Technologie: Analytics

Seit etwa 15 Jahren steigt die Arbeitsproduktivität je Arbeitsstunde mit deutlich weniger als einem Prozent pro Jahr. Gleichzeitig können detailliertere Produktivitätsanalysen in den Unternehmen hohe Potenziale ausweisen. Allerdings sind die hierfür geeigneten MTM-Analysen aufwendig und werden aktuell nicht in der erforderlichen Breite und Häufigkeit eingesetzt. Eine Lösung ist der Einsatz digitaler Technologien wie Motion Capturing. Diese ermöglichen es, Produktivitätsanalysen mit geringem Aufwand durchzuführen, da sie Daten bereitstellen, die die Analyse beschleunigen. Das Tool MTMmotion® der MTM ASSOCIATION e. V. (MTMA) wurde mit dem Ziel entwickelt, mit den bereitgestellten Daten unterschiedlicher Technologien valide und regelkonforme MTM-Analysen durchführen zu können. Dieser Beitrag vergleicht die für ein Motion-Capture-System und MTMmotion® entwickelte Methode mit einer konventionellen MTM-1®-Analyse. Wesentliches Ergebnis ist, dass mit digitalen Technologien ...

Dashboards spielen eine Schlüsselrolle für fundierte Unternehmensentscheidungen. Dieser Beitrag zeigt anhand von Erkenntnissen eines Action-Research-Prozesses, wie unternehmensspezifische Lösungen systematisch entwickelt und Fehlinvestitionen vermieden werden können. Als kritisch erweisen sich insbesondere die Bereitstellung von IT-Kapazitäten, die Sicherung des Datenzugriffs, die Ausformulierung von Anforderungen und die Erarbeitung des Datenmodells.

Im Entwicklungsprozess werden Entscheidungen mit Wirkung auf die Nachhaltigkeit von Produkten getroffen. Mit zunehmendem Entwicklungsfortschritt können auch Aussagen zur Nachhaltigkeit konkretisiert werden. Während zunächst nur Abschätzungen anhand von verwandten Produkten und Prozessen möglich sind, können später etwa Betriebs- und Maschinendaten genutzt werden. Werden Metriken für Kennzahlen verwendet, sollte die Qualität der verwendeten Daten nachvollziehbar sein. Dazu werden relevante Datenqualitätskriterien und -indikatoren ausgewählt und in Bezug gesetzt. Die Verfügbarkeit von Daten kann gesteigert werden, indem die Produktentwicklung auf Partner in Datenökosystemen zurückgreift. Die Grundlage bilden Datenräume wie Gaia-X, Catena-X und Manufacturing-X.