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Mehr Agilität im Mittelstand: Im Zeitalter der Digitalisierung werden Entscheidungs- und Planungsprozesse auch in kleineren Betrieben immer effizienter und ausfallsicherer. Welche Rolle der algorithmischen Optimierung dabei zukommt, zeigt ein Praxisbeispiel. Text: Ingo Schenk

Kommt die Zukunft der eigenen Firma zur Sprache, dreht sich die Diskussion häufig um die großen Disruptionen: Brauchen wir Elemente der Industrie 4.0 bei uns? Welche neuen Geschäftsmodelle brechen über unsere Branche herein? Die kleineren, alltäglichen Störungen hingegen, die mit der Zeit ebenfalls großen Schaden anrichten, werden in so manchem Strategiegespräch übersehen oder unterschätzt. Dabei lassen sich Unterbrechungen im Betriebsalltag – Personalausfälle, verspätete Lieferungen, Eilaufträge – kaum isoliert betrachten: Hat ein Zulieferer mangelhafte Teile geliefert, steht ein Teil der Produktion still, bis Ersatz eingetroffen ist.

Darunter leiden sowohl die Termintreue als auch die Beziehung zum Kunden. Als wäre dies nicht schon genug, macht die Störung jede bestehende Planung obsolet. Die meist Lieferketten gehen mit einer zunehmend vernetzten Arbeitsteilung und verbindlichen terminlichen Abhängigkeiten einher, die Planungsänderungen nur schwer verzeihen. Der Maschinen- und Anlagenbau ist ein klassisches Beispiel für eine Branche, in der Termintreue eine wichtige Rolle spielt: Da Lieferverzögerungen oft Vertragsstrafen nach sich ziehen, benötigt das Management eine Planung, die alle Arbeitsgänge eines Auftrags in der richtigen Reihenfolge ordnet – und zwar unter Berücksichtigung aller übrigen anstehenden Aufträge mit jeweils mehreren Tausend Arbeitsschritten sowie Hunderter Ressourcen.

»Unternehmen müssen ein Bewusstsein für Prozess- und Planungssicherheit entwickeln.«
Adrian Weiler, Inform

„Wird dieses feinmaschige Planungsnetz gestört, müssen Unternehmen schnell reagieren“, sagt Adrian Weiler, Chef des in Aachen ansässigen Unternehmens Inform und Mittelstandsbotschafter des Creditreform-Magazins (creditreform-magazin.de/autor/adrianweiler). Für solche Fälle empfiehlt er Technologien und Managementstrategien, die intelligent, blitzschnell und interaktiv – also unter Beachtung der Entscheidungshoheit des Planers – eine neue Planung ermöglichen. Doch Obacht: Zwar gehe der Trend hin zu digitalisierten Prozessen, doch brächten „schnell abrufbare Daten allein“ dem Unternehmen noch keine Lösung in Richtung Prozesssicherheit oder gar einen Wettbewerbsvorteil, so der Experte weiter. „Bei komplexen, vernetzten Abläufen stehen dem operativen Management bei jeder Störung viele alternative Planungsoptionen zur Verfügung, mit denen potenziell reagiert werden könnte. Daraus jedoch die beste Alternative auszuwählen, ist erfahrungsgemäß besonders unter Zeitdruck schwierig.“ Hier setzt für Weiler „die Managementstrategie der agilen Optimierung“ an, bei der bestehende IT-Systeme um entscheidungsintelligente Algorithmen ergänzt werden.

Zur Abgrenzung: Wer über Prozessoptimierung durch intelligente Datennutzung spricht, assoziiert damit häufig das Stichwort „Big Data“. Mit agiler Optimierung hat das, was Weiler meint, jedoch wenig gemein: Während Technologien aus dem Bereich Big Data oder Business Intelligence darauf abzielen, Wissen aus Daten abzuleiten und zu visualisieren, bleiben die eigentlichen Entscheidungen zur Prozessoptimierung dem Anwender überlassen. Bei der agilen Optimierung geht es jedoch um die Berechnung konkreter Handlungsvorschläge – zugeschnitten auf die jeweilige Entscheidungssituation.

