Overall Equipment Effectiveness (OEE) mit dezentraler KI
Verfügbarkeit, Leistung und Qualität ganzheitlich steigern - Schaffen Sie mit unserer Plattform die Voraussetzung für eine optimale Gesamtanlageneffektivität Ihrer Maschinen im Feld und eliminieren Sie die Ursachen der sechs relevantesten Effizienzverluste (Six Big Losses).
Zur PlattformMaschinenverfügbarkeit steigern
Die wichtigste Dimension der Gesamtanlageneffektivität ist der Verfügbarkeitsfaktor einer Maschine. Ein hoher Verfügbarkeitsfaktor ist der Schlüssel zu wirtschaftlichen Fertigungsprozessen. Die häufigsten Verluste von Verfügbarkeit sind durch Maschinenausfällen, -störungen aber auch durch Mitarbeiterausfälle bedingt. Auch geplante Rüstzeiten für Werkzeugwechsel und Werkzeugeinstellung reduzieren die Verfügbarkeit einer Maschine. Mit unserer Plattform können Sie diese Ereignisse deutlich früher erkennen. Mit unternehmensübergreifenden Optimierungen kann die Datengrundlage entscheidend verbessert werden, ohne dass die Daten der Anwender geteilt werden müssen. Hierdurch können viele Verluste deutlich besser erkannt und vermieden werden. Lesen Sie hierzu auch Predictive Maintenance.
Leistung steigern
Der Leistungsfaktor als weitere Dimension der Gesamtanlageneffektivität hat die Besonderheit, dass dieser nicht notwendigerweise linear verläuft. Insbesondere sinkende Losgrößen stellen eine Herausforderung für die industrielle Fertigung dar, da durch steigende Rüstzeit die Netto-Laufzeit einer Maschine sinkt. Hinzu kommen kurze Stillstände von weniger als drei Minuten (Micro Stops), die durch schlecht eingestellte Werkzeuge, kurze Reinigungsarbeiten, fehlerhafte Programmierungen und blockierte Sensoren verursacht werden. Mit unserer Plattform werden Micro Stops vorhersehbar, wodurch sie entweder eliminiert werden können oder es möglich ist, sich auf diese Stillstände rechtzeitig vorzubereiten. Um dies zu ermöglichen, sind Prozess- und Maschinendaten von vielen Maschinen des gleichen Typs erforderlich. Mit Katulu wird es möglich diese Daten dezentral beim Anwender KI-basiert zu analysieren, ohne dass Daten die Produktionsumgebung des Anwenders verlassen. Dadurch wird es zudem möglich Leistungsverluste durch zu langsame Laufzeiten zu identifizieren, wenn also eine Maschine langsamer läuft als die theoretische Höchstgeschwindigkeit.
Qualität entscheidet
Als dritte Dimension der Gesamtanlageneffektivität ist die Qualität entscheidend für die Kundenzufriedenheit. Die Qualität des Fertigungsprozesses ist immer dann gegeben, wenn das produzierte Bauteil genau die Anforderungen des Kunden erfüllt - und zwar direkt beim ersten Prozessdurchlauf. Insbesondere das Nichteinhalten spezifischer Qualitätskriterien führt zu Verlusten bei der Qualität. Im Vergleich zu den anderen Dimensionen von OEE verhält sich die Qualität konstanter in der Gesamtbetrachtung. Weist ein Produkt aber einen Qualitätsmangel auf, ist dieser Verlust überproportional gravierend, da 100% Ausschuss entsteht. Neben dem Ausschuss bei der Herstellung treten auch Qualiätseinbußen beim Anfahren auf, bspw. der durch Erwärmung, Starten und frühe Herstellungsphasen. Qualitätsverluste lassen sich durch optimale Einstellung der Maschine in Verbindung mit der Erkennung und Korrektur von Qualitätseinbußen in der Entstehungsphase eliminieren. Hierfür sind die richtige Datenbasis und kontinuierliche KI-basierte Optimierungen erforderlich. Unsere Plattform ist hierfür der richtige Weg. Lesen Sie hierzu auch Inline Qualitätskontrolle.
