Computerpartner

  
Sie befinden sich hier: HOMENachrichtenKnow HowIT-Grundlagen
19.09.2017

Wissensmanagement für I4.0

Zuerst müssen Sie wissen, was Sie wissen wollen; von Ulla Coester, Diplom-Kauffrau (FH)

Ulla Coester

Zur Vergrößerung anklicken

Ulla Coester

Es gibt momentan sehr viele Studien, die sich mit dem Thema Industrie 4.0 auseinandersetzen – dabei wird auch viel Widersprüchliches präsentiert. Einige Experten gehen davon aus, dass die Industrie auf einem guten Weg ist, andere wiederum malen hier eher ein negatives Bild. Doch wie hilfreich sind diese generellen Aussagen tatsächlich für den einzelnen Unternehmer? Ist es nicht vielleicht effizienter, positive Beispiele aus der Praxis zum Vorbild zu nehmen? Diese gibt es zur Genüge – bei meinen Recherchen bin ich auf etliche Unternehmen gestoßen, die bereits gestartet sind und mit intelligenten Ansätzen ‚Industrie 4.0' umsetzen.

Das übergeordnete Ziel von Wissensmanagement lässt sich ganz einfach formulieren: Wissensmanagement ist der bewusste Umgang mit der Ressource Wissen und deren zielgerichteter Einsatz um das Unternehmen zu stärken.  

In dieser Kernaussage liegt der Fokus ganz klar auf dem Potential. Eine grundlegende Voraussetzung für die Umsetzung ist jedoch erst einmal, dass Unternehmen dem Wissen die adäquate Bedeutung als eine der zentralen Ressourcen beimessen und im Weiteren mit den vorhandenen Informationen richtig umgehen, also im Endeffekt die richtigen Handlungen daraus ableiten können. 

Doch wo genau liegt jenes Wissen, das für die Unternehmensführung relevant ist? Zum Beispiel bei den Mitarbeitern. Insbesondere die hier vorhandenen Ressourcen gilt es bestmöglich zu nutzen – dazu gehört a) eine genaue Kenntnis über den Wissensstand der Belegschaft sowie b) die Kompetenz, daraus ableiten zu können, was der Einzelne fähig ist zu leisten. Aber auch in den Strukturen des Unternehmens selbst, also in der Organisation sowie den etablierten Abläufe, steckt Wissen und nicht zuletzt in bereits dokumentierter Form wie Handbücher.   

Um mit dem Unternehmenswissen richtig umgehen zu können ist die IT – zum Beispiel zur Unterstützung bei der intelligenten oder gar automatisierten Suche in den intern angelegten Wissensdatenbanken – ebenso wichtig wie das Zusammenspiel zwischen Mensch und IT. Hierbei gilt es auch, losgelöst von Bytes und Dateien, zu erkennen, was der Mitarbeiter benötigt, um in seinem Arbeitsumfeld besser agieren zu können.

Begriffserklärung II: Von Wissensmanagement zu Industrie 4.0 und Big Data 

Bei der Industrie 4.0 kommen im Kontext von Wissensmanagement noch weitere Faktoren hinzu. Das bedeutet auf den Punkt gebracht: Zwei Welten treffen aufeinander. Einerseits die Welt der Fertigung mit Produkten, die zukünftig mit Daten versehen sind, welche zum Beispiel Auskunft über ihre Herstellungshistorie geben. Andererseits die Welt der Kunden, denn Unternehmen erhalten zunehmend mehr direkte Informationen darüber, was diese tatsächlich wollen.

