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Research & Development Produktion Sales Service Intralogistik Human Resources Organisationale Kompetenzen Methoden- und Sozialkompetenz

Good Practices Kompetenzentwicklung

Neue Anforderungen an Arbeitsplätze und Beschäftigte

Kompetenzen Intralogistik

Bedingt durch die weitgehende Automatisierung in der Logistik ist es zwingend notwendig, digitale Anwenderkenntnisse zu besitzen. Damit verbunden muss der Mitarbeitende die Fähigkeit haben, die Ergebnisse zu interpretieren.

Die folgende Matrix zeigt ein Minium Viable Product (MVP) für den Bereich Intralogistik.
Weitere Anregungen und Ergänzungen sind jederzeit willkommen.

› Alle Matrizen

   
Tiefe  
   
Steuerung der end-to-end-Prozesse über Control Towers
     
 
Einbettung & Steuerung von Predictive Maintenance Maßnahmen
Entwicklung und Programmierung von Logistiktechnik/-Prozessen
Data Analytics
     
 
Modellieren & Simulieren von Logistik-Prozessen /-Technik
Modellieren & Simulieren inkl. Real-time end to end Blick
     
 
Abrufen & Interpretieren von Daten für Instandhaltungs-Maßnahmen
     
Steuerung, Optimierung, Fehleridentifikation der Mensch-Maschine-Interaktionen
Interpretieren, Agieren auf Alerts vom Logistik-Control-Tower
     
Kognitives Verständnis & Ausführung digitaler Anweisungen unterstützt durch ML / KI
Interpretation von Alerts aus Logistiktower und Nutzung von Lösungsmustern
Kostenverständnis über TCO
Grundlegendes Verständnis für digitale Planungstools
 
Abrufen & Eingabe von Information / Daten in digitale Oberflächen
               
Lokalisierungskompetenz (Track&Trace) und grundlegende Digitalisierungstechniken
Bestandsmanagement zur Vorhersage der Bestandsentwicklung
     

    F u n k t i o n     i n     B r e i t e   › › ›
     
       
 

i40-Kompetenzen | Intralogistik | Allianz Industrie 4.0 Baden-Württemberg

Teilnehmende der Projektgruppe
Intralogistik:

Tobias Danker, Syntegon Technology GmbH
Thomas Henkel, SICK AG
Jérôme Jetter
, VDMA e.V.
Matthias Kellermann, ipolog GmbH
Dr. Martin Krämer, SICK AG
Yannick Maier GEBHARDT, Fördertechnik GmbH
Dr. Matthias Schweizer, viastore SYSTEMS GmbH

Industrie 4.0 erfordert neuartige Kompetenzen in Unternehmen und angepasste Qualifikationen.

Jérôme Jetter

Projektmanager Lernen und Qualifizierung 4.0

Modellieren & Simulieren von Logistik-Prozessen und Logistik-Technik inkl. Real-time end to end Blick

Der Wandel in den Kundenerwartungen (Customer Centricity) ist stetig und die logistischen Prozesse in den Fachgebieten der Logistik und des Supply Chain Management (Beschaffungs-, Produktions- und Distributionslogistik) müssen prozessual und technisch diesem Wandel folgend auf der Arbeitsebene entsprechend nachmodelliert und simuliert werden. Der Blick über die Silogrenzen der Fachbereiche (direkt angrenzende Schnittstellen) basierend auf Erfahrungen hinweg ist notwendig. Durch die Transformation empirischer Daten in übersichtliche, sprechende  Informationen, der Erarbeitung neuer Modelle mit Hilfe der erhobenen Daten (predictive modelling) und der Ausformulierung der besten Alternativen werden Prozesse / die Technik auf dem Shop Floor Fachbereichs übergreifend kontinuierlich weiterentwickelt. Dieses Kompetenzfeld baut auf einer tiefen Prozesskenntnis, einer guten analytischen Kompetenz in Verbindung mit Kreativität und darstellerischen Fähigkeiten auf. Hinweise und Impulse aus dem Kompetenzfeld 7 werden aufgenommen und zu neuen Modellen weiterverarbeitet. Technische Grundkenntnisse sind notwendig.

