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In Produktion und Logistik zieht das kennzahlenorientierte Management ein

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In Produktion und Logistik zieht das kennzahlenorientierte Management ein

Mit Hilfe der Manufacturing Intelligence (MI) und entsprechenden Prozessindikatoren wollen Unternehmen das Management von Fertigung und Logistik verbessern. Als zentrale Herausforderung gilt dabei die vorausgehende Integrationsarbeit.

Im Zentrum bei MI stehen Key Performance Indicators (KPIs), die Maschinen- und Anlagenauslastung wiederspiegeln, Prozess- und Produktqualität oder auch Liefertreue und Bestände. SAPs MII (Manufacturing Integration & Intelligence) etwa liefert eine systematische Methodik zur Identifikation von KPIs, die Performance-Bewertung, es sammelt Soll/Ist-Abweichungen und visualisiert schließlich die Leistungsindikatoren in Cockpits und Scorecards für spezifische Zielgruppen eines Unternehmens.

Ein Betriebsleiter wird so maschinenbezogene KPIs beobachten und versuchen, die Auslastung zu optimieren – er analysiert die eingeplanten Auftragsreihenfolgen mit detaillierten Sichten auf die Aufträge. Der Produktionsleiter dagegen erkennt die Betriebsleistung an KPIs wie Stückzahlen, Durchlaufzeiten oder Umlaufbestand und Termineinhaltung. Und um Optimierungen durchzuführen, müssen alle KPIs in Verbindung gesetzt und analysiert werden – in Echtzeit.
„Lösungen für MI sind seit einigen Jahren auf dem Markt – das bedeutet aber nicht, dass ihr Einsatz im Shop Floor bereits Standard ist“, konstatiert Experton-Analyst Matthias Zacher. „Für MI ist eine enge Integration zwischen ERP und MES unabdingbar. Insbesondere in kleineren Unternehmen aber ist die Integration zwischen Maschinen und Planung noch nicht optimal.“
Nach einer Umfrage unter 1800 deutschen KMUs aus Maschinenbau, industrieller Fertigung und Automotive durch Raad Research verschaffen sich nur rund 40 Prozent Transparenz durch Analysesoftware. „Produktionsintelligenz ist in vielen Industriebetrieben noch unerschlossenes Neuland“, bestätigt auch CIM-Aachen-Geschäftsführer Ingo Laqua. „Schade, denn die Grunddaten hierfür liegen in jedem Fertigungsunternehmen in der Regel vor – es wird nur viel zu wenig daraus gemacht.“
„Die Integration von MI hat in der Vergangenheit dazu geführt, den Grad der automatisierten Produktion zu erhöhen“, erklärt Ralph Schmid, Gruppenleiter Produktionslogistik am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung in Stuttgart. Um das Ziel einer stärkeren Automatisierung zu erreichen, sei es notwendig, MI- und BI-Systeme intensiver in die Unternehmensprozesse einzubinden und deren Funktionalitäten strategisch und operativ einzusetzen. „Die Aufgabe der BI ist es, die durch die MI-Systeme bereitgestellten Informationen für die betriebswirtschaftliche Analyse – die Markt-, Trend- und Potenzialanalysen beinhaltet – zu nutzen, um das gesamte Unternehmen strategisch und marktwirtschaftlich zu positionieren.“
Die Kombination von BI und Supply Chain Management mit Methoden und Prozessen der Produktionsablaufsteuerung ist nicht trivial. Einführungszeiten von größeren Systemen werden mit 90 bis 120 Tagen angegeben. Doch es lohnt sich, denn die Verknüpfung wird nach einer Experton-Studie vierfach belohnt:
  • Daten aus unterschiedlichen Quellen wie CAQ-, BDE- oder MES-Systemen werden entsprechend der klassischen BI-Funktionalität importiert, konsolidiert und dargestellt.
  • Aus der Konsolidierung Auswertung großer Datenmengen lassen sich komplexe Zusammenhänge transparent darzustellen.
  • Zeitnah können Schwachstellenanalyse und Wirksamkeitsprüfung von Korrekturmaßnahmen durchgeführt werden.
Die Reports lassen sich auf die individuellen Steuerungsrechner der einzelnen Maschinen verlagern. „Damit nähern sich Unternehmen einer Realtime-Qualitätsüberwachung von Fertigungsprozessen“, so Experton-Analyst Zacher. „Die Möglichkeit zu Mittel- und Langfristanalysen auf der gleichen Datenbasis und die Schaffung eines Frühwarnsystems zur Sicherung von Qualitätsstandards in der Fertigung verringern die Gefahr von Ausfällen.“
Rochus Rademacher Fachjournalist in Tübingen
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