In einer globalisierten Welt zu produzieren, ist heute Standard. Wo einst nationale Firmensitze und Zulieferer den Markt dominierten, ist heute ein internationales Produktionsumfeld mit entsprechender Lieferkette weit verbreitet. Unter den Begriffen „Distributed & Lean Manufacturing“ versuchen Hersteller, die Vorteile der weltweiten Produktion zu nutzen – und zeitgleich ressourcenschonender und somit auch kostengünstiger herzustellen.
Können Sie sich noch an die Zeit von nationalen oder gar regionalen Produktionsstätten und Lieferketten erinnern? Kundenwünsche konnten kaum durch standardisierte Produkte erfüllt werden und große Lagerhallen waren notwendig, um alle Produktionsmittel jederzeit verfügbar zu haben. Dieses Herstellungskonzept hat sich spätestens mit der stärkeren Internationalisierung des Marktes überholt.
Der weltweite Wettbewerb bedeutet auch für deutsche Hersteller, sich agiler und innovativer aufstellen zu müssen, um langfristig bestehen zu können. Zudem rücken Kundenbedürfnisse stärker in den Vordergrund: Individuelle Produkte werden benötigt, um dem Wunsch nach maßgeschneiderten Lösungen gerecht zu werden. Letztlich spielt das Thema Ressourcen ebenfalls eine weitaus größere Rolle. Denn damit lässt sich nicht nur nachhaltiger, sondern auch oftmals kostengünstiger produzieren.
Diese Ansätze sind zugegeben nicht ganz neu. Neu ist jedoch, in welchem Maße sich Lean Manufacturing mit modernsten Technologien umsetzen lässt. Besonders KI und Big Data Analytics schaffen Unternehmen neue Ansatzpunkte, ihre Produktionsprozesse weiter zu optimieren. Zudem hat die Erfahrung gezeigt: Nicht alle Lean-Manufacturing-Bemühungen sind erfolgreich – trotz großer Popularität. Neue Technologien schlagen nun die Brücke, um Unternehmen langfristig in diesem Change-Prozess zu unterstützen.
Warum das Motto "Act local, think global" lauten muss
Eine erste Stellschraube des Lean Manufacturings bietet die dezentrale Fertigung. Sie beinhaltet nicht nur die standortunabhängige Produktion, sondern schafft auch die Möglichkeit, Ressourcen dort zu nutzen, wo diese am effizientesten eingesetzt werden können. Im Vergleich zum Industrial Internet of Things (IIoT) werden dabei nicht nur einzelne Bestandteile der Produktionskette optimiert. Vielmehr wird mit Lean Manufacturing das Gesamtbild betrachtet.
Durch die Verbesserung der Zusammenarbeit entlang der kompletten Wertschöpfungskette, optimale Automatisierung sowie Methoden wie der Just-in-Time Produktion (JIT) ist es möglich, den Produktionsüberschuss so gering wie möglich zu halten und Ressourcen gezielter und nachhaltiger zu verwenden. Dies wirkt sich nicht nur positiv auf die Umwelt aus, Produktionskosten können damit ebenfalls merklich gesenkt werden.
Um diesen ganzheitlichen, globalen Ansatz zu verfolgen müssen Unternehmen in der Lage sein, Produktionsprozesse nicht nur neu zu denken, sondern diese auch virtuell abbilden zu können. Speziell in Zeiten hoher Auslastung setzen jedoch häufig Überforderung, Ineffizienz und eine „Feuerlöschkultur“ ein. Dies wirkt sich als echter Kostentreiber auf die gesamte Produktion aus und ist wirtschaftlich wenig rentabel.
Viele Unternehmen arbeiten zudem mit veralteter Technik und müssen etwa Planungsdaten noch händisch erfassen und weiterverarbeiten. In einer weltweiten Wertschöpfungskette gehen damit wertvolle Potenziale verloren oder lassen sich schlicht auf Grund der Datenmenge nicht mehr erfassen. Die Lösung bieten Big-Data-Modelle, die nicht nur Informationen sammeln, sondern diese smart miteinander in Verbindung setzen.
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Nach Big Data kommt Smart Data
Der Übergang zu einem neuen Fertigungsmodell stellt Betriebe vor zwei Herausforderungen. Sie müssen einen Weg finden, ihre Datenerfassung zu automatisieren und zu standardisieren. Gleichzeitig müssen die gewonnenen Daten für alle Beteiligten im Unternehmen und der Lieferkette sofort nutzbar sein. Denn eine agil aufgestellte Fertigung lebt vom Echtzeit-Informationsfluss. Heute wird Big Data noch häufig dafür genutzt, bereits getroffene Entscheidungen zu untermauern. Diese „Gedanken-Einbahnstraße“ macht es für Unternehmen oftmals unmöglich, neue und effizientere Wege und Methoden zu entdecken.
