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Um heutzutage als produzierendes Unternehmen wettbewerbsfähig zu bleiben, ist die Digitalisierung essenziell. Die Digitalisierung in der Produktion kann helfen, Herausforderungen wie Qualitätsanspruch, Kostendruck, Fachkräfte, Marktlücke und Kommunikation gleichzeitig zu meistern. Viele produzierende Unternehmen kommen jedoch aus traditionellen Industrien, wo neue digitale Methoden auf analoge Welten treffen. Doch wie kann die Digitalisierung in Traditionsbranchen gelingen? Das wollen wir in diesem Beitrag anhand der Textilindustrie näher betrachten. Wir schauen uns konkrete Digitalisierungsprojekte und Erfahrungen aus der Textilindustrie an.
Die Digitalisierung wird immer wichtiger und gerade Software nimmt in der Produktion eine bedeutsame Rolle ein. Spezialhardware, die speziell für einzelne Aufgaben angefertigt wird, ist teuer und träge. Dahingegen ist allgemeine Hardware, die mithilfe von anpassbarer Software betrieben wird, kostensparend und flexibel. Die Automobilbranche macht es vor: Rund 90 % der Innovationen bei Autos entstehen durch Software. Alle Unternehmen werden in Zukunft auch Softwareunternehmen sein müssen, ob sie wollen oder nicht. Das bestätigt auch der CEO von General Electric, Jeffrey R. Immelt, mit den Worten: „Industrial companies are in the information business whether they want to be or not“.
Die Möglichkeiten der IT entwickeln sich rasant und es ist nicht so einfach, auf dem neuesten Stand der Entwicklung zu bleiben. Wichtig ist, mit ersten kleinen Schritten in Richtung Digitalisierung in der Produktion und Industrie 4.0 anzufangen.
Wirft man einen Blick ins Büro, so ist die Büroarbeit heutzutage schon weitgehend digitalisiert und befindet sich auf einem guten Weg. In der Fertigung sieht das leider etwas anders aus: Der Fertigungsarbeitsplatz ist immer noch stark papierbasiert und wichtige Dokumente wie Arbeitsanweisungen, Fertigungsaufträge oder Produktdatenblätter sind immer noch nicht in digitaler Form verfügbar. Dabei ist die Digitalisierung von Dokumenten und Prozessen nur ein kleiner Schritt in Richtung Industrie 4.0. Am Ende steht ein selbstoptimierendes System, welches transparent, vorausschauend und besonders effizient arbeitet.
Die Erfassung von Daten aus verschiedensten Bereichen der Produktion ist ein wichtiger Bestandteil der Digitalisierung in der Produktion. Die Optimierung von Produktionsprozessen zur Vermeidung von Fehlern und Ineffizienz setzt Transparenz und eine Datenbasis voraus. Das Manufacturing Execution System (MES) spielt eine wichtige Rolle für die Fertigungssteuerung. Das MES fungiert als Bindeglied zwischen ERP-System und operativen Ebenen der Produktion und liefert eine ganzheitliche Sicht auf den Fertigungs- und Auftragsstatus.
Die Digitalisierung in der Produktion ist keine einfache Aufgabe und viele Akteure greifen letztendlich auf Software as a Service und die Cloud-Lösung zurück. Allerdings ist es wichtig, genau zu prüfen, wann ein solches Outsourcing Sinn macht. Die Produktions-IT sollte nach Möglichkeit weitgehend inhouse bleiben, um so den möglichen Zugriff von außen zu verhindern und IT-Sicherheit zu gewährleisten.
Bei Textil denken wir meist an Fast-Fashion und Menschen, die an Nähmaschinen sitzen. Allerdings macht das Branchensegment Bekleidung nur rund 10 % aus, so Anke Pfau vom Verband der Nord-ostdeutschen Textil- und Bekleidungsindustrie e.V. (VTI). Heim- und Haustextilien machen demnach rund 30 % aus und das größte Branchensegment bilden die technischen Textilien mit 60 %. Die Textilien werden dann u.a. in den Bereichen Mobilität, Maschinenbau, Pharma oder auch in der Landwirtschaft etc. eingesetzt.
Die Digitalisierung in der Textilindustrie ist gerade im Hinblick auf den branchenübergreifenden Einsatz von Textilien wichtig und es müssen entsprechende Schnittstellen geschaffen werden. Digitalisierung in der Textilindustrie bedeutet, dass Daten und algorithmische Systeme verwendet werden, um neue oder verbesserte Prozesse, Produkte und Geschäftsmodelle zu erschaffen.
