In der dynamischen Welt der Fertigung ist operative Exzellenz nicht mehr nur ein Ziel, sondern eine Notwendigkeit. Hersteller setzen zunehmend auf digitale Lösungen, die Echtzeitdaten nutzen, um Effizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Rentabilität zu erhöhen. Eine wesentliche Herausforderung bleibt jedoch: Wie können Unternehmen die Leistungsziele des Top-Managements mit der Realität des Fertigungsalltags in Einklang bringen?
Das neueste Whitepaper von oee.ai liefert wertvolle Einblicke. Unter dem Titel „How to Scale Equipment Productivity Management Globally“ (verfügbar in englischer Sprache) wird untersucht, wie Industrie 4.0-Technologien das fehlende Bindeglied zwischen dem Top-Down-Leistungsmanagement und der Bottom-Up-Problemlösung sein können. Heutzutage verfügen Hersteller über zahlreiche Daten von den speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) ihrer Maschinen. Oft bleiben diese Daten jedoch ungenutzt oder sind über verschiedene Systeme hinweg fragmentiert. oee.ai zeigt auf, wie diese Daten genutzt werden können, um die Gesamtanlageneffektivität (OEE) zu verbessern und so das gesamte Unternehmen profitabler zu machen.
Die Macht von Echtzeitdaten in der globalen Fertigung
Viele Hersteller arbeiten immer noch mit isolierten Daten und veralteten Prozessen. Während Führungskräfte sich auf stark aggregierte Leistungskennzahlen verlassen, müssen die Mitarbeiter auf dem Shopfloor mit fragmentierten, nicht verbundenen Systemen operieren. Diese Diskrepanz begrenzt nicht nur die Möglichkeiten für operative Verbesserungen, sondern führt auch zu einem Verlust wertvoller Erkenntnisse, die Effizienz steigern, Kosten senken und die Rentabilität erhöhen könnten.
Das Whitepaper betont das transformative Potenzial der Integration von Echtzeitdaten, um diese Lücke zu schließen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Industrie 4.0-Lösungen wie intelligenter Apps und Echtzeit-Datenerfassung können Hersteller ihre strategischen Ziele besser mit dem täglichen Betrieb verbinden. Die oee.ai-App spielt dabei eine zentrale Rolle: Sie bietet einen standardisierten Überblick über die Produktivität und Auslastung der Anlagen, wodurch Entscheidungsträger die Produktivität standortübergreifend verfolgen, Ineffizienzen aufdecken und Produktivitätssteigerungen weltweit umsetzen können.
Ein Use-Case-Ansatz zur Steigerung der Anlagenproduktivität
Eine im Whitepaper beschriebene Schlüsselstrategie ist der Use-Case-basierte Ansatz für die digitale Transformation. Dieser konzentriert sich auf spezifische, reproduzierbare Verbesserungen, die im gesamten Unternehmen skaliert werden können. Indem Unternehmen mit Pilotprojekten, wie der messbaren Steigerung der Anlagenproduktivität, beginnen, können sie frühzeitige Erfolge erzielen, die eine Grundlage für umfassendere Transformationen schaffen.
Das Whitepaper unterstreicht die Bedeutung kleiner, schrittweiser Verbesserungen der OEE, die an allen Produktionsstandorten wiederholt werden können. Ein zentraler Anwendungsfall ist die „Steigerung der Anlagenproduktivität um X %“, was direkte Auswirkungen auf die Gewinn- und Verlustrechnung hat. Sobald diese Erfolge an einem Standort nachweisbar sind, lassen sie sich weltweit multiplizieren und bieten so einen erheblichen Hebeleffekt für das gesamte Unternehmen.
Ausrichtung datengesteuerter Erkenntnisse im gesamten Unternehmen
Ein moderner Tech-Stack zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, verschiedene Datenströme auf einer einzigen Plattform zu vereinen. Durch die Standardisierung von OEE- und Verlustdaten können Hersteller die Leistung ihrer weltweiten Standorte effektiv vergleichen. Das ermöglicht Managern, Unterschiede zwischen Werken zu erkennen, die Ursachen von Leistungsschwankungen zu analysieren und fundierte Entscheidungen zur Verbesserung zu treffen.
Manager von Werk A können beispielsweise die Leistung ihrer Anlagen mit der von Werk B vergleichen – selbst wenn diese in unterschiedlichen Regionen oder mit verschiedenen Maschinentypen arbeiten. So lassen sich Best Practices schnell übernehmen und Effizienzsteigerungen über das gesamte Unternehmen hinweg umsetzen. Dieses kontinuierliche Benchmarking ist entscheidend, um sowohl kurzfristige Erfolge als auch langfristige Optimierungspotenziale zu identifizieren.
