Heutige Produktionsprozesse sind von hoher Dynamik geprägt. Individualisierte Produkte, minimale Losgrößen und eine flexible Fertigung bei maximaler Qualität und Ressourcennutzung sind hier zentrale Anforderungen. Allerdings stellt die Umsetzung solcher Konzepte eine große Herausforderung dar.
Zu den häufigsten Hindernissen bei Digitalisierungsprojekten zählt etwa die unübersichtliche Vielfalt an Technologien und Anbietern. Ein weitere Hürde ist die fehlende Integration einzelner Digitalisierungsprojekte, wodurch Abhängigkeiten und Wechselwirkungen oft übersehen werden. Hinzu kommt eine Unsicherheit vieler Unternehmen, ob sie digitale Technologien besser kaufen oder selbst entwickeln sollten. Darüber hinaus scheitern viele Unternehmen daran, Pilotprojekte in die Breite zu skalieren und dauerhaft in die Produktionsrealität zu integrieren.
Das SFN-Framework
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, entwickelten die Universität St. Gallen und die Fachhochschule Ostschweiz über fünf Jahre hinweg das Smart-Factory-Navigator-Framework. Dieses basiert auf mehr als 900 Praxisbeispielen. Daraus wurden die 44 wichtigsten generischen Use Cases extrahiert, die Unternehmen als Orientierungshilfe für die digitale Transformation dienen. Um die Erkenntnisse aus der Wissenschaft in die Praxis zu bringen, wurde die Smart Factory Navigator AG (SFN AG) als Spinoff der Universität gegründet. Das Framework adressiert u.a. folgende Use Cases: Die Digitalisierungs- und Automatisierungslösungen von Retarus ermöglichen effiziente Abläufe ohne manuellen Aufwand oder Kompromisse bei der Datensouveränität ‣ weiterlesen
Business Process Solutions
Retarus beschleunigt Datenaustausch in der Produktion
- Informationsvisualisierung: Wie können Echtzeit-Daten aus der Produktion visualisiert werden, um Engpässe und Effizienzpotenziale zu identifizieren?
- Asset Tracking & Track-and-Trace: Wie lässt sich die Rückverfolgbarkeit von Produkten entlang der Lieferkette und der Wertschöpfungskette sicherstellen?
- Autonome Produktionsplanung: Wie können Produktionspläne datenbasiert gesteuert und überwacht werden, um flexibel auf Anpassungen zu reagieren?
Das Projekt Emmi
In einem Projekt bei der Emmi AG kam dieses Framework zur Anwendung. Das Unternehmen produziert ein breites Spektrum an Milchprodukten wie etwa Käse und Joghurt sowie Getränke. Die Lebensmittelproduktion stellt besondere Herausforderungen an die Digitalisierung, da sie strengen regulatorischen Anforderungen hinsichtlich Hygiene, Rückverfolgbarkeit und Qualität unterliegt. Darüber hinaus erfordert die Verarbeitung von leicht verderblichen Rohstoffen wie Milch eine äußerst präzise und flexible Produktionsplanung, um Verschwendung zu minimieren und gleichzeitig höchste Produktqualität sicherzustellen. Die Emmi Schweiz AG betreibt mehrere Produktionsstätten und setzt ein Manufacturing Execution System (MES) ein, um die Produktionsprozesse zu steuern. Das bisherige MES basierte auf einer stark ausgebauten Standardsoftware.
Diese Erweiterungen haben im Laufe der Zeit die Komplexität der Systemlandschaft erhöht. Vor diesem Hintergrund wurde eine umfassende Analyse des aktuellen Ist-Zustands sowie die Entwicklung eines zukunftsorientierten Soll-Bilds durchgeführt. Ziel war es, technologische Entwicklungen, zukünftige Anforderungen und relevante Use Cases zu berücksichtigen, um eine strategische Grundlage für die gezielte Weiterentwicklung des MES im Sinne von Smart Manufacturing zu schaffen.
Use Cases identifiziert
Um ein solches MES zu entwickeln, begann Emmi zusammen mit SFN und dem Beratungsunternehmen Cognizant zunächst mit einer Ist-Analyse. Dabei wurden die bestehenden MES-Fähigkeiten bewertet und die bereits implementierte Use Cases identifiziert. Anschließend entwickelten die Partner eine langfristige Vision für ein zukünftiges Produktions-System, basierend auf einer Gap-Analyse in den Bereichen Menschen, Prozesse und Technologien. So konnten
Erweiterungspotenziale aufgeschlüsselt werden. Auf dieser Grundlage erarbeiteten die Beteiligten verschiedene Szenarien und Strategien. Der Fokus lag auf:
- Datenübermittlung und -austausch: Einheitliche Standards für die werksübergreifende Datenübermittlung etablieren und Datenflüsse zwischen Maschinen, Systemen und Mitarbeitern sicherstellen.
- Asset Tracking & Track-and-Trace: Nutzung und Analyse von Daten aus der Rückverfolgbarkeit von Produktionsprozessen und Rezepturen entlang der gesamten Wertschöpfungskette.
- Umgang mit der internen Tool-Landschaft: Transparenz über vorhandene Tools, deren Funktionalitäten und Anwendungsbereiche schaffen Harmonisierungspotenzialen ermitteln, um Effizienz und Einheitlichkeit werksübergreifend zu fördern.
Grundlage geschaffen
Mit dem Smart Factory Navigator entwickelte und validierte Emmi eine neue MES-Vision. Patrick Müllener, Leiter Business Solutions & Data Value Creation bei Emmi, fasst das Ergebnis so zusammen: „Durch den Smart Factory Navigator haben wir unsere MES-Vision neu ausgerichtet und validiert. Das Use Case-Framework wird künftig als gemeinsame Grundlage für die Weiterentwicklung in unseren Produktionsstätten dienen.“
SFN als Orientierungshilfe
Das Projekt zeigt die Relevanz einer strukturierten Vorgehensweise für die digitale Transformation in der Produktion. Der Smart Factory Navigator bietet Unternehmen dabei eine Orientierungshilfe bei der Auswahl an möglichen Use Cases.
