2. Projektcontrolling
Das Projektcontrolling ist sicherlich der prominenteste Anwendungsfall für das Kennzahlenmanagement im PLM-Kontext. Dabei kommen etablierte Methoden wie die Earned Value Analyse und die Meilenstein-Trendanalyse zum Einsatz. In beiden Fällen geht es darum, den Arbeitsfortschritt neben und in Verbindung mit den ‚trivialen‘ Kennzahlen Kosten- und Zeitfortschritt zu erfassen und zu bewerten. Beim integrierten Kennzahlenmanagement müssen dabei Berechnungsregeln für gängige Kennzahlen wie Plankosten, Ist-Kosten oder Leistungswert nur einmal angelegt werden. Sie stehen den Anwendern kontextbezogen aggregiert auf jeder Detailebene zur Verfügung, so dass sie sich laufend ein Bild über den Projektstand machen können.
3. Performance Improvement
Sogenannte Key Performance Indicators (KPI) werden bisher unter anderem in der Fertigungsindustrie genutzt, um die Effizienz der Produktionsabläufe zu bewerten. So hat der Verband Deutschen Maschinen- und Anlagenbau (VDMA) im Rahmen seines Einheitsblatts 66412 zu Manufacturing Execution-Systemen (MES) eine entsprechende Kennzahlensammlung herausgegeben. Für die Bewertung der Engineering-Prozesse und damit für das Benchmarking von PLM-Installationen fehlen bislang entsprechende Kennzahlen. Daher stellt die VDMA-Initiative ‚Prozess-Indikatoren für Product Engineering‘ (Pipe) derzeit unter Beteiligung von PLM-Anbietern wie Contact Software, Dassault Systèmes und IBM eine Sammlung von KPIs für Produktentwicklung sowie Kernprozesse wie Änderungs-, Projekt- und Configuration Management zusammen. Das prozessorientierte Kennzahlenmanagement erleichtert die Identifikation von Verbesserungspotenzial in der Entwicklungsorganisation: Die Beteiligten sind nicht länger auf Einschätzungen angewiesen, sondern können sich auf Fakten stützen. Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen
KI in Fertigungsbranche vorn
Der ‚Unterbau‘ des Kennzahlenmanagement
Zusammenfassend sind Kennzahlen im PLM-Kontext die quantitative Charakterisierung von Geschäftsobjekten und -prozessen. Sie umfassen dabei auch Aspekte wie die automatische Berechnung von Istwerten nach frei definierbarem Takt, die Aggregation über Objektstrukturen, die Aufzeichnung von Historien oder die Möglichkeit, Zielvorgaben über Formeln zu definieren. Dabei ist eine Differenzierung zwischen den Kennzahlen eines Objekts und einer Objektklasse notwendig. Objektkennzahlen erfassen Merkmale eines PLM-Objekts. Kennzahlen einer Objektklasse mitteln zwischen den Objektkennzahlen und machen so die Bewertung eines Prozesses möglich. Gerade prozessorientierte Kennzahlen sind oft unternehmensspezifisch auszulegen. Eine adäquate Lösung erlaubt deshalb, Kennzahlen deklarativ – also ohne Programmieraufwand – anzupassen und zu erweitern.
Maßnahmenmanagement und Dashboard-Visualisierung
Ein besonderes Leistungsmerkmal des integrierten Kennzahlenmanagements ist die Möglichkeit, bei Abweichungen von den Zielvorgaben Maßnahmen zu definieren. Diese erfassen neben geschätzten Auswirkungen auf den Erfüllungsgrad auch die entsprechenden Kosten. So können Produktentwickler grafisch auswerten, mit welchem Maßnahmen-Mix sich das gewünschte Ziel mit minimalem Kostenaufwand erreichen lässt. Automatisch erfasste Kennzahlen erlauben wiederum die kontinuierliche Erfolgsüberwachung der Maßnahmen. Dieses ‚Management by Exception‘ ist gerade für das Management und bei Kennzahlen wie etwa dem Produktgewicht ein mächtiges Instrument. Ein umfassendes Kennzahlenmanagement erfordert deshalb die adäquate Visualisierung aller Elemente einer Kennzahl, ihrer zeitlichen Entwicklung und der im System insgesamt definierten und verfügbaren Kennzahlen. Es unterstützt die dynamische Visualisierung der für ein Objekt oder eine Klasse definierten Größen mit Zielwerten und Erfüllungsgrad. Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen
Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise
Schwachstellen aufdecken und kontrolliert beheben
Ein auf ein PLM-System abgestimmtes und darin integriertes Kennzahlenmanagement macht ein kontinuierliches Echtzeitcontrolling möglich. Die Vorteile umfassen automatische und kontinuierliche Erfassung der Werte, standardisierte und zentral steuerbare Verfahrensweisen und die für alle Beteiligten nachvollziehbare Darstellung im Rahmen von Dashboards. Eine solche Lösung unterstützt nicht nur das operative Tagesgeschäft, sondern auch eine kontinuierliche Prozessverbesserung. Entwicklungsorganisationen können so Schwachstellen wie zu lange Durchlaufzeiten verlässlich identifizieren und in der Folge Gegenmaßnahmen definieren und kontrolliert anwenden.
