Der OEE als Kennzahl ist vielen bekannt, bei einigen wird er auch heute schon auf dem Shopfloor erfasst. Doch was uns bei Gesprächen mit Kunden immer wieder auffällt, ist das geringe Vertrauen in die bis dato erfassten Daten und den darauf aufbauenden OEE. 

Kommt Ihnen das bekannt vor?
Falls ja, dann ist dieser Artikel genau das Richtige für Sie.

Ursache für das geringe Vertrauen ist oft die manuelle Datenerfassung auf dem Shopfloor. Dadurch werden die Daten ungenau und verzögert erfasst. Dies verhindert nicht nur schnelles Reagieren, sondern führt auch zu einem Verzerren der Shopfloor-Realität.

Als alternative zur manuellen Datenerfassung nutzen Unternehmen zunehmend OEE-Software. Hier vergleichen wir Anbieter und empfehlen Auswahlkriterien.

Warum reicht eine manuelle OEE-Erfassung heute nicht mehr aus?

Die aktuelle Marktsituation erlaubt es nicht, Produktivitätsverluste hinzunehmen. Wer es hingegen heute schafft, Optimierungspotenziale zu heben, welche andere nicht realisieren, hat einen klaren Wettbewerbsvorteil. Im digitalen Zeitalter hängt Optimierung entschieden mit der Datenqualität auf dem Shopfloor zusammen, da auf Basis dieser Entscheidungen getroffen und Potentiale erkannt werden.

Je besser diese Datenqualität, desto besser sind auch die daraus abgeleiteten Maßnahmen. Die manuelle Datenerfassung hingegen ist höchst fehleranfällig. Seien es handschriftliche Protokolle mit Stift und Papier oder digitale Buchungen in einem MES oder ERP System: beide Prozesse haben gemein, dass der Faktor Mensch durch seine Buchungen oder Aufschriebe eine ungenaue Datengrundlage verursacht.

Oft beobachten wir bei unseren Kunden sogar eine Abwärtsspirale der Datenqualität. Daten werden zwar manuell erfasst und Kennzahlen errechnet, aber nutzen tut sie keiner, weshalb sie auch keiner richtig pflegt. Ein Teufelskreis, wie unten dargestellt, dem man oft nicht entkommt.

Keine akkuraten Daten - Gebuchte vs. Gefertigte Realität

Will man den OEE gewinnbringend einsetzen und Entscheidungen darauf basierend ableiten, müssen die zugrunde liegenden Daten, insbesondere die Eingangsgrößen Leistung, Qualität und Verfügbarkeit, absolut akkurat sein. Eine automatische Maschinendatenerfassung erfasst, was auf dem Shopfloor wirklich passiert und spiegelt dies 1:1 in den Daten wider. Wir sprechen dabei auch vom Unterschied zwischen der Gebuchten und der Gefertigten Realität.

Was bedeutet das?

Gebuchte Realität

Die gebuchte Realität ist die Realität, welche sich durch manuelle Buchungen, meist in ERP- und MES-Systemen, oder den ausgefüllten Schichtübergabe-Protokollen ergibt. Wir nennen das “Realität”, weil Verantwortliche diese Zahlen heute oft als reale Produktion missverstehen und für allerlei Planung und Reportings nutzen. Die Realität und diese Buchungen liegen jedoch meist weit auseinander.

Gefertigte Realität

Demgegenüber steht das, was wirklich auf dem Shopfloor passiert, die gefertigte Realität. Diese gefertigte Realität zuverlässig in den Daten widerzuspiegeln kann unserer Erfahrung nach nur mithilfe einer automatisierten Datenerfassung geschehen.

 Beispielhafte Fehler durch manuelle Datenerfassung

Typische Fehler durch manuelle Datenerfassung zeigen sich überall im Produktionsalltag: Kurze Maschinenausfälle, die sich häufig wiederholen und schon fast zum Alltag gehören, werden nicht dokumentiert. Einige Stillstände werden sogar absichtlich unterschlagen. Der eigentliche Zeitraum und der gebuchte Zeitraum eines Stillstands fallen auseinander. Der Werker versucht zunächst den Stillstand zu beheben, und bucht dann basierend auf seiner Erinnerung den Stillstand. Eine akkurate Buchung des Stillstands ist somit ausgeschlossen.

Diese Diskrepanzen zwischen gefertigter und gebuchter Realität sind dem Shopfloor-nahen Personal meist heute schon bekannt. Je weiter man sich vom Shopfloor entfernt, desto weniger ist dies jedoch gegeben. Hier werden jedoch oftmals auf Basis dieser falschen Daten Entscheidungen getroffen, die direkt die Produktion betreffen.

Welche Vorteile ergeben sich aus einer automatischen Maschinendatenerfassung?

