Entdecken Sie, wie Predictive Maintenance in der Industrie angewendet wird und Betrieben hilft, Ausfallzeiten und Wartungskosten zu reduzieren. Jetzt lesen!

Predictive Maintenance – Definition, Anwendung & Beispiele aus der Praxis

Predictive Maintenance, oder vorausschauende Instandhaltung, ist ein entscheidender Faktor für effiziente und kosteneffektive Produktionsprozesse. Mit dem Einsatz moderner Technologien und umfangreicher Datensammlungen ermöglicht Predictive Maintenance die Reduzierung von Ausfällen, die Vorhersage von Wartungsbedarf und die Optimierung der Produktionsabläufe. In diesem Artikel werden wir die Anwendungsmöglichkeiten von Predictive Maintenance genauer anschauen und anhand von zwei Beispielen aus der Praxis demonstrieren, wie es erfolgreich implementiert werden kann. Los geht’s!

Definition Predictive Maintenance – Was ist vorausschauende Instandhaltung?

Predictive Maintenance, auch prädiktive oder vorausschauende Instandhaltung genannt, bezeichnet einen Wartungsvorgang, welcher auf Auswertungen von Prozess- und Maschinendaten basiert. Der Begriff Predictive Maintenance findet sich vor allem im Kontext der Industrie 4.0 wieder. Durch die Auswertung von Daten in Echtzeit, macht Predictive Maintenance Prognosen möglich, die eine bedarfsgerechte Wartung von Maschinen o.Ä. ermöglichen und dadurch Ausfallzeiten effektiv reduzieren können. So können wirtschaftliche Ziele schneller und effektiver erreicht werden.

Durch den Einsatz von Predictive Maintenance kann der Zustand von im Betrieb befindlichen Maschinen und Geräten bestimmt werden, um so zu bestimmen, wann eine Wartung durchgeführt werden sollte. Somit werden Wartungen nur noch dann ausgeführt, wenn sie auch wirklich notwendig sind und beugen dem Ausfall von Maschinen und Geräten vor. Gegenüber routinemäßigen oder zeitabhängigen vorbeugenden Warten können damit Kosteneinsparungen erzielt werden. Das Hauptziel von Predictive Maintenance ist damit die möglichst präzise Vorausplanung der Instandhaltung und die damit verbundene Vermeidung von Ausfällen.

Möglichkeiten & Anwendung von Predictive Maintenance

(Predictive) Maintenance spielt, laut Frank Baumann von der Firma DURAMENTUM GmbH, für jede Firma, die irgendetwas herstellt, eine entscheidende Rolle. Dabei ist egal, was hergestellt wird. Betrachtet man Anlagen oder Maschinen, so ist es für den Betreiber dieser Anlagen oder Maschinen immer das Ziel, diese bestmöglich zu nutzen. Gemessen wird dies an der internationalen Kenngröße OEE (Overall Equipment Effectiveness = Gesamtanlageneffektivität). Die entscheidenden Unterfaktoren sind hierbei: Verfügbarkeit, Leistung und Qualität.

Der Einsatz von Predictive Maintenance hat einen unmittelbaren (positiven) Einfluss auf die Unterfaktoren:

• Verfügbarkeit: Läuft die Maschine ohne Probleme?
• Qualität: produziert die Maschine, die Produkte in der Qualität, die der Kunde erwartet?

Diese Faktoren gilt es durch den Einsatz von Predictive Maintenance auf dem höchstmöglichen Niveau zu halten oder dort hinzubringen. Dabei spielt wiederum auch der Mensch eine entscheidende Rolle, da dieser zum richtigen Zeitpunkt an der richtigen Maschine Wartungsarbeiten oder Reparaturen durchführen muss.

Daten als Grundlage für Predictive Maintenance

Predictive Maintenance basiert auf Daten und nutzt bestimmte Wahrscheinlichkeitsmodelle, um Vorhersagen zu treffen. Damit bilden Daten die essenzielle Grundlage für den effektiven Einsatz von Predictive Maintenance und der Umfang der Daten sowie die Qualität der Daten sind entscheidende Faktoren für die Effektivität und Präzision.

Um das Thema anzugehen, ist daher die entsprechende Sensorik an der Maschine Voraussetzung, die bestimmte Daten sammeln kann. Zudem ist eine möglichst große Historie an Daten von Vorteil, welche genutzt werden können. Baumann betont, dass trotz all der Technologie weiterhin das Wissen der Handwerker ein unerlässlicher Faktor, für die Effektivität von Predictive Maintenance ist.

Die Rolle von Vorhersagbarkeit und Ausfallreduzierung

Das Ziel von Predictive Maintenance ist, wie bereits beschrieben, zum einen die Reduzierung von Ausfällen und zum anderen die Vorhersagbarkeit von Problemen mit der Maschine zu ungünstigen Zeitpunkten, zu denen ggf. Entscheidungsträger oder entsprechende Mitarbeiter nicht verfügbar sind. Die Vorhersagbarkeit ist laut Baumann damit in vielen Fällen wichtiger als die pure Reduzierung von Stillständen.

