Wirtschaftlichkeitsbewertung auf dem Weg zum CPPS - Entwicklung eines ganzheitlichen Ansatzes zur Wirtschaftlichkeitsbewertung mittels Betrachtung von Interdependenzen

Thom Wienbruch, Stefan Leineweber, Simon Fahle und Bernd Kuhlenkötter

Die Digitalisierung der Produktion im Rahmen der Industrie 4.0 erfordert von produzierenden Unternehmen umfangreiche Investitionen in neue Technologien, um im globalen Wettbewerb konkurrenzfähig zu bleiben. Dies stellt die Entscheider in den Unternehmen vor die Herausforderung abzuwägen, welche Schritte auf dem Weg zum digitalisierten Cyber-Physischen Produktionssystem (CPPS) für das jeweilige Unternehmen unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten den größten Nutzen bringen. Aufgrund der rasanten technologischen Entwicklung der letzten Jahre ist die Fülle an neuen technischen Lösungen, die es dabei zu betrachten gilt, enorm angewachsen. Zusätzlich gilt es, die mit der Digitalisierung einhergehenden Veränderungen für die organisatorische Implementierung und die Einbindung des Personals zu berücksichtigen. Nachfolgend wird ein Ansatz vorgestellt, der die Bewertung der Wirtschaftlichkeit von Maßnahmen auf dem Weg zum CPPS durch einen ganzheitlichen Simulationsansatz unterstützt. Aus der Validierung des Simulationsansatzes werden abschließend Rückschlüsse für die Weiterentwicklung des Konzepts gezogen.

In der Produktionsforschung wurden bereits unterschiedliche Ansätze unternommen, um insbesondere KMUs eine Unterstützung bei der Gestaltung ihrer individuellen Entwicklung in Richtung Industrie 4.0 anzubieten. Dies spiegelt sich insbesondere in den zahlreichen Reifegradmodellen wider, die von Forschungseinrichtungen und Beratungsunternehmen entwickelt wurden. Diese bieten einen strukturierten Überblick über verschiedene Elemente von Industrie 4.0. Die Bewertung der Wirtschaftlichkeit wird dabei aber nicht direkt unterstützt, sondern allenfalls als selbstständig durchzuführender Schritt bei der Auswahl konkreter Maßnahmen vorgesehen. Auf dem Niveau eines so abstrakten und allgemeinen Modells eine Bewertung der Wirtschaftlichkeit vorzunehmen, erscheint wenig zielführend [1]. Für konkrete Technologien wäre es noch denkbar, eine Größenordnung der zu erwartenden Kosten für die Anschaffung zu benennen. Für die Dimensionen Organisation und Personal gestaltet sich dies bereits ungleich schwieriger. Beispielsweise lassen sich die Kosten einer Veränderung der organisatorischen Abläufe zur Integration einer neuen Technologie und für die Qualifizierung des Personals zur Anwendung dieser kaum losgelöst vom Anwendungsfall beziffern. Letztlich wird zudem der reale Preis einer Technologie maßgeblich von den individuellen Gegebenheiten im Unternehmen und der Auswahl des Anbieters bestimmt [2].

Dies verdeutlicht den Bedarf an methodischen Ansätzen für eine Bewertung der Wirtschaftlichkeit zur Absicherung von Investitionsentscheidungen auf dem Weg zum CPPS, wie dem im Folgenden vorgestellten, simulationsbasierten Ansatz [3]. Für die Entwicklung des Konzepts wurden zunächst drei Prämissen als Zielgrößen aufgestellt, welche die wesentlichen Aspekte abbilden, die bei der Bestimmung der Wirtschaftlichkeit im Kontext von CPPS berücksichtigt werden sollen. Wie bereits skizziert, müssen für eine brauchbare Bewertung die individuellen Randbedingungen eines Unternehmens berücksichtigt werden, was folglich die erste Prämisse darstellt. Eine ganzheitliche Sichtweise unter Berücksichtigung der vielfältigen Interdependenzen zwischen den Dimensionen Technik, Organisation und Personal gemäß dem soziotechnischen Gestaltungsansatz [4] stellt die zweite Prämisse dar, die bei der Entwicklung des Simulationsansatzes berücksichtigt wurde. Für strategische Entscheidungen wird in der Investitionsrechnung für eine ganzheitliche Bewertung der Wirtschaftlichkeit eine integrierte Betrachtung von monetären und nicht-monetären Faktoren wie dem Nutzen einer Maßnahme empfohlen [5]. Gemäß dem soziotechnischen Ansatz müssen somit auch die durch die Interdependenzen bedingten Folgekosten berücksichtigt werden. Analog gilt dies auch für die Bewertung des Nutzens einer Investition. Da Industrie 4.0 Auswirkungen auf alle drei Dimensionen hat, ergeben sich komplexe Interdependenzen sowohl innerhalb der einzelnen Dimensionen als auch zwischen diesen. Als dritte Prämisse wird daher die Berücksichtigung der Interdependenzen im Kontext der Digitalisierung innerhalb der drei soziotechnischen Dimensionen verfolgt. Um der dritten Prämisse gerecht zu werden, bedarf es eines Werkzeugs, das die komplexen Interdependenzen abbildet und darüber eine tiefergehende Bewertung der Folgekosten und des übergreifenden Nutzens ermöglicht. Außerdem unterliegen Investitionsentscheidungen im Regelfall Restriktionen wie begrenzten finanziellen Mitteln oder limitierten zeitlichen Kapazitäten für die Umsetzung. Damit ergibt sich ein multikriterielles Entscheidungsproblem, für das aber nicht zwingend eine einzige, optimale Lösung vorhanden sein muss. Simulationsmodelle sind ein geeignetes Werkzeug, um solche Probleme zu lösen und kommen zu diesem Zweck beispielsweise in der Fertigungs- und Belegungsplanung zum Einsatz [6]. Als Lösung wurde deshalb die Entwicklung eines Simulationsansatzes verfolgt, der über die Abbildung der Interdependenzen eine ganzheitliche Bewertung von Kosten und Nutzwerten ermöglicht und über die Eingangsgrößen die individuellen Gegebenheiten des Unternehmens berücksichtigt.
 


