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Maschinenbau-Branche: Fünf Hürden, an denen die Digitalisierung scheitert

29.01.2021 Bei der Digitalisierung im Maschinenbau gebe es vor allem fünf Fallstricke, sagen Branchenkenner.

 (Bild: Wilfried Pohnke auf Pixabay)
Bild: Wilfried Pohnke auf Pixabay
Andreas Gladis 'Andreas Gladis' in Expertenprofilen nachschlagen , Bereichsleiter Produktion bei der auf KI-getriebene Software spezialisierten Firma Inform zur Homepage dieses Unternehmens Relation Browser hat fünf klassische Herausforderungen für Digitalisierungsprojekte im Maschinenbau identifiziert:

  1. Der ganzheitliche Blick auf die Wertschöpfungskette: Modernisierungsmaßnahmen werden häufig zu kurz gedacht und lediglich als Optimierung bestehender Prozesse angegangen. Echte Fortschritte sind jedoch nur mit einer, in den Einzelschritten abgestimmten und synchronisierten Optimierung der gesamten Wertschöpfungskette zu erreichen. Bei der größten Hemmschwelle für Termintreue und Liefergeschwindigkeit, den Pufferzeiten, können in vielen Fällen sogar betriebsübergreifende Maßnahmen sinnvoll sein.

  2. Der menschliche Faktor: Der Mensch ist keine Maschine. Auch Maschinenbauunternehmen müssen bei Digitalisierungsstrategien und -maßnahmen den Faktor Mensch berücksichtigen und die Mitarbeiter entsprechend einbeziehen. Ohne die Akzeptanz der Belegschaft werden die Erfolgsaussichten von Digitalisierungsschritten unnötig in Frage gestellt.

  3. Der Chief Digital Officer: Ein exzellenter CDO ist der natürliche Kristallisationspunkt für alle Digitalisierungsmaßnahmen. Das gilt für alle Branchen, hat aber im Maschinenbau besondere Brisanz. Denn nur wenige potenzielle CDOs besitzen neben dem Digitalisierungs-Know-how auch Expertise im Fachgebiet Maschinenbau. Die wäre ideal, um Digitalisierungsmaßnahmen an die spezifischen Eigenheiten der Branche zu adaptieren. Natürlich können auch Maschinenbau-Unternehmen ohne CDO oder vergleichbare Führungskräfte erfolgreich Digitalisierungsprojekte umsetzen, doch es zeigt sich, dass diese neue Abteilung innerhalb von Organisationen an Bedeutung gewinnt.

  4. Das Vertrauen in die Automation: Nach wie vor werden viele Automatisierungsmaßnahmen in der Planung kritisch beäugt und von einem gewissen Unbehagen begleitet. Immer noch wird vielfach mehr auf Menschen vertraut als auf IT-gesteuerte und -automatisierte Maschinen. Verantwortlich dafür ist unter anderem die erste Digitalisierungswelle um die Jahrtausendwende, als ERP-Systeme Hoffnung auf Planungsautomation machten, die man heute eher im Bereich KI realisiert sieht. Sie hat die vollmundigen Ankündigungen nicht erfüllen können und zu einer latenten Skepsis geführt. Dennoch kommen Unternehmen heute nicht mehr darum herum, sich mit der Automation von Planungsprozessen zu beschäftigen. Zu komplex, vernetzt und zeitkritisch sind die Auftragsnetze und Wertschöpfungsketten.

  5. Datenanalyse und Optimierungsalgorithmen: Eine der wichtigsten und häufigsten Ursachen für Pufferzeiten ist die wenig effiziente Maschinenauslastung. Genau hier liegt das größte Optimierungspotenzial. Durch den Einsatz cleverer Algorithmen können die Planungsvorgaben flexibel gestaltet, ideale Liefer- und Lagerzeiten einkalkuliert und der optimale Einsatz von Personalressourcen, Materialien und Werkzeugen definiert werden.

(AutorIn: Sebastian Halm )

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