AI für Industrie 4.0 - Verbesserung von Effektivität

Die Fertigungsindustrie ist seit jeher eine Brutstätte der Innovation. Die Produzenten haben schon immer nach mehr Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Einfachheit im gesamten Betrieb gestrebt, um die Produktion zu optimieren und gleichzeitig die Effizienz zu steigern und die Kosten zu senken. Heute ist der Wettbewerb in der Fertigungsbranche vor allem ein Kampf um die Zeit, die Kundenbindung und die Erfüllung der Kundenerwartungen an die Produktqualität.

Um sich in einer dynamischen Marktlandschaft zu behaupten und schneller als die Konkurrenz zu wachsen, müssen produzierende Unternehmen Echtzeitdaten für eine schnelle Entscheidungsfindung nutzen. Die gute Nachricht ist, dass Hersteller heute, im Zeitalter von Industrie 4.0, die Möglichkeit haben, große Ströme von Prozess- und Produktionsdaten in Echtzeit zu sammeln, um die Qualität zu optimieren, die Effizienz zu steigern, die Ausfallzeiten von Anlagen zu reduzieren und die Kosten zu senken.

Mit Technologien wie KI (künstliche Intelligenz), IIoT (industrial Internet of Things), ML (maschinelles Lernen) und Analytik können Unternehmen ein hypervernetztes, datengestütztes Fertigungsökosystem schaffen, um wichtige effizienzbezogene KPIs wie z.B. OEE (Overall Equipment Effectiveness) kontinuierlich zu optimieren. Dies kann helfen, ungeplante Anlagenausfälle und Qualitätsprobleme genau zu erkennen, vorherzusagen und zu verhindern.

OEE als KPI in der Fertigung - Wo liegt der Wert? 

OEE als Kennzahle

Die Notwendigkeit, Verschwendung zu reduzieren und die Prozesseffizienz zu verbessern, hat die Hersteller seit langem dazu veranlasst, die OEE als Leistungsbenchmarking-Kennzahl zu nutzen. OEE kombiniert drei Schlüsselindikatoren - Anlagenverfügbarkeit, Durchsatz und Qualität - um eine genaue Bewertung der Leistung bestimmter Anlagen oder Produktionslinien zu ermöglichen.

OEE kann als "Best Practice"-Metrik betrachtet werden, die die gesamte Produktionszeit bewertet und als spürbar produktiv angesehen werden kann. Ein OEE-Wert von 100% bedeutet eine perfekte Produktion mit minimaler Verschwendung und ohne Ausfallzeiten.

Es ist wichtig anzumerken, dass Unternehmen zur Berechnung der OEE nicht unbedingt Echtzeitdaten nutzen müssen. Der Wert der OEE-Kennzahl wird jedoch noch deutlicher, wenn Echtzeitdaten in die Gleichung einbezogen werden. Sie können Unternehmen helfen, eine klarere und detailliertere Beobachtung der OEE abzuleiten. Zum Beispiel können Betriebsleiter in Fabriken tägliche, wöchentliche oder saisonale Schwankungen in der Produktion und der Anlageneffektivität mit Echtzeitdatenerfassung und -analyse überwachen, um Anlagenausfälle zu vermeiden.

Steigerung der Wirksamkeit der OEE-Kennzahl - Die Notwendigkeit einer robusten Dateninfrastruktur

Die Erfassung von Anlagendaten ist heute einfacher denn je, dank der Allgegenwart intelligenter Sensoren, Temperaturüberwachungsgeräte und Fernerkundungsgeräte, die Daten in Echtzeit an eine OEE-Überwachungsplattform oder OEE-Software zur Auswertung durch die Betriebsleiter weiterleiten können. Da die Sensoren nicht mehr an ein physisches Netzwerk gebunden sind und klein genug sein können, um in die Ausrüstung oder in ein Produkt eingebettet zu werden, ist die Datenerfassung für OEE und die Überwachung der Effizienz nicht mehr auf die vier Wände einer Produktionsanlage beschränkt. Mit IIoT-Sensoren an den Anlagen kann jedes Unternehmen die Effektivität laufend verfolgen, indem es Daten sammelt und Verfügbarkeits- und Qualitätsmetriken von überall und zu jeder Zeit analysiert.

