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Innovative Automatisierung

Automatisierung ist nichts Neues. Ende des 19. Jahrhunderts fiel mit der Möglichkeit der Stromerzeugung und des elektrischen Antriebs der Startschuss für die zweite industrielle Revolution. Unternehmen konnten ihre Produkte nun in Rekordzeit und damit in Masse an motorisierten Fließbändern produzieren. Am stärksten profitierten die Automobilhersteller, so auch Henry Ford, der heute als Erfinder der Fließbandfertigung gilt. Durch die automatisierte Fertigung konnte er Produktivität und Stückzahlen enorm erhöhen: Die Produktionszeit seines T-Modells verkürzte sich von stolzen 12,5 Stunden auf gerade einmal 90 Minuten. Seitdem ist das Fließband aus der Produktion nicht mehr wegzudenken. Wir meinen, das war nur der Anfang: Die Bedeutung der Automatisierung wird in Zeiten von Industrie 4.0, der vierten industrielle Revolution, weiter steigen. Künstliche Intelligenz und fortschreitende Digitalisierung ermöglichen innovative Automatisierungsmöglichkeiten – auch entlang der Supply Chain.


Von der Einzelautomatisierung hin zur intelligenten Automatisierung

Werfen Sie mit uns einen Blick in die Entwicklungsgeschichte der Automatisierung. Laut dem klassischen Automatisierungsbegriff sind Automaten künstliche Systeme, die selbstständig ein Programm befolgen und dadurch Entscheidungen zur Steuerung und Regelung von Prozessen treffen können. Je nach Umfang dieser Steuerungs- und Regelungsaufgaben unterscheidet man zwischen Teil- oder Vollautomatisierung. Der Grundgedanke ist, durch die maschinelle Unterstützung starrer, wiederkehrender Fertigungsabläufe die Produktivität zu steigern.

Zu Beginn wurden in der Produktionstechnik automatisierte Einzellösungen mit fest definierten Funktionen realisiert. In der weiteren Entwicklung verkettete man diese Einzellösungen zu komplexen Automatisierungslösungen entlang des Produktionsprozesses – der Grundstein für die Vollautomatisierung. Neben den industriellen Prozessen rückte die Lebenswelt des Menschen in den Fokus der Automatisierungstechnik. Automatische Haushaltsgeräte, später auch Assistenzsysteme in Fahrzeugen oder aktuell Serviceroboter, z. B. zum Rasenmähen, nehmen dem Menschen Arbeiten ab, sollen Handlungen sicherer und effizienter machen. Das Problem: Die Funktionalität dieser Automatisierungslösungen muss vorab in Algorithmen eindeutig festgelegt werden. Je mehr Flexibilität im späteren Programmablauf gewünscht ist, desto aufwendiger wird das. Die Lösung liegt in intelligenter Automatisierung: Bei sogenannten adaptiven Automatisierungssystemen wird der Grundalgorithmus durch eine übergeordnete Ebene situationsabhängig modifiziert. Sie passen sich selbstlernend neuen Gegebenheiten an und lösen Problemstellungen eigenständig. Ihr Ziel bleibt dabei immer das Gleiche, nur den Weg dorthin verändern sie. Davon profitiert insbesondere die Industrie. Intelligente Roboter können eine Vielzahl an Dienstleistungen übernehmen, in der Logistik beispielsweise komplexe Sortiertätigkeiten oder den Transport von Gütern innerhalb des Werkes durchführen– letzteres ganz ohne Bodenmarkierungen oder fest definierten Transportweg.

 

Automatisierungsstufen


Verbindung von Automatisierung und Kommunikation

So könnte die Realität von morgen aussehen: Ihr Kunde bestellt, 3D-Drucker greifen die Details auf und fertigen das Produkt. Roboter kommissionieren die Produkte, verpacken sie, verladen sie in und versenden sie mit einem elektrisch angetriebenen, autonomen Truck. Angekommen in der Nähe des Zielkunden, übernehmen Drohnen die letzten Meter des Transports zum Empfänger während der Truck weiter seiner Route folgt.

