Die Fertigung ist ein zentraler Bestandteil der industriellen Produktion. Es ist wichtig, dass hier die Produktivität wächst, um die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens zu erhöhen und die Kosten zu senken. Doch wie können Unternehmen ihre Produktivität steigern in der Fertigung?
Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, die Produktivität in der Fertigung zu steigern, aber viele Unternehmen scheitern daran, diese effektiv zu nutzen. In diesem Artikel werden wir Optionen erläutern, wie Unternehmen die Produktivität in der Fertigung steigern können.
Wenn Unternehmen die Produktivität in der Fertigung steigern möchten, ist es wichtig, dass sie eine umfassende Strategie entwickeln. Diese Strategie sollte auf allen Ebenen des Unternehmens verfolgt werden und sollte sowohl die Verwendung aktueller Technologie als auch die Schulung der Mitarbeitenden sowie Führungskräfte umfassen.
Mitarbeiterentwicklung
Die Schulung der Mitarbeitenden ist essentiell, da sie die Fähigkeiten haben müssen, um die neuen Technologien effektiv nutzen zu können. Eine gute Schulung kann auch dazu beitragen, die Produktivität zu steigern, indem sie die Mitarbeitenden befähigt, effizienter zu arbeiten.
Einen besonderen Fokus sollte die Führungskräfteentwicklung enthalten, die einen wesentlichen Bestandteil des Erfolgs eines Unternehmens darstellen kann. Besonders Einzelcoachings sind eine effektive Möglichkeit, die Produktivität der Führungskraft und damit auch die des Teams zu steigern. Durch gezielten Einsatz solcher Coachings können wertvolle Erkenntnisse zur Implementierung neuer Technologien sowie firmeninternen Widerständen gegen diese gewonnen werden.
Neueste Technologien
Es ist wichtig, dass Unternehmen die richtigen Technologien auswählen, die zu den spezifischen Anforderungen des Unternehmens passen und dass die Prozesse dadurch effizienter und effektiver werden. Im Folgenden haben wir vier innovative Technologien aufgeführt, welche Unternehmen befähigen können, die Produktivität in der Fertigung zu steigern.
Automatisierung
Automatisierung wird in der Fertigungsindustrie immer häufiger eingesetzt und das aus gutem Grund. Sie kann signifikante Verbesserungen in Produktivität, Effizienz und Genauigkeit bewirken. Automatisierung kann auch dazu beitragen, Prozesse zu optimieren und Fehler zu reduzieren. Zum Beispiel stieg die Produktivität in Deutschland zwischen 2010 und 2015 aufgrund von industriellen Robotern um bis zu 15 %, dies ergab eine Studie des Zentrums für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW). Der Bericht bestätigt auch, dass Automatisierung die Arbeitsabläufe strafft und optimiert.
Automatisierung kann helfen, die Produktivität und Effizienz zu steigern, indem sie den Arbeitsaufwand reduziert und die Genauigkeit und Qualität der Produkte verbessert. Dadurch wird es Unternehmen ermöglicht, mehr Produkte in kürzerer Zeit herzustellen, wodurch die Kosten reduziert werden
Aber das ist noch nicht alles! Laut einer Studie des International Journal of Occupation and Environmental Health erleichtert die Anpassung der Automatisierung den Fortschritt in der Arbeitssicherheit, indem sie Risiken minimiert und Arbeitsabläufe vereinfacht. Dies führt zu weniger Verletzungen am Arbeitsplatz, insbesondere bei den gefährlichsten und arbeitsintensivsten Aufgaben. Darüber hinaus hat eine Studie von Deloitte gezeigt, dass Automatisierung Unternehmen dabei hilft, ihren Marktanteil zu erhöhen, indem sie schnellere Lieferzeiten und eine bessere Kundenerfahrung bietet.
Datenanalyse
Datenanalyse ist ein mächtiges Werkzeug, das Herstellern auf vielfältige Weise helfen kann, die Produktivität zu verbessern. Eine Studie des National Institute of Standards and Technology ergab, dass Hersteller, die Datenanalysetechniken implementierten, eine Reduktion von 30 % der Defekte und eine Steigerung der Produktivität um 25 % erfahren haben. Darüber hinaus kann Datenanalyse Herstellern helfen, die Nachfrage vorherzusagen und den Lagerbestand zu optimieren, um Abfall zu reduzieren und die effiziente Nutzung von Produktionsressourcen sicherzustellen.
Die Datenanalyse ist eine sehr effektive Möglichkeit, die Produktivität in der Fertigung zu steigern. Es ist einer der wichtigsten Trends der modernen Produktionswelt. Durch die Analyse großer Datenmengen können Fertigungsprozesse optimiert und optimale Produktionsparameter bestimmt werden, um die Effizienz zu steigern.
