Der harte globale Wettbewerb zwingt die Hersteller heute dazu, mit hauchdünnen Gewinnspannen zu arbeiten. Für Unternehmen und Hersteller wird es immer schwieriger, mit steigenden Material- und Arbeitskosten zu konkurrieren. Führende Hersteller verfolgen einen datengesteuerten Ansatz zur Kosteneffizienz, anstatt blindlings Abstriche zu machen, die Qualität und Kapazität beeinträchtigen könnten. Diese Methode nutzt die riesigen Datenmengen, die in modernen Fabriken und Lieferketten anfallen, um kreativere Wege zu finden, Geld zu sparen - von der Abfallreduzierung an der Produktionslinie bis hin zur Optimierung von Beschaffung und Bestand.
In diesem Artikel wird erörtert, wie Hersteller alltägliche Daten nutzen können, um Einsparungsmöglichkeiten zu finden, Prozesse zu standardisieren, Verschwendung zu beseitigen und bessere Beschaffungs- und Produktionsentscheidungen zu treffen.
Das Ergebnis: Ein datengesteuerter Kosteneffizienz-Ansatz, der Ihr Fertigungsunternehmen wettbewerbsfähig halten kann.
Warum ist eine datengestützte Kosteneffizienzstrategie wichtig?
Bei einem kosteneffizienten Ansatz geht es darum, den Output und den Wert jedes ausgegebenen Dollars zu maximieren, ohne Abstriche bei der Qualität oder Innovation zu machen. Was eine Strategie "datengesteuert" macht, ist die Fähigkeit der Entscheidungsträger, Datenanalysen und -werkzeuge anstelle von Bauchgefühl oder "Erfahrung" zu nutzen. Dies stellt eine riesige Chance dar, denn moderne Fertigungsbetriebe generieren TB an Daten (Maschinen, Sensoren, ERP-Systeme usw.), und in diesen Daten sind die Erkenntnisse über verschwenderische Ausgaben oder Prozessmöglichkeiten enthalten.
Unternehmen können von diesen Erkenntnissen profitieren. Eine Studie zeigt beispielsweise, dass die Anwendung von Datenanalysen in der Fertigung die EBITDA-Gewinnspanne um 4 bis 10 % erhöhen kann. Diese Margen ergeben sich aus der Feinabstimmung von Prozessen, der Reduzierung von Ausfallzeiten und der datengesteuerten Ressourcenoptimierung. Wenn die Gewinnspannen eher knapp bemessen sind, können ein paar Prozentpunkte mehr Effizienz einen enormen Einfluss auf die Rentabilität und den Marktanteil haben.
Unternehmen, die einen datengesteuerten Kosteneffizienzansatz verfolgen, werden widerstandsfähiger gegen Schwankungen und haben einen Vorteil bei der Entscheidungsfindung, was zu besseren Preisen für die Kunden und mehr Innovationskapazität führt.
Identifizierung von Kosteneinsparungsmöglichkeiten durch Daten
Der größte Vorteil eines datengesteuerten Ansatzes ist die Aufdeckung versteckter Kosteneinsparungsmöglichkeiten. Fertigungsprozesse sind komplex, und viele Faktoren wirken sich auf die Kosten aus - Maschinenleistung, Arbeitsproduktivität, Materialverschwendung, Lagerbestände, Logistikwege und vieles mehr. Hersteller können Ineffizienzen oder überschüssige Kosten erkennen, indem sie Daten aus all diesen Bereichen sammeln und analysieren.
