Datenanalyse spielt eine zunehmend zentrale Rolle für Unternehmen, da sie die Grundlage für fundierte Entscheidungen und strategische Planungen bildet. Die werksübergreifende Datenanalyse, wie beispielsweise die Gesamtanlageneffektivität (OEE), unterstützt Unternehmen dabei, objektive und fundierte Entscheidungen zu treffen, anstatt sich auf das Bauchgefühl zu verlassen. Unternehmen, die ihre Daten effektiv analysieren, können schneller auf interne und externe Veränderungen reagieren und sich besser an neue Gegebenheiten anpassen. Dafür können Unternehmen beispielsweise die Datenanalysewerkzeuge in SAP Digital Manufacturing for Insights (SAP DMI) verwenden. Doch wie funktioniert die Software im Detail?
Was ist SAP DMI?
Digital Manufacturing for Insights ist eine Cloud-basierte Software für die Berechnung standortübergreifender Produktionskennzahlen. Die Anwendung unterstützt Unternehmen bei der Überwachung und Analyse von Informationen in Echtzeit. Darüber hinaus kann sie nahtlos mit anderen SAP-Modulen integriert werden. Diese Integration soll einen kontinuierlichen Informationsfluss herstellen.
Für welche Aufgaben?
Echtzeitüberwachung – Die Software stellt Daten und Analysen schnell zur Verfügung. Sie erfasst und analysiert Daten aus Maschinen, Anlagen und Produktionslinien, um die Leistung zu messen und etwaige Probleme sofort zu erkennen.
Transparente Datengrundlage – Integrierte Fertigungsdaten aus dem Shopfloor sind bereits so aufgebaut und strukturiert, dass sie von SAP DMi out-of-the-box verarbeitet werden können.
Monitoring und Visualisierung – Das Tool bietet Datenvisualisierungen wie Dashboards, die die Überwachung und Analyse vergangener sowie laufender Produktionsprozesse ermöglichen. Diese Dashboards können angepasst werden, um relevante KPIs und Metriken darzustellen.
Flexibilität und Skalierbarkeit – Das System ist skalierbar und flexibel ausgelegt, um an die Anforderungen eines Unternehmens angepasst werden zu können.
Mit diesen Funktionen bietet SAP DMi zahlreiche Use Cases, von denen nachfolgend einige aufgeführt sind.
Analyse der Maschinenausfälle
In Produktionslinien treten häufig unerwartete Maschinenausfälle auf, die zu Produktionsverzögerungen und verpassten Lieferfristen führen. Die Ursachen dieser Ausfälle sind vielfältig, und ohne ein zentrales Monitoring-System bleibt die Ursachenanalyse oft lückenhaft. Produktionsleiter können daher Maschinenausfälle in Echtzeit überwachen und präventive Maßnahmen ergreifen, um Stillstände zu reduzieren. Mit der Analysesoftware lässt sich eine solche Echtzeitüberwachung realisieren. In der Produktionsübersicht werden kontinuierlich erfasste maschinenrelevante Daten angezeigt, etwa die Anzahl der Ausfälle und deren Ursachen. Diese Informationen werden in Diagrammen zur Analyse bereitgestellt. Die im Aufmacher abgebildeten Maschinenausfälle sind nach Ausfallursachen kategorisiert. So lässt sich erkennen, dass Materialprobleme (33,3%) und technische Defekte (27,8%) zusammen für über 60% der gesamten Maschinenausfälle in der Produktionslinie verantwortlich sind. Folgende Maßnahmen können daher in Betracht gezogen werden:
Intensivere Materialprüfung – Eine engere Zusammenarbeit mit Lieferanten zur Sicherung der Materialqualität oder die Einführung einer erweiterten Wareneingangskontrolle für kritische Materialien.
Präventive Wartung für technische Komponenten – Regelmäßige Inspektionen für Maschinen mit hoher Ausfallrate oder die Nutzung von IoT-Sensoren und -Geräten zur frühzeitigen Erkennung von Verschleißerscheinungen.
Überwachung der OEE
Produktionsleiter nutzen die OEE-Kennzahl, um Engpässe zu identifizieren und die Ressourcennutzung zu optimieren. Bei der Bewertung der Produktivität und Effizienz von Fertigungsprozessen geht es jedoch um mehr als nur die Betrachtung der OEE als Einzelwert. Andere OEE-Indikatoren wie Verfügbarkeit, Leistung und Qualität spielen ebenfalls eine Rolle. Mit SAP DMi können Produktionsdaten in Echtzeit erfasst, analysiert und visualisiert werden. Dadurch lassen sich Stillstandzeiten, Leistungsabweichungen und Qualitätsprobleme erkennen und beheben. Abbildung 2 zeigt eine Produktionslinie mit einem relativ niedrigen OEE-Wert, jedoch einer hohen Produktqualität und eine guter Maschinenauslastung. Die Ursache des Problems liegt im Leistungsfaktor, der eine Diskrepanz zwischen geplanter und tatsächlicher Produktionsmenge aufzeigt. Aus diesen Erkenntnissen können folgende Maßnahmen in Erwägung gezogen werden:
Optimierung der Produktionsgeschwindigkeit – Anpassung von Prozessparametern, Durchlaufzeiten oder Materialversorgung.
Beseitigung von Unterbrechungen und Optimierung der Bediener- und Maschinenintegration.
Automatisierung von Prozessen, um manuelle Eingriffe zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
Fazit
Mit der Cloud-basierten Analysesoftware von SAP können Unternehmen ihre Prozesse optimieren, ihre Effizienz steigern und sich an interne und externe Veränderungen anpassen. Insgesamt sind das alles nützliche Hebel, um die Wettbewerbsfähigkeit und Reaktionsfähigkeit zu sichern.
