Schutz des Plans, wenn die Digitalisierung die Fertigung verändert

Unsere Arbeit in Betrieben, die Schwierigkeiten haben, das Potenzial der Digitalisierung auszuschöpfen, konzentriert sich oft darauf, Kunden dabei zu helfen, durch bessere Problemlösungen und Entscheidungsfindung eine klare Zielsetzung zu verfolgen. Das Engagement für die digitale Zukunft, die jetzt da ist, erfordert eine IoT-Implementierung, die sich mit den Chancen und Herausforderungen einer neuen Arbeitsweise befasst - während sich alles im Wandel befindet. Von den operativen Abteilungen wird erwartet, dass sie in einem sich wandelnden Umfeld, das mit neuen Problemen, einer sich wandelnden Belegschaft und einer konstanten Versorgung mit endlosen Datenströmen konfrontiert ist, einen neuen, mit Spannung erwarteten Wert liefern.

IoT-Sensoren, die neue Datenströme erzeugen, haben tiefgreifende Auswirkungen auf Anlagen in jeder Branche. Während die grundlegenden Produktionsanlagen vielleicht gleich bleiben, ändern sich die Mitarbeiter, Prozesse, Probleme, Daten und Erwartungen, oft dramatisch. Die Dynamik von Industrie 4.0 nimmt von Jahr zu Jahr zu, und fast jedes Fertigungsunternehmen ist Teil einer digitalisierten Welt oder wird es werden.

Dieses dynamische Umfeld erfordert eine Problemlösungskultur, die sich darauf konzentriert, die Probleme zu lösen, die den geplanten Zielen der Digitalisierungsbemühungen im Wege stehen. Typische IoT-Anwendungen können sich beispielsweise auf die Optimierung der Lieferkette in Echtzeit, digitales Qualitätsmanagement, Fernüberwachung und -steuerung, vorausschauende Wartung oder intelligenten Energieverbrauch konzentrieren. Diese Anwendungen liefern Datenströme, die neue Arbeitsweisen erfordern, um ihr Potenzial auszuschöpfen.

Für Problemlöser kann die Menge der jetzt verfügbaren Daten überwältigend sein. Plötzlich muss man sich mit hundert verschiedenen Dimensionen auseinandersetzen und weiß nicht, wie es weitergeht. Eine Fülle von Daten ermöglicht ein tiefes Eintauchen in jeden Aspekt eines Problems, aber wie tief muss man eigentlich gehen? Es ist mühelos, Zugang zu Informationen zu erhalten, aber was ist relevant und wie viel brauchen Sie wirklich, um Ihre vorausschauende Wartung auf Kurs zu halten oder Ihre Lieferkette zu optimieren? All diese neuen Informationen können zu tieferen Untersuchungen und besseren Korrekturmaßnahmen führen. Neue Daten können neue Probleme aufdecken, die in der Vergangenheit unerkannt geblieben sind, was zu einer Eskalation der erwarteten Verbesserungen führt - oder sie können einfach Zeit und Ressourcen für unnötige Aktivitäten verschwenden, die wenig oder gar keinen Mehrwert bringen.

In vielen Unternehmen wird die Problemlösung und Entscheidungsfindung, die für die Verwaltung datengesteuerter Produktionssysteme erforderlich ist, alte Aufgabenbereiche ersetzen. Der Bereichsleiter zum Beispiel, der früher die Maschinen überprüfte, die Leistung dokumentierte und Berichte erstellte, muss nicht mehr durch den Betrieb laufen: Ein Großteil seiner Arbeit wird von Maschinen erledigt. Was ist also jetzt seine Aufgabe? Zwar werden Computer und KI die Problemlösung in gewissem Umfang verbessern, doch die Unternehmen erkennen an, dass Menschen mit ihrem Wissen und ihrer Erfahrung in der Fertigung auch weiterhin eine entscheidende Rolle spielen werden, vor allem bei der Problemlösung.

Unternehmen können sich schon jetzt auf die zunehmend digitale Zukunft vorbereiten, indem sie in ihren Betrieben analytische Problemlösungskompetenzen aufbauen. Damit die IoT-Implementierung erfolgreich ist, müssen die Anwendungen ihre Ziele erreichen, ohne den Betrieb durch die schiere Datenmenge zu überfordern. Um den Wert von weniger Defekten oder höheren Geschwindigkeiten zu realisieren, müssen sich die Problemlöser auf die Lösung der Probleme konzentrieren, die dem Erreichen dieser Ziele im Wege stehen.

Um das richtige Werkzeug und die richtigen Daten für diese Aufgabe verwenden zu können, sind möglicherweise neue Schulungen und neue Werkzeuge erforderlich. Während die "Five Whys" ein grundlegendes Instrument zur Untersuchung eines Problems darstellen, kann die tiefgreifende Analyse von Shanin oder anderen Werkzeugen einen größeren Nutzen aus der Fülle der jetzt verfügbaren Daten ziehen. Mit zunehmender Komplexität und mehr Daten können Problemlöser zu detaillierten Modellierungen und Leistungsdiagrammen übergehen. Sie sollten jedoch nur dann in die Tiefe gehen, wenn es notwendig ist: Es ist von entscheidender Bedeutung, dass die Problemlöser Fachwissen bei der Auswahl des richtigen Tools und der richtigen Daten für die jeweilige Aufgabe entwickeln. Auf dem Weg zu Industrie 4.0 ist die Verbesserung der Problemlösungsfähigkeiten in der Fertigung eine wichtige Komponente jedes IoT-Implementierungsplans. Die Identifizierung der Informationen, die für eine effektive Problemlösung benötigt werden, und das Verständnis dafür, was mit bestimmten Informationen zu tun ist, werden entscheidend sein, wenn die Implementierung fortschrittlicher Datenerfassungssysteme zur Norm wird.

Christian Green ist Global Leader für Operational Excellence bei Kepner-Tregoe. Er leitet ein globales Beratungsteam, das Kunden aus der Fertigungsindustrie bei ihrem Streben nach Operational Excellence unterstützt und sich dabei auf die Verbesserung der wichtigsten Leistungsindikatoren konzentriert.

Seit über 60 Jahren hat Kepner-Tregoe Tausende von Unternehmen bei der Lösung von Millionen von Problemen unterstützt. Die Dienstleistungen von Kepner-Tregoe sind darauf ausgerichtet, organisatorische Herausforderungen mit messbaren Ergebnissen dauerhaft zu lösen, die Qualität und Leistung zu verbessern und gleichzeitig die Gesamtkosten zu senken.

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