{"id":10821,"date":"2015-12-14T17:39:40","date_gmt":"2015-12-14T16:39:40","guid":{"rendered":"https:\/\/ak-online.de\/?p=10595"},"modified":"2025-01-15T10:59:56","modified_gmt":"2025-01-15T09:59:56","slug":"disposition-4-0-fur-die-fabrik-4-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ak-online.de\/de\/disposition-4-0-fur-die-fabrik-4-0\/","title":{"rendered":"Disposition 4.0 f\u00fcr die Fabrik 4.0"},"content":{"rendered":"<p><em>Von Prof. Dr. G\u00f6tz-Andreas Kemmner und Prof. Dr. Gerrit Sames<sup>1<\/sup><\/em><\/p>\n<p><strong>Die Umsetzung eines Fabrik 4.0-Konzeptes erfordert auch eine \u201eDisposition 4.0\u201c. Warum dies so ist und was Disposition 4.0 bedeutet, wollen wir Ihnen nachfolgend erl\u00e4utern. Wir werden sehen, dass Disposition 4.0 keine Vision, sondern bei Technologief\u00fchrern durchaus schon gelebte Realit\u00e4t ist.<\/strong><\/p>\n<p><!--more-->Wir stehen heute an der Schwelle zu einem neuen Automatisierungsschub in der Industrie, der gemeinhin mit den Schlagworten \u201eFabrik 4.0\u201c oder \u201eIndustrie 4.0\u201c belegt wird. Strategisch betrachtet zielt <em>\u201eIndustrie 4.0 [\u2026] darauf ab, die deutsche Industrie in die Lage zu versetzen, f\u00fcr die Zukunft der Produktion ger\u00fcstet zu sein\u201c<\/em>. Konkret bedeutet es, <em>\u201eProduktionsvorteile durch eine vernetzte, flexible und sich dynamisch organisierende Fertigung f\u00fcr im h\u00f6chsten Ma\u00dfe individualisierbare Produkte\u201c<\/em> zu erreichen. Als wesentliche technologische Grundlagen der \u201eFabrik 4.0.\u201c werden zwei weitere Schlagworte gesehen: Cyberphysikalische Systeme und das \u201eInternet der Dinge\u201c.<\/p>\n<p>Um die Modelle und Produkte der Zukunft herstellen zu k\u00f6nnen, kann die Industrie nicht umhin, auch ihre Strukturen und damit ihre Disposition zukunftsf\u00e4hig zu gestalten. Erste Unternehmen sind bereits dabei.<br \/>\nVereinfacht ausgedr\u00fcckt, geht es bei beiden Begriffen um die selbst\u00e4ndige Kommunikation zwischen verschiedenen Komponenten (Software, mechanische und elektronische Elemente) in der Produktionskette, Wertsch\u00f6pfungskette und Supply Chain.<\/p>\n<p>Den \u00dcberlegungen zur Fabrik 4.0 haftet der Touch rein dezentraler Strukturen an, die keinem gemeinsamen Plan mehr gehorchen m\u00fcssen. Da \u201espricht\u201c das Bauteil mit der Werkzeugmaschine, zu welchem neuen Material es verarbeitet werden m\u00f6chte und findet selbst\u00e4ndig seinen Weg durch die Fabrik und durch die verschiedenen Lagerstufen. Die Werkzeugmaschine stellt selbst\u00e4ndig eine Bestellung f\u00fcr von ihr ben\u00f6tigte Werkzeuge im ERP-System ein. Doch auch in der Fabrik 4.0 sind \u00fcbergeordnete zentrale Vorgaben erforderlich, denn Teile m\u00fcssen nachbevorratet und Fertigungsauftr\u00e4ge m\u00fcssen disponiert werden. Das machen die folgenden beiden Beispiele bereits deutlich:<\/p>\n<ul>\n<li>Selbst wenn sich Produktionsmaterial seinen Weg durch die Fabrik autonom suchen wird, muss eine Entscheidung getroffen werden, wann es auf den Weg gebracht wird;<\/li>\n<li>damit ein ERP-System Teile automatisch bestellen kann, m\u00fcssen zuverl\u00e4ssige Entscheidungsmechanismen aufgebaut werden.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Die Fabrik 4.0 ben\u00f6tigt dringend auch eine Disposition 4.0.