Produktionsdaten zur Überwachung und Optimierung nutzen
Für einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil müssen Anlagen und Prozesse kontinuierlich in Richtung höherer Produktivität, besserer Qualität und geringerer Kosten weiterentwickelt und optimiert werden.
Die wichtigste Informationsquelle, um das Potenzial der Produktionsprozesse ermitteln zu können, sind die betreffenden Anlagen selbst. Neben der Prozessbeobachtung nehmen die während der Produktion erzeugten Daten einen immer größeren Stellenwert bei der Informationsgewinnung ein, da sie ohne personellen Aufwand aufgenommen, automatisiert verarbeitet und transparent dargestellt werden können. Insbesondere eine einheitliche Aufbereitung und Bereitstellung sind entscheidend, damit vergleichbare Analysen als Basis für fundierte Entscheidungen im Produktionsbetrieb dienen können.
ME Analysis
Zur Aufbereitung, Verarbeitung und Analyse von tabellarisch geordneten Daten (Datenbanken oder Textdateien) nutzen wir unser ME Analysis Tool, das speziell für die Anzeige und Auswertung von Prozessdaten entwickelt wurde. Insbesondere die hohe Performance bei großen Datenmengen und eine einfache Bedienung ermöglichen es uns, Anlagendaten effizient auszuwerten. Integriert sind die unten aufgeführten Schritte beginnend mit der Datenaufbereitung bis hin zur maximalen Prozesstransparenz.
Automatisiert von der Datenerfassung bis zur Prozesstransparenz
Die Datenerfassung erfolgt in der Regel durch die SPS (Sensorik, Aktuatorik, Automation) auf Level 1 Ebene, durch die Prozessstrategien und Setupberechnungsprozesse auf Level 2 Ebene, sowie durch SAP oder ähnliche ERP Systeme auf Level 3 Ebene.
Häufig erfolgt die Erfassung unabhängig voneinander an verschiedenen Stellen und die Daten werden an mehreren Speicherorten sowie in unterschiedlicher Form (Datenbank, Excel, Textdateien etc.) abgelegt. Das Zusammenführen der Daten ist somit der erste wichtige Schritt, um alle nötigen Informationen verfügbar zu machen. Wenn diese Aufgabe nicht von einem Level 2 System übernommen wird, werden je nach Problem Skripte oder kleinere Softwarelösungen genutzt, um die benötigten Informationen automatisiert zentral, in der Regel in einer Datenbank, zu sammeln.
Die Bereinigung, Strukturierung und Vereinheitlichung der Daten ist entscheidend, um auf einem validen Datensatz zu arbeiten. Durch Definition bestimmter Randbedingungen und Restriktionen (zum Beispiel im SQL Befehl beim Datenbankzugriff), wird sichergestellt, dass immer die gleiche Logik bei der Datenabfrage genutzt wird und diese nur bereinigte Daten liefert.
Sind die relevanten Daten definiert, sind für verschiedene Problemstellungen verschiedene Mechanismen zur Verarbeitung sinnvoll. Deshalb sind einfache Filteroptionen, die Definition von Aggregationsfunktionen und das Bilden von Kennzahlen wichtige Funktionen, die bei der Analyse entscheidend sind.
Das Erkennen von Zusammenhängen, Abweichungen und Optimierungspotentialen ist der zentrale Punkt bei der Analyse der aufbereiteten und verarbeiteten Daten. Insbesondere bei Analysen, die im Tagesgeschäft regelmäßig wiederholt werden, sind automatisierte Auswertungen und einfach abrufbare Ergebnisse entscheidend.
Datenanalyse und Visualisierung hängen eng zusammen. Für die Analyse von Zusammenhängen ist eine geeignete Visualisierung unumgänglich. Dabei steht die möglichst intuitiv Erstellung von Diagrammen und Statistiken im Vordergrund und es sollten keinerlei Programmierkenntnisse nötig sein.
Eine gute Visualisierung macht es leicht, Zusammenhänge und Auffälligkeiten in den Daten zu erkennen, die nötigen Schlüsse daraus zu ziehen und damit die Prozesstransparenz zu schaffen.