Industrie 4.0 bezeichnet ein Produktionsumfeld, in dem Menschen, Maschinen und Waren direkt miteinander vernetzt sind. Der Begriff ist mit einem großen Optimismus darüber verbunden, dass die Wende zur vierten industriellen Revolution eingetreten ist.
Im Idealfall arbeitet eine Anlage ohne Unterbrechung, mit ganzer Leistung und weist dabei immer eine gleichbleibende Qualität auf. Das ist natürlich so gut wie nie der Fall. Doch Verbesserungen sind immer möglich, daher werden ihre Nutzbarkeit, Leistung und Qualität permanent ermittelt. Aber wie kommen die Daten dafür überhaupt zustande und was passiert mit ihnen? Mit dieser Frage beschäftigt sich dieser Artikel, aber auch der symestic OEE Blog.
Die Bewertung und Optimierung von Abläufen spielt in der Industrie 4.0 eine besondere Rolle. Moderne Informations- und Kommunikationstechnologie sollen ermitteln, an welchen Stellen Produktionssteigerungen möglich sind. Dafür sind Transparenz und Konsistenz erhobener Daten unabdingbar. Sie fließen in eine Gesamtbewertung der Effektivität ein, der Overall Equipment Effectiveness bzw. Gesamtanlageneffektivität.
Die Gesamtanlageneffektivität ist eine Größe in der Industrie 4.0, mit der sich die Effizienz eines Produktionssystems bewerten lässt. Sie hilft dabei, herauszufinden, wie gut die Wertschöpfung einer Anlage ist. Bei ihrer Ermittlung fließen alle Daten ein, die innerhalb der Wertschöpfungskette anfallen sowie bestimmte KPIs (Key-Performance-Indikatoren bzw. Leistungskennzahlen). Sie geben Auskunft darüber, wie sich die Produktion steigern lässt. Schließlich kann man nur das verbessern, was man auch misst.
Kosten, Qualität und Effizienz einer Produktion setzen sich aus den Gesamtkosten des Betriebs (TCO), der totalen effektiven Anlagenproduktivität (TEEP) sowie der Gesamtanlageneffektivität (OEE) zusammen.
Intelligente Sensoren der Anlagen ermitteln Parameter wie zum Beispiel Position, Größe, Textur, Geschwindigkeit oder Farbe. Sie bewerten aber nicht nur die Effektivität der Vergangenheit, sondern geben auch Prognosen für die Zukunft ab. Die Sensoren führen eine Vorverarbeitung der Messdaten durch und entlasten dadurch den Zentralrechner. Dafür müssen die erfassten Daten an einen KI-Algorithmus gekoppelt werden. Ein eigenes Informationsmodell dient dem Sensor dazu, sein Verhalten und seine Eigenschaften zu beschrieben. Die so gewonnenen IO-Link-Daten können in die Cloud transferiert werden, um eine umfangreiche Datenauswertung zu ermöglichen.
Die Aufbereitung und Nutzbarmachung der Daten stellt in diesem Prozess eine große Herausforderung dar. Ein gelungenes Daten-Management muss sicherstellen, dass die Qualität der Daten wirklich dazu beiträgt, die Effizienz zu bewerten.
Dafür ist es manchmal notwendig, sie nur genügend lange zu sammeln. Es kann aber auch sein, dass sie zu Smart Data konsolidiert werden müssen. Dann ist Big Data lediglich der Rohstoff, der aufbereitet und veredelt werden muss. Die Erkenntnisse, die er liefert, werden dadurch tatsächlich zu einem Wirtschaftsfaktor. Er hilft dabei, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Durch Smart Data lassen sich aber auch bestehende Geschäftsmodelle effizienter gestalten.
Soll die Gesamtanlageneffektivität und ihre Rentabilität gesteigert werden, müssen sich logischerweise die Stillstandzeiten verringern und die Prozesse verbessert bzw. verschlankt werden. Sie lässt sich mit einer Formel ausrechnen, die relativ kompliziert ist. Es gibt jedoch Experten für Prozessautomation, die darauf spezialisiert sind, Anlagenbesitzer dabei zu unterstützen. Alternativ lässt sich der Wert auch über einen OEE-Online-Rechner ermitteln.
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