5 unverzichtbare MES für vorausschauende kontinuierlicher Verbesserungsprozess

Die meisten Führungskräfte in der Fertigungsindustrie berichten von ähnlichen Erfahrungen mit einem dashboard für „vorausschauende“ Analysen. Man verbringt Monate damit, Sensoren anzuschließen und Daten zu bereinigen, nur um festzustellen, dass zu dem Zeitpunkt, an dem eine Benachrichtigung im Posteingang eintrifft, der Ausschuss bereits produziert wurde oder die Schicht bereits beendet ist. Die Vorhersage ist eingetroffen, aber die Möglichkeit, darauf zu reagieren, ist bereits verpasst.

Auf dem aktuellen Markt behauptet fast jeder Softwareanbieter, dass seine Lösung vorausschauend ist. Sie versprechen, Ausfälle vorherzusehen und den Durchsatz mithilfe von KI oder fortschrittlichen Algorithmen zu optimieren.

Eine Erkenntnis ist jedoch praktisch nutzlos, wenn sie zwar einen Qualitätsmangel aufzeigt, aber monatelange IT-Tickets erfordert, um die digitalen Anweisungen des Bedieners zu aktualisieren. In einer realen Fertigungsumgebung ist eine Erkenntnis nur so wertvoll wie die Möglichkeit, etwas damit anzufangen.

Dies stellt eine zentrale Herausforderung in der heutigen Fertigung dar. Hersteller verfügen über zahlreiche Instrumente, die hervorragend geeignet sind, um zu erklären, warum wir gestern gescheitert sind. Was ihnen jedoch fehlt, ist die Flexibilität, eine Prognose in eine sofortige Änderung der Umsetzung umzusetzen. kontinuierlicher Verbesserungsprozess echter kontinuierlicher Verbesserungsprozess von schnellen Lernschleifen kontinuierlicher Verbesserungsprozess . Er erfordert eine Abkehr von passiven, statischen Dashboards hin zu einem System, in dem Erkenntnisse zu sofortigen Maßnahmen führen.

Um zu verstehen, wohin sich das Predictive Tracking entwickelt, müssen wir uns ansehen, wie die meisten Fabriken heute damit umgehen. Die meisten Betriebe stützen sich auf zwei bewährte Säulen: vorausschauende Wartung für Maschinen und historische Berichterstattung durch ein traditionelles Manufacturing Execution System (MES). Diese Tools sind zwar aus gutem Grund zum Standard geworden, doch oft besteht eine Lücke zwischen dem Wissen, dass etwas passieren könnte, und der tatsächlichen Möglichkeit, es zu verhindern.

Vorausschauende Wartung und maschinenorientierte Analytik

Vorausschauende Wartung ist die gängigste Methode, mit der Vorhersagen in der Fertigung zum Einsatz kommen. Dieser Ansatz konzentriert sich fast ausschließlich auf den Zustand der Anlagen. Mithilfe von Sensoren, die Vibrationen, Wärme oder Geräuschpegel überwachen, können Systeme signalisieren, wenn eine Komponente wahrscheinlich ausfallen wird, bevor sie tatsächlich kaputtgeht. Dies ist eine effektive Methode, um ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden und den Ersatzteilbestand zu verwalten.

Diese maschinenorientierte Sichtweise weist jedoch eine erhebliche Schwachstelle auf. Sie ist darauf ausgelegt, Hardware zu verfolgen, nicht jedoch Arbeitsabläufe.

Ein Sensor kann zwar erkennen, ob ein Motor überhitzt ist, jedoch ist er völlig blind gegenüber den menschlichen Variablen, die die meisten Prozessrisiken verursachen. Wenn ein Bediener mit einer komplexen Montage zu kämpfen hat Montage aufgrund eines schlecht gestalteten Arbeitsbereichs einen Schritt überspringt, kann ein Maschinensensor die Vorgesetzten nicht darauf aufmerksam machen. Indem sie sich ausschließlich auf die Ausrüstung konzentrieren, ignorieren diese Systeme die menschliche Komponente der Produktion und lassen Werte in manuellen Produktionsprozessen ungeschützt.

