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20 Mikrostillstände pro Schicht: Die Stillstandszeit, die niemand meldet
Eine Maschine steht 45 Sekunden still. Der Bediener entfernt ein verklemmtes Teil, drückt auf Reset und die Produktion läuft weiter. Niemand ruft die Instandhaltung. Niemand schreibt einen Bericht. Niemand betrachtet es als Störung. Dann passiert es in derselben Schicht noch 19 weitere Male.
Einzeln betrachtet wirken diese Unterbrechungen unbedeutend. Zusammen können sie einen überraschend großen Teil der Produktionskapazität aufzehren. Und weil sie kurz sind, schnell behoben werden und oft als Teil des normalen Produktionsablaufs gelten, können Mikrostillstände für das Management nahezu unsichtbar bleiben.
Ein größerer Maschinenausfall erregt Aufmerksamkeit. Ein Stillstand von 45 Sekunden in der Regel nicht.
Doch in beiden Fällen verliert die Produktion Zeit.
Was können 45 Sekunden wirklich kosten?
Das Problem von Mikrostillständen ist nicht ihre Dauer, sondern ihre Häufigkeit.
Betrachten wir zur Veranschaulichung eine Produktionslinie mit 20 Mikrostillständen pro Schicht, die jeweils durchschnittlich 45 Sekunden dauern.
Die Rechnung wirkt zunächst harmlos:
20 × 45 Sekunden = 15 Minuten pro Schicht.
Doch dieselbe Linie läuft im Dreischichtbetrieb:
15 Minuten × 3 Schichten = 45 Minuten pro Tag.
Über 250 Produktionstage summieren sich diese scheinbar unbedeutenden Unterbrechungen auf:
187,5 Stunden verlorene Produktionszeit pro Jahr.
Wenn die Linie normalerweise 120 Gutteile pro Stunde produziert, entspricht die durch diese Unterbrechungen verlorene theoretische Produktionskapazität rund 22.500 Teilen pro Jahr.
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Was man bemerkt |
Was die Produktion verlieren kann |
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Ein Mikrostillstand |
45 s |
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20 pro Schicht |
15 min |
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3 Schichten |
45 min/Tag |
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250 Produktionstage |
187,5 h/Jahr |
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Bei 120 Teilen/Stunde |
22.500 Teile/Jahr |
Diese Zahlen sind beispielhaft, zeigen aber, warum sehr kleine Verluste nicht automatisch als unbedeutend gelten sollten.
Warum meldet niemand einen Stillstand von 45 Sekunden?
Weil es aus Sicht des Bedieners schneller sein kann, das Problem zu beheben, als es zu melden.
Ein Bauteil verrutscht. Ein Sensor muss zurückgesetzt werden. Material kommt nicht korrekt an. Ein Produkt verklemmt sich kurz. Der Bediener reagiert sofort und die Produktion läuft weiter.
Genau das sollte ein erfahrener Bediener oft auch tun.
Das Problem ist die Erwartung, dass Mitarbeitende jede Unterbrechung von 30, 40 oder 60 Sekunden manuell erfassen.
Erlebt ein Bediener 20 solcher Ereignisse in einer Schicht, bedeuten 20 manuelle Stillstandsmeldungen zusätzlichen Aufwand und können die Produktion selbst beeinträchtigen. Deshalb tauchen viele Mikrostillstände in herkömmlichen Berichten nie auf.
Am Ende der Schicht sieht es so aus, als sei die Linie fast ununterbrochen gelaufen.
Die produzierte Menge erzählt jedoch eine andere Geschichte.
Warum kann eine laufende Maschine trotzdem ihr Produktionsziel verfehlen?
Eine Maschine braucht keinen größeren Ausfall, um an Performance zu verlieren.
Angenommen, eine Linie soll 120 Teile pro Stunde produzieren. Sie ist den größten Teil der Schicht verfügbar, es gibt keinen größeren Ausfall und die Ausschussquote ist niedrig.
Dennoch liegt die tatsächliche Ausbringung im Durchschnitt bei nur 108 Teilen pro Stunde.
Wo ist die fehlende Produktion geblieben?
Ein Teil der Verluste kann aus langsameren Zyklen stammen. Ein anderer aus kurzen Unterbrechungen, die einzeln zu klein sind, um aufzufallen.
Dies ist ein wichtiger Aspekt der OEE (Overall Equipment Effectiveness). Lange Anlagenausfälle wirken sich eindeutig auf die Availability aus, während wiederkehrende Mikrostillstände und eine reduzierte Arbeitsgeschwindigkeit als Performance-Verluste erscheinen können, je nachdem, wie der Produktionsprozess und die OEE-Berechnung konfiguriert sind.
Eine OEE-Softwarelösung braucht daher mehr als eine Liste größerer Ausfälle. Sie benötigt ausreichend detaillierte Produktionsdaten, um die kleinen Verluste sichtbar zu machen, die sich dazwischen ansammeln.
