Expertise for production and logistics

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Ja, die deutsche Industrie ist in schlechter Verfassung: Doppelt so hohe Energiekosten wie in den USA oder Frankreich, 20% höhere Arbeitskosten als im EU Durchschnitt, seit Jahren stagnierende Produktivität. Und dennoch gibt es sie, - Leuchttürme, die Hoffnung machen. Hartmut Rauen und Olaf Salié stellen in Ihrem Buch TRAUMFABRIKEN einige spektakuläre Stätten industrieller Produktion vor. Lernreise.TV greift drei Beispiele heraus.

⏺ Wilo Group: Eine neue Fabrikgeneration am Standort Deutschland

⏺ Siemens Erlangen: Der Weg ins Industrial Metaverse

⏺ RATIONAL AG: Der Mitarbeiter macht den Unterschied

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Aufgepasst Macils Community, 

Georg Wasserloos und ich laden Sie herzlich ein für unser 30 minütigen Webinar am 28 Oktober.

Im Webinar zeigen wir Ihnen wie Sie Ihre Produktionsprozesse mit Künstlicher Intelligenz digitalisieren. 

PS: Alle Mitglieder der Macils Community dürfen dies danach selber und kostenlos testen. 

Link zu Anmeldung:

https://www.lernreise.com/en/event/webinar-vibe-coding-wie-selbst-programmierte-apps-enterprisefahig-werden-1716/register?utm_campaign=Arctory&utm_source=LinkedIn&utm_medium=LinkedIn

Vibe Coding für interne Tools ist gerade das Thema.

Und fast alle machen denselben Fehler.

Als LLMs gut im Programmieren wurden, kam KI zuerst zu den Entwicklern. Cursor hat VS Code geforkt und an die Modelle angeschlossen. Das Werkzeug blieb fast gleich. Die richtige Wette: Entwickler dort abholen, wo sie schon arbeiten.

Jetzt passiert der nächste Schritt. Nicht mehr nur Entwickler bauen Software, sondern Prozessverantwortliche. Produktion, Qualität, Einkauf.

Die Idee ist richtig. Wer den Prozess kennt, muss seine Anforderungen nicht mehr einem Entwickler erklären und wochenlang iterieren. Er iteriert direkt mit der KI. In Minuten.

Aber er bekommt das falsche Werkzeug.

Eine IDE ist für alles gebaut. Jede Programmiersprache, jeder Anwendungsfall. Ob die App sicher ist, ob ein Paket eine bekannte Schwachstelle hat, ob die Lizenz im Unternehmen erlaubt ist: Das entscheidet der Entwickler.

Nur sitzt da jetzt kein Entwickler mehr.

Ich baue seit 7 Jahren Enterprise-Anwendungen, lange bevor KI programmieren konnte. Fast alle folgen demselben Muster:

Sie müssen sicher sein. Sie brauchen Benutzerverwaltung und Rechte. Sie speichern Daten. Sie haben ein Frontend, eine Backend-Logik und Schnittstellen zu anderen Systemen.

Wer mit Claude Code oder Copilot interne Apps baut, erfindet das bei jeder App neu.

In der Fabrik würde das niemand akzeptieren. Kein Werk lässt den Maschinenbediener die SPS programmieren. Er bekommt ein HMI. Die Sicherheitsfunktionen sind eingebaut, nicht optional.

Genau das fehlt gerade: die richtige Abstraktionsebene.

Die Explosion interner Apps kommt. Ehrlich gesagt ist sie schon da.

Aber es gibt noch ein Zeitfenster, um festzulegen, was für jede App gleich sein muss. SSO. Rollen und Rechte. Datenbank. Deployment. Freigegebene Pakete.

Wer das jetzt definiert, bekommt 100 Apps auf einem Fundament.

Wer wartet, bekommt 100 Apps mit 100 Architekturen.

Auf welcher Ebene lasst ihr eure Fachbereiche mit KI bauen?

Die Fabrik der Zukunft braucht vielleicht irgendwann kein Licht mehr.

Zumindest nicht für die Menschen.

Maschinen produzieren zunehmend autonom. Roboter übernehmen Materialbewegungen. Kamerasysteme prüfen Qualität. Sensoren liefern permanent Daten – und KI kann helfen, darin Muster und Abweichungen zu erkennen.

