Analyse

Bei der Etablierung und Aktualisierung von Geschäftsmodellen in der heutigen Zeit gilt es, kreislauffähig und digital zu denken. Wie können Geschäftsmodelle offene digitale Plattformen, leistungsstarke und blitzschnelle Datenakquisitions- und Analysemöglichkeiten, digitale Zwillinge, Blockchain-, DAO- und Automatisierungskonzepte und andere Spitzentechnologien anwenden, um langfristig zukunftsfähig zu bleiben?

Industrie 4.0 ist gegenwärtig das Schlagwort für die fortschreitende digitale Transformation im Produktionsumfeld. Die zunehmende Vernetzung, die wachsende Verfügbarkeit mobiler Endgeräte und neue Technologien, wie z. B. Augmented Reality, ermöglichen es, bestehende Prozesse grundlegend neu zu gestalten [1]. Bislang bleibt dieses Potenzial für Produktivitätsanalysen jedoch weitgehend ungenutzt. Derzeit können meist nur Spezialisten Produktivitätsanalysen durchführen. Dadurch sind sie aufwändig und teuer und kommen nur selten zum Einsatz. In der Praxis sind Verbesserungsmaßnahmen, wie z. B. die Digitalisierung von Prozessen, daher häufig nicht das Ergebnis einer systematischen Analyse. Der Beitrag stellt eine Produktivitätsanalyse vor, die sich an den Gestaltungsfeldern von Produktionssystemen orientiert, von den Produktionsmitarbeitern selbst durchgeführt werden kann und durch eine web-basierte Applikation unterstützt wird.

Eine gründliche Analyse ist die Grundlage für eine zielgerichtete Verbesserung von Produktionsprozessen. Insbesondere im Umfeld von Lean Production sind zahlreiche Analysemethoden und -werkzeuge entstanden, die es erfordern, umfangreiche Informationen über Produktionssysteme zu erfassen. Die Digitalisierung bietet die Möglichkeit, den Aufwand für die Erfassung und Auswertung deutlich zu reduzieren. Das Institut für Produktionsmanagement und -technik (IPMT) der Technischen Universität Hamburg hat in Zusammenarbeit mit dem Medizintechnikunternehmen Dräger eine geräteunabhängige Web-App zur Analyse von Produktionsprozessen entwickelt. Dieser Beitrag beschreibt, welche Datenstrukturen und Technologien es ermöglichen, gängige Analysemethoden zu nutzen und sie an unternehmensspezifische Problemstellungen anzupassen.

Die TECO Forschungsgruppe am KIT beschäftigt sich mit Technologien, die zur digitalen Transformation der Industrie beitragen, und deren Auswirkung auf den Nutzer. Das TECO forscht an wissenschaftlichen Kernfragen, transferiert in Entwicklungs- und Beratungsprojekten seine Technologie in die Industrie und engagiert sich in Gremien bzw. Zentren. Das TECO koordiniert das Smart Data Innovation Lab (SDIL) und leitet das Smart Data Solution Center Baden-Württemberg (SDSC-BW). Unsere Leistungen umfassen Beratung, Vorprojekte, Adaption und Integration von Technologien des Internet der Dinge, Studien sowie Forschungs- und Entwicklungsarbeiten.

In der personalintensiven Unikatfertigung ist eine hohe Arbeitsproduktivität besonders wichtig. Zwar steht eine Vielzahl von Methoden aus dem Produktivitätsmanagement und der schlanken Produktion zur Verfügung, um Produktivitätsverbesserungen zu erreichen, die Eignung dieser Methoden für die Unikatfertigung ist jedoch häufig unbefriedigend. Eine umfassende Produktivitätsanalyse ermöglicht es, Wissen über die Einflussfaktoren auf die Arbeitsproduktivität in der Unikatfertigung aufzubauen und Verbesserungsmaßnahmen zielorientiert auszuwählen.

Die Wettbewerbsfähigkeit produzierender Unternehmen hängt direkt von der Produktivität ab. Der demografische Wandel erhöht den Druck auf die Arbeitsproduktivität. Umso wichtiger ist es, die Arbeitsproduktivität mit ihren vielfältigen Einflussfaktoren systematisch verbessern zu können. Eine umfassende Produktivitätsanalyse ermöglicht es, die unterschiedlichen Einflüsse auf die Arbeitsproduktivität in Serienproduktionen zu erkennen und Handlungsfelder zu priorisieren. Grundlage der Methode ist die zustandsorientierte Modellierung der Mitarbeitertätigkeiten.