Die industrielle Fertigung steht an einem Wendepunkt: Globale Lieferketten, steigende Energiepreise und der zunehmende Wettbewerbsdruck verlangen Produktionsunternehmen ein hohes Maß an Effizienz, Flexibilität und Transparenz ab. Gerade die Digitalisierung (Industrie 4.0) eröffnet produzierenden Unternehmen neue Wege zur Gestaltung smarter, vernetzter Produktionsprozesse. Gleichzeitig geht diese Transformation in vielerlei Hinsicht mit Herausforderungen einher. Denn die in Produktionsunternehmen vielfach fragmentierte Systemlandschaft sorgt dafür, dass Informationen isoliert bleiben – es fehlt an Ansätzen, die vorhandenen Daten gezielt für Prozessverbesserungen zu nutzen. Wir geben einen Überblick über bewährte Methoden zur Prozessoptimierung in der Produktion und zeigen, welche Rolle Process Mining bei der Umsetzung dieser Ansätze spielt.
Vorab: Wenn von „Produktion“ die Rede ist, geht es nicht nur um den physischen Fertigungsprozess selbst. Produktionsprozesse umfassen sämtliche Abläufe, die zur Herstellung eines Produkts notwendig sind. Dazu gehören Materialbereitstellung, Fertigung, Montage, Qualitätskontrolle, Verpackung und ggf. auch Intralogistik.
Gute Produktionsprozesse zeichnen sich durch Wiederholbarkeit, stabile Qualität und kurze Durchlaufzeiten aus. Sie sind transparent, effizient und flexibel – sowohl bei schwankender Nachfrage als auch bei variierenden Produktanforderungen. Eine Prozessoptimierung in der Produktion kann unter verschiedenen Gesichtspunkten realisiert werden:
Es gibt verschiedene Methoden, die Unternehmen bei der Umsetzung einer Prozessoptimierung in der Produktion unterstützen. Wir stellen drei Ansätze vor, die in der modernen Fertigung eine wichtige Rolle spielen.
Die Methoden bieten wertvolle Ansätze zur Prozessoptimierung in der Produktion, stoßen in der Praxis aufgrund der zunehmend komplizierten Produktionsumgebung jedoch schnell an Grenzen. Process Mining schafft hier Abhilfe – das innovative Verfahren ermöglicht eine objektive, datenbasierte Sicht auf Prozesse und unterstützt die Umsetzung und Wirksamkeit der vorgestellten Methoden. Process Mining wird in der Produktion mittlerweile vielerorts angewendet, die Technologie wird darüber hinaus z.B. auch für die Prozessoptimierung in der Energiewirtschaft genutzt
Process Mining ist ein datenbasiertes Analyseverfahren, das reale Prozessabläufe sichtbar macht. Grundlage dafür sind sogenannte Event Logs – digitale Spuren, die bei der Ausführung von Prozessen in IT-Systemenentstehen. Diese Ereignisprotokolle enthalten wertvolle Informationen wie Zeitstempel, ausgeführte Aktivitäten und Prozessinstanzen, die detaillierte Einblicke in den tatsächlichen Verlauf von Geschäftsprozessen ermöglichen. Process Mining Tools verwandeln diese Rohdaten in aussagekräftige, leicht verständliche Prozessmodelle und schaffen so einobjektives, datenbasiertes Bild der realen Abläufe.
Dieser objektive Blick ist gerade in der Produktion von entscheidender Bedeutung, da hier eine breite Vielfalt unterschiedlicher Systeme wie ERP, MES, SCADA etc. eingesetzt werden. Process Mining überbrückt diese fragmentierte Systemlandschaft und führt die in diesen Systemen verstreuten Daten zusammen. Die daraus resultierende ganzheitliche Sicht auf die Prozesskette ermöglicht es Unternehmen, Engpässe in der Produktion zu identifizieren, Durchlaufzeiten zu analysieren, Abweichungen vom Soll-Prozess aufzudecken und so eine Prozessoptimierung in der Produktion herbeizuführen.
Die vorgestellten Methoden gründen allesamt auf einer exakten Kenntnis des realen Prozessgeschehens, weshalb Process Mining einen unschätzbaren Mehrwert für deren Umsetzung darstellt. Im Kontext von Lean Production hilft es, Verschwendung präzise zu lokalisieren, indem es unnötige Wartezeiten oder Überproduktion anhand realer Daten sichtbar macht. Für TPM liefert Process Mining wertvolle Einblicke in die tatsächliche Anlagennutzung und unterstützt die Berechnung der Gesamtanlageneffektivität (OEE) durch die Analyse von Verfügbarkeits-, Leistungs- und Qualitätsdaten. Im Rahmen von Six Sigma unterstützt Process Mining die Identifikation von Prozessabweichungen und erlaubt die gezielte Analyse kritischer Einflussfaktoren.
Die Implementierung von Process Mining gilt in vielen Unternehmen nach wie vor als anspruchsvoll. Oft scheitern Projekte an unzureichender Datenqualität, fehlender Unterstützung oder unrealistischen Erwartungen. Bei Process.Science, machen wir es Ihnen einfach. Der entscheidende Unterschied: Unsere Lösungen werden direkt in bestehende Business Intelligence Plattformen wie Microsoft Power BI und Qlik Sense integriert. Die Integration erfolgt mit minimalem Aufwand, hat keinen Einfluss auf den laufenden Betrieb und kann sowohl On-Premise als auch direkt in den gängigen Cloud-Umgebungen wie Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) und Google Cloud Services implementiert werden. Mit uns erhalten Sie eine leistungsfähige, praxistaugliche Lösung für die Prozessoptimierung in der Produktion.
