Autor: Hubert Biedermann

Die fortschreitende Digitalisierung in der Produktion führt zu stetig wachsenden Datenmengen. Diese Daten können wertvolles Wissen als Basis zahlreicher Entscheidungsprozesse enthalten. Unter dem Begriff von Industrial Data Science (IDS) steigt die Bedeutung verschiedener analytischer und algorithmischer Methoden, um das Wissen aus produktionsbezogenen Daten zu extrahieren. Neben einer strukturierten Vorgehensweise und einem interdisziplinären Projektteam stellt die regelmäßige projektinterne und -externe Kommunikation einen wesentlichen Erfolgsfaktor dar, wobei insbesondere komplexe datenbasierte Zusammenhänge allgemeinverständlich aufbereitet und dargestellt werden müssen. Der zielgerichtete Einsatz ausgewählter Visualisierungen trägt hierbei zu einem einheitlichen und tiefgehenden Verständnis der Daten, Prozesse, Modelle und Ergebnisse durch alle Mitglieder des Projektteams und Außenstehenden bei. In diesem Beitrag wird aufgezeigt, welchen konkreten Nutzen verschiedene ...

In zahlreichen Unternehmen haben sich Kennzahlensysteme in der Produktion ständig erweitert und zu einem unübersichtlichen Komplex entwickelt. Dies verhindert eine effiziente Produktionssteuerung, da Probleme und Potenziale nicht erkannt werden. Das Verhältnis zwischen Aufwand und Nutzen ist aus dem Gleichgewicht. Diese Problematik wird durch ein schlankes, balanciertes und maßgeschneidertes Kennzahlensystem gelöst. Ausgehend von den Erfolgsfaktoren des betrachteten Produktionssystems werden die wichtigsten Key Performance Indicators (KPIs) entwickelt. Damit ist es möglich, vergleichsweise komplexe Sachverhalte transparent darzustellen. Das Resultat ist ein Instrument, welches die Planung, Steuerung und Kontrolle sowie die kontinuierliche Weiterentwicklung der Produktion erleichtert. Dazu ist es essentiell, Zielwerte festzulegen. Dies gestaltet sich bei gegenseitiger Beeinflussung von KPIs als schwierig. Logistische Kennlinien beschäftigen sich mit dem Trade-off zwischen hoher ...

Die verstärkte Verbreitung Cyber-Physischer Systeme (CPS) im Produktions- und Fertigungsbereich erhöht die Anforderung an dessen funktionale Sicherheit und Zuverlässigkeit. Die Instandhaltung hat die Aufgabe, die Verfügbarkeit der Betriebsmittel zu gewährleisten. In diesem Zusammenhang stellt sich die Frage, mit welcher Arbeitsorganisation und Instandhaltungsphilosophie diese unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten erreicht werden kann. Es wird daher untersucht, welche von vier organisationstypischen Varianten kurz-, mittel- und langfristig zu präferieren sind. Der relative Vergleich wird unter Berücksichtigung unterschiedlicher Organisationsausprägungen an der Zielerreichung vorgenommen. Das gewählte Zielbündel berücksichtigt für CPS typische Effektivitäts- und Effizienzdimensionen.

Für die Gestaltung eines wandlungsfähigen Produktionssystems ist neben der ganzheitlichen Betrachtung desselben mit dessen internen und externen Verknüpfungen auch eine genaue Analyse der einzelnen Komponenten notwendig. Diese sind in der fertigenden Industrie vorwiegend Anlagen in verschiedensten Ausprägungsarten. Die Untersuchung und Bewertung der Eigenschaften dieser Komponenten erfolgt in erster Linie durch Kennzahlen bzw. Indikatoren. Im Anlagenmanagement hat sich mittlerweile die Overall Equipment Effectivness (OEE) als Kennwert zur Bestimmung der Anlageneffizienz etabliert und ist fixer Bestandteil eines ganzheitlichen Instandhaltungsmanagements. Neuere Entwicklungen verwenden den OEE Wert u.a. als Basis für die Effizienzbewertung von Anlagenverkettungen, wobei der Materialfluss in die Ermittlung einer globalen Kennzahl zusätzlich berücksichtigt wird. Dieser holistische Bewertungsansatz ist ein wesentlicher Baustein für die Beurteilung der Flexibilität von ...