Expertenkommentar:Die Zukunft des Abfalls in einer digitalen Welt

Abfall. Es ist ein Begriff, den wir alle in der Fertigungsindustrie kennen und eine Herausforderung, mit der wir uns ständig auseinandersetzen. Es kommt in vielen verschiedenen...

Abfall. Es ist ein Begriff, den wir alle in der Fertigungsindustrie kennen und eine Herausforderung, mit der wir uns ständig auseinandersetzen. Es kommt in vielen verschiedenen Formen vor, nicht nur in den Rohstoffen, Komponenten oder fehlerhaften Produkten, die niemals in die Hände zahlender Kunden gelangen, sondern in den Ressourcen, die in jeder Phase des Herstellungsprozesses verwendet werden - wie Arbeit, Energie, Lagerung, Transport und Vermögenswerte, einschließlich Anlagen und Maschinen, die verbraucht werden, aber nicht zum Gesamtumsatz beitragen. Einfach ausgedrückt sind Verschwendung die Kosten von Inputs, die nicht monetarisiert werden, und daher sind die Ergebnisse in Bezug auf Effizienz, Produktivität, Agilität und Qualität alle Stellvertreter für Verschwendung.

Während Verschwendung unter der Philosophie der Lean Manufacturing zu einem stärker formalisierten Konzept geworden ist, ist es eine Herausforderung, die die Branche seit der Geburt der modernen Fertigung durchdrungen hat. Als Matthew Boulton und sein Geschäftspartner John Fothergill 1766 die Soho Manufactory in Birmingham, England, eröffneten, führten sie das Konzept der „Massenproduktion“ ein, um die damalige ineffiziente Heimindustrie zu revolutionieren. 1782 ersetzten sie ihr wasserbetriebenes Metallwalzwerk durch eine revolutionäre neue Energiequelle – die Watt-Dampfmaschine – und so begann der „Krieg gegen die Verschwendung“.

Seitdem haben wir kontinuierlich neue Techniken, Methoden, Prozesse und Technologien erfunden, um Abfall zu reduzieren. Als große Innovationen wie die Watt-Dampfmaschine auf den Markt kamen, erkannten unsere Vorgänger enorme Vorteile in Bezug auf Effizienz und Produktivität, worauf eine Zeit kontinuierlicher Verbesserungen und Feinabstimmungen folgte. Dies maximierte die Vorteile dieser Innovationen noch weiter und setzte sich fort, bis die nächsten großen Innovationen auftauchten, wie z. B. Elektrizität, bei der Elektromotoren Dampf ersetzten und eine hochgradig verteilte, kostengünstigere und zuverlässigere Energie ermöglichten. Dann leitete das Fließband das neue Paradigma der Arbeitsteilung und -nutzung ein, und der Transistor brachte die industrielle Computersteuerung und -automatisierung hervor.

Jeder dieser wichtigen Meilensteine ​​sah die anfängliche Wirkung, gefolgt von einer Phase kontinuierlicher Verfeinerung und Verbesserung, wobei sukzessive Verbesserungen immer geringere Erträge liefern, bis die nächste seismische Verschiebung eintritt. Bei der Suche nach Bereichen zur Verbesserung des Herstellungsprozesses neigen die meisten Unternehmen dazu, zuerst die „am niedrigsten hängenden Früchte“ zu pflücken, bevor sie nach härteren und subtileren Verbesserungen suchen, während sie ständig danach streben, neue Wege zur Beseitigung von Verschwendung zu finden. Sie werden jedoch bald einen Punkt erreichen, an dem die Kosten für die Beseitigung einer Abfallquelle gleich oder größer werden als der erzielte Nutzen – leider das Gesetz des abnehmenden Ertrags.

