Wie eine einheitliche Datengrundlage Lean Management durch mehr operative Transparenz, Konsistenz und bessere tägliche Entscheidungen ermöglichte.

KONTEXT UND PROBLEMSTELLUNG

Das Unternehmen verfügte über fragmentierte Daten in verschiedenen Fertigungssystemen. Dies schränkte die Transparenz ein, verlangsamte die Entscheidungsfindung und beeinträchtigte die betriebliche Effizienz. Die starke Abhängigkeit von Excel und voneinander getrennten Datenquellen erschwerte die Skalierung datenbasierter Arbeitsweisen.

In der Discovery-Phase des Projekts konzentrierten wir uns darauf, die Grundlage für eine strukturierte Datenvereinheitlichung zu schaffen, die Stakeholder auf gemeinsame Ziele auszurichten, Anwendungsfälle zu priorisieren und eine skalierbare Datenarchitektur zu definieren.

Das Ergebnis sind eine höhere Transparenz, schnellere Entscheidungen und ein klarer Weg zu messbaren Verbesserungen der Gesamtanlageneffektivität (OEE) sowie zu einem höheren Produktionsdurchsatz.

ZAHLEN UND FAKTEN

Die Initiative schuf die Grundlage für eine geschätzte Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität (OEE) um 3–11 %. Dies ermöglicht eine höhere Produktionsleistung und eine bessere Nutzung der vorhandenen Anlagen. Da mit der bestehenden Infrastruktur mehr produziert werden kann, entsteht zudem das Potenzial, Investitionsausgaben aufzuschieben.

Durch den zentralisierten Datenzugriff und die Transparenz nahezu in Echtzeit können die Teams den Zeitaufwand für die Ermittlung von Ursachen und die Behebung von Produktionsproblemen erheblich reduzieren. Dadurch wird die Reaktionsfähigkeit im gesamten Fertigungsbetrieb verbessert.

In der Discovery-Phase wurden 43 potenzielle Anwendungsfälle und 13 zentrale Herausforderungen identifiziert. Auf dieser Grundlage konnte ein Priorisierungsrahmen entwickelt werden, der die Maßnahmen auf besonders wirkungsvolle Chancen und schnell realisierbare Erfolge ausrichtet, um die Akzeptanz zu beschleunigen.

GESCHÄFTLICHE HERAUSFORDERUNG UND WARUM ACCESA

Die Fertigungsprozesse stützten sich auf mehrere voneinander getrennte Datenquellen, darunter SAP-Systeme, Excel-Dateien und verschiedene Anwendungen. Diese fragmentierte Datenlandschaft erschwerte es, eine einheitliche und präzise Übersicht über die Leistung der verschiedenen Produktionslinien zu erhalten.

Excel hatte sich zum wichtigsten Werkzeug für die Verarbeitung und Visualisierung von Daten entwickelt. Dies führte zu isolierten Arbeitsabläufen, doppeltem Aufwand und eingeschränkter Transparenz. Gleichzeitig begrenzte die fehlende Verfügbarkeit von Echtzeitdaten die Fähigkeit der Teams, schnell auf betriebliche Probleme zu reagieren oder Produktionsprozesse effektiv zu optimieren.

Neben den technischen Herausforderungen musste das Unternehmen zahlreiche Stakeholder mit unterschiedlichen Perspektiven und Prioritäten aufeinander abstimmen. Es gab weder einen klaren Überblick über die Anwendungsfälle und Systeme noch einen strukturierten Priorisierungsansatz. Dadurch war es schwierig zu bestimmen, wo eine Initiative zur Datenvereinheitlichung beginnen und wie sie skaliert werden sollte.

Unser erstes Ziel bestand darin, Klarheit in diese komplexe Situation zu bringen. Dafür strukturierten wir die Datenlandschaft, richteten die Stakeholder auf eine gemeinsame Vision aus und definierten eine praxisorientierte Roadmap für die Umsetzung. Im Mittelpunkt stand die nachhaltige, unternehmensweite Unterstützung datenbasierter Entscheidungen und nicht die Umsetzung einzelner technischer Verbesserungen.