Traditionelles MES und historische Trendanalyse

Abgesehen vom Maschinenzustand stammen die meisten vorausschauenden Erkenntnisse aus den Daten, die in einem herkömmlichen MES gesammelt werden. Diese Systeme können als nützliches Aufzeichnungssystem dienen. Sie verfolgen Produktionszahlen, Qualitätspassraten und Ausfallzeiten, um Rückverfolgbarkeit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten.

Die Einschränkung besteht jedoch darin, dass die Daten von Natur aus retrospektiv sind. Sie betrachten Ereignisse, die vor einer Stunde, einer Schicht oder einer Woche stattgefunden haben. Selbst wenn diese Systeme Vorhersagemodule bieten, bleiben die Erkenntnisse häufig auf das dashboard beschränkt.

Wenn Sie den Arbeitsablauf auf Grundlage einer Erkenntnis ändern möchten, müssen Sie in der Regel mit einem langwierigen Konfigurationszyklus rechnen, der die Einbindung der IT-Abteilung erfordert. Dies führt zu einer Diskrepanz, da die Prognose an einem Ort vorliegt, die eigentliche Arbeit jedoch an einem anderen Ort unverändert weiterläuft.

Warum diese Ansätze für kontinuierlicher Verbesserungsprozess unzureichend sind

Für Teams, die sich auf kontinuierlicher Verbesserungsprozesskonzentrieren, stellt die Zeitspanne zwischen dem Erkennen eines Problems und dessen Behebung die größte Herausforderung dar. Unserer Meinung nach kontinuierlicher Verbesserungsprozess ein Prozess des ständigen Experimentierens und der schnellen Anpassung sein.

Wenn ein System einen Engpass oder eine Qualitätsabweichung vorhersagt, es jedoch Monate dauert, bis die digitale Arbeitsanweisungen oder die Datenerfassungslogik zu ändern, dauert, wird die Vorhersage zu einem digitalen Friedhof verpasster Chancen.

Wenn Bediener und Ingenieure immer wieder dieselben Warnungen sehen, ohne die Möglichkeit zu haben, den zugrunde liegenden Prozess zu ändern, verlieren sie schließlich das Vertrauen in die Daten. Vorhersagen ohne die Möglichkeit, die Ausführung zu ändern, sind kein Verbesserungsinstrument. Sie sind lediglich ein schnellerer Weg, um zu beobachten, wie Dinge schiefgehen.

Um aussagekräftige Vorhersagen zu erhalten, müssen wir unseren Fokus von der Vorhersage von Ereignissen auf deren Prävention verlagern. In den meisten Fertigungsbereichen gehen die tatsächlichen Risiken häufig nicht von den Maschinen selbst aus. Sie liegen vielmehr in den manuellen Arbeiten, die zwischen den Zyklen durchgeführt werden und bei denen das Potenzial für Abweichungen wesentlich höher ist.

Der menschenzentrierte Charakter von Prozessrisiken

Die meisten Mängel und Verzögerungen sind das Ergebnis kleiner, menschlicher Fehler, die von Schicht zu Schicht auftreten. Beispielsweise könnte ein Bediener versehentlich ein ähnlich aussehendes Bauteil aus dem falschen Behälter entnehmen, weil er sich beeilt, um eine Verzögerung aus einem früheren Arbeitsschritt aufzuholen.

Dies sind die Momente, in denen Prozessrisiken auftreten können. Um diese Ereignisse vorherzusagen, sind von Menschen generierte Daten erforderlich. Ohne eine detaillierte, kontextbezogene Sichtweise darauf, wie die Arbeit tatsächlich ausgeführt wird, sind Sie im Wesentlichen blind gegenüber den häufigsten Ursachen für Qualitätsabweichungen.

