IT und OpEx für die digitale Transformation zusammenbringen

Greg Kinsey | 1/3/2022

Themen: Praediktiven Analysen, Datenanalysen, Datenkompetenz, digitale Umgestaltung, digitale Transformation

 

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Unser Gastblogger ist Greg Kinsey, ein Branchenberater und Partner bei der internationalen Unternehmensberatung und Minitab Gold Level Consultant Argon & Co. Er unterstützt Industrieunternehmen bei ihrer Industrie 4.0-Strategie, der Implementierung, Einbindung und Ausrichtung von Stakeholdern, dem Einsatz von Genba und der Verwirklichung von Vorteilen.

Greg verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung in der Fertigungsindustrie, vor allem in der Automobil-, Elektronik-, Luft- und Raumfahrt- und Konsumgüterindustrie auf der ganzen Welt.

Wir hatten die Gelegenheit, seine Gedanken zu verschiedenen Themen für eine Reihe von Artikeln einzuholen. In diesem Blog teilt Greg seine Vision für die digitale Transformation.

Wie definieren Sie die digitale Transformation?

Für viele Personen geht es bei der digitalen Transformation darum, neue Technologien zu betrachten und sich zu fragen: „Was kann ich mit dieser Technologie machen?“ Doch in der Praxis ist dies rückwärts gedacht. Für mich sollte sich die digitale Transformation mehr auf die Transformation und weniger auf die Technologien konzentrieren. Sie sollte zielorientiert sein und zu einer klaren Vision zukünftiger Wettbewerbsfähigkeit führen.

Die Frage ist, was möchten Sie transformieren? Ihren Betrieb? Prozesse? Kultur? Geschäftsmodell? Lieferkette? Ihr Produktangebot? Und wie wird sich das darstellen? Bei der digitalen Transformation geht es darum, Technologien einzusetzen, um betriebliche Fähigkeiten und Kompetenzen neu zu erfinden und dadurch in Zukunft einen angestrebten Zustand zu erreichen.

Wenn ich mich mit Kunden treffe, frage ich häufig: „Haben Sie eine Vision Ihrer Fabrik der Zukunft? Was möchten Sie wirklich erzielen? Wie wird Ihr Betrieb 2030 aussehen?“ Es überrascht mich, dass es den Verantwortlichen häufig schwerfällt, eine klare Antwort zu finden. Es ist eine wichtige Frage, weil sie Ihre Strategien für Operational Excellence und die digitale Transformation bestimmt.

Was ist Operational Excellence?

Herkömmlicherweise haben Teams für Operational Excellence einen strengen „Kaizen“-Auftrag mit Schwerpunkt auf den ärgerlichen Problemen, die jeden Tag die Performance bremsen – Engpässe, Defekte, Ausfallzeiten usw. Dies ist absolut notwendig. Der Anwendungsbereich von Operational Excellence sollte jedoch auf das Aufbauen von neuen Fähigkeiten und die daraus resultierenden Steigerungen bei der Performance ausgeweitet werden. Es geht darum, die Funktionsweise Ihres Betriebs neu zu erfinden.

Im Wesentlichen definiert Operational Excellence das „Was“ der digitalen Transformation, während die Technologien definieren, „wie“ Sie dorthin gelangen. Die mit Operational Excellence betrauten Mitarbeiter sollten umfassend erkunden, wie die Digitalisierung hierbei zur Befähigung dienen kann. Die meisten IT-Teams sind nicht besonders vertraut mit den operativen Aspekten eines Fertigungs- oder Logistikstandorts. Daher kann die IT-Abteilung die digitale Transformation nicht alleine definieren und durchführen.

Die Herausforderung ist also, wie diese beiden Teams zusammengebracht werden können, damit die digitalen Technologien Operational Excellence fördern können, um die definierten Ziele und die Zukunftsvision zu realisieren.

Interessieren Sie sich für weitere Artikel von Greg Kinsey? Lesen Sie seinen Blog "Black Belts können (und sollten) die digitale Transformation in der Produktion anführen". Weiterlesen >

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Warum ist es bei der digitalen Transformation erforderlich, Ihr Betriebsmodell neu zu erfinden, um neue Formen der Arbeit zu schaffen?

