Schneller zur Markteinführung durch Simulation

Gerade bei der Errichtung und Planung neuer Produktionsanlagen stehen Unternehmen vor komplexen und ressourcenintensiven Aufgaben, die eine präzise Abschätzung der benötigten Kapazitäten erfordern. Hierbei helfen Simulationen, die den Produktionsprozess realistisch abbilden. Die datengetriebene Methode ermöglicht genau dies, indem sie durch präzise, datenbasierte Modelle die Simulation der Produktionsprozesse verbessert und eine genauere Vorhersage und Anpassung des gesamten Ablaufs erlaubt. Dadurch wird eine präzisere Steuerung und eine frühzeitige Reaktion auf Herausforderungen möglich.

Doch nicht nur neue Anlagen erfordern ein hohes Maß an Flexibilität – auch bestehende Produktionssysteme müssen kontinuierlich an veränderte Bedingungen angepasst werden, um langfristig effizient zu bleiben. Besonders im Maschinenbau stehen Unternehmen häufig vor der Herausforderung volatiler Marktbedingungen, die eine rasche Anpassung vorhandener Kapazitäten unumgänglich machen. Ein wesentliches Hindernis bei der Verbesserung bestehender Anlagen ist die oft fehlende Transparenz über tatsächliche Kapazitäten und Durchlaufzeiten. Diese mangelnde Übersicht erschwert die Planungssicherheit und beeinträchtigt die Liefertreue. Hinzu kommen Materialengpässe und Störungen in der Lieferkette, die die Unsicherheiten weiter verschärfen und die Flexibilität sowie Anpassungsfähigkeit der Produktionssysteme zusätzlich einschränken.

Datengetriebene Wertstromanalyse

Um diese vielseitigen Herausforderungen nachhaltig zu bewältigen, bietet die datengetriebene Wertstrommethode einen umfassenden Ansatz, der auf Daten aus ERP- und MES-Systemen basiert. Diese Daten ermöglichen eine präzise Berechnung von Kapazitäten und Engpässen, wodurch Produktionsaufträge den vorhandenen Ressourcen effizienter zugeordnet werden können. Dies führt zu einer höheren Auslastung der Produktionsanlagen, einer Reduzierung von Beständen, einer verbesserten Ressourcennutzung und insgesamt zu niedrigeren Produktionskosten. Im Gegensatz zur klassischen Wertstromanalyse, die nur eine einzelne Produktfamilie betrachtet und dadurch zu unvollständigen und begrenzten Ergebnissen führt, weil sie keine Berücksichtigung der Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Produktfamilien, der Nutzung von geteilten Ressourcen und Engpässen im kompletten Produktionsablauf ermöglicht, erlaubt der datengetriebene Ansatz eine vollständige Analyse des gesamten Produktmixes und der relevanten Wertströme entlang der gesamten Wertschöpfungskette.

Um Engässe und Schrittmacher zu identifizieren und Entkopplungspunkte angemessen auszulegen, wird der Wertstrom in Teilwertströme unterteilt. Mit der datengetriebenen Wertstrommethode werden nicht nur einzelne Wertströme verebessert, sondern immer auch der Effekt auf das gesamte System analysiert. Dadurch wird eine ausgewogene und effiziente Produktionsplanung sichergestellt. Die Teilwertstromoptimierung sollte frühzeitig erfolgen, um die Ressourcenauslastung der Arbeitsplätze transparent zu machen. Insbesondere bei schwankender Nachfrage und einem variablen Produktmix kann die Kapazitätsauslastung dadurch gezielt verbessert werden. Ein wichtiger Faktor ist die automatische Berechnung des EPEI, mit dem Losgrößen für eine flexiblere Produktion berechnet und die Supermarkt- sowie Pufferbestände darauf dimensioniert werden.

Anpassungsfähige Produktion

Mit der datenbasierten Wertstromanalyse gelingt es, den Produktionsprozess dynamisch an die sich ständig ändernden Kundenbedürfnisse anzupassen. Die Beratungspraxis zeigt, dass durch die automatisierte Datenbereitstellung und Wertstrommodellierung das Ramp-up von Produktionsanlagen um ca. 30 Prozent effizienter erfolgt. Insbesondere bei der parallelen Nutzung älterer und neuerer Maschinen sorgt dieser Ansatz für mehr Transparenz und Planungssicherheit, was die operative Steuerung insgesamt verbessert. Zusätzliche Rationalisierungspotenziale ergeben sich, da die Wertstromdaten für zusätzliche Was-wäre-wenn-Szenariobewertungen verwendbar sind, z.B. wenn Einflüsse auf die Ausbringung des Gesamtsystems, wie die Reduzierung von Rüstzeiten sowie die Verbesserung von technischen Verfügbarkeiten, bewertet werden sollen.

Die Methode vereint Funktionen zur automatisierten Visualisierung, der präzisen Berechnung von Kapazitäten und Engpässen sowie der Anpassung von Supermarkt- und Pufferbeständen. Durch die automatisierte Visualisierung von Produktionsdaten, basierend auf Informationen wie Arbeitsplänen, Prozesszeiten, Losgrößen und prognostizierten Kundennachfragen wird der gesamte Produktionsmix digital abgebildet.

Da alle Beteiligten mit derselben Datenbasis arbeiten, lassen sich Missverständnisse vermeiden sowie Planungs- und Steuerungsworkshops effizienter gestalten. Dies spart nicht nur bis zu 50 Prozent der Zeit bei der Erstellung des Wertstroms, sondern verbessert auch die Kommunikation in Projektteams über Hierarchieebenen und Abteilungsgrenzen hinweg.

Strukturierte Vorgehensweise

Um eine solche Effizienzsteigerung nachhaltig zu sichern, ist es jedoch entscheidend, die Methode gezielt einzusetzen. Eine strukturierte Herangehensweise ist dabei unerlässlich, die sowohl die konsequente Anwendung bewährter Praktiken als auch die systematische Identifikation potenzieller Herausforderungen beinhaltet. So können typische Fehler vermieden und die Grundlage für langfristige Verbesserungen geschaffen werden.

Die folgenden Do’s und Don’ts bieten einen Überblick darüber, wie Unternehmen ihre Strategien weiter verbessern können:

Do’s:

• Sicherstellen, dass Produktionsstücklisten sowie Routings für alle Varianten verfügbar sind und dass Varianten durch ein verlässliches SKU-Konzept identifizierbar sind.
• Bei der Auslegung des neuen Wertstroms ist auf eine flussorientierte Gestaltung zu achten.
• Zu Beginn der Planungsphase sollte man in eine durchdachte Segmentierungsstrategie investieren.
• Test der datenbasierten Wertstrommethode im Rahmen eines Piloten, um die Effektivität vor der großflächigen Implementierung zu validieren.

Dont’s:

• Festhalten an traditionellen Methoden, die möglicherweise nicht die notwendige Flexibilität bieten.
• Überladen des Umsetzungsplans mit zu vielen gleichzeitigen Initiativen.
• Eine isolierte Analyse, die nicht direkt in praktische Maßnahmen überführt werden kann.
• Unterschätzen des Kommunikations- und Schulungsbedarfs der Mitarbeitenden bei der Implementierung neuer Technologien und Prozesse.