Suchmechanismen in ERP-Systemen

Christian Glaschke und Corinna Fohrholz

Die Arbeit an einem ERP-System ist typischerweise stark datengetrieben. Viel Zeit verbringen die Nutzer damit Informationen zu suchen und zu kombinieren. Die ERP-System Hersteller bieten sehr unterschiedliche Konzepte an, wie der Suchprozess durch Standardsuchen, Suchfelder, Klassifizierungen und Ergebnsidarstellung gestaltet werden kann. Doch sind diese Konzepte heute noch zeitgemäß und entsprechen diese den Bedürfnissen der Anwender?

Die Mitarbeiter in Unternehmen verbringen einen großen Teil der Arbeitszeit mit der Suche nach Informationen. In diesem Beitrag soll die Frage „Welche Potenziale bieten die Suchfunktionen in aktuellen ERP-Systemen?“ behandelt werden. Ein ERP System integriert Informationen, um einen schnellen Zugriff auf diese zu realisieren. Doch die Realität sieht leider anders aus. Viele ERP-Systeme verwenden veraltete Konzepte, die tief in die Architektur der Anwendung integriert sind. Aus diesem Grund sind viele Mitarbeiter für eine schnelle Datenerfassung immer noch auf explizites Wissen z. B. Identnummern von Artikeln, Kunden oder Lieferanten angewiesen. 


Problemstellung

Durch die Integration aller betrieblichen Daten im ERP-System entstehen sehr komplexe Datenstrukturen und beachtliche Mengen an Daten (Belege, Stammdaten, Bewegungsdaten) (Bild 1). So können zum Beispiel in Unternehmen der produzierenden Industrie aus einem einzelnen Kundenauftrag heraus bis zu 100 einzelne Fertigungsaufträge entstehen. Ein Beispiel hierfür ist die Wartung eines Flugzeugtriebwerks, das in seine Baugruppen zerlegt wird, um es in separaten Aufträgen weiter zu bearbeiten. Zu jedem dieser Fertigungsaufträge werden Bestandsbuchungen, Belege und Rückmeldungen aus der Fertigung und der angrenzenden Unternehmensbereiche erzeugt. Des Weiteren wird die so entstehende Komplexität durch die Integration der Prozesse weiter verstärkt. 


Bild 1: Daten im Unternehmen.

In mehreren Studien wurde die Komplexität als eines der Hauptprobleme im Umgang mit ERP-Systemen identifiziert [1, 2]. Die Komplexität der Systeme und die Mengen an zu verwaltenden Daten erfordern effektive und effiziente Suchmechanismen. Es konnte nachgewiesen werden, dass die Qualität von Suchergebnissen häufig nicht ausreichend ist und ein Großteil der Suchanfragen erfolglos endet [3, 4]. Dies führt zu einer Vielzahl von Anfragen nach Informationen und Dokumenten bei anderen Fachabteilungen und Sachbearbeitern. Dadurch werden Ressourcen verschwendet, die anderweitig produktiv genutzt werden könnten. 


Potenziale

In ERP-Systemen finden sich viele verschiedene und heterogene Suchmethodiken, z. B. Sachmerkmalsklassen, Artikelgruppen, Suchwörter und Nummernsysteme. Eine Vereinheitlichung dieser Suchmethoden über einen einheitlichen Einstiegspunkt für die Suche (wie z. B. Google) ist aktuell nur in wenigen ERP-Systemen gegeben. Die nachfolgenden Fallbeispiele zeigen auf, welche Suchprinzipien aktuell in ERP-Systemen verfügbar sind und zu welchen Problemen diese führen können. Diese Erkenntnisse stammen aus einer Untersuchung am Markt gängiger ERP-Systeme. 

In einem ERP-System ist es üblich, für die Suche nach bestimmten Stammdatensätzen, z. B. einem Debitor, den entsprechenden Menüpunkt zu suchen und eine Maske zu öffnen. In dieser Übersicht kann nach verschiedenen Kriterien gesucht werden und die Ergebnisse werden in Tabellenform präsentiert. 

Eine übergreifende Suche, die von jedem Punkt innerhalb des Systems gestartet werden kann, existiert bisher nur in Ansätzen bei einigen wenigen Herstellern. Neben dem Einstiegspunkt für eine Suche ist die Aufbereitung der Suchergebnisse eine weitere Herausforderung für die Anbieter von ERP-Systemen. Heutzutage erfolgt die Präsentation in Listen, die keine oder nur eine begrenzte Form der Klassifizierung von Ergebnissen erlauben. Eine Suche erfolgt dann durch Scrollen und manuelle Bewertung der Einträge. Weiter werden Ergebnisse immer nach demselben Schema aufgelistet die der Nutzer konfiguriert hat.