Betrachten Sie die Produktionsdaten in der Fabrikhalle. SPS-Sensoren und OEE-Maschinenprotokolle können aufzeigen, dass eine bestimmte Produktionslinie häufig kleinere Stillstände aufweist oder während bestimmter Schichten unter der optimalen Geschwindigkeit läuft. Auch wenn jeder einzelne Fall unbedeutend erscheinen mag, summieren sie sich im Laufe der Zeit zu Produktionsausfällen (OEE) und höheren Stückkosten. Durch die Analyse dieser Daten können Hersteller Muster aufdecken - vielleicht muss eine bestimmte Maschine gewartet werden, oder die Bediener benötigen mehr Training während der Nachtschicht. Die Behebung dieser Probleme kann zu direkten Kosteneinsparungen führen. Vorausschauende Wartung auf der Grundlage von Daten spart nachweislich Geld: Aberdeen Research berichtet, dass vorausschauende Wartungsprogramme die Ausfallzeiten von Maschinen in der Regel um 30 bis 50 % reduzieren. Weniger ungeplante Ausfallzeiten bedeuten höhere Produktivität und niedrigere Wartungskosten, was sich direkt auf das Endergebnis auswirkt.
Ebenso könnten Beschaffungs- und Lieferantenaufzeichnungen zeigen, dass der Kauf von Rohstoffen in etwas größeren Losgrößen oder zu einer anderen Jahreszeit (Rohstoffe) einen Mengenrabatt sichern könnte, wodurch die Kosten gesenkt würden, ohne die Produktion zu beeinträchtigen. Oder Analysen zu CAPA könnten zeigen, dass ein bestimmter Lieferant eine höhere Fehlerquote hat, was zu versteckten Kosten für Nacharbeit und Rücksendungen führt. Wenn ein Hersteller dies erkennt, kann er die Bedingungen neu verhandeln oder einen besseren Lieferanten finden und so die Kosteneffizienz verbessern. Laut McKinsey können Unternehmen, die fortschrittliche Analysen in das Lieferkettenmanagement integrieren, die Kosten in bestimmten Bereichen um bis zu 15-20 % senken. Diese Einsparungen ergeben sich aus denselben Ressourcen, aber aus einer besseren Analyse der Ausgaben, einer optimierten Logistik und einer intelligenteren Bestandsverwaltung auf der Grundlage von Daten.
Selbst Energieverbrauchsdaten können Kostenpotenziale aufzeigen. Viele Fertigungsbetriebe haben begonnen, intelligente Zähler und IoT-Sensoren zu installieren, um den Strom-, Kraftstoff- und Wasserverbrauch in Echtzeit zu überwachen. Die Daten können zum Beispiel zeigen, dass bestimmte Maschinen auch dann Strom verbrauchen, wenn sie im Leerlauf sind, oder dass Heizungs-/Kühlungssysteme in den Nebenzeiten auf Hochtouren laufen. Durch die Anpassung von Zeitplänen oder die Aufrüstung von Geräten können Unternehmen ihre Stromrechnungen erheblich senken.
Kurz gesagt, Daten zeigen auf, wo Geld aus dem Unternehmen entweicht. Es gibt viele Informationsquellen, von Produktionsstatistiken über Beschaffungsdaten bis hin zu Verbrauchszählern. Durch eine sorgfältige Analyse dieser Daten können Hersteller Dutzende von kleinen und großen Kosteneinsparungsmöglichkeiten ermitteln. Der nächste Schritt besteht darin, diese Erkenntnisse zu nutzen, um den Betrieb zu rationalisieren und zu verbessern.
Rationalisierung der Abläufe und Verringerung der Verschwendung durch Daten
Sobald die Daten dazu beigetragen haben, Ineffizienzen zu ermitteln, können die Hersteller dieses Wissen nutzen, um die Abläufe zu rationalisieren und Verschwendung zu reduzieren. Dies ist der Kern einer datengesteuerten Kosteneffizienzstrategie: die Umsetzung von Erkenntnissen in Maßnahmen in der Fabrikhalle und im gesamten Unternehmen.