Laut einer Studie von McKinsey & Company kann Datenanalyse dazu beitragen, die Wartungskosten in Fertigungsunternehmen um bis zu 40 % und die Stillstandszeiten um bis zu 50 % zu reduzieren. Eine weitere Studie von PwC zeigt, dass Hersteller, die Datenanalyse nutzen, ihre Gesamtanlageneffektivität (OEE) um bis zu 20 % verbessern können. Zusammenfassend verbessert Datenanalyse die Produktivität in der Fertigung, indem sie die Möglichkeit bietet, Fertigungsprozesse zu optimieren und Unternehmen Einblicke gibt, um bessere Entscheidungen zu treffen und die Produktionskosten zu senken.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist eine Art der künstlichen Intelligenz, bei der Computer-Algorithmen trainiert werden, aus Dateninputs zu lernen, Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen analysiert Produktionsdaten und gewinnt Erkenntnisse, die Fertigungsprozesse optimieren, die Produktqualität verbessern und die Gesamtproduktivität steigern können.
Maschinelles Lernen ist eine innovative Technologie, die in vielen Bereichen eingesetzt wird, um Prozesse zu automatisieren, um so die Produktivität zu steigern. Mit Hilfe von maschinellem Lernen können Unternehmen Prozesse optimieren, indem sie Daten sammeln und analysieren.
Laut einer von Deloitte durchgeführten Umfrage haben bereits 68% der Hersteller Machine-Learning-Technologie in ihren Betrieben implementiert oder planen, dies zu tun. Ein Bereich, in dem maschinelles Lernen besonders effektiv ist, ist die prädiktive Wartung. Eine Studie von PwC ergab, dass Hersteller, die prädiktive Wartung durch maschinelles Lernen implementieren, Wartungskosten um bis zu 30% reduzieren und die Verfügbarkeit von Geräten um bis zu 20% erhöhen können. Durch die Analyse maschinenspezifischer Daten (wie Temperatursensoren, Vibrationen und Drucksensoren) können die Algorithmen den Ausfall von Geräten vorhersagen und ermöglichen so korrigierende Maßnahmen, bevor Schäden entstehen.
Eine weitere Anwendung von maschinellem Lernen in der Fertigung ist die Qualitätssicherung. Durch Analyse von Produktionsdaten können Maschinen-Lern-Algorithmen Muster und Abweichungen von der Norm identifizieren, die auf Qualitätsprobleme hinweisen könnten. Das kann Herstellern dabei helfen, Defekte in der Produktion frühzeitig zu erkennen, die Produktqualität zu verbessern und den Abfall zu reduzieren. Eine Studie ergab, dass Unternehmen, die maschinelles Lernen in ihren Qualitätssicherungsprozessen einsetzen, Defekte um bis zu 50 % reduzieren können.
Mobile Technologien
Mobile Technologien können Fertigungsprozesse vereinfachen, automatisieren und optimieren. Insbesondere mobile Roboter, die in der Lage sind, Aufgaben wie Greifen, Heben, Bewegen und Transportieren von Materialien zu übernehmen, sind hierbei nennenswert. Beispielsweise können mobile Roboter, die Materialien heben, Tätigkeiten automatisieren, die zuvor manuell von menschlichen Arbeitenden ausgeführt wurden. Dies führt zu weniger Verzögerungen, einem höheren Output und einer besseren Produktqualität. Eine in der International Journal of Advanced Manufacturing Technology veröffentlichte Studie ergab, dass autonome mobile Roboter zur Materialhandhabung die Produktivität in einer Fertigungssimulation um bis zu 50% erhöhen können.
Mobile Technologien in der Fertigung können dazu verwendet werden, die Produktion zu vereinfachen, zu automatisieren and zu optimieren. Dazu gehören vor allem mobile Roboter, die in der Lage sind, Aufgaben wie das Greifen, Heben, Bewegen und Transportieren von Materialien zu erledigen.
Weitere mobile Technologien, die in der Fertigung eingesetzt werden, sind tragbare Geräte wie Smartphones und Tablets. Solche Geräte ermöglichen den Mitarbeitenden Zugriff auf Echtzeit-Produktionsdaten, die es ihnen ermöglichen, Prozesse zu überwachen, Engpässe zu identifizieren und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Zusätzlich können tragbare Geräte bei verschiedenen Aufgaben wie Inventarverwaltung, Qualitätskontrolle und Remote-Problembehebung unterstützen. Das steigert die Mobilität der Mitarbeitenden über das Fertigungsgelände hinaus und ermöglicht schnellere Reaktionszeiten und verbesserte Entscheidungsfindung. Die von tragbaren Geräten gesammelten Daten können auch dazu beitragen, dass Führungskräfte Produktionsplanung, Leistungsmetriken verfolgen und Arbeitsabläufe optimieren können.
