Product Data Management Experten in Deutschland
finden, in wenigen Minuten mit geprüften, verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Produktdatensätze strukturieren, Stücklisten verwalten und CAD-, ERP- und PLM-Workflows verbinden. Erhalten Sie durch die schnelle Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern präzise Unterstützung bei Datenmigrationen, Klassifizierung und Lebenszyklusprozessen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Product Data Management eingesetzt haben
Alwin G.
Letzte Position:
IT Interim Manager & KI-Stratege
- Gründer CheironX: KI-gestütztes GRC-Management (ISO 27001, BSI IT-Grundschutz, TISAX, DORA)
- Strategische Vertiefung in Agentic AI und GenAI für modernes IT-Governance, Risk & Compliance Management
- IT-Interim-Management und strategische Beratung
Henning U.
Letzte Position:
Senior Expert Data Governance, Master Data Quality und Data Migration bei E.ON
- Planung und Umsetzung einer Migrationsstrategie von Stamm- und Bewegungsdaten zur kontinuierlichen Befüllung einer cloudunabhängigen Datenbank
- Erstellung und pilothafte Implementierung eines unternehmensweiten Business Data Models für Kunde, Lieferant, Verträge, Produkte, Preise, Verbräuche, Rechnungen und Mahnwesen
- Konzeption und Beratung zu einem Data Governance Framework inkl. Definition von Gremien, Rollen, Prozessen und Metadaten-Modell
- Operationalisierung des Data Governance Frameworks mit Definition von Datenstandards
- Teilprojektleitung bei zwei Pilotprojekten (PoCs) für Data Governance Systeme (ErwinDIS und Atlan)
- Schulung und Coaching des Data Teams in Migration, Data Quality und Datenmodellierung
Philip S.
Letzte Position:
Interim Management - OPEX, BPM, LEAN CI, Qualität bei SCOTTSPOT
Andreas W.
Letzte Position:
Enterprise Architect bei Eigenentwicklung / IP der CAMCO Engineering UG
UEF 3.0 · Semantic Government Overlay (SGO) · Autonome Systeme (UAS / Dual-Use)
- Konzipiert: Semantic Government Overlay (SGO) – KI-geführte Verwaltung ohne Ablösung bestehender Fachverfahren. Lesender semantischer Layer über Registern und Fachverfahren auf Basis des Föderalen Informationsmanagements (FIM). Die Entscheidungshoheit verbleibt beim Sachbearbeiter (Architekturprinzip).
- Entwickelt: Referenzarchitektur mit quellenbelegten, abgeleiteten Aussagen (ausführbare Ontologien OWL/RDF/SHACL). Technisch garantierte Zweckbindung und Kein-Schreibpfad-Prinzip in Fachdaten – auditierbar, ohne zentralen Datenpool.
- Verankert: Regulatorik als Designprinzip: EU AI Act (Hochrisiko-Pflichten für Behörden-KI, Grundrechte-Folgenabschätzung nach Art. 27), DSGVO, NIS2 und verwaltungsrechtliche Automatisierungsgrenzen (§ 35a VwVfG, § 31a SGB X) als technische Kontrollpunkte in der Architektur.
- Erstellt: Methodisches Werkzeug für Pilotträger: Datenpipeline-Assessment (Phase 0), Compliance-Blueprint und Management Summary als entscheidungsreifes Paket für die öffentliche Verwaltung.
- Spezifiziert: UEF 3.0 als Nachfolge-Architektur zu TOGAF – Decision Paper kanonische Ontologie, Sechs-Schichten-Architektur, Read/Actuate-Grenze, Federation-Registry, Terminologie-Konkordanz und Release-Delta als geschlossener Spezifikationsstand.
- Architektiert: KI-natives Missions-OS für autonome UAS und Bodenrobotik als taktische Schicht über einem separat zugelassenen Autopiloten. Run-Time Assurance nach ASTM F3269-21 (Simplex-Muster): Der verifizierte Sicherheits-Controller behält die Autorität, die KI-Funktion liefert Vorschläge.
