Harvey Performance schließt die Ausführungslücke mit intelligentem MES

Harvey Performance Company ist ein weltweit führender Anbieter von Präzisionsschneidwerkzeugen und stellt Marken wie Harvey Tool, Helical Solutions, Micro 100 und andere her, die in den Bereichen Luft- und Raumfahrt, Medizin, Energieerzeugung, Elektronik und mehr eingesetzt werden. Ihr Versprechen an die Kunden ist einfach, aber anspruchsvoll:Das richtige Werkzeug auf Lager, wenn Sie es brauchen – unterstützt durch fachkundigen Support.

Um dieses Versprechen einzulösen, ist eine der komplexesten Fertigungs- und Lieferketten der Branche erforderlich. Zehntausende SKUs, High-Mix-/Low-Volume-Produktion und erstklassige Serviceniveaus hängen alle von einer Sache ab:der Fähigkeit, den Produktionsplan umzusetzen.

Im Harvey’s-Werk in Meridian, Idaho, wo sich hochmoderne CNC-Schleifzellen, Mikrowerkzeuge und automatische Automatisierung befinden, rückte diese Herausforderung bei der Ausführung in den Fokus. Der Erfolg der Anlage wird an der Terminerfüllung gemessen :Erledigen sie die Jobs, die sie für die Woche geplant hatten, auf den Maschinen, auf denen sie sie ausführen wollten?

In diesem Artikel wird erläutert, wie Harvey Performance MachineMetrics Intelligent MES verwendet hat um die Ausführungslücke zwischen ERP-Plänen und der Werkstattrealität zu schließen und dabei die Termineinhaltung im Prozess erheblich zu verbessern.

Die Ausführungslücke:Wenn ERP-Pläne nicht mit der Realität übereinstimmen

Das ERP-System von Harvey (Epicor Kinetic) erstellte einen Produktionsplan auf der Grundlage vorhandener Daten und Schätzungen:Was soll wo und wann ausgeführt werden? Die Realität in der Werkstatt sah jedoch oft anders aus.

1. Verzögerte, ungenaue Daten

Die Arbeits- und Produktionsberichte basierten auf der manuellen Eingabe an gemeinsam genutzten ERP-Terminals. Am Ende einer Schicht – oder sogar am nächsten Tag – erfassten die Bediener Arbeit und Mengen. Die Daten waren oft 8–10 Stunden alt bis es irgendjemand sehen konnte.

Die Vorgesetzten verbrachten jeden Morgen eine Stunde oder mehr damit, Arbeitsscheine zu bearbeiten, um die Informationen nutzbar zu machen. Aufgrund dieser Verzögerung und Nacharbeit war das Vertrauen in ERP-Daten gering. Bis das Team feststellte, dass ein Auftrag hinterherhinkte oder nicht den Standards entsprach, war das Zeitfenster zur Wiederherstellung des Zeitplans normalerweise geschlossen.

2. Planung auf der Grundlage von Schätzungen statt der Realität

Router-Standards und Zykluszeiten wurden über Jahre hinweg anhand von Altdaten und fundierten Vermutungen entwickelt. Sie spiegelten nicht konsistent wider, wie lange die Arbeit an bestimmten Maschinen mit bestimmten Einstellungen tatsächlich dauerte.

Das bedeutete, dass die Zeitpläne auf ungenauen Zykluszeiten basierten . Jobs, die für drei Stunden geplant sind, können regelmäßig fünf Stunden in Anspruch nehmen. Die Setups unterschieden sich stark von den Annahmen im Routing. Infolgedessen sah die Kapazität auf dem Papier gut aus, scheiterte jedoch bei der Ausführung, was es schwierig machte, die tatsächliche Einhaltung des Zeitplans zu messen und noch schwieriger zu verbessern.

3. Ein DIY-MES, das nicht skalierbar ist

Harvey versuchte, diese Herausforderung zu lösen, indem er ein selbst entwickeltes MES aufbaute:eine direkte Verbindung zu CNC-Steuerungen, das Sammeln von Maschinensignalen und den Versuch, diese Daten mit ERP-Aufgaben zu verknüpfen.