Prozessabweichung, Variabilität und Frühwarnsignale

Schwerwiegende Ausfälle treten selten ohne Vorwarnung auf. Sie sind in der Regel das Ergebnis einer langsamen Anhäufung mehrerer kleiner Abweichungen.

Die ersten Warnsignale sind häufig subtil. Möglicherweise stellen Sie fest, dass die Zykluszeiten an einer bestimmten Station um einige Minuten länger werden. Möglicherweise bemerken Sie einen Anstieg der Nacharbeit, da die Bediener einen Schritt häufiger wiederholen, als sie sollten.

Herkömmliche MES sind eher für die Verfolgung übergeordneter Produktionsziele und fertiger Einheiten optimiert als für die Teilschritte eines manuellen Prozesses. Sie können zwar genau erfassen, ob ein Teil letztendlich bestanden oder durchgefallen ist, jedoch fehlt ihnen häufig die Transparenz, um den genauen Zeitpunkt eines Fehlers oder den Grund für eine Nachbearbeitung zu erfassen. Wenn diese Probleme dann in einem wöchentlichen Bericht auftauchen, ist die Möglichkeit, den Fehler zu verhindern, bereits verpasst.

Der Grund, warum viele Hersteller Schwierigkeiten haben, von reaktiv zu prädiktiv überzugehen, liegt häufig in der Architektur ihrer Kernsysteme begründet. Ältere MES basierten auf der Annahme, dass Fertigungsprozesse statisch sind und dass das Hauptziel der Software darin besteht, Stabilität und Compliance zu gewährleisten.

kontinuierlicher Verbesserungsprozess vorausschauende kontinuierlicher Verbesserungsprozess eine Abkehr von monolithischen, starren Strukturen hin zu einem Modell, das auf Lernen und schnelle Reaktionen optimiert ist. Um dies zu erreichen, betrachten wir die Fertigung aus einer anderen Perspektive – einer Perspektive, die die Mitarbeiter an der Front als primäre Quelle für Prozessdaten betrachtet.

Fünf unverzichtbare Fähigkeiten für kontinuierlicher Verbesserungsprozess

Durch die Annäherung der Ausführungsebene an den Betreiber verändert sich die Funktionsweise der prädiktiven Verbesserung. Anstatt Trends im Nachhinein zu analysieren, können Sie bereits bei ersten Anzeichen reagieren, während die Arbeit noch im Gange ist. Dies ist nur möglich, wenn das System über bestimmte Funktionen verfügt, die Daten in unmittelbare Änderungen vor Ort umsetzen.

1. Menschzentrierte Datenerfassung Die Vorhersage von Qualitätsabweichungen beginnt auf der Ebene der einzelnen Schritte. Es ist erforderlich, zu beobachten, wie sich die Arbeit entwickelt, und nicht nur, wann eine Aufgabe beginnt und endet. In Tulip erfassen Apps den Kontext jeder Bedieneraktion, wodurch Muster sichtbar werden, die mit allgemeinen Zeitstempeln nicht erkennbar sind. Angenommen, die Ausführungsdaten zeigen, dass ein Bediener gegen Ende seiner Schicht in Nacharbeitsschleifen gerät. Dieses Signal gibt Ihnen Zeit, mit einer Auffrischungsanleitung oder einer kurzen Überprüfung einzugreifen, bevor die Schwankungen zu einem Qualitätsmangel führen.

2. Native Computervision Fehlervermeidung Computervision am besten, wenn sie als Anleitung und nicht als Inspektion eingesetzt wird. Tulip ist direkt in den Arbeitsablauf eingebettet und überwacht die Vorgänge in Echtzeit. Wenn ein Bediener nach dem falschen Teil greift oder eine Komponente falsch ausrichtet, meldet das System dies sofort. Fehler werden verhindert, bevor sie entstehen, was Material, Nacharbeit und die mit einer Entdeckung am Ende der Produktionslinie verbundenen Störungen im weiteren Verlauf spart.