- Ausgelegt: Drei-Tier-Architektur – Tier 0 Autopilot mit 650-Hz-Flugregelung auf RTOS, Tier 1 KI-OS mit semantischem Weltmodell und Multi-Agenten-Cluster, Tier 2 Schwarm- und Boden-Mesh. Zenoh als primäre Fabric, MAVLink als einziger authentifizierter Kommandopfad (Single-Writer). Ergebnis: graceful degradation – Verlust der Mission, nicht des Fluggeräts.
- Abgesichert: Zwei-Gate-Kette auf der Read/Actuate-Grenze – Governance-Gate (Darf-Frage: AI-Act-Risikoklasse je Aktuierung, erzwungene menschliche Aufsicht nach Art. 14, unveränderliches Log) vor RTA-Safety-Monitor (Richtig-Frage: Flugenveloppe, Geofence, Energiereserve) mit Revert auf den Baseline-Controller.
- Verankert: Dual-Use-Architektur mit Common Core und Build-Time-Fork statt Runtime-Umschalter. Drei getrennte Rechtsstufen: Zivilvariante – UAS unter der EASA-Grundverordnung (EU) 2018/1139 mit der nach Art. 2 Abs. 2 AI Act eingeschränkten Anwendbarkeit, Bodenrobotik unter der Maschinenverordnung 2023/1230 mit voller Hochrisiko-Pflichtenkette, Cyber Resilience Act für beide; unbewaffnete Trägervariante als Rüstungsgut unter AWG/AWV und Dual-Use-VO 2021/821 (BAFA-Genehmigung); bewaffnete Variante unter KrWaffKontrG. Jede Ausprägung lebt unter genau einem dominanten Rechtsregime. Nachweisfundament: AI-BOM, SBOM und lückenlose Data-Lineage.
- Analysiert: Systemanalyse und Neuausrichtung gewachsener Engineering-Systemlandschaften. Vorgehenskonzept Konsolidierung ohne Migration – semantischer Layer über den Bestandsquellen statt Datenumzug. Ergebnis: entscheidungsreifes Vorgehenskonzept inklusive Bewertungsmodell für die Zielarchitektur.
Andreas S.
Letzte Position:
Projektmanager bei Nordex
- Strategie zur Migration von Daten nach der Übernahme eines Unternehmens
Sven L.
Letzte Position:
Group CTO bei apo.com Group
- Situation: Flickwerk aus über 20 Jahren proprietärer Altsysteme – Eigenentwicklung für Shop, Apothekenbetrieb, Logistik und Produktdatenverwaltung. Keine Standardisierung, keine Automatisierung, keine modernen Delivery-Praktiken.
- Team: Zentrale Heroenkultur mit einer Führungskraft für über 20 direkte Reports. Engpass beseitigt, leistungsschwache Mitarbeiter ersetzt, widerspenstige Teammitglieder eingegliedert oder verabschiedet. Frisches Talent eingestellt, das neue Energie und Fähigkeiten mitbrachte.
- Delivery: Neun Marken auf einer Plattform zusammengeführt, Delivery-Geschwindigkeit um das Zehnfache erhöht und markenübergreifende Inkonsistenzen eliminiert. Neue Mobile App gelauncht, die den Mobile-Umsatzanteil innerhalb von 12 Monaten verdreifachte.
- KI: KI-Coding-Tools in allen Entwicklungsabteilungen eingeführt. Kontinuierlich Schulungen und Wissensaustausch für Entwickler vorangetrieben. Analysen und agentengesteuerte Automatisierung für eingehende Kundenservice-E-Mails bereitgestellt und agentengesteuerte Anrufautomatisierung initiiert.
- Betrieb: Automatisierte Build- und Deployment-Pipelines eingeführt, Cloud-Migration gestartet und das Kern-Apotheken-System auf eine wartbare, aktuelle Basis gestellt.
- Governance: Projektpriorisierung von ad-hoc-Anforderungen zurückgeholt und durch transparente Kapazitätsplanung ersetzt – das deutlichste „Nein“ und die wirkungsvollste Veränderung für die Organisation.
Alexander S.
