Wie lässt sich das Beste aus bewährten Methoden und modernen Technologien kombinieren, um maximale Effizienz und Zukunftssicherheit zu gewährleisten?

Diese zentrale Frage stellt sich besonders im Zuge der Herausforderung von Unternehmen ihre Prozesse kontinuierlich zu verbessern, um wettbewerbsfähig zubleiben. Präzise Analysewerkzeuge sind für den Erfolg entscheidend, doch es geht nicht nur darum, die richtigen Methoden anzuwenden. Der wirkliche Fortschritt liegt in der Kombination bewährter Verfahren mit modernen Technologien, um das volle Potenzial der Arbeitsprozesse auszuschöpfen. Nur dieser integrative Ansatz führt zu maximaler Effizienz und Zukunftssicherheit.

Zwei solcher Werkzeuge, die in diesem Zusammenspiel eine wesentliche Rolle spielen, sind Methods-Time Measurement (MTM) und Motion-Mining®. Mit jahrzehntelanger Expertise hat sich die MTM-Methode als bewährter Standard für die Analyse und Optimierung von Arbeitsabläufen etabliert. Doch Motion-Mining® bringt einen neuartigen, digitalen Ansatz in die Welt der Prozessanalyse. Diese Technologie nutzt modernste Sensoren und maschinelles Lernen, um automatisiert, anonymisierte Bewegungsdaten am Arbeitsplatz zu erfassen und auszuwerten. Statt festgelegter Vorgaben analysiert Motion-Mining® die tatsächlichen Bewegungen und Handgriffe der Mitarbeiter:innen, um Optimierungspotenziale präzise zu identifizieren. So können Arbeitsprozesse zielgerichtet verbessert und die Produktivität gesteigert werden.

Durch die systematische Zerlegung von Arbeitsabläufen in ihre Grundbewegungen liefert MTM exakte Daten darüber, wie lange einzelne Tätigkeiten dauern sollten. Diese SOLL-Daten dienen als Benchmark, um Abweichungen vom IST-Zustand aufzudecken und gezielt zu korrigieren. Motion-Mining® wiederum liefert präzise IST-Daten, die die tatsächlichen Arbeitsbedingungen widerspiegeln.

Zusammen bilden beide Methoden eine umfassende Grundlage für das Prozessverständnis: MTM definiert, wie Prozesse idealerweise ablaufen sollten, während Motion-Mining® zeigt, wie sie tatsächlich ablaufen. Die Kombination schafft nicht nur die Möglichkeit, Abweichungen zwischen SOLL- und IST-Zustand präzise zu erkennen, sondern legt auch den Grundstein für fundierte Entscheidungen, die zu echten Verbesserungen führen. Tradition und Innovation gehen hier Hand in Hand, denn traditionelle Vorgehensweisen verschmelzen nahtlos mit modernen Ansätzen. Gemeinsam liefern sie die notwendigen Instrumente, um nicht nur ein tiefes Verständnis der eigenen Arbeitsprozesse zu entwickeln, sondern diese auch langfristig und effizient zu verbessern.

MTM: Ein Überblick über Methods-Time Measurement

MTM ist eine international anerkannte Methode zur Analyse und Optimierung von Arbeitsprozessen. MTM wurde in den 1940er Jahren entwickelt und dient dazu, manuelle Arbeitsabläufe in ihre elementaren Bewegungen zu zerlegen und diesen Standardzeiten zuzuordnen. Ziel ist es, die Effizienz von Arbeitsprozessen zu steigern und gleichzeitig ergonomische Aspekte zu berücksichtigen.

Die Methode basiert auf der Annahme, dass jede manuelle Tätigkeit bei optimaler Ausführung in einer bestimmten Zeiteinheit durchgeführt werden kann. Diese Zeiteinheiten, auch Time Measurement Units (TMU) genannt, ermöglichen es den Unternehmen, genaue SOLL-Daten für verschiedene Arbeitsvorgänge zu definieren.

Die breite Anwendbarkeit ist ein wesentlicher Vorteil von MTM. In der Fertigungsindustrie, z.B. in der Automobilproduktion oder im Maschinenbau, wird MTM eingesetzt, um Montageprozesse zu standardisieren und die Effizienz zu steigern. Auch in der Luft- und Raumfahrt wird MTM eingesetzt, um komplexe Montagevorgänge präziser und effizienter zu gestalten.

Im Bereich Logistik und Distribution hilft MTM, Prozesse wie Kommissionierung, Verpackung und Versand zu optimieren und gleichzeitig ergonomische Arbeitsbedingungen zu gewährleisten.

