Possible with Graph - Q2 2024
GraphSummit Singapore | The Art of the  Possible with Graph - Q2 2024GraphSummit Singapore | The Art of the  Possible with Graph - Q2 2024
GraphSummit Singapore | The Art of the Possible with Graph - Q2 2024
Neo4j
 
GraphSummit Singapore | Graphing Success: Revolutionising Organisational Stru...
GraphSummit Singapore | Graphing Success: Revolutionising Organisational Stru...GraphSummit Singapore | Graphing Success: Revolutionising Organisational Stru...
GraphSummit Singapore | Graphing Success: Revolutionising Organisational Stru...
Neo4j
 
GraphAware - Transforming policing with graph-based intelligence analysis
GraphAware - Transforming policing with graph-based intelligence analysisGraphAware - Transforming policing with graph-based intelligence analysis
GraphAware - Transforming policing with graph-based intelligence analysis
Neo4j
 
GraphSummit Stockholm - Neo4j - Knowledge Graphs and Product Updates
GraphSummit Stockholm - Neo4j - Knowledge Graphs and Product UpdatesGraphSummit Stockholm - Neo4j - Knowledge Graphs and Product Updates
GraphSummit Stockholm - Neo4j - Knowledge Graphs and Product Updates
Neo4j
 
KLARNA - Language Models and Knowledge Graphs: A Systems Approach
KLARNA -  Language Models and Knowledge Graphs: A Systems ApproachKLARNA -  Language Models and Knowledge Graphs: A Systems Approach
KLARNA - Language Models and Knowledge Graphs: A Systems Approach
Neo4j
 

Mehr von Neo4j (20)

Harnessing the Power of NLP and Knowledge Graphs for Opioid Research
Harnessing the Power of NLP and Knowledge Graphs for Opioid ResearchHarnessing the Power of NLP and Knowledge Graphs for Opioid Research
Harnessing the Power of NLP and Knowledge Graphs for Opioid Research
 
GraphRAG for LifeSciences Hands-On with the Clinical Knowledge Graph
GraphRAG for LifeSciences Hands-On with the Clinical Knowledge GraphGraphRAG for LifeSciences Hands-On with the Clinical Knowledge Graph
GraphRAG for LifeSciences Hands-On with the Clinical Knowledge Graph
 
Leveraging the Graph for Clinical Trials and Standards
Leveraging the Graph for Clinical Trials and StandardsLeveraging the Graph for Clinical Trials and Standards
Leveraging the Graph for Clinical Trials and Standards
 
Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and Bioinformaticians
Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and BioinformaticiansBiomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and Bioinformaticians
Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and Bioinformaticians
 
Atelier - Architecture d’applications de Graphes - GraphSummit Paris
Atelier - Architecture d’applications de Graphes - GraphSummit ParisAtelier - Architecture d’applications de Graphes - GraphSummit Paris
Atelier - Architecture d’applications de Graphes - GraphSummit Paris
 
Atelier - Innover avec l’IA Générative et les graphes de connaissances
Atelier - Innover avec l’IA Générative et les graphes de connaissancesAtelier - Innover avec l’IA Générative et les graphes de connaissances
Atelier - Innover avec l’IA Générative et les graphes de connaissances
 
Neo4j - Product Vision and Knowledge Graphs - GraphSummit Paris
Neo4j - Product Vision and Knowledge Graphs - GraphSummit ParisNeo4j - Product Vision and Knowledge Graphs - GraphSummit Paris
Neo4j - Product Vision and Knowledge Graphs - GraphSummit Paris
 
Neo4j - Product Vision and Knowledge Graphs - GraphSummit Paris
Neo4j - Product Vision and Knowledge Graphs - GraphSummit ParisNeo4j - Product Vision and Knowledge Graphs - GraphSummit Paris
Neo4j - Product Vision and Knowledge Graphs - GraphSummit Paris
 
FLOA - Détection de Fraude - GraphSummit Paris
FLOA -  Détection de Fraude - GraphSummit ParisFLOA -  Détection de Fraude - GraphSummit Paris
FLOA - Détection de Fraude - GraphSummit Paris
 
SOPRA STERIA - GraphRAG : repousser les limitations du RAG via l’utilisation ...
SOPRA STERIA - GraphRAG : repousser les limitations du RAG via l’utilisation ...SOPRA STERIA - GraphRAG : repousser les limitations du RAG via l’utilisation ...
SOPRA STERIA - GraphRAG : repousser les limitations du RAG via l’utilisation ...
 
