Digital Lean – Mit dem Crossroads-Modell zu mehr Effizienz
Erklärung und Auswahl von Steuerungsansätzen für Produktions- und Logistiksysteme in Zeiten der Digitalisierung

Carsten Feldmann und Ralf Ziegenbein, Institut für Prozessmanagement und Digitale Transformation (IPD), FH Münster

Methoden zur Überwachung und Steuerung von Materialflüssen in einem Produktions- oder Logistiksystem sollen Ziele wie niedrige Kosten und kurze Durchlaufzeiten unterstützen. Die Steuerungsprinzipien der Lean Production zielen auf dezentrale, bedarfsorientierte Selbstorganisation der Prozesse, zum Beispiel in einem Kanban-Regelkreis. Die Ansätze der Industrie 4.0 setzen auf digitale Vernetzung von Maschinen, Produkten und Mitarbeitern sowie den Einsatz von Sensorik. Welcher Steuerungsansatz passt zu welchem Produktportfolio? Lassen sich die Ansätze kombinieren – schlank durch Digitalisierung? Das Crossroads-Modell erklärt anschaulich die Unterschiede der Steuerungsansätze und leitet konkrete Handlungsempfehlungen für die Unternehmenspraxis ab.

Wie sind die – in vielen Unternehmen noch nicht vollumfänglich implementierten – traditionellen Steuerungsansätze wie etwa Lean und die neuen digitalen Konzepte der Industrie 4.0 beziehungsweise der Smart Factory zusammenzuführen? Unternehmen müssen mehr und mehr abwägen, ob sie weiter traditionelle Konzepte einsetzen oder innovative Ansätze der Digitalisierung implementieren. Oder ist eine Integration dieser beiden Ansätze empfehlenswert? Das Crossroads-Modell bietet für diese Entscheidungen Orientierung. Hier soll zunächst ein grundlegendes Verständnis über Lean und Industrie 4.0 vermittelt werden. Nach einer Beschreibung der Modellbildung erklärt das Crossroads-Modell verschiedene Steuerungsansätze. Abschließend unterstützt ein daraus abgeleitetes Entscheidungsmodell die Anwendung in der Unternehmenspraxis.


Schlanke Prinzipien versus digitale Konzepte in der Industrie: Eine Bestandsaufnahme

Auf Basis von Lean-Prinzipien soll mit weniger Input in Form von Arbeit, Material, Betriebsmitteln, Zeit und Raum mehr Output erzeugt werden, um die Kundenbedürfnisse besser zu erfüllen [1, 2]. Dabei gelten der Fluss im Wertschöpfungsprozess sowie das Pull-System als wesentliche Elemente für eine bedarfssynchrone, effiziente Leistungserstellung. Alle Prozesse und Aktivitäten eines Unternehmens sind aufeinander abzustimmen und kontinuierlich zu verbessern, um den Wert für den Kunden möglichst zu maximieren und Verschwendung zu eliminieren [2-4]. Lean fokussiert die Prinzipien Vereinfachung und Übertragung der Verantwortung auf die Mitarbeiter. 

Industrie 4.0 verfolgt einen anderen Ansatz auf Basis der digitalen Transformation von Prozessen, innovativen Technologien und IT-
gestützter Datenanalyse. Stark vereinfachend formuliert wird alles, was digitalisiert werden kann, digitalisiert – und alles, was vernetzt werden kann, wird auch vernetzt. Dies betrifft Menschen, Maschinen und Produkte gleichermaßen [5]. In einer Smart Factory steuern sich Produktion und Logistik dezentral selbst, indem Maschinen, Produkte bzw. Werkstücke und Mitarbeiter digital miteinander kommunizieren [6]. Wesentliche Bausteine neben der Vernetzung sind die Automatisierung und Autonomisierung von Prozessen sowie die durchgängige Entscheidungsunterstützung durch Assistenzsysteme [7]. Im Kern handelt es sich um selbststeuernde Prozesse, bei denen die Werkstücke ihre fertigungsrelevanten Informationen mit sich oder auf einem begleitenden Werkstück-Träger führen. Anhand dieser Informationen steuert sich das Werkstück bzw. Produkt autonom durch das Wertschöpfungssystem [8]. Technologische Säulen der Smart Factory sind Cyber-Physische Systeme und die Vernetzung von Maschinen, Werkstücken und Mitarbeitern über das Internet of Things. „Cyber-Physisches System (CPS)“ ist ein Oberbegriff für reale, physische Objekte und Prozesse, die mittels eingebetteter IT-Systeme digitalisiert und mit anderen digitalisierten, virtuellen Objekten und Prozessen verbunden werden [6, 8]. Über Sensorik registriert das CPS veränderte Umweltbedingungen und kann mithilfe eines Aktors eigenständig darauf reagieren, sodass sich autonome, dezentrale Steuerungs- und Regelungsprozesse realisieren lassen. Das Internet of Things (IoT) bezeichnet die Vernetzung digital identifizierbarer, physischer Objekte, die selbständig über das Internet oder andere Netzwerke kommunizieren und Daten austauschen. Dies ermöglicht die selbständige Erbringung einer Leistung im Verbund mehrerer Objekte wie beispielsweise Maschinen einer Fertigungslinie [9].