Jederzeit mit Echtzeit-Informationen arbeiten

Heute werden Daten bestenfalls am Ende der Schicht, oft sogar erst Tage später, analysiert und bewertet. Wie wäre es hingegen, wenn Informationen über abfallende Leistung oder Stillstand der Maschine sofort vorliegen? Für bestimmte Grenzwerte könnten Alarme gesetzt werden, die die nötigen Experten sofort benachrichtigen. Probleme werden so direkt erkannt und und Reaktionszeiten nehmen deutlich ab.

Informationen sind von überall und jederzeit erreichbar. So ist es auch Experten, welche nicht vor Ort sind, möglich, sich ein akkurates Bild zu machen und beim Troubleshooting behilflich zu sein.

Werker kann sich auf seine Arbeit konzentrieren

Die manuelle OEE-Erfassung ist ein enormer Aufwand, nicht nur für den Werker, sondern auch für alle nachgelagerten Positionen, die diese Daten aus den unterschiedlichsten Systemen zusammenführen, analysieren und die entsprechenden KPIs und Reportings bereitstellen müssen. Gerade für den Werker entsteht heute durch den erhöhten Aufwand kein direkter Mehrwert. 

Mit einer automatisierten Datenerfassung wird dieser Dokumentationsaufwand auf ein Minimum reduziert. Diskussionen um die optimale Einstellung der Maschine oder Gründe für Stillstände und Blockaden werden weniger emotional geführt, da sie auf belastbaren Daten über Auslastung und Produktivität basieren. Optimierungspotenzial kann objektiv aufgezeigt werden, was Buy-in durch das Shopfloor-Personal erleichtert.

Single Source of Truth ersetzt Protokolle und Excel-Sheets

Ein weiteres Problem der manuellen Datenerfassung ist, dass die Daten oftmals in den aktuellen Systemen gefangen sind. Falls mit Papier und Stift gearbeitet wird, gibt es keine Möglichkeit, die Daten einfach in andere Systeme oder Analyse-Tools zu überführen.

Das Resultat: Meist werden Daten doppelt und dreifach erfasst und händisch von einem in das andere System überführt.

Am Beispiel des OEE zeigt sich, wie aufwändig manuelles Pflegen und Zusammenführen dieser Daten wird. Für den OEE müssen Stillstandszeiten aus Schichtübergabe-Protokollen, Maschinendurchsätze von der HMI und Auftragszeiten aus ERP- oder MES System ausgelesen und in Excel überführt werden.

Falls neue Fragen oder Analysen notwendig werden, wie beispielsweise die Suche nach dem häufigsten Stillstandsgrund, bedarf es einer komplett neuen Durchsicht aller Protokolle. Der Aufwand ist enorm, daher werden diese Analysen mit großem Mehrwert oft nicht durchgeführt. Der initiale Aufwand ist viel zu hoch.

In einer Maschinendatenplattform liegen all diese Informationen strukturiert vor und es kann effizient mit den Daten gearbeitet werden. Eine Stillstandsanalyse wie oben beschrieben erfolgt dann in wenigen Klicks statt stundenlanger Analyse.

Welche Daten sind für eine automatische OEE-Erfassung relevant?

Belastbare OEE-Analysen durch Buchungs - und Maschinendaten

Für einen belastbaren OEE benötigt man nur eine Handvoll Datenpunkte, die in 99% der Unternehmen bereits heute vorliegen. Zum einen Maschinendaten und zum anderen Buchungsdaten. Was damit genau gemeint ist, wird im folgenden beschrieben.

Das große Problem heute: die Daten liegen in Silosystemen. Maschinendaten können beispielsweise nicht ausgelesen werden, sondern sind nur über die HMI abrufbar. ENLYZE befreit diese Daten, kombiniert diese automatisiert im Hintergrund und berechnet einen akkuraten OEE. 

Maschinendaten

Wir bei ENLYZE starten dabei mit einer Erfassung aller möglichen Maschinendaten direkt aus den Maschinensteuerungen, von denen wir im Anschluss durch eine Kontextualisierung die relevanten Daten herausfiltern. Auf Basis der Maschinendaten berechnen wir allerlei Kennzahlen und erstellen automatisierte Reports. Für den OEE benötigen wir aber nur den Leistungsparameter der Maschine. Das ist typischerweise der Maschinendurchsatz oder die Liniengeschwindigkeit.

Die Besonderheit bei der OEE-Berechnung von ENYLZE ist, dass der Leistungsparameter produktbezogen, d.h. für jedes Produkt einzeln ermittelt wird. Da der realisierbare Durchsatz bzw. die Liniengeschwindigkeit stark von Produkt zu Produkt variiert, kann nur eine produktspezifische Ermittlung eine wirkliche Aussagekraft über die Geschwindigkeitsverluste geben. Hierzu können Sie mehr in diesem Teil der OEE-Reihe zur Leistungsermittlung nachlesen.

