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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.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">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.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Ein größerer Maschinenausfall erregt Aufmerksamkeit. Ein Stillstand von 45 Sekunden in der Regel nicht.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Doch in beiden Fällen verliert die Produktion Zeit.\u003C/p>\n\u003Ch2>Was können 45 Sekunden wirklich kosten?\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Das Problem von Mikrostillständen ist nicht ihre Dauer, sondern ihre Häufigkeit.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Betrachten wir zur Veranschaulichung eine Produktionslinie mit 20 Mikrostillständen pro Schicht, die jeweils durchschnittlich 45 Sekunden dauern.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Die Rechnung wirkt zunächst harmlos:\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">20 × 45 Sekunden = 15 Minuten pro Schicht.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Doch dieselbe Linie läuft im Dreischichtbetrieb:\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">15 Minuten × 3 Schichten = 45 Minuten pro Tag.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Über 250 Produktionstage summieren sich diese scheinbar unbedeutenden Unterbrechungen auf:\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">187,5 Stunden verlorene Produktionszeit pro Jahr.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Wenn die Linie normalerweise 120 Gutteile pro Stunde produziert, entspricht die durch diese Unterbrechungen verlorene theoretische Produktionskapazität rund 22.500 Teilen pro Jahr.\u003C/p>\n\u003Ctable class=\"MsoNormalTable\" style=\"width: 481.9pt; border-collapse: collapse; border: none; mso-border-alt: solid windowtext .5pt; mso-yfti-tbllook: 1184; mso-padding-alt: 0cm .5pt 0cm .5pt; mso-border-insideh: .5pt solid windowtext; mso-border-insidev: .5pt solid windowtext;\" border=\"1\" width=\"643\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\">\n\u003Cthead>\n\u003Ctr style=\"mso-yfti-irow: 0; 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line-height: 125%;\">Ein Mikrostillstand\u003C/span>\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 240.95pt; border-top: none; border-left: none; border-bottom: solid black 1.0pt; border-right: solid black 1.0pt; mso-border-top-alt: solid black .5pt; mso-border-left-alt: solid black .5pt; mso-border-alt: solid black .5pt; padding: 4.0pt 6.0pt 4.0pt 6.0pt;\" valign=\"top\" width=\"321\">\n\u003Cp class=\"MsoNormal\">\u003Cspan style=\"font-size: 10.5pt; line-height: 125%;\">45 s\u003C/span>\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"mso-yfti-irow: 2;\">\n\u003Ctd style=\"width: 240.95pt; border: solid black 1.0pt; border-top: none; mso-border-top-alt: solid black .5pt; mso-border-alt: solid black .5pt; padding: 4.0pt 6.0pt 4.0pt 6.0pt;\" valign=\"top\" width=\"321\">\n\u003Cp class=\"MsoNormal\">\u003Cspan style=\"font-size: 10.5pt; line-height: 125%;\">20 pro Schicht\u003C/span>\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 240.95pt; border-top: none; border-left: none; border-bottom: solid black 1.0pt; 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text-align: justify;\">Weil es aus Sicht des Bedieners schneller sein kann, das Problem zu beheben, als es zu melden.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">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.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Genau das sollte ein erfahrener Bediener oft auch tun.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Das Problem ist die Erwartung, dass Mitarbeitende jede Unterbrechung von 30, 40 oder 60 Sekunden manuell erfassen.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">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.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Am Ende der Schicht sieht es so aus, als sei die Linie fast ununterbrochen gelaufen.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Die produzierte Menge erzählt jedoch eine andere Geschichte.\u003C/p>\n\u003Ch2>Warum kann eine laufende Maschine trotzdem ihr Produktionsziel verfehlen?\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Eine Maschine braucht keinen größeren Ausfall, um an Performance zu verlieren.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">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.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Dennoch liegt die tatsächliche Ausbringung im Durchschnitt bei nur 108 Teilen pro Stunde.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Wo ist die fehlende Produktion geblieben?\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Ein Teil der Verluste kann aus langsameren Zyklen stammen. Ein anderer aus kurzen Unterbrechungen, die einzeln zu klein sind, um aufzufallen.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">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.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">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.\u003C/p>\n\u003Ch2>Was, wenn Maschine 7 im letzten Monat 436 Mal stillstand?\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Ein einzelner Mikrostillstand sagt fast nichts aus. Hunderte ähnlicher Mikrostillstände können ein Produktionsproblem offenlegen.