MES der nächsten Generation: Vom statischen Reporting zu Echtzeitmaßnahmen

Es ist ein Paradoxon, das jeder Produktionsleiter nur allzu gut kennt. Sie verfügen über Sensoren an jeder Maschine und Protokolle für jede Schicht, doch wenn ein Engpass auftritt, bemühen Sie sich oft immer noch, den Grund dafür zu ermitteln. Sie sind mit Daten überflutet, benötigen jedoch dringend mehr Transparenz.

Das Problem besteht in der Regel nicht darin, dass die Daten nicht vorhanden sind. Das Problem ist vielmehr, wo sie sich befinden.

Seit Jahrzehnten verlässt sich die Industrie auf Lösungen wie Fertigungssteuerungssysteme mit starren Architekturen, die eher wie Tresore als wie Werkzeuge funktionieren. Diese Systeme leisten gute Arbeit bei der Erfassung großer Datenmengen für Compliance- und Aufzeichnungszwecke, versagen jedoch dabei, diese Informationen den Mitarbeitern vor Ort zugänglich zu machen, die sie benötigen. Sie schaffen Datensilos, in denen eine einfache Antwort ein komplexes Integrationsprojekt, ein externes Business-Intelligence-Tool (BI) oder eine Anfrage an die IT-Abteilung erfordert, die möglicherweise erst nach Monaten beantwortet wird.

An dieser Stelle muss sich die Diskussion ändern. Wir sollten uns nicht länger mit statischen, veralteten Berichten zufrieden geben, sondern echte, umsetzbare Erkenntnisse einfordern. In diesem Beitrag untersuchen wir, wie fortschrittliche Analysen in einer MES tatsächlich aussehen und worauf Sie bei der Bewertung der Analysefunktionen verschiedener Anbieter achten sollten.

Eine der größten Ursachen für Verwirrung auf dem Markt ist, dass Anbieter die Begriffe „Berichterstattung“ und „Analytik“ häufig synonym verwenden. Es handelt sich jedoch nicht um dasselbe.

Die Berichterstellung ist historisch. Sie erstellt eine Aufzeichnung der Ereignisse während der letzten Schicht, des letzten Tages oder des letzten Quartals. Ältere MES wie Siemens oder Rockwell wurden für diesen Zweck entwickelt. Sie sind hervorragend darin, Transaktionen zu protokollieren und am Monatsende ein PDF zu erstellen, um die Einhaltung der Vorschriften nachzuweisen. Dies ist eine nützliche und notwendige Funktion, jedoch keine Analyse.

Analytik ist vorausschauend und umsetzbar. Sie erfasst nicht nur die Vergangenheit, sondern interpretiert Live-Daten, um die Gegenwart zu beeinflussen.

Der Unterschied zwischen diesen beiden Konzepten liegt in der Regel in der Zugänglichkeit. In einer traditionellen monolithischen Architektur Produktionsdaten Ihre Produktionsdaten in komplexen Datenbanken gespeichert. Wenn ein Prozessingenieur eine neue Kennzahl visualisieren oder die Temperatur mit der Ausbeute korrelieren möchte, kann er dies nicht einfach selbst erstellen.

Stattdessen müssen sie ein Ticket bei der IT einreichen. Möglicherweise müssen sie einen Datenwissenschaftler beauftragen, um die Daten aufzubereiten, oder eine kostspielige Integration mit einem BI-Tool finanzieren. Dies führt zu einem Engpass, da die Personen, die den Prozess verstehen, von den Daten getrennt sind, die sie zu dessen Verbesserung benötigen.

Das Ergebnis ist eine Verzögerung, die sich moderne Betriebe nicht leisten können. Bis Sie das dashboard erhalten, hat die Anomalie, die es eigentlich erkennen sollte, bereits zu Ausschuss oder Ausfallzeiten geführt. Sie reagieren auf Probleme, die bereits Schaden angerichtet haben, anstatt sie zu verhindern, während die Produktionslinie noch läuft.