Das Beispiel ist seiner Zeit voraus. Es zeigt aber, welches Potenzial die Automatisierung entwickeln kann, wenn es Unternehmen gelingt, die einzelnen Prozessschritte kommunikativ zu vernetzen, und wenn Unternehmen bereit sind, eine über den eigentlichen Produktionsprozess hinausgehende ganzheitliche Sichtweise einzunehmen. Übergreifende Effizienzsteigerungen, Personaleinsparungen und kürzere Durchlaufzeiten werden möglich.

Um Automatisierungstechnologien mit Kommunikationstechnologien zu verknüpfen, benötigt man eine flächendeckende Infrastruktur, z. B. Funktechnologie, sowie hochleistungsfähige Endgeräte wie Smartphones oder Tablet-PCs. Über diesen Weg können Sprach- und Bildinformationen uneingeschränkt ausgetauscht und die verschiedenen, im Werk oder in den Transportmitteln verteilten Automatisierungssysteme elektronisch gesteuert werden. Durch ihr Zusammenwirken entsteht ein ganzheitlich automatisierter Wertschöpfungsprozess. Was heißt das für das Supply-Chain-Management?


Einfluss der Automatisierung auf die Supply Chain

Viele Zukunftsszenarien sind denkbar: automatisierte Einkaufsprozesse, roboterunterstützte Inhouse Logistik, autonome Distribution etc. In der heutigen operativen Prozessrealität ist der wertschöpfende Automatisierungsgrad allerdings meist noch gering. Stattdessen sorgen fehlende Planung und Struktur für ineffiziente Transporte und unzufriedene Fahrer.

Eine entscheidende Schwachstelle ist dabei die Intransparenz: Der Transfer von digitalen Informationen ist ebenso wichtig wie die Automatisierung von Warenströmen. Doch viele Logistiker scheuen den Aufwand für die Integration sinnvoller IT- und Community-Systeme, die über das klassische Warehousemanagement hinausgehen.

Sie meinen, das gehört nicht zum Kerngeschäft und übersehen dabei, dass nicht nur beim Waren-, sondern auch beim Datenhandling mit dem Anteil manueller Arbeiten die Fehlerquote steigt. Jeder manuelle Schritt stellt ein Risiko für die Sicherheit und Qualität der Daten dar. Fazit: Für die strategische Automatisierung der Supply Chain müssen Waren- und Informationsflüsse noch enger zusammenwachsen. Das spiegeln auch die Branchentrends Sensorik, autonome Fahrzeuge, Logistik-Roboter, Data Science und Machine-to-Machine-Kommunikation wider.


Trends der Supply-Chain-Automatisierung

Logistik-Roboter: Roboter gibt es seit mehr als 30 Jahren. Amerika gilt zwar als Pionier, Japan hat sich mit jährlich rund 402.000 gefertigten Robotern aber die Poleposition im Weltmarkt geschnappt. Auch in Deutschland ist die Technologie angekommen. Der Einsatz von Robotertechnik in der operativen Logistik eröffnet neue Potenziale: Aufwendige Kommissioniertätigkeiten und Lagerungsprozesse erfolgen schneller und genauer. Der Wirtschaftsstandort Deutschland wird attraktiver, denn die Frage nach niedrigen Lohnkosten – einer der Hauptfaktoren für Verlagerungen ins Ausland – verliert durch intelligente Robotik an Bedeutung. Da der Einsatz von Robotern bislang allerdings noch mit einem hohen Investment einhergeht, ist er standortspezifisch genauestens zu hinterfragen. Doch die Technologie entwickelt sich weiter und die Frage lautet nicht mehr ob, sondern wann sich der Einsatz von Robotern lohnen wird. Wesentliche Erfolgsvoraussetzungen für die Robotik in der Logistik sind:

  • Qualifiziertes Personal, das durch technische Weiterbildung im Umgang mit Robotern geschult wird.

  • Unternehmerische Ökosysteme, in denen Unternehmen und deren Partner Wissen aus vielfältigen Themengebieten (IT, Maschinenbau, Logistik etc.) miteinander teilen.

  • Schnelle Innovationsprozesse und Offenheit für Veränderungen.

  • Die ganzheitliche Betrachtung der Prozesse und der zielgerichtete Einsatz von Robotern.

  • Sensorik: Intelligente Sensoren spielen künftig eine wichtige Rolle bei der Automatisierung von Logistikprozessen. Ihr Einsatz macht Materialströme effizienter und nachhaltiger.

