Operational Excellence ist ein Ansatz, der Menschen, Prozesse und Fähigkeiten aufeinander abstimmt, um stetiges Wachstum und Verbesserungen zu erzielen. Kurz gesagt, die Implementierung eines Operational Excellence-Programms rationalisiert Organisationen, um die Effizienz zu maximieren, was ihnen ermöglicht, Kosten zu senken, die Produktqualität zu verbessern und die Konsistenz und den Zusammenhalt im Herstellungsprozess sicherzustellen.
Effizienz ist einer der wichtigsten Aspekte von Operational Excellence, wobei die Reduzierung von Fehlern und nahtlose Prozesse zu den Kernpunkten gehören. Die Fähigkeit, dem Kunden rechtzeitig und organisiert einen Mehrwert zu liefern, ist ein wesentlicher Bestandteil des Betriebs.
Die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten ist eine der größten Herausforderungen, mit denen Unternehmen angesichts der digitalen Transformation zu kämpfen haben. Wenn Unternehmen in der Lage sind, ihre Daten zu nutzen, um erfolgreich Einblicke zu gewinnen, die erforderlich sind, um die wichtigsten Produktionseinschränkungen zu identifizieren, zu priorisieren und die Ressourcen darauf zu konzentrieren, können sie dem Kunden nahtlos wertvolle Serviceleistungen bieten.
Gewissenhaftes Bemühen um Operational Excellence ist eine starke Wachstumsstrategie für Hersteller. Die Umsetzung von Best Practices, wie z. B. Investitionen in effiziente Abläufe und digitale Transformation, setzt einen hohen Standard für Teammitglieder und Kunden gleichermaßen.
Industrie 4.0 ist die Anwendung von IoT, Automatisierung und Robotik, vorausschauender Wartung, Simulation und additiver Fertigung, um die Arbeitsweise von Fertigungsunternehmen zu verändern. Die vierte industrielle Revolution wird durch den Bedarf an Operational Excellence angetrieben - um die Effizienz zu steigern, besser mit Unsicherheiten umzugehen, die Qualität zu verbessern, Ausfallzeiten zu reduzieren und bestehende Geschäftsmodelle zu verändern.
Die meisten Unternehmen tun sich schwer damit, ihre Daten so zu nutzen, dass sie die erforderlichen Erkenntnisse gewinnen, um akute Produktionsengpässe zu identifizieren, zu priorisieren und Ressourcen auf diese zu konzentrieren. Mit einem standardisierten Performance-Management-Ansatz, der das industrielle Internet der Dinge (IIoT) nutzt, können Hersteller jedoch automatisch die Takt- und Zykluszeiten erfassen und analysieren, um sich entwickelnde Engpässe in ihren Arbeitszentren, Produktionslinien und Fabriken zu identifizieren.
Unternehmen sammeln zwar oft eine Vielzahl von Daten, aber es fehlt ihnen der Einblick in die Bedeutung der Daten - welches Problem zuerst gelöst werden muss und wie man anschließend die wirkungsvollste Lösung bereitstellt. Wenn ein unvollständiges Verständnis der Szenarien im Zusammenhang mit dem ermittelten Verlustbereich vorliegt, führt die gewählte Verbesserung möglicherweise nicht zu den gewünschten Ergebnissen. Wenn Management und Fertigungsteams nicht im Gleichschritt arbeiten, kann ein Mangel an Transparenz und Zusammenarbeit dazu führen, dass Probleme mit der technischen Ausstattung übersehen werden, was letztlich zu höheren Ausfallzeiten führt. Die Mitarbeiter in der Fertigung/Produktion und das Management müssen zusammenarbeiten, um die Daten proaktiv zu analysieren und die Produktivität zu steigern.
Ohne umfassende, genaue Einblicke ist es sehr schwierig, betriebliche Tendenzen aufzudecken und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Veralteten Fertigungssystemen mangelt es an der Koordination zwischen Management und Fertigungsteams, was die Tür für verschiedene Unterbrechungen und zu viele bewegliche Teile öffnet. Diese analogen Prozesse sind größtenteils nicht in der Lage, kompliziertere Probleme wie Ausfallzeiten zu bewältigen, was bedeutet, dass systematische Upgrades erforderlich sind, um die zunehmende Anzahl von Variablen zu bewältigen, die die Produktionsleistung heutzutage beeinflussen.
Letztlich ist es schwierig, den Status dieser Korrekturmaßnahmen zu verfolgen und ihre Auswirkungen zu messen, sei es in funktioneller oder finanzieller Hinsicht.
Die fortschrittlichste Art, Operational Excellence zu erreichen, ist die Kombination mit Digital Performance Management (DPM), einem systematischen, in sich geschlossenen Problemlösungsansatz, der durch vier digitale Fähigkeiten gestärkt wird: Priorisierung, Analyse, Verbesserung und Validierung. Auf diese Weise können Hersteller die absoluten Top-Möglichkeiten für finanzielle Verbesserungen leichter identifizieren, priorisieren, analysieren und validieren. Durch das Sammeln von Daten und deren Weiterleitung an leistungsstarke und sichere On-Premise- oder Cloud-basierte Plattformen kann eine DPM-Lösung die Produktionseffizienz um mindestens 5-20% steigern.