Die Bizerba Software Brain-2-Safety

Mit M2M-Kennzahlen zur verbesserten Produktionssteuerung

  • Abb.1: Kalenderzeit ist nicht unbedingt Maschinenlaufzeit oder Produktionszeit. Durch gezielte Planung kann die Produktivität der Maschinen gesteigert werden.Abb.1: Kalenderzeit ist nicht unbedingt Maschinenlaufzeit oder Produktionszeit. Durch gezielte Planung kann die Produktivität der Maschinen gesteigert werden.
  • Abb.1: Kalenderzeit ist nicht unbedingt Maschinenlaufzeit oder Produktionszeit. Durch gezielte Planung kann die Produktivität der Maschinen gesteigert werden.
  • Abb.2: Die tatsächliche Höhe der Kosten einer Maschine ist beim Erwerb oftmals nicht auf Anhieb zu erkennen.
  • Abb.2: Die tatsächliche Höhe der Kosten einer Maschine ist beim Erwerb oftmals nicht auf Anhieb zu erkennen.

Produktionskennzahlen spielen in der Lebensmittelbranche noch immer eine eher untergeordnete Rolle. Dabei sollten die steigenden Kundenanforderungen nach weiteren Produktvarianten wie Bio, Laktose, Diät, Wellness und Koscher die Verantwortlichen aufhorchen lassen. Für das effiziente Management von immer kleiner werdenden Losen bei sich weiter verkürzenden Vorlaufzeiten ist der Zugriff auf zentrale Produktionskennzahlen schließlich unumgänglich.

Machine-to-Machine (M2M) steht für den automatisierten Informationsaustausch von Endgeräten wie Maschinen, Automaten, Fahrzeugen, Behältern untereinander oder mit Leitstellen (zunehmend unter Nutzung des Internets oder verschiedenen Zugangsnetzen, wie z.B. Mobilfunknetzen).

In der modernen Lebensmittelproduktion benötigt das Management den schnellen Zugriff auf wichtige Kennzahlen – M2M und entsprechende Softwarelösungen helfen dabei.

Zahlen lügen nicht

Eine besondere Rolle spielt dabei die Overall Equipment Effectiveness (OEE), die auch als Gesamtanlagen-Effektivität bekannt ist. Die Kennzahl bietet entscheidende Einblicke in die Produktion, die bei Prozessverbesserungen etwa auf Basis von Managementphilosophien wie Lean, Six-Sigma oder Kaizen sehr hilfreich sein können. Dabei kann der Analyse-Fokus entweder auf der Maschine und ihrer Leistung oder auf eventuellen Fehlern im Prozess der Wertschöpfungskette liegen.

Der OEE-Wert einer Maschine setzt sich üblicherweise aus drei zentralen Komponenten zusammen:

  • Verfügbarkeitsfaktor,
  • Leistungsfaktor,
  • Qualitätsfaktor.

Der Verfügbarkeitsfaktor bezeichnet das Verhältnis zwischen der Stillstandzeit und der theoretisch möglichen Produktionszeit. Läuft eine Anlage während der geplanten Betriebszeit von 16 Stunden im Schichtbetrieb auch tatsächlich 16 Stunden, so beträgt der Verfügbarkeitsfaktor 100%. In der Praxis hat jedoch jede Maschine kurze Stillstandzeiten, etwa wenn während der Rüstzeit die Maschine umgestellt wird, Druckerpapier nachgelegt wird oder das Bedienpersonal eine Pause macht. Ein Verfügbarkeitsfaktor von 50% lässt darauf schließen, dass entweder das Unternehmen nicht ausgelastet und die Auftragslage kritisch ist, oder aber die Maschine häufig kaputt ist und somit den Betrieb ausbremst.

Eingebettet in den Gesamtkontext des Unternehmens lassen sich mit Kenntnis des Verfügbarkeitsfaktors also sehr schnell konkrete Handlungsempfehlungen ableiten.

Der Leistungsfaktor bezeichnet die theoretisch mögliche Leistung der Maschine im Vergleich zu ihrer tatsächlichen. Sieht der Plan vor, 100 Stück pro Minute zu produzieren, die Maschine schafft jedoch lediglich 80 Stück, so beträgt der Leistungsfaktor 80%. Die Ursachen dafür können vielfältig sein und müssen individuell analysiert werden. Beispielsweise ist es möglich, dass der Bediener in der erforderten Zeit zu wenige Artikel auflegt. Vielleicht ist aber auch die Maschine bei der Vorbearbeitung oder Weiterverarbeitung konstruktionsbedingt zu langsam. Ebenso möglich: Eine längere Pause entsteht, weil der Benutzer erst eine Palette aus dem Lager holen muss. Die Maschine könnte also durchaus mehr Leistung bringen, doch bei den Prozessen liegt etwas im Argen. Interessant für die Optimierung sind auch solche Betrachtungen, bei denen mehrere Maschinen miteinander verglichen werden. Häufig gibt es einzelne Geräte, deren Leistungsfaktor gegenüber den übrigen deutlich zurückfällt. Ein genauer Blick auf die Umstände zeigt hier in der Regel ein großes Optimierungspotenzial.

