Von Unsicherheit zu Innovation: Set-Based Engineering in der Produktentwicklung

Die Suche nach innovativen Lösungen in der Lean-Produktentwicklung stellt eine vielschichtige Herausforderung dar. Die ideale Kombination zu finden, die sowohl den Unternehmenszielen entspricht, die Interessen der Kundschaft erfüllt als auch innerhalb der technischen Möglichkeiten liegt, ist ein komplexer Weg. Dieser Artikel beleuchtet einen Ansatz namens Set-Based Engineering (SBE) – eine Methodik, die darauf abzielt, die traditionellen Grenzen der Produktentwicklung zu überwinden.

SBE hebt sich als vielversprechender Ansatz hervor, indem es den Erfolg durch eine klare Identifizierung der Kundeninteressen und durch Lernzyklen vor der Designphase absichert. Dieser Artikel untersucht die Grundlagen dieser Methodik und zeigt, wie sich Herausforderungen in Chancen verwandeln lassen – und wie sie ein solides Fundament für die Entwicklung innovativer und effizienter Produkte schafft.

Herausforderungen in der Produktentwicklung

Die Anfangsphase bietet einen fruchtbaren Boden für vielfältige Herausforderungen im Produktentwicklungsprozess. Entscheidende Weichenstellungen werden in dieser Phase von Unsicherheit beeinflusst, und die Kundenziele sind häufig noch unklar.

In diesem Kontext ist diese Unsicherheit sowohl ein vorübergehender Zustand als auch eine anhaltende Herausforderung, die entscheidende Dilemmata erzeugen kann Eine unzureichende Klarheit über die Kundenanforderungen und Lücken im technischen Wissen werden zu bedeutenden Hindernissen. Der traditionelle Ansatz, bei dem ohne gründliche Erkundung eine einzige Lösung ausgewählt wird, ist fehleranfällig und führt oft zu Prototypen, die die Projektziele nicht erfüllen, sowie zu Systemen, die während der Nutzung und Integrationstests nicht ordnungsgemäß funktionieren.

Die entscheidende Rolle früher Weichenstellungen

Entscheidungen in den Konzeptphasen prägen nicht nur den zukünftigen Verlauf des Projekts, sondern haben auch einen enormen Einfluss auf die Ergebnisse. Studien zeigen, dass in dieser frühen Phase getroffene Entscheidungen zwischen 70–85% der gesamten Produktkosten festlegen. Dennoch wird nur ein geringer Anteil der Forschungs- und Entwicklungsinvestitionen (8–15%) in diesen kritischen Zeitraum investiert.

Darüber hinaus stehen Unternehmen vor der ernüchternden Tatsache, dass ein erheblicher Teil ihrer F&E-Kapazitäten – zwischen 60–75% – durch Nacharbeit infolge ungenauer Anfangsentscheidungen beansprucht wird. Diese Diskrepanz zwischen der Bedeutung früher Entscheidungen und dem tatsächlichen Aufwand bei deren Vorbereitung verdeutlicht den Bedarf an robusteren Methoden und Strategien, um diese Herausforderungen zu meistern.

Diese Hindernisse in der Anfangsphase der Produktentwicklung sind nicht nur temporär – sie wirken sich auf den gesamten Produktlebenszyklus aus.

Die „Test-then-Design“-Methode der Gebrüder Wright

Die Geschichte des Systemdesigns ist geprägt von bedeutenden Meilensteinen, die unsere Art, Produkte zu konzipieren und zu entwickeln, entscheidend beeinflusst haben. Ein wesentliches Kapitel dieser Entwicklung stellt die „Test-then-Design“-Methode der Gebrüder Wright dar, Pioniere der Luftfahrt. Diese innovative Methode teilte die komplexe Herausforderung des Fliegens in drei zentrale Bereiche auf, die Wissenslücken darstellten: Auftrieb, Steuerung und Antrieb.

Indem sie sich unabhängig auf diese Bereiche konzentrierten, verfolgten die Gebrüder Wright einen fokussierten und iterativen Ansatz. Mit Methode und Experimentierfreude erschlossen sie das unbekannte Gebiet des Fliegens. Sie lernten zunächst alles Notwendige, um ihren Erfolg zu sichern, noch bevor sie mit der Konstruktion des Flugzeugs begannen, und schufen damit eine solide Grundlage für die Entwicklung komplexer Systeme. Dieser Ansatz, vor der Designphase zu testen und zu lernen, sicherte nicht nur den Erfolg des Flugs, sondern bereitete auch den Weg für zukünftige Methoden im Systemdesign.

