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    Production Footprint: Datenmodell statt Bauchgefühl
    Strategie , Produktion

    Production Footprint: Datenmodell statt Bauchgefühl

    Wie ein datenbasiertes Modell strategische Entscheidungen im Produktionsnetzwerk ermöglicht

    Veröffentlichung im Blog am 10. September 2025

    Lesezeit: 3 min

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    In Zeiten globaler Unsicherheiten und wachsender Komplexität in der Fertigung stehen produzierende Unternehmen zunehmend vor der Herausforderung, ihre Produktionsnetzwerke zukunftssicher auszurichten. Die Frage lautet nicht mehr nur: Wo produzieren wir? Sondern: Wie flexibel, effizient und skalierbar ist unser Footprint – heute und morgen?

    Ein international tätiger mittelständischer Maschinenbauer mit über 1.000 Mitarbeitenden stand genau vor dieser Herausforderung: Ein historisch gewachsener Werke-Verbund an vier europäischen Standorten sollte in den nächsten zehn Jahren als tragfähiges, resilientes Netzwerk ausgerichtet werden. Dem Unternehmen fehlte es jedoch an Transparenz über zukünftige Mengen- und Kapazitätsbedarfe, die Auswirkungen neuer Produkte und Technologien sowie die Effekte möglicher zusätzlicher Standorte auf Transport- und Lohnkosten. Entscheidungen auf Basis von Bauchgefühl wären riskant gewesen. Sowohl für Investitionen als auch für die operative Performance.

    Der Use Case: Vom Bauchgefühl zur belastbaren Entscheidungsgrundlage

    Gemeinsam mit dem Kunden entwickelten wir ein datenbasiertes Modell zur strategischen Ausrichtung des Produktionsnetzwerks. Ziel war es, die vier bestehenden Werke systematisch zu bewerten und mögliche Erweiterungen oder Konsolidierungen transparent zu simulieren.

    Unser Vorgehen gliederte sich in vier Phasen:

    1. Markt- und Bedarfsprognose: Ausgehend von der Sales-Perspektive wurde der erwartete Produktmix abgeleitet.
    2. Kapazitätsmodellierung: Je Produktgruppe wurden Kapazitätsbedarfe anhand ausgewählter Referenzprodukte berechnet.
    3. Systematische Szenarienentwicklung und -simulation: Nach dem Prinzip des Design of Experiments wurden über 30 Szenarien modelliert.
    4. Roadmap und Entwicklungspfad: Die Erkenntnisse wurden in einen sequenziellen Entwicklungspfad und eine strategische Roadmap überführt.

    Dabei wurden lokale Standortfaktoren wie Produktivität, Qualität, Verfügbarkeit von Mitarbeitenden und Technologien sowie Schichtmodelle berücksichtigt. So konnten strukturelle Vor- und Nachteile der Werke erstmals in Zahlen sichtbar gemacht werden.

    30 Szenarien, eine Roadmap: Wie datenbasierte Planung Investitionen optimiert

    Wir haben über 30 Szenarien nach dem Prinzip des Design of Experiments (deutsch: statistische Versuchsplanung) analysiert. Im Fokus standen dabei die Zielgrößen Erweiterungsinvestitionen (CapEx) sowie Personal- und Transportkosten (OpEx). Die Szenarien wurden bewusst entlang extremer Strategien modelliert. Unter anderem die Strategie der Spezialisierung auf Produkte („local for global“) gegenüber Generalistenwerke („local for local“) oder auch vollständige Wertschöpfungstiefe gegenüber reine Montagewerke mit zentraler Vorfertigung. Die Ergebnisse wurden in einer interaktiven Dashboard-Lösung visualisiert und im Workshop live diskutiert.

    Zwei zentrale Erkenntnisse stachen hervor:
     

    • Steigerung der mittleren Auslastung von unter 60 % auf über 80 %
    • Reduktion der notwendigen Erweiterungsinvestitionen um bis zu 60 %

    Diese Zahlen lieferten eine belastbare Grundlage für Investitionsentscheidungen, Standortrollen und zukünftige Kapazitätsanpassungen – und das mit einem klaren Vorlauf für strategische Entscheidungen.

    Vom Use Case zur Strategie: Was zählt, wenn Produktionsnetzwerke neu gedacht werden

    Der initiale Aufwand zur Datenaufbereitung war nicht zu unterschätzen. Doch er zahlte sich aus: Die Kombination aus datenbasiertem Modell und systematischer Szenarienanalyse ermöglichte eine fundierte Diskussion über die zukünftige Ausrichtung des Produktionsnetzwerks im Einklang mit der unternehmerischen Strategie.

    Die Granularität und Durchgängigkeit der Ergebnisse waren der größte Mehrwert. Sie schaffen nicht nur Klarheit für heutige Entscheidungen, sondern bilden auch die Basis für zukünftige Updates und Überprüfungen.

    Der Use Case zeigt, wie datenbasierte Modelle helfen, komplexe Produktionsnetzwerke strategisch zu steuern. Die Erkenntnisse lassen sich auf viele Branchen übertragen: überall dort, wo Produktionskapazitäten, Standortentscheidungen und Investitionen Hand in Hand gehen müssen. Wer heute Transparenz schafft, entscheidet morgen schneller, besser und nachhaltiger.

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