Fortschrittliches MES & Analytics: von der Maschine zum Gehirn des Unternehmens

So wird MES in Kombination mit der Datenanalytik zum Advanced MES und zur Grundlage einer digitalen Fabrik und intelligenten Produktion: Es führt sämtliche Informationen automatisch zusammen, die von Maschinen und Prozessen in Echtzeit rückgemeldet werden. Diese Informationen werden in der Cloud gespeichert, wo die aktuellen Daten mit historischen Werten zusammengeführt werden. Zusammen werden sie mithilfe Künstlicher Intelligenz im Allgemeinen und mit Machine Learning im Besonderen analysiert. Mithilfe von Algorithmen können daraus für jede Produktionslinie optimierte Arbeitspläne entwickelt werden, ebenso wie Reaktionen auf verschiedene Szenarien, um die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und zu erleichtern.

Neben der Möglichkeit, mittelfristig die Produktion und ihre Ressourcen zu planen, ermöglicht das auch eine Gesamtübersicht über ein Werk oder mehrere, was dem Planer hilft, die Arbeitslast ausgewogen zu verteilen. Ebenso werden Informationen über den Status der Maschinen, die Bestellsituation, Lagerkapazitäten und Lieferzeiten bereitgestellt. Werden all diese Daten berücksichtigt, lassen sie in jeder Situation den besten Lösungsweg erkennen. So warnt das fortschrittliche MES beispielsweise in verschiedenen Störfallen, wie Problemen mit dem Lagerbestand oder Anpassung der Arbeitslast, und informiert beim Eingang neuer Bestellungen. Daneben kann seine Fähigkeit zur Voraussage auch den Beschaffungsbedarf prognostizieren.

Das fortschrittliche MES bietet zwei Schlüsselaspekte: Transparenz und Planung.

-          Es schafft Transparenz bezüglich der Maschinenzustände und Auftragssituation, des Materialbedarfs und der Wartungspläne. Mit der Prozessanalytik können jederzeit Engpässe erkannt und vermieden werden, um den Produktionsfluss zu optimieren.

-          Planung mithilfe von Gantt-Diagrammen mit automatisierten Vorschlägen für die Produktion. Dabei ist auch die Simulation von Szenarien möglich, wie sich neue Bestellungen auf die Produktion auswirken. Die Daten ermöglichen eine flexiblere Planung, und die Arbeitslast kann in Echtzeit verteilt werden, indem Aufträge einfach von einem Arbeitszentrum zum anderen verschoben werden.

Fortschrittliche Analytik

Täglich werden Entscheidungen getroffen. Ganz gleich, ob sie operativ oder strategisch sind – wichtig sind die dabei berücksichtigten Daten. Denn die Qualität dieser Daten sorgt dafür, dass die gewählten Maßnahmen die besten sind. Diese Daten zu sammeln, ist keine einfache Aufgabe, wenn das manuell erfolgt. Wie bereits erwähnt, ist das nach wie vor eine gängige Art der Datenerfassung – was nicht nur sehr aufwändig ist, sondern auch die Wahrscheinlichkeit einer suboptimalen Datenqualität steigert.

Die Qualität der Daten wird an ihrer Genauigkeit und Aktualität gemessen. Entspricht sie nicht der Realität in der Werkhalle, laufen Unternehmen Gefahr, falsche Entscheidungen zu treffen. Deswegen müssen die Betriebe geeignete technologische Werkzeuge haben, um Daten in Echtzeit und automatisch zu sammeln und mit der Schnelligkeit des digitalen Zeitalters Schritt halten zu können. Idealerweise erfassen diese Werkzeuge nicht nur die Daten, sondern bereinigen und verarbeiten sie auch.

Ziel dieser Vorgehensweise ist, die Zahl der erforderlichen Maschinen und den Bedarf an Lagerraum zu reduzieren und das vorhandene Personal besser auszulasten, was Leistungsfähigkeit und Produktionsfluss steigert. Zugleich werden Ineffizienzen beseitigt und die Fertigungsprozesse optimiert.

Zusammengefasst ermöglicht die fortschrittliche Fertigung eine Straffung der Prozesse, Einsparungen bei Arbeitszeit und Kosten sowie eine Steigerung der Produktivität des gesamten Betriebs. All das ist in Zeiten von Industrie 4.0 unabdingbar – denn dieses neue Zeitalter hat bereits begonnen und steht uns nicht erst bevor. Je eher wir Teil der Veränderung werden, umso besser können wir uns positionieren, um in der digitalen Ära konkurrenzfähig zu bleiben. Passen wir unsere Fabriken an und machen wir sie zu Smart Factories.