Dynamic Process Execution bringt die so dringend benötigte Flexibilität auf Produktion

Herausfordernde Zeiten für die Produktion

Die Globalisierung bringt große Herausforderungen für die produzierende Branche mit sich. Bestehende ERP- und MES-Systeme bieten nicht die Flexibilität, die erforderlich ist, wenn z.B. Mitarbeiter aufgrund von COVID plötzlich ausfallen oder Lieferanten einfach nicht in der Lage sind, Material rechtzeitig zu liefern. Was derzeit gefordert ist, ist Pragmatismus und Kreativität. Doch leider sind die bestehenden IT-Systeme für die Produktion nicht für Kreativität, sondern für langfristige Planung ausgelegt.

Der Versuch, Prozessanpassungen in Systemen wie SAP ME zu definieren, ist eine enorme Herausforderung. Oft greifen Produktionsplaner aus Verzweiflung auf universelle Tools wie Microsoft Excel zurück. Das Ergebnis sind sehr komplexe XLS-Dateien, die schwer zu pflegen sind. Außerdem gehen alle Betriebsdaten verloren und es wird noch schwieriger, Analysen und Optimierungen durchzuführen. Noch schlimmer ist, dass diese Art von "Tools" in der Regel sehr lange existieren und Teil der Schatten-IT werden, die früher oder später nicht mehr verwaltet werden kann. 

Herkömmliche IT-Produktionssysteme fit für die neuen Herausforderungen machen

Wir haben die WORKERBASE-Plattform entwickelt, um die Beschränkungen herkömmlicher IT-Systeme in der Produktion zu überwinden. Schon vor der Pandemie und dem Krieg in der Ukraine wurde deutlich, dass es immer mehr Störungen in den Produktionsabläufen gibt, die mit herkömmlichen IT-Systemen weder verhindert noch bewältigt werden können. Erforderlich ist eine Echtzeitsicht auf die Produktion unter Einbeziehung aller Aspekte: Mensch, Maschine und Material. Es reicht jedoch nicht aus, solche Echtzeitdaten zu erzeugen, denn es müssen auch Entscheidungen in Echtzeit getroffen werden können. Häufig werden bestehende Systeme verwendet, um Management-Dashboards zu erstellen, die versuchen, die Frage zu beantworten: "Was ist gestern schief gelaufen?". Das Management hat dann jedoch das Problem, die Grundursachen zu ermitteln und Abhilfemaßnahmen zu definieren.

Was wäre, wenn Sie sich diese Frage nicht mehr stellen müssten? Was wäre, wenn Sie ein System hätten, das solche Dashboard-Daten erzeugt und gleichzeitig automatisch die Maßnahmen zur Schadensbegrenzung einleiter, indem es die Intelligenz der Software mit der menschlichen Intelligenz kombiniert? 

Wir nennen das Dynamic Process Execution.

Moderne Produktionssysteme müssen flexibler werden

Um den Anforderungen einer sich ständig verändernden Welt gerecht zu werden, müssen moderne Produktionssysteme einer Reihe neuer Anforderungen erfüllen:

Mitarbeiter mit Maschinen und der IT verbinden

Durch digitale Arbeitsabläufe, die die Mitarbeiter mit Maschinen und IT-Systemen verbinden, stellen produzierende Unternehmen sicher, dass alle relevanten Datenquellen miteinander verbunden sind und genutzt werden, um ein genaues Echtzeitbild der gesamten Produktion zu erstellen. Zu den Datenquellen gehören menschliche Arbeitskräfte, Maschinen und IT-Systeme. 

Ändern Sie die Art und Weise, wie Prozesse definiert werden

Durch die Unterteilung komplexer Arbeitsabläufe in Einzelaktivitäten wird sichergestellt, dass jede Aktivität dynamisch ausgeführt wird. Dies erfordert eine radikal andere IT-Architektur als bei herkömmlichen MES-Systemen. Moderne Systeme wie die WORKERBASE-Plattform folgen einer ereignisgesteuerten Architektur und ermöglichen den Aufbau eines stärker verteilten Echtzeit-Produktionssystems, das verschiedene Aktivitäten dynamisch orchestriert.

Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen

Das WORKERBASE-System baut mehrere Kontextebenen auf um systemgesteuerte Entscheidungen zu treffen, die - im Gegensatz zu menschlichen Entscheidungen - optimale Ergebnisse liefern. Alle relevanten Daten und Optionen werden berücksichtigt um den Mitarbeitern kontextbeszogene Hilfen und Entscheidungsvorlagen anzubieten. 

Vorhersage und Automatisierung der Entscheidungsfindung

Die einzelnen Teilaktivitäten eines Arbeitsprozesses werden durch ein flexibles Regelsystem miteinander verknüpft (z. B. muss die Logistik nur tätig werden, wenn ein Montageprozess abgeschlossen ist). Das System berechnet dabei Entscheidungsvorgaben unter Berücksichtigung von Daten aus dem Prozess und dynamischer Arbeitslastverteilung. Dabei werden die Rollen und der Status der Mitarbeiter berücksichtigt. Während der Prozessausführung werden diese Parameter für die Gestaltung von Arbeitsabläufen verwendet. Eine einfache "Ursache-Wirkung"-Logik beschreibt, welcher Mitarbeiter welche Aufgabe zu einem bestimmten Zeitpunkt ausführen sollte. Das System kann daher dynamisch den besten Ort für eine Aufgabe bestimmen, den richtigen Zeitpunkt für die Ausführung einer Aufgabe berechnen, die Reihenfolge von Arbeitsschritten oder Produkten ändern und die Arbeitsbelastung vorhersagen. Über die universelle Benutzeroberfläche des Systems können die Mitarbeiter jedes beliebige Gerät in die Hand nehmen, um die Systemfunktionen zu nutzen.

Die Zukunft der Produktion

Datengesteuerte Produktion

Zukünftige Produktionssysteme werden vollständig datengesteuert sein. Alle Daten aus allen Quellen, einschließlich der menschlichen Arbeitskräfte, sind immer in Echtzeit verfügbar und werden zur dynamischen Steuerung der Produktion von Maschinen über Material bis hin zu Menschen verwendet. 

Predictive operations

Durch die Verwendung von Echtzeitdaten zur Erstellung von Prognosen können die Systeme den Produktionsfluss jederzeit anpassen, um eine stets optimale Nutzung aller Ressourcen zu gewährleisten. Diese Systeme sind mit den Herstellern und ihren Zulieferern verbunden und sorgen für einen optimalen Fluss vom Ende bis zum Anfang. Diese Systeme ermöglichen eine neue Art der Produktion, die sich an der Verfügbarkeit orientiert und weniger von Lieferketten- und Qualitätsproblemen betroffen ist. Durch den Einsatz von Prognosen in allen Bereichen, von der vorausschauenden Wartung bis hin zur Vorhersage der Arbeitsbelastung, lassen sich nahezu alle Verzögerungen aufgrund ungeplanter Unterbrechungen beseitigen. 

Vollständig agile Fabrik

Die Systeme errechnen selbständig die optimale Kombination von Material, Maschinen und benötigten Mitarbeitern, um kosteneffizient einen vielfältigen Produktmix herzustellen. Sobald alle Ressourcen verfügbar sind, planen diese Systeme einen dynamischen Produktionsfluss, der alle Parameter vom geplanten Liefertermin bis zur Verfügbarkeit von Mitarbeitern berücksichtigt. Große Teile der heutigen Produktionskomplexität werden durch einfache Geschäftsregeln beseitigt, die automatisch und ohne menschliches Eingreifen ausgeführt werden (z. B. Materialnachschub und Bestellverfahren). Eine Reihe von produktionsbezogenen Aufgaben, die nicht in den Bereich der Mitarbeiter fallen, werden verschwinden, wie z. B. die Koordination der Mitarbeiter, Einkauf/Disposition und Produktionsplanung im klassischen Sinne.