Während gerade viel über Dark Factories gesprochen wird, möchte ich mit euch den Blick auf eine alte Bekannte richten:

OEE – Overall Equipment Effectiveness.

Denn egal, wie autonom eine Fabrik irgendwann wird, eine ziemlich einfache Frage bleibt:

Wie gut läuft unsere Anlage eigentlich wirklich?

85 % OEE. Ist das gut?

Die ehrliche Antwort lautet zunächst:

Keine Ahnung.

Denn vielleicht ist die wichtigere Frage:

Was wollen wir mit OEE eigentlich erreichen?

Die Idee dahinter ist erstaunlich einfach.

Stellen wir uns eine perfekte Produktionsstunde vor:

Die Anlage könnte 60 Minuten produzieren.

Sie läuft die ganzen 60 Minuten.

Sie produziert mit der vorgesehenen Geschwindigkeit.

Und jedes produzierte Teil ist gut.

Dann haben wir:

100 % Verfügbarkeit × 100 % Leistung × 100 % Qualität = 100 % OEE.

In der Realität passiert etwas anderes:

Die Anlage steht.
Sie läuft langsamer, als sie könnte.
Oder sie produziert Teile, die wir nicht verwenden können.

Oder noch einfacher:

Steht sie? Ist sie zu langsam? Produziert sie schlecht?

Im Kern ist das OEE.

Aber die Prozentzahl ist für mich nicht das eigentlich Interessante.

OEE ist eher ein Detektiv.

Sie hilft uns aufzuspüren, wo unsere größten Verluste liegen und wo wir Leistung verschwenden.

Denn erst wenn wir den Verlust sehen, können wir anfangen, seine Ursache zu verstehen – und ihn beseitigen.

Nicht die Kennzahl verbessern. Den Verlust beseitigen.

Und was passiert damit in der Dark Factory?

Je autonomer Produktion wird, desto mehr erkennt die Technik möglicherweise selbst:

Wo verliere ich Zeit?
Wo verliere ich Geschwindigkeit?
Wo verliere ich Qualität?

Und genau da beginnt für mich die spannende Frage:

Brauchen wir die Denkweise hinter OEE künftig vielleicht mehr denn je – und die Kennzahl selbst irgendwann immer weniger?

Vielleicht braucht eine weitgehend autonome Fabrik irgendwann keine OEE-Ampel mehr auf einem SFM-Board.

Aber sie muss weiterhin erkennen, wo unsere größten Verluste liegen und wo Verschwendung entsteht.

Vielleicht verschwindet also irgendwann ein Teil der Methode im Hintergrund – während ihr eigentlicher Zweck bestehen bleibt.

Und jetzt interessiert mich eure Erfahrung.

Mit OEE bin ich über die Jahre immer wieder in Berührung gekommen.

Mit Dark Factories dagegen nicht aus eigener Praxis.

Gerade deshalb interessiert mich eure Perspektive:

Was bewirkt OEE heute tatsächlich in euren Organisationen?

Und mit Blick nach vorne:

Wie müsste sich unser Umgang mit OEE verändern, wenn Produktion immer autonomer wird?

Vielleicht gibt es hier sogar jemanden, der bereits Erfahrungen aus stark automatisierten Produktionsumgebungen mitbringt.

Ich bin gespannt auf eure Gedanken.

Cvjetko

Während Toyota sein TPS mit vier Bildern erklärt, haben die Beschreibungen unserer europäischen Ansätze gerne mal über 100 Seiten und ähnlich viele Methoden. Weniger ist vermutlich wirklich mehr. 

Und by the Way: Cvjetko, dass Du, der selbst eine einjährige Lean Schulung absolviert hat und auch zertifizierter Master Black Belt ist, diese Gruppe eröffnest, beeindruckt mich um so mehr. Ich bin gespannt.

Willkommen bei Make Lean Simple Again 👋

Schön, dass ihr hier seid.

Nach über 21 Jahren mit Lean und Operational Excellence beschäftigt mich immer wieder eine einfache Frage:

Machen wir Lean manchmal komplizierter, als es sein müsste?

Denn am Ende geht es nicht um Lean. Nicht um Methoden. Und auch nicht um die nächste Kennzahl.

