Dieser Artikel umfasst folgende Themen:
- Die Key Performance Indicators (KPIs), die eine schlanke Produktion definieren und wie die Digitalisierung der Fabrikhalle die Messung dieser KPIs unterstützen kann
- Die Anwendung von datengesteuerten Initiativen zur Verbesserung der Gesamtleistung und des Durchsatzes der Fabrik
- Die Vorteile einer digitalisierten Fabrikhalle und einer schlanken Produktion
Seit der Einführung des Lean-Production-Konzepts in die Industrie durch die Ingenieure der Toyota Motor Corporation in den frühen 90er Jahren haben die meisten, wenn nicht alle, Betriebe ein oder zwei seiner Prinzipien übernommen, um Ressourcen zu optimieren und den Umsatz zu steigern. Die Implementierung einer schlanken Produktion beinhaltet die Verbesserung der Maschinenauslastung, die Reduzierung von Verschwendung und die Optimierung von Zeitplänen, um die Qualität des Durchsatzes zu erhöhen, den eine Fabrik produziert.
Um die oben genannten Änderungen, die mit der schlanken Produktion verbunden sind, umzusetzen, müssen Daten aus früheren Service Levels oder Produktionszyklen gemessen und analysiert werden. Die Digitalisierung der Fabrikhalle stellt sicher, dass produktionsbezogene Daten erfasst und Datenanalysen durchgeführt werden, um Strategien für eine schlanke Produktion umzusetzen.
Schlanke Produktion und die KPIs, die sie definieren
Die schlanke Produktion kann als Prozess definiert werden, bei dem Verschwendung eliminiert und gleichzeitig die Qualität des Durchsatzes beibehalten wird. Die Messung der KPIs gibt Aufschluss über die historischen Produktivitätsraten des Herstellers, die zur Messung zukünftiger Erfolge dienen. Zu den wichtigsten KPIs, die die Entwicklung und Anwendung von schlanken Produktionsprozessen unterstützen, gehören der Gesamtwirkungsgrad der Anlagen und der Durchsatz.
Der erste KPI, an dem Hersteller arbeiten können, ist die Gesamtanlageneffektivität (Overall Equipment Effectiveness, OEE). OEE bezieht sich auf Berechnungen, die den Nutzungsgrad einer bestimmten Anlage oder mehrerer Anlagen bestimmen. Die Ergebnisse der OEE-Berechnungen werden im Allgemeinen analysiert, um auch das Produktivitätsniveau einer Fabrik zu bestimmen. Die Möglichkeit, das Produktivitätsniveau einer Fabrik zu bestimmen, unterstreicht die Bedeutung von OEE und die Notwendigkeit der Genauigkeit bei der Erfassung der für die Berechnungen benötigten Daten.
Durchsatz- und Qualitätsverbesserungen oder Durchsatzqualität beziehen sich auf das Endprodukt, das aus einem Fertigungszyklus entsteht. Die Anzahl der produzierten Produkte und die Qualität der einzelnen Produkte können als Maßstabs-KPIs angegeben werden, um festzustellen, ob eine schlanke Produktionsstrategie die historischen Leistungen verbessert oder behindert. Beispielsweise sollte ein Werk, das in der Regel 300 Qualitätsartikel mit Ressourcen im Wert von 500.000 $ produziert, in der Lage sein, 300 Artikel in derselben Qualität mit, sagen wir, 400.000 $ zu produzieren, bevor es behauptet, dass seine Lean-Manufacturing-Strategien funktionieren.
Weitere KPIs, die den Erfolg einer schlanken Produktionsstrategie bestimmen, sind die Messung des Prozentsatzes der geplanten Wartung im Vergleich zur ungeplanten Wartung, um die Auswirkung von Ausfallzeiten zu ermitteln. Die Zeit bis zur Fertigstellung vorgegebener Produktionspläne und geplanter/ungeplanter Wartungsarbeiten gibt ebenfalls Aufschluss über den Erfolg einer implementierten schlanken Produktionsstrategie.
Erhebung wichtiger KPIs mit Digitalisierungstechnologien zur Anwendung datengesteuerter Strategien
Die Digitalisierung der Fabrikhalle bietet Fabrikbesitzern die Lösungen, um wichtige Kennzahlen zu erfassen, zu analysieren und aus den analysierten Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Digitalisierungs-Technologien sind die Hard- und Software-Lösungen, die Hand in Hand arbeiten, um die Prozesse in der Fabrik zu erfassen. Ein Beispiel ist die Anwendung von IIoT zur Erfassung von Maschinennutzungsdaten von bestimmten Anlagen und den mit jedem Nutzungszyklus verbundenen Bedingungen. Die Analyse der Bedingungen, die zu optimalen Produktionszyklen führen, erleichtert es den Fabrikmanagern, diese Bedingungen zu replizieren.