Der Faktor Mensch: Wieso nach der Analyse noch nicht Schluss sein darf

Wie Frank Baumann, betont auch Jonas Szalanczi von NeuroForge, dass der Faktor Mensch beim Einsatz von Predictive Maintenance von hoher Wichtigkeit ist. Er spricht dabei von drei verschiedenen Ebenen bei Predictive Maintenance:

• Ebene 1 – Maschinenebene: Die Maschine übermittelt ihre Sensorwerte
• Ebene 2 – Datenlayer: Die Daten der Maschine werden im Data Warehouse aufgenommen, gespeichert und in Echtzeit analysiert
• Ebene 3 – Nutzerebene: Die verarbeiteten Daten werden für den Endnutzer aufbereitet und die Signale entsprechend dargestellt

Gerade für die Führungsebene sind Reportings und die entsprechende Speicherung der Daten entscheidend. Zudem sollte beim Auftreten eines Fehlers oder einer Störung automatisch ein Techniker kontaktiert werden, um die Ausfallzeit so gering wie möglich zu halten. Denn jetzt kommt wieder der Mensch ins Spiel. Auch das Lösen des Problems sollte im System festgehalten werden, damit vollkommene Transparenz und Nachvollziehbarkeit gewährleistet ist und der Faktor Mensch berücksichtigt wird.

Predictive Maintenance – Beispiel in der Kunststoffverarbeitung

In unserem ersten Predictive Maintenance Beispiel geht es um den Bereich Kunststoffverarbeitung. Felix Franke von der d-opt GmbH berichtet von einem mittelständischen Unternehmen aus der Luft- und Raumfahrtherstellung sowie Automobilzulieferung, welches fünf Spritzgussmaschinen gleichen Typs und drei größere Maschinen im Einsatz hat. In diesem Bereich werden recht hohe Stückzahlen produziert.

Bei der Kunststoffverarbeitung ergeben sich folgende Herausforderungen:

• Verfügbarkeit der Maschinen: Die Anlagen sind recht teuer und es muss durchgehend produziert werden, um den entsprechenden Gewinn sowie Rückfluss erreichen zu können.
• Aufwendige Instandhaltung: Wenn Dinge an den Maschinen kaputtgehen, sind es in der Regel recht kostenintensive Teile, die ersetzt werden müssen und der Personalaufwand ist sehr hoch.
• Geringe Personalkapazität: Das Beispielunternehmen hat ein hybrides Instandhaltungsteam, bestehend aus drei Mitarbeitern am Standort selbst und einem zusätzlichen Instandhaltungsdienstleister. Alles, was sich schnell lösen lässt, wird von den eigenen Mitarbeitern bearbeitet und aufwendigere Themen werden durch den Dienstleister behoben.
• Schwierige Ersatzteilbeschaffung: Im Bereich der Kunststoffverarbeitung sind die Ersatzteile für die Maschinen nur schwer zu bekommen und häufig mit mehreren Monaten Lieferdauer verbunden. Zudem sind die Bauteile oft individualisiert.

Der Einsatz von Predictive Maintenance unterstützt hierbei effektiv die Reduktion von Ausfällen der Anlagen und Maschinen und sichert zudem eine Vorhersehbarkeit, sodass die genannten Herausforderungen möglichst einfach bewältigt werden können.

Die verfügbare Datenbasis

Wie bereits erläutert, braucht es für Predictive Maintenance eine gewisse Datenbasis, welche möglichst umfangreich und gut in der Qualität ist. Ausgehend von dem Beispielunternehmen in der Kunststoffverarbeitung lagen Excel-Listen mit Daten zu bisherigen Ausfällen und Reparaturen vor, welche hervorragend gepflegt wurden. Es wurde festgehalten:

• Wann ein Ausfall aufgetreten ist
• Um welche Art von Ausfall es sich handelte
• Die dazugehörigen Reparaturmaßnahmen
• Wer die Reparatur durchgeführt hat
• Der Grund für den Ausfall

Die vorhandenen Maschinen im Unternehmen sind zum Teil netzwerkfähig und seit mehreren Jahren ins System eingebunden. Von den fünf Anlagen neueren Typs sind drei netzwerkfähig. So wird schon eine Vielzahl an Parametern gespeichert. Um auch alle Maschinen überwachen zu können, wurden zusätzlich die Energie, Temperatur und Schwingungsdaten erfasst.

Predictive Maintenance als Lösung

Die verfügbare Datenbasis kann nun genutzt werden, um Predictive Maintenance im Unternehmen zu implementieren. Wichtig ist es, die Datenbasis um Prozesswissen von Experten zu erweitern, welche sich mit den Funktionsweisen und der Instandhaltung sowie Reparatur der Maschinen auskennen. Das Prozesswissen wird in Interviews erfasst und expliziert und dient dann gemeinsam mit der Datenbasis als Ausgangspunkt für das KI-Modell zur Analyse und Bewertung der Maschinen.

