Geschäftsprozesse mit Enterprise Operational Intelligence in Echtzeit überwachen

Der Markt verlangt auch von Maschinen- und Anlagenbauern immer mehr Agilität und kürzere Reaktionszeiten. Diesen Anforderungen können sie mit einer neuartigen Kategorie von Softwaresystemen gerecht werden: Enterprise-Operational-Intelligence-Lösungen. Sie erlauben es, Geschäftsprozesse in Echtzeit zu überwachen und wenn nötig, unmittelbar in das betriebliche Geschehen einzugreifen. Zu diesem Zweck können sie auch „unstrukturierte“ Produktionsdaten bis hin zu IoT-Daten verarbeiten.



Zur Steuerung ihres Unternehmens setzen Maschinen- und Anlagenbauer oft Business-Intelligence-Systeme (BI) ein. Das ist auch kein Wunder, denn diese Systeme bieten gute Möglichkeiten, langfristige Trends aufzuzeigen und Entscheidungen zu unterstützen, die das Unternehmen in der näheren oder längeren Zukunft beeinflussen. Sie schauen jedoch in den Rückspiegel und nicht durch die Frontscheibe: BI erlaubt es den Verantwortlichen nicht, direkt in das betriebliche Geschehen einzugreifen und Entscheidungen zu treffen, die das Unternehmen sofort beeinflussen.

Dafür gibt es mehrere Gründe. Zum einen bilden BI-Systeme aufgrund ihrer ureigenen Systematik immer nur die Vergangenheit ab. Zum anderen können sie nur stukturierte Transaktionsdaten und keine „unstrukturierten“ Prozessdaten verarbeiten. Darüber hinaus liegt ihnen auch keine Prozesssicht zugrunde. Das hat zur Folge, dass die BI-Analysen nur sehr beschränkt den richtigen Betriebskontext aufweisen. Entwickelt sich eine Kennzahl in die falsche Richtung, kann der Verantwortliche zwar herausfinden, welche Transaktion dafür verantwortlich war; an welcher Stelle genau er im betrieblichen Ablauf eingreifen muss, ist für ihn aber nicht unbedingt ersichtlich.

Das kann man den BI-Systemen natürlich nicht vorwerfen. Der Ursprungsgedanke von Business Intelligence ist, durch die rückwärtige Betrachtung von Daten zukünftige Entwicklungen einzuschätzen und so fundierte langfristige Entscheidungen zu treffen. Damit liefern BI-Systeme wertvolle Einblicke, um das Unternehmen auf längere Sicht zielgerichtet zu steuern, solange der Betriebskontext eindeutig und vorhersehbar ist.

Neben dieser langfristigen und relativ abstrakten Perspektive wird für Maschinen- und Anlagenbauer aber auch die reelle Prozesssteuerung in Echtzeit zunehmend wichtig. Der Markt verlangt generell hohe Agilität und stetig kürzere Reaktionszeiten; und auch Maschinen- und Anlagenbauer sind inzwischen immer öfter in eng getaktete Just-in-Time-Lieferketten eingebunden.

Das operative Geschäft ganzheitlich modellieren

Da BI-Systeme für diese Aufgabe schlicht und einfach nicht geschaffen sind, ist mit Enterprise Operational Intelligence (EOI) eine neuartige Kategorie von Systemen entstanden. Sie sind gezielt dafür entwickelt, eine prozess- und datenorientierte Sicht auf ein Unternehmen in Echtzeit zu ermöglichen. Ein Beispiel für ein derartiges System ist IFS Enterprise Operational Intelligence.

Ihre Grundlage bildet die so genannte „BizMap“. Mit ihr kann ein Unternehmen sein operatives Geschäft zunächst ganzheitlich logisch darstellen. Ausgehend von den übergeordneten Managementprozessen lassen sich sämtliche Prozesse und Teilprozesse des Unternehmens herunterbrechen und in all ihren Abhängigkeiten voneinander darstellen. Diese Prozesse können direkt mit den strategischen Zielen des Unternehmens verknüpft werden – von klassischen KPIs (Key Performance Indicator) wie Produktionsauslastung, Maschinenausfallzeiten oder Reklamationsquoten bis hin zur Kundenzufriedenheit oder der CO2-Bilanz.

Zur Überwachung und Steuerung lassen sich die in der BizMap definierten Prozesse über IoT-Konnektoren mit allen erdenklichen Formen von Daten verknüpfen, die in Vorsystemen generiert werden. Dazu gehören nicht nur Transaktionsdaten wie Buchungen oder Rückmeldungen aus ERP oder MES, sondern auch „unstrukturierte“ Maschinen- oder Sensorendaten und sogar manuell geführte Daten aus Office-Systemen wie Excel, Word oder Access. Die Auswertung dieser Prozessdaten erfolgt über einen speziellen Datenserver.

Er hält lediglich eine Metadatenstruktur und die Algorithmen vor, die für die Standardisierung der Daten nötig sind, aber nicht die Daten selbst. So entsteht keinerlei Zeitverzögerung; die Daten werden permanent in Echtzeit online ausgewertet und laufend gegen die hinterlegten strategischen Ziele gerechnet.