Bild 1: Prozess der Modellbildung (eigene Darstellung in Anlehnung an [17]).

Gemeinsame Zielsetzungen von Lean und Industrie 4.0 sind die Steigerung der Produktivität und die Selbststeuerung von Prozessen [10]. Lean folgt dem Prinzip, Technologie nur als Mittel zum Zweck zur Steigerung des Werts für den Kunden und schlanke Prozesse einzusetzen. Demgegenüber stehen bei Industrie 4.0 technologische Innovationen zur Vernetzung und Prozessautomatisierung im Zentrum, um Smart Factories mit wirtschaftlicher Fertigung der kundenindividuellen Losgröße 1 zu realisieren. Lean fokussiert einfache Lösungen, beispielsweise über visuelle Steuerung mit Ampelsystemen, und die Mitarbeiterkreativität zum Erarbeiten von Verbesserungen. Demgegenüber setzt Industrie 4.0 auf digitale Technologien bzw. Daten und nimmt damit die Erhöhung der Komplexität durch Digitalisierung und die „Entmenschlichung“ der Prozesse in Kauf.

Porter sieht eine neue „Ära von Lean“ aufgrund der Möglichkeiten der Digitalisierung [11]. Insbesondere der Datenaustausch zwischen dem Unternehmen und seinen Produkten beim Kunden eröffnet Potenziale für die Vermeidung von Verschwendung. Beispielsweise lassen sich Instandhaltungsmaßnahmen auf Basis einer prädiktiven Datenanalyse initiieren, um Ausfallzeiten zu reduzieren. Dies erfolgt erst bei realem Bedarf statt in festgelegten Zeitintervallen, die eventuell zu früh erfolgen und damit Verschwendung fördern.


Stand der Forschung und Forschungslücke

Die wenigen Veröffentlichungen zum Thema zeichnen sich im Hinblick auf Forschungsmethoden, empirische Datenbasis sowie Darstellung der Ergebnisse durch eine große Heterogenität aus. Vielfach werden nur einzelne Funktionsbereiche der Wertschöpfungskette isoliert untersucht oder Aussagen auf eine bestimmte Branche beschränkt [12]. Es werden Fallstudien dokumentiert, die aufgrund ihrer Unternehmensspezifität keine zulässige Induktion auf die Gesamtheit der Unternehmen erlauben [13]. Auch die Analyse einer ausgewählten Digitalisierungstechnologie wie etwa 3D-Druck im Hinblick auf Lean-Prinzipien erlaubt kaum Rückschlüsse für die aufgeworfenen Fragestellungen [14]. Neue Begriffe wie „Lean Digitization“ werden geprägt, um beispielsweise einen Werkzeugkasten von lose zusammenhängenden Methoden für eine schlanke Digitalisierung des Gesamtunternehmens vorzustellen [15]. Eine empirische Untersuchung konstatiert, dass schlanke Prozesse die Einführung digitaler Innovationen unterstützen und diese wiederum Möglichkeiten zur weiteren Optimierung der Prozesse bieten [16]. Allerdings sind die auf Basis von Korrelationen abgeleiteten Kausalitäten kritisch zu hinterfragen, nicht zuletzt aufgrund des begrenzten Stichprobenumfangs und der nur rudimentär dargestellten Forschungsmethodik.

In der Literatur findet sich kein Modell zur Erklärung und Auswahl von Steuerungsansätzen für Produktions- und Logistiksysteme im Spannungsfeld von Lean und Digitalisierung. Das Crossroads-Modell schließt diese Forschungslücke.

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