Ursachenanalyse für Hersteller: Der definitive, umsetzbare Leitfaden

Die Quelle von Problemen auf dem Shopfloor finden

Fertigung kann ein chaotisches, schnelllebiges und komplexes Unterfangen sein, das Hersteller zwingt, nicht nur einzigartige Herausforderungen zu identifizieren, sondern diese auch zu lösen. Diese Probleme können die Produktion verlangsamen und Engpässe oder Stopps erzeugen, wenn sie am wenigsten erwartet werden. Wenn solche Probleme auftreten, wenden sich viele der Ursachenanalyse (RCA) zu, um eine Lösung zu implementieren.

Hier ist, was wir in diesem ausführlichen Leitfaden zur Identifizierung von Grundursachen behandeln. Fühlen Sie sich frei, zu einem bestimmten Abschnitt zu springen:

• Was ist eine Ursachenanalyse?
• Die Vorteile von RCA
• Wie man eine Ursachenanalyse durchführt
• Verfügbare Methoden und Tools
• Ursachenanalyse-Beispiele erkunden

Was ist eine Ursachenanalyse?

Ursachenanalyse, oder RCA, ist ein spezifischer Prozess, der erkennt, dass Störungen und Probleme auf eine bestimmte Ursache zurückgeführt werden können und dass eine Lösung zur Behebung dieser Ursache sich die Kette hinunter fortsetzt und in einem verbesserten Zustand resultiert. RCA versucht, die Ursache von Fehlern und Problemen zu identifizieren, anstatt lediglich Symptome zu behandeln oder "Brände zu löschen".

Vorteile der Ursachenanalyse

Ursachenanalyse wird als kritische Komponente sowohl in der Lean-Fertigungsmethodik als auch in Six Sigma anerkannt. Sie optimiert die Zeit, die erforderlich ist, um zur Ursache eines Problems vorzudringen, und bietet eine Struktur für Problemlösung in der Fertigung.

Vorteile der Ursachenanalyse umfassen:

• Kosteneinsparungen
  • Da die Ursachenanalyse die "Krankheit" und nicht die Symptome behandelt, kann sie Kosten senken, indem sie Stillstandzeiten reduziert, Fehler verringert und Prozesse verbessert.
• Realistische Prozesse
  • Viele Fertigungsunternehmen arbeiten mit teilweise defekten Prozessen. Die Ursachenanalyse hilft, Prozesse zu optimieren, um praktische Lösungen zu bieten und SOPs zu etablieren, die ohne Abkürzungen oder Abweichungen vom Prozess befolgt werden können.
• Automatisierung
  • Heute haben Fabriken mehr Zugriff und Einblick in Daten als je zuvor. Diese Daten können geparst, analysiert und kontextualisiert werden, um die Ursachenanalyse für andere Abteilungen und Fabriken im selben Unternehmen nutzbar zu machen. Dies wirkt als Kraftmultiplikator für Verbesserung.
• Proaktivität
  • Da Automatisierung durch Datenanalyse ideal für die Ergebnisse der Ursachenanalyse geeignet ist, können Sicherheits-, Wartungs- und Qualitätsbedenken präziser vorhergesagt und schnell gehandelt werden, um Stillstandzeiten zu reduzieren.

Wie man eine Ursachenanalyse durchführt

Der Ansatz der Ursachenanalyse wird sich von Unternehmen zu Unternehmen sowie von Problem zu Problem unterscheiden. Er kann sich auf maschinen-spezifische Probleme über einen bestimmten OEM-Maschinentyp konzentrieren. Er kann auch für Engpassanalysen zwischen Abteilungen verwendet werden. Oder er kann verwendet werden, um unternehmensweite Fehler in einem Unternehmen zu adressieren.

Im Allgemeinen sind sechs Schritte in der Ursachenanalyse involviert:

1. Das Problem definieren

Der erste Schritt ist der kritischste. Alle Teammitglieder müssen das Problem verstehen. Es muss objektiv formuliert werden. Und es erfordert klärende Fragen, um festzustellen, dass es sich tatsächlich um ein dringendes Problem oder einen Engpass handelt. Dies ist die breiteste Stufe und eine allgemeine Problembeschreibung wie eine Fehlerrate, ein Engpass oder eine verpasste Lieferung.

