ERP 시스템을 위한 마스터 데이터 처리

ERP 마스터 데이터를 수정해야 할 계기는 기업 인수와 IT 시스템 마이그레이션 그리고 디지털화 프로젝트, 자동화 프로젝트 준비 등 여러 가지이다. 여기에 ERP 마스터 데이터 최적화가 고행이 되지 않는 방법을 Simus Systems가 제시한다.

 

공학박사 아르노 미헬리스(Arno Michelis): Simus Systems GmbH 이사

 

핵심 내용

  • ERP 시스템은 일시적인 마스터 데이터 최적화 기능을 제공하지 않지만, Simus Classmate는 이를 담당할 수 있다.
  • 소프트웨어 모듈이 규칙을 바탕으로 데이터 풀을 분석하는 동안, 등급 정의를 위한 특성을 파악할 수 있다.
  • 데이터 최적화한 후 결과를 필터링하고 오류에 따라 조사할 수 있다. 재료 마스터 데이터 품질을 유지하기 위해 새로운 부품에 대한 신청 프로세스가 구현된다.

 

ERP 시스템에는 입력 오류, 일관성 없는 용어, 오래된 데이터, 각각의 방식, 규약과 책임 부족으로 인해 만성적인 악순환을 겪는 수 천 개의 마스터 데이터를 갖고 있다. 따라서 지속 가능한 최적화 프로젝트는 다음 두 가지 목표를 달성해야 한다.

• 방대한 데이터를 업데이트하고 정리하여 새로운 수준으로 끌어올리는 끈질긴 노력으로 마스터 데이터 품질을 새롭게 정의해야 한다.

• 또한 적합한 수단과 조치로 데이터 품질의 침식 프로세스가 다시 시작되는 것을 막아야 한다. 여기에서 MDG(마스터 데이터 거버넌스)가 작동한다.

이러한 요점으로 접근하면, 오늘날의 ERP 시스템은 일회성 마스터 데이터 최적화를 지원하는 효율적인 표준 툴이 없고, 연속적인 품질 보증을 위한 루틴이나 기능도 없다. 하지만 Simus Systems가 특허받은 소프트웨어인 Simus Classmate로 이러한 격차를 메우고 있다.

소프트웨어 모듈 Classmate Data와 Classmate CAD는 사전 정의된 규칙을 통해 데이터 베이스와 목차 또는 CAD 시스템, ERP 시스템, PDM 시스템과 같은 중요 사내 소스에서 모든 크기의 데이터 풀을 분석한다. 한편, 이 소프트웨어는 등급 정의의 기본으로 이용되는 일반적인 특성을 파악한다. 3D CAD 모델에서는 형상 데이터와 메타 데이터를 이용하여 분류도 이루어진다.

 

노하우와 모범 사례가 협업을 향상시킨다

Simus Classmate 소프트웨어는 제조업체의 일반적인 시스템 환경에 통합할 수 있다.

Sumus Systems는 이 소프트웨어 외에 서비스 제공 업체로서 검증된 프로젝트 방법론과 표준화된 기본 규칙을 제공한다. SAP의 ERP 시스템 구조와 기능에 대한 자세한 지식으로 데이터 교환을 보장하는 인터페이스를 개발하였다. 이러한 경험과 관련 분야 지식, 자체 개발 소프트웨어 그리고 전문적인 프로젝트 방법론이 고객과의 협업을 향상시킨다.

잠재력과 그 이면의 내외부 비용을 명확하게 밝히는 예비 프로젝트에서 시작한다. 이를 위해 처리해야 할 데이터량을 고객이 제공하고 우선 시험적으로 처리한다. 그 결과를 바탕으로 워크샵과 대화를 통해 실질적인 프로젝트의 목적을 정의한다. 프로젝트는 마스터 데이터의 기능적 재정렬에서 표준 부품과 구매 부품 분류를 포함하고, 자재 재사용률을 현저히 높이는 고객 별 기능 등급 구조도 포함한다. 자체 제품을 설계하는 경우, 3D CAD 모델의 기하학적 분류가 포함된다.

프로젝트가 시작되면 관련 데이터가 해당 ERP 시스템에서 판독되고 Classmate Data에서 처리된다. 일단 처리 및 최적화를 위한 중립적 규칙에 따라 데이터가 정렬하여 압축되고 결과 데이터 베이스에 저장된다.

데이터 편집 대신 규칙 변경

자재 마스터 신청 프로세스는 달성된 자재 마스터 데이터 품질을 유지하기 위해 Classmate Finder에서 구현된다.

이제 결과를 검색기인 Classmate Finder로 필터링하고 확인하여 혹시나 있을 수 있는 오류와 중복 또는 부정확성을 찾을 수 있다. 고객의 담당 부서가 워크숍(온라인 또는 현장)에서 최종적으로 결과를 점검한다. 하지만 오차와 오류는 개별 데이터 세트를 통해서가 아니라 기초가 되는 처리 규칙을 변경하여 수정된다.

규칙 기반 방식 덕분에 모든 애플리케이션에 맞게 분류를 조정할 수 있고, 해당 등급으로 데이터가 자동으로 구조화된다. 따라서 데이터량이 엄청나게 많아도 몇 시간 이내에 원하는 결과에 도달할 수 있다. 기존 모범 사례 규칙의 이러한 방법론 덕분에 고객과 서비스 제공 업체 측에서도 데이터 처리에 드는 비용을 최대 80%까지 아낄 수 있다. 이어서 데이터는 새로운 구조와 함께 ERP 시스템으로 전송된다.

 

지속적인 데이터 품질 보장

이제 달성된 자재 마스터 데이터를 유지하는 것이 중요하다. 이를 위해 프로젝트를 통해 알려진 Classmate Finder를 통해 마스터 데이터 거버넌스에 따라 새로운 부품에 대한 자재 마스터 신청 프로세스를 구현한다. 이때 원하는 부품이 재고에 없으면 사용자는 자재를 신청할 수 있다. 마스터 데이터 사무소는 자재 신청을 검토하고, 이를 위해 자동 프로세스 및 이메일을 통한 알림이 설정된다. 긍정적으로 결정되면 Simus Classmate를 통해 자재가 SAP와 같은 ERP 시스템에서 자동으로 생성된다.

기술 부서에서 마케팅 부서까지 여러 부서를 통한 자재 마스터 관리도 조정 가능한 프로세스로 자동화할 수 있다. 권한 컨셉트가 보안을 책임지고, 지능형 사전 설정이 번거로움을 줄여 입력 오류를 방지한다. 이 프로세스는 분산되어 있는 여러 공장에 걸쳐 확장될 수 있고, 다양한 유형의 자재에 대해 각기 다른 워크플로에 맞게 조정할 수 있다. 루틴 작업에서 지능적 지원으로 처리 시간이 가속화되고 데이터 풀은 최신 상태로 고품질로 유지된다.