ADEO - Knowledge Graph pour le e-commerce, entre challenges et opportunités ...
ADEO -  Knowledge Graph pour le e-commerce, entre challenges et opportunités ...ADEO -  Knowledge Graph pour le e-commerce, entre challenges et opportunités ...
ADEO - Knowledge Graph pour le e-commerce, entre challenges et opportunités ...
 
GraphSummit Paris - The art of the possible with Graph Technology
GraphSummit Paris - The art of the possible with Graph TechnologyGraphSummit Paris - The art of the possible with Graph Technology
GraphSummit Paris - The art of the possible with Graph Technology
 
GraphSummit Singapore | Enhancing Changi Airport Group's Passenger Experience...
GraphSummit Singapore | Enhancing Changi Airport Group's Passenger Experience...GraphSummit Singapore | Enhancing Changi Airport Group's Passenger Experience...
GraphSummit Singapore | Enhancing Changi Airport Group's Passenger Experience...
 
GraphSummit Singapore | The Future of Agility: Supercharging Digital Transfor...
GraphSummit Singapore | The Future of Agility: Supercharging Digital Transfor...GraphSummit Singapore | The Future of Agility: Supercharging Digital Transfor...
GraphSummit Singapore | The Future of Agility: Supercharging Digital Transfor...
 
GraphSummit Singapore | Neo4j Product Vision & Roadmap - Q2 2024
GraphSummit Singapore | Neo4j Product Vision & Roadmap - Q2 2024GraphSummit Singapore | Neo4j Product Vision & Roadmap - Q2 2024
GraphSummit Singapore | Neo4j Product Vision & Roadmap - Q2 2024
 
GraphSummit Singapore | The Art of the Possible with Graph - Q2 2024
GraphSummit Singapore | The Art of the  Possible with Graph - Q2 2024GraphSummit Singapore | The Art of the  Possible with Graph - Q2 2024
GraphSummit Singapore | The Art of the Possible with Graph - Q2 2024
 
GraphSummit Singapore | Graphing Success: Revolutionising Organisational Stru...
GraphSummit Singapore | Graphing Success: Revolutionising Organisational Stru...GraphSummit Singapore | Graphing Success: Revolutionising Organisational Stru...
GraphSummit Singapore | Graphing Success: Revolutionising Organisational Stru...
 
GraphAware - Transforming policing with graph-based intelligence analysis
GraphAware - Transforming policing with graph-based intelligence analysisGraphAware - Transforming policing with graph-based intelligence analysis
GraphAware - Transforming policing with graph-based intelligence analysis
 
GraphSummit Stockholm - Neo4j - Knowledge Graphs and Product Updates
GraphSummit Stockholm - Neo4j - Knowledge Graphs and Product UpdatesGraphSummit Stockholm - Neo4j - Knowledge Graphs and Product Updates
GraphSummit Stockholm - Neo4j - Knowledge Graphs and Product Updates
 
KLARNA - Language Models and Knowledge Graphs: A Systems Approach
KLARNA -  Language Models and Knowledge Graphs: A Systems ApproachKLARNA -  Language Models and Knowledge Graphs: A Systems Approach
KLARNA - Language Models and Knowledge Graphs: A Systems Approach
 

