Einleitung

In der heutigen dynamischen Umgebung müssen Unternehmen eine außergewöhnliche Agilität an den Tag legen, um sich in einem sich ständig verändernden und zunehmend unsicheren Geschäftsumfeld zurechtzufinden, während sie sich gleichzeitig an die raschen Veränderungen bei Produkten, Dienstleistungen, Materialien, Technologien, Maschinen und den Fähigkeiten der Mitarbeiter anpassen müssen. Eine erfolgreiche Fertigungslieferkette erfordert die Orchestrierung, Koordination und Synchronisierung dieser Elemente, die sowohl unabhängig als auch zusammenhängend arbeiten. Mit dem Fortschreiten der Industrie 4.0, bei der vernetzte Systeme Daten austauschen und Abläufe autonom verwalten, stehen Unternehmen vor großen Herausforderungen bei der Bewältigung komplexer, vielschichtiger Initiativen zur digitalen Transformation. Im Folgenden werden die wichtigsten Herausforderungen beschrieben, denen sich die Beteiligten bei ihrem Streben nach einer hochgradig agilen, intelligenten und auf die Fertigung ausgerichteten Low-Touch/No-Touch-Lieferkette gegenübersehen:

Verstehen der aktuellen Prozesse und Beschränkungen

Obwohl Mitarbeiterteams über jahrelange Erfahrung im Betrieb von Fabriken, Lagern und Lieferketten verfügen, ist es oft schwierig, ein umfassendes Verständnis aller beteiligten Prozesse zu erlangen, da die Informationen auf verschiedene Abteilungen im Unternehmen aufgeteilt sind. Um dies zu erreichen, müssen Sie zunächst alle physischen Beschränkungen bei der Materialbeschaffung ermitteln, gefolgt von den Prozessen, die mit der Produktion, der Lagerung und der Verteilung der Endprodukte an die Kunden verbunden sind. Außerdem gibt es viele verschiedene Dokumente, in denen die Geschäftsregeln beschrieben sind, die die Geschäftsleitung zur Steuerung des Prozesses anwenden möchte und die oft mit den tatsächlichen Abläufen in Konflikt stehen. In den meisten Unternehmen bleibt ein Großteil des Ausführungs-Know-hows und der detaillierten Entscheidungslogik Stammeswissen, das in den Köpfen derjenigen verankert ist, die tagtäglich Entscheidungen in den Betrieben treffen. Dieses Wissen geht verloren, wenn die Belegschaft altert und wichtige Mitarbeiter in den Ruhestand gehen.

Identifizierung der besten Datenquellen und Zusammenstellung genauer und relevanter Daten

Die Qualität und Korrelation der Daten in den verschiedenen Unternehmenssystemen zu verstehen, ist eine enorme Herausforderung, da die Werte für dieselben Felder in den verschiedenen Systemen oft voneinander abweichen, was es schwierig macht, festzustellen, welche Daten korrekt sind. Der unterschiedliche Detaillierungsgrad der Systeme erschwert die Datenkorrelation und -aggregation zusätzlich. Die Synchronisierung verschiedener Datenquellen zur Aufrechterhaltung eines konsistenten, zeitrelevanten Zustands stellt ebenfalls eine Herausforderung dar, da einige Systeme nahezu in Echtzeit arbeiten, während andere von periodischen Batch-Prozessen abhängen, die nur einmal pro Tag oder Woche ablaufen. Die Identifizierung der Datenquellen und des Datenflusses, um eine relevante Datenpipeline für die Prozessmodellierung, -steuerung, das Dashboarding und die Analyse einzurichten, ist für den Transformationsprozess entscheidend.

Identifizierung und Erkundung von Bereichen für Transformation und Modernisierung

Es ist schwierig, die Auswirkungen von vorgeschlagenen Prozessänderungen und -optimierungen auf die Leistung der Fabrik, des Lagers oder der Lieferkette genau zu identifizieren und zu bestimmen. Große Investitionen werden oft getätigt, ohne dass die Anforderungen oder die potenziellen Auswirkungen auf das Unternehmen vollständig bekannt sind. Das Gleiche gilt für Automatisierungs- und Digitalisierungsinitiativen zur Steigerung von Effizienz und Leistung, da diese Projekte oft isoliert entwickelt werden und letztlich nicht dazu beitragen, die Ziele der digitalen Transformation des Unternehmens zu erreichen.

Vorhersage und Vorgabe von zukünftigem Verhalten und Leistung

Die Transformation umfasst oft viele gleichzeitige Aspekte, wie Mitarbeiter, Prozesse, Ausrüstung, Automatisierung, neue Produkte, Vertrieb, globale Reichweite, Lagerhaltung und Distribution. Werden Änderungen in einem dieser Bereiche vorgenommen, ohne die Wechselwirkungen und die durchgängigen Auswirkungen auf die Geschäftsabläufe zu verstehen, kann dies dazu führen, dass die Erwartungen nicht erfüllt werden. Es ist von entscheidender Bedeutung, Alternativen zu bewerten, um den ROI aller Optionen zu verstehen und allen Beteiligten realistische zukünftige Ergebnisse zu präsentieren, damit sie sich beteiligen und Entscheidungen treffen können.

Der effektivste Weg, die geschäftliche und digitale Transformation zu ermöglichen und zu erleichtern sowie die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen, ist die Erstellung und Verwendung eines detaillierten simulationsbasierten virtuellen Modells oder eines Offline Process Digital Twin des Prozesses (Fabrik, Lager und/oder Lieferkette). Dieses Modell ermöglicht die schrittweise Gestaltung und Analyse aktueller und zukünftiger Prozesse (prädiktive Lösung) und kann mit realen Daten aus Unternehmenssystemen verbunden werden, um zu einem adaptiven digitalen Prozesszwilling für den operativen Einsatz (präskriptive Lösung) und die Entscheidungsfindung nahezu in Echtzeit zu werden.

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