Mit der Digitalisierung ergeben sich große Möglichkeiten für die Datenaufbereitung und Datendarstellung. Die Kundenbedürfnisse verändert sich. Parallel dazu beeinflusst die Digitalisierung unseren Alltag zunehmend stärker. Die Welt vernetzt sich immer mehr, die Corona-Krise hat dies in den letzten 2 Jahren ebenfalls beschleunigt. Letzten Endes entscheidet die Digitalisierung auch darüber, ob ein Unternehmen im Markt mithalten kann oder nicht. Daher ist die zeitnahe Befassung mit dem Thema und die daraus abgeleitete digitale Strategie essenziell für die Zukunft. Für einen erfolgreichen digitalen Wandel ist jedoch eine systematische und ganzheitliche Betrachtung von großer Bedeutung. Bei der praktischen Umsetzung ist die Ausarbeitung eines Roadmaps erforderlich. Dabei sind die Treiber für den Transformationsprozess u.a.:

  • Digital data
  • Automatisierung
  • Vernetzung der Geräte/Anlagen/Maschinen

Digitale Trends für die Transformation in 2024

  • BI / Data Analytics
  • Echtzeitmonitoring mit Dashboards
  • Process Mining / Data Mining
  • low code automation (cobot, AGV)
  • MES
  • NFC / RFID
  • RPA
  • API
  • Chatbots
  • KI
  • M2M
  • Digitale Plattformen

 

Rahmenbedingungen für die digitale Transformation

Die praktische Ausarbeitung eines Roadmaps stellt einen konkreten Fahrplan dar. Dabei stellt sich die Frage, wie die Geschäftsmodelle vor dem Hintergrund der Digitalisierung sich verändern und wie man sich darauf vorbereiten kann?

Doch zunächst ist die Ausarbeitung einer Vision und Mission notwendig. Hierzu zählt auch die SOWT-Analyse, um festzustellen, wo unter anderem auch die Schwächen liegen. Darüber hinaus kann eine Markenstrategie nützlich sein.

Einer der Driver für die digitale Transformation ist die Automation. Hierfür wird eine Automatisierungsstrategie zwingend erforderlich sein.

Die Automatisierung erfolgt auf unterschiedlichen Ebenen. Wichtig ist eine gesamtheitliche Betrachtung.

Mithilfe der Wertstromanalyse wird der IST-Zustand erfasst. Dabei spielt der Informationsfluss eine wesentliche Rolle. Alle relevanten Prozesse sollen dann digital aufgezeichnet werden. Auf der Prozessebene sind wir beim Shopfloor. Im nächsten Schritt sind dann alle analogen Medien (Whiteboards, Papier, etc.) durch digitale Informationsträger zu ersetzen. Hier stellt sich ebenfalls die Frage, wie eine Standardisierung erfolgen kann, d.h. hier greift dann eine standardisierte Software und löst die ursprünglich unterschiedlichen Varianten ab.

Darauf basierend ist eine einheitlich vernetzte Kommunikation im Bereich des Shopfloors nötig. Durch ein passendes MES können Verluste im Informationsfluss eliminiert und das Potential durch schnelle Reaktionszeiten ausgeschöpft werden.

BI

Business Intelligence (BI)

 

Unter dem Begriff Business Intelligence (BI) ist das Sammeln, Integrieren, Analysieren sowie das Präsentieren von Geschäftsinformationen zu verstehen. Als einen charakteristischen Bestandteil kann gesagt werden, dass BI-Systeme datengetriebene Entscheidungsunterstützungssysteme sind. Darüber hinaus wird Business Intelligence manchmal auch als reine Berichts- und Abfragetools verwendet. Business-Intelligence-Systeme stellen historische, aktuelle aber auch vorausschauende Ansichten von Geschäftsvorgängen dar. Softwareelemente unterstützen Berichte, interaktive Pivot-Table-Analysen, Visualisierung und statistisches Data Mining. Zum Einsatz kommen diese Anwendungen u.a. im Verkaufs-, Produktions- oder Finanzwesen vor.

BI kann verwendet werden, um eine Vielzahl von Geschäftsentscheidungen zu unterstützen, die von operativen bis hin zu strategischen reichen. BI ist am effektivsten, wenn es Daten aus dem Markt, in dem ein Unternehmen tätig ist (externe Daten), mit Daten aus unternehmensinternen Quellen wie Finanz- und Betriebsdaten kombiniert.

Es können aber auch reine Produktionsdaten analysiert und zum Teil automatisiert bereitgestellt werden. Dabei werden die Daten in einer vorgegebenen Frequenz automatisch aktualisiert. Dies ist insbesondere im Shopfloor sehr hilfreich.

BI kann auch hier bei der Datenvisualisierung die manuelle Arbeit Letzten Endes vereinfachen und zum Teil automatisieren.

 

Implementierung

Bevor eine Business Intelligence (BI)-Strategie umgesetzt werden kann, muss zunächst einmal klar sein, was das Ziel ist und was erreicht werden soll. Das bedeutet auch, dass eine klare Vorstellung davon, wie sich die BI-Strategie auf das Unternehmen auswirkt, erstellt werden muss. Auch die Mitarbeiter im Shopfloor müssen im Bilde darüber sein, was das für Sie und das Unternehmen bedeutet.

Eine der ersten Herausforderungen bei der Implementierung von Business Intelligence ist der Veränderungsprozess in sich. Veränderungen können manchen Menschen Angst bzw. Sorgen bereiten. Daher ist es wichtig Transparenz zu schaffen sowie den Widerstand beim Personal dadurch zu minimieren, in dem das Personal kontinuierlich geschult wird, um auf die Veränderungen durch die Digitalisierung vorbereitet zu sein. Sollte das Unternehmen noch keine Erfahrung mit BI haben, ist es sehr wichtig die Vorteile dieses Systems klar zu kommunizieren.

  • Analyse des IST-Zustands (welche Daten stehen zur Verfügung, wie werden die Daten aufbereitet usw.)
  • Welche KPIs existieren
  • Ein BI Team aufstellen
  • Die passende Software für das Unternehmen finden
  • Die digitale Infrastruktur festlegen
  • Definiere ein Pilot Projekt
  • Datenanalyse testen (Berichtserstellung, Ad hoc Analysen, Real time BI, Shopfloor BI)
  • Aufbau Dashboard
  • Regelmäßige Feedbacks
  • Vereinfachen
  • Automatisieren
  • Kontinuierliche Verbesserung

 

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