Wichtige Dimensionen der Digitalisierung in der Produktion sind unter anderem:
Ein großartiges Beispiel für ein digitales Produkt in der Textilindustrie ist der textil trainer. Der textil trainer ist eine digitale Lernplattform, welche textiles Grundlagenwissen für einen erfolgreichen Brancheneinstieg vermittelt. Die Lernplattform wurde für Unternehmen, Bildungseinrichtungen, Mitarbeitende, Quereinsteigende, Auszubildende, Branchenfremde sowie Textilbegeisterte entwickelt und ist zudem kostenfrei.
In der Textilindustrie lassen sich viele Prozesse digitalisieren. So lässt sich beispielsweise die Entwicklung von Bindungen (Prototyping) oder auch die Schnittkonstruktion digital mit spezieller Software durchführen. Hier liegt der Fokus insbesondere auf dem technischen Aspekt der Produktion und dem Produktentwickler kann so die Arbeit vereinfacht werden.
Zudem ist die Datenerfassung und vor allem die Datenauswertung äußerst relevant im Rahmen der Digitalisierung in der Produktion. Die Kunst ist es, dem Bediener der jeweiligen Produktionsmaschine die relevanten Daten an die Hand zu geben, um seine Arbeit zu vereinfachen und effizienter zu gestalten.
Zur Digitalisierung in der Textilindustrie gehört auch die Nutzung der sozialen Netzwerke wie LinkedIn oder auch Instagram. So teilt der Verband der Nord-ostdeutschen Textil- und Bekleidungsindustrie e.V. (VTI) auf LinkedIn beispielsweise regelmäßig Neuigkeiten aus der Branche und teilt branchenrelevante Informationen. Instagram wurde von dem Verband auch schon erfolgreich zur Gewinnung von Auszubildenden genutzt. So können die verschiedenen Zielgruppen dort abgeholt werden, wo sie auch wirklich sind.
Die Digitalisierung hat auch in der Textilindustrie digitale Geschäftsmodelle hervorgebracht. Darunter unter anderem klassische Online-Shops, in denen Kunden ihre Produkte selbst konfigurieren und zusammenstellen können oder auch digitale Vertriebswege, über die Kunden reaktiviert und auf dem Laufenden gehalten werden.
Beispiele für digitale Geschäftsmodelle in der Textilindustrie sind unter anderem:
Die Relevanz der Digitalisierung in der Produktion ist unbestreitbar. Unternehmen aus traditionellen Industrien, wie der Textilindustrie, stehen vor der Herausforderung, ihre Prozesse zu transformieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Softwarelösungen und digitale Technologien können helfen, diesen Wandel zu meistern und gleichzeitig die Qualität und Effizienz zu erhöhen. Trotz der gegenwärtigen Herausforderungen, wie der noch stark papierbasierten Fertigungsarbeitsplätze und der Notwendigkeit, die IT-Sicherheit zu gewährleisten, zeigt der Trend klar in Richtung einer digitalen Zukunft.
Mit freundlicher Unterstützung von NextDIGi
In den letzten Jahren hat künstliche Intelligenz (KI) in vielen Bereichen unseres Lebens Einzug gehalten, und die Bildung ist keine Ausnahme. Eine vielversprechende Anwendung von KI im Schulunterricht ist ChatGPT, ein fortschrittliches Sprachmodell, das den Schülern individuelle Lernunterstützung bietet. In diesem Blog-Beitrag möchte ich einige Erfahrungen mit ChatGPT in der Schule sowie die Vorteile, Chancen und Herausforderungen diskutieren.
Schulen, die ChatGPT im Unterricht einsetzen, berichten mir grundsätzlich von positiven Erfahrungen.
Der Einsatz von ChatGPT im Schulunterricht eröffnet den Schülern einen nahezu unbegrenzten Zugang zu umfangreichen Informationen und Wissen. Das Sprachmodell kann als eine Art digitale Bibliothek dienen, in der junge Menschen Antworten auf ihre Fragen finden und Lernmaterialien abrufen können. Egal ob es um historische Ereignisse, wissenschaftliche Konzepte oder literarische Werke geht, ChatGPT kann den Schülern helfen, ihr Wissen zu erweitern und ihre Neugierde zu stillen. Dies fördert eine autonome Lernkultur, in der die Schülerinnen & Schüler selbstständig Wissen erwerben und ihre Interessen verfolgen können.
