Bild: Jolyon Troscianko

Wie in vielen anderen Bereichen, ist die Digitalisierung oft ein offenes/unterrepräsentiertes Thema
in der Forschung & Entwicklung von Hightech-Produktionsprozessen. Dies verursacht sowohl
in kleinen als auch in großen Ingenieurabteilungen viele Reibungsverluste in der Kommunikation
und Koordination. Ein wesentliches Hindernis ist das fehlende organisationsweite Wissensmanagement.
Die Einführung eines Process Development Execution Systems (PDES) kann das
Wissensmanagement deutlich verbessern und die interne Kommunikation und Koordination erleichtern.

Der Kunde dieser Anwendungsfallstudie ist ein kleines Unternehmen im Bereich der Entwicklung
von Graphentechnologie mit mehreren Forschungsstandorten in einigen wenigen Ländern.
Historisch gesehen ist das Unternehmen aus der Grundlagenforschung hervorgegangen und vermarktet
diese Forschungsergebnisse. Ihr derzeitiges Geschäftsmodell basiert auf der Produktion
und dem Verkauf von funktionalen Graphen-Komponenten.

Die Ausgangslage: Chaos als Innovationsbremse

In der Forschung und Entwicklung wurden große Datenmengen gesammelt, die jedoch meist unstrukturiert
als Daten in Laborbüchern, Excel-Tabellen und Dateien mit unterschiedlichen Strukturierungen
auf Dateiservern gespeichert wurden. Die Art der Datenerhebung, -strukturierung und -ablage
variierte dabei oft von Projekt-zu-Projekt, von Mitarbeiter-zu-Mitarbeiter, etc. Unter dem Strich „ertrank“
die Forschung und Entwicklung quasi in Daten. Dennoch wurden Informationen kaum extrahiert
und das Wiederauffinden von Daten, Informationen und Wissen war extrem schwierig – besonders
durch die Verteilung über mehrere Standorte.

Projektziel: Mehr Struktur, mehr Wissen

Die Aufgabe bestand darin, eine effektives Daten- und Informationsmanagement für die Forschung
und Entwicklung aufzubauen und für die standortübergreifende Koordination zu etablieren. Darauf
aufbauend sollte ein Wissensmanagement für den F&E Bereich geschaffen werden, um dem Leitmotto
„Wenn Firma A nur alles Wissen nutzen könnte, was ihre Mitarbeiter zusammengenommen
alles wissen“ Rechnung zu tragen. Dazu war es notwendig, einen Strukturierungsansatz für die volatile,
sich ständig neu erfindende Forscher*innengemeinschaft zu finden, der Transparenz in das
existierende Fertigungswissen, die technologischen Möglichkeiten, den aktuellen Stand der Projekte,
etc. bringt.

Schnelle Quick-Wins und langfristiges Ziel

In einem ersten Schritt wurde eine Standortbestimmung aller Entwicklungszentren durchgeführt. Dabei
wurde detailliert erhoben, welche Daten, Informationen und Wissen an welchen Stellen bereits
digital vorliegen und in welcher Strukturierung diese abgelegt wurden. Daraus wurde die minimalinvasivste,
vereinheitlichte zukünftige Strukturierung abgeleitet, mit allen Beteiligten diskutiert und nach einigen Änderungen von allen Parteien verabschiedet.

In der Folge wurde eine Instanz des XperiDesk Process Development Execution System (PDES)
als Software as a Service (SaaS) in der Cloud eingerichtet und durch verschiedene Sicherheitsmaßnahmen
abgesichert. Dieses System dient als zukünftige Plattform für die Digitalisierung des
Informations- und Wissensmanagements. Der Grund für die Entscheidung zu Gunsten einer SaaSBereitstellung
anstelle einer Vor-Ort-Bereitstellung war die einfachere Integration mehrerer Standorte,
sowie die begrenzten Ressourcen des Kunden für die Wartung der eigenen IT-Ressourcen.

