In den meisten Unternehmen geschieht die Rückmeldung zu den produzierten Stückzahlen nach Abschluss des Fertigungsauftrags. Während der Produktion erfolgte Ausfälle und Störungen werden in Papierlisten aufgeschrieben und wöchentlich zusammengefasst. Die Daten stehen oft in aggregierter Form und mit nur geringem Detailgrad zur Verfügung. Die eigentlichen Ursachen der Anlagenverluste bleiben so unerkannt – oder wie soll ein Mitarbeiter zwei Wochen nach dem Auftreten noch ermitteln, warum die Anlage 16 Prozent langsamer gelaufen ist? Wenn jedoch die Ursachen für mögliche Verluste nicht bekannt sind, lassen sich auch keine strukturierten Optimierungen vornehmen.
Echtzeitdaten auswerten
Die Produktion bewegt sich in Richtung laufende Erfassung und Auswertung der zugehörigen Daten. Das Konzept besteht darin, mit Algorithmen Echtzeitdaten der Produktion auszuwerten, um Ursachen für Störungen zu erkennen. Die Kunst liegt dabei darin, das Domänenwissen – die Erfahrung der Mitarbeiter vor Ort – in den Prozess zu integrieren. Anlagen können meist nur das Resultat ‚kein Werkstück‘ erkennen; dass das Werkstück jedoch aufgrund eines fehlenden Logistikmitarbeiters oder einer zu langen Qualitätskontrolle gefehlt hat, kann die Anlage nicht wissen. Im Zuge einer Smart-Factory-Potenzialanalyse für ihren Kunden KSB identifizierte die Managementberatung NEONEX Opti mierungschancen bei der Beschaffung der Lieferantendokumentation sowie der Erstellung von Unterlagen zur Qualitätsprüfung entlang der Supply-Chain. ‣ weiterlesen
Signifikante Ressourceneinsparung bei Pumpenhersteller KSB
NEONEX, Fabasoft Approve & KSB: „Win-win-win-Situation“ durch starke Partnerschaft
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Minimalinvasive KI
Minimalinvasive Technologien sind Plug&Play und in unter 20 Minuten installiert. Software-as-a-Service (SaaS) ist investitionsarm und oft kostengünstig. In Rechenzentren in Deutschland werden die Daten berechnet und in Echtzeit über den Browser beim Anwender angezeigt. Aufwändige Programminstallationen und Rechneranforderungen gehören hierbei der Vergangenheit an. Auf dieser Basis lassen sich Produktionsinformationen in Echtzeit anzeigen, die Verantortliche dann direkt zur Bewertung der Situation verwenden: die Ausbringung, Produktionsgeschwindigkeiten, aktuelle Störungen und vieles mehr. Mit KI-Algorithmen lassen sich ganz neue Handlungsvorschläge erstellen: Beispielsweise ist vorhersagbar, mit welcher Wahrscheinlichkeit in den nächsten 30 Minuten eine Anlagenstörung erwartet wird (‚besser, wir senden gleich schon mal den Instandhalter hin‘). Letztlich dienen die Auswertungen dazu, den Mitarbeitern relevante Informationen zu geben. So werden die Mitarbeiter unterstützt, aufgewertet und in ihrer Rolle gestärkt – und nicht entmündigt. Zu den Leistungen von OEE.AI gehört alles von der Anlagenverbindung, Datenübertragung, Auswertung und KI-Bewertung bis zum Bereitstellen der Informationen für die Mitarbeiter. Das Startup aus Aachen wurde 2016 gegründet und die Lösungen kommen bereits weltweit in deutlich mehr als 100 Installationen zur Anwendung.
www.oee.ai
