Meine Beratungsschwerpunkte
Komplexitäts-Management
Komplexität ist diffus und lässt sich nicht direkt messen - verursacht jedoch messbare Kosten an unterschiedlichen Stellen. Sie entsteht durch die Vielfalt an Teilen und Komponenten, Prozessen, Informationen, der Organisationsstruktur und der Unternehmensgröße. Kleine Veränderungen einer Stelle am Produkt oder im Prozess können zu negativen Auswirkungen an anderen Stellen führen, der Zusammenhang wird jedoch meist nicht erkannt.
Im Komplexitätsmanagement oder Complexity-Management werden durch geeignete Methoden und Maßnahmen die Komplexitätstreiber prozesskettenübergreifend identifiziert, verständlich und sichtbar gemacht, um diese zu beherrschen. Ein strategisches Portfolio-Management, ein effektives Varianten-Management, die Entwicklung von Produkt- und Prozessbaukästen und ein durchgängiges Configuration-Management sind sehr wirkungsvoll und müssen in der Organisation verankert werden.
Ein effizientes Komplexitätsmanagement ist heute für Unternehmen unerlässlich, um die Wettbewerbsfähigkeit in den globalen Märkten zu gewährleisten. So ist man schnell, flexibel und dem Markt immer einen Schritt voraus.
Process Excellence
Die meisten Unternehmen arbeiten heute mit Prozessen, mit denen man in der Vergangenheit gewisse Vorteile erzielen konnte. Diese sind meist durch Prozessmanagement in klassischen Ablaufplänen modelliert, mit oftmals kontraproduktiven Prozesszielen versehen und in den IT-Systemen häufig sogar davon abweichend in sehr statischen Strukturen fixiert.
Die Schneidung und somit die Zuständigkeiten der Prozesse folgen in der Regel den Strukturen der Aufbauorganisation. Damit werden innerhalb der „Organisations-Silos“ Verbesserungeprojekte umgesetzt, welche häufig zu einem „lokalen Optimum bei insgesamtem Minimum“ führen, das heißt in der Kette keine oder nur geringe Verbesserungen erzielen.
Auch hier gilt das Flussprinzip aus dem Lean Management: Prozesse müssen in einem stetigen Fluss ohne Verzögerungen oder Unterbrechungen ablaufen. Hierfür reicht es nicht aus, lediglich die einzelnen Teil-Prozesse oder Schritte zu optimieren, sondern es muss der Prozess über den gesamten Lifecycle optimiert werden. Und das nicht mit „one-size-fits-all“ Lösungen, sondern mit passgenauen - aus Best-Practices abgeleiteten - schlanken Prozessen für die jeweiligen Produkte.
Portfolio-Management
Viele Produkt-Portfolios erscheinen sehr komplex und unübersichtlich. Die Hauptursache hier ist in der Regel ein „organisches“ Wachstum – oft über Jahrzehnte. Es wurden neue Generation von Produkten entwickelt, welche oft die Vorgänger nicht substituieren konnten. Dies führt dann zur Koexistenz mehrerer Generationen. Darüber hinaus finden sich zudem auch redundante Produkte, bezogen auf ihre Einsatzmöglichkeiten.
Viele Unternehmen haben bereits Versuche unternommen ihr Produkt-Portfolio zu bereinigen, sind damit jedoch gescheitert: Aus Sorge, dass Umsätze verloren gehen, wegen rechtlicher Hürden oder „weil wichtige Kunden sonst gar nichts mehr bestellen“ und es kommt zu Reaktivierungen. Die Folge sind weitere Kosten.
Mit der richtigen Kostentransparenz und einem Best-Practice Vorgehen lassen sich jedoch meist hohe Einsparungen ohne Umsatzeinbußen realisieren.
Produktentstehungsprozess (PEP)
Produkte zu entwickeln, die gut funktionieren, reicht heute nicht mehr aus. Die Entwicklung muss schnell gehen, Komponenten müssen schnell beschafft oder gefertigt und montiert werden können, Kostenziele sind zu erreichen. Zudem macht klassisches Projektmanagement Abweichungen viel zu spät sichtbar. Mit den bisherigen Vorgehensweisen ist dies für die meisten Unternehmen nicht zu erreichen.
Es benötigt ein strukturiertes Anforderungsmanagement, welches alle Dimensionen der Anforderungen berücksichtigt. Synergiepotentiale müssen durch geeignete Methoden wie Model-Based-Systems-Engineering erkannt, in Gleichteilekonzepten und Baukästen realisiert und in entsprechenden Produktstrukturen abgebildet werden. Änderungen müssen über die gesamte Kette gemanagt und die Zielerreichung über ein Kennzahlen-Management und durch entwicklungsbegleitende Kostenrechnung überwacht werden. Agile Vorgehensweisen unterstützen zusätzlich dabei, Abweichungen frühzeitig zu erkennen.
So lassen sich Kosteneinsparungen und Durchlaufzeitverkürzungen nachhaltig realisieren.