Entwicklung und Programmierung von Logistiktechnik und digitalen Logistikprozessen

Um den vielfältigen Anforderungen im digitalen Zeitalter gerecht zu werden bedarf es eines effizienten Materialflusssystem in Verbindung mit einem Lagerverwaltungssystem ( z. Bsp. SAP EWM, viastore viadat, SSI Schäfer WAMAS oder gleichwertig) in den logistischen Prozessen. Ziel ist es einen möglichst reibungslosen Ablauf in vollautomatischen Lager – und Fördertechnikanlagen hochverfügbar und effizient sicher zu stellen. Die prozessualen und technischen Weiterentwicklungen, die für die Erfüllung der Kundenerwartungen notwendig sind , müssen als Lastenheft ausgearbeitet und dokumentiert werden , die Steuerung von Transport- , der Lagervorgängen und der operativen Prozesse effizient entwickelt und umgesetzt werden. Visualisierungen im Frontend u.a. der digitalen Logistikprozesse stellen die grafische Schnittstelle zwischen Bediener und Anlage dar, ergonomische Aspekte und arbeitssicherheitstechnische Aspekte sind bei der Weiterentwicklung der Prozesse und der Technik essentiell und machen Prozesse anschaulich, effizient und effektiv. Zur Entwicklung und Programmierung sind Kenntnisse in den im Unternehmen verwendeten Lagerverwaltungssoftware notwendig. Diese Kompetenzen müssen mit der eigentlichen Programmierung und der Weiterentwicklung der Technik im Einklang stehen. Betriebswirtschaftliche Kenntnisse sind von Vorteil.

Kognitives Verständnis & Ausführung digitaler Anweisungen unterstützt durch ML / KI

In den täglichen Arbeitsprozessen müssen die an- und ungelernten sowie ausgebildeten Mitarbeiter kognitiv in der Lage sein , mit differenzierter Wahrnehmung, Denkfähigkeit, einer dem Arbeitsablauf angepassten Problemlösefähigkeit und Kreativität die vorgegebenen Anweisungen in digitaler Form in ihrem Arbeitsablauf umzusetzen.

Modellieren & Simulieren von Logistik-Prozessen und -Technik

Der Wandel in den Kundenerwartungen (Customer Centricity) ist stetig und die logistischen Prozesse in den Fachgebieten der Logistik und des Supply Chain Management (Beschaffungs-, Produktions- und Distributionslogistik) müssen prozessual und technisch diesem Wandel folgend auf der Arbeitsebene entsprechend nachmodelliert und simuliert werden. Der Blick über die Silogrenzen der Fachbereiche (direkt angrenzende Schnittstellen) basierend auf Erfahrungen hinweg ist notwendig. Um die Prozesse / die Technik auf dem Shop Floor kontinuierlich weiterzuentwickeln, kennen die Mitarbeiter die Prozesse im Fachgebiet Logistik und Fulfillment in der Tiefe, sind in der Lage notwendige Veränderungen in Bezug auf die Prozesse und die Technik zu antizipieren und notwendige Veränderungen zu modellieren bzw. dabei zu unterstützen

Einbettung & Steuerung von Predictive Maintenance Maßnahmen

Die Digitalisierung ermöglicht im Zusammenspiel von IoT-Plattform und ERP-System den gesamten Produktlebenszyklus und den Zustand von Anlagen und Systemen abzubilden. Die aus den Echtzeit-Daten gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen eine zustandsbezogene Wartung und Optimierung von technischen Anlagen. Traditionelle Wartungsansätze wandeln sich in ein fortlaufendes Condition Monitoring. Die Mitarbeiter erkennen und melden, die Fachkraft nimmt die Meldung auf, prüft und bearbeitet. Die Mitarbeiter sind in der Lage die vorhandenen Servicetools zu interpretieren und zu bedienen. Die Fachkraft eskaliert, wenn das Problem auf Basis der Erkenntnisse aus den Daten und dem Ersteinsatz nicht gelöst werden konnte.

Lokalisierungskompetenz (Track&Trace) und grundlegende Kompetenzen in den Digitalisierungstechniken

Die Schnittstellen intern zur Produktion und den Lieferanten über den Fachbereich Einkauf/Materialwirtschaft stellt dieselben Anforderungen an die Digitalisierung. Ein Basis-Wissen um Digitalisierung, Digitalisierungstechniken und deren Anwendung ist grundlegende Voraussetzung. Die im Unternehmen eingesetzten Techniken der Digitalisierung z.B. AGV, Asset Tracking, Augmented Reality(AR), RFID, EDI etc. setzten bei den Fachkräften ein entsprechendes Wissen und Training voraus. Die Mitarbeiter sind in der Lage die Techniken grundlegend zu verstehen und im Sinne ihres Arbeitsprozesses zu bedienen.

