OrganisationTechnologie

Produktivitäts Paradox

 

Das Produktivitäts-Paradox 

– die 7 Prinzipien für Industrie 4.0.

Warum ergeben sich mit Industrie 4.0, keine Verbesserungen in der Produktivität bei  existierenden Produktionssystemen?

Die Produktivität von Produktionssystemen ergibt sich aus dem Zusammenwirken von Personal, Organisation und Technologie. Während Technologien der 4. Generation (IT-Cloud, Sensoren, Roboter, 3D Druck, Augmented Reality/Virtual Reality, Artificial Intelligence, …) in Unternehmen eingeführt, Organisationsprozesse erst in der 2. Generation von Industrialisierung (Massenproduktion, .. ) auf Geschäftsprozessoptimierung (Automatisierung, LEAN, Software Applications, CIM..) angepasst werden und das Personal mehrheitlich in der 1. Generation (Ausbildung, Wissen) verharrt, wächst die Erkenntnis, daß nicht nur neue Technologien sondern Organisations-Prozesse und  Personal wesentliche Treiber für Produktivitäts-Verbesserung sind.

Daraus ergeben sich die 7 Prinzipien für die digitale Transformation der Produktionssysteme:

1. Beobachtbar: „If you understand your org. Change it!“, Kurt Lewin

Produktionssysteme sind abstrakt dargestellt

Input -> Produktion -> Output

Produktivität wird ermittelt als Faktor:  Produktivität = Output/ Input

oder

P = Kapazität (Produkte, Service) / Ressourcen (Technologie, Prozesse, Personal)

Auf Organisationsebene wird das Produktionssystem betriebswirtschaftlich

Investition -> Unternehmensprozesse-> Umsatz

und Wertschöpfung mit:  Gewinn = Umsatz (Aufträge) – Kosten (Investitionen)

oder Controlling Kennzahlen  EBIT, ROI oder EVA ermittelt

Auf Personalebene wird Arbeitsleistung

Arbeitsvolumen -> Arbeitsstellen-> Mitarbeiter

Und  gemessen als :  Arbeitsleistung = Leistung (Mitarbeiter )/ Zeit.

 

Wird digitalisiert und transformiert verändert sich Produktivität betriebswirtschaftlich differenziert

             Umsatz (Produkten und Services) + Umsatz  (digitalen Produkten und Services)

P =  —————————————————————————————————

             Wertschöpfung (Produktionssysteme) – Wertschöpfung (digitalen Prod.systeme)

 

Daraus ergibt der Anteil der digitalen Produktion die Zugewinne an Produktivität  oder  Arbeitsleistung nach der bewährten Lewin Organisationsformel:  Behavior  = f(Personal,Systems) für die Transformation

 

                                      Mitarbeiter                (1+ Anteil digitaler Arbeit)

Arbeitstleistung  =   ———- —-    *         ——————————————-

                                     Arbeitszeit                 (1 – Anteil digitaler Zeitaufwand)

Die bisherige Produktivität bei Produktionssystemen stagniert bei <1% , während digitale Produktionssysteme ein Potenzial von >40 % liefern.  Beispiel: wenn 5% der Produkte eines Unternehmen digital produziert werden und diese 40% digitales Einsparpotenzial liefern, ergib sich eine Produktivitätssteigerung von 7%, bei 20% Anteil sind 30% Produktivitätssteigerung und bei volldigitalisierter Produktion sind 230%  Produktivitäts-Steigerung also mehr als Verdoppelung des Output möglich.

Aus dieser Beobachtung erkennt man, dass langsame Transformationen oder  geringe Investitionen in Digitalisierung nur zu kleinen Beiträgen in der Gesamt-Produktivität der Produktionssysteme führen!

2. Messbar: („we don’t earn, we don’t learn!“, Kurt Lewin)

Gemessen wird nur der Arbeits-Prozess (Durchlaufzeiten) nicht die Prozess-Veränderung (Geschäftsprozeßoptimierung), also die Störungen anstatt des Wirkungsgrads.

