Wissensmanagement – Komplexitätsbeherrschung im Service

id:11763868

Komplexität beherrschen

Der im Januar 2016 von ProduktionNRW organisierte Erfahrungsaustausch zeigte anhand von Best Practices, wie umfangreiche Datenmengen innerbetrieblich strukturiert und nutzbar gemacht werden können.

Die Datenmengen im Maschinenbau nehmen rasant zu. Nicht selten werden Daten über viele Jahre hinweg unstrukturiert gesammelt und müssen nach unterschiedlichen Aspekten durchsucht werden. „Fünf unterschiedliche Informationssysteme erforderten jeweils eine eigene Navigation und Suchlogik. Der Zeitaufwand, die passende Information zu finden, war entsprechend hoch und die Ergebnisdokumente extrem umfangreich“, erklärte Ralf Schüßler, Abteilungsleiter bei der Claas Service and Parts GmbH, die Situation vor der Einführung des After-Sales-Systems im Service.

System identifiziert und verknüpft Daten

Eine Anwendung der Empolis Information Management GmbH hat die Bestandsdaten automatisiert in das neue System migriert. Das System indiziert und verknüpft alle vorliegenden Informationen und verbindet die bestehenden Kernsysteme, die weiterhin unabhängig gepflegt werden können. Die Bedienoberfläche des Tools funktioniert intuitiv. Seine Recherchefunktion ist als semantische Suche ausgebildet: Das System erkennt inhaltliche Zusammenhänge von Informationen und stellt sie als konsolidierte Trefferanzeige dar. Es erlaubt nun, über 500 Produkte, 2 Millionen Informationseinheiten und in 35 Sprachen zu suchen. Die Zeiten für die Suche wurden drastisch reduziert und die relevanten Ergebnisse werden kompakt dargestellt.

Gewährleistungskosten senken

Darüber hinaus hat Claas das Management der Gewährleistungsdaten modernisiert. Nun können Schadensschwerpunkte und Auffälligkeiten effizienter und flexibler identifiziert werden, um Fehler gezielt zu beheben. Für die jeweiligen Fachabteilungen werden Daten gesammelt, analysiert und visualisiert dargestellt. „Die neue Lösung ist unser zentrales Werkzeug, um systemische Fehlerquellen zu erkennen und deren Beseitigung einzuleiten“, erläutert Jan-Phillip Weber, Projektleiter bei Claas. „Damit hilft sie uns, die Produktzuverlässigkeit ganz gezielt zu verbessern und wirkt sich durch Kostensenkungen auch auf unser Konzernergebnis aus.“ Nach Einführung der Software sind neben Standard- auch zusätzliche Sonderauswertungen möglich.

Fehler frühzeitig erkennen

Die Lösung sei auch ein wichtiger Schritt hin zu Predictive Maintenance, da sie bevorstehende Fehler erkennt, bevor sie zu Problemen werden. Nach Abschluss der Einführungsphase will Claas die Integration etwa von Telemetrie- oder Diagnosedaten ins Visier nehmen. Die Diskussion der Teilnehmer ergab, dass gute Datenqualität und deren kontinuierliche Verbesserung zentral für den Service sind. Zudem fanden es die Teilnehmer wichtig, in Unternehmen Teams eigens für die Datenanalyse zu bilden.

Bildquelle : Siemens

Fürstenau, Brigitte
Fürstenau, Brigitte