Eine marktsynchrone Produktion erf\u00fcllt die Kundenanforderungen (Effektivit\u00e4t) mit einem m\u00f6glichst geringen Ma\u00df an Verschwendung (Effizienz). Das Produktionscontrolling ist dabei die Systematik, die den Erfolg dieser Bem\u00fchungen quantifiziert und bewertet. Das Aush\u00e4ngen g\u00e4ngiger Kennzahlen ist nur der erste Schritt (Bild1).<\/p>\n\n\n\n
![](\"https:\/\/www.cim-aachen.de\/wissensdatenbank\/zahlen-daten-fakten-fuer-eine-moderne-produktion\/img\/ZWF092010-Kennzahlenvisualisierung.jpg\")
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W\u00e4hrend bez\u00fcglich der Kundenseite in der Regel noch Konsens herrscht, dass Lieferzeit und Termintreue zentrale Erfolgsgr\u00f6\u00dfen sind, liegen die Meinungen auf der Kostenseite h\u00e4ufig weit auseinander. Urs\u00e4chlich hierf\u00fcr sind drei zentrale Aspekte: Zum einen variiert der inhaltliche Schwerpunkt von Kennzahlen in Abh\u00e4ngigkeit der Fertigungsumgebung. Eine personalintensive Montage wird nach anderen Gesichtspunkten gesteuert als eine kapitalintensive Fertigung. Ein hoher OEE (Overall Equipment Efficiency = Anlagenverf\u00fcgbarkeit x Anlagennutzungsgrad x Qualit\u00e4tsrate) ist beispielsweise in der kapitalintensiven Produktion eine zentrale Steuerungsgr\u00f6\u00dfe, wird aber auch nur dann ben\u00f6tigt, wenn nicht ins Lager, sondern zum Kunden produziert bzw. Verf\u00fcgbarkeit im Bedarfsfall sichergestellt werden soll [1].<\/p>\n\n\n\n
Zum anderen herrscht h\u00e4ufig Uneinigkeit dar\u00fcber, wie diese Kennzahlen zu definieren sind. Neben der reinen Definition der Kennzahl ist die Bilanzh\u00fclle, f\u00fcr die sie gemessen wird, ein wesentlicher Aspekt. Ein Beispiel daf\u00fcr ist der Flussfaktor (Summe aller Hauptzeiten\/Gesamtdurchlaufzeit), der pro Produktionsbereich gut sein kann, bereichs\u00fcbergreifend jedoch nicht wettbewerbsf\u00e4hig ist, da lange \u00dcbergangszeiten zwischen einzelnen Fertigungsbereichen im System hinterlegt sind oder ein komplexer Materialfluss bzw. falsche Planungsalgorithmen den Logistiker zur Verzweiflung treiben. Das Ergebnis spiegelt sich dann in langen Durchlaufzeiten und hohen Work-in-Process-Best\u00e4nden wieder.<\/p>\n\n\n\n
Schlie\u00dflich stellt sich die Frage, wie diese Kennzahlen plausibel, mit m\u00f6glichst wenig Aufwand, aber dennoch aktuell gemessen werden, um tats\u00e4chlich auch steuernd eingreifen zu k\u00f6nnen. H\u00e4ufig kommen die Daten aus unterschiedlichen Systemen, wie z.B. ERP, MES oder CAQ, und m\u00fcssen entsprechend konsolidiert werden. In der Praxis sieht es dann so aus, dass entweder die Vergangenheit bew\u00e4ltigt wird, da die Zahlen erst am 6. Arbeitstag des Folgemonats festliegen, oder ein nicht vertretbarer Aufwand f\u00fcr deren Ermittlung stattfindet. Letztlich hat dann doch wieder jeder eine unterschiedliche Datenbasis, auf der keine fundierten Entscheidungen getroffen werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Auch wer bis hierhin alles richtig gemacht hat, kann sich immer noch nicht sicher f\u00fchlen, denn Stammdatenqualit\u00e4t ist in allen Unternehmen ein wichtiges Thema.<\/p>\n\n\n\n
Modernes Produktionscontrolling<\/strong> Die Erarbeitung der Systematik setzt, grundlegendes Verst\u00e4ndnis der Produktions- und Wirkzusammenh\u00e4nge voraus. Ein Blick \u00fcber den Tellerrand ist in der Regel hilfreich. Ein zentraler Aspekt ist, die Unternehmensziele nat\u00fcrlich entsprechend zu ber\u00fccksichtigen, gleichzeitig aber die bereichsspezifischen Belange nicht zu vernachl\u00e4ssigen. Ein reiner Top-down-Ansatz bei der Kennzahlenmodellierung birgt die Gefahr, alle Fertigungsbereiche \u00fcber einen Kamm zu scheren. Genau wie ein Produktionssystem Bereichsspezifika ber\u00fccksichtigen muss, sind Kennzahlensysteme in Abh\u00e4ngigkeit folgender beispielhafter Fragestellungen auszurichten:<\/p>\n\n\n\n Welche Kennzahlen dann ausgew\u00e4hlt werden, h\u00e4ngt von diesen und weiteren Fragestellungen ab. Letztendlich haben sie aber nur einen Zweck: Die Wirksamkeit des Produktionssystems zu bewerten (Bild 2). Entsprechend einer Kennzahlensystematik muss dies hierarchisch aufgebaut sein, damit die Kennzahlen von der Ebene, die sie bewertet, auch beeinflusst werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n Deswegen ist der “Controlling-Aspekt” auf der Shop-floor-Ebene in der Regel unangebracht, auf der Produktionsleiterebene aber sicherlich sinnvoll. Ein Produktionssystem gibt den Mitarbeitern beispielsweise vor, wie viele Beh\u00e4lter mit wie vielen St\u00fcckzahlen an welcher Stelle ben\u00f6tigt werden, um eine Produktion im Fluss sicherzustellen. Der Produktionsleiter hingegen sollte seinen WIP (Work-in-Process) auch in Euro kennen.