CAD/CAM-Konfiguratoren ermöglichen schnelles Engineering und erzeugen automatisierte Fertigungsdaten, etwa Stücklisten und Arbeitspläne. Für Möbelhersteller sind sie ein wichtiger Baustein für eine skalierbare digitale Fertigung. Jedoch unterschätzen viele etwas Wesentliches: Ein Konfigurator bereinigt keine fehlerhaften oder unvollständigen Daten. Das Risiko liegt daher in ungeprüftem Produktwissen bzw. Konfigurationsregeln und Konstruktionszeichnungen.
Stammdatenanlage für Projekterfolg
Stammdaten sind das digitale Wissen eines Unternehmens. Sie enthalten Regeln und Informationen, nach denen es Produkte automatisch konfiguriert, konstruiert und fertigt. Dazu gehören etwa Artikel- und Bauteildaten, Konstruktionsregeln sowie Materialien und Oberflächen. Von der Qualität der Stammdaten hängen die Konstruktions- und Fertigungsdaten ab: Fehlerhafte oder unvollständige Stammdaten führen zu fehlerhaften Ergebnissen im Konfigurator. Daher entscheidet eine strukturierte Vorbereitung, ob ein CAD/CAM-Projekt im Rahmen bleibt, oder ob Nacharbeiten, Korrekturen und Stillstände Zeit und Geld kosten.
Strukturproblem in der Möbelindustrie
Viele Möbelhersteller haben ihre Produkt- und Konstruktionslogiken jahrelang aufgebaut und erweitert. Dadurch entstehen häufig Datenstrukturen, in denen Informationen über verschiedene Systeme und Wissensträger verteilt sind. Teils steckt dieses Wissen in CAD-Zeichnungen, teils in CNC-Programmen, ERP-Konfigurationsregeln und Excel-Dateien. Ergänzend hinzu kommen Arbeitsweisen und Erfahrungswerte langjähriger Mitarbeiter. Oft fehlt hingegen eine zentrale, dokumentierte und verifizierte Quelle, die all diese Regeln beschreibt.
Fehler in Fertigung und Montage
Im Alltag können Betriebe diese Inkonsistenzen etwa durch manuelle Eingriffe ausgleichen – erfahrene Mitarbeiter erkennen Abweichungen. Mit mehr Automatisierung gerät dieses Vorgehen jedoch zum Risiko. „Ein CAD/CAM-Konfigurator kann keine Erfahrungswerte berücksichtigen“, sagt Maximilian Göcke, Berater bei Lignum Consulting. „Er arbeitet ausschließlich mit den hinterlegten Regeln und Stammdaten.“ Kritisch: Meist tauchen Fehler erst in der Fertigung oder während der Montage auf.
Zu viele oder zu einfache Modelle
Hinzu kommt, dass die Einführung eines Konfigurators viele Ressourcen bindet. Dass diese Ressourcen meist begrenzt sind, verlängert die Einführung. Andererseits besteht die Gefahr, dass Betriebe wichtige Analyse-, Validierungs- und Dokumentationsschritte überspringen, um Zeit zu sparen. Ein weiterer Aspekt ist die fehlende Strategie für die Datenanlage selbst: Häufig gibt es keine Vorgaben zu Nomenklatur, zur Wiederverwendung von Konstruktionsdaten oder zur Abgrenzung zwischen Standard- und produktspezifischen Bauteilen. Auch Komplexität und Modifikationstiefe je Modell bleiben oft undefiniert. Die Folge sind zwei Extreme: Entweder wächst die Zahl an Modellen und Varianten unkontrolliert, oder die Modelle sind zu einfach.
20 Prozent weniger Konfigurationslogik
In der Praxis beginnen Unternehmen meist mit der Modellanlage. Erst nach etwa einem Jahr stellen sie fest, dass die Datenanalysestrategie nicht passt. Bis dahin haben sie bereits viele Teile ihres Produktprogramms angelegt, und eine Korrektur bedeutet nicht mehr Anpassung, sondern Neuanlage. Ein Projekt aus der Küchenmöbelindustrie verdeutlicht das: Die bestehende Konstruktions- und Konfigurationsdatenlandschaft war fragmentiert, nicht standardisiert dokumentiert und über mehrere Systeme sowie Wissensträger verteilt. Das Risiko bestand, dass Inkonsistenzen aus dieser Umgebung ungeprüft in den neuen Konfigurator gelangten. Durch die Konsolidierung historisch gewachsener redundanter Logiken konnte Lignum Consulting die bestehende Konfigurationslogik verifizieren und um rund 20 Prozent reduzieren.