Prozesskostenanalyse und verursachergerechte Kalkulation
Aufgrund von Variantenvielfalt entstehen nicht zu vernachlässigende Aufwände, welche für Unternehmen nicht wertschöpfend sind. Diese Aufwände und die daraus resultierenden Kosten werden in der Regel nicht verursachergerecht in der Kalkulation verrechnet. Dies führt dazu, dass Exoten, also Sondervarianten, durch die Standardvarianten quersubventioniert werden und beim Verkauf Verluste erzeugen. Gleichzeitig werden Kosten fälschlicherweise auf Standardvarianten umgelegt und erzeugen dort Margendruck, was meist zum Verlust von Aufträgen führt.
Darüber hinaus führen klassische Kalkulationen in Unternehmen immer wieder dazu, dass Konzepte wie Baukästen, Gleichteilesysteme oder multifunktionale Bauteile nicht umgesetzt werden, da diese rechnerisch teurer sind - wodurch o.g. Effekte auch an zukünftige Produktgenerationen weitergegeben werden.
Diese negativen Auswirkungen können die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen gefährden. Es braucht daher ein einheitliches Verständnis bezüglich der Einordnung von Produktvarianten sowie die Berücksichtigung in der Kalkulation, um die richtigen unternehmerischen Entscheidungen treffen zu können.
Angebots- und Auftragsabwicklung
Dass der Kunde einen Artikel aus einem Standardprogramm wählt und bestellt, gehört für die meisten Unternehmen der Vergangenheit an. Den Forderungen der Kunden mit Sonderkonstruktionen - also Engineer-to-Order (ETO) - nachzukommen, scheint ebenfalls nicht der richtige Ausweg: Der Kundenwunsch kann zwar bedient werden, jedoch entsteht Aufwand - unabhängig davon, ob man den Zuschlag erhält.
Gefragt sind also Konzepte, bei denen der Kunde - wie bei Configure-to-Order (CTO) - eine bestimmte Produktlinie mit bestimmten Optionen individuell konfiguriert oder sich um Sonderwünsche ergänzen lässt (CTO+). Auch im Engineer-to-Order lassen sich häufig kundenindividuelle Lösungen bis zu einem hohen Grad über Design-Automation verwirklichen, also auf Basis physikalischer und geometrischer Regeln und Layouts.
Durch eine schnellere Angebotserstellung ist man dem Wettbewerb immer einen Schritt voraus, was sich in der Regel auch in einer besseren Hit-Rate auszahlt.
Produktion
Lange Durchlaufzeiten bei gleichzeitig hohen Beständen, hohe Abschreibungen und Verschrottungen, kein Forecast, und Terminjäger machen auch noch die letzte Planung zunichte. Konflikte zwischen den Fertigungsbereichen und der Montage durch den Termindruck komplettieren das Bild.
Um Losgröße 1 abzubilden, muss die Produktionsstrategie überprüft werden: Wurden die richtigen Kernkompetenzen entwickelt? Wie werden Make-or-Buy Entscheidungen getroffen? Wie wird im Produktions-/Werks-Verbund gearbeitet? Sind die Maschinenparks flexibel genug?
Und auch im Operations muss neu gedacht werden: Wie kommt man zu einem verlässlichen Forecast? Wann kann man anonym Fertigen? Wann muss auf Auftragsfertigung gewechselt werden? Auf welcher Stufe erfolgt eine sinnvolle Kundenentkopplung? Wie kann die CAD-CAM-Kette automatisiert werden? Und wie wird der Zielkonflikt zwischen Rüstzeiten und Losgrößen aufgelöst?
Hohe Einsparungen und massive Durchlaufzeitverkürzungen sind in den meisten Fällen möglich.
Data- und Information-Management
Viele Unternehmen haben keinen gestalteten Daten- und Informationsfluss. Und es fehlt auch häufig das Bewusstsein über die Konsequenzen: Daten werden an verschiedenen Stellen redundant gepflegt. Dabei entstehen Pflegefehler. Zudem ist die Konsistenz und Aktualität nicht gewährleistet. All das führt zu Mehraufwänden und somit zu längeren Durchlaufzeiten: Prozesse kommen ins Stocken, Angebote benötigen einen hohen Zeitaufwand, in der Produktion kommt es zu Falsch- oder Fehlteilen, Reparaturen gestalten sich schwierig mangels Wissens über die verbauten Komponenten, usw. In der Folge steigen die internen Kosten.
Die Marktführer in allen Bereichen der Fertigungsindustrie arbeiten mit datengesteuerten Prozessen. Und auch hier gilt wieder das Flussprinzip aus dem Lean Management: Digitale Zwillinge bilden die realen Objekte über alle Phasen des Lebenszyklus synchronisiert über einem digitalen Faden (Digital Thread) ab. Die verschiedenen Digital Threads kombinieren sich zu einem digitalen Netz (Digital Web). Reifegrade und Gateways sichern hierbei die Daten- und Prozessqualität.
