Einige der größten Optimierungspotenziale im Maschinenbau liegen in der Digitalisierung der Wertschöpfungskette. Besonderes Kopfzerbrechen verursachen aktuell lange Puffer- und Liegezeiten, die entstehen, weil die Ursachen für interne Verzögerung oder die ungeschickte Auslastung von Maschinen intransparent bleiben. Gelegentlich werden diese Hürden aufgrund mangelnder Planungsmöglichkeiten weiter erzeugt. Durch die Digitalisierung der Planung und das korrekte Handling der Wertschöpfungskette verbessern Maschinenbauer ihre Liefergeschwindigkeit und Termintreue und bekommen zudem ihre Kosten besser in den Griff.
INFORM hat fünf klassische Herausforderungen für Digitalisierungsprojekte im Maschinenbau identifiziert:
1. Der ganzheitliche Blick auf die Wertschöpfungskette
Viele Unternehmen denken Modernisierungsmaßnahmen zu kurz und optimieren lediglich bestehende Prozesse. Echte Fortschritte lassen sich aber nur mit einer in den Einzelschritten abgestimmten und synchronisierten Optimierung der gesamten Wertschöpfungskette erreichen. Bei der größten Hemmschwelle für Termintreue und Liefergeschwindigkeit, den Pufferzeiten, sind in vielen Fällen sogar betriebsübergreifende Maßnahmen sinnvoll.
2. Die Akzeptanz der Mitarbeiter
Der Mensch ist keine Maschine. Auch Maschinenbauer müssen bei allen Strategien und -maßnahmen der Digitalisierung die Mitarbeiter einbeziehen. Ohne die Akzeptanz der Belegschaft werden die Erfolgsaussichten von Digitalisierungsschritten unnötig in Frage gestellt.
3. Der Chief Digital Officer
Ein exzellenter Chief Digital Officer ist der natürliche Kristallisationspunkt für alle Maßnahmen der Digitalisierung. Das gilt für sämtliche Branchen, hat aber im Maschinenbau besondere Brisanz. Denn nur wenige potenzielle Chief Digital Officer besitzen neben dem Digitalisierungs-Know-how auch Expertise im Maschinenbau. Die wäre aber ideal, um Digitalisierungsmaßnahmen an die spezifischen Eigenheiten der Branche zu adaptieren. Prinzipiell können Maschinenbauer die Digitalisierung auch ohne eine derartige Führungskraft starten. In der Praxis zeigt sich jedoch, dass diese neue Abteilung innerhalb von Organisationen an Bedeutung gewinnt.
4. Skepsis in Sachen Automatisierung
Nach wie vor werden viele Automatisierungsmaßnahmen in der Planung kritisch beäugt und von einem gewissen Unbehagen begleitet. Viele Betriebe vertrauen lieber auf Menschen als auf IT-gesteuerte und -automatisierte Maschinen. Verantwortlich dafür ist die erste Digitalisierungswelle um die Jahrtausendwende. Damals machten betriebswirtschaftliche Systeme (Enterprise Resource Planning/ERP) den Unternehmen Hoffnung auf eine automatisierte Planung. In der Praxis erfüllt erst die heutige Künstliche Intelligenz die ersten derartigen Funktionen. Die vollmundigen, aber inhaltsleeren Ankündigungen der ersten Digitalisierungswelle haben zu einer latenten Skepsis geführt. Dennoch kommen Unternehmen heute nicht mehr darum herum, sich mit der Automation von Planungsprozessen zu beschäftigen. Zu komplex, vernetzt und zeitkritisch sind die Auftragsnetze und Wertschöpfungsketten.
5. Datenanalyse und Optimierungsalgorithmen
Eine der häufigsten Ursachen für Pufferzeiten ist die wenig effiziente Maschinenauslastung. Hier liegt demnach das größte Optimierungspotenzial. Durch den Einsatz cleverer Algorithmen lassen sich die Planungsvorgaben flexibel gestalten, ideale Liefer- und Lagerzeiten einkalkulieren und der optimale Einsatz von Personalressourcen, Materialien und Werkzeugen definieren.
Termintreue und Liefergeschwindigkeit sind und bleiben die wichtigsten Ziele im Maschinenbau. Daran wird jede Digitalisierungsmaßnahme gemessen. Daher ist es umso wichtiger, Digitalisierungsprojekte im Vorfeld genau auf deren Nutzen und Sinnhaftigkeit zu überprüfen und dabei die gesamte Wertschöpfungskette im Blick zu haben. Das ist eine elementare Frage der Wettbewerbsfähigkeit. Nur wenn es gelingt, die Hürden entlang der gesamten Wertschöpfungskette abzubauen, kann die Maschinenbaubranche Termintreue und Zuverlässigkeit sichern und langfristig den Qualitätsstandard Made in Germany erhalten. jf