GraphTalk - Semantisches PDM bei Schleich

  • 1. ein Beitrag zur Produktsicherheit durch mehr Transparenz in der Lieferkette Semantisches Produktdatenmanagement bei Schleich Semantisches PDM | 02-2016 | Folie 1 | Dr. Andreas Weber
  • 2. Schleich – Figuren zum Anfassen .. Semantisches PDM | 02-2016 | Folie 2 | Dr. Andreas Weber
  • 3. Die Idee • firmenübergreifend (entlang der gesamten Wertschöpfungskette) • einfach zu verstehen und zu benutzen • skalierbar und erweiterbar • beinhaltet alle Daten, die für die Beantwortung von Fragen von Endverbrauchern • … und von offiziellen Stellen notwendig sind. Semantisches PDM | 02-2016 | Folie 3 | Dr. Andreas Weber Entwicklung eines einfachen, günstigen, flexiblen und skalierbaren Systems für das Managen von Produktdaten für Spielwaren (produziert in China) „an viele Stellen wird (gleichzeitig) in ein Datenmodell hinein dokumentiert ..“  Anleihen an der Technologie sozialer Netzwerke
  • 4. Die Idee .. Semantisches PDM | 02-2016 | Folie 4 | Dr. Andreas Weber Was ist da drin und ist das erlaubt? ? Produkt Materialien Substanzen Prüfungen Messwerte Grenzwerte Gesetze Lokaler Kontext Chargen Bartagame 14675 (Charge 11A1) Prozessschritte
  • 5. Verbinden verschiedener „Sprach-Welten“ Produkte und Prozesse (products and processes) Gesetze (legislation) (kritische) Substanzen (substances) EIN integrierendes Datennetz Semantisches PDM | 02-2016 | Folie 5 | Dr. Andreas Weber
  • 6. Was ist ein „semantisches Datenmodell“? Definition der firmenspezifischen Ontologie Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 6 die notwendigen Grundbausteine: ‚Knoten‘ ‚Verbindungen‘ Produkt Material ‚ist Teil von' Substanz enthält Prüfszenario wird geprüft nach beinhaltet
  • 7. Vorteile eines semantischen Netzes klein anfangen .. Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 7
  • 8. Vorteile eines semantischen Netzes bedarfsbezogen wachsen .. Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 8
  • 9. bei Fragen "an das Netz" .. Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 9
  • 10. bei Fragen "an das Netz" .. Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 10 .. sind die Antworten immer Pfade
  • 11. Bisherige Zielsetzung Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 11 Datensilos Produkt- management Dokumenten- management ERP QS / LIMS PDM Technik Metadaten- ebene Konsolidierung von Daten aus verschiedenen „Datensilos“
  • 12. Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 12 zentrales Stammdaten- management funktions- orientierte SW-Pakete Produktma- nagement Dokumenten- managementERP QS / LIMS PDM Technik zentraler, semantischer Stammdatenpool Inkrementeller Aufbau des Datennetzes bereits während der Produktentwicklung middleware
  • 13. Kein Problem mit der Datenhoheit Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 13 Eine Folge des richtigen Modellierens • „alles ist an seinem Platz“ • Teilbereiche eines Netzes entsprechen der Datenhoheit • paralleles Arbeiten, sobald der „Ankerknoten“ verfügbar ist
  • 14. warum ein semantisches PDM System? Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 14  performant SQL Datenbanken zeigen Performanceprobleme, je mehr Datenobjekte im Zuge einer Abfrage in Spiel kommen („JOIN“) es müssen nicht dutzende Tabellen mit Millionen von Datensätzen geöffnet, durchsucht und miteinander verknüpft werden, um EINEN Pfad zwischen zwei Datenobjekten zu finden.  skalierbar alle sozialen Netzwerke (Facebook, Twitter, Xing, ..) basieren auf semantischen bzw. Graphdatenmodellen Skalierbarkeit und Performance sind nachgewiesen. Eine Erhöhung der Anzahl der Datenobjekte hat geringen bis keinen Einfluss auf die Antwortzeiten – insbesondere bei komplexen Abfragen.  intuitiv Das Flipchart-Modell wird 1:1 in das semantische Datenmodell abgebildet - unter Verwendung der firmenspezifischen "Sprache„. Das Tracen durch das semantische Datenmodell ist selbsterklärend  nützlich die gesuchte Information (eine Datei, eine Werkstoffbezeichnung, das zugehörige Werkzeug, die Liste der Verwendungen, ..) ist in der Regel nur wenige Clicks entfernt  flexibel man kann mit einem sehr kompakten Netz und einer überschaubaren, ggfs. generischen Oberfläche sofort produktiv arbeiten. Benachbarten Abteilungen (und Datenbestände) werden bedarfsbezogen zumodelliert.
  • 15. Verbinden verschiedener „Sprach-Welten“ Produkte und Prozesse (products and processes) Gesetze (legislation) (kritische) Substanzen (substances) EIN integrierendes Datennetz Semantisches PDM | 02-2016 | Folie 15 | Dr. Andreas Weber