Wenn Sie zehn verschiedene Anbieter fragen, was „fortschrittliche Analytik“ bedeutet, erhalten Sie zehn unterschiedliche Antworten. In der Regel sprechen sie von komplexen Algorithmen oder großen Datenseen. Für die Personen, die die Anlage tatsächlich betreiben, sollte die Definition jedoch wesentlich einfacher sein.

Bei fortschrittlichen Analysen geht es nicht darum, wie viele Daten Sie speichern können, sondern darum, wie schnell Sie darauf reagieren können.

Wir müssen unseren Fokus von passiver Sichtbarkeit auf aktive Auslöser verlagern. In einer Umgebung der nächsten Generation dashboard ein dashboard nicht nur eine Anzeige. Es ist eine Eingabe für Ihren Arbeitsablauf.

Wenn eine wichtige Kennzahl abweicht – beispielsweise ein plötzlicher Rückgang der Erstausbeute–, sollte das System dies nicht nur für eine morgendliche Besprechung protokollieren. Es sollte unverzüglich den Vorgesetzten benachrichtigen oder einen bestimmten Qualitätsprüfungs-Workflow für den Bediener an dieser Station auslösen. Das Ziel besteht darin, sofort eine Verbesserung herbeizuführen und nicht nur einen Fehler für später zu dokumentieren.

Dieses Maß an Umsetzbarkeit erfordert einen Kontext, den herkömmliche Maschinenüberwachung einfach nicht bieten kann.

Ältere MES behandeln Maschinen und Personen häufig als getrennte Einheiten. Sie können genau angeben, wann eine Spindel angehalten hat, jedoch nicht, was in ihrer Umgebung vor sich ging. Hat der Bediener ein Werkzeug gewechselt? Wurde auf Materialien gewartet? Gab es einen Schichtwechsel?

Ohne diese menschliche Komponente sind Maschinendaten lediglich Rauschen. Plattformen der nächsten Generation wie Tulip dieses Problem, indem sie Maschinenüberwachung IoT) mit menschlichen Daten kombinieren. Da der Bediener während seiner Arbeit mit einer App interagiert, erhalten Sie eine vollständige Aufzeichnung darüber, wer was wann und warum getan hat. Sie können Maschinenalarme mit bestimmten Bedienerschritten oder Materialchargen in Verbindung bringen. So erhalten Sie ein umfassendes Bild Ihrer Gesamtanlageneffektivität und nicht nur die endgültige Zahl.

Herkömmliche Systeme behandeln Analysen als Nebensache oder separates Modul. Sie verfügen über das zentrale MES und darüber hinaus über eine Reporting-Ebene. Aus diesem Grund ist das „Abrufen der Daten“ häufig eine Herausforderung. Bei einer komponierbaren Plattform wie Tulip ist die Architektur umgekehrt. Da die Anwendungen die Datenquelle sind, profitieren Sie von mehreren entscheidenden Vorteilen:

• Die Analysen erfolgen nativ und in Echtzeit. Jedes Mal, wenn ein Bediener mit einer Arbeitsanweisung interagiert, einen Fehler protokolliert oder einen Schritt abschließt, stehen diese Daten sofort für die Analyse zur Verfügung. Es gibt keine ETL-Pipeline (Extract, Transform, Load), die ausfallen könnte, und keine komplexe Integrationsschicht, die konfiguriert werden müsste.

• Der Datenzugriff wird demokratisiert. Im traditionellen Modell erfordert die Verfolgung eines neuen KPI häufig ein Anforderungsdokument und eine lange Wartezeit auf die IT-Abteilung. Mit einem Plattformansatz ist der Ingenieur, der für den Prozess verantwortlich ist, auch für die Analyse zuständig. Sie können innerhalb weniger Minuten mithilfe einer Drag-and-Drop-Oberfläche Diagramme erstellen, ohne SQL-Kenntnisse zu benötigen oder ein Support-Ticket zu öffnen.