Wird die IT Organisation  in die Digitale Transformation eingebunden und wie wird der minimale Wertbeitrag  der Produktionssysteme ermittelt.

Die Digitale Transformation in Produktionssystemen ergibt sich aus der Unternehmens-Strategie (Operative -Planung mit IT Investitionen), der Change Management Kultur der Organisations-Entwicklung (Veränderungswille und Lerngeschwindigkeit) und der Arbeits-Politik (Stellenbeschreibungen und Flexibilität) für den Wertbeitrag.

Strategie beantwortet den Technologie Einsatz (Digitalisierung), Kultur  die Problemlösungstechnik (Transformation) und Politik sind die Regeln (Corporate Governance). Entscheidend ist die Veränderung der Prozesse an die digitalen Möglichkeiten anzupassen, hier können arbeitsteilige Arbeitsschritte (Taylorismus) verdichtet werden, die gesamte Lieferkette (durch Datenintegration) abgebildet und Prozessdaten in vorhandene Systeme integriert werden.

Geschäftswert (Gewinn) ergibt sich durch Littles Law: V =  F*T

V ist Produktionsgeschwindigkeit (work in process), F die Durchlaufzeit (Produktionsrate ) und T die Taktzeiten (Wirkungsgrad).

Produktivität wird grundsätzlich durch Reduzierung der Arbeitszeiten  entweder durch Automation (Technologisch), Kollaboration (Organisation) oder Abbau von Stillstand  (Arbeitsschritte) erzielt.  Mit Digitalisierung  werden Entwicklungsprozesse beschleunigt (Augmented Reality, Digital Twins), in Produktionssystemen Handarbeit durch Roboter ersetzt, Mit Sensoren und Aktuatoren Stillstandzeiten reduziert, und mit Applikationen (ERP, CRM, SCM) bei Bestellprozessen Datenredundanz abgebaut. Hier kann der digitale Wertbeitrag aus Realdaten gemessen und Kennzahlen an die Daten angepasst werden.

3. Stabilität oder Chaos: („if you don’t change the organisation, people will not change their output“, Kurt Lewin).

Probleme in Produktionssystemen werden aus dem Produktionssystem ausgelagert. Über 30% der komplexen Produktionsprobleme werden in einer Parallel- Organisation („Hidden Manufacturing“ Dr. Feigenbaum) gelöst, die Erkenntnisse dieser Problemlösungen (Workararounds) fliesen nicht in die Produktionsprozesse (wie bei Keiretsu) ein, deshalb ist die Gauss Normalverteilung für die Produktion nicht mehr anwendbar, sondern entstehen Ausnahme- („long tail“) Prozesse in der gesamten Wertschöpfungskette.

Wo analoges Chaos ist, wird nach Transformation digitales Chaos. Aus LEAN Prozessen, werden oszillierende Systeme (long tail), die Störungen verzögern und verstärken und damit die Produktivitätspotenziale ignorieren (Prof Forrester, dynamics in complex production systems).

Stabilisierung der Ist-Prozesse: Digitale Prozesse erlauben Simulation und Veränderungen an den Kernprozessen und liefern eine digitales Abbild der Physikalischen Systeme (Digital Twin).

Produktänderungen und Serviceanpassungen müssen sofort in die Prozesse integriert werden, damit Chaos eliminiert und Stabilität im Produktionssystem erreicht wird!

4. Kennzahlen: („you can only manage what you measure“, Alfred Chandler)

Die meisten Kennzahlen messen Arbeitsleistung der Mitarbeiter aber nicht die Arbeitskosten pro Produkt.  Bei Kundenorientierten Aufträgen entscheiden die Kostenanteile pro Produkt und nicht nur die Arbeitszeiten-Anteile des Personals in der Produktion. Die bisherige Fertigung optimiert die Auftragsabwicklung nach Durchlaufzeiten und nicht nach Auftragsabwicklung bis zur Lieferung. Die Produktionssysteme werden variabel, dh. es werden auftragsbezogene Produkte und Services (Losgrösse 1) in einem variablen Produktionsprozess abgewickelt.

