Werkerassistenz Shannon bei Haselmeier

Ursachen finden und Lösungen anbieten

Das Werkerassistenz-System Shannon des Fraunhofer-Spinoffs Plus10 weist auf Störungen hin und liefert zugleich Lösungsvorschläge zur Problembehebung. Ausfallzeiten werden so reduziert. Der gemeinschaftliche Use Case beim Medizintechnik-Hersteller Haselmeier siegte beim Microsoft Intelligent Manufacturing Award in der Kategorie ‚Innovate‘.

Störungsmeldungen in Echtzeit und situative Lösungsvorschläge liefert die Assistenz-Lösung auf das Smartphone. (Bild: plus10 GmbH)

Mit der Plus10-Lösung Shannon können Unternehmen Fehlersuchzeiten an komplexen Produktionslinien vermeiden und insgesamt Ausfallzeiten (Mean-Time-To-Repair, kurz MTTR) reduzieren. Die Werker-Assistenz-Lösung liefert den Bedienern einer Anlage Informationen zu Störungen sowie Problem-Lösungsvorschläge. Das Tool hilft auch dabei, die Produktionsstreuung zwischen unterschiedlichen Schichten zu reduzieren.

Lernen durch Daten und Wissen

Die Lösung analysiert die Maschinendaten und lernt so dazu. Durch das gleichzeitige Einsammeln von Kontextwissen der Beschäftigten stehen bei einer Störung mit der Zeit immer mehr Ursachen- und Lösungsvorschläge zur Verfügung. Fehler können so schneller identifiziert und behoben werden. Mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen können zudem Mitarbeitende anhand der App geschult werden.

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Lösungsvorschläge bewerten und bearbeiten

Die Maschinendaten werden durch den Plus10 DataCollector akquiriert. Dieser arbeitet herstellerunabhängig und bietet damit eine Lösung für alle unterstützten Steuerungssysteme. Lösungsvorschläge für Störungen können von den Beschäftigten bewertet und im Nachhinein über die Webversion angepasst werden. Durch das Hinzufügen von Bildern und kurzen Videos kann zusätzlich dargestellt werden, wie die einzelnen Lösungsschritte zu vollziehen sind.

Implementierung an einer automatisierten Montagelinie für Injektionsspritzen zur Produktivitätssteigerung in der GMP-konformen Produktion. (Bild: plus10 GmbH)

Einsatz in der Medizintechnik

Im medizinischen Bereich, in dem unter GMP-Richtlinien (Good Manufacturing Practise) produziert wird, kommt es oft zu Problemen im betrieblichen Ablauf. Unterschiedliche Maschinenparameter nacheinander folgender Prozesse müssen aufeinander abgestimmt sein. Bereits kleine Abweichung können Produktivitätseinbußen verursachen, die sich in Form einer geringen Anlagenverfügbarkeit oder Performance-Verlusten bemerkbar machen. Die Ursachen solcher Einbußen sind jedoch oft nicht ohne weiteres nachvollziehbar, was eine schnelle Behebung erschwert. Die Gesamtanlageneffektivität (OEE) von automatisierten Produktionsanlagen liegt im medizinischen Bereich meist zwischen 55 und 85 Prozent. Um diese Kennzahl zu optimieren, benötigt es datenbasierte Ansätze, die mehr Transparenz über das Anlagenverhalten schaffen, automatisch auf die Ursachen von Störungen hinweisen und im Anschluss konkrete Lösungswege liefern. Hierbei gilt jedoch: alle digitalen Lösungen in diesem Umfeld müssen die GMP-Richtlinien ebenfalls erfüllen. Durch die Spezialisierung auf die Produktion im Medizintechnik- und Pharma-Bereich sind die Anwendungen der Softwarefirma GMP-konform.

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Gemeinsamer Use Case

Im Finale des Microsoft Intelligent Manufacturing Awards, überzeugte ein mit dem Medizintechnikhersteller Haselmeier umgesetzter Use Case. Dabei ging es um die Implementierung der Software-Tools an einer automatisierten Montagelinie für Injektionsspritzen zur Produktivitätssteigerung in der GMP-konformen Produktion. Hierbei wurde die Montagelinie analysiert, um die Ursachen für technische Verfügbarkeits- und Leistungsverluste zu identifizieren. Die anfängliche Gesamtanlageneffektivität (OEE) war mit 70 bis 80 Prozent vergelichsweise hoch, dennoch gelang es durch den Einsatz des Systems, die Produktivität noch einmal um zehn Prozent zu erhöhen.

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