Ein weiterer Vorteil des Einsatzes von ChatGPT im Schulunterricht besteht in der Möglichkeit einer personalisierten Lernumgebung. Die Schüler können Fragen stellen und individuelle Rückmeldungen erhalten, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Dadurch können sie ihr Lerntempo selbst bestimmen und in ihrem eigenen Rhythmus arbeiten. ChatGPT kann auch als Tutor dienen, der den Schülern bei der Bewältigung von Schwierigkeiten hilft und zusätzliche Erklärungen liefert, wenn sie benötigt werden. Diese individuelle Unterstützung ermöglicht es den Schülern, ihr volles Potenzial auszuschöpfen und ihre Lernergebnisse zu verbessern.
Durch die Verwendung von ChatGPT kann im Unterricht die Schüler-Lehrer-Interaktion gefördert werden. Schüler haben die Möglichkeit, gezielt Fragen zu stellen und direkte Antworten oder Erklärungen zu erhalten. Dadurch entsteht ein Dialog, der den Lernprozess bereichert und das Verständnis vertieft. Lehrer können ChatGPT auch nutzen, um den Schülern zusätzliche Ressourcen zur Verfügung zu stellen oder als Diskussionsgrundlage für den Unterricht zu dienen. Diese Interaktion zwischen Schülern und Lehrern fördert ein aktives Lernumfeld und stärkt die Beziehung zwischen Lehrern und Schülern.
Trotz der Vorteile von ChatGPT gibt es auch Herausforderungen, die beachtet werden müssen.
Eine der Herausforderungen beim Einsatz von ChatGPT im Schulunterricht besteht in der Verlässlichkeit der bereitgestellten Informationen. Obwohl das Sprachmodell Zugang zu einer Fülle von Wissen hat, besteht die Möglichkeit, dass es ungenaue oder nicht verifizierte Informationen liefert. Es ist daher wichtig, dass Kinder & Jugendliche lernen, kritisch zu denken und die bereitgestellten Informationen zu hinterfragen. Lehrkräfte müssen den Schülern verstärkt beibringen, wie sie Quellen überprüfen und vertrauenswürdige Informationen finden können, um eine solide Grundlage für ihr Wissen zu schaffen.
Ein weiteres Hindernis ist die Abhängigkeit von der Technologie. Der reibungslose Einsatz von ChatGPT erfordert eine zuverlässige Internetverbindung und die Verfügbarkeit von Geräten wie Computern oder Tablets. In Schulen, in denen die technische Ausstattung begrenzt ist, kann es schwierig sein, eine angemessene Nutzung des Sprachmodells zu gewährleisten. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass Schulen über die erforderliche Infrastruktur verfügen, um den Einsatz von ChatGPT erfolgreich umzusetzen, und alternative Lernmethoden anzubieten, um die Abhängigkeit von der Technologie zu verringern.
Die Verwendung von ChatGPT im Schulunterricht wirft auch Fragen des Datenschutzes und der Privatsphäre auf. Da die Interaktionen der Schülerinnen & Schüler mit dem Sprachmodell erfasst werden, müssen angemessene Sicherheitsmaßnahmen getroffen werden, um sicherzustellen, dass die Daten der Schüler geschützt und vertraulich behandelt werden. Schulen sollten dazu klare Richtlinien und Verfahren zum Umgang mit persönlichen Daten festlegen und sicherstellen, dass die Privatsphäre der Schüler gewahrt bleibt. Hier ist an sächsischen Schulen noch Luft nach oben.
Der Einsatz von ChatGPT im Schulunterricht birgt sowohl Chancen als auch Herausforderungen für Schulen. Die Erfahrungen mit dem Sprachmodell zeigen positive Auswirkungen auf das Lernen der Schüler, da es zusätzliche Ressourcen und individuelle Unterstützung bietet. Es ermöglicht den Schülern, in ihrem eigenen Tempo zu lernen und fördert die Schüler-Lehrer-Interaktion. Dennoch müssen Schulen die Qualität und Verlässlichkeit der bereitgestellten Informationen überprüfen und sicherstellen, dass Schüler kritisches Denken entwickeln. Zudem müssen Datenschutz und die soziale Interaktion im Klassenzimmer beachtet werden, um negative Auswirkungen zu vermeiden. Insgesamt kann der Einsatz von ChatGPT im Schulunterricht das Lernerlebnis verbessern, solange er verantwortungsvoll und mit klaren pädagogischen Zielen eingesetzt wird. Es liegt in der Verantwortung der Schulen, die Chancen zu nutzen und die Risiken zu minimieren, um den Schülern eine optimale Lernumgebung zu bieten.
