MPDV: Wer nachts den Himmel betrachtet, ist fasziniert von der schier unendlichen Zahl der Sterne. Doch was den Laien nur überwältigt, gab dem Seefahrer vor Jahrhunderten Orientierung. Dazu brauchte er nur die richtige Auswahl an Informationen. In der modernen Fertigung ist es nicht anders: Wir können heute schier unendlich viele Daten erheben. Aber erst mit den richtigen Kennzahlen finden wir den Weg zu mehr Effizienz. Herzlich willkommen zu dieser Folge des MPDV Podcasts "Factory Rock – Die Zukunft der Fertigung im Takt". Diesmal beschäftigen wir uns mit Kennzahlen als Steuerungsinstrument. Darum heißt es heute: Wissen ist Macht – effizienter produzieren mit Kennzahlen.
MPDV: Nutzgrad. OEE. Ausschussrate. Mitarbeiterproduktivität. Das alles sind Kennzahlen, mit denen ein Unternehmen die Effizienz der eigenen Fertigung bewerten kann. Kennzahlen helfen uns, Informationen zu gewichten, Veränderungen zu erfassen. Sie vereinfachen die Darstellung von sonst schwer greifbaren Sachverhalten und Zusammenhängen. Und die werden als Zahl in einer metrischen Skala dargestellt, was sie leicht vergleichbar macht. Doch nur wenn wir die "richtigen" Kennzahlen erfassen, bieten sie einen hohen Informationsgehalt. Nur dann helfen sie uns, unsere Fertigung nach unseren Zielen zu steuern. Doch was ist die richtige Kennzahl? In Zeiten der Industrie 4.0 ist die Menge der Datenpunkte schier unerschöpflich, lassen sich zahllose Kennzahlen bilden. Doch helfen die uns nicht gleich weiter. Sprechen wir darum heute über Kennzahlen: Was sie sollen, welche uns helfen, worauf wir achten müssen. Unbestritten ist: Wir brauchen Kennzahlen, um Daten zu Wissen zu verdichten. Uns allen, ob Manager oder Mitarbeiter, in allen Unternehmensebenen, ist klar: Wir benötigen belastbare Informationen in Form von Kennzahlen und Auswertungen. Nur dann sind unsere Entscheidungen und Maßnahmen faktenbasiert. Und nur dann haben wir eine solide Grundlage für Veränderungen, um einen Prozess zu optimieren.
MPDV: Da sind wir schon beim ersten Thema: Der Manager braucht meist andere Kennzahlen als der Werker in der Produktion. Den Manager interessieren meist übergeordnete Kennzahlen zur Gesamtproduktivität. Er befasst sich auch öfter mit langfristigen Kennzahlenauswertungen. Der Fertigungsleiter hingegen benötigt einen Überblick über die Kennzahlen seines Bereichs. Dazu greift er auf aktuelle Zahlen, aber auch den mittelfristigen Zeitraum in der Vergangenheit zu. So kann er Trends bewerten, aber auch konkrete Hinweise beispielsweise bei der Schichtübergabe geben. Der Werker hingegen braucht Informationen über die von ihm erbrachte Leistung oder den Ausschuss an "seiner" Maschine. Seine Kennzahlen sollten möglichst aktuell sein, damit er umgehend reagieren kann. Kennzahlen können ganz unterschiedliche Funktionen erfüllen: Sie ermöglichen den Effizienzvergleich mit anderen Unternehmen, Standorten, Bereichen der Fertigung. Sie helfen, realistische Planungsziele zu setzen. Sie lassen uns Abweichungen von der Norm erkennen. Sie machen Erfolge und Misserfolge sichtbar. Entsprechend gibt es "nachlaufende Kennzahlen", also Vergangenheitswerte – beispielsweise Finanzkennzahlen wie die Rentabilität für das abgelaufene Geschäftsjahr, die den Umsatz oder Gewinn bewerten. Diese Kennzahlen können helfen, realistische Ziele für die Zukunft zu setzen und dienen als Vergleich. "Vorlaufende Kennzahlen" geben hingegen die aktuellen Zustände und Solldaten dazu wieder. Beispielsweise soll der Zielwert der Qualität am Schichtende 95 Prozent betragen. Dann sagt der Halbzeitwert von 98 Prozent aus, dass eine Zielerreichung wahrscheinlich ist. Absolute Kennzahlen – beispielsweise die Stückzahl – wiederum helfen im Zeitverlauf Trends zu erkennen. Je nach Ziel oder Funktion sollten daher die Kennzahlen ausgewählt werden, die der jeweiligen Person am besten helfen, "ihre" Ziele umzusetzen. Dabei gilt es aber zu beachten, dass es eine gemeinsame Datenbasis gibt. Auch wenn die unterschiedlichen Ebenen in einem Unternehmen auf Basis unterschiedlicher Daten entscheiden und handeln. Was heißt das? Die mit moderner Fertigungs-IT erfassten Daten, zum Beispiel die Produktionsmengen, werden verdichtet, mit anderen Daten kombiniert und zielgruppengerecht als Kennzahlen angezeigt. Für eine konsistente Kommunikation über alle Unternehmensebenen müssen die jeweils genutzten Kennzahlen auf einer gemeinsamen Datenbasis aufbauen. Der Werker sieht direkt die produzierte Menge und sein Meister den OEE, der daraus und aus anderen Daten berechnet wurde. Aber die unterschiedlichen Kennzahlen müssen stets auf den gleichen Ausgangswerten basieren. Wichtig ist bei der Arbeit mit Kennzahlen, dass man die Aktualität berücksichtigt. Generell gilt: Je aktueller, desto besser. Doch manche Kennzahlen bilden einen aktuellen Zustand ab, während andere einen fest definierten Zeitraum betrachten. Zeitraumbezogene Kennzahlen sind in der Regel erst nach Ablauf des jeweiligen Intervalls aussagekräftig, zum Beispiel Daten zur Verfügbarkeit, wohingegen Echtzeitkennzahlen zu einem beliebigen Zeitpunkt betrachtet werden können, zum Beispiel die Qualität.
