Analytik in Fertigungsausführungssystemen

Analysen spielen in Manufacturing Execution Systems ( MES ) eine entscheidende Rolle, indem sie Unternehmen dabei helfen, wertvolle Erkenntnisse aus den riesigen Datenmengen zu gewinnen, die in der Fertigung generiert werden. Um Analysen in MES effektiv nutzen zu können , ist es wichtig, über eine Datenstrategie zu verfügen, die Datenerfassung, -speicherung und -integration mit anderen Systemen (z. B. ERP, CRM) umfasst. Darüber hinaus sollten Unternehmen in die richtigen Analysetools und Talente investieren, um aus den Daten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Letztendlich besteht das Ziel darin, Analysen zu nutzen, um datengesteuerte Entscheidungen voranzutreiben, die betriebliche Effizienz zu verbessern und die Gesamtleistung der Fertigung zu verbessern.

Hier sind einige Beispiele, die zeigen, wie Analytics effektiv in MES eingesetzt werden kann .

KPI-Verfolgung, Ursachenanalyse und kontinuierliche Verbesserung

Analysen in der Fertigungsausführung können Key Performance Indicators (KPIs) in Echtzeit verfolgen, sodass Hersteller Produktionseffizienz, Qualität, Ausfallzeiten und andere kritische Kennzahlen überwachen können. Die Analyse historischer Trends hilft bei der Identifizierung von Mustern und Anomalien und ermöglicht so eine proaktive Entscheidungsfindung und Prozessverbesserungen. Wenn Probleme oder Mängel auftreten, können Analysen verwendet werden, um eine Ursachenanalyse durchzuführen, indem historische Daten und Prozessvariablen untersucht werden. Die Identifizierung der Grundursachen hilft bei der Umsetzung von Korrekturmaßnahmen, um ähnliche Probleme in der Zukunft zu verhindern. Analytics unterstützt kontinuierliche Verbesserungsinitiativen, indem es datengesteuerte Einblicke in Bereiche für Prozessoptimierung liefert. Hersteller können diese Erkenntnisse nutzen, um Lean Six Sigma und andere Verbesserungsmethoden zu implementieren.

Vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle

Analytics kann Maschinendaten analysieren, einschließlich Sensormesswerten und historischer Wartungsaufzeichnungen, um vorherzusagen, wann ein Geräteausfall wahrscheinlich ist. Dies ermöglicht eine planmäßige Wartung, minimiert ungeplante Ausfallzeiten und senkt die Reparaturkosten. Analytics kann Qualitätsdaten kontinuierlich überwachen und Abweichungen von etablierten Qualitätsstandards erkennen. Es können Echtzeitwarnungen generiert werden, um Fehler zu verhindern und sicherzustellen, dass Produkte den Qualitätsspezifikationen entsprechen.

Energieeffizienz

Analytics kann den Energieverbrauch über alle Herstellungsprozesse hinweg verfolgen und Möglichkeiten zur Reduzierung des Energieverbrauchs identifizieren. Dies kann zu Kosteneinsparungen und einer verbesserten Umweltverträglichkeit führen.

Bedarfsprognose und Lieferkettenoptimierung

MES- Analysen können Bedarfsprognosen in die Produktionsplanung integrieren und so sicherstellen, dass die Produktion mit der Kundennachfrage übereinstimmt. Dadurch werden Überbestände und Fehlbestände reduziert. MES- Analysen können Einblicke in die Leistung der Lieferkette liefern, einschließlich Lieferantenvorlaufzeiten, Materialverfügbarkeit und Lagerbestände. Dies hilft bei der Optimierung der Beschaffung, der Bestandsverwaltung und der Lieferantenbeziehungen.

Ein Beispiel hierfür ist die lieferkettenweite Simulation und Steuerungslogikoptimierung, die ich in Python für eine Lieferkette für Geflügelfleisch entwickelt habe. Dieses Beispiel finden Sie hier:

Link : Geflügel-Lieferkettensimulation in Python mit SimPy

Der Analytics-Kern eines MES sollte möglichst viele Optimierungshebel der Lieferkette umfassen und diese bei der Entscheidungsfindung berücksichtigen.

Produktionsplanung

Erweiterte Analysen können die Produktionsplanung optimieren, indem sie verschiedene Faktoren wie Maschinenverfügbarkeit, Arbeitsressourcen, Materialverfügbarkeit und Auftragsprioritäten berücksichtigen. Dies gewährleistet eine effiziente Ressourcenzuteilung und eine pünktliche Lieferung von Aufträgen. Planungsprobleme können schwer zu lösen sein, und Heuristiken können eingesetzt werden, wenn herkömmliche Löser Probleme nicht innerhalb angemessener Zeit lösen können. Ich habe auf diesem Blog verschiedene kleinere Planungsbeispiele geteilt , und Sie können hier mehr darüber lesen:

Link : Herausforderungen bei der Werkstattplanung
Link : Optimierte SCM-Kapazitätsplanung
Link : Genetische Auftragsplanung für Maschinenaufgaben in der Werkstatt
Link : Produktionsplanung im SAP ERP-System
Link : Optimierung durch Master-Produktionsplanung

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Für Branchen mit strengen gesetzlichen Anforderungen kann MES- Analyse die Einhaltung gewährleisten, indem es Daten im Zusammenhang mit Herstellungsprozessen, Qualitätskontrolle und Produktrückverfolgbarkeit verfolgt und meldet.

Benutzerdefinierte Dashboards, Berichte und Kostenanalysen

MES- Analysen bieten häufig anpassbare Dashboards und Berichtstools, die es Benutzern ermöglichen, Daten so zu visualisieren, dass sie für ihre Rollen und Ziele am relevantesten sind. Mithilfe von Analysen können die Produktionskosten, einschließlich Arbeits-, Material- und Energiekosten, analysiert werden, sodass Hersteller Möglichkeiten zur Kosteneinsparung identifizieren können.