Fertigungseffizienz maximieren: Bewährte Produktions- & Prozessoptimierungstechniken

Prozessverbesserungstechniken sind essenziell für die Optimierung von Fertigungsaufgaben. Richtig angewendet führen optimierte Prozesse zu höherer Effizienz. Doch wo liegt der Zusammenhang? Und warum ist Prozessoptimierung so entscheidend für mehr Effizienz?

Die Antwort liegt in der Effektivität einer Tätigkeit. Es reicht nicht, viele Dinge zu produzieren. Die Aufgaben, Prüfungen, Einstellungen und Bewegungen zur Fertigstellung von Gütern müssen so orchestriert sein, dass sie mit dem geringstmöglichen Input auskommen.

Viele Unternehmen beschreiben dies als „Pfad zur kontinuierlichen Verbesserung“. In den meisten Fertigungsbetrieben dreht sich dieser Pfad um die Maschine. Menschen – Bediener, Mechaniker, Techniker – interagieren aus Gewohnheit und Training mit ihren Maschinen. Der Großteil ihrer Bemühungen zielt auf maximale Betriebszeit ab. Ob Daten manuell oder elektronisch erfasst werden: Die Effektivität ihrer Handlungen zählt. Und der Akt, Anpassungen vorzunehmen, die diese Interaktion effektiver machen, nennt man Prozessoptimierung.

Was ist Produktionsoptimierung?

Produktionsoptimierung ist eine Sammlung von Aktivitäten zur Steigerung der Produktivität im Produktionssystem. Sie ist getrennt von Prozessoptimierung, bei der der Fokus auf Effizienzsteigerung der Fertigungsstufen des Endprodukts liegt.

Produktionsoptimierung nutzt Modelle, Analysen, Priorisierung und Messungen zur Produktivitätssteigerung. Dazu gehören Anlagen, Bereitstellungsflächen, Inventarprotokolle, Fabriklayout, Fördertechnik und mehr.

Produktionsoptimierung ist eine Taktik in großflächigen Branchen wie Ölförderung und Gasanlagenbau. Doch Optimierung lässt sich in den meisten Fertigungsbetrieben für fast jeden Produktionsprozess einsetzen, um größeren Wert zu schaffen.

Mit der Reifung von IoT-Technologie entdeckten Unternehmen, dass Echtzeit-Datenanalyse es ermöglicht, veränderliche Bedingungen und Systemflüsse zu verstehen und für Produktivitätssteigerung zu nutzen. Unternehmen müssen diese Insights nutzen, um Produktionsraten im gesamten Prozess zu optimieren.

Beispiele für Bereiche, in denen Insights zu Produktionsoptimierung und Mehrwert führen:

1. Work in Process (WIP) – Viele „Prozessverbesserungs“-Technologien fokussieren ausschließlich das Produkt. Doch WIP kann Produktivität erheblich beeinflussen. Zu viel lange gebundenes Kapital schadet Cashflow und kann steuerliche Probleme schaffen. Durch mehrfache Umlagerungen steigen auch Personalkosten für unnötige Transports zwischen Stationen.
2. Arbeitsplatz-Audit – Da Technologie interaktive Dashboards und Factory Boards digitalisiert, muss die Platzierung dieser HMIs überdacht werden. Was in manueller Tracking-Umgebung Sinn machte, kann in digitaler Umgebung Arbeitslast erhöhen oder Effektivität mindern. HMIs, Screens, Monitore und andere Geräte sind flach und können produktivitätsfördernd platziert werden.
3. Unnötiger Raum – In der Fertigung wird toter Raum oft zur Ablage für WIP ohne Ziel. Mehr Handling, steigende Betriebskosten.
4. Flaschenhälse – Engpässe können Arbeitsstopps in vorgelagerten Prozessen auslösen. Wenn Factory-Monitoring-Plattformen Output mancher Arbeitsplätze maximieren, müssen Manager Engpässe adressieren, die durch diesen upstream-Anstieg entstehen.
5. Verbesserte Inventarkommunikation – Echtzeitdaten zeigen Probleme und verschreiben Lösungen; Technologie ermöglicht neue Protokolle für Lagerhaltung und Inventar für gesteigerte Produktion. Kommunikation ist Schlüssel für Materialfluss in der neuen Umgebung.