MPDV: Noch ein Hinweis: Einige Kennzahlen benötigen Zusammenhänge. Ein Beispiel: Ein Fertigungsleiter bemerkt den Rückgang seiner Kennzahl OEE, also der Overall Equipment Effectiveness. Nur kann er aus dem Kennzahlenwert nicht automatisch auf die Ursache schließen. Denn der OEE ist Verfügbarkeit mal Qualität mal Leistung. Sinkt der OEE, kann es sein, dass die Verfügbarkeit gesunken ist, weil beispielsweise die Maschinen häufiger stillstehen. Oder die Qualität ist gesunken, es wird mehr Ausschuss produziert. Oder der Faktor, die Leistung, hat gelitten. Oder es sind sogar mehrere Faktoren zusammen. Es kann sogar sein, dass die Leistung signifikant sinkt und die Qualität gleichzeitig steigt. Einfacher gesagt: Es werden weniger Teile in der gleichen Zeit produziert, dafür aber alle fehlerfrei. Der OEE bildet das alles in einer übergreifenden Kennzahl ab. Darum hilft es, wenn die Fertigungs-IT solche Zusammenhänge nicht nur als aggregiertes Produkt, sondern die einzelnen Faktoren darstellt. Am besten sogar in einem übersichtlichen Diagramm, wie es die MES-Lösung HYDRA ermöglicht. Dann wird auf einen Blick klar, wo das Problem liegen könnte. Und der Schichtleiter kann angemessen reagieren.
MPDV: Fassen wir fünf wichtige Kriterien einer Kennzahl zusammen: 1. Aktualität – nur dann können wir rasch Verbesserungen durchführen. 2. Nachvollziehbarkeit – sonst sind unsere Maßnahmen für Dritte schwer verständlich. 3. Konsistenz – ohne Konsistenz gibt es keinen seriösen Vergleich. 4. Eindeutigkeit – jedem muss klar sein, was die Kennzahl aussagt. 5. Vergleichbarkeit – nur wenn man die Kennzahlen immer gleich berechnet, kann man sie auch gegenüberstellen. Machen wir es nun ein mal konkret: Die Erfahrungen aus vielen Optimierungsprojekten haben gezeigt, dass sich in den meisten Fertigungsunternehmen eine Auswahl weniger Kennzahlen bewährt hat. Dazu gehören unter anderem: Nutzgrad, Rüstgrad, Leistungsgrad, Maschinenbelegung, Personalbelegung, Ausschussquote, Ausbringquote. Und die bereits mehrfach angesprochene Overall Equipment Effectiveness, kurz OEE, inklusive Leistung, Qualität und Verfügbarkeit. Diese Kennzahlen sind übrigens im VDMA-Einheitsblatt 66412 eindeutig definiert und erfüllen so die Kriterien der Standardisierung und Vergleichbarkeit. Sie merken schon: Das Thema Kennzahlen ist komplexer als vielleicht gedacht. Doch richtig ausgewählt und erhoben, unterstützen sie uns dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen – in Echtzeit und auf allen Ebenen im Unternehmen. Die Echtzeitfähigkeit ist auch die große Stärke der Fertigungs-IT. Während Business-Intelligence-Systeme große, vergangenheitsbezogene Datenmengen, Stichwort Big Data, zur Auswertung heranziehen, berechnet die Fertigungs-IT aus stets aktuellen Daten wenige, aber dafür aussagekräftige Kennzahlen, Stichwort Smart Data. Diese stehen sofort als Basis für kurzfristige Entscheidungen zur Verfügung und eignen sich zur unmittelbaren Steuerung des Fertigungsablaufs. Auswertungen aus Business-Intelligence-Systemen hingegen spielen ihre Vorzüge bei langfristigen Betrachtungen und grundlegenden Optimierungsprojekten aus. Übrigens: Auch in Zukunft geht kein Weg am Thema Kennzahlen vorbei. Nachhaltige Managemententscheidungen brauchen Smart Data. Darum ist und bleibt die Fertigungs-IT als zentrale Informations- und Datendrehscheibe auch in Zukunft so wichtig. Mit einer plattformbasierten MES-Lösung wie HYDRA von MPDV sichern Fertigungsunternehmen nachhaltig ihre Wettbewerbsfähigkeit und legen den Grundstein für die Industrie 4.0.