Mithilfe der KI-Modelle für das Predictive Maintenance kann nun der aktuelle Zustand der Maschinen dargestellt werden. So wird ersichtlich, in welchem Zustand sich die jeweilige Maschine befindet und mit welcher Erwartung diese eingesetzt werden kann.

Zudem können mithilfe von Predictive Maintenance in einem Dashboard Prognosen und Risikolevels für die jeweiligen Maschinen und Anlagen bereitgestellt werden. So kann anhand der vorhandenen Daten eingeschätzt werden:

• wie sich die Maschine in Zukunft entwickeln wird und
• ob es bestimmte Bauteile gibt, die gefährdet sind.

All diese Informationen werden für das Beispielunternehmen in einer App in einem einfachen Ampelsystem dargestellt, sodass jeder Mitarbeiter in der Lage ist, den Zustand der Maschinen zu überprüfen.

Predictive Maintenance – Beispiel bei VW

In unserem zweiten Beispiel geht es um den Einsatz von Predictive Maintenance im VW Motorenwerk Chemnitz. Im VW Motorenwerk Chemnitz werden Benziner- und Dieselmotoren gefertigt. Dr. Matthias Nagel von Simba n³ erklärt, dass die besondere Herausforderung dabei ist, dass Ersatzteile häufig mit dem Hubschrauber eingeflogen werden müssen, damit die Produktion nicht ausfällt und zudem mehrere Tausend Maschinen überwacht werden müssen.

Zudem ist gerade bei einem Unternehmen wie dem VW Motorenwerk Chemnitz wichtig, dass nicht nur die einzelnen Maschinen und Anlagen überwacht und instandgehalten werden, sondern ganze Produktionslinien kontrolliert werden. Allein für einen Zylinderkopf werden in der Fabrik bis zu 15 Maschinen benötigt, die alle überwacht werden müssen.

Störcodes und Serviceberichte als optimale Datenquellen für Predictive Maintenance

Wie auch schon im vorangegangenen Beispiel aus der Praxis deutlich wurde, ist die Datenbasis entscheidend für eine effektive Implementierung von Predictive Maintenance in der Produktion. Bei VW gibt es spezielle Störcodes und Serviceberichte, die vollständige Informationen zu den Ereignissen und der Regulierung von Störungen enthalten. Diese Daten sind bei VW alle digital verfügbar. Zudem liegen diese Serviceberichte allen Maschinenbetreibern und / oder Reparaturdienstleistern vor. Die Daten aus den Serviceberichten lassen optimalerweise auch die Ermittlung des Verbrauchs der Maschine oder einzelnen Komponenten bis zur Reparatur zu.

Weitere Vorteile von der Arbeit mit Ereigniszeit-Daten (Serviceberichten):

• Ereigniszeitmodelle kommen mit nur wenigen Daten aus
• Die Ergebnisse haben eine hohe Transparenz und sind gut erklärbar

Ausfallvorhersage mit Wahrscheinlichkeitsmodellen

Aus den Ereigniszeit-Daten lassen sich optimal Wahrscheinlichkeitsmodelle ableiten, die eine Ausfallvorhersage für verschiedene Maschinen, Komponenten und Störungsursachen herleiten. So ermöglicht Predictive Maintenance auch, dass verschiedene Szenarien simuliert werden können, um zu sehen, wie sich verschiedene Faktoren und Komponenten auf die Laufzeit, Effektivität und Funktionsfähigkeit einer Produktionslinie auswirken. Die Wahrscheinlichkeitsmodelle berücksichtigen also verschiedene Ereignisse & ungestörte Prozesse.

Dadurch, dass bei diesem Praxisbeispiel bei VW mit Wahrscheinlichkeitsmodellen gearbeitet wird, sind die verschiedenen Maschinen vergleichbar. Diese Vergleichbarkeit lässt wiederum Wahrscheinlichkeitsaussagen für ganze Produktionslinien zu. Zusätzlich ermöglichen die empirischen Daten Strategie-getriebene Erhaltung und ökonomische Kosten-Nutzung-Abschätzungen.

Seit 2018 ist Predictive Maintenance über Wahrscheinlichkeitsmodelle beim VM Motorenwerk Chemnitz im operativen Einsatz und wurde bereits als voller Erfolg gewertet. In einem Dashboard sind die einzelnen Produktionslinien mit allen laufenden Maschinen der Linie einsehbar und die Ausfallwahrscheinlichkeit zwischen 0 und 1 zeigt an, ob eine Maschine gewartet oder repariert werden muss.

Fazit: Predictive Maintenance für mehr Effizienz und Wirtschaftlichkeit

Predictive Maintenance hat das Potenzial, die Effizienz und Wirtschaftlichkeit von Produktionsprozessen erheblich zu steigern. Durch den gezielten Einsatz von Sensoren, Datenanalysen und künstlicher Intelligenz ermöglicht es Unternehmen, Wartungsarbeiten an den Maschinen frühzeitig durchzuführen, wodurch Ausfälle minimiert und Kosten gesenkt werden. Die Beispiele aus der Kunststoffverarbeitung und dem VW Motorenwerk Chemnitz zeigen, dass Predictive Maintenance bei der richtigen Umsetzung eine entscheidende Rolle für den Erfolg eines Unternehmens spielen kann.