Auf Basis dieser Technologie können Unternehmen rollenbasierte Cockpits für ihre unterschiedlichen Führungskräfte einrichten – von den Geschäftsführern über Finanz-, Controlling- und Produktions- sowie Logistikleitern bis hin zu Service-, Qualitäts- oder Prozess-Managern. Jede Führungskraft erhält in ihrem Cockpit die für ihre Aufgabe individuell zugeschnittenen Sichten und kann damit ihre Prozesse oder Teilprozesse überwachen und steuern. Gerät ein Geschäftsziel in Gefahr, wird die zuständige Führungskraft sofort über das Cockpit alarmiert – und zwar in Echtzeit und mit dem nötigen Prozesskontext, um sofort eingreifen zu können.

Schnell reagieren, wenn ein Maschinenausfall droht

Auf diesem Weg kann beispielsweise der Produktionsleiter unmittelbar reagieren, wenn der Ausfall einer Maschine droht. Die Grundlage dafür ist, dass zum Beispiel die Temperaturen der Maschinen über das Internet of Things kontinuierlich gemessen werden und in das EOI einfließen. Übersteigt die Temperatur einer Maschine einen bestimmten kritischen Schwellenwert und muss deshalb entlastet werden, wird der Produktionsleiter in seinem Cockpit sofort darüber informiert und sieht, welcher Herstellungsprozess davon betroffen wäre.

Damit kann er unmittelbar handeln und gezielt gegensteuern – etwa, indem er den Auftrag auf eine parallele, freie Fertigungsstraße verlegt und sämtliche Vorbereitungen treffen lässt, die dafür nötig sind. Die Auswirkungen solcher Vorfälle können sogar bis hin zur Unternehmensstrategie verfolgt worden.

Ein weiteres Beispiel betrifft die Überwachung der Lieferketten. Die Fertigungstiefen von Maschinen- und Anlagenbauern nehmen immer weiter ab und sie lagern immer mehr Fertigungsaufgaben an Zulieferer aus. Um ihre eigene Produktion optimal zu steuern, müssen die Anlagen- und Maschinenbauer deshalb auch die Wertschöpfungsketten ihrer Zulieferer im Auge haben.

Zu diesem Zweck können sie Echtzeit-Daten aus den letzten Prozessschritten der Zulieferer in das EOI-System einbinden. Bahnt sich das Zuspätkommen eines Zuliefererteils ab, so dass es nicht mehr wie geplant verarbeitet werden kann, wird der Logistikleiter durch sein Cockpit frühzeitig darüber informiert und er kann die Risiken im reellen Kontext bewerten. Dadurch kann er veranlassen, dass die eigene Fertigungsplanung rechtzeitig umgestellt wird, so dass kein Leerlauf entsteht.

Hat die verspätete Lieferung darüber hinaus zur Folge, dass der Maschinen- und Anlagenbauer sein Produkt selbst nicht rechtzeitig fertigstellen und ausliefern kann, hat das Unternehmen außerdem die Möglichkeit, seinen Kunden frühzeitig im vollständigen, kundenspezifischen Kontext zu informieren. Dann ist auch er in der Lage, die nötigen Vorkehrungen zu treffen und wird nicht von der verspäteten Lieferung überrascht.

Prozessänderungen durchspielen und Risiken erkennen

Neben der Echtzeit-Überwachung des operativen Geschäfts bietet ein System wie IFS EOI durch seine spezifischen Eigenschaften einen weiteren ganz erheblichen Nutzen: die ständige Optimierung der Geschäftsprozesse bei der Umsetzung der Unternehmensstrategie in einem zunehmend dynamischen Geschäftsumfeld.

Die Fähigkeiten von EOI gehen zu diesem Zweck weit über die Möglichkeiten von Business-Process-Management-Lösungen (BPM) hinaus. Im Gegensatz zu BPM-Lösungen kann das EOI-System Prozessleistung durch die Verarbeitung von Prozessdaten messen und gegen Unternehmensziele rechnen und optimieren. Mit BPM-Lösungen lassen sich die Prozesse zwar grafisch modellieren und umgestalten; ob sie aber tatsächlich optimal den Spagat zwischen Unternehmenszielen und Tagesgeschäft schaffen, ist fraglich.

EOI dagegen kann die Auswirkungen von Prozessänderungen auf die Unternehmensziele – und umgekehrt –berechnen und somit simulieren. Bevor Unternehmen ihre Abläufe tatsächlich ändern, können sie also durchspielen, wie sich Prozessänderungen auf die Unternehmensziele auswirken oder wie die Prozesse angepasst werden müssen, damit sie zu geänderten Unternehmenszielen passen.

Sie optimieren ihre Prozesse gezielt und treffsicher. Risiken wie höhere Kosten oder Zeitverzögerungen durch Prozessänderungen werden transparent, bevor sie in der Realität auftreten.

Autor: Victor Lemmens ist Solution Manager im Global Competence Center für Enterprise Operational Intelligence bei IFS

(jm)

 

 

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