<\/h3>\n<p>Mechanismen zur Disposition 4.0 bestehen bereits, sie werden aber erst von wenigen Leistungsf\u00fchrern angewandt. Die wesentliche Herausforderung und damit der entscheidende Schl\u00fcssel zur Disposition 4.0 liegt in der intelligenten Auswertung der ungeheuren Datenmengen, die in heutigen ERP-Systemen auf Grund der zunehmenden Digitalisierung der Prozesse vorliegen und laufend anwachsen.<\/p>\n<p>Schauen wir uns die diesbez\u00fcgliche heutige Ausgangssituation an:<br \/>\nMit zunehmender Digitalisierung der Prozesse fallen immer mehr Daten in den Unternehmen an. Das gilt gleicherma\u00dfen f\u00fcr Daten aus den Produktionsprozessen wie auch f\u00fcr Daten aus den administrativen Prozessen.<\/p>\n<p>Leider ist die systematische Erfassung und Analyse der Daten noch wenig entwickelt und so werden kaum oder nur wenig Schlussfolgerungen aus den Daten gezogen. Wichtig dabei ist, dass die Datenanalytik sehr genau auf die Fragestellungen passt und daher sehr spezifisch ausgelegt sein muss, wie wir sp\u00e4ter noch genauer erkennen werden. An geeigneten mathematische Verfahren und Algorithmen, um aus den Datenmengen Informationen herauszufiltern, wird intensiv gearbeitet und erste in der Praxis anwendbare L\u00f6sungen existieren bereits.<\/p>\n<h3>Die Disposition stellt das Herz eines jeden Unternehmens dar.<\/h3>\n<p>Warum die ungeheuren Datenmengen und deren intelligente Auswertung f\u00fcr die Disposition 4.0 so entscheidend sind, l\u00e4sst sich leicht nachvollziehen, wenn man sich Folgendes klar macht: Die Disposition stellt das Herz eines jeden Unternehmens dar, das den gesamten Materialstrom durch die Supply Chain und Wertsch\u00f6pfungskette pumpt. Deshalb ist die Qualit\u00e4t der Disposition f\u00fcr die Wirtschaftlichkeit einer Wertsch\u00f6pfungskette von entscheidender Bedeutung. Die Qualit\u00e4t der Disposition wiederum h\u00e4ngt von den Dispositionsparametern ab, denn durch sie wird ma\u00dfgeblich bestimmt, wie sich die Best\u00e4nde, Lieferbereitschaft, Reichweiten, Kapazit\u00e4tsauslastung und Durchlaufzeiten in Beschaffung, Produktion und Distribution entwickeln und wie wirtschaftlich damit die gesamte Wertsch\u00f6pfungskette arbeitet.<\/p>\n<h3>Viele Unternehmen haben die von ihrem ERP-System erhofften wirtschaftlichen Effekte nicht erreicht.<\/h3>\n<p>In der heutigen Fabrik 3.0 fehlt es bereits an einer effektiven Disposition: Viele Unternehmen m\u00fcssen feststellen, dass sich trotz Einsatz von ERP- Systemen die gew\u00fcnschte Bestandsreduzierung zum Beispiel nicht einstellt. Auch sind geplante Lieferbereitschaftsgrade nicht erreicht worden. Wesentliche Ursachen f\u00fcr das Verfehlen der wirtschaftlichen ERP-Ziele sind in unseren Unternehmen durchaus bekannt: Eine Pflege von Dispoparametern findet h\u00e4ufig nicht oder nur in zu gro\u00dfen Abst\u00e4nden statt. Das liegt zuerst einmal an dem zu gro\u00dfen manuellen Pflegeaufwand und damit Zeitaufwand, der f\u00fcr eine Datenpflege erforderlich w\u00e4re. Doch selbst in den Unternehmen, in denen ein gewisser Pflegeaufwand betrieben wird, ist die Einstellungsqualit\u00e4t der Dispositionsparameter meist schlecht, denn einerseits werden viel zu wenige Parameter betrachtet und andererseits werden diese i.d.R. nach wie vor nach bestem Wissen durch den zust\u00e4ndigen Disponenten gesetzt.