In diesem Stadium wird es einfach unwirtschaftlich, diese Verbesserungen vorzunehmen, und infolgedessen beginnen die Effizienz- und Produktivitätsgewinne zu stagnieren. Ich glaube, dass dies heute die meisten Hersteller sind, und es hilft, das sogenannte Produktivitätsparadoxon teilweise zu erklären. Trotz Investitionen in neue Ausrüstung, Prozesse und Techniken bleibt das Produktivitätswachstum flach, weil die tief hängenden Früchte geerntet wurden und Unternehmen in einem Kreislauf sinkender Renditen pro Investitionseinheit stecken bleiben. Das Produktivitätsparadoxon kann nur durchbrochen werden, wenn die nächste seismische Verschiebung auftaucht, um signifikante Leistungsverbesserungen zu erzielen.

Wie die Geschichte gezeigt hat, treten diese Verschiebungen nicht über Nacht auf. Sie werden zunächst mit Skepsis und oft mit Spott aufgenommen, bevor sie eine Phase des Hypes durchmachen, gefolgt von Ernüchterung, da die wahrgenommenen Vorteile nicht eintreten. Dieser Übergang kann oft mehrere Jahre, möglicherweise Jahrzehnte dauern, bevor sich allmählich die greifbaren Vorteile durch das herausbilden, was das IT-Analyseunternehmen Gartner als „Slope of Enlightenment“ bezeichnet – die vierte Phase des Hype Cycle . Digitalisierung, intelligente Fabriken, die Fabrik der Zukunft, Industrie 4.0 und das industrielle Internet der Dinge (IoT) sind alle Variationen desselben Themas und bilden die Wurzeln dieses nächsten großen Zyklus. Obwohl viel über diese Themen berichtet wurde und wird, basieren sie alle auf der Ausbeutung einer einzigen grundlegenden Zutat – Informationen, der nächsten entscheidenden Waffe im Kampf gegen den Abfall.

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Abnehmende Effizienz- und Produktivitätsrenditen bestehender Fertigungstechnologien wie Automatisierung und Offline-Leistungsverbesserungsmethoden wie Six-Sigma haben eine sprichwörtliche gläserne Decke erreicht. Nehmen Sie zum Beispiel das Maß der Gesamtanlageneffektivität (OEE), das üblicherweise verwendet wird, um zu bewerten, wie effektiv ein Fertigungsbetrieb genutzt wird. Eine OEE von 100 % weist auf eine perfekte Produktionsumgebung hin, in der nur gute Produkte so schnell wie möglich und ohne Ausfallzeiten produziert werden. Das Erreichen dieses OEE-Niveaus ist wohl unmöglich, aber allgemeine Untersuchungen aus einer Vielzahl von Studien deuten darauf hin, dass Weltklasse-Hersteller eine OEE von etwa 80-85 % anstreben, wobei 50-60 % eher typisch sind und 30-40 % nicht ungewöhnlich. Dies zeigt nicht nur, dass in Bezug auf Effizienz und Produktivität noch erhebliches Verbesserungspotenzial besteht, sondern zeigt auch, dass unsere Bemühungen zur Leistungssteigerung nur sehr selten „aus dem Ruder laufen“. Stattdessen verlassen sich die Hersteller auf den Höhepunkt einer großen Anzahl kleinerer und manchmal kostspieliger Verbesserungen, um eine wirkliche Wirkung zu erzielen.

Um diese gläserne Decke zu durchbrechen, müssen wir Informationen und Datenressourcen nutzen, indem wir ein höheres Maß an operativer Schärfe entwickeln, als wir es heute haben. In physikalischen Systemen werden wir immer ein gewisses Maß an natürlicher Variabilität und Unvorhersehbarkeit haben, aber wir sollten dies nicht weiterhin als Entschuldigung für suboptimale Herstellungsprozesse verwenden. Stattdessen müssen wir diese Informationen verwenden, um zu verstehen, wann und wo diese auftreten (in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit), und um über die Mechanismen zu verfügen, um auf diese Variabilität und Unvorhersehbarkeit „wie sie geschieht“ zu reagieren und sie zu mindern. oder besser noch 'bevor es passiert'.

