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stehen. So ist es in der betrieblichen Praxis
möglich, dass die wichtigsten Kennzahlen auf
elektronischen Großanzeigen visualisiert wer-
den können, um das Produktionspersonal ope-
rativ zu unterstützen. Das Management hinge-
gen informiert sich zum Beispiel über mobile
Geräte oder PC’s flexibel und ortsunabhängig
über die wesentlichen Entwicklungen im Be-
trieb (vgl. Steinhardt, 2009).
Indem die verantwortlichen Mitarbeiter die
Da-
ten zunächst manuell erfassen
, nehmen sie
insbesondere in den Anfangsphasen einer OEE-
Projekteinführung positive (Nutzen)Effekte mit.
Eine manuelle Erfassung könnte so aussehen,
dass sie die Produktionsergebnisse auf Papier-
belegen direkt an der Maschine festhält und
nach Schichtende in einer Datenbank zusam-
menfasst. Hierdurch
erhalten die Mitarbeiter
ein Gespür für Kennzahlen und Verlustarten
ihrer Maschinen
(vgl. Egersdörfer, 2007).
In späteren Projektphasen ist eine systema-
tische, IT-gestützte Datenerfassung sinnvoll, da
eine vollständige Vernetzung der Anlagen mehr
Zeit schafft, die Produktionsergebnisse direkt
online zu analysieren und geeignete Maßnah-
men abzuleiten.
2. Datenaufbereitung und Reporting
Im Tagesgeschäft benötigen Management und
Teammitglieder flexible Auswer tungen, um
kurzfristige Fragestellungen aus verschiedenen
Perspektiven in Echtzeit beantworten zu kön-
nen. Im Sinne einer integrierten Frühwarnung
erfordert ein angestrebter kontinuierlicher
Verbesserungsprozess eine dauerhafte Über-
wachung der OEE-Kennzahl (vgl. Steinhardt,
2008).
Der
Einsatz OLAP-fähiger IT-Systeme oder
Business-Intelligence-Werkzeuge
(BI-
Werkzeuge) im Controlling eignet sich in
besonderem Maße zur Bereitstellung der er-
forderlichen Kennzahlen. Diese modernen
Technologien erlauben es dem Anwender, die
Unternehmensdaten so differenziert und kom-
plex zu analysieren, wie es im Produktionsall-
tag notwendig ist. Sie sind speziell für die Da-
tenanalyse im Controlling entwickelt worden
und ermöglichen detaillierte Abweichungs-
analysen zu jeder Zeit und an jedem Ort, so-
fort und aktuell (vgl. Abbildung 2).
In der Praxis wird oftmals so vorgegangen,
dass die erzeugten Produktionsdaten zu-
nächst (automatisiert oder manuell erfasst) in
einer getrennten Datenbasis, dem Data
Warehouse, gesammelt werden. Die erste
Aufgabe eines BI-Projektes besteht darin, die
benötigten Daten aus den Vorsystemen in
eine eigene Datenbank zu stellen. Dieser Pro-
zess für den Import von Daten aus operativen
Vorsystemen in das Data-Warehouse wird
unter dem Begriff ETL-Prozess (Extrahieren-
Transformieren-Laden) zusammengefasst.
Die zweite Aufgabe besteht darin, die für das
Reporting notwendigen analytischen Aus-
wertungen für den Endbenutzer einzurichten
(vgl. Wikipedia Stichwort: Business Intelli-
gence, 2010).
Für Analysezwecke und zur Unterstützung
des gesamten OEE-Managementprozesses
bieten BI-Werkzeuge zahlreiche Möglich-
keiten:
·
Die
Datennavigation
erfolgt stufenweise.
Der Anwender kann ausgehend von der
höchsten Aggregationsstufe bis zur kleinsten
Detailebene navigieren. Mit dieser Drill-
down-Funktionalität lassen sich beispiels-
weise Kennzahlen wie die Summe der Pro-
duktionsverluste schrittweise bis auf die un-
terste Hierarchieebene auflösen.
·
Für die
Untersuchung übergreifender Zu-
sammenhänge
lassen sich die Produkti-
onsdaten aus verschiedenen Perspektiven
analysieren. Auf diese Weise ist zum Beispiel
die Darstellung von Störungsarten nach Häu-
figkeit oder die Dauer der Störungen aus
Sicht einer Schicht oder über einen frei wähl-
baren Zeitraum prozess- oder produktbezo-
gen möglich. Der Anwender erhält somit ein
leistungsfähiges Instrument, um die wesent-
lichen Informationen zu den häufigsten Stör-
gründen oder zur Entwicklung der Nutzungs-
grade von Maschinen aus verschiedenen Be-
trachtungsebenen abzubilden.
·
Standardberichte
versorgen Projektmitar-
beiter und Management mit den wesent-
lichen Informationen in festen zeitlichen Zy-
klen.
Ad-hoc-Abfragen
ermöglichen eine
selbständige Analyse der Daten. Moderne
Berichtssysteme sind zudem mit zusätz-
lichen Funktionen zur Filterung und Gruppie-
rung von Daten ausgestattet, um den inter-
aktiven Dialog zwischen Anwender und Be-
richt zu unterstützen.
·
Kennzahlen lassen sich
in frei konfigurier-
baren Charts grafisch darstellen
. BI-
Werkzeuge unterstützen auf diese Weise die
Abb. 1: OEE-Managementprozess
Autor
Dipl.-Kfm. (FH) Thorsten Steinhardt
ist Controller bei der Firma RONDO FOOD GmbH & Co. KG.
Er ist Autor einiger Publikationen und hält Vorträge zum
Thema Produktionscontrolling.
E-Mail:
CM September / Oktober 2011