Rekapitulation
Die vier oben genannten Technologien können erheblich dabei helfen, Prozesse zu optimieren und die Qualität der Produkte zu verbessern. Sie können auch dazu beitragen, Kosten zu senken und die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens zu erhöhen.
Daher ist es wichtig, dass Unternehmen diese Technologien nutzen, um die Produktivität in der Fertigung zu steigern. Unternehmen sollten auch sicherstellen, dass sie die richtigen Partner auswählen, um die Technologie effektiv in ihre Fertigungsprozesse zu implementieren.
Kultur der kontinuierlichen Verbesserung
In der modernen Fertigung ist eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung unerlässlich, um Produktivität und Effizienz zu steigern. Dieser Ansatz zielt darauf ab, bestehende Prozesse zu bewerten, zu analysieren und zu optimieren, um einen Mehrwert für Kunden und Unternehmen zu schaffen. Indem man kontinuierlich neue Wege findet, um Prozesse zu optimieren, können Unternehmen den Wettbewerbsvorteil verbessern, indem sie schneller, kostengünstiger und effizienter produzieren.
Um eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung zu etablieren, müssen Unternehmen zunächst einmal eine klare Vision für die Zukunft schaffen und eine Kultur des Wachstums und der Innovation fördern. Dies erfordert, dass Mitarbeitende auf allen Ebenen in die Entwicklung neuer Ideen und Prozesse einbezogen werden. Ein solcher Ansatz ermutigt auch alle Mitarbeitenden, Feedback zu geben, um Prozesse zu verbessern und Innovationen voranzutreiben. Die Implementierung eines Innovationsmanagements für Mitarbeitende ist daher sehr empfehlenswert.
Weiterhin müssen Unternehmen eine strukturierte und systematische Methode für die kontinuierliche Verbesserung implementieren. Dazu gehören die Identifizierung von Schwachstellen in bestehenden Prozessen und die Entwicklung von Lösungen, um diese zu beheben. Dies erfordert ein Verständnis der Prozesse und eine kontinuierliche Überwachung, um sicherzustellen, dass Verbesserungen effektiv umgesetzt werden.
Abschließend müssen Unternehmen eine Kultur schaffen, in der alle Beteiligten für die Erreichung der Ziele verantwortlich sind. Dies erfordert eine Kultur des Engagements und der Zusammenarbeit, in der alle Mitarbeitenden daran interessiert sind, die Produktivität und Effizienz zu steigern. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern und einen Mehrwert für Kunden und Unternehmen zu schaffen.
Fazit
Abschließend kann gesagt werden, dass es viele Möglichkeiten gibt, die Produktivität in der Fertigung zu steigern. Unternehmen müssen jedoch eine Strategie entwickeln, die auf allen Ebenen des Unternehmens verfolgt wird. Sie müssen auch die richtigen Technologien auswählen und die Mitarbeitenden schulen, um die Technologien effektiv nutzen zu können. Darüber hinaus müssen Unternehmen eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung schaffen, um die Produktivität in der Fertigung zu steigern. Wenn Unternehmen diese Strategien anwenden, können sie die Produktivität in der Fertigung erheblich steigern und ihre Wettbewerbsfähigkeit verbessern.
FAQ: Produktivität steigern in der Fertigung
Wie lässt sich Produktivität in der Produktion messen?
Die Messmethoden für Produktivität variiert von Branche zu Branche, aber das Prinzip bleibt dasselbe: Man teilt den produzierten Output (in der Regel gemessen an der Zahl der produzierten Waren und Dienstleistungen oder den erzielten Umsätzen) durch die im Produktionsprozess verwendeten Inputs (Beispiele für Inputs sind Arbeitsstunden, Kapital und natürliche Ressourcen).
Welche aktuellen Beispiele für erfolgreiche Innovationstechnologien in der Produktion gibt es?
Zu den jüngsten technologischen Innovationen in der Produktion gehören künstliche Intelligenz (KI), Industrierobotik, additive Fertigung (CAD und 3D-Druck), industrielles Internet of Things (IIoT), Cloud Computing, Smart Manufacturing Execution Systems (SMES), intelligente Fabriken, digitale Zwillinge, Wearables, Big Data & Analytics und immersive Technologien.
Welches sind die besten innovativen Produkte des (heutigen) Informationszeitalters?
Zu den bekanntesten innovativen Produkten, die nach 1945 entstanden sind, gehören der Transistor (1947), der integrierte Schaltkreis (1959), das Internet (1969), der Mikroprozessor (1971), das Mobiltelefon (1973), der Computer (1975), der 3D-Druck (1983), die Halbleiter (1986), das Smartphone (2007) und die VR-Headsets (2012).
