oee.ai ist ein System zur minimalinvasiven Overall Equipment Effectiveness- (OEE-) Analyse in Fertigungsprozessen. Es ist als flexible Ergänzung für eine u.U. existierende Betriebsdatenerfassung (BDE) gedacht. Mit oee.ai können ohne Anlageneingriff, ohne IT-Aufwand und ohne Investition die OEE erfasst und die Verlustursachen im Detail analysiert werden. Typische Nutzer sind KVP-/Verbesserungsteams, Anlagenbetreiber/Betriebsingenieure oder Instandhandhalter, die Verlustursachen der Anlagenproduktivität verstehen und optimieren wollen oder die OEE kostengünstig auf einem Andon-Display anzeigen wollen.
Eine Vielzahl von OEE-Auswertungen ist möglich
Zur Steigerung der OEE ist ein detailliertes Berichtswesen über den Status und die Ursachen von Verlusten unersetzlich. oee.ai ist aus der Erfahrung heraus entstanden, dass SPS-Daten entweder gar nicht oder nur nach einem hohen Zeit- und Mitarbeitereinsatz für Prozessoptimierungen zur Verfügung stehen. Und selbst wenn die Daten vorhanden sind, müssen sie aufwändig in Excel-Pivots ausgewertet werden. In der Konsequenz findet kein gezielter Verbesserungsprozess der OEE statt, der auf Zahlen, Daten, Fakten basierter. oee.ai setzt dem ein Ende.
oee.ai sammelt mit einem eigenständigen Sensor ohne Anlageneingriff alle OEE-relevanten Daten ein, bereitet sie ohne manuellen Eingriff auf und stellt sie dem Nutzer in einem Internet-Browser zur Prozessoptimierung zur Verfügung.
Im oberen Bereich werden die Daten auf Tage und Schichten oder Uhrzeiten eingegrenzt. Darunter werden die drei OEE-Faktoren – Verfügbarkeit, Leistung, Qualität – der ausgewählten Tage in einem Balkendiagramm visualisiert. Die durchgezogene Linie gibt die OEE für den jeweiligen Tag an. In diesem Anwendungsfall wird der Q-Faktor auf 100% gesetzt, da kein separater Sensor an der Ausschusslinie angeschlossen ist. Die eigenständige Messung des Q-Faktor ist jedoch möglich.
Im unteren Drittel des Berichts befinden sich zwei sogenannte “Herzschlaglinien”. Mit der unteren Linie wird der Zoom bestimmt – sichtbar durch den eingefärbten Bereich. Dieser Zeitabschnitt wird darüber detailliert dargestellt. In diesem Beispiel handelt es sich beispielhaft um den Verlauf der Produktion von Schichtbeginn bis 16:30 Uhr. Zu sehen ist hier, dass die Anlage sowohl längere als auch viele kürzere Stillstände erfährt. Selten erreicht die Anlage ihre mögliche Stückzahl. Hier ist das Potential für Produktivitätssteigerungen.
Der nächste Schritt ist jetzt, die Ursachen für die Verluste zu analysieren. Dafür stehen Detailberichte zur Verfügung.
Im obigen Beispiel wurde eine sehr spezifische Analysezeit ausgewählt, da zwischen den Zeiten ein spezielles Produkt über die Anlage gelaufen ist. Im Wasserfall-Diagramm sind (auf Italienisch – hier die Sprache des Kunden) die Störgründe und deren Verteilung visualisiert. Auf diese Weise kann im Detail analysiert werden, welche Verlustzeiten es mit welchen Ursachen zu welcher Zeit gab.
Weiterhin kann die OEE-Anzeige auf einem Andon-Board an einem beliebigen Ort (Shopfloor, Besprechungsraum, Büro) visualisiert werden. Die Webseite mit den Informationen wird dazu über einen Streaming Dongle (z.B. Chromecast von Google) auf einen handelsüblichen Fernseher oder Computer-Monitor per W-Lan übertragen. Damit sind die Kosten für solch ein Andon-Board sehr gering und die relevanten Informationen können an den wichtigen Orten visualisiert werden.
Für die Realisierung der Anzeige der Andon-Boards kann der vorhandene Standard genutzt werden. Es sind jedoch mit geringem Aufwand auch unternehmensspezifische Lösungen möglich.