<\/p>\n<p>Es bedarf keiner gro\u00dfen Visionen, um zu erkennen, dass die Herausforderungen weiter wachsen werden. Die Zeit, die Disponentinnen und Disponenten zur Datenpflege zur Verf\u00fcgung steht, wird zwangsl\u00e4ufig immer geringer werden; alleine schon aufgrund der demographischen Entwicklung wird das notwendige Personal immer st\u00e4rker fehlen. Aber wohl noch entscheidender ist, dass das Verst\u00e4ndnis der Anwender f\u00fcr die Auswirkung von Dispoparametern sehr eingeschr\u00e4nkt ist, zumal selbst ausgewiesene Experten deren komplexes Zusammenwirken nicht mehr zuverl\u00e4ssig durchdringen k\u00f6nnen. Letztlich werden in den ERP-Systemen im Allgemeinen keine geeigneten Werkzeuge zur Optimierung der Dispositionsparameter zur Verf\u00fcgung gestellt.<\/p>\n<p>Viele Manager sehen zwar, dass die Datenqualit\u00e4t im ERP-System nicht zufriedenstellend ist, bezweifeln aber immer noch, dass sich durch das Nachjustieren von Dispositionsparametern viel erreichen l\u00e4sst. Bei der richtigen oder zumindest verbesserten Einstellung der Dispositionsparameter geht es aber nicht um das Tuning eines eigentlich schon ausreichend starken Motors, aus dem nun noch das letzte herausgekitzelt werden soll, sondern darum, einen Motor erst einmal richtig ans Laufen zu bringen. Das folgende Praxisbeispiel aus einem internationalen Produktionsunternehmen mag dies verdeutlichen (vgl. Abb. 1).<\/p>\n<figure id=\"attachment_15785\" aria-describedby=\"caption-attachment-15785\" style=\"width: 567px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/www.ak-online.de\/\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/Falsche-Dispositionsparameter-haben-haeufig-gravierende-Auswirkungen.png\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-15785 size-full\" src=\"https:\/\/www.ak-online.de\/\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/Falsche-Dispositionsparameter-haben-haeufig-gravierende-Auswirkungen.png\" alt=\"Abb. 1: Falsche Dispositionsparameter haben h\u00e4ufig gravierende Auswirkungen\" width=\"567\" height=\"393\" srcset=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/Falsche-Dispositionsparameter-haben-haeufig-gravierende-Auswirkungen.png 567w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/Falsche-Dispositionsparameter-haben-haeufig-gravierende-Auswirkungen-300x208.png 300w\" sizes=\"(max-width: 567px) 100vw, 567px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-15785\" class=\"wp-caption-text\">Abb. 1: Falsche Dispositionsparameter haben h\u00e4ufig gravierende Auswirkungen<\/figcaption><\/figure>\n<p>Dieses Beispiel zeigt, wie drastisch sich unterschiedliche Verfahrenseinstellungen auf Best\u00e4nde und Lieferbereitschaft auswirken k\u00f6nnen. Ziel des Unternehmensbereiches war es, eine Lieferbereitschaft von 95% zum Markt hin sicherzustellen. Die daf\u00fcr erforderlichen Best\u00e4nde sollten m\u00f6glichst gering gehalten werden. Wie die Abbildung zeigt, gelang es durch geeignetes Einstellen der Dispositionsparameter des ERP-Systems (Verfahrenskombination 1), die Lieferbereitschaft hinreichend sicherzustellen, allerdings auf Kosten eines um 18% h\u00f6heren Bestandes. Durch weitere Optimierungen, erg\u00e4nzt durch eine erweiterte Dispositions- und Prognosefunktionalit\u00e4t, konnte die geforderte Lieferbereitschaft letztlich sogar mit 40% weniger Bestand erreicht werden (Verfahrenskombination 3).<\/p>\n<p>Ehe wir darauf zu sprechen kommen, wie man zu solchen Zahlenwerten gelangt, ohne sie monatelang oder gar jahrelang empirisch testen zu m\u00fcssen, m\u00f6chten wir zusammenfassend nochmals festhalten, warum die konventionelle Pflege von Dispositionsparametern nicht zum Erfolg f\u00fchrt.<\/p>\n<h3>Erstens ist die konventionelle Pflege von Dispositionsparametern viel zu aufw\u00e4ndig.