Eine Produktionslinie verzeichnet aus einem einfachen Grund selten Produktionsausfälle. Ein wiederkehrender kurzer Stillstand, ein langsamer Umrüstvorgang, eine Qualitätssperre oder eine Verzögerung an einer Maschine kann sich auf den Rest der Linie auswirken. Oft sehen die Teams erst die endgültige Produktionszahl, bevor sie das dahinterstehende Muster erkennen.
Ein KI-Linienoptimierer Nutzt Produktionsdaten, um Teams dabei zu helfen, Muster zu erkennen und zu entscheiden, worauf sie sich konzentrieren sollten. Es kann Maschinenereignisse, den Auftragsfortschritt und Leistungskennzahlen übersichtlicher darstellen. Das nützliche Ergebnis ist eine fundiertere Entscheidung zur Verbesserung, die die Mitarbeiter genauer untersuchen können.
Was macht ein KI-Linienoptimierer?
Der Begriff bezeichnet eher eine Klasse von Tools als ein einzelnes Standardprodukt. Je nach Daten und Konfiguration kann ein System Produktionsdaten erfassen, wiederkehrende Muster erkennen und einem Team dabei helfen, Verluste zu untersuchen.
- Erkennen Sie kurze, wiederholte Unterbrechungen in den Maschinensignalen.
- Vergleichen Sie die Verluste nach Maschine, Produkt, Schicht oder Zeitraum.
- Ordnen Sie die häufigsten Ursachen nach Häufigkeit oder nach der dadurch verursachten Produktionsausfallzeit.
- Vergleichen Sie den geplanten und den tatsächlichen Auftragsfortschritt.
- Beziehen Sie den Produktionskontext in die Überprüfung durch Vorgesetzte und Bediener ein.
Zuverlässige Signale und der Produktionskontext spielen eine wichtige Rolle. Unvollständige Maschinenereignisse, Produktwechsel oder Schichtprotokolle können dazu führen, dass bei einer Analyse das falsche Problem identifiziert wird. Legen Sie gemeinsam fest, was als Stillstand gilt, wie die Anlage einen Produktwechsel erfasst und welche Kennzahlen das Team verwenden wird.
Die NIST-Roadmap zu KI und maschinellem Lernen für die intelligente Fertigung nennt Datenmanagement, die Integration mit verschiedenen Sensor- und Steuerungssystemen sowie einen zuverlässigen Betrieb als Herausforderungen beim industriellen Einsatz.
Wie KI in der Fertigung die Effizienz der Produktionslinien steigern kann
Wiederkehrende kurze Stopps finden
Das Bedienpersonal kann eine kurze Unterbrechung beheben, bevor sie von jemandem erfasst wird. Ein einzelnes Ereignis mag unbedeutend erscheinen; wiederholte Unterbrechungen während einer Schicht können jedoch Produktionszeit kosten. Anhand der Maschinendaten lässt sich feststellen, wo und wann die Unterbrechungen immer wieder auftreten. Eine KI-basierte Analyse kann dabei helfen, Muster für die Untersuchung zu gruppieren. Überprüfen Sie die wahrscheinliche Ursache direkt an der Anlage, bevor Sie eine Einstellung, eine Wartungsroutine oder eine Arbeitsmethode ändern.
Verluste nach ihren Auswirkungen priorisieren
Eine Liste von Stillstandsereignissen gibt einem Team keinen Aufschluss darüber, was zuerst behoben werden sollte. Die Rangfolge erfolgt anhand von Kennzahlen wie Ausfallminuten, Häufigkeit und den betroffenen Maschinen. Vergleichen Sie eine häufige, kurze Unterbrechung mit einem selteneren, aber längeren Stillstand und prüfen Sie anschließend den Produkt- und Schichtkontext, bevor Sie sich für eine Verbesserungsmaßnahme entscheiden.
Produkte und Schichten im Kontext vergleichen
Eine Produktionslinie kann bei einem Produkt gut laufen, nach einer Formatänderung jedoch Probleme bereiten. Ein Vergleich der Schichten kann einem Team dabei helfen, die Rüstung, die Materialien, die Ausrüstung und die Arbeitsanweisungen zu untersuchen. Berücksichtigen Sie den Produktmix, geplante Stillstandszeiten, Geschwindigkeitsziele und Qualitätsanforderungen, bevor Sie Schlussfolgerungen ziehen.