Bei vorgelagerten Produktionsketten – wenn verschiedene Unternehmen ihre speziellen Kompetenzen in den Prozess einbringen – kann es Vorteile bringen, dass die verschiedenen Einzelteile sowie das fertige Produkt mit entsprechenden Informationen ausgestattet sind. Einmal im Sinne der Effizienz: da es so möglich wird, die Organisation der Abläufe durch die Teile eigenständiger gestalten lassen, was die Produktion insgesamt reaktiver und flexibler macht. Aber auch im Sinne der Nachverfolgbarkeit: Jeder Produktionsschritt ist dokumentiert – dementsprechend lässt sich im Falle einer Reklamation leichter eingrenzen, wo in dem Prozess etwas nicht ordnungsgemäß durchgeführt wurde oder ob ein fehlerhaftes Einzelteil eingebaut wurde. Des Weiteren kann durch das Zusammentragen aller Informationen ermöglicht werden, die Fertigung präzise auf den Bedarf von einzelnen Nachfragern auszurichten.

Dies alles ergibt eine Fülle an Daten – und die Aufgabe für die Unternehmen ist jetzt, herauszufinden, wie sie damit umgehen sollen oder anders ausgedrückt, wie sie das Beste aus allen Welten bekommen können.

Gibt es heute schon Beispiele dafür, wie es möglich ist das Beste aus beiden Welten zu bekommen? "Ja", sagt Dr. Ansgar Bernardi, Deputy Head Knowledge Management Research, DFKI GmbH, Kaiserslautern, "in der Automobilindustrie." Hier finden sich Fragestellungen, bei denen Big Data zum Einsatz kommen kann.

Anwendungsfall: Wie kann Big Data in der Produktion konkret Nutzen stiften – am Beispiel "Qualitätsmanagement" 

Die Ausgangslage: Die Produktionsprozesse im Unternehmen sind nahezu ideal, mit dem positiven Effekt, dass die Anzahl fehlerhafter Endprodukte extrem gering ist. Einerseits ausgesprochen positiv – doch andererseits hat dies jedoch zur Folge, dass die wenigen mangelbehaften Erzeugnisse mittels Standard-Qualitätssicherungs-Verfahren nicht zuverlässig ermittelt werden können.

Die Lösung: Um in diesem Umfeld eine Qualitätssicherung durchführen zu können steht im ersten Schritt das Zusammentragen aller Kontextfaktoren im Produktionsumfeld an. Denn nur auf Basis einer enormen Menge von Messungen wird es im weiteren möglich, eine Korrelation zwischen Messwerten und auftretenden Fehlern zu finden – kurzum geht es um das Aufspüren von Anomalien wie etwa Temperaturschwankungen und die Antwort darauf, ob diese einen Einfluss auf den Produktionsprozess haben. Da alle erhobenen Daten beliebig nach bestimmten Merkmalen geclustert werden können, lässt sich so letztendlich genau ermitteln, unter welchen Bedingungen Fehler in der Produktion auftreten.

Tipp: Wann sollte sich ein Unternehmen mit dem Thema Big Data näher beschäftigen? 

Dr. Ansgar Bernardi denkt, das sich hierdurch insbesondere für Mittelständler, die heute schon flexibel in einem Wertschöpfungsnetzwerk agieren, interessante Möglichkeiten eröffnen.

Doch tatsächlich gibt es auf diese Frage keine pauschale Antwort. Allein aus dem Grund, weil Themen wie Smart Data oder Big Data für viele Unternehmen noch gar nicht greifbar sind und bislang auch noch keine standardisierte Vorgehensweise entwickelt wurde, die eine einfache Anwendung ermöglicht. Gleichwohl gibt es zwei zentrale Aspekte, die bei dieser Fragestellung als gute Entscheidungshilfe fungieren können: 1. Die Definition von Zielen, welche durch Daten unterstützt werden können und 2. noch konkreter – die Antwort auf die Frage: "Wo genau wollen wir besser werden und aus welchem Grund kann dies mit Hilfe von Big Data – also dem Zusammenführen und Auswerten von Daten aus den verschiedensten Quellen – besser realisiert werden?"

Dieser Artikel ist ein Auszug aus dem Buch "Industrie 4.0 im Mittelstand praktisch gestalten". Das vollständige E-Book kann unter folgender Adresse heruntergeladen werden: http://xethix.com/wp-content/uploads/2010/04/eBook-Industrie-40-im-Mittelstand-praktisch-gestalten3.pdf

 +