Use Case Produktionsprozesse

Bild­nach­weis: Pho­ton photo/Shutterstock.com

Worin beste­ht die Herausforderung?

Pro­duzierende Unternehmen steuern Tag für Tag ihre Fer­ti­gung­sprozesse. Diese Prozesse (z. B. Maschi­ne­naus­las­tun­gen) opti­mal zu hal­ten, ist jedoch schwierig, wenn Unternehmen mit manuellen oder pro­tokoll­basierten Meth­o­d­en arbeit­en. Denn Mes­sun­gen sind zeitaufwendig und fehler­an­fäl­lig, oder rel­e­vante Dat­en liegen schlicht nicht vor. Diese Her­aus­forderung wird noch ver­schärft, wenn ein Unternehmen mehrere Fab­riken an ver­schiede­nen Stan­dorten betreibt und dadurch eine Vielzahl an Prozessen ineinandergreifen.

Welche Dat­en kön­nen hier helfen?

  • Maschi­nen­dat­en (Maschi­nen­typ, Bau­jahr, Ladezu­s­tand, Aus­las­tungs­gren­zen, Ist- und Soll-Auftragswerte)
  • Prozess­dat­en (Stück­zahl, Takt, Trend pro Schicht, Störzeit­en oder Rüstzeiten)
  • Umge­bungs­dat­en (Tem­per­atur und GPS-Position)

Wie kommt der Nutzen aus den Daten?

Pro­duk­tion­sprozesse kön­nen durch die Ver­ar­beitung von Sen­sor- und Maschi­nen­dat­en opti­miert wer­den. Über Sen­soren ver­net­zte Maschi­nen sam­meln Dat­en, deren Analyse und Auswer­tung neuen Nutzen erzeugt: Zus­tand und Aus­las­tung der Maschi­nen wer­den so kon­tinuier­lich und in Echtzeit ein­se­hbar. Auch neue Kom­po­nen­ten der indus­triellen Fer­ti­gung lassen sich schnell ein­binden. Visu­al­isierungs- und Auswer­tungsver­fahren (z. B. Sta­tis­tik und Kün­stliche Intel­li­genz) helfen dabei, Aus­las­tun­gen und Arbeit­szyklen zu verbessern.

Wo wird diese Daten­nutzung bere­its angewendet?

  • Der Her­steller von Präzi­sion­san­la­gen Nord­son Cor­po­ra­tion nutzt eine dig­i­tal­isierte Plantafel. Auf dieser sind alle Maschi­nen zen­tral im Dash­board abge­bildet, so dass Aufträge flex­i­bel zuge­ord­net und geän­dert wer­den können.
  • Das IT-Unternehmen Dualis berech­net mit ein­er Soft­ware­an­wen­dung kom­plexe Fer­ti­gung­sprozesse. Dazu wer­den die Dat­en aus Aufträ­gen, den benötigten Ressourcen, Rüstzeit­en sowie Lieferzeit­en analysiert. So lassen sich die einzel­nen Kom­po­nen­ten in der Fer­ti­gung bess­er aufeinan­der abstim­men und ver­net­zen. Die Soft­ware kann sowohl in der Werk­statts­teuerung als auch in der Massen­pro­duk­tion zum Ein­satz kommen.
  • Der Auto­mo­bil- und Maschi­nen­bauin­dus­trie-Zulief­er­er Scha­ef­fler nutzt das Überwachungssys­tem Scha­ef­fler Spin­dle Sense. Das Sys­tem misst kon­tinuier­lich die Werte der Spin­del-Mas­chine. Auf Basis dieser Dat­en kann die Spin­de­laus­las­tung dann opti­miert werden.
  • Das Beratung­sun­ternehmen für Inge­nieur­di­en­stleis­tun­gen imk Auto­mo­tive bietet mit der Soft­warelö­sung ema virtuelle Pro­duk­tion­s­pla­nung und Prozess­be­w­er­tung an. Dafür wer­den Dat­en von Indus­triekun­den gesam­melt und daran einzelne Arbeitss­chritte im Fer­ti­gung­sprozess mod­el­liert und optimiert.

Welchen Beitrag leis­tet diese Daten­nutzung zur Wertschöpfung?

Unternehmen kön­nen durch daten­basiertes Man­age­ment ihrer Pro­duk­tion­sprozesse für eine opti­male Aus­las­tung ihres pro­duk­tiv­en Kap­i­tals sor­gen. Damit wer­den direkt die Wertschöp­fungsak­tiv­itäten und indi­rekt die Kosten­struk­tur sowie die Kun­den­beziehung verbessert. Durch opti­male Ein­satzzeit­en und Stück­zahlen sowie max­i­male Aus­las­tungsef­fizienz lassen sich die Anzahl bear­beit­eter Aufträge und deren Zuver­läs­sigkeit und Qual­ität erhöhen.

Quellen: IundS AG (2020), DUALIS GmbH IT Solu­tions (2020), Autin­i­ty Sys­tems (2018), imk Auto­mo­tive (2018), ASU (2019)

Pub­lika­tion: Wie Unternehmen Dat­en heute schon nutzen und in Zukun­ft nutzen kön­nen. Her­aus­ge­ber: Fraun­hofer IMW, Inhalt: Data Min­ing und Wertschöpfung

Link zur Publikation
Start Dat­en- und Ideenfinder
Start­seite