Erfolg sichern: Fertigungsdaten als Basis vor Einführung neuer Technologien

Zu wissen, wo man steht, ist der erste Schritt dorthin, wo man hinwill

Sie kennen das Gefühl, wenn Sie vergessen, Ihre Apple Watch oder Strava zu starten und für das gesamte Training keine Aufzeichnung erhalten – genau so fühlt es sich an, in ein datengetriebenes Projekt zu starten, ohne eine Baseline zu erstellen. Egal woran Sie arbeiten: Wenn Sie nicht wissen, wo Sie gestartet sind, haben Sie vermutlich keinen genauen Überblick darüber, wie weit Sie gekommen sind oder was Sie tatsächlich erreicht haben. Die Schlüsselvariable für die Berechnung der zurückgelegten Strecke oder des erzielten Fortschritts ist der Startpunkt. Genau darum geht es im Baselining-Prozess: zu verstehen, wo Sie stehen, um zu wissen, wie weit Sie gekommen sind.

Technologieeinführungen zielen oft darauf ab, Auswirkungen auf Betriebsabläufe oder Prozesse zu erzielen – bei MachineMetrics ist das nicht anders. Unser Ziel ist es, die Abläufe von Fertigungsunternehmen weltweit zu verbessern. Damit Hersteller verstehen, wie sehr sie sich mit unserem Produkt im Laufe der Zeit verbessert haben, helfen wir ihnen zuerst, ihre Ausgangslage vor der Implementierung zu verstehen. Dies nennen wir Baselining, und es ist ein wesentlicher Bestandteil unseres Technical-Validations-Prozesses für Interessenten und des Onboardings für Neukunden.

Wir geben zu: Manche Kunden möchten das Baselining überspringen. Doch viele, die den Wert verstanden haben, durchlaufen den Prozess. Im Laufe der Zeit haben wir gezeigt, wie wertvoll Baselining ist. Wir haben festgestellt, dass die meisten Hersteller ihre aktuelle Situation gar nicht genau kennen. Bei begrenzten verfügbaren Daten, die in Silos und an Whiteboards erfasst werden, ist es extrem schwierig, als Hersteller zu wissen, wo man steht. Das wiederum macht es schwer, nach dem Start mit MachineMetrics oder anderer Technologie den Fortschritt zu messen.

Dieser Artikel beleuchtet den Baselining-Prozess, den wir mit Interessenten und Kunden nutzen – einschließlich der Baselining-Auslastung über die Maschinen und den gesamten Shopfloor eines Kunden. Zur Klarheit: Auslastung bedeutet hier, dass die Maschine aktiv produziert oder genutzt wird, während eines festgelegten Zeitraums.

Vorteile des Baselining

Indem Sie Ihre Ausgangslage vor der Implementierung neuer Technologie kennen, ermöglichen Sie Ihrem Team, die zu erzielenden Verbesserungen klar zu definieren. Das liefert einen klaren ROI und macht Entscheidungen über Verlängerung oder Expansion kristallklar. Für uns bedeutet das: Unsere Kunden müssen sich nicht fragen, ob MachineMetrics funktioniert. Der Vergleich der Baselining-Daten mit den Daten im Zeitverlauf spricht für sich.

Der MachineMetrics-Baselining-Prozess

Unser Baselining-Prozess besteht aus 4 einzigartigen Schritten, die natürlich in einem Verbesserungsplan basierend auf echten Daten münden. Da Baselining misst, wo Sie jetzt stehen, kann jede Beeinflussung Ihrer Abläufe die Ergebnisse verfälschen. Deshalb bitten wir alle Kunden und Interessenten, darauf zu verzichten, Hardware an ihren Maschinen zu installieren, die für die Bediener sichtbar ist. Wenn Bediener die Installation oder Hardware sehen, werden sie wahrscheinlich etwas an ihren Abläufen ändern – und Sie erhalten keine sauberen Baselining-Daten. Nun zu den Schritten im Baselining der Auslastung:

