Optimierung des Produktionsnetzwerks

Als einer der führenden CNC-Werkzeugmaschinenhersteller auf dem Gebiet der Zerspanung beschäftigt die Gebr. Heller Maschinenfabrik GmbH weltweit 2.050 Mitarbeitende. Fünf Produktionsstätten in Europa, Asien und Nord- und Südamerika gewährleisten die zuverlässige Belieferung der Kunden rund um den Globus.

Ein leistungsfähiges Produktionsnetzwerk ist entscheidend, um Liefertreue, Effizienz und Flexibilität im globalen Wettbewerb zu sichern. Die Gebr. Heller Maschinenfabrik GmbH steht vor der Aufgabe, ihr Produktionsnetzwerk an stark geänderte Marktanforderungen anzupassen und sich strategisch und operativ neu auszurichten. Ziel des Projekts war eine fundierte Entscheidungsgrundlage für den zukünftigen Footprint – mit Transparenz zu Investitionen, Einsparungen und direkten Effekten auf die Profitabilität des Unternehmens.

In der ersten Projektphase wurden je Standort Leistungsprofil und KPIs, Produktionsprogramm, Portfolio- bzw. Make-or-Buy-Entscheidungen sowie die zugrunde liegenden Forecast-Annahmen strukturiert erhoben und vereinheitlicht. In der zweiten Phase wurden die Ergebnisse zu einer standortübergreifenden Gesamtsicht konsolidiert, visualisiert und inklusive eines neutralen Referenzszenarios als Vergleichsbasis mit den Stakeholdern abgestimmt. Darauf aufbauend wurden mehrere Netzwerk-Szenarien („Footprints“) einschließlich der jeweiligen Business Cases (Investitionen und Einsparungen) bewertet und als Entscheidungsgrundlage aufbereitet.

In nur sieben Wochen entstand zusätzlich ein Simulationsmodell, mit dem sich die Auswirkungen unterschiedlicher Parameter im globalen Produktionsnetzwerk – etwa veränderte Absatzannahmen oder ein geändertes Produktionsprogramm – transparent durchspielen lassen. Die enge Zusammenarbeit mit dem internen Projektteam sowie die bereitgestellten Daten, Zugänge und Verfügbarkeiten ermöglichten hohe Geschwindigkeit und belastbare Ergebnisse. Ergebnis ist ein priorisierter Maßnahmen- und Umsetzungsplan zur Realisierung der empfohlenen Zielstruktur.