Manuelle Datenerfassung: Warum sie ein Flaschenhals in der modernen Fertigung ist

Die Fertigung hat sich stets auf Daten verlassen, um Leistung zu messen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Doch während die Technologie fortschritt, arbeiten viele Hersteller weiterhin wie in der Vergangenheit.

Die Tradition der manuellen Erfassung von Produktionsdaten birgt inhärente Probleme. Mit leistungsstarken Überwachungs- und Analysefunktionen, die heute verfügbar sind, weicht die manuelle Datenerfassung zunehmend automatisierten Lösungen.

Manuelle vs. automatisierte Datenerfassung

1. Manuelle Datenerfassung

Traditionell bestand manuelle Datenerfassung aus Klemmbrettern, Stiften, Whiteboards, Stoppuhren und Timern. Diese wurden (und werden weiterhin) genutzt, um Produktionszahlen, Stillstandsereignisse und Ausschussraten zu erfassen. Auch zur Messung von Arbeitszeit und Bewegungen am Arbeitsplatz kamen sie zum Einsatz.

Mit dem Fortschritt der Computertechnologie wurden diese Werkzeuge durch Excel-Tabellen und schließlich eigenständige Software ersetzt, um bessere Datenqualität und Analyse zu ermöglichen. Doch die Erfassung und Messung blieb manuell und anfällig für menschliche Fehler und Voreingenommenheit. Die Daten waren verzögert, ungenau und weniger handlungsrelevant.

Einer unserer Kunden teilte kürzlich einige der papierbasierten Dokumente, die er zur Erfassung von Stillstandsereignissen nutzte. Heute automatisiert er diesen Prozess mit MachineMetrics. Lesen Sie die vollständige Geschichte.

2. Automatisierte Datenerfassung

Automatisierte Datenerfassung ist Teil der digitalen Transformation der Fertigung. Dieses Konzept beinhaltet die Erfassung von Echtzeitdaten direkt von der Maschine mithilfe von Geräten und Sensoren. Im Laufe der Zeit begannen viele OEM-Anbieter, automatisierte Datenerfassung in ihre Ausrüstung zu integrieren.

Zwar verbesserte dies die Datenerfassung, doch der Prozess blieb fragmentiert, da Altsysteme manuelle Dateneingabe erforderten und Software nicht mit Echtzeit-Datenerfassungsgeräten verbunden war.

Heute nutzen Hersteller Maschinendatenplattformen, um Produktionsdaten autonom zu erfassen, zu standardisieren und zu kontextualisieren. Dies liefert Erkenntnisse für bessere Entscheidungen, größere Effizienz und Optimierung von Fertigungsprozessen.

Automatisierte Datenerfassung gibt Herstellern unmittelbare Einblicke in Produktionsprobleme und -chancen – ohne den Aufwand der Erfassung, Standardisierung und Analyse von Daten. Oben sehen Sie ein Beispiel für einen Stillstandsbericht von MachineMetrics.

Die Kosten manueller Maschinendatenerfassung

Manuelle Datenerfassung mag als kurzfristiger Ansatz annehmbar scheinen, kann für Hersteller jedoch recht kostspielig sein.

Nicht nur sind manuelle Strategien hocheffizienz, fehleranfällig, voreingenommen, zeitaufwendig und zeitverzögert – sie erschweren auch genaue Echtzeit-Einblicke. Typischerweise muss man bis zum Tages-, Wochen- oder Monatsende warten, um eine Datenzusammenfassung zu erhalten. Das bedeutet, man kann keine zeitnahen Entscheidungen treffen, die den Produktionsprozess verbessern könnten.

Manuelle Datenerfassung ist auch personalintensiv und zieht Ressourcen vom Shopfloor ab, um sie für nicht-wertschöpfende Aufgaben wie Sortieren, Organisieren und Übermitteln manueller Daten an den Endnutzer einzusetzen. Dies beeinträchtigt nicht nur die aktuelle Produktivität, sondern verhindert auch, dass Menschen Verbesserungspotenziale erkennen und Prozesse optimieren.

