Pindels Weg: Connected Factory & KI-getriebene Präzision aufbauen

Pindel Global Precision ist ein Lohnfertiger mit Sitz in Wisconsin, der diverse Branchen bedient – Landwirtschaft, Hydraulik, Elektronik, allgemeine industrielle Fertigung. Mit über 75 Jahren Erfahrung ist das Unternehmen bekannt für Präzisionsbearbeitung, die anspruchsvolle Toleranzen und Performance Standards erfüllt.

Trotz Legacy an Präzision und Cross-Sector Service war Pindel nicht immun gegen systemische Ineffizienzen moderner Manufacturing. Vor bekannten Hürden – Koordination von Präzisionsarbeit, Alignment mit sich wandelnden Kundenanforderungen – setzte Pindel auf Modernisierung. Geleitet von Thomas Deslongchamps, Director of Training and Continuous Improvement, entwickelte das Team eine Connected Factory Architecture, gezielt auf das Schließen des „Whitespace“ zwischen Systemen: die unsichtbaren Disconnects, wo kritische Information und Ownership verloren gehen.

Durch Integration von MES, ERP und zentralen QA, Quoting, Collaboration Tools vereinheitlichte Pindel sein Production Ecosystem. Ergebnis: Maschinenauslastung +35 %, First-Article Inspection Response Time ~halbiert, Lead Times auf 10–20 Tage reduziert, automatisiertes ERP Reporting spart 1,5 Stunden jeden Morgen. Was einst eine Sammlung getrennter Aktivitäten war, ist jetzt ein Live Operational Picture, das genau zeigt, wo die nächste Opportunity liegt.

Die Herausforderung

Vor diesem Projekt hatte Pindel starke Expertise und hohen Output, aber fehlte konsistente Visibility across Departments. Kritische Daten gingen im Whitespace zwischen Systemen verloren – Blind Spots, wo Ineffizienzen sich still über Zeit multiplizierten.

• Disconnected Systems: Daten lebten in Spreadsheets, Emails, Whiteboards. Job Status Updates und Zykluszeiten waren nicht verknüpft. „Gibt es Disaggregation across that Tech Stack“, erklärte Deslongchamps, „können Issues auf Quality Side auftauchen, aber sie raisen nicht notwendigerweise ein Flag, wenn wir beim nächsten Mal auf den Job quotieren, wenn diese Systeme nicht connected sind … Wenn wir nicht haben, dass Data zurück in unser ERP fließt, ist es einfach nicht annähernd so einfach, diese Issues zu flaggen und diesen Flywheel of Continuous Improvement zu schaffen … Wir versuchen, an den Punkt zu kommen, wo es ein virtueller Zyklus der Verbesserung ist.“
• Manuelle Prozesse: Kritische Tasks wie Quality Notifications und Daily Reporting verließen sich darauf, dass Leute sich erinnern, Emails zu schicken oder Logs zu updaten. Teams fixierten Probleme *nachdem* sie passiert waren, statt sie in Echtzeit zu sehen.
• Tribal Knowledge Risk: Operations hingen von Erfahrung weniger Long-Time Employees ab. Prozesse funktionierten, aber waren nicht repeatable oder visible. Wenn diese Key People nicht da waren, verlangsamte Produktion oft, während andere auf Kontext warteten. „Wir wollten hochkohäsive, hochtrainierte Teams schaffen und sie mit Advanced Technology enable“, sagte Deslongchamps.
• Operative Ineffizienz: Maschinen saßen idle, warteten auf Inspektionen, Approvals, neue Job Assignments. Das Team wusste, Potenzial war da – aber ohne connected Data konnte niemand sehen, wo Kapazität sich versteckte.

Die Lösung

Pindel verband seine gesamte Manufacturing Environment in einen synchronisierten View. Ziel war nicht, Systeme zu ersetzen. Sondern sie zu verbinden, damit jedes Team von denselben Fakten arbeitet und schneller handelt.

Kernlösungskomponenten:

• MachineMetrics für automatisierte Maschinendatenerfassung, Echtzeit-Dashboards, Analytics.
• ProShop ERP als operatives Rückgrat für Scheduling, Quoting, Traceability.
• Paperless Parts, Hexagon, High QA zur Digitalisierung von Quoting, Programming, Quality Data.
• Transparentes Scheduling für alle Abteilungen mit rollenbasierten Checklisten für Engineering, Quality, Production.
• Automatisierte ERP Reports, nächtlich vor jedem Shift gesendet – jedem Supervisor ein Shared Data Snapshot.
• Quality Teams werden automatisch alerted, wenn ein Setup fertig ist – Idle Time reduzieren, manuelle Follow-ups eliminieren.