Bei der Suche nach einem Auftrag für einen bestimmten Kunden werden alle dem Kunden zugehörigen Aufträge angezeigt. Eine direkte Einschränkung des Jahres ist dann nur durch Sortieren oder erneutes Suchen/Filtern möglich. Insbesondere das Durchsuchen von großen Mengen an Daten ist problematisch, da der Benutzer die Ergebnisse erst nach der Konfiguration erhält und für eine Verfeinerung einen neuen Suchlauf benötigt. So liefert die Suche nach dem entsprechenden Kunden ggf. mehrere hundert Ergebniseinträge. Der Nutzer muss im Vorfeld die richtigen Suchkriterien wählen, um schnell das gewünschte Ergebnis zu finden oder weiterführende Suchläufe starten. Hierfür ist ein hoher Grad an Fachkenntnis oder sehr viel Zeit notwendig.

Das Suchen nach Stamm- und Bewegungsdaten und anderen Datenarten funktioniert im jeweiligen ERP-System immer nach ähnlichen Prinzipien: Sucht ein Nutzer beispielsweise nach einem Produkt, wird dieses in der Artikelliste bei gleichen Suchparametern immer an derselben Position angezeigt; unabhängig davon, ob der Nutzer zuvor regelmäßig nach diesem Artikel gesucht hat.  

Eine Rückkopplung und Bewertung der Ergebnisse anhand des Suchverhaltens des Nutzers findet nicht statt. Lediglich der Nutzer kann die Suchergebnisse durch eine Veränderung seiner Abfragekriterien beeinflussen. Bei sich ständig ändernden Anfragen führt dies zu ineffizienten Ergebnissen. Um häufige Suchanfragen zu vermeiden, besteht in vielen ERP-Systemen die Möglichkeit, Favoriten, Lesezeichen oder Standardsuchen anzulegen. Bei letzterem ist die Konfiguration in vielen Systemen sehr komplex (Platzhalter Wildcards, verschiedene Vergleichsoperatoren, Auswahl von Suchkriterien, etc.). Dieser Ansatz vermeidet für häufige Vorgänge oder Kunden das Starten einer Suchanfrage, ist aber nur für geringe Mengen an Stammdaten geeignet.

Bisher versuchten einige Anbieter bereits Volltextsuchen auf nicht für die Suche geeigneten Datenstrukturen zu realisieren. Die Ergebnisse erschienen langsam und wurden ineffizient dargestellt. 

Ein weiterer Mechanismus, die Anwendung des ,,Teile und herrsche-Prinzips”, mit der große Objektmengen durch z. B. Sachmerkmale, Produktgruppen und Auftragstypen zerlegt werden, wurde bereits realisiert. Dadurch wurde die Suche zwar effizienter, andere Probleme blieben jedoch erhalten. Häufig handelte es sich hierbei zum Beispiel um mangelnde Ergebnispräsentationen, die Notwendigkeit der zusätzlichen Angabe von Parametern, die Anzeige zusätzlicher Masken und die Datenpflege. 

Weiterhin beschränken sich die additiven Suchfunktionen in einer ersten ,,originären” Ergebnisliste oft auf Sortier- und Filterfunktionen. Bei den originären Suchfunktionen in vorhandenen ERP-Anwendungen können des Weiteren noch veraltete Verfahren im Einsatz sein. Ein in der Praxis auftretendes Beispiel ist die Bildung von Suchworten bei der Anlage von Stammdaten für die entsprechenden Objekte mit zum Teil komplexer Syntax und Semantik. Das Vergeben von Suchwörtern verursacht Aufwand bei der Eingabe sowie der Pflege von Stammdaten und führt häufig trotzdem nicht zu optimalen Sucherergebnissen, was z. B. an einem fehlenden unternehmensweit verwendeten Schema liegen kann. 

Wenn Sie weiterlesen möchten, klicken Sie hier


Das könnte Sie auch interessieren: Konferenz Professionelles Wissensmanagement - Erfahrungen und Visionen, Band 1

Schlüsselwörter:

Suchen, Potenziale, Standardfunktionalität, Suchmechanismen, Suchprozess

Literatur:

[1] Topi, H.; Lucas, W. T.; Babian, T.: Identifying Usability Issues with an ERP Implementation, International Conference on Enterprise Information Systems, S. 128-133, 2005.
[2] Singh, A.; Wesson, J.: Evaluation criteria for assessing the usability of ERP systems. Dwolatzky, B.; Cohen, J.; Hazelhurst, S. (Hrsg.), SAICSIT ‘09 Proceedings of the 2009 Annual Research Conference of the South African Institute of Computer Scientists and Information Technologists, ACM, S. 87-95, 2009.
[3] Feldmann, S.: The high cost of not finding information. KM World, Vol. 13, Nr. 3, 2004.
[4] Bahrs, J.; Schmid, S.; Müller, C.; Fröming, J.: Wissensmanagement in der Praxis - Empirische Untersuchung. Gito Verlag, Berlin, 2007.
[5] Schemm, Jan Werner: Zwischenbetriebliches Stammdatenmanagement. Springer Verlag, 2009.
[6] Eppler, M.: Toward a Pragmatic Taxonomy of Knowledge Maps: Classification Principles, Sample Typologies, and Application Examples. In: Proceedings of the conference on Information Visualization. IEEE Computer Society (Washington DC, USA), S. 195-206, 2006.