<\/h3>\n<p>Stellen Sie sich vor, Sie w\u00e4ren f\u00fcr 1000 Artikel zust\u00e4ndig und wollten sich auf die Pflege der wesentlichsten 10 Dispositionsparameter konzentrieren. Diese wollen Sie viermal im Jahr, also alle drei Monate einmal ansehen. Es ist sicherlich nicht \u00fcbertrieben, von einem Zeitaufwand von 60 Sekunden pro Dispositionsparameter auszugehen, denn jede Materialnummer muss aufgerufen, die Masken mit den gew\u00fcnschten Parametern m\u00fcssen geladen werden und \u00fcber die richtige Einstellung muss nachgedacht oder sie muss nachgeschlagen werden. Wenn Sie alles zusammenrechnen, kommen Sie auf einen Pflegeaufwand von 666 Stunden pro Jahr. Das entspricht ca. 40 Prozent Ihrer Jahresarbeitskapazit\u00e4t.<\/p>\n<h3>Zweitens liefert eine konventionelle Pflege von Dispositionsparametern keine reproduzierbaren Dispositionsergebnisse.<\/h3>\n<p>Diesen Effekt kennt jeder Praktiker, doch die meisten Unternehmen tun wenig dagegen. Jeder Anwender gewichtet Sachverhalte anders, verh\u00e4lt sich damit anders und hat dar\u00fcber hinaus nur den \u00dcberblick \u00fcber einen Teil des Geschehens. Mit jeder Urlaubs &#8211; oder Krankheitsvertretung, mit jedem Personalwechsel ver\u00e4ndert sich die Dispositionswelt der betroffenen Artikel, was wiederum Auswirkungen auf alle nachfolgenden Dispositionsstufen hat.<\/p>\n<h3>Drittens liefert eine konventionelle Pflege von Dispositionsparametern keine wirtschaftlich optimierten Ergebnisse.<\/h3>\n<p>Zu wirtschaftlich optimierten Dispositionsergebnissen l\u00e4sst sich nicht per Bauchgef\u00fchl kommen, denn das Zusammenspiel der verschiedenen Dispositionseinstellungen ist \u00e4u\u00dferst komplex. Letztlich geht es um statistische Effekte und statistische Zusammenh\u00e4nge zwischen Parametereinstellungen und wirtschaftlichen Ergebnissen.<\/p>\n<p>Selbst wenn Sie nur von 10 Parametern ausgehen, die f\u00fcr die Performance eines Artikels wichtig sind, wie in unserem Beispiel zum Zeitaufwand f\u00fcr die Datenpflege angenommen, kann niemand mehr das logistische Zusammenwirkungen dieser Parametereinstellungen beurteilen und damit auch nicht deren betriebswirtschaftliche Auswirkungen.<\/p>\n<p>In leistungsf\u00e4higen ERP-Systemen lassen sich pro Materialnummer jedoch weit mehr Dispositionsparameter einstellen. Im SAP\u00ae-System k\u00f6nnen beispielsweise bis zu 130 Parameter f\u00fcr jedes Material festgelegt werden; dabei sind Einstellungen zu Vergangenheitswerten, Quotierungen, Lieferpl\u00e4nen und Kontrakten noch gar nicht enthalten. Nat\u00fcrlich ben\u00f6tigt niemand so viele Einstellungen f\u00fcr einen Artikel zur selben Zeit; weit mehr als 10 sind es in der Praxis jedoch allemal.<\/p>\n<p>Auf den ersten Blick scheint es schwierig, unter diesen Umst\u00e4nden zu richtig eingestellten Dispositionsparametern zu gelangen.<\/p>\n<h3>Big Company Data Analytics er\u00f6ffnet breite M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Disposition 4.0.<\/h3>\n<p>Mit dem Werkzeug DISKOVER SCO existiert jedoch bereits eine erste Fabrik 4.0-L\u00f6sung am Markt, die in der Lage ist, die umfangreichen Datenbest\u00e4nde im ERP-System zu nutzen, um damit optimierte Parametereinstellungen zu ermitteln und bestimmte Dispositionsparameter laufend nach zu justieren (vgl. Abb. 2). <em>\u201eBig Data ist, wenn sich aus einer gro\u00dfen Menge Daten Einsichten in die Wirklichkeit gewinnen lassen, die sich mit einer kleineren Menge nicht h\u00e4tten gewinnen lassen\u201c<\/em>, wie Viktor Mayer-Sch\u00f6nberger es formuliert hat. An der Auswertung dieser gro\u00dfen, in ERP-Systemen hinterlegten Daten arbeitet das System DISKOVER.