Auf Führungsebene helfen dieselben Daten dabei, strategische Entscheidungen in Bezug auf Kapitaleinsatz, Ressourcenzuweisung und Investitionen in zukünftige Technologien zu treffen. Mitarbeiter auf dem Shopfloor profitieren von Echtzeiteinblicken, die eine schnellere Problemlösung ermöglichen und so noch während der Schicht Kurskorrekturen erlauben. Diese Echtzeittransparenz stellt sicher, dass alle im Unternehmen mit den gleichen Daten arbeiten, auf dieselben Ziele ausgerichtet sind und durch einheitliche Leistungskennzahlen motiviert werden.
Digitale Transformation durch ein modulares, App-basiertes Ökosystem vorantreiben
Ein herausragendes Merkmal eines modernen Tech-Stacks ist seine Fähigkeit, spezialisierte Apps in eine einheitliche Datenplattform zu integrieren. So wie Apple und Google die Leistungsfähigkeit eines App-basierten Ökosystems in der Konsumtechnologie bewiesen haben, zeigt sich dieses Modell auch in der Fertigungswelt als äußerst effektiv. Anstatt sich auf eine Einheitslösung zu verlassen, können Hersteller einen maßgeschneiderten, modularen Technologie-Stack aufbauen, der genau ihren spezifischen Anforderungen entspricht.
Das Whitepaper beschreibt den wachsenden Trend zu Apps, die auf spezielle Anforderungen wie vorausschauende Wartung, Energieeffizienz und Qualitätsmanagement ausgelegt sind. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, agil zu bleiben, sich an neue Herausforderungen anzupassen und kontinuierlich Innovationen voranzutreiben, ohne ihre gesamte IT-Infrastruktur umbauen zu müssen.
Aufbau einer Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung
Technologie ist nur ein Teil der Lösung. Das Whitepaper betont, dass eine erfolgreiche Transformation auch einen kulturellen Wandel im Unternehmen erfordert. Um das volle Potenzial digitaler Tools und Echtzeitdaten zu nutzen, müssen Unternehmen eine Kultur fördern, die datengesteuerte Entscheidungsfindung auf allen Ebenen unterstützt. Das bedeutet, den Mitarbeitern auf dem Shopfloor die Informationen bereitzustellen, die sie benötigen, um schnellere und präzisere Entscheidungen zu treffen, und gleichzeitig Führungskräften die Transparenz zu bieten, die nötig ist, um die Strategie mit der operativen Umsetzung zu verknüpfen.
oee.ai schafft durch die Dezentralisierung der Entscheidungsfindung und die Förderung von Transparenz eine Umgebung, in der Mitarbeiter auf allen Ebenen in den kontinuierlichen Verbesserungsprozess der Anlagenproduktivität eingebunden werden. Wenn Shopfloor-Mitarbeiter mit umsetzbaren Erkenntnissen ausgestattet sind, können sie Probleme in Echtzeit lösen und so einen direkten Beitrag zum Erfolg des Unternehmens leisten.
Die Zukunft des OEE-Managements
Der Weg zur Skalierung des OEE-Managements ist nicht ohne Herausforderungen, aber die Vorteile sind beträchtlich, wie das Whitepaper zeigt. Von der Reduzierung von Ausfallzeiten über die Optimierung der Ressourcennutzung bis hin zur Minimierung von Investitionsausgaben – die Auswirkungen auf die finanzielle Leistung eines Herstellers sind tiefgreifend.
oee.ai bietet mehr als nur ein digitales Tool – es ist eine umfassende Lösung, die es Unternehmen ermöglicht, Daten in konkrete Maßnahmen zu übersetzen. Durch die Kombination von Echtzeitdaten, modularen Apps und einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung können Hersteller in einem zunehmend wettbewerbsintensiven globalen Markt erfolgreich bestehen.
Laden Sie das vollständige Whitepaper herunter, um tiefer zu erfahren, wie Ihr Unternehmen diese Strategien und Technologien nutzen kann, um die Produktivität zu steigern!
Bleiben Sie der Konkurrenz einen Schritt voraus – mit Erkenntnissen, die Ihre Abläufe von der Shopfloor-Ebene bis zur Führungsetage revolutionieren können!