Mit der zunehmenden Komplexität der Herausforderungen in der Produktentwicklung wuchs auch der Bedarf an flexibleren und anpassungsfähigeren Ansätzen. Der Übergang vom traditionellen Paradigma zu Set-Based Engineering (SBE) stellt dabei einen bedeutenden Meilenstein in dieser Entwicklung dar.

Einführung in Set-Based Engineering

Das wirkliche Verständnis dessen, was Kundinnen und Kunden wollen, ist eine wiederkehrende Herausforderung. Eine vertiefte Auseinandersetzung mit diesen Anforderungen offenbart zudem Unsicherheit darüber, wie realistisch es ist, die Erwartungen tatsächlich zu erfüllen. Dennoch sind Unternehmen bereit, so schnell wie möglich zu handeln, um diese Ziele zu erreichen.

Iterativer und inkrementeller Fluss von Entscheidungen und Arbeit

Im Kern von Set-Based Engineering (SBE) steht die Schaffung eines iterativen und inkrementellen Flusses von Entscheidungen und Arbeit. Dies wird durch den Einsatz von Trade-off Curves und das Verständnis ihrer kausalen Wechselwirkungen erreicht.

Trade-off Curves stellen die physischen und wirtschaftlichen Prozesse eines Produkts visuell dar. Diese Kurven sind ein zentrales Werkzeug für Fachkräfte – wie etwa bei Toyota –, um unterschiedlichste Aufgaben zu unterstützen: vom Verständnis und der Kommunikation zwischen Bereichen und Funktionen über die Einarbeitung neuer Teammitglieder bis hin zur Organisation und Dokumentation von Wissen. Sie bilden außerdem die Grundlage für die Verhandlung und Kommunikation zwischen Kundschaft und Lieferanten, die Durchführung von Design-Reviews und die Integration höherer Qualität in das Produkt.

Das zentrale Ziel von SBE ist es, Störfaktoren wie Widerstand gegen Fortschritt zu minimieren, um fundiertere und effektivere Entscheidungen zu ermöglichen. Der Toyota-Ansatz sieht vor, diese Kurven so lange umfassend zu testen, bis mehrere Prototypen scheitern. Dieses Prinzip ist als Set-Based Thinking bekannt, bei dem der Fokus nicht auf einem einzelnen Punkt liegt, sondern auf ganzen Lösungsmengen.

Verfügbares Wissen für andere Projekte

SBE wirkt auf mehreren Ebenen, um Wissenslücken zu visualisieren, zu verstehen und zu schließen. Durch die Anwendung von SBE können Unternehmen die Kundenanforderungen erfüllen und gleichzeitig wertvolles Wissen für zukünftige Projekte sammeln. Der Schwerpunkt auf dem Set-Based-Thinking-Ansatz ermöglicht es Organisationen, Lösungen umfassend zu erkunden und damit eine solide Grundlage für fundierte Entscheidungen sowie für kontinuierliche Innovation in der Produktentwicklung zu schaffen.

Vorteile von Set-Based Engineering

Set-Based Engineering bietet eine Reihe greifbarer Vorteile für Unternehmen, die diesen Ansatz übernehmen. In diesem Abschnitt werden die Vorteile aufgezeigt und dargestellt, wie diese Methodik Unsicherheit in Vorteile umwandelt.

Risikominderung und Verbesserung der Entscheidungsfindung

Der Set-Based-Engineering-Ansatz ermöglicht es Teams, Herausforderungen besser zu erkennen und zu verstehen, bevor endgültige Entscheidungen getroffen werden. Dies geschieht, indem ein Umfeld geschaffen wird, in dem mehrere Lösungen erkundet und iterativ getestet werden. Das Ergebnis sind fundiertere Entscheidungen und eine deutlich verringerte Unsicherheit – dadurch werden potenzielle Fehler, die später im Entwicklungszyklus auftreten könnten, vermieden.

