Mit der Overall Equipment Effectiveness – kurz OEE – lässt sich messen und bewerten, wie gut Fertigungsanlagen, Maschinen oder Werkzeuge im Vergleich zum optimalen Potential verwendet werden. Die Messung der OEE an sich ist kein Hexenwerk und schon gar nicht kompliziert – weshalb nicht wenige Unternehmen auf die Anschaffung von spezialisierter OEE-Software verzichten. Allerdings verzichten diese Unternehmen auch auf eine ganze Palette Benefits, die der Einsatz moderner, leistungsstarker Software bietet – man denke hier beispielsweise an die Überwachung der Maschinenleistung in Echtzeit oder die präventive Wartung, die unproduktive und damit teure Stillstandzeiten deutlich minimieren kann.

Wir haben Ihnen acht gute Gründe zusammengetragen, die für den Einsatz von Software für die Erfassung und Verfolgung von OEE sprechen.

 Alle Acht OEE-Softwarevorteile direkt mit unserer IIoT-Plattform da³vid umsetzen.
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Die Industrie 4.0 nimmt kontinuierlich an Fahrt auf – und je mehr die Produktion digitalisiert wird, desto mehr Maschinendaten werden gesammelt. Die Vernetzung der einzelnen Produktions-maschinen untereinander innerhalb eines Produktionsbetriebes (Stichwort: IIoT!) ermöglicht es, die Leistungsfähigkeit der Fertigung als Gesamtheit zu betrachten, zu analysieren und entsprechende Optimierungsmaßnahmen einzuleiten. Mit entsprechender Software wird die enorme Datenmenge (stellenweise 1 Terabyte Daten pro Produktionsstunde) automatisch aufbereitet und visualisiert. Nun lassen sich die Datencluster für jede Maschine einzeln auswerten – oder ein Betrieb setzt auf die zentrale Datensammlung in der Produktion.

Wenn Maschinen ausfallen, Roboter ihren Dienst versagen oder Anlagen einen Fehler aufweisen, sind hohe Kosten für die Instandsetzung und Reparatur eher die Regel als denn die Ausnahme. Die Stillstände und damit verbundenen Produktionsausfälle sind insbesondere dann ärgerlich, wenn der Grund in preiswerten Verschleißteilen liegt. Mit der Industrie 4.0 treten neue, digitale Systeme an, die den Zustand einer Maschine oder Anlage kontinuierlich überwachen und dabei helfen sollen, Ausfälle zu vermeiden. Das Condition Monitoring, auf Deutsch die „Zustandsüberwachung", soll als grundlegende Maßnahme der Digitalisierung Instandhaltungsprozesse vereinfachen. Doch welche Möglichkeiten des Condition Monitorings gibt es aktuell überhaupt – und welche der Möglichkeiten, Maschinendaten zu sammeln und zu analysieren, passen zu Ihrem Produktionsbetrieb? Erfahren Sie in diesem Beitrag, wie Sensorik, IoT und Big Data Maschinenausfälle verhindern können, bevor sie überhaupt entstehen.

Inhalte:

1. Was bedeutet Condition Monitoring?
2. Von der reaktiv-präventiven zur zustandsorientierten Instandhaltung
3. Sensorik als Grundlage für das Condition Monitoring
4. Condition Monitoring in der Produktion
5. Von autarken Systemen zur durchgängigen Vernetzung
6. Die grundlegenden Entscheidungen für den Einstieg in das Condition Monitoring

An die moderne Produktion werden weitaus höhere Ansprüche gestellt als „nur“ das Herstellen qualitativ einwandfreier Produkte. Vielmehr stehen produzierende Unternehmen im Zeitalter der Industrie 4.0 und dem IoT (Internet of Things) unter einem verschärften, globalisierten Wettbewerbsdruck. Mit unterschiedlichen Methoden aus dem Bereich des Lean Managements kann den hohen Anforderungen an Qualität, Produktivität und Effizienz Rechnung getragen werden.

Im Rahmen unserer Blog-Reihe haben wir die verbreitetsten Ansätze zur Produktivitätssteigerung genauer unter die Lupe genommen:

• Kaizen / Continous Improvement
• Wertstromanalyse 
• 5S-Arbeitsgestaltung
• Deming Kreis
• Six Sigma
• 5-Warum-Methode (5-Why-Methode)
• 8 Arten von Verschwendung
• Poka Yoke
• SMED (Single Minute Exchange of Die)
• Root Cause Analysis
• Fischgrätendiagramm / Ishikawa-Diagramm