Der Weg zur Digitalisierung und datengestützter Produktion erfordert Änderungen zur Optimierung der Produktionsleistung und Kostensenkung. Um verfügbare Technologie zu nutzen, erkennen manche Unternehmen die Notwendigkeit, Maschinen zu versetzen oder das gesamte Fabriklayout zu ändern, sobald die Kraft einer IoT-gestützten Produktionsmonitoring-Plattform Wert liefert.

Die Top-Stillstandsgründe werden im MachineMetrics Downtime Pareto Chart analysiert.

Der Unterschied zwischen Prozess- und Produktionsoptimierung

Der bedeutendste Unterschied: Prozessoptimierung eliminiert unnötige Schritte in einem spezifischen Prozessschritt innerhalb des Produktionssystems. Es ist eine Produktoptimierung, die Produktionsoptimierung durch gesteigerte Effizienz dieses Schritts oder Teilprozesses maximiert. Produktionsoptimierung hingegen optimiert das System selbst. Sie kann Modelle basierend auf Echtzeitdaten nutzen, um Durchsatzraten, Maschinenlayout, Personaleinsatz und andere Faktoren zu betrachten, um physische Performance und Layout des gesamten Produktionssystems zu verbessern.

Prozessoptimierung umfasst Schritte wie:

• Problemspezifisch zum Prozess identifizieren
• Ist-Zustand analysieren, um Soll-Zustand zu schaffen
• Änderung auditieren, um Ergebnisse zu prüfen
• Änderung monitoren, um auf Kurs zu bleiben

Produktionsoptimierung umfasst Schritte wie:

• Fabriklayout ändern
• Maschinen und Werkzeuge am Point-of-Use ändern oder umstrukturieren
• Neue WIP-Verfahren implementieren
• Bediener und Techniker schulen, wie auf automatisierte Alarme und Insights des Monitoringsystems zu reagieren – alte Gewohnheiten ablegen
• Neue interne Inventarlieferverfahren entwickeln
• Monitor- und HMI-Layout bewerten

Ziele und Vorteile von Produktions- und Prozessoptimierung

Produktions- und Prozessoptimierung verbessert mehrere kritische Bereiche. Jeder Bereich addiert sich kumulativ zu effizienteren Prozessen und signifikant höherem Output bei minimalem Ressourceneinsatz. Durch Prozessoptimierung erreichen Hersteller:

Verbesserte Maschinenverfügbarkeit

Stillstand ist der Albtraum jedes Fertigungsmanagers. Viele verbringen viel Zeit mit Ursachenmanagement und Folgenbewältigung. Ein datenbasierter Ansatz reduziert Stillstände und erhöht die Gesamtverfügbarkeit der Anlagen.

Ein Weg: Top-Gründe für ungeplante Stillstände im Produktionsprozess analysieren und rangieren. Diese Info nutzen, um Prozesse anzupassen und viele Stillstandsereignisse zu reduzieren oder zu eliminieren. Da die Liste nach Schwere sortiert ist, können die gravierendsten Verursacher zuerst angegangen werden.

Sobald Verfügbarkeit gestiegen und stabilisiert ist, können Manager methodisch die Liste abarbeiten, Prozessparameter anpassen, um jeden Punkt in Einklang mit Anforderungen zu bringen. Der Schlüssel: saubere, klare Daten, die priorisieren, was zuerst Aufmerksamkeit braucht.

Schnellere Reaktion auf Probleme auf Maschinenebene

Manchmal ist nicht die Maschine das Problem, sondern der vorgelagerte Prozess, der sie speist. Durch Datenerfassung zur Visualisierung lassen sich Änderungen im WIP-Flow oder anderen Zuläufen implementieren, um Verfügbarkeit zu verbessern. Ein weiteres Beispiel: Training oder Fehlen desselben – Bediener potenziell an falscher Position zur falschen Zeit, um Alarme zu quittieren und Maschine zurückzusetzen.