Folgende POCA-Methoden unterstützen die Transformation:

Prepare: LEAN (Kanban,  Poka Yoke)

Observe: Work vs. Plan

Correct: Q-Check (Six Sigma, EFQM)

Adapt: Reorganise workspace (Pareto Regel)

Digitale Projekte werden mit klassischen Kennzahlen gemessen und liefern verfälschte Produktivitäts-Ergebnisse. Der Wandel vollzieht sich durch Einsatz in den Arbeitsschritten (workspace), aus Papier werden Daten, aus  Zeitmessungen werden Leistungs-Kosten, aus Rohsignalen (Sensor Data) werden Aktionen (Algorithmen), aus Produktions- (Maschinen) Zyklen werden Lösungs-Plattformen (Tier), aus IT-Systemen werden Lieferketten (SCM).

5. Reflektion: „We do not earn, we do not learn“, Kurt Lewin

Der Mensch ändert sein Verhalten nur wen er muß!

Strategie: die Cloud ist kein Produktionssystem, auch wenn alle Prozesse digital (integriert) sind, ist das Physikalische System die Referenz für Optimierung.

Wie wird Innovation in Organisationen  unterstützt? Nach McKinsey investieren nur 1/3 aller Firmen in Organisations- Entwicklung um von der  digitalen Inspiration in die Prozess-Implementierung zu kommen.

Personal: Talent Management. Die neuen Leader sind zweckgetrieben, leistungsorientiert und haben strenge Arbeits-Prinzipien. Sie fördern Querdenker, Visionäre und Unternehmerisch denkende Mitarbeiter.

Digitalisierung in der Ausbildung und Lehre ist noch Neuland (zB. Singularity University)! Die Wissensvermittlung  ist weitgehend altmodisch (Frontalunterricht), der Einsatz digitaler Lernmittel wurde 2018 erst beschlossen, dh die Lehrenden sind nicht im Einsatz digitaler Systeme ausgebildet. Im Studium ist der PC Standard aber die Lerninhalte sind weitgehend veraltet. Erst in Promotionsprogrammen wird mit digitalen Methoden geforscht – so sind weniger als 1% der Akademiker für  digitalen Produktionssysteme ausgebildet.

Wie viele digitale Mitarbeiter sind notwendig um eine Organisation digital zu transformieren?  Erste Ansätze zeigen das 5% als kritische Masse reichen aber flächendeckend in der Organisation und den Hierarchien (keine Konzentrationen in Funktion, Geographie und Hierarchie, vom Facharbeiter bis zum Aufsichtsrat) verteilt werden müssen um die digitale Transformation zu beschleunigen. Mit der abnehmenden Halbwertszeit des Wissens und vorhandenen  Aus- und Weiterbildungs-Systemen wird die kritische Masse bei der Verfügbarkeit nicht vor 10 Jahren erreicht, solange bewegen wir uns in einem Lernprozess der durch „trial and error“ suboptimal funktioniert.

Digitale Produktionssysteme sind Kundenorientiert, agil (fast lead times), verlässlich, flexibel, hocheffizient. Es sind komplexe Systeme, die nur bereichsübergreifend geführt werden können, mit sogenannten Talenten (Brokers) die multidisziplinär führen, multikulturell agieren und kreativ denken können. Strategisch ist ein Digital Advisory Board notwendig, um die digitale Transformation zu beschleunigen.

6. Varianten – „the product is not the P-system“, John Carrier.

Produktions- Innovation: deliver Social Value and Environmental Value!

Ein Produktionssystem ist ein Ecosystem, das Ressourcen und Kapazitäten optimal verbindet,  nachhaltig, ökonomisch (geringer Verbrauch) und ökologisch (geringe Umweltbelastung). Das Produkt muß dem Kunden helfen sein Leben einfacher und besser zu gestalten (Social Value) und gleichzeitig die Umwelt schonen (Environmental Value).