<\/p>\n<figure id=\"attachment_15787\" aria-describedby=\"caption-attachment-15787\" style=\"width: 587px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/www.ak-online.de\/\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/Big-Company-Data-Analytics-eroeffnet-breite-Moeglichkeiten-fuer-die-Disposition-4.0.png\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-15787 size-full\" src=\"https:\/\/www.ak-online.de\/\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/Big-Company-Data-Analytics-eroeffnet-breite-Moeglichkeiten-fuer-die-Disposition-4.0.png\" alt=\"Abb. 2: Big Company Data Analytics er\u00f6ffnet breite M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Disposition 4.0\" width=\"587\" height=\"409\" srcset=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/Big-Company-Data-Analytics-eroeffnet-breite-Moeglichkeiten-fuer-die-Disposition-4.0.png 587w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/Big-Company-Data-Analytics-eroeffnet-breite-Moeglichkeiten-fuer-die-Disposition-4.0-300x209.png 300w\" sizes=\"(max-width: 587px) 100vw, 587px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-15787\" class=\"wp-caption-text\">Abb. 2: Big Company Data Analytics er\u00f6ffnet breite M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Disposition 4.0<\/figcaption><\/figure>\n<p>Kern der Analyse sind dabei Simulationen, mit denen \u00fcberpr\u00fcft wird, wie sich eine bestimmte Kombination von Dispositionsparametereinstellungen auf die Wirtschaftlichkeit der Dispositionsergebnisse auswirken. Mit Simulationsans\u00e4tzen arbeitet man heute an vielen Stellen. So werden Fahrzeugkarosserien bereits w\u00e4hrend der Entwicklung in CAD-System \u201agecrasht\u2018 und auf Grund der Simulationsergebnisse optimiert. Entsprechendes gilt bei der Entwicklung von Formen f\u00fcr formgebenden Fertigungsprozesse wie Gie\u00dfen, Schmieden oder Spritzgie\u00dfen. Auch in diesen F\u00e4llen wird das Flie\u00dfen des Materials beim Einspritzen in die Form simuliert, um die Formgebung zu optimieren. Das System DISKOVER \u201acrasht\u2018 sozusagen die Disposition im Rechner, ehe die Parametereinstellungen in der Praxis umgesetzt werden.<\/p>\n<p>Der Simulationsprozess ersetzt dabei nicht den Fachmann, der die Simulationsergebnisse interpretieren und daraus Schl\u00fcsse ziehen kann. Optimierungsprozesse werden jedoch drastisch beschleunigt, Risiken deutlich verringert und es werden qualitativ weit bessere Ergebnisse erreicht. Die Simulationsergebnisse k\u00f6nnen einerseits in Dispositionsregelwerken abgebildet werden. Andererseits werden besonders dynamische Parametereinstellungen, wie Sicherheitsbest\u00e4nde oder Prognosewerte, durch Simulationsprozesse direkt nachjustiert.<\/p>\n<p>Sehr interessant ist dabei auch, dass sich f\u00fcr jeden einzelnen Artikel und jedes Material direkt \u00fcberpr\u00fcfen l\u00e4sst, ob geforderte Lieferbereitschaftsgrade in der Praxis \u00fcberhaupt eingehalten werden k\u00f6nnen und welche Zielbest\u00e4nde ungef\u00e4hr zu erreichen sein werden.<\/p>\n<p>Wie sich ein solcher Simulationsansatz in der Praxis darstellt, wollen wir nachfolgend etwas genauer betrachten.<\/p>\n<p>Der grunds\u00e4tzliche Ablauf der Datenanalysen und Simulationen l\u00e4sst sich in f\u00fcnf Schritte unterteilen:<\/p>\n<ul>\n<li>Aus Zu- und Abg\u00e4ngen von Best\u00e4nden lassen sich mit geeigneten Verfahren Bestandsverl\u00e4ufe, Lieferbereitschaftsgrade und Reichweiten berechnen.