Dennoch ist es wichtig zu betonen, dass der Mensch nach wie vor eine zentrale Rolle bei der erfolgreichen Implementierung von Predictive Maintenance spielt. Erfahrene Fachkräfte sind erforderlich, um Prozesswissen zu liefern, auf unerwartete Probleme zu reagieren und die gewonnenen Daten effektiv zu nutzen. In diesem Sinne ist Predictive Maintenance kein Ersatz für menschliche Expertise, sondern vielmehr eine Ergänzung, die das Potenzial hat, die industrielle Produktion nachhaltig zu optimieren und zukunftssicher zu gestalten.

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Entdecken Sie die Bedeutung von Change-Management für IT-Prozesse & wie die Beteiligung der Mitarbeiter:innen zu nachhaltigen Veränderungen führt.

Erfolgreiches Change-Management in IT-Prozessen: Mitarbeiter:innen bei Entscheidungen einbinden

Rund 40 Prozent der Mitarbeiter:innen empfinden die Digitalisierung im Job als Belastung. Dabei ist die Digitalisierung für Unternehmen von hoher Wichtigkeit und essenziell, um konkurrenzfähig zu bleiben. Die Belegschaft scheint jedoch zurückhaltend zu sein und gar Angst davor zu haben. Für Digitalisierungsprozesse und nachhaltige Veränderungen im Unternehmen sind das Change-Management in IT-Prozessen und die Einbindung der Mitarbeiter:innen in Entscheidungen äußerst wichtig. Doch wie sieht effektives Change-Management aus? Wie kann man alle Beteiligten in Entscheidungen einbinden? Diese Fragen beantworten wir in diesem Artikel!

Definition Change-Management

In der heutigen schnelllebigen Welt ist das Change-Management unerlässlich für den Erfolg von Unternehmen. Change-Management bezieht sich auf den systematischen Ansatz, ausgewählte Maßnahmen umzusetzen, um Abteilungen oder sogar gesamte Organisationen tiefgreifend zu verändern und von einem Ausgangszustand zu einem definierten Zielzustand zu gelangen. Dabei spielt das Change-Management in IT-Prozessen eine entscheidende Rolle, um die Effizienz und Effektivität von Unternehmen zu gewährleisten und Mitarbeiter:innen aktiv in Entscheidungen einzubinden.

Besonders wichtig ist, dass das Change-Management immer auf eine konkrete und messbare Veränderung abzielt und das Projekt einen klaren Anfang und ein klares Ende hat. Dadurch unterscheidet sich Change-Management auch von Begriffen wie „Transformation“ oder „Organisationsentwicklung“.

Ziel von Change-Management

Ein zentrales Ziel im Change-Management besteht darin, alle Beteiligten von dem bevorstehenden Wandel in der Organisation zu überzeugen und ihr Verhalten entsprechend dauerhaft zu verändern. Dabei spielt die Einbindung der Mitarbeiter:innen eine wichtige Rolle, denn der Prozess setzt direkt am einzelnen Arbeitsplatz der Mitarbeiter:innen an, um nachhaltige Veränderungen zu erreichen.

Die Erfolgsfaktoren für Change-Management in IT-Prozesse und Digitalisierungsprozesse sind, dass diese:

• partizipativ,
• integrativ
• und ganzheitlich.

Change-Management: Erfolgreich Mitarbeiter:innen bei Entscheidungen einbinden

Die Einbindung der Mitarbeiter:innen bei Change-Management in IT-Prozessen ist besonders wichtig, da der Prozess direkt am einzelnen Arbeitsplatz der Mitarbeiter:innen einsetzt und somit jede:r Einzelne für den Erfolg der Veränderungsprozesse entscheidend ist. Um Mitarbeiter:innen erfolgreich bei Entscheidungen einzubinden und die Veränderungsprozesse so zum definierten Ziel zu führen, gibt es verschiedene Veränderungsmodelle. Eines davon sieht wie folgt aus:

• Schritt 1 – Bewusstsein sensibilisieren: Die Notwendigkeit der Veränderung an die Mitarbeiter:innen kommunizieren.
• Schritt 2 – Veränderungswunsch wecken: Den Mitarbeiter:innen die Chancen, Ziele und Auswirkung der Veränderungen mitteilen.
• Schritt 3 – Wissen vermitteln: Mitarbeiter:innen zur Veränderung befähigen (Schulungen, Teambuildingmaßnahmen o.Ä.).
• Schritt 4 – Fähigkeiten trainieren: Neue Fähigkeiten vermitteln und anwenden.
• Schritt 5 – Sichtbare kurzfristige Erfolge: Durch erste Erfolge, das Engagement von Mitarbeiter:innen steigern.
• Schritt 6 – Evaluation: Wurden die Ziele erreicht? Gibt es Veränderungsbedarf?