Ungeplante Ausfallzeiten und eine suboptimale Anlagenleistung sind die größten Verschwendungsquellen in der Produktion. Wie bereits erwähnt, kann Predictive Analytics die Ausfallzeiten durch Vorhersage des Wartungsbedarfs drastisch reduzieren. Anhand von Maschinensensordaten können Algorithmen beispielsweise vorhersagen, dass ein kritisches Lager in einer Maschine in zwei Wochen ausfallen wird, so dass das Wartungsteam es während eines geplanten Stopps und nicht mitten in der Produktion austauschen kann.
Dadurch werden kostspielige Notreparaturen vermieden und die verlorene Produktionszeit eingespart. General Motors beispielsweise verwendet solche Datensysteme in seinen Werken und hat Berichten zufolge unzählige Stunden an Ausfallzeit vermieden, was zu Einsparungen in Millionenhöhe führt, da Probleme behoben werden, bevor es zu Ausfällen kommt. Als Faustregel gilt, dass jede Minute ungeplanter Ausfallzeit in der Automobilproduktion Tausende von Dollar kosten kann, so dass der Wert dieses datengestützten Ansatzes enorm ist.
Die Verwendung von Daten zur Rationalisierung von Abläufen bedeutet, dass Sie die kontinuierliche Verbesserung auf Beweise stützen. Jede Optimierung wird gemessen und überprüft. Mit der Zeit summieren sich diese schrittweisen Verbesserungen. Das Ergebnis ist ein Fertigungsbetrieb, der weniger Verschwendung produziert (sei es Zeit-, Material- oder Arbeitsverschwendung) und reibungsloser abläuft - was wiederum die Kosten senkt und die Effizienz erhöht.
6 praktische Schritte für eine datengesteuerte kosteneffiziente Reise
6 praktische Schritte für eine datengesteuerte kosteneffiziente ReiseDie Aussicht kann für Produktionsleiter, die eine datengesteuerte Kosteneffizienzstrategie umsetzen wollen, entmutigend sein. Die Schaffung einer datengesteuerten Kultur innerhalb des Unternehmens ist für den Erfolg dieser Strategie unerlässlich. Aber Sie müssen nicht von heute auf morgen eine komplette digitale Transformation durchführen, um von den Vorteilen zu profitieren. Hier sind einige praktische Schritte für den Anfang:
1. Identifizieren Sie wichtige Datenquellen
Beginnen Sie damit, herauszufinden, wo Sie bereits Daten erzeugen oder sammeln können. Dazu gehören Produktionsmaschinen (über SPS oder IoT-Sensoren), Qualitätssysteme, Inventar und ERP, TMS, WMS oder andere Software, Wartungsprotokolle und Lieferkettensysteme. Externe Daten, wie Angebote von Erstlieferanten und Marktpreise, sollten ebenfalls berücksichtigt werden. Beispielsweise sind Maschinenausfallprotokolle und Wartungsaufzeichnungen eine Fundgrube für wiederkehrende Probleme, die behoben werden könnten.
2. Definieren Sie Kostenmetriken und KPIs
Bestimmen Sie, welche Messgrößen die Kosteneffizienz Ihres Betriebs am besten widerspiegeln. Das können die Stückkosten pro Produkt, die Energiekosten pro Stunde, der Lagerumschlag, die Fehlerquote usw. sein. Vergewissern Sie sich, dass diese Kennzahlen mit den Ihnen vorliegenden Daten messbar sind, und verwenden Sie sie zur Messung der Kosteneffizienz. Die Festlegung klarer KPIs (wie z. B. "Reduzierung der Ausschussrate um X %" oder "Verkürzung der Durchlaufzeit von Bestellungen bei Lieferanten um Y Tage") hilft bei der Konzentration der Analysebemühungen.
3. Beginnen Sie mit einem Pilotprojekt
Wählen Sie einen Bereich mit offensichtlichen Problemen - eine Produktionslinie mit häufigen Verspätungen oder eine Bestandskategorie, die immer überbevorratet zu sein scheint. Die Idee ist, klein anzufangen und den Wert des datengesteuerten Ansatzes zu beweisen. Stellen Sie ein kleines Team zusammen, das die relevanten Daten aus diesem Bereich analysiert. Ermitteln Sie aus dieser Analyse ein oder zwei Verbesserungen und setzen Sie diese um. Selbst ein bescheidenes Pilotprojekt, wie die Anpassung von Wartungsplänen auf der Grundlage von Daten, kann den Wert des Ansatzes zeigen.
