Den Überblick behalten – intuitiv und global

Um schnell und effizient Entscheidungen zu treffen, müssen Daten nicht nur gesammelt, sondern auch intuitiv gra sch aufbereitet werden. Denn nur, wo aus Daten Informationen werden, können sie zur Effizienzsteigerung herangezogen werden. Getrieben wird dieser Prozess durch den enormen Kostendruck – auch bei den produzierenden Unternehmen der Automobilbranche.

Mit der «KPI Dashboard App» bietet die DiIT AG, ein Teil der Schleuniger Gruppe, seit Kurzem eine Lösung, um die Produktionsprozesse aus der globalen Perspektive zu optimieren. Die Lösung setzt auf den hauseigenen Manufacturing Execution Systemen (MES) auf. Im Gegensatz zu ERP-Sytemen zeichnen sich diese durch die direkte Anbindung an die verteilten Systeme der Prozessautomatisierung aus und ermöglichen die Führung, Lenkung, Steuerung und Kontrolle der Produktion in Echtzeit.

Mittels MES werden die Maschinendaten also gesammelt, gebündelt und weitervermittelt. Die Zielgruppe sind kabelverarbeitende Unternehmen, die Leitungen für Automobil-Bordnetze liefern. «Bisher konnten wir Daten aber nur auf Werksebene sammeln. Eine globale Übersicht fehlte. Dies auch, weil die relevanten KPIs überregional nicht vergleichbar waren», so Christoph Plüss, Leiter Markt Management bei DiIT AG.

Branchenfremdes Know-how und Ideen

Das enorme Potenzial dieser Technologie wird schnell erkennbar, wenn man sich die Struktur dieser Unternehmen vor Augen führt. Ein durchschnittlicher Kunde betreibt global 50 bis 60 Werke, in denen je 40 bis 50 Maschinen verschiedener Hersteller stehen. Eigentlich sind es sogar drei bis vier Mal so viele, doch beim Projekt «KPI Dashboard App» geht es zunächst nur um teure Geräte mit einem tief sechsstelligen Anschaffungspreis. Theoretisch sind diese auf Dauerbetrieb ausgelegt; stehen sie still, verliert das Unternehmen Geld.

«Wir sahen klare Vorteile bei einem externen Partner, der branchenfremdes Know-how und Ideen mitbringt», so Plüss. Fündig wurde man bei der adesso Schweiz AG. «Mit ausschlaggebend war, dass adesso immer am besten vorbereitet war und sich schnell tief in die Materie eingearbeitet hat.» Punkten konnte das Unternehmen ausserdem damit, dass es mit Microsoft Azure und Power-BI auf moderne und offene Cloudstrukturen und -systeme setzte. «Alle von uns erwogenen brancheninternen Alternativen waren zu starr. Bei diesen Systemen war bereits alles fertig gedacht und sie waren kaum auf Erweiterung ausgelegt», ergänzt Plüss. «Wir wollten eine Plattform, keinen Service.» So kam adesso als branchenfremde Anbieterin zum Zug.

Die Grundlage für ein erfolgreiches Projekt war die Datenaufbereitung, sodass die Daten der verschiedenen Regionen vergleichbar wurden. Für diesen Schritt konnte man umfangreiches Feedback der produzierenden Unternehmen abrufen. «Wir waren vom Interesse der Kunden überrascht, genauso wie vom Umstand, dass viele bereits selbstständig Versuche in diese Richtung unternommen hatten», so Plüss. Die so gewonnenen Kenntnisse ossen direkt ins Projekt ein und erlaubten die Erarbeitung eines einheitlichen Verfahrens zur Datenaufbereitung.

Die Kennzahl verbessern

Damit die Daten vorverarbeitet werden konnten, musste ein Teil der Intelligenz schon in den sogenannten Edge-Werkservern zur Verfügung stehen. Erstens, weil die Daten sehr umfangreich sein konnten und teilweise aus IT-technisch nicht optimal erschlossenen Regionen des Erdballs kamen, und zweitens, weil nicht alle Kunden darauf erpicht waren, ihre Daten und Erkenntnisse zu teilen. «In Produktionsstrassen mit bis zu 50 Stationen wird alle drei Sekunden eine Leitung produziert. Bei jedem Schritt muss die Qualität sichergestellt sein – teilweise durch Visionsysteme, die zahlreiche Fotos bei einem einzelnen Schritt machen. So kommen schnell sehr grosse Datenpakete zusammen. Ausserdem besteht die Möglichkeit, die Daten bei der Übertragung zu verschlüsseln, nicht nur gegenüber Dritten, sondern auch gegenüber uns», ergänzt Plüss.

Die Datenpakete werden anschliessend in die DiIT-Cloud geladen, wo jeder Kunde eine eigene Instanz hat. Anhand vordenierter KPIs kann er so am Ende einer Schicht Erkenntnisse zum Produktionsstand aller Werke sehen. «Hier ist es entscheidend, Informationen zur Entscheidungsgrundlage zu kommunizieren. Wir müssen also jenseits der Kennzahl zeigen, wie der Kunde die Kennzahl verbessern kann», so Plüss.

So lassen sich geplante und produzierte Leistungen gegenüberstellen. Engpässe werden früh erkannt und erlauben im Bedarfsfall, die Produktion in ein anderes Werk zu geben. Ausserdem werden die Ursachen für ungeplante Ausfälle sichtbar – beispielsweise sieht man, dass eine Maschine steht, weil Ersatzteile fehlen. Mit solchen Erkenntnissen lassen sich Vermeidungsstrategien ausarbeiten.

Von hier ist es nicht mehr weit zum nächsten geplanten Schritt: In einer zweiten Ausbaustufe soll es den Kunden der DiIT AG in Zukunft möglich sein, nicht nur historische Daten auszuwerten, sondern daraus Aussagen über die Zukunft machen zu können. Zum Beispiel, wann welche Maschinen verschleissen werden, oder auch, wie man Maschinen tunen kann, um bei gleicher Qualität mehr zu produzieren.

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