Steuerung, Optimierung, Fehleridentifikation der Mensch-Maschine-Interaktionen

Wartungs- und Instandhaltungskosten sollen möglichst gering ausfallen. Smarte Messsysteme überwachen die technischen Anlagen und System. Die Digitalisierung ermöglicht im Zusammenspiel von IoT-Plattform und ERP-System den gesamten Produktlebenszyklus abzubilden. Die aus den Echtzeit-Daten gewonnenen Erkenntnisse wie z.B. Schwingungen, Vibrationen, Betriebszeiten, Stromaufnahme, Temperatur ermöglichen eine Zustandserfassung , einen Zustandsvergleich und die Diagnose von technischen Anlagen. Dieses Condition Monitoring erhöht die Maschineneffizienz und schützt die Mitarbeiter. Der Mitarbeiter kennt die Tools und die technischen Elemente seiner Anlagen und System ( z.Bsp. Sensorik, Aktorik etc.). Die Fachkraft überwacht die Anlagen und Systeme kontinuierlich, identifiziert Fehler, reagiert auf Veränderungen im Monitoring und leitet im Alarm bzw. Bedarfsfall Maßnahmen ein.

Abrufen & Interpretieren von Daten für  Instandhaltungs-Maßnahmen. Extrahieren, Modellieren und Bereitstellung von Logistik-Control-Tower-Daten & Reports

Logistische Systeme und Anlagen ( z.Bsp. Maschinen, Automatisierte Lager, Fördertechnik, Flurförderfahrzeuge, automatisierte Materialflussysteme, digitale Tools etc.) erzeugen täglich enorm viele Daten. Diese Daten im Sinne eines Condition Monitoring bzw. eines Predictive Maintenance Ansatzes nutzbar zu machen, erfordert das Wissen um die Datenquellen, das Wissen um die Daten die erzeugt werden und die Daten, die nicht erzeugt werden. Der Mitarbeiter ist in der Lage , die über eine geeignete Plattform ( Bsp. Visualisierungssysteme ) zur Verfügung gestellten Daten zu modellieren, zu interpretieren und in Form von Reports zu dokumentieren. Hierzu dienlich sind z.Bsp. die Software von Produktionsmaschinen, Lagerverwaltungssoftware, Visulisierungssoftware, das BI-Reporting von ERP-Systemen etc.

Steuerung der der end-to-end-Prozesse über Control Towers auf Ebenen Fachbereich und Unternehmenssteuerung über Digitaler Zwilling

Ein digitales Abbild von Lieferketten bzw. Materialfluss-Teilstrecken eröffnet den Unternehmen die Transformation vom klassischen Geschäftsprozessmodell zu einem vollständig transparenten, steuerbaren, digitalen Abbild der Realität in den Materialflussprozessen. Der digitale Zwilling bildet dabei in Echtzeit den exakten Zustand des Realobjektes ab. Ein Control Tower (z. Bsp. Blue Yonder, SAP, E2, Kinaxis, Jaggaer oder gleichwertig) ermöglicht dabei in Echtzeit das Erfassen von Unterschieden zwischen Ist- und Soll-Zuständen, den aktuellen sowie etwaigen Störungen. Die vollständige Kontrolle, die ein digitaler Zwilling ermöglicht, erlaubt es einem Unternehmen, Risiken zu antizipieren und kritische Optimierungsentscheidungen viel früher als bisher zu treffen. Der Mitarbeiter beobachtet, interpretiert, koordiniert und kontrolliert aus dem Zusammenspiel von Control Tower und digitalem Zwilling eine prozessbasierte fachbereichsspezifische Materialflusssteuerung in Echtzeit. Der Mitarbeiter steuert oder koordiniert Eingriffe in die fachspezifischen Prozesse und unterstützt bei der Fachbereich übergreifenden Koordination von Maßnahmen.