Schließlich gibt es noch den Qualitätsfaktor, der ausdrückt, wie viele Teile in der gewünschten Qualität produziert wurden. Ausschuss entsteht z. B., wenn eine Verpackung zu viele oder zu wenige Teile enthält, wenn Etiketten fehlerhaft ausgezeichnet sind oder die Verpackung andere Fehler aufweist. Dieser Bereich ist in der Lebensmittelindustrie naturgemäß besonders sensibel.

Eine weitere wichtige Analyse, wenn es um die Investitionsgüter geht, befasst sich mit den Kosten über den Lebenszyklus (Live Cycle Cost, LCC) einer Maschine. Einzelne, hochwertige Komponenten haben oftmals einen höheren Anschaffungspreis, der sich bei einer Kostenbetrachtung über die Jahre jedoch stark relativiert. Die reinen Investitionskosten eines Produkts treten in der Regel gegenüber seinen Betriebskosten über den gesamten Lebenslauf in den Hintergrund.

Analyse-Kennzahlen via M2M nutzen

Um auf zentrale Kennzahlen wie den OEE-Wert schnell und unkompliziert zurückgreifen zu können, sollte die optimale Produktionsanlage die Möglichkeiten der Machine-to-Machine-Kommunikation (kurz M2M) nutzen. Technisch umgesetzt wird dies mithilfe von Sensoren, die diverse Gerätedaten beziehungsweise Ereignisse erfassen und sie in Echtzeit per Ethernet oder drahtlos an einen Leitstand zur Auswertung schicken. Dort werden sie zudem akkumuliert und dem Management zur Verfügung gestellt. Soll- und Schwellwerte lassen sich analysieren und im Fall der Fälle eine entsprechende Alarmfunktion auf unterschiedlichen Kanälen absetzen. Letztlich Produktionsverantwortliche sogar in der Lage aus der Ferne auf Geräte zuzugreifen und Veränderungen vorzunehmen.

Der Trend zu M2M steht beim baden-württembergischen Traditionskonzern Bizerba mittlerweile für ein eigenes Geschäftsmodell. Mit M2M-Technologien lassen sich bei sehr vielen Komponenten des Herstellers der aktuelle Zustand kontinuierlich überwachen, Ergebnisse analysieren und diese Erkenntnisse als Basis für die weitere Planung zugrunde legen.

Doch für den M2M-Erfolg ist noch eine weitere Internettechnologie maßgeblich: die Cloud. Um nämlich die teils hohen Datenmengen zwischen den Geräten und einem zentralen Leitstand effizient verarbeiten und systematisieren zu können, nutzt Bizerba Cloud-Konzepte, mit denen sich die Informationen zusätzlich für ein ERP-System aufbereiten und für Business-Analysen zur Verfügung stellen lassen. Mit der Bizerba Software Brain-2-Safety Service werden Daten zentral gespeichert. Verbessertes Informationsmanagement ist die Folge.

Gerade in großen Produktionsunternehmen passiert es häufig, dass Maschinenparameter verändert werden – sei es versehentlich oder durch Installation an einem anderen Platz. Durch ein automatisches, zyklisches Übertragen der Daten in die Cloud muss der Kunde Sicherungen nicht mehr manuell veranlassen.

Weiterer Vorteil: Auch bei der Konfiguration neuer Geräte werden so Ausfallszeiten vermieden. Denn nach Installation und Integration in die Cloud kann am Gerät ein bereits vorhandenes Backup inklusive aller Einstellungen aus der Cloud auf die Maschine übertragen werden. Damit sind alle Funktionen und Stammdaten hinterlegt.

Mehr Durchblick und bessere Steuerung

Die Ermittlung von Kennzahlen und zusätzlich die M2M-Technologie ermöglicht im Zusammenspiel mit einer leistungsfähigen Software ganz neue Möglichkeiten zur Produktionssteuerung. Gerade in der Lebensmittelindustrie mit ihrer großen Produktvielfalt sollte dieses Potenzial aktiv genutzt werden. Wo früher umständlich Daten akkumuliert und mit Tools wie Excel ausgewertet werden mussten, genügt heute ein Knopfdruck, um jederzeit einen genauen Einblick zu bekommen. Im harten Wettbewerb der Branche kann das der entscheidende Vorteil sein.

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