Erkenntnisse in die tägliche Arbeit einfließen lassen
Ein Vorgesetzter könnte einen wiederkehrenden Stillstand feststellen, die Maschine und den betreffenden Auftrag überprüfen und anschließend einen zugehörigen Wartungsauftrag oder eine Arbeitsanweisung einsehen. Dashboards und digitale Aufzeichnungen können diese Überprüfung unterstützen, wenn die entsprechenden Systeme und Arbeitsabläufe miteinander vernetzt sind.
Ein praktischer Verbesserungskreislauf
- Beachten Sie: Maschinenereignisse sowie den für deren Interpretation erforderlichen Produktionskontext erfassen.
- Rang: wiederkehrende Verluste identifizieren und deren betriebliche Bedeutung einschätzen.
- Untersuchen: Bitten Sie die Bediener, Wartungs- und Produktionsteams, die wahrscheinliche Ursache zu überprüfen.
- Test: sich auf einen kontrollierten Prozess oder eine Wartungsänderung einigen.
- Überprüfen: Vergleichen Sie denselben Wert vor und nach der Änderung unter Verwendung vergleichbarer Produkte und Schichten.
- Standardisieren: Aktualisieren Sie die Arbeitsanweisung oder die Wartungsroutine, wenn die Änderung funktioniert.
Die Mitarbeiter sind weiterhin dafür verantwortlich, Ursachen zu überprüfen, Prozessänderungen zu genehmigen und die Produktqualität sowie -sicherheit zu kontrollieren. Eine Empfehlung sollte zu einer Untersuchung führen und nicht zu einer Änderung, die ohne die Kontrollen des Standorts vorgenommen wird.
Was Sie vor der Auswahl eines KI-Leitungsoptimierers beachten sollten
Bitten Sie die Anbieter, Ihre eigenen Produktionsszenarien zu demonstrieren. Ein Pilotprojekt kann Fragen beantworten, die eine Funktionsliste nicht beantworten kann:
- Kann das System Signale von den Maschinen auf der Ziellinie lesen?
- Kann es geplante Stopps von ungeplanten Unterbrechungen unterscheiden?
- Können Nutzer die Ergebnisse nach Maschine, Produkt und Schicht anzeigen lassen?
- Können sie eine Empfehlung bis zu den entsprechenden Ereignissen und Aufzeichnungen zurückverfolgen?
- Wie geht das System mit fehlenden, verspäteten oder doppelten Daten um?
- Welche Änderungen müssen von einer Person geprüft und genehmigt werden?
- Kann das Team denselben KPI vor und nach einer Verbesserung vergleichen?
- Welche MES-, OEE-, ERP- oder Instandhaltungs-Workflows müssen miteinander verbunden werden?
Beginnen Sie mit einer Zeile und einer konkreten betrieblichen Fragestellung. Legen Sie vor Beginn des Pilotprojekts die Ausgangsbasis, die Datenquellen und die Erfolgskennzahlen fest. Messen Sie etwaige Verbesserungen im Werk, bevor Sie diese als Ergebnis präsentieren.
Wo Accevo zum Einsatz kommt
Accevos OEE- und „Micro Stops Intelligence“-Software erfasst Maschinendaten, erkennt Mikro-Stillstände und unterstützt Teams bei der Analyse wiederkehrender Verluste. Das Accevo KI-Assistent bietet einen dialogorientierten Zugriff auf Produktionsinformationen, darunter den Status der Fertigungslinie, den Auftragsfortschritt und OEE-Vergleiche. Der verfügbare Arbeitsablauf hängt von den Systemen und der Konfiguration des Standorts ab.
Weitere Informationen zu verwandten Methoden finden Sie im Leitfaden zu OEE der Verpackungslinie und MES-Integration für Verpackungslinien.
Beginnen Sie mit einer messbaren Frage
Wählen Sie eine Produktionslinie mit wiederkehrenden Verlusten aus, vergewissern Sie sich, dass die erforderlichen Daten vorliegen, und legen Sie fest, wie das Werk den Fortschritt messen wird. Vergleichen Sie nach dem Testen einer Maßnahme dieselbe Kennzahl unter vergleichbaren Bedingungen. Wenn das Ergebnis die Änderung bestätigt, dokumentieren Sie dies und entscheiden Sie, ob sie auf ein anderes Produkt, eine andere Schicht oder eine andere Produktionslinie übertragen werden kann.
Möchten Sie wiederkehrende Haltestellen untersuchen oder die Leistung der Linien vergleichen? Entdecken Sie die OEE- und Produktionsanalysen von Accevo.