Der Veränderungsprozess lässt sich in drei Phasen einteilen:

• Phase 1: Klima für den Wandel schaffen (Schritt 1 und 2)
• Phase 2: Organisation befähigen und bewegen (Schritt 3 und 4)
• Phase 3: Wandel umsetzen und festigen (Schritt 5 und 6)

Während des Veränderungsprozesses kann es hilfreich sein, wenn dieser durch einen Change Enabler begleitet wird. Change Enabler sind Wegbereiter, die ohnehin schon von der Digitalisierung begeistert sind und andere Mitarbeiter:innen mitnehmen können.

Change-Management in IT-Prozessen: Die Akzeptanz der Mitarbeiter:innen

Susanne Purucker vom Institut für Informationssysteme der Hochschule Hof arbeitet für die Forschungsgruppe Systemintegration und beschäftigt sich intensiv mit der Digitalisierung von Prozessen und wie es zu guten Veränderungsprozessen für Unternehmen kommt. Die Akzeptanz der Mitarbeiter:innen für Digitalisierungsprozesse ist dabei ein entscheidender Punkt. Sie merkt an, dass die Akzeptanz von Mensch zu Mensch unterschiedlich ist. Das Modell nach Kübler Ross veranschaulicht recht gut, wie der Prozess von der Planung der Veränderung bis hin zur erfolgreichen Integration der Veränderung allgemein von Mitarbeiter:innen wahrgenommen wird:

Nach der Planung der Veränderung im Unternehmen erfolgt erst einmal ein Schock, gefolgt von Bedenken. Dies führt zu einem anfänglichen Widerstand der Mitarbeiter:innen, bis sie merken, dass die Veränderung vielleicht sogar Sinn macht, aber es bleibt ein Ärger bzw. Frust. Irgendwann folgt dann die rationale Akzeptanz und es geht in die Testphase. Sobald die Mitarbeiter:innen dann aktiv mit der Veränderung in Berührung kommen und diese ausprobieren, kommt irgendwann auch die emotionale Akzeptanz und zu guter Letzt die Integration der Veränderungen ins Unternehmen.

Für das Change-Management in IT-Prozessen ist es sehr wichtig, dass die Mitarbeiter:innen bei Entscheidungen aktiv eingebunden werden. Um die Akzeptanz zu fördern, sollten diese Anfangs mit möglichst vielen Informationen gefüttert werden. Der Beistand und eine gewisse Führung des Veränderungsprozesses sind essenziell und gerade bei der Integration der neuen Prozesse sollten die Mitarbeiter:innen bestärkt werden. So merkt Susanne Purucker an, dass die Führungsebene bewusst auf die betroffenen Beschäftigten zugehen und zum Ausprobieren neuer Prozesse ermutigen soll. So erzählt sie von einem aktuellen Anwendungsbeispiel, in dem zwei Mitarbeiter:innen zusammengesetzt werden, neue Prozesse ausprobieren und dann vor allem Feedback geben sollen. Dadurch wird schnell deutlich, welche Punkte noch Schwierigkeiten bereiten und die Akzeptanz der Veränderung behindern. Zudem fühlen sich Mitarbeiter:innen dadurch einbezogen und wertgeschätzt. Es sind insbesondere Transparenz und Offenheit, die die Akzeptanz und den Erfolg im Change-Management in IT-Prozessen fördern.

Mitarbeiter:innen erfolgreich bei Entscheidungen einbinden: 4 Maßnahmen der Veränderungsarchitektur

Porsche Consulting hat die vier entscheidende Maßnahmen der Veränderungsarchitektur herausgearbeitet, die erfolgreiches Change-Management in IT-Prozessen und Digitalisierungsprozesse gewährleisten:

Intensive Kommunikation: Im Change-Management in IT-Prozessen ist es unerlässlich, regelmäßig und transparent mit den Mitarbeiter:innen zu kommunizieren, um Vertrauen und Verständnis für die Veränderungen aufzubauen.

Beteiligungskonzept: Eine frühzeitige Einbindung von Führungskräften und Beschäftigten ermöglicht es, von Erfahrungen und Expertenwissen zu profitieren, was für den Change-Management Prozess von großem Vorteil ist.

Unterstützung für Führungskräfte: Durch spezielle Formate können Führungskräfte im Change-Management Prozess begleitet und als Multiplikatoren genutzt werden, um die Veränderungen im Unternehmen erfolgreich umzusetzen.

Qualifizierung der Mitarbeiter:innen: Um in den neuen IT-Prozessen erfolgreich arbeiten zu können, sind Qualifizierungsmaßnahmen für Mitarbeiter:innen ein wichtiger Bestandteil des Change-Managements. So können sie optimal auf die veränderten Anforderungen vorbereitet werden.