Wieder sind Daten kritisch, um Führungskräfte bei besserem Training zu unterstützen, damit Bediener nie aus der Position geraten. Der Punkt: Prozesse optimieren verbessert Reaktionszeit auf Maschinenebene bei Problemen. Mit Daten lassen sich mehrere Bereiche gleichzeitig optimieren – Multiplikatoreffekt auf Verfügbarkeit. Training, Workflow, Anlagenlayout, Materialqualität und mehr lassen sich mit klar visualisierten Daten optimieren.

Weiterführend: Wie man mit MachineMetrics schneller auf Stillstände reagiert

Verbesserte Wartung

Traditionelle Wartungsprogramme setzen auf reaktive Maßnahmen. Entweder liefen Anlagen bis zum Ausfall, oder präventive Wartung hielt die Maschine am Laufen.

Aber präventive Wartung basiert auf zeitbasierten Annahmen. Sie unterstellt, dass Riemen und Riemenscheiben zu einem bestimmten Zeitpunkt brechen – basierend auf breiten OEM-Durchschnittswerten. Das berücksichtigt nicht industrielle Anlagen, wo leichtes Produkt längere Teilelebensdauern erlaubt. Und nicht Schwerlastproduktion wie Bauwesen, Ölförderung, Oil & Gas allgemein und andere Surface Facilities, wo Teile schneller verschleißen als geplant. Im ersten Fall wird Geld ausgegeben, das aufgeschoben werden könnte. Im zweiten Fall wie Oil & Gas tritt Stillstand unerwartet auf.

Fortgeschrittene Technologie wie automatisierte Datenerfassung verbessert die Wartungsfunktion und erhöht die Anlagenverfügbarkeit. Durch zustandsbasiertes Monitoring wird Wartung präskriptiv oder vorausschauend basierend auf tatsächlichen Bedingungen. Fortgeschrittene Sensorsysteme ermöglichen, den aktuellen Echtzeit-Zustand der Anlagen zu verstehen. Über Zeit helfen tiefe Analysen, neue Chancen zu entwickeln, Ausfälle präzise vorherzusagen und Austausch zum optimalen Zeitpunkt zu planen – z. B. bei Rüstungen oder geplanten Shutdowns.

Weiterführend: Die verschiedenen Wartungsarten in der Fertigung

Ziele für Prozessoptimierung sollten mehrere Bereiche umfassen:

• Erstens: Den initialen Prozess verbessern. Mit Daten lassen sich Trends und Muster identifizieren, um den bestehenden Prozess zu feinjustieren. Es kann um Layout, Materialfluss, Kommunikation gehen.
• Zweitens: Parameter und Betriebsbedingungen adressieren. Daten machen dies leichter erkennbar und in Schwereordnung angehbar. Das kann Maschineneinstellungen, Optimalgeschwindigkeit etc. bedeuten.
• Drittens: Anlagen auditieren, um den besten Wartungsansatz für Prozess und Verfügbarkeit der Anlage zu bestimmen. Teile können vorab bereitgestellt und vorbereitet werden, um Laufzeit weiter zu erhöhen.
• Viertens: Präzise Daten und Visualisierung von Maschinenzuständen helfen Managern, praktische, ergonomische Arbeitsanweisungen und besseres Training für Bediener, Techniker, Mechaniker zu entwickeln.

Methoden und Techniken der Fertigungs-Produktions- und Prozessoptimierung

Für Hersteller, die Prozesseffizienz verbessern wollen, gibt es viele Lösungen:

MachineMetrics Dashboards zeigen Echtzeit-Produktionsdaten, automatisch erfasst von Fertigungsanlagen über den gesamten Shopfloor.

Echtzeit-Maschinendaten erfassen

Traditionelles Tracking für Prozessoptimierung bedeutete manuelle Papierbögen und Dateneingabe in Excel. Zeitaufwendig, fehleranfällig, schwer zu pflegen. Analysen basierten meist auf menschlicher Einsicht – verzerrt oder falsch. Deshalb gehen Unternehmen papierlos.