Einbettung & Steuerung von Predictive Maintenance Maßnahmen

Die Digitalisierung ermöglicht im Zusammenspiel von IoT-Plattform und ERP-System den gesamten Produktlebenszyklus abzubilden. Die aus den Echtzeit-Daten gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen eine zustandsbezogene Wartung und Optimierung von technischen Anlagen. Traditionelle Wartungsansätze wandeln sich in ein fortlaufendes Condition Monitoring. Die Digitalisierung ermöglicht im Zusammenspiel von IoT-Plattform und ERP-System den gesamten Produktlebenszyklus und den Zustand von Anlagen und Systemen abzubilden. Die aus den Echtzeit-Daten gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen eine zustandsbezogene Wartung und Optimierung von technischen Anlagen. Traditionelle Wartungsansätze wandeln sich in ein fortlaufendes Condition Monitoring. Die Mitarbeiter erkennen und melden, die Fachkraft nimmt die Meldung auf, prüft und bearbeitet. Die Mitarbeiter sind in der Lage die vorhandenen Servicetools zu interpretieren und zu bedienen. Die Fachkraft eskaliert, wenn das Problem auf Basis der Erkenntnisse aus den Daten und dem Ersteinsatz nicht gelöst werden konnte

Bestandsmanagement mit Hilfe digitaler Mittel zur Vorhersage Bestandsentwicklung

Die im Unternehmen eingesetzte ERP Software ( z. Bsp. SAP, Oracle oder gleichwertig ) sowie in Ergänzung dazu verwendete Supply Chain-Software (z. Bsp. Blue Yonder, SAP, E2, Kinaxis, Jaggaer oder gleichwertig) ermöglicht es den Unternehmen ein lokales, regionales oder globales Monitoring ( Kennzahlen basiert) des im Unternehmen gebundenen Kapitals und der zugehörigen Beschaffungs- und Abverkaufsaktionen zur Verfügung zu haben. Eine höhere Digitalisierung der Lieferketten erlaubt es einem Unternehmen, Risiken zu antizipieren und kritische Optimierungs-entscheidungen viel früher als bisher zu treffen. Der Mitarbeiter nutzt die ihm zur Verfügung stehenden Tools und Systeme beobachtet das gebundene Kapital, interpretiert die Zu-und Abgänge, koordiniert Termine mit Kunden und Lieferanten und eskaliert im Falle einer für das Unternehmen risikobehafteten Situation. Der Mitarbeiter steuert oder koordiniert kleinere Eingriffe in die Lagerprozesse direkt und unterstützt bei der Fachbereich übergreifenden Koordination von Maßnahmen.

Interpretation von Alerts aus Logistiktower und Nutzung von Lösungsmustern nach strukturierten Vorgaben, Festlegen von Schwellwerten

Die im Unternehmen eingesetzte ERP Software ( z. Bsp. SAP, Oracle oder gleichwertig ) sowie in Ergänzung dazu verwendete Supply Chain-Software (z. Bsp. Blue Yonder, SAP, E2, Kinaxis, Jaggaer oder gleichwertig) ermöglicht den Unternehmen ein lokales, regionales oder globales Monitoring Aktionsbasiert aller Lagerbewegungen, Produktions- und Materialfluss- Transaktionen. Die Digitalisierung der Lieferketten erlaubt es einem Unternehmen, Risiken zu antizipieren und Optimierungsentscheidungen viel früher zu treffen als bisher. Der Mitarbeiter nutzt die ihm zur Verfügung stehenden Tools und Systeme beobachtet das gebundene Kapital, interpretiert die Zu-und Abgänge, koordiniert Termine mit Kunden, den Produktionen und den Lieferanten. Er entscheidet im Rahmen seiner Verantwortung und eskaliert im Falle einer für das Unternehmen risikobehafteten Situation. Der Mitarbeiter unterstützt bei die Fachbereiche übergreifenden Koordination von Maßnahmen

Interpretieren, Agieren auf Alerts vom Logistik-Control-Tower, Entwicklung von Lösungsmöglichkeiten

Die im Unternehmen eingesetzte ERP Software ( z. Bsp. SAP, Oracle oder gleichwertig ) sowie in Ergänzung dazu verwendete Supply Chain-Software (z. Bsp. Blue Yonder, SAP, E2, Kinaxis, Jaggaer oder gleichwertig) ermöglicht den Unternehmen ein lokales, regionales oder globales Monitoring Aktionsbasiert aller Lagerbewegungen, Produktions- und Materialfluss- Transaktionen. Die Digitalisierung der Lieferketten erlaubt es einem Unternehmen, Risiken zu antizipieren und kritische Optimierungsentscheidungen viel früher als bisher zu treffen. Der Mitarbeiter erhält kontinuierlich Kennzahlen, sieht über den Control-Tower die Ist-Situation in den Auftrags- und Materialbewegungen und damit zusammenhängende Abweichungsmeldungen (Alerts) . Er simuliert Verläufe und Lösungsoptionen, modelliert Lösungswege und überprüft deren Machbarkeit und Nutzen und wählt in Absprache mit den beteiligten Fachbereichen ( Bsp. Produktion, Vertrieb, Beschaffung) die richtige Lösungsoption aus und unterstützt bei der übergreifenden Koordination von der entschiedenen Maßnahmen.