Letzte Position:
AI-Consultant für KI Voice Bot System bei Rudolf Hörmann GmbH & Co.KG
- Berater für Systemarchitektur, KI-Agenten & Integration, Coach für Daten- & Prozesslogik, Graph-RAG-Ansätze, Sicherheit und Datenschutz.
- On-Premise-KI-Lösungen mit hohen Compliance- & Performanceanforderungen.
- Architekturentscheidungen, operativer Aufbau, strategische Priorisierung & Deployment.
- Technologien: LiveKit JS SDK, LiveKit Agents, Web Audio API, JS, AudioWorklet, Loki, vLLM, Zscaler, Docker, Neo4j, MySQL, Python.
- Modelle: GPT-OSS 20B, Whisper large v3 turbo, Qwen3-TTS.
Gregor P.
Letzte Position:
Projektmanager für Engineering-Datenmanagement
Technische und kaufmännische Risikobewertung für ein Investitionsvorhaben im Hardware-Sektor (Skalierungspotenzial, Haftungsrisiken, operative Prozesse) Prozessberatung für zwei KMUs im Engineering-Umfeld, Fokus Workflow-Digitalisierung, PLM
Rafal K.
Letzte Position:
Entwicklungsingenieur bei Hexagon Purus
- CAD-System – SolidWorks 2021
- PDM-Datenbank – HXP SolidWorks
- Produkt – Mobile Wasserstofftankstelle
- Bearbeiten und Umsetzen von Änderungsanweisungen
- Selbstständiges Entwickeln von Produkten für neue Anwendungen
- Prüfen und Freigeben von Fertigungs- und Montagezeichnungen
- Fachliches Betreuen von Engineering-Dienstleistern
- Enges Zusammenarbeiten mit den Fachbereichen Einkauf und Qualität
- Erarbeiten und Realisieren von Kostenreduzierungszielen
- Planen und Ausführen von Konzeptvalidierungen
- Selbständiges Erarbeiten von Lösungsvorschlägen und technischen Konzepten für Innovationsideen
- Aufbauen und Pflegen des Kontakts mit Lieferanten
Thomas P.
Letzte Position:
Konstrukteur Hebevorrichtungen bei TP-Produktdesign
- Konstruktion einer 3-Punkt-Schnellkupplung für Traktorhebeanbindung
- Entwicklung einer Halterung für eine Zugflanschvorrichtung
Cedric T.
Letzte Position:
B2B Freelance Designingenieur Sondermaschinen bei FEM-Composites GmbH
- Kalkulation eines Angebots für eine hydraulische Anlage unter Berücksichtigung der Kosten über den gesamten Produktlebenszyklus sowie Optimierung der technischen Spezifikationen.
Mauricio G.
Letzte Position:
Konstruktionsingenieur bei Butting CryoTech GmbH
- Erstellung kompletter 3D-Konstruktionen und Konstruktionszeichnungen
- Bewertung von Lastenheften und Kundenspezifikationen
- Durchführung von Teilschritten der technischen Arbeitsvorbereitung nach Vorgaben und Unterlagen inklusive Projektbegleitung
- Ansprechpartner für interne und externe Kunden in Konstruktionsprojekten
- Auslegung und Berechnung von Rohrleitungen und Bauteilen für kryogene Medien und Tieftemperaturanwendungen
- Mitarbeit bei Finite-Elemente-Berechnungen
Ulm P.
Letzte Position:
DataStage ETL Experte bei ING Bank
- Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
- Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
- Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
- Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
- Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
- Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
- Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
- Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
- Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
- Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
- Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
- Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.
Martin M.
Letzte Position:
Anforderungsingenieur bei MCM Modern Engineering UG HB
- Analyse des IST-Prozesses
- Ausarbeiten der SOLL-Prozesse
- Support zur Umsetzung der Verbesserung in einem SAP-fähigen Programm
- Vereinfachung der Kundenkontaktaufnahme
- Straffung der internen Prozesse durch automatisierte Echtzeitüberprüfung auf Relevanz zu Reklamationsansprüchen
- Erstellung von Use Cases
Axel K.