LÖSUNG UND WIRKUNG

Durch eine strukturierte Discovery-Phase und gezielte erste Implementierungen schufen wir eine solide Grundlage für die Datenvereinheitlichung.

Ein wesentlicher Schritt bestand darin, die geschäftlichen und technischen Stakeholder auf eine gemeinsame Vision auszurichten, wie Daten die Fertigung und Operational Excellence unterstützen sollten. Mithilfe von Workshops und Analysen wurden die Ziele präzisiert, Herausforderungen identifiziert und Möglichkeiten definiert, wie Daten zur Verbesserung von Entscheidungen und Leistungen genutzt werden können.

Parallel dazu automatisierten wir die Datenextraktion aus mehreren Systemen. Dies reduzierte die Abhängigkeit von manuellen Prozessen und ermöglichte konsistentere und zuverlässigere Datenflüsse. Damit wurde die Grundlage für die Zentralisierung der Daten in einem einheitlichen Repository geschaffen, das Analysen und Berichte im gesamten Unternehmen unterstützt.

Um einen klaren Fokus und kontinuierlichen Fortschritt sicherzustellen, wurde auf Grundlage der identifizierten Anwendungsfälle und ihrer geschäftlichen Auswirkungen ein Priorisierungsrahmen entwickelt. Dadurch konnte sich das Unternehmen zunächst auf schnell realisierbare Erfolge konzentrieren und gleichzeitig eine skalierbare, langfristige Datenstrategie entwickeln.

Die daraus entstandene Roadmap definiert einen klaren Weg für die Implementierung von Data-Engineering-Funktionen, die auf die Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten sind. Sie unterstützt Anwendungsfälle wie die Optimierung der Lieferplanung, KPI-Dashboards und Produktivitätsanalysen.

Auf operativer Ebene ermöglicht dieser Ansatz eine schnellere Identifizierung von Problemen, eine konsistentere Leistungsverfolgung und eine bessere Entscheidungsfindung in den Fertigungsteams. Gleichzeitig fördert er die Einführung von Lean-Management-Praktiken, indem er zuverlässige und zeitnah verfügbare Daten für kontinuierliche Verbesserungsinitiativen bereitstellt.

ANWENDBARKEIT UND AKTUELLER STAND

Die Grundlage für die Datenvereinheitlichung ist als skalierbarer Ansatz konzipiert, der auf weitere Produktionsstandorte, Geschäftsbereiche und Anwendungsfälle ausgeweitet werden kann. Sie bietet einen wiederverwendbaren Rahmen für Unternehmen, die mit fragmentierten Datenlandschaften konfrontiert sind und datenbasierte Betriebsabläufe ermöglichen möchten.

Dieser Ansatz eignet sich insbesondere für Fertigungsunternehmen mit komplexen Systemlandschaften und einer starken Abhängigkeit von manueller Datenverarbeitung. Durch die Kombination aus Stakeholder-Abstimmung, Priorisierung von Anwendungsfällen und Entwicklung einer technischen Roadmap schafft er sowohl strategische Klarheit als auch die Voraussetzungen für eine praxisorientierte Umsetzung.

Die nächsten Schritte konzentrieren sich auf die Implementierung der priorisierten Anwendungsfälle, den Ausbau der Datenintegration und die weitere Verankerung datenbasierter Entscheidungen im operativen Alltag.

Durch den Wechsel von fragmentierten Datenquellen zu einer einheitlichen und strukturierten Datengrundlage hat der Kunde einen entscheidenden Schritt hin zu effizienteren, datenbasierten Fertigungsprozessen unternommen. Die Initiative ermöglicht mehr Transparenz, schnellere Entscheidungen und eine bessere Nutzung der vorhandenen Anlagen.

Wenn Sie einen klaren Weg zur Vereinheitlichung Ihrer Daten schaffen und den operativen Wert Ihrer Fertigungsdaten erschließen möchten, stehen Ihnen unsere Spezialisten gerne zur Seite.