Fazit: Change-Management in IT-Prozessen und Mitarbeiterintegration

Change-Management in IT-Prozessen ist essenziell für den Erfolg von Unternehmen. Die frühzeitige Einbindung von Change-Management Mitarbeiter:innen ermöglicht es, nachhaltige Veränderungen zu erreichen und die Akzeptanz der Mitarbeiter:innen zu fördern. Durch intensive Kommunikation, Beteiligungskonzepte, Unterstützung für Führungskräfte und Qualifizierungsmaßnahmen gelingt es, Vertrauen und Verständnis für den Wandel aufzubauen und Mitarbeiter:innen erfolgreich bei Entscheidungen einzubinden. Somit werden die Veränderungsprozesse zum definierten Ziel geführt und die Effizienz sowie Effektivität von Unternehmen nachhaltig gesteigert.

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Erfahren Sie, wie die digitale Transformation der Arbeitswelt zu Industrie 4.0 mobiles Arbeiten in der Produktion ermöglicht.

Industrie 4.0: Das mobile Arbeiten in der Produktion

Mobiles Arbeiten in der Produktion - ein scheinbarer Widerspruch? Die digitale Transformation schafft jedoch die Voraussetzungen für einen schnellen Zugriff auf Informationen von überall und ermöglicht damit auch in der Produktion eine flexible Arbeitsweise. Wie Unternehmen dies umsetzen und von den Vorteilen profitieren können, erfahren Sie in diesem Blogbeitrag.

Definition mobiles Arbeiten in der Produktion – Industrie 4.0

Mobiles Arbeiten in der Produktion wird immer wichtiger. Dabei geht es um die Nutzung mobiler Endgeräte wie Tablets, um Prozesse in der Produktion zu optimieren und zu digitalisieren. Vor allem in deutschen KMU, die oft noch papierbasiert arbeiten, kann durch die Implementierung mobiler Endgeräte eine effizientere Datenerfassung und -abfrage ermöglicht werden. Das papierlose Arbeiten reduziert dabei den Aufwand und sorgt für eine sofortige strukturierte Speicherung der erfassten Daten. Gleichzeitig können über die mobilen Endgeräte neue Kommunikationswege geschaffen werden, um Laufwege und Reisen zu minimieren, beispielsweise durch Fernwartungen. Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter nutzen dabei oft bereits aus ihrem privaten Umfeld bekannte Geräte, was eine intuitive Einführung ermöglicht und nur eine kurze Einarbeitungszeit erfordert.

Vorteile und der Einsatz von mobilen Endgeräten in der Produktion

In der Produktion können unvorhergesehene Störungen jederzeit auftreten, die zu Stillständen von Maschinen und damit auch zur Unterbrechung des Produktionsprozesses führen. Oftmals sind die Ursachen für einen Stillstand defekte Werkzeuge, Materialbedarf oder zu lange Rüstzeiten. Diese Probleme führen zu einem hohen Zeitverlust und verursachen zusätzliche Kosten. Die manuelle Überwachung und Identifizierung von Problemen an den einzelnen Maschinen sind oft schwierig und zeitaufwendig, insbesondere wenn Beschäftigte für mehrere Maschinen gleichzeitig verantwortlich sind. Es ist wichtig, frühzeitig über Probleme an den Maschinen informiert zu werden, um die Stillstandszeiten zu minimieren und die Effizienz des Produktionsprozesses zu erhöhen.

Die Vorteile von mobilen Endgeräten in der Produktion sind vielfältig und sind unter anderem:

Verbesserte Mensch-Maschine-Interaktion: Smartphones können als Benutzungsschnittstelle zwischen Mensch und Technologie fungieren, um eine verständliche Kommunikation zwischen den Produktionsmaschinen und den Bedienenden zu gewährleisten.

Reduzierung von Stillstandszeiten: Durch den Einsatz von mobilen Endgeräten zur Produktions- und Maschinenüberwachung können Stillstandszeiten in der Produktion reduziert oder gar vermieden werden. Bei auftretenden Problemen wird der oder die verantwortliche Mitarbeiter:in in Echtzeit mittels Push-Benachrichtigung auf das Smartphone informiert und kann frühzeitig reagieren.

Verbesserte Effizienz: Durch den schnellen und einfachen Zugriff auf Informationen und Anwendungen können Mitarbeiter:innen effizienter arbeiten und somit die Produktivität erhöhen.

Erhöhte Flexibilität: Mobile Endgeräte ermöglichen es den Mitarbeiter:innen, von überall aus auf die Produktionsdaten zuzugreifen und Probleme zu lösen, ohne an einen festen Arbeitsplatz gebunden zu sein.

Verbesserte Kommunikation: Mobile Endgeräte ermöglichen es den Mitarbeiter:innen, schnell und einfach miteinander zu kommunizieren und Informationen auszutauschen. Dadurch kann die Zusammenarbeit verbessert werden, was zu einer höheren Effizienz und Produktivität führt.

Bessere Überwachung und Kontrolle: Durch den Einsatz von mobilen Endgeräten können Produktionsprozesse besser überwacht und kontrolliert werden, was zu einer höheren Qualität und Sicherheit führt.