In einem nächsten Schritt kamen die XperiDesk-Importmechanismen zum Zusammenführen von
Daten aus verschiedenen Quellen ins Spiel. Abbildung 2 stellt die Architektur des Systems und seine
Importmodule dar. Sie zeigt, wie die Module Daten aus verschiedenen Quellen beziehen, strukturieren
und selektiv in verschiedene Datenanalysetools und -formate exportieren können. Das Modul
XperiEIC wurde eingerichtet, um Parameterdaten aus Text- und Excel-Dateien verschiedener Strukturierungen
zu extrahieren und zu strukturieren. Darüber hinaus wurde XperiFLC so konfiguriert, dass
es alle Rohdatendateien aus der Fertigung und der Messtechnik importiert, die sich auf verschiedenen
Servern und Dateisystemen befinden. Alle importierten Daten wurden, zusammen mit Ihrem
gesamten Kontext, in die zuvor vereinbarte Struktur eines semantischen Netzwerkes eingefügt. Dadurch
erhalten das Management und die Ingenieure*innen einen viel besseren Überblick über den
aktuellen Status der verschiedenen Entwicklungsprojekte und können viel einfacher auf das extrahierte
Wissen aus den Experimenten zugreifen.

Danach wurde ein Projekt für Veränderungsmanagement und Organisationsentwicklung ins Leben
gerufen, um das Buy-in zu schaffen und den Mehrwert der neuen Strukturen und der neu gewonnen
Übersicht zu etablieren. Das wesentliche Ziel bestand darin sicherzustellen, dass das Leben der
Forscher, trotz der notwendigen Änderungen in der Arbeitsmethodik, langfristig effizienter und effektiver
wird. Zusätzlich sollten mentale Hürden durch erste Quick Wins beseitigt werden. Regelmäßige
Frage-Antwort-Runden, die Überwachung der Nutzung für eine nachhaltige Umstellung der Arbeitsumgebung
auf das neue Tool, die Unterstützung des Auftraggebers beim Betrieb der Plattform und
eine ständige Nachqualifizierung der (neuen) Mitarbeiter rundeten die Einführung ab. Diese Maßnahmen
waren ein wesentlicher Bestandteil dieser effektiven Digitalisierungsmaßnahme in Forschung
und Entwicklung.

Mehrwert für die Mitarbeiter:

Der Mehrwert für die Mitarbeiterinnen ergibt sich aus vielfältigen Vereinfachungen im Arbeitsalltag. Die wichtigsten Verbesserungen sind:
• Die regelmäßige Berichterstattung wurde stark vereinfacht und effizienter gestaltet, da die Erstellung von Berichten auf der Grundlage aktueller Daten nur noch einen Knopfdruck erfordert. Es ist keine manuelle Erfassung und Neuanordnung von Daten mehr erforderlich.
• Der Zugang zu Informationen und Wissen der Kollegeninnen, etwa 20 Ingenieurinnen an mehreren Standorten, wurde stark vereinfacht und erheblich beschleunigt, speziell in den Fällen, in denen Kollegeninnen nicht zeitnah verfügbar waren.
• Lästige Aufgaben der Datensammlung und strukturierten Ablage wurden durch die XperiDesk-
Importfunktionen komplett automatisiert. Durch diese Automatisierung wurde viel Zeit gewonnen,
so dass sich die Ingenieure*innen nun auf die kreativen Aufgaben konzentrieren können.

Mehrwert für das Unternehmen:

• eine 20%ige Steigerung der Effektivität und Effizienz von Forschungs- & Entwicklungsprojekten.
Mehrere Verbesserungen führten gemeinsam zu diesen Effizienzgewinnen. Der überwiegende
Teil ergibt sich aus der Vermeidung der Wiederholung von Experimenten, die zuvor,
manchmal an einem anderen Ort, doppelt durchgeführt wurden. Ein weiterer bedeutender Beitrag
zu den Verbesserungen ergab sich aus der Abschaffung der manuellen Datenerfassung
und -anordnung.
• eine deutliche Steigerung der Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiterinnen. Dies war ein Ergebnis der Entlastung der Ingenieureinnen von unkreativen Aufgaben wie der manuellen Datenerfassung
und manuellen Einordnung in Strukturen und der manuelle Vorbereitung der Daten für die
Datenanalyse.
• die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Standorten wurde erheblich
verbessert. Die Informationsplattform XperiDesk stellt jederzeit aktuelle Informationen
und Wissen sowie alle detaillierten Hintergrunddaten zur Verfügung. Dieses zentralisierte,
ganzheitliche Informationsnetzwerk erleichtert die Synchronisation zwischen den Standorten
und ermöglicht einen schnellen Zugriff auf gewünschte Informationen, anstatt sich auf die
direkte Kommunikation zwischen den Ingenieureninnen in verschiedenen Zeitzonen zu verlassen.
• Vermeidung einer Großzahl der vormals, durch schlechte Kommunikation, doppelt durchgeführten Experimente.
• erheblich reduzierter Wissensverlust bei Fluktuation von Mitarbeiterinnen.