Praxisbeispiel Schuler AG

„Mathematische Optimierungsalgorithmen basieren auf Methoden der Computerintelligenz – angepasst für das jeweilige Einsatzfeld“, erklärt Prof. Marco Lübbecke von der RWTH Aachen. Der Wissenschaftler beschäftigt sich mit der algorithmischen Optimierung von Planungs- und Entscheidungsprozessen. „Solche Algorithmen können gezielt optimierte Handlungsvorschläge berechnen, um Planern angemessene Entscheidungshilfen an die Hand zu geben. Entsprechende IT-Systeme kommen punktuell dort zum Einsatz, wo ein Unternehmen den größten Bedarf an Optimierung sieht. Die Anwendungsfelder reichen von Industrie- und Transportunternehmen über Lager, Großhändler und Containerterminals bis hin zu Flughäfen und Finanzdienstleistern.“

Entsprechend vielfältig sind die Einsatzfelder für agile Optimierung (siehe Tabelle). Mögen ihre spezifischen Anforderungen je nach Branche und Firma noch so unterschiedlich sein – den Bedarf an Entscheidungshilfen für eine robuste Planung haben sie alle gemein. Bei der Schuler AG etwa, einem Anbieter aus dem Bereich Umformtechnik, gestalten sich die Rahmenbedingungen für Planungsprozesse ausgesprochen komplex. So werden etwa in der mechanischen Fertigung rund 2.000 Aufträge parallel bearbeitet, für die insgesamt bis zu 50.000 Arbeitsgänge simultan zu planen und zu steuern sind – wobei zahlreiche Parameter wie der Ein-, Zwei- oder Drei-Schicht-Betrieb von Maschinen oder die Dauer der unterschiedlichen Arbeitsgänge berücksichtigt werden wollen. Tritt eine Störung auf, beeinträchtigt das den gesamten Produktionsplan. Alle Arbeitsschritte, die zum Beispiel auf ein fehlendes Werkstück angewiesen sind, geraten in Verzug – im schlimmsten Fall ist sogar die Termintreue gefährdet. „Dabei wollen wir doch bei den Themen Auslastung und Termintreue das Maximale herausholen“, sagt der Leiter der Fertigungssteuerung, Goran Krstic. Manuell war das angesichts der Vielzahl der Entscheidungsfaktoren nicht zu stemmen.

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Tipps zum behutsamen Einsatz entscheidungsintelligenter Algorithmen im Betrieb gibt‘s auf creditreform-magazin.de/agil2017

Heute kommt bei Schuler ein agiles Optimierungssystem zum Einsatz, bei dem die Algorithmen die planungsrelevanten Daten übernehmen aus dem ERP-System, um synchrone Terminpläne unter Berücksichtigung der verfügbaren Ressourcen und Kapazitäten zu generieren. „Sie sagen uns bereits im Voraus, wo es bei einem Fertigungsauftrag klemmen könnte, und zeigen auf, was wir dagegen tun können“, so Krstic. Die Termintreue sei seit der Einführung der agilen IT-Strategie um 15 Prozent gestiegen, während die Umlaufbestände in gleicher Größenordnung sanken.

Lean Management als Alternative?

Das Potenzial der agilen Optimierung ist also groß – sie muss jedoch nicht jeden Unternehmensprozess miteinbeziehen: Verläuft beispielsweise die Serienfertigung eines einfach gebauten Produkts stabil und ist ihre Störanfälligkeit gering, eignet sich eher der kostenoptimierende Ansatz des Lean Managements. „Doch überall dort, wo Unvorhersehbarkeit und Komplexität zusammenkommen, sind mathematische Optimierungsalgorithmen von großem Wert“, sagt Prof. Lübbecke. Die auftragsbasierte Einzel- und Kleinserienfertigung bei Schuler AG entspricht diesen Kriterien. Doch auch abseits der Produktion, etwa bei Banken, treten diese Anforderungen auf. So nutzt die Rabobank agile Optimierung zur Betrugsabwehr im Mobile- und Online-Banking. Algorithmen prüfen jährlich mehr als 15 Milliarden Transaktionen auf Betrugsverdacht.

Störungen gab es schon immer, aber bei der Geschwindigkeit und Komplexität in der heutigen Zeit sind ihre Konsequenzen verheerend. „Ich halte es für entscheidend, dass Unternehmen ein Bewusstsein für Prozess- und Planungssicherheit entwickeln“, sagt Inform-Chef Weiler: „Mit der agilen Optimierung steht eine IT-gestützte Managementstrategie zur Verfügung, mit der sich die Auswirkungen des alltäglich Unvorhergesehenen in Chancen verwandeln.“ Für den Mittelstand bringe dies neue Möglichkeiten, den Problemen des Betriebsalltags mit datenbasierten Entscheidungen zu begegnen.

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