Zahlen - Daten - Fakten für eine moderne Produktion

Ingo Laqua, CIM Aachen GmbH

Für die Zielsetzung einer modernen und leistungsstarken Produktion existieren zahlreiche Hilfsmittel und Managementmethoden. Diese wurden in der Vergangenheit in den meisten Unternehmen mehr oder weniger erfolgreich eingesetzt. Maßstab für die Messung des Erfolgs ist dabei neben der Wertschätzung durch den Kunden die relative Veränderung gegenüber der Ausgangssituation. Und da fängt das Problem an: ein konkretes und quantifiziertes Bild über den Ist-Zustand liegt selten vor und basiert oft auf einem Bauchgefühl. Durch Produktivitätsprogramme und Restrukturierungen wird dieser Zustand dann zwar vorübergehend verbessert, von einer systematischen Steuerung kann aber kaum die Rede sein. Verlässliche Zahlen, plausible Daten und eindeutige Fakten sind zwingende Voraussetzung für den Aufbau eines zukunftsorientierten und wettbewerbsfähigen Produktionssystems. Und da sind keine Kompromisse erlaubt!

Produktionscontrolling existiert für viele Unternehmen immer noch nur auf dem Papier: Fertigungsabweichungen? Eine lästige Nebenerscheinung. Von einem "Flussfaktor" haben viele Produktionsleiter noch nichts gehört und dass die "optimale Losgröße" in nahezu allen ERP-Systemen die Wiederbeschaffungszeit nicht berücksichtigt, wissen auch nur wenige. Wer sich über solche Kernthemen der Produktion noch nie Gedanken gemacht hat, wird Schwierigkeiten haben, eine Fertigung systematisch und nachhaltig zu optimieren. Aber der Reihe nach.

Die Crux mit den Produktionskennzahlen
Eine marktsynchrone Produktion erfüllt die Kundenanforderungen (Effektivität) mit einem möglichst geringen Maß an Verschwendung (Effizienz). Das Produktionscontrolling ist dabei die Systematik, die den Erfolg dieser Bemühungen quantifiziert und bewertet. Das Aushängen gängiger Kennzahlen ist nur der erste Schritt (Bild1).

Während bezüglich der Kundenseite in der Regel noch Konsens herrscht, dass Lieferzeit und Termintreue zentrale Erfolgsgrößen sind, liegen die Meinungen auf der Kostenseite häufig weit auseinander. Ursächlich hierfür sind drei zentrale Aspekte: Zum einen variiert der inhaltliche Schwerpunkt von Kennzahlen in Abhängigkeit der Fertigungsumgebung. Eine personalintensive Montage wird nach anderen Gesichtspunkten gesteuert als eine kapitalintensive Fertigung. Ein hoher OEE (Overall Equipment Efficiency = Anlagenverfügbarkeit x Anlagennutzungsgrad x Qualitätsrate) ist beispielsweise in der kapitalintensiven Produktion eine zentrale Steuerungsgröße, wird aber auch nur dann benötigt, wenn nicht ins Lager, sondern zum Kunden produziert bzw. Verfügbarkeit im Bedarfsfall sichergestellt werden soll [1].

Zum anderen herrscht häufig Uneinigkeit darüber, wie diese Kennzahlen zu definieren sind. Neben der reinen Definition der Kennzahl ist die Bilanzhülle, für die sie gemessen wird, ein wesentlicher Aspekt. Ein Beispiel dafür ist der Flussfaktor (Summe aller Hauptzeiten/Gesamtdurchlaufzeit), der pro Produktionsbereich gut sein kann, bereichsübergreifend jedoch nicht wettbewerbsfähig ist, da lange Übergangszeiten zwischen einzelnen Fertigungsbereichen im System hinterlegt sind oder ein komplexer Materialfluss bzw. falsche Planungsalgorithmen den Logistiker zur Verzweiflung treiben. Das Ergebnis spiegelt sich dann in langen Durchlaufzeiten und hohen Work-in-Process-Beständen wieder.

Schließlich stellt sich die Frage, wie diese Kennzahlen plausibel, mit möglichst wenig Aufwand, aber dennoch aktuell gemessen werden, um tatsächlich auch steuernd eingreifen zu können. Häufig kommen die Daten aus unterschiedlichen Systemen, wie z.B. ERP, MES oder CAQ, und müssen entsprechend konsolidiert werden. In der Praxis sieht es dann so aus, dass entweder die Vergangenheit bewältigt wird, da die Zahlen erst am 6. Arbeitstag des Folgemonats festliegen, oder ein nicht vertretbarer Aufwand für deren Ermittlung stattfindet. Letztlich hat dann doch wieder jeder eine unterschiedliche Datenbasis, auf der keine fundierten Entscheidungen getroffen werden können.

