May 19, 2021

In der Produktion gibt es viele Arbeitsabläufe, bei denen ein effizientes Controlling dazu beiträgt, die Potenziale eines Unternehmens insgesamt besser auszuschöpfen und eine ergebnisorientierte Planung zu sichern. Die richtigen Analysen zeigen schnell Chancen auf, können aber ebenso als Warnfunktion für mögliche Risiken dienen.

Es gibt eine Vielfalt an verschiedenen Lösungen für das Produktionscontrolling. Produzierende Unternehmen haben hier die Qual der Wahl. Welche wichtigen Funktionen sollte ein geeignetes Tool also mit sich bringen, um ein effizientes Produktionscontrolling zu ermöglichen?

Tools für das Produktionscontrolling sollten vor allem eine intuitive Bedienung und Zweckmäßigkeit mit sich bringen, um auch Self-Service-BI – also die eigenständige Nutzung der verantwortlichen Mitarbeiter mit der Lösung – zu ermöglichen. Weitere Anforderungen an Produktionscontrolling-Tools sind eine schnelle und präzise Datenverarbeitung sowie Datensicherheit. Denn häufig soll nicht jeder Mitarbeiter Zugriff auf alle im Unternehmen bereit gestellten Daten haben. Darüber hinaus sollte eine zielgerichtete Lösung auch über folgende Features verfügen:

1) Individuelle Anforderungen berücksichtigen

Bei der Herstellung von kundenspezifischen Produkten bis hin zu Losgröße 1 und genauso individuellen Produktionsabläufen ist es wichtig, dass auch das Produktionscontrolling den Anforderungen der jeweiligen Produktion entspricht. Nicht jedes Unternehmen greift im Controlling auf dieselben Informationen zurück und nicht jeder Produktionsleiter verfolgt dieselben Ziele. Welche Daten, wer, wann und in welcher Aufbereitung benötigt, kann je nach Unternehmen, Prozess und Produkt sehr unterschiedlich sein.

Oft ist ohne fachspezifische Beratung jedoch nicht klar, welche Möglichkeiten der Einsatz der Datenanalyse bietet und welche Kennzahlen ausschlaggebend sind. Um Zielsetzungen der Lösung zu definieren und Status-Quo hinsichtlich vorhandener Datenlösungen sowie -verfügbarkeit und -qualität zu analysieren, benötigen Unternehmen und deren Anwender oft Unterstützung in Form von Know-how, Workshops und Beratung. Vor allem die Identifikation der Key Performance Indicators (KPI) ist wichtig, da sie bedarfsgerecht mit dem Unternehmen abgestimmt und zielgruppenorientiert visualisiert werden sollten.

2) Übersichtliches Monitoring

Data-Analytics-Lösungen müssen etliche Daten und deren Zusammenhänge in kürzester Zeit analysieren können. Diese Daten und Zusammenhänge sollten so visualisiert werden, dass sie vom Anwender problemlos gelesen und richtig interpretiert werden können. Faktoren wie Branchen-Know-how und Dashboard-Design beeinflussen die Effizienz der Analyse und Interpretation der Daten. Dashboards, Cockpits und Statistiken sollten einen direkten Überblick über alle relevanten Kennzahlen geben. Und: Ein Lagerleiter benötigt andere Kennzahlen als ein Montage- oder Vertriebsleiter. Daher müssen die jeweiligen Kennzahlen und auch deren Darstellung den Anforderungen des jeweiligen Nutzers angepasst werden.

3) Einheitliches Reporting

Auch ein systematisches Reporting spielt eine wichtige Rolle, um datengetriebene Entscheidungen in produzierenden Unternehmen zu ermöglichen. Es dient als Entscheidungsgrundlage für die verschiedenen Abteilungen sowie das Management, um eine strategische Unternehmensentwicklung voranzutreiben.

Ein unternehmensweites Reporting unterstützt bereichsübergreifende Analysen. Werden Kennzahlen aus verschiedenen Bereichen wie Fertigung, Einkauf, Disposition oder Vertrieb zusammengeführt, entsteht ein einheitlicher Überblick über den gesamten Wertschöpfungsprozess und eine ganzheitliche Interpretation der Kennzahlen ist möglich. Durch dieses Zusammenspiel der einzelnen abteilungsspezifischen Kennzahlen kann das maximale Potenzial aus dem Reporting und dem Produktionscontrolling ausgeschöpft werden. Im besten Fall werden die Reporting-Kennzahlen sogar über die Unternehmensgrenzen hinaus mit denen von Lieferanten, Partnern und Kunden kombiniert.

Fazit

Daten wachsen auch in der Produktion stetig. Dementsprechend steigt auch das Angebot an Softwarelösungen, die diese Datenmengen verarbeiten können und schnelle, zielgerichtete Analysen ermöglichen. Daher sollte die Entscheidung über das eingesetzte Data-Analytics-Tool gut überlegt sein und den Unternehmensanforderungen entsprechen.

Eine Data-Analytics-Lösung, die Daten lediglich verwaltet, reicht für die Ansprüche eines erfolgreichen Produktionscontrollings nicht mehr aus. Es gibt, Features wie Monitoring und Reporting, die als Grundvoraussetzung gelten. Darüber hinaus verfügen einzelne Lösungen über spezifische Funktionalitäten, die mit den Anforderungen des Unternehmens abgeglichen werden sollten.

In meinem Webinar habe ich eine Übersicht über die Funktionen gängiger Data-Analytics Tools und deren Vorteile und Nachteile gegeben. 

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AUTOR

Gerrit Bury

Head of Consulting