Mit der Digitalisierung von Produktionsprozessen sollen zeitgenau und automatisiert erfasste Daten für Transparenz sorgen. So weit sind sich die Beteiligten in allen Hierarchieebenen eines produzierenden Unternehmens einig. Bei der Umsetzung der Digitalisierung bleibt die Einigkeit hingegen oft auf der Strecke. Dazu trägt bei, wenn das Thema Digitalisierung für die meisten Mitarbeiter ein abstrakter Begriff bleibt und ein gemeinsam abgestecktes Ziel fehlt. Die Chancen steigen, sich im Nebeneinander von Projekten zu verzetteln. Greifbare Ziele entlang der Säulen einer Produktion können im Sinn von Leitplanken helfen, den Kurs zu halten.
Jede Säule bietet Potential
In der Fertigung eines Maschinenbauunternehmens lassen sich die wesentlichen Grundsäulen einteilen in:
- Bearbeitungsmaschinen,
- die Werker,
- Betriebsmittel wie Werkzeuge, Vorrichtungen oder NC-Maschinenprogramme,
- Materialfluss in Form von Eingangs-, Work in Process (WIP)- und Ausgangsmaterial,
- Energie als Luft, Strom und Wärme.
Regelmäßig birgt jede dieser Säulen eigenes Einsparpotential. Mit Leistungskennzahlen, englisch Key Performance Indicators (KPI), lässt sich die aktuelle Leistung der Einzelgewerke darstellen. Organisatorische Veränderungen in den Bereichen sollten den jeweiligen Indikator verändern.
Kennzahlen richtig definieren
Dieses System braucht passend definierte KPI, da sie sonst einen falschen Zustand abbilden könnten. Zudem sollten die Überlegungen zur KPI-Definition losgelöst von einer bestehenden System-Infrastruktur erfolgen. Erkenntnisse aus der Praxis zeigen: Über die wesentlichen KPI sind sich die Personen schnell einig, basierend auf einem meist vorhandenem Grundverständnis. Dennoch besteht ein Risiko, dass Diskussionen über die Datenbasis ausufern, etwa wie sich die OEE zusammensetzen sollte. Dafür gibt es zwar eine eindeutige Definition, von der viele Unternehmen in der Praxis abweichen. Dabei wird oft nicht berücksichtigt, dass die OEE ein Langzeitindikator ist. Bei Abweichungen sollten eigentlich die einzelnen Parameter näher untersucht werden.
Datenschätze heben
Bei der KPI-Definition werden auch valide Datenquellen festgelegt. Best-Practices helfen bei dieser Aufgabe. Die Auftragsdaten aus der ERP-Ebene sind wesentliche Bestandteile der Zustandsbeurteilung. Hier sind die Soll-Vorgaben für die Bearbeitungszeit pro Gewerk, die Stückzahl und auch die Materialvorgaben wichtig. So entsteht – abgeleitet von den KPI – ein nachvollziehbares Datenmodell. Im nächsten Schritt werden Datenmodelle mit der Systemlandschaft abgeglichen. Diese besteht in aller Regel aus der ERP-Lösung zur Verwaltung der Auftrags-, Material-, Personal- und Stammdaten sowie einem Manufacturing Execution System (MES) zum Erfassen der produktionsnahen Daten. Darüber hinaus betreiben einige Unternehmen sowohl ein Advanced Planning and Scheduling-System (APS) für die Feinplanung aller Produktionsabläufe und Ressourcen als auch ein Equipment Management System (EMS) zur Verwaltung von Werkzeugen, Vorrichtungen und Maschinenprogrammen.