Kontinuierliche Innovation und organisationales Lernen

Durch die Übernahme der Set-Based-Thinking-Mentalität werden Teams ermutigt, Wissenslücken zu identifizieren und zu schließen. Dies führt zu wirksameren Lösungen und baut unternehmensweites Wissen auf, das eine solide Grundlage für künftige Innovationen bildet.

Verbesserung der Kommunikation und Zusammenarbeit

Die im SBE verwendeten Trade-off Curves dienen nicht nur als Entscheidungsinstrumente, sondern verbessern auch die Kommunikation und Zusammenarbeit innerhalb von Teams sowie zwischen verschiedenen Teams. Die klare Visualisierung der physischen und wirtschaftlichen Prozesse eines Produkts erleichtert das gegenseitige Verständnis und fördert ein kollaboratives und effizientes Arbeitsumfeld. Dies ist entscheidend für die Optimierung des Designs und eine wirksame Kommunikation mit Kundschaft und Lieferanten.

Dynamische Anpassung an Veränderungen im Geschäftsumfeld

SBE ermöglicht eine dynamische Anpassung an Veränderungen im Geschäftsumfeld. Die Flexibilität des Ansatzes unterstützt eine schnelle Reaktion auf Veränderungen der Kundenanforderungen, technologische Entwicklungen und Marktbedingungen. Dadurch werden Unternehmen strategisch in die Lage versetzt, sich in einem sich ständig wandelnden Umfeld zu behaupten und im Wettbewerb zu bestehen.

Zusammenfassend streut Set-Based Engineering die inhärenten Herausforderungen der Produktentwicklung und bietet einen ganzheitlichen Ansatz, der Effizienz, Innovation und organisatorische Widerstandsfähigkeit fördert.

Schritte im Set-Based Engineering

Set-Based Engineering (SBE) ist ein Ansatz, der die Produktentwicklung durch eine Reihe sorgfältig geplanter Schritte steuert. Jede Phase ist darauf ausgelegt, das Verständnis der Kundenbedürfnisse zu maximieren, technische Wissenslücken zu identifizieren und zu schließen, iterativ zu lernen und letztlich Lösungen zu integrieren, um eine optimale Schlussfolgerung zu erreichen.

Kundeninteressen

In dieser Anfangsphase liegt der Fokus auf einer detaillierten Visualisierung der Kundenanforderungen und Wissenslücken. Dabei werden Customer Interest Boards eingesetzt, um sicherzustellen, dass Bedürfnisse und Präferenzen erfüllt werden.

Ziele

• Tiefes Verständnis der Kundenbedürfnisse: Die Beweggründe und Ausdrucksweisen der Kundschaft im Detail erkunden
• Auswahl der zu erfüllenden Bedürfnisse: Festlegen, welche Kundenbedürfnisse priorisiert werden sollen
• Transformation in messbare Einheiten: Diese Bedürfnisse in quantifizierbare Größen umwandeln und spezifische Werte und Ziele festlegen
• Kenntnis von Einschränkungen und Trade-offs: Die Einschränkungen und Zielkonflikte zwischen verschiedenen Kundeninteressen verstehen
• Organisation in Customer Interest Boards: Diese Informationen klar und visuell strukturiert darstellen

Deliverables

• Fallstudien für jedes Marktsegment: Zu Beginn verstehen, was die Stakeholder wollen, warum sie es wollen und wie
• Wettbewerbspositionierung: Die von der Konkurrenz verfolgten Strategien bewerten
• Prioritäten der zu berücksichtigenden Interessen: Fundierte Entscheidungen darüber treffen, welche Interessen priorisiert werden
• Kategorien von Kundeninteressen: Die verschiedenen Kundeninteressen identifizieren und kategorisieren
• Entscheidungsvariablen: Die mit jedem Kundeninteresse verbundenen Entscheidungsvariablen ermitteln

Machbarkeitsplanung

In der zweiten Phase liegt der Schwerpunkt auf der Machbarkeitsplanung, bei der die Kundeninteressen mit technischen Entscheidungen verknüpft werden. Hierbei werden die Alternativenmatrix und das Cause Mapping eingesetzt, um Lücken im technischen Wissen zu identifizieren und zu schließen.

