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Bewertung und Optimierung des Lean-Methodeneinsatzes

Fachliche Zuordnung Produktionssystematik, Betriebswissenschaften, Qualitätsmanagement und Fabrikplanung
Förderung Förderung von 2013 bis 2016
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 238046556
 
Erstellungsjahr 2015

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Produktionssysteme werden von den wenigsten Unternehmen auf exzellentem Niveau betrieben. Ein Großteil scheitert an der zielgerichteten Auswahl und Ableitung einer Einführungsreihenfolge für weiterführende Methoden des Ganzheitlichen Produktionssystems (GPS). Somit findet der Einsatz von Lean-Methoden innerhalb von GPS in der industriellen Praxis aufgrund der positiven Auswirkungen auf die übergeordneten Leistungskennzahlen Zeit, Kosten und Qualität nach wie vor zunehmend Verbreitung. Die Ausgangsfragen des Projekts stellte sich somit zu: Wie kann ein GPS unternehmensspezifisch und nutzenorientiert weiterentwickelt werden und damit einhergehend die Vorteilhaftigkeit der Anwendung einer optimierten Lean-Methodenkombination proaktiv bewertet werden? Im Sinne der Etablierung einer kontinuierlichen Verbesserungskultur baute darauf die weiterführende Fragestellung auf, wann und wie ein Produktionssystem bei Veränderungen äußerer Einflussfaktoren erneut angepasst werden muss? Um der dargestellten Problemstellung zu begegnen, war das Ziel des Forschungsvorhabens die Entwicklung einer Methodik zur proaktiven, simulationsgestützten Optimierung und Wirtschaftlichkeitsbewertung der Effizienzsteigerung einer Produktion mittels Lean-Methoden. Insbesondere die quantitative Prognose der Auswirkungen einer Methodenkombination auf übergeordnete Leistungskennzahlen, wie Durchlaufzeiten und Herstellkosten wurde angestrebt. Als Basis für die unternehmensspezifische, gewinnorientierte Weiterentwicklung des GPS wurde zunächst ein Datenmodell für schlanke Produktionssysteme entwickelt. Im Rahmen einer wahlweise mitarbeiter- bzw. benchmarkorientierten Potenzialermittlung erfolgte darauf aufbauend die Potenzialanalyse des aktuellen sowie des angestrebten Lean-Umsetzungsgrads mittels Reifegradmodellen von Lean-Methoden. Für die folgende Umsetzung der Datenbasis in ein Simulations- und Optimierungsmodell sowie für anschließende Simulationsexperimente wurden Gestaltungsgrundsätze erarbeitet. Durch die Auswertung der auf dieser Grundlage entwickelten Modelle konnte Aufschluss über die Vorteilhaftigkeit der Anwendung einer optimierten Lean-Methodenkombination gegeben werden. Besonderer Wert wurde bei der Entwicklung des Bewertungsrahmens auf eine Ausrichtung am wirtschaftlichen Erfolg des Industrieunternehmens gelegt, vorrangig ausgedrückt in Produktdurchlaufzeiten und Herstellkosten. Für die Visualisierung von Real- gegenüber Idealzustand wurde auf Cost-Time Profiles zurückgegriffen. Neben der monetären Bewertung wurde ein Vorgehen eingeführt, um mit Hilfe von simulationsgestützten Robustheitsuntersuchungen auf Basis von Änderungsmustern den Zeitpunkt für eine erforderliche erneute Anpassung eines Produktionssystems bei schwankenden Stückzahlen bzw. einem veränderten Produktmix zu ermitteln. Durch die Anwendung einer statistischen Versuchsplanung auf Grundlage der entwickelten Simulations- und Bewertungsmodelle konnten Erkenntnisse bzgl. Wechselwirkungen zwischen Lean-Methoden und äußeren Einflussfaktoren gewonnen werden. Die entwickelte Methodik wurde durch Fallstudien im Bereich der spanenden Fertigung in der Automobilbranche sowie einem mittelständischen metallverarbeitenden Unternehmen validiert. Die Ergebnisse der entwickelten und angewandten Methodik sind als sehr vielversprechend einzustufen. Anknüpfungspunkte für weitere Forschungsarbeiten unter Weiterentwicklung der Methodik bieten sich insbesondere durch die Integration von Green-Manufacturing unter Berücksichtigung der Wirkweisen von Green-Methoden sowie die Erweiterung der Erfolgsgrößen. Darauf aufbauend verspricht die Untersuchung allgemeingültiger Wirkzusammenhänge zwischen Lean- und Green-Methoden sowie -Zielen und das Ableiten allgemeingültiger Handlungsempfehlungen vielfältige Potenziale für weitere Forschungsaktivitäten.

 
 

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