Operative Exzellenz mit dem Modell-Validierungs-Digitalisierungs-Framework freisetzen

Transformation von Betriebsabläufen im Zeitalter der KI

In den schnelllebigen Branchen von heute und der sich rasant entwickelnden, KI-basierten Arbeitswelt geht es bei der Optimierung von Abläufen nicht mehr nur um die Optimierung einzelner Aufgaben. Vielmehr geht es darum, das Verhalten des gesamten Systems zu verstehen. Viele Organisationen stehen vor der Herausforderung, dass ihre Prozesse oft über Tabellenkalkulationen, Dokumente oder voneinander unabhängige Tools verstreut sind. Diese Fragmentierung erschwert es, die Auswirkungen von Änderungen in einem Bereich auf die anderen Bereiche zu erkennen.

Hier kommt das Model–Validate–Digitalise (MVD)-Framework ins Spiel. Es verbindet drei leistungsstarke Elemente – Modellierung, Anforderungsrückverfolgbarkeit und Simulation – um Organisationen dabei zu helfen, intelligentere, schlankere und widerstandsfähigere Abläufe zu gestalten.

Dieser Ansatz kombiniert drei etablierte Technologien: Capella für modellbasiertes Design, ReqIF für den strukturierten Anforderungsaustausch und MATLAB/Simulink für die quantitative Validierung und Simulation.

Schritt 1: Modellierung des tatsächlichen Arbeitsablaufs – mit Capella

Capella ist ein Open-Source-Tool für modellbasierte Systementwicklung (MBSE), das von der Eclipse Foundation entwickelt wurde. Es unterstützt Teams dabei, komplexe Systeme strukturiert, visuell und geschichtet zu beschreiben – von übergeordneten Geschäftsprozessen bis hin zu detaillierten technischen Entwürfen.

Für operative Verbesserungen ist die Operational Architecture-Schicht von Capella besonders leistungsstark. Sie ermöglicht es Organisationen, zu modellieren, wie Geschäfts- oder Entwicklungsprozesse tatsächlich ablaufen – wer was wann tut und wie verschiedene Funktionen interagieren.

Vorteile der Verwendung von Capella

Zu den Vorteilen von Capella gehören unter anderem:

• Klarheit durch Struktur: Capella bietet separate Sichtweisen (operativ, systemisch, logisch, physisch), damit sich die Teams in jeder Phase auf das Wesentliche konzentrieren können.

• Konsistenz und Rückverfolgbarkeit: Jede Aktivität, jeder Austausch und jeder Beteiligte kann miteinander verknüpft werden, wodurch die Transparenz der Entscheidungen gewährleistet wird.

• Zusammenarbeit über Fachgrenzen hinweg: Sie schafft eine gemeinsame visuelle Sprache zwischen Ingenieuren, Managern und Qualitätsexperten – und trägt so dazu bei, die Kluft zwischen Prozess und Produkt zu überbrücken.

  
  

Durch die Modellierung des Ist-Zustands in Capella schaffen Organisationen eine digitale Repräsentation der Realität – eine Ausgangsbasis, von der aus sinnvolle Verbesserungen beginnen können.

Schritt 2: Definition von Einschränkungen und Zielen – mit ReqIF

Sobald die operativen Aktivitäten erfasst sind, müssen sie mit messbaren Anforderungen verknüpft werden. Hier kommt ReqIF (Requirements Interchange Format) zum Einsatz.

ReqIF ist ein offener Standard, der von der Object Management Group (OMG) entwickelt wurde und in der Automobil-, Luft- und Raumfahrt- sowie Softwareindustrie weit verbreitet ist. Er ermöglicht den strukturierten Austausch von Anforderungen und deren Attributen (wie Grenzwerte, Konformitätskriterien oder Leistungsziele) zwischen verschiedenen Tools und Teams.

Vorteile von ReqIF

Die Verwendung von ReqIF innerhalb des MVD-Frameworks ermöglicht Ihnen Folgendes:

• Ordnen Sie jeder operativen Tätigkeit direkt Grenzwerte und Leistungsziele zu (z. B. Zeitvorgaben, Qualitätsschwellen oder Ressourcenkapazitäten).

• Gewährleisten Sie die bidirektionale Rückverfolgbarkeit – so stellen Sie sicher, dass jeder Arbeitsschritt einer Anforderung oder Vorschrift entspricht.

• Unterstützung von Compliance und Audits – da Einschränkungen und Annahmen in einem transparenten, maschinenlesbaren Format gespeichert werden.

  
  

Im Wesentlichen verbindet ReqIF das „Wie“ (den operativen Prozess) mit dem „Warum“ (der Anforderung). Es bildet die Brücke zwischen Geschäftsabsicht und technischer Umsetzung.

