OEE-Verbesserung durch menschliche oder künstliche Intelligenz?

Bei der Steigerung der Anlagenproduktivität teilen sich zukünftig Mensch und Maschine in Form von menschlicher und künstlicher Intelligenz bzw. Fähigkeiten die Arbeit. Wo sind dabei die Aufgaben des Menschen, wo der Technologie, um die besten Ergebnisse zu erzielen?

Zur Steigerung der Anlagenproduktivität werden u.a. Daten wie produzierte Stückzahl pro Zeiteinheit und Ursachen für Verfügbarkeit-, Leistungs-, und Qualitätsverluste als Zeitreihendaten erfasst. Zeitreihe bedeutet dabei, dass diese Daten in regelmäßigen Abständen, also z.B. einmal pro Minute, erfasst und dokumentiert werden. Durch diesen Umstand entstehen schnell große Datenmengen, die es auf Muster, Anomalien und Trends zu analysieren gilt.

Die Aktivitätenkette für diesen Optimierungsprozess besteht aus 6 Schritten, die durchlaufen werden, und grundsätzlich sowohl vom Menschen als auch von Technologie ausgeführt werden können. Hat man jedoch die ergänzende Anforderung, das die Prozesse präzise, schnell, dauerhaft und mit geringen Kosten ausgeführt werden sollen, kommt der Punkt, wo Mensch und Technologie sich auf die jeweiligen Stärken fokussieren sollten. Der Mensch kann sehr viel, die Technologie kann aber Einiges besser. In der folgenden Abbildung wird unterschieden, wer/was die Aktivität ausführt, wenn keine Technologie zur Verfügung steht bzw. wenn diese verfügbar ist.

Abbildung: Vergleich der Umsetzungsmöglichkeiten zwischen Technologie und Mensch

Auf den ersten drei Ebenen des Prozesses beseht kein Zweifel, dass die Übernahme der Aktivität durch die Technologie sinnvoll ist. Auf den oberen beiden Ebenen ist der Mensch konkurrenzlos. Keine aktuell verfügbare Technologie hat Ideen oder kann physische Maßnahmen umsetzen. Das ist die Domäne des Menschen.

Auf der Ebene 4, Datenanalyse, können Regeln, Statistik und künstliche Intelligenz in Form des maschinellen Lernens eingesetzt werden. So kann dort beispielsweise festgestellt werden, wie der OEE- oder Stillstandstrend bezüglich Dauer und Häufigkeit verläuft, der Anlagenlauf in stabil und unstabil geclustert werden, die Qualität von Umbauvorgängen gemessen werden, Stillstände gruppiert oder klassifiziert werden, oder fehlerhafte Messwerte identifiziert werden.

Diese schnelle und präzise Auswertung großer Datenmengen ist eine Domäne der Technologie. Mit der Verfügbarkeit dieser Möglichkeiten gehört die Analyse der Anlagenverluste des vergangenen (!) Tages im morgendlichen Shopfloor Management der Vergangenheit an. Auffällige Datenverläufe werden stattdessen on-line identifiziert und dem Mitarbeiter live auf einem Andon-Board oder einer Industrial Smartwatch zur Verfügung gestellt. So kann die Aufmerksamkeit des Anlagenteams noch während des Verlustes auf das Problem gelenkt werden.

Diese Reaktionsgeschwindigkeit ist nur mit einen balancierten Mix aus Automatisierung, Analytik und Mensch erreichbar. Dieser Kombination gehört die Zukunft.