Die Qualität und Effektivität der gewonnenen OEE-Einblicke hängt jedoch stark von der Art der Dateninfrastruktur ab, die ein Unternehmen besitzt. Silo-Prozesse über mehrere Funktionen hinweg stellen oft ein Hindernis für die Datenintegration und -verarbeitung dar, was zu einer geringeren Effektivität der Analysen und einer langsamen Entscheidungsfindung führt. Eine effektive Echtzeit-OEE-Plattform muss nahtlos mit allen am Produktionsprozess beteiligten Funktionen und Interessengruppen verbunden sein. Sie sollte auch die Methoden der Datenerfassung und -verarbeitung, die Terminologie und die Berichtsverfahren an allen Standorten standardisieren, um eine schnelle und effektive Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Unternehmen müssen über einen effektiven Data-Engineering-Prozess verfügen, um aus den gesammelten OEE-Daten aussagekräftige Erkenntnisse über die Produktionsleistung ableiten zu können. Mit einer soliden Datenverwaltung und einer kontinuierlich überwachten Datenpipeline können Unternehmen kleine, aber signifikante Verbesserungen bei den OEE-Werten erzielen, die sich schließlich auf eine erhebliche Steigerung der Rentabilität und Effizienz auswirken können.

Nutzung von AI/KI und ML als Katalysator für OEE

Echtzeitdaten können als leistungsfähiger Katalysator für nachhaltiges Wachstum in der Fertigung dienen - von der Produktion bis in die Vorstandsetagen. Durch den Einsatz leistungsstarker KI- und ML-Engines können Unternehmen aussagekräftige OEE-Einblicke gewinnen, die nicht nur die Entscheidungsfindung verbessern, sondern auch dazu beitragen, dass Unternehmen eine Reihe von Anforderungen in der gesamten Fertigungswertschöpfungskette erfüllen, wie z. B.:
Erfüllte Anforderungen der Fertigung durch AI

1. Konstante Verbesserung der Produktqualität durch statistische Prozesskontrolle (SPC)

KI und ML können OEE-Daten analysieren, um die Produktionslinien und Anlagen zu klassifizieren, die mit der höchsten Kapazität arbeiten, und diejenigen, bei denen dies nicht der Fall ist. Anlagenbetreiber können KI nutzen, um innerhalb der SPC-Module automatische Warnmeldungen einzurichten, die das Qualitätsmanagement und die Produktionstechniker über eine gewisse Abweichung der Anlagenleistung informieren. Dies kann Unternehmen dabei helfen, unnötige Ausgaben durch verlorene Produktionszeit zu vermeiden.

2. Verlängerung der Funktionsfähigkeit von Anlagen durch geplante Wartung, Reparatur und Überholung

Durch die Kombination von ML mit prädiktiver Analytik erhalten Anlagenbetreiber umsetzbare und präskriptive Erkenntnisse darüber, wie die Lebensdauer von Produktionsanlagen verlängert werden kann. Langjährige Theorien zur Predictive Maintenance von Anlagen ändern sich aufgrund der zunehmenden Verbreitung von Echtzeitdaten schnell. Heute haben Unternehmen die Möglichkeit, intelligente Systeme zu nutzen, um herauszufinden, wann eine Anlage repariert oder überholt werden muss.

3. Rekalibrierung der Produktionsplanleistung für eine bessere Plangenauigkeit

Noch vor einigen Jahren hinderten reine Annahmen über feste Produktionszeiten oft eine ganze Produktionslinie daran, mehr zu erreichen. Heute haben Unternehmen die Möglichkeit, KI zur Feinabstimmung der Produktionszeiten zu nutzen und diese auf ihre Genauigkeit hin zu überprüfen. Eine genaue Planung, die auf verwertbaren Erkenntnissen aus dem Betrieb beruht, kann den Herstellern helfen, ihre Produktionspläne flexibler zu gestalten, die Produktivität zu steigern und die Maschinenauslastung zu verbessern.

4. Bessere Rückverfolgbarkeit von Produkten und Prozessen sowie Einhaltung von Vorschriften

Innovationen im Bereich der SPS-basierten Überwachungstools und Machine-to-Machine (M2M)-Schnittstellen ermöglichen es Unternehmen heute, Echtzeitdaten zu kritischen Metriken und KPIs zu erfassen. So können Unternehmen beispielsweise Artikelnummern, Details zum Arbeitsauftrag, Fertigungsdatum und -zeit in einem konsolidierten Dashboard erfassen. Dies macht die Rückverfolgbarkeit zu einem der stärksten Aspekte moderner Fertigungsprozesse.

Mit der zunehmenden Integration von Technologien wie IIoT, KI und ML in das Ökosystem der Fertigung wird erwartet, dass die Betriebsleiter in den Fabriken ein noch nie dagewesenes Maß an Anlageneffektivität erreichen und gleichzeitig mehr Produkte mit besserer Qualität liefern können. Der Weg in diese Zukunft beginnt jedoch mit dem Aufbau eines starken Datenkerns, der letztlich über den Erfolg eines Prozesses entscheidet. dataformers als Ihr Spezialist für individuelle Softwareentwicklung und Daten-Ökosysteme implementiert gerne mit Ihnen gemeinsam unterschiedliche Technologien in Ihrer Produktion. Gemeinsam steigern wir Ihre Anlageneffektivität! Kontaktieren Sie uns jetzt für ein unverbindliches Gespräch.

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