2. Daten sammeln

Datenerfassung ist entscheidend in der Ursachenanalyse. Hier versuchen Teammitglieder, so viele ursächliche Elemente wie möglich aufzulisten. Alles ist auf dem Tisch, und die Liste kann breit und detailliert sein. Heute ist es einfacher, Daten in der Ursachenanalyse zu lokalisieren und zu nutzen, weil viele OEM-Equipment-Hersteller Datenerfassung in ihre Maschinen einbetten. Es kann auch der Fall sein, dass eine Fabrik Datenerfassungsgeräte für jene Maschinen eingesetzt hat, die dies nicht nativ enthalten.

3. Ursachen von Symptomen trennen

Es ist üblich, Symptome als Ursachen zu verwechseln. Einige Tools und Methoden können helfen, vorzudringen, um die Symptome von den Ursachen zu trennen. Die Annahme ist, dass, wenn die Ursachen bestimmt und korrigiert werden können, die Symptome aufhören zu existieren. Hier kann Datenerfassung auch kritisch sein, da viele Datenerfassungssysteme Analytik haben, die in der Lage sind, Problemkategorien zu bestimmen.

4. Korrekturmaßnahmen bestimmen

Sobald die Grundursache bestimmt ist, kann eine effektive Lösung entwickelt werden. Dies kann Schulung, mechanische Modifikation, Fabrik-Layout oder robustere Datenerfassungs- und Analysefähigkeiten umfassen. Oft können Daten bei der Entwicklung der Korrekturmaßnahme helfen. Indem man Echtzeitdaten und Einblicke zur Hand hat, wenn die Grundursache bestimmt wird, können Manager eine relevante, realweltliche Lösung basierend auf tatsächlichen Daten erstellen.

5. Die Lösung implementieren

Sobald die Grundursache feststeht und die Korrekturmaßnahme identifiziert ist, muss das Team die Lösung implementieren. Das bedeutet, alte SOPs zu überarbeiten oder zu ersetzen, neue Workflows zu erstellen und die Ergebnisse zu auditieren. Je tiefer die Datenerfassungsfähigkeit, desto größer die Wirkung der Analyse auf die gewählte Lösung. Es kann sogar möglich sein, autonome oder halbautonome Aktionen der Maschinen zu programmieren, um die Umsetzung der Lösung zu unterstützen oder ihren Fortschritt zu überwachen oder ihr Wachstum zu beeinflussen.

6. Ergebnisse validieren und erweitern

Keine Lösung hält lange ohne einen Audit-Prozess. Dieser Audit-Teil muss die Effektivität der Lösung validieren. Dies wird erleichtert, wenn Datenerfassung robust ist und Echtzeitanalyse unterzogen wird. Dadurch kann die Gültigkeit der Lösung überwacht oder angepasst werden, um die Effektivität zu verbessern. Und wenn die Antwort ein Erfolg ist, kann die Grundursache auf andere Prozesse und Abteilungen im Unternehmen übertragbar sein.

Ursachenanalyse kann von einem Team manuell durchgeführt werden. Aber wenn sie mit fortschrittlicher Datenerfassung und Analyse kombiniert wird, beschleunigt und verstärkt sie die Wirkung. Lösungen können auf andere Fabriken und andere Abteilungen ausgerollt werden, die ähnliche Probleme erfahren, und sie kann Produktionseffizienz verbessern und Fehler in der Produktion reduzieren.

Ursachenanalyse-Methoden und -Tools

Für Unternehmen, die eine Ursachenanalyse durchführen, gibt es viele Tools und Methodologien, die verwendet werden können. Wir geben einen kurzen Überblick über viele dieser Strategien unten:

Die fünf Warum

Eines der einfachsten Ursachenanalyse-Tools ist auch eines der effektivsten. Einfach "Warum" fünfmal zu fragen, kann helfen, zur Ursache vorzudringen. Es erzwingt tieferes und kritischeres Denken, bis alle Ausreden erschöpft sind. Realistisch kann es etwas mehr oder weniger als fünf dauern, aber die Methodik ist, dass die endgültige Antwort durch das Fragen nach "Warum" enthüllt werden kann, bis alle Lösungen adoptiert sind.

Fischgrätendiagramme

Fischgrätendiagramme, auch als Ishikawa-Diagramme bekannt, sind visuelle Ursache-Wirkungs-Diagramme, die helfen, die Ursachen aus allen beitragenden Faktoren aufzubauen. Das Problem wird als der "Kopf" des Fisches betrachtet. Die Ursachen werden als kleinere Gräten unter einer Liste von Ursachenkategorien kategorisiert. Der visuelle Aspekt hilft Teams, Optionen zu bewerten, die im abstrakten Denken allein nicht aufgetreten sein mögen.