• Agilität wird zum Standard. Die Änderung eines Berichts in einem Altsystem kann sich manchmal wie ein komplexes Projekt anfühlen. Mit einer komponierbaren Plattform ist dies lediglich Teil Ihrer täglichen kontinuierlicher Verbesserungsprozess . Sie können Ihre Dashboards genauso schnell iterieren wie Ihre Produktionsprozesse.

Dies steht in starkem Kontrast zu den umfangreichen Anstrengungen, die von etablierten Unternehmen verlangt werden. Wenn Sie die Reibungsverluste zwischen Datenerfassung und Datenvisualisierung beseitigen, betrachten Sie Analysen nicht mehr als periodisches Projekt, sondern als kontinuierlichen operativen Hebel.

Bei der Bewertung eines neuen Systems kann man sich leicht von auffälligen Dashboards in einer Demo ablenken lassen. Um jedoch tatsächlich die Leistung zu steigern, müssen Sie sich ansehen, wie diese Dashboards aufgebaut sind und woher die Daten stammen. Hier sind die Kernfunktionen, die ein herkömmliches Berichterstellungstool von einer modernen Analyseplattform unterscheiden.

Einheitliche Betriebsdaten in Echtzeit

Hersteller wünschen sich eine einheitliche Darstellung der Daten über Maschinen, Mitarbeiter und Prozesse hinweg, um einen schnellen Überblick über die Vorgänge in den einzelnen Produktionslinien, Produkten und Schichten zu erhalten. Anstatt Tabellen aus verschiedenen Systemen zusammenzuführen, ist es das Ziel, die Leistung an einem Ort zu visualisieren und darauf zu vertrauen.

In Tulip werden Daten aus Betreiber-Apps, Maschinen und unseren integrierten Datentabellen in derselben Analyseebene zusammengeführt. Das bedeutet, dass Fertigstellungen, Checklisten, Qualitätsprüfungen und Maschinenzustände oder -zählungen gemeinsam in den von Ihnen erstellten Diagrammen angezeigt werden. Sie wählen einfach die Apps oder Maschinen aus, die für Sie von Interesse sind, und Tulip Ihnen, diese kombinierten Daten nach Kriterien wie Produkt, Schicht oder Station zu filtern, ohne dass eine manuelle Datenaufbereitung erforderlich ist.

No-Code-Analysen für Produktions-KPIs

Die meisten Werke haben Schwierigkeiten, da für aussagekräftige Berichte Mitarbeiter mit BI-Kenntnissen oder IT-Support erforderlich sind, sodass die Teams vor Ort oft Tage oder Wochen warten müssen, um neue Einblicke in ihre KPIs zu erhalten. Der gewünschte Zustand ist, dass Produktions- und CI-Verantwortliche ihre eigenen Dashboards für Durchsatz, Ertrag und Ausfallzeiten erstellen und anpassen können.

In Tulip werden Analysen mit unserem visuellen Editor erstellt, in dem Benutzer ihre Datenquelle, Filter (z. B. „Linie 1, letzte 7 Tage“) und die gewünschte Gruppierung der Ergebnisse (nach Stunde, Schicht, Produkt, Bediener) auswählen. Gängige Berechnungen in der Fertigung wie Zählungen, Durchschnittswerte und Raten werden über Dropdown-Menüs statt über Code konfiguriert. Dadurch können Vorgesetzte innerhalb weniger Minuten selbst Diagramme erstellen oder anpassen, um beispielsweise Zykluszeit-Trends nach SKU oder die Erstausbeute pro Schicht anzuzeigen.

Native Maschinenanalyse und Gesamtanlageneffektivität (OEE)

In der Industrie werden Maschinendaten häufig als separates Projekt behandelt, mit Historien und benutzerdefinierten Berichten, die selten mit dem übereinstimmen, was Bediener und Ingenieure in ihrer täglichen Arbeit sehen. Von Bedeutung ist es, Standardkennzahlen wie Gesamtanlageneffektivität (OEE) Ausfallzeitenanalysen schnell und ohne aufwendige IT-Projekte zu erhalten.