Kernprinzipien von MTM

• Standardisierte Zeitmessung: MTM bietet eine objektive Grundlage für die Bewertung von Arbeitsabläufen, indem für jede grundlegende Bewegung präzise Zeitvorgaben festgelegt werden.
• Detaillierte Analyse: Die Methode analysiert den Zeitbedarf für jede Tätigkeit und identifiziert so Ineffizienzen, die durch gezielte Verbesserungsmaßnahmen behoben werden können.
• Optimierungspotenzial: Durch die Eliminierung unnötiger Bewegungen und die Verbesserung der Arbeitsmethoden, trägt MTM zur Steigerung der Effizienz und zur Reduzierung von Verschwendung bei.
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Wie IST-Daten durch Motion-Mining® erfasst und bereitgestellt werden

Motion-Mining® ist eine Technologie zur automatisierten Erfassung und Analyse von Bewegungsdaten. Sie ermöglicht Unternehmen einen genauen Einblick in manuelle Arbeitsabläufe, indem sie die Bewegungen von Mitarbeiter:innen und/oder Fahrzeugen misst. Erfasst werden die anonymisierten Shopfloor-Daten mithilfe von Sensorik und ausgewertet mithilfe von Machine-Learning Algorithmen. Die Datenanalyse erfolgt innerhalb der MotionMiners PROCESS INTELLIGENCE und liefert detaillierte Informationen über Arbeitsabläufe hinsichtlich Effizienz und Ergonomie.

Vorteile von Motion-Mining®‍

•  Ganzheitliche Analyse: Motion-Mining® ermöglicht eine umfassende Analyse von Arbeitsabläufen durch präzise IST-Daten. Diese Daten bieten Einblicke in Effizienz- und Ergonomiepotenziale und helfen, gezielte Optimierungen vorzunehmen. Details dazu finden Sie in unserem Technology-Factsheet.
• Datenbasierte Entscheidungen: Die automatisierte Erfassung und Verarbeitung von Bewegungsdaten liefert präzise Ergebnisse, die zur fundierten Entscheidungsfindung für Effizienzsteigerungen beitragen. Erfahren Sie mehr über die Datenanalyse-Methode auf unserer Website.
• Integration und Flexibilität: Die Technologie lässt sich schnell und einfach in bestehende Arbeitsabläufe integrieren, ohne dass eine komplexe IT-Integration erforderlich ist. Darüber hinaus lässt sich Motion-Mining® flexibel an unterschiedliche Arbeitsumgebungen anpassen und für verschiedene Prozesse und Standorte skalieren.
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Hauptgegenstand der Synergie: Die Verknüpfung von IST- und SOLL-Daten

Beide Methoden stellen wie beschrieben unterschiedliche Ansätze zur Analyse und Verbesserung von Arbeitsprozessen dar.

MTM basiert auf der systematischen Messung und Standardisierung von Arbeitszeiten durch die Definition präziser Zeitvorgaben für grundlegende Bewegungsabläufe und konzentriert sich auf die SOLL-Seite, indem Benchmarks und Standards definiert werden, die als Zielvorgaben für effiziente Arbeitsabläufe dienen.

Motion-Mining® hingegen zielt auf die Erfassung und Analyse von IST-Daten ab. Mittels moderner Sensorik und KI-gestützter Analyse liefert Motion-Mining® präzise, aber anonymisierte, Daten über reale Arbeitsabläufe, die zeigen, wie die Arbeit tatsächlich ausgeführt wird und damit eine präzise Bewertung und Optimierung ermöglichen.

Durch den Einsatz von Motion-Mining® zur Erfassung von IST-Bewegungsdaten in Kombination mit Machine-Learning Algorithmen und der MTM-Methode (SOLL-Zeiten) ist es möglich, Arbeitsprozesse detailliert zu analysieren. Durch maschinelles Lernen können Muster und Trends in den Daten erkannt und mit theoretischen SOLL-Zeiten verglichen werden. Diese Methodenkombination schafft eine solide Grundlage für die Bewertung der tatsächlichen Belastungen und der Effizienz, indem sowohl die realen Arbeitsbedingungen als auch die theoretischen Standards berücksichtigt werden.

Synergien

Die Kombination von MTM und Motion-Mining® ist besonders im Bereich der Ergonomie sinnvoll, da die für eine Bewertung mit dem EAWS (Ergonomic Assessment Worksheet) notwendigen Daten durch die Motion-Mining®-Technologie wesentlich präzisiert werden können. Während MTM ergonomische Basisdaten liefert, ermöglicht Motion-Mining® die detaillierte Erfassung spezifischer Bewegungsmuster, wie z.B. die Häufigkeit von Bückbewegungen oder die Verweildauer in ergonomisch ungünstigen Arbeitshöhen. Diese präzisen IST-Daten können dann in die EAWS-Bewertung einfließen, um eine fundierte und umfassendere ergonomische Analyse zu gewährleisten.

