Produktionsmanagement mit Kennzahlen
Bei Lean-Ansätzen in der Produktion geht es meist um permanente Verbesserung in kleinen Schritten – mit dem Ziel einer ‚Operational Excellence‘. Auch wenn es dazu verschiedene Philosophien wie Kaizen oder Total Quality Management gibt, geht es grundsätzlich um Kennzahlensysteme, um die Produktion zu optimieren.
Als Beispiel für Prozessoptimierungen im Fertigungsumfeld kann ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess (KVP) dienen. Dieser Ansatz folgt typischerweise den Phasen Planen, Ausführen, Messen, Analysieren und Verbessern. Bezogen auf den Produktionsprozess sind Aufträge und Fertigungszeiten zu planen, über Arbeitsanweisungen umzusetzen und Ausführungen über Terminals und Maschinenintegration zu erfassen. In der Phase ‚Messen‘ werden die Ergebnisse wie produzierte Teile sowie Stillstände und Störungen erfasst. Zur anschließenden Auswertung können aus den gemessenen Werten die Auslastung der Maschine in Form des Nutzungsgrads, die Effizienz und Qualität berechnet werden, woraus die Gesamtanlageneffektivität oder ‚Overall Equipment Effectiveness‘ (OEE) abgeleitet werden kann. Aus den Kennzahlen können dann priorisiert Verbesserungsmaßnahmen abgeleitet werden. Diese Kennzahlen oder ‚Key Performace Indicators‘ (KPI) können je nach Zielrichtung zunächst monetär oder nichtmonetär sein und dann die Bereiche Wirtschaftlichkeit, Produktivität und Rentabilität abdecken. 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
Wirtschaftlichkeits- und Rentabilitätskennzahlen lassen sich in der Produktion IT-gestützt nur dann sinnvoll umsetzen, wenn auch ein Bezug zu Umsatz, Ertrag und Gewinn hergestellt werden kann. Eine Integration in Enterprise Resource Planning-Systeme, wie sie SAP Manufacturing-Lösungen bieten, kann hierfür hilfreich sein. Um ein Performance-Kennzahlen-System ohne hohen Aufwand für die Werker an der Linie einführen zu können, bedarf es zudem eines hohen Grades an automatisierter Datenerfassung. Eine intuitive Systembedienung ist ein wichtiger Faktor, um Nachqualifizierungsaufwände gering zu halten. Dazu stellt der MES-Anbieter Trebing + Himstedt mit TH Loox KPI ein System, basierend auf SAP Manufacturing Execution and Intelligence (SAP MII), zur Verfügung. Die ‚Best practice‘-Module decken die Bereiche ‚Monitoring‘, ‚Kennzahlen berechnen‘ und ‚Kennzahlen auswerten‘ in einem Standardpaket ab, inklusive entsprechender Reports. Auch der Einsatz auf mobilen Endgeräten vor Ort ist vorgesehen. Das Manufacturing Execution System (MES) HYDRA optimiert Produktionsprozesse für Fertigungsunternehmen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. ‣ weiterlesen
MES-Integrator und 360-Grad-Partner für optimierte Fertigung
Klare Ziele für das Erfassen von Kennzahlen definieren
Um das Produktionsmanagement anhand von Kennzahlen ausrichten zu können, ist es wichtig, sich über die gewünschten Ziele im Klaren zu sein. Nur dann können die richtigen KPIs gemessen und daraus Rückschlüsse gezogen werden. Ansonsten ist die Gefahr groß, dass zu viele Kenngrößen ermittelt werden und eine Ableitung von Verbesserungsmaßnahmen auf Grund der Vielzahl an Daten und Einflussfaktoren scheitert. Eine SAP-Umfrage zu den wichtigsten KPIs von Produktionsverantwortlichen kommt zu dem überraschenden Ergebnis, dass die vielzitierte OEE in der Rangfolge der Wichtigkeit erst Platz sieben einnimmt – hinter Personaleinsatzplanung, Auslastung, Termintreue und Qualität. Es steht also ein Mix an technischen und organisatorischen Themen im Vordergrund. Dennoch wird die Ermittlung der Gesamtanlageneffektivität (OEE) immer wieder als Ziel ausgegeben und versucht, diese mit einem Durchschnittsbranchenwert zu vergleichen.
Dabei sagt die OEE als einzelner Wert wenig aus: Die OEE berechnet sich als Produkt aus Nutzungsgrad, Effizienz und Qualität. Ein schlechter Nutzungsgrad mit hoher Qualität und ein hoher Nutzungsgrad mit schlechter Qualität können also die gleiche OEE ergeben. Hinzu kommt, dass sich die Berechnung von Unternehmen zu Unternehmen unterscheiden kann. Dabei geht es um Fragestellungen wie: Ist ein Teil für die Auswertung Ausschuss, auch wenn es nach der Reparatur die Conformance-Parameter erfüllt? Was zählt zu der theoretischen Maximalkapazität und was nicht? Aus diesem Grund sind Vergleiche zu anderen Unternehmen mit Vorsicht zu genießen. Als erste Standortbestimmung können aber Untersuchungen wie der OEE-Branchenvergleich von LNS Research (Bild) dienen. In der Praxis hat sich der Ansatz bewährt, maximal von einem Linien- oder Werks-Vergleich innerhalb einer Unternehmensgruppe als Benchmark auszugehen, da des Management hier zumindest die Datenbasis unter Kontrolle hat.
