noun_Email_707352 Breadcrumb arrow noun_917542_cc noun_Globe_1168332 Map point Play Untitled Retweet

Verbesserte Maschinenauslastung und Investitionsentscheidung durch Datentransparenz

Tieto unterstützt Kunden im Rahmen von Industrie 4.0-Projekten beginnend von der Sensoren-Installation bis hin zum Business-Dashboard mit Advanced Analytics

Arnold Präsent

Topic Owner Data Driven Business

Die Herausforderung

Die Maschinenanlagenverwaltung ist geprägt von der Forderung nach mehr Effizienz und Transparenz. Digitalisierung und Industrie 4.0 versprechen eine Steigerung dieser Faktoren. Auch Fragen zu Neuinvestitionen und Instandhaltungskosten waren in der Vergangenheit schwierig zu beantworten. Denn wegen fehlender Daten musste man sich auf die Einschätzung einzelner Mitarbeiter oder Vorgaben von Lieferanten verlassen.

Die Lösung

Durch das Bestücken von Maschinen mit Sensoren werden wichtige Parameter wie Leistungsaufnahme oder Arbeitsgeschwindigkeit im Sekundentakt gemessen und in der Cloud gespeichert. Anhand von statistischen Methoden werden die erhobenen Daten laufend analysiert und bereinigt. Relevante Teile werden für die Weiterverarbeitung aufbereitet. Dazu zählt die Erstellung von Web-Dashboards mit Kennzahlen, die den Anwendern aktuelle Informationen liefern. 

Über den Kunden

Kunden dieses Use Case sind vorrangig produzierende und verarbeitende Industriebetriebe wie Sägewerke, Stahlverarbeiter und Maschinenbauer. In diesen Bereichen fehlt oft die notwendige Auslastungstransparenz. Die Digitalisierung von Prozessen kann einen ausschlaggebenden Schritt in Richtung Verbesserung setzen.

Stillstands- und Bearbeitungszeiten werden erfasst und bei Neuanschaffungsfragen kann schnell entschieden werden, ob diese gerechtfertigt sind oder nach Optimierungspotential gesucht werden soll.

Alles auf einen Blick

Stillstands- und Bearbeitungszeiten werden erfasst und bei Neuanschaffungsfragen kann schnell entschieden werden, ob diese gerechtfertigt sind oder nach Optimierungspotential gesucht werden soll.

Durch die sekundengenaue Erkennung der Bearbeitungsschritte lassen sich erwartete & tatsächliche Kosten errechnen und vergleichen. Differenzen werden sichtbar und ermöglichen strategische Maßnahmen.

Aktives Kosten-Management

Durch die sekundengenaue Erkennung der Bearbeitungsschritte lassen sich erwartete & tatsächliche Kosten errechnen und vergleichen. Differenzen werden sichtbar und ermöglichen strategische Maßnahmen.

Die Verknüpfung aufgezeichneter Sensordaten mit dem MES- und ERP-System ermöglicht auch langfristige Analysen. Trends werden automatisch erkannt, Prognosen erstellt und Warnmeldungen versandt.

Trenderkennung und Prognose

Die Verknüpfung aufgezeichneter Sensordaten mit dem MES- und ERP-System ermöglicht auch langfristige Analysen. Trends werden automatisch erkannt, Prognosen erstellt und Warnmeldungen versandt.

Verbesserte Maschinenauslastung und Investitionsentscheidung durch Datentransparenz

Mehr Gewissheit für die Zukunft

In der Vergangenheit mussten Entscheidungen aufgrund individueller Einschätzungen oder Regulierungen der Lieferanten getroffen werden:

  • Sind meine Maschinen so stark ausgelastet, dass eine Neuinvestition notwendig ist?
  • Was kostet die Verwendung einer Maschine pro Bearbeitungsschritt?
  • Ist eine Reduktion der Instandshaltungsmaßnahmen möglich?
  • Lohnt sich der Einsatz von Ersatzteilen von Drittanbietern?

Durch die laufende Analyse inklusive Cloud-Lösung kann erhöhte Transparenz bei der Weiterverarbeitung von Daten gewährleistet werden. Das hilft bei der Beantwortung der oben genannten Fragen. Entscheidungen können zielgenauer und mit höherer Sicherheit getroffen werden. Die Auslastung einer Anlage wird als Zeitreihe pro Maschine und Schicht dargestellt, was ein stetiges Monitoring ermöglicht. Die daraus erhobenen Daten können als Grundlage für strategische Maßnahmen dienen. So können auch Vergleiche von Ersatzteilen gemacht werden: Es wird beispielsweise aufgedeckt, ob Teile von Originalherstellern eine höhere Lebensdauer oder bessere Bearbeitungsqualität mit sich bringen als Teile von Drittanbietern. Das unterstützt die Entscheidungsfindung im Management. Als Nebeneffekt konnte zudem ein echter Mehrwert für die Arbeiter an den Maschinen geschaffen werden. Die Echtzeitanzeige der Sensorwerte unterstützt sie bei der Arbeitsplanung und spart Gehwege und dadurch Zeit während der Mehrmaschinenbedienung.

Die Notwendigkeit, Lösungen weltweit skalierbar zu gestalten, erfordert den Einsatz von Cloud-Lösungen wie Microsoft Azure. Sicherheitsbedenken können durch Garantien und Zertifizierungen des Cloudanbieters schnell ausgeräumt werden.

Johannes Strassmayr

Projektleiter und Digitalisierungsexperte bei Tieto Austria

Auf Facebook teilen Tweet Auf LinkedIn teilen