Über den Leistungsparameter kann ENYLZE außerdem automatisch Stillstände erfassen: Sobald die Leistung der Anlage einen bestimmten Grenzwert unterschreitet, wird dies als Stillstand gewertet, was entsprechend die Verfügbarkeit für den OEE verringert. Auch hierzu finden Sie mehr Details im Artikel zum Thema Verfügbarkeitsfaktor und Stillstandserfassung.

Buchungsdaten

Die Buchungsdaten werden typischerweise aus einem MES oder ERP System extrahiert. Falls heute noch keine Buchungsdaten digital erfasst werden, kann auch die Buchungsapp von ENLYZE verwendet werden. Die Buchungsdaten umfassen:

• die Auftragsnummer,

• Informationen zum Produkt bzw. ein Produkt-Code,

• Start und Ende eines Auftrags,

• sowie Ausschuss oder Gutmenge des Auftrags. 

Die Start- und Endzeiten eines Auftrags werden benötigt, um die Maschinenbelegungszeit des jeweiligen Auftrags zu ermitteln. Nur so ist eine akkurate Zusammenführung von Auftrags-, Produkt- und Maschinendaten zu gewährleisten. Die untenstehende Infografik zeigt dies schematisch auf. Weiter unten finden Sie außerdem ein 90-sekündiges Erklärvideo zur Infografik mit allen Hintergründen.

Mit diesen Daten liegen alle relevanten Faktoren für eine OEE Berechnung vor. ENLYZE ermittelt dann den OEE für jeden Auftrag, jede Anlage/Maschine und jeden Standort. So kann der OEE auf allen relevanten Aggregationsebenen analysiert werden. 

Wofür benötigt man weitere Maschinendaten?

Für die Ermittlung der OEE-Kennzahl ist nur der Leistungsparameter der Anlage notwendig. Man kann sich also die Frage stellen, wieso eine Integration der SPS mit vielen weiteren Prozessparametern relevant ist und eine einfache Nachrüstung mithilfe eines Sensors zur Leistungsermittlung nicht vorzuziehen ist. 

Weitere Prozessparameter sind notwendig, um Ursachen für Änderung des OEEs zu verstehen.

• Haben sich gewisse Prozessparameter ungewöhnlich verhalten?

• Gibt es bestimmte Einstellungen, die eine besonders effektive Produktion ermöglichen?

• Was sind Einflussfaktoren auf die Effektivität des Prozesses?

Nur durch eine Kombination einer Vielzahl von Prozessparametern lassen sich diese Fragen beantworten.

Wie können mögliche Systemarchitekturen aussehen?

Abhängig von Ihren Gegebenheiten auf dem Shopfloor gibt es verschiedene Möglichkeiten, an die benötigten Daten zu gelangen. Wir bei ENLYZE unterscheiden z.B., ob die Anlage mit einer SPS ausgestattet ist, die ein direktes Auslesen der Daten erlaubt. Wir können heute bereits über 90% der gängigen Steuerungen, Maschinenhersteller und Protokolle der Industrie auslesen und gehören zu den führenden Connectivity-Anbietern in der Branche. 

Schauen Sie sich gerne auch unser Konnektorportfolio an. 

Falls es sich um sehr alte Anlagen handelt oder keine zentrale SPS vorhanden ist, können per Retrofit auch Sensoren nachgerüstet bzw. bestehende ausgetauscht werden. 

Die Integration der Buchungsdaten erfolgt über die Anbindung von MES, ERP oder anderen Buchungssystemen. Auch hier haben wir etliche Konnektoren und einen großen Erfahrungsschatz bei der Anbindung dieser Systeme. Weitere Informationen finden Sie unter dem oberen Link.

Haben Sie aktuell noch kein digitales Buchungssystem in Ihrem Unternehmen?Dann können die Buchungsdaten auch über die ENLYZE Buchungsapp erfasst werden. Einen Überblick über die verschiedenen Wege zum automatisierten OEE liefert das folgende Schaubild:

Das wars schon! Damit beenden wir den Exkurs in die automatische und manuelle Datenerfassung des OEE. Wir hoffen, Sie von den Vorteilen einer automatischen Erfassung überzeugt zu haben.

Wie konkrete OEE Analyse und Reports in der ENLYZE App aussehen und welche Erfolge unsere bestehende Kunden mithilfe von datengetriebenem Produktivitätsmanagement erreichen, können wir Ihnen gerne in einer Live-Demo vorstellen. Buchen Sie einfach einen passenden Termin und sprechen Sie mit einem unserer Experten.