Dynamic Process Execution für die Produktion

Der Druck auf die Effizienz der Produktion hat enorm zugenommen. Wir leben in einer VUCA-Welt, die durch hohe Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Mehrdeutigkeit gekennzeichnet ist. Produzierende Unternehmen sehen sich mit vielen Herausforderungen konfrontiert: hohe Energiekosten, schwankende Kundennachfrage, fehlende Materialien und Kunden, die auf kürzere Erfüllungszeiten drängen. In den vergangenen Jahren haben sich die Unternehmen auf die Schaffung stabiler und schlanker Produktionsprozesse konzentriert. Die LEAN-Methode bietet jedoch nicht mehr genügend Vorteile. Die neue Realität erfordert neue Ansätze für die Organisation der Produktion. Um einen stabilen Betrieb zu gewährleisten, stützen sich Produktionsplaner auf statisch geplante Arbeitsabläufe. Doch angesichts volatiler Märkte, unsicherer Lieferketten und komplexer Kundenanforderungen werden diese Abläufe häufig unterbrochen, und der geplante Zustand tritt nie ein. Schlimmer noch: Die derzeitigen Produktionssysteme wie MES sind auf die neuen Anforderungen nicht vorbereitet. Da herkömmliche Produktionssysteme mit dem Schwerpunkt auf Stabilität entwickelt wurden, basieren sie in der Regel auf statischer Planung und sind nicht in der Lage, die neuen Anforderungen an Flexibilität zu bewältigen.

Ein Beispiel: Um ungeplante Störungen im Bereich der Materialbereitstellung zu umgehen, werden Puffer in den Produktionsfluss gelegt, um Störungen aufzufangen. Dadurch wird unnötig Kapital gebunden, und die Puffer sind nie der Situation angemessen, sondern entweder zu groß oder zu klein. Da ein vollständiger Echtzeitüberblick über den gesamten Produktionsstatus nicht möglich ist,  ist die Optimierung der Produktion nicht möglich. Dies hat schwerwiegende Auswirkungen auf die betriebliche Leistung durch

• Verschwendung, d.h. die durch unfertige Aufträge und einen hohen Arbeitsvorrat gebunden sind
• Gefährdung der Kundenzufriedenheit, z. B. durch unpünktliche Lieferung
• Einnahmeverluste, da überhaupt nicht geliefert werden kann

Mehrwerte durch eine datengesteuerte Produktion

Wenn die Produktion mit Hilfe von Echtzeitdaten und Echtzeitentscheidungen rationalisiert werden kann, verkürzen sich die Produktionszyklen, die unfertigen Erzeugnisse können reduziert und die Puffer in Bezug auf Zeit und Material verringert werden. Das schafft mehr Output bei gleichem Layout und Personal und senkt die Produktionskosten drastisch. Genau hier kommt Workerbase ins Spiel. WORKERBASE kombiniert menschliche Arbeit, Maschinen und Material in einer digitalen Dynamic Process Execution Plattform, die Echtzeit- und datengesteuerte Produktionsprozesse ermöglicht. Produktionsplaner können ihre Prozesse viel einfacher planen, da sie nicht mehr die gesamte Kette der Aufgaben betrachten müssen. Stattdessen können sie den gesamten Prozess in kleine Teile zerlegen, die nur eine Teilmenge der Mitarbeiter betreffen, z. B. die Koordination der Gabelstaplerfahrer. Auf diese Weise kann ein optimaler Prozess auf gekapselte Weise konstruiert werden, bei dem das Fachwissen der Personen, die solche Aufgaben ausführen, direkt in den digitalen Arbeitsablauf übertragen wird. Das Ergebnis dieser dynamischen Workflow-Modellierung ist, dass die betroffenen Bereiche lose gekoppelt sind und sich selbst optimieren, so dass das System bei der Erstellung einer Aufgabe in einem neuen Bereich die optimale Art der Ausführung bestimmt (z. B. direkte Übermittlung einer Benachrichtigung an einen Gabelstaplerfahrer). Den einzelnen Mitarbeitern wird dann ein gewisses Maß an Autonomie eingeräumt, um ihre eigenen Arbeitsabläufe zu optimieren. Das Ergebnis ist eine optimale Kombination aus System und menschlicher Intelligenz.

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