Jede industrielle Organisation beruht auf einem Betriebsmodell. Die Abläufe im Betrieb wurden auf eine bestimmte Weise aufgesetzt, und in einigen Organisationen gibt es eine Vision, wie dieses Modell verbessert werden könnte. Wenn Sie das Modell transformieren, können Sie eine radikal andere Performance erlangen.

Ein Beispiel ist die Entwicklung der Lean-Produktion über die letzten 30 Jahre. Lean ist ein fundamental anderes Produktionsmodell, das nur halb so viel Fläche und halb so viele Eingaben erfordert, sei es Energie, Materialien, Arbeitsaufwand und andere Dinge, die in den Prozess eingehen. Das Lean-Modell ist an das berühmte Toyota-Produktionsmodell angelehnt und umfasst radikal neue Formen der Arbeit und der Entwicklung Ihrer Arbeitskräfte.

Oder nehmen Sie ein anderes Beispiel, bei dem sich ein rapider Wandel bei den Kundenanforderungen vollzieht. Möglicherweise verschiebt sich die Marktnachfrage hin zu mehr individualisierten Produkten. Zur Umstellung auf eine Individualisierung in großem Maßstab muss Ihr Betriebsmodell neu erfunden werden. Dies ist nicht einfach, da wahrscheinlich Einschränkungen im Zusammenhang mit Ihren Zulieferern bestehen. Möglicherweise wechseln Sie vielleicht zur gleichen Zeit zu mehr lokalen und nachhaltigen Lieferanten. Und Ihr Produktionsmodell ist eventuell auf Durchläufe mit hohen Volumina optimiert. Sie sehen also, dass eine Änderung Ihres Betriebsmodells enorm komplex sein kann. In der Regel gibt es ein komplexes Netz aus wirtschaftlichen, politischen, gesellschaftlichen und markbezogenen Zwängen, die sich auf Ihren Betrieb auswirken.

Diese Beispiele zeigen, warum eine digitale Transformation nicht isoliert von anderen Bereichen erfolgen kann. Sie müssen die digitale Strategie mit einer Gesamtstrategie kombinieren, um Ihr Betriebsmodell neu zu erfinden.

Wie können Organisationen ihre Teams für IT und Operational Excellence Ihrer Meinung nach am besten zusammenbringen?

Die Ausrichtung muss ganz oben starten. In meiner Erfahrung wird es sich später rächen, wenn sich das Führungsteam nicht die Zeit nimmt, zu einer Übereinkunft zu kommen. Im ersten Schritt müssen die Führungskräfte eine Vision zum Transformieren des Wertstroms von Anfang bis Ende vereinbaren.

Der Wertstrom umfasst, wie Wert geschaffen wird, wie die Menschen arbeiten, wie sich das Material bewegt, wie Prozesse funktionieren, wie IT-Systeme funktionieren und wie das Management seine Funktionen ausübt. Das Führungsteam sollte in gesunden Diskussionen untereinander einen gemeinsamen Ansatz entwickeln.

Was sind unsere Prioritäten? Wo fangen wir an? Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle? Welche sind kurzfristig? Mittelfristig? Langfristig? Und wie sieht Erfolg aus? Welche Ergebnisse wollen wir erzielen? Was bedeutet das ausgedrückt in betrieblichen KPIs.

Es ist unabdingbar, dies am Anfang richtig zu machen. Es muss eine klare Richtung geben.

Der zweite wichtige Aspekt ist es, funktionsübergreifende Arbeitsgruppen zusammenzubringen, in denen Mitarbeiter des operativen Bereichs umfassend vertreten sind. Echte Innovation wird erzielt, wenn Sie die Personen an Bord holen, die in den Prozessen arbeiten. Auf Japanisch wird dies als Gemba bezeichnet – der Ort, an dem Wert geschaffen wird. Die Mitarbeiter in der Produktion haben gewöhnlich viele Ideen und Einblicke, die Sie nutzen können, um digitale Anwendungsfälle und Lösungen auszuarbeiten. Und da sie die Benutzer der digitalen Lösungen sein werden, ist es wichtig, ihre Anforderungen beim Gestalten der Benutzererfahrung zu berücksichtigen.

Außerdem ist es unerlässlich, die Akzeptanz der Benutzer zu gewinnen. Wenn den Menschen eine Technologie aufgezwungen wird, egal ob besser oder nicht, kann es geschehen, dass sie diese ablehnen, sabotieren, kritisieren oder deren Erfolg auf andere Art verhindern, weil sie niemand nach ihrer Meinung gefragt hat. Während des gesamten Prozesses ist eine gute Kommunikation wesentlich.

