Lokale Optimierung

Bild: Miso Robotics

Zuerst klingt die Geschichte aus der USA Today reichlich skurril: Cali Burger (eine amerikanische Fast Food-Kette) hatte in einer Filiale einen Roboter namens "Flippy" installiert, der in der Lage sein sollte die unglaubliche Menge von 2000 Stück Burgerfleisch pro Tag zu grillen. Nach gerade zwei Tagen war das Experiment aber bereits vorbei und Flippy wurde wieder durch Menschen ersetzt. Was war passiert?

Anders als man denken könnte war nicht der Roboter selbst das Problem, zumindest nicht direkt. Er tat genau das was er sollte, nämlich im Akkord Fleisch grillen. Das Problem war seine Zusammenarbeit mit den menschlichen Kollegen: zum einen konnten die mit der Arbeitsgeschwindigkeit nicht mithalten, zum anderen funktionierten die Übergaben nicht richtig - es gelang häufig nicht, das Fleisch dort bereitzuhalten oder abzuholen wo Flippy es benötigt hätte. Um wieder funktionierende Abläufe zu haben mussten erneut Menschen an die Bratfläche.

Was hier geschehen ist, ist das perfekte Beispiel für die Probleme lokaler Optimierungen. In dem kleinen Abschnitt des Bratens und Wendens war die Automatisierung eine klare Verbesserung von Geschwindigkeit und Qualität, ausserdem waren anstrengende und stressige Jobs betroffen, die nur wenige Mitarbeiter machen wollten. Aus dieser Perspektive war die Umstellung ein voller Erfolg. Dass ein Fehlschlag daraus wurde lag an der fehlenden Gesamtsicht, durch die zwei Risikofaktoren nicht auffiehlen.

Zum einen sorgte die sprunghafte Erhöhung der Arbeitsleistung dafür, dass die vor- und nachgelagerten Arbeitsstationen zu Flaschenhälsen wurden: im Bereich vor dem Roboter sorgte die langsamere Geschwindigkeit dafür, dass er Leerlauf hatte, im Bereich nach ihm staute sich die Arbeit. Zum anderen sorgten die schlecht orchestrierten Übergaben für Effizienz- und Effektivitätsverluste - da die Schnittstellen zwischen Mensch und Roboter nicht abgestimmt und standardisiert wurden, arbeiteten sie aneinander vorbei.

Diese Faktoren (unterschiedliche Verarbeitungskapazitäten und ineffektive Übergaben) treten sehr häufig auf wenn in längeren Prozessketten nur lokale Optimierungen umgesetzt werden. Manchmal, wie im Fall von Flippy, führt das dazu, dass diese Veränderungen zurückgenommen werden müssen, manchmal sind sogar dauerhafte Verschlechterungen die Folge.

Um das zu vermeiden sollten in Digitalisierungs- und Automatisierungsprojekten Systeme immer ganzheitlich betrachtet werden, denn sonst kommt es so wie bei jetzt bei Cali-Burger: dort steht ein teurer Roboter in der Ecke, kostet Geld und erbringt keinen Mehrwert. Ein Denkmal einer fehlgeschlagenen lokalen Optimierung.