Prozessanalyse als Voraussetzung für die erfolgreiche Di ... / 4 Auswertungen

Neben der vollständigen und übersichtlichen Darstellung der Datenflüsse in ihrem Zusammenwirken war die Analyse der gesammelten Informationen ein zentrales Ziel des Projekts. Mit den Ergebnissen kann die Steuerung der Prozesse – und damit letztlich des gesamten Unternehmens – verbessert werden.

Bereits während der Aufnahme der Daten wurden Auffälligkeiten notiert. Am Ende des Projekts wurden in einem Workshop weitere Erkenntnisse aus der Dokumentation erarbeitet. Die Liste der Auffälligkeiten wurde kategorisiert und priorisiert. Auf diese Weise ergaben sich klare Handlungsfelder und in diesen klare Empfehlungen für Sofort-Maßnahmen zur Verbesserung der Durchgängigkeit etc. Es wurden 127 Auffälligkeiten dokumentiert, die wie in Abb. 11 gezeigt strukturiert wurden.

Abb. 11: Dokumentation von Schwachstellen

Obwohl es sich um eine IT-orientierte Dokumentation handelt, waren die meisten Auffälligkeiten Prozess-Schwachstellen. Beispiel: Arbeitsgänge werden erst am Ende der Schicht vom Schichtführer im MES-System bzw. ERP-System zurückgemeldet; dadurch stehen Informationen über den Fortschritt der Fertigungsaufträge nicht in Echtzeit zur Verfügung und eine Steuerung des Prozesses wird deutlich erschwert.

In einem weiteren Beispiel wurde festgestellt, dass keine aktive Nutzung der Maschinendaten erfolgte, wodurch auch keine echte "Big-Data-Anwendung" möglich ist wie z. B. Predictive Maintenance. Das Projekt hat die Aufbereitung und Verwendung dieser Sensordaten allerdings initiiert. Zukünftig werden Daten gesammelt und sowohl zur Steuerung der bestehenden Prozesse, als auch zur Gestaltung neuer Prozesse verwendet. Ein Beispiel für neue Prozesse wäre eine andere Art der Qualitätsprüfung. Auf Basis von vielfältigen Sensordaten wie Temperatur, Druck, Ausschussteile etc. könnte die Qualität der Produkte "in-process" geprüft werden bzw. entschieden werden, ob eine manuelle Prüfung erforderlich ist. Dies würde den gesamten Fertigungsprozess drastisch verkürzen und deutlich kostengünstiger machen.

Abb. 12: Abhängigkeiten von Daten

Weitere Auswertungsfragen, die sich aufgrund der Datenattribute und Prozesszuordnung durch einfache Auswertungen beantworten lassen, sind unter anderem:

• Welcher Prozess erzeugt/nutzt welche Daten?
• Welches IT-System wird in welchem Prozess genutzt?
• Welches System hält welche Masterdaten?
• In welchen anderen Systemen werden diese Daten noch verwendet?
• Welche Daten liegen auf welchem Server?
• Wo werden Stammdaten erzeugt?
• Welche Daten werden offiziell archiviert?

Diese Auswertungen sind sowohl aus den ARIS-Modellen heraus möglich als auch aus der Excel-Datei mit den aufgenommenen Detailinformationen. Die Auswertungen erlauben Aussagen in diverse Richtungen und unterstützen so die Unternehmenssteuerung und die Prozessoptimierung.