Unsere Arbeit in Werken, die Schwierigkeiten haben, das Potenzial der Digitalisierung auszuschöpfen, konzentriert sich häufig darauf, Kunden dabei zu unterstützen, durch bessere Problemlösung und Entscheidungsfindung eine klare Zielorientierung zu bewahren. Sich zu der digitalen Zukunft zu bekennen, die bereits Realität ist, erfordert eine IoT-Implementierung, die die Chancen und Herausforderungen einer neuen Arbeitsweise adressiert – während sich alles im Wandel befindet. Von Operations wird erwartet, in einem sich verändernden Umfeld, das mit neuen Problemen, einer sich wandelnden Belegschaft und einem stetigen Zufluss endloser Datenströme konfrontiert ist, neuen, stark erwarteten Mehrwert zu liefern.
IoT-Sensoren, die neue Datenströme erzeugen, haben in Werken aller Branchen tiefgreifende Auswirkungen. Während die grundlegende Fertigungsausrüstung gleich bleiben kann, verändern sich Personal, Prozesse, Probleme, Daten und Erwartungen – oft dramatisch. Die Dynamik von Industrie 4.0 nimmt jedes Jahr zu, und nahezu jedes Fertigungsunternehmen ist bereits Teil einer digitalisierten Welt oder wird es werden.
Dieses dynamische Umfeld erfordert eine Problemlösungskultur, die darauf fokussiert ist, die Probleme zu lösen, die die geplanten Ziele der Digitalisierungsinitiativen behindern. Typische IoT-Anwendungen können sich beispielsweise auf die Echtzeit-Optimierung der Lieferkette, digitales Qualitätsmanagement, Fernüberwachung und -steuerung, vorausschauende Instandhaltung oder intelligenten Energieverbrauch konzentrieren. Diese Anwendungen liefern Datenströme, die neue Arbeitsweisen erfordern, um ihr Potenzial auszuschöpfen.
Für Problemlöser kann die Menge der heute verfügbaren Daten überwältigend sein. Plötzlich haben Sie hundert verschiedene Dimensionen zu betrachten und keinen klaren Weg nach vorn. Umfangreiche Daten ermöglichen einen Deep Dive in jeden Aspekt eines Problems – aber wie tief müssen Sie tatsächlich gehen? Der Zugang zu Informationen ist mühelos, aber was ist relevant, und wie viel benötigen Sie wirklich, um Ihre vorausschauende Instandhaltung auf Kurs zu halten oder Ihre Lieferkette zu optimieren? All diese neuen Informationen können tiefere Untersuchungen und bessere Korrekturmaßnahmen ermöglichen. Neue Daten können neue Probleme sichtbar machen, die in der Vergangenheit nicht erkannt wurden, und erwartete Verbesserungen beschleunigen – oder sie verschwenden schlicht Zeit und Ressourcen für unnötige Aktivitäten, die wenig oder keinen Mehrwert schaffen.
In vielen Organisationen werden die Problemlösung und Entscheidungsfindung, die zur Steuerung datengetriebener Produktionssysteme erforderlich sind, alte Aufgabenbereiche ersetzen. So muss der Bereichsleiter, der früher Maschinen überprüfte, die Leistung dokumentierte und Berichte erstellte, nicht mehr durch die Produktion gehen: Ein Großteil seiner Arbeit wird von Maschinen erledigt. Was ist also jetzt seine Aufgabe? Während Computer und KI eine verbesserte Problemlösung in Teilen unterstützen werden, erkennen Organisationen, dass Menschen mit Wissen und Erfahrung in der Fertigung weiterhin eine entscheidende Rolle spielen werden – insbesondere bei der Problemlösung.
Organisationen können sich bereits jetzt auf die zunehmend digitale Zukunft vorbereiten, indem sie analytische Problemlösungskompetenzen in ihren Operations aufbauen. Für den Erfolg der IoT-Implementierung müssen Anwendungen ihre Ziele erreichen, ohne Operations durch die schiere Datenmenge zu überfordern. Um den Nutzen von weniger Fehlern oder höheren Geschwindigkeiten zu realisieren, müssen Problemlöser sich darauf konzentrieren, die Themen zu lösen, die als Barrieren der Zielerreichung im Weg stehen.
Die richtigen Tools und Daten für diese Aufgabe einsetzen zu können, kann neue Schulungen und neue Werkzeuge erfordern. Während die Five Whys ein grundlegendes Instrument zur Untersuchung eines Problems bieten, kann die tiefgehende Analyse nach Shainin oder mit anderen Tools die heute verfügbaren umfangreichen Daten besser nutzen. Höhere Komplexität und mehr Daten können Problemlöser zu detaillierter Modellierung und Leistungsdiagrammen führen. Sie sollten jedoch nur dann einen Deep Dive machen, wenn es erforderlich ist: Es ist entscheidend, dass Problemlöser Expertise darin entwickeln, das passende Tool und die passenden Daten für die Aufgabe auszuwählen. Wenn Organisationen in Industrie 4.0 voranschreiten, ist die Verbesserung der Problemlösungsfähigkeiten in der Fertigung ein zentraler Bestandteil jedes IoT-Implementierungsplans. Sowohl zu identifizieren, welche Informationen für eine wirksame Problemlösung benötigt werden, als auch zu verstehen, was mit konkreten Informationsbausteinen zu tun ist, wird entscheidend sein, wenn die Implementierung fortschrittlicher Datenerfassungssysteme zum Standard wird.
Christian Green ist Global Leader für Operational Excellence bei Kepner-Tregoe. Er leitet ein globales Beratungsteam, das Fertigungskunden bei ihrem Streben nach Operational Excellence unterstützt – mit einem praxisorientierten Fokus darauf, Ergebnisse zu erzielen, indem zentrale Leistungskennzahlen verbessert werden.
Seit über 60 Jahren hat Kepner-Tregoe Tausenden von Unternehmen geholfen, Millionen von Problemen zu lösen. Die Dienstleistungen von Kepner-Tregoe sind darauf ausgelegt, organisatorische Herausforderungen dauerhaft mit messbaren Ergebnissen anzugehen, die Qualität und Leistung verbessern und gleichzeitig die Gesamtkosten senken.