MPDV: Und auch das sollten Sie wissen: Ganz egal, wie intelligent und selbstständig Produktionsanlagen in Zukunft auch werden – letztendlich bleibt der Mensch in der Verantwortung, die richtigen Entscheidungen zu treffen – und dafür benötigt er belastbare Informationen. Wissen ist Macht. Lassen Sie uns nun zum Abschluss noch einen Blick weiter nach vorne werfen. Stichwort "Manufacturing Analytics". Vielleicht werden Sie jetzt sagen: Ach, das ist doch nur ein neues Schlagwort für etwas, was wir schon längst machen! Richtig ist aber: Über die Jahre haben sich Werkzeuge wie Kennzahlen und deren Darstellung in Dashboards als nützlich herauskristallisiert. Diese wird es auch künftig noch brauchen. Doch wir brauchen noch mehr, deutlich mehr. Warum reicht das "Alte" nicht mehr aus? Schließlich geht es auch bei Manufacturing Analytics unter anderem um Dashboards. Die sind auch nichts Neues, einfache Kennzahlen wie Ausschussquoten werden schon lange so dargestellt. Das war und ist hilfreich. Aber in der modernen Fertigung gilt das Konzept des Regelkreises: Es gibt Vorgaben, nach denen die Produktion geplant und durchgeführt wird. Dabei werden Daten erfasst – zum Beispiel, wie lange Maschinen laufen. Diese Daten werden nun analysiert. Und auf Basis der Analyse entstehen neue Erkenntnisse oder Vorhersagen. Diese fließen wieder in die Planung ein, der Kreis schließt sich. Das Industrial Internet of Things ermöglicht diesen Kreislauf durch Erfassung und Bereitstellung von Daten in Echtzeit.
MPDV: Ein Manufacturing Execution System, kurz MES, wie HYDRA von MPDV umfasst wichtige Anwendungen wie Auswertung, Dashboards und Reports, die für die Analyse notwendig sind. Beliebte Auswertungen sind beispielsweise die Ausschussstatistik, das Maschinenzeitprofil, der OEE-Report oder auch die klassische Regelkarte in der Qualitätssicherung. In allen Fällen entsteht der Mehrwert dadurch, dass HYDRA Informationen darstellt, die aus erfassten Rohdaten berechnet bzw. aggregiert wurden. Oftmals gehen die Anforderungen von Fertigungsunternehmen über standardisierte Kennzahlen und vorgefertigte Auswertungen aber hinaus. Insbesondere, wenn größere Datenmengen, also Big Data, zur Analyse zur Verfügung stehen, bietet es sich an, auf Methoden des "Self Service Analytics" zurückzugreifen. Hier kann der Nutzer selbst flexible Auswertung erstellen, beispielsweise mit der aus Excel bekannten Pivot-Tabelle, die auch im MES HYDRA zum Einsatz kommt. Ohne Programmierer können auch große Datenmengen gezielt analysiert werden. Ein Praxisbeispiel hierfür ist die Fehlerschwerpunktanalyse. Die flexible Anordnung von Datenfeldern in Zeilen und Spalten sowie der gezielte Einsatz von Filtern und Korrelationsfunktionen ermöglichen eine Eingrenzung von Daten auf relevante Werte. Auf diese Weise kann jeder Anwender selbst entscheiden, wie seine Auswertung aussieht – er bedient sich im wahrsten Sinne des Wortes selbst und nutzt die angebotenen Werkzeuge, um an sein Ziel zu gelangen.
MPDV: Gehen wir jetzt noch einen Schritt weiter, zu Advanced Analytics. Denn jetzt kommen Künstliche Intelligenz oder Machine Learning ins Spiel. Große Datenmengen werden dazu genutzt, daraus ein Modell zu generieren, das die realen Abläufe hinreichend abbildet. Auf Basis dieses Modells können dann Abweichungen besser erkannt und eingeordnet werden. Sie kennen in dem Zusammenhang sicher den Begriff "Predictive Maintenance" – also die Möglichkeit, Störungen und Ausfälle von Maschinen vorherzusagen. Eine solche Anwendung kann auf modellbasierten Analysemethoden funktionieren. Auch Rüstzeiten können mithilfe von MES HYDRA besser vorausgesagt und in der Planung berücksichtigt werden. Wir sind also noch lange nicht am Ende. Die Zahl der innovativen Anwendungen, die aus der breiten Masse an verfügbaren Daten wertvolle Informationen gewinnen, wird weiter zunehmen. Technologische Weiterentwicklungen der Künstlichen Intelligenz setzen hierbei keine Grenzen – ganz im Gegenteil. Freuen wir uns auf das, was uns in Zukunft noch besser dabei unterstützen wird, unsere Ziele für die moderne Fertigung zu erreichen. Wenn Sie Fragen zu Kennzahlen, MES oder Advanced Analytics haben, zögern Sie nicht: Die Experten von MPDV stehen Ihnen gerne mit Rat und Tat zur Verfügung.