  • Transparente Lagerhaltung: Die Integration von Sensoren an den Lagerstellplätzen verbessert das gesamte Logistikmanagement, da mit ihrer Hilfe Informationen über den Lagerstatus in Echtzeit ermittelt und ins Warehousemanagementsystem eingespeist werden können. Das schafft vollkommene Lagertransparenz und bietet die Möglichkeit, weitere Prozessschritte, beispielsweise die gesamte Ein- und Auslagerung der Waren, zu automatisieren.
  • Effizienter Materialfluss: Die Kopplung von Sensoren entlang des Materialflusses erhöht die Genauigkeit und Sicherheit von Logistikprozessen. Grundlage dafür bildet eine Bedarfsanalyse der statischen und dynamischen Bewegungsdaten im Unternehmen. Anhand der Ergebnisse werden Sensoren kombiniert, die einen maximalen Beitrag zur Erreichung der Logistikziele leisten, indem sie beispielsweise autonome Transportvorgänge unterstützen oder bei der Unterschreitung des Sicherheitsbestands automatische Lieferaufträge auslösen.
  • Optimierung des Transportvolumens: Der Transportbedarf wächst. Durch die Kombination von Volumenmesssystemen und Sensorsystemen kann die Laderaumausnutzung in Fahrzeugen optimiert werden. Der datengetriebene Abgleich von Transportkapazität und Fahrzeugbeladung ermöglicht eine höhere Auslastung und effizientere Tourenplanung.

Autonome Fahrzeuge: Kaum ein Thema wird in der Logistik so heiß erwartet wie das autonome Fahren. Das Idealbild eines Elektrotrucks, der ohne Eingreifen des Fahrers seine Güter von A nach B transportiert, würde Transportabläufe effizienter und sicherer gestalten und zu einer Revolution des Logistikmarktes führen. Durch die Automatisierung könnte rares Personal im Transportsektor eingespart, durch den Elektroantrieb die Schadstoffemissionen verringert und die Nachhaltigkeit im Transportwesen erhöht werden. Fahrverbote, wie sie derzeit in einigen deutschen Großstädten diskutiert und gelebt werden, wären Vergangenheit. Auch wenn die Technologie mittlerweile weit fortgeschritten ist, bevor der Regelbetrieb starten kann, sind infrastrukturelle, rechtliche, versicherungs- und arbeitsrechtliche Faktoren zu klären. Information finden Sie auch im Kapitel Digitalisierung entlang der Supply Chain.

Data Science: Durch das Zusammenwachsen von Digitalisierung und Automatisierung ergeben sich neue Möglichkeiten. Data Science, ein Begriff, der generell für die methodische Extraktion von Wissen aus Daten steht, ist hierfür ein gutes Beispiel. In der Welt des Supply-Chain-Managements gibt es zahllose Informationen, die nur darauf warten, zielführend strukturiert, analysiert und angewandt zu werden. Automatisierte Algorithmen unterstützen das, führen zu mehr Datentransparenz, effektivem Leistungsmonitoring und somit zu schnelleren Entscheidungsfindungen. Analysetools und -systeme entlang der Wertschöpfungskette helfen, die vielfältigen Informationen richtig zu interpretieren und Optimierungsansätze in Prozessen zu identifizieren. Ein Beispiel aus dem Bereich Distribution ist die automatisierte Zuordnung der Transportaufträge an Fahrer und Transportmittel. Mehr zum Thema finden Sie im Kapitel: Digitalisierung entlang der Supply Chain.

Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M): Internet, Mobilfunk und Co ermöglichen, dass Maschinen ihre Daten direkt miteinander austauschen. Diese Verbindung aus Automatisierung und intelligenter Kommunikation spielt im Produktionsbereich eine große Rolle, wirkt sich aber ebenso positiv auf den gesamten Auftragserfüllungsprozess aus. Beispiele:

