Expertenblick: Zukunft des Abfallmanagements im digitalen Zeitalter gestalten

Abfall. Ein Wort, das wir in der Fertigungsindustrie alle kennen – eine Herausforderung, mit der wir kontinuierlich ringen. Er kommt in vielen Formen: nicht nur Rohmaterialien, Komponenten, defekte Produkte, die nie bei zahlenden Kunden ankommen, sondern auch Ressourcen, die in jedem Fertigungsschritt verbraucht werden – Arbeit, Energie, Lagerung, Transport, Assets wie Anlagen und Maschinen – die konsumiert werden, aber nicht zum Gesamtumsatz beitragen. Einfach: Abfall sind Kosten von Inputs, die nicht monetarisiert werden – Outputs in Effizienz, Produktivität, Agilität, Qualität sind alles Proxies für Abfall.

Während Abfall unter Lean Manufacturing formalisierter wurde, durchdringt die Herausforderung die Industrie seit Geburt der modernen Fertigung. 1766 eröffneten Matthew Boulton und John Fothergill die Soho Manufactory in Birmingham, England – sie führten „Massenproduktion“ ein, um ineffiziente Cottage Industries zu revolutionieren. 1782 ersetzten sie ihre wassergetriebene Walzwerk durch revolutionäre neue Kraftquelle – die Watt-Dampfmaschine. So begann der „Krieg gegen Abfall“.

Seither erfanden wir kontinuierlich neue Techniken, Methoden, Prozesse, Technologien zur Abfallreduktion. Bei Major Innovations wie Watt-Dampfmaschine realisierten Vorgänger seismische Effizienz- und Produktivitätssprünge, gefolgt von kontinuierlicher Verbesserung und Feintuning – maximierte Nutzen weiter, bis nächste Major Innovation: Elektrizität – Elektromotoren ersetzten Dampf, ermöglichten hochverteilte, kosteneffektivere, zuverlässigere Energie. Dann Fließband – neues Paradigma für Arbeitsteilung und -nutzung. Transistor → industrielle Computersteuerung und Automatisierung.

Jeder Major Meilenstein: initialer Impact, dann kontinuierliche Verfeinerung – successive Improvements liefern diminishing returns bis nächster seismischer Shift. Bei Suche nach Verbesserungen greifen die meisten Orgs erst zum „lowest hanging fruit“, dann suchen härtere, subtilere Improvements – bis Kosten der Abfallbeseitigung ≥ Nutzen: Law of Diminishing Returns.

An diesem Punkt wird es unwirtschaftlich, diese Improvements zu machen – Effizienz- und Produktivitätsgewinne plateauieren. Ich glaube, die meisten Hersteller sind heute hier – erklärt teilweise das sogenannte Productivity Paradox. Trotz Investment in neue Equipment, Prozesse, Techniken bleibt Produktivitätswachstum flach, weil low hanging fruit geerntet und Businesses in Zyklus diminishing returns per Investment-Unit stecken.

Productivity Paradox bricht nur, wenn nächster seismischer Shift signifikante Performance-Verbesserung liefert.

Wie Geschichte zeigt: Shifts passieren nicht über Nacht. Initiale Skepsis/Spott → Hype-Phase → Desillusionierung, als wahrgenommene Benefits nicht materialisieren. Transition oft Jahre/Jahrzehnte, bevor tangible Benefits durch Gartners „Slope of Enlightenment“ (4. Phase des Hype Cycle) emergieren. Digitalisierung, Smart Factories, Factory of the Future, Industry 4.0, Industrial IoT – alles Variationen desselben Themas, Wurzeln des nächsten Major Cycle. Basieren alle auf Ausnutzung eines fundamentalen Inhaltsstoffs – Information, die nächste kritische Waffe im Krieg gegen Abfall.

Glasdeckel bestehender Shopfloor-Technologien

Diminishing Efficiency/Produktivitäts-Returns von bestehender Shopfloor-Tech (Automation) und Offline Performance Improvement Methodologies (Six Sigma) erreichten proverbialen Glass Ceiling. Beispiel: Overall Equipment Effectiveness (OEE) – gängige Metrik für Fertigungsnutzung. OEE 100 % = perfekte Produktion, nur gute Produkte, schnellstmöglich, zero Downtime. 100 % OEE arguably unmöglich, aber Research: World-Class Manufacturer streben 80–85 % an, 50–60 % typisch, 30–40 % nicht unüblich. Zeigt: signifikantes Improvement-Potenzial, aber Bemühungen „budge the needle“ selten. Hersteller verlassen sich auf Kumulation vieler kleiner, teils kostspieliger Improvements für echten Impact.

Durchbruch erfordert: Information und Data Assets nutzen für höhere operative Acuity als heute. In physischen Systemen: natürliche Variabilität/Unvorhersagbarkeit – aber nicht als Ausrede für suboptimale Prozesse nutzen. Stattdessen: Info nutzen, um zu verstehen, wann/wo Variabilität auftritt (Real-Time/Near-Real-Time) und Mechanismen für Response/Mitigation „as-it-happens“ oder besser „before-it-happens“ bereitzustellen.

Nicht einfach – erfordert kontinuierliches Verständnis/Monitoring vieler Variablen, nicht nur single Measurement/Process/Product Characteristic, sondern gesamten Causal Landscape. In Fertigung: Prozesse selten isoliert, Performance eines Prozesses caused by myriad anderer Einflüsse – direct und ambient. „Curse of Dimensionality“ – mehr Dimensionen → mehr Data needed, schwerer actionable Insight. Menschliches Gehirn nicht für diese Komplexität designed – wir kämpfen mit Inferences über sehr wenige Dimensionen, sehr sedate Pace.

Konvergierende Emerging Technologies

Glücklicherweise konvergieren/reifen mehrere Emerging Technologies zu Fundamenten für nächsten Shift in Fertigungs-Effizienz/Produktivität:

• Kosten & Miniaturisierung fortschrittlicher Sensoren → Orgs aller Größen erfassen inkonzipierbare Datenmengen kontinuierlich aus Demand/Supply Chains oder embedded in Produkten. Je nach Sophistication: autonome Compute Operations via Advanced Algorithms embedded in Sensoren (Edge Computing) → direkte Arbeit mit anderen Sensoren/Devices in Closed-Loop (M2M).
• Ubiquitous Communications Networks (wird durch 5G Mainstream wieder transformiert) → Sensoren kommunizieren gesammelte Daten High-Speed von jedem Standort weltweit.
• Vast Data Storage & Compute Resources für Filter, Sort, Analyse at Speed für Real-Time Insights → enabled by Big Data & Cloud Computing, rapidly decoupling Business Value of Data/Information von kostspieliger On-Prem Infrastructure.
• Analyse/Insights aus Data verfügbar am richtigen Ort/Zeit für effektive Actions, always on virtually any Device, highly visual/intuitive für Workers → enabled by Evolution Cloud-based SaaS & Rich Web Application (RWA) Interfaces, heute mainstream.

Digitalisierung von Fabrik, Shopfloor, Supply Chain ermöglicht Herstellern, Abfall schnell zu identifizieren und zu eliminieren – bisher nicht möglich oder ökonomisch nicht feasible. Neue Ära Effizienz und Produktivität. Nachdem low hanging fruit gepflückt: Weiterentwicklung Technologien/Techniken für weitere Abfallreduktion, bis Law of Diminishing Returns beißt, nächster Big Shift emergiert. Wie KI-Guru Andrew Ng mahnt: Sich jetzt darum zu sorgen ist wie Sorgen um Überbevölkerung auf Mars.

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