Ein Instrument zur Führung teilautonomer Leistungseinheiten in der Produktion

Abstract

Mit dem Entstehen von teilautonomen Leistungseinheiten in der Produktion steigt auch der Bedarf an Instrumenten zu ihrer Führung. Um sie zu führen, ohne ihnen den im Rahmen ihrer Autonomie notwendigen Handlungsspielraum zu nehmen, eignet sich speziell eine Führung durch Ziele. Die Vorgabe von einheitenspezifischen Zielen, ermöglicht es den teilautonomen Leistungseinheiten in der Produktion, dass sie alle im Rahmen ihres Handlungsspielraums zulässigen Entscheidungen zielgerichtet selbst treffen. Die Arbeit stellt ein Instrument zur Führung teilautonomer Leistungseinheiten unter Verwendung von Zielen vor. Das mit Hilfe der multidimensionalen, grafischen Datenmodellierung beschriebene Metadatenmodell erfüllt alle in der Arbeit herausgearbeiteten Anforderungen hinsichtlich einer flexiblen, individuellen und verständlichen Zielfestlegung. Das Metamodell enthält die Grundobjekte des Produktionsumfelds (Zeit, Geschäftspartner, Auftrag, Kapazitätseinheit, Artikel, Ziel) in Form von Dimensionen und einige nicht-monetäre Produktionskennzahlen, in Form von Datenraumvariablen. Aus Komplexitätsgründen wurden die Datenraumvariablen auf mehrere Datenräume (Auftragstermine, Auftragsübergangszeiten, Auftragsdurchführungszeiten, Auftragsdurchlaufzeiten, Durchlaufzeitabweichungen, Terminabweichungen, Auftragsmengen und Zielvorgaben) verteilt. Die ebenfalls modellierten Beziehungen zwischen den Datenraumvariablen unterstützen die Ursachenanalyse bei signifikanten Zielabweichungen. Durch den Einsatz leistungsfähiger Methoden zur Analyse multidimensionaler Datenbasen, konnte die Ziel-Ergebnis-Analyse objektiv, zuverlässig und aufwandsminimal umgesetzt werden. Ebenso ermöglichen die eingesetzten Analysemethoden eine ausnahmegetriebene, benutzergesteuerte und transparente Ursachenerforschung bei signifikanten Zielabweichungen durch Navigation zwischen ähnlichen Auswertungen. Als Nachweis der Anwendbarkeit wurde der Einsatz des Führungsinformationssystems in der Automobilindustrie, speziell in der Komponentenfertigung im Bereich des Motorenbaus beschrieben. Beispielhaft wurden die Ziele, die notwendigen DV-technischen Voraussetzungen, ein Ziel-Ergebnis-Monitor, eine Ziel-Ergebnis-Analyse, sowie eine Abweichungsanalyse dokumentiert. Im konkreten Anwendungsfall werden ausgehend von einer im Ziel-Ergebnis-Monitor sichtbaren, signifikanten Terminabweichung die Ursachen durch sukzessives Eingrenzen ermittelt.

Today's manufacturing companies have to respond flexible to a constantly changing business environment. Only a high degree of internal adaptability makes sure that they can operate successfully in such a dynamic environment. A way to achieve adaptability is the adoption of decentralized organizational structures, for instance autonomous production units. As a result, the need for instruments to manage such autonomous production units is growing. An approach that allows managing these units without depriving them of the decision-making authority they need to optimize their production area is Management by Objectives (MbO). MbO is a process that includes the steps of "target setting", "target/result analysis" and "deviation analysis", which need the support of a computer-based tool. This PhD thesis proposes a management information system to lead autonomous production units by objectives. The scope of research was limited to production areas involved in the discrete manufacturing of products. Only a model-based approach is able to meet the demands on flexibility, individuality, and comprehensibility. The multidimensional data modelling methodology ADAPT™ has been chosen to model the basic objects of a production area, the indicators and the objectives of an autonomous production unit and represent them as metadata. The graphical representation of the metadata takes the form of a semantic data model enabling a better understanding of the data and their logical connections. To support new target figures, it might be necessary to expand or change the basic data. This can be done by adjusting the metadata before generating the basic data. Supporting both the target setting phase of the MbO process and the control and analysis phase requires powerful multidimensional data analysing methods. Queries on the modelled data cubes and reports visualizing those queries as charts or tables are the tools that allow for creating an objective and clear target/result analysis report with little effort. The presented case study proves that the described management information system can be applied to series production in the automobile industry. The major objective of the considered department, the engine plant, is schedule reliability. Starting from an exemplary deviation in schedule reliability, the analysis uses causal relationships to navigate between several reports. At the end, the reason for the deviation could be identified. To avoid the problem in the future, the identified production steps have to be further analyzed.