Digitale Lösungen wie Process Mining können zur Optimierung von Produktionsprozessen beitragen und Unternehmen wettbewerbsfähiger machen. (Bild: Logatik)
Der internationale Konkurrenzkampf verschärft sich, Deutschland als Produktionsstandort ist gefordert und der Fachkräftemangel stellt zusätzliche Hindernisse dar. Diese Situation wird durch steigende Zinsen und ein volatiles Marktumfeld verstärkt.
Unternehmen zögern mit großen Investitionen, suchen nach Wegen zur Kapital- und Kostenreduzierung. Firmen müssen daher ihre vorhandenen Ressourcen effizienter nutzen, um zu überleben. Digitale Lösungen wie Process Mining sind hierbei Schlüssel zur Optimierung von Produktionsprozessen. Sie ermöglichen durch Echtzeit-Analyse der Produktionsdaten Engpässe und ineffiziente Abläufe zu entdecken und Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Damit ermöglichen digitale Methoden eine schnellere Effizienzsteigerung der Produktionsfirmen.
Die Grenzen der klassischen Prozessoptimierung
Traditionelle Methoden der Prozessoptimierung umfassen die Beobachtung und Dokumentation von Abläufen sowie die ständige Suche nach Verbesserungspotenzial. Die Suche verlässt sich häufig auf die Expertise von sogenannten Prozessexperten und qualitative Interviews, was die Prozessoptimierung mittels herkömmlicher Methoden zur Suche nach der Nadel im Heuhaufen macht.
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Außerdem besteht das Problem der Subjektivität. Wenn Probleme identifiziert werden, treten oft verschiedene Meinungen auf, was eine konstruktive Lösungsfindung unmöglich macht. Hier bietet Process Mining eine objektive Datengrundlage, um die „emotionale“ Einwände entkräften und über die Illusion idealer Prozesse hinauszublicken. Es enthüllt, wie Abläufe wirklich funktionieren, hilft uns, Prozessabweichungen zu bewerten, verborgene Potenziale zu entschlüsseln.
Wer braucht Process Mining?
Technologie-Giganten wie Siemens, IBM und BMW setzen bereits auf Process Mining und sparen damit Millionen. Um nur zwei Beispiele zu nennen: Siemens erzielte einen zusätzlichen Wirtschaftswert von 8,7 Millionen Dollar, und die Telekom sparte jährlich 66 Millionen Euro ein.
Mittelständische Unternehmen haben diese Potenziale ebenfalls erkannt. Laut einer Studie von 2020 planen mehr als 40 Prozent der Unternehmen mit 500 bis 1.000 Mitarbeitern, im folgenden Jahr zwischen 250.000 Euro und fünf Millionen Euro in Process Mining zu investieren. Aus diesem Grund hat sich die Logatik darauf spezialisiert, mittelständischen Unternehmen den Zugang zu Process Mining zu ermöglichen.
"Process Mining bietet die Möglichkeit, über die Illusion idealer Prozesse hinauszublicken. Es enthüllt, wie Abläufe wirklich funktionieren, hilft uns, verborgene Potenziale zu entdecken und führt den Weg zur echten Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung."
Prozess-Mining in der Fertigung: 4 Einsatzmöglichkeiten
1. Messung und Optimierung der OEE
Leistungsanalysen ermöglichen eine effektive Bewertung der Maschinenperformance in der Produktion, um die Maschine optimal auszulasten. Sie überwachen und bewerten Produktiv-, Wartungs- und Stillstandszeiten, identifizieren Zusammenhänge und Fehlerursachen und ermöglichen dadurch gezielte Verbesserungen.
2. Verständnis und Verbesserung von Betriebsabläufen
Mit Prozess-Mining können Abläufe in Echtzeit nachvollzogen und analysiert werden. Aus diesem Erkenntnisgewinn können Best-Practices und Benchmarks für einen effizienten Betrieb gesetzt werden.
3. Ressourcenmanagement und Reduzierung der Betriebskosten
Prozess-Mining erlaubt durch Visualisierung und Analyse von Prozessabläufen eine effizientere Ressourcenverwaltung. Mit Informationen zu den Kosten aller Prozessereignisse - sowohl Fehler als auch korrekte Handlungen - unterstützt es Unternehmen, Betriebskosten durch fokussierte und objektive Ansätze zu senken.
4. Identifizieren von Automatisierungsmöglichkeiten
Mit Prozess-Mining können Unternehmen geeignete Prozesse zur Automatisierung identifizieren und priorisieren. Dies ermöglicht eine vorausschauende Planung hinsichtlich zu erwartender Ergebnisse und maximalem Ressourceneinsatz. Es unterstützt auch die Nachverfolgung der Auswirkungen der Automatisierung auf Prozessparameter wie Qualität, Ausschuss und OEE.
Process Mining im mittelständischen Umfeld am Beispiel der LSV-Lechstahl-Veredelung
Die LSV-Lechstahl-Veredelung, ein Stahlveredelungsspezialist, stand vor der Herausforderung, eine unter ausgelastete, kostenintensive Produktionsanlage zu optimieren. Durch den Einsatz von Prozess-Mining wurden verborgene Prozesspotenziale identifiziert, die dazu beitrugen, die Profitabilität zu steigern und die Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.
Die LSV stand vor dem wachsenden Druck des globalen Marktes, das die Notwendigkeit für Effizienzsteigerung und Kostensenkung hervorhob. Dabei zeigte sich das Hauptproblem in der traditionellen Prozessoptimierung, die nur eine Einzelfallbetrachtung und zeitlich begrenzte Datenauswertung ermöglichte. Fragen wie der Einfluss von Wartungsprozessen auf die Effizienz oder der optimale Zeitpunkt für Werkzeugwechsel waren schwer zu beantworten.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wandte sich LSV der datengetriebenen Prozessoptimierung zu und implementierte die Process Mining Lösung von Celonis. Nach der Bereinigung und Aufbereitung der Betriebsdaten konnten multidimensionale Analysen durchgeführt werden, die eine detaillierte Ansicht der Produktionsprozesse und Echtzeittransparenz boten.
Dieser Ansatz führte innerhalb von nur sechs Monaten zu einer OEE-Steigerung von zehn Prozent und identifizierte ein Verbesserungspotenzial von 23 Prozent. Dies hat nicht nur die Gewinnmargen verbessert, sondern auch die Wettbewerbsposition von LSV gestärkt. Zukünftig plant LSV, diesen datengetriebenen Ansatz auf weitere Anlagen auszuweiten und Best-Practices auf datenbasierter Grundlage zu teilen.
Quelle: Logatik GmbH
