Produzierende Unternehmen stehen täglich vor neuen Herausforderungen. So müssen sie die steigenden Anforderungen an Effizienz, Qualität und Transparenz erfüllen – und gleichzeitig Prozesse digitalisieren und vieles mehr. Der MES-/MOM-Spezialist iTAC Software AG (www.itacsoftware.com) unterstützt die Lösung dieser Aufgabenstellungen mit der iTAC.MOM.Suite. Die einzelnen Module können für unterschiedliche Use Cases im Fabrik-Alltag eingesetzt werden. iTAC zeigt beispielhaft Schwierigkeiten, die an einem Fabrik-Tag entstehen können und wie sich diese mit Manufacturing Operations Management (MOM) lösen lassen.
Die Entwicklungszyklen von Produkten werden immer kürzer. Hinzu kommt deren immer stärkere Individualisierung, zugeschnitten auf die jeweiligen Kunden-anforderungen. Die Produktion muss sich flexibel und schnell an neue Anfor-derungen anpassen können und produktiv laufen. Da ist für Fehler und Störungen wenig Platz. Dennoch können diese täglich unerwartet auftreten“, erklärt Peter Bollinger, CEO der iTAC Software AG, eine Tochtergesellschaft der Dürr AG.
Ein Beispiel aus der Praxis: Der Produktionsmanager stellt plötz¬lich morgens im Qualitätsmanagement-Modul fest, dass eine OEE-Kennzahl für eine Maschine nicht in Ordnung war. Der Grund: Für einen bestimmten Zeitraum hat die Maschine keinen Output geliefert, was sich negativ auf die OEE-Kennzahl ausgewirkt hat. Es gilt, die Daten in den Anlagen der Linie genauer zu betrachten.
Mit einer MOM-Lösung lassen sich derartige Herausforderungen lösen. Ein Bestandteil der iTAC.MOM.Suite ist die iTAC.SMT.Edge. Dabei handelt es sich um eine Maschinenintegrationsplattform auf Basis einer Edge-Lösung für die Standardisierung und Zentralisierung von Daten in der SMT-Fertigung. Die Lösung bietet vollständige Transparenz im Werk für jede Linie. „Wenn der Werker also eine fehlerhafte OEE-Kennzahl entdeckt, kann er die Produktionsleistung durch eine Vergleichsfunktion nach Datum, Produktteilnummer und Maschine tiefer analysieren“, erklärt Peter Bollinger.
Daten in Echtzeit analysieren
Eine zentrale Rolle bei der Analyse spielt außerdem die Möglichkeit, IIoT-Daten, denen sogenannte unstrukturierte Daten in Form von Sensor-Daten (z.B. Vibration, Temperatur etc.) zu Grunde liegen, mit MES-Daten einfach zu flachen Datenstrukturen zu verknüpfen und diese Daten nahezu in Echtzeit zu analysieren. Analyse-Tools wie die iTAC.IIoT.Edge übernehmen dies und ermöglichen unterschiedliche Use-Cases gemäß den spezifischen Anforderungen der Elek-tronikproduktion und anderer Fertigungsbereiche. So können die Daten der in den Anlagen verbauten Sensoren, die z.B. Vibrationen oder Feuchtigkeit messen, einfach in der iTAC.IIoT.Edge integriert und mit MES-Daten verbunden werden. Dabei können die Datenpakete an die iTAC.IIoT.Edge oder andere Analyse-Tools weitergeleitet werden. Durch die lokale Datenverarbeitung ist die Edge-Lösung kostengünstiger als Cloud Computing und steigert zusätzlich die Performance.
Maintenance Manager erleichtert die Wartung
Wurde die Maschine, die für die fehlerhafte OEE-Kennzahl verantwortlich war, identifiziert, gilt es, sie im nächsten Schritt zu reparieren bzw. gegebenenfalls kleine Wartungsarbeiten innerhalb des Stillstandes durchzuführen. Mit dem Maintenance Manager von iTAC lässt sich eine Reparatur bzw. Wartungsauftrag erstellen und dem Wartungspersonal zuweisen. Der Wartungsmanager ist sowohl für Arbeitsplatzgeräte als auch mobile Geräte wie Tablets verfügbar. So lassen sich Instandhaltungsaufgaben mobil in der Produktion abarbeiten und sind einfach im Büro zu definieren bzw. zu planen.
Planung unter Einbezug der Wartungsaufgaben
Mit dem iTAC.APS.Service als elementarer Teil der iTAC.MOM.Suite ist eine exakte Planung über das Advanced Planning and Scheduling-System nicht nur unter Berücksichtigung von Material, Personal und Fertigungsaufträgen möglich, sondern zum Beispiel auch unter Einbezug der Reparatur bzw. Wartungsaufgaben – und das in Echtzeit. Die Daten aus dem Analytics-Service können in den Maintenance Manager integriert werden, so dass der beste Reparatur- und Wartungszeitpunkt vorhergesagt werden kann. „So lassen sich langfristig negative Auswirkungen auf Qualität und Effizienz der Produktionsprozesse verhindern und die Gesamtanlageneffektivität kann gesteigert werden“, erklärt Peter Bollinger.