Auch wer bis hierhin alles richtig gemacht hat, kann sich immer noch nicht sicher fühlen, denn Stammdatenqualität ist in allen Unternehmen ein wichtiges Thema.

Modernes Produktionscontrolling
Für eine zielorientierte Steuerung der Produktion sind also neben konkreten Zielvorgaben, verlässliche Zahlen, plausible Daten und eindeutige Fakten erforderlich. Voraussetzung hierfür sind eine entsprechende Systematik (z.B. Kennzahlenmodell, -definition, Bilanzhülle) sowie eine entsprechende Vorgehensweise zur Datenkonsolidierung, -Visualisierung und -aktualisierung.

Die Erarbeitung der Systematik setzt, grundlegendes Verständnis der Produktions- und Wirkzusammenhänge voraus. Ein Blick über den Tellerrand ist in der Regel hilfreich. Ein zentraler Aspekt ist, die Unternehmensziele natürlich entsprechend zu berücksichtigen, gleichzeitig aber die bereichsspezifischen Belange nicht zu vernachlässigen. Ein reiner Top-down-Ansatz bei der Kennzahlenmodellierung birgt die Gefahr, alle Fertigungsbereiche über einen Kamm zu scheren. Genau wie ein Produktionssystem Bereichsspezifika berücksichtigen muss, sind Kennzahlensysteme in Abhängigkeit folgender beispielhafter Fragestellungen auszurichten:

  • Handelt es sich um eine Lager- oder Aufträgsfertigung?
  • Ist die Fertigung personal-, kapital-oder materialintensiv?
  • Gibt es chronische Engpässe?
Welche Kennzahlen dann ausgewählt werden, hängt von diesen und weiteren Fragestellungen ab. Letztendlich haben sie aber nur einen Zweck: Die Wirksamkeit des Produktionssystems zu bewerten (Bild 2). Entsprechend einer Kennzahlensystematik muss dies hierarchisch aufgebaut sein, damit die Kennzahlen von der Ebene, die sie bewertet, auch beeinflusst werden können.

Deswegen ist der "Controlling-Aspekt" auf der Shop-floor-Ebene in der Regel unangebracht, auf der Produktionsleiterebene aber sicherlich sinnvoll. Ein Produktionssystem gibt den Mitarbeitern beispielsweise vor, wie viele Behälter mit wie vielen Stückzahlen an welcher Stelle benötigt werden, um eine Produktion im Fluss sicherzustellen. Der Produktionsleiter hingegen sollte seinen WIP (Work-in-Process) auch in Euro kennen.

Systemseitig bedeutet "modernes" Produktionscontrolling aber nicht das "Zusammenschaufeln" von Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen in bunten Excel-Diagrammen. Denn unabhängig vom Aufwand, der sich dahinter verbirgt, sind diese Daten häufig schon wieder veraltet, ehe Sie überhaupt gespeichert werden. Produktionscontrolling ist dann wirksam, wenn kurzfristig Entscheidungen auf Basis vorliegender Fakten getroffen werden.

Production Intelligence
Im Zeitalter innovativer Informationssysteme und unbegrenzter Speicherkapazitäten stellt sich deshalb die Frage, warum sich viele Unternehmen auch mit der richtigen Kennzahlensystematik schwer tun, kurzfristig auf Basis aktueller Informationen mit vertretbarem Aufwand reagieren zu können. Zwar bieten MES-Systeme (Manufacturing Execution Systeme) beispielsweise die Möglichkeit der Datenanalyse und -Visualisierung, in der Praxis wird hierin aber ein vollständiges Produktionscontrolling kaum abgebildet werden können, weil entweder nicht alle Module eingesetzt werden, oder die Kostenseite nicht ausreichend abgebildet wird. Die Anforderungen, die ein Produktionsleiter also an eine entsprechende systemseitige Unterstützung für effizientes Produktionscontrolling stellt, lauten [2]:

  • Zugriff auf unterschiedliche Datenquellen (z.B. Maschinendaten aus der MDE, Lagerbestände aus dem ERP oder Qualitätsdaten aus dem CAQ-System),
  • zeitnahes Erfassen aktueller Daten,
  • mehrdimensionale Auswertungen, um beispielsweise Durchlaufzeiten nach Meisterbereichen/Kostenstellen, Artikelgruppen oder Bearbeitungsschwerpunkten ermitteln zu können, sowie
  • Möglichkeit, einzelne Kennzahlen bis auf die unterste Ebene verfolgen zu können, um ggf. Ausreißer zu identifizieren oder Anpassungen in der Planung vornehmen zu können.