Autor:
Mirko Schiller
Sächs. Landesfachberater für Informatik (Gymnasien)
__________________________________
Lehrer am Gymnasium Markneukirchen
Informatik · Gemeinschaftskunde/Recht/Wirtschaft
Fachberater für Informatik (Gymnasium)
Vorstand Netzwerk SüdWestSachsen Digital e.V.
Entdecken Sie, wie Predictive Maintenance in der Industrie angewendet wird und Betrieben hilft, Ausfallzeiten und Wartungskosten zu reduzieren. Jetzt lesen!
Predictive Maintenance, oder vorausschauende Instandhaltung, ist ein entscheidender Faktor für effiziente und kosteneffektive Produktionsprozesse. Mit dem Einsatz moderner Technologien und umfangreicher Datensammlungen ermöglicht Predictive Maintenance die Reduzierung von Ausfällen, die Vorhersage von Wartungsbedarf und die Optimierung der Produktionsabläufe. In diesem Artikel werden wir die Anwendungsmöglichkeiten von Predictive Maintenance genauer anschauen und anhand von zwei Beispielen aus der Praxis demonstrieren, wie es erfolgreich implementiert werden kann. Los geht’s!
Predictive Maintenance, auch prädiktive oder vorausschauende Instandhaltung genannt, bezeichnet einen Wartungsvorgang, welcher auf Auswertungen von Prozess- und Maschinendaten basiert. Der Begriff Predictive Maintenance findet sich vor allem im Kontext der Industrie 4.0 wieder. Durch die Auswertung von Daten in Echtzeit, macht Predictive Maintenance Prognosen möglich, die eine bedarfsgerechte Wartung von Maschinen o.Ä. ermöglichen und dadurch Ausfallzeiten effektiv reduzieren können. So können wirtschaftliche Ziele schneller und effektiver erreicht werden.
Durch den Einsatz von Predictive Maintenance kann der Zustand von im Betrieb befindlichen Maschinen und Geräten bestimmt werden, um so zu bestimmen, wann eine Wartung durchgeführt werden sollte. Somit werden Wartungen nur noch dann ausgeführt, wenn sie auch wirklich notwendig sind und beugen dem Ausfall von Maschinen und Geräten vor. Gegenüber routinemäßigen oder zeitabhängigen vorbeugenden Warten können damit Kosteneinsparungen erzielt werden. Das Hauptziel von Predictive Maintenance ist damit die möglichst präzise Vorausplanung der Instandhaltung und die damit verbundene Vermeidung von Ausfällen.
(Predictive) Maintenance spielt, laut Frank Baumann von der Firma DURAMENTUM GmbH, für jede Firma, die irgendetwas herstellt, eine entscheidende Rolle. Dabei ist egal, was hergestellt wird. Betrachtet man Anlagen oder Maschinen, so ist es für den Betreiber dieser Anlagen oder Maschinen immer das Ziel, diese bestmöglich zu nutzen. Gemessen wird dies an der internationalen Kenngröße OEE (Overall Equipment Effectiveness = Gesamtanlageneffektivität). Die entscheidenden Unterfaktoren sind hierbei: Verfügbarkeit, Leistung und Qualität.
Der Einsatz von Predictive Maintenance hat einen unmittelbaren (positiven) Einfluss auf die Unterfaktoren:
Diese Faktoren gilt es durch den Einsatz von Predictive Maintenance auf dem höchstmöglichen Niveau zu halten oder dort hinzubringen. Dabei spielt wiederum auch der Mensch eine entscheidende Rolle, da dieser zum richtigen Zeitpunkt an der richtigen Maschine Wartungsarbeiten oder Reparaturen durchführen muss.