Bildquelle

Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA)

Für Produkte mit hoher Komplexität, deren fortgesetzte Leistung kritisch ist, ist die Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) eine Option zur Bestimmung der Grundursache. Diese Methode betrachtet Bereiche, in denen Designfehler auftreten können. In vielerlei Hinsicht sucht sie nach der Grundursache von Fehlern und Ausfällen, bevor sie eintreten. Sie kann helfen, Prozessfehler für Montage oder Fertigung zu bestimmen.

Fehlerbaumanalyse (FTA)

Für Ursachenanalyse in kritischen Sicherheitssystemen, wo Engineering-Fehler katastrophale Auswirkungen haben können, ist die Fehlerbaumanalyse (FTA) ein effektives Ursachenanalyse-Tool. Es hilft zu verstehen, wie Systemfehler auftreten können und welche Fehler möglich sind. Dieser "unerwünschte Zustand" wird dann niedrigeren Fehlereignissen in einem Baum zugewiesen, was hilft, mögliche Fehler zu identifizieren und Ingenieuren ermöglicht, diese zu kompensieren oder das Ausfallrisiko zu eliminieren.

Pareto-Diagramme

Ein Pareto-Diagramm ist eine weitere bewährte Visualisierungsmethode, die Teams hilft, die Häufigkeit von Problemen in der Ursachenanalyse zu verstehen. Es "rangiert" Probleme visuell, um Teams zu helfen zu wissen, was sie zuerst angehen müssen. Pareto-Diagramme sind auch wertvoll, wenn es viele verschiedene Ursachen gibt.

Indem sie sie in Reihenfolge der Wichtigkeit auflisten, können Lösungen zuerst entwickelt werden, um die signifikantesten Fehler zu eliminieren. Die Ursachenanalyse, oft Teil von Lean- oder Six-Sigma-Methodologien, kann dann wiederholt werden, um die nächsten paar Ebenen auf dem Diagramm anzugehen, um Verbesserungen über die initiale Phase hinaus fortzusetzen.

Pareto-Diagramme machen es einfach, die 20 % der Probleme zu identifizieren, die 80 % des Problems verursachen.

Ist/Ist-Nicht-Analyse

Es wurde gesagt, dass die Hälfte des Lebens darin besteht, zu wissen, was man nicht tun soll. Wie die fünf Warum ist die Ist/Ist-Nicht-Analyse einfach, aber mächtig. Indem das Problem visuell in eine "Ist"- und "Ist-Nicht"-Kategorie aufgeteilt wird, können Ursachenanalyse-Teams eine Liste erstellen, auf die sie sich konzentrieren können, die ihnen hilft zu verstehen, welche Bedingungen die Situation beeinflussen und welche nicht. Es hält Teams auf Kurs und verhindert, dass sie falsche Ursachen auflisten oder verfolgen.

Ursachenanalyse-Beispiele mit MachineMetrics erkunden

Die Grundursache eines Problems zu finden, erfordert ein engagiertes Team und harte Arbeit. Und je manueller der Aufwand, desto mehr Zeit wird es für Prozessmodifikation dauern. Aber Prozessoptimierungsteams haben heute einen Verbündeten im Kampf, um Grundursachen zu bestimmen.

Datenerfassung wird schnell zum Standard in den heutigen Fertigungsumgebungen. Raffinierte Datenerfassungsgeräte, Software und Analyseprogramme ersetzen die Tabellenkalkulationen, manuell erstellten Diagramme und menschlichen Eingabesysteme, die für die Ursachenanalyse verwendet wurden.

Mit Plattformen wie MachineMetrics können Unternehmen jetzt Echtzeit-automatisierte Datenerfassung sowie fortgeschrittene Analytik nutzen, um nutzbare, standardisierte und kontextualisierte Daten für die Suche nach Grundursachen von Problemen bereitzustellen. Diese Daten, die direkt von der Steuerung der Maschinen gesammelt werden, bedeuten, dass präzise und unvoreingenommene Grundursachen schneller und effektiver als manuelle Prozesse bestimmt werden können.