Referenzdaten sind ein weiterer wichtiger KPI, der für die Umsetzung von Lean-Manufacturing-Strategien genutzt werden kann. Die Nutzung von Referenzdaten beginnt mit der Erfassung und Analyse von Daten mit Hilfe von Digitalisierungstechnologien. Die Referenzdaten können eine OEE-Kennzahl oder sogar ein Durchsatz sein und definieren ein Gerät oder einen Prozess, der mit seiner optimalen Kapazität arbeitet. Andere OEE-Kennzahlen und Betriebsdaten aus verschiedenen Produktionszyklen können dann mit den Referenzdaten verglichen werden, um festzustellen, warum eine Anlage nicht ausgelastet ist.
Die Automatisierung von Prozessen in der Fabrik, wie z. B. Materialhandling, Durchsatzkontrolle und Sortierung, soll sich wiederholende Aufgaben eliminieren und es dem Bedienpersonal ermöglichen, sich auf wichtigere Tätigkeiten zu konzentrieren. Die Digitalisierung der Fabrik durch die Integration von Edge-Computing-Ressourcen, KI und maschinellem Lernen ermöglicht es, Daten aus vernetzten Systemen zu erfassen. Erfasste Daten können dann analysiert und an einen spezifizierten automatisierten Prozess übergeben werden, um Maßnahmen ohne menschlichen Eingriff zu ermöglichen.
Die Nutzung von Daten aus einem vernetzten System zur Verbesserung von Fabrikprozessen unterstützt die Anwendung verschiedener Industrie-4.0-Konzepte und von Lean Manufacturing. Beispiele hierfür sind die Entwicklung von datengesteuerten Strategien zur Optimierung der Anlagenleistung, bei denen die Erkenntnisse aus der Datenanalyse den Produktionszyklus steuern. Erfasste historische Daten oder die Digitalisierung historischer Daten dienen als Grundlage für die Entwicklung präziser Vorhersagemodelle, um ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren und so Lean-Manufacturing-Initiativen zu fördern.
Vorteile der Digitalisierung der Fabrikhalle
Vor der Einführung relativ neuer Technologien wie Smart Devices und IIoT wurde die Fabrikhalle in relativ moderne Anlagen und Altanlagen eingeteilt. Der Ort, an dem die alten Anlagen betrieben wurden, war und ist immer noch als der tiefste Teil der Fabrikhalle bekannt (da die Erfassung von Betriebsdaten aus diesen Bereichen schwierig ist). Heute haben Digitalisierungstechnologien wie Sensoren, Edge-Geräte, die industrielle Cloud, und webbasierte HMIs es möglich gemacht, in die tiefsten Regionen jeder Anlage vorzudringen.
Umfassende Digitalisierung stellt sicher, dass jeder Aspekt des Produktionszyklus gemessen und analysiert werden kann, um die erforderlichen Erkenntnisse zur Verbesserung der Abläufe in der Fabrikhalle zu gewinnen. Die Umsetzung von Lean-Manufacturing-Initiativen, unterstützt durch die Digitalisierung des Fertigungsbereichs, stellt sicher, dass jede zu treffende Entscheidung durch Daten unterstützt wird. Die Eliminierung informeller Entscheidungsprozesse führt zu leistungsstarken Einrichtungen, die die verfügbaren Ressourcen optimieren, um Qualitätsprodukte zu liefern.
Schlussfolgerung
Der wichtigste Faktor, den die Digitalisierung der Fabrikhalle mit sich bringt, ist die Fähigkeit, Daten genau zu erfassen. Die erfassten Daten können dann aufgezeichnet und zur Unterstützung verschiedener Ziele verwendet werden, z. B. bei der Umsetzung von Lean-Production-Strategien in der Fabrikhalle. Es wird erwartet, dass die erfolgreiche Anwendung der Digitalisierung das Umsatzwachstum der Hersteller im Industriesektor um 25 % steigern und der Weltwirtschaft bis 2030 13 Billionen US-Dollar hinzufügen wird. Der beste Weg, um diese Verbesserungen in der Fabrikhalle zu erreichen, ist die Entscheidung, wie man die Digitalisierung in der Fabrikhalle einsetzt und wie man die Digitalisierung zur Unterstützung der schlanken Produktion nutzt.
