Gegebene Voraussetzungen

Das Unternehmen hat zum Startzeitpunkt bereits begonnen, die ersten Schritte der Produktion in Richtung Smart Factory zu gehen. Im Shopfloor ist eine technische Modernisierung erfolgt (Maschinen, etc.). Mit der Verwendung von SAP war im Unternehmen bereits ein ERP-System im Einsatz. Die Excel-basierte Produktionssteuerung und die damit verbundenen, hohen manuellen Aufwände in der Feinplanung, konnten bereits durch die Einführung der XETICS LEAN Cloud Suite maßgeblich reduziert werden.

Die XETICS LEAN Cloud Suite ist eine flexible Smart Factory MES Lösung, die für jede Phase der Digitalisierung eine passende Umsetzung bereitstellt. Durch die damit verbundene Möglichkeit des Trackings von Aufträgen, der IT-gestützten Feinplanung der Produktion und der Einführung eines digitalen Shopfloor-Managements konnten unter anderem die Durchlaufzeiten gesenkt und die Produktivität erhöht werden, da nicht wertschöpfende Tätigkeiten deutlich reduziert werden konnten.

Ziele weiterer Optimierungen

Nach Einführung des MES Systems haben sich weitere Möglichkeiten der Optimierung herauskristallisiert: Dafür wurden zuerst die Stammdaten des ERP abgeglichen mit den Daten des MES Systems. Es ergab sich keine 100-prozentige Übereinstimmung der Daten zwischen den beiden Systemen, da zum Beispiel Stücklisten, Arbeitspläne, Plan-Zeiten oder -Termine im ERP System nicht gepflegt waren. Auch wurde versäumt, konsistent Rückmeldungen zum Auftragsstatus von Handarbeitsplätzen zu hinterlegen. Dies wiederum führte zu unbeantworteten Fragen und Fehlern im Prozessablauf. 

Der Kunde entschloss sich für den Einsatz von AUNOVIS BEAM, mit dem Ziel, eine kontinuierliche Verbesserung der Qualität der Stammdaten in den Systemen durch Soll-/Ist Vergleiche und der Identifikation unvollständiger Rückmeldungen der Auftragsstatus zu erlangen. 

Aufgabe von AUNOVIS BEAM

BEAM ist eine Art Datendrehscheibe zur Digitalisierung von Prozessen. Als Integration Middleware verbindet BEAM unter anderem ERP und MES mit dem Maschinenpark und visualisiert Daten wie z.B. Produktionskennzahlen anhand von Dashboards. Zudem bietet BEAM eine normierte Datenbasis an, damit datengetriebene, wertsteigernde Services davon profitieren. Dazu zählen unter anderem Qualitätsmanagement, Condition Monitoring, Predictive Maintenance und viele weitere.

BEAM synchronisiert beim Trenndwandhersteller den Stammdatenabgleich zwischen ERP und MES Systemen. Fehlerhafte oder unvollständige Stammdaten der einzelnen Systeme werden durch Anwendung des BEAM Monitorings zeitnah sichtbar und lassen sich dadurch einfach und schnell beheben. Zusätzlich trägt BEAM zur Identifikation der Ursache bei fehlenden oder fehlerhaften Rückmeldungen der Auftragsstatus bei sowie zur Identifikation inkonsistenter Datenbestände.

Implementierung

Durch den No-Code Ansatz von BEAM ist das Vorgehen dabei genauso schlicht wie einfach:

Zuerst wurden die in den Prozessen bearbeiteten Prozessobjekte identifiziert (bspw. ein Auftrag, Fertigungsauftrag oder Arbeitsschritt) und daraufhin mit BEAM in einem normierten Datenschema modelliert. Als Prozessteilnehmer wurden ERP, MES, diverse Maschinen und eine vorhandene, die Prozesse stützende Individualsoftwarelösung, deklarativ an BEAM angeschlossen. Über die Deklaration der Prozessteilnehmer wird der Datenfluss der Prozessobjekte bestimmt.