Echtzeitdaten erfassen und für Manager und Bediener kontextualisieren ermöglicht Insights für Produktionsoptimierung, die früher unmöglich waren; Insights, die ein proper Verständnis von Produktionsfortschritt und Anlagenperformance auf dem Shopfloor erlauben. Mit Dashboards und relevanten Produktionsanalysen und Reports können SOPs schneller geändert werden und resultieren in höherer Qualität, Effizienz und gesteigerter Produktion.

Weiterführend: Fertigungsdatenerfassung: Der Schlüssel zur Shopfloor-Optimierung

Flaschenhals-Analyse

Jeder Manager kennt Flaschenhälse und ihre Gefahr für Produktionsprozesse. Die meisten können einige kritische Bereiche identifizieren, wo Blockaden auftreten. Doch so wie Echtzeitdaten Insights und Lösungen zur Prozessoptimierung auf Maschinenebene liefern, so können sie auch Einblicke in Engpässe geben, die offensichtlich oder nicht offensichtlich sind. Menschliche Bediener schreiben einen Rückstau einer Ursache zu, während Daten festgestellt haben könnten, dass es eine andere ist.

Mit Echtzeitdaten und Analytics können Maschinen- und Prozessdaten Engpässe und Constraints im gesamten Ökosystem identifizieren. Diese Daten erlauben Bedienern, Prozesse zu tracken, um sich auf Engpässe zu fokussieren, die die meisten Stillstände verursachen. Ob physische Constraint oder operativer Constraint wie Terminierung oder verpasste Chancen zur Rüstzeitverkürzung und Wechselreduzierung – Cloud-Daten mit Analytics und OEE-Software können die Störung lösen.

Stillstandsanalyse

Eine Maschinenstillstandsanalyse hebt hervor, welche Bereiche sofort adressiert werden müssen. Durch erfasste Stillstandsdaten nach Grund können Manager und Bediener beim schlimmsten Verursacher starten. Der Schlüssel: Fähigkeit, auf Daten zuzugreifen und sie abzufragen, um die Ursache zu verstehen.

Pareto-Charts, Anteil ungeplanter Stillstände, High/Low-Performing-Schichten und Bediener, MTBF, MTTR und weitere KPIs lassen sich aus den Daten ableiten. Durch diese Dashboards werden entwickelte Tools und Lösungen gebaut, um einen gemeinsamen Ansatz zur Reduzierung oder Eliminierung der Ursache und langfristigen Prozessoptimierung zu schaffen.

Predictive Analytics

Eines der wertvollsten Tools bei datengestützter Software: Predictive Analytics kann Ihre Prozesse superladen. Diese Software nutzt Maschinendaten zur Diagnose und Vorhersage von Ausfällen. Da sie alle Anlagen im Shopfloor vernetzen kann, lassen sich Vorhersagen für das gesamte Ökosystem treffen und Lösungen schneller, wenn nicht sofort für Problembereiche deployen. Gleiches gilt für großflächige Branchen wie Öl- und Gasförderung.

Maschinenalgorithmen detektieren Muster, die Menschen nicht können. Das ermöglicht proaktives Eingreifen vor Problemen oder gut geplante Wartung und Wechsel, wenn sie eintreten. Diese Predictive Analytics können sogar Werkzeuglebensdauer verlängern, indem Werkzeugverschleiß überwacht und vorhergesagt wird, wann ein Werkzeug versagt. Custom-Applications erlauben sogar automatisierte und semi-autonome Lösungen auf Maschinenebene, um Bediener für andere Aufgaben freizuspielen – Qualität weiter verbessern, Produktion maximieren.

Stillstandsgründe auf Maschinenebene analysieren liefert granulare Insights, warum spezifische Anlagen Probleme verursachen. Abgebildet: „Downtime by Machine“-Report von MachineMetrics.

Ihre Shop-Prozesse mit MachineMetrics optimieren

Mit der MachineMetrics Industrial Data Platform optimieren Hersteller Prozesse wie nie zuvor. Diese Optimierung wird auf vielfältige Weise erreicht:

Maschinenstillstände präzise und in Echtzeit tracken

Manuelles Datentracking ist inhärent fehlerhaft. Gut gemeint, aber papierbasiert fehleranfällig und kann Risiko erhöhen. Schwer durchzuhalten, Lücken und fehlende Daten sind üblich. Daten werden gerundet – weit weniger präzise.