Bild 1: Darstellung des verwendeten Simulationsalgorithmus (eigene Darstellung).

Beschreibung und Validierung des Simulationsansatzes

Ziel des entwickelten Ansatzes ist es, die Entscheidungsträger im Unternehmen bestmöglich zu unterstützen und nicht, ihnen die strategischen Entscheidungen abzunehmen. Die Simulation ist ein geeignetes Werkzeug, um Entscheidern Transparenz über die zu beachtenden Interdependenzen zu geben. Mittels der Simulation kann der Anwender die bestmögliche Kombination von Alternativen an Industrie 4.0-Maßnahmen ermitteln, um innerhalb der vorliegenden Restriktionen, den größtmöglichen Nutzen für sein Unternehmen zu erzielen.

Im ersten Schritt wurde ein Simulationsansatz mit reduziertem Umfang entwickelt und anhand des im BMBF-Verbundprojekt Adaption entwickelten Industrie 4.0-Reifegradmodells validiert, um die grundsätzliche Umsetzbarkeit einer Simulation von Interdependenzen zu überprüfen und Rückschlüsse auf mögliche Verbesserungen der Modellgestaltung zu ziehen. Im folgenden Abschnitt werden der Aufbau des Simulationsansatzes erläutert und die Ergebnisse der Validierung beschrieben. Das Adaption-Reifegradmodell besteht aus 48 Kriterien, die verschiedene Aspekte von Industrie 4.0 in hierarchisch aufeinander aufbauenden Ausprägungen abbilden [2]. Die Verwendung des Adaption-Reifegradmodells als Simulationsmodell bietet sich an, da es zusätzlich bereits Interdependenzen zwischen den Kriterien und Ausprägungen enthält.

Als Eingangsgröße für die Simulation werden vom Anwender die Restriktionen in Bezug auf die zur Verfügung stehenden finanziellen Mittel für Industrie 4.0-Maßnahmen sowie die Anschaffungskosten für die Realisierung der Maßnahmen (primäre Kostenfaktoren) abgefragt. Die primären Nutzenfaktoren (noch ohne Beachtung der Interdependenzen) werden vom Anwender individuell festgelegt. Sekundäre Kosten- und Nutzenfaktoren, die sich als Folgekosten und erweiterte Nutzwerte durch die Interdependenzen ergeben, wurden noch nicht berücksichtigt.

Für den Aufbau des Simulationsmodells wurden eine Struktur basierend auf Digraphen und Netzwerken (mathematische Beschreibung) und ein ereignisbasierter Simulationsansatz ausgewählt. Dieser spiegelt den realen Hintergrund des Systems mit seinen Elementen, welche um beschränkte Ressourcen konkurrieren, wider. Als Simulationswerkzeug zur Abbildung der Interdependenzen und Umsetzung des Algorithmus wurde MATLAB verwendet. Der Simulationsalgorithmus wurde basierend auf den bekannten Algorithmen „Dijkstra“ und „Breitensuche“ entwickelt [7, 8]. Der in Bild 1 dargestellte Aufbau des Algorithmus bildet die Ausprägungen der Kriterien des Adaption-Reifegradmodells als Knoten ab. Wird ein Knoten ausgewählt, werden die dafür notwendigen Kosten von den vorhandenen Investitionsmitteln abgezogen, gleichzeitig wird dadurch der zugeordnete Nutzwert zum erreichten Gesamtnutzwert summiert. Der Algorithmus verwendet Listen, die iterativ bearbeitet werden, bis alle möglichen Knoten und damit Ausprägungen verwendet, oder die zur Verfügung stehenden Ressourcen aufgebraucht wurden.

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