<\/p>\n\n\n\n Systemseitig bedeutet “modernes” Produktionscontrolling aber nicht das “Zusammenschaufeln” von Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen in bunten Excel-Diagrammen. Denn unabh\u00e4ngig vom Aufwand, der sich dahinter verbirgt, sind diese Daten h\u00e4ufig schon wieder veraltet, ehe Sie \u00fcberhaupt gespeichert werden. Produktionscontrolling ist dann wirksam, wenn kurzfristig Entscheidungen auf Basis vorliegender Fakten getroffen werden.<\/p>\n\n\n\n Production Intelligence<\/strong> Wirft man hier einen Blick \u00fcber den Tellerrand, erkennt man, dass genau diese Anforderungen die Heimat klassischer Business Intelligence (Bl)-Systeme sind, die in vielen Unternehmen in Controlling und Vertrieb bereits zum Einsatz kommen. W\u00e4hrend im Krisenjahr 2009 der Software-Markt um 13 Prozent zur\u00fcckgegangen ist, wuchs hingegen der BI-Markt um 8 Prozent [3]. Hintergrund hierf\u00fcr ist schlicht die Forderung nach mehr Transparenz (gegen\u00fcber Banken und Investoren) sowie k\u00fcrzeren Entscheidungszyklen.<\/p>\n\n\n\n In der Fertigung hingegen ist Business Intelligence noch nicht angekommen. Dabei lassen sich die o.g. Anforderungen mit intelligent gestalteten Kennzahlen-Cockpits vollst\u00e4ndig erf\u00fcllen (Bild 3).<\/p>\n\n\n\n Die meisten ben\u00f6tigten Daten, ob Best\u00e4nde, Produktivit\u00e4t, Durchlaufzeiten oder Flussfaktor, sind in der Regel in irgendwelchen Systemen vorhanden und m\u00fcssen lediglich konsolidiert und aufbereitet werden. Auch ist es heute mit dem richtigen System nicht mehr so, dass aufw\u00e4ndige OLAP-Cubes erstellt werden m\u00fcssen, um Reports zu generieren. Vielmehr kann sich der Anwender selbst das Cockpit nach seinen Anforderungen zusammenstellen. Produktionsleiter und -controller k\u00f6nnen dabei aus unterschiedlichen Blickwinkeln die Effizienz des Produktionssystems bewerten, die Aktualisierung erfolgt “auf Knopfdruck”.<\/p>\n\n\n\n Dar\u00fcber hinaus l\u00e4sst sich die Intelligenz solcher Systeme f\u00fcr weitere Ans\u00e4tze nutzen, Fertigungsauftragsanalysen (welche Fertigungsauftr\u00e4ge laufen mit welchem Mengenger\u00fcst \u00fcber welche Maschinen, und wie sind diese real ausgelastet?), Losgr\u00f6\u00dfenoptimierungen (wie gro\u00df darf die Losgr\u00f6\u00dfe maximal sein, um eine ideale Wiederbeschaffungszeit sicherzustellen?) oder schlicht ABC-\/XYZ-Auswertungen stehen ohne Aufwand jederzeit zur Verf\u00fcgung. Es kommt halt nur darauf an, die dadurch gewonnenen Erkenntnisse nutzbringend in die Praxis umzusetzen.<\/p>\n\n\n\n Auch wenn grunds\u00e4tzlich die Devise gilt: Systematik kommt vor System, so lassen sich solche Systeme auch einsetzen, um die “Qualit\u00e4t der Systematik” zu erh\u00f6hen. Ein Beispiel hierf\u00fcr ist die Qualit\u00e4t der Arbeitsplandaten. Durch eine einfache Abfrage kann man mit einer Business Intelligence-Applikation zum Beispiel die Planzeiten eines Arbeitsganges den Ist-Zeiten gegen\u00fcberstellen und entsprechende Anpassungen vornehmen.<\/p>\n\n\n\n Zusammenfassung<\/strong> Production Intelligence leistet hierzu einen wichtigen Beitrag, denn im Sinne von “Vermeidung von Verschwendung” wird es m\u00f6glich, unn\u00f6tigen Aufwand (Sammeln von Daten) hin zu wertsch\u00f6pfenden T\u00e4tigkeiten (Einleiten von gezielten Verbesserungen) zu verlagern. In diesem Beitrag lesen Sie, was die Erfolgsfaktoren des Produktionscontrollings sind, wie man modernes Produktionscontrolling mit modernen Tools aufbaut und welche Unterst\u00fctzung Business Intelligence-Systeme hierbei leisten.