Standarddaten statt produktspezifisch
In einem anderen Projekt erfolgte die Einbindung erst während der Implementierung – als die Struktur im Konfigurator bereits unübersichtlich war. Der Fokus lag darauf, die bestehende Datenanlagestrategie zu prüfen und sie mit der Nomenklatur des Kunden festzulegen. So konnte der Kunde die zweite Hälfte des Produktprogramms nach der neuen Strategie anlegen. Durch die neue Datenstrategie kann er heute rund 70 Prozent der definierten Standarddaten-Bauteile wiederverwenden. Zuvor erfolgte die Datenanlage rein produktspezifisch.
Wichtige Fragen in der Vorbereitung
Über den Erfolg eines CAD/CAM-Konfiguratos entscheidet die Vorbereitung. Nicht im Programmieren und Konfigurieren der Software liegt die Arbeit, sondern im Strukturieren, Standardisieren und Digitalisieren von Produktwissen. Das muss vor dem Systemaufbau abgeschlossen sein. Vor allem folgende Fragen muss der Anwender beantworten können:
- In welcher Systemlandschaft werden die Stammdaten genutzt und welche Informationen müssen daraus erzeugt werden?
- Welche Produkte und Varianten sollten konfigurierbar sein?
- Welche Konstruktionsregeln gelten?
- Welche Informationen sind für Konstruktion, Arbeitsvorbereitung und Fertigung nötig?
- Welche Modelltiefe, Datenanlagestrategie und Regelkomplexität sind sinnvoll?
- Wie ist die Balance zwischen Flexibilität, Wartbarkeit, Robustheit und Skalierbarkeit erreichbar?
- Welche Bauteile, Features und Regeln sind standardisier- und wiederverwendbar?
- Welche produktspezifischen Besonderheiten müssen bleiben?
Methodisches Vorgehen mit drei Phasen
Um diese Vorbereitung systematisch anzugehen, hat Lignum Consulting einen skalierbaren und systemneutralen Ansatz entwickelt. Er gliedert sich in drei Phasen, die jeweils an Risiken ansetzen. Sie zeigen, wie verteiltes Produktwissen, gewachsene Konfigurationslogiken und die Balance zwischen Flexibilität, Wartbarkeit, Robustheit und Skalierbarkeit strukturiert sein kann.
Phase 1: Aufbereitung
Ausgehend von einer Analyse des Produktprogramms werden die Konstruktionsdaten analysiert und anhand von Modularitätsprinzipien optimiert. So entsteht aus verteiltem Produktwissen eine verifizierte, standardisierte Datengrundlage. Ergebnis: Validierte Konstruktionsvorlagen für Beschlaglogiken, Dübelbilder, Kantenbearbeitung sowie Material- und Oberflächenlogik als Basis für den Systemaufbau.
Phase 2: Strukturierung
Die bestehende Konfigurationslogik wird analysiert und verifiziert. Restrukturierungen beseitigen Redundanzen sowie veraltete Regeln. Ergebnis: Eine bereinigte Konfigurationslogik ohne Redundanzen bei unverändertem Konfigurationsumfang und gleichbleibendem Ergebnis. Das senkt den Pflegeaufwand bei künftigen Produkt- und Regeländerungen.
Phase 3: Gruppierung
Mögliche Datenanlagestrategie werden entwickelt und bewertet, indem Stakeholder eingebunden werden und ihre Machbarkeit in einer Prototyp-Implementierung getestet wird. Maßgeblich ist dabei die Balance zwischen Flexibilität, Wartbarkeit, Skalierbarkeit und Robustheit. Die Modelltiefe wird auf die Produktkomplexität sowie auf die Anforderungen der Stakeholder abgestimmt. Ergebnis: Eine Datenanlagenstrategie für Konfigurationsmodellgruppen, als skalierbare Grundlage für die Implementierung eines Produktkatalogs. Zugleich senkt die Validierung des Prototyps vor dem Rollout das Risiko, im Projekt viel ändern zu müssen.
Vorbereitung ist Risikomanagement
Der wirtschaftliche Erfolg eines CAD/CAM-Konfigurators entscheidet sich in der Qualität der Stammdaten. Unternehmen, die Zeit in eine strukturierte Vorbereitung stecken, erreichen die produktive Inbetriebnahme schneller, mit weniger Anpassungen und mit stabiler Datenqualität. Die Vorbereitung ist keine zusätzliche Aufgabe, sondern das Fundament für einen stabilen, skalierbaren CAD/CAM-Konfigurator.