Tatsächlich wirkt es dem Gedanken der kontinuierlichen Verbesserung komplett entgegen, da es nicht nur Mitarbeiterzeit kostet, sondern Innovation insgesamt hemmt.

Je mehr Ihr Unternehmen wächst und Sie weitere Produkte, Linien und Mitarbeiter hinzufügen, desto kostspieliger wird das manuelle Sammeln von Daten. Wir beleuchten diese wachsende Liste an Folgen im Folgenden.

Der Einsatz von MachineMetrics half Avalign Technologies, Datenerfassung zu automatisieren, Stillstandszeiten zu reduzieren und OEE zu steigern – was zu Millionen Dollar zusätzlicher Kapazität führte. Lesen Sie Avaligns Geschichte.

Manuelle Datenerfassung führt zu noch größeren Problemen

Manuelle Datenerfassung ist eine schlechte Methode, operative Daten zu sammeln. Prozesse, die auf Papier und Tabellenkalkulationen basieren, schaffen viele Probleme für Leistungsmessungen: Sie werden „lückenhaft“, ungenau und oft zu veraltet, um effektiv genutzt zu werden. Es handelt sich um ein Problem, das sich selbst verstärkt.

Reduzierte Produktivität

Jeder Stiftstrich oder jede Markierung auf Papier mindert die Produktivität. Die Variablen und Faktoren, die Bediener notieren müssen, untergraben die Produktivität erheblich. Je komplexer die Daten, desto größer die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler.

Dies kann eine signifikante Reduktion der Betriebszeit pro Minute bedeuten. Zudem lenkt es Bediener von der wichtigen Maschinenzustandsüberwachung und anderen Aufgaben ab, die Qualität und Maschinengesundheit beeinflussen.

Das Problem erstreckt sich auf die Analyse, bei der all diese Daten manuell zusammengestellt, kontextualisiert und in verdauliche Berichte und Visualisierungen formatiert werden müssen.

Ein Bediener interagiert mit einem MachineMetrics-Tablet, um auf Kurs für erwartete Produktionsziele zu bleiben.

Schlecht gebatchte Metriken

Die meisten Bediener und Techniker erkennen die inhärenten Probleme manueller Datenerfassung. Daher entwickeln Mitarbeiter Workarounds, die den Prozess oft nur verschlimmern. Statt jeden Vorfall wie gefordert zu erfassen, wählen viele Bediener die Erfassung in Batches während einer Pause oder am Schichtende. Dies kann sich auf Batch-Erfassung alle paar Tage ausdehnen statt regelmäßig. Dadurch sinken Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten.

Mitarbeiterfrust

Manuelle Prozesse für Datenerfassung können Mitarbeiterfrust auslösen. Da auch Bewegungs- und Arbeitsmessungen manuell erfolgen, ist es nicht unüblich, dass Aufzeichnungszeit aus Zeitstudien herausgelassen wird. Mitarbeiter stehen dann unter Druck, Quoten zu erfüllen, bestimmte Produktionsraten zu erreichen und andere Ziele des Fertigungsunternehmens zu treffen. Im Gegenzug empfinden sie die Zeit für manuelle Datenerfassung als Belastung, da sie von wesentlichen Maschinenfunktionen ablenkt.

Veraltete Informationen

Manuelle Daten erfordern Zusammenstellung, Sortierung, Dateneingabe, menschliche Analyse und mehr, um Managern Erkenntnisse für Entscheidungen zu liefern. Doch oft sind sie nur für einen bestimmten Tag, eine Schicht oder Stunde relevant. Häufig sind manuelle Daten beim Abschluss der Verarbeitung bereits zu veraltet, um nützlich zu sein.

Zudem werden die Daten wahrscheinlich schlecht verwaltet, was historische Berichterstattung und Analyse erschwert.

MachineMetrics ermöglicht historische Berichte sowie tiefere Einblicke in jede gewünschte Ebene – vom Werk, Prozess, Maschine bis zum Bediener.

