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Aegis

1. Kontinuierliche Prozessverbesserung

Eine Einzellösung erfüllt in der Regel nur die Anforderungen eines Teilprozesses. Dagegen bietet der Big-Data-Ansatz Einblick in die gesamten Betriebsabläufe und stellt die nötigen Informationen bereit, die erforderlich sind, um den gesamten Prozess zu verbessern. Eine Big-Data-Lösung stellt Analysen zur Verfügung, mithilfe derer Manager, Ingenieure und Bediener bessere Entscheidungen treffen können. Zudem garantiert diese Lösung die automatisierte Prozessverriegelung und Ausfallsicherung, damit sich Prozesse auch dann kontrollieren lassen, wenn der Mensch kritische Bedingungen nicht rechtzeitig erkennt.

Echtzeit-Dashboards informieren Maschinenbediener über drohende Probleme oder die Prozessleistung. Zustandsberichte werden bei Bedarf und nach Abruf sofort an mobile Geräte gesendet. Prozessverriegelung von Maschinen und Förderbändern erfolgt in Echtzeit, basierend auf den jeweiligen Kontrollbedingungen. Visuelle Qualitätsdatenerfassung, Reparaturberatung, Diagnoseunterstützung, Echtzeitüberwachung von Detailarbeiten, vorausschauende Prozessflussanalyse – all dies lässt sich einfach und effizient umsetzen. Die Vorteile sind eine bessere Kontrolle der Variabilität, höhere Qualität sowie eine kontinuierliche operative Verbesserung. 

2. Abkehr vom Kosten- und Belastungsdenken hin zur Akzeptanz

Ein kritischer Erfolgsfaktor für Software-Lösungen in einem Fertigungsunternehmen ist die Akzeptanz durch Management und Mitarbeiter. Auch das leistungsstärkste Software-System ist selten erfolgreich, wenn es als Belastung gesehen wird. Gründe dafür können eine schlechte Benutzerschnittstelle sein, zusätzlich erforderliche Transaktionen, die den Arbeitsablauf verlangsamen, oder lediglich Verwirrung darüber, warum es überhaupt notwendig ist.

Häufig treten diese Probleme bei eingeschränkten Rückverfolgbarkeitssystemen auf. Bei Big-Data kommt es aufgrund des ganzheitlichen Ansatzes und den Vorteilen, die über die Rückverfolgbarkeit hinausgehen, nicht zu diesen Schwierigkeiten. Die Einführung eines Systems, das alle Fertigungsdaten nutzt, wird Bestandteil der Unternehmenskultur. Diese Sichtweise können Mitarbeiter wesentlich besser annehmen, da es im Grunde einen Umstieg der gesamten Fertigung auf ein neues Datensystem bedeutet, in dem alte Methoden nicht mehr existieren. Zudem verbessern Dashboards, Reports, Echtzeit-Prozessverriegelung, vereinfachte Qualitätsdatenerfassung und Feedback, detaillierte Prozessüberwachung in Echtzeit, vorausschauende Prozessflussanalyse und so weiter die tägliche Arbeit. Dies führt dazu, dass der Einsatz einer solchen Lösung im Unternehmen wertgeschätzt wird.

3. Zukunftssichere Lösung

Eine Insellösung, die nur einen spezifischen Anteil an Daten für die Rückverfolgbarkeit zur Verfügung stellt, führt sehr schnell zu aufwendigen Änderungen und Erweiterungen. Diese häufigen Anpassungen ziehen Kosten und Verzögerungen nach sich und führen zu einer komplexen Lösung, die schwer zu pflegen ist.

Der Big-Data-Ansatz kennt diese Probleme nicht. Produkt-, Prozess- und Materialdaten aus der Fertigung werden automatisch gesammelt und bei einer Erweiterung sind nur diese Daten abzufragen. Bei einer schrittweisen Einführung einer solchen Lösung, lassen sich Daten mit wenigen oder gar keinen kundenspezifischen Anpassungen hinzufügen.

4. Wahre Kosten herunterfahren

Wenn Rückverfolgbarkeit als einziges Ziel für die Sammlung von Produktionsdaten gesehen wird, statt als Nebenprodukt der Erfassung von großen Datenmengen, sind die Gesamtaufwandskosten zu hoch. Eine singuläre Traceability-Lösung bietet keinen zusätzlichen Nutzen, kein Return on Investment, da lediglich eine von außen auferlegte Anforderung erfüllt wird. Die reine Traceability-Lösung kann Risiken minimieren, aber sie erzeugt keine monetären Vorteile.

Wenn Rückverfolgbarkeit allerdings als natürliches Nebenprodukt der Erfassung von großen Datenmengen abfällt, dann wandelt sie sich zu einem kostenlosen Vorteil eines Systems, das auf die Verbesserung von Datenanalysen und Prozessen ausgelegt ist.