Der Technische Ansatz

Pindel baute seine Connected Factory um Reliability, Scalability, Data Integrity – Maschinen, Menschen, Prozesse verbinden ohne Komplexität hinzuzufügen. Durch Edge Real-Time Datenerfassung und Sync mit ERP Systemen hat Pindel jetzt ein Always-Current Picture von Performance.

Wichtige technische Elemente:

• Connectivity: MachineMetrics erfasst Machine States, Part Counts, Activity Transitions über gemischten CNC Fleet.
• Data Exchange: Integration zwischen MES und ERP aligns Planned und Actual Data – Foundation für Scheduling Intelligence & Real-Time Job Tracking.
• Standardization: Activity Codes wie Setup, First Piece Inspection, Production wurden across Departments vereinheitlicht – Inconsistency und manuelle Translation eliminiert.
• Real-time Dashboards: Shared Floor Displays & Supervisor Dashboards geben klaren Einblick: Was läuft, was wartet, was kommt als Nächstes.
• Automations: Automatisierte ERP Reports & Quality Alerts entfernen repetitive Admin Work und reduzieren Release-to-Run Time.
• Scalability: Open APIs & repeatable Deployment Model erlauben Skalierung auf neue Lines & Facilities mit minimalem Engineering Effort.

Ergebnisse & Business Impact

Pindels Connected Factory Initiative reshaped, wie Production, Quality, Engineering Teams zusammenarbeiten – fragmentierte Daten in einen einzelnen, actionable View von Performance verwandelt. Ergebnisse zeigen, was passiert, wenn Visibility & Accountability auf Automation treffen: messbare Effizienzgewinne, schnellerer Throughput, stärkere Team Koordination.

• +35 % Maschinenauslastung innerhalb von drei Monaten durch Aufdecken vermeidbarer Downtime, Verbesserung Setup Handoffs, Extension Lights-Out Runs.
• ~50 % schnellere First-Article Inspection Release nach Hinzufügen neuer „First Piece Inspection“ Activity, die Quality automatisch notifiziert.
• 10–20 Tage Lead Times bei neuen und Repeat Jobs dank verbesserter Scheduling, Cross-Department Checklists, schnellerer Quality Turnaround.
• 1,5 Stunden täglich Reporting Time gespart durch automatisierte ERP Extracts, die vor Shift Start ankommen.
• Kulturelle Alignment zwischen Quality, Engineering, Production – alle Teams arbeiten vom selben Live Operational Picture.

Breiterer Wert & Lessons Learned

Jenseits messbarer Gewinne zeigt Pindels Journey, wie Operational Visibility Cultural Change treiben kann. Sobald jedes Team vom selben Live Data arbeitete, verbesserte sich Communication, Handoffs wurden smoother, kleine Process Improvements multiplizierten sich in einen vorhersehbareren Workflow. Mit verbundenem Whitespace begannen Abteilungen, die zuvor separat operierten, als ein System zu funktionieren – vereint durch Data & Shared Accountability.

• Expansion & Scalability: Derselbe Framework extendet jetzt über zusätzliche Lines & Departments mit konsistentem Tagging & Alerts.
• Cultural Alignment: Shared Dashboards & Checklists schufen Transparenz, halfen Teams, Issues zusammen statt isoliert zu lösen.
• AI Readiness: Mit strukturierten, connected Data in Place testet Pindel KI-driven Use Cases wie Predictive Scheduling & Continuous Improvement Assistants.
• Praktischer Roadmap: Whitespace zuerst schließen. Klein anfangen, automatisieren wo Reibung lebt, skalieren sobald Visibility konsistent ist.

„Am Ende des Tages versuchen wir, mehr Parts besser, schneller für unsere Kunden zu machen. Das ist das Ziel. Und Teil davon ist: Wie minimieren oder eliminieren wir, wenn möglich, Manual Data Entry? Wie kriegen wir unsere Data dazu, für uns zu arbeiten statt andersherum?“

Future-Proofing the Operation

Durch Deployment Next-Gen Digital Tools transformierte Pindel fragmentierte Operations in ein connected, data-driven Ecosystem. Real-time Visibility verbesserte Reliability, Automation befreite Expert Capacity, integrierte Plattformen schlossen den Loop zwischen ERP und Shopfloor. Mit Shared Data driving Alignment & clean Infrastructure in Place ist Pindel jetzt positioniert, in intelligente, self-optimizing, AI-ready Manufacturing zu skalieren.

Die Lösung erlaubte Pindel auch, Fokus auf Core Competency zu halten, wie Deslongchamps sagt: „Wir sind nicht im Business von Data Analytics… wir sind im Business, Parts für unsere Kunden zu machen, und wir wollen so viel wie möglich darauf fokussieren.“