In einer Geschäftswelt, die von Datenflut und Zeitdruck geprägt ist, steht das Management oft vor der Herausforderung, aus einer Vielzahl von Themen die wesentlichen herauszufiltern. Es gilt, das Signal in all dem Lärm zu finden, also aus dem ständigen Strom von Informationen die zu identifizieren, die für Entscheidungen und Prozesse wirklich relevant sind. Diese Fähigkeit, Wichtiges von Unwichtigem zu trennen, ist entscheidend, um effektiv und zielgerichtet handeln zu können. In diesem Kontext spielen sowohl strukturierte Informationsaufbereitung für den Menschen als auch fortschrittliche Algorithmen aus der technologischen Perspektive eine Rolle. Sie ermöglichen es, Prioritäten klar zu setzen und sicherzustellen, dass das Management seine Aufmerksamkeit auf die Themen lenkt, die den größten Einfluss auf die Unternehmensleistung haben. Im Folgenden wird gezeigt, wie oee.ai durch den Einsatz von Visualisierungen und Algorithmen dabei hilft, die bedeutendsten Informationen zu identifizieren und die Entscheidungsfindung im Management zu optimieren.
Pyramidenprinzip: Strukturierung für Klarheit und Effizienz durch Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge
Das Pyramidenprinzip, entwickelt von Barbara Minto während ihrer Zeit bei McKinsey, ist eine Methode zur Strukturierung von Informationen, die darauf abzielt, Komplexität zu reduzieren und Klarheit in der Kommunikation zu schaffen. Kern des Prinzips ist es, Informationen hierarchisch anzuordnen, wobei die wichtigsten und übergeordneten Punkte zuerst dargestellt werden. Dieser Ansatz folgt einer Pyramidenstruktur: An der Spitze steht die Kernaussage oder die Hauptbotschaft, gefolgt von unterstützenden Argumenten oder Daten mit steigendem Detailgrad. Diese Art der Informationsaufbereitung ist besonders effektiv im Management, da sie es Führungskräften ermöglicht, schnell die Essenz eines Themas zu erfassen, ohne sich in Details zu verlieren. Durch die Anwendung des Pyramidenprinzips können komplexe Informationen in eine klare, logische und leicht verständliche Form gebracht werden, was die Entscheidungsfindung erheblich erleichtert und beschleunigt.
Algorithmen: Direkt zum Ziel auf Basis von Daten
Der entgegengesetzte Ansatz wird als wissenschaftlicher Trichter bezeichnet, bei dem alle Details kommuniziert und präsentiert werden, bis man zur Kernaussage kommt. Was für wissenschaftliche Arbeiten angemessen sein mag, ist in der täglichen Praxis des operativen Managements für den Menschen nicht praktikabel – sich erst alle Details ansehen, bevor man zu einer Entscheidung kommt. Man kann sich jedoch bei der Priorisierung von Aktivitäten weitgehend durch Algorithmen unterstützen lassen. Diese beginnen bildlich auf der untersten Datenebene mit der Analyse und konsolidieren die gewonnenen Erkenntnisse schrittweise nach oben hoch. Diese Art der Analytik kann mit oee.ai vollständig automatisiert werden. Der Algorithmus kann dabei die Konsolidierungsschritte transparent machen, muss es aber nicht.
Priorisierungsmethoden für das Management der Produktion
Griffig kann das Pyramidenprinzip als “1:3:10”-Ansatz bezeichnet werden. Hierbei wird die Entscheidungsfindung zeitlich strukturiert: In einer Sekunde wird der Prozessstatus erfasst, in drei Sekunden werden Trends identifiziert und mit zehn Sekunden Aufmerksamkeit werden Ursachen visualisiert, um nachfolgend in die Problemanalyse und Identifikation von Aktivitäten einzusteigen. Dieses Vorgehen wurde beispielhaft auf LinkedIn vorgestellt. In oee.ai werden dazu die entsprechenden Widgets so konfiguriert, dass die Informationen in der nötigen Reihenfolge präsentiert werden.
Alternativ dazu kann in oee.ai eine algorithmische Priorisierung zum Einsatz kommen. Durch spezialisierte Algorithmen identifiziert oee.ai die bedeutendsten Verluste oder Anomalien aus dem umfangreichen Datenstrom der Anlagen und weist per Notifikation aktiv auf Handlungsbedarf hin. Die Priorisierung, die beim “1:3:10”-Ansatz mit optischer Führung durch den Menschen vorgenommen wird, wird in diesem Fall durch einen Algorithmus ausgeführt und kann unabhängig von Shopfloor Management kommuniziert werden. Der Algorithmus kann den Entscheidungsweg ebenfalls transparent machen, muss es aber nicht.
Fokussierung priorisierter Themen im Shopfloor Management
Die im Rahmen des Shopfloor Managements besprochenen priorisierten Themen sind von entscheidender Bedeutung für die operative Effizienz eines Unternehmens. Durch die Priorisierung der Themen, sei es durch visuelle Dashboard-Konfiguration oder algorithmische Analyse, kann das Shopfloor Management sich auf die wichtigsten und dringendsten Angelegenheiten konzentrieren.
In der Praxis bedeutet dies, dass die Shopfloor-Meetings fokussierter und zielorientierter ablaufen. Statt Zeit mit der Durchsicht von weniger relevanten Daten zu verbringen, können sich die Teilnehmer auf die kritischsten Punkte konzentrieren, die den größten Einfluss auf die Produktionsleistung und -qualität haben. Dies ermöglicht es dem Management und den Teams, schnell auf Veränderungen oder Herausforderungen zu reagieren, effektive Lösungsstrategien zu entwickeln und somit die operative Leistungsfähigkeit kontinuierlich zu verbessern.
Die Nutzung priorisierter Informationen im Shopfloor Management führt zu einer verbesserten Entscheidungsfindung, optimierten Prozessen und letztendlich zu einer Steigerung der Gesamteffizienz des Unternehmens.
Fazit
In einer datengetriebenen Geschäftswelt ist die Fähigkeit, relevante Informationen effizient zu filtern und zu priorisieren, von entscheidender Bedeutung. Zwei Methoden der Priorisierung – visuelle Dashboard-Konfiguration und algorithmische Analyse – optimieren die Informationsaufbereitung, -priorisierung und final die Entscheidungsfindung. Die Anwendung dieser priorisierten Informationen im Shopfloor Management verbessert die operative Effizienz, erleichtert die schnelle Reaktion auf betriebliche Herausforderungen und fördert somit die Gesamtleistung des Unternehmens.
Beide Methoden bemühen sich um das Signal im Datenlärm und ermöglichen es dem Management, sich auf die wesentlichen Sachverhalte zu konzentrieren.
Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann melden Sie sich gerne bei uns unter info@oee.ai.
Autor: Linus Steinbeck