Predictive Maintenance basiert auf Daten und nutzt bestimmte Wahrscheinlichkeitsmodelle, um Vorhersagen zu treffen. Damit bilden Daten die essenzielle Grundlage für den effektiven Einsatz von Predictive Maintenance und der Umfang der Daten sowie die Qualität der Daten sind entscheidende Faktoren für die Effektivität und Präzision.
Um das Thema anzugehen, ist daher die entsprechende Sensorik an der Maschine Voraussetzung, die bestimmte Daten sammeln kann. Zudem ist eine möglichst große Historie an Daten von Vorteil, welche genutzt werden können. Baumann betont, dass trotz all der Technologie weiterhin das Wissen der Handwerker ein unerlässlicher Faktor, für die Effektivität von Predictive Maintenance ist.
Das Ziel von Predictive Maintenance ist, wie bereits beschrieben, zum einen die Reduzierung von Ausfällen und zum anderen die Vorhersagbarkeit von Problemen mit der Maschine zu ungünstigen Zeitpunkten, zu denen ggf. Entscheidungsträger oder entsprechende Mitarbeiter nicht verfügbar sind. Die Vorhersagbarkeit ist laut Baumann damit in vielen Fällen wichtiger als die pure Reduzierung von Stillständen.
Wie Frank Baumann, betont auch Jonas Szalanczi von NeuroForge, dass der Faktor Mensch beim Einsatz von Predictive Maintenance von hoher Wichtigkeit ist. Er spricht dabei von drei verschiedenen Ebenen bei Predictive Maintenance:
Gerade für die Führungsebene sind Reportings und die entsprechende Speicherung der Daten entscheidend. Zudem sollte beim Auftreten eines Fehlers oder einer Störung automatisch ein Techniker kontaktiert werden, um die Ausfallzeit so gering wie möglich zu halten. Denn jetzt kommt wieder der Mensch ins Spiel. Auch das Lösen des Problems sollte im System festgehalten werden, damit vollkommene Transparenz und Nachvollziehbarkeit gewährleistet ist und der Faktor Mensch berücksichtigt wird.
In unserem ersten Predictive Maintenance Beispiel geht es um den Bereich Kunststoffverarbeitung. Felix Franke von der d-opt GmbH berichtet von einem mittelständischen Unternehmen aus der Luft- und Raumfahrtherstellung sowie Automobilzulieferung, welches fünf Spritzgussmaschinen gleichen Typs und drei größere Maschinen im Einsatz hat. In diesem Bereich werden recht hohe Stückzahlen produziert.
Bei der Kunststoffverarbeitung ergeben sich folgende Herausforderungen:
Der Einsatz von Predictive Maintenance unterstützt hierbei effektiv die Reduktion von Ausfällen der Anlagen und Maschinen und sichert zudem eine Vorhersehbarkeit, sodass die genannten Herausforderungen möglichst einfach bewältigt werden können.
Wie bereits erläutert, braucht es für Predictive Maintenance eine gewisse Datenbasis, welche möglichst umfangreich und gut in der Qualität ist. Ausgehend von dem Beispielunternehmen in der Kunststoffverarbeitung lagen Excel-Listen mit Daten zu bisherigen Ausfällen und Reparaturen vor, welche hervorragend gepflegt wurden. Es wurde festgehalten:
Die vorhandenen Maschinen im Unternehmen sind zum Teil netzwerkfähig und seit mehreren Jahren ins System eingebunden. Von den fünf Anlagen neueren Typs sind drei netzwerkfähig. So wird schon eine Vielzahl an Parametern gespeichert. Um auch alle Maschinen überwachen zu können, wurden zusätzlich die Energie, Temperatur und Schwingungsdaten erfasst.
Die verfügbare Datenbasis kann nun genutzt werden, um Predictive Maintenance im Unternehmen zu implementieren. Wichtig ist es, die Datenbasis um Prozesswissen von Experten zu erweitern, welche sich mit den Funktionsweisen und der Instandhaltung sowie Reparatur der Maschinen auskennen. Das Prozesswissen wird in Interviews erfasst und expliziert und dient dann gemeinsam mit der Datenbasis als Ausgangspunkt für das KI-Modell zur Analyse und Bewertung der Maschinen.
Mithilfe der KI-Modelle für das Predictive Maintenance kann nun der aktuelle Zustand der Maschinen dargestellt werden. So wird ersichtlich, in welchem Zustand sich die jeweilige Maschine befindet und mit welcher Erwartung diese eingesetzt werden kann.