Ziele

• Strategische Verbindung zwischen Kundeninteressen und technischen Entscheidungen: Eine wirksame Verknüpfung zwischen Kundeninteressen und grundlegenden technischen Entscheidungen herstellen
• Identifizierung von Zusammenhängen zwischen technischen Variablen, Grenzen und Trade-offs: Die Wechselwirkungen zwischen technischen Variablen sowie den damit verbundenen Einschränkungen und Zielkonflikten analysieren und verstehen
• Auflistung von Lücken im technischen Wissen: Bestehende Wissenslücken innerhalb der Organisation erkennen
• Definition und Planung von Tests zur Schließung dieser Lücken: Einen Plan mit Maßnahmen, Terminen und Verantwortlichkeiten entwickeln, um Wissenslücken im technischen Bereich zu beheben und umzusetzen

Deliverables

• Alternativenmatrix: Dokumentiert die direkte Beziehung zwischen Kundeninteressen und relevanten technischen Entscheidungen
• Cause Mapping: Stellt visuell die möglichen Beziehungen zwischen Kundeninteressen und technischen Entscheidungen dar und identifiziert kritische Verbindungen
• Entscheidungskarte: Wandelt das Cause Mapping in eine strukturierte Entscheidungskarte um, die eine klare und geordnete Übersicht bietet
• Identifizierung von Wissenslücken: Erfasst die unbekannten Zusammenhänge und fehlenden Wissensbereiche der Organisation
• Machbarkeitsplanungs-Board: Plant die technischen Entscheidungen und die zugehörigen Arbeitspakete und schafft so einen Rahmen für eine effiziente Umsetzung der Aktivitäten

Lernzyklen

In der dritten Phase, dem Learning Cycle, liegt der Fokus auf der Schließung zuvor identifizierter Wissenslücken. Typischerweise werden diese mithilfe des LAMDA-Zyklus bearbeitet, wodurch kontinuierliche Verbesserung gefördert und die Produktentwicklung in der Anfangsphase durch proaktives Lernen beschleunigt wird.

Ziele

• Definition des Problems und der Lernziele: Das zugrunde liegende Problem klären und eindeutige Lernziele festlegen
• Detaillierte Bearbeitung mit LAMDA-Zyklen:

– Look: Den Kontext und die beteiligten Variablen beobachten und analysieren

– Ask: Schlüsselfragen formulieren, um ein tieferes Verständnis zu erlangen

– Model: Modelle erstellen, die das Problem wirksam darstellen

– Discuss: Kollaborative Diskussionen führen, um unterschiedliche Perspektiven zu erkunden

– Act: Konkrete Maßnahmen umsetzen, die aus den gewonnenen Erkenntnissen abgeleitet werden

• Bau von Prototypen zur Prüfung von Komponenten, die mit Wissenslücken zusammenhängen: Prototypen entwickeln, um praxisnahe Lösungen für die identifizierten Lücken zu evaluieren
• Testen und Bewerten der Ergebnisse: Strenge Tests an den Prototypen durchführen, ihre Wirksamkeit beurteilen und Wissenslücken schließen
• Dokumentation des erworbenen Wissens: Die gewonnenen Lessons Learned und das erarbeitete Wissen umfassend festhalten

Deliverables

• Studie (unter Anwendung des LAMDA-Zyklus): Die Phasen „Look, Ask, Model, Discuss und Act“ dokumentieren und den Lernprozess hervorheben
• Prototyp: Prototypen entwickeln und präsentieren, die gezielt die identifizierten Wissenslücken adressieren
• Tests: Die Prototypen evaluieren, die vorgeschlagenen Lösungen validieren und die Ergebnisse im Testing Board zusammenfassen
• Wissenszusammenfassungen / Trade-off Curves: Die gewonnenen Informationen, einschließlich Trade-off Curves, dokumentieren und die Lessons Learned extrahieren, um künftige Entscheidungen zu unterstützen

Integration Events

Die abschließende Phase, bekannt als Integration Events, konzentriert sich auf die Zusammenführung des in den vorherigen Phasen erworbenen Wissens mit der Auswahl unter den auf diesem Wissen basierenden konkurrierenden Alternativen.