Master Data Management / Governance
In den letzten Jahren haben die Stammdatenabteilungen Einzug in die Unternehmen gefunden. Ebenso haben sich einige IT-Lösungen mit einem hohen Automatisierungspotential bei der Datenanlage etabliert. Bei der Einführung dieser Systeme kommt man jedoch sehr schnell an Grenzen: Strikte Governance blockiert die Abläufe mehr, statt zu helfen, da immer wieder kurzfristige Änderungen oder Freigaben benötigt werden. Damit kann sich der Nutzen nicht entfalten, die Datenqualität bleibt überschaubar.
Folglich müssen zunächst die Prozesse in den Wertschöpfungsketten optimiert werden. Währenddessen kann aber in einem ersten Schritt eine „Passive Data Governance“ aufgebaut werden, d.h. Daten werden bereinigt (make it clean) und die Datenqualität durch geeignete Tools fortlaufend überwacht (keep it clean). Sobald die Abläufe in der zentralen Wertschöpfung stabil sind, können die Prozesse für die Aktive Data Governance aufgesetzt werden (clean data first time)
Information-Management
In Unternehmen entstehen eine Vielzahl von Daten und Informationen an verschiedenen Stellen und sehr häufig redundant: Datenblätter, Produktbeschreibungen, Technische Daten, Kataloge, Bedienungsanleitungen, Marketingmaterial, usw. Zumeist in Dokumenten irgendwo angelegt, werden Inhalte kopiert, angepasst, ggf. übersetzt und in neuen Dokumenten abgelegt. Es mangelt also nicht an Informationen. Aber was ist nun der letzte Stand? Und wo ist dieser zu finden?
Das Strukturieren und zentrale Verfügbarmachen von Daten in den relevanten Sprachen ist ein Themenfeld, welches viele Unternehmen noch nicht erkannt haben. Durch Vermeidung von Redundanz in der Pflege lassen sich Personalkosten einsparen. Ebenso entstehen Kosten, wenn Mitarbeitende mit veralteten Informationen arbeiten, z.B. in Kundengesprächen. Suchen in strukturierten Daten bringen zudem exakte Ergebnisse. Der Einsatz von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz eröffnet darüber hinaus weitere Möglichkeiten, z.B. im Solution Selling oder der interaktiven Störungsbeseitigung.
Product Data Management
Nur wenige Unternehmen haben ein zentrales Produktdatenmanagement aufgebaut. Meist werden in nicht verbundenen IT-Systemen bestimmte Daten gehalten und häufig redundant gepflegt: CAD-Daten, CAM-Programme, Stücklisten, Dokumente, Werkstoffe, Simulationsdaten, usw.
Hier braucht es einen Paradigmenwechsel zu einem zentralen Backbone, in welchem alle Daten über den gesamten Product Lifecycle verwaltet werden. Der Aufbau entsprechender Produktstrukturen als Bibliothek für alle Informationen ist das zentrale Element, insbesondere für den Aufbau von Gleichteile-, Baukasten- und Plattformsystemen. Sie bieten ein hohes Automatisierungspotential für alle Folgeprozesse. Durch ein entsprechendes Configuration Management werden Konsistenz und Absicherung unterstützt oder neue Geschäftsmodelle wie z.B. das Update von Produkten bei den Kunden vor Ort ermöglicht. Zudem helfen Produktstrukturen beim Visualisieren, Verstehen und Management von Produktkomplexität und –Varianz.
Viele OEMs haben hier Milliarden investiert und könnten ohne diese Strukturen ihre heutigen Produktpaletten und Geschäftsmodelle nicht umsetzen.
Digitalisierung
Viele Optimierungsprojekte finden überwiegend in den IT-Systemen statt, meist mit überschaubarem Erfolg. Vermutlich wird dies durch die Versprechungen der großen Softwarehersteller getrieben, die uns auf ihren Hochglanzfolien erklären, dass Digitalisierung ausschließlich mit ihren Technologien gelingen kann.
Unternehmen arbeiten heute zudem nicht selten mit Prozessen, mit denen man in der Vergangenheit gewisse Vorteile erzielen konnte. Diese sind in IT-Systemen häufig in sehr statischen Strukturen fixiert. Ein zentraler Bestandteil der Digitalisierung liegt darin, diese Strukturen wieder aufzuweichen und gleichzeitig die zu den definierten Prozessen und Informationsstrukturen passenden Systeme zu implementieren.
Die Vernetzung der Systeme (PLM, ERP, MOM, etc.) und der Einsatz von neuen Technologien und Lösungen (z.B. Maschinenkommunikation, Echtzeitdatenverarbeitung, Künstliche Intelligenz, etc.) ermöglichen die zentralen Wertschöpfungsketten von der Produktentstehung über die Positionierung zum Markt, durch die Fertigung bis zum Aftersales und Service sehr flexibel zu gestalten und stark zu automatisieren.
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