Was, wenn Maschine 7 im letzten Monat 436 Mal stillstand?
Ein einzelner Mikrostillstand sagt fast nichts aus. Hunderte ähnlicher Mikrostillstände können ein Produktionsproblem offenlegen.
Stellen Sie sich vor, ein Produktionsbericht zeigt für den vergangenen Monat keinen größeren Ausfall an Maschine 7.
Das klingt positiv.
Fügen Sie nun eine weitere Information hinzu:
Maschine 7 hatte 436 Unterbrechungen von weniger als zwei Minuten.
Plötzlich verdient die Situation eine genauere Untersuchung.
Vielleicht traten 70 % davon bei der Fertigung desselben Produkts auf. Vielleicht wurden sie nach mehreren Stunden Dauerbetrieb häufiger. Vielleicht traten sie vor allem nach einem bestimmten Produktwechsel (Changeover) auf oder konzentrierten sich auf eine bestimmte Prozessbedingung.
Deshalb ist eine automatische Erfassung von Maschinenstillständen so wertvoll. Das System muss nicht im Moment des Auftretens entscheiden, ob ein 45-Sekunden-Ereignis wichtig ist.
Es muss das Ereignis nur genau genug erfassen, damit seine Bedeutung später sichtbar werden kann.
Wie liefert Production Management den fehlenden Kontext?
Zu wissen, dass eine Maschine 436 Mal stillstand, ist nützlich. Zu wissen, was in der Produktion während dieser Stillstände geschah, ist wesentlich nützlicher.
Informationen über Mikrostillstände werden aussagekräftiger, wenn sie mit Fertigungsaufträgen, Produkten, Schichten, geplanten Mengen und der tatsächlichen Produktion verknüpft werden können.
Statt zu fragen:
„Warum stoppt diese Maschine ständig?“
kann das Produktionsteam fragen:
„Warum stoppt diese Maschine ständig, während sie Produkt B fertigt?“
oder:
„Warum nehmen die Mikrostillstände nach diesem bestimmten Produktwechsel zu?“
Genau hier ergänzen Production Management und OEE die reinen Maschinendaten.
Die Maschine liefert das Ereignis.
Die Produktion liefert den Kontext.
OEE zeigt die Auswirkung auf die Leistung.
Zusammen bilden sie eine deutlich solidere Grundlage für Lean Manufacturing und Kaizen-Aktivitäten als eine bloße monatliche Stillstandssumme.
Kann Factory Intelligence ein Muster finden, das sich in Hunderten von Stillständen verbirgt?
Für einen Menschen können 436 Ereignisse wie 436 einzelne Probleme aussehen. Factory Intelligence kann helfen festzustellen, ob es sich tatsächlich um Ausprägungen desselben wiederkehrenden Musters handelt.
Sobald Maschinenereignisse mit der Produktionshistorie verknüpft sind, steigt die Zahl möglicher Zusammenhänge deutlich.
Mikrostillstände lassen sich in Bezug auf Maschine, Produkt, Fertigungsauftrag, Schicht, Zykluszeit, vorangegangene Instandhaltungsmaßnahmen und weitere verfügbare Prozessinformationen analysieren.
Hier kann Factory Intelligence eine weitere Analyseebene hinzufügen.
So kann das System beispielsweise helfen zu erkennen, dass Mikrostillstände unter einer bestimmten Kombination von Produktionsbedingungen häufiger auftreten, oder auf eine ungewöhnliche Veränderung in Häufigkeit oder Dauer kurzer Unterbrechungen hinweisen.
Ziel ist nicht, dass die KI eine Ursache erfindet.
Ziel ist es, große Mengen an Produktionsdaten nach Mustern zu durchsuchen, deren manuelle Erkennung für Menschen schwierig und zeitaufwendig wäre.
Das gibt Ingenieuren einen deutlich besseren Ausgangspunkt für ihre Untersuchung.
Können Mikrostillstände auch ein Frühwarnsignal sein?
Eine wachsende Zahl kleiner Unterbrechungen kann manchmal interessanter sein als ein einzelner, isolierter Stillstand.
Stellen Sie sich eine Maschine vor, die normalerweise 10 kurze Unterbrechungen pro Woche hat.
Dann steigt die Zahl:
Woche 1: 11
Woche 2: 14
Woche 3: 23
Woche 4: 38
Für diesen Anstieg kann es einen völlig nachvollziehbaren produktionsbedingten Grund geben. Ein anderer Produktmix, neues Material oder veränderte Betriebsbedingungen könnten ihn erklären.
Der Trend kann aber auch die Aufmerksamkeit der Instandhaltung verdienen.
Wenn Informationen aus dem Maintenance-Modul und die Produktionshistorie gemeinsam verfügbar sind, lassen sich wiederkehrende Veränderungen untersuchen, bevor sie einfach als neue Normalität hingenommen werden. Mit der Zeit können dieselben verknüpften Daten auch die Grundlage für prädiktive Analysen innerhalb von Factory Intelligence bilden.