Ziele

• Auswahl konkurrierender Alternativen auf Basis des sichtbaren Wissens: Das erworbene Wissen nutzen, um zwischen den verfügbaren Alternativen zu wählen
• Eliminierung weniger robuster Lösungen: Weniger wirksame Lösungen verwerfen, mit Fokus auf Optimierung und gezielte Auswahl
• Erreichen einer optimalen Lösung innerhalb der Zeit- und Budgetvorgaben: Sicherstellen, dass die finale Entscheidung unter Berücksichtigung von Zeit- und Finanzressourcen maximal vorteilhaft ist
• Reduzierung des Designraums ohne Beeinträchtigung der Produkteigenschaften: Den Umfang bzw. Designraum verfeinern und auf die wesentlichen Produktmerkmale konzentrieren
• Standardisierung von Entscheidungen und Einbindung der Stakeholder: Entscheidungsstandards festlegen und Stakeholder einbeziehen, um Abstimmung und Konsens zu sichern

Deliverables

• Wissensüberprüfung: Konsens über die im laufenden Learning Cycle erzielten Ergebnisse erzielen und sicherstellen, dass das Wissen vollständig verstanden und akzeptiert wird
• Vorbereitung auf Integration Events: Informationen und Erkenntnisse aus dem Learning Cycle organisieren, um die Integrationsphase vorzubereiten
• Zwischen-Integrationsevents: Die verfügbaren Alternativen analysieren, den neuen Designraum definieren und die zugrunde liegenden Auswirkungen jeder Option prüfen
• Abschließendes Integration Event: Die Kundenzufriedenheit in Bezug auf Machbarkeitsalternativen bewerten und unter Berücksichtigung aller relevanten Faktoren die optimale Endlösung auswählen
• Entscheidung über die optimale Lösung: Eine fundierte, gemeinschaftliche Entscheidung über die Lösung treffen, die die Anforderungen am besten erfüllt, und die im Prozess getroffenen Entscheidungen konsolidieren

Organisationen können die Vorteile von Set-Based Engineering voll ausschöpfen, indem sie jeden Schritt mit Sorgfalt umsetzen und innovative, effiziente Produkte entwickeln, die den Kundenerwartungen entsprechen.

Fazit

In der anspruchsvollen Landschaft der Produktentwicklung, in der die Suche nach Innovation stetig anhält, besteht die Komplexität darin, Unternehmensziele, Kundenerwartungen und technische Möglichkeiten in Einklang zu bringen. Durch die Einführung von Set-Based Engineering begegnen Organisationen den inhärenten Herausforderungen der Produktentwicklung und schaffen eine solide Grundlage für fundierte Entscheidungen sowie für kontinuierliche Innovation. Wer die Vorteile von SBE in vollem Umfang nutzt, ist in der Lage, sich in einem dynamischen und wettbewerbsintensiven Umfeld erfolgreich zu behaupten.

Noch Fragen zu Set-Based Engineering?

Was ist eine Trade-off Curve?

Eine Trade-off Curve ist eine visuelle Darstellung, die die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen und deren Zielkonflikte aufzeigt. Sie hilft zu verstehen, wie sich Änderungen einer Variablen auf eine andere auswirken – und umgekehrt. In der Produktentwicklung sind Trade-off Curves ein wesentliches Hilfsmittel, um fundierte Entscheidungen zu treffen und verschiedene Aspekte eines Projekts in Balance zu bringen.

Was ist der LAMDA-Zyklus?

Der LAMDA-Zyklus ist ein strukturierter Ansatz zur Problemlösung und zum kontinuierlichen Lernen. Jede Phase wird durch einen Buchstaben repräsentiert:

1. Look: Den Kontext und die beteiligten Variablen beobachten und analysieren
2. Ask: Schlüsselfragen formulieren, um ein tieferes Verständnis zu erlangen
3. Model: Modelle erstellen, die das Problem wirksam darstellen
4. Discuss: Kollaborative Diskussionen führen, um unterschiedliche Perspektiven zu erkunden
5. Act: Konkrete Maßnahmen umsetzen, die aus den gewonnenen Erkenntnissen abgeleitet werden

Der LAMDA-Zyklus ist ein wertvolles Instrument, um komplexe Probleme zu untersuchen, iterative Lösungen zu entwickeln und den Lernprozess umfassend zu dokumentieren. Er wird häufig in Innovationskontexten und zur Bewältigung von Herausforderungen in der Produktentwicklung eingesetzt.