Unsere Arbeit in Werken, die Schwierigkeiten haben, das Potenzial der Digitalisierung auszusch\u00f6pfen, konzentriert sich h\u00e4ufig darauf, Kunden dabei zu unterst\u00fctzen, durch bessere Probleml\u00f6sung und Entscheidungsfindung eine klare Zielorientierung zu bewahren. Sich zu der digitalen Zukunft zu bekennen, die bereits Realit\u00e4t ist, erfordert eine IoT-Implementierung, die die Chancen und Herausforderungen einer neuen Arbeitsweise adressiert \u2013 w\u00e4hrend sich alles im Wandel befindet. Von Operations wird erwartet, in einem sich ver\u00e4ndernden Umfeld, das mit neuen Problemen, einer sich wandelnden Belegschaft und einem stetigen Zufluss endloser Datenstr\u00f6me konfrontiert ist, neuen, stark erwarteten Mehrwert zu liefern. <\/p>\n
IoT-Sensoren, die neue Datenstr\u00f6me erzeugen, haben in Werken aller Branchen tiefgreifende Auswirkungen. W\u00e4hrend die grundlegende Fertigungsausr\u00fcstung gleich bleiben kann, ver\u00e4ndern sich Personal, Prozesse, Probleme, Daten und Erwartungen \u2013 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. <\/p>\n
Dieses dynamische Umfeld erfordert eine Probleml\u00f6sungskultur, die darauf fokussiert ist, die Probleme zu l\u00f6sen, die die geplanten Ziele der Digitalisierungsinitiativen behindern. Typische IoT-Anwendungen k\u00f6nnen sich beispielsweise auf die Echtzeit-Optimierung der Lieferkette, digitales Qualit\u00e4tsmanagement, Fern\u00fcberwachung und -steuerung, vorausschauende Instandhaltung oder intelligenten Energieverbrauch konzentrieren. Diese Anwendungen liefern Datenstr\u00f6me, die neue Arbeitsweisen erfordern, um ihr Potenzial auszusch\u00f6pfen. <\/p>\n
F\u00fcr Probleml\u00f6ser kann die Menge der heute verf\u00fcgbaren Daten \u00fcberw\u00e4ltigend sein. Pl\u00f6tzlich haben Sie hundert verschiedene Dimensionen zu betrachten und keinen klaren Weg nach vorn. Umfangreiche Daten erm\u00f6glichen einen Deep Dive in jeden Aspekt eines Problems \u2013 aber wie tief m\u00fcssen Sie tats\u00e4chlich gehen? Der Zugang zu Informationen ist m\u00fchelos, aber was ist relevant, und wie viel ben\u00f6tigen Sie wirklich, um Ihre vorausschauende Instandhaltung auf Kurs zu halten oder Ihre Lieferkette zu optimieren? All diese neuen Informationen k\u00f6nnen tiefere Untersuchungen und bessere Korrekturma\u00dfnahmen erm\u00f6glichen. Neue Daten k\u00f6nnen neue Probleme sichtbar machen, die in der Vergangenheit nicht erkannt wurden, und erwartete Verbesserungen beschleunigen \u2013 oder sie verschwenden schlicht Zeit und Ressourcen f\u00fcr unn\u00f6tige Aktivit\u00e4ten, die wenig oder keinen Mehrwert schaffen. <\/p>\n
In vielen Organisationen werden die Probleml\u00f6sung und Entscheidungsfindung, die zur Steuerung datengetriebener Produktionssysteme erforderlich sind, alte Aufgabenbereiche ersetzen. So muss der Bereichsleiter, der fr\u00fcher Maschinen \u00fcberpr\u00fcfte, die Leistung dokumentierte und Berichte erstellte, nicht mehr durch die Produktion gehen: Ein Gro\u00dfteil seiner Arbeit wird von Maschinen erledigt. Was ist also jetzt seine Aufgabe? W\u00e4hrend Computer und KI eine verbesserte Probleml\u00f6sung in Teilen unterst\u00fctzen werden, erkennen Organisationen, dass Menschen mit Wissen und Erfahrung in der Fertigung weiterhin eine entscheidende Rolle spielen werden \u2013 insbesondere bei der Probleml\u00f6sung. <\/p>\n
Organisationen k\u00f6nnen sich bereits jetzt auf die zunehmend digitale Zukunft vorbereiten, indem sie analytische Probleml\u00f6sungskompetenzen in ihren Operations aufbauen. F\u00fcr den Erfolg der IoT-Implementierung m\u00fcssen Anwendungen ihre Ziele erreichen, ohne Operations durch die schiere Datenmenge zu \u00fcberfordern. Um den Nutzen von weniger Fehlern oder h\u00f6heren Geschwindigkeiten zu realisieren, m\u00fcssen Probleml\u00f6ser sich darauf konzentrieren, die Themen zu l\u00f6sen, die als Barrieren der Zielerreichung im Weg stehen. <\/p>\n
Die richtigen Tools und Daten f\u00fcr diese Aufgabe einsetzen zu k\u00f6nnen, kann neue Schulungen und neue Werkzeuge erfordern. W\u00e4hrend die Five Whys ein grundlegendes Instrument zur Untersuchung eines Problems bieten, kann die tiefgehende Analyse nach Shainin oder mit anderen Tools die heute verf\u00fcgbaren umfangreichen Daten besser nutzen. H\u00f6here Komplexit\u00e4t und mehr Daten k\u00f6nnen Probleml\u00f6ser zu detaillierter Modellierung und Leistungsdiagrammen f\u00fchren. Sie sollten jedoch nur dann einen Deep Dive machen, wenn es erforderlich ist: Es ist entscheidend, dass Probleml\u00f6ser Expertise darin entwickeln, das passende Tool und die passenden Daten f\u00fcr die Aufgabe auszuw\u00e4hlen. Wenn Organisationen in Industrie 4.0 voranschreiten, ist die Verbesserung der Probleml\u00f6sungsf\u00e4higkeiten in der Fertigung ein zentraler Bestandteil jedes IoT-Implementierungsplans. Sowohl zu identifizieren, welche Informationen f\u00fcr eine wirksame Probleml\u00f6sung ben\u00f6tigt werden, als auch zu verstehen, was mit konkreten Informationsbausteinen zu tun ist, wird entscheidend sein, wenn die Implementierung fortschrittlicher Datenerfassungssysteme zum Standard wird. <\/p>\n
Christian Green ist Global Leader f\u00fcr Operational Excellence bei Kepner-Tregoe. Er leitet ein globales Beratungsteam, das Fertigungskunden bei ihrem Streben nach Operational Excellence unterst\u00fctzt \u2013 mit einem praxisorientierten Fokus darauf, Ergebnisse zu erzielen, indem zentrale Leistungskennzahlen verbessert werden. <\/p>\n
Seit \u00fcber 60 Jahren hat Kepner-Tregoe Tausenden von Unternehmen geholfen, Millionen von Problemen zu l\u00f6sen. Die Dienstleistungen von Kepner-Tregoe sind darauf ausgelegt, organisatorische Herausforderungen dauerhaft mit messbaren Ergebnissen anzugehen, die Qualit\u00e4t und Leistung verbessern und gleichzeitig die Gesamtkosten senken. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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