Was waren die kritischen Faktoren, die zum Erfolg der von Ihnen begleiteten digitalen Transformationen beigetragen haben?

Der wichtigste Faktor ist, den Schwerpunkt auf Innovation und nicht auf Technologie zu legen. Bei der Innovation geht es darum, die Probleme, die Sie lösen wollen, zu untersuchen und ausführlich zu analysieren. Manchmal muss man dabei die Fragen selbst in Frage stellen – „Stelle ich eigentlich die richtigen Fragen?“ Es geht dabei um Dinge wie ethnografische Untersuchungen – wie erledigen Menschen Dinge jetzt, und wie könnten sie sie anders, vielleicht besser angehen? Es geht um die Ideenfindung, bei der manchmal verrückte Ideen vorgebracht werden, die zu einem Durchbruch führen können. Es geht um die Ideenfindung und das Experimentieren.

Warum kann eine digitale Transformation fehlschlagen?

Wahrscheinlich ist die häufigste Ursache des Scheiterns, dass der Schwerpunkt zu stark auf die Lösung gelegt wird. Manchmal freunden sich Menschen zu früh mit einer Lösung an und möchten einfach nur noch die Technologie installieren, ohne die zu lösenden Probleme im Rahmen von Operational Excellence zu analysieren. Die Technologie ist dann wie ein Hammer, der nach Nägeln sucht. Dies lenkt die Verantwortlichen davon ab, sich auf die potenziellen Anwendungsfälle zu konzentrieren und innovative Ansätze zum Lösen der echten Probleme zu erkunden. Ich denke, dass die IT-Branche mit ihren produktorientierten Vermarktungsansätzen der vergangenen 20 Jahre selbst einen Teil der Schuld daran trägt.

Eine zweite Ursache des Scheiterns ist das Fehlen einer internen Übereinkunft im Managementteam, was ich bereits angesprochen habe.

Und die dritte Ursache bezieht sich auf das, was wir vorhin besprochen haben. Ist Ihr Ziel, jede Menge Technologie zu installieren oder die Form der Arbeit zu transformieren? Die Digitalisierung bedeutet auch die Umgestaltung von Prozessen und organisatorische Änderungen in großem Ausmaß. Und normalerweise muss das gesamte Managementmodell modernisiert werden.

Der Chief Marketing and Strategy Officer von Minitab, Joshua Zable, erläutert, wie Technik und Technologie zusammenkommen, um die digitale Transformation zu erreichen. Sehen Sie sich unsere Webinar-Aufzeichnung auf Englisch an >

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Was wird die 4. industrielle Revolution?

Seit 2015 kursiert der Begriff einer 4. industriellen Revolution. Das Konzept war schon immer eher vage definiert, aber für viele dreht es sich einfach um die massive Bereitstellung von Technologien, insbesondere IT (Informationstechnik) und OT (Betriebstechnik). Ich teile diese vereinfachende Ansicht nicht. Und nebenbei gesagt ist der zunehmende Einsatz von IT und OT in der Industrie kein neuer Trend. Industrieroboter, IT und Enterprise-Software, z. B. MES, die in den 1980er-Jahren ins Leben gerufen wurden, sind Kinder der 3. industriellen Revolution.

Wenn wir uns diese industriellen Revolutionen genauer anschauen, erkennen wir, dass sie sich hauptsächlich um fundamentale Änderungen bei der Art drehen, wie Arbeit erledigt wird. Dies bedeutet eine Änderung beim Produktionsmodell, was eine Transformation bei den Arbeitskompetenzen, Organisationsmodellen und Managementmethoden erfordert. Die sozialen und wirtschaftlichen Modelle der Industrie werden revolutioniert.

Ganz grob könnten wir Folgendes festhalten:

  • Bei der 1. industriellen Revolution ging es um die Spezialisierung der Arbeit. Handwerker.

  • Bei der 2. industriellen Revolution ging es um standardisierte Arbeit, Massenproduktion und Taylorismus. Die Konzepte von Henry Ford.

  • Bei der 3. industriellen Revolution ging es um Pull-Systeme mit autonomen Arbeitern, häufig mit One-Piece-Flow und U-förmigen Zellen. Die Konzepte von Toyota.

