Vielschichtige Prozesse beherrschbar machen, komplexe Systeme transparent zu halten und Lösungen intelligent zu gestalten – das sind die Herausforderungen an die Produktion und an das Datenmanagement.
Autor: Thomas W. Frick, 08.11.2017, Thema: Agiles Datenmanagement
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Nach unserer Zusammenfassung von Scrum, dem Vorgehensmodell für agiles Projektmanagement und Produktmanagement, freuen wir uns mit diesem Beitrag einen Schritt weiter zu gehen, indem die Anforderungen an ein agiles Datenmanagement aufgrund eines Projektbeispiels aus der Automobilbranche hervorgehen. Das Projektbeispiel lässt sich leicht auf andere Branchen und Konstruktionsabteilungen ableiten, die vergleichenbare Herausforderungen der Automobilindustrie zu lösen haben. Der Automobilbau stellt mit seinem Variantenreichtum hohe Anforderungen an das Projektmanagement und die Produktentwicklung der Autoteile.
In einer Zeit, in der Industrie 4.0 zwar in aller Munde ist, aber in der Produktion erst nach und nach Einzug halten wird, kommen sowohl bewährte als auch neue Konzepte, wie z. B. agile Methoden, immer wieder erneut auf den Prüfstand.
Wo soll man aber anfangen? Denn eines scheint sicher zu sein – die Umstellung auf das agile Arbeiten funktioniert nicht einfach so über Nacht.
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inweis: Unsere Berichte sind oft sehr ausführlich. Daher bieten wir an dieser Stelle eine Zusendung des Artikels im PDF-Format zur späteren Sichtung an. Nutzen Sie das Angebot um sich die Praxis-Impulse in Ruhe durchzulesen, Sie können hierfür auch einfach auf das PDF-Symbol klicken.
Anforderungen an ein agiles Datenmanagement aus Sicht der Konstruktion
Agile Projektplanung von Zusammenbau-Strukturen
Die Innovation im Automobilbau lebt von Veränderungen. Lassen Sie uns anhand den Betrachtungen auf die schöpferischen Prozesse in der Karosserie-Vorserienproduktion mit Entwicklung, Prototypenbau, Qualitätssicherung, Fertigungsplanung, Kostenplanung und Einkauf nutzen, um anforderungsnah die Herausforderungen des immer komplexer werdenden Datenmanagement zu beschreiben.
Bei der Vorserienproduktion sind alle Zusammenbauten (Assemblies) auf die kleinste gemeinsame Komponente dem Teil oder „part“ heruntergebrochen. Strukturen in Zusammenbauten sind keine festen Standards; darum werden Teile und Zusammenbauten in einer Zusammenbau-Struktur neu arrangiert. Der Konstrukteur findet seine Teile in der CAD-Plattform wieder. Nicht alle Mitarbeiter haben allerdings – aus Lizenzgründen – Zugriff auf diese Plattformen. Will man Informationen teilen, muss man diese in vorläufigen Teile-Listen aufbereiten. In der Regel behilft man sich mit Austauschformaten (Excel – hat ja jeder!).
Excel als Strukturierungsmittel zu nutzen, um es mit anderen Projektpartnern zu teilen ist bequem – birgt wiederum Risiken.
Agiles Arbeiten soll die Flexibilität im Produktentstehungsprozess fördern
Ein hohes Maß an Flexibilität ist der Anspruch aus den Fachbereichen an die IT-Abteilung, wenn es um die Nutzung von Softwareplattformen geht. Hatten die Automobilhersteller noch vor einigen Jahren auf einer Plattform bis zu drei Modelle laufen, sind es heute nicht nur die Modelle einer Marke, sondern von mehreren Marken. Zur Markenvielfalt kommt die Variantenvielfalt hinzu wie z. B. Schrägheck, Kombi, Stufenheck, Van, Cabrio, Hybrid oder SUV.
Der Druck auf OEMs zu einer kurzen „Time-to-Market“ erhöht sich. Die klassischen Automobilbauer bekommen Konkurrenz aus gegründeten Start-Up Unternehmen oder Spin-Offs der Universitäten. Die agile Transformation wurde in diesen Unternehmen schon längst gestartet:
Agil bauen, provisorisch ausprobieren, rasch testen und verbessern anstatt langfristig, überdimensioniert planen und aufwändig, über-detailliert konstruieren.
Es gibt viele Stimmen die der Meinung sind, dass der agile Trend in Deutschland verschlafen wurden, und die als Export-Weltmeister bekannte Industrie im internationalen Vergleich der Agilität hinterherhinkt.