Manuelles Tracking erfordert oft Dateneingabe in Excel oder andere Tabellen, um Sinn zu ergeben – Daten sind veraltet, wenn sie bei Entscheidern ankommen. Analysetiefe begrenzt. Menschliche Interpretation kann verzerrt sein.

Mit MachineMetrics haben Bediener, Manager und Stakeholder sofortige Transparenz mit Echtzeit-präzisen Maschinendaten. Durch Echtzeit haben sie Fingerspitzenzugriff via Tablets remote oder Dashboards an der Maschine und über dem Shopfloor, um die tatsächliche Ausfallursache zu verstehen.

Dashboards und Reports sind intuitiv, geben schnellen Einblick in Stillstandsursache und schnelle Lösungen für Aktion und Kostensenkung.

Workflows und Benachrichtigungen basierend auf Maschinenereignissen ermöglichen

Mit MachineMetrics Software können Maschinendaten Workflows triggern. Diese mächtigen Tools stellen sicher, dass korrekte Information an die richtige Person oder automatisiertes System für Implementierung von Aktionen geht. Aktionen nehmen Form von Incidents, Benachrichtigungen, hilfreichen Links oder Webhooks an – jeder kann Prozesse optimieren, indem schnelles Handeln bei Problemen ermöglicht wird.

Weiterführend: Top 10 Workflows für Hersteller

Ein Incident kann E-Mail oder SMS an die richtige Person triggern. Früher verließen sich Bediener auf visuelle Hinweise, Telefone, Durchsagen oder andere Kommunikationswege, um andere über Probleme zu informieren. Oft war das Risiko, dass die informierte Person nicht die richtige für die Aufgabe war. In vielen Fällen weiß der Bediener nicht, was das Problem ist. Mit Incidents wird das korrekte Problem gemeldet – Zeitersparnis für Neustart oder Reparatur.

Benachrichtigungen ermöglichen sofortige Kommunikation, sparen Zeit und reduzieren Schritte zur Problemlösung. Wenn ein Supervisor weiß, die Nachricht deutet auf Feedstock-Mangel hin, kann er den Gang zur Maschine sparen und direkt zum Engpass upstream gehen.

Webhooks heben Aktionslevel weiter an. Diese winzigen Datenpakete können remediale Aktionen durch die Maschine selbst triggern. Oder in Verbindung mit CMMS (Computerized Maintenance Management System), um Wartungsteams automatisch zu benachrichtigen, Lagerbestand für Ersatzteil zu prüfen und dessen Ausgabe an den Techniker zu veranlassen – Systemintegrität erhöhen, Reparatur- und Neustartzeiten beschleunigen.

Wartung durch Maschinenzustände verbessern

MachineMetrics befähigt Hersteller, präzise Maschinenzustände für zustandsbasierte, vorausschauende oder präskriptive Wartungsprogramme zu nutzen. Anlagenzustand kann jederzeit bewertet werden, Bediener und Manager sparen Zeit und Wartungskosten, indem sie reaktive Wartungsprogramme hinter sich lassen.

Das Resultat: Vast verbesserte Overall Equipment Effectiveness (OEE), die Stillstände reduziert und Prozesse verbessert, indem strategisch designte Wartungsstrategien in den Wertstrom integriert werden. Diese Daten fließen in die Analytics für noch präzisere Optimierung aller Fertigungsbereiche und bauen Vertrauen in Systemintegrität auf.

MachineMetrics ermöglicht Herstellern, die Macht von Daten auf Maschinen- und Fabrikebene zu nutzen. Mit leistungsstarken Edge-Geräten kombiniert mit KI-fähiger Datenplattform kann MachineMetrics Apps liefern oder Sie beim Bau eigener Apps und Modelle unterstützen, um effiziente, umsetzbare Insights basierend auf Echtzeitdaten und -bedingungen zu treiben – Prozesse in jeder Umgebung optimieren. Kontaktieren Sie uns heute, damit wir Ihnen zeigen, wie Sie das Meiste aus Ihren Daten herausholen.