Sobald die Maschinen in Tulip verbunden sind und grundlegende Signale senden (wie Betrieb, Leerlauf, Stillstand und Zählungen), stellt die Plattform vorgefertigte Analysen zur Berechnung Gesamtanlageneffektivität (OEE) und damit verbundener Kennzahlen im Zeitverlauf bereit. Diese Diagramme können Gesamtanlageneffektivität (OEE) Stunde, Schicht oder Auftrag anzeigen, zusammen mit einer Aufschlüsselung der Zeitverluste. Da diese Maschinendaten im selben System wie die Bediener-Apps gespeichert sind, können Sie Ausfallzeiten und Leistungskennzahlen direkt mit bestimmten Umrüstungen, Inspektionen oder Prozessschritten verknüpfen.

Integrierte, rollenbasierte Analysen in Anwendungen

Hersteller wünschen sich, dass KPIs dort sichtbar sind, wo die Arbeit stattfindet, und nicht in einem separaten Berichtsportal versteckt sind, das nur selten aufgerufen wird. Bediener benötigen einfache Echtzeit-Ansichten, während Vorgesetzte und Ingenieure etwas detailliertere Aufschlüsselungen benötigen, die alle auf denselben zugrunde liegenden Daten basieren.

In Tulip können die von Ihnen erstellten Analysen direkt in die Anwendungen integriert werden, die Bediener und Führungskräfte in der Fertigung verwenden. Ein Bediener kann beispielsweise den aktuellen Takt im Vergleich zum Sollwert, den WIP und den Ausschuss für den aktuellen Auftrag direkt im Arbeitsanweisungsbildschirm einsehen. Ein Vorgesetzter, der eine andere Anwendung verwendet, kann ein dashboard mehreren Stationen und Drilldowns nach Schicht oder Produkt anzeigen. Auf diese Weise sehen alle die gleichen Daten, jedoch mit dem Detailgrad und Kontext, der ihrer Rolle entspricht.

KI-gestützte Erkenntnisse und ML-basierte Prognosen

Teams sind sich häufig bewusst, dass ihre Daten Signale enthalten, jedoch fehlt ihnen die Zeit oder das Fachwissen, um diese zu ermitteln, insbesondere wenn es darum geht, Muster zu erkennen oder Probleme vorherzusagen. Eine überzeugende Idee besteht darin, den Mitarbeitern die Möglichkeit zu geben, „Fragen zu ihren Daten“ in natürlicher Sprache zu stellen und sinnvolle, umsetzbare Antworten zu erhalten.

In Tulip können KI-Funktionen die in Tulip gespeicherten Daten lesen und Benutzern bei der Erstellung von Analysen helfen, indem sie beschreiben, was sie sehen möchten, z. B. „Defektquote nach Produkt im letzten Monat anzeigen“. Das System kann Diagramme vorschlagen oder Trends hervorheben, ohne dass der Benutzer jeden Schritt von Grund auf neu erstellen muss. Für zeitbasierte Kennzahlen wie Durchsatz oder Fehler Tulip einfache Prognoselinien hinzufügen, die wahrscheinliche zukünftige Werte projizieren. Dies unterstützt Planer und CI-Verantwortliche dabei, Probleme frühzeitig zu erkennen, um Zeitpläne, Personalbesetzung oder Prozesse anzupassen, bevor die Leistung nachlässt.

Letztendlich ist es das Ziel, bessere Entscheidungen zu treffen und nicht nur bessere Diagramme zu erstellen. Wenn Sie die richtigen Daten den Personen zur Verfügung stellen, die darauf reagieren können, verwandeln Sie Analysen von einer Belastung für die Berichterstattung in einen Wettbewerbsvorteil.