<\/li>\n<li>\u00dcber Simulationen unter Variation von Dispoparametern und Dispositionsstrategien k\u00f6nnen gezielt Soll-Reichweiten resp. Lieferbereitschaftsgrade bestimmt werden.<\/li>\n<li>Mit welchen Einstellungen, unter welchen Randbedingungen, optimierte Bestandsh\u00f6hen, Reichweiten resp. Lieferbereitschaftsgrade erreicht werden, wird in Entscheidungstabellen und Regelwerken abgebildet.<\/li>\n<li>Die regelbasierten Einstellparameter werden in das ERP-System zur\u00fcckgespielt; die manuelle Pflege von Dispoparametern kann somit entfallen.<\/li>\n<li>Die Optimierung und das R\u00fcckspielen der Ergebnisse ins ERP-System erfolgt t\u00e4glich automatisch oder zu w\u00e4hlbaren Zeiten.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Um die Auswirkungen alternativer Dispositionseinstellungen f\u00fcr unterschiedliche Artikelgruppen zu simulieren, werden im System DISKOVER zu testende Dispositionsparametereinstellungen oder ganze Regelwerke in Szenarien \u00fcbernommen und in den Simulationsprozess gegeben. Die Ergebnisse lassen sich direkt in DISKOVER als Gesamtergebnis \u00fcber alle Artikel sowie f\u00fcr jeden einzelnen Artikel ansehen, um daraus ggf. Hinweise f\u00fcr Optimierungsans\u00e4tze zu erhalten. Auf diese Weise lassen sich unterschiedliche Handlungsalternativen durchspielen und miteinander vergleichen (vgl. Abb. 3).<\/p>\n<figure id=\"attachment_15789\" aria-describedby=\"caption-attachment-15789\" style=\"width: 587px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/www.ak-online.de\/\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/Die-Auswirkung-eines-Regelwerks-auf-das-gesamte-Teilespektrum-laesst-sich-per-Simulation-mittels-DISKOVER-ermitteln.png\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-15789 size-full\" src=\"https:\/\/www.ak-online.de\/\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/Die-Auswirkung-eines-Regelwerks-auf-das-gesamte-Teilespektrum-laesst-sich-per-Simulation-mittels-DISKOVER-ermitteln.png\" alt=\"Abb. 3: Die Auswirkung eines Regelwerks auf das gesamte Teilespektrum l\u00e4sst sich per Simulation mittels DISKOVER ermitteln\" width=\"587\" height=\"409\" srcset=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/Die-Auswirkung-eines-Regelwerks-auf-das-gesamte-Teilespektrum-laesst-sich-per-Simulation-mittels-DISKOVER-ermitteln.png 587w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/Die-Auswirkung-eines-Regelwerks-auf-das-gesamte-Teilespektrum-laesst-sich-per-Simulation-mittels-DISKOVER-ermitteln-300x209.png 300w\" sizes=\"(max-width: 587px) 100vw, 587px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-15789\" class=\"wp-caption-text\">Abb. 3: Die Auswirkung eines Regelwerks auf das gesamte Teilespektrum l\u00e4sst sich per Simulation mittels DISKOVER ermitteln<\/figcaption><\/figure>\n<p>Als Ergebnis der Datenanalysen gewinnt man nicht nur Informationen zu den richtigen Parametereinstellungen im ERP-System, sondern auch strategische Erkenntnisse und Organisationsregeln, mit denen wir uns an dieser Stelle aber nicht weiter besch\u00e4ftigen wollen, obwohl sie f\u00fcr die Unternehmensstrategie von gro\u00dfer Bedeutung sein k\u00f6nnen. Von direkter Bedeutung f\u00fcr die Disposition 4.0 ist, wie man mit den technischen Erkenntnissen hinsichtlich der Dispositionsregelwerke umgehen muss, um sie in der Praxis effektiv und effizient anwenden zu k\u00f6nnen.<\/p>\n<h3>Eine zentrale Aufgabe von Dispo 4.0-Systeme ist das ERP Performance Management.