Mit Smart Workflows zu mehr Effizienz und besseren Entscheidungen

Ich finde es immer wieder faszinierend, bei unseren Kunden und anderen produzierenden Unternehmen in die Produktion abzutauchen. Die Professionalität und Exzellenz, die sich sowohl der Mittelstand wie auch Großunternehmen über viele Jahrzehnte angeeignet haben, beeindruckt mich enorm. Unfassbare Dynamik von Laserschneidrobotern, blitzschnelle Werkzeugwechsel bei Fräsmaschinen, sehr fachkundige und engagierte Mitarbeiter.  

Was mich jedoch gleichzeitig verwundert, ist die oftmals noch sehr analoge Arbeitsweise, wenn es um Prozesse geht, die nicht unmittelbare Wertschöpfung am Produkt betreiben. Hiermit meine ich Prozesse wie Wartungsarbeiten, Inspektionen oder auch Analysen. Kommt es exemplarisch zu einer Toleranzabweichung in der Qualitätsprüfung, trifft man sich zur Ursachenforschung. Als Konsequenz werden  Bilder vom fehlerhaften Werkstück gemacht und diese in der Montage aufgehängt, um solche Fehler zu vermeiden. Aus meiner Sicht kein smarter Workflow. 

Es ist an der Zeit, sich auch im Produktionsumfeld mit Smarten Workflows im Detail zu beschäftigen. Das Ziel sollte hierbei sein, basierend auf definierten Trigger-Events und Rahmenbedingungen, einen automatisieren Prozess zu starten. Dieser sollte nicht nur alle relevanten Stakeholder informieren, sondern auch auf digitalen Tools basieren, um bessere Entscheidungen zu treffen. 

Übertragen wir den Gedanken auf das obige Beispiel aus der Qualitätsprüfung: Der Mitarbeiter wird bei der Sichtprüfung in einem digitalen Tool automatisiert aufgefordert , ein Fehlerbild aufzunehmen, sollte die Toleranz überschritten sein. Anhand des definierten Workflows wird dieses Fehlerbild automatisch in ein System übergeben, welches standortübergreifend mithilfe künstlicher Intelligenz die Ursachen bestimmt und Vorschläge zu Qualitätsmaßnahmen entwickelt. Der Qualitätsleiter sieht zudem in Echtzeit in seinem Dashboard, dass ein Fehler aufgetreten ist und wird bei der automatisierten E-Mail an den Six-Sigma-Experten in CC gesetzt. Dieser wird  zur tiefergehenden Analyse des Problems beauftragt und mit jeglichen Prozessparameterinformationen beliefert. Der Kundenauftrag hingegen, welcher durch die zu fertigende Komponente nun im geplanten Fertigstellungszeitpunkt bedroht ist, wird im ERP als verspätet gemeldet, sodass der Account Manager präventiv mit seinem Kunden an Alternativlösungen arbeiten kann. 

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Rundum, smarte Workflows sollten dabei helfen, Informationen in Echtzeit an alle relevanten Personen und Systeme bereitzustellen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Im Beispiel der Qualitätsprüfung bedeutet dies weniger Aufwand für transaktionale Kommunikation, die Sicherstellung der Informationsbereitstellung und schlussendlich eine höhere Kundenzufriedenheit durch proaktive Lösungsfindung. 

Automatisierte Workflows sind vergleichsweise weit verbreitet. Ein Event triggert eine Aktivität. Aufgrund eines Befunds wird eine E-Mail ausgelöst. Zwar gibt es derzeit keine gängige Definition von smarten Workflows. Was allerdings smarte Workflows von rein automatisierten, vergleichsweise trivialen Workflows aus meiner Sicht unterscheidet, ist die Abbildung der organisatorischen Komplexität und die somit auch die Verknüpfung mehrere IT-Systeme und die Berücksichtigung von Rahmenbedingungen.  

Die technische Grundlage hierfür bilden drei Prozessebenen:  

1) Integrierte Software im operativen Einsatz 

Auf Shopfloor-Ebene nutzen die Mitarbeiter eine Software, die individuell erstellbare Trigger–Events (Problem in einer Checkliste, Aufnahme eines Fehlerbildes) bietet und diese über eine offene Schnittstelle (API, Webhooks) weitergeben kann. Diese Software stellt somit den Startpunkt für Smarte Workflows dar. 

2) Workflow Ebene zum Aufbau kundenspezifischer Prozessflüsse 

Um dynamisch Workflows individuell realisieren zu können wird ein “Logic-Layer” benötigt, der es ermöglicht, Workflows und Entscheidungen nachvollziehbar zu erstellen und weiterzuentwickeln. In der Vergangenheit wurden hierzu Skripte von IT-Abteilungen erstellt, die in der Pflege aufwändig und für Dritte nicht nachvollziehbar sind. In der heutigen Generation von Lösungen werden Automation Plattformen genutzt, um Workflows nach dem Drag&Drop Prinzip zu erstellen. Somit lässt sich die Logik-Komponente der Smarten Workflows nutzerfreundlich erstellen. 

3) Drittsoftware zum Messaging, Analyse und Process-Mining 

An letzter Stelle stehen Drittsoftwaren, welche aus dem “Logic-Layer” getriggert werden. So kann dieser beispielsweise das Senden einer E-Mail veranlassen oder die entstandenen Checklisten-Daten in ein Process-Mining Tool geben. Unter Process-Mining verstehen wir die strukturierte Auswertung von Zeitstempeln und Datenpunkten zur Ist-Durchführung eines Prozesses und dem anschließenden Vergleich gegen einen Soll-Prozess zur Identifikation von Optimierungspotentialen. Im Beispiel der Qualitätsprüfung ließe sich messbar machen, wie häufig ein Prozessdurchlauf nicht dem Standard entsprochen hat, welche tatsächlichen Arbeitsschritte durchgeführt wurden und woran dies liegt. 

Kurzum, durch einen end-to-end automatisierten Informationsfluss über alle drei Prozessebenen werden Reaktionszeiten enorm verkürzt und es wird Prozesstransparenz geschaffen. 

Ich bin davon überzeugt, dass die Steigerung der Geschwindigkeit in Entscheidungsprozessen ein zentraler Imperativ der Industrie 4.0 ist. Ziel sollte sein, dass nicht nur die Verfahrgeschwindigkeit der Schweißroboter und Werkzeugmaschinen zunimmt, sondern dass der menschliche Entscheidungsprozess durch digitale Tools gestützt wird. Somit lassen sich Entscheidungen schneller treffen, weil Informationen sofort verfügbar sind. Es können bessere Entscheidungen getroffen werden, weil die Informationsgüte deutlich höher ist. Und schließlich wird enormer Aufwand gespart, weil Prozesse wie beispielsweise die Fehlerbildablage vollständig automatisiert sind.