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Die Komplexität soll mittels agilem Datenmanagement minimiert werden
Agiles Datenmanagement soll Verlinken statt kopieren
Ein Teil ist ein Teil ist ein Teil: Bei der Produktion eines Fahrzeuges werden im Normalfall mehrere 100 Datenquellen „angezapft“. Konstrukteure leben von der Wiederverwendung – Part ReUse. Sehr häufig findet eine unzureichende Recherche über die Menge der Datenquellen statt. Das Resultat: Ein Teil wird von Grund auf neu angelegt oder man hat unterschiedliche Teile, welche dieselbe Teilenummer besitzen – bei weltweit verteilten Entwicklungszentren keine Seltenheit.
Agiles Produktmanagement durch Wiederverwendung – Part ReUse reduziert Kosten
Eine Marktrecherche der Aberdeen Group belegt, dass zwischen 30% und 40% der Teile eines Herstellers Duplikate sind. Die Entwicklungskosten dieser Dubletten stellen allerdings nur die Spitze eines Eisbergs dar. Genaugenommen liegen die jährlichen Kosten für das Anlegen und die Verwaltung von neuen Teilenummern zwischen 4.500€ und 23.000€ je Teil.
Weniger Teile im Bestand bedeutet, Einsparungen bei der Industrialisierung, der Fertigung sowie bei der Lagerung und dem Kundenservice zu realisieren. Zudem sind Gewinne beim „Time-to-Market“ zu erwarten und natürlich Einsparungen in den einzelnen Phasen des Produktlebenszyklus‘.
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Agiles Datenmanagement soll die Datenproliferation vermeiden
Externen Dienstleistern gewähren Unternehmen selten direkten Durchgriff auf die unternehmenseigenen Systeme. Die Anbindung/Kopplung von Tier-2- Zulieferern an die Kern-Prozesse erfolgt nur lose. Das externe Datenmanagement basiert oft auf E-Mails mit angehängten Listen, die hin und her geschickt werden. Diese Listen entwickeln durch individuelle Erweiterungen und Duplizierung ein unkontrollierbares Eigenleben mit den Folgen eines extrem hohen manuellen Abgleich-Aufwands und mangelnder Datenqualität. Auch eine automatisierte Erfassung birgt immer noch Gefahren in der Datenqualität – denken wir z. B. nur an die Formatierung von Datumseinträgen.
Das Ergebnis: In der Praxis entsteht oft eine Excel-Tabelle aus der Not an mangelnden Alternativen oder fehlenden IT-Rechten auf dem kurzen Dienstweg. Diese regelmäßig entstehende Insellösungen entwickeln sich aufgrund eingebauter Intelligenz durch die jeweiligen, teils unüberschaubaren Verknüpfungen, zu einer geschäftskritischen Datenbank, für die Excel ursprünglich nicht vorgesehen und auch nicht geeignet ist.
Agile Datenmanagement soll Echtzeit-Daten liefern
Ingenieure beklagen sich i. d. R. über die Vielzahl an Ebenen in den unterschiedlichsten PLM-Anwendungen, bis eine Änderung dokumentiert werden kann. Hier reden IT-Fachleute von Daten-Silos mit einer 3-Schichten Client/Server Architektur. Diese Architekturen sind zwar gut skalierbar, allerdings inflexibel und schwer ausbaufähig.
Nicht, dass die Konstrukteure keine korrekten Informationen austauschen; es geht um die kooperierenden Fachabteilungen, die keine CAD-Arbeitsplätze besitzen und diese Informationen über csv-Export in Excel-Listen erhalten. Excel kann jeder und es ist das Mittel der Wahl bei „Wissensarbeitern“ (Knowledge Worker), um Aufgaben wie Strukturierung, Sortierung und Filterung von Listen – wie z.B. einer Stückliste – zu erledigen.
Das Ergebnis sind wahre „Excel Monster“ (mehr als 40 Spalten und Zehntausende Zeilen sind keine Seltenheit). Sie sind störanfällig und ihre Verwaltung ist sehr zeitintensiv.
Return-on-Investment – ROI
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Laut einer IDC-Studie aus dem Jahr 2009 kostet der ineffiziente Umgang mit Informationen die Unternehmen jährlich je Wissensarbeiter ca. 13.000 €. Dabei sind 3D-Teilemodelle ein besonders anspruchsvoller Fall. Entwicklungsingenieure gehen bei ihrer Suche vorzugsweise direkt von der Teileform / Teilenummer / Teilebezeichnung aus. Die Suche nach bereits existierenden Teilen ist zeitintensiv.
Die getätigte Investition zahlte sich schon nach wenigen Monaten des Betriebs aus.