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Stellen Sie sich vor, ein Produktionsbericht zeigt für den vergangenen Monat keinen größeren Ausfall an Maschine 7.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Das klingt positiv.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Fügen Sie nun eine weitere Information hinzu:\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Maschine 7 hatte 436 Unterbrechungen von weniger als zwei Minuten.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Plötzlich verdient die Situation eine genauere Untersuchung.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">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.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">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.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Es muss das Ereignis nur genau genug erfassen, damit seine Bedeutung später sichtbar werden kann.\u003C/p>\n\u003Ch2>Wie liefert Production Management den fehlenden Kontext?\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Zu wissen, dass eine Maschine 436 Mal stillstand, ist nützlich. Zu wissen, was in der Produktion während dieser Stillstände geschah, ist wesentlich nützlicher.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Informationen über Mikrostillstände werden aussagekräftiger, wenn sie mit Fertigungsaufträgen, Produkten, Schichten, geplanten Mengen und der tatsächlichen Produktion verknüpft werden können.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Statt zu fragen:\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">„Warum stoppt diese Maschine ständig?“\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">kann das Produktionsteam fragen:\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">„Warum stoppt diese Maschine ständig, während sie Produkt B fertigt?“\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">oder:\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">„Warum nehmen die Mikrostillstände nach diesem bestimmten Produktwechsel zu?“\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Genau hier ergänzen Production Management und OEE die reinen Maschinendaten.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Die Maschine liefert das Ereignis.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Die Produktion liefert den Kontext.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">OEE zeigt die Auswirkung auf die Leistung.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Zusammen bilden sie eine deutlich solidere Grundlage für Lean Manufacturing und Kaizen-Aktivitäten als eine bloße monatliche Stillstandssumme.\u003C/p>\n\u003Ch2>Kann Factory Intelligence ein Muster finden, das sich in Hunderten von Stillständen verbirgt?\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">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.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Sobald Maschinenereignisse mit der Produktionshistorie verknüpft sind, steigt die Zahl möglicher Zusammenhänge deutlich.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Mikrostillstände lassen sich in Bezug auf Maschine, Produkt, Fertigungsauftrag, Schicht, Zykluszeit, vorangegangene Instandhaltungsmaßnahmen und weitere verfügbare Prozessinformationen analysieren.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Hier kann Factory Intelligence eine weitere Analyseebene hinzufügen.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">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.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Ziel ist nicht, dass die KI eine Ursache erfindet.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Ziel ist es, große Mengen an Produktionsdaten nach Mustern zu durchsuchen, deren manuelle Erkennung für Menschen schwierig und zeitaufwendig wäre.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Das gibt Ingenieuren einen deutlich besseren Ausgangspunkt für ihre Untersuchung.\u003C/p>\n\u003Ch2>Können Mikrostillstände auch ein Frühwarnsignal sein?\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Eine wachsende Zahl kleiner Unterbrechungen kann manchmal interessanter sein als ein einzelner, isolierter Stillstand.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Stellen Sie sich eine Maschine vor, die normalerweise 10 kurze Unterbrechungen pro Woche hat.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Dann steigt die Zahl:\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 2.0pt; text-align: justify;\">Woche 1: 11\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 2.0pt; text-align: justify;\">Woche 2: 14\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 2.0pt; text-align: justify;\">Woche 3: 23\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Woche 4: 38\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Für diesen Anstieg kann es einen völlig nachvollziehbaren produktionsbedingten Grund geben. Ein anderer Produktmix, neues Material oder veränderte Betriebsbedingungen könnten ihn erklären.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">Der Trend kann aber auch die Aufmerksamkeit der Instandhaltung verdienen.\u003C/p>\n\u003Cp class=\"MsoNormal\" style=\"margin-bottom: 8.0pt; text-align: justify;\">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.\u003C/p>",[530],{"slug":-1,"image":531,"gallery":533,"icon":-1,"featured":148,"title":313,"subtitle":152,"description":152,"content":152,"category":29,"group":29,"date_updated":-1},{"id":532},"3ea797b7-f8d6-4e84-a421-bd0e48b8a0cd",[],1791824919100]