(openPR) Eine Inventur des Anlagevermögens ist nicht nur komplex und zeitintensiv, sondern birgt auch nach dem Abschluss der körperlichen Erfassung eine Vielzahl an Stolperfallen auf dem Weg zu einem qualitativ hochwertigen Datenbestand. Basierend auf den Erfahrungen der Mitglieder des Kompetenzkreises IT des BVMW kristallisierte sich ein großes Problem nach Abschluss der Datenerfassung heraus: Die Migration der erhobenen Datensätze in den Datenbestand bereits etablierter ERP-Systeme.
An die physische Aufnahme aller Vermögensgegenstände des Inventars muss der Abgleich mit den Bestandsdaten geknüpft sein. Hierzu bedarf es eines "Matchings" der Gegenstände, welche samt ihren Merkmalen wie Bezeichnung, Hersteller, Seriennummer, etc. im Rahmen der Inventur digital erfasst wurden und der Gegenstände, welche im vorhandenen ERP-System gelistet sind.
Bei der Durchführung einer Erstinventur des Anlagevermögens werden oft Gegenstände erfasst, die keine eindeutige Kennzeichnung besitzen, jedoch mit einer Anlagennummer in einem ERP-System (z.B. SAP) verbucht wurden. Die Herausforderung beim "Matching" besteht darin, den vorgefundenen Gegenständen die entsprechenden Datensätze im ERP-System zuzuordnen.
„Sofern keine eindeutige Kennzeichnung stattgefunden hat oder diese zerstört wurde, muss diese Zuordnung aufgrund von Merkmalen wie Hersteller, Seriennummer, etc. oder einer Summe an Merkmalen erfolgen.“, erläutert Stefan Schröder, Projektleiter im Bereich Inventuren bei der INNOVenture GmbH. „Nur so ist gewährleistet, einen eindeutigen Zuordnungsschlüssel herzustellen.“
„Allerdings ist diese Zuordnung nicht immer trivial.“, so Stefan Schröder. „Folgende Mängel können eine Zuordnung der Gegenstände zu einem vorhandenen Datensatz erschweren, bzw. unmöglich machen:
• Falsche Bezeichnungen aufgrund von Tippfehlern, etc.
• Uneinheitliche Bezeichnungen
• Komplexe Gegenstandsbeschreibungen in lediglich einer Spalte
• Synonym genutzte Begriffe wie Laptop/Notebook, etc.
• Unvollständige Erfassung aller relevanten Merkmale wie z.B. Hersteller, Modell, Seriennummer, etc.
• Sammelposten im Anlagenverzeichnis
• Als neuer Posten gebuchte Reparatursätze zu einzelnen Vermögensgegenständen“
Synchronisationen werden maßgeblich beeinflusst durch den führenden Mechanismus bzw. das führende Merkmal. D.h. es gilt festzulegen, inwiefern die physisch erhobenen Vermögensgegenstände die Merkmale des Anlagenbestands ersetzen bzw. ergänzen und umgekehrt.
Ein prominentes Fehlerbild in diesem Zusammenhang ist die Aufnahme (Buchhaltung vs. physisch Erstinventur) der Modellbezeichnung - hierbei werden häufig Differenzen offenbart. In der Praxis hat sich gezeigt, dass die im Feld physisch aufgenommenen Daten zumeist eine wesentlich validere Grundlage bilden und somit als führender Bestand herangezogen werden sollten.
Es existieren mannigfaltige Fehlerbilder, so dass auf langjähriger Erfahrung basierende Lösungskonzepte unabdingbar sind.
Approximative Recherche, idealerweise auf Basis des Levensthein-Algorithmus oder zumindest auf Basis des LCS-Verfahrens, sind an dieser Stelle als probate Mittel zu nennen. Des Weiteren muss ein entsprechender Reduktionsalgorithmus zusammenfassen und hierarchisieren.
Weiter erklärt Stefan Schröder: “Für einen erfolgreichen Datenabgleich sind jedoch weitere Werkzeuge bzw. Arbeits- oder Rechercheschritte (zum Teil in gegenstandindividueller Einzelarbeit) essentiell, welche nicht automatisiert durchgeführt werden können. Denn nicht immer kann die Systemautomatik eine Verbindung zwischen Inventurergebnis und Anlagenstamm herstellen.“
Als Ursache hierfür sind zum Beispiel unklare/ungenaue Bezeichnungen oder Sammelanlagen zu nennen, welche den erfolgreichen Einsatz von Automatismen verhindern und moderne Suchverfahren (sogar mit phonetischer Suche) an ihre Grenzen stoßen lassen.
An dieser Stelle ist der menschliche Analyst gefordert, der trotz der meist umfangreichen Datenmengen einen besseren Überblick hat und qualifizierte Entscheidungen treffen kann, wo ein Algorithmus versagt. Beispielsweise greifen die erfahrenen Analysten des Inventurprofis INNOVenture auf eine Vielzahl von Informationsquellen zurück, um den Einzelfall zu klären:
• Detaillierte Analyse des Anlagenstamms (effizient aufgrund von tacit knowledge der INNOVenture-Analysten)
• Mittels Suchmaschinen/Suchmaschinenanalyse können Spezifika aus dem Anlagenstamm zur Produktrecherche verwendet werden
• Gegenstandsindividuelle Recherche in Form von Rücksprache mit Fachleuten aus dem Einsatzgebiet (z.B. Analysegerät im Genlabor)
Auf dem Weg zu einem vollständigen, realitätsnahen Datenbestand sind viele Aspekte zu berücksichtigen. So zählt neben optimierten Erfassungsprozessen und Algorithmen zur Datenbearbeitung nicht zuletzt auch die Erfahrung und Expertise des eingesetzten Personals.
