Digitaler Retrofit befeuert die Overall Equipment Effectiveness
ID: 2023234
Die Overall Equipment Effectiveness (OEE) ist für Industrieunternehmen wohl die bedeutendste Kennzahl überhaupt. Sie misst anhand der drei Größen Verfügbarkeit, Qualität und Ausstoß die Gesamteffektivität ihrer Anlagen und Maschinen – und gibt damit Auskunft über die Leistungsfähigkeit ihrer Produktionsprozesse. Die Maximierung dieser Kennzahl zählt deshalb logischerweise zu den wichtigsten Zielen der Unternehmen.
„Data-Analytics-Lösungen bieten ihnen dafür hervorragende Möglichkeiten“, erklärt Chris Plüss, beim Schweizer Data-Science-Spezialisten LeanBI für Strategic Market Development verantwortlich. „Sie erfassen Daten von Maschinen und Anlagen, werten sie mit Machine-Learning-Algorithmen aus und treffen Vorhersagen, die es Industrieunternehmen erlauben, durch rechtzeitige Eingriffe und kontinuierliche Verbesserungen die OEE zu optimieren."
Dazu können Data-Analytics-Lösungen alle drei Größen der Kennzahl abdecken:
- Predictive-Maintenance-Anwendungen prognostizieren den Verschleiß von Maschinen- und Anlagenteilen. Unternehmen erkennen, wenn sich ein Verschleiß bereits vor der geplanten Wartung anbahnt und können durch rechtzeitige Instandhaltung den Stillstand von Maschinen und Produktionsstraßen verhindern.
- Predictive-Quality-Anwendungen prognostizieren Störungen, die sich negativ auf die Produktqualität auswirken. Durch das Verändern von Prozessparametern oder Maschineneinstellungen können Unternehmen die Entstehung von Ausschuss vermeiden.
- Predictive-Performance-Anwendungen nutzen die von Predictive Maintenance und Predictive Quality erkannten Anomalien. Mit ihnen werden die Machine-Learning-Algorithmen laufend weitertrainiert und optimiert, was Fertigungsunternehmen eine kontinuierliche Verbesserung der Performance ermöglicht.
„Eine große Herausforderung bei der Realisierung solcher Anwendungen sind die Altsysteme von Industrieunternehmen. In einer Produktionsanlage und der angeschlossenen Intralogistik haben die Maschinen eine Lebensdauer von 20, 30 oder sogar mehr Jahren“, erläutert Plüss. „Viele vorhandene Systeme besitzen deshalb nicht die Sensorik neuer Maschinengenerationen für die Erfassung von Daten. Dennoch möchten die Unternehmen sie natürlich weiter betreiben, solange es technisch und wirtschaftlich sinnvoll ist."
Das können sie auch, denn in den meisten Fällen lassen sich Altsysteme durch digitalen Retrofit mit Sensoren nachrüsten, um die erforderlichen Daten zu erfassen und an die IT-Systeme weiterzuleiten. Neben konventioneller Vibrations-, Temperatur- und Strom-Mess-Technik zählen dazu auch neue optische und akustische Sensoren. Diese beiden Sensortypen eignen sich besonders gut dafür, Predictive Maintenance, Predictive Quality und Predictive Perfomance zu betreiben.
„Für den Retrofit ihrer Maschinen und die Implementierung der Anwendungen stehen Industrieunternehmen bewährte technische Frameworks aus einem Guss zur Verfügung“, erklärt Plüss. „Sie beinhalten ein Set an Sensorik sowie Datenverarbeitung und Datenanalytik mit verschiedenen vortrainierten Machine-Learning-Modellen und sorgen damit für niedrige Projektkosten und geringe Risiken."
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Unternehmensinformation / Kurzprofil:
LeanBI mit Hauptsitz in Bern ist ein Schweizer Spezialist für Data-Science-Anwendungen, der auf Basis von Künstlicher Intelligenz maßgeschneiderte Datenanalyse-Lösungen entwickelt. Die Anwendungen umfassen Bereiche wie Qualitäts- und Prozessoptimierung über die automatisierte Schadenserkennung an Infrastrukturen bis hin zur Analyse von Luftqualität und Nutzerverhalten in Räumen. Die Lösungen von LeanBI nutzen Digitale Zwillinge von Maschinen, Produktionsanlagen und Infrastrukturen, die das Unternehmen mithilfe geeigneter Sensortechnik realisiert. Zu den Kunden von LeanBI zählen ABB, Amberg Group, Stöcklin, Trumpf, Geberit oder die Schweizerische Post. Weitere Informationen: www.leanbi.ch
LeanBI
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Datum: 22.11.2022 - 16:09 Uhr
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Freigabedatum: 22.11.2022
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