Zudem können mithilfe von Predictive Maintenance in einem Dashboard Prognosen und Risikolevels für die jeweiligen Maschinen und Anlagen bereitgestellt werden. So kann anhand der vorhandenen Daten eingeschätzt werden:
All diese Informationen werden für das Beispielunternehmen in einer App in einem einfachen Ampelsystem dargestellt, sodass jeder Mitarbeiter in der Lage ist, den Zustand der Maschinen zu überprüfen.
In unserem zweiten Beispiel geht es um den Einsatz von Predictive Maintenance im VW Motorenwerk Chemnitz. Im VW Motorenwerk Chemnitz werden Benziner- und Dieselmotoren gefertigt. Dr. Matthias Nagel von Simba n³ erklärt, dass die besondere Herausforderung dabei ist, dass Ersatzteile häufig mit dem Hubschrauber eingeflogen werden müssen, damit die Produktion nicht ausfällt und zudem mehrere Tausend Maschinen überwacht werden müssen.
Zudem ist gerade bei einem Unternehmen wie dem VW Motorenwerk Chemnitz wichtig, dass nicht nur die einzelnen Maschinen und Anlagen überwacht und instandgehalten werden, sondern ganze Produktionslinien kontrolliert werden. Allein für einen Zylinderkopf werden in der Fabrik bis zu 15 Maschinen benötigt, die alle überwacht werden müssen.
Wie auch schon im vorangegangenen Beispiel aus der Praxis deutlich wurde, ist die Datenbasis entscheidend für eine effektive Implementierung von Predictive Maintenance in der Produktion. Bei VW gibt es spezielle Störcodes und Serviceberichte, die vollständige Informationen zu den Ereignissen und der Regulierung von Störungen enthalten. Diese Daten sind bei VW alle digital verfügbar. Zudem liegen diese Serviceberichte allen Maschinenbetreibern und / oder Reparaturdienstleistern vor. Die Daten aus den Serviceberichten lassen optimalerweise auch die Ermittlung des Verbrauchs der Maschine oder einzelnen Komponenten bis zur Reparatur zu.
Weitere Vorteile von der Arbeit mit Ereigniszeit-Daten (Serviceberichten):
Aus den Ereigniszeit-Daten lassen sich optimal Wahrscheinlichkeitsmodelle ableiten, die eine Ausfallvorhersage für verschiedene Maschinen, Komponenten und Störungsursachen herleiten. So ermöglicht Predictive Maintenance auch, dass verschiedene Szenarien simuliert werden können, um zu sehen, wie sich verschiedene Faktoren und Komponenten auf die Laufzeit, Effektivität und Funktionsfähigkeit einer Produktionslinie auswirken. Die Wahrscheinlichkeitsmodelle berücksichtigen also verschiedene Ereignisse & ungestörte Prozesse.
Dadurch, dass bei diesem Praxisbeispiel bei VW mit Wahrscheinlichkeitsmodellen gearbeitet wird, sind die verschiedenen Maschinen vergleichbar. Diese Vergleichbarkeit lässt wiederum Wahrscheinlichkeitsaussagen für ganze Produktionslinien zu. Zusätzlich ermöglichen die empirischen Daten Strategie-getriebene Erhaltung und ökonomische Kosten-Nutzung-Abschätzungen.
Seit 2018 ist Predictive Maintenance über Wahrscheinlichkeitsmodelle beim VM Motorenwerk Chemnitz im operativen Einsatz und wurde bereits als voller Erfolg gewertet. In einem Dashboard sind die einzelnen Produktionslinien mit allen laufenden Maschinen der Linie einsehbar und die Ausfallwahrscheinlichkeit zwischen 0 und 1 zeigt an, ob eine Maschine gewartet oder repariert werden muss.
Predictive Maintenance hat das Potenzial, die Effizienz und Wirtschaftlichkeit von Produktionsprozessen erheblich zu steigern. Durch den gezielten Einsatz von Sensoren, Datenanalysen und künstlicher Intelligenz ermöglicht es Unternehmen, Wartungsarbeiten an den Maschinen frühzeitig durchzuführen, wodurch Ausfälle minimiert und Kosten gesenkt werden. Die Beispiele aus der Kunststoffverarbeitung und dem VW Motorenwerk Chemnitz zeigen, dass Predictive Maintenance bei der richtigen Umsetzung eine entscheidende Rolle für den Erfolg eines Unternehmens spielen kann.