Für jedes der Systeme erfolgt eine Datentransformation zwischen dem zuvor definierten BEAM Datenschema und dem jeweiligen IT-System mit Hilfe von Node-RED Flows, z.B. von ERP zu BEAM oder von MES zu BEAM.

BEAM ist eine Container-basierte Anwendung (Docker). Dies macht BEAM in jeder beliebigen Infrastruktur lauffähig, sowohl in der Cloud, On-Premise oder in einem hybriden Ansatz. Der Kunde hat sich für den On-Premise Betrieb von BEAM entschieden.

Nach der Bereitstellung der notwendigen IT-Infrastruktur konnte BEAM und die zugehörige Konfiguration innerhalb weniger Stunden erfolgreich ausgerollt werden.

Die hier dargelegte Implementierung hat in Summe nur zwei Wochen in Anspruch genommen.

Ergebnis

Seit diesem Zeitpunkt erfasst BEAM die Daten der Aufträge, die von rund 42 maschinellen als auch manuellen Arbeitsstationen abgearbeitet werden. Pro Woche werden rund 15.000 bis 20.000 Prozessobjekte durch BEAM verarbeitet und mitprotokolliert.

Dadurch können bspw. fehlerhafte und fehlende Rückmeldungen der Auftragsstatus innerhalb weniger Minuten identifiziert werden, was die manuellen Aufwände beim Suchen von Fehlern erheblich reduziert. Gleichzeitig steigt die Stammdatenqualität, da mit Hilfe von BEAM fehlerhafte oder unvollständige Stammdaten sehr schnell gefunden und visualisiert werden können.

Ausblick

Der Einsatz von BEAM erlaubt neue Möglichkeiten im Controlling der Prozesse.

Die erfassten Daten erlauben zum Beispiel den Abgleich einzelner Arbeitsschritte von Soll- und Ist-Zeiten oder der Durchlaufzeiten einzelner Produktvarianten. Mit diesen KPIs ist es unter anderem möglich, eine Kosteneffizienz abzuleiten. 

Aber auch Reports von gefertigte Produktvarianten oder die Bildung von Kennzahlen zur Gesamtauslastung bzw. Gesamtanlageneffektivität ist auf Basis der von BEAM erfassten Daten problemlos möglich.

Durch seinen normierten Datenhaushalt bietet BEAM eine ausgezeichnete Basis für die Anwendung von KI. Daraufhin lassen sich Anwendungsfälle zum Treffen von zukünftigen Szenarien skizzieren, zum Beispiel zur Errechnung einer prädiktiven Gesamtanlageneffektivität. Es sind aber auch Anwendungsfälle im Bereich Condition Monitoring, Prädiktiver Wartung, der Qualitätssicherung und vieles mehr möglich.

Fazit

Das hier dargestellte Digitalisierungsvorhaben, die prozessorientierte Verknüpfung von ERP, MES und anderen individuellen Softwarelösungen, konnte dank BEAM innerhalb kürzester Zeit und damit sehr kosteneffizient vorgenommen werden.

Unvollständige oder fehlerhafte Stammdaten gehören dank BEAM der Vergangenheit an. Dies führt zur Verringerung der Bearbeitungszeit für die Klärung von Fragen und Fehleranalysen im Produktionsablauf. Dies gilt auch für die Erkennung von fehlenden oder fehlerhaften Rückmeldungen.

Die Reduktion dieser nicht wertschöpfenden Tätigkeiten senkt die Durchlaufzeit und erhöht die Produktivität.

BEAM Monitoring und BEAM Analytics eröffnen zudem neue Wege für das Prozess-Controlling, wie bspw. die Berechnung von KPIs zur Ermittlung der Kosteneffizienz oder der Gesamtauslastung. Unter der Anwendung von KI erweitern sich die Möglichkeiten mit BEAM nochmals um prädiktive Elemente.