<\/h3>\n<p>Mit dem \u201eDispo-Handbuch\u201c der 90er Jahre oder einfachen Arbeitsanweisungen kommt man heute nicht mehr weit. Das liegt nicht nur daran, dass es f\u00fcr die Anwender viel zu aufw\u00e4ndig w\u00e4re, zwecks Datenpflege die Regeln nachzuschlagen. Entscheidender ist, dass die Regelwerke auf einer gro\u00dfen Zahl unterschiedlicher Materialklassifizierungen aufsetzen, die laufend neu berechnet werden m\u00fcssen und ohne die die Regelwerke nicht funktionieren. Zur konsequenten Umsetzung der Disposition 4.0 ist vielmehr ein strategisch ausgerichtetes Werkzeug erforderlich, das dem ERP-System die jeweils aktuellen Dispositionsparametereinstellungen vorgibt und auf diese Weise die Logistik Performance optimiert \u2013 man k\u00f6nnte es ein <em>\u201eERP Performance Management System\u201c<\/em> nennen oder es einfach als \u201eDispo 4.0-System\u201c bezeichnen (vgl. Abb. 4).<\/p>\n<figure id=\"attachment_15791\" aria-describedby=\"caption-attachment-15791\" style=\"width: 587px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/www.ak-online.de\/\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/Das-\u201eERP-Performance-Management-System-gibt-dem-ausfuehrenden-ERP-System.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-15791 size-full\" src=\"https:\/\/www.ak-online.de\/\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/Das-\u201eERP-Performance-Management-System-gibt-dem-ausfuehrenden-ERP-System.png\" alt=\"Abb. 4: Das \u201eERP Performance Management System\u201c gibt dem ausf\u00fchrenden ERP-System die Strategien und Artikeleinstellungen vor\" width=\"587\" height=\"409\" srcset=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/Das-\u201eERP-Performance-Management-System-gibt-dem-ausfuehrenden-ERP-System.png 587w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/Das-\u201eERP-Performance-Management-System-gibt-dem-ausfuehrenden-ERP-System-300x209.png 300w\" sizes=\"(max-width: 587px) 100vw, 587px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-15791\" class=\"wp-caption-text\">Abb. 4: Das \u201eERP Performance Management System\u201c gibt dem ausf\u00fchrenden ERP-System die Strategien und Artikeleinstellungen vor<\/figcaption><\/figure>\n<p>Ein solches ERP-Performance Management System \/ Dispo 4.0-System regelt die Parametereinstellungen im ERP-System nach. Es muss dazu<\/p>\n<ul>\n<li>ein breites Spektrum an Grunddaten aus dem ERP-System \u00fcbernehmen;<\/li>\n<li>zahlreiche Artikelklassifizierungen und Kennzahlenermittlungen vornehmen;<\/li>\n<li>Regelwerke und Entscheidungstabellen abbilden;<\/li>\n<li>\u00fcber umfangreiche Simulationsfunktionen verf\u00fcgen, und<\/li>\n<li>die Einstellungsvorgaben an das ERP-System zur\u00fcckgeben.<\/li>\n<\/ul>\n<p>F\u00fcr Klassifizierungen und einfache Regelwerke gibt es bereits verschiedene L\u00f6sungen am Markt. Bei den Simulationsfunktionen trennt sich heute die Spreu vom Weizen.<br \/>\nAuch wenn der Markt noch d\u00fcnn ges\u00e4t ist, auf \u201eBig Company Data\u201c basierendes ERP-Performance Management ist in der Praxis angekommen und bei Technologief\u00fchrern bereits im Einsatz. Das m\u00f6gen Ihnen die Beispiele von drei Unternehmen zeigen, die in diesem Bereich sehr weit vorangeschritten sind:<\/p>\n<ul>\n<li>Die Hansaflex AG, weltweit einer der f\u00fchrenden Systemanbieter rund um die Hydraulik, disponiert ca. 400 Regionall\u00e4ger praktisch vollautomatisch. Bedarfsprognosen, Lagerhaltungs- und Dispositionsstrategien werden von DISKOVER durch automatische Simulation und mittels eines differenzierten Regelwerks dem SAP\u00ae-System vorgegeben.