Fallstricke bei der Maschinenintegration vermeiden
Für eine Handvoll Daten
Weltweit streben Unternehmen nach digitalisierten Produktionsumgebungen. Schließlich verhelfen vernetzte Maschinen zu mehr Transparenz, Einsparpotentiale werden offenbar und die Produktionsplanung endlich realistischer. Doch vor der Vernetzung muss deren Zweck möglichst klar definiert sein, und auch das Koppeln der Maschinen selbst braucht Sachverstand.
Bevor es ans Eingemachte geht, ein Hinweis darauf, worum es im Folgenden nicht gehen wird: vorausschauende Wartung. Diese Teildisziplin benötigt spezielle Sensorik in den Maschinen, die in der Regel vom Maschinenhersteller anzubringen ist. Auch das zum Erfassen und Auswerten der Daten nötige Fachwissen ist sehr spezifisch auf bestimmte Baugruppen von Maschinen bezogen und liegt im Detail beim Maschinenkonstrukteur. Das Auslesen der Betriebs- und Leistungsdaten der Maschinen ist durch Vernetzung hingegen recht rasch zu haben. Mit Hilfe der Daten lässt sich dann beispielsweise eine wirklichkeitsgerechte Planung der Produktion auf Basis echter Maschinendaten auf die Beine stellen. Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen
Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise
Moderner heißt mehr Daten
Solches Advanced Planning and Scheduling (APS) scheitert in der Praxis oft daran, dass die von der Software berechneten Ergebnisse ohne Bezug zur Realität auskommen müssen. Eine vernetzte Produktionsumgebung liefert zumindest hinsichtlich der Leistung der Maschinen eine verlässliche Datenbasis: Mit den relevanten Daten gefüttert, schickt die APS-Lösung nicht einfach weiterhin Aufträge los, obwohl die zum Abarbeiten nötige Maschine aufgrund eines Schadens gar nicht zur Verfügung steht. Per se lässt sich die Information, ob eine Maschine steht oder arbeitet, mit nachrüstbarer Hardware auch dem ältesten Schätzchen (Stichwort ‚Brownfield‘) entlocken. Je moderner die Maschine, desto reichhaltiger die auslesbaren Werte bzw. die daraus zu generierenden Leistungsdaten (Key Performance Indicators, KPI).
Ohne Planung ist alles nichts
Zu den erreichbaren Zielen gehören eine flüssigere Produktion, kürzere Stillstandzeiten, oder eine bessere Beurteilung der Maschine, um so zu erkennen, warum Erwartungen nicht erfüllt wurden. Quasi alle benötigten KPIs lassen sich durch das Auswerten von rund zehn verschiedenen Datenpunkten ermitteln. Die schlechte Nachricht ist: Allzu oft überlegen sich Anwenderunternehmen vor der Datensammlung nicht, welche KPIs sie eigentlich benötigen bzw. sinnvoll verarbeiten können. Regelmäßig fehlt es Produktionsbetrieben an einem versierten Projektleiter, der vor dem eigentlichen Vernetzen die Datenerfassung strukturiert und damit die Grundlage für die spätere fehlerfreie Auswertung der Daten schafft. Fehlt dieser Schritt, stellen sich die durchs Vernetzen erhofften Vorteile nur teilweise ein. Wer keine interne Ressource für diesen Job frei hat, der sollte sich zumindest für die Anlauf- und Konzeptionsphase einen externen Projektleiter ins Boot holen. Diese Spezialistinnen und Spezialisten prüfen auch die Stammdatenqualität: Ein APS-System sollte nicht nur Maschinendaten verarbeiten, sondern auch Personaldaten oder Angaben zur Materialplanung. Fehlt es hier an Präzision, schlägt das Berechnen der Produktionszeit pro Teil fehl und die Planung wird ungenau. Dashboards, die Überblick über den Produktionsstand verschaffen sollen, zeigen überdies falsche Auswertungen an, wenn die Stammdaten nicht passen.
