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Industrie 4.0: Leistungskennzahlen mit Algorithmen generieren [Gastbeitrag]

Industrie 4.0:  Leistungskennzahlen Mit Algorithmen Generieren [Gastbeitrag]
Beitragsserien: Kolumne Eckhard Eyer: Leistungsvergütung in der Industrie

Industrie 4.0 bietet nicht nur eine große Chance für Unternehmen, Prozesse zu digitalisieren und zu verändern. Vernetzung und Digitalisierung liefert auch ungeheure Mengen von Daten, die Unternehmen sinnvoll verarbeiten und nutzen sollten. Eckhard Eyer hat sich in diesem Teil seiner Kolumne den Daten gewidmet und uns erklärt, welches Potenzial sich durch die Vielzahl an Daten ergeben.

Eckhard Eyer studierte Maschinenbau in Kaiserslautern und Betriebswirtschaftslehre in Mannheim. Nach Stationen in der Industrie arbeitete er von 1989 bis 1997 im Institut für angewandte Arbeitswissenschaft e. V. (IfaA) in Köln, im Fachbereich Entgeltgestaltung. Eckhard Eyer ist Inhaber der Perspektive Eyer Consulting, Köln, mit dem Arbeitsschwerpunkt: Beratung bei der Gestaltung und Umsetzung von Führungs- und Entgeltsystemen, insbesondere von Leistungsentgeltsystemen. Er begleitet Unternehmen von der Problemstellung über die gemeinsame Projektgruppenarbeit von Management und Betriebsrat bis hin zum Abschluss der Betriebsvereinbarung und der Schulung von Führungskräften und Mitarbeitern. Eckhard Eyer ist Autor zahlreicher Veröffentlichungen zu Vergütungsthemen, führt Seminare und betriebliche Workshops durch und ist Lehrbeauftragter an der Universität Trier.

Eckhard Eyer

Eckhard Eyer

Methodisch ermittelte Daten, nach den Standards von REFA und MTM, haben in der Arbeitswirtschaft einen hohen Stellenwert und genießen das Vertrauen von Geschäftsleitung und Betriebsräten. Im Zuge der Einführung der Industrie 4.0 stellt sich die Frage, ob die klassischen Methoden der Datenermittlung an Bedeutung verlieren, weil diese bei der Flut der vorliegenden Daten schon mit relativ wenig statistischem Aufwand ausgewertet werden können.

Data-ScienceEin Blick in die Marktforschung zeigt interessante Entwicklungen – vielleicht sogar Parallelen – auf. Die Gesellschaft für Konsumforschung (GfK) in Nürnberg analysiert seit Jahrzehnten Kundenverhalten und beschreibt aufgrund von Kundenbefragungen, Einschaltquoten im Fernsehen, Testmärkten – also mit bewährten klassischen Methoden der Marktforschung – verschiedene Kundenprofile und Veränderungen im Käuferverhalten. Google, Facebook und Amazon analysieren das Informations- und Kaufverhalten von (potentiellen) Kunden im Netz und generieren aus diesen Daten Trends und valide Kundenprofile mit Hilfe pfiffiger Algorithmen. Zum Teil werden auch die Kundenprofile mit (Internet-)Adressen verknüpft und diese Kundendaten Unternehmen zum Kauf angeboten, damit diese zielgruppenspezifisch und erfolgreich werben können.

Mit der Einführung der Industrie 4.0 werden umfangreiche Daten erfasst, die zur Programmierung der Maschinen und Anlagen sowie der Steuerung der Prozesse benötigt werden. Darüber hinaus werden durch die hohe Transparenz der Wertschöpfungsprozesse und ihre optimale Steuerung in Echtzeit umfangreiche Daten erfasst, verarbeitet und gespeichert. Diese Daten können mit ausgefeilten Algorithmen analysiert und – je nach Erkenntnisinteresse – ausgewertet und zur Identifikation von Potenzialen sowie zur Optimierung der Wertschöpfungsprozesse aufbereitet werden. Sie können auch als Steuergröße und Leistungskennzahlen für das Management und die Mitarbeiter genutzt werden. Zusätzlich können ausgewählte und belastbare Leistungskennzahlen, die von Management und Betriebsrat akzeptiert werden, zur Leistungsvergütung von Mitarbeitern und Teams herangezogen werden.

Für das Industrial Engineering stellt sich angesichts dieser Entwicklung die Frage, welchen Stellenwert die bewährte methodische Datenermittlung zukünftig (noch) hat, aber auch in welchem Umfang und mit welcher Genauigkeit die Daten zukünftig noch methodisch ermittelt werden müssen. Dabei sind sowohl der Aufwand der Datenermittlung sowie die Qualität und Validität der gewonnenen Daten zu bewerten. Dabei ist auch die rechtliche Situation bezüglich des Sammelns und der Verwendung der Daten zu beachten.

Bei der Messung der Qualität im Produktionsprozess werden die Ist-Daten der Qualität ermittelt, analysiert und ausgewertet.

Bereits heute werden mit arbeitswissenschaftlichen Methoden ermittelte Daten, mit Hilfe von statistisch ausgewerteten Ist-Daten ergänzt, beispielsweise Vorgabezeiten. Zu denken ist hierbei an das Zeitbudget für Gemeinkostentätigkeiten, in dem die im Durchschnitt bezahlten Zeiten im Akkordlohn statistisch aufbereitet und ausgewertet werden. Auf mögliche zeitintensive und teure Multimomentaufnahmen wird deshalb häufig verzichtet. Die Qualität der ausgewerteten Ist-Daten über einen längeren Zeitraum entspricht erfahrungsgemäß mindestens der statistischen Genauigkeit einer Multimomentstudie.

Bei der Aufbereitung von Qualitätskennzahlen auf Basis von bereits vorliegenden Ist-Daten, um beispielsweise mit dem Kunden Qualitätsstandards (Null-km-Qualität in ppm) bei der Lieferung von Komponenten in der Automobilindustrie zu vereinbaren, werden bereits heute bekannte Algorithmen eingesetzt.

Künstliche IntelligenzDie Qualität der so ermittelten Kennzahlen hat eine hohe statistische Genauigkeit. Diese können die Basis für einen zu vereinbarenden Qualitätsstandard zwischen Kunden und Zulieferer sein sowie eine von den Mitarbeitern beeinflussbare Leistungskennzahl für ein Leistungsentgelt.

Die in der Industrie 4.0 vorhandenen beziehungsweise anfallenden Daten können analysiert und mit Algorithmen so ausgewertet werden, dass die mit klassischen Methoden ermittelten Daten ergänzt beziehungsweise diese ganz oder teilweise ersetzt werden.

Einsatz von Algorithmen zur Ermittlung von (Leistungs-) Kennzahlen in der Industrie 4.0 (Auszug)

Einsatz von Algorithmen zur Ermittlung von (Leistungs-) Kennzahlen in der Industrie 4.0 (Auszug)

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Claudia Blum

Bei Management Circle bin ich für die Personal-, Produktions- und Soft Skills-Themen zuständig. Ich betreue außerdem den Blog zu den Iran-Veranstaltungen. In diesen Portalen informiere ich Sie stets über alle Trends und Entwicklungen. Ich freue mich auf Ihre Anregungen und einen guten Wissensaustausch.

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