Schlechte Entscheidungsfindung

Reduzierte Produktivität, schlechte Batch-Daten, Mitarbeiterfrust und veraltete Informationen führen zu schlechter Entscheidungsfindung. Wenn ein Manager Produktionsraten betrachtet, die durch einen Bediener beeinflusst werden, der viel Zeit mit Datenerfassung verliert, könnte er entscheiden, dass dies die Arbeitskosten treibt. Oder er trifft Maßnahmen basierend auf veralteten Daten, die keine reale Auswirkung auf den Betrieb haben.

Unstrukturierte Daten und Fehlende Trends

Manuell erfasste Daten sind oft unstrukturiert. Diese Art von Daten macht alles außer hochgradiger Analyse schwierig. Das mag für manche Zwecke reichen, reicht aber nicht, um wirklich zu verstehen, was auf dem Shopfloor passiert. Man kann nicht reparieren, was man nicht versteht.

Ohne Trends gibt es keine Möglichkeit, Grundursachen von Problemen zu identifizieren. Dies ist besonders in Lean-Fertigungsumgebungen wichtig, wo kleine Probleme schnell groß werden, wenn sie nicht sofort adressiert werden. Die Identifikation von Root Causes wird dadurch erheblich erschwert.

Eine der Säulen von MachineMetrics ist die Fähigkeit, sich mit beliebigen Fertigungsanlagen zu verbinden und Daten zu erfassen. Diese autonome Datenerfassung und Standardisierung stellt sicher, dass Daten sofort handlungsrelevant sind. Kein Zusammenstellen und Übersetzen in ein gemeinsames Modell nötig – sie stehen bereits in vorgefertigten Berichten und Dashboards zur Verfügung.

Begrenzter Umfang

Manuelle Datenerfassung kann meist nicht auf Spindel-, Maschinen-, Hallen- oder Shopfloor-Ebene „zoomen“. Es fehlt möglicherweise auch die Fähigkeit, Maschinen nach Produkt oder Typ zu klassifizieren. Dadurch verbringen Teammitglieder mehr Zeit damit, benötigte Daten zu finden, herauszufinden, was tatsächlich auf dem Shopfloor passiert, und genaue Entscheidungen zu treffen. Auch das Auffinden und Beheben von Problemen an spezifischen Maschinen wird erschwert.

Menschliche Fehler

Das offensichtlichste Problem manueller Datenerfassung ist menschlicher Fehler. Dies können einfache Patzer sein wie vertauschte Zahlen, Schriftprobleme oder das Vergessen der Datenerfassung. Es können aber auch komplexere Fehler sein wie unterschiedliche Interpretationen zwischen Bedienern verschiedener Schichten oder die Erfassung derselben Informationen in verschiedenen Formaten.

Falsche Root Cause

Root-Cause-Analyse ist in jedem Fertigungsunternehmen essenziell. Besonders wichtig für Lean Manufacturing und kontinuierliche Verbesserung. Durch die Kombination aus menschlichem Fehler, zeitaufwendigen nicht-wertschöpfenden Aufgaben und weiteren Problemen manueller Datenerfassung kann es schwierig sein, eine Root Cause zu bestimmen.

Angenommen, eine Root Cause wird basierend auf einer Zeitstudie identifiziert, die die Aufzeichnungszeit des Bedieners nicht berücksichtigt, oder auf veralteten Fertigungsinformationen basiert. Dann kann die falsche Root-Cause-Entscheidung die Situation sogar verschlimmern.

Bediener-Unaufmerksamkeit

Wenn ein Bediener einen Stopp oder ein Ereignis aufzeichnet, ist seine Aufmerksamkeit vom Maschinenbetrieb abgelenkt. Dies kann zusätzlichen Stillstand verursachen, wenn ein weiterer Stopp während der Aufzeichnung des ersten auftritt. Noch schlimmer: Diese Unaufmerksamkeit kann zu gefährlichen Sicherheitsbedingungen führen, weil der Bediener nicht auf die Maschine fokussiert ist.