Hersteller sollten daher bereits frühzeitig weiterdenken. Indem sie den Zugang zu gewonnen Daten allen Entscheidungsträgern offenlegen, können Prozesse übergreifend aufeinander abgestimmt werden. Silokulturen werden damit verhindert und Ansätze ermöglicht, die auch zu zukünftigen Anforderungen des Marktes passen.
Aus Big Data wird durch Kontextualisierung und Kollektivierung Smart Data. Datenpunkte werden nicht mehr nur als singuläre Informationsquelle wahrgenommen, sondern werden in einem weiteren Umfeld betrachtet. Gerade für Lean Manufacturing und die Lieferkette ergeben sich dadurch viele Potenziale, die Unternehmen vorher verschlossen waren. Die Datennutzung sollte dazu idealerweise in 3 Schritten erfolgen:
Optimierung der Datennutzung in 3 Schritten:
1. Kontextbezogene Informationen: Entscheidungen in der Vergangenheit müssen geprüft und entsprechend ihres Kontexts eingeordnet werden.
2. Verknüpfung: Um eine gemeinsame Wissensgrundlage zu schaffen, gilt es alle möglichen Datenquellen zu nutzen und in einer zentralen Datenbasis zur Verfügung zu stellen.
3. Nutzung: Damit alle Stakeholder auf die gleiche Datenbasis zugreifen können, müssen die Daten in Echtzeit auf einer gemeinsamen Plattform zur Nutzung bereitstehen. Der kollaborative Prozess wird zu verbesserten Entscheidungen führen.
Wie wird Ihre Lean-Manufacturing-Initiative zum Erfolg?
Experten gehen davon aus, dass Lean Manufacturing – trotz seiner großen Beliebtheit bei vielen Unternehmen – selten erfolgreich umgesetzt wird. Weniger als 10 Prozent aller Lean Initiativen führen zu einer merklichen Verbesserung eines Prozesses. Diese Diskrepanz zwischen erhoffter Wirkung und tatsächlichem Ergebnis kann schnell entmutigend sein.
Aus Sicht der Experten von Dassault Systèmes gibt es jedoch klare Indikatoren, die erfüllt werden müssen, um eine Lean-Manufacturing-Initiative erfolgreich abzuschließen:
Der erste Punkt stellt die kontinuierliche Durchsetzung von Serviceverbesserungen dar. Lean-Initiativen sind häufig erfolgreich, wenn sie automatisiert direkt in den Fertigungsprozess integriert sind. Unternehmensmitarbeiter werden somit direkt in neue Arbeitsschritte herangeführt und können diese verinnerlichen. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie entsprechende Ressourcen und Unterstützungsmaßnahmen bereitstellen müssen, um die gewünschten Effekte zu erzielen – und dies auch unter Umständen über einen längeren Zeitraum hinweg.
Der zweite Erfolgsfaktor ist die Wahrung der nötigen Transparenz entlang der Wertschöpfungskette. Hersteller müssen Zugang zu digitalen Plattformen haben, mit denen interne wie externe Stakeholder jederzeit Einblick in bestehende Prozesse haben. Zudem müssen sich auf der gemeinsamen Plattform auch Aspekte wie Qualitätssicherung, Compliance oder Wartung in Echtzeit wiederfinden.
Damit wird die Basis für agile Entscheidungen gelegt und verbessert nachhaltig die Übersicht aller Prozesse. Dies ist besonders wichtig, wenn auf Grund unvorhergesehener Einflüsse, es zu Verzögerungen in der Lieferkette und somit zu Produktionsausfällen kommen kann.
Der dritte entscheidende Indikator für den Erfolg von Lean-Manufacturing-Initiativen besteht in der Messung der richtigen Leistungsdaten. Metriken müssen klar definiert sowie standardisiert erfasst und verarbeitet werden, um aussagekräftig zu sein – und das entlang der kompletten Wertschöpfungskette. Erst dadurch lassen sich langfristig Verbesserungen bewerten und Optimierungsansätze erkennen. Dieser Prozess ist anfangs zeitaufwendig, doch zahlt sich im weiteren Verlauf einer Initiative entscheidend aus.
Werden diese Ansätze verfolgt, dann steht einer erfolgreichen Lean-Manufacturing-Initiative nichts mehr im Wege. Neueste Technologien machen es Unternehmen heute so leicht wie noch nie, Prozesse zu verbessern, ihre Produktion agil zu gestalten, Kundenbedürfnisse optimal zu erfüllen und letztlich Ressourcen zu schonen. Um sich diese Vorteile zu sichern ist nur noch eines notwendig: etwas Mut, um neue Wege zu gehen.
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