Ein Produktionssystem muß zu jedem Zeitpunkt ausgelastet sein, Störungen werden einmalig behoben, es ist ein End to End System (von der Auftragserstellung bis zur Lieferung),  Zeitverzögerungen werden kompensiert nicht propagiert. Der Kapitaleinsatz ist minimal (sensor, IoT, refer to the productivity paradox, Prof. Skinner). Die Logistik wird optimiert (Supply Chain paradigms: regional supply, individual services, personal production).

Damit reorganisieren sich Produktionssysteme von Volumen zu Kosten Einheiten

  • Workfloworientiert sich an Produktionskosten
  • Personal wird integraler Teil der Produktionssysteme
  • Werkzeuge orientieren sich an Aufträgen

Mit der digitalen Transformation wird „von der Zukunft her geführt“ (Theory U, Presencing als soziale Technik der Freiheit – Otto Scharner, MIT). Digitale Möglichkeiten (zB. Internet, AR/VR) sind notwendig um skalierbare Einsparpotenziale zu nutzen.

7. Digital – Data is not the P-system (Information System Theorie, Ford-Shannon).

Wer ein Produkt digital entwickeln und produzieren kann, ist damit noch lange nicht in der Lage mehrere Produkte in gleicher Qualität zu produzieren, deshalb ist eine Stückliste oder der Produktionsplan oder ein ERP-System noch kein Produktionssystem.

Es gibt 3 digitale Trends:

  • centralized wird distributed
  • Capex wird Opex
  • Dumb device wird Connected ( intelligent ) system

Mit AI, IoT, autonomie und Talenten der Gig Economy (Freiberufler) entsteht furture work (work 4.0), Industrien konvergieren (Telekom + Media, Banking + IT, …) und neue Geschäftsmodelle entstehen  (Digitale Transformation  = Physical Industry + Digital Technologies). Die Veränderungsgeschwindigkeit wird schneller als bisher (Sue Siegel, GE).

Zwischen Business Model zum Datenmodel ist immer das Physical -System die Referenz. Was im Digitalen Modell funktioniert muß nicht im Physikalischen Modell funktionieren und vice versa.  Das Business Model dient als Innovator.

Data ist the new Oil und ersetzt Assets?

So wie ein Digitales System vor Cyber Angriffen geschützt werden muß, so muß ein Produktionssystem von Störungen durch Menschen geschützt werden.

Fazit: Warum die digitale Transformation in den bestehenden Produktionssystemen wirkungslos ist, identifiziert die Industrielle Forschung  eindeutig.

Life long learning: bei einer  fortschreitenden Reduzierung der Halbwertszeit des Wissens (die Beschäftigungsdauer mit dem erworbenen Wissen), hier  wird mit alten Lehrplänen Wissen im Studium vermittelt  mit dem man bis zur Rente beschäftigt wird obwohl  das erlernte Wissen mit neuen Technologien Halbwertzeiten von unter 2 Jahren erfordert, dh. nach spätestens 10 Jahren ist das erlernte Wissen für den Einsatz in Industrie 4.0 Unternehmen nicht mehr nutzbar um mit dem Fortschritt mitzuhalten.

Innovation: Die Rate an Innovationen mit digitalen Umgebungen wächst exponentiell.

Wer den Digitalisierungs-Prozeß verzögert, verzögert auch den Lernprozess der Organisation.

Strategie allein reicht nicht, Structure follows Strategy! Hier ist Organsations- Entwicklung und Disruption der Prozesse ein Treiber und Erfolgsfaktor.

Die 7 Prinzipien für Produktionssysteme sind nicht neu, Digitalisierung existiert seit den 70er Jahren, Komplexität ist auch kein neues Phänomen (F. Vester, St. Gallen) nur die Transformation in kundenorientierte Geschäftsmodelle hat noch nicht begonnen.

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