Neue Zusammenhänge von Ursache und Wirkung aufdecken

Process Analytics für Produktion und Logistik

Forschungsfeld »Process Analytics für Produktion und Logistik«, Förderband im Paketlager
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Unternehmen mit den besten Prozessen haben einen klaren Wettbewerbsvorteil – das gilt in der Produktion und Fertigung genauso wie in der Materialversorgung, der Intralogistik, der Transportlogistik oder im Lager. Dieser Vorteil lässt sich durch die fortschreitende Digitalisierung und Automatisierung noch verstärken: Der Einsatz neuer Technologien, Künstlicher Intelligenz und Data Analytics Verfahren ermöglicht eine immer intelligentere Erfassung, Analyse und Optimierung von Material- und Informationsflüssen.

Prozesse im Unternehmen können damit schneller und flexibler angepasst und optimiert werden – entweder indem sie ganz neu aufgesetzt und effektiver gestaltet oder, indem die bestehenden effizienter gemacht werden: Je schneller, automatisierter und datenbasierter die Änderung, desto schlanker, flexibler, störungsfreier und besser der Prozess und damit die Performance im Vergleich zum Wettbewerb.

Prozessdigitalisierung: Intelligente Prozesse orientieren sich am Bedarf

Aber ist alles, was möglich ist auch wirklich sinnvoll? Welcher Grad an Prozessdigitalisierung ist der richtige? Und hat eine Verbesserung eines einzelnen Prozessschritts wirklich den gewünschten Effekt auf das Gesamtsystem oder führt eine neu eingeführte technologiegestützte Lagerlösung zu Frustration unter den Mitarbeitern, so dass die Leistung im Lager sogar nachlässt?

Was lohnt sich und was nicht? Diese Frage lässt sich nur anhand des konkreten Bedarfs und eines Vorher-Nachher-Vergleichs auf Basis geeigneter Kennzahlen beantworten.
 

Ursache und Wirkung unter die Lupe genommen: Mit Process Analytics zu besseren Prozessen


Bedarfe können in bestehenden Prozessen wie auch für neu zu gestaltende Prozesse bestimmt werden, um anschließend das geeignete Konzept für die datengetriebenen Prozesse zu erarbeiten und die Performance zu steigern.

Für eine bessere Performance braucht es das Wissen um die richtigen Kennzahlen, ihre Auswirkungen auf den Prozess und möglichst automatisierte Verfahren zur Erhebung, Analyse und Visualisierung. Daran forschen wir: Wir möchten neue Zusammenhänge von Ursache und Wirkung in Produktions- und Logistikprozessen aufdecken, damit Unternehmen immer schneller auf immer validere Daten zurückgreifen können, um die richtigen Entscheidungen zu treffen: im Lager, in der Produktion und im Transport.

Dafür erweitern wir mit Process Analytics die klassische Prozessanalyse um neue datengetriebene Instrumente und verknüpfen Produktions- und Logistikdaten intelligent. So stehen Daten automatisiert, bedarfsgerecht und in Echtzeit für die Entscheidungsfindung bereit.
 

Die Kombination aus Methode und Branchen-Know-how ist entscheidend


In der Prozessanalyse und -gestaltung ist jedoch die Methode allein nicht entscheidend für den Erfolg eines Konzepts: Es wird tiefes Anwendungs-Know-how aus der Domäne benötigt, um zu wissen, welche Kennzahlen und damit Daten für welche Prozesse relevant sind, wie sie zu bewerten und in Bedarfskataloge umzuwandeln sind. Seit über 20 Jahren verfügt Fraunhofer SCS über Benchmarking-Daten und Branchenexpertise in der Lager-, Produktions- und Transportlogistik mit Fokus auf folgende Bereiche:

  • Produktionsversorgung
  • Behältermanagement
  • Lagerprozesse (von Wareneingang bis -ausgang)
  • Intralogistische Transporte mit Flurförderzeugen
  • Überbetriebliche LKW-Transporte

Wie wir in Produktions- und Logistikprozessen neue Zusammenhänge von Ursache und Wirkung aufdecken

In unseren Methoden berücksichtigen wir nicht nur die Kosten- und Leistungsseite, sondern auch die Förderung des Kundenwerts, der Flexibilität oder der Mitarbeitermotivation. Konkret forschen wir an:

  • Bedarfs- und Anforderungsermittlung für die Prozessdigitalisierung,
  • Automatisierte, technologiegestützte Prozessaufnahme und -beschreibung,
  • Intelligente Ermittlung von Kennzahlen und Benchmarks zur Prozessbewertung,
  • Datengetriebene Analyse von prozessbezogenen Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen,
  • Gestaltung und Modellierung von Material- und Informationsflüssen und
  • Monitoring von Prozessen mittels Dashboards und Process Mining.

Referenzen aus dem Forschungsfeld

Noch mehr Referenzen

 

Erfahren Sie hier mehr über alle unsere Projekte und Publikationen aus unseren einzelnen Forschungsfeldern.

Projekt

Entwicklung eines Intralogistikkonzeptes

Definition von effizienten Logistik- und Produktionsprozessen für ABF Pharmazie in Fürth

Projekt

Benchmarking im Klinikumfeld

»BELOUGA«-Dreiklang: Prozessbenchmarking, Wertstromanalyse und Kundebefragung

Projekt

R2D – Road to Digital Production

Digitalisierung der industriellen Produktion

Projekt

Netzwerk für intelligente, modulare Sonderladungsträger

Entwicklung der Sonderladungsträger von morgen

Erfahren Sie mehr über das Fraunhofer SCS

 

Vision

Unsere Vision »Erfolg und Mehrwert durch Daten« bestimmt unsere Forschungsfelder. Lesen Sie hier mehr über das, was uns antreibt.

 

Geschäftsfelder

Aus unseren Forschungsfeldern heraus entwickeln wir konkrete Beratungsleistungen für spezifische Branchen und Kundengruppen: Hier geht es zu unserem Leistungsangebot in den Geschäftsfeldern »Logistik, Transport und Mobilität«, »Großhandel und B2B-Märkte«, »Digitalisierte Produktion« und »Smarte Services«.

 

Wissenschaftliche Kompetenz im Referenzprozess

Die in unseren Forschungsfeldern geschaffenen methodischen Kompetenzen orientieren sich an unserem eigens entwickelten Referenzprozess zur digitalen Transformation: Lesen Sie hier, was wir darunter verstehen und wie wir mit unseren Kompetenzen Unternehmen umfassend begleiten können.