AKIEM Technik Germany GmbH & Co. KG

AKIEM ist europäischer Marktführer als Lieferant schlüsselfertiger Lösungen zur Bereitstellung von Lokomotiven und Reisezügen. Mit 320 Fachleuten aus der Industrie, dem Eisenbahnsektor, aus Logistik oder Finanzwesen steht das Unternehmen überall in Europa Betreibern und Akteuren des Güter- und Reisezugverkehrs jederzeit zu 100 % zur Seite.

Herausforderung

Die AKIEM Technik GmbH wollte zum einen grundsätzlich Optimierungspotenziale ihrer Prozesse aufdecken, visualisieren und quantifizieren können. Darüber hinaus unterliegt die Instandhaltung in der Schienenverkehrsindustrie den Richtlinien der Entity in Charge of Maintenance (ECM), sodass Auditkonformität hier ein weiterer wichtiger Aspekt war. Eine detaillierte IST-Prozessaufnahme und -Analyse waren erforderlich, um Prozesstransparenz zu erreichen und daraus Maßnahmen für die Prozessoptimierung ableiten zu können.

Vor allem im Prozess des Auftragsmanagements, abgebildet in IBM Maximo, waren Schwachstellen erkannt worden, denen man auf den Grund gehen wollte. Engpässe und Verzögerungen waren zwar bekannt, konnten jedoch nicht quantifiziert und hinsichtlich ihrer Auswirkungen bewertet werden. Zudem fehlte der Überblick darüber, in welchem Ausmaß und Detailgrad der IST-Prozess vom Soll-Prozess abwich.

Lösung

Process Mining ist eine innovative Technologie, die Unternehmen hilft, ihre Geschäftsprozesse präzise zu verstehen und zu verbessern. Sie analysiert und visualisiert die Daten, die in IT-Systemen gespeichert sind, um einen detaillierten Überblick über tatsächliche Arbeitsabläufe, Schwachstellen, Ineffizienzen und Verzögerungen zu erhalten. Da die SVA-Spezialisten AKIEM bereits zuvor bei der Digitalisierung der Instandhaltung unterstützt und oft auch Optimierungsmöglichkeiten aufgedeckt haben, war auch hier ihre Expertise gefragt. Mit einem Proof of Concept (PoC) zu „Process Mining trifft auf IBM Maximo“ sollte das Potenzial von Process Mining für die Optimierung des Maximo-Instandhaltungsprozesses gezeigt werden.

Im Fokus stand hierbei zunächst eine standardisierte ETL-Pipeline, eine wichtige Komponente bei der datengestützten Erfassung von Prozessen. Durch den von SVA entwickelten Process Mining Accelerator, welcher eine solche standardisierte ETL-Pipeline liefert, konnte die Projektzeit um 80 % reduziert werden. Im Normalfall müssen zu Projektbeginn die Daten von den Quellsystemen in die Analyseumgebung IBM Process Mining übertragen werden. Dabei steht E (Extract) für das Extrahieren der Daten aus den Datenbanken, T (Transform) für die Anpassung der Datentypen, Datenformate etc., und L (Load) für das Laden der transformierten Daten in die Analyseumgebung. Diese drei Schritte konnten für bestimmte Szenarien standardisiert und in Folge automatisiert werden, was zu einer deutlichen Ersparnis des Projektumfangs führt.

Im PoC konnte gezeigt werden, wie Process Mining bei AKIEM die Identifizierung der Engpässe, Prozessfehler, Mehraufwände und Doppelarbeiten ermöglicht sowie durch eine Root-Cause-Analyse anhand von mathematischen Korrelationen die wichtigsten Ursachen der Probleme diagnostiziert. Eine sehr detaillierte Visualisierung von IST-Prozessen mit Abweichungen und kritischen Prozessabläufen sorgt für Prozesstransparenz, mit Hilfe von Filtern und angepassten KPIs können Prozesse individuell analysiert werden. Anhand des von SVA entwickelten Conformance-Dashboards ermöglicht Process Mining zudem den Vergleich des IST-Prozesses mit dem Soll-Prozess und zeigt, wie konform die Prozesse über die Zeit laufen. Die Dashboards sind anpassbar, wodurch viele unterschiedliche Sichten individualisiert analysiert werden können. Der Implementierung von IBM Process Mining stand nach dem PoC nichts im Weg.

Fazit

Die direkte und sehr gute Kommunikation zwischen SVA-Experten und dem AKIEM-Team hat schon zwei Wochen nach Projektstart zu ersten Ergebnissen geführt. So führte die erfolgreiche Teamarbeit auf beiden Seiten zu großem Engagement in allen Projektphasen. Beratung, technische Umsetzung und Auswertung wurden maßgeblich von SVA geleistet. Die Lösung verbessert nun nicht den Prozess selbst, sondern dient als datengestützte Grundlage und Werkzeug für nachfolgende Optimierungsmaßnahmen, für automatisierte Aktionen und die Kontrolle über deren Umsetzung. Für AKIEM ermöglicht Process Mining, fundierte Entscheidungen zu treffen und Prozesse kontinuierlich zu optimieren.