<\/li>\n<li>Die Trost SE, einer der f\u00fchrenden Kfz-Teilegro\u00dfh\u00e4ndler im Independent Aftermarket in Deutschland und in Europa, steuert \u00fcber die ebenfalls im DISKOVER-System definierten Planungs- und Dispositions-Regelwerke die Disposition seiner beiden Zentrall\u00e4ger und der ca. 150 Niederlassungen in Deutschland, \u00d6sterreich, Tschechien, der Slowakei und Rum\u00e4nien.<\/li>\n<li>Die STO-Gruppe &#8211; international f\u00fchrender Hersteller von Farben, Putzen, Lacken und Beschichtungssystemen sowie W\u00e4rmed\u00e4mmverbundsystemen &#8211; setzt zur Steuerung der Nachbevorratung seiner Filialen in Deutschland und der Schweiz das EPM-System DISKOVER ein, um mittels Regelwerken und Simulation dem SAP\u00ae-System unter Wirtschaftlichkeitskriterien optimierte Nachbevorratungsstrategien vorzugeben.<\/li>\n<\/ul>\n<p>In allen drei F\u00e4llen wurden bedeutende Bestandsreduzierungen, verbesserte Lieferbereitschaft und rationellere Dispositionsprozesse erreicht. Alle drei Unternehmen sehen die Einf\u00fchrung des Dispo 4.0-Systems als strategische Investition in die Steigerung ihrer Wettbewerbsf\u00e4higkeit und Ertragsst\u00e4rke an, weshalb wir die erreichten Verbesserungen vertraulich halten m\u00fcssen.<\/p>\n<p>Wir werden in unseren Unternehmen nicht daran vorbei kommen, unsere Wertsch\u00f6pfungsketten in Richtung Fabrik 4.0 zu entwickeln. Dabei m\u00fcssen wir jedoch nicht unbedingt mit der Kommunikation auf dem Shopfloor beginnen. Gerade dort m\u00fcssen zuerst einmal umfangreiche Voraussetzungen geschaffen werden, die mit gro\u00dfen Investitionen verbunden sind. Investitionen zumal, die zu einem betr\u00e4chtlichen Teil erst wirksam werden k\u00f6nnen, wenn andere Voraussetzungen wie z.B. die Disposition 4.0 realisiert sind. Mit einem Schritt in Richtung Disposition 4.0 legen wir nicht nur eine wesentliche Grundlage f\u00fcr die Fabrik 4.0, sondern erwirtschaften auch die Ertr\u00e4ge, mit denen wir unsere Fabrik-4.0-Strategien finanzieren k\u00f6nnen.<\/p>\n<hr \/>\n<p><sup>1<\/sup>Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Wirt.-Ing G\u00f6tz-Andreas Kemmner ist Gesch\u00e4ftsf\u00fchrender Gesellschafter der Unternehmensberatung Abels &amp; Kemmner GmbH und Honorarprofessor f\u00fcr Logistik und Supply Chain Management an der Wests\u00e4chsischen Hochschule in Zwickau.<br \/>\nProf. Dr.-Ing. Gerrit Sames ist Professor f\u00fcr allg. BWL, insbesondere Organisation mit Ausrichtung auf ERP-Systeme an der THM Business School in Gie\u00dfen. Zuvor war er in Gesch\u00e4ftsf\u00fchrungs- und Vorstandspositionen bei der Monier Gruppe, bei der Schott AG und bei der Buderus Heiztechnik GmbH t\u00e4tig.<\/p>\n<p><sup>2<\/sup>http:\/\/www.softwaresysteme.pt-dlr.de\/de\/industrie-4-0.php<\/p>\n<p><sup>3<\/sup>http:\/\/www.siemens.com\/innovation\/de\/home\/pictures-of-the-future\/industrie-und-automatisierung\/digitale-fabrik-industrie-4-0.html [Leider hat SIEMENS diesen Beitrag von ihrer Webseite genommen.]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Von Prof. Dr. G\u00f6tz-Andreas Kemmner und Prof. Dr. Gerrit Sames1 Die Umsetzung eines Fabrik 4.0-Konzeptes erfordert auch eine \u201eDisposition 4.0\u201c. Warum dies so ist und was Disposition 4.0 bedeutet, wollen wir Ihnen nachfolgend erl\u00e4utern. 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