Anzeige
Anzeige
Anzeige
Beitrag drucken

Schadensbegrenzung beim Produktrückruf

Infrastruktur für Tracking & Tracing

Pro Jahr gibt es in Deutschland über 600 Rückrufaktionen. Ist ein Unternehmen betroffen, lässt sich der Schaden mit Werkzeugen zur Produktrückverfolgung mitunter begrenzen. Stehen Daten zur Verfügung, welche Produkte, Serie oder Charge betroffen sind, kann der Rückruf ganzer Produktionen über einen langen Zeitraum hinweg vermieden werden.

Bild: Trebing + Himstedt Prozeßautomation GmbH & Co. KG

Neben den reinen Kostenvorteilen im Fall von Rückrufaktionen sprechen auch die gesetzlichen Anforderungen nach Paragraph Zehn des Produkthaftungsgesetzes und Produktsicherheitsgesetzes für die Einführung von Traceability-Mechanismen. Hinzu kommen die Anforderungen von Kundenseite – speziell an Zulieferer im B2B-Geschäft – die eine Rückverfolgbarkeit in vorgegebener Zeit nachweisen müssen, um als Lieferant gelistet zu sein. Dennoch tun sich viele Unternehmen schwer bei der Integration einer lückenlosen, durchgängigen Rückverfolgbarkeit. Das liegt oftmals an der Komplexität und dem Initialaufwand entsprechender Projekte.

Ist das System erst einmal implementiert, reduziert sich der Aufwand jedoch deutlich, der Großteil passiert automatisiert im System. Diese können zum Beispiel im Sinn eines Ist-Standes in Echtzeit die Produktionsschritte und -parameter automatisiert im Hintergrund protokollieren (Track). Über die Vergangenheit lassen sich Aussagen darüber treffen, wie ein Material bearbeitet, gelagert oder getestet wurde. So lässt sich entscheiden, ob es den gewünschten Regeln entspricht (Trace). Mit Blick auf die Zukunft ist das Wissen wichtig, ob eine Komponente verbaut werden darf oder ist sie aufgrund von Fehlern für die Weiterverarbeitung gesperrt ist (Control).

Horizontale und vertikale Integration gefragt

Das Kernstück einer Lösung zur Rückverfolgung ist meist das Tracking aktueller Produktions- und Prozessdaten. Hier können Informationen, wie durchlaufener Arbeitsplatz, Beginn und Ende des Arbeitsganges, eingestellte Parameter, erfasste Prozessdaten, durchführender Mitarbeiter, verwendete Materialien oder Baugruppen serien- oder chargennummernbasierend erfasst und gespeichert werden. Diese Trackingdaten sind für die Traceability und die zukünftige Steuerung maßgeblich. Um den Aufwand bei der Datenerfassung so gering wie möglich zu halten, ist eine hohe Automatisierung der Kommunikation erforderlich. Die Herausforderung in der Produktion ist hier die oft fehlende digitale Vernetzung, das heißt die vertikale Integration zwischen Enterprise Resource Planning-System (ERP) und Shopfloor und die horizontale Integration entlang des Produktionsprozesses.

Oftmals kommt es zu Systembrüchen mit manueller Erfassung auf Papier. Oder es existieren heterogene Systemlandschaften ohne definierte Schnittstellen. Diese fehlende Transparenz kann zu Zusatzaufwand führen. Am Beispiel einer automatischen Linie und eines halbautomatischen beziehungsweise manuellen Arbeitsplatzes lässt sich skizzieren, welche Möglichkeiten zum ‚Tracken‘ aktueller Produktions- und Prozessdaten bestehen. Neben optischen Kodierungen wie Datamatrix-Code für das Einlesen von Serien- und Chargennummern-Etiketten über Barcode-Scanner sind vielfach funkbasierte Systeme wie Radiofrequenzidentifikation (RFID) im Einsatz. Mit RFID können eingesetzte Werkzeuge dadurch, dass sie sich in der Nähe befinden, identifiziert und dokumentiert werden.

Maschinendaten über Schnittstellen erfassen

Als eine Standard-Maschinenschnittstelle stellt SAP mit Plant Connectivity (SAP PCO) eine Software bereit, um über Web-Services oder OPC-Standards an die Maschinendaten zu kommen. Der SAP-Partner Trebing + Himstedt hat daraus einen ‚Machine Data Collector‘ (MDC) entwickelt, der im Paket mit der notwendigen Hardware als Schnittstelle fungieren kann. Sind im Produktionsprozess manuelle Bearbeitungsschritte notwendig, gilt es dies beim Design der Eingabemasken (BDE) zu berücksichtigen. Als Prozessverriegelung kann hier die Überwachung der Arbeitspläne im Manufacturing Execution-System (MES) SAP ME eingerichtet werden. Das bedeutet, ein Prozess wird angehalten und die Linie beziehungsweise die Weiterverarbeitung gestoppt, wenn etwa ein Arbeitsschritt nicht durchgeführt, ein Drehmoment überschritten wird oder sich ein Messwert außerhalb der Norm befindet.

google plus


Das könnte Sie auch interessieren:

Microsoft hat Azure IoT Edge kostenfrei auf Github zur Verfügung gestellt. Der Dienst ermöglicht das lokale Ausführen von Datenanalysen und künstlicher Intelligenz (z.B. mit Azure Cognitive Services oder Machine Learning) in Geräten, Maschinen und Anlagen ohne dauerhafte Cloud-Konnektivität sowie die Übertragung dieser Daten in die Cloud für genauere Analysen. ‣ weiterlesen

Um Verwaltungsaufgaben schneller abzuwickeln, heißt es: Erst vereinfachen, dann automatisieren. Digitale Werkzeuge bieten hierzu weitreichende Möglichkeiten. Um eine umfassenden Analyse zuvor kommen Unternehmen aber nicht herum.‣ weiterlesen

Das Übersetzen der Produktdokumentation muss in internationalen Märkten heute schneller gehen als je zuvor. Software kann in Verbindung mit definierten Dokumentations- und Übersetzungsprozessen einen wichtigen Beitrag dazu leisten.‣ weiterlesen

Mit einer Strategie für die Entwicklung, Forschung und Anwendung Künstlicher Intelligenz will die Bundesregierung Deutschland zu einem führenden Standort im KI-Bereich machen. Die Eckpunkte für die Strategie wurden in dieser Woche vorgestellt.‣ weiterlesen

Anzeige
Anzeige
Anzeige