21.09.2023 – Kategorie: Fertigungs-IT, Sponsored-Post
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Ausschuss-Minimierung durch Maschinen-Anbindung und Traceability
Erfahren Sie, wie Unternehmen mithilfe von Comarch IoT MES und Traceability effizienter produzieren und Verluste durch Ausschuss minimieren. Die Lösung bietet präzise Rückverfolgbarkeit, reduziert Verschwendung und steigert die Produktionsqualität. Ein wegweisender Ansatz für verschiedene Branchen.
Unternehmen in diesem Use Case:
Das Unternehmen in diesem Use Case ist ein textilverarbeitendes Produktionsunternehmen. Der Use Case lässt sich auch auf andere verarbeitende Unternehmen übertragen.
Ziel:
Wenn das Unternehmen unter den hergestellten Teilen fehlerhafte Stücke identifiziert hat, wurde früher oftmals der gesamte Produktions-Batch verworfen. Dies ist bereits in der Textilbranche eine Herausforderung, in anderen Branchen sind die dadurch entstehenden Probleme noch extremer: In der Automobilindustrie würde dies bedeuten, dass alle Teile, die seit der letzten positiven Prüfung produziert wurden, verworfen werden müssen.
Lösung:
In Comarch IoT MES wird eine genaue Nachverfolgung erreicht, welche Rohstoffe verbraucht wurden und welche davon für welche Maschine oder Arbeitsstation in welchem Produktionsauftrag zum Einsatz kamen. Dies können zum Beispiel die Details eines Rohstoffeinsatzes sein, wie Öl aus Charge A in Maschine 1Z. Diese Daten stehen dann auch im ERP-System zur Verfügung, wo die Bestellungen organisiert wird. So lassen sich zum Beispiel Besonderheit bei speziellen Lieferanten dieses Öls feststellen, etwa gehäufte Probleme hinsichtlich der Öl-Qualität.
zur Verfolgung von Aufträgen, Arbeitsprozessen und Anlageneffizienz.
Bild: COMARCH
Proccess Manufacturing – Rückwirkende Nachverfolgung
Trotz der Kontinuität in der Nachschubversorgung lässt sich rückwirkend genau identifizieren, aus welcher Charge die Menge für welches Produkt entnommen wurde – auch wenn zwischenzeitlich die Rohstoffquelle ausgetauscht wurde.
Mit an IoT MES angebundenen Maschinen und diesem Traceability-Modul lässt sich schnell erkennen, welche Teile einen fehlerhaften Produktionsschritt durchlaufen haben. Dementsprechend werden nicht das gesamte Produktions-Batch sondern nur die betroffenen Teile als Ausschuss identifiziert. Beim Identifizieren von Fehlern kann man im Unternehmen schnell geeignete Gegenmaßnahmen veranlassen. Zum Beispiel kann festgestellt werden, dass aus fünf Maschinen nur die produzierten Produkte aus Maschine 1 als fehlerhaft reklamiert werden, selbst wenn bei einer ersten Qualitätsprüfung noch alles OK schien. Eine Qualitätsbewertung erfolgt bei den jeweiligen Produktionsschritten. Mit Comarch IoT MES wird eine Identifizierung von Schwachstellen mit dem größten Ausschussanteil gewährleistet. Im Zusammenspiel mit Comarch ERP Enterprise lässt sich dann eine Implementierung von Qualitätsmaßnahmen an den jeweiligen (Schwach-)Stellen durchführen. Auf Basis von Vergleichsmessungen lassen sich auch weitere Verbesserungsmöglichkeiten erkennen. Danach kann eine Implementierung von Prozessänderungen erfolgen.
Bild: COMARCH
IoT MES – wenn Rückverfolgbarkeit gesetzliche Pflicht ist
In vielen Bereichen ist die Rückverfolgbarkeit von Teilen aus der Produktion verpflichtend. Daten von Materialien, Produkten und Aufträgen müssen dann lückenlos rückverfolgbar sein. Dies gilt als Standard, wenn Unternehmen für den Automotive-Sektor sicherheitsrelevante Teile produzieren. Um Aufträge zu erhalten, müssen Sie sicherstellen und nachweisen, dass die eigene Produktion alle rechtlichen Vorschriften erfüllen kann. Zum Beispiel gibt es verschiedene Siegel und Kennzeichnungen wie das EU-weit vorgeschriebene CE Marking.
Ausblick
Die Traceability-Lösung Comarch IoT MES kann branchenunabhängig bei allen Prozessen zum Einsatz kommen, bei denen eine genaue Rückverfolgbarkeit, zum Beispiel bei Reklamationen, oder ein möglichst geringer Ausschuss relevant sind. Entsprechend kann die Lösung weiter ausgerollt werden.
Nutzen
Kosten: weniger Ressourcen verschwendet
Effizienz: Fehler und Engstellen werden minimiert
Qualität: Steigerung der Produktionsqualität
Datengestützte Digitalisierung der Fertigung
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