Dennoch ist es wichtig zu betonen, dass der Mensch nach wie vor eine zentrale Rolle bei der erfolgreichen Implementierung von Predictive Maintenance spielt. Erfahrene Fachkräfte sind erforderlich, um Prozesswissen zu liefern, auf unerwartete Probleme zu reagieren und die gewonnenen Daten effektiv zu nutzen. In diesem Sinne ist Predictive Maintenance kein Ersatz für menschliche Expertise, sondern vielmehr eine Ergänzung, die das Potenzial hat, die industrielle Produktion nachhaltig zu optimieren und zukunftssicher zu gestalten.
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Entdecken Sie die Bedeutung von Change-Management für IT-Prozesse & wie die Beteiligung der Mitarbeiter:innen zu nachhaltigen Veränderungen führt.
Rund 40 Prozent der Mitarbeiter:innen empfinden die Digitalisierung im Job als Belastung. Dabei ist die Digitalisierung für Unternehmen von hoher Wichtigkeit und essenziell, um konkurrenzfähig zu bleiben. Die Belegschaft scheint jedoch zurückhaltend zu sein und gar Angst davor zu haben. Für Digitalisierungsprozesse und nachhaltige Veränderungen im Unternehmen sind das Change-Management in IT-Prozessen und die Einbindung der Mitarbeiter:innen in Entscheidungen äußerst wichtig. Doch wie sieht effektives Change-Management aus? Wie kann man alle Beteiligten in Entscheidungen einbinden? Diese Fragen beantworten wir in diesem Artikel!
In der heutigen schnelllebigen Welt ist das Change-Management unerlässlich für den Erfolg von Unternehmen. Change-Management bezieht sich auf den systematischen Ansatz, ausgewählte Maßnahmen umzusetzen, um Abteilungen oder sogar gesamte Organisationen tiefgreifend zu verändern und von einem Ausgangszustand zu einem definierten Zielzustand zu gelangen. Dabei spielt das Change-Management in IT-Prozessen eine entscheidende Rolle, um die Effizienz und Effektivität von Unternehmen zu gewährleisten und Mitarbeiter:innen aktiv in Entscheidungen einzubinden.
Besonders wichtig ist, dass das Change-Management immer auf eine konkrete und messbare Veränderung abzielt und das Projekt einen klaren Anfang und ein klares Ende hat. Dadurch unterscheidet sich Change-Management auch von Begriffen wie „Transformation“ oder „Organisationsentwicklung“.
Ein zentrales Ziel im Change-Management besteht darin, alle Beteiligten von dem bevorstehenden Wandel in der Organisation zu überzeugen und ihr Verhalten entsprechend dauerhaft zu verändern. Dabei spielt die Einbindung der Mitarbeiter:innen eine wichtige Rolle, denn der Prozess setzt direkt am einzelnen Arbeitsplatz der Mitarbeiter:innen an, um nachhaltige Veränderungen zu erreichen.
Die Erfolgsfaktoren für Change-Management in IT-Prozesse und Digitalisierungsprozesse sind, dass diese:
Die Einbindung der Mitarbeiter:innen bei Change-Management in IT-Prozessen ist besonders wichtig, da der Prozess direkt am einzelnen Arbeitsplatz der Mitarbeiter:innen einsetzt und somit jede:r Einzelne für den Erfolg der Veränderungsprozesse entscheidend ist. Um Mitarbeiter:innen erfolgreich bei Entscheidungen einzubinden und die Veränderungsprozesse so zum definierten Ziel zu führen, gibt es verschiedene Veränderungsmodelle. Eines davon sieht wie folgt aus:
Der Veränderungsprozess lässt sich in drei Phasen einteilen:
Während des Veränderungsprozesses kann es hilfreich sein, wenn dieser durch einen Change Enabler begleitet wird. Change Enabler sind Wegbereiter, die ohnehin schon von der Digitalisierung begeistert sind und andere Mitarbeiter:innen mitnehmen können.