Wir sind also innerhalb von ungefähr 250 Jahren von spezialisierter zu standardisierter zu autonomer Arbeit übergegangen.

Ich glaube, dass die 4. industrielle Revolution einen Wandel hin zu Wissensarbeit bringen wird. Industriearbeiter werden nicht mehr für physische Arbeit, sondern für Wissensarbeit bezahlt. Der Wert, den sie schaffen, wird darauf beruhen, was sie wissen und wie sie Daten zusammenbringen, um die Produktivität zu optimieren, Probleme zu lösen, Prozesse zu überwachen und den Betrieb zu steuern. Ein Großteil der physischen Arbeit wird von autonomen oder teilautonomen Maschinen erledigt. Dies sehen wir in modernen Elektronik- oder Automobilfabriken bereits heute.

Diese 4. industrielle Revolution sollte zu markanten Änderungen in den wirtschaftlichen und sozialen Modellen der Industrie führen, wie bereits die vorausgegangenen Revolutionen. Eine Organisation, die eine derartige Transformation anstrebt, kann diese nicht nur auf die Technologie beschränken. Sie sollten über Ihre Fabrik der Zukunft, die betrieblichen Fähigkeiten und die erforderlichen Mitarbeiterkompetenzen nachdenken.

Es ist außerdem wichtig, eine Vision dafür zu entwickeln, inwiefern die wissensbasierte Belegschaft in der Industrie besser sein wird: besser für die Gewinne, besser für den Planeten, besser für Ihre Kunden und – am wichtigsten – besser für die Arbeiter selbst.

Wie passt die prädiktive Analytik in dieses Bild?

Sehr gute Frage. Es ist großartig, mit einer hohen Wahrscheinlichkeit Probleme vorhersehen zu können, bevor sie tatsächlich eintreten. Und das ist, was als prädiktive Analytik bezeichnet wird. Ich kann mir niemanden an irgendeinem Arbeitsplatz vorstellen, der Probleme nicht gerne genau vorhersagen wollte, bevor sie auftreten. Mein Team bei Hitachi Vantara hat mit Projekten in diesem Bereich begonnen, mit fortschrittlicher Ursache-Wirkungs-Modellierung basierend auf datenwissenschaftlichen Prinzipien. Die drei wichtigsten Anwendungsfälle in der Fertigung sind: Qualitätsprobleme prognostizieren, ungeplante Ausfallzeiten prognostizieren und Produktionsengpässe prognostizieren.

Wenn den Bedienern die prädiktiven Daten vorliegen, können sie diese in einigen Fällen nutzen, um zu verhindern, dass das Problem auftritt, wobei wir uns hier schon fast im Bereich der präskriptiven Analytik bewegen.

„Die prädiktive Analytik ist leistungsstark und wird den Charakter der Belegschaft sowie die Formen der Arbeit fundamental ändern.“ – Greg Kinsey

Der Fertigung wird nachgesagt, dass sie reaktiv ist. Dauernd müssen „Brände gelöscht“ und Anlagen repariert werden, die unerwartet Störungen aufweisen. Meiner Meinung nach ist das Versprechen der digitalen Transformation, eine proaktivere und kontrollierte Umgebung zu schaffen, in der stets eine Menge Wissen über die Geschehnisse zur Hand ist. Das Telefon in Ihrer Hand wird zur wichtigsten Quelle der Informationen, die Sie benötigen, um Ihre täglichen Aufgaben zu bewältigen. Auf der Grundlage von Daten werden Sie vor Problemen gewarnt, bevor sie auftreten. Es gibt weniger Brände zu löschen und weniger Stress. Die Menschen übernehmen souverän die Kontrolle.

Der Begriff „datengestützt“ ist wahrscheinlich überstrapaziert. Doch wenn die Menschen die Macht von Echtzeit-Daten nutzen können, ändert sich das Wesen ihrer täglichen Arbeit. Die Revolution ist da, wenn es sich bei diesen Menschen nicht mehr nur um die Führungskräfte im Büro handelt, sondern auch um die Fahrer, die Maschinenführer, die Qualitätsmanager und das Wartungspersonal am Gemba. Wenn die Mitarbeiter am Gemba von einer datengestützten Arbeitsumgebung profitieren, sind wir vielleicht in der 4. industriellen Revolution angelangt.

Sind Sie bereit, die Kontrolle über Ihre Daten zu erlangen und datengesteuerte Innovationen anzukurbeln?

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