Schritt 3: Validierung und Simulation – mit MATLAB/Simulink

Sobald Prozesse und Randbedingungen modelliert sind, stellt sich die Frage: Wie verhält sich dieses System unter Druck? Hier kommen MATLAB und Simulink ins Spiel.

Diese Werkzeuge sind Industriestandards für Simulation, Analyse und algorithmische Modellierung und werden in allen Ingenieurdisziplinen eingesetzt – von der Automobil- und Luftfahrtindustrie bis hin zu Logistik und Fertigung.

Funktionen von MATLAB/Simulink

Im Rahmen des MVD-Modells ermöglichen sie uns Folgendes:

• Simulieren Sie Prozessdynamiken wie Wartezeiten, Warteschlangenlängen und Ressourcenauslastung.

• Untersuchen Sie „Was-wäre-wenn“-Szenarien – wie sich kleine Änderungen der Parameter auf die Gesamtleistung des Systems auswirken.

• Verbesserungen lassen sich vor der Implementierung quantifizieren , beispielsweise durch Kennzahlen wie Durchsatz, Durchlaufzeit oder Servicelevel.

  
  

Durch die Übertragung des modellierten Prozesses in ein Simulationsmodell erhalten Organisationen eine sichere, datengestützte Umgebung, um Hypothesen zu testen, Änderungen zu validieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Schritt 4: Iterative Verbesserung hin zu einem optimierten System

Sobald Simulationsergebnisse Engpässe oder Ineffizienzen aufzeigen, werden Verbesserungen in das System integriert – beispielsweise die Automatisierung bestimmter Schritte, die Umverteilung von Ressourcen oder die Neuordnung von Prozessabläufen. Das optimierte Modell wird in einer weiteren Simulationsrunde validiert, wodurch ein geschlossener Verbesserungsprozess entsteht. Im Laufe der Zeit entwickelt sich so ein digital verifizierter Betriebsplan, der sich mit dem Unternehmen weiterentwickelt.

Warum dieser Ansatz zu Ergebnissen führt

Durch die Kombination von Capella, ReqIF und MATLAB/Simulink im Rahmen des MVD-Frameworks profitieren Organisationen von folgenden Vorteilen:

1. Vollständige Transparenz: Klare Modellierung der Wechselwirkungen zwischen Aktivitäten, Ressourcen und Einschränkungen.

2. Nachvollziehbare Anforderungen: Jeder Prozessschritt ist mit messbaren Konformitäts- und Leistungskriterien verknüpft.

3. Prädiktive Validierung: Simulationsbasierte Erkenntnisse darüber, wie sich Änderungen auf die Ergebnisse auswirken werden, bevor sie implementiert werden.

4. Reduziertes Risiko: Entscheidungen, die auf quantitativen Daten statt auf Annahmen basieren.

5. Kontinuierliche Verbesserung: Ein feedbackorientierter Prozess, der sich an die Weiterentwicklung von Systemen und Märkten anpasst.

   
   

Anwendungen der MVD in der Praxis

Das MVD-Framework ist nicht nur theoretisch, sondern findet in verschiedenen Branchen praktische Anwendung. Beispielsweise können Teams in der Automobilindustrie es nutzen, um Produktionslinien zu optimieren und sicherzustellen, dass jedes Teil den Qualitätsstandards entspricht und gleichzeitig die Ressourcennutzung optimiert wird. In der Luft- und Raumfahrt kann es bei der Entwicklung von Systemen helfen, die strenge Sicherheitsvorschriften erfüllen und gleichzeitig effizient sind.

Fallstudie: Automobilindustrie

Stellen Sie sich einen Automobilhersteller vor, der mit Produktionsverzögerungen zu kämpfen hat. Durch die Implementierung des MVD-Frameworks modelliert er seine Montageprozesse mit Capella. Er identifiziert Engpässe, definiert Leistungsziele mit ReqIF und simuliert verschiedene Szenarien mit MATLAB/Simulink. Das Ergebnis? Eine effizientere Montagelinie, die Produktionszeit und -kosten reduziert.

Abschließender Gedanke

Jedes dieser Tools – Capella, ReqIF und MATLAB/Simulink – ist für sich genommen leistungsstark. Doch in Kombination mit dem MVD-Framework entsteht etwas weitaus Wertvolleres: ein lebendiges Modell der Abläufe in Ihrem Unternehmen, das lernfähig ist, sich anpasst und sich im Laufe der Zeit verbessert.

Bei MoloMolo Tech ist es unsere Mission, diese Integration zugänglich und umsetzbar zu machen. Wir helfen Unternehmen, über die reine Dokumentation hinauszugehen und eine validierte, datengestützte Transformation zu erreichen, bei der jede Prozessverbesserung auf messbaren Erkenntnissen basiert.

Sind Sie in diesem sich rasant verändernden Umfeld bereit für intelligentere Arbeitsweisen? Lassen Sie uns Ihre Abläufe gemeinsam transformieren!