Im Labor und in der Qualitätssicherung werden immer mehr Daten aus unterschiedlichen Quellen verwendet, die meistens nicht miteinander vernetzt sind. Außerdem agieren Qualitäts-Labore innerhalb vieler Unternehmen global mit Service-Laboren sowie Zulieferern und Kunden, deren Anzahl mit der Zeit zunimmt. Infolgedessen werden große Mengen an Labor- und Musterdaten auch vermehrt über Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg ausgetauscht. Zunehmend soll die Produktsicherheit vom Rohstofflieferanten bis zum Konsumenten transparent und einfach nachvollziehbar sichergestellt werden.

Prozess-Darstellung der einzelnen Betrachtungsweisen mit der individuellen Prozess-Wahrnehmung und für die Ausgangslage die Prozess-Realität. Der optimierte Ziel-Prozess dient dann als Vorlage zur Digitalisierung. © Krügel & Partner

Durch einfache Kennzahlen wie Probendurchlauf, Liegezeiten oder den Ergebnissen aus sog. Multimoment-Analysen können halb-quantitative Leistungsparameter definiert werden, die als Ausgangslage für die Optimierung und Gradmesser für die Leistungs- sowie Wertschöpfungs-Potenziale dienen können.

Optimierungspotenziale erkennen

Ein modernes, flexibles und komplett integrierbares LIMS sollte die wichtigsten Qualitäts-Prozesse digital abbilden sowie dabei unterstützen, wiederkehrende Tätigkeiten zu automatisieren. Dabei sollen die drei Segmente Produkt-fokussierte Tätigkeiten, Prozess-Überwachung und Leistungsparameter individuell voneinander digitalisiert werden können. © 1LIMS

Viele Medienbrüche im Qualitätsmanagement führen zu mehr potenziellen Fehlerquellen. Außerdem konnte mittels zahlreicher durchgeführter Multimoment-Analysen festgestellt werden, dass rund 30 % und teilweise auch mehr Zeit in den Qualitätslaboren für die Verwaltung und Aufbereitung von Daten aufgewendet wird – was nicht-wertschöpfende Zeit ist. Durch weitere Analysen aus dem „Lean-Six-Sigma-Baukasten“ können Prozesse auf ihre Effizienz und Effektivität geprüft werden, so zum Beispiel durch eine Wertstromanalyse oder eine einfache SIPOC (Supplier, Inputs, Process, Outputs, Customer)-Top-Level-Prozessdarstellung. Dadurch können qualitätsrelevante Prozesse realitätsgetreu beschrieben, Flaschenhälse detektiert, potenzielle Fehlerquellen eruiert und aktuelle Prozesszeiten bestimmt werden. Diese und weitere Daten dienen als Basis für eine Anforderungsanalyse, resp. Lastenheft für die zukünftige Digitalisierung einer Qualitätssicherung, da daraus die Priorisierung und der nötige Aktionsplan mit Meilensteinen für eine erfolgreiche Umsetzung definiert werden kann. Durch vorgängige Prozessoptimierung mit einer folgenden Digitalisierung wird die größte Wirkung zur Wertsteigerung für interne und externe Kunden generiert. Denn die digitalisierten Prozesse müssen nicht nur effizient sein, sondern sollen auch noch die nötige Effektivität bringen.

Software-Implementierung

Nachdem die Prozesse analysiert und wenn möglich optimiert wurden, folgt als nächster Schritt die Implementierung einer Qualitäts-Software, die aufgrund der Anforderungsanalyse bestmöglich auf die internen Prozesse angepasst ist.

Labor-Informations- und Management-Systeme sollen nicht nur alle Qualitätsdaten zentral verwalten, sondern auch flexibel sein für Änderungen in Bezug auf Anforderungen und Kundenbedürfnisse. Auch sollten weitere Funktionen einfach und schnell hinzugefügt werden können. © 1LIMS

Moderne LIMS-Lösungen mit einer modularen und flexiblen Software-Architektur sind geeignet, um durch die bereits definierten Nutzer-Anforderungen und Kundenbedürfnisse in relativ kurzer Zeit – ohne oder mit einem geringen Programmieraufwand – das Labor-System individuell anzupassen. So wird eine flexible Qualitäts-Applikation über die angepassten Prozesse gelegt und nur noch die nötige Integration zur Drittsoftware (ERP, Geräte) erstellt sowie die externen Schnittstellen zu Service-Laboren freigeschaltet. Zusätzlich ist es mit modernen Labordaten-Plattformen möglich, für Zulieferer und Kunden einen eigenen Webservice zur Verfügung zu stellen, der es ermöglicht, Aufträge zu erfassen oder Analyse-Resultate sowie Prüfberichte abzurufen. Durch die Vernetzung der heterogenen Datenquellen im Qualitätsmanagement erhöht sich die System-Komplexität sehr. Damit verknüpft ist auch die Möglichkeit, durch eine smarte Datenmanagement-Lösung, auf Basis der retrospektiven und aktuellen Daten, langfristig bessere Entscheidungen zu treffen. Die Verantwortlichen der Qualitätskontrolle könnten so Analysenpläne optimieren und die Wertschöpfung steigern.

Wiederkehrende Tätigkeiten können im vierten Schritt automatisiert und durch die zuvor definierten Key-Performance-Indicators (KPIs) entlang der gesamten Wertschöpfungskette digital abgebildet und kontinuierlich überwacht werden. Ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess (KVP) im Bereich Qualität kann implementiert werden, der mit einer flexiblen Qualitäts-Lösung komplett transparent und zentral verwaltet werden kann.

Zusammenfassung

Das 4-Schritte-Modell für eine wertsteigernde Digitalisierung und Automatisierung – 1. Analysieren, 2. Optimieren, 3. Digitalisieren, 4. Automatisieren – nach „Lean Six Sigma“ wurde von 1LIMS in Zusammenarbeit mit Spezialisten von Krügel & Partner entwickelt und in verschiedensten Industriebetrieben bereits erfolgreich angewendet und umgesetzt. Durch die Einbeziehung der Prozesse mit Betrachtung der Wertschöpfung im Zuge einer Digitalisierung können sozusagen Hebel im Bereich Prozess-Effektivität als auch im Bereich Automations-Effizienz installiert werden, um die digitale Transformation langfristig auszulegen.

AUTOR
Philipp Osterwalder
CEO und Co-Founder
1LIMS by modeso ventures AG, CH-Zürich
Tel. 0041 (0)76 430 69 70
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1LIMS auf der Future Labs Live am 7.-8. Juni 2022 in Basel: Stand Nr.: 111.