Es funktionierte in kleinen Mengen, aber die Wartung wurde schnell zu einem Vollzeit-Softwareprojekt. Jede neue Maschine, Steuerung oder jeder OEM erforderte kundenspezifische Arbeiten. Die Normalisierung roher Maschinendaten und deren Anpassung an den Auftragskontext in Epicor war komplex und brüchig. Die Bemühungen bewiesen den anfänglichen Wert von Echtzeitdaten, zeigten jedoch deutlich, dass der Aufbau und die interne Wartung eines vollständigen MES nicht nachhaltig waren.

Harvey brauchte mehr als eine einfache Maschinenüberwachungslösung. Sie brauchten eine Möglichkeit, Maschinen, Arbeitsplätze, Menschen und ERP in einer einzigen Echtzeit-Ausführungsschleife zu verbinden .

Auswahl eines MES, das darauf ausgelegt ist, die Ausführungslücke zu schließen

Nach dem DIY-MES-Versuch ging Harvey mit einem sehr klaren Anforderungskatalog an die nächste Lösungssuche heran. Sie bewerteten nicht nur Dashboards; Sie waren auf der Suche nach einem Produktionssystem, das als Bindeglied zwischen Epicor und der Werkstatt dienen könnte.

Zu den wichtigsten Auswahlkriterien gehörten:

1. Schnelle Maschinenkonnektivität über mehrere unterschiedliche CNCs und Geräte hinweg, ohne monatelange kundenspezifische Konstruktion.
2. Eine einheitliche, intuitive Bedienoberfläche an jeder Maschine, die Auftragskontext, Laufstatus, Anzahl und Arbeitseintrag kombiniert.
3. Out-of-the-box MES-Funktionen für Ausfallzeitverfolgung, OEE, Auftragsverfolgung und Planung, die sofort einen Mehrwert liefern und dennoch konfigurierbar sind.
4. IT- und Sicherheitsausrichtung über eine Cloud-native Architektur, die weiterhin Harveys Netzwerksicherheitsstatus respektiert.
5. Tiefe ERP-Integration , insbesondere mit Epicor, um Auftrags- und Maschinendaten in Echtzeit zu synchronisieren.
6. Eine Partnermentalität und Roadmap , nicht nur ein Softwareanbieter, um kontinuierliche Verbesserung und zukünftige Anwendungsfälle zu unterstützen.

MachineMetrics erwies sich als die Plattform, die diese Anforderungen am besten erfüllte – insbesondere aufgrund der umfassenden Maschinenkonnektivität, des bedienerorientierten Designs und des klickbaren Epicor Kinetic-Anschlusses das sorgte für eine echte bidirektionale Integration.

Piloterfolg im Meridian-Werk

Als Pilotstandort wählte Harvey sein Werk in Meridian, Idaho – etwa 35 CNC-Maschinen, die alles von Mikrowerkzeugen bis hin zu Fräsern mit großem Durchmesser produzieren.

Zunächst haben sie mehrere Maschinen über den Wertstrom hinweg verbunden:

• Primäre/Vorbereitungsvorgänge
• Fertigschleifen mit geringem Volumen
• Großserien-Fertigschleifen

Dadurch erhielten sie einen Querschnitt über Teile, Routen und betriebliche Herausforderungen.

Schnelle Maschinenverbindung

Mithilfe von MachineMetrics Edge-Geräten und nativen Konnektoren konnte das Implementierungsteam alle Maschinen schnell verbinden. Die Zeiten des Kampfes gegen benutzerdefinierte Treiber und fragile Skripte waren vorbei. MachineMetrics kümmerte sich um die Nuancen verschiedener CNC-Steuerungen und OEMs und normalisierte die Daten in ein gemeinsames Modell, sodass sich das Harvey-Team auf die Nutzung der Daten konzentrieren konnte – und nicht auf deren Auslotung.

Tablets und Benutzeroberfläche für Bediener

Jede angeschlossene Maschine erhielt ein Tablet mit der MachineMetrics-Bedieneroberfläche. Betreiber könnten jetzt:

• Sehen Sie sich den auf ihrem Computer geplanten Auftrag an.
• Starten/stoppen Sie die Arbeit mit ein paar Fingertipps.
• Bestätigen Sie die Teileanzahl und den Ausschuss am Ende eines Laufs.
• Protokollieren Sie Ausfallgründe, wenn Sie dazu aufgefordert werden.

Das alles passiert an der Maschine , ohne eine Fahrt zu einem gemeinsamen Terminal. Dadurch wurden die Reibungsverluste für die Bediener sofort reduziert und die Aktualität und Genauigkeit der Produktionsdaten verbessert.