  • 16. Redaktionelle Aufarbeitung von Gesetzen Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 16 Grenzwert Benzo(a)pyrene Substanz .. ist eine .. .. gehört zur Gruppe der .. PAK
  • 17. Erarbeiten der „Begrifflichkeiten“ Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 17 Material Substanz Produkt Grenzwert Prüfbericht Gesetz Charge Messwert Anbieter Gültigkeits- bereich Nutzer Substanz- klasse Elemente Prüfverfahren
  • 18. Alles an seinem Platz … Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 18 Produkt Produkt- Variante(n) Produkt- modell Katalognummer Preis Produktkategorie geplanter Absatz Einführungsdatum Kosten Stückliste Lieferant Modelleur Freigabe Form Freigabe Bemalung Verpackung Rohling Label ist Basis für 1:n
  • 19. Abbildung von Szenarien.. durch Verwendung dedizierter Relationen zwischen ein und denselben Objekten Gesetz YProdukt X Komponente Y …. Material Z …. „world (bill) of materials“ Grenzwert xyz Substanz A „world of substances“ enthält kann kontaminiert sein durch Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 19 „bill of substances“ 1:n
  • 20. LVS Ein Paradigmenwechsel bei Schleich Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 23 DMS MIS PDM Planungs- system ERP-System Traceability- system
  • 21. LVS Persistent sind die Daten - nicht die Anwendungen Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 24 DMS MIS Planungs- system ERP-System semantisches PDM/PEM-System
  • 22. Nächste Schritte .. 1. Firmenübergreifendes Materialmanagement (Integration aller Fertigungsstätten mit eigener Datenhoheit) 2. Ausbau zum Plattform für das zentrale Produktdatenmanagement (vollständige Integration Marketing + Produktentwicklung, Überarbeitung des Rechtesystems) 3. Erweiterung als Plattform für ein „Produkt-Entstehungs- Management (PEM)“ - über Objekte wie Projekt, Projektphase, Todo, Meilenstein, .. Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 25
  • 23. Screenshots… Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 26
  • 24. Alles an seinem Platz … Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 27 Produkt Produkt- Variante(n) Produkt- modell Katalognummer Preis Produktkategorie geplanter Absatz Einführungsdatum Kosten Stückliste Lieferant Modelleur Freigabe Form Freigabe Bemalung Verpackung Rohling Label ist Basis für 1:n
  • 25. Screenshots… Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 28
  • 26. Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 29 Details zu einer Produktvariante
  • 27. Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 30 Bill Of Material einer Produktvariante
  • 28. Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 31 Freigaben einer Produktvariante
  • 29. Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 32 Monitoring der Freigabegültigkeiten
  • 30. Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 33 Details zu einer Produktvariante
  • 31. Erklärender Pfad Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 34
  • 32. Dokumentenmanagement Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 35
  • 33. Kontextunterstützendes Dokumentenmanagement Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 36 Questionaire Lieferant kommt von (1:1) Pigment B Pigment A bezieht sich auf (1:n) Kampagne 2016 hat Ergebnis (1:n)
  • 34. Suchen und Arbeitslisten Produktsicherheit | 17.10.2011 | Page 37 | Dr. Andreas Weber „Zeige mir den Status aller Werkzeuge für die Januarneuheiten“
  • 35. Der Kontext ermöglicht komplexe Sucheinstellungen.. Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 38
  • 36. Gesetze und Vorschriften Produktsicherheit | 17.10.2011 | Page 39 | Dr. Andreas Weber
  • 37. Grenzwerte für Blei Produktsicherheit | 17.10.2011 | Page 40 | Dr. Andreas Weber
  • 38. Empfehlungen .. 1. Genügend Zeit in Workshops mit den Fachabteilungen investieren („..die Mitarbeiter abholen..“) 2. Das Datenmodell von Anfang mit dem Anspruch eines PDM versehen und verstehen 3. Aufsetzen einer selektiven Datenkopplung ERP->PDM und PDM->ERP 4. Produktivstart mit einem Bereich 5. Fachbereichsbezogener Ausbau des Datennetzes und Verschiebung der Datenkopplung hin zu PDM->ERP Semantisches PDM | 02-2016 | Dr. Andreas Weber | Seite 41
  • 39. Produktsicherheit | 17.10.2011 | Page 42 | Dr. Andreas Weber
  • 40. Produktsicherheit | 17.10.2011 | Page 43 | Dr. Andreas Weber
  • 41. Produktsicherheit | 17.10.2011 | Page 44 | Dr. Andreas Weber
  • 42. Produktsicherheit | 17.10.2011 | Page 45 | Dr. Andreas Weber
  • 43. Ein PDM als Daten-Hub Dr. Andreas Weber 02.04.2014 neo4j BizTalk Graph-DB mobileLVS DMS print BI Archiv Datendrehscheibe Produktdatenmanagement ERP …
  • 44. Produktsicherheit | 17.10.2011 | Page 47 | Dr. Andreas Weber