5 bewährte Data-Analytics-Strategien zur Steigerung der Fertigungseffizienz

Ob Sie Shopfloor-Prozesse oder Maschinenleistung analysieren – Data Analytics hilft Ihnen, Muster zu erkennen und Ergebnisse vorherzusagen. Richtig eingesetzt, wirkt sich diese Information positiv auf Produktivität und Ergebnis aus. Hier erfahren Sie, wie Sie Daten nutzen, um die Fertigungseffizienz zu verbessern.

Unklar ist, wann die Vierte Industrielle Revolution begann, aber die meisten Fertigungsexperten sind sich einig: Sie ist da und in vollem Gange. Während frühere Revolutionen durch Mechanisierung, elektrische Energie und Elektronik Effizienzsteigerungen brachten, dreht sich „Industrie 4.0“ ganz um Daten und Digitalisierung – um künstliche Intelligenz, Machine Learning, digitale Zwillinge, Augmented Reality, Computersimulation, cyber-physische Systeme und vieles mehr.

Ein großer Teil der Industrie 4.0 dreht sich um – und wird teilweise ermöglicht durch – sein datengetriebenes Pendant: das Industrial Internet of Things (IIoT). Genau wie Verbraucher in den letzten zehn Jahren Smartphones, Smart Cars und smarte Haushaltsgeräte angenommen haben, beginnen Hersteller, ähnlich smarte Technologien einzusetzen – darunter Werkzeugmaschinen, Roboter und softwarebasierte Systeme.

Anwendungsfälle für Data Analytics in der Fertigung

All diese Technologien generieren riesige Datenmengen. Man nennt es „Big Data“. Wie auch immer der Name lautet – entscheidend ist, was Sie damit tun. Hier sind einige gute Anwendungen in der Fertigung:

• Analyse des Stromverbrauchs einer Fabrik – hilft, ineffiziente Anlagen zu identifizieren und Kosten zu senken.
• Analyse der Standzeit von Schneidwerkzeugen – ermöglicht Werkzeugmaschinenbetrieben, Drehen, Fräsen und Bohren zu optimieren.
• Analyse von Stillstandzeiten derselben Werkzeugmaschinen – liefert beispiellose Einblicke in die Ursachen niedriger OEE (Overall Equipment Effectiveness).

Das Ergebnis all dieser analytischen Anstrengungen: zusätzliche Maschinenlaufzeit, vorhersehbarere Prozesse, verbesserte Teilequalität und weniger Ausschuss. Am wichtigsten: Big Data und IIoT sind die großen Gleichmacher zwischen Ländern mit niedrigen Fertigungskosten und allen anderen auf dem Planeten.

Wie Sie mit Daten und Technologie Effizienz steigern

Der Einstieg ist einfacher, als Sie denken. Ja, jede der fünf unten beschriebenen Technologien erfordert möglicherweise Investitionen – in Zeit, Kapital oder beides –, aber der ROI ist bei den meisten Implementierungen meist schnell da. Und wenn Sie eine relativ neue CNC-Werkzeugmaschine und ein Ethernet-Kabel haben, stehen die Chancen gut, dass Sie fast sofort Daten sammeln können.

Hier sind fünf Wege, wie Sie Technologie und Daten nutzen können, um die betriebliche Effizienz zu verbessern:

1: Papierlos fertigen

In einem digitalen Fertigungsunternehmen fließen Daten in beide Richtungen. Wenn Ihr Betrieb noch auf Papier-Auftragsbegleitscheine, Werkzeuglisten und Rüstblätter setzt, ist es Zeit, diese zu digitalisieren. Das sagt Ryan Zimmermann, Director of Business Development bei Visual Knowledge Share Ltd., einem Fertigungsbetrieb, der zum Softwareentwickler wurde. Zimmermann betont, dass digitale Arbeitsanweisungen Standardisierung fördern, Fehler vermeiden und Abläufe erheblich straffen. Erreicht wird dies durch revisionskontrollierte elektronische Dokumentation mit Bildern, Video und Text, die überall auf dem Shopfloor gestreamt werden kann.

„Wir eliminieren den Papierpfad“, sagt er. „Wir eliminieren die Ordner voller Papier überall und all die Probleme, die Betriebe haben, die auf Stammeswissen setzen. Zudem fordern digitale Arbeitsanweisungen Bediener-Feedback ein, gewährleisten Compliance und bieten höhere Rückverfolgbarkeit für menschlich getriebene Aktivitäten.“

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2: Erkenntnisse teilen

Stammeswissen (Tribal Knowledge) ist potenziell ein großes Problem für jedes Unternehmen. Nicht dokumentiertes Wissen, das nicht allgemein im Unternehmen bekannt ist, bedeutet, dass wichtiges Wissen nicht an jüngere Mitarbeiter weitergegeben wird.

Jemand, der ausführlich über die Gefahren von Stammeswissen sprechen kann, ist Jeff Rizzie, Director of Digital Machining bei Sandvik Coromant.

„Ein guter Zerspaner kann die Hand an eine Maschine legen oder dem Spindelgeräusch lauschen und sofort wissen, ob ein Problem besteht“, sagt er. „Aber was passiert, wenn diese Person das Unternehmen verlässt?“ Der beste Weg, dieses Risiko zu beseitigen, ist das Sammeln von Fertigungsdaten von CNC-Werkzeugmaschinen und deren Analyse auf produktivitätsmindernde Variablen im Fertigungsprozess. Wie bereits erwähnt, bieten neuere Geräte diese Fähigkeit bereits, vorausgesetzt der Betrieb ist vernetzt und Sie haben einen Ort zur Datenspeicherung. Sandvik Coromant bietet einen solchen Ort: Machining Insights – wie viele solche Systeme bietet es Dashboards und Reporting-Funktionen, die Prozessanalyse und -verbesserung erleichtern.

