Von der Handaufzeichnung zur Maschinenkopplung

Der Weg zur vollautomatischen KPI-Berechnung

| Autor / Redakteur: Steffen Himstedt / Redaktion IoT

Produktsionskennzahlen automatisch berechnen
Produktsionskennzahlen automatisch berechnen (Quelle: Trebing + Himstedt / Shutterstock)

Anleitung zur Umstellung von einer Handaufzeichnung zu einer vollautomatischen Erfassung und Berechnung von Produktionskennzahlen.

Auch wenn man heute bereits die wichtigsten Kennzahlen erfasst und für sich nutzbar macht, wenn das überwiegend durch Stift und Papier oder sonstige "Excel-Handaufzeichnungen" passiert, ist bei der Umstellung auf eine automatisierte und vollständig integrierte Lösung noch einiges zu beachten. Aber der Aufwand lohnt. Das Ergebnis sind verlässliche, nachvollziehbare Kennzahlen in Echtzeit für mehr Transparenz in der Produktion.

Kennzahlen optimieren - Produktivität steigern (Quelle: Trebing+Himstedt)

Kennzahlen können ein wichtiges und nützliches Steuerungsinstrument in der Produktion sein, wenn man sich darauf verlassen kann, dass sie

  1. zeitnah erfasst
  2. und auf gleicher Datenbasis berechnet werden.

Heute ist aber zum größten Teil noch der Standard, dass Produktionsdaten auf Karten und Laufzetteln notiert und später – wenn es gut läuft zum Ende der Schicht – in eine Excel-Tabelle übertragen werden. Für einige Kennzahlen mag diese Erfassung heute noch ausreichend sein, aber für die Steuerung einer Smart Factory reicht das morgen nicht mehr aus.

Drei Stufen der Realisierung

Die Frage ist daher, wie komme ich zu einer intelligenten, hochautomatisierten Kennzahlenerfassung? Zunächst einmal sollte man sich die Frage stellen, welche Kennzahlen benötigt werden. Was sind die Ziele und was ist der Anwendungsbereich? Wichtig für den Startpunkt ist es auch, den eigenen Status Quo zu ermitteln. Also ich brauche mich beispielsweise noch nicht über den OEE (Overall Equipment Effectiveness) zu unterhalten, wenn noch keine Basis geschaffen wurde, um die Maschinenzustände zu erfassen.

Abbildung 1: Der Weg zu relevanten Kennzahlen (Quelle: Trebing+Himstedt)

Das bringt uns zur zweiten Stufe: die Grundlagen schaffen. Es werden eine stabile Maschinenkopplung für technische Signale (MDE) und Terminals für manuelle Nachqualifikationen (BDE) benötigt. Zudem ist die Datenqualität der Stammdaten und Schichtmodelle entscheidend, welche über eine Schnittstelle aus dem ERP importiert werden sollten. Zu den Grundvoraussetzungen gehört es auch, seine Mitarbeiter zu schulen und die Daten zu validieren. Denn die Mitarbeiter müssen sich auf die Kennzahlen absolut verlassen können, sonst wird das Kennzahlensystem insgesamt in Frage gestellt und nicht akzeptiert. Ist ein Kennzahlensystem implementiert, ist es notwendig, dass die Kennzahlen auch systematisch verwendet werden und nicht in einem digitalen Ordner „verstauben“. Also gilt es organisatorisch kontinuierliche Verbesserungsprozesse (KVP) zu implementieren. In diesem Gremium werden Maßnahmen festgelegt und auch kontrolliert.

Technologische Realisierung

Wie kommen aber diese Daten nun weitestgehend automatisiert in das Kennzahlensystem?

Abbildung 2: Der Weg zur vollautomatischen KPI-Berechnung (Quelle: Trebing+Himstedt)

Am Beispiel der Gesamtanlageneffizienz OEE ergibt sich ein Prozess in fünf Schritten. Der 0. Schritt ist quasi noch überhaupt keine Aufzeichnung zu haben. Der 1. Schritt ist dann die Handaufzeichnung und Auswertung in Excel. Diesen Status haben laut einer nicht repräsentativen Umfrage in einem von uns kürzlich durchgeführten Webinar fast 60 % der Unternehmen. Die Frage ist also, wie kann ich nun schrittweise digitalisieren und automatisieren? Das folgt in Schritt zwei durch die Anbindung von Maschinen mit einer Schnittstelle zur Maschinendatenerfassung (MDE). Das kann eine einfache I/O-Busklemme sein, die ein einfaches, elektrisches Signal liefert, oder – bei neueren Maschinen – bereits eine standardisierte Schnittstelle wie beispielsweise OPC UA. Damit kann zumindest schon einmal der Maschinenstatus überwacht werden. Organisatorisch sind hierfür die Maschinenzustände genau und einheitlich (abteilungs- / standort- / unternehmensweit) je Maschinentyp zu definieren. Also, bedeutet das Signal „kein Strom“ tatsächlich auch einen ungeplanten Maschinenstillstand? Diese Logik sollte sehr robust, also wenig fehleranfällig, gestaltet sein.

In Schritt drei werden die gemessenen Maschinenstillstände über die Betriebsdatenerfassung (BDE) zeitnah qualifiziert. Liefert die Maschine keinen Fehlercode mit, muss ein Bediener am Terminal die Nachqualifizierung zeitnah vornehmen. Hierbei empfiehlt es sich, die Auswahlmöglichkeit an Stillstandsgründen auf ein Minimum zu beschränken, das benötigt wird, um daraus Konsequenzen ziehen zu können. Eine zu detaillierte Auswahl führt in der Regel nicht zu besseren Ergebnissen!

Damit liegen alle Daten vor, um den Nutzungsgrad zu bestimmen.

Auftragsbezug herstellen

Im vierten Schritt kann nun ein Auftragsbezug über eine ERP-Verbindung hergestellt werden. Durch die auftragsbezogenen Vorgabezeiten und Taktraten sowie die hinterlegten Schichtmodelle lässt sich somit die Effizienz als zweiter Faktor für den OEE bestimmen.

Fehlt noch der Faktor Qualität, um einen vollständigen OEE berechnen zu können. Hierfür ist es als Schritt fünf erforderlich, einen Gut- / Schlechtzähler in den Prozess zu integrieren, in der Regel mit Hilfe eines weiteren Terminals als BDE-Schnittstelle. Die Ermittlung des Qualitätsfaktors ist nicht ganz trivial. Es bedarf der Definition der Position der Mengenzählung, der Berücksichtigung des Einflusses von Nacharbeit sowie des Einflusses von verzögerter Qualitätsbewertung.

Sollen mehrere Linien oder gar länderübergreifende Standorte miteinander verglichen werden, ist es wichtig, diese Definitionen einheitlich zu verwenden, um mit der gleichen Datenbasis zu arbeiten.

So erfasste Kennzahlen bieten Ihnen eine komfortable Basis für bessere Investitionsentscheidungen, die Verbesserung der Effizienz in der Produktion und bessere Kundenzufriedenheit.

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