Wirft man hier einen Blick über den Tellerrand, erkennt man, dass genau diese Anforderungen die Heimat klassischer Business Intelligence (Bl)-Systeme sind, die in vielen Unternehmen in Controlling und Vertrieb bereits zum Einsatz kommen. Während im Krisenjahr 2009 der Software-Markt um 13 Prozent zurückgegangen ist, wuchs hingegen der BI-Markt um 8 Prozent [3]. Hintergrund hierfür ist schlicht die Forderung nach mehr Transparenz (gegenüber Banken und Investoren) sowie kürzeren Entscheidungszyklen.

In der Fertigung hingegen ist Business Intelligence noch nicht angekommen. Dabei lassen sich die o.g. Anforderungen mit intelligent gestalteten Kennzahlen-Cockpits vollständig erfüllen (Bild 3).

Die meisten benötigten Daten, ob Bestände, Produktivität, Durchlaufzeiten oder Flussfaktor, sind in der Regel in irgendwelchen Systemen vorhanden und müssen lediglich konsolidiert und aufbereitet werden. Auch ist es heute mit dem richtigen System nicht mehr so, dass aufwändige OLAP-Cubes erstellt werden müssen, um Reports zu generieren. Vielmehr kann sich der Anwender selbst das Cockpit nach seinen Anforderungen zusammenstellen. Produktionsleiter und -controller können dabei aus unterschiedlichen Blickwinkeln die Effizienz des Produktionssystems bewerten, die Aktualisierung erfolgt "auf Knopfdruck".

Darüber hinaus lässt sich die Intelligenz solcher Systeme für weitere Ansätze nutzen, Fertigungsauftragsanalysen (welche Fertigungsaufträge laufen mit welchem Mengengerüst über welche Maschinen, und wie sind diese real ausgelastet?), Losgrößenoptimierungen (wie groß darf die Losgröße maximal sein, um eine ideale Wiederbeschaffungszeit sicherzustellen?) oder schlicht ABC-/XYZ-Auswertungen stehen ohne Aufwand jederzeit zur Verfügung. Es kommt halt nur darauf an, die dadurch gewonnenen Erkenntnisse nutzbringend in die Praxis umzusetzen.

Auch wenn grundsätzlich die Devise gilt: Systematik kommt vor System, so lassen sich solche Systeme auch einsetzen, um die "Qualität der Systematik" zu erhöhen. Ein Beispiel hierfür ist die Qualität der Arbeitsplandaten. Durch eine einfache Abfrage kann man mit einer Business Intelligence-Applikation zum Beispiel die Planzeiten eines Arbeitsganges den Ist-Zeiten gegenüberstellen und entsprechende Anpassungen vornehmen.

Zusammenfassung
Es ist nicht Aufgabe der Produktion, sich mit dem Zusammenstellen von Daten und deren Visualisierung zu beschäftigen, ebenso wenig ist es Aufgabe des Produktionscontrollings, den Zahlen hinterherzulaufen und sie kostenmäßig zu bewerten. Vielmehr geht es darum, die richtigen Entscheidungen auf Basis fundierter Datengrundlagen zu treffen und konsequent die Optimierung des Produktionssystems voranzutreiben.

Production Intelligence leistet hierzu einen wichtigen Beitrag, denn im Sinne von "Vermeidung von Verschwendung" wird es möglich, unnötigen Aufwand (Sammeln von Daten) hin zu wertschöpfenden Tätigkeiten (Einleiten von gezielten Verbesserungen) zu verlagern. In diesem Beitrag lesen Sie, was die Erfolgsfaktoren des Produktionscontrollings sind, wie man modernes Produktionscontrolling mit modernen Tools aufbaut und welche Unterstützung Business Intelligence-Systeme hierbei leisten.

Summary
Facts and Figures for Modern Production. For the objective of a modern and efficient production department a lot of tools and methods are available which were applied more or less successful in the past. Besides the appreciation of the customer the relative change according to the as-is Situation is the relevant scale for success. And that's where the problems are getting started: a concrete and quantified image of the as-is Situation is not present and in most cases just some kind of gut feeling. By running productivity programs and reorganization measures the Situation is temporary getting better, but this approach is far away from systematically improvement. So reliable figures and clear facts are mandatory requirements for establishing a competitive production system. Any compromises are prohibited!

Literatur

  1. Laqua, I; Pehl, T.: Was sagt OEE? - Kapazitätserweiterung ohne Investition! CIM Aktuell (2003) 1, S. 7
  2. Laqua, I.: Der sinnvolle Einsatz von Business Intelligence-Systemen in der Produktion. ZWF 105 (2010) 3, S. 237-240
  3. BARC-Marktstudie BI-Softwaremarkt 2009, BARC 2009

erschienen in ZWF, September 2010