Es geht darum, dass Menschen ihre Zeit und Energie für Dinge einsetzen können, die wirklich etwas bewirken.

Lean kann uns dabei helfen – wenn wir es nicht selbst zum Zweck machen.

Genau darum soll es hier gehen: bekannte Methoden auf ihren Kern reduzieren, unnötige Komplexität hinterfragen und gleichzeitig nach vorne schauen:

Wie bleibt Lean relevant, wenn sich die Industrie um uns herum verändert?

Ich werde hier Gedanken, Erfahrungen und Fragen teilen – und freue mich auf eure Perspektiven und auch auf Widerspruch.

Zum Einstieg interessiert mich:

Wo ist Lean für euch heute komplizierter geworden, als es sein müsste?

Cvjetko

Fünf Prozent Verbesserung, jedes Jahr, dauerhaft.

Das hat mir neulich ein Produktionsleiter gesagt.

Ein ambitioniertes Ziel.

(Viele Werke schaffen das nicht)

Ich habe aber auch schon Organisationen erlebt, die über zehn Prozent pro Jahr geschafft haben.

Der Unterschied liegt selten in der Technologie.

Er liegt darin, ob Verluste sichtbar sind.

Ob Probleme erfasst werden.

Ob jemand die Ursache verfolgt, statt den Brand zu löschen.

Ein halbes bis ein Prozent pro Monat klingt nach wenig.

Über zwölf Monate summiert es sich zu einer Zahl, die dein Controlling zum ersten Mal ernst nimmt.

Was ist deine Strategie, die Produktivität zu steigern?

Im April haben wir gemeinsam mit der Lernreise und Wilo das Webinar „Qualifiziert den Shopfloor“ veranstaltet. Ganz am Anfang haben wir gefragt: Wo seht ihr Handlungsbedarf bei der Qualifizierung am Shopfloor?

Drei Dinge waren aus meiner Sicht bemerkenswert:

– Das häufigste Wort war „Verbindlichkeit“.

– Die meistgevotete Frage im Q&A: ob ein Arbeitsplatz verriegelt, wenn die Qualifikation nicht ausreicht.

– Die Reihenfolge der Fragen: zuerst Durchsetzung im Moment, dann Akzeptanz in der Mannschaft, zuletzt Technik.

Wir haben die Antworten ausgewertet und mit laufenden Werksprojekten abgeglichen. Die zwei Seiten gibt es hier:

https://flipsight.de/downloads/flipsight-auswertung-webinar-2026.pdf

Den Mitschnitt und die Unterlagen findet ihr in der Mediathek:

https://www.lernreise.com/slides/webinar-qualifiziert-den-shopfloor-7103

Mich interessiert: Deckt sich das mit Ihren Erfahrungen bzw. Anforderungen?

Hallo zusammen,

schön, dass Sie da sind. Qualifizierung am Shopfloor passiert selten im Seminarraum. Sie passiert an der Linie, im laufenden Betrieb, oft zwischen zwei Schichten. Genau darum soll es hier gehen:

– Wie arbeiten Sie neue Kolleginnen und Kollegen ein, und wann kann jemand allein an die Anlage?

– Wie bauen Sie Springer und Vertretungen auf?

– Wie bleiben Unterweisungen und Einweisungen aktuell, ohne dass alles an Einzelnen hängt?

– Wie sichert ihr das Wissen erfahrener Kolleginnen und Kollegen, bevor sie gehen?

Die Gruppe lebt von Ihren Erfahrungen, auch von denen, die nicht funktioniert haben. Beispiele aus dem eigenen Werk sind am wertvollsten.

Ich moderiere die Gruppe und beschäftige mich beruflich mit Qualifizierung in der Produktion (bei flipsight). Wer aus der Praxis mitmoderieren möchte, ist herzlich willkommen.

Zum Einstieg: Was ist bei Ihnen gerade die größte Herausforderung bei der Qualifizierung am Shopfloor?

🌟 Fragen aus unserem letzten Webinar 🌟

Vielen Dank an alle Teilnehmer für die engagierte Diskussion! Hier sind einige der wichtigsten Fragen, die während des Webinars aufkamen!

Wir freuen uns auf Ihr Feedback und darauf, die Diskussion fortzusetzen! 💬

Hier der Link zur Präsentation