4. Nutzen Sie die richtigen Werkzeuge
Wenn Ihre Bemühungen zunehmen, sollten Sie in fortschrittlichere Analysetools oder Softwareplattformen investieren, die für Fertigungsdaten geeignet sind. Erwägen Sie alternative Möglichkeiten zur Integration dieser Tools in Ihre bestehenden Systeme. Dazu könnten Tools für maschinelles Lernen für prädiktive Analysen oder spezielle Software für die Optimierung der Lieferkette gehören. Die gute Nachricht ist, dass viele moderne Industrie 4.0-Lösungen modular aufgebaut sind - Sie können klein anfangen und erweitern. Stellen Sie sicher, dass jedes Tool, das Sie verwenden, mit Ihren bestehenden Systemen integriert werden kann, damit es automatisch Daten abrufen kann.
5. Schulung und Einbindung Ihres Teams
Eine Strategie ist nur so gut wie ihre Umsetzung in der Praxis. Schulungen sind entscheidend für den Erfolg der datengesteuerten Strategie. Stellen Sie sicher, dass Mitarbeiter auf allen Ebenen geschult werden, damit sie die für ihre Arbeit relevanten Daten verstehen und wissen, wie sie damit umgehen können. Wenn alle - von den Ingenieuren bis hin zu den Mitarbeitern am Band - mit den Daten vertraut sind, können sie sich schnell anpassen und Probleme erkennen. Fördern Sie eine Kultur, in der bei der Entscheidungsfindung nach Datennachweisen gefragt wird (z. B. "Was sagen die Zahlen zu diesem Problem?"). Mit der Zeit wird diese Denkweise der kontinuierlichen Verbesserung zu einem normalen Bestandteil der täglichen Arbeit.
6. Umfang und Nachhaltigkeit
Nach einem erfolgreichen Pilotprojekt und einigen schnellen Erfolgen kann die Strategie auf andere Produktionslinien, Anlagen oder Kostenbereiche ausgeweitet werden. Durch die Skalierung der Strategie können Unternehmen die ermittelten Kosteneinsparungsmöglichkeiten voll ausschöpfen. Behalten Sie die erzielten Einsparungen im Auge - dies hilft, weitere Investitionen in Analysen oder neue Technologien zu rechtfertigen. Die Pflege der Systeme ist wichtig: Stellen Sie sicher, dass die Daten zuverlässig erfasst werden (garbage in, garbage out) und verfeinern Sie Ihre Modelle und Analysen, wenn sich Prozesse ändern oder neue Daten verfügbar werden. Das Ziel ist es, immer auf Kostenoptimierung bedacht zu sein.
Indem sie diese Schritte befolgen, können die Hersteller eine Dynamik aufbauen und aufrechterhalten. Jede Verbesserung spart Geld und setzt Ressourcen - Zeit, Kapital und Kapazität - frei, die in Innovationen oder Wachstumsinitiativen reinvestiert werden können. Dies ist ein weiterer Weg, wie datengesteuerte Effizienz Ihnen hilft, der Konkurrenz voraus zu sein.
Lieferketten verbessern und wettbewerbsfähig bleiben mit Holocene
Die Hersteller von heute sind ständig mit schwankenden Kosten und globalem Wettbewerb konfrontiert. Daten können den Unterschied zwischen Gedeihen und Überleben ausmachen. Durch die Analyse von Produktions-, Bestands- und Lieferkettendaten finden Unternehmen umsetzbare Daten zur Kostenkontrolle und Umsatzsteigerung. Wenn diese Erkenntnisse umgesetzt werden, führen sie zu Einsparungen und Leistungsverbesserungen.