Der Unterschied zwischen theoretischen Möglichkeiten und tatsächlichen Auswirkungen wird am deutlichsten, wenn man betrachtet, wie Hersteller diese Werkzeuge in der Praxis einsetzen.

Ein führender Hersteller von Langzeit-Energiespeichern bietet ein hervorragendes Beispiel für diesen Wandel von der „herkömmlichen Berichterstattung“ hin zu „Echtzeitmaßnahmen“.

Bevor dieser Hersteller einen komponierbaren Ansatz einführte, befand er sich genau in der zuvor beschriebenen „Analytik-Lücke“. Seine kritischen Qualitätsdaten waren auf Papier festgehalten. Die Ingenieure verbrachten jede Woche viele Stunden damit, Hunderte von handschriftlichen Drucktestergebnissen zu entschlüsseln. Dies war nicht nur ineffizient, sondern schuf auch einen gefährlichen blinden Fleck. Wenn eine Maschine während der Schicht aus der Spezifikation abwich, waren die Daten zwar vorhanden, aber nicht sichtbar. Das Problem wurde erst Stunden später entdeckt, nachdem die Ingenieure die Protokolle entschlüsselt hatten – oft nachdem die fehlerhaften Teile bereits hergestellt worden waren.

Durch den Wechsel zu Tulip wurde die Lücke zwischen dem Bediener und den Daten geschlossen. Die Klemmbretter wurden durch eine App ersetzt, die die Ergebnisse der Drucktests sofort erfasst und mit dem serialisierten QR-Code des Produkts verknüpft. Da die App die Datenquelle ist, erfolgt die Analyse nativ und unmittelbar. Es besteht keine Notwendigkeit, auf einen Bericht am Ende der Schicht zu warten.

Diese Umstellung hat die „aktiven Auslöser“ freigeschaltet, die die Analytik der nächsten Generation definieren. Wenn nun ein kritisches Maschinenereignis oder ein Qualitätsfehler auftritt, protokolliert das System dies nicht nur in einer Datenbank. Es löst eine Automatisierung aus, die eine Warnmeldung an einen gemeinsamen Microsoft -Kanal sendet. Dadurch werden sofort die richtigen Ingenieure alarmiert, die Probleme in nur 20 Minuten diagnostizieren und beheben können.

Sie sind von einem System, das Fehler erst Tage später dokumentierte, zu einem System übergegangen, das dabei hilft, diese innerhalb von Minuten zu verhindern. Darin liegt die Stärke der Demokratisierung: Wenn man den Mitarbeitern in der Fertigung die Werkzeuge zur Verfügung stellt, mit denen sie ihre eigenen Daten erfassen und darauf reagieren können, hört man auf, auf die Vergangenheit zu reagieren, und beginnt, die Leistung zu steuern.

Die Zeit, in der man sich auf statische PDF-Berichte stützte, um dynamische Abläufe zu steuern, ist vorbei. Das Tempo der modernen Fertigung erfordert schnellere, flexiblere und leichter zugängliche Lösungen. Bei MES der nächsten Generation geht es nicht darum, mehr Datenwissenschaftler einzustellen oder größere Data Lakes aufzubauen. Vielmehr geht es darum, die Barrieren zwischen den Mitarbeitern, die die Arbeit ausführen, und den von ihnen generierten Daten zu beseitigen.

Bitte überprüfen Sie Ihre aktuellen Systeme sorgfältig. Liefern sie Ihnen einen „Bericht“ darüber, was gestern schiefgelaufen ist, oder bieten sie Ihnen „Analysen“, mit denen Sie aktuelle Probleme beheben können?

Wenn Sie immer noch tagelang auf Antworten warten, die eigentlich nur Sekunden dauern sollten, ist es an der Zeit, Ihre Architektur zu überdenken. Kontaktieren Sie noch heute ein Mitglied unseres Teams, um zu erfahren, wie Tulip Ihnen dabei helfen Tulip , Echtzeitmaßnahmen in Ihren Betriebsabläufen voranzutreiben.