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Mit einer einfachen OZA-Strategie zur transparenten Smart Factory

Smart Factory und Industrie 4.0 sind zwei eng verwandte Begriffe und Transparenz dabei ein ganz wichtiger Faktor. Der einfachste Weg zu einer transparenten Fabrik ist der entlang dreier W-Fragen: Was, Wann, Wie oder Ort, Zeit und Auftrag (OZA).

Die Marktlage, Auftrags- und Liefermengen sowie die dafür benötigten Rohstoffe, Materialien und Arbeitskräfte zu wissen, war für Unternehmen der Fertigungsindustrie schon immer wichtig. Denn wenn ein Rädchen im Getriebe nicht stimmt, kann das leicht den Ruin bedeuten oder die Gefahr, von der Konkurrenz abgehängt zu werden. Letzteres ist heute eine der ganz großen Triebfedern für Industrie 4.0 und Projekte auf dem Weg zur Smart Factory.

Und dabei geht den Unternehmen heute anders als früher darum, den Geschehnissen voraus- und nicht hinterherzueilen. Und das erfordert eine Transparenz in Echtzeit, wie ein Manufacturing Execution System (MES) oder IoT-Plattformen bieten.

Echtzeittransparenz muss alle Stakeholder erreichen

Es genügt aber nicht, dass nur in der Zentrale oder Einzelnen bekannt ist, was wann und wo eintritt oder eingetreten ist, vielmehr kommt es darauf an, diese Echtzeit-Transparenz auch auf alle Stakeholder beziehungsweise relevanten Personen und Parteien auszuweiten. Denn laut einem Artikel von Industry of Things nutzen all die gesammelten Daten nichts, wenn niemand damit arbeitet. Reports zunächst aufzubereiten, um sie später zu veröffentlichen, sei auch nicht im Sinne der Echtzeittransparenz.

Diese Echtzeittransparenz ist wichtig, damit der Produktionsleiter, der Chefeinkäufer und die Vertriebschefin wissen, wie groß das Auftragsvolumen ist, wie viel Stück schon in Produktion sind, wie viele schon lieferbereit und welche Materialien und Halbfertigprodukte noch auf Lager sind, um den Auftrag fristgemäß erfüllen zu können.

Um zu einer transparenten Fabrik zu werden, gibt es eine ganz einfache Strategie, indem man Ort, Zeit und Auftrag (OZA) oder das Wo, Wann und Was zusammenfasst, schreibt Steffen Wulf, der Autor des Industry-of-Things-Beitrags, der als langjähriger Lean-Experte und Industrieberater tätig ist.

Wie er ausführt, ist die Auftragserfassung normalerweise Aufgabe von Enterprise Ressource Planning. Dabei kenne ein solches ERP-System im Wesentlichen nur die Planzeiten und nicht die Ist-Zeiten abbilden.

Und eine Maschine kenne zwar das Programm, wie sie ein Produkt fertigen muss, nicht aber die geplante Dauer- oder Stückzahl. Außerdem seien viele ERP-Systeme auch nicht darauf ausgelegt, Echtzeitdaten von Maschinen und ihren Sensoren zu erfassen und auszuwerten, so Wulf weiter.

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Quelle: Adobe Stock / TarikVision

MES oder IoT-Plattformen lassen Ist-Zustände erkennen

Das ist heute üblicherweise die Aufgabe von IoT-Plattformen oder einem Manufacturing Execution System (MES). Und da diese Systeme sowohl Aufträge aus dem ERP-System annehmen als auch Echtzeitdaten von den Anlagen, Sensoren und Materialbewegungen verarbeiten können, kommen hier Plan- und Ist-Zeiten in einem System zusammen.

Echtzeitdaten von den Anlagen, Sensoren und Materialbewegungen verarbeiten können, kommen hier Plan- und Ist-Zeiten in einem System zusammen.

Die Geschäfts-, Produktions- und Vertriebsleitung können sich somit über ein Dashboard etwa ein vollständiges Bild von der Planung sowie der aktuellen Situation oder dem Ist-Zustand machen.

Was, Wann, Wo – eine einfache Logik

Und damit sich auch Ort, Zeit und Auftrag, kurz OZA eben, mittels verschiedener Technologien und Vernetzungsstrategien in einem System zusammenführen. Bei der industriellen IoT- oder IIoT-Anbindung von Maschinen und anderen Produktionsanlagen erfolgt die Erfassung darüber gewonnenen Daten zum Beispiel heute meist in der Peripherie, Stichwort Edge Computing, um sie über die Cloud der weiterführenden Verarbeitung, Analyse und Auswertung zuzuführen. Zusammen mit dem ERP für die Auftrags- und Produktionsplanung ergibt sich so ein ganz einfaches OZA-Schema, wie Wulf skizziert. Die angebundenen Maschinen ermitteln Fortschritt, Zeit und Ort an das MES oder die IoT-Plattform, unabhängige Sensoren (Lichtschranken zum Beispiel) Fortschritt und Zeit der Produktion, Behälter, Transport und Logistik Bewegung, Ort und Verbrauch der für die Produktion benötigten Materialien und Vorprodukte.

  • Der Ort kann die Position des Auftrags, eines Materials oder einer Maschine innerhalb des Werks sein.
  • Die Zeit zeigt im Wesentlichen an, wie weit der Auftrag gediehen oder fortgeschritten ist.
  • Der Auftrag bezeichnet den üblicherweise im ERP erfassten und geplanten Auftrag mit den Planzeiten und den vorgegeben Stückzahlen.

Echte Transparenz kann wie gesagt nur herrschen, wenn jeder Stakeholder bis hin zum einfachen Fabrikarbeiter automatisch und in Echtzeit alle für ihn relevanten Informationen zur Verfügung hat. Denn wenn der Einkaufsleiter weiß, dass bestellte Materiallieferungen ausbleiben und die Information nicht weitergibt, kann das auch Auswirkungen auf die ganze Produktion und Personaldisposition haben.

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Echte Transparenz herrscht nur dann, wenn jeder Stakeholder automatisch alle für ihn relevanten Informationen zur Verfügung hat. Quelle: Adobe Stock / ipopba

Das Suchen im Heuhaufen hat so ein Ende. Das kann auch wichtig für Audits, oder auftragsbezogene Änderungen oder Qualitätsprobleme sein und diese für alle Beteiligten vom Stress befreien, so Wulf.

Schließlich sollte man transparente Fabrik auch als Katalysator für Verbesserungen, mehr Dynamik und Effizienz verstehen und entsprechende Investitionen in kostengünstige Lösungen wie Sensoren nicht hinausschieben. Dafür braucht es dem Industrieberater zufolge aber eine klare Strategie, um sich bei der Einführung von Industrie 4.0 nicht in zeitraubenden Details zu verlieren.

Die von Wulf suggerierte OZA-Strategie scheint ein so einfacher wie guter Start zu sein, so wie viele IIoT-Projekte mit Einführung einfacher Sensoren beginnen.

Denn wie die Berater von Axians und Actemium wissen, lassen sich damit schnell Erfolge erzielen, auf die Industriekunden dann aufbauen können.

 

Quelle Titelbild: Adobe Stock / Sompong_tom

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