GSD RealMotion soll Bekleidungsherstellern Transparenz über die Ausführung auf dem Factory Floor geben und Stoppuhr-Zeitstudien sowie manuelle Beobachtung ersetzen. Stoppuhr-Studien erfassen die verstrichene Zeit, ohne Verschwendung auf Bewegungsebene sichtbar zu machen, während eine manuelle Frame-by-Frame-Analyse laut Coats Digital pro Vorgang rund acht Stunden erfordert. Coats Digital sagt, Industrieingenieure hätten seit Jahrzehnten Stunden darauf verwendet, nur einen kleinen Teil von Operationen zu timen, statt die direkte Steuerung zu verbessern. Dadurch blieben Lücken zwischen kalkulierten Methoden und der Realität in der Werkhalle unkorrekt.

GSD RealMotion wird als Weg beschrieben, die Erstellung von Studien zu beschleunigen und Analysen im Maßstab zu ermöglichen. Laut Coats Digital können Industrieingenieure 45 Minuten manuelles Timing in 15-minütige, video-gestützte Studien überführen und die Ergebnisse dann in Minuten validieren und verfeinern. Jede Bewegung wird als wertschöpfend, notwendig oder nicht wertschöpfend klassifiziert. Zur Lösung gehören zudem eine Method-Gantt-Analyse für die visuelle Sequenzierung, Side-by-Side-Vergleiche zur Identifikation umsetzbarer Methodenabweichungen sowie eine KI-gestützte Identifikation und Priorisierung von Verbesserungsmöglichkeiten mit hoher Wirkung.

Auf Basis interner Modellierungen könne die Beseitigung dieser operativen Ineffizienzen signifikante finanzielle und operative Effekte liefern:

• 2-3 Mio. US-Dollar potenzielle jährliche Kosteneinsparungen pro Standort

• 60.000 zusätzliche Kleidungsstücke pro Jahr durch zurückgewonnene Kapazität

• 12.000 eingesparte Engineering-Stunden pro Jahr

Rahul Bhardwaj, Product Manager, GSD, Coats Digital, erklärte, GSD RealMotion überprüfe, ob die Methode, auf der die SMV basiere, mit der tatsächlichen Ausführung auf dem Shopfloor übereinstimme. Durch die Kombination aus KI-Erkennung und GSD-Benchmarks könnten Hersteller Methodenabweichungen erkennen, Ursachen besser verstehen und die Methode durch den Vergleich mit dem Standard anpassen. Industrial Engineers könnten sich stärker auf Methodenverbesserung statt auf Messaufwand konzentrieren. Validierte Verbesserungen ließen sich auf vergleichbare Linien übertragen, abgeschlossene Studien würden eine zentrale Bibliothek wiederverwendbaren Engineering-Wissens aufbauen.