3. Just-in-Time-KI-Auslöser Vorausschauende Verbesserungen hängen von Interventionen ab, nicht von Beobachtungen. Tulip überwacht Arbeitsabläufe in Echtzeit auf Anomalien, wie beispielsweise Zykluszeiten, die über eine rollierende Basislinie hinausgehen. In solchen Fällen kann das System den Bediener um Hilfe bitten oder sofort einen Vorgesetzten benachrichtigen. Der Mehrwert entsteht dadurch, dass die Lücke zwischen Erkennung und Reaktion geschlossen wird, sodass ein Signal tatsächlich die nächste Aktion beeinflusst.

4. No-Code, Composable Agility – kontinuierlicher Verbesserungsprozess steht kontinuierlicher Verbesserungsprozess still. Die Logik, die dahintersteckt, darf dies ebenfalls nicht. Mit dem No-Code- und Composable-Ansatz Tulipkönnen Betriebsteams Validierungen, Trigger und Prüfungen anpassen, ohne auf IT-Zyklen warten zu müssen. Wenn an einem Dienstagmorgen ein neuer Fehlermodus auftritt, können Sie noch am selben Tag eine Schutzvorrichtung hinzufügen und so mit den tatsächlichen Vorgängen in der Produktionslinie Schritt halten.

5. Edge-Konnektivität für Echtzeit-Durchsetzung In bestimmten Situationen ist kein Aufschub möglich. Sicherheits- und kritische Qualitätskontrollen erfordern oft Maßnahmen innerhalb von Millisekunden. Tulip Edge Devices verarbeiten Prozessdaten , sodass das System sofort reagieren kann, beispielsweise durch Deaktivieren eines Drehmomentwerkzeugs, sobald ein Risiko auftritt. Durch die lokale Durchsetzung werden Probleme eingedämmt, bevor sie sich ausbreiten können.

Erweiterung Ihrer bestehenden Investitionen

Dieser Ansatz erfordert nicht zwangsläufig die vollständige Ablösung Ihrer aktuellen Systeme. Tulip auf der Ausführungsebene und nutzt Daten, die bereits in MES IIoT vorhanden sind. Durch die Verbindung mit diesen Aufzeichnungssystemen werden historische Erkenntnisse zu Echtzeit-Auslösern, die Einfluss auf die nächsten Schritte in der Fertigung nehmen, wo Verbesserungen tatsächlich umgesetzt werden.

Der Übergang zur vorausschauenden Fertigung wird häufig als Datenproblem dargestellt, ist jedoch in Wirklichkeit ein Ausführungsproblem. Die Fähigkeit, einen Engpass oder eine Qualitätsabweichung zehn Minuten vor ihrem Auftreten zu erkennen, ist nur dann von Wert, wenn die architektonische Flexibilität vorhanden ist, um innerhalb von neun Minuten darauf zu reagieren. Wenn ein vorausschauendes System nicht mit den Arbeitsabläufen in der Fertigung verbunden ist, dient es lediglich als digitaler Speicherplatz für Daten – eine Aufzeichnung von Fehlern, die hätten vermieden werden können.

kontinuierlicher Verbesserungsprozess echter kontinuierlicher Verbesserungsprozess auf drei Faktoren: Geschwindigkeit, Kontext und von Menschen generierte Daten. Indem Sie erfassen, wie die Arbeit tatsächlich ausgeführt wird, und den Teams die Tools zur Verfügung stellen, mit denen sie ihre Logik in Echtzeit iterieren können, gelangen Sie von vorausschauender Transparenz zu vorausschauendem Handeln. Das Ziel besteht nicht nur darin, zu wissen, was schiefgehen könnte, sondern ein System aufzubauen, das sich schnell genug anpassen kann, um sicherzustellen, dass dies nicht geschieht.

Um zu erfahren, wie Ihr Team vorausschauende Signale in operative Ergebnisse umsetzen kann, wenden Sie sich bitte an einen Mitarbeiter unseres Teams.