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3: Vernetzt werden

Haben Sie keine dieser neueren Werkzeugmaschinen? Kein Problem – es gibt zahlreiche Nachrüst-Adapter für Bestandsmaschinen, die CNC-Maschinen zumindest teilweise „gesprächig“ machen. Dennoch könnte es Zeit für ein Upgrade sein.

Okuma-America-Produktspezialist Brad Klippstein nennt zahlreiche digitale Zerspanungsfunktionen der neueren OSP-Steuerungen: Werkzeugstandzeitmanagement, Kollisionsvermeidung, virtuelle Überwachung (3DVM) und vielleicht am wichtigsten für die Datenerfassung: das MTConnect-Kommunikationsprotokoll.

„Wir haben auch ein neues Produkt namens Connect Plan eingeführt“, sagt er. „Es ermöglicht die Verbindung mehrerer Maschinen verschiedener Baujahre und Marken über unsere Oberfläche und fungiert als zentrales Repository zum Sammeln und Anzeigen von Informationen in einem menschenlesbaren Format auf einem integrierten Dashboard.“

4: Echtzeit-Daten erhalten

Führt man das Digitalisierungskonzept etwas weiter, betritt man MES-Gebiet (Manufacturing Execution System). Andrew Robling, Principal Product Manager bei Epicor Software Corp., erklärt: MES ermöglicht Herstellern, Daten direkt von sensorbestückten Werkzeugmaschinen und anderen Geräten zu erfassen. Dazu gehören OEE-Informationen, Auftragsmengen, Qualitätsdaten und prozessbezogene Informationen wie Öldruck und Spindeltemperatur. Solche Daten können in verschiedenen Formen angezeigt werden – etwa auf Echtzeit-Shopfloor-Displays – oder genutzt werden, um Personen auf Probleme aufmerksam zu machen. Doch MES tut weit mehr als Datenerfassung und -analyse. Es bietet eine umfassende Suite aus Terminierung, Überwachung und Instandhaltungsmanagement, die als Herzstück jeder digitalen Fertigungsinitiative dienen kann.

„Ein Kunde, mit dem ich kürzlich arbeitete, berichtete von einer 70-prozentigen Steigerung der Gesamtproduktivität“, bemerkt er. „Ein anderer erzielte 13 Prozent Kostensenkung bei einer Schlüsselproduktlinie, wieder ein anderer reduzierte seine Qualitätskosten um 600.000 Dollar jährlich nach Implementierung einer MES-Lösung.“

5: Qualität erfassen

Patrick Sullivan, Strategic Distribution Sales Specialist bei Mitutoyo America, schlägt vor, dass eine der einfachsten Möglichkeiten, Qualitätskosten zu senken und Datengenauigkeit zu verbessern, die automatisierte Erfassung von Shopfloor-Messdaten ist. Dies lässt sich über ein Low-Power-Wireless-Gerät wie das Zigbee-basierte U-Wave-System von Mitutoyo oder einen konventionellen kabelgebundenen Ansatz realisieren.

In jedem Fall können Messdaten von Mikrometern, digitalen Messuhren und jedem anderen kommunikationsfähigen Gerät (was heutzutage die meisten sind) an ein externes Softwaresystem wie Mitutoyos MeasurLink zur Analyse gesendet werden. „Die Verwendungsmöglichkeiten dieser Daten gehen weit über die Messtechnik hinaus“, merkt er an. „Sie bieten Transparenz für Fertigungstrends, die sonst unentdeckt blieben. Das Ergebnis: bessere Prozesskontrolle, reduzierte Maschinenstillstandszeiten usw. Und weil sich diese Informationen leicht archivieren lassen, können Hersteller vergangene Ergebnisse mit der aktuellen Situation vergleichen – was bessere Entscheidungsgrundlagen liefert.“

Natürlich sind dies nur einige der Anbieter und Produkte, die Betrieben bei der Implementierung einer digitalen, datenbasierten Fertigungsstrategie zur Verfügung stehen. Alle dienen dazu, Zerspanungs- und Fertigungsprozesse effizienter, vorhersehbarer und kosteneffektiver zu machen.

Weil sie die Transparenz drastisch erhöhen, gibt es kein Rätselraten oder Detektivarbeit mehr, wenn etwas auf dem Shopfloor schiefläuft. Am besten: Sie beseitigen die Abhängigkeit von Stammeswissen. Ob papierlose Fertigung, Remote-Prozessüberwachung, smarte Werkzeugmaschinen und Messgeräte oder ein unternehmensweites Manufacturing Execution System – es ist Zeit, Ihren Betrieb in eine digitale Richtung zu lenken.

WIE NUTZEN SIE BIG DATA ZUR STEIGERUNG DER FERTIGUNGSEFFIZIENZ?

Big Data Analytics ist der Prozess, Daten von Ihren Maschinen zu sammeln und sie zur Verbesserung von Shopfloor-Prozessen oder Maschinenleistung zu nutzen.

Richtig eingesetzt, kann diese Information Ihre Produktivität und Ihren Gewinn positiv beeinflussen.

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Wie setzen Sie Technologie zur Effizienzsteigerung ein?

Welche Technologien führen Sie ein, um Ihren Betrieb effizienter zu machen? Lassen Sie es uns in den Kommentaren wissen.