Data Analytics: Auslesen wichtiger Daten und präzise Interpretation.

Die Datenwelt der Unternehmen ist heterogen und aus vielen unterschiedlichen Quellen gespeist. Unternehmen und Menschen erzeugen heutzutage riesige Mengen an komplexen Daten. Doch nur wer weiß, wie man diese Datenmengen richtig analysiert, findet in ihnen Informationen und Muster, die sich gewinnbringend im Unternehmen einsetzen lassen? Die Mitarbeiter mit der Kompetenz in Data Analytics oder der Kompetenz Data Science erarbeiten in den folgenden 4 Stufen große und komplexe Datenmengen zu für das Unternehmen wertvollen Erkenntnissen – die beschreibende Datenanalyse, die diagnostische Datenanalyse, die vorhersagende Analyse und die vorhersagende Optimierung * . Der Mitarbeiter analysiert Datensätze aus verschiedenen Systemen, wertet diese aus und fasst die Ergebnisse anschaulich und leicht verständlich zusammen. Die Fragestellungen werden entweder vorgegeben, gemeinsam mit dem Management entwickelt oder anhand einer Zielesetzung eigenständig entwickelt. * Angelehnt an „ The AI Hierarchiy of Needs“ von Monica Rogati, 2017

Kostenverständnis über TCO und in "end-to-end"-Prozessen denken

Kürzere Produktlebenszyklen erfordern flexible Prozesse und immer komplexere Arbeitssysteme. Durch die Digitalisierung werden die physischen Vorgänge in Echtzeit im Unternehmen immer transparenter darstellbar. Entscheidungen für Optimierungen und kurzfristigen Neuausrichtungen in den Prozessen und Arbeitssystemen werden durch diese Transparenz möglich. Diese Entscheidungen sind über die Kernprozesse des Unternehmens hinweg zu orchestrien und mit dem größtmöglichen Nutzen zu ger.ingstmöglichen Kosten auszuführen. Führungskräfte müssen deshalb die Kernprozesse einer Unternehmung verstehen, um ein Verständnis über den Ursprung der relevanten Kosten entlang den Prozessketten zu erlangen. Hierbei ist es entscheidend, dass alle wirksamen Kosten erfasst werden und nicht nur die direkten Prozesskosten. Das erfordert, dass Führungskräfte schnittstellenübergreifend agieren sowie Prozesse über alle Bereiche der Unternehmung bzw. entlang des gesamten Produktlebenszyklus erfassen und verstehen.

Grundlegendes Verständnis für digitale Planungstools und Nutzung in der Praxis einfordern

Um eine erhöhte Planungssicherheit zu erzielen und Planungen schneller voranzutreiben ist die Nutzung digitaler Planungstools (z. Bsp. JIRA, Asana, Delmia, timeflex, ifact, workforceplus und vergleichbar) und digitaler Werkzeuge (z.Bsp. 3D-Digitalisierung, Visual Reality(VR) und vergleichbar) unabdingbar. Mit Hilfe dieser Tools können verschiedene Planungsszenarien abgeleitet und bewertet werden. Weiterhin liefern digitale Planungstools nur einen Beitrag zu erfolgreichen Planungen, wenn sie schnittstellenübergreifend genutzt werden und auf einer verlässlichen Planungsbasis aufbauen. Die Abbildung von Scrum-Methodiken sind mit solchen Tools ebenso abbildbar wie Projektplanung, Prozess – und Arbeitsplatzplanung. Somit sind sie als elementarer Prozessbestandteil entsprechend zu implementieren, um die prozessübergreifende Nutzung der Planungstools einzufordern.

Abrufen & Eingabe von Information / Daten in digitale Oberflächen (niederschwellig unterstützt durch ML/KI)

Bedingt durch die Automatisierung in der Logistik ist es für die an- und ungelernten sowie ausgebildeten Mitarbeiter in den logistischen Bereichen zwingend notwendig digitale Anwenderkenntnisse zu besitzen und digitales Instrumentarium z.B. Handheld-Terminals, Scanner, Tablets, Datenbrillen etc. bedienen zu können. Damit verbunden sind die Fähigkeiten der Handhabung in den täglichen Arbeitsabläufen und der Interpretation der Ergebnisse.