Dies ist nicht einfach und erfordert ein kontinuierliches Verständnis und eine kontinuierliche Überwachung vieler Variablen, nicht nur über eine einzelne Messung, ein einzelnes Prozess- oder Produktmerkmal hinweg, sondern über die gesamte Kausallandschaft hinweg. In einer Produktionsumgebung sind Prozesse selten vollständig isoliert, da die Leistung eines Prozesses wahrscheinlich durch eine Vielzahl anderer Einflüsse verursacht wird – sowohl direkte als auch Umgebungseinflüsse. Dies wird oft als „Fluch der Dimensionalität“ bezeichnet – je mehr Dimensionen wir haben, desto mehr Daten benötigen wir und desto schwieriger wird es, umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. Leider ist das menschliche Gehirn nicht darauf ausgelegt, mit dieser Komplexität umzugehen, da wir Schwierigkeiten haben, Schlussfolgerungen über eine sehr geringe Anzahl von Dimensionen und in einem sehr trägen Tempo zu verstehen.

Glücklicherweise konvergieren und reifen mehrere neue Technologien, um die Grundlage für die nächste Verschiebung der Fertigungseffizienz und -produktivität zu bilden. Die Kosten und die Miniaturisierung fortschrittlicher Sensoren ermöglichen es Unternehmen jeder Größe, unvorstellbare Datenmengen kontinuierlich aus ihren Nachfrage- und Lieferketten zu erfassen oder sogar in die Produkte selbst einzubetten. Abhängig von ihrem Entwicklungsstand kann dies autonome Rechenoperationen mit fortschrittlichen Algorithmen ermöglichen, die direkt in die Sensoren eingebettet sind (bekannt als Edge Computing), um direkt mit anderen Sensoren und Geräten in einem geschlossenen Regelkreis (Machine-to-Machine) zu arbeiten. Aufgrund des Aufkommens allgegenwärtiger Kommunikationsnetze (ein Trend, der sich erneut verändern wird, wenn der neue 5G-Standard zum Mainstream wird) sind diese Sensoren in der Lage, gesammelte Daten mit hoher Geschwindigkeit von jedem Ort der Welt aus zu kommunizieren.

Diese Datenströme erfordern riesige Mengen an Datenspeicher und Rechenressourcen, die in der Lage sind, die Informationen so schnell zu filtern, zu sortieren und zu analysieren, dass Echtzeit-Einblicke generiert werden können, und dies wird durch Big Data und Cloud Computing ermöglicht, die sich schnell entkoppeln Geschäftswert von Daten und Informationen aus kostspieliger Infrastruktur vor Ort. Schließlich müssen die aus diesen Daten gewonnenen Analysen und Erkenntnisse zur richtigen Zeit am richtigen Ort zur Verfügung gestellt werden, um effektive Maßnahmen zu ergreifen, immer verfügbar auf praktisch jedem Gerät, in einer hochgradig visuellen und intuitiven Form, die die Mitarbeiter leicht interpretieren und handeln können auf. Möglich wird dies durch die Entwicklung von Cloud-basierten Software-as-a-Service (SaaS)- und Rich Web Application (RWA)-Schnittstellen, die heute zum Mainstream werden

Die Digitalisierung der Fabrik, des Fertigungsbereichs und der Lieferkette wird es Herstellern ermöglichen, Verschwendung auf eine Weise schnell zu erkennen und zu eliminieren, die zuvor nicht möglich oder wirtschaftlich machbar war, und dies wird eine neue Ära der Effizienz und Produktivität einleiten. Sobald die niedrig hängenden Früchte gepflückt sind, werden wir die Technologien und Techniken weiterentwickeln, um neue und innovative Wege zu finden, um Abfall noch weiter zu reduzieren, bis die Gesetze der sinkenden Rendite zu greifen beginnen und wir nach der nächsten großen Veränderung Ausschau halten auftauchen. Wie der Guru für künstliche Intelligenz (KI), Andrew Ng, uns jedoch erinnert, ist die Sorge darüber jetzt wie die Sorge um die Überbevölkerung auf dem Mars.

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