Susanne Purucker vom Institut für Informationssysteme der Hochschule Hof arbeitet für die Forschungsgruppe Systemintegration und beschäftigt sich intensiv mit der Digitalisierung von Prozessen und wie es zu guten Veränderungsprozessen für Unternehmen kommt. Die Akzeptanz der Mitarbeiter:innen für Digitalisierungsprozesse ist dabei ein entscheidender Punkt. Sie merkt an, dass die Akzeptanz von Mensch zu Mensch unterschiedlich ist. Das Modell nach Kübler Ross veranschaulicht recht gut, wie der Prozess von der Planung der Veränderung bis hin zur erfolgreichen Integration der Veränderung allgemein von Mitarbeiter:innen wahrgenommen wird:
Nach der Planung der Veränderung im Unternehmen erfolgt erst einmal ein Schock, gefolgt von Bedenken. Dies führt zu einem anfänglichen Widerstand der Mitarbeiter:innen, bis sie merken, dass die Veränderung vielleicht sogar Sinn macht, aber es bleibt ein Ärger bzw. Frust. Irgendwann folgt dann die rationale Akzeptanz und es geht in die Testphase. Sobald die Mitarbeiter:innen dann aktiv mit der Veränderung in Berührung kommen und diese ausprobieren, kommt irgendwann auch die emotionale Akzeptanz und zu guter Letzt die Integration der Veränderungen ins Unternehmen.
Für das Change-Management in IT-Prozessen ist es sehr wichtig, dass die Mitarbeiter:innen bei Entscheidungen aktiv eingebunden werden. Um die Akzeptanz zu fördern, sollten diese Anfangs mit möglichst vielen Informationen gefüttert werden. Der Beistand und eine gewisse Führung des Veränderungsprozesses sind essenziell und gerade bei der Integration der neuen Prozesse sollten die Mitarbeiter:innen bestärkt werden. So merkt Susanne Purucker an, dass die Führungsebene bewusst auf die betroffenen Beschäftigten zugehen und zum Ausprobieren neuer Prozesse ermutigen soll. So erzählt sie von einem aktuellen Anwendungsbeispiel, in dem zwei Mitarbeiter:innen zusammengesetzt werden, neue Prozesse ausprobieren und dann vor allem Feedback geben sollen. Dadurch wird schnell deutlich, welche Punkte noch Schwierigkeiten bereiten und die Akzeptanz der Veränderung behindern. Zudem fühlen sich Mitarbeiter:innen dadurch einbezogen und wertgeschätzt. Es sind insbesondere Transparenz und Offenheit, die die Akzeptanz und den Erfolg im Change-Management in IT-Prozessen fördern.
Porsche Consulting hat die vier entscheidende Maßnahmen der Veränderungsarchitektur herausgearbeitet, die erfolgreiches Change-Management in IT-Prozessen und Digitalisierungsprozesse gewährleisten:
Intensive Kommunikation: Im Change-Management in IT-Prozessen ist es unerlässlich, regelmäßig und transparent mit den Mitarbeiter:innen zu kommunizieren, um Vertrauen und Verständnis für die Veränderungen aufzubauen.
Beteiligungskonzept: Eine frühzeitige Einbindung von Führungskräften und Beschäftigten ermöglicht es, von Erfahrungen und Expertenwissen zu profitieren, was für den Change-Management Prozess von großem Vorteil ist.
Unterstützung für Führungskräfte: Durch spezielle Formate können Führungskräfte im Change-Management Prozess begleitet und als Multiplikatoren genutzt werden, um die Veränderungen im Unternehmen erfolgreich umzusetzen.
Qualifizierung der Mitarbeiter:innen: Um in den neuen IT-Prozessen erfolgreich arbeiten zu können, sind Qualifizierungsmaßnahmen für Mitarbeiter:innen ein wichtiger Bestandteil des Change-Managements. So können sie optimal auf die veränderten Anforderungen vorbereitet werden.
Change-Management in IT-Prozessen ist essenziell für den Erfolg von Unternehmen. Die frühzeitige Einbindung von Change-Management Mitarbeiter:innen ermöglicht es, nachhaltige Veränderungen zu erreichen und die Akzeptanz der Mitarbeiter:innen zu fördern. Durch intensive Kommunikation, Beteiligungskonzepte, Unterstützung für Führungskräfte und Qualifizierungsmaßnahmen gelingt es, Vertrauen und Verständnis für den Wandel aufzubauen und Mitarbeiter:innen erfolgreich bei Entscheidungen einzubinden. Somit werden die Veränderungsprozesse zum definierten Ziel geführt und die Effizienz sowie Effektivität von Unternehmen nachhaltig gesteigert.
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