Darüber hinaus bietet Motion-Mining® eine wertvolle Unterstützung für die SOLL-Analyse von MTM. Während MTM traditionell Daten aus begrenzten Beobachtungszeiträumen verwendet, ermöglicht Motion-Mining® die kontinuierliche Erfassung über längere Zeiträume. Diese umfassenden IST-Daten, z.B. zu Laufwegen und Bewegungshäufigkeiten, können zur Verfeinerung der Soll-Zeiten herangezogen werden. Dadurch werden nicht nur die Prozesse realistischer abgebildet, sondern auch die abgeleiteten SOLL-Zeiten können präziser angepasst werden, um eine effektive und datenbasierte Prozessoptimierung zu unterstützen.

Insgesamt stellt die Kombination von MTM und Motion-Mining® einen leistungsfähigen Ansatz zur ganzheitlichen Prozessoptimierung dar, der sowohl theoretische als auch praktische Aspekte der Arbeitsanalyse abdeckt. Er bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Arbeitsabläufe genau zu betrachten, zu bewerten und gezielt zu verbessern, um sowohl die Effizienz als auch die Arbeitsbedingungen zu optimieren.

Praxisbeispiel

Ein aktuelles Beispiel für die erfolgreiche Integration von digitalen Bewegungsdaten, Künstlicher Intelligenz (KI) und MTM-Methoden findet sich im aktuellen Projekt der MTM ASSOCIATION e. V. und der MotionMiners GmbH. Im Rahmen einer umfassenden Vorstudie im Auftrag des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales wurde die „letzte Meile“ der Paket- und Verbundzustellung detailliert untersucht.

Im Fokus steht dabei der kritische Abschnitt der Lieferkette, in dem die teilweise über30 kg schweren Pakete in das Zustellfahrzeug geladen und an den Endkunden ausgeliefert werden. Ziel der Studie ist es, eine objektive Datenbasis zu schaffen, die es ermöglicht, Leistungskorridore für die Zusteller zu definieren und die Arbeitsbedingungen unter Berücksichtigung des Arbeitsschutzes nachhaltig zu verbessern.

So wurde das Projekt durchgeführt:

Durch den Einsatz von Motion-Mining® werden die Bewegungsdaten der Zusteller:innen erfasst und analysiert. Algorithmen des maschinellen Lernens verarbeiten diese IST-Daten, um einen genauen Einblick in die tatsächliche Arbeitsbelastung zu erhalten. Mit Hilfe der MTM-Methode werden diese Daten mit definierten SOLL-Zeiten verglichen, wodurch eine genaue Bewertung der Auslastung und Effizienz möglich wird. Diese Kombination aus Echtzeitdaten und standardisierten Zeitvorgaben liefert eine fundierte Grundlage für die Optimierung von Arbeitsprozessen und die Definition realistischer Leistungskorridore.

Relevanz und Übertragbarkeit

Das Projekt hat nicht nur neue Perspektiven auf die Arbeitsbedingungen von Paketzusteller:innen eröffnet, sondern auch gezeigt, wie effektiv die Verknüpfung von IST-Daten und SOLL-Zeiten sein kann. Die Methodik liefert wertvolle Erkenntnisse, die über den Bereich der Paket- und Verbundzustellung hinausgehen. Sie kann auf andere Branchen und industrielle Anwendungen übertragen werden, um auch dort Transparenz zu schaffen und Prozesse zu verbessern.

Auf dem MTM SUMMIT 2024 werden Dr. Sascha Feldhorst und Prof. Dr. Peter Kuhlang die Ergebnisse und die Methodik des Projekts vorstellen und erläutern, wie die innovative Verknüpfung von Bewegungsdaten und MTM-Modellen auch anderen Unternehmen zugutekommen kann.

Hören Sie mehr über die Vorteile der Methode und vertiefende Einblicke in die Praxis im Interview-Podcast im Vorfeld zur Veranstaltung und den gemeinsamen Vortrag. Klicken Sie hier, um den Podcast anzuhören!

Fazit

Die Kombination von MTM und Motion-Mining® bietet Unternehmen leistungsstarke Werkzeuge zur umfassenden Analyse und Optimierung von Arbeitsprozessen. Durch die präzise Erfassung und Auswertung von IST-Daten in Verbindung mit den standardisierten SOLL-Daten von MTM können Unternehmen nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch ihre Arbeitsbedingungen kontinuierlich verbessern. Diese integrierte Methodik ermöglicht es, gezielte Maßnahmen zur Prozessoptimierung zu entwickeln und langfristig nachhaltige Verbesserungen zu erzielen.

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