Das mobile Arbeiten in der Produktion mithilfe des UCD-Prozesses implementieren

Das mobile Arbeiten in der Produktion bietet eine Vielzahl von Vorteilen und wird immer wichtiger. Eine Möglichkeit zur Implementierung ist der User Centered Design-Prozess, kurz UCD. Dieser Ansatz zielt darauf ab, Produkte und Anwendungen zu gestalten, die die Bedürfnisse der Benutzer:innen in den Mittelpunkt stellen. Die Einbindung der Endnutzer:innen in den Entwicklungsprozess von Anfang an führt zu einer höheren Nutzbarkeit und einem positiven Nutzungserlebnis.

Durch den UCD-Prozess wird das Risiko für fehlerhafte Anwendungen und kostenintensive Korrekturen reduziert und die Produktqualität gesteigert. Digitale Anwendungen bieten den Mitarbeitenden größtmögliche Bewegungsfreiheit und reduzieren Wegstrecken sowie zeitliche Latenz zwischen Abteilungen, die analoge Dokumente verursachen. Tablets, deren Gebrauch aus dem privaten Bereich bekannt ist, bieten hierbei eine ideale Lösung. In manchen Fällen kann auch der Einsatz eines Telepräsenzroboters (TPR) sinnvoll sein, um räumliche Entfernungen zu überbrücken.

Das mobile Arbeiten in der Produktion ist eine Möglichkeit, um den Arbeitsprozess effizienter und flexibler zu gestalten. Der UCD-Prozess ist eine bewährte Methode, um Anwendungen zu entwickeln, die auf die Bedürfnisse der Nutzer:innen zugeschnitten sind und so zu einer höheren Zufriedenheit und Produktivität beitragen können.

Die 5 Schritte des UCD-Prozesses

Nutzungskontext verstehen: Im ersten Schritt wird der zukünftige Nutzungskontext des Produkts mittels Beobachtungen und Befragungen analysiert, um die Bedürfnisse der Nutzer:innen zu verstehen.

Anforderungen spezifizieren: Die spezifischen Anforderungen an das Produkt werden als Querschnitt von Nutzer:innen und Unternehmensanforderungen definiert, um sicherzustellen, dass es sowohl den Anforderungen der Nutzer:innen als auch den Geschäftszielen entspricht.

Lösungen entwerfen: Basierend auf diesen Erkenntnissen wird ein Prototyp des Produkts entworfen, der die Anforderungen und Bedürfnisse der Nutzer:innen erfüllt.

Evaluieren: Die Prototypen werden mithilfe von Feedback bei User-Tests und qualitativen Erhebungen evaluiert. Es werden die Effektivität (Wird das Nutzungsziel erreicht?), die Effizienz (Wie schnell wird das Ziel erreicht?) und die Zufriedenheit erfasst.

Anforderung erfüllt: Zur Optimierung werden Iterationen ab Schritt 2 mit den neuen Informationen durchlaufen, bis das Feedback der Nutzer:innen zufriedenstellend ist und die Anforderungen erfüllt sind.

Praxisbeispiel für das mobile Arbeiten in der Produktion

Im Zuge der Digitalisierung verändern sich Arbeitsprozesse und -weisen. Neue Maschinentypen und Produktionsverfahren erfordern kontinuierliche Schulungen und Trainings von Mitarbeitenden. In diesem Zusammenhang können Erklärvideos eine wertvolle Unterstützung für mobiles Arbeiten darstellen. Im Gegensatz zu komplexen Handbüchern und Gebrauchsanweisungen sind Erklärvideos viel leichter zu verstehen und bieten einen anschaulichen Überblick über Arbeitsanweisungen, Lehrmaterial oder Anleitungen. Insbesondere in der Produktion können Videoanleitungen eine große Hilfe sein.

Eine Möglichkeit zur einfachen und schnellen Produktion von Videos bietet das Komplettsystem FOCUS von mastersolution. Das System besteht aus einer Weste und einem Kopfband, die an die individuelle Statur und Körpergröße angepasst werden können. Eine weitere Kamera lässt sich auf einem mitgelieferten Stativ montieren, um einen größeren Überblick zu ermöglichen. Das Besondere an FOCUS ist, dass es von nur einer Person bedient werden kann. Somit kann jeder Mitarbeitende selbstständig Videoanleitungen drehen und anderen Beschäftigten zur Verfügung stellen. Die Lösung ist mobil und jederzeit am Ort des Geschehens einsetzbar.

Die zugehörige Software ermöglicht eine unkomplizierte Nachbearbeitung des Videomaterials. Neben dem Schnitt und der synchronen Darstellung von bis zu drei Kameraperspektiven bietet sie auch eine Bild-in-Bild-Funktion sowie das Einfügen von Untertiteln und die nachträgliche Vertonung des Materials. Die fertigen Videos können in höchster Qualität ausgegeben werden. Durch die einfache und schnelle Produktion von Videoanleitungen mit FOCUS können Mitarbeitende jederzeit und an jedem Ort auf die benötigten Arbeitsanweisungen zugreifen und somit mobil arbeiten.