Über das Andon-Board hinaus können Mitarbeiter gezielt über Push-Notifikationen über besondere Anlagenzustände informiert werden. In dem Fall erhält der Mitarbeiter eine Mail, eine SMS oder eine WhatsApp, wenn beispielsweise eine Anlage länger als 20 Minuten steht oder die OEE länger als 30 Minuten unter 60% liegt. Unternehmensspezifische Konfigurationen sind flexibel möglich.
Alle Rohdaten zur Berechnung der OEE sowie die Stillstandsdaten sind als vorformatierter csv-Download verfügbar, so dass im Bedarfsfall auch individuelle Analysen der Daten möglich sind.
Wenige Eingaben zur OEE-Analyse sind nötig
oee.ai ist mit dem Gedanken der Einfachheit und Flexibilität gestaltet worden. Die Rohdaten zur OEE-Berechnung werden durch einen eigenständigen Sensor erfasst, der ausschließlich an eine Stromversorgung angeschlossen werden muss. Alternativ und auf Projektbasis ist es möglich, direkt SPS-Signale abzugreifen und zu visualisieren.
Bei der Eingabe der Störgründe setzt oee.ai auf den Menschen. Nur er kann in der Komplexität der Gesamtanlage entscheiden, was die eigentliche Ursache für einen Stillstand ist. Deshalb haben wir es dem Mitarbeiter möglichst einfach gemacht, diese Eingaben zu tätigen.
Variante 1: Tablet zur Störgrunderfassung
Wenn eine zentrale Stelle vorhanden ist, an der sich die Mitarbeiter während der Produktion üblicherweise aufhalten, hat sich der Einsatz von handelsüblichen Tablets zur Erfassung der Ursachen für Verfügbarkeits-, Leistungs- und Qualitätsverluste bewährt.
Es können unternehmensspezifische Störgründe auf zwei Ebenen konfiguriert werden, so dass eine individuelle Störgrunderfassung pro Sensorlokation möglich ist, und der Mitarbeiter maximal zwei Klicks auf das Display machen muss, um eine Störung zu klassifizieren. Nach wieviel Minuten Anlagenstillstand eine Eingabeaufforderung auf dem Display erscheint ist konfigurierbar. Die Eingabeaufforderung wird sowohl optisch als auch akustisch unterstützt, um die Aufmerksamkeit der Mitarbeiter zu gewinnen.
Variante 2: Smartphone zur Störgrunderfassung
Halten sich die Mitarbeiter nicht an einem zentralen Punkt an der Anlage während der Produktion auf, ist die Störgrunderfassung über eine native Android-App geeigneter. In diesem Fall kann der Mitarbeiter das Eingabedisplay am Körper tragen und so die Eingabe an dem Ort ausführen, an dem er sich gerade befindet. Android wurde gewählt, da Endgeräte mit diesem Betriebssystem sehr preiswert im Markt verfügbar sind.
Mobile Technologien und Standard Equipment
Zur Umsetzung der obigen Funktionalitäten wird konsequent auf mobile Technologien und leicht und preiswert verfügbares Equipment gesetzt. Sowohl die Sensoren als auch die Eingabegeräte können entweder im GSM-Netz (globaler Mobilfunk-Standard) oder lokalen WLAN betrieben werden. Alle Eingabegeräte (Tablet, Android Mobiltelefon) sind preiswert im Internet bestellbar. Damit wird die Einstiegshürde Hardware genommen.
Bei den Erfassungssensoren sind ebenfalls alle Sensortypen (Lichtschranke, induktiv, kapazitiv, etc.) der bekannten Hersteller (Sick, Pepperl+Fuchs, …) verwendbar.
Bei Nutzung der OEE-as-a-Service werden die Daten in einem deutschen Rechenzentrum gespeichert, welches allen Datensicherheitssstandards genügt. Spricht eine Firmenrichtlinie gegen die Speicherung von Daten außerhalb des eigenen Rechenzentrums, kann oee.ai ebenfalls auf Firmenservern installiert und so innerhalb der Unternehmensinfrastruktur betrieben werden.
Was jetzt?
Wir haben Ihr Interesse geweckt. Kontaktieren Sie uns unter info@oee.ai oder rufen Sie uns an: +49 (0)241/401 842 75. Wir stellen Ihnen gerne für eine Testperiode oee.ai Sensoren und einen Zugang zum Analysecockpit zur Verfügung. Erst danach entscheiden Sie sich. Auch an dieser Stelle sind wir einfach!