Epicor und die Werkstatt miteinander verbinden

Für Harvey war die Integration zwischen MachineMetrics und Epicor Kinetic kein „nice-to-have“ – sie war das Herzstück der Strategie.

MachineMetrics ruft Arbeitsaufträge, Arbeitspläne, Standards und Zeitpläne ab von Epicor und präsentiert sie direkt an der Maschine. Bediener müssen keine Tabellenkalkulationen interpretieren oder raten, was als nächstes kommt; Der offizielle Plan ist in derselben Benutzeroberfläche sichtbar, die sie zum Ausführen und Verfolgen des Auftrags verwenden.

Ebenso wichtig ist, dass MachineMetrics Arbeitsaufwand, Teileanzahl, Ausschuss und Auftragsstatus vorantreibt zurück in Epicor in Echtzeit. Das verändert die Dynamik in mehrfacher Hinsicht:

• ERP wird zum Live-System , keine historische Aufzeichnung, die 10 Stunden hinter der Realität zurückbleibt.
• Vorgesetzte verbringen nicht mehr jeden Morgen ein oder zwei Stunden damit, Arbeitsscheine zu bereinigen – Zeit, die jetzt in kontinuierliche Verbesserungen und Problemlösungen fließen kann.
• Kosten- und Kapazitätsplanung in Epicor basieren auf echten, maschinell verifizierten Daten statt auf Schätzungen und verzögerten manuellen Eingaben.
• Zeitplanänderungen können mit Zuversicht vorgenommen werden, da sie auf genauen Ausführungsdaten basieren.

Diese bidirektionale Integration schließt die Ausführungslücke. Anstatt die ERP-Planung isoliert durchzuführen und die Werkstatt im Dunkeln zu improvisieren, informieren sich beide ständig gegenseitig. Für jeden Hersteller, der die Termineinhaltung, die pünktliche Lieferung und die Margen verbessern möchte, wird diese Art von MES-ERP-Schleife schnell nicht mehr verhandelbar.

Echtzeitdaten in bessere Zeitpläne umwandeln

Harvey hat MachineMetrics nicht nur eingeführt, um Auslastungsdiagramme anzusehen. Das eigentliche Ziel bestand darin, Planung und Ausführung in Einklang zu bringen – beginnend mit genaueren Zykluszeiten und einem realistischen Zeitplan.

Zykluszeiten eingeben

Mithilfe der Produktionsanalysen und Maschinenzeitpläne von MachineMetrics begann das Meridian-Team mit dem Vergleich der gerouteten Zykluszeit von Epicor mit der tatsächlichen Zykluszeit pro Teil und pro Auftrag, gemessen direkt an der Maschine.

Sie erstellten einen internen „Abweichungsbericht“, der Vorgänge hervorhob, bei denen die Abweichung zwischen Standard und Ist bedeutsam war. Mit diesem Bericht in der Hand konnten Ingenieure und Vorgesetzte zur Maschine gehen, während der Auftrag noch lief , beobachten Sie den Prozess und sprechen Sie direkt mit den Bedienern.

Manchmal stellten sie fest, dass die Maschine absichtlich verlangsamt wurde – ein Bediener, der die Lebensdauer des Rads oder eines Werkzeugs schützte, basierend auf seiner Erfahrung. In diesen Fällen könnten sie Programme anpassen, Schnittdaten validieren und die Leistung auf den beabsichtigten Standard zurücksetzen. In anderen Fällen bestätigten sie, dass das Routing für diese Maschine oder Einrichtung einfach falsch war und aktualisiert werden musste.

Mit der Zeit schloss sich dadurch der Kreis zwischen „was der Router sagt“ und „was tatsächlich passiert“. Die Zeitpläne begannen, die Realität widerzuspiegeln. Die Kostenberechnung wurde genauer. Die Betreiber gewannen das Vertrauen, dass Standards erreichbar und nicht willkürlich sind.

Echtzeitplanung und Terminerfüllung

Da die Zykluszeiten immer verlässlicher wurden und Aufträge an den Live-Maschinenstatus gebunden waren, begann Harvey mit der Verwendung von Schedule Intelligence von MachineMetrics um die Ausführung in Echtzeit zu verwalten.