Letzte Position:
Projektleiter
- ERP-Auswahlprojekt bei einem Automobilzulieferer in Regensburg zur Auswahl eines Nachfolgesystems für eine selbst entwickelte Alt-Lösung
- Durchführung von Interviews mit Fachabteilungen
- Erstellung eines Kriterienkataloges
- Organisation und Durchführung von Workshops
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Product Data Management einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
26 Jahre
Positionsdauer
2,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Projektmanagement, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Fertigung, Automotive, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Produktentwicklung, Projektmanagement, Informationstechnologie (IT)
Bachelor-Abschluss oder höher
84%
Master-Abschluss oder höher
37%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
95%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die Product Data Management einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Product Data Management Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Fertigung (86%)
- Automotive (66%)
- Professionelle Dienstleistungen (46%)
- Informationstechnologie (IT) (41%)
- Gesundheitswesen (29%)
- Bauwesen (25%)
- Lebensmittel und Getränke (25%)
- Energie (24%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was PDM abdeckt
Product Data Management, oft als PDM bezeichnet, steuert die digitalen Informationen, die rund um ein Produkt entstehen. Es organisiert CAD-Dateien, technische Dokumente, Stücklisten, Spezifikationen, Revisionen und Freigabedatensätze. Eine zuverlässige PDM-Einrichtung bietet Teams eine zentral verwaltete Quelle für Produktinformationen und macht jede Änderung nachvollziehbar.
Wo es eingesetzt wird
PDM unterstützt Produkte mit komplexen Designs, vielen Varianten und strengen Freigabeprozessen. Es ist in der industriellen Fertigung, der Automobilindustrie, der Luft- und Raumfahrt, der Elektronik, der Medizintechnik und im Maschinenbau weit verbreitet. Unternehmen nutzen es, um Konstruktionsarbeiten zu koordinieren, technisches Wissen zu schützen und genaue Produktdaten in die Produktion zu übertragen.
- CAD-Dateien, Dokumente und Metadaten verwalten
- Revisionen, Versionen und Freigaben steuern
- Stücklisten und Produktvarianten strukturieren
- Daten für ERP-, PLM- und Fertigungssysteme vorbereiten
Ökosystem und Tools
PDM-Arbeit verbindet häufig CAD-Systeme mit PLM- und ERP-Umgebungen. Zu den gängigen Ökosystemen gehören Siemens Teamcenter, PTC Windchill, Dassault Systèmes ENOVIA sowie Integrationen mit Tools wie SolidWorks, CATIA, NX und Creo. Erfahrene Spezialisten verstehen außerdem APIs, Datenmodelle, Zugriffskontrollen, Workflow-Konfiguration und Migrationstools.
Wann Unternehmen Unterstützung benötigen
Unternehmen holen sich freiberufliche Unterstützung bei der Systemauswahl, Implementierung, Konsolidierung oder der Bereinigung inkonsistenter Produktdatensätze. Spezialisten können alte Strukturen erfassen, Benennungs- und Klassifizierungsregeln definieren, doppelte Daten bereinigen und kontrollierte Migrationen vorbereiten. In Deutschland ist dies besonders relevant für verteilte Fertigungsteams, die über Werke, Lieferanten sowie remote oder vor Ort arbeitende Standorte hinweg zusammenarbeiten.
- Getrennte Dateiablagen durch zentral verwaltete Datensätze ersetzen
- Teilenummern, Attribute und Dokumentstatus standardisieren
- Konstruktionsdaten mit Beschaffung und Produktion verbinden
- Suche, Wiederverwendung und Sichtbarkeit von Änderungen verbessern
Was erfahrene Experten liefern
Effektive Product Data Management Fachkräfte verbinden Produktdatenwissen mit Prozessdisziplin. Sie können Anforderungen aus der Konstruktion in praktische Workflows übersetzen, ohne die tägliche Arbeit zu erschweren. Zu ihren Ergebnissen können ein Datenmodell, ein Migrationsplan, ein Rollen- und Berechtigungskonzept, konfigurierte Lebenszyklusstatus, Integrationsspezifikationen und klare Anleitungen für den Betrieb gehören.
