In der Produktion schlummert meist noch viel Optimierungspotenzial. Thomas Blöchl, Bereichsleiter MES bei der T.CON GmbH & Co. KG erläutert, wie sich dieses Potenzial mit einem Manufacturing-Execution-System heben lässt, das in die übergeordnete Enterprise Resource Planning-Anwendung integriert ist. Dabei gilt es branchentypische Prozesse abzubilden und Industrie-4.0-Szenarien gleichermaßen zu unterstützen.

„Werden Maschinendaten über ein MES nahtlos mit den kaufmännischen Prozessen des ERP-Systems verknüpft, schafft dies einen geschlossenen Regelkreis, um Abläufe in der Fertigung lückenlos zu verfolgen und zu überwachen. Erst dadruch wird die Wertschöpfung in der Produktion wirklich transparent.“ – Thomas Blöchl, Bereichsleiter MES bei der T.CON GmbH & Co. KG. Bild: T.CON GmbH & Co. KG

Thomas Blöchl: Fertigungsunternehmen drehen an vielen Stellschrauben, um die Prozesse in der Produktion, die der Hauptkostentreiber sind, noch schlagkräftiger zu machen. Sie setzen dazu ‚Lean‘-Methoden ein, auch die Maschinenleistung wird laufend verbessert. Doch hier sind die Möglichkeiten oftmals nahezu ausgeschöpft. Woran es noch hapert, ist die ganzheitliche Betrachtung der Produktionsprozesse und deren Einbindung in den betriebswirtschaftlichen Informationsfluss eines Enterprise Resource Planning-Systems (ERP). Notwendige Daten für wichtige Kennzahlen, etwa zu Rüst- und Ausfallzeiten, Fertig-, Gut- und Ausschussmengen oder zur Maschineneffektivität (Overall Equipment Effectiveness, OEE), werden oft in dezentralen Lösungen aufwendig erfasst und bilden eine inhomogene Datenbasis für vergleichbare zentrale Auswertungen.

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Blöchl: Aufgrund des hohen Arbeits- und Zeitaufwandes zur Aufbereitung und Auswertung der Daten werden Key Performance-Indikatoren (KPIs) aus den produktionsnahen Systemen nicht zeitnah erhoben. Produktions- und Werksleiter arbeiten also mit veralteten Kennzahlen, deren Analyse keinen Einfluss auf die zugrundeliegende Produktion hat. Zudem können auf Basis dieser Kennzahlen die Ursachen für zu lange Durchlaufzeiten oder zu hohe Ausschussquoten häufig nicht ermittelt werden. Die Frage wie es zu diesen Abweichungen kommt, bleibt ungeklärt und muss nachträglich aufwendig analysiert werden.

Blöchl: Eine Möglichkeit dazu bieten Manufacturing Execution-Systeme (MES). Damit werden technische Rohdaten aus den Maschinensteuerungen zu dem Zeitpunkt, zu dem sie anfallen, automatisch erfasst, zu aussagekräftigen Informationen aufbereitet und grafisch visualisiert. Daten und Kennzahlen sind so nahezu in Echtzeit verfügbar, nicht erst Stunden oder Tage später. So kann auf Ausnahmesituationen ohne Verzögerung reagiert werden. Zugleich lassen sich die KPIs im MES oder einem Business Warehouse-System auswerten und dadurch herausfinden, ob es bei einer Anlage bestimmte Störungsmuster gibt. Daraus können Maßnahmen zur Verbesserung der Laufzeit und der Qualitätsrate gezielt abgeleitet werden. Im Rahmen von MES-Projekten wird für alle Standorte eine einheitliche Datenbasis definiert, auf der wiederum einheitliche Kennzahlen gebildet werden können, sodass sich die Produktivität der Maschinen und auch der Werke vergleichen lässt. Vollständig ausgeschöpft wird das Optimierungspotenzial in der Produktion jedoch erst durch einen ganzheitlichen Ansatz.

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Blöchl: Maschinendaten wie Geschwindigkeit, Druck, Temperatur sowie Qualitäts- und Energiedaten müssen möglichst nahtlos mit den betriebswirtschaftlichen Daten und Vorgängen aus einem ERP-System verknüpft sein. Erst diese vertikale Integration schafft einen geschlossenen Regelkreis, der es ermöglicht, Prozesse und Produkte lückenlos zu verfolgen und zu überwachen. Zum Beispiel können Papierhersteller oder Firmen, die Rollen und Formate verarbeiten, auf diese Weise Maschinenparameter und Energieverbrauchsdaten mit Auftrags-, Produkt- und Sortendaten verbinden und in Beziehung setzen. So lässt sich im Zeitverlauf exakt feststellen, welchen Einfluss beispielsweise die Maschinengeschwindigkeit auf die Qualität des Endprodukts oder die Ausschussquote hat und wie energieeffizient einzelne Anfertigungen waren.

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