Manufacturing Operations Management: Ein Tag in einer Fabrik

30.03.2022 Verantwortlicher Redakteur:in: Rainer Trummer 3 min Lesedauer

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Itac bietet eine neue Suite für das Manufacturing Operations Management (MOM). Sie bietet mehr Transparenz und Effizienz in der Fertigung.

Produzierende Unternehmen stehen täglich vor neuen Herausforderungen. So müssen sie die steigenden Anforderungen an Effizienz, Qualität und Transparenz erfüllen – und gleichzeitig Prozesse digitalisieren und vieles mehr. Der MES-/MOM-Spezialist Itac Software unterstützt die Lösung dieser Aufgabenstellungen mit der Itac.MOM.Suite. Die einzelnen Module können für unterschiedliche Use Cases im Fabrik-Alltag eingesetzt werden. Der Hersteller zeigt beispielhaft Schwierigkeiten, die an einem Fabriktag entstehen können und wie sich diese mit Manufacturing Operations Management (MOM) lösen lassen.

„Die Entwicklungszyklen von Produkten werden immer kürzer. Hinzu kommt deren immer stärkere Individualisierung, zugeschnitten auf die jeweiligen Kundenanforderungen. Die Produktion muss sich flexibel und schnell an neue Anforderungen anpassen können und produktiv laufen. Da ist für Fehler und Störungen wenig Platz. Dennoch können diese täglich unerwartet auftreten“, erklärt Peter Bollinger, CEO der Itac Software AG, einer Tochtergesellschaft der Dürr AG.

Ein Beispiel aus der Praxis: Der Produktionsmanager stellt plötzlich morgens im Qualitätsmanagement-Modul fest, dass eine OEE-Kennzahl für eine Maschine nicht in Ordnung war. Der Grund: Für einen bestimmten Zeitraum hat die Maschine keinen Output geliefert, was sich negativ auf die OEE-Kennzahl ausgewirkt hat. Es gilt, die Daten in den Anlagen der Linie genauer zu betrachten.

Mit einer MOM-Lösung lassen sich derartige Herausforderungen lösen. Ein Bestandteil der Itac.MOM.Suite ist die Itac.SMT.Edge. Dabei handelt es sich um eine Maschinenintegrationsplattform auf Basis einer Edge-Lösung für die Standardisierung und Zentralisierung von Daten in der SMT-Fertigung. Die Lösung bietet vollständige Transparenz im Werk für jede Linie. „Wenn der Werker also eine fehlerhafte OEE-Kennzahl entdeckt, kann er die Produktionsleistung durch eine Vergleichsfunktion nach Datum, Produktteilnummer und Maschine tiefer analysieren“, erklärt Peter Bollinger.

Mit Manufacturing Operations Management Daten in Echtzeit analysieren

Eine zentrale Rolle bei der Analyse spielt außerdem die Möglichkeit, IIoT-Daten, denen sogenannte unstrukturierte Daten in Form von Sensor-Daten (z.B. Vibration, Temperatur, etc.) zu Grunde liegen, mit MES-Daten einfach zu flachen Datenstrukturen zu verknüpfen und diese Daten nahezu in Echtzeit zu analysieren. Analyse-Tools wie die Itac.IIoT.Edge übernehmen dies und ermöglichen unterschiedliche Use-Cases gemäß den spezifischen Anforderungen der Elektronikproduktion und anderer Fertigungsbereiche. So können die Daten der in den Anlagen verbauten Sensoren, die zum Beispiel Vibrationen oder Feuchtigkeit messen, einfach in der Itac.IIoT.Edge integriert und mit MES-Daten verbunden werden. Dabei können die Datenpakete an die Edge oder andere Analyse-Tools weitergeleitet werden. Durch die lokale Datenverarbeitung ist die Edge-Lösung kostengünstiger als Cloud Computing und steigert zusätzlich die Performance.

Maintenance Manager erleichtert die Wartung

Wurde die Maschine, die für die fehlerhafte OEE-Kennzahl verantwortlich war, identifiziert, gilt es, sie im nächsten Schritt zu reparieren beziehungsweise gegebenenfalls kleine Wartungsarbeiten innerhalb des Stillstandes durchzuführen. Mit dem Maintenance Manager lässt sich eine Reparatur beziehungsweise Wartungsauftrag erstellen und dem Wartungspersonal zuweisen. Der Wartungsmanager ist sowohl für Arbeitsplatzgeräte als auch mobile Geräte wie Tablets verfügbar. So lassen sich Instandhaltungsaufgaben mobil in der Produktion abarbeiten und sind einfach im Büro zu definieren bzw. zu planen.

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Planung unter Einbezug der Wartungsaufgaben

Mit dem Itac.APS.Service als elementarer Teil der Suite ist eine exakte Planung über das Advanced Planning and Scheduling-System nicht nur unter Berücksichtigung von Material, Personal und Fertigungsaufträgen möglich, sondern zum Beispiel auch unter Einbezug der Reparatur beziehungsweise Wartungsaufgaben – und das in Echtzeit. Die Daten aus dem Analytics-Service können in den Maintenance Manager integriert werden, sodass der beste Reparatur- und Wartungszeitpunkt vorhergesagt werden kann. „So lassen sich langfristig negative Auswirkungen auf Qualität und Effizienz der Produktionsprozesse verhindern und die Gesamtanlageneffektivität steigern“, erklärt Bollinger.

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