Wenn Sie als Produktionsleiter Ihre Gewinnspannen betrachten und sich fragen, wie Sie diese verbessern können, ohne Ihre Produkte zu gefährden, liegt die Antwort wahrscheinlich in Ihren eigenen Daten. Fangen Sie klein an, beweisen Sie den Wert und steigern Sie ihn - und denken Sie daran, dass dies eine Reise der kontinuierlichen Verbesserung ist. Holocene kann Sie bei jedem Schritt auf dieser Reise unterstützen. Mit seiner umfassenden Erfahrung im Bereich datengesteuerter Lieferketten- und Fertigungslösungen unterstützt Holocene Unternehmen bei der Umwandlung von Rohdaten in kostensparende Erkenntnisse und intelligentere Entscheidungen. Das Ziel ist nicht eine einmalige Lösung, sondern der Aufbau einer Kultur und eines Systems der Effizienz, die sich immer wieder auszahlen.
Sind Sie bereit zu erfahren, was eine datengestützte Kosteneffizienzstrategie für Ihr Unternehmen bedeuten kann? Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr zu erfahren.
Lieferketten verbessern und wettbewerbsfähig bleiben mit HoloceneHäufig gestellte Fragen (FAQs)
1. Was sind kosteneffiziente Strategien in der Produktion?
Kosteneffiziente Strategien in der Fertigung sind Ansätze, die dazu beitragen, die Kosten zu senken und gleichzeitig die Produktqualität und -leistung zu erhalten. Diese Strategien beinhalten oft die Nutzung von Datenanalysen, um die Beschaffung zu optimieren, Verschwendung zu minimieren und die Effizienz in der gesamten Lieferkette zu verbessern - von der Beschaffung von Rohstoffen bis zur Auslieferung der fertigen Produkte.
2. Wie können Hersteller die Effizienz bei der Umwandlung von Rohstoffen in Fertigerzeugnisse verbessern?
Hersteller können ihre Effizienz verbessern, indem sie datengesteuerte Tools zur Überwachung der Produktionsleistung, zur Verringerung von Ausfallzeiten und zur Vorhersage des Wartungsbedarfs einsetzen. Dadurch wird der zeitaufwändige Prozess der Umwandlung von Rohstoffen in Fertigprodukte rationalisiert, was eine schnellere Lieferung an den Einzelhandel ermöglicht und die Kundenzufriedenheit erhöht.
3. Warum ist die tatsächliche Nachfrage in einem Lieferkettenmodell wichtig?
Die Anpassung der Produktion an die tatsächliche Nachfrage hilft, Überproduktionen oder Lieferengpässe zu vermeiden. Durch die Analyse von Echtzeitdaten können Hersteller ihr Lieferkettenmodell anpassen, um den Marktbedarf genauer zu decken - und so überschüssige Fertigwarenbestände abbauen und die Kosteneffizienz verbessern.
4. Wie verschaffen kosteneffiziente Strategien den Herstellern einen Wettbewerbsvorteil?
Durch die Reduzierung unnötiger Ausgaben und die Steigerung der Produktivität ermöglichen kosteneffiziente Strategien den Herstellern bessere Preise und schnellere Lieferungen. Dies verbessert nicht nur die Rentabilität, sondern verschafft auch einen Wettbewerbsvorteil auf Märkten, auf denen Kundenzufriedenheit und Agilität entscheidend sind.
5. Welche Rolle spielen die Einzelhändler in einer datengesteuerten Lieferkette?
Die Einzelhändler liefern wichtige Daten über die tatsächliche Nachfrage und das Kundenverhalten, die die Hersteller zur Feinabstimmung ihrer Produktionspläne und Bestandsplanung nutzen können. Durch diese Zusammenarbeit wird sichergestellt, dass die Endprodukte effizient produziert werden und den Kunden mit minimalen Verzögerungen erreichen, was die Zufriedenheit erhöht und die Kosten senkt.
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