  • Geringere Kosten durch die Implementierung eines effizienten Fuhrparkmanagements. Die Fahrzeuge sind über GPRS miteinander verbunden, der Flottenmanager erhält auf Knopfdruck Informationen über Standort und Status jedes einzelnen Fahrzeugs. Auf diese Weise können Ressourcen sparsam genutzt, Routen optimiert und Leerfahrten vermieden werden.
  • Höhere Produktivität durch die Einbindung von Kunden und Lieferanten in den Wertschöpfungsprozess. Eine intelligent vernetzte Fabrik ist wandlungsfähiger und arbeitet ressourcenschonender. Durch die automatisierte Übermittlung von Maschinendaten können Lieferanten ihre Produktion bedarfsorientiert anpassen und Prozesse schlanker gestalten. Voraussetzung für ein derartiges gemeinsames Ökosystem ist die Bereitschaft im Unternehmen zu entsprechender Transparenz. Erst dann können Synergiepotenziale genutzt werden und alle Parteien profitieren.
  • Besserer Service durch selbstständige Fehlerprognosen. Geräte und Maschinen können Schäden vorbeugend schon beim ersten Auftreten von Fehlern selbstständig den Servicetechniker kontaktieren, der die Probleme evtl. sogar per Fernwartung beheben kann. Das reduziert die Ausfallzeiten der Maschinen und erhöht die Stabilität des Wertschöpfungsprozesses.

Ihre ersten Schritte in Richtung innovative Automatisierung

Seien Sie kritisch - denn wir sind es auch! Nicht immer ist Automatisierungstechnik die beste Lösung. Auch wenn wir viel über die Vorteile und Chancen der neuen Automatisierung gesprochen haben, mit der Implementierung der Technologie geht meist ein hoher Invest einher. Zudem sprechen oft betriebsbedingte Gründe dafür, bestimmte Prozesse manuell zu belassen. Daher strebt LILA LOGISTIK immer das optimale Gesamtkonzept an und setzt ausschließlich dann auf Automatisierung, wenn sie sich auch für unsere Kunden rechnet. Entscheidend ist es daher, abhängig vom jeweiligen Bedarf den optimalen Automatisierungsgrad für jeden einzelnen Prozess zu finden. Hilfestellung für den Start bietet Ihnen unser eigens entwickeltes 4-Phasen-Modell, durch das wir bewerten, welche Materialflussprozesse für unsere eigene Abwicklung und die unserer Kunden am besten geeignet sind:

4 -Phasen Modell innovative Automatisierung


  • Analyse und Grobkonzept
    • Aufbereitung der dynamischen und statischen Daten unserer Kunden in Form eines Materialfluss-Diagramms
    • Berücksichtigung der spezifischen Mitarbeiter sowie der Infrastruktur- und Flächenkapazitäten
    • Investitions- und Grobkostenanalyse
    • Potenzialanalyse: qualitative/ quantitative Bewertung möglicher Varianten und Festlegung eines Materialfluss-Konzeptes
  • Feinkonzept (Logistikprozesse und Logistiksysteme)
    • Erstellung eines Feinlayouts für unsere Kunden unter Berücksichtigung von Lagereinrichtung, Fördertechnik, IT-Konzept, Aufbau- und Ablauforganisation
    • Funktions- und Bedarfsanalyse
    • Investitions- und Betriebskostenermittlung (Prozesskosten)
    • Simulation der Materialbewegungen
  • Technik- und Logistikausschreibung
    • Ausschreibung der ausgewählten Techniken
    • Begleitung des Vergabeverfahrens
  • Umsetzung und Anlaufbegleitung
    • Projektierung
    • Changemanagement in Form einer Überwachung der Implementierung, Abnahme der Techniken, Migration in die Prozesse, Begleitung im Aufbau eines Kennzahlensystem (Qualität und Produktivität der Automatisierung), Prozessschulung

Jedes Unternehmen hat individuelle Herausforderungen und Rahmenbedingungen, die es zu berücksichtigen gilt. Das 4-Phasen-Modell der Lila Logistik dient als Kompass, um die richtigen Schritte auf den Weg zum idealen Materialfluss zu wählen. Weiteren Lesestoff bietet folgender Fachartikel. In ihm befasst sich Andreas Rudolph, der Leiter unserer Logistikplanung im Geschäftsbereich Lila Consult, mit der Digitalisierung als Zukunftstrend in der Materialflussplanung.

Wenn Sie mit dem Gedanken spielen, Ihre Logistikprozesse zu automatisieren und mehr über unsere Vorgehensweise dabei erfahren wollen, freuen wir uns auf den Kontakt mit Ihnen.