Operational Intelligence (OI) steht für die Erfassung, Auswertung und Analyse von Betriebsdaten in Echtzeit und aus dem gesamten Unternehmen. Ziel ist, Systemzustände jederzeit festzustellen und früh auf Veränderungen reagieren zu können. Ein Manufacturing Execution System (MES) ist dafür der zentrale Datenlieferant. Damit kommt ihm eine entscheidende Rolle im Betrieb zu, denn produzierende Unternehmen bewegen sich in einem zunehmend datengesteuerten Umfeld. An einem robusten MES führt daher in immer mehr Betrieben kein Weg vorbei. Die Marktzahlen bestätigen die Einschätzung: Laut Prognosen von Global Market Insights könnte der MES-Markt von 15 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 39 Milliarden im Jahr 2034 wachsen. Dennoch bedeutet die Einführung eines MES nicht automatisch verbesserte Prozesse. Denn was auf den ersten Blick simpel erscheint, entpuppt sich auf den zweiten Blick als durchaus komplex.
Prozesse unterscheiden sich, MES auch
Mit MES lassen sich der Output erhöhen und Ausschuss sowie Abfall vermeiden. Zudem helfen die Systeme über eine Rückverfolgbarkeit von Serien und Chargen die Compliance sicherzustellen. Und wenn die Kunden des Produzenten neben fehlerfreien Produkten auch noch jederzeit Einblick in den Bestellstatus erhalten, trägt dies zur Kundenzufriedenheit bei. Wer sich jedoch mit den Abläufen in der Industrie genauer befasst, weiß: Jede Branche hat mit ganz besonderen Herausforderungen zu kämpfen. Und diese gilt es mit einem MES präzise zu adressieren.
| Wesentliche Anforderungen | MES-Funktionalitäten | Ziele | |
| Halbleiter | Prozessführung im Nanometerbereich, hochkomplexe mehrstufige Prozessketten, durchgängige Integration von Equipment-, Sensor-, Material- und Rezeptdaten | Statistische Prozessregelung (SPC), Equipment-Integration, Rezeptverwaltung, Wafer-Genealogie, Echtzeit-Überwachung der Prozesszustände | Erhöhte Wafer-Ausbeute, frühzeitige Erkennung von Anomalien, reduzierte Ausschussraten, verbesserte Prozessstabilität |
| Elektronik | High-Mix-/Low-Volume-Fertigung, komplexe SMT-Fertigungslinien, häufige Produktwechsel, verteilte Fertigungsstandorte | Linienorchestrierung, standardisierte Maschinenanbindung, durchgängige Produkt – verfolgung, Echtzeit-Transparenz über Linienzustände | Erhöhung der First-Pass-Yield, verkürzte Umrüstzeiten, verbesserte Skalierbarkeit und Auslastung der Fertigung |
| Solar | Hohe Wafer-Variabilität, ausgeprägte Anlaufverluste bei neuen Produkten, qualitätskritische Chargenprozesse | Virtuelles Wafer-Tracking, SPC-basiertes Yield-Monitoring, automatisierte Erkennung von Anomalien in Prozessketten | Höhere Ausbeute, verkürzte Ramp-up-Phasen, geringeres Risiko qualitätsbedingter Chargenrücknahmen |
| Batterie | Komplexe Material- und Prozess-Genealogie, Hochskalierung auf Gigafactory-Niveau, strenge Anforderungen an lückenlose Rückverfolgbarkeit | Nahtlose Materialverfolgung, detaillierte Prozess-Genealogie, Integration von Prüf-, End-of-Line- und Formierungsdaten | Reproduzierbare Produktqualität, beschleunigte Ursachenanalysen, gesicherte Einhaltung regulatorischer Vorgaben |
| Medizintechnik | Strenge regulatorische Vorgaben, revisionssichere Dokumentation von Prozessänderungen, vollständige und lückenlose Produkt-Genealogie | Elektronische Device History Records (eDHR), prozessbezogene Rückverfolgbarkeit, integrierte Qualitäts- und Compliance- Überwachung | Audit- und Inspektionssicherheit, nachweisbare regulatorische Compliance, erhöhter Nachweis der Produktsicherheit |
Konventionelle Fertigung versus Halbleiterproduktion
In vielen Produktionsbetrieben dreht es sich primär um makroskopische Optimierung. Ihre Herausforderungen liegen typischerweise in variablen Zykluszeiten, Personalplanung und Batch-Wechseln. Diese lassen sich durch Factory-Scheduling-Module, Produktionssteuerung, Echtzeit-Dashboards und ERP-Schnittstellen bewältigen. Toleranzen von einem Millimeter und Produktionszyklen von Stunden bis Tagen sind hier nicht ungewöhnlich.
Im Gegensatz dazu hängen die Resultate der Halbleiter- und High-Tech-Industrie von mikroskopischer Präzision ab. Hier geht es um Inline-SPC (Statistical Process Control) für Schichtdicken von 0,5 Nanometern, Yield-Raten pro Wafer über 99,5 Prozent und Ansätze, die physische Tests minimieren. Produktionszyklen dauern Sekunden, Toleranzen liegen im Nanometerbereich. Fertigungs-MES von der Stange stoßen hier mit ihren Reaktionszeiten an Grenzen, da ihnen spezialisierte SPC-Engines und Sub-Nanometer-Traceability fehlen.
Gleichzeitig bietet diese Präzision enormes Potenzial – etwa für Automobilzulieferer oder Medizintechnikhersteller. Wer seine Produktqualität minutiös trackt und verbessert, reduziert Ausschuss und damit Kosten.
Von Daten zu vernetztem Wissen
Als Reaktion auf die aktuellen Herausforderungen in der Fertigung sollte MES mit KI-gestützter Operational Intelligence heute breiter gedacht werden. Mehrere Datenquellen – von der Lieferkette über den Shopfloor bis hin zum Lager – lassen sich einbeziehen und so Datensilos auflösen. Die entstehende Transparenz in den Betriebsabläufen kann dann eine frühe Erkennung von Anomalien, die Optimierung von Prozessen und schnelle Reaktionen auf Veränderungen ermöglichen.
Rückgrat der Operational Intelligence
Ein MES fungiert als Gehirn des Shopfloors, indem es Echtzeitdaten von Maschinen sowie Prozessen erfasst und zugänglich macht. Das funktioniert umso besser, je passgenauer das MES die Prozesse im Unternehmen abbilden kann. Und das ist keine reine Technologiefrage, sondern erfordert tiefes Branchen-Knowhow. Ein Verständnis von Gemeinsamkeiten und Unterschieden erlaubt den Transfer bewährter Ansätze, ohne das Rad neu erfinden zu müssen. So lässt sich ein in der Halbleiterindustrie etabliertes System für Recipe Management auf die Kunststoff- und Kautschukverarbeitung übertragen. Dort gibt es ebenfalls einen Bedarf an Standardisierung von komplexen, stark parameterabhängigen Prozessen mit vielen Material- und Produktvarianten. Ein zentrales Rezeptmanagement hilft, die Vielzahl an Ausprägungen fehlerfrei zu meistern und reproduzierbare Qualität über Linien sowie Werke hinweg zu sichern. In Verbindung mit vor- und nachgelagerten Prozessen wie Demand Management oder Lagerverwaltung entwickelt sich das klassische MES weiter – vom Ausführungs- und Rückmeldesystem zum Rückgrat der Operational Intelligence und damit einer kontinuierlichen Verbesserung.