Bediener und Manager können MachineMetrics als „Werkzeugkasten“ nutzen, um täglich bessere, schnellere Entscheidungen zu treffen. Zudem können sie benutzerdefinierte historische Berichte erstellen und Echtzeit-Maschinendaten für Automatisierung nutzen.

Falsche Daten

Menschlicher Fehler kann die Qualität der auf Maschinenebene erfassten Daten mindern. Werden diese fehlerhaften Daten jedoch von Abteilung zu Abteilung weitergereicht oder in ein ERP-System eingegeben, können im gesamten Unternehmen falsche Entscheidungen getroffen werden. Falsche Daten beeinflussen Beschaffung, Bestandsgenauigkeit, Terminierung und letztlich die Lieferung. Wenn Daten nicht zuverlässig und genau sind, kann dies die Wettbewerbsfähigkeit beeinträchtigen und Kosten treiben.

Manuelle Strategien weichen automatisierten Lösungen

Die Probleme manueller Datenerfassung laufen dem entgegen, was die Fertigungsbranche seit der ersten industriellen Revolution gelernt hat. OEM-Unternehmen statten neue Geräte bereits mit eingebetteten automatisierten Datenerfassungsfunktionen aus.

Diese Funktionalität arbeitet mit der MachineMetrics Maschinendatenplattform zusammen, um Maschinenleistung und -zustand direkt von der Maschine zu erfassen.

Altsysteme wie analoge Geräte können ebenfalls in das vernetzte Ökosystem eingebunden werden, um vollständige Produktionsüberwachung über alle Maschinen eines Unternehmens zu ermöglichen.

Die Zeichen stehen für manuelle Datenerfassung auf Sturm. Wenn Unternehmen ihren Marktanteil und Wettbewerbsvorteil verbessern wollen, wird manuelle Datenerfassung nicht überleben.

Ihre Wettbewerber setzen auf digitale Lösungen. Und Sie?

Daten müssen relevant, genau, zeitnah, zugänglich, interoperabel und transparent sein. Manuelle Datenerfassung erfüllt keine dieser Anforderungen, geschweige denn alle.

Automatisierte Fertigungstechnologie wird manuelle Datenerfassung obsolet machen. Digitale Lösungen können manuelle Erfassung eliminieren und Bediener, Techniker und Manager befähigen, Prozesse zu optimieren und Effizienz zu steigern.

Dies geschieht durch den Einsatz erstklassiger Plattformen, die Konnektivität über alle Anlagen ermöglichen. Diese Lösungen erfassen, organisieren, strukturieren und analysieren Daten basierend auf Geschäftsanforderungen und liefern sie Nutzern mit Echtzeit-Einblicken zurück.

Automatisierte Fertigungstechnologie beseitigt all die inhärenten Probleme manueller Datenerfassung. Personal wird nicht mehr für Erfassung, Sortierung, Eingabe und Analyse von Daten benötigt, sodass Arbeitskraft nicht mehr für nicht-wertschöpfende Verarbeitung aufgewendet wird.

Echtzeit-Shopfloor-Dashboards bieten allen Beteiligten auf dem Shopfloor Zugänglichkeit und ermöglichen täglich bessere, schnellere Entscheidungen.

Die Kraft von Echtzeitdaten mit MachineMetrics nutzen

MachineMetrics weiß, dass genaue, zeitnahe Daten der Schlüssel zu großartigen Produktionsprozessen sind. Manuelle Datenerfassung kann mit der MachineMetrics Maschinendatenplattform eliminiert werden, die saubere, genaue Daten und Echtzeit-Analyseeinblicke liefert.

Die Ergebnisse helfen Ihnen, Prozesse zu optimieren, Produktivität zu steigern und Abläufe zu verbessern. Tatsächlich verzeichnet unser durchschnittlicher Nutzer eine Effizienzsteigerung von 20 %. Möchten Sie sehen, wie es für Sie funktioniert? Buchen Sie noch heute eine Demo, um zu erfahren, wie wir Ihre digitale Transformation beschleunigen und Klemmbretter, Stifte und Tabellenkalkulationen überflüssig machen können.

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