Fazit: Das mobile Arbeiten in der Produktion als Erfolgsfaktor

In der Produktion geht es immer mehr um Effizienz, Flexibilität und Mobilität. Industrie 4.0 ermöglicht durch die digitale Transformation eine schnellere Informationsverarbeitung und einen einfacheren Zugang zu Informationen von überall aus. Mobiles Arbeiten in der Produktion wird somit immer wichtiger und ist ein wichtiger Bestandteil des digitalen Wandels. Mithilfe von passender Software kann auch das mobile Arbeiten in der Produktion effektiv und erfolgreich gestaltet werden. Unternehmen, die die Vorteile von Industrie 4.0 und mobilem Arbeiten nutzen, können dadurch einen Wettbewerbsvorteil erzielen und erfolgreich in die Zukunft starten.

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Allgemein

• KoaV hat Fortschritt als Leitmotiv zwei Transformationsherausforderungen betrachtet, Klima und Digitalisierung.
• Wichtig: Es gibt einen Passus, der darauf hindeutet, dass die Zukunftsinvestitionen für Klima, Digitales, Bildung und Forschung Vorrang haben, d.h. auch nicht dem Finanzierungsvorbehalt unterliegen (Schuldenbremse soll ab 2023 wieder eingehalten werden).

Wichtigste Digitalisierungsvorhaben

• Das Digitalministerium kommt, angesiedelt im Verkehrsministerium. Der KoaV spricht deutlich von der Bündelung der Kompetenzen in diesem Bereich, sodass es sich also nicht um ein umbenanntes BMVI handeln dürfte, sondern eben um ein Digitalministerium. Minister soll nach FDP-Vorstandsbeschluss Volker Wissing werden.
• Ebenso kommt der Digitalisierungscheck, er soll bereits vor Beginn des Gesetzgebungsverfahrens stattfinden.
• Es soll ein zentrales, zusätzliches Digitalbudget geben – Ausgestaltung unklar, Vorbilder gibt es u.a. in Bayern.
• Es ist zwar nicht von einem Datenbereitstellungsanspruch die Rede, aber von einem „Anspruch auf Open Data“ ggü. Behörden – könnte also genau das sein.
• Es ist sehr klar von digitalen Schlüsseltechnologien die Rede (explizit erwähnt werden KI, Quanten, Distr. Ledger, Cybersicherheit) – und diese sollen prioritär gefördert werden. Zudem ist ein klares Bekenntnis zum 3,5-Prozent-Ziel enthalten.
• Bessere Bedingungen für die Mitarbeiterbeteiligung und den Zugang von Startups zu öffentlichen Aufträgen sind ebenfalls enthalten. Offen ist, wie das weiter ausbuchstabiert wird.
• Die im Sondierungspapier angekündigte Planungs- und Genehmigungsbeschleunigung wird mit vielen Maßnahmen konkretisiert. Sie soll im Laufe des ersten Jahres auf den Weg gebracht werden.
• Die avisierten Superabschreibungen für Klima und Digitales dürften ähnlich wie das von geforderte Förderprogramm digitaler Technologien für mehr Nachhaltigkeit wirken.

Was noch unklar ist

• Digitale Identitäten (Identitätsmanagement) werden zwar als prioritär in ihrer Bedeutung hervorgehoben. Was konkret passieren soll, bleibt auf den ersten Blick aber unklar.
• Schriftformerfordernisse sollen mittels Generalklausel abgeschafft werden, aber es fehlt ein klarer Zeitplan.
• Beim Datenschutz wird eine Reihe von Einzelmaßnahmen zur Verbesserung und Harmonisierung insb. der Aufsicht/Auslegung aufgeführt. Das beinhaltet insb. die Ermöglichung (deutschlandweit?) verbindlicher Beschlüsse.
• Auch bei der Frequenzvergabe gibt es keine vollständige Abkehr von den Auktionen, wohl aber eine zaghafte Überarbeitung. Das Infrastrukturkapitel analysieren wir aktuell noch detailliert in der Tiefe.
• Es gibt ein eigenes Kapitel zu digitalen Bürgerrechten, dort wird u.a. der Identifizierungspflicht im Netz eine Absage. Außerdem wird ein Interoperabilitätsrecht angekündigt. Gerade dieses Kapitel hat viel Licht und viel Schatten, daher hier mehr in der detaillierteren Analyse.

Was fehlt?

• Für das Recht auf digitale Bildung werden wir weiterhin werben müssen.
• Wahlfreiheit beim Bezahlen ist nicht Teil des KoaV.
• Der Digital-Gipfel ist nicht erwähnt. Es soll eine „Allianz für Transformation“ mit Wirtschaft, Gewerkschaften und Verbänden geben, um Rahmenbedingungen für die Transformation zu besprechen. Wie es mit dem Gipfel selbst weitergeht, ist aber noch offen.

Quelle: Fabian Zacharias, Bitkom