Planer und Vorgesetzte können jetzt jederzeit sehen, ob Aufträge dem Plan voraus oder hinterherhinken. Wenn etwas schiefgeht – eine Einrichtung dauert zu lange, ein Maschinenalarm oder ein Werkzeugwechsel dauert länger als erwartet – können sie die Arbeit neu ordnen, Aufträge verschieben oder Prioritäten anpassen, bevor der Zeitplan aus dem Ruder läuft.

Operatoren haben auch mehr Kontext. Sie sehen, was als nächstes kommt, wie ihre aktuelle Leistung mit dem Plan zusammenhängt und wo sich eine kleine Entscheidung (z. B. welcher Auftrag über Nacht ausgeführt werden soll) auf die Produktion ohne Unterbrechung und nachgelagerte Abläufe auswirkt.

Das Ergebnis ist eine deutliche Verbesserung der Zeitplanerfüllung bei Meridian, einschließlich einer Verbesserung der Zeitplanerfüllung um über 25 %.

Ein besserer Tagesrhythmus für Bediener und Vorgesetzte

Über die Metriken hinaus hat MachineMetrics das Arbeitsgefühl vor Ort verändert.

Die Bediener verbringen jetzt mehr Zeit damit, Maschinen zu bedienen und weniger Zeit damit, zu den Terminals zu laufen oder zu rekonstruieren, was vor Stunden passiert ist. Sie sehen den Zeitplan, verstehen Prioritäten und verfügen über eine strukturierte Möglichkeit, Kontext über Ausfallgründe und Kommentare auszutauschen – außerdem haben sie die Möglichkeit, Arbeitsabläufe direkt von der Maschine aus auszulösen.

Vorgesetzte und Ingenieure haben Live-Einblick in Einstellungen, Umstellungen und Leerlaufzeiten. Anstatt den Problemen von gestern mit veralteten Berichten nachzujagen, können sie Probleme angehen, wenn sie auftauchen – indem sie Bediener schulen, Werkzeugstrategien anpassen oder Standards aktualisieren, solange die Details noch aktuell sind.

Das System bietet auch Schulungsmöglichkeiten. Wenn ein bestimmter Setup-Typ ständig seinen Standard überschreitet oder wenn eine bestimmte Maschine aufgrund von Unsicherheiten über Vorschübe und Geschwindigkeiten regelmäßig verlangsamt wird, weisen die Daten direkt darauf hin, wo zusätzliches Coaching und Dokumentation den größten Einfluss haben.

Kurz gesagt, MachineMetrics gibt Harvey eine gemeinsame, vertrauenswürdige Sicht auf die Realität die jeder – vom Betreiber bis zur Anlagenleitung – nutzen kann, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Ein Blick in die Zukunft:Vom Pilotprojekt zur Enterprise Production Intelligence

Mit einem erfolgreichen Pilotprojekt in Meridian erstellt Harvey nun eine Roadmap zur Ausweitung von MachineMetrics Intelligent MES auf seine breitere Fertigungspräsenz.

Zu den geplanten Initiativen gehören:

• Einführung von Konnektivität, Planung und Auftragsverfolgung für weitere Harvey Performance-Einrichtungen.
• Integration von Echtzeit-Maschinenereignissen in Wartungssysteme, sodass Ausfallzeiten automatisch Arbeitsaufträge auslösen können.
• Ausweitung der Nachverfolgung über CNCs hinaus auf manuelle Stationen und sekundäre Prozesse, insbesondere für unbeaufsichtigte Arbeiten.
• Nutzung von Maschinen- und Prozessdaten zur Unterstützung der Werkzeuglebensdauerverfolgung, der Überwachung des Radverschleißes und robusterer Qualitätsintegrationen.
• Nutzen Sie MachineMetrics Max AI und den Knowledge Hub, um die Berichterstellung zu automatisieren, Muster bei der Einhaltung von Zeitplänen und Ausfallzeiten aufzudecken und die kontinuierliche Verbesserung zu beschleunigen.

Am wichtigsten ist, dass Harvey jetzt über ein skalierbares Framework verfügt, um die Ausführungslücke zu schließen :ERP-Pläne, Maschinendaten und menschliche Entscheidungsfindung in einem einzigen Echtzeitsystem verbinden.

Für ein Unternehmen, dessen Geschäft davon abhängt, immer das richtige Werkzeug zur Hand zu haben, ist diese Übereinstimmung zwischen Plan und Realität nicht nur operativ nützlich, sondern auch der Kern des Versprechens, das es seinen Kunden jeden Tag gibt.