Wie Sie die Eignung beurteilen
Achten Sie auf Spezialisten, die erklären können, wie sie Revisionen, Gültigkeiten, Varianten, Berechtigungen und Änderungsprozesse in einer vergleichbaren Umgebung umgesetzt haben. Fragen Sie, wie sie migrierte Datensätze validieren und die Datenqualität messen, ohne die Governance zu schwächen. Für deutsche Teams sollten Sie die Sprache der Zusammenarbeit, den Zugang zu Werken und die Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Konstruktion, Fertigung, Beschaffung und IT klären.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Product Data Management.
Product Data Management wird eingesetzt, um technische Produktinformationen während der Konstruktion und Freigabe zu organisieren und zu steuern. Es verwaltet CAD-Dateien, Dokumente, Stücklisten, Revisionen, Freigaben und zugehörige Metadaten, damit Teams mit verlässlichen Datensätzen arbeiten.
PDM konzentriert sich hauptsächlich auf Produktdateien, Strukturen, Revisionen, Zugriff und die Steuerung von Konstruktionsänderungen. PLM deckt einen umfassenderen Produktlebenszyklus ab, einschließlich Anforderungen, Compliance, Fertigung, Service und Portfolio-Prozessen, während PDM häufig ein Teil dieser Umgebung ist.
Ein guter Product Data Management Spezialist versteht normalerweise CAD-Administration, PLM-Prozesse, ERP-Integration und Stücklistenstrukturen. Nützliche angrenzende Fähigkeiten sind Datenmigration, SQL, APIs, Workflow-Design, Klassifizierung, Berechtigungen und Änderungsmanagement in der Konstruktion.
Der richtige PDM Freelancer sollte mit einer Produktstruktur und einem Freigabeprozess gearbeitet haben, die mit Ihren vergleichbar sind. Die erforderliche Erfahrungstiefe hängt vom Datenvolumen, der Systemkomplexität, den Integrationen, den regulatorischen Anforderungen und dem Zustand der alten Datensätze ab, nicht einfach von der Zeit, die mit einem Tool gearbeitet wurde.
Product Data Management Arbeit kann häufig remote über sicheren Zugriff, Workshops und dokumentierte Konfigurationsprüfungen erbracht werden. Vor-Ort-Termine können dennoch bei Werksprozessen, eingeschränkten Systemen, hardwaregebundenen Workflows oder Stakeholder-Sitzungen hilfreich sein. Klären Sie daher Zugriffs- und Spracherwartungen frühzeitig.
Beurteilen Sie, ob PDM Ergebnisse Produktdaten leichter auffindbar, änderbar, freigebbar und wiederverwendbar machen, ohne die Kontrolle zu verringern. Prüfen Sie das vorgeschlagene Datenmodell, die Migrationsvalidierung, Berechtigungen, den Audit-Trail, die Nutzbarkeit der Workflows und die Dokumentation. Bitten Sie anschließend um Beispiele für Probleme, die der Spezialist erkannt und gelöst hat.
Product Data Management wird häufig mit CAD-Anwendungen sowie PLM-, ERP-, Fertigungs- und Dokumentensystemen verbunden. Beispiele sind Teamcenter, Windchill, ENOVIA, SolidWorks, CATIA, NX, Creo und Umgebungen für Enterprise Resource Planning. Die genaue Integration hängt von der Architektur des Unternehmens ab.
Klären Sie vor der Übernahme von PDM Aufgaben das Zielsystem, die Quelldaten, Produktstrukturen, Zuständigkeitsregeln, Integrationen und den Freigabeworkflow. Bestätigen Sie außerdem Sicherheitsanforderungen, die Verfügbarkeit der Stakeholder, Erwartungen an Remote- oder Vor-Ort-Arbeit und wie der Erfolg nach der Konfiguration oder Migration überprüft wird.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Product Data Management in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 770 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Product Data Management in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 84% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 37% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die Product Data Management in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 26 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Product Data Management in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (95%) und Französisch (24%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Product Data Management in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Fertigung (86%), Automotive (66%) und Professionelle Dienstleistungen (46%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Product Data Management in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (96%), Projektmanagement (82%) und Qualitätssicherung (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Product Data Management eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