<\/p>\n\n\n\n Summary<\/strong> Literatur<\/strong><\/p>\n\n\n\n erschienen in ZWF, September 2010<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Ingo Laqua, CIM Aachen GmbH F\u00fcr die Zielsetzung einer modernen und leistungsstarken Produktion existieren zahlreiche Hilfsmittel und Managementmethoden. Diese wurden in der Vergangenheit in den meisten Unternehmen mehr oder weniger erfolgreich eingesetzt. Ma\u00dfstab f\u00fcr die Messung des Erfolgs ist dabei neben der Wertsch\u00e4tzung durch den Kunden die relative Ver\u00e4nderung gegen\u00fcber der Ausgangssituation. Und da f\u00e4ngt … Weiterlesen …<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":235742854,"featured_media":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ept_publikation_autor":"Laqua, Ingo","ept_publikation_erschienen-in":"ZWF","ept_publikation_jahr":"2010","ept_publikation_thema":"Business Intelligence","_links_to":"","_links_to_target":""},"ept_publikation_falldatenbank":[22],"class_list":["post-4130","ept_publikation","type-ept_publikation","status-publish","hentry","ept_publikation_falldatenbank-business-intelligence"],"acf":[],"mb":[],"mfb_acf":[],"mfb_rest_fields":["title","generateblocks_dynamic_data_disabled","generateblocks_content_has_dynamic_markers","wpml"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cim-aachen.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/ept_publikation\/4130","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cim-aachen.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/ept_publikation"}],"about":[{"href":"https:\/\/cim-aachen.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/ept_publikation"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cim-aachen.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/235742854"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cim-aachen.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4130"}],"wp:term":[{"taxonomy":"ept_publikation_falldatenbank","embeddable":true,"href":"https:\/\/cim-aachen.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/ept_publikation_falldatenbank?post=4130"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
F\u00fcr eine zielorientierte Steuerung der Produktion sind also neben konkreten Zielvorgaben, verl\u00e4ssliche Zahlen, plausible Daten und eindeutige Fakten erforderlich. Voraussetzung hierf\u00fcr sind eine entsprechende Systematik (z.B. Kennzahlenmodell, -definition, Bilanzh\u00fclle) sowie eine entsprechende Vorgehensweise zur Datenkonsolidierung, -Visualisierung und -aktualisierung.<\/p>\n\n\n\n\n
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Im Zeitalter innovativer Informationssysteme und unbegrenzter Speicherkapazit\u00e4ten stellt sich deshalb die Frage, warum sich viele Unternehmen auch mit der richtigen Kennzahlensystematik schwer tun, kurzfristig auf Basis aktueller Informationen mit vertretbarem Aufwand reagieren zu k\u00f6nnen. Zwar bieten MES-Systeme (Manufacturing Execution Systeme) beispielsweise die M\u00f6glichkeit der Datenanalyse und -Visualisierung, in der Praxis wird hierin aber ein vollst\u00e4ndiges Produktionscontrolling kaum abgebildet werden k\u00f6nnen, weil entweder nicht alle Module eingesetzt werden, oder die Kostenseite nicht ausreichend abgebildet wird. Die Anforderungen, die ein Produktionsleiter also an eine entsprechende systemseitige Unterst\u00fctzung f\u00fcr effizientes Produktionscontrolling stellt, lauten [2]:<\/p>\n\n\n\n\n
![](\"https:\/\/www.cim-aachen.de\/wissensdatenbank\/zahlen-daten-fakten-fuer-eine-moderne-produktion\/img\/ZWF092010-BI-unterstuetzte_Kennzahlen-Cockpits.jpg\")
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Es ist nicht Aufgabe der Produktion, sich mit dem Zusammenstellen von Daten und deren Visualisierung zu besch\u00e4ftigen, ebenso wenig ist es Aufgabe des Produktionscontrollings, den Zahlen hinterherzulaufen und sie kostenm\u00e4\u00dfig zu bewerten. Vielmehr geht es darum, die richtigen Entscheidungen auf Basis fundierter Datengrundlagen zu treffen und konsequent die Optimierung des Produktionssystems voranzutreiben.<\/p>\n\n\n\n
Facts and Figures for Modern Production. For the objective of a modern and efficient production department a lot of tools and methods are available which were applied more or less successful in the past. Besides the appreciation of the customer the relative change according to the as-is Situation is the relevant scale for success. And that’s where the problems are getting started: a concrete and quantified image of the as-is Situation is not present and in most cases just some kind of gut feeling. By running productivity programs and reorganization measures the Situation is temporary getting better, but this approach is far away from systematically improvement. So reliable figures and clear facts are mandatory requirements for establishing a competitive production system. Any compromises are prohibited!<\/p>\n\n\n\n\n