Schlüsselwort: Datenverfügbarkeit

Die deutsche Automobilwirtschaft ist gekennzeichnet durch eine steigende Variantenvielfalt und sinkende Eigenfertigungstiefe, woraus sich ein komplexes internationales Liefernetzwerk ergibt. Eine Störung dieses Netzwerkes kann zu einer schwierigen Versorgungssituation und Versorgungsengpässen bei gleich mehreren OEMs und zahlreichen Bauteilen führen. Obwohl der Wandel hin zur Elektromobilität aufgrund der veränderten Antriebstechnologien die Komplexität der Fahrzeuge reduziert, erzeugt er gleichzeitig neue Lieferketten mit neuen Risiken: Rohstoffrisiken aufgrund von Materialknappheit, gefährdete Menschenrechte durch ungeeignete Abbauformen in den Minen und Preisschwankungen sowie politische Risiken wie Handelsbeschränkungen. Das Risiko einer Unterversorgung beim OEM kann so exorbitant ansteigen. Daher steht im Folgenden der richtige Umgang mit Lieferproblemen im Fokus. Derzeit ist aufgrund einer unzureichenden Informationsgrundlage hinsichtlich der Datenverfügbarkeit, -qualität und -aktualität einzig eine zeitverzögerte Reaktion möglich. Die schlanke Lagerhaltung sowie die späte Informationsverfügbarkeit reduzieren das Handlungszeitfenster für Manager. Die Auswahl und zeitgerechte Einleitung von Maßnahmen zur Engpassentspannung gestalten sich für den OEM schwierig und können oftmals nicht mehr das gewünschte Ergebnis generieren. Allerdings sind bereits viele Informationen sowie Expertenwissen vorhanden. Das Ziel muss daher eine effektivere Informationsnutzung und Wissensgenerierung sein, was ein geeignetes Wissensmanagement notwendig macht. Die Untersuchung bestehender Wissensmanagementmodelle zeigt, dass deren Verwendung im Engpassmanagement aufgrund der Zeitkritikalität des Praxisproblems nicht optimal ist. Aktuelle Forschungen betrachten die Wissensgenerierung als zeitunabhängig. Dabei ergibt sich die zu untersuchende These, dass die Wissensgenerierung nicht unabhängig vom Einflussfaktor „Zeit“ betrachtet werden kann. Für das Engpassmanagement wird daher eine Assistenzsystemarchitektur entwickelt, die eine zeitliche Optimierung der operativen Tätigkeiten bei Versorgungsrisiken erzielt und damit die zeitlichen Einflussfaktoren auf die Wissensgenerierung aufzeigt. Es entsteht eine Kommunikationsplattform, die fachbereichs- und unternehmensübergreifend vernetzt ist und dabei eine hohe Wissenstransparenz gewährleistet. Besonders die Verknüpfung von internem und externem Wissen sowie die visuelle Aufbereitung desselben stehen dabei im Fokus. Diese Architektur fördert eine Prozessoptimierung, die manuelle und redundante Arbeitsschritte eliminiert. Die anschließende Evaluation des Systems in der Praxis stellt eine hohe Zeit- und damit Kosteneinsparung in Aussicht. Ein Referenzvorgehen zur Entwicklung zeitkritischer Wissensmanagementarchitekturen wird abgeleitet, auf dessen Grundlage die die Zeit beeinflussenden Faktoren identifiziert werden. Sie ermöglichen eine Erweiterung von Wissensmanagementmodellen um die Zeitkomponente. Das entstehende Modell unterstützt die zeitgerechte Wissensgenerierung in Anwendungsfällen wie dem Engpassmanagement und kann für weitere zeitkritische Anwendungsfälle herangezogen werden.