Produktionsunternehmen verfügen heute über immer größere Mengen betrieblicher Daten. Maschinenlaufzeiten, Stillstände, Auftragsfortschritte und Qualitätsinformationen lassen sich digital erfassen und auswerten. Doch die Verfügbarkeit dieser Informationen bedeutet nicht automatisch, dass Produktionsprozesse effizienter werden. Entscheidend ist, welche Erkenntnisse daraus gewonnen und wie diese im betrieblichen Alltag genutzt werden.
Wenn Daten gesammelt, aber nicht genutzt werden
Mit der zunehmenden Digitalisierung wächst auch die Menge verfügbarer Produktionsinformationen. Betriebs- und Maschinendatenerfassungssysteme dokumentieren Zustände und Ereignisse, während Planungs- und ERP-Systeme weitere Informationen über Aufträge, Ressourcen und Termine bereitstellen.
Damit verfügen Unternehmen grundsätzlich über eine breite Datenbasis.
In der Praxis liegen diese Informationen jedoch häufig in unterschiedlichen Systemen vor. Ihre Zusammenführung und Auswertung erfordern zusätzlichen Aufwand. Zudem besteht die Gefahr, dass Kennzahlen zwar regelmäßig erstellt, aber nicht konsequent für betriebliche Entscheidungen genutzt werden.
Ein monatlicher Bericht über Maschinenstillstände beispielsweise liefert zunächst nur eine Übersicht. Um daraus konkrete Verbesserungsmaßnahmen abzuleiten, müssen die Ursachen und Zusammenhänge betrachtet werden.
Treten Stillstände überwiegend bei bestimmten Produkten auf? Besteht ein Zusammenhang mit häufigen Rüstvorgängen? Oder entstehen Wartezeiten, weil Material und Personal nicht rechtzeitig verfügbar sind?
Erst die Analyse solcher Zusammenhänge macht aus erfassten Daten verwertbare Informationen.
Kennzahlen müssen die richtigen Fragen beantworten
Eine zentrale Herausforderung besteht darin, aussagekräftige Kennzahlen auszuwählen und richtig zu interpretieren.
Die Gesamtanlageneffektivität, häufig als Overall Equipment Effectiveness (OEE) bezeichnet, kann beispielsweise Hinweise auf Verfügbarkeits-, Leistungs- und Qualitätsverluste geben. Sie erklärt jedoch nicht automatisch, wodurch diese Verluste entstehen oder welche Maßnahmen wirtschaftlich sinnvoll sind.
Ebenso ist eine hohe Maschinenauslastung nicht grundsätzlich mit einer effizienten Gesamtproduktion gleichzusetzen. Wenn dadurch Bestände wachsen oder dringende Aufträge verzögert werden, kann die isolierte Betrachtung dieser Kennzahl zu falschen Schlussfolgerungen führen.
Entscheidend ist deshalb, Kennzahlen im Zusammenhang mit betrieblichen Zielen und Produktionsbedingungen zu bewerten.
Business-Intelligence-Lösungen unterstützen Unternehmen dabei, Informationen aus unterschiedlichen Quellen aufzubereiten, Entwicklungen sichtbar zu machen und Abweichungen systematisch zu analysieren.
Von der Auswertung zur kontinuierlichen Verbesserung
Der eigentliche Nutzen von Produktionskennzahlen entsteht, wenn Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen überführt werden.
Werden beispielsweise wiederkehrende Engpässe sichtbar, können Planungsregeln überprüft oder Ressourcen anders eingesetzt werden. Zeigen Auswertungen zunehmende Durchlaufzeiten, lässt sich untersuchen, ob bestimmte Fertigungsschritte oder organisatorische Abläufe dafür verantwortlich sind.
Wichtig ist dabei ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess: Daten erfassen, Entwicklungen analysieren, Maßnahmen ableiten und anschließend überprüfen, ob die gewünschten Ergebnisse tatsächlich erreicht wurden.
Auf diese Weise werden Kennzahlen zu einem Instrument der Produktionsoptimierung, statt lediglich den vergangenen Betriebsverlauf zu dokumentieren.
Fazit
Mehr Daten führen nicht zwangsläufig zu besseren Entscheidungen. Entscheidend sind ihre Qualität, ihre Einordnung in den Produktionszusammenhang und die Fähigkeit, daraus konkrete Handlungsmöglichkeiten abzuleiten.
Mit becosBI unterstützt becos die strukturierte Aufbereitung und Analyse betrieblicher Informationen. Ziel ist es, Produktionszusammenhänge verständlich darzustellen und Unternehmen eine fundierte Grundlage für die Bewertung und kontinuierliche Verbesserung ihrer Prozesse zu bieten.