1. Internes Baselining-Kick-off-Meeting abhalten

Ziel dieses ersten Schritts ist es, das Team auf denselben Stand zu bringen, Erwartungen zu sammeln und zu verstehen, was das Team über die aktuelle Maschinenauslastung denkt – oder was sie sein sollte. Hier wird auch festgelegt, wie Auslastung gemessen wird. Beispiel: Wenn eine Maschine einen Roboterarm zum Materialladen hat – zählen Sie die Ladezeit in die Auslastungsberechnung ein? Zudem werden die Erwartungen oder Schätzungen des Teams später mit den tatsächlichen Daten verglichen. Der Unterschied zwischen Erwartung und tatsächlicher Auslastung kann manchmal ein Schock sein.

Wie würden Sie sich fühlen oder was würden Sie tun, wenn Ihr Team erwartet, das Werk laufe bei 80 % Auslastung, das Baselining aber 55 % ergibt? Mehr dazu im Schritt „Daten auswerten“.

Wer sollte an diesem Meeting teilnehmen? Was ist in der Team-Übung zur Erwartungserhebung enthalten? Mehr zu diesem Prozess erfahren Sie im Trainingsmodul der MM Academy unten!

2. Prüfen auf gute Maschinendaten

Dies ist der wichtigste Schritt im Baselining-Prozess. Um korrekt zu baselinen, müssen die verwendeten Daten gute Daten sein – also echte Daten. Dieser Schritt beantwortet zwei Fragen:

• Stimmt der Maschinenbetriebsstatus mit dem in MachineMetrics gemeldeten Status überein?
• Zählt jede Maschine Teile korrekt? Wenn ein Teil gefertigt wird, wird es in MachineMetrics als gefertigtes Teil angezeigt?

3. Daten auswerten

Der Vergleich der ursprünglichen Teamerwartungen mit den tatsächlichen Auslastungsdaten Ihrer Maschinen bildet die Basis für ein wichtiges Gespräch. Er legt auch den Grundstein für messbare Verbesserungen.

Zurück zum Szenario: Team schätzt 80 % Auslastung, Realität sind 55 %. Was bedeutet das?

Wir erleben oft, dass Interessenten und Kunden von den tatsächlichen Baselining-Daten überrascht sind. Doch das kann sehr positiv für Hersteller sein. Beispielsweise erwägen manche Hersteller den Kauf neuer Anlagen, nur um durch Baselining zu entdecken, dass sie große versteckte Kapazitäten in ihren bestehenden Maschinen haben! Ohne diese Übung hätten sie vielleicht ein weiteres unterausgelastetes Gerät gekauft, statt die vorhandenen optimal zu nutzen.

4. Verbesserungsplan erstellen

An diesem Punkt kennen Sie die Teamerwartungen, haben gute Maschinendaten und wissen die tatsächliche Auslastung Ihrer Maschinen und des Shopfloors. Basierend auf den Berichten während der Auswertung bestimmen sich die möglichen Anpassungen.

Es gibt zwei Arten von Anpassungen, die wir Kunden nach Erhebung und Auswertung der Baselining-Daten empfehlen: Basis-Anpassungen und erweiterte Anpassungen. Wir empfehlen immer, mit den Basis-Anpassungen zu starten – diese haben bei unseren Kunden oft die größten Auswirkungen und Kosteneinsparungen katalysiert.

Basis-Anpassungen:

• Bedienerzeit an der Maschine erhöhen
• Ablenkungen reduzieren
• Materialverfügbarkeit verbessern
• Mehr Management-Check-ins einbauen
• Shopfloor-Layout für effizientere Workflows anpassen
• Verhaltensänderungen pro Schicht basierend auf den Daten fördern

Erweiterte Anpassungen:

Nach den Basis-Anpassungen sind Sie bereit für die erweiterte Anpassung: Implementierung von Bediener-Tablets an der Maschine zur Erfassung von Stillstandsgründen und weiteren Bedienerdaten wie Qualität.

Wenn Sie mehr über diesen Prozess erfahren und Video-Demonstrationen mit echten Daten sehen möchten, fordern Sie Zugang zu unserem MM Academy Training zum Baselining an.