Lassen Sie uns einige Beispiele erkunden, wie MachineMetrics verwendet werden kann, um die Ursache von Problemen auf Ihrem Shopfloor zu identifizieren:

RCA in Echtzeit: Das aktuelle Schicht-Dashboard

Das aktuelle Schicht-Dashboard ist eine großartige Lösung zur Überwachung des Produktionsfortschritts in Echtzeit. Es bietet Transparenz der Leistung zum Ziel, sodass Operatoren erwartete und tatsächliche Leistung vergleichen können. Auf diese Weise können Sie Operatoren und Manager befähigen, Probleme auf der Flugbahn zu identifizieren.

Dies ist eine großartige kurzfristige und Echtzeit-Strategie, um Probleme tagtäglich anzugehen, bevor eine tiefere Analyse abgeschlossen werden kann.

Es gibt mehrere Ansichten, die für das aktuelle Schicht-Dashboard verwendet werden können, einschließlich Teileziel, OEE, Auslastung und Stillstandzeit.

Unsere Kunden montieren typischerweise Monitore im gesamten Shopfloor, damit alle Stakeholder vollständige Transparenz über alle relevanten Maschinen haben.

Die Hauptursachen von Stillstandzeiten mit Pareto-Berichten identifizieren

Einer der nützlichsten Berichte zum Verständnis von Stillstandzeitgründen ist das Stillstandzeit-Pareto, das alle protokollierten Stillstandzeitgründe aggregiert.

Mit diesem Bericht können Sie die gravierendsten Stillstandzeitgründe leicht identifizieren. Darüber hinaus können Sie die Daten zwischen verschiedenen Schichten, Maschinenzellen oder sogar einzelnen Maschinen segmentieren für einen detaillierteren Blick darauf, wo Probleme liegen könnten. Weiterhin können Sie sehen, wo ungeplante Stillstandzeiten versus geplante Stillstandzeiten auftreten.

Häufige Kategorien von Stillstandzeiten umfassen übermäßige Werkzeugwechsel, übermäßige Auftragswechsel, Operator-Mangel und ungeplante Maschinenwartung. Mit MachineMetrics werden Sie nicht nur einen präzisen Blick auf Stillstandzeiten haben, sondern auch in der Lage sein, festzustellen, wo Ihr Problem liegt.

Das MachineMetrics Stillstandzeit-Pareto visualisiert die häufigsten Gründe für Stillstandzeiten auf dem Shopfloor.

Den Produktionsbericht analysieren, um Produktionsineffizienzen zu identifizieren

Es gibt viele Metriken im MachineMetrics Produktionsbericht. Continuous-Improvement-Manager, Shopfloor-Supervisoren und Ingenieure können den Produktionsbericht analysieren, um besser zu verstehen, wie eine Anlage performt. Wenn es darum geht, Ihre Effizienz zu optimieren, gibt es mehrere Produktions-effizienz- und Auftragslaufzeit-Metriken, die Sie sicherstellen möchten, dass sie im Bericht enthalten sind:

Produktionseffizienz

Die im Produktionsbericht verfügbaren Metriken im Zusammenhang mit der Maschinenproduktions-effizienz für einen abgeschlossenen Auftrag umfassen:

• Produktionseffizienz
• Gesamte Teilezeit
• Tatsächliche Teilezeit
• Durchschnittliche PPH
• Ideale PPH
• Erwartete PPH
• Erwartete Teilezeit
• Ideale Teilezeit
• Gesamtes Setup
• Erwartetes Setup

Auftragslaufzeiten

Die im Produktionsbericht verfügbaren Metriken im Zusammenhang mit Maschinenlaufzeiten für einen abgeschlossenen Auftrag umfassen:

• Erster Startzeitpunkt
• Letzter Endzeitpunkt

Der Produktionsbericht ist gefüllt mit Informationen darüber, wie effizient Teile und Aufträge abgeschlossen werden.

Ineffizienzen noch heute identifizieren

Mit MachineMetrics werden Shopfloor-Daten in Echtzeit automatisch erfasst und standardisiert, um Out-of-the-Box- (und benutzerdefinierte) Berichte und Visualisierungen zu propagieren. Geben Sie Entscheidungsträgern mit präzisen Daten, die genau erklären, was auf dem Shopfloor passiert, die Macht zurück und verschaffen Sie die Transparenz, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Beginnen Sie noch heute, Ineffizienzen zu identifizieren und Probleme zu beheben. Buchen Sie eine Demo mit unserem Team, um zu besprechen, wie MachineMetrics Stillstandzeiten reduzieren, Kapazität erhöhen und Bottom-Line-Impact für Ihre Organisation treiben kann.

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