An die physische Aufnahme aller Verm\u00f6gensgegenst\u00e4nde des Auftraggebers muss der Abgleich mit den Bestandsdaten gekn\u00fcpft sein. Hierzu bedarf es eines \u201cMatchings\u201d der Gegenst\u00e4nde, welche samt ihren Merkmalen im Rahmen der Inventur digital erfasst wurden und der Gegenst\u00e4nde, welche im vorhandenen ERP-System gelistet sind.<\/p>
Bei der Durchf\u00fchrung einer Erstinventur des Anlageverm\u00f6gens werden oft Gegenst\u00e4nde erfasst, die keine eindeutige Kennzeichnung besitzen, jedoch mit einer Anlagennummer in einem ERP-System (z.B. SAP) verbucht wurden. Die Herausforderung beim \u201cMatching\u201d besteht darin, den vorgefundenen Gegenst\u00e4nden den entsprechenden Datensatz im ERP-System zuzuordnen.
Sofern keine eindeutige Kennzeichnung stattgefunden hat oder diese zerst\u00f6rt wurde, mu\u00df diese Zuordnung aufgrund von Merkmalen wie Hersteller, Seriennummer, etc. oder einer Summe an Merkmalen erfolgen. Nur so ist gew\u00e4hrleistet einen eindeutigen Zuordnungsschl\u00fcssel herzustellen.
Folgende M\u00e4ngel k\u00f6nnen eine Zuordnung der Gegenst\u00e4nde zu einem vorhandenen Datensatz erschwerden, bzw. unm\u00f6glich machen:<\/p>
\u2022 Falsche Bezeichnungen aufgrund von Tippfehlern, etc.
\u2022 Uneinheitliche Bezeichnungen
\u2022 Komplexe Gegenstandsbeschreibungen in lediglich einer Spalte
\u2022 Synonym genutzte Begriffe wie Laptop\/Notebook, etc.
\u2022 Unvollst\u00e4ndige Erfassung aller relevanten Merkmale wie z.B. Hersteller, Modell, Seriennummer, etc.
\u2022 Sammelposten im Anlagenverzeichnis
\u2022 Reparaturs\u00e4tze f\u00fcr einzelne Verm\u00f6gensgegenst\u00e4nde<\/p>
Synchronisationen werden ma\u00dfgeblich beeinflusst durch den f\u00fchrenden Mechanismus bzw. das f\u00fchrende Merkmal. D.h. es gilt festzulegen, inwiefern die physisch erhobenen Verm\u00f6gensgegenst\u00e4nde die Merkmale des Anlagenbestands ersetzen und erg\u00e4nzen und umgekehrt. Ein prominentes Fehlerbild in diesem Zusammenhang ist die Aufnahme (Buchhaltung vs. Physisch Erstinventur) der Modellbezeichnung \u2013 hierbei werden h\u00e4ufig Differenzen offenbart, mit dem Ergebnis, dass die im Feld physisch aufgenommenen Daten eine zumeist wesentlich validere Grundlage bilden und somit als f\u00fchrender Bestand herangezogen werden sollten.<\/p>
Die Vielf\u00e4ltigkeit der Fehlerbilder ist stark ausgepr\u00e4gt und macht L\u00f6sungskonzepte unabdingbar. Approximative Recherche, idealerweise auf Basis des Levensthein-Algorithmus oder zumindest auf Basis des LCS-Verfahrens, erscheint hier zum gr\u00f6\u00dften Teil als ein probates Mittel. Des Weiteren muss ein entsprechender Reduktionsalgorithmus zusammenfassen und hierarchisieren.<\/p>
F\u00fcr einen erfolgreichen Datenabgleich sind jedoch weitere Werkzeuge bzw. Arbeits- oder Rechercheschritte (zum Teil in gegenstandindividueller Einzelarbeit) essentiell, welche nicht automatisiert durchgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen, denn nicht immer kann die Systemautomatik eine Verbindung zwischen Inventurergebnis und Anlagenstamm herstellen. Ursache hierf\u00fcr sind zum Beispiel unklare\/ungenaue Bezeichnungen oder Sammelanlagen, welche den erfolgreichen Einsatz von Automatismen verhindern und moderne Suchverfahren (sogar mit phonetischer Suche) an ihre Grenzen sto\u00dfen lassen. Hier ist der menschliche Analyst gefordert, der trotz der meist umfangreichen Datenmengen dennoch einen besseren \u00dcberblick hat. Die erfahrenen Analysten der INNOVenture greifen auf eine Vielzahl von Informationsquellen zur\u00fcck, um den Einzelfall zu kl\u00e4ren:<\/p>
\u2022 Detaillierte Analyse des Anlagenstamms (effizient aufgrund von tacit knowledge der INNOVenture-Analysten)
\u2022 Mittels Suchmaschinen\/Suchmaschinenanalyse k\u00f6nnen Spezifika aus dem Anlagenstamm zur Produktrecherche verwendet werden
\u2022 Gegenstandsindividuelle Recherche in Form von R\u00fccksprache mit Fachleuten aus dem Einsatzgebiet (z.B. Analyseger\u00e4t im Genlabor)<\/p>
Stefan Schr\u00f6der M.Sc.<\/p>
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