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Ziel: Digitale Exzellenz

Wie gelingt der Wandel?

Ziel: Digitale Exzellenz

Von der Digitalisierung versprechen sich viele Firmen einen Entwicklungsschub: Die Organisation soll effizienter, Wissen strukturierter und die Wertschöpfung näher am Kunden ausgerichtet werden. Trotzdem geht die Transformation oft nur langsam voran, denn das Thema bleibt komplex. Ein Ansatz besteht darin, im Unternehmen die Bruchstellen zwischen der klassischen und der digitalen Ökonomie klar zu benennen, um gerade bei der Neugestaltung kundenorientierter Prozesse und Geschäftsmodelle einen hohen Digitalisierunggrad zu erreichen.



Bild: MSG Industry Advisors

In der Fertigungsindustrie werden mit ´Predictive Maintenance´ der Zustand, laufende Arbeitsprozesse und Total Life Cycle Costs von Produktionsanlagen kontrolliert. So kann etwa ein Hersteller von flüssigen Industriechemikalien mit einer einfachen technologischen Basis seine Füllstände in den Produktbehältern überwachen. Kleinstcomputer dienen dabei als Steuergeräte zur Datenerfassung, -konsolidierung und -abstraktion. Eine kontinuierliche Datenauswertung und Mustererkennung ermöglicht es der Instandhaltung, jene Parameter, die kritische Zustände für die Anlage begünstigen, zu erkennen und vorzeitig die richtigen Instandhaltungsmaßnahmen zu ergreifen. Im Unterschied zu früheren IT-Systemen erstreckt sich hier die Vernetzung jedoch über alle Ebenen: Die Informationen des Sensors aus dem einen Fertigungsstandort können zum Beispiel in Echtzeit mit anderen Standorten abgeglichen oder in ein standorteigenes Benchmarking der Produktionsleistung integriert werden. Zudem lassen sich alle Daten nicht nur in der Produktionsplanung (Shop Floor Management) nutzen, sondern auch mit der logistischen Distribution koordinieren. Meldet etwa im konkreten Fall der Sensor das Überschreiten von miteinander korrelierenden Schwellwerten, wird ein erwarteter Produktionsausfall den Logistikdienstleistern fast in Echtzeit mitgeteilt, was teure Leerfahrten vermeiden kann.

Nutzen für alle Beteiligten

Dass alle Daten dabei auf sämtlichen mobilen Standardend­geräten verfügbar sind, hat wiederum einen hohen Nutzen für alle Prozessbeteiligten inklusive des Kunden. Technische Diagnosedaten werden nicht nur einfacher erzeugt, sondern auch bei hoher Komplexität in einfachen Dashboards und Grafiken anschaulich aufbereitet. Das erlaubt zudem eine leichtere Administration und Überwachung, etwa von Kundenanfragen zum Status von Lieferungen oder zur Qualität von Produkten. Mit den zur Verfügung stehenden Informationen ist darüber hinaus eine effektive und flexible Tagesplanung für den Mitarbeiter möglich, der die Wartungen durchführt. Per App sind zum Beispiel Daten wie der Standort der Person, Stau- und Maschineninformationen sowie ein anpassungsfähiger Zeitplan integrierbar. Sollte auf dem Weg zum ersten Tageseinsatz ein Stau die Anreise des Mitarbeiters erschweren, kann die App ihn sogar frühzeitig benachrichtigen und alternative Reiserouten vorschlagen.

Eingefahrenes in Frage stellen

Die vorangegangenen Beispiele zeigen, dass die tatsächliche digitale Transformation zwei Elemente erfordert: Es braucht zum einen die Bereitschaft, eingefahrene, nicht mehr hinterfragte Prozesse und Geschäftsmodelle zur Disposition zu stellen. Zum anderen ist die Vision eines digitalen, an Kundeninteraktionen und Daten ausgerichteten Unternehmens wichtig. Gerade im B2B-Bereich sollte diese Vision Wege zu den Endkunden beziehungsweise Endverwertern der Produkte erschließen, denn diese geben langfristig die entscheidenden Impulse für Produkt- und Prozessverbesserungen. Die Praxis der letzten Jahre offenbart allerdings, dass ambitionierte Projekte vor allem an der Operationalisierung der Digitalisierungsstrategien scheitern. Hier versagen pauschale Rezepte, denn die Operationalisierung erfordert ein konsequent interdisziplinäres Vorgehen, ist extrem branchen- und unternehmensabhängig sowie auf eine sehr starke Fokussierung angewiesen. Eine Methodik, mit der diese Herausforderung erfolgreich bewältigt werden kann, ist der Digital Transformation Cycle (Bild oben).

Schritt für Schritt