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Thought Leadership
Datenbasierte Unternehmenstransformation: Datenintelligenz in der Produktion anwenden
| Michael Bensing, Senior Toner Development Engineer, Lexmark
Dank der Aussagekraft von demokratisierten Daten und Analysen konnte Lexmark bei der Produktion des eigenen Toners die Effizienz steigern und die Betriebskosten senken.
TAGS: Internet of Things , Artificial Intelligence, Manufacturing, Thought Leadership, Analytics, Digital Thread
Trotz des eindeutigen geschäftlichen Nutzens von Daten und Analysen werden diese heute nur in 14 % der Unternehmen für alle Mitarbeiter umfassend zur Verfügung gestellt. Und nur 52 % der Mitarbeiter mit Kundenkontakt haben bei ihrer täglichen Arbeit Zugriff auf diese Erkenntnisse. Wenn Daten frei fließen, lassen sich Erkenntnisse gewinnen und zur Bewältigung von Herausforderungen im Unternehmen nutzen.
Führende Unternehmen erkennen diese Vorteile und sorgen dafür, dass Daten leichter verfügbar sind. Genau das haben wir bei Lexmark getan. Um unsere digitale Transformation zu beschleunigen und besser verwertbare Daten zu erhalten, brachen wir interne Silos auf, versetzten die Mitarbeiter in die Lage, Erkenntnisse zu analysieren und erneut weiterzugeben, und unterstützten organisatorische Veränderungen.
Dank der Aussagekraft unserer Daten fanden wir in unserem Unternehmen Bereiche, die wir mithilfe von Datenanalysen weiter optimieren konnten. Eine klare Chance: unsere Produktionseffizienz und Betriebskosten.
Verbesserung komplexer Prozesse mithilfe von Analytik
Beispielsweise haben wir Analytik für die Druckkasetten angewendet, die wir für unsere Drucker herstellen. Die Produktion von Druckkassetten ist ein komplexer, mehrstufiger, chemischer Prozess, der von unseren Teammitgliedern beaufsichtigt wird. Der Prozess selbst ist ein Versuch, Material kontrolliert zu destabilisieren. Es ist ein schwieriger, störungsanfälliger Prozess, der schon bei geringfügigen Schwankungen aus dem Gleichgewicht gebracht werden kann.
Aufgrund der unterschiedlichen Meinungen und Urteile, die der menschlichen Entscheidungsfindung zugrunde liegen, war der Prozess nicht immer präzise. Erschwerend kam hinzu, dass die Entscheidungen auf Grundlage von begrenzten Echtzeit-Erkenntnissen getroffen und unsere Analytikfähigkeiten nicht umfassend genutzt wurden. Dies hatte häufig die unterschiedlichsten Auswirkungen zur Folge, von unkontrollierbarem Partikelwachstum bis hin zu langen, inkonsistenten Zykluszeiten.
Vor diesem Hintergrund begannen wir eine datenorientierte Untersuchung mit dem Ziel, die Prozesssteuerung zu verbessern und Zykluszeiten zu verringern. Unser erster Schritt bestand darin, die enorme Menge an Daten zu nutzen, die wir erzeugen.
Daten als Lösung
Unser Produktionssystem generiert und speichert große Datenmengen zu jeder Druckkassettencharge. Dennoch analysierten und gewannen wir nicht aktiv Erkenntnisse daraus. Dieses Versäumnis und der mangelnde Wissensaustausch waren die ersten Punkte, um die wir uns kümmern wollten.
Zunächst kombinierten, bereinigten und analysierten wir historische Produktionsdatensätze. Unseren Analysen lagen geschätzt 20 Millionen Datenpunkte aus 200 Druckkasettenchargen zugrunde.
Durch diese Untersuchung fanden wir die Ursache unserer Probleme bei der Prozesssteuerung. Von uns unbemerkt hatte ein kleines Element enorme Auswirkungen auf die Ergebnisse. Mit diesem neuen Wissen konnten wir unseren Ansatz anpassen und genauere Algorithmen entwickeln, um Entscheidungen zu treffen, die konsistente Ergebnisse gewährleisteten.
Aufbau einer Kultur der Innovation
Diese und weitere Erkenntnisse – und die daraus resultierenden Verbesserungen – waren nur dank der Anstrengungen eines unserer Teammitglieder möglich: Catherine Randolph. Randolph, zuvor Wissenschaftlerin im Bereich F&E bei Lexmark, schloss sich dem Tonerentwicklungsteam an und konnte mit diesem Projekt ihrer Leidenschaft für Datenanalysen nachgehen.
Sie und weitere Teammitglieder von Lexmark sahen sich Fachliteratur an, um den Prozess der Tonerproduktion besser zu verstehen und zu erfahren, wie er verbessert werden könnte. Obwohl es viele Untersuchungen zur Produktion gibt, basierten die beschriebenen Prozessmodelle in der Regel auf einfacheren Systemen. Bei keinem davon stand der Prozess für Druckkassetten direkt im Mittelpunkt. Randolphs besonderes Interesse an einem datenbasierten Ansatz und die Notwendigkeit, die Prozesssteuerung in unserem Unternehmen zu optimieren, waren die idealen Voraussetzungen für sie, dieses Projekt zu entwickeln und voranzutreiben.
Datenbasierte Ergebnisse
Mit unserem neuen datenbasierten Modell für die Tonerproduktion haben wir die Prozesssteuerung deutlich verbessert, die Gesamtzykluszeit erheblich verkürzt und die Produktionskosten drastisch reduziert. Für unsere Anstrengungen wurden wir mit dem Manufacturing Leadership Award für herausragende Leistungen in der Ingenieur- und Produktionstechnologie ausgezeichnet.
Dieses Projekt wird in mehreren Phasen fortgesetzt, und wir gehen davon aus, nach Projektabschluss in allen Bereichen weitere Verbesserungen erzielt zu haben. Dieser Prozess hat uns gezeigt, wie aussagekräftig Daten sein können und wie wichtig es ist, Erkenntnisse umfassend zu verwerten.
Im Laufe dieses Prozesses haben wir drei zentrale Erkenntnisse gewonnen, die Sie in Ihrem Unternehmen berücksichtigen sollten:
- Erfolg an sich ist eine Lektion. Suchen Sie nach Möglichkeiten, die Prozesse und Erkenntnisse, von denen Sie in einem Bereich gelernt haben, auf andere Geschäftsbereiche anzuwenden, um einen größtmöglichen Nutzen zu erzielen.
- Seien Sie realistisch in Bezug auf Ihre Anforderungen – einschließlich Ressourcen und Zeitplänen – und werden Sie diesen gerecht. Sie werden bessere Ergebnisse erzielen, wenn Sie von Anfang an alles richtig machen.
- Sie können nie wissen, an welchen Quellen Innovationen generiert werden. Eine Idee kann darin bestehen, Ihr gesamtes Unternehmen zu verändern; das ist ein Grund, warum es so wichtig ist, eine Kultur der Innovationen zu pflegen. Auch wenn ein Projekt, das aus Leidenschaft betrieben wird, möglicherweise nur einen kleinen Teil der Arbeitszeit der Teammitglieder in Anspruch nimmt, bietet es ein Potenzial für erhebliche Effizienzsteigerungen.
Sind Sie bereit, die transformative Kraft Ihrer Daten zu nutzen?